ABOUT THE SPEAKER

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.

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.

More profile about the speaker
Martin Ford | Speaker | TED.com

TED2017

Martin Ford: How we'll earn money in a future without jobs

마틴 포드: 미래에 직업이 없어진다면 어떻게 돈을 벌어야 할까?

Filmed: 2017-04-24

Readability: 4.2

3,167,458 views

사고능력과 학습능력을 갖추고 적응능력까지 지닌 기계가 등장하고 있습니다. 이로 인해 우리 인간은 심각한 실업난을 맞이할 수도 있습니다. 어떻게 해야 할까요? 논란의 여지가 다분한 아이디어에 대한 직접적인 강연을 통해, 미래학자 마틴 포드는 전통적인 노동과 수입을 분리하고 보편적인 기본 수입을 정립하자는 말을 하고 있습니다.

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

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섬뜩한 질문으로 시작을
해보겠습니다.

00:12

I'm going to begin시작하다 with a scary무서운 question문제:

0

787

2848

00:15

Are we headed향하고있는 toward...쪽으로
a future미래 without없이 jobs일자리?

1

3659

2750

앞으로 다가오는 미래에는
직업이 사라질까요?

과학분야에서 우리가 목도한
엄청난 진전은,

00:18

The remarkable주목할 만한 progress진행 that we're seeing봄

2

6987

2069

00:21

in technologies기술 like self-driving자가 운전 cars자동차

3

9080

1861

무인 자동차를 예로 들 수 있는데,

00:22

has led to an explosion폭발
of interest관심 in this question문제,

4

10965

3065

이런 질문을 할만큼
큰 흥미를 유발했습니다.

00:26

but because it's something
that's been asked물었다

5

14054

2150

과거에도 수차례나 제기됐던

00:28

so many많은 times타임스 in the past과거,

6

16228

1256

똑같은 질문이라서가 아닙니다.

00:29

maybe what we should really be asking질문

7

17508

1840

우리가 진정 던져야할 질문은

00:31

is whether인지 어떤지 this time is really different다른.

8

19372

2900

이번에는 '이전과는 정말
다를 것인가?' 입니다.

00:35

The fear무서움 that automation오토메이션
might힘 displace바꾸어 놓다 workers노동자

9

23252

2961

자동화가 인간의 일자리를 대신할 것이며

00:38

and potentially잠재적으로 lead리드
to lots of unemployment실업

10

26237

2117

이로 인해 수많은 실업자가
생길 것이라는 두려움은

00:40

goes간다 back at a minimum최저한의 200 years연령
to the Luddite러 다이 트 revolts반란 in England영국.

11

28378

3888

최소 200년 전 영국의 러다이트 운동
때로 거슬러 올라갑니다.

00:44

And since이후 then, this concern관심사
has come up again and again.

12

32290

3196

그 후에도 이런 두려움은 계속해서
대두되어 왔습니다.

00:47

I'm going to guess추측

13

35510

1161

짐작건대 여러분 대다수는

00:48

that most가장 of you have probably아마 never
heard들었던 of the Triple트리플 Revolution혁명 report보고서,

14

36695

4466

"트리플 레볼루션 리포트" 에 대해
들어본 적 없으실 겁니다.

00:53

but this was a very prominent현저한 report보고서.

15

41185

2293

하지만 아주 저명한 리포트 입니다.

00:55

It was put together함께
by a brilliant훌륭한 group그룹 of people --

16

43502

2531

우수한 사람들이 함께 작업한 리포트로

00:58

it actually사실은 included포함 된
two Nobel노벨상 laureates수상자 --

17

46057

3057

노벨상 수상자도 2명이나 함께 했습니다.

01:01

and this report보고서 was presented제시된
to the President대통령 of the United유나이티드 States주,

18

49138

3223

이 리포트는 미국 대통령에게 보고됐고

01:04

and it argued논쟁하는 that the US was on the brink가장자리
of economic간결한 and social사회적인 upheaval대변동

19

52385

5494

미국이 사회 경제적 격변 직전에
처했다는 내용을 담고 있었습니다.

01:09

because industrial산업의 automation오토메이션
was going to put millions수백만 of people

20

57903

3102

그 이유는 산업의 자동화로
수백만명의 노동자들이

01:13

out of work.

21

61029

1152

일자리를 잃을 것이었기 때문입니다.

01:14

Now, that report보고서 was delivered배달 된
to President대통령 Lyndon린든 Johnson존슨

22

62205

3657

이 리포트는 린든 존슨 대통령에게
전달 되었습니다.

01:17

in March행진 of 1964.

23

65886

1801

1964년 3월 이었습니다.

01:19

So that's now over 50 years연령,

24

67711

2216

자, 이제 50년이 넘었는데

01:21

and, of course코스, that
hasn't~하지 않았다. really happened일어난.

25

69951

2058

물론 그런 일은 일어나지 않았습니다.

01:24

And that's been the story이야기 again and again.

26

72033

2144

그리고 이런 이야기는 반복 되었습니다.

01:26

This alarm경보 has been raised높인 repeatedly자꾸,

27

74201

2109

이와 같은 경고가 계속 제기되었는데

01:28

but it's always been a false그릇된 alarm경보.

28

76334

2013

항상 허위 경고가 되었습니다.

01:30

And because it's been a false그릇된 alarm경보,

29

78371

1809

항상 허위 경고가 계속 되었기에

01:32

it's led to a very conventional전통적인 way
of thinking생각 about this.

30

80204

2807

산업의 자동화에 대한
관습적인 생각이 생겨났습니다.

01:35

And that says말한다 essentially본질적으로 that yes,

31

83035

2532

그 사고방식의 기본적인 골자는

과학이 산업 전체를 황폐화
시킨다는 내용 입니다.

01:37

technology과학 기술 may할 수있다 devastate파괴하다
entire완전한 industries산업.

32

85591

2548

01:40

It may할 수있다 wipe닦음 out whole완전한 occupations직업
and types유형 of work.

33

88163

3732

모든 직업과 직종을 없애
버릴 수도 있습니다.

01:43

But at the same같은 time, of course코스,

34

91919

1608

하지만 이와 동시에

01:45

progress진행 is going to lead리드
to entirely전적으로 new새로운 things.

35

93551

2351

발전 과정에서 전적으로
새로운 것들이 생격날 것입니다.

01:47

So there will be new새로운 industries산업
that will arise생기다 in the future미래,

36

95926

2962

미래에는 새로운 산업이
생겨날 것이고

01:50

and those industries산업, of course코스,
will have to hire고용 people.

37

98912

2858

물론 이 새로운 분야에서
고용이 생겨날 것입니다.

01:53

There'll거기에 be new새로운 kinds종류 of work
that will appear나타나다,

38

101794

2238

새로 생겨난 일들도 있겠죠.

01:56

and those might힘 be things that today오늘
we can't really even imagine상상하다.

39

104056

3210

그리고 그 일들은 지금의 우리는
상상조차 불가능할 것입니다.

01:59

And that has been the story이야기 so far멀리,

40

107290

1747

여기까지가 지금까지의 이야기였고

02:01

and it's been a positive양 story이야기.

41

109061

1494

낙관적인 이야기 였습니다.

02:03

It turns회전 out that the new새로운 jobs일자리
that have been created만들어진

42

111095

3325

새로 생겨난 직업들은

이전 직업들보다 대체로
훨씬 좋았습니다.

02:06

have generally일반적으로 been
a lot better than the old늙은 ones그들.

43

114444

2470

02:08

They have, for example예,
been more engaging매력적인.

44

116938

2656

더 많은 고용이 있었고

02:11

They've그들은 been in safer더 안전한,
more comfortable편안 work environments환경,

45

119618

3429

더욱 안전 했으며
근무 환경도 더 좋았습니다.

02:15

and, of course코스, they've그들은 paid유료 more.

46

123071

1680

물론 봉급도 더 높았죠.

02:16

So it has been a positive양 story이야기.

47

124775

1865

낙관적인 이야기 였죠.

02:18

That's the way things
have played연주 한 out so far멀리.

48

126664

2208

산업 자동화는 이런 식으로
진행이 되었습니다.

02:21

But there is one particular특별한
class수업 of worker노동자

49

129292

2948

하지만 특정 직업군은

02:24

for whom누구에게 the story이야기
has been quite아주 different다른.

50

132264

2252

상황이 매우 달랐습니다.

이 직종의 종사자들은

02:27

For these workers노동자,

51

135938

1150

02:29

technology과학 기술 has completely완전히
decimated데시 메이트 된 their그들의 work,

52

137112

3021

과학기술로 인해 직업이
완전히 사라져 버렸고

02:32

and it really hasn't~하지 않았다. created만들어진
any new새로운 opportunities기회 at all.

53

140157

3214

어떠한 새로운 기회도
주어지지 않았습니다.

02:35

And these workers노동자, of course코스,

54

143395

2195

이 직종의 종사들은 바로

02:37

are horses말.

55

145614

1288

말(馬) 입니다.

02:38

(Laughter웃음)

56

146926

1443

(웃음)

02:40

So I can ask청하다 a very provocative성나게 하는 question문제:

57

148393

2750

그럼 제가 아주 도전적인 질문을
하나 하겠습니다.

02:43

Is it possible가능한 that at some
point포인트 in the future미래,

58

151167

3435

다가오는 미래의 어느 순간에

인간 노동력의 상당 부분이
필요 없어질까요?

02:46

a significant중요한 fraction분수 of the human인간의
workforce인력 is going to be made만든 redundant많은

59

154626

4628

말(馬)이 필요 없어진 것처럼요?

02:51

in the way that horses말 were?

60

159278

1702

02:53

Now, you might힘 have a very visceral내장,
reflexive반사적 인 reaction반응 to that.

61

161485

3000

아마도 이런 질문에는 당연히
반감이 일어나겠죠.

02:56

You might힘 say, "That's absurd불합리한.

62

164509

1647

"말도 안 돼요" 라고 하면서요.

02:58

How can you possibly혹시 compare비교
human인간의 beings존재들 to horses말?"

63

166180

3669

어떻게 사람을 말(馬)에 비교 하나요?

03:02

Horses말, of course코스, are very limited제한된,

64

170437

1769

물론 말(馬)은 그 수가 제한적이고

03:04

and when cars자동차 and trucks트럭
and tractors트랙터 came왔다 along...을 따라서,

65

172230

2893

자동차나 트럭, 트랙터가 등장하자

03:07

horses말 really had nowhere아무데도 else그밖에 to turn회전.

66

175147

2045

말(馬)은 달리 쓰임이 없어졌습니다.

03:09

People, on the other hand손,
are intelligent지적인;

67

177844

2360

하지만 인간은 지능적입니다.

학습 능력이 있고 적응할 수 있습니다.

03:12

we can learn배우다, we can adapt개조 하다.

68

180228

1785

03:14

And in theory이론,

69

182037

1164

그 덕분에 이론상으로

03:15

that ought영 to mean that we can
always find something new새로운 to do,

70

183225

3127

인간은 언제나 새로운
직업을 찾을 수 있으며

03:18

and that we can always remain남아있는
relevant관련된 to the future미래 economy경제.

71

186376

3306

미래의 경제에서도 생산자로
존재할 수 있을 것입니다.

03:21

But here's여기에 the really
critical결정적인 thing to understand알다.

72

189706

2437

하지만 정말 중요한 것이 있습니다.

03:24

The machines기계들 that will threaten위협하다
workers노동자 in the future미래

73

192790

2865

미래에 인간의 일자리를 위협할 기계들은

03:27

are really nothing like those cars자동차
and trucks트럭 and tractors트랙터

74

195679

3234

말(馬)을 대신하게 된
자동차나 트럭, 트랙터와

전혀 다릅니다.

03:30

that displaced실향민 horses말.

75

198937

1616

03:32

The future미래 is going to be full완전한
of thinking생각, learning배우기, adapting적응 machines기계들.

76

200577

4839

미래에는 생각, 학습, 적응력을 가진
기계들로 가득찰 것입니다 .

03:37

And what that really means방법

77

205440

1408

이것이 진정 의미하는 바는

03:38

is that technology과학 기술 is finally마침내
beginning처음 to encroach잠식하다

78

206872

2834

과학기술이 마침내 인간의 기본적인 능력을

03:41

on that fundamental기본적인 human인간의 capability능력 --

79

209730

2849

침해하기 시작했다는 뜻입니다.

03:44

the thing that makes~을 만든다 us
so different다른 from horses말,

80

212603

2803

이런 능력이 있기에 인간은
말(馬)과는 전혀 달랐고

03:47

and the very thing that, so far멀리,

81

215430

2234

이제껏 이 능력 덕분에

03:49

has allowed허용 된 us to stay머무르다 ahead앞으로
of the march행진 of progress진행

82

217688

2647

발전의 선두에 위치할 수 있었고

미래 경제와 연관성을
지닐 수 있었습니다.

03:52

and remain남아있는 relevant관련된,

83

220359

1189

03:53

and, in fact것, indispensable없어서는 안될
to the economy경제.

84

221572

3067

그리고 미래 경제에서 반드시
필요한 존재로 남아 있었습니다.

03:58

So what is it that is really so different다른

85

226407

2495

그렇다면 오늘의 정보과학기술이

04:00

about today's오늘의 information정보 technology과학 기술

86

228926

2043

과거에 우리가 목격했던 것과

04:02

relative상대적인 to what we've우리는 seen본 in the past과거?

87

230993

1947

무엇이 그토록 다를까요?

04:04

I would point포인트 to three세 fundamental기본적인 things.

88

232964

2653

가장 근본적인 세 가지 요인을
들어보겠습니다.

04:07

The first thing is that we have seen본
this ongoing전진 process방법

89

235641

4409

첫째로 우리는 기하급수적으로

발전하는 진행과정을 직접 보았습니다.

04:12

of exponential기하 급수적 인 acceleration가속.

90

240074

1888

04:14

I know you all know about Moore's무어의 law법,

91

242420

2095

여러분 모두 '무어의 법칙'을
알고 계실텐데요,

04:16

but in fact것, it's more
broad-based광범위한 기반 than that;

92

244539

2296

사실 무어의 법칙은 훨씬
광범위하게 적용 됩니다.

04:18

it extends확장하다 in many많은 cases사례,
for example예, to software소프트웨어,

93

246859

3150

예를 들어, 소프트웨어에 적용되고

04:22

it extends확장하다 to communications연락,
bandwidth대역폭 and so forth앞으로.

94

250033

3000

정보통신, 대역폭 등등에도 적용됩니다.

04:25

But the really key키 thing to understand알다

95

253057

1984

하지만 정말 중요한 사실은

04:27

is that this acceleration가속 has now
been going on for a really long time.

96

255065

3871

이런 급진적인 발전이 아주 오랫동안
지속되어 왔다는 것입니다.

04:30

In fact것, it's been going on for decades수십 년.

97

258960

1925

사실 수십 년 동안
계속되어 왔습니다.

04:32

If you measure법안 from the late늦은 1950s,

98

260909

2756

최초의 집적회로가 개발된

04:35

when the first integrated통합 된
circuits회로들 were fabricated만드는,

99

263689

2425

1950년대 후반부터 계산을 한다면

04:38

we've우리는 seen본 something on the order주문
of 30 doublings두배 in computational전산의 power힘

100

266138

4785

우리는 당시 컴퓨터 능력의 대략
2의 30제곱 배 정도 뛰어난 것을

04:42

since이후 then.

101

270947

1156

보고 있습니다.

04:44

That's just an extraordinary이상한 number번호
of times타임스 to double더블 any quantity수량,

102

272127

3688

거기서 또 두배가 되는 것은 실로
어마어마한 숫자인 것입니다.

이것이 진정 의미하는 바는

04:47

and what it really means방법

103

275839

1240

04:49

is that we're now at a point포인트
where we're going to see

104

277103

2524

현재 우리가 처한 상황에서
앞으로 보게 될 것이

04:51

just an extraordinary이상한 amount양
of absolute순수한 progress진행,

105

279651

2411

어마어마한 수의 절대 양적
진보라는 것입니다.

04:54

and, of course코스, things are going
to continue잇다 to also또한 accelerate가속하다

106

282086

2975

물론 그 진전의 시점부터
계속해서 여러가지가

04:57

from this point포인트.

107

285085

1159

가속화될 것입니다.

04:58

So as we look forward앞으로
to the coming오는 years연령 and decades수십 년,

108

286268

2540

우리는 다가올 미래를 기대하고 있지만

05:00

I think that means방법
that we're going to see things

109

288832

2338

제 생각에 인류가
앞으로 보게될 미래는

05:03

that we're really not prepared준비된 for.

110

291194

1673

전혀 대비되지 못한 것들일 겁니다.

05:04

We're going to see things
that astonish놀라게 하다 us.

111

292891

2077

우리를 놀라게 할 것들을
보게 될 것입니다.

05:06

The second둘째 key키 thing

112

294992

1266

두 번째로 중요한 것은

05:08

is that the machines기계들 are,
in a limited제한된 sense감각, beginning처음 to think.

113

296282

3906

제한적이긴 하지만
기계가 생각을 하기 시작했습니다.

05:12

And by this, I don't mean human-level인간 수준 AIAI,

114

300212

2457

인간의 사고능력에 준하는 인공지능이나,

05:14

or science과학 fiction소설
artificial인공의 intelligence지성;

115

302693

2936

공상과학의 인공지능을
말하는 게 아닙니다.

05:17

I simply간단히 mean that machines기계들 and algorithms알고리즘
are making만들기 decisions결정들.

116

305653

4462

판단력을 갖춘 기계와
인공지능을 보게 될 것입니다.

05:22

They're solving해결 problems문제들,
and most가장 importantly중요하게, they're learning배우기.

117

310139

3860

이들은 문제해결능력이 있으며,
결정적으로 학습능력까지 있습니다.

05:26

In fact것, if there's one technology과학 기술
that is truly진실로 central본부 to this

118

314023

3303

기계와 알고리즘
학습능력의 중심이 되고

실제 원동력이 된 과학기술은

05:29

and has really become지다
the driving운전 force힘 behind뒤에 this,

119

317350

3077

바로 "머신 러닝" 입니다.

05:32

it's machine기계 learning배우기,

120

320451

1172

05:33

which어느 is just becoming어울리는
this incredibly엄청나게 powerful강한,

121

321647

2720

머신 러닝은 놀라울 정도로 막강하며,

05:36

disruptive파괴적인, scalable확장 성있는 technology과학 기술.

122

324391

2638

획기적이고 쓰임이 자유로운 기술 입니다.

05:39

One of the best베스트 examples예제들
I've seen본 of that recently요새

123

327561

2469

최근에 제가 본 가장 확실한 예는

05:42

was what Google'sGoogle의 DeepMindDeepMind
division분할 was able할 수 있는 to do

124

330054

2751

구글 딥마인드에서 개발한

05:44

with its AlphaGo알파 고 system체계.

125

332829

1553

알파고(AlphaGo) 입니다.

05:46

Now, this is the system체계 that was able할 수 있는
to beat박자 the best베스트 player플레이어 in the world세계

126

334406

4300

알파고는 세계 최강의 바둑기사를 이긴

05:50

at the ancient고대의 game경기 of Go.

127

338730

1979

인공지능 바둑 프로그램 입니다.

05:52

Now, at least가장 작은 to me,

128

340733

1150

제가 봤을 때

05:53

there are two things that really
stand대 out about the game경기 of Go.

129

341907

3117

알파고가 뛰어난 점이
두 가지가 있습니다.

05:57

One is that as you're playing연주하다 the game경기,

130

345048

2296

우선, 바둑을 둘 때

05:59

the number번호 of configurations구성
that the board판 can be in

131

347368

2866

바둑판에 등장할 수 있는 경우의 수는

06:02

is essentially본질적으로 infinite무한의.

132

350258

1411

본질적으로 무한 합니다.

06:03

There are actually사실은 more possibilities가능성
than there are atoms원자 in the universe우주.

133

351693

3833

실제로 은하계에 존재하는 원자수 보다
더 많은 국면의 수가 생성 됩니다.

06:07

So what that means방법 is,

134

355980

1184

이것이 의미하는 것은

06:09

you're never going to be able할 수 있는 to build짓다
a computer컴퓨터 to win승리 at the game경기 of Go

135

357188

3597

바둑을 둘 때 컴퓨터가 이길 수 있게
프로그램을 짤 수가 없습니다.

06:12

the way chess체스 was approached접근하다, for example예,

136

360809

2180

예를 들면, 컴퓨터와
체스를 둘 때 처럼

06:15

which어느 is basically원래 to throw던지다
brute-force무차별 공격 computational전산의 power힘 at it.

137

363013

4526

컴퓨터가 무차별 대입을 통해 국면의
수를 제한할 수 없습니다.

06:19

So clearly분명히, a much more sophisticated매우 복잡한,
thinking-like사고와 같은 approach접근 is needed필요한.

138

367563

4177

따라서 보다 정교한 사고력을 가지고
대국에 임해야 합니다.

06:24

The second둘째 thing
that really stands스탠드 out is that,

139

372368

3271

다음으로 눈여겨 보아야할 점은

06:27

if you talk to one
of the championship선수권 대회 Go players선수,

140

375663

2647

프로 바둑기사와 대화를 해본다면

06:30

this person사람 cannot~ 할 수 없다. necessarily필연적으로
even really articulate명확히하다 what exactly정확하게 it is

141

378334

4485

바둑기사조차 자신들이 바둑을 두면서
무슨 생각으로 수를 두게 되었는지를

06:34

they're thinking생각 about
as they play놀이 the game경기.

142

382843

2215

정확히 설명하지 못한다는 것을
알게 될 것입니다.

06:37

It's often자주 something
that's very intuitive직관적 인,

143

385082

2193

바둑을 둘 때 직관에
따를 때가 많습니다.

06:39

it's almost거의 just like a feeling감각
about which어느 move움직임 they should make.

144

387299

3322

마치 어떤 수를 두어야 하는지
느낌으로 아는 겁니다.

06:42

So given주어진 those two qualities자질,

145

390645

1407

이 두 가지를 고려했을 때

06:44

I would say that playing연주하다 Go
at a world세계 champion챔피언 level수평

146

392076

3937

세계 챔피언 수준의 바둑을 두는 것은

06:48

really ought영 to be something
that's safe안전한 from automation오토메이션,

147

396037

3238

자동화의 침해를 받지 않는
영역이 되어야 하는데

06:51

and the fact것 that it isn't should really
raise증가 a cautionary주의의 flag깃발 for us.

148

399299

4446

그렇지 않다는 것은 인간에게
빨간불이 들어왔다는 겁니다.

06:55

And the reason이유 is that we tend지키다
to draw무승부 a very distinct뚜렷한 line선,

149

403769

3917

그 이유는 인간은 매우 분명한
선을 긋는 경향이 있는데

06:59

and on one side측면 of that line선
are all the jobs일자리 and tasks과제

150

407710

3509

그 선을 경계로 한 쪽에는
우리가 인지하기에 근본적으로

07:03

that we perceive지각하다 as being존재 on some level수평
fundamentally근본적으로 routine루틴 and repetitive반복적 인

151

411243

4748

단순하고 반복적이며 예측가능한 유형의
모든 직업들과 업무들이

07:08

and predictable예측할 수있는.

152

416015

1350

놓여있습니다.

07:09

And we know that these jobs일자리
might힘 be in different다른 industries산업,

153

417389

2858

그리고 이 영역의 직종들은 각기
다른 산업유형에 속하고

07:12

they might힘 be in different다른 occupations직업
and at different다른 skill기술 levels수준,

154

420271

3373

다른 직종과 다른 숙련도를
요하는 직업일 수는 있겠지만

07:15

but because they are innately선천적으로 predictable예측할 수있는,

155

423668

2210

이 직업들은 본질적으로
예측가능하다는 점 때문에

07:17

we know they're probably아마 at some point포인트
going to be susceptible느끼기 쉬운

156

425902

3127

아마도 언젠가는 머신 러닝에 의해
침식당하게 될 것을

07:21

to machine기계 learning배우기,

157

429053

1177

우리는 알고 있습니다.

07:22

and therefore따라서, to automation오토메이션.

158

430254

1419

즉, 자동화의 영향을
받게 되는거죠.

07:23

And make no mistake잘못 --
that's a lot of jobs일자리.

159

431697

2097

그리고 확실한 건
아주 많은 직업들이 그렇게 될 겁니다.

07:25

That's probably아마 something
on the order주문 of roughly대충 half절반

160

433818

2679

미국 경제의 대략 절반의 직업이

07:28

the jobs일자리 in the economy경제.

161

436521

1567

자동화의 영향을 받을 것입니다.

07:30

But then on the other side측면 of that line선,

162

438112

2159

하지만 그 선 반대편에는

07:32

we have all the jobs일자리
that require요구하다 some capability능력

163

440295

4071

우리가 보기에 인간 고유의 것이라
여겨온 능력이 요구되는

07:36

that we perceive지각하다 as being존재 uniquely유일하게 human인간의,

164

444390

2372

모든 직업이 있으며,

07:38

and these are the jobs일자리
that we think are safe안전한.

165

446786

2223

이 직업들만큼은 안전하다고 생각합니다.

07:41

Now, based기반 on what I know
about the game경기 of Go,

166

449033

2265

바둑에 기반을 두고 보았을 때,

07:43

I would've~했을거야. guessed추측 된 that it really ought영
to be on the safe안전한 side측면 of that line선.

167

451322

3703

바둑만큼은 그 선을 경계로 진정
안전한 쪽일 것이라 여겨왔습니다.

07:47

But the fact것 that it isn't,
and that GoogleGoogle solved해결 된 this problem문제,

168

455049

3178

하지만 실상은 그렇지 않았고,
구글은 그 문제를 풀었습니다.

07:50

suggests제안 that that line선 is going
to be very dynamic동적.

169

458251

2432

그리고 그 선은 매우
역동적일 것입니다.

07:52

It's going to shift시프트,

170

460707

1179

판도가 바뀔 것이고

07:53

and it's going to shift시프트 in a way
that consumes소모하다 more and more jobs일자리 and tasks과제

171

461910

4135

우리가 현재 자동화로부터
안전하리라 여기는 직업과 업무들이

07:58

that we currently현재 perceive지각하다
as being존재 safe안전한 from automation오토메이션.

172

466069

3017

점점 더 안전하지 않은 쪽으로
잠식되어 갈 것입니다.

08:01

The other key키 thing to understand알다

173

469921

1657

또 다른 중요한 점은

08:03

is that this is by no means방법 just about
low-wage저임금 jobs일자리 or blue-collar블루 칼라 jobs일자리,

174

471602

5138

이런 현상이 저임금직의 단순노동직이나
상대적으로 교육수준이 낮은

08:08

or jobs일자리 and tasks과제 done끝난 by people

175

476764

1875

직업과 업무에 국한된 것이

08:10

that have relatively상대적으로
low낮은 levels수준 of education교육.

176

478663

2104

결코 아니란 점입니다.

08:12

There's lots of evidence증거 to show보여 주다

177

480791

1524

많은 증거들로 보건데

08:14

that these technologies기술 are rapidly빠르게
climbing등반 the skills기술 ladder사닥다리.

178

482339

3160

인공지능 과학기술은 급속히
직업 계층 사다리를 오르고 있습니다.

08:17

So we already이미 see an impact충격
on professional직업적인 jobs일자리 --

179

485523

3616

우리는 이미 전문직에 닥친
여파를 보았습니다.

08:21

tasks과제 done끝난 by people like accountants회계사,

180

489163

4435

이미 많은 전문직들의 직무,
예컨대 회계사, 금융 전문가, 언론인,

08:25

financial재정적 인 analysts분석가,

181

493622

1317

08:26

journalists언론인,

182

494963

1296

변호사와 방사선 전문의 등등,
자동화의 영향을 받았습니다.

08:28

lawyers변호사, radiologists방사선 학자 and so forth앞으로.

183

496283

2377

08:30

So a lot of the assumptions가정 that we make

184

498684

1938

다가올 미래에 자동화에 의해

08:32

about the kind종류 of occupations직업
and tasks과제 and jobs일자리

185

500646

3220

위협을 받을 것이라 예측되는
직종과 직업들에 대해

08:35

that are going to be threatened위협당한
by automation오토메이션 in the future미래

186

503890

2819

내놓았던 수많은 가정들이

계속해서 시험대에 오를 것입니다.

08:38

are very likely아마도 to be
challenged도전 한 going forward앞으로.

187

506733

2198

이런 경향들을 종합해 봤을 때,

08:40

So as we put these trends동향 together함께,

188

508955

1700

08:42

I think what it shows쇼 is that we could
very well end종료 up in a future미래

189

510679

3292

제가 생각하기에 미래의
우리 인류는 결국

08:45

with significant중요한 unemployment실업.

190

513995

1507

심각한 실업난을 겪게 될 겁니다.

08:48

Or at a minimum최저한의,

191

516254

1152

아니면 적어도,

08:49

we could face얼굴 lots of underemployment불완전 고용
or stagnant흐르지 않는 wages임금,

192

517430

3781

높은 실업률이나 정체된 임금,

08:53

maybe even declining쇠퇴하는 wages임금.

193

521235

2097

심지어 임금 삭감까지 겪게 될 겁니다.

08:56

And, of course코스, soaring활상 levels수준
of inequality불평등.

194

524142

2810

물론 걷잡을 수 없는
불균등도 겪을 겁니다.

08:58

All of that, of course코스, is going to put
a terrific훌륭한 amount양 of stress스트레스

195

526976

4033

물론 이 모든 현상은 사회 구조에

엄청난 스트레스를 가져올 겁니다.

09:03

on the fabric구조 of society사회.

196

531033

1917

09:04

But beyond...을 넘어서 that, there's also또한
a fundamental기본적인 economic간결한 problem문제,

197

532974

3059

그러나 이런 문제를 제쳐두고서
근본적인 경제 문제가 발생할 겁니다.

09:08

and that arises발생하다 because jobs일자리
are currently현재 the primary행성 mechanism기구

198

536057

5195

그 이유는 직업은 소득을 분배하는
가장 기본적인 매커니즘이며

09:13

that distributes배부하다 income수입,
and therefore따라서 purchasing구매 power힘,

199

541276

3545

따라서 우리가 생산하는 재화와
서비스를 구매하는

09:16

to all the consumers소비자 that buy사다 the products제작품
and services서비스 we're producing생산.

200

544845

5132

소비자의 구매력도
마찬가지이기 때문입니다.

09:22

In order주문 to have a vibrant떠는 market시장 economy경제,

201

550831

2515

활성화된 시장 경제를 형성하기 위해서는

09:25

you've got to have
lots and lots of consumers소비자

202

553370

2120

수많은 소비자가 있어야 하는데

09:27

that are really capable유능한 of buying구매
the products제작품 and services서비스

203

555514

3029

이 소비자들이 생산되는

09:30

that are being존재 produced생산 된.

204

558567

1151

재화와 서비스를 구매해야 합니다.

09:31

If you don't have that,
then you run운영 the risk위험

205

559742

2386

소비자가 없다면 경제침체라는

09:34

of economic간결한 stagnation침체,

206

562152

1415

위험을 맞이하게 되며,

09:35

or maybe even a declining쇠퇴하는 economic간결한 spiral나선,

207

563591

3669

심한 경우, 경기 하락을 겪게 됩니다.

09:39

as there simply간단히 aren't있지 않다. enough충분히
customers고객 out there

208

567284

2314

생산된 재화와 서비스를 구매할

09:41

to buy사다 the products제작품
and services서비스 being존재 produced생산 된.

209

569622

2459

소비자가 부족하기 때문입니다.

09:44

It's really important중대한 to realize깨닫다

210

572105

1928

모두가 개개인으로서 성공을 위해

09:46

that all of us as individuals개인 rely의지하다
on access접속하다 to that market시장 economy경제

211

574057

6014

시장경제의 접근성에 의존하고 있음을

깨닫는 것이 매우 중요합니다.

09:52

in order주문 to be successful성공한.

212

580095

1729

09:53

You can visualize시각화하다 that by thinking생각
in terms자귀 of one really exceptional특별한 person사람.

213

581848

4436

아주 특출난 사람 한 명을
떠올려 보겠습니다.

09:58

Imagine상상해 보라. for a moment순간 you take,
say, Steve스티브 Jobs채용 정보,

214

586308

2988

그 사람이 스티브 잡스 라는
상상을 해보겠습니다.

10:01

and you drop하락 him
on an island섬 all by himself그 자신.

215

589320

2581

잡스를 무인도에 혼자 던져두는 겁니다.

10:03

On that island섬, he's going
to be running달리는 around,

216

591925

2294

무인도에서 잡스는 여기저기 배회하다가

10:06

gathering모임 coconuts코코넛 just like anyone누군가 else그밖에.

217

594243

2538

보통 사람들처럼 코코넛이나
따러 다니겠죠.

10:08

He's really not going to be
anything special특별한,

218

596805

2188

잡스도 특별할 것 없는
사람이 될 것이며,

10:11

and the reason이유, of course코스,
is that there is no market시장

219

599017

3172

그 이유는 바로 무인도에는
잡스가 그의 탁월한 능력을

10:14

for him to scale규모
his incredible놀랄 만한 talents재능 across건너서.

220

602213

2786

발휘할 시장이 없기 때문입니다.

10:17

So access접속하다 to this market시장
is really critical결정적인 to us as individuals개인,

221

605023

3470

따라서 이런 시장의 접근성은
개개인에게 아주 중요합니다.

10:20

and also또한 to the entire완전한 system체계
in terms자귀 of it being존재 sustainable지속 가능한.

222

608517

4022

그리고 그 시장이란 체계가 지속되기
위해서도 접근성이 중요합니다.

10:25

So the question문제 then becomes된다:
What exactly정확하게 could we do about this?

223

613063

3844

그렇다면 이제 질문은 '우리가
정확히 무엇을 해야하나?' 입니다.

10:29

And I think you can view전망 this
through...을 통하여 a very utopian유토피아의 framework뼈대.

224

617285

3232

여러분은 이 상황을 유토피아적
관점으로 바라볼 수 있습니다.

10:32

You can imagine상상하다 a future미래
where we all have to work less적게,

225

620541

2643

미래에는 우리 모두 더 적게 일하고,

10:35

we have more time for leisure여가,

226

623208

3001

더 많은 여가 시간을 갖고,

10:38

more time to spend보내 with our families가족들,

227

626233

1928

가족과 더 많은 시간을 함께 하고

10:40

more time to do things that we find
genuinely진정으로 rewarding보람있는

228

628185

3255

진정 가치있는 일을 할 시간이

더 많다는 상상을 해봅시다.

10:43

and so forth앞으로.

229

631464

1157

10:44

And I think that's a terrific훌륭한 vision시력.

230

632645

1855

아주 멋진 상상이죠.

10:46

That's something that we should
absolutely전혀 strive싸우다 to move움직임 toward...쪽으로.

231

634524

3629

이것이야말로 우리가 절대적으로
추구할 수 있는 것들 입니다.

10:50

But at the same같은 time, I think
we have to be realistic현실적인,

232

638177

2676

하지만 이와 동시에 우리는 현실적인

10:52

and we have to realize깨닫다

233

640877

1393

상황을 깨달아야 합니다.

10:54

that we're very likely아마도 to face얼굴
a significant중요한 income수입 distribution분포 problem문제.

234

642294

4860

우리는 심각한 소득 불균형 문제를
마주하게 될 것입니다.

10:59

A lot of people are likely아마도
to be left behind뒤에.

235

647178

2967

아주 많은 사람들이

11:03

And I think that in order주문
to solve풀다 that problem문제,

236

651186

2404

이 문제를 해결하기 위해서

11:05

we're ultimately궁극적으로 going
to have to find a way

237

653614

2098

궁극적으로 본연의 일과
수입을 분리시키는

11:07

to decouple분리하다 incomes소득 from traditional전통적인 work.

238

655736

2606

방법을 찾아야 할 것입니다.

11:10

And the best베스트, more straightforward똑바로
way I know to do that

239

658366

2866

이를 위한 보다 직접적이고
최선의 방법은

11:13

is some kind종류 of a guaranteed보증 된 income수입
or universal만능인 basic기본 income수입.

240

661256

3568

보장된 수입 혹은 보편적인
기본 수입을 주는 겁니다.

11:16

Now, basic기본 income수입 is becoming어울리는
a very important중대한 idea생각.

241

664848

2488

기본 수입이 아주 중요한
개념이 되었습니다.

11:19

It's getting점점 a lot
of traction견인 and attention주의,

242

667360

2139

많은 사람들이 관심을 갖기 시작했으며,

11:21

there are a lot of important중대한
pilot조종사 projects프로젝트들

243

669523

2273

전 세계적으로 시험삼아
진행 중인 프로젝트와

11:23

and experiments실험 going on
throughout전역 the world세계.

244

671820

2175

실험이 진행되고 있습니다.

11:26

My own개인적인 view전망 is that a basic기본 income수입
is not a panacea만병 통치약;

245

674628

3200

기본 수입이 모든 것을
해결해 주지는 못 합니다.

11:29

it's not necessarily필연적으로
a plug-and-play플러그 앤 플레이 solution해결책,

246

677852

2532

당장에 바로 적용가능한
그런 해결책이라기 보다는

문제 해결을 위한 좋은
시작점이라고 할 수 있습니다

11:32

but rather차라리, it's a place장소 to start스타트.

247

680408

1635

11:34

It's an idea생각 that we can
build짓다 on and refine수정하다.

248

682067

2782

우리가 계속해서 다듬어 가고
정비할 수 있는 개념입니다.

11:36

For example예, one thing that I have
written쓴 quite아주 a lot about

249

684873

2817

예를 들어, 제가 글에서 많이
언급했던 주제는

11:39

is the possibility가능성 of incorporating통합
explicit명백한 incentives인센티브 into a basic기본 income수입.

250

687714

4592

확실한 장려금을 기본 수입 형태로
만들 수 있는지에 대한 가능성입니다.

11:44

To illustrate설명하다 that,

251

692930

1169

자세히 설명을 하자면,

11:46

imagine상상하다 that you are a struggling고생하는
high높은 school학교 student학생.

252

694123

2768

힘든 시기를 보내고 있는
고등학생이라고 생각해 봅시다.

11:48

Imagine상상해 보라. that you are at risk위험
of dropping적하 out of school학교.

253

696915

2834

자퇴할 위기에 놓여 있다고
가정을 하는 겁니다.

11:52

And yet아직, suppose가정하다 you know
that at some point포인트 in the future미래,

254

700289

3378

하지만 미래의 어느 시점에는

11:55

no matter문제 what,

255

703691

1224

무슨 일이든 상관없이

11:56

you're going to get the same같은
basic기본 income수입 as everyone각자 모두 else그밖에.

256

704939

3697

다른 사람들과 똑같은 기본 수입을
받는다는 상상을 해보죠.

12:00

Now, to my mind마음, that creates창조하다
a very perverse비뚤어진 incentive자극

257

708660

3042

제가 봤을 때 이런 상황은
비뚤어진 생각을 심어주고

12:03

for you to simply간단히 give up
and drop하락 out of school학교.

258

711726

2497

금방 포기하고 학교를
중퇴하게 만들 겁니다.

12:06

So I would say, let's not
structure구조 things that way.

259

714247

2505

그런 상황까지는
가지 않게 해야합니다.

12:08

Instead대신, let's pay지불 people who graduate졸업하다
from high높은 school학교 somewhat약간 more

260

716776

5316

대신에 중퇴자들보다 졸업자들에게

더 많은 것을 주는 겁니다.

12:14

than those who simply간단히 drop하락 out.

261

722116

1696

12:16

And we can take that idea생각 of building건물
incentives인센티브 into a basic기본 income수입,

262

724329

3478

기본 수입에 관한 장려책을 만들자는
아이디어를 받아들이고

다른 영역으로 확대해보는 겁니다.

12:19

and maybe extend넓히다 it to other areas지역.

263

727831

1667

12:21

For example예, we might힘 create몹시 떠들어 대다
an incentive자극 to work in the community커뮤니티

264

729522

3577

예를 들어 지역사회에서
타인을 도우면 생기는 장려금이나,

12:25

to help others다른 사람,

265

733123

1158

혹은 환경을 위해 긍정적인 일을
하도록 장려하는 등

12:26

or perhaps혹시 to do positive양
things for the environment환경,

266

734305

3064

그 밖에 여러가지가 있을 겁니다.

12:29

and so forth앞으로.

267

737393

1170

12:30

So by incorporating통합 incentives인센티브
into a basic기본 income수입,

268

738587

3011

기본 수입에 장려책을 도입함으로써,

12:33

we might힘 actually사실은 improve돌리다 it,

269

741622

1629

제도를 개선할 수 있을 겁니다.

12:35

and also또한, perhaps혹시, take at least가장 작은
a couple두 of steps걸음

270

743275

2626

그리고 몇 가지 방법을 더 취해서

12:37

towards...쪽으로 solving해결 another다른 problem문제

271

745925

2425

다른 문제를 해결할 수 있는데

12:40

that I think we're quite아주 possibly혹시
going to face얼굴 in the future미래,

272

748374

2944

이 문제는 미래에 우리가 마주할
가능성이 높은 문제입니다.

12:43

and that is, how do we all find
meaning의미 and fulfillment이행,

273

751342

3752

그것은 우리 모두가 '미래에는
어떤 식으로 성취감을 찾고,

12:47

and how do we occupy점령하다 our time

274

755118

2318

의미있게 시간을 보낼까?' 입니다.

12:49

in a world세계 where perhaps혹시
there's less적게 demand수요 for traditional전통적인 work?

275

757460

4349

그것도 전통적인 노동에 대한 수요가
줄어든 세상 속에서 말입니다.

12:54

So by extending확장 and refining정제
a basic기본 income수입,

276

762201

2805

따라서 기본 수입 제도를
확대하고 정비함으로써

12:57

I think we can make it look better,

277

765030

2336

더 좋게 만들 수 있고,

12:59

and we can also또한, perhaps혹시, make it
more politically정치상 and socially사회적으로 acceptable수용 가능한

278

767390

5298

정치, 사회적으로 더 잘 수용되도록
할 수 있으며, 실현 가능하게끔

만들 수 있습니다.

13:04

and feasible실행할 수 있는 --

279

772712

1164

13:05

and, of course코스, by doing that,

280

773900

1474

물론 이 모든 것들을 통해,

13:07

we increase증가하다 the odds승산
that it will actually사실은 come to be.

281

775398

3450

실제로 일어날 수 있도록
가능성을 높이는 겁니다.

13:11

I think one of the most가장 fundamental기본적인,

282

779731

2270

많은 사람들이 가장 근본적으로

13:14

almost거의 instinctive본능적 인 objections이의 제기

283

782025

2168

거의 본능적인 거부감을

13:16

that many많은 of us have
to the idea생각 of a basic기본 income수입,

284

784217

3453

기본 수입과 어떤 형태로든
사회적 안전망이 커지는 것에 대해

13:19

or really to any significant중요한
expansion확장 of the safety안전 net그물,

285

787694

3732

가지고 있는 주된 이유는

바로 너무 많은 사람들이
경제 수레에 올라타고

13:23

is this fear무서움 that we're going to end종료 up
with too many많은 people

286

791450

3760

그 수레를 끌어줄 사람이

13:27

riding승마 in the economic간결한 cart카트,

287

795234

1738

부족한 상황에 대한
두려움에서 기인한 겁니다.

13:28

and not enough충분히 people pulling당기는 that cart카트.

288

796996

2047

13:31

And yet아직, really, the whole완전한 point포인트
I'm making만들기 here, of course코스,

289

799067

2834

하지만 제가 진정 하고자 하는 말은,

13:33

is that in the future미래,

290

801925

1361

미래에는

13:35

machines기계들 are increasingly더욱 더 going
to be capable유능한 of pulling당기는 that cart카트 for us.

291

803310

3826

우리를 위해 그 수레를 끌어줄
기계의 능력이 증가할 것입니다.

13:39

That should give us more options옵션들

292

807160

1990

덕분에 더 많은 선택지가 부여되고

13:41

for the way we structure구조
our society사회 and our economy경제,

293

809174

3811

사회와 경제를 만드는데 더 많은
선택을 할 수 있을 겁니다.

13:45

And I think eventually결국, it's going to go
beyond...을 넘어서 simply간단히 being존재 an option선택권,

294

813009

3442

그리고 결국 기본 수입은 단순한
선택지를 넘어서서

13:48

and it's going to become지다 an imperative피할 수 없는.

295

816475

1901

아주 중요한 사안이 될 겁니다.

13:50

The reason이유, of course코스,
is that all of this is going to put

296

818400

2822

이유는 이 모든 상황이 우리 사회에

13:53

such이러한 a degree정도 of stress스트레스 on our society사회,

297

821246

2014

그만큼의 압력으로 작용하기 때문입니다.

13:55

and also또한 because jobs일자리 are that mechanism기구

298

823284

2514

현재는 직업이라는 매커니즘이

13:57

that gets도착 purchasing구매 power힘 to consumers소비자

299

825822

1965

소비자에게 구매력을 주고

13:59

so they can then drive드라이브 the economy경제.

300

827811

2516

소비자들이 경제를 이끌어가는데요.

14:02

If, in fact것, that mechanism기구
begins시작하다 to erode좀먹다 in the future미래,

301

830351

3547

만약 미래에는 직업이 갖는
매커니즘이 무너진다면

14:05

then we're going to need to replace바꾸다
it with something else그밖에

302

833922

2815

다른 것으로 대신하거나

우리의 전체 시스템이 지속 불가능한

14:08

or we're going to face얼굴 the risk위험

303

836761

1563

14:10

that our whole완전한 system체계 simply간단히
may할 수있다 not be sustainable지속 가능한.

304

838348

2567

위험을 마주하게 될 겁니다.

14:12

But the bottom바닥 line선 here
is that I really think

305

840939

2382

하지만 중요한 것은

14:15

that solving해결 these problems문제들,

306

843345

2436

이런 문제들을 해결하고,

14:17

and especially특히 finding발견 a way
to build짓다 a future미래 economy경제

307

845805

3400

우리 사회의 모든 단계에서

모두에게 적합한

14:21

that works공장 for everyone각자 모두,

308

849229

2013

미래 경제를 건설할 방법을 찾는 것이

14:23

at every...마다 level수평 of our society사회,

309

851266

1861

14:25

is going to be one of the most가장 important중대한
challenges도전 that we all face얼굴

310

853151

3540

앞으로 다가올 미래에 우리가 직면할 가장 중요한

14:28

in the coming오는 years연령 and decades수십 년.

311

856715

2043

과제라는 점입니다.

14:30

Thank you very much.

312

858782

1248

감사합니다.

14:32

(Applause박수 갈채)

313

860054

1860

(박수)

Translated by Oh Eunsue
Reviewed by Changkyun Ahn

ABOUT THE SPEAKER

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.

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.

More profile about the speaker
Martin Ford | Speaker | TED.com

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마틴 포드: 미래에 직업이 없어진다면 어떻게 돈을 벌어야 할까? | TED Talk | TED.com