TEDxBoston 2012
Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?
এন্ড্রু ম্যাকাফেঃ রোবটগুলো কি আমাদের চাকরি কেড়ে নিচ্ছে?
Filmed:
Readability: 4.4
1,061,603 views
রোবট এবং এ্যালগরিদমগুলো বেশ কার্যক্ষম হয়ে উঠছে গাড়ি বানাতে, প্রবন্ধ লিখতে, ভাষা রুপান্তর করতে - সেই কাজগুলো করতে যা এক সময় করতে মানুষের দরকার পড়ত। তাহলে আমরা মানুষেরা কি কাজ করব? এন্ড্রু ম্যাকাফে শ্রমের উপর নানা তথ্যর মাঝে দেখাচ্ছেন যে, আমরা আসলে এখনো কিছুই দেখিনি! কিন্তু তিনি কয়েক কদম পেছনে গিয়ে বিশাল ইতিহাস তুলে ধরেন এবং বর্ণনা করেন এক আশ্চর্যকর এবং অভাবনীয় ধারণা যা হতে চলেছে আমাদের সামনে।
(TEDxBoston এ ভিডিও করা)
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
As it turns out, when tens of millions of people
0
519
2752
এমন একটা ব্যাপার এসে দাঁড়িয়েছে যে যখন লক্ষ লক্ষ মানুষ
00:19
are unemployed or underemployed,
1
3271
2328
বেকার বা নিজের যোগ্যতা অনুযায়ী কাজ পাচ্ছে না
00:21
there's a fair amount of interest in what technology might be doing to the labor force.
2
5599
4127
আর তাই প্রযুক্তি এই কায়িক পরিশ্রম এর ব্যাপারে কি করছে তাই নিয়ে অনেক আগ্রহ সৃষ্টি হয়েছে।
00:25
And as I look at the conversation, it strikes me
3
9726
2719
আর যখনি আমি এই কথোপকথন নিয়ে ভাবি, এটা আমায় আন্দোলিত করে
00:28
that it's focused on exactly the right topic,
4
12445
2952
কারন এই ব্যাপারটা সত্যিকার টপিক নিয়ে ফোকাস করছে
00:31
and at the same time, it's missing the point entirely.
5
15397
2978
আর একই সাথে এটা আসল ব্যাপারটা পুরোপুরি মিস করে ফেলছে।
00:34
The topic that it's focused on, the question is whether or not
6
18375
3008
যে টপিক এই বিষয়ের কেন্দ্রবিন্দু, তা হলো যে
00:37
all these digital technologies are affecting people's ability
7
21383
3655
এই যে এত ডিজিটাল প্রযুক্তি মানুষের জীবনে প্রভাব ফেলছে
00:40
to earn a living, or, to say it a little bit different way,
8
25038
3020
অর্থ উপার্জনের ক্ষেত্রে, অথবা অন্যভাবে বলা যায়,
00:43
are the droids taking our jobs?
9
28058
2278
আসলে এভাবে রোবটগুলো আমাদের চাকরিগুলো কেড়ে নিচ্ছে?
00:46
And there's some evidence that they are.
10
30336
1968
এবং কিছু অভিযোগ আছে যে আসলে তেমনি হচ্ছে!
00:48
The Great Recession ended when American GDP resumed
11
32304
4353
গ্রেট রিসেশন শেষ হয়েছিল যখন আমেরিকার জিডিপি তার
00:52
its kind of slow, steady march upward, and some other
12
36657
3429
কিছুটা ধীরগতির অর্থনীতি তার উপরের দিকে ওঠার গতি ফিরে পেল আর কিছু
00:56
economic indicators also started to rebound, and they got
13
40101
2934
অর্থনৈতিক সূচকগুলোও ঠিকঠাক ফিরে আসতে শুরু করল এবং তারা
00:58
kind of healthy kind of quickly. Corporate profits
14
43035
2862
খুব তাড়াতাড়ি এর স্বাভাবিক গতি ফিরে পেল।
বাণিজ্যিক লাভও
বাণিজ্যিক লাভও
01:01
are quite high. In fact, if you include bank profits,
15
45897
3276
ছিল বেশ ভাল। এমনকি আপনি যদি ব্যাংক গুলোর লাভ দেখেন,
তাহলে দেখবেন
তাহলে দেখবেন
01:05
they're higher than they've ever been.
16
49173
2112
তারা আগে যা ছিল, তার চেয়েও ভালো অবস্থায় আছে।
01:07
And business investment in gear, in equipment
17
51285
3272
আর বিভিন্ন যন্ত্রপাতি আর সফটওয়্যারের উপর
01:10
and hardware and software is at an all-time high.
18
54557
3107
বাণিজ্যিক বিনিয়োগ ছিল অন্য যে কোন সময়ের চেয়ে অনেক বেশি!
01:13
So the businesses are getting out their checkbooks.
19
57664
3381
ব্যবসাগুলো তাদের চেকবুকগুলো ভালভাবে ব্যবহারের সুযোগ পাচ্ছিল।
01:16
What they're not really doing is hiring.
20
61045
2261
কিন্তু তারা যা করছিল না, তা হল নিয়োগ করা।
01:19
So this red line is the employment-to-population ratio,
21
63306
3701
তাই এই লাল সীমারেখা হলো চাকরি আর জনসংখ্যার অনুপাত,
01:22
in other words, the percentage of working age people
22
67007
3381
অন্য কথায়, আমেরিকার কর্মক্ষম লোকেদের শতকরা হার
01:26
in America who have work.
23
70388
1891
যাদের কাছে চাকরি আছে।
01:28
And we see that it cratered during the Great Recession,
24
72279
3700
আর আমরা দেখতে পাই এটা সেই গহ্বর তৈরি করেছিল গ্রেট রিসেশনের সময়
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
25
75979
2864
যা এখনো আগের অবস্থায় ফিরে আসে নি।
01:34
But the story is not just a recession story.
26
78843
2507
কিন্তু এটা আসলে শুধু রিসেশন এর গল্প নয়।
01:37
The decade that we've just been through had relatively
27
81350
2997
আমরা যে যুগ অতিক্রম করলাম তাতে
01:40
anemic job growth all throughout, especially when we
28
84347
3393
চাকরির বৃদ্ধি ছিলো বরাবরই কম।
সেটা খুব ভালো ভাবে বোঝা যায় যখন
সেটা খুব ভালো ভাবে বোঝা যায় যখন
01:43
compare it to other decades, and the 2000s
29
87740
2935
আমরা এটাকে অন্য যুগ গুলোর সাথে ভুলনা করি এবং ২০০০ এর দিকে
01:46
are the only time we have on record where there were
30
90675
2290
আমরা এমন একটা অবস্তায় এসেছি যখন আমরা দেখছি যুগটির শুরুর
01:48
fewer people working at the end of the decade
31
92965
3203
চেয়ে শেষের দিকে এসে আরও কম মানুষ
01:52
than at the beginning. This is not what you want to see.
32
96168
3060
কাজ করছে!
এ রকম কিছু আসলে আপনি দেখতে চান না।
এ রকম কিছু আসলে আপনি দেখতে চান না।
01:55
When you graph the number of potential employees
33
99228
3639
আপনি যদি একটা গ্রাফ আকেঁন যেখানে সম্ভাব্য চাকরিদাতা
01:58
versus the number of jobs in the country, you see the gap
34
102867
3604
আর দেশের চাকরির সংখ্যাটা প্লট করা হবে, আপনি এই ফারাকটা
02:02
gets bigger and bigger over time, and then,
35
106471
3578
দেখবেন শুধু বড় হচ্ছে আর হচ্ছে!
02:05
during the Great Recession, it opened up in a huge way.
36
110049
2400
এবং গ্রেট রিসেশন এর সময় এটা বিশাল
02:08
I did some quick calculations. I took the last 20 years of GDP growth
37
112449
4410
আমি কিছু হিসেব করেছি। আমি শেষ ২০ বছরের জিডিপি বৃদ্ধি
02:12
and the last 20 years of labor productivity growth
38
116859
3296
আর শেষ ২০ বছরের কায়িক শ্রমক্ষমতার বৃদ্ধি নিয়েছি
02:16
and used those in a fairly straightforward way
39
120155
2742
এবং সেগুলো একদম সোজাসাপ্টা ভাবে
02:18
to try to project how many jobs the economy was going
40
122897
2626
উপস্থাপন করে দেখাতে চেয়েছি এই অর্থনীতি আরও কত চাকরি
02:21
to need to keep growing, and this is the line that I came up with.
41
125523
3659
বৃদ্ধি করা দরকার এবং এই রেখাটিই আমি পেয়েছি।
02:25
Is that good or bad? This is the government's projection
42
129182
3446
এটা কি ভাল না খারাপ? এটা সরকারের উপস্থাপন যাতে
02:28
for the working age population going forward.
43
132628
3853
কর্মক্ষম লোকজন সামনে এগিয়ে যাচ্ছে।
02:32
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
44
136481
4771
যদি এই বাণী সত্যিই নির্ভূল হয় তবে সেই ফারাক আর বন্ধ হবে না।
02:37
The problem is, I don't think these projections are accurate.
45
141252
3401
কিন্তু সমস্যাটা হলো, আমি মনে করিনা এই বাণীগুলো সত্য হবে!
02:40
In particular, I think my projection is way too optimistic,
46
144653
3356
বিশেষভাবে আমি মনে করি, আমার উপস্থাপন একটু বেশিই আশাব্যঞ্জক
02:43
because when I did it, I was assuming that the future
47
148009
3356
কেননা যখন আমি এটা করেছি, আমি ভাবছিলাম যে ভবিষ্যৎ
02:47
was kind of going to look like the past
48
151365
2448
আবার আগের মত হতে যাচ্ছে
02:49
with labor productivity growth, and that's actually not what I believe,
49
153813
3439
যেখানে শ্রমদক্ষতা বাড়ছে, আর সত্যি কথা হলো আমি তা বিশ্বাস করি না।
02:53
because when I look around, I think that we ain't seen nothing yet
50
157252
3759
কারন আমি যখন চারদিকে দেখছি, আমি মনে করি আমরা এখনো
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
51
161011
3285
প্রযুক্তির শ্রমশক্তির উপর প্রভাবটা দেখিই নি।
03:00
Just in the past couple years, we've seen digital tools
52
164296
3998
মাত্র কয়েক বছর আগে, আমরা দেখেছি ডিজিটাল যন্ত্রগুলো
03:04
display skills and abilities that they never, ever had before,
53
168294
4406
তাদের বিভিন্ন কলা এবং ক্ষমতা গুলো দেখাচ্ছে যা তাদের কাছে আগে কখনো ছিল না।
03:08
and that, kind of, eat deeply into what we human beings
54
172700
3788
আর তা আসলে আমরা মানুষেরা যা করে জীবিকা নির্বাহ করি,
03:12
do for a living. Let me give you a couple examples.
55
176488
3256
তা করে ফেলছে।
আমি কিছু উদাহরন দেই
আমি কিছু উদাহরন দেই
03:15
Throughout all of history, if you wanted something
56
179744
2011
ইতিহাস জুড়ে আপনি দেখবেন, যদি আপনি কিছু চেয়েছেন যে
03:17
translated from one language into another,
57
181755
2924
কোন কিছু এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় রুপান্তরিত হোক,
03:20
you had to involve a human being.
58
184679
1664
আপনার দরকার হত একজন মানুষকে।
03:22
Now we have multi-language, instantaneous,
59
186343
3416
এখন আমাদের কাছে বিভিন্ন ভাষায় জ্ঞানী, মূহুর্তেই তা করার ক্ষমতার
03:25
automatic translation services available for free
60
189759
4218
অধিকারী অটোমেটিক ভাষানুবাদ করার সুবিধা বিনে পয়সায় পাচ্ছি
03:29
via many of our devices all the way down to smartphones.
61
193977
3389
বিভিন্ন যন্ত্রের মাধ্যমে, যেমন উন্নত মুঠোফোন গুলোতে।
03:33
And if any of us have used these, we know that
62
197366
2384
আর আমাদের অনেকেই সেগুলো ব্যবহার করেছি এবং আমরা জানি যে
03:35
they're not perfect, but they're decent.
63
199750
3321
এগুলো একদম নিখুঁত নয়, তবে যথেষ্ট কার্যকরী।
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
64
203071
3151
ইতিহাস থেকে দেখবেন, যখন আপনি চেয়েছন যে কোন কিছু লিখিত হোক
03:42
a report or an article, you had to involve a person.
65
206222
3415
কোন আর্টিকেলে কোন রিপোর্ট, আপনার দরকার হবে কোন ব্যক্তির।
03:45
Not anymore. This is an article that appeared
66
209637
2252
কিন্তু আর নয়! এই যে এই আর্টিকেল যেটা
03:47
in Forbes online a while back about Apple's earnings.
67
211889
3230
ফোর্বস অনলাইনে এসেছে এ্যাপেলের আয় নিয়ে
03:51
It was written by an algorithm.
68
215119
2527
এটা লেখা হয়েছে একটা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
03:53
And it's not decent, it's perfect.
69
217646
3255
এটা শুধু কার্যকর নয়, এটা নিখুঁত!
03:56
A lot of people look at this and they say, "Okay,
70
220901
2962
অনেকে এর দিকে তাকাবেন এবং হয়ত বলবেন যে,
"হ্যাঁ ঠিক আছে
"হ্যাঁ ঠিক আছে
03:59
but those are very specific, narrow tasks,
71
223863
2349
ওগুলো খুব নির্দিষ্ট করে দেওয়া
04:02
and most knowledge workers are actually generalists,
72
226212
2633
আর বেশিরভাগ বুদ্ধিজীবীরা আসলে নানা বিষয়ে জ্ঞানের অধিকারী,
04:04
and what they do is sit on top of a very large body
73
228845
2529
এবং তারা নানা বিষয়ে দক্ষতা ও পারদর্শিতার
04:07
of expertise and knowledge and they use that
74
231374
2656
অধিকারী, যা তারা
04:09
to react on the fly to kind of unpredictable demands,
75
234030
3073
সময়ের সাথে পরিবর্তন হওয়া ব্যাপারগুলো নিয়ে কাজ করতে সক্ষম
04:13
and that's very, very hard to automate."
76
237103
2488
আর সেটা আসলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে করা অনেক কঠিন।"
04:15
One of the most impressive knowledge workers
77
239591
1977
এমন একজন দারুন চিত্তাকর্ষক বুদ্ধিজীবী হলেন
04:17
in recent memory is a guy named Ken Jennings.
78
241568
2409
আমাদের এ সময়ের এক ব্যক্তি - কেন জেনিংস।
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row,
79
243977
5058
তিনি "জিওপ্যারডি" নামের কুইজ শো টি ৭৪ বার একটানা জিতেছেন,
04:24
took home three million dollars.
80
249035
2628
৩০ লক্ষের বেশি ডলার জিতেছেন!
04:27
That's Ken on the right getting beat three to one by
81
251663
3850
ঐ যে দেখুন সবার ডানে কেন দাড়িঁয়ে আছেন
আইবিএম এর ওয়াটসন সুপার কম্পিউটারের পাশে
আইবিএম এর ওয়াটসন সুপার কম্পিউটারের পাশে
04:31
Watson, the "Jeopardy!"-playing supercomputer from IBM.
82
255513
4804
তিন - এক এ "জিওপ্যারডি" শোতে হারার পর!
04:36
So when we look at what technology can do
83
260317
1864
তাই আমরা যখন দেখি যে প্রযুক্তি আসলে এই বুদ্ধিজীবীদের
04:38
to general knowledge workers, I start to think
84
262181
2873
কি করতে পারে, আমি চিন্তা করতে থাকি
04:40
there might not be something so special about this idea
85
265054
2599
এই সর্ব বিষয়ে পারদর্শী লোকেদের ব্যাপারে আসলে তেমন বিশেষ কিছু নেই।
04:43
of a generalist, particularly when we start doing things
86
267653
2888
বিশেষত আমরা যখন সিরি কে ওয়াটসন এর সাথে
04:46
like hooking Siri up to Watson and having technologies
87
270541
3988
লাগিয়ে দেই আর প্রযুক্তির এমন ব্যবহার শুরু করি
04:50
that can understand what we're saying
88
274529
1896
যখন তা আমরা কি বলি তা বুঝতে পারে
04:52
and repeat speech back to us.
89
276425
2081
এবং আমাদের সাথেও সেভাবে তা বলতে পারে।
04:54
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun
90
278506
2838
সিরি এখন নিখুঁত কিছু হওয়া থেকে অনেক দূরে এবং আমরা সেটা নিয়ে,
04:57
of her flaws, but we should also keep in mind that
91
281344
3019
এর ভুলগুলো নিয়ে মজা করতে পারি,
কিন্তু আমাদের এটা মনে রাখা প্রয়োজন যে
কিন্তু আমাদের এটা মনে রাখা প্রয়োজন যে
05:00
if technologies like Siri and Watson improve
92
284363
2676
যদি সিরি আর ওয়াটসন এর
05:02
along a Moore's Law trajectory, which they will,
93
287039
3781
মুরের ল অনুযায়ী উন্নতি ঘটানো সম্ভব হয়, যেটা সম্ভবত হবেও,
05:06
in six years, they're not going to be two times better
94
290820
2584
সেভাবে ৬ বছর নাগাদ তারা শুধু দ্বিগুন বা চারগুন নয়,
05:09
or four times better, they'll be 16 times better than they are right now.
95
293404
4818
তারা এখনকার চেয়ে ১৬ গুন বেশি উন্নত হবে!
05:14
So I start to think that a lot of knowledge work is going to be affected by this.
96
298222
3683
তাই আমি ভাবতে শুরু করেছি যে, তখন বুদ্ধি লাগে এমন অনেক কাজগুলো এর দ্বারা প্রভাবিত হবে!
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work.
97
301905
3554
আর ডিজিটাল টেকনোলজি শুধু বুদ্ধির কাজ গুলোতেই প্রভাব ফেলবে না,
05:21
They're starting to flex their muscles in the physical world as well.
98
305459
3992
এগুলো জড়জগতের নানা জায়গাতেই কাজ করা শুরু করবে।
05:25
I had the chance a little while back to ride in the Google
99
309451
2449
আমার সুযোগ হয়েছিল কিছুদিন আগে গুগুলের স্বয়ংক্রিয় গাড়িতে চড়বার,
05:27
autonomous car, which is as cool as it sounds. (Laughter)
100
311900
5526
আর সেটা আসলে যেমনটা শোনাচ্ছে, সে রকমি দারুন ছিলো।
(হাসি)
(হাসি)
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic
101
317426
3027
আর আমি একদম সাক্ষী দিতে পারি যে, এটা ইউ.এস ১০১ এর
05:36
on U.S. 101 very smoothly.
102
320453
2905
থামা আর সাথে সাথে যাওয়ার অবস্থাও খুব ভালোভাবে পার হয়েছিল!
05:39
There are about three and a half million people
103
323358
1965
আমেরিকার প্রায় ৩৫ লক্ষ মানুষ আছে
05:41
who drive trucks for a living in the United States.
104
325323
2209
যারা শুধু ট্রাক চালিয়ে জীবিকা নির্বাহ করে।
05:43
I think some of them are going to be affected by this
105
327532
2429
আমি মনে করি তাদের মধ্যে বেশ কিছু এই প্রযুক্তি দিয়ে ক্ষতির সম্মুখীন হবেন।
05:45
technology. And right now, humanoid robots are still
106
329961
3252
আর এই মূহুর্তে মানুষের মত রোবটগুলো প্রায়
05:49
incredibly primitive. They can't do very much.
107
333213
3258
আদিম পর্যায়ে আছে। তারা বেশি কিছু করতে পারে না।
05:52
But they're getting better quite quickly, and DARPA,
108
336471
2581
কিন্তু সেগুলো খুব দ্রুতই উন্নতি করছে আর ডারপা,
05:54
which is the investment arm of the Defense Department,
109
339052
3151
যেটা কিনা প্রতিরক্ষা মন্ত্রনালয়ের বিনিয়োগের ব্যাপারগুলো দেখে,
05:58
is trying to accelerate their trajectory.
110
342203
1665
এই উন্নতির পথ আরও সুগম করার চেষ্টা করছে।
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
111
343868
4683
তাই, অল্প কথায়, হ্যাঁ এই রোবটগুলো আমাদের চাকরিগুলো
নিয়ে নিতেই আসছে!
নিয়ে নিতেই আসছে!
06:04
In the short term, we can stimulate job growth
112
348551
3880
স্বল্পমেয়াদে আমরা চাকরির বৃদ্ধিটা আর উদ্দীপিত করতে পারি
06:08
by encouraging entrepreneurship and by investing
113
352431
2944
উদ্যোক্তাদের উৎসাহ দিয়ে আর পরিকাঠামো নির্মাণে
06:11
in infrastructure, because the robots today still aren't
114
355375
3048
বিনিয়োগ করে, কেননা আজকের রোবটগুলো এখনো
06:14
very good at fixing bridges.
115
358423
1740
ব্রীজ মেরামত করার যোগ্যতা অর্জন করে নি।
06:16
But in the not-too-long-term, I think within the lifetimes
116
360163
3365
কিন্তু খুব বেশি দূরে নয়, আমি মনে করি, এই রুমে যারা আছেন,
06:19
of most of the people in this room, we're going to transition
117
363528
3569
তাদের অনেকের জীবনকালের মাঝেই আমরা সেই অবস্থার মাঝে পড়ব
06:22
into an economy that is very productive but that
118
367097
2936
যখন আমাদের অর্থনীতি অনেক উৎপাদনক্ষম হবে,
06:25
just doesn't need a lot of human workers,
119
370033
2804
কিন্তু এতে মানুষের কাজ করার তেমন দরকার পড়বে না।
06:28
and managing that transition is going to be
120
372837
1555
আর এই পরিবর্তনের মধ্যে দিয়ে যাওয়া হবে আমাদের সমাজের
06:30
the greatest challenge that our society faces.
121
374392
2739
অন্যতম বড় একটা ব্যাপার!
06:33
Voltaire summarized why. He said, "Work saves us
122
377131
2762
ভল্টায়ার এর কারণের একটা সারমর্ম করেছেন। তিনি বলেছেন,
"কাজ আমাদের
"কাজ আমাদের
06:35
from three great evils: boredom, vice and need."
123
379893
5277
তিনটা শয়তান থেকে বাচাঁয়ঃ একঘেয়েমি, অনৈতিক্তা আর প্রয়োজনীয়তা।"
06:41
But despite this challenge, I'm personally,
124
385170
2571
কিন্তু এত কিছুর পরও, আমি ব্যক্তিগতভাবে
06:43
I'm still a huge digital optimist, and I am
125
387741
3049
এখনো ডিজিটাল এই জগতের একজন আশাবাদী ব্যক্তি এবং আমি
06:46
supremely confident that the digital technologies that we're
126
390790
3187
ভীষনভাবে বিশ্বাস করি যে এই ডিজিটাল প্রযুক্তিগুলো যেটা আমরা
06:49
developing now are going to take us into a utopian future,
127
393977
3556
তৈরি করছি, আমাদের এক আদর্শ ভবিষ্যতের দিকে নিয়ে যাবে,
06:53
not a dystopian future. And to explain why,
128
397533
3033
কোন ভয়ানক ভবিষ্যতের দিকে নয়।
আর যদি এর ব্যাখা দিতেই হয়,
আর যদি এর ব্যাখা দিতেই হয়,
06:56
I want to pose kind of a ridiculously broad question.
129
400566
2522
তবে একটা ভীষন বড় রকমের প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে চাই।
06:58
I want to ask what have been the most important
130
403088
2350
আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই, মানব সভ্যতার ইতিহাসে সবচেয়ে
07:01
developments in human history?
131
405438
2323
গুরুত্বপূর্ণ ঘটনাটি কি?
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
132
407761
2733
এখন, যদি আমি কিছু উত্তরের কথা বলি যা এই প্রশ্ন উত্তোলনের
07:06
in response to this question. It's a wonderful question
133
410494
2177
পর পেয়েছিলাম। এটা একটা চমৎকার প্রশ্ন ছিল যা
07:08
to ask and to start an endless debate about,
134
412671
2167
নিঃসীম এক বিতর্কের জন্ম দিত,
07:10
because some people are going to bring up
135
414838
2321
কেননা কিছু মানুষ পূর্ব এবং পশ্চিমের
07:13
systems of philosophy in both the West and the East that
136
417159
3460
নানা দর্শনের কথা তুলবে
07:16
have changed how a lot of people think about the world.
137
420619
3133
যা কি না অনেক মানুষের এই পৃথিবী সম্পর্কে ধারনা বদলে দিয়েছে!
07:19
And then other people will say, "No, actually, the big stories,
138
423752
2836
আর যখন অন্যেরা বলবে যে, "না, আসলে সবচেয়ে বড় যে ব্যাপারটা হয়েছে
07:22
the big developments are the founding of the world's
139
426588
2423
তা হলো বিভিন্ন ধর্মের সৃষ্টির পেছনে ঘটা ঘটনাগুলো,
07:24
major religions, which have changed civilizations
140
429011
3282
যেগুলো মানব সভ্যতাকে বদলে দিয়েছে
07:28
and have changed and influenced how countless people
141
432293
2639
এবং অগনিত মানুষের চিন্তাধারা বদলে দিয়েছে।
07:30
are living their lives." And then some other folk will say,
142
434932
3004
তখন আবার অনেকেই বলবে যে,
07:33
"Actually, what changes civilizations, what modifies them
143
437936
3527
"আসলে যেটা সভ্যতাগুলো বদলেছে, যেটা পরিবর্তন ঘটিয়েছে,
07:37
and what changes people's lives
144
441463
2163
এবং যেটা মানুষের জীবন একদম বদলে দিয়েছে তা হলো
07:39
are empires, so the great developments in human history
145
443626
3912
সাম্রাজ্যগুলো। তাই মানুষদের মাঝে সবচেয়ে বড় ঘটনাগুলো
07:43
are stories of conquest and of war."
146
447538
2835
হলো বিজয়ের আর যুদ্ধের।"
07:46
And then some cheery soul usually always pipes up
147
450373
2590
আর তখনি দেখবেন আরেক দল বলে উঠবে,
07:48
and says, "Hey, don't forget about plagues." (Laughter)
148
452963
5688
"প্লেগের কথা কিন্তু ভুলে যেও না।"
(হাসি)
(হাসি)
07:54
There are some optimistic answers to this question,
149
458651
2903
কিছু আশাব্যঞ্জক উত্তরও রয়েছে এই প্রশ্নের,
07:57
so some people will bring up the Age of Exploration
150
461554
1897
যেমন কিছু মানুষ আমাদের অনুসন্ধানের যুগের কথা বলে,
07:59
and the opening up of the world.
151
463451
1948
এবং কি করে আমাদের এই বিশ্বের দুয়ার খুলে গেলো।
08:01
Others will talk about intellectual achievements
152
465399
2102
অনেকে হয়ত বুদ্ধিগত অর্জনগুলো
08:03
in disciplines like math that have helped us get
153
467501
2275
যেমন গণিতে আমাদের অর্জনের কথা বলবে যা আমাদের
08:05
a better handle on the world, and other folk will talk about
154
469776
3310
এই বিশ্বকে সত্যিকারভাবে বুঝতে সাহায্য করেছিলো।
অনেকেই আবার ঐ সময়ের কথা বলে
অনেকেই আবার ঐ সময়ের কথা বলে
08:08
periods when there was a deep flourishing
155
473086
1697
যখন বিজ্ঞান আর কলার অভূতপূর্ব উন্নতি ঘটেছিল।
08:10
of the arts and sciences. So this debate will go on and on.
156
474783
3802
আর এই বিতর্ক এমনিভাবে চলতেই থাকবে।
08:14
It's an endless debate, and there's no conclusive,
157
478585
2839
এটা শেষ হবার নয়, এর উপসংহারও নেই এবং
08:17
no single answer to it. But if you're a geek like me,
158
481424
3252
এর শুধুমাত্র একটা করে উত্তরও নেই।
কিন্তু আপনি যদি আমার মত একটু গুরু হন
কিন্তু আপনি যদি আমার মত একটু গুরু হন
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
159
484676
2898
তাহলে আপনি বলবেন, "তথ্যগুলো কি বলে?"
08:23
And you start to do things like graph things that we might
160
487574
2811
আর সত্যিই যদি আপনি গ্রাফে প্লট করা শুরু করেন যে কি আমাদের
কাছে সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ,
কাছে সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ,
08:26
be interested in, the total worldwide population, for example,
161
490385
4103
যেমন পৃথিবীর জনসংখ্যা
08:30
or some measure of social development,
162
494488
2641
বা সামাজিক উন্নয়ন মাপা
08:33
or the state of advancement of a society,
163
497129
2511
কিংবা কোন সমাজের উন্নতির পর্যায়
08:35
and you start to plot the data, because, by this approach,
164
499640
3833
তবে এই উপায়ে আপনি দেখবেন যে
08:39
the big stories, the big developments in human history,
165
503473
2617
মানব সভ্যতার বড় ঘটনাগুলোতে
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
166
506090
2861
এই বাকঁ গুলো যেন অনেক বেশি বেকেঁ যাচ্ছে।
08:44
So when you do this, and when you plot the data,
167
508951
1912
আর তাই আপনি যখন এভাবে তথ্য গুলো প্লট করতে থাকবেন,
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
168
510863
2798
আপনি অনেক তাড়াতাড়ি অনেক অদ্ভুত সিদ্ধান্তে পৌছাবেন!
08:49
You conclude, actually, that none of these things
169
513661
2923
আপনি আসলে এই সিদ্ধান্তে পৌছাবেন যে এই ঘটনাগুলো আসলে
08:52
have mattered very much. (Laughter)
170
516584
4952
তেমন ব্যাপকভাবে কিছু করে নি!
(হাসি)
(হাসি)
08:57
They haven't done a darn thing to the curves. (Laughter)
171
521536
4026
এগুলো এক বিন্দু পরিমান বাকঁ খাওয়াতে পারে নি বক্ররেখাটিকে।
(হাসি)
(হাসি)
09:01
There has been one story, one development
172
525562
3584
কিন্তু একটা ঘটনা আছে, একটা উন্নতির গল্প
09:05
in human history that bent the curve, bent it just about
173
529146
2606
যা এই মানবসভ্যতার রেখা একদম ৯০ ডিগ্রির একটা বাকঁ এনে দিয়েছে!
09:07
90 degrees, and it is a technology story.
174
531752
4046
আর সেটা প্রযুক্তির গল্প!
09:11
The steam engine, and the other associated technologies
175
535798
2959
বাষ্প ইঞ্জিন আর এর সাথের অন্য প্রযুক্তিগুলো যেটা
09:14
of the Industrial Revolution changed the world
176
538757
2931
পৃথিবীব্যাপী শিল্প বিপ্লবের সূচনা করেছিল
09:17
and influenced human history so much,
177
541688
2424
এবং তা মানব সভ্যতাকে এমনভাবে প্রভাবিত করেছে যে,
09:20
that in the words of the historian Ian Morris,
178
544112
2083
ইতিহাসবিদ ইয়ান মরিসের ভাষায়,
09:22
they made mockery out of all that had come before.
179
546195
4077
এটা এর আগে যা কিছু উন্নতি হয়েছিল, তা যেন
একটা ঠাট্টার মত মনে হতে লাগাতে শুরু করেছিল!
একটা ঠাট্টার মত মনে হতে লাগাতে শুরু করেছিল!
09:26
And they did this by infinitely multiplying the power
180
550272
2913
আর তারা এটা করেছিল আমাদের পেশীর ক্ষমতাকে
09:29
of our muscles, overcoming the limitations of our muscles.
181
553185
3137
অসীমের সাথে গুণ করে, পেশীর সব সীমাবদ্ধতাকে অতিক্রম করে!
09:32
Now, what we're in the middle of now
182
556322
2522
এখন আমরা সেই অবস্থার মাঝে আছি,
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
183
558844
2919
যখন আমরা আমাদের মস্তিষ্কের সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে ওঠার চেষ্টা করছি
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
184
561763
3073
আর সেই সাথে অসীমের সাথে আমাদের মানসিক শক্তিকে গুণ করছি।
09:40
How can this not be as big a deal as overcoming
185
564836
3700
আর কেন এটা আমদের পেশীর সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে ওঠার চেয়ে
09:44
the limitations of our muscles?
186
568536
2528
বড় কিছু নয়?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit, when I look
187
571064
3378
তাই আমি নিজের কথা বারবার বলার ঝুঁকি নিয়েও বলতে চাই,
09:50
at what's going on with digital technology these days,
188
574442
2829
যখন আমি দেখি এই ডিজিটাল প্রযুক্তি আসলে এখন কি করতে চলেছে,
09:53
we are not anywhere near through with this journey,
189
577271
2826
আর আমাদের যাত্রার আসলে অনেক বাকি আছে
09:55
and when I look at what is happening to our economies
190
580097
2674
এবং আমি দেখি কি হতে চলেছে আমাদের এই অর্থনীতিতে
09:58
and our societies, my single conclusion is that
191
582771
2653
আর আমাদের সমাজে।
আমার একমাত্র উপসংহার হলো যে,
আমার একমাত্র উপসংহার হলো যে,
10:01
we ain't seen nothing yet. The best days are really ahead.
192
585424
3528
আমরা আসলে কিছুই দেখিনি!
সব চেয়ে ভালো সময় এখনো সামনে।
সব চেয়ে ভালো সময় এখনো সামনে।
10:04
Let me give you a couple examples.
193
588952
1756
আমি একটা উদাহরন দেই।
10:06
Economies don't run on energy. They don't run on capital,
194
590708
4228
অর্থনীতি শক্তি দিয়ে চলে না। এটা মূলধন দিয়েও চলে না,
10:10
they don't run on labor. Economies run on ideas.
195
594936
3780
কায়িক শ্রম দিয়েও না।
অর্থনীতি চলে চিন্তাগুলো দিয়ে!
অর্থনীতি চলে চিন্তাগুলো দিয়ে!
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with
196
598716
2520
আর তাই সৃষ্টির কাজ, নতুন ধারার চিন্তা তৈরির কাজ হল
10:17
new ideas, is some of the most powerful,
197
601236
2426
সবচেয়ে শক্তিশালী মৌলিক কাজগুলোর মধ্যে অন্যতম,
10:19
some of the most fundamental work that we can do
198
603662
1815
যা আমরা কোন অর্থনীতিতে করতে পারি।
10:21
in an economy. And this is kind of how we used to do innovation.
199
605477
4016
এবং এভাবেই আসলে নতুন কিছু আমরা করে আসছি।
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people
200
609493
3778
আর আমরা এমনি প্রায় একি রকম মানুষও খুঁজে পাব!
10:29
— (Laughter) —
201
613271
3411
(হাসি)
10:32
we'd take them out of elite institutions, we'd put them into
202
616682
2529
আমরা তাদের সেরা প্রতিষ্ঠানগুলো থেকে বের করে আনব,
তারপর তাদের
তারপর তাদের
10:35
other elite institutions, and we'd wait for the innovation.
203
619211
2946
অন্য সেরা প্রতিষ্ঠানগুলোতে পাঠাব এবং নতুন কিছু ঘটার অপেক্ষা করব।
10:38
Now — (Laughter) —
204
622157
4010
এখন -- (হাসি) --
10:42
as a white guy who spent his whole career at MIT
205
626167
2581
একজন সাদা মানুষ হিসেবে যে তার পেশাদার জীবনের পুরো অংশই
10:44
and Harvard, I got no problem with this. (Laughter)
206
628748
6366
এমআইটি আর হার্ভাডে কাটিয়ে এসেছে, আমার এতে কোন আপত্তি নেই।
(হাসি)
(হাসি)
10:51
But some other people do, and they've kind of crashed
207
635114
2616
কিন্তু অন্য অনেকের আপত্তি আছে এবং তারা আসলে ভোজসভায় হঠাৎ করে ঢুকে পড়েছে
10:53
the party and loosened up the dress code of innovation.
208
637730
2536
আর ভোজসভার ড্রেস কোড যে নতুন কিছু সৃষ্টি তা বেমালুম ভুলে গেছে!
10:56
(Laughter)
209
640266
924
(হাসি)
10:57
So here are the winners of a Top Coder programming challenge,
210
641190
3644
আর এই যে এখানে দেখুন টপ কোডার প্রোগ্রামিং প্রতিযোগিতার বিজয়ীরা
11:00
and I assure you that nobody cares
211
644834
2902
আর আমি আপনাদের নিশ্চিত করে বলে দিতে পারি,
এতে কারো কিছু এসে যায় না যে
এতে কারো কিছু এসে যায় না যে
11:03
where these kids grew up, where they went to school,
212
647736
3594
কোথায় এই বাচ্চাগুলো বড় হয়েছে, কোথায় স্কুলে গেছে
11:07
or what they look like. All anyone cares about
213
651330
2488
অথবা তারা দেখতে কেমন। অন্যরা শুধু ভাবে
11:09
is the quality of the work, the quality of the ideas.
214
653818
2821
এদের কাজের মান নিয়ে, তাদের চিন্তার মান নিয়ে।
11:12
And over and over again, we see this happening
215
656639
2166
এবং আমরা বারবার এটা হতে দেখি
11:14
in the technology-facilitated world.
216
658805
2346
এই প্রযুক্তিনির্ভর বিশ্বে।
11:17
The work of innovation is becoming more open,
217
661151
2456
নতুন কিছু তৈরির প্রয়াস তাই এখন আরো উন্মুক্ত,
11:19
more inclusive, more transparent, and more merit-based,
218
663607
3778
আরো ব্যাপক, আরো স্বচ্ছ এবং আরো মেধা নির্ভর,
11:23
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard
219
667385
2969
এবং তাই হতে থাকবে - এমআইটি বা হার্ভাড যাই মনে করুক না কেন
11:26
think of it, and I couldn't be happier about that development.
220
670354
3680
এবং আমি এই উন্নতি নিয়ে এর চেয়ে বেশি খুশি হতে পারবনা!
11:29
I hear once in a while, "Okay, I'll grant you that,
221
674034
2450
আমি প্রায়শই শুনি "হ্যাঁ, আমি সবই মানছি,
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
222
676484
3387
কিন্তু প্রযুক্তি আসলে ধনী দেশগুলোর জন্যে একটা মাধ্যম
11:35
and what's not happening, these digital tools are not
223
679871
2714
এবং যেটা হচ্ছে যে এই ডিজিটাল যন্ত্রগুলো পিরামিডের নিচের
11:38
improving the lives of people at the bottom of the pyramid."
224
682585
3355
হতভাগা মানুষগুলোর জন্য কিছুই করছে না।"
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
225
685940
2664
আমি পরিস্কারভাবে এর উত্তরে বলতে চাইঃ সব বাজে কথা।
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
226
688604
3438
পিরামিডের এই নিচতলা আসলে এই প্রুযুক্তি থেকে ব্যাপকভাবে উপকৃত হচ্ছে।
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study
227
692042
2640
অর্থনীতিবিদ রবার্ট জেনসেন একটা দারুন গবেষণা করেছেন
11:50
a while back where he watched, in great detail,
228
694682
3168
কিছু পূর্বে তিনি গভীরভাবে
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
229
697850
3381
ভারতের কেরালার জেলে গ্রামগুলোতে কি হচ্ছে তা পর্যবেক্ষণ করেছেন।
11:57
when they got mobile phones for the very first time,
230
701231
3013
তারা যখন প্রথমবারের মত মোবাইল পেল
12:00
and when you write for the Quarterly Journal of Economics,
231
704244
2731
এবং আপনি যখন ত্রৈমাসিক অর্থনীতির জার্নালে লিখবেন,
12:02
you have to use very dry and very circumspect language,
232
706975
2897
আপনাকে অত্যন্ত কাঠখোট্টা আর সতর্কভাবে লিখতে হবে,
12:05
but when I read his paper, I kind of feel Jensen is trying
233
709872
2472
কিন্তু আমি যখন তার লেখাটা পড়লাম, আমার মনে হলো
জেনসন যেন চিৎকার করে আমাদের বলছেন
জেনসন যেন চিৎকার করে আমাদের বলছেন
12:08
to scream at us, and say, look, this was a big deal.
234
712344
3021
দেখ দেখ এটা একটা বিশাল ঘটনা।
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
235
715365
4053
দাম স্থির হচ্ছে, মানুষ তাদের অর্থনৈতিক পরিকল্পনা করতে পারছে।
12:15
Waste was not reduced; it was eliminated.
236
719418
4123
অপচয় কম হলো না, এটা যেন নিশ্চিহ্ন হয়ে গেলো।
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
237
723541
2471
আর সেই সাথে ঐ গ্রামগুলোর ক্রেতা আর বিক্রেতাদের জীবন
12:21
in these villages measurably improved.
238
726012
2498
বেশ ভালোভাবে বদলে গেলো।
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
239
728510
3716
এখন আমার মনে হয় না যে জেনসন অনেক ভাগ্যবান ছিলেন
12:28
and happened to land in the one set of villages
240
732226
2354
আর এমন এক জায়গায় গিয়ে পড়েছিলেন যেখানে
12:30
where technology made things better.
241
734580
2512
প্রযুক্তি কিছু গ্রামের চেহারা বদলে দিচ্ছিল।
12:32
What happened instead is he very carefully documented
242
737092
2603
ওখানে যা হলো তা খুব সতর্কের সাথে তিনি লিখে রাখলেন
12:35
what happens over and over again when technology
243
739695
2692
যা কিনা প্রযুক্তি কোন পরিবেশ বা মানব সমাজে
12:38
comes for the first time to an environment and a community.
244
742387
3264
প্রথমবারের মত এলে হয়।
12:41
The lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
245
745651
3964
এই মানুষগুলোর জীবন, তাদের কল্যাণ দারুনভাবে উন্নতি লাভ করল।
12:45
So as I look around at all the evidence, and I think about
246
749615
2356
তাই আমি যখন এই প্রমাণাদি গুলো দেখি এবং ভাবতে শুরু করি
12:47
the room that we have ahead of us, I become a huge
247
751971
2476
আমদের সামনে কি আসছে, আর আমি ভীষণরকম ডিজিটাল বিশ্বের প্রতি
12:50
digital optimist, and I start to think that this wonderful
248
754447
2824
আশাবাদী হয়ে পড়ি এবং ভাবতে শুরু করি ঐ চমকপ্রদ কথাগুলো
12:53
statement from the physicist Freeman Dyson
249
757271
3055
যা পদার্থবিৎ ফ্রিম্যান ডাইসন বলেছেন
12:56
is actually not hyperbole. This is an accurate assessment of what's going on.
250
760326
4578
হয়ত আসলেই অত্যুক্তি নয়। এটাই একটা নির্ভুল মূল্যায়ন যা আমাদের চারপাশে ঘটছে।
13:00
Our digital -- our technologies are great gifts,
251
764904
2446
আমাদের এই ডিজিটাল প্রযুক্তিগুলো অনেক বড় উপহার!
13:03
and we, right now, have the great good fortune
252
767350
3161
আর তাই আমরা অনেক ভাগ্যবান এমন একটা সময়ে বাস করতে পেরে
13:06
to be living at a time when digital technology is flourishing,
253
770511
3525
যখন কি না এই প্রযুক্তি চারদিকে ছড়িয়ে পড়ছে,
13:09
when it is broadening and deepening and
254
774036
1658
আর এর মাত্রা বড় হচ্ছে
13:11
becoming more profound all around the world.
255
775694
3341
এবং সেই সাথে আরও গভীরে ছড়িয়ে পড়ছে এই বিশ্বে।
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
256
779035
3218
তাই হ্যাঁ, রোবটগুলো আমাদের চাকরিগুলো নিয়ে নিচ্ছে
13:18
but focusing on that fact misses the point entirely.
257
782253
3813
কিন্তু এর উপর ফোকাস করলে আসল ব্যাপারটা একদম মিস হয়ে যায়।
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
258
786066
3253
আর সেটা হল যে, আমরা সময় পাচ্ছি অন্য কিছু করবার
13:25
and what we are going to do, I am very confident,
259
789319
2658
আর আমরা যা করতে চলেছি, সে ব্যাপারে আমি অনেক আত্মবিশ্বাসী,
13:27
what we're going to do is reduce poverty and drudgery
260
791977
3063
আর সেটা হলো এই বিশ্ব হতে দারিদ্রতা, দাসত্ব
13:30
and misery around the world. I'm very confident
261
795040
2664
আর দুর্দশা থেকে মুক্তি। আমি বিশ্বাস করি আমরা শিখতে চলেছি
13:33
we're going to learn to live more lightly on the planet,
262
797704
3032
কি করে আর সহজ উপায়ে এই ধরিত্রীতে বাস করা যায়।
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
263
800736
3481
আমি প্রবলভাবে আস্থা রাখি এই ডিজিটাল যন্ত্র আর মাধ্যমগুলোর উপরে
13:40
with our new digital tools is going to be so profound
264
804217
2921
যার গভীরতর ব্যবহারের মাধ্যমে আমরা
13:43
and so beneficial that it's going to make a mockery
265
807138
2891
এটাকে এত উপকারী করে ফেলব যে এটা আগে যা কিছু এসেছিল, সব কিছুকে
13:45
out of everything that came before.
266
810029
1733
একদম একটা নিরেট ঠাট্টা বানিয়ে দেবে।
13:47
I'm going to leave the last word to a guy who had
267
811762
2738
আমি শেষ করব সেই ব্যক্তির কথা দিয়ে যে কি না
13:50
a front row seat for digital progress,
268
814500
1778
ডিজিটাল প্রযুক্তির উন্নয়নের একদম প্রথম সারিতে বসে ছিল
13:52
our old friend Ken Jennings. I'm with him.
269
816278
2565
আমাদের পুরোনো বন্ধু কেন জেনংস। আমি তার সাথে আছি।
13:54
I'm going to echo his words:
270
818843
1361
আমি তার কথা গুলোর পুনরাবৃত্তি করতে চাই,
13:56
"I, for one, welcome our new computer overlords." (Laughter)
271
820204
3971
"আমি নিজে অন্তত স্বাগত জানাচ্ছি আমাদের নতুন কম্পিউটার মহারাজদেরকে"
(হাসি)
(হাসি)
14:00
Thanks very much. (Applause)
272
824175
2929
ধন্যবাদ সবাইকে।
(করতালি)
(করতালি)
ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theoristAndrew McAfee studies how information technology affects businesses and society.
Why you should listen
Andrew McAfee studies the ways that information technology (IT) affects businesses, business as a whole, and the larger society. His research investigates how IT changes the way companies perform, organize themselves and compete. At a higher level, his work also investigates how computerization affects competition, society, the economy and the workforce.
He's a principal research scientist at the Center for Digital Business at the MIT Sloan School of Management. His books include Enterprise 2.0 and Race Against the Machine (with Erik Brynjolfsson). Read more on his blog.
Andrew McAfee | Speaker | TED.com