TEDSalon NY2011
Barry Schwartz: Using our practical wisdom
בארי שוורץ: להשתמש בחוכמה מעשית שלנו
Filmed:
Readability: 3.9
1,136,541 views
בשיחה אינטימית, בארי שוורץ מתעמק בשאלה, "כיצד עושים את הדבר הנכון?". בעזרת שיתוף-פעולה עם קנת' שארפ, הוא חולק איתנו סיפורים הממחישים את ההבדל בין לציית לחוקים לבין לעשות בחירה באמת חכמה.
Barry Schwartz - Psychologist
Barry Schwartz studies the link between economics and psychology, offering startling insights into modern life. Lately, working with Ken Sharpe, he's studying wisdom. Full bio
Barry Schwartz studies the link between economics and psychology, offering startling insights into modern life. Lately, working with Ken Sharpe, he's studying wisdom. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:00
The first thing I want to do is say thank you to all of you.
0
0
3000
דבר ראשון, אני רוצה להודות לכולכם.
00:03
The second thing I want to do is introduce my co-author
1
3000
3000
דבר שני, ברצוני להציג בפניכם את שותפי ליצירה,
00:06
and dear friend and co-teacher.
2
6000
2000
חבר יקר ושותפי להוראה.
00:08
Ken and I have been working together
3
8000
2000
קן ואני עובדים יחד
00:10
for almost 40 years.
4
10000
2000
כמעט 40 שנה.
00:12
That's Ken Sharpe over there.
5
12000
2000
זהו שם קן שארפ.
00:14
(Applause)
6
14000
2000
(מחיאות כפיים)
00:16
So there is among many people --
7
16000
3000
קיימת אצל הרבה אנשים --
00:19
certainly me and most of the people I talk to --
8
19000
2000
בטוח אצלי ואצל רוב האנשים שאני משוחח איתם --
00:21
a kind of collective dissatisfaction
9
21000
3000
מין חוסר שביעות רצון כללית
00:24
with the way things are working,
10
24000
2000
מאיך שהדברים מתנהלים,
00:26
with the way our institutions run.
11
26000
3000
מאיך שהמוסדות שלנו מתנהלים.
00:29
Our kids' teachers seem to be failing them.
12
29000
4000
נראה כאילו המורים של ילדינו מכשילים אותם.
00:33
Our doctors don't know who the hell we are,
13
33000
3000
רופאנו אינם יודעים מי אנחנו בכלל,
00:36
and they don't have enough time for us.
14
36000
2000
ואין להם מספיק זמן עבורנו.
00:38
We certainly can't trust the bankers,
15
38000
2000
בטוח שאיננו יכולים לסמוך על הבנקאים,
00:40
and we certainly can't trust the brokers.
16
40000
3000
ולבטח איננו יכולים לסמוך על סוכני-הבורסה.
00:43
They almost brought the entire financial system down.
17
43000
3000
הם אלה שכמעט מוטטו את כל המערכת הפיננסית שלנו.
00:46
And even as we do our own work,
18
46000
3000
ואפילו כאשר אנחנו עובדים בעבודה שלנו,
00:49
all too often,
19
49000
2000
לעיתים קרובות מדי,
00:51
we find ourselves having to choose
20
51000
3000
אנו מוצאים את עצמנו כנאלצים לבחור
00:54
between doing what we think is the right thing
21
54000
3000
בין לעשות מה שנראה לנו כנכון
00:57
and doing the expected thing,
22
57000
2000
לבין לעשות את המצופה,
00:59
or the required thing,
23
59000
2000
או הנדרש,
01:01
or the profitable thing.
24
61000
2000
או הרווחי.
01:03
So everywhere we look,
25
63000
2000
לכן בכל מקום שמסתכלים,
01:05
pretty much across the board,
26
65000
2000
לכל רוחב הגיזרה,
01:07
we worry that the people we depend on
27
67000
3000
אנו חוששים שהאנשים שאנו תלויים בהם
01:10
don't really have our interests at heart.
28
70000
3000
אינם באמת מתעניינים בנו בכל ליבם.
01:14
Or if they do have our interests at heart,
29
74000
3000
או, אם הם כן מתעניינים בנו, אנו חוששים
01:17
we worry that they don't know us well enough
30
77000
2000
שהם אינם מכירים אותנו מספיק טוב
01:19
to figure out what they need to do
31
79000
2000
כדי לדעת מה עליהם לעשות
01:21
in order to allow us
32
81000
2000
כדי לאפשר לנו
01:23
to secure those interests.
33
83000
2000
להבטיח את האינטרסים שלנו.
01:25
They don't understand us.
34
85000
2000
הם אינם מבינים אותנו.
01:27
They don't have the time to get to know us.
35
87000
2000
אין להם זמן להכיר אותנו.
01:29
There are two kinds of responses
36
89000
2000
ישנן שתי סוגי תגובות
01:31
that we make
37
91000
2000
המתעוררות אצלנו
01:33
to this sort of general dissatisfaction.
38
93000
3000
מול חוסר שביעות הרצון הזה.
01:37
If things aren't going right,
39
97000
2000
אם הדברים לא מתנהלים כיאות,
01:39
the first response is:
40
99000
2000
התגובה הראשונה היא:
01:41
let's make more rules,
41
101000
2000
בוא נחוקק עוד חוקים,
01:43
let's set up a set
42
103000
2000
הבה ניצור מערכת
01:45
of detailed procedures
43
105000
2000
של נהלים מפורטים
01:47
to make sure that people will do the right thing.
44
107000
3000
כדי לוודא שאנשים יעשו את הדבר הנכון.
01:50
Give teachers scripts
45
110000
2000
נתן למורים מרשמים
01:52
to follow in the classroom,
46
112000
2000
שהם יצייתו להם בכיתות,
01:54
so even if they don't know what they're doing
47
114000
2000
כך שאפילו אם הם לא מבינים מה הם עושים
01:56
and don't care about the welfare of our kids,
48
116000
3000
ולא איכפת להם מטובת ילדינו,
01:59
as long as they follow the scripts,
49
119000
2000
כל עוד הם יצייתו למרשמים,
02:01
our kids will get educated.
50
121000
2000
ילדינו יתחנכו.
02:03
Give judges a list of mandatory sentences
51
123000
3000
נתן לשופטים רשימה של גזרי-דין מחייבים
02:06
to impose for crimes,
52
126000
2000
כדי להטילם לפי פשעים,
02:08
so that you don't need to rely
53
128000
2000
כך שלא יהיה צורך לסמוך
02:10
on judges using their judgment.
54
130000
3000
על שיקול דעתם של השופטים.
02:13
Instead, all they have to do
55
133000
2000
במקום זה, כל מה שהם צריכים לעשות
02:15
is look up on the list
56
135000
2000
זה להסתכל ברשימה
02:17
what kind of sentence goes with what kind of crime.
57
137000
3000
ולמצוא איזה גזר-דין הולך עם הפשע הנדון.
02:20
Impose limits
58
140000
2000
נטיל מגבלות
02:22
on what credit card companies can charge in interest
59
142000
3000
על מה שחברות אשראי יכולות לגבות כריבית
02:25
and on what they can charge in fees.
60
145000
2000
ומה שהן יכולות לגבות כעמלה.
02:27
More and more rules
61
147000
2000
עוד ועוד חוקים
02:29
to protect us
62
149000
2000
שיגנו עלינו
02:31
against an indifferent, uncaring
63
151000
2000
כנגד גופים חסרי-אכפתיות,
02:33
set of institutions we have to deal with.
64
153000
3000
חסרי-רגישות, שעלינו להתמודד איתם.
02:36
Or -- or maybe and --
65
156000
2000
או -- אולי --
02:38
in addition to rules,
66
158000
2000
בנוסף לחוקים,
02:40
let's see if we can come up
67
160000
2000
בוא נראה אם נוכל להמציא
02:42
with some really clever incentives
68
162000
2000
כמה תמריצים באמת מתוחכמים
02:44
so that, even if the people we deal with
69
164000
2000
ככה שגם אם האנשים איתם אנו מתמודדים
02:46
don't particularly want to serve our interests,
70
166000
3000
לא מעוניינים במיוחד לשרת את האינטרסים שלנו,
02:49
it is in their interest
71
169000
2000
עדיין יהיה להם עניין
02:51
to serve our interest --
72
171000
2000
לשרתם --
02:53
the magic incentives
73
173000
2000
תמריצי הפלא
02:55
that will get people to do the right thing
74
175000
2000
שיגרמו לאנשים לעשות את הדבר הנכון,
02:57
even out of pure selfishness.
75
177000
3000
ולו מתוך אנוכיות בלבד.
03:00
So we offer teachers bonuses
76
180000
2000
לכן אנו מציעים בונוסים למורים
03:02
if the kids they teach
77
182000
2000
אם הילדים שהם מלמדים
03:04
score passing grades on these big test scores
78
184000
3000
מקבלים ציון עובר בהמוני המבחנים
03:07
that are used to evaluate
79
187000
2000
המשמשים להערכת
03:09
the quality of school systems.
80
189000
2000
האיכות של בתי-הספר.
03:12
Rules and incentives --
81
192000
2000
חוקים ותמריצים --
03:14
"sticks" and "carrots."
82
194000
2000
מקל וגזר.
03:16
We passed a bunch of rules
83
196000
2000
העברנו צרור חוקים
03:18
to regulate the financial industry
84
198000
2000
כדי לפקח על התעשיה הפיננסית
03:20
in response to the recent collapse.
85
200000
2000
כמענה לקריסה האחרונה.
03:22
There's the Dodd-Frank Act,
86
202000
2000
יש את החוק של דוד-פרנק,
03:24
there's the new Consumer Financial Protection Agency
87
204000
3000
יש את הסוכנות החדשה להגנה פיננסית על הצרכן
03:27
that is temporarily being headed through the backdoor
88
207000
3000
אשר מנוהלת זמנית מתחת-שולחן
03:30
by Elizabeth Warren.
89
210000
2000
על-ידי אליזבת וורן.
03:32
Maybe these rules
90
212000
2000
יכול להיות שחוקים אלה
03:34
will actually improve
91
214000
3000
ישפרו בסוף
03:37
the way these financial services companies behave.
92
217000
4000
את אופן התנהגותן של החברות לשרותים פיננסיים.
03:41
We'll see.
93
221000
2000
נמתין ונראה.
03:43
In addition, we are struggling
94
223000
2000
בנוסף, אנחנו מתאמצים
03:45
to find some way to create incentives
95
225000
3000
למצוא דרך ליצירת תמריצים
03:48
for people in the financial services industry
96
228000
3000
עבור אנשי תעשיית השרותים הפיננסיים
03:51
that will have them more interested
97
231000
2000
אשר יגרמו להם לשרת
03:53
in serving the long-term interests
98
233000
2000
אינטרסים ארוכי-טווח,
03:55
even of their own companies,
99
235000
2000
אפילו של החברות שלהם,
03:57
rather than securing short-term profits.
100
237000
3000
במקום להבטיח לעצמם רווחים מהירים.
04:01
So if we find just the right incentives,
101
241000
2000
כך שאם רק נמצא את התמריצים הנכונים,
04:03
they'll do the right thing -- as I said -- selfishly,
102
243000
3000
הם כבר יעשו את הדבר הנכון -- כפי שאמרתי -- בצורה אנוכית,
04:06
and if we come up with the right rules and regulations,
103
246000
3000
ואם נבוא עם החוקים והתמריצים הנכונים,
04:09
they won't drive us all over a cliff.
104
249000
3000
הם לא יביאו אותנו לתהום.
04:12
And Ken [Sharpe] and I certainly know
105
252000
3000
וקן [שארפ] ואני לבטח יודעים
04:15
that you need to reign in the bankers.
106
255000
3000
שיש צורך לרסן את הבנקאים.
04:18
If there is a lesson to be learned from the financial collapse
107
258000
3000
אם יש משהו שניתן ללמוד מהקריסה הכלכלית
04:21
it is that.
108
261000
2000
זה בדיוק את זה.
04:23
But what we believe,
109
263000
2000
אבל מה שאנו מאמינים בו
04:25
and what we argue in the book,
110
265000
2000
ומה שאנו טוענים בספר,
04:27
is that there is no set of rules,
111
267000
3000
הוא שאין אף מערכת של חוקים,
04:30
no matter how detailed,
112
270000
2000
לא משנה כמה הם מפורטים,
04:32
no matter how specific,
113
272000
2000
לא משנה כמה הם ספציפיים,
04:34
no matter how carefully monitored
114
274000
2000
לא משנה כמה מקרוב נפקח עליהם
04:36
and enforced,
115
276000
2000
ונאכוף אותם,
04:38
there is no set of rules
116
278000
2000
אין אף מערכת חוקים
04:40
that will get us what we need.
117
280000
2000
שתעניק לנו את מה שאנו צריכים.
04:42
Why? Because bankers are smart people.
118
282000
3000
מדוע? מפני שבנקאים הם אנשים חכמים.
04:46
And, like water,
119
286000
2000
וכמו מים,
04:48
they will find cracks
120
288000
2000
הם ימצאו סדקים
04:50
in any set of rules.
121
290000
3000
בכל מערכת חוקים.
04:53
You design a set of rules that will make sure
122
293000
3000
נבנה מערכת חוקים שתבטיח
04:56
that the particular reason
123
296000
2000
שאותה סיבה מסויימת
04:58
why the financial system "almost-collapse"
124
298000
2000
שגרמה לקריסת המערכת הפיננסית
05:00
can't happen again.
125
300000
2000
לא תתקיים יותר.
05:02
It is naive beyond description
126
302000
2000
יהיה זה נאיבי עד מאוד
05:04
to think that having blocked
127
304000
2000
לחשוב שזה שחסמנו את המקור
05:06
this source of financial collapse,
128
306000
2000
שממנו נבעה הקריסה הפיננסית,
05:08
you have blocked all possible sources of financial collapse.
129
308000
3000
זה אומר שחסמנו את כל המקורות האפשריים לקריסה פיננסית.
05:11
So it's just a question of waiting for the next one
130
311000
3000
אז זה רק עניין של לחכות לקריסה הבאה
05:14
and then marveling at how we could have been so stupid
131
314000
3000
ואז להתפלא כיצד היינו כה טפשים
05:17
as not to protect ourselves against that.
132
317000
3000
שלא שמרנו על עצמנו מפניה.
05:20
What we desperately need,
133
320000
2000
מה שאנו זקוקים לו נואשות,
05:22
beyond, or along with, better rules
134
322000
3000
מלבד, או ביחד עם חוקים משופרים
05:25
and reasonably smart incentives,
135
325000
2000
ותמריצים חכמים במידה,
05:27
is we need virtue.
136
327000
3000
הוא מידות טובות,
05:30
We need character.
137
330000
2000
הוא אופי,
05:32
We need people who want to do the right thing.
138
332000
3000
הוא אנשים שרוצים לעשות את הדבר הנכון.
05:35
And in particular,
139
335000
2000
ובמיוחד,
05:37
the virtue that we need most of all
140
337000
3000
המידה הטובה שאנו זקוקים לה יותר מכל
05:40
is the virtue that Aristotle called
141
340000
2000
היא המידה שאריסטו כינה אותה
05:42
"practical wisdom."
142
342000
3000
חוכמה מעשית.
05:45
Practical wisdom
143
345000
2000
חוכמה מעשית
05:47
is the moral will
144
347000
2000
היא הרצון המוסרי
05:49
to do the right thing
145
349000
2000
לעשות את הדבר הנכון
05:51
and the moral skill
146
351000
2000
והיכולת המוסרית
05:53
to figure out what the right thing is.
147
353000
3000
לגלות מהו הדבר הנכון לעשות.
05:56
So Aristotle was very interested in watching
148
356000
3000
כך שאריסטו מאוד התעניין
05:59
how the craftsmen around him worked.
149
359000
3000
בכיצד האומן לידו עובד.
06:02
And he was impressed
150
362000
2000
והוא התרשם מהצורה
06:04
at how they would improvise
151
364000
2000
בה הם היו מאלתרים
06:06
novel solutions to novel problems --
152
366000
2000
פיתרונות חדשניים
06:08
problems that they hadn't anticipated.
153
368000
2000
לבעיות שהם לא ציפו להן.
06:10
So one example is he sees these stonemasons
154
370000
2000
אחת הדוגמאות שהוא ראה הם הסתתים
06:12
working on the Isle of Lesbos,
155
372000
3000
שעבדו על "אי הלסבוס",
06:15
and they need to measure out
156
375000
2000
והם היו צריכים למדוד
06:17
round columns.
157
377000
2000
עמודים עגולים.
06:19
Well if you think about it,
158
379000
2000
אם חושבים על זה,
06:21
it's really hard to measure out round columns using a ruler.
159
381000
3000
זה ממש קשה למדוד עמודים עגולים עם סרגל.
06:24
So what do they do?
160
384000
2000
אז מה הם עשו?
06:26
They fashion a novel solution to the problem.
161
386000
3000
הם תפרו פיתרון חדשני לבעיה.
06:29
They created a ruler that bends,
162
389000
3000
הם יצרו סרגל שמתכופף,
06:32
what we would call these days a tape measure --
163
392000
3000
מה שכיום נקרא סרט מדידה --
06:35
a flexible rule,
164
395000
2000
סרגל (באנגלית גם חוק) גמיש,
06:37
a rule that bends.
165
397000
2000
חוק שמתכופף.
06:39
And Aristotle said,
166
399000
2000
ואריסטו אמר,
06:41
"Hah, they appreciated that sometimes
167
401000
3000
הם הבינו שלפעמים
06:44
to design rounded columns,
168
404000
3000
כדי לבנות עמודים עגולים,
06:47
you need to bend the rule."
169
407000
3000
עליהם לכופף את הסרגל.
06:50
And Aristotle said
170
410000
2000
ואריסטו אמר
06:52
often in dealing with other people,
171
412000
3000
שלעיתים קרובות כאשר באים במגע עם אנשים,
06:55
we need to bend the rules.
172
415000
3000
יש צורך בכיפוף הכללים.
06:58
Dealing with other people
173
418000
2000
מגע עם אנשים אחרים
07:00
demands a kind of flexibility
174
420000
3000
דורש סוג של גמישות
07:03
that no set of rules can encompass.
175
423000
3000
שאף מערכת כללים לא תוכל להקיף.
07:06
Wise people know when and how
176
426000
2000
אנשים נבונים יודעים מתי ואיך
07:08
to bend the rules.
177
428000
2000
לכופף את הכללים.
07:10
Wise people know how to improvise.
178
430000
3000
אנשים נבונים יודעים כיצד לאלתר.
07:13
The way my co-author , Ken, and I talk about it,
179
433000
3000
שותפי לכתיבה, קן, ואני מדברים על זה,
07:16
they are kind of like jazz musicians.
180
436000
2000
שהאנשים הנבונים הם מין מוזיקאי ג'ז שכאלה;
07:18
The rules are like the notes on the page,
181
438000
2000
החוקים הם כמו התוים שעל הדף,
07:20
and that gets you started,
182
440000
2000
ואתה מתחיל לפיהם,
07:22
but then you dance around the notes on the page,
183
442000
3000
אבל אז אתה מפזז סביב התוים שבדף,
07:25
coming up with just the right combination
184
445000
2000
ומעלה בדיוק את הצירוף הנכון
07:27
for this particular moment
185
447000
2000
המתאים לאותו רגע מסויים
07:29
with this particular set of fellow players.
186
449000
3000
עם אותו חוג מסויים של נגנים עמיתים.
07:32
So for Aristotle,
187
452000
2000
כך שבשביל אריסטו,
07:34
the kind
188
454000
3000
אותו סוג
07:37
of rule-bending,
189
457000
3000
של כיפוף כללים,
07:40
rule exception-finding and improvisation
190
460000
3000
מציאת החריג לכלל ואילתור כלל שונה
07:43
that you see in skilled craftsmen
191
463000
2000
שרואים אצל אומן מוכשר,
07:45
is exactly what you need
192
465000
2000
זה בדיוק מה שאנו זקוקים לו
07:47
to be a skilled moral craftsman.
193
467000
3000
כדי להיות אומן מוסר מוכשר.
07:50
And in interactions with people,
194
470000
2000
ובאינטראקציה עם אנשים,
07:52
almost all the time,
195
472000
2000
כמעט כל הזמן,
07:54
it is this kind of flexibility that is required.
196
474000
2000
זהו סוג הגמישות שיש בו צורך.
07:56
A wise person knows when to bend the rules.
197
476000
3000
אדם נבון יודע מתי לכופף חוקים.
07:59
A wise person knows when to improvise.
198
479000
2000
אדם נבון יודע מתי לאלתר.
08:01
And most important,
199
481000
2000
והכי חשוב,
08:03
a wise person does this improvising and rule-bending
200
483000
3000
אדם נבון מאלתר ומכופף חוקים
08:06
in the service of the right aims.
201
486000
3000
למען המטרות הנכונות.
08:10
If you are a rule-bender and an improviser
202
490000
3000
אם אתה מכופף חוקים ומאלתר
08:13
mostly to serve yourself,
203
493000
2000
בעיקר בשביל לדאוג לעצמך,
08:15
what you get is ruthless manipulation of other people.
204
495000
3000
מה שמקבלים זה מניפולציה אכזרית על אנשים אחרים.
08:18
So it matters that you do this wise practice
205
498000
2000
לכן חשוב שמבצעים את התרגיל הנבון
08:20
in the service of others
206
500000
2000
למענם של האחרים
08:22
and not in the service of yourself.
207
502000
2000
ולא למען עצמך.
08:24
And so the will to do the right thing
208
504000
3000
לכן הרצון לעשות את הדבר הנכון
08:27
is just as important as the moral skill
209
507000
2000
חשוב באותה מידה כמו היכולת המוסרית
08:29
of improvisation
210
509000
2000
לאלתר
08:31
and exception-finding.
211
511000
2000
ולמצוא את החריג.
08:33
Together they comprise practical wisdom,
212
513000
3000
ביחד הם מרכיבים את החוכמה המעשית,
08:36
which Aristotle thought
213
516000
2000
שלדעת אריסטו
08:38
was the master virtue.
214
518000
2000
היא המידה הטובה השלטת.
08:40
So I'll give you an example
215
520000
2000
כעת אתן לכם דוגמא
08:42
of wise practice in action.
216
522000
2000
לפעולה מעשית נבונה.
08:44
It's the case of Michael.
217
524000
3000
זה המקרה של מייקל.
08:47
Michael's a young guy.
218
527000
2000
מייקל הוא אדם צעיר.
08:49
He had a pretty low-wage job.
219
529000
2000
היתה לו עבודה במשכורת די נמוכה.
08:51
He was supporting his wife and a child,
220
531000
3000
הוא פירנס אישה וילד,
08:54
and the child was going to parochial school.
221
534000
2000
והילד היה הולך לבית-ספר דתי (נוצרי).
08:56
Then he lost his job.
222
536000
3000
ואז הוא איבד את עבודתו.
08:59
He panicked
223
539000
2000
הוא התחיל לחשוש
09:01
about being able to support his family.
224
541000
3000
שהוא לא יוכל לפרנס את משפחתו.
09:04
One night, he drank a little too much,
225
544000
3000
לילה אחד, הוא שתה קצת יותר מדי,
09:07
and he robbed a cab driver --
226
547000
2000
ושדד נהג מונית --
09:09
stole 50 dollars.
227
549000
2000
לקח 50 דולר.
09:11
He robbed him at gunpoint.
228
551000
2000
הוא שדד באיומי אקדח.
09:13
It was a toy gun.
229
553000
3000
זה היה אקדח צעצוע.
09:16
He got caught. He got tried.
230
556000
3000
הוא נתפס ונשפט,
09:19
He got convicted.
231
559000
2000
והוא הורשע.
09:21
The Pennsylvania sentencing guidelines
232
561000
3000
הנחיות הטלת עונשים בפנסילבניה
09:24
required a minimum sentence for a crime like this
233
564000
3000
קובעות מינימום של שנתיים עונש
09:27
of two years, 24 months.
234
567000
2000
על פשע מעין זה.
09:29
The judge on the case, Judge Lois Forer
235
569000
3000
השופטת באותו מקרה, השופטת לואיס פורר,
09:32
thought that this made no sense.
236
572000
3000
סברה שאין בזה היגיון.
09:35
He had never committed a crime before.
237
575000
3000
הוא מעולם לא פשע לפני-כן.
09:38
He was a responsible husband and father.
238
578000
3000
הוא היה בעל ואב אחראי.
09:41
He had been faced with desperate circumstances.
239
581000
2000
הוא עמד מול נסיבות קשות.
09:43
All this would do is wreck a family.
240
583000
3000
ועונש כזה עלול לשבור את המשפחה.
09:46
And so she improvised a sentence -- 11 months,
241
586000
3000
ולכן היא אילתרה עונש -- 11 חודשים.
09:49
and not only that,
242
589000
2000
ולא רק זה,
09:51
but release every day to go to work.
243
591000
2000
הוא יקבל שחרור יומי כדי ללכת לעבודה.
09:53
Spend your night in jail, spend your day holding down a job.
244
593000
3000
יבלה את הלילה בכלא ויבלה את היום בעבודה.
09:56
He did. He served out his sentence.
245
596000
3000
וכך היה. הוא נשא בעונש.
09:59
He made restitution
246
599000
2000
הוא השתקם
10:01
and found himself a new job.
247
601000
2000
ומצא לעצמו עבודה חדשה.
10:03
And the family was united.
248
603000
3000
המשפחה נשארה מאוחדת.
10:06
And it seemed on the road
249
606000
2000
ונראה היה שהוא בדרך
10:08
to some sort of a decent life --
250
608000
3000
לחיים נורמליים --
10:11
a happy ending to a story
251
611000
3000
סוף שמח לסיפור
10:14
involving wise improvisation
252
614000
2000
שכלל אילתור נבון
10:16
from a wise judge.
253
616000
3000
משופטת נבונה.
10:19
But it turned out
254
619000
3000
אבל התברר
10:22
the prosecutor was not happy
255
622000
3000
שהתובע לא היה מרוצה
10:25
that Judge Forer ignored the sentencing guidelines
256
625000
3000
שהשופטת פורר התעלמה מההנחיות לגבי העונש
10:28
and sort of invented her own,
257
628000
2000
ושהמציאה משהו עצמאי משלה,
10:30
and so he appealed.
258
630000
3000
ולכן הוא ערער.
10:33
And he asked for the mandatory minimum sentence
259
633000
3000
והוא דרש להטיל את עונש המינימום הקבוע בחוק
10:36
for armed robbery.
260
636000
2000
על שוד מזויין.
10:38
He did after all have a toy gun.
261
638000
3000
אחרי הכל, כן היה לו אקדח צעצוע.
10:41
The mandatory minimum sentence for armed robbery
262
641000
2000
העונש המינימלי הקבוע בחוק על שוד מזויין
10:43
is five years.
263
643000
3000
הוא חמש שנים.
10:46
He won the appeal.
264
646000
2000
הוא זכה בערעור.
10:48
Michael was sentenced to five years in prison.
265
648000
3000
מייקל נשפט לחמש שנים בכלא.
10:52
Judge Forer had to follow the law.
266
652000
3000
על השופטת פורר היה לציית לחוק.
10:56
And by the way, this appeal went through
267
656000
2000
ודרך אגב, הערעור עבר
10:58
after he had finished serving his sentence,
268
658000
2000
לאחר שהוא סיים לרצות את עונשו,
11:00
so he was out and working at a job
269
660000
3000
כלומר הוא היה בחוץ ועבד בעבודה
11:03
and taking care of his family
270
663000
2000
ודאג למשפחתו
11:05
and he had to go back into jail.
271
665000
2000
ואז היה עליו לחזור לכלא.
11:07
Judge Forer did what she was required to do,
272
667000
3000
השופטת פורר עשתה מה היתה צריכה לעשות,
11:10
and then she quit the bench.
273
670000
3000
ואז היא פרשה.
11:14
And Michael disappeared.
274
674000
3000
ומייקל נעלם.
11:18
So that is an example,
275
678000
2000
אז זו הדוגמא,
11:20
both of wisdom in practice
276
680000
2000
הן לתבונה בפעולה
11:22
and the subversion of wisdom
277
682000
2000
והן לחתירה נגד התבונה
11:24
by rules that are meant, of course, to make things better.
278
684000
3000
באמצעות חוקים שמטרתם כמובן לשפר דברים.
11:27
Now consider Ms. Dewey.
279
687000
2000
כעת נפנה לגברת דיואי.
11:29
Ms. Dewey's a teacher in a Texas elementary school.
280
689000
3000
גברת דיואי היא מורה בבית-ספר יסודי בטקסס.
11:32
She found herself listening to a consultant one day
281
692000
3000
יום אחד היא האזינה ליועץ
11:35
who was trying to help teachers
282
695000
2000
אשר ניסה לעזור למורים
11:37
boost the test scores of the kids,
283
697000
2000
להעלות את ציוני המבחנים של תלמידים,
11:39
so that the school
284
699000
2000
כך שבית-הספר
11:41
would reach the elite category
285
701000
3000
ייכנס לקטגוריה העליונה
11:44
in percentage of kids passing big tests.
286
704000
2000
של אחוז התלמידים שעוברים מבחנים.
11:46
All these schools in Texas compete with one another
287
706000
2000
כל בתי-הספר האלה בטקסס מתחרים זה בזה
11:48
to achieve these milestones,
288
708000
2000
כדי להגיע ליעדים הללו,
11:50
and there are bonuses and various other treats
289
710000
3000
וישנם בונוסים וכיבודים אחרים
11:53
that come if you beat the other schools.
290
713000
3000
שמקבלים אם גוברים על בתי-ספר אחרים.
11:56
So here was the consultant's advice:
291
716000
3000
וכך היתה עצת היועץ:
11:59
first, don't waste your time on kids
292
719000
3000
קודם כל, אין לבזבז זמן על תלמידים
12:02
who are going to pass the test no matter what you do.
293
722000
3000
שהולכים לעבור את המבחן, לא משנה מה תעשו.
12:06
Second, don't waste your time
294
726000
2000
שנית, אין לבזבז זמן
12:08
on kids who can't pass the test
295
728000
3000
על תלמידים שאינם מסוגלים לעבור את המבחן,
12:11
no matter what you do.
296
731000
2000
לא משנה מה תעשו.
12:13
Third, don't waste your time
297
733000
2000
שלישית, אין לבזבז זמן על תלמידים
12:15
on kids who moved into the district
298
735000
3000
שהגיעו זה עתה למחוז,
12:18
too late for their scores to be counted.
299
738000
3000
שזה יותר מדי מאוחר מכדי שציוניהם ייספרו.
12:21
Focus all of your time and attention
300
741000
3000
תקדישו את זמנכם ואת תשומת הלב
12:24
on the kids who are on the bubble,
301
744000
3000
לתלמידים שעל הסף,
12:27
the so-called "bubble kids" --
302
747000
2000
אלה המכונים תלמידי-סף --
12:29
kids where your intervention
303
749000
2000
תלמידים שההתערבות שלכם
12:31
can get them just maybe over the line
304
751000
2000
תגרום להם אולי לעבור את הקו המפריד
12:33
from failing to passing.
305
753000
2000
בין כישלון להצלחה.
12:35
So Ms. Dewey heard this,
306
755000
2000
אז גברת דיואי שמעה את זה,
12:37
and she shook her head in despair
307
757000
3000
והנידה את ראשה ביאוש
12:40
while fellow teachers were sort of cheering each other on
308
760000
3000
בעוד שעמיתיה המורים די צהלו
12:43
and nodding approvingly.
309
763000
2000
והינהנו בהסכמה.
12:45
It's like they were about to go play a football game.
310
765000
2000
זה היה כאילו הם עמדו לשחק כדורגל.
12:47
For Ms. Dewey,
311
767000
2000
בכל הנוגע לגברת דיואי,
12:49
this isn't why she became a teacher.
312
769000
3000
לא בשביל זה היא נהייתה מורה.
12:52
Now Ken and I are not naive,
313
772000
2000
טוב, קן ואני לא נאיביים,
12:54
and we understand that you need to have rules.
314
774000
3000
ואנחנו מבינים שיש צורך בחוקים.
12:57
You need to have incentives.
315
777000
2000
יש צורך בתמריצים.
12:59
People have to make a living.
316
779000
2000
אנשים צריכים להתפרנס.
13:01
But the problem
317
781000
2000
אבל הבעיה בהסתמכות
13:03
with relying on rules and incentives
318
783000
2000
על חוקים ותמריצים
13:05
is that they demoralize
319
785000
3000
היא שהם מדכאים
13:08
professional activity,
320
788000
2000
פעילות מקצועית.
13:10
and they demoralize professional activity
321
790000
2000
הם מדכאים פעילות מקצועית
13:12
in two senses.
322
792000
2000
בשני מובנים.
13:14
First, they demoralize the people
323
794000
2000
תחילה, מוציאים את החשק
13:16
who are engaged in the activity.
324
796000
2000
לאנשים המעורבים בפעילות.
13:18
Judge Forer quits,
325
798000
2000
השופטת פורר עזבה,
13:20
and Ms. Dewey in completely disheartened.
326
800000
2000
וגברת דיואי לגמרי מיואשת.
13:22
And second,
327
802000
2000
ושנית,
13:24
they demoralize the activity itself.
328
804000
2000
הם מדכאים את הפעילות עצמה.
13:26
The very practice is demoralized,
329
806000
3000
השיטה עצמה מדוכאת,
13:29
and the practitioners are demoralized.
330
809000
2000
והעוסקים בשיטה מדוכאים.
13:31
It creates people --
331
811000
2000
זה יוצר אנשים --
13:33
when you manipulate incentives to get people to do the right thing --
332
813000
3000
כאשר עושים תרגילים עם תמריצים כדי לגרום לאנשים לעשות את הדבר הנכון --
13:36
it creates people
333
816000
2000
זה יוצר אנשים
13:38
who are addicted to incentives.
334
818000
2000
המכורים לתמריצים עצמם.
13:40
That is to say, it creates people
335
820000
2000
דהיינו, זה יוצר אנשים
13:42
who only do things for incentives.
336
822000
2000
העושים דברים רק בשביל התמריצים.
13:44
Now the striking thing about this
337
824000
2000
הדבר המדהים בקשר לזה
13:46
is that psychologists have known this
338
826000
2000
הוא שהפסיכולוגים יודעים זאת
13:48
for 30 years.
339
828000
2000
כבר 30 שנה.
13:50
Psychologists have known
340
830000
2000
פסיכולוגים מכירים
13:52
about the negative consequences of incentivizing everything
341
832000
3000
את ההשפעות השליליות של לתמרץ כל דבר
13:55
for 30 years.
342
835000
2000
כבר 30 שנה.
13:57
We know that if you reward kids for drawing pictures,
343
837000
3000
אנו יודעים שאם מתגמלים ילדים בשביל ציור תמונות,
14:00
they stop caring about the drawing
344
840000
2000
הם מפסיקים להתיחס לעצם הציור
14:02
and care only about the reward.
345
842000
2000
ומתיחסים רק לתגמול.
14:04
If you reward kids for reading books,
346
844000
2000
אם מתגמלים ילדים בעבור קריאת ספרים,
14:06
they stop caring about what's in the books
347
846000
3000
הם מפסיקים להתיחס למה שמופיע בספר
14:09
and only care about how long they are.
348
849000
2000
ומתחילים להתיחס רק לאורך הסיפור.
14:11
If you reward teachers for kids' test scores,
349
851000
3000
אם מתגמלים מורים בעבור ציוני התלמידים במבחנים,
14:14
they stop caring about educating
350
854000
2000
הם מפסיקים להתיחס לחינוך
14:16
and only care about test preparation.
351
856000
2000
ומתחילים להתיחס רק להכנות למבחנים.
14:18
If you were to reward doctors
352
858000
2000
אם היינו מתגמלים רופאים
14:20
for doing more procedures --
353
860000
2000
כדי שיעשו יותר ניתוחים --
14:22
which is the current system -- they would do more.
354
862000
2000
שכך זה היום -- הם יעשו יותר.
14:24
If instead you reward doctors for doing fewer procedures,
355
864000
3000
אם במקום זאת, מתגמלים רופאים שיעשו פחות ניתוחים,
14:27
they will do fewer.
356
867000
2000
הם יעשו פחות.
14:29
What we want, of course,
357
869000
2000
מה שאנו שואפים אליו, כמובן,
14:31
is doctors who do just the right amount of procedures
358
871000
2000
הוא רופאים שיעשו פשוט את הכמות הנכונה של ניתוחים
14:33
and do the right amount for the right reason --
359
873000
3000
ויעשו את הכמות הנכונה בגלל הסיבה הנכונה --
14:36
namely, to serve the welfare of their patients.
360
876000
3000
כלומר, כדי לשרת את טובת החולים שלהם.
14:39
Psychologists have known this for decades,
361
879000
2000
פסיכולוגים מכירים את זה עשרות שנים,
14:41
and it's time for policymakers
362
881000
3000
והגיע הזמן שקובעי המדיניות
14:44
to start paying attention
363
884000
2000
יתחילו להקשיב
14:46
and listen to psychologists a little bit,
364
886000
3000
קצת לפסיכולוגים
14:49
instead of economists.
365
889000
3000
במקום לכלכלנים.
14:52
And it doesn't have to be this way.
366
892000
2000
וזה לא חייב להיות כך.
14:54
We think, Ken and I, that there are real sources of hope.
367
894000
3000
אנחנו סבורים, קן ואני, שיש סיבות ממשיות לתקוה.
14:57
We identify one set of people
368
897000
2000
אנחנו מזהים סוג מסויים של אנשים
14:59
in all of these practices
369
899000
2000
בכל התחומים הללו,
15:01
who we call canny outlaws.
370
901000
2000
שאנו מכנים אותם הערמומיים המנודים.
15:03
These are people
371
903000
2000
אלה הם אנשים
15:05
who, being forced to operate
372
905000
3000
שכאשר כופים עליהם לפעול
15:08
in a system that demands rule-following
373
908000
2000
במערכת הדורשת ציות לחוקים
15:10
and creates incentives,
374
910000
2000
והיוצרת תמריצים,
15:12
find away around the rules,
375
912000
2000
הם מוצאים דרך לעקפם,
15:14
find a way to subvert the rules.
376
914000
3000
הם מוצאים דרך לחתור תחת החוקים.
15:17
So there are teachers who have these scripts to follow,
377
917000
2000
כך שיש מורים שעליהם לציית להנחיות מסויימות,
15:19
and they know that if they follow these scripts, the kids will learn nothing.
378
919000
3000
והם יודעים שאם הם יצייתו לאותן ההנחיות, הילדים לא ילמדו כלום.
15:22
And so what they do is they follow the scripts,
379
922000
3000
ולכן מה שהם עושים זה לציית להנחיות,
15:25
but they follow the scripts at double-time
380
925000
3000
אבל הם עושים זאת בקצב מהיר מהרגיל
15:28
and squirrel away little bits of extra time
381
928000
3000
וכך צוברים רגעים קטנים של זמן עודף
15:31
during which they teach in the way
382
931000
2000
שבמהלכם הם מלמדים בדרך
15:33
that they actually know is effective.
383
933000
3000
שהם בטוחים שהיא היעילה.
15:36
So these are little ordinary, everyday heroes,
384
936000
3000
אז אלה הם הגיבורים הרגילים, הקטנים של יומיום,
15:39
and they're incredibly admirable,
385
939000
2000
ומגיעה להם אין-סוף הערכה,
15:41
but there's no way that they can sustain this kind of activity
386
941000
3000
אבל אין שום אפשרות שהם יוכלו להתמיד בפעילות כזו
15:44
in the face of a system
387
944000
2000
מול מערכת
15:46
that either roots them out
388
946000
2000
שאו שהיא עוקרת אותם מהשורש,
15:48
or grinds them down.
389
948000
2000
או שטוחנת אותם עד עפר.
15:50
So canny outlaws are better than nothing,
390
950000
2000
אז הערמומיים המנודים הם יותר טוב מכלום,
15:52
but it's hard to imagine any canny outlaw
391
952000
2000
אבל קשה לחשוב על מישהו
15:54
sustaining that for an indefinite period of time.
392
954000
3000
שיכול להחזיק כך מעמד לזמן בלתי מוגבל.
15:57
More hopeful
393
957000
2000
יותר מבטיחים הם האנשים
15:59
are people we call system-changers.
394
959000
2000
שאנו מכנים אותם משני-השיטה.
16:01
These are people who are looking
395
961000
2000
אלה הם האנשים אשר מחפשים
16:03
not to dodge the system's rules and regulations,
396
963000
3000
לא להתחמק מהחוקים והתקנות של השיטה,
16:06
but to transform the system,
397
966000
2000
אלא לשנות את השיטה,
16:08
and we talk about several.
398
968000
2000
ואנו מדברים על כמה כאלה.
16:10
One in particular
399
970000
2000
אחד מיוחד
16:12
is a judge named Robert Russell.
400
972000
3000
הוא שופט בשם רוברט ראסל.
16:15
And one day he was faced
401
975000
2000
יום אחד הוא נתקל
16:17
with the case of Gary Pettengill.
402
977000
3000
במקרה של גארי פטנגיל.
16:20
Pettengill was a 23-year-old vet
403
980000
3000
פטנגיל היה יוצא-צבא בן 23
16:23
who had planned to make the army a career,
404
983000
2000
אשר תכנן לעשות קריירה צבאית,
16:25
but then he got a severe back injury in Iraq,
405
985000
2000
אבל אז הוא ספג פציעת-גב חמורה בעירק,
16:27
and that forced him to take a medical discharge.
406
987000
3000
וזה אילץ אותו לקבל פטור רפואי.
16:30
He was married, he had a third kid on the way,
407
990000
3000
הוא היה נשוי, וילדו השלישי עמד להיוולד,
16:33
he suffered from PTSD, in addition to the bad back,
408
993000
3000
הוא סבל ממצוקה פוסט-טראומטית, בנוסף לבעיות הגב,
16:36
and recurrent nightmares,
409
996000
2000
ומסיוטים החוזרים על עצמם,
16:38
and he had started using marijuana
410
998000
2000
והוא החל להשתמש במריחואנה
16:40
to ease some of the symptoms.
411
1000000
3000
כדי להקל על חלק מהתסמינים.
16:43
He was only able to get part-time work because of his back,
412
1003000
3000
הוא הצליח להשיג רק עבודה במשרה חלקית בגלל בעיות הגב שלו,
16:46
and so he was unable to earn enough to put food on the table
413
1006000
3000
ולכן הוא לא היה מסוגל להרויח מספיק מכדי שיהיה מספיק אוכל
16:49
and take care of his family.
414
1009000
2000
ומכדי שיוכל לדאוג למשפחתו.
16:51
So he started selling marijuana.
415
1011000
2000
לכן הוא החל למכור מריחואנה.
16:53
He was busted in a drug sweep.
416
1013000
3000
הוא נעצר בפשיטת סמים של המשטרה.
16:56
His family was kicked out of their apartment,
417
1016000
2000
משפחתו נזרקה מדירתה,
16:58
and the welfare system
418
1018000
2000
ומערכת הרווחה
17:00
was threatening to take away his kids.
419
1020000
2000
איימה לקחת את ילדיו.
17:02
Under normal sentencing procedures,
420
1022000
2000
על-פי נהלי משפט רגילים,
17:04
Judge Russell would have had little choice
421
1024000
3000
לא היתה הרבה ברירה לשופט ראסל
17:07
but to sentence Pettengill to serious jail-time
422
1027000
2000
אלא לדון את פטנגלי
17:09
as a drug felon.
423
1029000
3000
לתקופת מאסר ארוכה בתור עבריין סמים.
17:12
But Judge Russell did have an alternative.
424
1032000
3000
אבל לשופט ראסל היתה ברירה.
17:15
And that's because he was in a special court.
425
1035000
3000
וזה בגלל שהוא ישב בבית-משפט מיוחד.
17:18
He was in a court called the Veterans' Court.
426
1038000
3000
הוא ישב בבית-משפט הנקרא בית-משפט ליוצאי-צבא.
17:21
In the Veterans' Court --
427
1041000
2000
בבית-משפט ליוצאי-צבא --
17:23
this was the first of its kind in the United States.
428
1043000
3000
זה היה הראשון מסוגו בארה"ב.
17:26
Judge Russell created the Veterans' Court.
429
1046000
2000
השופט ראסל הקים את בית-משפט ליוצאי-צבא.
17:28
It was a court only for veterans
430
1048000
2000
בית-משפט זה נועד רק ליוצאי-צבא
17:30
who had broken the law.
431
1050000
3000
שהפרו את החוק.
17:33
And he had created it exactly because
432
1053000
2000
והוא הקים אותו בדיוק בגלל
17:35
mandatory sentencing laws
433
1055000
2000
דיני המשפט הכפויים
17:37
were taking the judgment out of judging.
434
1057000
3000
שנטלו את אלמנט השיפוט מהשפיטה.
17:40
No one wanted non-violent offenders --
435
1060000
3000
אף אחד לא רוצה שעבריינים בלתי-אלימים --
17:43
and especially non-violent offenders who were veterans to boot --
436
1063000
3000
ובמיוחד עבריינים בלתי-אלימים שהם גם יוצאי-צבא --
17:46
to be thrown into prison.
437
1066000
2000
יושלכו לכלא.
17:48
They wanted to do something about what we all know,
438
1068000
3000
הם רצו לעשות משהו בקשר למה שכולנו מכירים,
17:51
namely the revolving door of the criminal justice system.
439
1071000
3000
כלומר, הדלת המסתובבת של מערכת הצדק הפלילית.
17:54
And what the Veterans' Court did,
440
1074000
2000
ומה שעשה בית-המשפט ליוצאי-צבא,
17:56
was it treated each criminal as an individual,
441
1076000
3000
שהוא התיחס לכל עבריין באופן אישי,
17:59
tried to get inside their problems,
442
1079000
3000
ניסה לחדור אל תוך בעיותיהם,
18:02
tried to fashion responses to their crimes
443
1082000
3000
ניסה לתפור תשובות לפי פשעיהם,
18:05
that helped them to rehabilitate themselves,
444
1085000
2000
דבר שסייע להם להשתקם,
18:07
and didn't forget about them once the judgment was made.
445
1087000
3000
ולא שכח אותם רגע לאחר שהם נשפטו.
18:10
Stayed with them, followed up on them,
446
1090000
3000
נשאר איתם, עקב אחריהם,
18:13
made sure that they were sticking to whatever plan
447
1093000
2000
וידא שהם נשארים צמודים לכל תוכנית
18:15
had been jointly developed
448
1095000
2000
שפותחה איתם במשותף
18:17
to get them over the hump.
449
1097000
2000
כדי שיצלחו את המהמורה בשלום.
18:19
There are now 22 cities
450
1099000
2000
כיום ב-22 ערים
18:21
that have Veterans' Courts like this.
451
1101000
2000
קיימים בתי-משפט כאלה ליוצאי-צבא.
18:23
Why has the idea spread?
452
1103000
3000
מדוע הרעיון הזה תפס?
18:26
Well, one reason is
453
1106000
2000
אחת הסיבות היא
18:28
that Judge Russell
454
1108000
2000
שלשופט ראסל
18:30
has now seen 108 vets
455
1110000
2000
ראה עד היום 108 יוצאי-צבא
18:32
in his Veterans' Court
456
1112000
2000
בבית-המשפט שלו
18:34
as of February of this year,
457
1114000
2000
נכון לפברואר שנה זו,
18:36
and out of 108,
458
1116000
2000
ומתוך 108,
18:38
guess how many have gone back through
459
1118000
2000
תנחשו כמה עברו דרך
18:40
the revolving door of justice
460
1120000
2000
הדלת המסתובבת של הצדק
18:42
into prison.
461
1122000
2000
ונכנסו לכלא.
18:44
None. None.
462
1124000
2000
אפילו לא אחד. אף אחד.
18:46
Anyone would glom onto
463
1126000
3000
כל אחד ישמח להיצמד
18:49
a criminal justice system
464
1129000
2000
למערכת צדק פלילית
18:51
that has this kind of a record.
465
1131000
2000
שיש לה הישג כזה.
18:53
So here's is a system-changer, and it seems to be catching.
466
1133000
3000
אז הנה משהו שמשנה שיטה, ונראה שזה תופס.
18:56
There's a banker
467
1136000
2000
יש בנקאי אחד
18:58
who created a for-profit community bank
468
1138000
2000
שהקים בנק קהילתי למטרות רווח
19:00
that encouraged bankers -- I know this is hard to believe --
469
1140000
3000
אשר עודד בנקאים -- אני יודע שקשה להאמין לזה --
19:03
encouraged bankers who worked there to do well
470
1143000
3000
עודד בנקאים שלו לפעול כדי להטיב עם הכלל
19:06
by doing good for their low-income clients.
471
1146000
3000
בכך שהם פעלו לטובת לקוחותיהם העניים.
19:09
The bank helped finance the rebuilding
472
1149000
3000
הבנק סייע לממן את הבניה מחדש
19:12
of what was otherwise a dying community.
473
1152000
3000
של מה שהיתה לפני-כן קהילה גוססת.
19:15
Though their loan recipients were high-risk by ordinary standards,
474
1155000
3000
אף על-פי שמקבלי ההלוואות שלהם היו לפי הסטנדרטים המקובלים בעלי סיכון גבוה,
19:18
the default rate was extremely low.
475
1158000
3000
ריבית ברירת-המחדל היתה מאוד נמוכה.
19:21
The bank was profitable.
476
1161000
3000
הבנק היה רווחי.
19:24
The bankers stayed with their loan recipients.
477
1164000
2000
הבנקאים ליוו את מקבלי ההלוואות שלהם.
19:26
They didn't make loans and then sell the loans.
478
1166000
2000
הם לא יצרו הלוואות ואחר-כך מכרו אותן.
19:28
They serviced the loans.
479
1168000
2000
הם שרתו את ההלוואות.
19:30
They made sure that their loan recipients
480
1170000
2000
הם ווידאו שמקבלי ההלוואות שלהם
19:32
were staying up with their payments.
481
1172000
3000
עומדים בתשלומיהם.
19:35
Banking hasn't always been
482
1175000
3000
הבנקאות לא היתה תמיד
19:38
the way we read about it now in the newspapers.
483
1178000
4000
מה שאנו קוראים עליה כיום בעיתונים.
19:42
Even Goldman Sachs
484
1182000
2000
אפילו גולדמן-זאקס
19:44
once used to serve clients,
485
1184000
3000
נהגו פעם לשרת את הלקוחות,
19:47
before it turned into an institution
486
1187000
3000
לפני שהם הפכו למוסד
19:50
that serves only itself.
487
1190000
2000
שמשרת רק את עצמו.
19:52
Banking wasn't always this way,
488
1192000
2000
הבנקאות לא תמיד היתה כזו,
19:54
and it doesn't have to be this way.
489
1194000
3000
והיא לא חייבת להיות כזו.
19:59
So there are examples like this in medicine --
490
1199000
3000
יש דוגמאות כאלה ברפואה --
20:02
doctors at Harvard
491
1202000
2000
רופאים בהרוורד
20:04
who are trying to transform medical education,
492
1204000
2000
שמנסים לשנות חינוך רפואי
20:06
so that you don't get a kind of ethical erosion
493
1206000
2000
כדי שלא נקבל מין שחיקה אתית
20:08
and loss of empathy,
494
1208000
2000
ואובדן של הזדהות רגשית,
20:10
which characterizes most medical students
495
1210000
2000
המאפיינות את רוב תלמידי הרפואה
20:12
in the course of their medical training.
496
1212000
2000
במהלך הכשרתם הרפואית.
20:14
And the way they do it is to give third-year medical students
497
1214000
3000
והדרך לעשות זאת היא להצמיד לתלמידי שנה שלישית
20:17
patients who they follow for an entire year.
498
1217000
2000
חולים שהם עוקבים אחריהם במשך שנה.
20:19
So the patients are not organ systems,
499
1219000
2000
כך שלא מתיחסים לחולים בתור מערכות אורגניות,
20:21
and they're not diseases;
500
1221000
2000
ולא בתור מחלות;
20:23
they're people, people with lives.
501
1223000
2000
הם בני-אדם, בני-אדם חיים.
20:25
And in order to be an effective doctor,
502
1225000
2000
וכדי להיות רופא יעיל,
20:27
you need to treat people who have lives and not just disease.
503
1227000
3000
יש לטפל באנשים בתור כאלה שיש להם חיים ולא רק מחלות.
20:30
In addition to which there's an enormous amount of back and forth,
504
1230000
3000
בנוסף, יש המון דברים מסביב,
20:33
mentoring of one student by another,
505
1233000
2000
הנחיית סטודנט על-ידי סטודנט אחר,
20:35
of all the students by the doctors,
506
1235000
3000
הנחיית כל הסטודנטים על-ידי רופאים,
20:38
and the result is a generation -- we hope -- of doctors
507
1238000
3000
והתוצאה היא דור -- כך אנו מקוים -- דור של רופאים
20:41
who do have time for the people they treat.
508
1241000
2000
שיהיה להם זמן בשביל האנשים שהם מטפלים בהם.
20:43
We'll see.
509
1243000
2000
נחיה ונראה.
20:45
So there are lots of examples like this that we talk about.
510
1245000
3000
כך שיש הרבה דוגמאות כמו אלו שאנו מדברים עליהם.
20:48
Each of them shows that it is possible
511
1248000
2000
כל אחת מהן מראה שניתן
20:50
to build on and nurture character
512
1250000
3000
להתבסס על אופי ולטפחו
20:53
and keep a profession
513
1253000
2000
ובו בזמן לשמר את המקצוע
20:55
true to its proper mission --
514
1255000
2000
כך שישאר נאמן לשליחותו --
20:57
what Aristotle would have called its proper telos.
515
1257000
3000
מה שאריסטו היה מכנה "יעודו הראוי והמוחלט".
21:01
And Ken and I believe
516
1261000
2000
וקן ואנוכי מאמינים
21:03
that this is what practitioners actually want.
517
1263000
3000
שזה מה שהעוסקים במקצועות רוצים.
21:06
People want to be allowed
518
1266000
2000
אנשים רוצים היתר
21:08
to be virtuous.
519
1268000
2000
להיות מוסריים.
21:10
They want to have permission to do the right thing.
520
1270000
3000
הם רוצים לקבל רשות לעשיית הדברים הנכונים.
21:13
They don't want to feel
521
1273000
2000
הם אינם רוצים להרגיש
21:15
like they need to take a shower
522
1275000
2000
שבא להם להתקלח
21:17
to get the moral grime off their bodies everyday
523
1277000
3000
כדי לנקות את הזוהמה המוסרית שעל גופם כל יום
21:20
when they come home from work.
524
1280000
3000
כאשר הם חוזרים הביתה מהעבודה.
21:23
Aristotle thought that practical wisdom
525
1283000
2000
אריסטו סבר שחוכמה מעשית
21:25
was the key to happiness,
526
1285000
2000
היא המפתח לאושר,
21:27
and he was right.
527
1287000
3000
והוא צדק.
21:30
There's now a lot of research being done in psychology
528
1290000
3000
מתנהל הרבה מחקר בפסיכולוגיה
21:33
on what makes people happy,
529
1293000
2000
בשאלה מה עושה את האנשים מאושרים,
21:35
and the two things that jump out in study after study --
530
1295000
3000
ושני דברים קופצים מול העיניים בכל מחקר --
21:38
I know this will come as a shock to all of you --
531
1298000
2000
אני יודע שזה יבוא לכם כהפתעה --
21:40
the two things that matter most to happiness
532
1300000
3000
שני הדברים שהכי משפיעים על אושר
21:43
are love and work.
533
1303000
3000
הם אהבה ועבודה.
21:46
Love: managing successfully
534
1306000
3000
אהבה: ניהול מוצלח
21:49
relations with the people who are close to you
535
1309000
2000
של קשרים עם האנשים הקרובים אלינו
21:51
and with the communities of which you are a part.
536
1311000
3000
ועם הקהילות שאנחנו חלק מהן.
21:54
Work: engaging in activities
537
1314000
3000
עבודה: עיסוק בפעילויות
21:57
that are meaningful and satisfying.
538
1317000
3000
שהן בעלות משמעות ומספקות.
22:00
If you have that, good close relations with other people,
539
1320000
3000
אם יש לנו את זה -- קשרים קרובים עם אנשים אחרים,
22:03
work that's meaningful and fulfilling,
540
1323000
3000
עבודה שהיא בעלת משמעות ומספקת,
22:06
you don't much need anything else.
541
1326000
3000
אז אין צורך כל-כך במשהו אחר.
22:09
Well, to love well and to work well,
542
1329000
3000
אבל, כדי לאהוב נכון ולעבוד נכון,
22:12
you need wisdom.
543
1332000
2000
צריך תבונה.
22:14
Rules and incentives don't tell you
544
1334000
2000
חוקים ותמריצים לא אומרים לנו
22:16
how to be a good friend, how to be a good parent,
545
1336000
3000
כיצד להיות חבר טוב, כיצד להיות הורה טוב,
22:19
how to be a good spouse,
546
1339000
2000
כיצד להיות בן-זוג טוב,
22:21
or how to be a good doctor or a good lawyer
547
1341000
2000
או כיצד להיות רופא טוב או עורך-דין טוב
22:23
or a good teacher.
548
1343000
2000
או מורה טוב.
22:25
Rules and incentives
549
1345000
2000
חוקים ותמריצים
22:27
are no substitutes for wisdom.
550
1347000
2000
אינם תחליפים לתבונה.
22:29
Indeed, we argue,
551
1349000
2000
אכן, אנו טוענים
22:31
there is no substitute for wisdom.
552
1351000
3000
שאין תחליף לתבונה.
22:34
And so practical wisdom
553
1354000
2000
וכך תבונה מעשית
22:36
does not require
554
1356000
2000
אינה דורשת
22:38
heroic acts of self-sacrifice
555
1358000
3000
מעשי גבורה של הקרבה עצמית
22:41
on the part of practitioners.
556
1361000
3000
מאלה המשתמשים בה.
22:44
In giving us the will and the skill
557
1364000
2000
בזה שהיא מעניקה לנו את הרצון והיכולת
22:46
to do the right thing -- to do right by others --
558
1366000
3000
לעשות את הדבר הנכון -- לנהוג בהגינות כלפי אחרים --
22:49
practical wisdom also gives us
559
1369000
2000
החוכמה המעשית גם מעניקה לנו
22:51
the will and the skill
560
1371000
2000
את הרצון והיכולת
22:53
to do right by ourselves.
561
1373000
3000
להיות הוגנים כלפי עצמנו.
22:56
Thanks.
562
1376000
2000
תודה.
22:58
(Applause)
563
1378000
3000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Barry Schwartz - PsychologistBarry Schwartz studies the link between economics and psychology, offering startling insights into modern life. Lately, working with Ken Sharpe, he's studying wisdom.
Why you should listen
In his 2004 book The Paradox of Choice, Barry Schwartz tackles one of the great mysteries of modern life: Why is it that societies of great abundance — where individuals are offered more freedom and choice (personal, professional, material) than ever before — are now witnessing a near-epidemic of depression? Conventional wisdom tells us that greater choice is for the greater good, but Schwartz argues the opposite: He makes a compelling case that the abundance of choice in today's western world is actually making us miserable.
Infinite choice is paralyzing, Schwartz argues, and exhausting to the human psyche. It leads us to set unreasonably high expectations, question our choices before we even make them and blame our failures entirely on ourselves. His relatable examples, from consumer products (jeans, TVs, salad dressings) to lifestyle choices (where to live, what job to take, who and when to marry), underscore this central point: Too much choice undermines happiness.
Schwartz's previous research has addressed morality, decision-making and the varied inter-relationships between science and society. Before Paradox he published The Costs of Living, which traces the impact of free-market thinking on the explosion of consumerism -- and the effect of the new capitalism on social and cultural institutions that once operated above the market, such as medicine, sports, and the law.
Both books level serious criticism of modern western society, illuminating the under-reported psychological plagues of our time. But they also offer concrete ideas on addressing the problems, from a personal and societal level.
Schwartz is the author of the TED Book, Why We Work.
Barry Schwartz | Speaker | TED.com