TED2017
Martin Ford: How we'll earn money in a future without jobs
Martin Ford: Hogy fogunk a jövőben munka nélkül pénzt keresni?
Filmed:
Readability: 4.2
3,167,458 views
A jövőben olyan gépek jelennek meg, melyek tudnak gondolkodni, tanulni és alkalmazkodni. Ez azt jeletheti, hogy az emberek nagy része munka nélkül marad. Mit tehetünk? A jövőkutató Martin Ford egyértelműen fogalmazza meg véleményét ebben az ellentmondásos kérdésben, és amellett érvel, hogy a jövedelem fogalmát el kell válasszuk a hagyományos értelemben vett munkától, és be kell vezetnünk az egyetemes alapjövedelem intézményét.
Martin Ford - Futurist
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future. Full bio
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm going to begin with a scary question:
0
787
2848
Kezdjünk egy ijesztő kérdéssel:
olyan jövő vár ránk,
amelyben nincs munkalehetőség?
amelyben nincs munkalehetőség?
00:15
Are we headed toward
a future without jobs?
a future without jobs?
1
3659
2750
Az elképesztő fejlődés, melynek
tanúi vagyunk a technológiában,
tanúi vagyunk a technológiában,
00:18
The remarkable progress that we're seeing
2
6987
2069
00:21
in technologies like self-driving cars
3
9080
1861
mint az önvezető autók például,
00:22
has led to an explosion
of interest in this question,
of interest in this question,
4
10965
3065
ugrásszerűen megnövelték
az érdeklődést a téma iránt.
az érdeklődést a téma iránt.
00:26
but because it's something
that's been asked
that's been asked
5
14054
2150
Mivel azonban ez a kérdés
sokszor elhangzott már a múltban is,
00:28
so many times in the past,
6
16228
1256
azt kéne inkább megvizsgálnunk,
00:29
maybe what we should really be asking
7
17508
1840
hogy ez alkalommal
tényleg más-e a helyzet?
tényleg más-e a helyzet?
00:31
is whether this time is really different.
8
19372
2900
A félelmünk, hogy az automatizáció
fölöslegessé teszi a munkásokat,
fölöslegessé teszi a munkásokat,
00:35
The fear that automation
might displace workers
might displace workers
9
23252
2961
00:38
and potentially lead
to lots of unemployment
to lots of unemployment
10
26237
2117
és jelentős munkanélküliséghez vezethet,
00:40
goes back at a minimum 200 years
to the Luddite revolts in England.
to the Luddite revolts in England.
11
28378
3888
legalább 200 évvel ezelőttre, az angliai
luddita megmozdulásokig nyúlik vissza.
luddita megmozdulásokig nyúlik vissza.
Azóta újra és újra felmerül ez az aggály.
00:44
And since then, this concern
has come up again and again.
has come up again and again.
12
32290
3196
Úgy vélem, önök közül valószínűleg
sokan nem hallottak még
sokan nem hallottak még
00:47
I'm going to guess
13
35510
1161
00:48
that most of you have probably never
heard of the Triple Revolution report,
heard of the Triple Revolution report,
14
36695
4466
a "Hármas forradalom jelentés"-ről,
jóllehet a maga idejében
fontos dokumentum volt.
fontos dokumentum volt.
00:53
but this was a very prominent report.
15
41185
2293
Egy nagyszerű tudósokból
álló csoport állította össze –
álló csoport állította össze –
00:55
It was put together
by a brilliant group of people --
by a brilliant group of people --
16
43502
2531
köztük két Nobel-díjas.
00:58
it actually included
two Nobel laureates --
two Nobel laureates --
17
46057
3057
01:01
and this report was presented
to the President of the United States,
to the President of the United States,
18
49138
3223
A jelentés az Egyesült Államok
elnöke számára készült.
elnöke számára készült.
Azt tárgyalta,
01:04
and it argued that the US was on the brink
of economic and social upheaval
of economic and social upheaval
19
52385
5494
hogy az USA teljes gazdasági
és társadalmi összeomlás elé néz,
és társadalmi összeomlás elé néz,
mivel az automatizáció emberek
millióit fosztja majd meg a munkájától.
millióit fosztja majd meg a munkájától.
01:09
because industrial automation
was going to put millions of people
was going to put millions of people
20
57903
3102
01:13
out of work.
21
61029
1152
A jelentést Lyndon Johnson
elnöknek adták át
elnöknek adták át
01:14
Now, that report was delivered
to President Lyndon Johnson
to President Lyndon Johnson
22
62205
3657
1964 márciusában.
01:17
in March of 1964.
23
65886
1801
Vagyis több mint 50 évvel ezelőtt.
01:19
So that's now over 50 years,
24
67711
2216
Mindez természetesen
nem következett be.
nem következett be.
01:21
and, of course, that
hasn't really happened.
hasn't really happened.
25
69951
2058
Mindig ide fut ki a történet.
01:24
And that's been the story again and again.
26
72033
2144
Újra és újra megkongatják a vészharangot,
01:26
This alarm has been raised repeatedly,
27
74201
2109
de a riasztás mindig tévesnek bizonyul.
01:28
but it's always been a false alarm.
28
76334
2013
És mivel a riasztás mindig téves,
01:30
And because it's been a false alarm,
29
78371
1809
ma már nem is vesszük
ezt olyan komolyan.
ezt olyan komolyan.
01:32
it's led to a very conventional way
of thinking about this.
of thinking about this.
30
80204
2807
Tulajdonképpen arra jutottunk, hogy igen,
01:35
And that says essentially that yes,
31
83035
2532
a technológia akár teljes iparágakat is
romba dönthet,
romba dönthet,
01:37
technology may devastate
entire industries.
entire industries.
32
85591
2548
teljesen eltörölhet bizonyos
szakmákat és foglalkozásokat.
szakmákat és foglalkozásokat.
01:40
It may wipe out whole occupations
and types of work.
and types of work.
33
88163
3732
Ezzel egy időben viszont
01:43
But at the same time, of course,
34
91919
1608
a fejlődés merőben új
dolgokat hoz magával:
dolgokat hoz magával:
01:45
progress is going to lead
to entirely new things.
to entirely new things.
35
93551
2351
vagyis a jövőben új iparágak
jelennek majd meg,
jelennek majd meg,
01:47
So there will be new industries
that will arise in the future,
that will arise in the future,
36
95926
2962
és ezeknek az iparágaknak természetesen
munkásokra lesz szükségük.
munkásokra lesz szükségük.
01:50
and those industries, of course,
will have to hire people.
will have to hire people.
37
98912
2858
Új foglalkozások tűnnek fel.
01:53
There'll be new kinds of work
that will appear,
that will appear,
38
101794
2238
Olyanok, amilyeneket ma
még el sem tudunk képzelni.
még el sem tudunk képzelni.
01:56
and those might be things that today
we can't really even imagine.
we can't really even imagine.
39
104056
3210
Legalábbis, eddig így volt.
01:59
And that has been the story so far,
40
107290
1747
Eddig minden jól alakult.
02:01
and it's been a positive story.
41
109061
1494
02:03
It turns out that the new jobs
that have been created
that have been created
42
111095
3325
Kiderült, hogy a megjelenő új munkák
általában sokkal jobbak,
mint a régiek voltak.
mint a régiek voltak.
02:06
have generally been
a lot better than the old ones.
a lot better than the old ones.
43
114444
2470
Sokkal érdekesebbek például.
02:08
They have, for example,
been more engaging.
been more engaging.
44
116938
2656
Biztonságosabb és kényelmesebb
környezetben végezhetjük őket,
környezetben végezhetjük őket,
02:11
They've been in safer,
more comfortable work environments,
more comfortable work environments,
45
119618
3429
és természetesen jobban is fizetnek.
02:15
and, of course, they've paid more.
46
123071
1680
Eddig tehát nagyon pozitív a történet.
02:16
So it has been a positive story.
47
124775
1865
Idáig jutottunk.
02:18
That's the way things
have played out so far.
have played out so far.
48
126664
2208
Van viszont egy olyan dolgozói réteg,
02:21
But there is one particular
class of worker
class of worker
49
129292
2948
akik számára egészen
másként alakultak a dolgok.
másként alakultak a dolgok.
02:24
for whom the story
has been quite different.
has been quite different.
50
132264
2252
Az ő munkájukat
02:27
For these workers,
51
135938
1150
szinte teljesen elvette a technika,
02:29
technology has completely
decimated their work,
decimated their work,
52
137112
3021
és semmiféle új lehetőséget
nem hozott helyette.
nem hozott helyette.
02:32
and it really hasn't created
any new opportunities at all.
any new opportunities at all.
53
140157
3214
Ezek a munkások természetesen
02:35
And these workers, of course,
54
143395
2195
02:37
are horses.
55
145614
1288
a lovak.
(Nevetés)
02:38
(Laughter)
56
146926
1443
Hadd tegyek fel
egy nagyon provokatív kérdést:
egy nagyon provokatív kérdést:
02:40
So I can ask a very provocative question:
57
148393
2750
lehetséges, hogy egy nap
majd a távoli jövőben
majd a távoli jövőben
02:43
Is it possible that at some
point in the future,
point in the future,
58
151167
3435
a humán munkaerő
jelentős része is fölöslegessé válik
jelentős része is fölöslegessé válik
02:46
a significant fraction of the human
workforce is going to be made redundant
workforce is going to be made redundant
59
154626
4628
oly módon, ahogy ez a lovakkal történt?
02:51
in the way that horses were?
60
159278
1702
02:53
Now, you might have a very visceral,
reflexive reaction to that.
reflexive reaction to that.
61
161485
3000
Erre valószínűleg
zsigerből azt válaszolják:
zsigerből azt válaszolják:
02:56
You might say, "That's absurd.
62
164509
1647
"Ez teljesen abszurd!
02:58
How can you possibly compare
human beings to horses?"
human beings to horses?"
63
166180
3669
Hogy lehet az embereket
lovakkal összehasonlítani?"
lovakkal összehasonlítani?"
A lovaknak természetesen
megvannak a maguk korlátai.
megvannak a maguk korlátai.
03:02
Horses, of course, are very limited,
64
170437
1769
03:04
and when cars and trucks
and tractors came along,
and tractors came along,
65
172230
2893
Mikor megjelentek a teherautók,
a traktorok és az autók,
a traktorok és az autók,
a lovak nem tudták megvédeni magukat.
03:07
horses really had nowhere else to turn.
66
175147
2045
03:09
People, on the other hand,
are intelligent;
are intelligent;
67
177844
2360
Az ember azonban intelligens lény:
tudunk tanulni, tudunk alkalmazkodni,
03:12
we can learn, we can adapt.
68
180228
1785
03:14
And in theory,
69
182037
1164
És ez elméletben azt jelenti,
03:15
that ought to mean that we can
always find something new to do,
always find something new to do,
70
183225
3127
hogy mindig tudunk
valami tennivalót találni magunknak.
valami tennivalót találni magunknak.
És épp ezért mindig lesz helyünk
a gazdasági folyamatokban.
a gazdasági folyamatokban.
03:18
and that we can always remain
relevant to the future economy.
relevant to the future economy.
71
186376
3306
03:21
But here's the really
critical thing to understand.
critical thing to understand.
72
189706
2437
De ezen a ponton
meg kell értenünk egy fontos dolgot:
meg kell értenünk egy fontos dolgot:
azok az eszközök, amelyek a jövőben
veszélyt jelenthetnek a dolgozókra,
veszélyt jelenthetnek a dolgozókra,
03:24
The machines that will threaten
workers in the future
workers in the future
73
192790
2865
03:27
are really nothing like those cars
and trucks and tractors
and trucks and tractors
74
195679
3234
egyáltalán nem hasonlíthatók
az autókhoz, teherautókhoz, traktorokhoz,
az autókhoz, teherautókhoz, traktorokhoz,
03:30
that displaced horses.
75
198937
1616
melyek a lovakat felváltották.
A jövő tele lesz gondolkodásra, tanulásra
és alkalmazkodásra képes gépekkel.
és alkalmazkodásra képes gépekkel.
03:32
The future is going to be full
of thinking, learning, adapting machines.
of thinking, learning, adapting machines.
76
200577
4839
03:37
And what that really means
77
205440
1408
Ez pedig azt jelenti,
hogy a technika végső soron
elkezdi lemásolni
elkezdi lemásolni
03:38
is that technology is finally
beginning to encroach
beginning to encroach
78
206872
2834
azt az alapvetően emberi képességet,
03:41
on that fundamental human capability --
79
209730
2849
amitől mi teljesen mások vagyunk,
mint a lovak.
mint a lovak.
03:44
the thing that makes us
so different from horses,
so different from horses,
80
212603
2803
Azt a bizonyos dolgot,
03:47
and the very thing that, so far,
81
215430
2234
ami eddig lehetővé tette,
hogy a fejlődés élén maradjunk,
hogy a fejlődés élén maradjunk,
03:49
has allowed us to stay ahead
of the march of progress
of the march of progress
82
217688
2647
és fontosak lehessünk,
03:52
and remain relevant,
83
220359
1189
és ha már itt tartunk, nélkülözhetetlenek
a gazdaság számára.
a gazdaság számára.
03:53
and, in fact, indispensable
to the economy.
to the economy.
84
221572
3067
Mennyiben más tehát
03:58
So what is it that is really so different
85
226407
2495
ma az információtechnológia
04:00
about today's information technology
86
228926
2043
ahhoz képest, amilyen régen volt?
04:02
relative to what we've seen in the past?
87
230993
1947
Itt három alapvető dolgot emelnék ki.
04:04
I would point to three fundamental things.
88
232964
2653
04:07
The first thing is that we have seen
this ongoing process
this ongoing process
89
235641
4409
Az első az, hogy folyamatában láthatjuk
ezt az exponenciális fejlődést.
04:12
of exponential acceleration.
90
240074
1888
Bizonyára mindannyian ismerik
Moore törvényét,
Moore törvényét,
04:14
I know you all know about Moore's law,
91
242420
2095
amit sokkal tágabban is értelmezhetünk;
04:16
but in fact, it's more
broad-based than that;
broad-based than that;
92
244539
2296
04:18
it extends in many cases,
for example, to software,
for example, to software,
93
246859
3150
sok esetre alkalmazhatjuk,
például a szoftverekre,
például a szoftverekre,
de kiterjeszthetjük a kommunikációra,
a sávszélességre és így tovább.
a sávszélességre és így tovább.
04:22
it extends to communications,
bandwidth and so forth.
bandwidth and so forth.
94
250033
3000
Hogy mindezt megértsük,
a legfontosabb,
a legfontosabb,
04:25
But the really key thing to understand
95
253057
1984
04:27
is that this acceleration has now
been going on for a really long time.
been going on for a really long time.
96
255065
3871
hogy ez a rohamos fejlődés
már nagyon régóta tart.
már nagyon régóta tart.
04:30
In fact, it's been going on for decades.
97
258960
1925
Évtizedek óta.
Ha mondjuk
az 50-es évek végétől számítjuk,
az 50-es évek végétől számítjuk,
04:32
If you measure from the late 1950s,
98
260909
2756
amikor az első integrált áramkörök
megjelentek,
megjelentek,
04:35
when the first integrated
circuits were fabricated,
circuits were fabricated,
99
263689
2425
a számítógépek kapacitása
harmincszor duplázódott meg.
harmincszor duplázódott meg.
04:38
we've seen something on the order
of 30 doublings in computational power
of 30 doublings in computational power
100
266138
4785
04:42
since then.
101
270947
1156
Ennyiszer megduplázni valamit,
04:44
That's just an extraordinary number
of times to double any quantity,
of times to double any quantity,
102
272127
3688
bármi is az a mennyiség,
egészen elképesztő.
egészen elképesztő.
Ez pedig nem jelent mást,
04:47
and what it really means
103
275839
1240
mint hogy elérkezett az az idő,
04:49
is that we're now at a point
where we're going to see
where we're going to see
104
277103
2524
amikor egy hallatlan mértékű,
átfogó fejlődést figyelhetünk meg.
átfogó fejlődést figyelhetünk meg.
04:51
just an extraordinary amount
of absolute progress,
of absolute progress,
105
279651
2411
Ez a folyamat természetesen
nemcsak folytatódik,
nemcsak folytatódik,
04:54
and, of course, things are going
to continue to also accelerate
to continue to also accelerate
106
282086
2975
de fel is gyorsul innentől kezdve.
04:57
from this point.
107
285085
1159
Az elkövetkező évekre
és évtizedekre vetítve
és évtizedekre vetítve
04:58
So as we look forward
to the coming years and decades,
to the coming years and decades,
108
286268
2540
ez úgy gondolom, azt jelenti,
hogy olyan dolgok jönnek,
hogy olyan dolgok jönnek,
05:00
I think that means
that we're going to see things
that we're going to see things
109
288832
2338
melyekre nem vagyunk felkészülve.
05:03
that we're really not prepared for.
110
291194
1673
Meglepő dolgokat látunk majd.
05:04
We're going to see things
that astonish us.
that astonish us.
111
292891
2077
A másik kulcstényező az,
05:06
The second key thing
112
294992
1266
hogy a gépek bizonyos értelemben
elkezdtek gondolkodni.
elkezdtek gondolkodni.
05:08
is that the machines are,
in a limited sense, beginning to think.
in a limited sense, beginning to think.
113
296282
3906
Ezen nem az emberi szintű
mesterséges intelligenciát értem
mesterséges intelligenciát értem
05:12
And by this, I don't mean human-level AI,
114
300212
2457
05:14
or science fiction
artificial intelligence;
artificial intelligence;
115
302693
2936
vagy a sci-fi-k mesterséges
intelligenciáját.
intelligenciáját.
05:17
I simply mean that machines and algorithms
are making decisions.
are making decisions.
116
305653
4462
Egyszerűen arról beszélek, hogy gépek
és algoritmusok hoznak döntéseket.
és algoritmusok hoznak döntéseket.
Problémákat oldanak meg, és még fontosabb,
hogy tanulnak.
hogy tanulnak.
05:22
They're solving problems,
and most importantly, they're learning.
and most importantly, they're learning.
117
310139
3860
Ha egyetlen technológiát kell
megneveznünk, ami felelős ezért,
megneveznünk, ami felelős ezért,
05:26
In fact, if there's one technology
that is truly central to this
that is truly central to this
118
314023
3303
ami a fejlődés mozgatórugója lett,
05:29
and has really become
the driving force behind this,
the driving force behind this,
119
317350
3077
05:32
it's machine learning,
120
320451
1172
az a gépi tanulás,
05:33
which is just becoming
this incredibly powerful,
this incredibly powerful,
121
321647
2720
ami mostanában kezd
hihetetlenül hatékony,
hihetetlenül hatékony,
veszélyes és könnyen adaptálható
technológiává válni.
technológiává válni.
05:36
disruptive, scalable technology.
122
324391
2638
Az egyik legjobb példa erre,
amivel mostanában találkoztam,
amivel mostanában találkoztam,
05:39
One of the best examples
I've seen of that recently
I've seen of that recently
123
327561
2469
az, amivel a Google DeepMind
csapata állt elő:
csapata állt elő:
05:42
was what Google's DeepMind
division was able to do
division was able to do
124
330054
2751
05:44
with its AlphaGo system.
125
332829
1553
ez pedig az AlphaGo rendszer.
05:46
Now, this is the system that was able
to beat the best player in the world
to beat the best player in the world
126
334406
4300
Ez a rendszer képes volt legyőzni
a gónak, ennek az ősi játéknak
a gónak, ennek az ősi játéknak
05:50
at the ancient game of Go.
127
338730
1979
legjobb játékosait.
05:52
Now, at least to me,
128
340733
1150
Nos, ami engem illet,
05:53
there are two things that really
stand out about the game of Go.
stand out about the game of Go.
129
341907
3117
két dolog jut elsősorban eszembe
a góval kapcsolatban.
a góval kapcsolatban.
Az egyik az, hogy ha ismerjük a játékot,
tudjuk,
tudjuk,
05:57
One is that as you're playing the game,
130
345048
2296
hogy a táblán kialakítható
lehetséges állások száma
lehetséges állások száma
05:59
the number of configurations
that the board can be in
that the board can be in
131
347368
2866
lényegében végtelen.
06:02
is essentially infinite.
132
350258
1411
Tulajdonképpen több lehetőség van,
mint ahány atom a világegyetemben.
mint ahány atom a világegyetemben.
06:03
There are actually more possibilities
than there are atoms in the universe.
than there are atoms in the universe.
133
351693
3833
06:07
So what that means is,
134
355980
1184
Ez pedig azt jelenti,
hogy a góban nyerni tudó számítógépet
nem építhetünk oly módon,
nem építhetünk oly módon,
06:09
you're never going to be able to build
a computer to win at the game of Go
a computer to win at the game of Go
135
357188
3597
ahogyan pl. a sakk esetében
lehetséges volt,
lehetséges volt,
06:12
the way chess was approached, for example,
136
360809
2180
06:15
which is basically to throw
brute-force computational power at it.
brute-force computational power at it.
137
363013
4526
hogy egyszerűen rászabadítják a számítógép
hallatlan számítási kapacitását.
hallatlan számítási kapacitását.
Ehhez nyilvánvalóan kifinomultabb, a
gondolkodásra hasonlító módszer szükséges.
gondolkodásra hasonlító módszer szükséges.
06:19
So clearly, a much more sophisticated,
thinking-like approach is needed.
thinking-like approach is needed.
138
367563
4177
06:24
The second thing
that really stands out is that,
that really stands out is that,
139
372368
3271
A másik dolog, ami a lényegre tapint,
06:27
if you talk to one
of the championship Go players,
of the championship Go players,
140
375663
2647
hogy ha megkérdezünk egy gó bajnokot,
valószínűleg ő maga sem fogja tudni
pontosan elmondani,
pontosan elmondani,
06:30
this person cannot necessarily
even really articulate what exactly it is
even really articulate what exactly it is
141
378334
4485
hogyan gondolkodik, amikor játszik.
06:34
they're thinking about
as they play the game.
as they play the game.
142
382843
2215
Gyakran egyszerűen csak
a megérzéseire hagyatkozik –
a megérzéseire hagyatkozik –
06:37
It's often something
that's very intuitive,
that's very intuitive,
143
385082
2193
06:39
it's almost just like a feeling
about which move they should make.
about which move they should make.
144
387299
3322
mintha megérezné, hová kell lépnie.
Ha ezt a két szempontot nézzük,
06:42
So given those two qualities,
145
390645
1407
06:44
I would say that playing Go
at a world champion level
at a world champion level
146
392076
3937
azt mondanám,
hogy a gót nem lehet
hogy a gót nem lehet
06:48
really ought to be something
that's safe from automation,
that's safe from automation,
147
396037
3238
világbajnoki szinten gépesíteni.
06:51
and the fact that it isn't should really
raise a cautionary flag for us.
raise a cautionary flag for us.
148
399299
4446
Az a tény viszont, hogy ez nincs így,
óvatosságra kell intsen bennünket.
óvatosságra kell intsen bennünket.
06:55
And the reason is that we tend
to draw a very distinct line,
to draw a very distinct line,
149
403769
3917
Az ok pedig az, hogy hajlamosak vagyunk
egy nagyon határozott vonalat húzni:
egy nagyon határozott vonalat húzni:
06:59
and on one side of that line
are all the jobs and tasks
are all the jobs and tasks
150
407710
3509
az egyik oldalon vannak
azok a munkák és a feladatok,
azok a munkák és a feladatok,
amelyekre úgy tekintünk,
mint alapvetően ismétlődő, rutinszerű,
mint alapvetően ismétlődő, rutinszerű,
07:03
that we perceive as being on some level
fundamentally routine and repetitive
fundamentally routine and repetitive
151
411243
4748
kiszámítható feladatokra.
07:08
and predictable.
152
416015
1350
Tudjuk, hogy ezek a munkák
többféle iparágban is megjelenhetnek:
többféle iparágban is megjelenhetnek:
07:09
And we know that these jobs
might be in different industries,
might be in different industries,
153
417389
2858
különféle szakmákban,
különféle tudásszinten,
különféle tudásszinten,
07:12
they might be in different occupations
and at different skill levels,
and at different skill levels,
154
420271
3373
de alapjában véve kiszámíthatóak.
07:15
but because they are innately predictable,
155
423668
2210
Ezért gondoljuk, hogy előbb-utóbb
ezeknél valószínűleg
ezeknél valószínűleg
07:17
we know they're probably at some point
going to be susceptible
going to be susceptible
156
425902
3127
lehetséges lesz a gépi tanulás,
07:21
to machine learning,
157
429053
1177
és így az automatizálás.
07:22
and therefore, to automation.
158
430254
1419
És ne legyenek kétségeink,
sok ilyen foglakozás van:
sok ilyen foglakozás van:
07:23
And make no mistake --
that's a lot of jobs.
that's a lot of jobs.
159
431697
2097
durván körülbelül a fele
azoknak a foglalkozásoknak,
azoknak a foglalkozásoknak,
07:25
That's probably something
on the order of roughly half
on the order of roughly half
160
433818
2679
amelyekre ma a gazdaság épül.
07:28
the jobs in the economy.
161
436521
1567
Ezen túl viszont, a vonal másik oldalán
07:30
But then on the other side of that line,
162
438112
2159
ott vannak azok a foglalkozások, melyek
olyan képességeket feltételeznek,
olyan képességeket feltételeznek,
07:32
we have all the jobs
that require some capability
that require some capability
163
440295
4071
melyeket kizárólag
embernek tulajdonítunk,
embernek tulajdonítunk,
07:36
that we perceive as being uniquely human,
164
444390
2372
és ezekről azt gondoljuk,
biztonságban vannak.
biztonságban vannak.
07:38
and these are the jobs
that we think are safe.
that we think are safe.
165
446786
2223
Nos, annak alapján, amit a góról tudok,
07:41
Now, based on what I know
about the game of Go,
about the game of Go,
166
449033
2265
arra tippeltem volna, hogy ez a játék is
a biztonságos oldalon van.
a biztonságos oldalon van.
07:43
I would've guessed that it really ought
to be on the safe side of that line.
to be on the safe side of that line.
167
451322
3703
Az a tény, hogy ez nem így van,
és a Google megoldotta a problémát,
és a Google megoldotta a problémát,
07:47
But the fact that it isn't,
and that Google solved this problem,
and that Google solved this problem,
168
455049
3178
arra enged következtetni,
hogy ez a vonal dinamikusan változik.
hogy ez a vonal dinamikusan változik.
07:50
suggests that that line is going
to be very dynamic.
to be very dynamic.
169
458251
2432
Elmozdul.
07:52
It's going to shift,
170
460707
1179
Olyan irányban, hogy egyre több olyan
munka és feladat tartozik majd ide,
munka és feladat tartozik majd ide,
07:53
and it's going to shift in a way
that consumes more and more jobs and tasks
that consumes more and more jobs and tasks
171
461910
4135
amelyekről ma úgy gondoljuk,
hogy nem automatizálhatók.
hogy nem automatizálhatók.
07:58
that we currently perceive
as being safe from automation.
as being safe from automation.
172
466069
3017
A másik fontos dolog,
amit meg kell értenünk,
amit meg kell értenünk,
08:01
The other key thing to understand
173
469921
1657
08:03
is that this is by no means just about
low-wage jobs or blue-collar jobs,
low-wage jobs or blue-collar jobs,
174
471602
5138
hogy ez a változás nem csak a rosszul
jövedelmező fizikai munkákat érinti majd,
jövedelmező fizikai munkákat érinti majd,
az olyan munkákat és feladatokat,
08:08
or jobs and tasks done by people
175
476764
1875
08:10
that have relatively
low levels of education.
low levels of education.
176
478663
2104
melyeket alacsonyan képzett
emberek végeznek.
emberek végeznek.
08:12
There's lots of evidence to show
177
480791
1524
Sok bizonyíték van arra,
hogy ezek a technológiák hamarosan
felérnek a szakmunkákig.
felérnek a szakmunkákig.
08:14
that these technologies are rapidly
climbing the skills ladder.
climbing the skills ladder.
178
482339
3160
Ez a hatás már a magasabb képzettséget
igénylő foglalkozásoknál is megfigyelhető.
igénylő foglalkozásoknál is megfigyelhető.
08:17
So we already see an impact
on professional jobs --
on professional jobs --
179
485523
3616
08:21
tasks done by people like accountants,
180
489163
4435
Olyan foglalkozásokra gondolok,
mint például
mint például
a könyvelők, pénzügyi elemzők,
08:25
financial analysts,
181
493622
1317
újságírók,
08:26
journalists,
182
494963
1296
08:28
lawyers, radiologists and so forth.
183
496283
2377
ügyvédek, radiológusok és a többi.
Azok az elképzeléseink,
08:30
So a lot of the assumptions that we make
184
498684
1938
hogy milyen foglalkozásokat, feladatokat
és munkákat
és munkákat
08:32
about the kind of occupations
and tasks and jobs
and tasks and jobs
185
500646
3220
érint majd a jövőben az automatizáció,
08:35
that are going to be threatened
by automation in the future
by automation in the future
186
503890
2819
valószínűleg tovább bővülnek majd.
08:38
are very likely to be
challenged going forward.
challenged going forward.
187
506733
2198
Ezek a trendek összességükben
08:40
So as we put these trends together,
188
508955
1700
azt mutatják szerintem,
hogy a jövőben
hogy a jövőben
08:42
I think what it shows is that we could
very well end up in a future
very well end up in a future
189
510679
3292
jelentős munkanélküliséggel
kell majd számolnunk.
kell majd számolnunk.
08:45
with significant unemployment.
190
513995
1507
08:48
Or at a minimum,
191
516254
1152
De legalábbis
nagy lesz az alulfoglalkoztatottság
és stagnálnak
és stagnálnak
08:49
we could face lots of underemployment
or stagnant wages,
or stagnant wages,
192
517430
3781
vagy esnek a bérek.
08:53
maybe even declining wages.
193
521235
2097
És természetesen elképesztő mértékű
egyenlőtlenséggel is számolnunk kell.
egyenlőtlenséggel is számolnunk kell.
08:56
And, of course, soaring levels
of inequality.
of inequality.
194
524142
2810
08:58
All of that, of course, is going to put
a terrific amount of stress
a terrific amount of stress
195
526976
4033
Mindez pedig
hatalmas nyomást jelent majd
a társadalomra.
a társadalomra.
09:03
on the fabric of society.
196
531033
1917
Ezen túl van egy alapvető
gazdasági probléma is,
gazdasági probléma is,
09:04
But beyond that, there's also
a fundamental economic problem,
a fundamental economic problem,
197
532974
3059
ami abból adódik, hogy jelenleg
a munka az az elsődleges mechanizmus,
a munka az az elsődleges mechanizmus,
09:08
and that arises because jobs
are currently the primary mechanism
are currently the primary mechanism
198
536057
5195
amely jövedelmet, és ebből kifolyólag
vásárlóerőt biztosít
vásárlóerőt biztosít
09:13
that distributes income,
and therefore purchasing power,
and therefore purchasing power,
199
541276
3545
az előállított termékek és szolgáltatások
megvásárlásához.
megvásárlásához.
09:16
to all the consumers that buy the products
and services we're producing.
and services we're producing.
200
544845
5132
Ahhoz hogy élénk legyen a piacgazdaság,
09:22
In order to have a vibrant market economy,
201
550831
2515
rengeteg vásárlóra van szükség,
09:25
you've got to have
lots and lots of consumers
lots and lots of consumers
202
553370
2120
akik ténylegesen képesek megvásárolni
az árucikkeket és szolgáltatásokat,
az árucikkeket és szolgáltatásokat,
09:27
that are really capable of buying
the products and services
the products and services
203
555514
3029
melyeket előállítunk.
09:30
that are being produced.
204
558567
1151
Ha ez nincs meg, azzal a veszéllyel
kell szembenéznünk,
kell szembenéznünk,
09:31
If you don't have that,
then you run the risk
then you run the risk
205
559742
2386
hogy a gazdaság stagnálni fog,
09:34
of economic stagnation,
206
562152
1415
de lehetséges akár egy lefelé húzó
gazdasági spirál is,
gazdasági spirál is,
09:35
or maybe even a declining economic spiral,
207
563591
3669
mivel egyszerűen nincs elég vásárló,
09:39
as there simply aren't enough
customers out there
customers out there
208
567284
2314
aki az előállított termékeket és
szolgáltatásokat megvegye.
szolgáltatásokat megvegye.
09:41
to buy the products
and services being produced.
and services being produced.
209
569622
2459
09:44
It's really important to realize
210
572105
1928
Fontos felismernünk,
hogy egyéni szinten mindannyian
erre a piacgazdaságra támaszkodunk,
erre a piacgazdaságra támaszkodunk,
09:46
that all of us as individuals rely
on access to that market economy
on access to that market economy
211
574057
6014
hogy sikeresek legyünk.
09:52
in order to be successful.
212
580095
1729
Könnyen megérthetjük ezt egy igazán
kivételes személy példáján keresztül.
kivételes személy példáján keresztül.
09:53
You can visualize that by thinking
in terms of one really exceptional person.
in terms of one really exceptional person.
213
581848
4436
Vegyük példának Steve Jobsot,
09:58
Imagine for a moment you take,
say, Steve Jobs,
say, Steve Jobs,
214
586308
2988
és tegyük le őt
egyes egyedül egy szigetre.
egyes egyedül egy szigetre.
10:01
and you drop him
on an island all by himself.
on an island all by himself.
215
589320
2581
Ezen a szigeten Jobs
körbe-körbe fog rohangálni,
körbe-körbe fog rohangálni,
10:03
On that island, he's going
to be running around,
to be running around,
216
591925
2294
és kókuszdiót gyűjtöget,
mint mindenki más tenné.
mint mindenki más tenné.
10:06
gathering coconuts just like anyone else.
217
594243
2538
Semmiben nem fog kitűnni.
10:08
He's really not going to be
anything special,
anything special,
218
596805
2188
Az ok természetesen az, hogy nincs piac,
10:11
and the reason, of course,
is that there is no market
is that there is no market
219
599017
3172
ahol bámulatos képességeit
kamatoztathatná.
kamatoztathatná.
10:14
for him to scale
his incredible talents across.
his incredible talents across.
220
602213
2786
10:17
So access to this market
is really critical to us as individuals,
is really critical to us as individuals,
221
605023
3470
Tehát a piac hozzáférhetősége
rendkívül fontos az egyén
rendkívül fontos az egyén
és az egész rendszer számára
a fenntarthatóság szempontjából.
a fenntarthatóság szempontjából.
10:20
and also to the entire system
in terms of it being sustainable.
in terms of it being sustainable.
222
608517
4022
10:25
So the question then becomes:
What exactly could we do about this?
What exactly could we do about this?
223
613063
3844
Akkor pedig felmerül a kérdés:
Mihez kezdjünk ezzel?
Mihez kezdjünk ezzel?
Szerintem nézhetjük ezt egy meglehetősen
utópisztikus keretrendszerben.
utópisztikus keretrendszerben.
10:29
And I think you can view this
through a very utopian framework.
through a very utopian framework.
224
617285
3232
Képzeljünk el egy olyan jövőt,
ahol kevesebbet kell dolgozzunk,
ahol kevesebbet kell dolgozzunk,
10:32
You can imagine a future
where we all have to work less,
where we all have to work less,
225
620541
2643
10:35
we have more time for leisure,
226
623208
3001
több időnk jut szórakozásra,
több időt tölthetünk a családunkkal,
10:38
more time to spend with our families,
227
626233
1928
több időnk van olyan dolgokra, amelyek
megelégedéssel töltenek el bennünket,
megelégedéssel töltenek el bennünket,
10:40
more time to do things that we find
genuinely rewarding
genuinely rewarding
228
628185
3255
10:43
and so forth.
229
631464
1157
és így tovább.
Véleményem szerint csodás elképzelés ez.
10:44
And I think that's a terrific vision.
230
632645
1855
Olyasmi, amit mindenképpen
támogatnunk kellene.
támogatnunk kellene.
10:46
That's something that we should
absolutely strive to move toward.
absolutely strive to move toward.
231
634524
3629
Ezzel együtt viszont úgy gondolom,
a realitás talaján kell maradnunk,
a realitás talaján kell maradnunk,
10:50
But at the same time, I think
we have to be realistic,
we have to be realistic,
232
638177
2676
10:52
and we have to realize
233
640877
1393
rá kell jöjjünk,
10:54
that we're very likely to face
a significant income distribution problem.
a significant income distribution problem.
234
642294
4860
hogy ez valószínűleg komoly problémát
eredményez a jövedelem szétosztásában.
eredményez a jövedelem szétosztásában.
Valószínűleg sok ember szakadna le
ezen a ponton.
ezen a ponton.
10:59
A lot of people are likely
to be left behind.
to be left behind.
235
647178
2967
Véleményem szerint ahhoz,
hogy ezt a problémát megoldjuk,
hogy ezt a problémát megoldjuk,
11:03
And I think that in order
to solve that problem,
to solve that problem,
236
651186
2404
11:05
we're ultimately going
to have to find a way
to have to find a way
237
653614
2098
meg kell találnunk annak a módját,
hogy a jövedelmet leválasszuk
a hagyományos munka fogalmáról.
a hagyományos munka fogalmáról.
11:07
to decouple incomes from traditional work.
238
655736
2606
11:10
And the best, more straightforward
way I know to do that
way I know to do that
239
658366
2866
Ennek az általam ismert
legjobb és legkézenfekvőbb módja,
legjobb és legkézenfekvőbb módja,
hogy valamilyen garantált jövedelmet vagy
univerzális alapjövedelmet biztosítunk.
univerzális alapjövedelmet biztosítunk.
11:13
is some kind of a guaranteed income
or universal basic income.
or universal basic income.
240
661256
3568
11:16
Now, basic income is becoming
a very important idea.
a very important idea.
241
664848
2488
Az alapjövedelem kérdése
nagyon fontos elképzelés.
nagyon fontos elképzelés.
11:19
It's getting a lot
of traction and attention,
of traction and attention,
242
667360
2139
Sok figyelmet is kap mostanában.
Számos fontos kísérlet működik
szerte a világon,
szerte a világon,
11:21
there are a lot of important
pilot projects
pilot projects
243
669523
2273
11:23
and experiments going on
throughout the world.
throughout the world.
244
671820
2175
melyek célja, hogy teszteljék a rendszert.
11:26
My own view is that a basic income
is not a panacea;
is not a panacea;
245
674628
3200
A magánvéleményem az,
hogy az alapjövedelem nem varázsszer.
hogy az alapjövedelem nem varázsszer.
11:29
it's not necessarily
a plug-and-play solution,
a plug-and-play solution,
246
677852
2532
Nem feltétlenül
automatikusan működő megoldás,
automatikusan működő megoldás,
11:32
but rather, it's a place to start.
247
680408
1635
sokkal inkább kiindulópont.
11:34
It's an idea that we can
build on and refine.
build on and refine.
248
682067
2782
Olyan elképzelés, amelyre építhetünk,
amit finomíthatunk.
amit finomíthatunk.
11:36
For example, one thing that I have
written quite a lot about
written quite a lot about
249
684873
2817
Az egyik dolog például,
amiről sokat írtam,
amiről sokat írtam,
11:39
is the possibility of incorporating
explicit incentives into a basic income.
explicit incentives into a basic income.
250
687714
4592
az a lehetőség, hogy hogyan építhetünk be
nyílt ösztönzőket az alapjövedelembe.
nyílt ösztönzőket az alapjövedelembe.
11:44
To illustrate that,
251
692930
1169
Tegyük fel,
hogy önök most középiskolások,
és nem igazán megy a tanulás.
és nem igazán megy a tanulás.
11:46
imagine that you are a struggling
high school student.
high school student.
252
694123
2768
11:48
Imagine that you are at risk
of dropping out of school.
of dropping out of school.
253
696915
2834
Képzeljék el, hogy a bukás szélén állnak,
11:52
And yet, suppose you know
that at some point in the future,
that at some point in the future,
254
700289
3378
de tételezzük fel azt is, hogy tudják,
hogy valamikor a jövőben
hogy valamikor a jövőben
11:55
no matter what,
255
703691
1224
bármi lesz is,
11:56
you're going to get the same
basic income as everyone else.
basic income as everyone else.
256
704939
3697
ugyanazt az alapjövedelmet fogják kapni,
mint bárki más.
mint bárki más.
Nos, úgy gondolom, ez visszás módon
arra ösztönöz,
arra ösztönöz,
12:00
Now, to my mind, that creates
a very perverse incentive
a very perverse incentive
257
708660
3042
hogy egyszerűen adjuk fel,
és maradjunk ki a suliból.
és maradjunk ki a suliból.
12:03
for you to simply give up
and drop out of school.
and drop out of school.
258
711726
2497
12:06
So I would say, let's not
structure things that way.
structure things that way.
259
714247
2505
Én tehát azt mondanám,
hogy ne így építsük ezt fel,
hogy ne így építsük ezt fel,
hanem fizessünk valamivel többet
azoknak, akik elvégzik a középiskolát,
azoknak, akik elvégzik a középiskolát,
12:08
Instead, let's pay people who graduate
from high school somewhat more
from high school somewhat more
260
716776
5316
12:14
than those who simply drop out.
261
722116
1696
mint azoknak, akik kimaradnak.
12:16
And we can take that idea of building
incentives into a basic income,
incentives into a basic income,
262
724329
3478
Azt, hogy az ösztönzőket ilyen módon
építjük be az alapjövedelembe,
építjük be az alapjövedelembe,
akár más területekre is kiterjeszthetjük.
12:19
and maybe extend it to other areas.
263
727831
1667
Például beemelhetünk olyan elemeket,
melyek jutalmazzák a közösségi munkát,
melyek jutalmazzák a közösségi munkát,
12:21
For example, we might create
an incentive to work in the community
an incentive to work in the community
264
729522
3577
hogy segítünk másokon,
12:25
to help others,
265
733123
1158
12:26
or perhaps to do positive
things for the environment,
things for the environment,
266
734305
3064
vagy óvjuk a környezetünket
és a többi.
12:29
and so forth.
267
737393
1170
Azzal, hogy ösztönzőket építünk be
az alapjövedelembe,
az alapjövedelembe,
12:30
So by incorporating incentives
into a basic income,
into a basic income,
268
738587
3011
esetleg még tökéletesítjük is azokat,
12:33
we might actually improve it,
269
741622
1629
talán afelé is teszünk néhány lépést,
12:35
and also, perhaps, take at least
a couple of steps
a couple of steps
270
743275
2626
12:37
towards solving another problem
271
745925
2425
hogy megoldjunk egy másik problémát,
12:40
that I think we're quite possibly
going to face in the future,
going to face in the future,
272
748374
2944
amivel a jövőben nagy valószínűséggel
szintén számolnunk kell.
szintén számolnunk kell.
12:43
and that is, how do we all find
meaning and fulfillment,
meaning and fulfillment,
273
751342
3752
Ez pedig az, hogy hogyan találjuk meg
az élet értelmét:
az élet értelmét:
mitől leszünk elégedettek,
és mivel töltjük ki az időnket
és mivel töltjük ki az időnket
12:47
and how do we occupy our time
274
755118
2318
12:49
in a world where perhaps
there's less demand for traditional work?
there's less demand for traditional work?
275
757460
4349
egy olyan világban, ahol kevesebb az igény
a hagyományos munkavégzésre.
a hagyományos munkavégzésre.
Azzal, hogy kiterjesztjük és finomítjuk
az alapjövedelem fogalmát,
az alapjövedelem fogalmát,
12:54
So by extending and refining
a basic income,
a basic income,
276
762201
2805
12:57
I think we can make it look better,
277
765030
2336
méltányosabbá tesszük,
12:59
and we can also, perhaps, make it
more politically and socially acceptable
more politically and socially acceptable
278
767390
5298
és egyben politikailag
és társadalmilag is elfogadhatóbbá,
és társadalmilag is elfogadhatóbbá,
kivitelezhetőbbé.
13:04
and feasible --
279
772712
1164
13:05
and, of course, by doing that,
280
773900
1474
És ezzel persze
13:07
we increase the odds
that it will actually come to be.
that it will actually come to be.
281
775398
3450
növeljük annak a lehetőségét,
hogy ez ténylegesen megvalósuljon.
hogy ez ténylegesen megvalósuljon.
13:11
I think one of the most fundamental,
282
779731
2270
Véleményem szerint az egyik legalapvetőbb,
13:14
almost instinctive objections
283
782025
2168
szinte ösztöneinkből fakadó ellenvetésünk
13:16
that many of us have
to the idea of a basic income,
to the idea of a basic income,
284
784217
3453
az alapjövedelem ötlete,
13:19
or really to any significant
expansion of the safety net,
expansion of the safety net,
285
787694
3732
vagy akár a biztonsági háló
bármilyen jelentősebb kiterjesztése ellen,
bármilyen jelentősebb kiterjesztése ellen,
13:23
is this fear that we're going to end up
with too many people
with too many people
286
791450
3760
az a félelem, hogy egyszerűen
túl sokan lesznek
túl sokan lesznek
13:27
riding in the economic cart,
287
795234
1738
ezen a bizonyos gazdasági szekéren,
és nem lesznek elegen,
akik a szekeret húzzák.
akik a szekeret húzzák.
13:28
and not enough people pulling that cart.
288
796996
2047
13:31
And yet, really, the whole point
I'm making here, of course,
I'm making here, of course,
289
799067
2834
A mondandóm lényege viszont pont az,
13:33
is that in the future,
290
801925
1361
hogy a jövőben
13:35
machines are increasingly going
to be capable of pulling that cart for us.
to be capable of pulling that cart for us.
291
803310
3826
ezt a szekeret
gépek húzzák majd helyettünk.
gépek húzzák majd helyettünk.
Ez pedig több választási lehetőséget
enged abban a tekintetben,
enged abban a tekintetben,
13:39
That should give us more options
292
807160
1990
13:41
for the way we structure
our society and our economy,
our society and our economy,
293
809174
3811
hogy hogyan építjük föl
a társadalmunkat és a gazdaságot.
a társadalmunkat és a gazdaságot.
Végezetül úgy gondolom, hogy a jövőben
több lesz ez már egyszerű opciónál.
több lesz ez már egyszerű opciónál.
13:45
And I think eventually, it's going to go
beyond simply being an option,
beyond simply being an option,
294
813009
3442
13:48
and it's going to become an imperative.
295
816475
1901
Kényszerítő erővé válik.
13:50
The reason, of course,
is that all of this is going to put
is that all of this is going to put
296
818400
2822
Ennek persze az az oka,
hogy mindez óriási nyomást jelent
majd a társadalomra,
majd a társadalomra,
13:53
such a degree of stress on our society,
297
821246
2014
13:55
and also because jobs are that mechanism
298
823284
2514
másrészt pedig
a munka az a mechanizmus,
a munka az a mechanizmus,
ami a fogyasztók számára
a vásárlóerőt biztosítja,
a vásárlóerőt biztosítja,
13:57
that gets purchasing power to consumers
299
825822
1965
13:59
so they can then drive the economy.
300
827811
2516
és a gazdaságot előremozdítja.
14:02
If, in fact, that mechanism
begins to erode in the future,
begins to erode in the future,
301
830351
3547
Ha ténylegesen bekövetkezik, hogy
ez a rendszer a jövőben omladozni kezd,
ez a rendszer a jövőben omladozni kezd,
14:05
then we're going to need to replace
it with something else
it with something else
302
833922
2815
akkor vagy valami mással
kell majd helyettesítenünk,
kell majd helyettesítenünk,
vagy azzal a veszéllyel
kell szembenéznünk,
kell szembenéznünk,
14:08
or we're going to face the risk
303
836761
1563
14:10
that our whole system simply
may not be sustainable.
may not be sustainable.
304
838348
2567
hogy a rendszer, amiben élünk,
nem fenntartható.
nem fenntartható.
14:12
But the bottom line here
is that I really think
is that I really think
305
840939
2382
Véleményem szerint
a következő évek és évtizedek
a következő évek és évtizedek
14:15
that solving these problems,
306
843345
2436
legfontosabb kihívása,
hogy megoldást találjunk
ezekre a problémákra,
ezekre a problémákra,
14:17
and especially finding a way
to build a future economy
to build a future economy
307
845805
3400
14:21
that works for everyone,
308
849229
2013
különösen arra,
hogy miként építsük fel
14:23
at every level of our society,
309
851266
1861
a jövő gazdaságát úgy, hogy mindenkinek,
14:25
is going to be one of the most important
challenges that we all face
challenges that we all face
310
853151
3540
minden társadalmi rétegnek jó legyen.
14:28
in the coming years and decades.
311
856715
2043
Nagyon köszönöm.
14:30
Thank you very much.
312
858782
1248
(Taps)
14:32
(Applause)
313
860054
1860
ABOUT THE SPEAKER
Martin Ford - FuturistMartin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future.
Why you should listen
Martin Ford was one of the first analysts to write compellingly about the future of work and economies in the face of the growing automation of everything. He sketches a future that's radically reshaped not just by robots but by the loss of the income-distributing power of human jobs. How will our economic systems need to adapt?
He's the author of two books: Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future (winner of the 2015 Financial Times/McKinsey Business Book of the Year Award ) and The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future, and he's the founder of a Silicon Valley-based software development firm. He has written about future technology and its implications for the New York Times, Fortune, Forbes, The Atlantic, The Washington Post, Harvard Business Review and The Financial Times.
Martin Ford | Speaker | TED.com