TED2013
Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines
에릭 비욘욜프슨 (Erik Brynjolfsson): 성장의 열쇠는 기계와의 협력이다
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기계로 하는 일이 늘어나면서 많은 이들이 직장을 잃거나 월급 인상이 무기한 연기되고 있다. 성장은 끝난 것일까? 에릭 비욘욜프슨에 따르면 그렇지 않다. 그는 이 시기가 경제 구조가 근본적으로 변하는 과도기의 성장통일 뿐이며, 컴퓨터를 동료로 생각할 경우 대단한 혁신을 이룰 수 있다는 흥미로운 주장을 펼친다. 반대 의견의 로버트 고든의 강연도 시청하기를 권한다.
Erik Brynjolfsson - Innovation researcher
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment. Full bio
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment. Full bio
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00:12
Growth is not dead.
0
605
2272
성장은 죽지 않았습니다
00:14
(Applause)
1
2877
1386
(박수)
00:16
Let's start the story 120 years ago,
2
4263
3963
120년 전으로 거슬러 올라가 보죠.
00:20
when American factories began to electrify their operations,
3
8226
3632
미국의 공장들이
전기 가동 방식을 사용하기 시작했고
전기 가동 방식을 사용하기 시작했고
00:23
igniting the Second Industrial Revolution.
4
11858
3344
제 2차 산업 혁명의 불이 붙었습니다.
00:27
The amazing thing is
5
15202
1111
놀라운 일은,
00:28
that productivity did not increase in those factories
6
16313
2777
이 공장들의 생산성이 30년 동안
증가하지 않았다는 겁니다.
증가하지 않았다는 겁니다.
00:31
for 30 years. Thirty years.
7
19090
3256
무려 30년 동안이요.
00:34
That's long enough for a generation of managers to retire.
8
22346
3474
한 세대의 경영자들이 은퇴하기에
충분한 시간입니다.
충분한 시간입니다.
00:37
You see, the first wave of managers
9
25820
2222
초기 세대의 경영자들은
00:40
simply replaced their steam engines with electric motors,
10
28042
3417
단순히 증기 기관을
전기 모터로 교체했을 뿐,
전기 모터로 교체했을 뿐,
00:43
but they didn't redesign the factories to take advantage
11
31459
3010
공장이 전기가 가진 유연성의
이점을 취하도록
이점을 취하도록
00:46
of electricity's flexibility.
12
34469
2341
재구성하지 않았습니다.
00:48
It fell to the next generation to invent new work processes,
13
36810
3984
따라서 다음 세대가
새로운 공정을 개발하였고
새로운 공정을 개발하였고
00:52
and then productivity soared,
14
40794
2727
그러자 생산성이 치솟았습니다.
00:55
often doubling or even tripling in those factories.
15
43521
3665
두 배로, 심지어 세 배까지 말이죠.
00:59
Electricity is an example of a general purpose technology,
16
47186
4723
전기는 범용 기술의 한 예입니다.
01:03
like the steam engine before it.
17
51909
2230
마치 이전의 증기 기관처럼 말이죠.
01:06
General purpose technologies drive most economic growth,
18
54139
3416
범용 기술은 최상의
경제 성장을 일으킵니다.
경제 성장을 일으킵니다.
01:09
because they unleash cascades of complementary innovations,
19
57555
3454
백열 전구나 공장 재설계와 같은
01:13
like lightbulbs and, yes, factory redesign.
20
61009
3632
상호 보완적인 혁신을 촉발시키기 때문이죠.
01:16
Is there a general purpose technology of our era?
21
64641
3610
우리 시대에도 범용 기술이 있나요?
01:20
Sure. It's the computer.
22
68251
2508
물론입니다. 컴퓨터가 있지요.
01:22
But technology alone is not enough.
23
70759
2659
그러나 기술만으로는 충분하지 않습니다.
01:25
Technology is not destiny.
24
73418
2766
기술은 운명이 아닙니다.
01:28
We shape our destiny,
25
76184
1580
운명은 우리가 만들지요.
01:29
and just as the earlier generations of managers
26
77764
2516
그리고 이전 세대의 경영자들이
01:32
needed to redesign their factories,
27
80280
2298
공장을 새로 설계해야 했던 것처럼
01:34
we're going to need to reinvent our organizations
28
82578
2229
우리는 조직을 재창조해야 합니다.
01:36
and even our whole economic system.
29
84807
2555
전체 경제 구조까지도요.
01:39
We're not doing as well at that job as we should be.
30
87362
3602
우리가 이런 일을 그렇게
잘하고 있지는 않습니다.
잘하고 있지는 않습니다.
01:42
As we'll see in a moment,
31
90964
1230
곧 보게 되시겠지만
01:44
productivity is actually doing all right,
32
92194
2722
생산성에는 사실 문제가 없어요.
01:46
but it has become decoupled from jobs,
33
94916
3862
그러나 일자리 창출과의
연관성을 상실했으며
연관성을 상실했으며
01:50
and the income of the typical worker is stagnating.
34
98778
4419
일반적인 직장인의 수입은
정체되어 있습니다.
정체되어 있습니다.
01:55
These troubles are sometimes misdiagnosed
35
103197
2519
이러한 문제들은 때로
혁신의 한계라고
혁신의 한계라고
01:57
as the end of innovation,
36
105716
3712
잘못 판단되기도 합니다.
02:01
but they are actually the growing pains
37
109428
2129
그러나 저와 앤드류 맥아피는
02:03
of what Andrew McAfee and I call the new machine age.
38
111557
5590
이런 문제가 '새로운 기계 시대'의
성장통이라고 생각합니다.
성장통이라고 생각합니다.
02:09
Let's look at some data.
39
117147
1882
몇 가지 자료를 보시죠.
02:11
So here's GDP per person in America.
40
119029
2902
여기 미국의 1인당 GDP가 있습니다.
02:13
There's some bumps along the way, but the big story
41
121931
2766
선에 몇몇 튀어나온 부분이 있지만
02:16
is you could practically fit a ruler to it.
42
124697
2715
전체적으로는 자로 잰 듯한
직선입니다.
직선입니다.
02:19
This is a log scale, so what looks like steady growth
43
127412
3276
로그 축척이기 때문에
꾸준한 성장처럼 보이는 이 추세는
꾸준한 성장처럼 보이는 이 추세는
02:22
is actually an acceleration in real terms.
44
130688
3043
사실 가속 성장입니다.
02:25
And here's productivity.
45
133731
2160
그리고 여기 생산성 자료가 있습니다.
02:27
You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s,
46
135891
2671
보시다시피 70년대 중반에는
저조한 성장을 볼 수 있습니다
저조한 성장을 볼 수 있습니다
02:30
but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution,
47
138562
3738
그러나 이는 공장에서 공정을
전기화하는 법을 터득하던
전기화하는 법을 터득하던
02:34
when factories were learning how to electrify their operations.
48
142300
2691
제 2차 산업혁명 시기와
잘 맞아떨어집니다.
잘 맞아떨어집니다.
02:36
After a lag, productivity accelerated again.
49
144991
4129
정체 뒤에 생산성에는
다시 속도가 붙었습니다.
다시 속도가 붙었습니다.
02:41
So maybe "history doesn't repeat itself,
50
149120
2571
그러니 역사가 반복되지 않을지는 몰라도
02:43
but sometimes it rhymes."
51
151691
2568
때로 형태는 비슷할지도 모르겠네요.
02:46
Today, productivity is at an all-time high,
52
154259
3136
오늘날, 생산성은 역대 최고조에 있습니다.
02:49
and despite the Great Recession,
53
157395
1977
경제 대공황에도 불구하고
02:51
it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s,
54
159372
4252
1990년대보다 2000년대에
더 빠르게 성장했습니다.
더 빠르게 성장했습니다.
02:55
the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s.
55
163624
4136
70년대나 80년대보다 더 빨랐던
'광란의 1990년대'를 제낀 거지요.
'광란의 1990년대'를 제낀 거지요.
02:59
It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution.
56
167760
3674
2차 산업 혁명 당시보다
더 빠르게 성장하고 있습니다.
더 빠르게 성장하고 있습니다.
03:03
And that's just the United States.
57
171434
1743
게다가 이것은 미국 하나를
예로 든 경우고
예로 든 경우고
03:05
The global news is even better.
58
173177
3248
전 세계적인 추세는 더욱 좋습니다.
03:08
Worldwide incomes have grown at a faster rate
59
176425
2360
근 10년간의 세계의 수입은
과거 어느 때보다
과거 어느 때보다
03:10
in the past decade than ever in history.
60
178785
2496
빠른 속도로 성장했습니다.
03:13
If anything, all these numbers actually understate our progress,
61
181281
5051
사실 이런 수치는 우리가 이룬 진보를
축소시키는 경향이 있는데,
축소시키는 경향이 있는데,
03:18
because the new machine age
62
186332
1912
그것은 새로운 기계의 시대가
03:20
is more about knowledge creation
63
188244
1664
단순한 물질적 생산보다
03:21
than just physical production.
64
189908
2331
지식 창조를 더 중요시하기 때문입니다.
03:24
It's mind not matter, brain not brawn,
65
192239
2938
물질이 아니라 정신이고,
체력이 아니라 지력이며
체력이 아니라 지력이며
03:27
ideas not things.
66
195177
2062
사물이 아니라 사상입니다.
03:29
That creates a problem for standard metrics,
67
197239
2570
이는 기존 측정법에 문제를 일으키는데,
03:31
because we're getting more and more stuff for free,
68
199809
3502
우리는 점점 많은 것들을
무료로 얻고 있기 때문입니다.
무료로 얻고 있기 때문입니다.
03:35
like Wikipedia, Google, Skype,
69
203311
2641
위키피디아, 구글,
스카이프 같은 것들 말이죠.
스카이프 같은 것들 말이죠.
03:37
and if they post it on the web, even this TED Talk.
70
205952
3063
이 TED 강연도 인터넷에 올라간다면
공짜로 볼 수 있겠네요.
공짜로 볼 수 있겠네요.
03:41
Now getting stuff for free is a good thing, right?
71
209015
3303
공짜로 무언가를 얻는다는 건
좋은 일입니다, 그렇죠?
좋은 일입니다, 그렇죠?
03:44
Sure, of course it is.
72
212318
1765
맞습니다. 당연히 좋지요.
03:46
But that's not how economists measure GDP.
73
214083
3868
그러나 경제학자들이 GDP를
측정하는 방법은 다릅니다.
측정하는 방법은 다릅니다.
03:49
Zero price means zero weight in the GDP statistics.
74
217951
5592
공짜라는 것은 GDP 통계에
전혀 반영되지 않습니다.
전혀 반영되지 않습니다.
03:55
According to the numbers, the music industry
75
223543
2112
수치에 따르면, 음악 산업의 규모는
03:57
is half the size that it was 10 years ago,
76
225655
3000
10년전의 반밖에 되지 않습니다.
04:00
but I'm listening to more and better music than ever.
77
228655
3656
그러나 저는 그 어느 때보다 더 많은,
그리고 더 좋은 음악을 듣고 있습니다.
그리고 더 좋은 음악을 듣고 있습니다.
04:04
You know, I bet you are too.
78
232311
2192
여러분들도 마찬가지라 생각합니다.
04:06
In total, my research estimates
79
234503
2723
제 연구에서 추정한 바로는
04:09
that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year
80
237226
4754
매년 GDP 통계에서 누락되는
인터넷 상의 무료 상품 및
인터넷 상의 무료 상품 및
04:13
in free goods and services on the Internet.
81
241980
3346
서비스에 대한 가치가
총 3,000억 달러가 넘습니다.
총 3,000억 달러가 넘습니다.
04:17
Now let's look to the future.
82
245326
1789
이제 미래를 생각해 보죠.
04:19
There are some super smart people
83
247115
2263
아주 똑똑한 사람 몇몇은
04:21
who are arguing that we've reached the end of growth,
84
249378
5019
우리가 성장의 끝에 다다랐다고 주장합니다.
04:26
but to understand the future of growth,
85
254397
3558
그러나 성장의 미래를 이해하기 위해서는
04:29
we need to make predictions
86
257955
2683
성장의 근본적인 동력에 대한
04:32
about the underlying drivers of growth.
87
260638
3290
예측을 해야 합니다.
04:35
I'm optimistic, because the new machine age
88
263928
3806
저는 낙관적입니다. 왜냐하면
새로운 기계의 시대는
새로운 기계의 시대는
04:39
is digital, exponential and combinatorial.
89
267734
5030
디지털이고, 기하급수적이고
조합적이기 때문이죠.
조합적이기 때문이죠.
04:44
When goods are digital, they can be replicated
90
272764
2264
디지털 상품은 무료에 가까운 비용에
04:47
with perfect quality at nearly zero cost,
91
275028
4509
완벽한 품질로 복제할 수 있습니다.
04:51
and they can be delivered almost instantaneously.
92
279537
4018
거의 즉각적으로 배달될 수도 있지요.
04:55
Welcome to the economics of abundance.
93
283555
2800
풍요의 경제에 오신 것을 환영합니다.
04:58
But there's a subtler benefit to the digitization of the world.
94
286355
3690
그런데 세계가 디지털화되면
눈에 잘 띄지 않는 이득이 따릅니다.
눈에 잘 띄지 않는 이득이 따릅니다.
05:02
Measurement is the lifeblood of science and progress.
95
290045
4600
측정이란 과학과 진보의 생명선입니다.
05:06
In the age of big data,
96
294645
2148
오늘날같은, 빅 데이터의 시대에는
05:08
we can measure the world in ways we never could before.
97
296793
4286
과거에는 불가능했던 방법들로
세계를 측정할 수 있습니다.
세계를 측정할 수 있습니다.
05:13
Secondly, the new machine age is exponential.
98
301079
4095
두번째로, 새로운 기계 시대는
기하급수적입니다.
기하급수적입니다.
05:17
Computers get better faster than anything else ever.
99
305174
5935
컴퓨터는 다른 무엇보다
빨리 발전하고 있습니다.
빨리 발전하고 있습니다.
05:23
A child's Playstation today is more powerful
100
311109
3568
요즘 아이들의 플레이스테이션은
05:26
than a military supercomputer from 1996.
101
314677
4056
1996년의 군사용
슈퍼 컴퓨터보다 뛰어납니다.
슈퍼 컴퓨터보다 뛰어납니다.
05:30
But our brains are wired for a linear world.
102
318733
3207
그러나 우리의 뇌는
직선의 세계에 묶여 있기 때문에
직선의 세계에 묶여 있기 때문에
05:33
As a result, exponential trends take us by surprise.
103
321940
3888
예상치 못한 기하급수적 추세에
깜짝 놀라곤 합니다.
깜짝 놀라곤 합니다.
05:37
I used to teach my students that there are some things,
104
325828
2602
저는 예전에 학생들에게 컴퓨터는
05:40
you know, computers just aren't good at,
105
328430
1934
도저히 잘 할 수 없는 일들이 있다고
가르쳤습니다..
가르쳤습니다..
05:42
like driving a car through traffic.
106
330364
2385
막힐 때 운전하는 것처럼요.
05:44
(Laughter)
107
332749
2013
(웃음)
05:46
That's right, here's Andy and me grinning like madmen
108
334762
3491
여기 앤디와 제가 정신나간 사람처럼
웃는 사진이 있습니다.
웃는 사진이 있습니다.
05:50
because we just rode down Route 101
109
338253
2384
방금 101번 고속도로를 탔기 때문이죠.
05:52
in, yes, a driverless car.
110
340637
3669
맞습니다, 무인 자동차로요.
05:56
Thirdly, the new machine age is combinatorial.
111
344306
2583
세번째로, 새로운 기계 시대는
조합적입니다.
조합적입니다.
05:58
The stagnationist view is that ideas get used up,
112
346889
4048
침체를 주장하는 이들은 새로운
아이디어가 고갈되기 마련이라고 하죠.
아이디어가 고갈되기 마련이라고 하죠.
06:02
like low-hanging fruit,
113
350937
1856
마치 아주 쉬운 목표들처럼요.
06:04
but the reality is that each innovation
114
352793
3163
그러나 현실은 각각의 혁신으로 인해
06:07
creates building blocks for even more innovations.
115
355956
3256
더 많은 혁신을 이끌어 낼
바탕이 만들어지는 겁니다.
바탕이 만들어지는 겁니다.
06:11
Here's an example. In just a matter of a few weeks,
116
359212
3345
여기 예시가 있습니다.
제 학부생 제자 하나가
제 학부생 제자 하나가
06:14
an undergraduate student of mine
117
362557
2072
불과 몇 주만에
06:16
built an app that ultimately reached 1.3 million users.
118
364629
4111
궁극적으로 130만 사용자에 달하는
앱(app)을 만들었습니다.
앱(app)을 만들었습니다.
06:20
He was able to do that so easily
119
368740
1699
이런 일을 손쉽게 해낼 수 있었던 이유는
06:22
because he built it on top of Facebook,
120
370439
1827
앱을 페이스북 상에 만들었기 때문입니다.
06:24
and Facebook was built on top of the web,
121
372266
1933
페이스북은 웹상에 만들어졌고,
06:26
and that was built on top of the Internet,
122
374199
1698
웹은 인터넷상에 만들어졌죠.
06:27
and so on and so forth.
123
375897
2418
이렇게 계속됩니다.
06:30
Now individually, digital, exponential and combinatorial
124
378315
4765
디지털, 지수성, 조합성은
06:35
would each be game-changers.
125
383080
2350
각각 큰 변화를 주도할 수 있겠지요.
06:37
Put them together, and we're seeing a wave
126
385430
2190
하지만 결합시켰더니
경악스러울 정도로 획기적인
경악스러울 정도로 획기적인
06:39
of astonishing breakthroughs,
127
387620
1393
발전의 물결이 도래했습니다.
06:41
like robots that do factory work or run as fast as a cheetah
128
389013
3060
공장에서 일하거나
치타만큼 빠르게 뛰는 로봇,
치타만큼 빠르게 뛰는 로봇,
06:44
or leap tall buildings in a single bound.
129
392073
2796
혹은 한번의 도약으로
높은 빌딩을 뛰어넘는 로봇처럼요.
높은 빌딩을 뛰어넘는 로봇처럼요.
06:46
You know, robots are even revolutionizing
130
394869
2232
아세요? 로봇은 고양이 운송의
06:49
cat transportation.
131
397101
1829
혁명까지 일으키고 있습니다.
06:50
(Laughter)
132
398930
2270
(웃음)
06:53
But perhaps the most important invention,
133
401200
2732
그러나 아마 가장 중요한 발명은,
06:55
the most important invention is machine learning.
134
403932
5065
가장 중요한 발명은
기계가 학습한다는 것입니다.
기계가 학습한다는 것입니다.
07:00
Consider one project: IBM's Watson.
135
408997
3376
IBM의 왓슨(Watson)
프로젝트를 생각해 보세요.
프로젝트를 생각해 보세요.
07:04
These little dots here,
136
412373
1589
여기 작은 점들이 있습니다.
07:05
those are all the champions on the quiz show "Jeopardy."
137
413962
4860
이 점들은 모두 제퍼디* 의 우승자들입니다.
(Jeopardy: 미국 유명 퀴즈쇼)
(Jeopardy: 미국 유명 퀴즈쇼)
07:10
At first, Watson wasn't very good,
138
418822
2544
왓슨의 성적은 처음엔 별로였습니다.
07:13
but it improved at a rate faster than any human could,
139
421366
5622
그러나 어떤 인간보다 빠르게 성장했고
07:18
and shortly after Dave Ferrucci showed this chart
140
426988
2687
데이브 페루치가
제가 가르치는 MIT 학생들에게
제가 가르치는 MIT 학생들에게
07:21
to my class at MIT,
141
429675
1652
이 차트를 보여 준 지 얼마 지나지 않아
07:23
Watson beat the world "Jeopardy" champion.
142
431327
3542
왓슨이 제퍼디 세계 챔피언을 이겼습니다.
07:26
At age seven, Watson is still kind of in its childhood.
143
434869
3989
왓슨은 7살로, 아직 유년기에
있다고 할 수 있습니다.
있다고 할 수 있습니다.
07:30
Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised.
144
438858
5318
최근 왓슨은 선생님의 감독 없이
인터넷을 검색하게 되었는데
인터넷을 검색하게 되었는데
07:36
The next day, it started answering questions with profanities.
145
444176
5946
그 다음날, 욕설을 섞어
질문에 대답하기 시작했죠.
질문에 대답하기 시작했죠.
07:42
Damn. (Laughter)
146
450122
2274
망할. (웃음)
07:44
But you know, Watson is growing up fast.
147
452396
2280
왓슨은 빠르게 성장하고 있습니다.
07:46
It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them.
148
454676
4212
콜센터의 업무 심사를 받고
실제로 일자리를 따내고 있지요.
실제로 일자리를 따내고 있지요.
07:50
It's applying for legal, banking and medical jobs,
149
458888
3724
왓슨은 법률, 은행 업무, 의료 분야에서도
07:54
and getting some of them.
150
462612
1950
이따금씩 일자리를 잡고 있어요.
07:56
Isn't it ironic that at the very moment
151
464562
1889
인간 역사상 가장 중요한 발명일지도 모르는
07:58
we are building intelligent machines,
152
466451
2234
지능이 탑재된 기계가 만들어지는 지금,
08:00
perhaps the most important invention in human history,
153
468685
3449
한편에서는
혁신이 침체되고 있다고
혁신이 침체되고 있다고
08:04
some people are arguing that innovation is stagnating?
154
472134
3975
주장한다는 사실이
아이러니하지 않습니까?
아이러니하지 않습니까?
08:08
Like the first two industrial revolutions,
155
476109
2419
처음 두 산업 혁명이 그랬듯
08:10
the full implications of the new machine age
156
478528
3134
새로운 기계 시대의 영향은
08:13
are going to take at least a century to fully play out,
157
481662
2682
적어도 한 세기는 기다려야
온전히 드러나겠지만
온전히 드러나겠지만
08:16
but they are staggering.
158
484344
3032
정말 믿기 어려울 정돕니다.
08:19
So does that mean we have nothing to worry about?
159
487376
3336
그러면 우리는 아무것도
염려할 필요가 없을까요?
염려할 필요가 없을까요?
08:22
No. Technology is not destiny.
160
490712
3680
아닙니다. 기술은 운명이 아닙니다.
08:26
Productivity is at an all time high,
161
494392
2569
생산성이 역대 최고조에 있는데
08:28
but fewer people now have jobs.
162
496961
2983
예전에 비해 일자리가 줄었습니다.
08:31
We have created more wealth in the past decade than ever,
163
499944
3120
지난 10년 동안 그 어느 때보다도
많은 부를 창출했지만
많은 부를 창출했지만
08:35
but for a majority of Americans, their income has fallen.
164
503064
3904
대다수 미국인들의 수입은
오히려 줄었습니다.
오히려 줄었습니다.
08:38
This is the great decoupling
165
506968
2312
이것은 생산성과 고용,
08:41
of productivity from employment,
166
509280
2976
그리고 부와 일자리 간의
08:44
of wealth from work.
167
512256
3104
거대한 비동조화입니다.
08:47
You know, it's not surprising that millions of people
168
515360
2346
수백만의 사람들이 이런 대 분리화에
08:49
have become disillusioned by the great decoupling,
169
517706
2846
점점 더 환멸을 느끼는 것도
어떻게 보면 당연합니다.
어떻게 보면 당연합니다.
08:52
but like too many others,
170
520552
1747
다른 이들이 너무도 흔히 그렇듯
08:54
they misunderstand its basic causes.
171
522299
3097
기본적인 원인에 대한
이해를 못 하고 있을 뿐이지요.
이해를 못 하고 있을 뿐이지요.
08:57
Technology is racing ahead,
172
525396
2610
과학은 빠른 속도로 진보하고 있으나
09:00
but it's leaving more and more people behind.
173
528006
3550
이는 점점 더 많은 사람들을
뒤처지게 합니다.
뒤처지게 합니다.
09:03
Today, we can take a routine job,
174
531556
3519
오늘날, 우리는 평범한 작업을
09:07
codify it in a set of machine-readable instructions,
175
535075
3091
기계가 읽을 수 있는 명령으로
코드 처리해
코드 처리해
09:10
and then replicate it a million times.
176
538166
2827
수백만 번 되풀이할 수 있습니다.
09:12
You know, I recently overheard a conversation
177
540993
2279
저는 최근에 이 새로운 경제를
완벽하게 보여 주는
완벽하게 보여 주는
09:15
that epitomizes these new economics.
178
543272
1952
대화를 우연히 들었습니다.
09:17
This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore.
179
545224
4197
"난 더 이상 H&R 블락을 사용하지 않아.
(H&R Block: 미국의 세무회계법인)
(H&R Block: 미국의 세무회계법인)
09:21
TurboTax does everything that my tax preparer did,
180
549421
2448
터보택스(TurboTax) 는
세무사가 하던 일을 다 해 주거든.
세무사가 하던 일을 다 해 주거든.
09:23
but it's faster, cheaper and more accurate."
181
551869
4558
더 빠르게, 더 싸게, 더 정확하게 말이야."
09:28
How can a skilled worker
182
556427
1799
숙련된 세무사가 어떻게
09:30
compete with a $39 piece of software?
183
558226
3009
39달러짜리 소프트웨어와
경쟁할 수 있을까요?
경쟁할 수 있을까요?
09:33
She can't.
184
561235
1967
못합니다.
09:35
Today, millions of Americans do have faster,
185
563202
2780
오늘날 수백만의 미국인이
더 빠르고 더 싸며
더 빠르고 더 싸며
09:37
cheaper, more accurate tax preparation,
186
565982
2387
더 정확한 세금 보고 프로그램을
가지고 있습니다.
가지고 있습니다.
09:40
and the founders of Intuit
187
568369
1486
그리고 인튜이트*의 창립자들은
(인튜이트: 터보택스 개발사)
(인튜이트: 터보택스 개발사)
09:41
have done very well for themselves.
188
569855
2493
아주 훌륭한 성과를 거두었죠.
09:44
But 17 percent of tax preparers no longer have jobs.
189
572348
4214
하지만 17%에 이르는 세무사들이
일자리를 잃었습니다.
일자리를 잃었습니다.
09:48
That is a microcosm of what's happening,
190
576562
2078
이것은 앞으로 일어날 일의 축소판입니다.
09:50
not just in software and services, but in media and music,
191
578640
4677
소프트웨어와 서비스 뿐만 아니라
미디어와 음악,
미디어와 음악,
09:55
in finance and manufacturing, in retailing and trade --
192
583317
3686
재무, 제조업, 유통과 무역 등
09:59
in short, in every industry.
193
587003
3895
모든 산업에서 말입니다.
10:02
People are racing against the machine,
194
590898
3095
사람들은 기계와 경쟁하고 있습니다.
10:05
and many of them are losing that race.
195
593993
3090
그리고 많은 사람들이
그 경쟁에서 지지요.
그 경쟁에서 지지요.
10:09
What can we do to create shared prosperity?
196
597083
3886
우리가 함께 번영하려면
어떻게 해야 할까요?
어떻게 해야 할까요?
10:12
The answer is not to try to slow down technology.
197
600969
3017
답은 기술의 속도를
늦추는 것이 아닙니다.
늦추는 것이 아닙니다.
10:15
Instead of racing against the machine,
198
603986
2557
기계와 경쟁하는 대신,
10:18
we need to learn to race with the machine.
199
606543
3677
우리는 기계와 협력하는
방법을 배워야 합니다.
방법을 배워야 합니다.
10:22
That is our grand challenge.
200
610220
3129
이것이 우리의 원대한 과제이지요.
10:25
The new machine age
201
613349
2324
새로운 기계 시대는
10:27
can be dated to a day 15 years ago
202
615673
3113
15년 전에 도래했다고 할 수 있습니다.
10:30
when Garry Kasparov, the world chess champion,
203
618786
2878
세계 체스 챔피언인 가리 카스파로프가
10:33
played Deep Blue, a supercomputer.
204
621664
3706
슈퍼컴퓨터 딥 블루(Deep Blue)와
겨루었을 때 말이죠.
겨루었을 때 말이죠.
10:37
The machine won that day,
205
625370
2012
그 날 기계가 승리했고,
10:39
and today, a chess program running on a cell phone
206
627382
2968
오늘날 핸드폰에 깔린 체스 프로그램은
10:42
can beat a human grandmaster.
207
630350
2296
인간 그랜드마스터도 이길 수 있습니다.
10:44
It got so bad that, when he was asked
208
632646
3365
얼마나 심각한가 하면,
언젠가 네덜란드의 챔피언
언젠가 네덜란드의 챔피언
10:48
what strategy he would use against a computer,
209
636011
2563
얀 도너가 컴퓨터를 이기려면
어떤 전략을 써야 하냐는
어떤 전략을 써야 하냐는
10:50
Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied,
210
638574
4016
질문을 받고서 이렇게
대답했을 정도입니다.
대답했을 정도입니다.
10:54
"I'd bring a hammer."
211
642590
1771
"망치를 가져와야겠지요."
10:56
(Laughter)
212
644361
3680
(웃음)
11:00
But today a computer is no longer the world chess champion.
213
648041
4544
그러나 이제 세계 체스 챔피언은
더 이상 컴퓨터가 아닙니다.
더 이상 컴퓨터가 아닙니다.
11:04
Neither is a human,
214
652585
2654
사람도 아니죠.
11:07
because Kasparov organized a freestyle tournament
215
655239
3579
카스파로프가 인간과
컴퓨터 간에 팀을 이룰 수 있는
컴퓨터 간에 팀을 이룰 수 있는
11:10
where teams of humans and computers
216
658818
1916
프리스타일 대회를
11:12
could work together,
217
660734
2099
조직했기 때문입니다.
11:14
and the winning team had no grandmaster,
218
662833
3157
승리한 팀에 그랜드마스터가
있었던 것도 아니고
있었던 것도 아니고
11:17
and it had no supercomputer.
219
665990
2465
슈퍼 컴퓨터도 없었습니다.
11:20
What they had was better teamwork,
220
668455
4175
이 팀에 있었던 것은
뛰어난 팀워크였지요.
뛰어난 팀워크였지요.
11:24
and they showed that a team of humans and computers,
221
672630
5016
이들은 사람과 컴퓨터가 함께 협력하면
11:29
working together, could beat any computer
222
677646
3048
세상의 어떤 컴퓨터나
어떤 사람도 이길 수 있다는 걸
어떤 사람도 이길 수 있다는 걸
11:32
or any human working alone.
223
680694
3520
보여 주었죠.
11:36
Racing with the machine
224
684214
1664
기계와 협력하게 되면
11:37
beats racing against the machine.
225
685878
2343
기계와 경쟁하는 것을 능가하게 됩니다.
11:40
Technology is not destiny.
226
688221
2564
기술은 운명이 아닙니다.
11:42
We shape our destiny.
227
690785
1742
우리가 운명을 만드는 거지요.
11:44
Thank you.
228
692527
1447
감사합니다.
11:45
(Applause)
229
693974
5016
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Erik Brynjolfsson - Innovation researcherErik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment.
Why you should listen
The director of the MIT Center for Digital Business and a research associate at the National Bureau of Economic Research, Erik Brynjolfsson asks how IT affects organizations, markets and the economy. His recent work studies data-driven decision-making, management practices that drive productivity, the pricing implications of Internet commerce and the role of intangible assets.
Brynjolfsson was among the first researchers to measure the productivity contributions of information and community technology (ICT) and the complementary role of organizational capital and other intangibles. His research also provided the first quantification of the value of online product variety, often known as the “Long Tail,” and developed pricing and bundling models for information goods.
His books include Wired for Innovation: How IT Is Reshaping the Economy and Race Against the Machine: How the Digital Revolution Is Accelerating Innovation, Driving Productivity and Irreversibly Transforming Employment and the Economy (with Andrew McAfee); and the recent article "Big Data: The Management Revolution" (with Andrew McAfee).
Erik Brynjolfsson | Speaker | TED.com