TEDSalon London 2010
Noreena Hertz: How to use experts -- and when not to
נורינה הרץ: כיצד להשתמש במומחים -- ומתי לא להשתמש בהם
Filmed:
Readability: 5.3
951,198 views
אנו מקבלים החלטות חשובות מדי יום -- ולעיתים קרובות אנו סומכים על מומחים שיסייעו לנו להחליט. אבל, טוענת הכלכלנית נורינה הרץ, הישענות יתרה על מומחים עשויה להגביל אותנו ואף להיות מסוכנת. היא קוראת לנו לתת דרור למומחיות -- להאזין לא רק ל"רופאים ומנכ"לים, אלא גם לזבנים בחנות."
Noreena Hertz - Economist
Noreena Hertz looks at global culture -- financial and otherwise -- using an approach that combines traditional economic analysis with foreign policy trends, psychology, behavioural economics, anthropology, history and sociology. Full bio
Noreena Hertz looks at global culture -- financial and otherwise -- using an approach that combines traditional economic analysis with foreign policy trends, psychology, behavioural economics, anthropology, history and sociology. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
It's Monday morning.
0
0
3000
זהו יום שני בבוקר.
00:18
In Washington,
1
3000
2000
בוושינגטון,
00:20
the president of the United States
2
5000
2000
נשיא ארה"ב
00:22
is sitting in the Oval Office,
3
7000
2000
בחדר הסגלגל,
00:24
assessing whether or not
4
9000
2000
מבצע הערכות אם
00:26
to strike Al Qaeda
5
11000
2000
לתקוף את אל-קאעידה
00:28
in Yemen.
6
13000
2000
בתימן.
00:30
At Number 10 Downing Street,
7
15000
2000
ברחי דאונינג 10,
00:32
David Cameron is trying to work out
8
17000
3000
דייויד קמרון מנסה לחשב
00:35
whether to cut more public sector jobs
9
20000
3000
אם לקצץ בעוד מישרות של המיגזר הציבורי
00:38
in order to stave off a double-dip recession.
10
23000
3000
כדי להדוף מיתון מתגבר.
00:41
In Madrid, Maria Gonzalez
11
26000
3000
במדריד, מריה גונזלס
00:44
is standing at the door,
12
29000
2000
עומדת בדלת,
00:46
listening to her baby crying and crying,
13
31000
3000
שומעת את תינוקה בוכה ובוכה,
00:49
trying to work out whether she should let it cry
14
34000
3000
ומנסה לחשוב אם עליה להניח לו לבכות
00:52
until it falls asleep
15
37000
2000
עד שיירדם
00:54
or pick it up and hold it.
16
39000
3000
או להרימו ולהחזיקו.
00:57
And I am sitting by my father's bedside in hospital,
17
42000
4000
ואני יושבת לצד מיטת אבי בבית-חולים,
01:01
trying to work out
18
46000
2000
ומנסה להחליט
01:03
whether I should let him drink
19
48000
2000
אם עליי להניח לו לשתות
01:05
the one-and-a-half-liter bottle of water
20
50000
3000
את בקבוק המים של ליטר וחצי
01:08
that his doctors just came in and said,
21
53000
3000
שרופאיו זה עתה נכנסו ואמרו,
01:11
"You must make him drink today," --
22
56000
2000
"את חייבת לגרום לו לשתות היום," --
01:13
my father's been nil by mouth for a week --
23
58000
3000
אבי לא הכניס לפיו דבר כבר שבוע --
01:16
or whether, by giving him this bottle,
24
61000
4000
או אולי בזה שאתן לו את הבקבוק,
01:20
I might actually kill him.
25
65000
3000
אני עלולה בעצם לגרום למותו.
01:23
We face momentous decisions
26
68000
3000
לאורך חיינו, אנו עומדים בפני
01:26
with important consequences
27
71000
2000
החלטות גורליות
01:28
throughout our lives,
28
73000
2000
בעלות תוצאות משמעותיות.
01:30
and we have strategies for dealing with these decisions.
29
75000
3000
ויש לנו דרכים להתמודד עם ההחלטות הללו.
01:33
We talk things over with our friends,
30
78000
3000
אנו מתייעצים עם חברינו,
01:36
we scour the Internet,
31
81000
3000
אנחנו בודקים באינטרנט,
01:39
we search through books.
32
84000
3000
אנו מחפשים בספרים.
01:42
But still,
33
87000
2000
אבל עדיין,
01:44
even in this age
34
89000
2000
אפילו בעידן זה
01:46
of Google and TripAdvisor
35
91000
2000
של גוגל ו-TripAdviser
01:48
and Amazon Recommends,
36
93000
3000
וההמלצות של אמאזון,
01:51
it's still experts
37
96000
2000
אלה עדיין המומחים
01:53
that we rely upon most --
38
98000
3000
שעליהם אנו סומכים הכי הרבה --
01:56
especially when the stakes are high
39
101000
2000
במיוחד כאשר הרבה עומד על הפרק
01:58
and the decision really matters.
40
103000
3000
וההחלטה היא באמת קובעת.
02:01
Because in a world of data deluge
41
106000
2000
מפני שבעולם של הצפה במידע
02:03
and extreme complexity,
42
108000
3000
ושל מורכבות קיצונית,
02:06
we believe that experts
43
111000
2000
אנו מאמינים שמומחים
02:08
are more able to process information than we can --
44
113000
3000
מסוגלים לעבד מידע יותר מאיתנו --
02:11
that they are able to come to better conclusions
45
116000
3000
שהם מסוגלים להגיע יותר מאיתנו
02:14
than we could come to on our own.
46
119000
3000
למסקנות הנכונות.
02:17
And in an age
47
122000
2000
ובתקופה
02:19
that is sometimes nowadays frightening
48
124000
3000
שהיא כיום לעיתים מפחידה
02:22
or confusing,
49
127000
2000
או מבלבלת,
02:24
we feel reassured
50
129000
2000
אנו חשים יותר בטוחים
02:26
by the almost parental-like authority
51
131000
3000
תחת סמכותם של מומחים שהיא כמעט דומה
02:29
of experts
52
134000
2000
לסמכות ההורית,
02:31
who tell us so clearly what it is
53
136000
3000
אשר מספרים לנו באופן ברור
02:34
we can and cannot do.
54
139000
3000
מה אנו יכולים לעשות ומה לא.
02:38
But I believe
55
143000
2000
אבל אני מאמינה
02:40
that this is a big problem,
56
145000
2000
שיש כאן בעיה גדולה,
02:42
a problem with potentially dangerous consequences
57
147000
4000
בעיה שעלולה להביא לתוצאות מסוכנות
02:46
for us as a society,
58
151000
3000
בשבילנו כחברה,
02:49
as a culture
59
154000
2000
כתרבות
02:51
and as individuals.
60
156000
2000
וכיחידים.
02:53
It's not that experts
61
158000
2000
זה לא שמומחים
02:55
have not massively contributed to the world --
62
160000
2000
לא תרמו באופן משמעותי לעולם --
02:57
of course they have.
63
162000
2000
ברור שהם כן.
02:59
The problem lies with us:
64
164000
3000
הבעיה קיימת אצלנו;
03:02
we've become addicted to experts.
65
167000
3000
אנחנו התמכרנו למומחים.
03:05
We've become addicted to their certainty,
66
170000
3000
אנחנו התמכרנו לוודאות שבדבריהם,
03:08
their assuredness,
67
173000
2000
לביטחונם העצמי,
03:10
their definitiveness,
68
175000
2000
להחלטיותם,
03:12
and in the process,
69
177000
2000
ובתוך כך,
03:14
we have ceded our responsibility,
70
179000
2000
ויתרנו על האחריות שלנו,
03:16
substituting our intellect
71
181000
2000
החלפנו את יכולת החשיבה
03:18
and our intelligence
72
183000
3000
שלנו ואת התבונה שלנו
03:21
for their supposed words of wisdom.
73
186000
3000
באמונה במילותיהם החכמות כביכול.
03:24
We've surrendered our power,
74
189000
3000
ויתרנו על כוחנו,
03:27
trading off our discomfort
75
192000
2000
תוך פידיון אי-הנוחות שלנו
03:29
with uncertainty
76
194000
2000
מחוסר הוודאות,
03:31
for the illusion of certainty
77
196000
2000
תמורת אשליית הוודאות
03:33
that they provide.
78
198000
3000
שהם מספקים.
03:36
This is no exaggeration.
79
201000
3000
אני לא מגזימה.
03:39
In a recent experiment,
80
204000
2000
בניסוי שבוצע לאחרונה,
03:41
a group of adults
81
206000
2000
מוחותיהם של קבוצת מבוגרים
03:43
had their brains scanned in an MRI machine
82
208000
3000
עברו סריקה בסורק תהודה מגנטית
03:46
as they were listening to experts speak.
83
211000
3000
בעודם מאזינים למומחים שדיברו.
03:50
The results were quite extraordinary.
84
215000
3000
התוצאות היו די יוצאות-דופן.
03:53
As they listened to the experts' voices,
85
218000
3000
בעודם מקשיבים לקולות של המומחים,
03:56
the independent decision-making parts of their brains
86
221000
5000
האזורים במוחותיהם האחראים על קבלת החלטות עצמאית
04:01
switched off.
87
226000
2000
נכבו.
04:03
It literally flat-lined.
88
228000
3000
הם, פשוטו כמשמעו, הפכו לקו ישר ושטוח.
04:06
And they listened to whatever the experts said
89
231000
2000
והם הקשיבו לכל מה שהמומחים אמרו
04:08
and took their advice, however right or wrong.
90
233000
3000
ושמעו לעצתם, לא משנה אם היא נכונה או לא.
04:12
But experts do get things wrong.
91
237000
3000
אבל מומחים כן טועים.
04:16
Did you know that studies show
92
241000
3000
האם ידעתם שמחקרים מראים
04:19
that doctors misdiagnose
93
244000
3000
שרופאים טועים באבחנה
04:22
four times out of 10?
94
247000
3000
4 מתוך 10 פעמים?
04:25
Did you know
95
250000
2000
האם ידעתם
04:27
that if you file your tax returns yourself,
96
252000
3000
שאם אתם מגישים בעצמכם בקשה להחזר מס,
04:30
you're statistically more likely
97
255000
2000
סטטיסטית יש יותר סיכוי
04:32
to be filing them correctly
98
257000
2000
שהמספרים שלכם יותר מדוייקים
04:34
than if you get a tax adviser
99
259000
2000
מאשר שיועץ-מס מגיש אותה
04:36
to do it for you?
100
261000
2000
בשבילכם?
04:38
And then there's, of course, the example
101
263000
2000
ויש כמובן את הדוגמא
04:40
that we're all too aware of:
102
265000
2000
שכולנו מכירים אותה היטב:
04:42
financial experts
103
267000
2000
כלכלנים מומחים
04:44
getting it so wrong
104
269000
2000
שטעו עד כדי כך
04:46
that we're living through the worst recession
105
271000
2000
שאנו נמצאים כיום במיתון הכי עמוק
04:48
since the 1930s.
106
273000
3000
מאז שנות ה-30 (במאה ה-20).
04:52
For the sake of our health,
107
277000
2000
למען הבריאות שלנו,
04:54
our wealth
108
279000
2000
ממוננו
04:56
and our collective security,
109
281000
2000
והביטחון הקולקטיבי שלנו,
04:58
it's imperative that we keep
110
283000
3000
חובה עלינו לשמור
05:01
the independent decision-making parts of our brains
111
286000
4000
על האזורים במוחנו שאחראים על קבלת החלטות עצמאית,
05:05
switched on.
112
290000
2000
פעילים.
05:07
And I'm saying this as an economist
113
292000
2000
ואני אומרת זאת בתור כלכלנית
05:09
who, over the past few years,
114
294000
2000
שבשנים האחרונות
05:11
has focused my research
115
296000
2000
התרכזה במחקרה
05:13
on what it is we think
116
298000
2000
בסוגייה, מה אנו חושבים
05:15
and who it is we trust and why,
117
300000
3000
ובמי אנו בוטחים ומדוע.
05:18
but also --
118
303000
2000
אבל גם --
05:20
and I'm aware of the irony here --
119
305000
2000
ואני מודעת לאירוניה שבעניין --
05:22
as an expert myself,
120
307000
3000
בתור מומחית בעצמי,
05:25
as a professor,
121
310000
2000
בתור פרופסור,
05:27
as somebody who advises prime ministers,
122
312000
3000
בתור מישהי שמייעצת לראשי-ממשלה,
05:30
heads of big companies,
123
315000
2000
לראשי חברות גדולות,
05:32
international organizations,
124
317000
2000
ארגונים בין-לאומיים,
05:34
but an expert who believes
125
319000
2000
אבל בתור מומחית המאמינה
05:36
that the role of experts needs to change,
126
321000
3000
שהתפקיד שממלאים מומחים צריך להשתנות,
05:39
that we need to become more open-minded,
127
324000
3000
שעלינו להיות בעלי מחשבה יותר פתוחה,
05:42
more democratic
128
327000
2000
יותר דמוקרטיים,
05:44
and be more open
129
329000
2000
ולהיות יותר פתוחים
05:46
to people rebelling against
130
331000
2000
לאנשים המתקוממים
05:48
our points of view.
131
333000
3000
נגד השקפתנו.
05:51
So in order to help you understand
132
336000
3000
לכן כדי לעזור לכם להבין
05:54
where I'm coming from,
133
339000
2000
מהיכן אני באה,
05:56
let me bring you into my world,
134
341000
3000
אכניס אתכם לעולמי,
05:59
the world of experts.
135
344000
2000
עולם של מומחים.
06:01
Now there are, of course, exceptions,
136
346000
4000
יש כמובן יוצאים מן הכלל,
06:05
wonderful, civilization-enhancing exceptions.
137
350000
6000
מקרים נפלאים וחריגים של תרומה לחברה.
06:11
But what my research has shown me
138
356000
3000
אבל המחקר שלי הראה לי
06:14
is that experts tend on the whole
139
359000
3000
שמומחים נוטים בגדול
06:17
to form very rigid camps,
140
362000
3000
ליצור מחנות ברורים
06:20
that within these camps,
141
365000
2000
ובתוך המחנות הללו,
06:22
a dominant perspective emerges
142
367000
3000
מופיעה השקפה אחת שלטת
06:25
that often silences opposition,
143
370000
3000
אשר לעיתים קרובות משתיקה התנגדות;
06:28
that experts move with the prevailing winds,
144
373000
3000
שמומחים זורמים עם הרוח הנושבת,
06:31
often hero-worshipping
145
376000
3000
לעיתים קרובות תוך סגידה כמו אל גיבורים
06:34
their own gurus.
146
379000
2000
למושאי ההערצה שלהם.
06:36
Alan Greenspan's proclamations
147
381000
2000
ההכרזות של אלן גרינספאן
06:38
that the years of economic growth
148
383000
3000
ששנות הצמיחה הכלכלית
06:41
would go on and on,
149
386000
3000
יימשכו עוד ועוד,
06:44
not challenged by his peers,
150
389000
3000
לא אותגרו על-ידי עמיתיו,
06:47
until after the crisis, of course.
151
392000
3000
עד לאחר המשבר, כמובן.
06:51
You see,
152
396000
3000
אתם רואים,
06:54
we also learn
153
399000
2000
אנו גם לומדים
06:56
that experts are located,
154
401000
2000
שמומחים חיים,
06:58
are governed,
155
403000
2000
ונשלטים,
07:00
by the social and cultural norms
156
405000
3000
על-ידי נורמות חברתיות ותרבותיות
07:03
of their times --
157
408000
2000
של תקופתם --
07:05
whether it be the doctors
158
410000
2000
בין אם אלה הרופאים
07:07
in Victorian England, say,
159
412000
2000
באנגליה הויקטוריאנית,
07:09
who sent women to asylums
160
414000
3000
ששלחו נשים למוסדות לחולי-נפש
07:12
for expressing sexual desire,
161
417000
3000
בגלל שהביעו תשוקה מינית,
07:15
or the psychiatrists in the United States
162
420000
3000
ובין אם אלה הפסיכיאטרים בארה"ב
07:18
who, up until 1973,
163
423000
3000
אשר עד 1973,
07:21
were still categorizing homosexuality
164
426000
4000
עדיין סיווגו הומוסקסואליות
07:25
as a mental illness.
165
430000
2000
בתור מחלת נפש.
07:27
And what all this means
166
432000
2000
ומה שכל זה אומר
07:29
is that paradigms
167
434000
2000
הוא שלוקח יותר מדי זמן
07:31
take far too long to shift,
168
436000
3000
לשנות דפוסי חשיבה;
07:34
that complexity and nuance are ignored
169
439000
4000
שמתעלמים ממורכבות ומניואנסים,
07:38
and also that money talks --
170
443000
3000
וגם שהכסף מדבר --
07:41
because we've all seen the evidence
171
446000
3000
מאחר וראינו את ההוכחה במקרה של
07:44
of pharmaceutical companies
172
449000
2000
חברות תרופות
07:46
funding studies of drugs
173
451000
3000
המממנות מחקרים של תרופות
07:49
that conveniently leave out
174
454000
2000
המשמיטים בקלות
07:51
their worst side effects,
175
456000
3000
את תופעות הלוואי החמורות ביותר שלהן,
07:54
or studies funded by food companies
176
459000
3000
או מחקרים שמומנו על-ידי חברות מזון,
07:57
of their new products,
177
462000
3000
של מוצריהן החדשים,
08:00
massively exaggerating the health benefits
178
465000
3000
המגזימים במידה רבה בנושא יתרונות בריאותיים
08:03
of the products they're about to bring by market.
179
468000
3000
של מוצריהן שעמדו לצאת לשוק.
08:06
The study showed that food companies exaggerated
180
471000
2000
הבדיקה שלי הראתה שחברות מזון
08:08
typically seven times more
181
473000
3000
הגזימו בדרך-כלל פי שבעה יותר
08:11
than an independent study.
182
476000
3000
בהשוואה למחקר בלתי תלוי.
08:15
And we've also got to be aware
183
480000
2000
ועלינו גם להיות מודעים
08:17
that experts, of course,
184
482000
2000
שמומחים, כמובן,
08:19
also make mistakes.
185
484000
2000
גם טועים.
08:21
They make mistakes every single day --
186
486000
3000
הם טועים בכל יום ויום --
08:24
mistakes born out of carelessness.
187
489000
3000
טעויות הנולדות מתוך חוסר זהירות.
08:27
A recent study in the Archives of Surgery
188
492000
3000
מחקר שבוצע לאחרונה על ארכיוני ניתוחים
08:30
reported surgeons
189
495000
2000
דיווח על מנתחים
08:32
removing healthy ovaries,
190
497000
3000
שהסירו שחלות בריאות,
08:35
operating on the wrong side of the brain,
191
500000
3000
שניתחו בצד הלא נכון של המוח,
08:38
carrying out procedures on the wrong hand,
192
503000
3000
שביצעו ניתוחים ביד, במרפק, בעין, ברגל
08:41
elbow, eye, foot,
193
506000
3000
הלא נכונים,
08:44
and also mistakes born out of thinking errors.
194
509000
3000
וגם טעויות הנובעות מצורת חשיבה לא נכונה.
08:47
A common thinking error
195
512000
2000
טעות חשיבה מקובלת
08:49
of radiologists, for example --
196
514000
3000
של רדיולוגים, לדוגמא --
08:52
when they look at CT scans --
197
517000
3000
כאשר הם מסתכלים על סריקות CT --
08:55
is that they're overly influenced
198
520000
2000
הם מושפעים יותר מדי
08:57
by whatever it is
199
522000
2000
ממה שאמר
08:59
that the referring physician has said
200
524000
2000
הרופא המפנה,
09:01
that he suspects
201
526000
2000
מה הוא חושב
09:03
the patient's problem to be.
202
528000
3000
שהיא הבעיה אצל החולה.
09:06
So if a radiologist
203
531000
2000
כך שאם רדיולוג
09:08
is looking at the scan
204
533000
2000
מסתכל על הסריקה
09:10
of a patient with suspected pneumonia, say,
205
535000
3000
של חולה שיש בו חשד לדלקת ריאות,
09:13
what happens is that,
206
538000
2000
מה שקורה הוא
09:15
if they see evidence
207
540000
2000
שאם הם מבחינים בעדות
09:17
of pneumonia on the scan,
208
542000
3000
להימצאות דלקת ריאות בסריקה,
09:20
they literally stop looking at it --
209
545000
3000
הם פשוט מפסיקים להסתכל על זה --
09:23
thereby missing the tumor
210
548000
2000
ובכך מחמיצים את הגידול
09:25
sitting three inches below
211
550000
2000
הנמצא 7 ס"מ מתחת
09:27
on the patient's lungs.
212
552000
3000
בתוך הריאות של החולה.
09:31
I've shared with you so far
213
556000
3000
עד כה שיתפתי אתכם
09:34
some insights into the world of experts.
214
559000
3000
בכמה תובנות מתוך העולם של מומחים.
09:37
These are, of course,
215
562000
2000
אלו הן, כמובן,
09:39
not the only insights I could share,
216
564000
2000
לא התובנות היחידות שיכולתי לשתף אתכם,
09:41
but I hope they give you a clear sense at least
217
566000
3000
אבל אני מקוה שהן נותנות לכם תחושה ברורה
09:44
of why we need to stop kowtowing to them,
218
569000
3000
על מדוע עלינו להפסיק להתרפס בפניהם,
09:47
why we need to rebel
219
572000
2000
מדוע עלינו להתקומם,
09:49
and why we need to switch
220
574000
2000
ומדוע עלינו להפעיל
09:51
our independent decision-making capabilities on.
221
576000
4000
את היכולות שלנו לקבלת החלטות עצמאיות.
09:55
But how can we do this?
222
580000
3000
אבל כיצד נוכל לעשות זאת?
09:58
Well for the sake of time,
223
583000
3000
כדי לחסוך בזמן,
10:01
I want to focus on just three strategies.
224
586000
3000
אתרכז רק בשלוש דרכים.
10:06
First, we've got to be ready and willing
225
591000
2000
תחילה, עלינו לרצות ולהיות מוכנים
10:08
to take experts on
226
593000
3000
להתמודד עם מומחים
10:11
and dispense with this notion of them
227
596000
3000
ולהיפטר מהרעיון
10:14
as modern-day apostles.
228
599000
2000
שהם שליחי-ישו המודרניים.
10:16
This doesn't mean having to get a Ph.D.
229
601000
3000
אין זה אומר שצריך לעשות דוקטורט
10:19
in every single subject,
230
604000
2000
בכל נושא,
10:21
you'll be relieved to hear.
231
606000
2000
תשמחו לשמוע.
10:23
But it does mean persisting
232
608000
3000
אבל זה כן אומר להתעקש
10:26
in the face of their inevitable annoyance
233
611000
3000
מול הרוגז הבלתי נמנע שלהם
10:29
when, for example,
234
614000
2000
כאשר, לדוגמא,
10:31
we want them to explain things to us
235
616000
2000
אנו רוצים שהם יסבירו לנו דברים
10:33
in language that we can actually understand.
236
618000
4000
בשפה שאנחנו מסוגלים להבין.
10:38
Why was it that, when I had an operation,
237
623000
3000
מדוע זה שכאשר עברתי ניתוח,
10:41
my doctor said to me,
238
626000
2000
הרופא שלי אמר לי,
10:43
"Beware, Ms. Hertz,
239
628000
2000
"גברת הרץ, היזהרי
10:45
of hyperpyrexia,"
240
630000
2000
מהיפרפירקסיה."
10:47
when he could have just as easily said,
241
632000
2000
כאשר הוא יכל פשוט לומר
10:49
"Watch out for a high fever."
242
634000
3000
שאזהר מחום גבוה?
10:53
You see, being ready to take experts on
243
638000
4000
אתם רואים, המוכנות שלנו להתמודד עם מומחים
10:57
is about also being willing
244
642000
2000
גם קשורה ברצוננו
10:59
to dig behind their graphs,
245
644000
3000
לחפור מעבר לגרפים שלהם,
11:02
their equations, their forecasts,
246
647000
2000
משוואותיהם, תחזיותיהם,
11:04
their prophecies,
247
649000
2000
נבואותיהם,
11:06
and being armed with the questions to do that --
248
651000
3000
ובהיותנו מצויידים בשאלות הנכונות כדי לבצע זאת --
11:09
questions like:
249
654000
2000
שאלות כמו:
11:11
What are the assumptions that underpin this?
250
656000
3000
מהן ההנחות המהוות בסיס לזה?
11:14
What is the evidence upon which this is based?
251
659000
3000
מהן הראיות שעליהן זה מבוסס?
11:17
What has your investigation focused on?
252
662000
4000
במה התמקד המחקר שלך?
11:21
And what has it ignored?
253
666000
3000
וממה הוא התעלם?
11:24
It recently came out
254
669000
2000
לאחרונה התברר
11:26
that experts trialing drugs
255
671000
3000
שמומחים המנסים תרופות
11:29
before they come to market
256
674000
2000
לפני יציאתם לשוק
11:31
typically trial drugs
257
676000
3000
מנסים אותן בדרך-כלל
11:34
first, primarily on male animals
258
679000
4000
תחילה, על חיות זכרים בעיקר,
11:38
and then, primarily on men.
259
683000
3000
ואחר-כך על גברים בעיקר.
11:41
It seems that they've somehow overlooked the fact
260
686000
3000
זה נראה כאילו הם מתעלמים מהעובדה
11:44
that over half the world's population are women.
261
689000
3000
שמעל מחצית מאוכלוסיית העולם הן נשים.
11:49
And women have drawn the short medical straw
262
694000
3000
והנשים הן אלה שהפסידו,
11:52
because it now turns out that many of these drugs
263
697000
3000
מכיוון שמתברר עכשיו שרבות מהתרופות הללו
11:55
don't work nearly as well on women
264
700000
3000
אינן מועילות לנשים
11:58
as they do on men --
265
703000
2000
כמו שהן מועילות לגברים --
12:00
and the drugs that do work well work so well
266
705000
3000
והתרופות שכן מועילות, הן משפיעות כל-כך חזק
12:03
that they're actively harmful for women to take.
267
708000
3000
שהן הופכות למעשה למסוכנות עבור נשים.
12:06
Being a rebel is about recognizing
268
711000
3000
להתקומם פירושו להכיר
12:09
that experts' assumptions
269
714000
3000
בכך שההנחות של מומחים
12:12
and their methodologies
270
717000
2000
ושיטות העבודה שלהם
12:14
can easily be flawed.
271
719000
3000
יכולות להיות בקלות פגומות.
12:17
Second,
272
722000
2000
שנית,
12:19
we need to create the space
273
724000
3000
עלינו ליצור מקום
12:22
for what I call "managed dissent."
274
727000
3000
למה שאני מכנה התמודדות עם התנגדות.
12:25
If we are to shift paradigms,
275
730000
2000
אם רוצים לשנות דפוסי חשיבה,
12:27
if we are to make breakthroughs,
276
732000
2000
אם רוצים לעשות פריצות-דרך,
12:29
if we are to destroy myths,
277
734000
3000
אם רוצים לחסל מיתוסים,
12:32
we need to create an environment
278
737000
2000
עלינו ליצור סביבה
12:34
in which expert ideas are battling it out,
279
739000
3000
בה רעיונות של מומחים מתנגחים זה בזה,
12:37
in which we're bringing in
280
742000
2000
שבה אנו מביאים
12:39
new, diverse, discordant, heretical views
281
744000
3000
דעות חדשות, מגוונות, סותרות וכופרות,
12:42
into the discussion,
282
747000
2000
אל תוך הדיון,
12:44
fearlessly,
283
749000
2000
ללא חשש,
12:46
in the knowledge that progress comes about,
284
751000
3000
מתוך ידיעה שהתקדמות מתרחשת,
12:49
not only from the creation of ideas,
285
754000
4000
לא רק מיצירת רעיונות,
12:53
but also from their destruction --
286
758000
3000
אלא גם מהשמדתם --
12:56
and also from the knowledge
287
761000
3000
וגם מתוך הידיעה
12:59
that, by surrounding ourselves
288
764000
2000
שעל-ידי כך שנקיף עצמנו
13:01
by divergent, discordant,
289
766000
3000
בדעות שונות,
13:04
heretical views.
290
769000
2000
סותרות וכופרות,
13:06
All the research now shows us
291
771000
2000
כל המחקר העכשוי מצביע על כך
13:08
that this actually makes us smarter.
292
773000
4000
שזה בעצם עושה אותנו יותר חכמים.
13:13
Encouraging dissent is a rebellious notion
293
778000
3000
עידוד התנגדות זה מושג מרדני
13:16
because it goes against our very instincts,
294
781000
3000
מפני שהוא הולך כנגד האינסטינקטים שלנו,
13:19
which are to surround ourselves
295
784000
3000
הדוחפים אותנו להקיף את עצמנו
13:22
with opinions and advice
296
787000
2000
בדעות ואמירות
13:24
that we already believe
297
789000
3000
שאנו מראש מאמינים בהן
13:27
or want to be true.
298
792000
2000
או רוצים שיהיו נכונות.
13:29
And that's why I talk about the need
299
794000
2000
וזו הסיבה שאני מדברת על הצורך
13:31
to actively manage dissent.
300
796000
3000
בניהול פעיל של התנגדות.
13:35
Google CEO Eric Schmidt
301
800000
2000
מנכ"ל גוגל אריק שמידט
13:37
is a practical practitioner
302
802000
3000
מיישם בפועל
13:40
of this philosophy.
303
805000
2000
פילוסופיה זו.
13:42
In meetings, he looks out for the person in the room --
304
807000
3000
בישיבות, הוא מחפש אדם בחדר --
13:45
arms crossed, looking a bit bemused --
305
810000
3000
היושב בידיים שלובות, קצת מבולבל --
13:48
and draws them into the discussion,
306
813000
3000
וגורר אותם לדיונים
13:51
trying to see if they indeed are
307
816000
3000
ומנסה לבדוק אם הם באמת
13:54
the person with a different opinion,
308
819000
3000
אנשים שיש להם דעה שונה,
13:57
so that they have dissent within the room.
309
822000
3000
כדי שתתקיים התנגדות בחדר.
14:00
Managing dissent
310
825000
2000
בניהול התנגדות
14:02
is about recognizing the value
311
827000
3000
מדובר על הכרה בערך
14:05
of disagreement, discord
312
830000
3000
של אי-הסכמה, של חוסר הרמוניה
14:08
and difference.
313
833000
2000
ושל הבדלים.
14:10
But we need to go even further.
314
835000
3000
אבל עלינו לעשות צעד נוסף.
14:13
We need to fundamentally redefine
315
838000
3000
עלינו להגדיר מחדש ומהיסוד
14:16
who it is that experts are.
316
841000
3000
מיהם בדיוק המומחים.
14:20
The conventional notion
317
845000
2000
הרעיון המקובל
14:22
is that experts are people
318
847000
3000
הוא שמומחים הם אנשים
14:25
with advanced degrees,
319
850000
2000
בעלי תארים מתקדמים,
14:27
fancy titles, diplomas,
320
852000
3000
תארים משובחים, דיפלומות,
14:30
best-selling books --
321
855000
2000
רבי-מכר --
14:32
high-status individuals.
322
857000
2000
אנשים בעלי מעמד גבוה.
14:34
But just imagine
323
859000
2000
אבל בואו רק נדמיין
14:36
if we were to junk
324
861000
2000
שאם היינו נפטרים
14:38
this notion of expertise
325
863000
4000
מהמושג הזה של מומחיות
14:42
as some sort of elite cadre
326
867000
4000
בתור מין קבוצת עילית
14:46
and instead embrace the notion
327
871000
3000
ובמקום זה היינו מאמצים את המושג
14:49
of democratized expertise --
328
874000
3000
של מומחיות חופשית --
14:52
whereby expertise was not just the preserve
329
877000
3000
שלפיו מומחיות אינה רק שמורה
14:55
of surgeons and CEO's,
330
880000
2000
השייכת לרופאים ומנכ"לים,
14:57
but also shop-girls -- yeah.
331
882000
3000
אלא היא גם שייכת לזבניות -- כן, כן.
15:01
Best Buy,
332
886000
2000
בסט ביי,
15:03
the consumer electronics company,
333
888000
2000
החברה למכירות קמעוניות של מכשירי חשמל,
15:05
gets all its employees --
334
890000
3000
מטילה על כל עובדיה --
15:08
the cleaners, the shop assistants,
335
893000
2000
המנקים, העוזרים בחנויות,
15:10
the people in the back office,
336
895000
3000
האנשים במשרדים מאחור,
15:13
not just its forecasting team --
337
898000
2000
לא רק על צוות החיזוי שלהם --
15:15
to place bets, yes bets,
338
900000
3000
להמר, כן, להמר,
15:18
on things like whether or not
339
903000
2000
על דברים כגון, אם
15:20
a product is going to sell well before Christmas,
340
905000
3000
מוצר מסויים יימכר היטב לפני חג-מולד,
15:23
on whether customers' new ideas
341
908000
3000
אם כדאי לחברה לאמץ
15:26
are going to be or should be taken on by the company,
342
911000
4000
רעיונות חדשים מלקוחות,
15:30
on whether a project
343
915000
2000
אם פרוייקט מסויים
15:32
will come in on time.
344
917000
2000
יסתיים במועדו.
15:34
By leveraging
345
919000
2000
על-ידי מינוף
15:36
and by embracing
346
921000
2000
ואימוץ
15:38
the expertise within the company,
347
923000
2000
המומחיות שבתוך החברה,
15:40
Best Buy was able to discover, for example,
348
925000
3000
בסט ביי הצליחה לגלות, לדוגמא,
15:43
that the store that it was going to open in China --
349
928000
4000
שהחנות שהיא הולכת לפתוח בסין --
15:47
its big, grand store --
350
932000
2000
החנות הגדולה והמפוארת שלה --
15:49
was not going to open on time.
351
934000
3000
לא תיפתח במועד.
15:52
Because when it asked its staff,
352
937000
2000
מכיוון שכאשר העובדים נתבקשו,
15:54
all its staff, to place their bets
353
939000
3000
כל העובדים, להמר
15:57
on whether they thought the store would open on time or not,
354
942000
4000
אם החנות תיפתח במועד או לא,
16:01
a group from the finance department
355
946000
3000
קבוצה במחלקת הכספים
16:04
placed all their chips
356
949000
2000
שמה הכל על כך
16:06
on that not happening.
357
951000
3000
שזה לא יקרה.
16:09
It turned out that they were aware,
358
954000
2000
התברר שהם היו מודעים,
16:11
as no one else within the company was,
359
956000
3000
כפי שאף אחד אחר בחברה לא היה,
16:14
of a technological blip
360
959000
2000
לבעיה טכנולוגית
16:16
that neither the forecasting experts,
361
961000
2000
שלא המומחים לחיזוי,
16:18
nor the experts on the ground in China,
362
963000
3000
ולא המומחים בשטח -- בסין --
16:21
were even aware of.
363
966000
3000
היו מודעים לה.
16:25
The strategies
364
970000
2000
האסטרטגיות
16:27
that I have discussed this evening --
365
972000
3000
בהן דנתי הערב --
16:30
embracing dissent,
366
975000
2000
לאימוץ התנגדות,
16:32
taking experts on,
367
977000
2000
להתמודדות עם מומחים,
16:34
democratizing expertise,
368
979000
2000
למתן דרור למומחיות,
16:36
rebellious strategies --
369
981000
3000
לדרכי-פעולה מרדניות,
16:39
are strategies that I think
370
984000
2000
הן אסטרטגיות שאני סבורה
16:41
would serve us all well to embrace
371
986000
2000
שכדאי לנו לאמץ
16:43
as we try to deal with the challenges
372
988000
3000
בעוד אנו מנסים להתמודד עם האתגרים
16:46
of these very confusing, complex,
373
991000
3000
של הזמנים המאוד מבלבלים, מורכבים
16:49
difficult times.
374
994000
2000
וקשים אלה.
16:51
For if we keep
375
996000
2000
כי אם נשמור
16:53
our independent decision-making part
376
998000
2000
על אותו חלק במוחנו
16:55
of our brains switched on,
377
1000000
3000
האחראי על קבלת החלטות עצמאית, שיישאר פעיל,
16:58
if we challenge experts, if we're skeptical,
378
1003000
3000
אם נאתגר מומחים, אם נישאר ספקניים,
17:01
if we devolve authority,
379
1006000
2000
אם נאציל סמכויות,
17:03
if we are rebellious,
380
1008000
2000
אם אנחנו מרדניים,
17:05
but also
381
1010000
2000
אבל גם
17:07
if we become much more comfortable
382
1012000
2000
אם נרגיש הרבה יותר נוח
17:09
with nuance,
383
1014000
2000
עם ניואנסים,
17:11
uncertainty and doubt,
384
1016000
3000
חוסר וודאות וספק,
17:14
and if we allow our experts
385
1019000
3000
ונתיר למומחים שלנו
17:17
to express themselves
386
1022000
2000
להביע את עצמם
17:19
using those terms too,
387
1024000
2000
באמצעות אותם מושגים גם כן,
17:21
we will set ourselves up
388
1026000
2000
נכין את עצמנו
17:23
much better
389
1028000
2000
הרבה יותר טוב
17:25
for the challenges of the 21st century.
390
1030000
4000
לקראת האתגרים של המאה ה-21.
17:29
For now, more than ever,
391
1034000
3000
כי כעת, יותר מאשר אי-פעם,
17:32
is not the time
392
1037000
2000
זה לא הזמן
17:34
to be blindly following,
393
1039000
2000
ללכת בצורה עיוורת אחר מישהו,
17:36
blindly accepting,
394
1041000
2000
לקבל משהו בצורה עיוורת,
17:38
blindly trusting.
395
1043000
3000
לבטוח בצורה עיוורת.
17:41
Now is the time to face the world
396
1046000
3000
כעת הזמן לעמוד מול העולם
17:44
with eyes wide open --
397
1049000
3000
בעיניים פקוחות --
17:47
yes, using experts
398
1052000
2000
כן, להשתמש במומחים
17:49
to help us figure things out, for sure --
399
1054000
3000
כדי שיסייעו לנו להבין דברים, בטח שכן --
17:52
I don't want to completely do myself out of a job here --
400
1057000
4000
איני רוצה להישאר ללא עבודה --
17:56
but being aware
401
1061000
2000
אבל להיות מודעים
17:58
of their limitations
402
1063000
3000
למגבלותיהם
18:01
and, of course, also our own.
403
1066000
4000
וכמובן, גם לשלנו.
18:05
Thank you.
404
1070000
2000
תודה לכם.
18:07
(Applause)
405
1072000
5000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Noreena Hertz - EconomistNoreena Hertz looks at global culture -- financial and otherwise -- using an approach that combines traditional economic analysis with foreign policy trends, psychology, behavioural economics, anthropology, history and sociology.
Why you should listen
For more than two decades, Noreena Hertz’s economic predictions have been accurate and ahead of the curve. In her recent book The Silent Takeover, Hertz predicted that unregulated markets and massive financial institutions would have serious global consequences while her 2005 book IOU: The Debt Threat predicted the 2008 financial crisis.
An influential economist on the international stage, Hertz also played an influential role in the development of (RED), an innovative commercial model to raise money for people with AIDS in Africa, having inspired Bono (co-founder of the project) with her writings.
Her work is considered to provide a much needed blueprint for rethinking economics and corporate strategy. She is the Duisenberg Professor of Globalization, Sustainability and Finance based at Duisenberg School of Finance, RSM, Erasmus University and University of Cambridge. She is also a Fellow of University College London.
Noreena Hertz | Speaker | TED.com