TEDGlobal 2005
Clay Shirky: Institutions vs. collaboration
Clay Shirky: Instytucje a współpraca
Filmed:
Readability: 4.4
1,321,687 views
Przyszłościowa mowa z 2005 roku. Clay Shirky pokazuje nam jak zamknięte grupy i firmy ustąpią miejsca luźniejszej koordynacji, w której mali udziałowcy będą mieli większe znaczenie, a płynna współpraca zastąpi sztywne planowanie.
Clay Shirky - Social Media Theorist
Clay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications. Full bio
Clay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
How do groups get anything done? Right?
0
0
3000
W jaki sposób grupy doprowadzają wspólnie coś do końca?
00:15
How do you organize a group of individuals
1
3000
2000
W jaki sposób zorganizować grupę jednostek tak,
00:17
so that the output of the group
2
5000
2000
aby wynik ich pracy
00:19
is something coherent and of lasting value,
3
7000
2000
był czymś spójnym i o znaczącej wartości,
00:21
instead of just being chaos?
4
9000
2000
zamiast poprostu chaosem?
00:23
And the economic framing of that problem
5
11000
3000
W kontekście ekonomicznym ten problem
00:26
is called coordination costs.
6
14000
2000
nazywany jest kosztem koordynacji.
00:28
And a coordination cost is essentially all of the financial
7
16000
4000
Koszt koordynacji jest właściwie główną przeszkodą finansową,
00:32
or institutional difficulties in arranging group output.
8
20000
4000
oraz organizacyjną przy aranżowaniu działania grupy.
00:36
And we've had a classic answer for coordination costs,
9
24000
3000
Znamy klasyczną odpowiedź na koszty koordynacji
00:39
which is, if you want to coordinate the work of a group of people,
10
27000
3000
tzn.: Jeśli chcesz skoordynować pracę grupy ludzi,
00:42
you start an institution, right? You raise some resources.
11
30000
2000
zakładasz instytucję, prawda? Organizujesz zasoby.
00:44
You found something. It can be private or public.
12
32000
3000
Sworzyłeś coś. Może to być prywatne, bądź publiczne.
00:47
It can be for profit or not profit. It can be large or small.
13
35000
3000
Może przynosic zyski, bądź być non-profit. Może być duże, lub małe.
00:50
But you get these resources together.
14
38000
2000
Zbierasz więc te zasoby w jedno miejsce,
00:52
You found an institution, and you use the institution
15
40000
3000
zakładasz instytucję, i używasz jej
00:55
to coordinate the activities of the group.
16
43000
2000
w celu koordynacji działalności grupy.
00:57
More recently, because the cost of letting groups
17
45000
4000
Ostatnio, z powodu spadku kosztów związanych
01:01
communicate with each other has fallen through the floor --
18
49000
3000
z komunikacją wewnętrzną grup --
01:04
and communication costs are one of the big
19
52000
2000
a są one sporą częścią tych związanych
01:06
inputs to coordination -- there has been a second answer,
20
54000
4000
z całą koordynacją -- powstało kolejne rozwiązanie,
01:10
which is to put the cooperation into the infrastructure,
21
58000
4000
tzn. wcielić kooperację w infrastrukturę,
01:14
to design systems that coordinate the output
22
62000
3000
projektować systemy, które kierują pracą grupy,
01:17
of the group as a by-product of the operating of the system,
23
65000
3000
w ramach pracy samego systemu.
01:20
without regard to institutional models.
24
68000
3000
Bez względu na modele instytucjonalne.
01:23
So, that's what I want to talk about today.
25
71000
2000
I właśnie o tym chcę dziś mówić.
01:25
I'm going to illustrate it with some fairly concrete examples,
26
73000
2000
Zobrazuję to dość konkretnymi przykładami,
01:27
but always pointing to the broader themes.
27
75000
4000
lecz zawsze mając na myśli szersze pojęcie.
01:31
So, I'm going to start by trying to answer a question
28
79000
2000
Na początek postaram się odpowiedzieć na pytanie,
01:33
that I know each of you will have asked yourself at some point or other,
29
81000
2000
które zadał sobie kiedyś każdy z Was,
01:35
and which the Internet is purpose-built to answer,
30
83000
2000
a celem odpowiedzi na które powstał internet,
01:37
which is, where can I get a picture of a roller-skating mermaid?
31
85000
4000
czyli: Gdzie mogę znaleźć zdjęcie syrenki na wrotkach?
01:41
So, in New York City, on the first Saturday of every summer,
32
89000
4000
Awięc, w Nowym Jorku, w pierwszą sobotę lata,
01:45
Coney Island, our local, charmingly run-down amusement park,
33
93000
3000
Coney Island, nasze miejscowe, czarująco podupadłe wesołe miasteczko,
01:48
hosts the Mermaid Parade. It's an amateur parade;
34
96000
3000
gości Paradę Syren. Jest to amatorska parada,
01:51
people come from all over the city; people get all dressed up.
35
99000
3000
na którą z całego miasta przyjeżdżają poprzebierani ludzie.
01:54
Some people get less dressed up.
36
102000
2000
Czasem mniej poprzebierani.
01:56
Young and old, dancing in the streets.
37
104000
3000
Młodzi i starsi, taniec na ulicy.
01:59
Colorful characters, and a good time is had by all.
38
107000
3000
Kolorowe postaci i ogólnie dobra zabawa.
02:02
And what I want to call your attention to is not the Mermaid Parade itself,
39
110000
2000
To, na co chcę zwrócić waszą uwagę, nie jest sama parada,
02:04
charming though it is, but rather to these photos.
40
112000
3000
jakkolwiek urzekająca, lecz raczej na jej zdjęcia.
02:07
I didn't take them. How did I get them?
41
115000
3000
Nie zrobiłem ich sam. Jak je zebrałem?
02:10
And the answer is: I got them from Flickr.
42
118000
2000
Odpowiedź brzmi: Znalazłem na Flickerze (flickr.com).
02:12
Flickr is a photo-sharing service
43
120000
3000
Flickr jest serwisem wymiany i publikacji zdjęć,
02:15
that allows people to take photos, upload them,
44
123000
2000
który umożliwia ludziom zamieszczenie swoich zdjęć
02:17
share them over the Web and so forth.
45
125000
1000
oraz dzielenie się nimi w sieci itd.
02:18
Recently, Flickr has added an additional function called tagging.
46
126000
4000
Ostatnio Flickr dodał nową funkcję - tagowanie.
02:22
Tagging was pioneered by Delicious and Joshua Schachter.
47
130000
3000
Tagowanie zostało wprowadzone przez Del.icio.us i Joshua'ę Schachtera.
02:25
Delicious is a social bookmarking service.
48
133000
2000
Del.icio.us jest społecznościowym serwisem bookmarkowym.
02:27
Tagging is a cooperative infrastructure answer to classification.
49
135000
5000
Tagowanie jest odpowiednikiem klasyfikacji w infrastrukturze koordynowanej.
02:32
Right? If I had given this talk last year,
50
140000
3000
Jeśli dałbym ten wykład w zeszłym roku,
02:35
I couldn't do what I just did,
51
143000
2000
Nie mógłbym wam tego pokazać,
02:37
because I couldn't have found those photos.
52
145000
2000
ponieważ nie znalazłbym powyższych zdjęć.
02:39
But instead of saying,
53
147000
2000
Zamiast mówić: "Musimy zatrudnić
02:41
we need to hire a professional class of librarians
54
149000
2000
zastęp profesjonalnych archiwistów
02:43
to organize these photos once they're uploaded,
55
151000
2000
aby poukładali wrzucone zdjęcia",
02:45
Flickr simply turned over to the users
56
153000
3000
Flickr dał poprostu użytkownikom
02:48
the ability to characterize the photos.
57
156000
2000
możliwość opisywania zdjęć.
02:50
So, I was able to go in and draw down photos that had been tagged
58
158000
3000
Mogłem dzięki temu pobrać zdjęcia otagowane jako
02:53
"Mermaid Parade." There were 3,100 photos taken by 118 photographers,
59
161000
6000
"Mermaid Parade." Znalezionych 3,100 zdjęć wrzuconych przez 118 fotografów,
02:59
all aggregated and then put under this nice, neat name,
60
167000
3000
zebrane pod wspólną, funkcjonalną nazwą,
03:02
shown in reverse chronological order.
61
170000
2000
wyświetlone w porządku odwrotnie
03:04
And I was then able to go and retrieve them
62
172000
2000
chronologicznym, mogłem je wtedy uzyskać
03:06
to give you that little slideshow.
63
174000
2000
i pokazać wam w formie prezentacji.
03:08
Now, what hard problem is being solved here?
64
176000
3000
Jaki trudny problem jest tu rozwiązany?
03:11
And it's -- in the most schematic possible view,
65
179000
2000
-- przedstawiony tu w najprostszym możliwym schemacie --
03:13
it's a coordination problem, right?
66
181000
2000
Problem koordynacji.
03:15
There are a large number of people on the Internet,
67
183000
2000
W internecie obecna jest wielka grupa ludzi,
03:17
a very small fraction of them have photos of the Mermaid Parade.
68
185000
4000
mały jej ułamek posiada zdjęcia z Parady Syren.
03:21
How do we get those people together to contribute that work?
69
189000
4000
W jaki sposób zebrać tych ludzi aby stworzyli wspólną wartość?
03:25
The classic answer is to form an institution, right?
70
193000
3000
W klasycznej formie - stworzyć instytucję.
03:28
To draw those people into some prearranged structure
71
196000
4000
Złączyć ową grupę w pewną zorganizowaną strukturę
03:32
that has explicit goals.
72
200000
2000
w jasno określonym celu.
03:34
And I want to call your attention to
73
202000
2000
Chcę, abyście zwrócili uwagę
03:36
some of the side effects of going the institutional route.
74
204000
5000
na pewne skutki uboczne tworzenia instytucji.
03:41
First of all, when you form an institution,
75
209000
2000
Po pierwsze, kiedy tworzymy instytucję,
03:43
you take on a management problem, right?
76
211000
2000
bierzemy na siebie problem zarządzania nią.
03:45
No good just hiring employees,
77
213000
2000
Pracownicy sami sobie nie poradzą
03:47
you also have to hire other employees to manage those employees
78
215000
3000
- trzeba również zatrudnić innych pracowników, aby zarządzali tymi pierwszymi,
03:50
and to enforce the goals of the institution and so forth.
79
218000
3000
trzeba określić cele i dążdyć wspólnie do nich jako instytucja.
03:53
Secondly, you have to bring structure into place.
80
221000
3000
Po drugie, trzeba wbudować w to pewną strukturę.
03:56
Right? You have to have economic structure.
81
224000
2000
Strukturę ekonomiczną.
03:58
You have to have legal structure.
82
226000
2000
Strukturę prawną.
04:00
You have to have physical structure.
83
228000
1000
Strukturę fizyczną.
04:01
And that creates additional costs.
84
229000
3000
To wszystko tworzy dodatkowe koszty.
04:04
Third, forming an institution is inherently exclusionary.
85
232000
4000
Po trzecie, tworzenie instytucji jest nieuniknienie wybiórcze.
04:08
You notice we haven't got everybody who has a photo.
86
236000
4000
Zauważcie, że nie pozyskaliśmy wszystkich, którzy mieli zdjęcie.
04:12
You can't hire everyone in a company, right?
87
240000
3000
Nie da się zatrudnić wszystkich, prawda?
04:15
You can't recruit everyone into a governmental organization.
88
243000
3000
Nie można włączyć wszystkich np. do organizacji rządu.
04:18
You have to exclude some people.
89
246000
2000
Kogoś trzeba wykluczyć.
04:20
And fourth, as a result of that exclusion,
90
248000
2000
Wreszcie, po czwarte, jako wynik tego wykluczenia,
04:22
you end up with a professional class. Look at the change here.
91
250000
4000
to, z czym zostajemy, to grupa profesjonalistów. Widzicie różnicę?
04:26
We've gone from people with photos to photographers.
92
254000
3000
Zamiast "ludzi ze zdjęciami" mamy teraz "fotografów".
04:29
Right? We've created a professional class of photographers
93
257000
4000
Stworzyliśmy profesjonalną grupę fotografów, których zadaniem jest
04:33
whose goal is to go out and photograph the Mermaid Parade,
94
261000
2000
wyjść na ulicę i fotografować Paradę Syren,
04:35
or whatever else they're sent out to photograph.
95
263000
5000
czy cokolwiek, co zlecimy im fotografować.
04:40
When you build cooperation into the infrastructure,
96
268000
3000
Gdy wbudujemy współpracę w infrastrukturę,
04:43
which is the Flickr answer,
97
271000
3000
-- tak, jak zrobił to Flickr --
04:46
you can leave the people where they are
98
274000
2000
można zostawić ludzi tam gdzie są,
04:48
and you take the problem to the individuals, rather than
99
276000
4000
a problem przyprowadzić do nich, zamiast
04:52
moving the individuals to the problem.
100
280000
1000
ludzi do problemu.
04:53
You arrange the coordination in the group, and by doing that
101
281000
7000
Koordynację układamy w grupie, uzyskując przez to
05:00
you get the same outcome, without the institutional difficulties.
102
288000
4000
ten sam wynik, bez problemów instytucjonalnych.
05:04
You lose the institutional imperative.
103
292000
2000
Tracimy zwierzchnictwo instytucji.
05:06
You lose the right to shape people's work when it's volunteer effort,
104
294000
3000
Tracimy prawo do modelowania pracy ludzi, gdy jest ona darmowa,
05:09
but you also shed the institutional cost,
105
297000
3000
ale tracimy również koszty utrzymania instytucji,
05:12
which gives you greater flexibility.
106
300000
2000
co daje większą elastyczność.
05:14
What Flickr does is it replaces planning with coordination.
107
302000
5000
Flickr zastąpił planowanie koordynacją.
05:19
And this is a general aspect of these cooperative systems.
108
307000
3000
I to jest główna cecha systemów współpracy.
05:22
Right. You'll have experienced this in your life
109
310000
3000
Doświadczacie tego w życiu
05:25
whenever you bought your first mobile phone,
110
313000
2000
kiedy kupujecie swoją pierwszą komórkę,
05:27
and you stopped making plans.
111
315000
2000
- przestajecie planować.
05:29
You just said, "I'll call you when I get there."
112
317000
2000
Mówicie: "Zadzwonię jak dojadę",
05:31
"Call me when you get off work." Right?
113
319000
2000
"Zadzwoń jak wyjdziesz z pracy", prawda?
05:33
That is a point-to-point replacement of coordination with planning.
114
321000
5000
To jest dokładna zamiana miejsc koordynacji i planowania.
05:38
Right. We're now able to do that kind of thing with groups.
115
326000
4000
Teraz jesteśmy w stanie robić takie rzeczy z całymi grupami.
05:42
To say instead of, we must make an advance plan,
116
330000
3000
Zamiast: "Musimy mieć plan na przyszłość",
05:45
we must have a five-year projection
117
333000
1000
"Musimy wiedzieć, gdzie
05:46
of where the Wikipedia is going to be, or whatever,
118
334000
3000
za pięć lat będzie Wikipedia" czy cokolwiek,
05:49
you can just say, let's coordinate the group effort,
119
337000
3000
możemy teraz powiedzieć: "Koordynujmy pracę grupy,
05:52
and let's deal with it as we go,
120
340000
2000
i róbmy to na bieżąco, bo jesteśmy
05:54
because we're now well-enough coordinated
121
342000
1000
wystarczająco skoordynowani,
05:55
that we don't have to take on the problems of deciding in advance what to do.
122
343000
5000
aby nie musieć decydować z góry, jak będzie trzeba postąpić."
06:00
So here's another example. This one's somewhat more somber.
123
348000
3000
Następny przykład. Ten jest trochę bardziej ponury.
06:03
These are photos on Flickr tagged "Iraq."
124
351000
2000
To są zdjęcia na Flickerze otagowane "Iraq."
06:09
And everything that was hard about the coordination cost
125
357000
3000
Wszystko, co byłoby trudne, a związane z kosztami koordynacji
06:12
with the Mermaid Parade is even harder here.
126
360000
3000
w przypadku Parady Syren - tu byłoby jeszcze trudniejsze.
06:15
There are more pictures. There are more photographers.
127
363000
3000
Jest więcej zdjęć, więcej fotografów,
06:18
It's taken over a wider geographic area.
128
366000
4000
zrobione są na większym obszarze,
06:22
The photos are spread out over a longer period of time.
129
370000
2000
w większym przedziale czasowym,
06:24
And worst of all, that figure at the bottom,
130
372000
4000
a co najgorsze - liczba na samym dole:
06:28
approximately ten photos per photographer, is a lie.
131
376000
4000
średnio dziesięć zdjęć na fotografa, nie jest prawdą.
06:32
It's mathematically true,
132
380000
2000
Matematycznie - owszem,
06:34
but it doesn't really talk about anything important --
133
382000
2000
ale nie pokazuje nam nic ważnego
06:36
because in these systems, the average isn't really what matters.
134
384000
5000
ponieważ w tych systemach średnia się nie liczy.
06:41
What matters is this.
135
389000
2000
To co się liczy, to to.
06:43
This is a graph of photographs tagged Iraq
136
391000
5000
To jest wykres 5,445 fotografii otagowanych "Iraq"
06:48
as taken by the 529 photographers who contributed the 5,445 photos.
137
396000
6000
wrzuconych przez 529 fotografów,
06:54
And it's ranked in order of number of photos taken per photographer.
138
402000
5000
ułożony jest wg. ilości zdjęć na fotografa.
06:59
You can see here, over at the end,
139
407000
2000
Widać więc z lewej strony,
07:01
our most prolific photographer has taken around 350 photos,
140
409000
4000
że najbardziej aktywny fotograf wrzucił około 350 zdjęć,
07:05
and you can see there's a few people who have taken hundreds of photos.
141
413000
4000
kilkoro ludzi wrzuciło po kilkaset zdjęć.
07:09
Then there's dozens of people who've taken dozens of photos.
142
417000
3000
następnie kilkadziesięciu ludzi wrzuciło kilkadziesiąt zdjęć.
07:12
And by the time we get around here,
143
420000
2000
W momencie kiedy dotrzemy tutaj
07:14
we get ten or fewer photos, and then there's this long, flat tail.
144
422000
4000
- dziesięć zdjęć i mniej - zaczyna się długi, płaski ogon,
07:18
And by the time you get to the middle,
145
426000
2000
i do czasu kiedy znajdziemy się w połowie,
07:20
you've got hundreds of people
146
428000
2000
mamy już setki ludzi,
07:22
who have contributed only one photo each.
147
430000
3000
którzy wrzucili po jednym zdjęciu.
07:25
This is called a power-law distribution.
148
433000
2000
To się nazywa rozkładem prawa siły.
07:27
It appears often in unconstrained social systems
149
435000
5000
Pojawia się to niejednokrotnie w niekontrolowanych systemach społecznych,
07:32
where people are allowed to contribute as much or as little as they like --
150
440000
4000
w których pozwala się ludziom wnosić tyle ile chcą.
07:36
this is often what you get. Right?
151
444000
2000
Wynik często będzie wyglądał w ten sposób.
07:38
The math behind the power-law distribution is that whatever's in the nth position
152
446000
4000
W postaci równania wygląda to tak, że n-ta pozycja
07:42
is doing about one-nth of whatever's being measured,
153
450000
3000
powinna robić około 1/n-tą ilość tego co mierzymy,
07:45
relative to the person in the first position.
154
453000
2000
w porównaniu do osoby na pierwszej pozycji.
07:47
So, we'd expect the tenth most prolific photographer
155
455000
2000
Tak więc, dziesiąta najbardziej aktywna osoba
07:49
to have contributed about a tenth of the photos,
156
457000
3000
powinna wrzucić około jednej dziesiątej,
07:52
and the hundredth most prolific photographer
157
460000
2000
oraz setna najbardziej aktywna osoba
07:54
to have contributed only about a hundred as many photos
158
462000
3000
powinna wrzucić około jednej setnej zdjęć wrzuconych
07:57
as the most prolific photographer did.
159
465000
2000
przez najbardziej aktywnego fotografa.
07:59
So, the head of the curve can be sharper or flatter.
160
467000
4000
Krzywa może być bardziej stroma lub bardziej płaska.
08:03
But that basic math accounts both for the steep slope
161
471000
2000
Ale to samo równanie będzie zawsze odpowiadać
08:05
and for the long, flat tail.
162
473000
2000
za stromy początek i długi płaski ogon.
08:07
And curiously, in these systems, as they grow larger,
163
475000
3000
Co ciekawe, w większych grupach - im rosną większe,
08:10
the systems don't converge; they diverge more.
164
478000
4000
tym mniej skoncentrowane się stają.
08:14
In bigger systems, the head gets bigger
165
482000
1000
Im większy system,
08:15
and the tail gets longer, so the imbalance increases.
166
483000
6000
tym większa czołówka, ogon staje się dłuższy - zróżnicowanie rośnie.
08:21
You can see the curve is obviously heavily left-weighted. Here's how heavily:
167
489000
4000
Ewidentnie krzywa rośnie mocno po lewej stronie. Oto jak mocno.
08:25
if you take the top 10 percent of photographers contributing to this system,
168
493000
4000
Jeśli weźmiemy górne dziesięć procent fotografów współpracujących,
08:29
they account for three quarters of the photos taken --
169
497000
4000
będą oni odpowiedzialni za ok. trzy czwarte wrzuconych zdjęć
08:33
just the top 10 percent most prolific photographers.
170
501000
3000
-- już dziesięć procen najbardziej aktywnych fotografów.
08:36
If you go down to five percent,
171
504000
2000
Jeśli zejdziemy do pięciu procent fotografów
08:38
you're still accounting for 60 percent of the photos.
172
506000
3000
będą oni nadal odpowiedzialni za sześćdziesiąt procent zdjęć.
08:41
If you go down to one percent, exclude 99 percent of the group effort,
173
509000
6000
Jeśli zejdziemy do jednego procenta - wyłączymy pozostałe dziewięćdziesiąt dziewięć procent ludzi
08:47
you're still accounting for almost a quarter of the photos.
174
515000
3000
- otrzymujemy nadal prawie ćwierć wszystkich zdjęć.
08:50
And because of this left weighting,
175
518000
2000
I własnie z powodu przeważenia lewej strony,
08:52
the average is actually here, way to the left.
176
520000
5000
średnia jest tak daleko po lewej stronie.
08:57
And that sounds strange to our ears,
177
525000
2000
Wygląda to dość nienaturalnie,
08:59
but what ends up happening is that 80 percent of the contributors
178
527000
3000
ale okazuje się, że osiemdziesiąt procent wrzucających
09:02
have contributed a below-average amount.
179
530000
3000
dało od siebie mniej niż wynosi średnia.
09:05
That sounds strange because we expect average and middle
180
533000
2000
Możnaby się spodziewać, że średnia
09:07
to be about the same, but they're not at all.
181
535000
3000
będzie bliżej środka, ale nie jest nawet blisko.
09:10
This is the math underlying the 80/20 rule. Right?
182
538000
4000
Na takich wykresach opiera się zasada 80 na 20 (zasada Pareto)
09:14
Whenever you hear anybody talking about the 80/20 rule,
183
542000
2000
Kiedykolwiek słyszysz, że ktoś mówi o zasadzie 80/20
09:16
this is what's going on. Right?
184
544000
2000
- chodzi właśnie o to.
09:18
20 percent of the merchandise accounts for 80 percent of the revenue,
185
546000
4000
20 procent towaru odpowiada za 80 procent zysków,
09:22
20 percent of the users use 80 percent of the resources --
186
550000
2000
20 procent użytkowników zużywa 80 procent zasobów --
09:24
this is the shape people are talking about when that happens.
187
552000
5000
W takich przypadkach mówi się o tym właśnie kształcie.
09:29
Institutions only have two tools: carrots and sticks.
188
557000
3000
Instytucje posiadają jedynie dwa narzędzia: marchewki i kije.
09:32
And the 80 percent zone is a no-carrot and no-stick zone.
189
560000
4000
Strefa 80 procent jest bezmarchewkowa i bezkijowa.
09:36
The costs of running the institution mean that you cannot
190
564000
9000
Koszty prowadzenia instytucji wymuszają wyłączenie
09:45
take on the work of those people easily in an institutional frame.
191
573000
3000
wkładu tych 80 procent ludzi.
09:48
The institutional model always pushes leftwards,
192
576000
4000
Model instytucjonalny zawsze będzie dążył w lewo,
09:52
treating these people as employees.
193
580000
2000
traktując czołówkę jako swoich pracowników.
09:54
The institutional response is,
194
582000
1000
Odpowiedź instytucji brzmi:
09:55
I can get 75 percent of the value for 10 percent of the hires -- great,
195
583000
5000
"Mogę mieć 75 procent wartości za 10 procent zatrudnień? -- świetnie,
10:00
that's what I'll do.
196
588000
2000
tak właśnie zrobię."
10:02
The cooperative infrastructure model says,
197
590000
2000
Model współpracy w infrastrukturze mówi:
10:04
why do you want to give up a quarter of the value?
198
592000
3000
"Czemu mam rezygnować z ćwierci wartości?"
10:07
If your system is designed
199
595000
2000
Jeśli twój system zakłada
10:09
so that you have to give up a quarter of the value,
200
597000
3000
utratę ćwierci wartości
10:12
re-engineer the system.
201
600000
3000
- zaprojektuj go od nowa.
10:15
Don't take on the cost that prevents you
202
603000
2000
Nie bierz na siebię kosztów, które uniemożliwiają ci
10:17
from getting to the contributions of these people.
203
605000
2000
uzyskiwanie wkładu tych ludzi,
10:19
Build the system so that anybody can contribute at any amount.
204
607000
5000
zbuduj swój system w taki sposób, aby wszyscy mogli dawać z siebie tyle, ile chcą.
10:24
So the coordination response asks not,
205
612000
6000
Model koordynacyjny nie pyta:
10:30
how are these people as employees, but rather,
206
618000
3000
"Jakimi pracownikami są dla mnie ci ludzie?", lecz raczej,
10:33
what is their contribution like? Right?
207
621000
2000
"Jaki jest ich wkład?"
10:35
We have over here Psycho Milt, a Flickr user,
208
623000
3000
Mamy oto "Psycho Milt", użytkownika Flickera,
10:38
who has contributed one, and only one, photo titled "Iraq."
209
626000
5000
który wrzucił jedno jedyne zdjęcie zatytułowane "Iraq."
10:43
And here's the photo. Right. Labeled, "Bad Day at Work."
210
631000
4000
To właśnie to zdjęcie, podpisane "Zły dzień w pracy."
10:47
Right? So the question is,
211
635000
3000
Pytanie jest teraz takie:
10:50
do you want that photo? Yes or no.
212
638000
3000
Czy chcesz to zdjęcie? Tak / Nie
10:53
The question is not, is Psycho Milt a good employee?
213
641000
4000
Pytanie nie brzmi: Czy Psycho Milt będzie dobrym pracownikiem?
10:57
And the tension here is between institution as enabler
214
645000
5000
Różnica jest w postrzeganiu instytucji jako umożliwiającej
11:02
and institution as obstacle.
215
650000
2000
oraz instytucji jako przeszkadzającej.
11:04
When you're dealing with the left-hand edge
216
652000
2000
Kiedy skupiamy się na lewo-przeważającej stronie
11:06
of one of these distributions,
217
654000
2000
takiego rozkładu współpracy,
11:08
when you're dealing with the people who spend a lot of time
218
656000
2000
kiedy skupiamy się na ludziach poświęcających wiele czasu
11:10
producing a lot of the material you want,
219
658000
2000
produkując dużo materiału takiego jak chcemy,
11:12
that's an institution-as-enabler world.
220
660000
2000
to jest świat instytucji jako umożliwiającej.
11:14
You can hire those people as employees, you can coordinate their work
221
662000
3000
Można zatrudnić tych ludzi, nadzorować i koordynować ich pracę,
11:17
and you can get some output.
222
665000
2000
a następnie w nią ingerować.
11:19
But when you're down here, where the Psycho Milts of the world
223
667000
2000
Ale kiedy schodzimy do poziomu, gdzie Psycho Milci
11:21
are adding one photo at a time,
224
669000
3000
tego świata wrzucają po jednym zdjęciu na raz,
11:24
that's institution as obstacle.
225
672000
3000
mamy do czynienia z instytucją - przeszkodą.
11:27
Institutions hate being told they're obstacles.
226
675000
4000
Instytucje nienawidzą, kiedy nazywa się je przeszkodami.
11:31
One of the first things that happens
227
679000
2000
Jedną z pierwszych rzeczy, jakie się dzieją,
11:33
when you institutionalize a problem
228
681000
2000
kiedy postawimy przed instytucją problem,
11:35
is that the first goal of the institution
229
683000
4000
jest to, że zmienia ona swoje działania
11:39
immediately shifts from whatever the nominal goal was
230
687000
2000
z dążenia do swojego oryginalnego celu
11:41
to self-preservation.
231
689000
2000
na przede wszystkim samozachowawcze.
11:43
And the actual goal of the institution goes to two through n.
232
691000
4000
Pierwotne założenie działalności zmienia priorytet na drugi i dalsze.
11:47
Right? So, when institutions are told they are obstacles,
233
695000
3000
Więc, kiedy mówimy instytucji, że jest problemem,
11:50
and that there are other ways of coordinating the value,
234
698000
2000
i że istnieją inne sposoby na koordynowanie wysiłku,
11:52
they go through something a little bit like the Kubler-Ross stages --
235
700000
5000
przechodzi ona przez zjawisko podobne do faz dr. Kubler-Ross --
11:57
(Laughter)
236
705000
1000
(śmiech)
11:58
-- of reaction, being told you have a fatal illness:
237
706000
2000
-- reakcji na wiadomość o śmiertelnej chorobie:
12:00
denial, anger, bargaining, acceptance.
238
708000
4000
zaprzeczenie, gniew, targowanie się, akceptacja.
12:04
Most of the cooperative systems we've seen
239
712000
2000
Większość z systemów kooperatywnych jakie widzieliśmy
12:06
haven't been around long enough
240
714000
1000
nie istniały wystarczająco
12:07
to have gotten to the acceptance phase.
241
715000
3000
długo, aby wymusić na instytucjach dojście do fazy akceptacji.
12:10
Many, many institutions are still in denial,
242
718000
2000
Wiele, wiele instytucji tkwi wciąż w zaprzeczeniu,
12:12
but we're seeing recently a lot of both anger and bargaining.
243
720000
5000
ale widać ostatnio coraz więcej gniewu, oraz targowania się.
12:17
There's a wonderful, small example going on right now.
244
725000
2000
W tej chwili jest na to nawet świetny mały przykład.
12:19
In France, a bus company is suing people for forming a carpool,
245
727000
5000
We Francji, firma komunikacji autobusowej pozywa ludzi, którzy wzajemnie podwożą się do pracy,
12:24
right, because the fact that they have coordinated
246
732000
3000
ponieważ fakt, że sami się skoordynowali
12:27
themselves to create cooperative value is depriving them of revenue.
247
735000
6000
aby wspólnie stworzyć jakąś wartość, pozbawia firmę zysków.
12:33
You can follow this in the Guardian.
248
741000
1000
Pisze o tym the Guardian.
12:34
It's actually quite entertaining.
249
742000
4000
Jest to dość zabawne.
12:38
The bigger question is,
250
746000
2000
Większe pytanie brzmi:
12:40
what do you do about the value down here?
251
748000
3000
Co zrobić z tą wartością tutaj?
12:43
Right? How do you capture that?
252
751000
3000
Jak ją uchwycić?
12:46
And institutions, as I've said, are prevented from capturing that.
253
754000
4000
Instytucje, jak już powiedziałem, nie mają takiej możliwości.
12:50
Steve Ballmer, now CEO of Microsoft,
254
758000
2000
Steve Ballmer, obecnie CEO w Microsofcie,
12:52
was criticizing Linux a couple of years ago, and he said,
255
760000
2000
krytykował Linuxa kilka lat temu mówiąc:
12:54
"Oh, this business of thousands of programmers
256
762000
2000
"Cała ta sprawa z tysiącami programistów
12:56
contributing to Linux, this is a myth.
257
764000
2000
dodających coś do Linuxa to bajka."
12:58
We've looked at who's contributed to Linux,
258
766000
3000
Sprawdziliśmy, jacy ludzie dodali coś od siebie Linuxowi,
13:01
and most of the patches have been produced by programmers
259
769000
3000
i większość z łat została napisana przez ludzi
13:04
who've only done one thing." Right?
260
772000
4000
którzy zmienili jedną tylko rzecz.
13:08
You can hear this distribution under that complaint.
261
776000
4000
Pod tą skargą aż grzmi ten właśnie wykres.
13:12
And you can see why, from Ballmer's point of view,
262
780000
2000
I widać zresztą czemu z punktu widzenia Ballmera,
13:14
that's a bad idea, right?
263
782000
1000
byłby to zły pomysł, prawda?
13:15
We hired this programmer, he came in, he drank our Cokes
264
783000
3000
"Zatrudniliśmy programistę, przyszedł, wypił nam Colę
13:18
and played Foosball for three years and he had one idea.
265
786000
2000
grał w bilard przez trzy lata i miał tylko jeden pomysł."
13:20
(Laughter)
266
788000
1000
(śmiech)
13:21
Right? Bad hire. Right?
267
789000
3000
Zły pracownik, nie?
13:24
(Laughter)
268
792000
2000
(śmiech)
13:26
The Psycho Milt question is, was it a good idea?
269
794000
5000
Pytanie w stylu Psycho Milta brzmi: Czy był to dobry pomysł?
13:31
What if it was a security patch?
270
799000
2000
A co jeśli był to patch ochronny?
13:33
What if it was a security patch for a buffer overflow exploit,
271
801000
4000
Co jeśli był to patch chroniący przed błędem przepełnienia bufora
13:37
of which Windows has not some, [but] several?
272
805000
2000
-- których Windows posiada conajmniej kilka?
13:39
Do you want that patch, right?
273
807000
4000
Czy chcesz ten patch?
13:43
The fact that a single programmer can,
274
811000
2000
Fakt, że jeden programista może,
13:45
without having to move into a professional relation
275
813000
3000
bez potrzeby wiązania się profesjonalnie
13:48
to an institution, improve Linux once
276
816000
3000
z instytucją, poprawić Linuxa raz
13:51
and never be seen from again, should terrify Ballmer.
277
819000
4000
i nigdy więcej, powinien przerażać Ballmera.
13:55
Because this kind of value is unreachable in classic
278
823000
4000
Ponieważ taki poziom wartości jest nieosiągalny w klasycznym
13:59
institutional frameworks, but is part of cooperative
279
827000
2000
modelu instytucji, a jest integralną częścią
14:01
systems of open-source software, of file sharing,
280
829000
3000
kooperatywnych systemów programów open-source, dzielenia plików,
14:04
of the Wikipedia. I've used a lot of examples from Flickr,
281
832000
3000
Wikipedii. Wykorzystałem już kilka przykładów z Flickera,
14:07
but there are actually stories about this from all over.
282
835000
3000
ale historie o tym słychać zewsząd.
14:10
Meetup, a service founded so that users could find people
283
838000
3000
Meetup, serwis założony, aby użytkownicy mogli znaleźć
14:13
in their local area who share their interests and affinities
284
841000
2000
podobnych sobie w ich lokalnym otoczeniu,
14:15
and actually have a real-world meeting offline in a cafe
285
843000
4000
oraz spotkać się w realnej kafejce,
14:19
or a pub or what have you.
286
847000
2000
pubie lub gdziekolwiek.
14:21
When Scott Heiferman founded Meetup,
287
849000
2000
Gdy Scott Heiferman zakładał Meetup,
14:23
he thought it would be used for, you know,
288
851000
2000
myślał, że stanie się to jak zwykle,
14:25
train spotters and cat fanciers -- classic affinity groups.
289
853000
2000
platformą dla miłośników kolei i wielbicieli kotów.
14:27
The inventors don't know what the invention is.
290
855000
3000
Wynalazcy sami nie wiedzą do czego będzie służyć ich dzieło.
14:30
Number one group on Meetup right now,
291
858000
2000
Grupą numer jeden na Meetup w tej chwili,
14:32
most chapters in most cities with most members, most active?
292
860000
3000
najwięcej for, najwięcej miast, najwięcej członków, najbardziej aktywni?
14:35
Stay-at-home moms. Right?
293
863000
2000
Gospodynie domowe.
14:37
In the suburbanized, dual-income United States,
294
865000
3000
W urbanizowanej, zamożniejszej części Stanów,
14:40
stay-at-home moms are actually missing
295
868000
3000
matkom pozostającym w domu brakuje relacji
14:43
the social infrastructure that comes from extended family
296
871000
3000
wyrastających z posiadania dużej rodziny
14:46
and local, small-scale neighborhoods.
297
874000
3000
oraz niewielkich społeczności osiedlowych.
14:49
So they're reinventing it, using these tools.
298
877000
3000
Zastępują je sobie używając tych nowych narzędzi.
14:52
Meetup is the platform,
299
880000
1000
Meetup jest platformą,
14:53
but the value here is in social infrastructure.
300
881000
3000
ale wartość leży w budowanej sturkturze społecznej.
14:56
If you want to know what technology is going to change the world,
301
884000
3000
Jeśli chcecie wiedzieć, w jaki sposób technologia zmieni świat,
14:59
don't pay attention to 13-year-old boys --
302
887000
2000
nie pytajcie trzynastoletnich chłopców --
15:01
pay attention to young mothers,
303
889000
2000
pytajcie młode matki,
15:03
because they have got not an ounce of support for technology
304
891000
3000
ponieważ nie spojrzą one nawet w stronę technologii
15:06
that doesn't materially make their lives better.
305
894000
3000
która fizycznie nie ułatwia im życia.
15:09
This is so much more important than Xbox,
306
897000
2000
To jest o wiele ważniejsze niż Xbox,
15:11
but it's a lot less glitzy.
307
899000
2000
choć jest też mniej widowiskowe.
15:13
I think this is a revolution.
308
901000
2000
Myślę, że jest to rewolucja.
15:15
I think that this is a really profound change
309
903000
3000
Myślę, że jest to naprawde wielka zmiana
15:18
in the way human affairs are arranged.
310
906000
1000
w kształtowaniu się stosunków społecznych.
15:19
And I use that word advisedly.
311
907000
2000
I specjalnie używam tego słowa.
15:21
It's a revolution in that it's a change in equilibrium.
312
909000
3000
Jest to rewolucją w sensie rozbicia równowagi.
15:24
It's a whole new way of doing things, which includes new downsides.
313
912000
6000
Jest to zupełnie nowy sposób robienia rzeczy, włączając w to jego wady.
15:30
In the United States right now, a woman named Judith Miller
314
918000
3000
W USA w tej chwili, kobieta imieniem Judith Miller
15:33
is in jail for not having given to a Federal Grand Jury her sources --
315
921000
5000
jest w areszcie za nieujawnienie Sądowi Federalnemu swoich źródeł --
15:38
she's a reporter for the New York Times --
316
926000
1000
jest reporterką New York Timesa --
15:39
her sources, in a very abstract and hard-to-follow case.
317
927000
3000
źródeł w abstrakcyjnej, ciężkiej do śledzenia sprawie.
15:42
And journalists are in the street rallying to improve the shield laws.
318
930000
3000
Reporterzy pikietują na ulicach w celu polepszenia prawa prywatności źródeł.
15:45
The shield laws are our laws -- pretty much a patchwork of state laws --
319
933000
4000
Tzw. "shield laws" są naszym prawem -- a właściwie zlepkiem praw stanowych --
15:49
that prevent a journalist from having to betray a source.
320
937000
3000
które umożliwiają reporterom nie zdradzanie swoich źródeł.
15:52
This is happening, however, against the background
321
940000
3000
Dzieje się to wszystko podczas, gdy
15:55
of the rise of Web logging.
322
943000
2000
w tle rośnie web logging.
15:57
Web logging is a classic example of mass amateurization.
323
945000
4000
Web logging jest klasycznym przykładem masowej amatoryzacji.
16:01
It has de-professionalized publishing.
324
949000
2000
Odprofesjonalizowauje on publikację.
16:03
Want to publish globally anything you think today?
325
951000
3000
Chcesz opublikować na cały świat coś co dziś ci chodzi po głowie?
16:06
It is a one-button operation that you can do for free.
326
954000
4000
Wystarczy nacisnąć jeden przycisk zupełnie za darmo.
16:10
That has sent the professional class of publishing down
327
958000
4000
Opuściło to klasę profesjonalnych reporterów
16:14
into the ranks of mass amateurization.
328
962000
3000
głęboko na poziom masowej amatoryzacji.
16:17
And so the shield law, as much as we want it --
329
965000
4000
Więc prawa prywatności źródeł, jakkolwiek pożądane --
16:21
we want a professional class of truth-tellers --
330
969000
2000
w celu wytworzenia klasy prawdomówców --
16:23
it is becoming increasingly incoherent, because
331
971000
3000
stają się coraz mniej spójne, ponieważ
16:26
the institution is becoming incoherent.
332
974000
2000
sama instytucja staje się niejednolita.
16:28
There are people in the States right now
333
976000
2000
Są w Stanach ludzie, którzy w tej chwili
16:30
tying themselves into knots, trying to figure out
334
978000
3000
robią się czerwoni próbując zdecydować
16:33
whether or not bloggers are journalists.
335
981000
2000
czy bloggerzy są reporterami.
16:35
And the answer to that question is,
336
983000
2000
Poprawną odpowiedzią na to pytanie jest:
16:37
it doesn't matter, because that's not the right question.
337
985000
3000
to nie ma znaczenia, ponieważ nie jest to poprawne pytanie.
16:40
Journalism was an answer to an even more important question,
338
988000
4000
Dziennikarstwo było odpowiedzią na jeszcze ważniejsze pytanie,
16:44
which is, how will society be informed?
339
992000
2000
które brzmiało: W jaki sposób informować społeczeństwo?
16:46
How will they share ideas and opinions?
340
994000
3000
W jaki sposób będziemy się dzielić pomysłami i opiniami?
16:49
And if there is an answer to that that happens outside
341
997000
3000
I skoro znaleźliśmy odpowiedź na to pytanie, omijając
16:52
the professional framework of journalism,
342
1000000
2000
profesjonalny tryb dziennikarstwa,
16:54
it makes no sense to take a professional metaphor
343
1002000
4000
nie ma sensu stosowanie metafory profesjonalizmu
16:58
and apply it to this distributed class.
344
1006000
4000
do tak zróżnicowanej, rozproszonej grupy ludzi.
17:02
So as much as we want the shield laws,
345
1010000
2000
Więc, jakkolwiek chcemy praw prywatności źródeł,
17:04
the background -- the institution to which they were attached --
346
1012000
4000
tło -- instytucja, z którą były związane
17:08
is becoming incoherent.
347
1016000
2000
staje się niejednorodna.
17:10
Here's another example.
348
1018000
2000
Następny przykład.
17:12
Pro-ana, the pro-ana groups.
349
1020000
2000
Pro-ana, grupy wsparcia Pro-ana.
17:14
These are groups of teenage girls
350
1022000
2000
Są to grupy nastoletnich dziewczyn,
17:16
who have taken on Web logs, bulletin boards,
351
1024000
3000
które opanowały blogi, fora internetowe,
17:19
other kinds of cooperative infrastructure,
352
1027000
2000
inne struktury kooperatywne,
17:21
and have used it to set up support groups for
353
1029000
2000
i użyły ich w celu stworzenia grup wsparcia
17:23
remaining anorexic by choice.
354
1031000
2000
dla trwających w anoreksji z wyboru.
17:25
They post pictures of thin models, which they call "thinspiration."
355
1033000
3000
Postują zdjęcia chudych modelek, które nazywają "Thinspiration".
17:28
They have little slogans, like "Salvation through Starvation."
356
1036000
3000
Mają swoje hasła, jak "Salvation through Starvation".
17:31
They even have Lance Armstrong-style bracelets,
357
1039000
2000
Mają nawet bransoletki w stylu Lance'a Armstronga,
17:33
these red bracelets, which signify, in the small group,
358
1041000
3000
czerwone bransoletki, które znaczą, w tej małej grupie,
17:36
I am trying to maintain my eating disorder.
359
1044000
3000
"Staram się utrzymać moje zaburzenie żywienia".
17:39
They trade tips, like, if you feel like eating something,
360
1047000
2000
Wymieniają się radami, np. jeśli jesteś głodna,
17:41
clean a toilet or the litter box. The feeling will pass.
361
1049000
5000
posprzątaj sedes lub kuwetę, a ochota ci przejdzie.
17:46
We're used to support groups being beneficial.
362
1054000
3000
Przyzwyczajeni jesteśmy do pożytecznych grup.
17:49
We have an attitude that support groups are inherently beneficial.
363
1057000
3000
Myślimy, że grupy wsparcia są czymś naturalnie pożytecznym.
17:52
But it turns out that the logic of the support group is value neutral.
364
1060000
4000
Okazuje się jednak, że poprawność grupy wsparcia jest niezdefiniowana.
17:56
A support group is simply a small group that wants to maintain
365
1064000
4000
Grupa wsparcia jest poprostu małą grupą, która stara się zachować
18:00
a way of living in the context of a larger group.
366
1068000
3000
swój sposób bycia w kontraście z grupą większą.
18:03
Now, when the larger group is a bunch of drunks,
367
1071000
2000
Jeśli dużą grupą jest banda pijaków,
18:05
and the small group wants to stay sober, then we think,
368
1073000
2000
a mniejsza grupa chce pozostać trzeźwa, myślimy:
18:07
that's a great support group.
369
1075000
2000
To jest świetna grupa wsparcia.
18:09
But when the small group is teenage girls
370
1077000
2000
Ale kiedy grupą wsparcia są nastolatki
18:11
who want to stay anorexic by choice, then we're horrified.
371
1079000
4000
chcące trwać w anoreksji z wyboru - jesteśmy przerażeni.
18:15
What's happened is that the normative goals
372
1083000
3000
Stało się tak, że normatywne cele grup wsparcia,
18:18
of the support groups that we're used to,
373
1086000
2000
do których jesteśmy przyzwyczajeni
18:20
came from the institutions that were framing them,
374
1088000
3000
wyszły z instytucji która je cisnęła,
18:23
and not from the infrastructure.
375
1091000
1000
a nie z infrastruktury.
18:24
Once the infrastructure becomes generically available,
376
1092000
4000
W momencie kiedy infrastruktura staje się ogólnodostępna,
18:28
the logic of the support group has been revealed to be
377
1096000
2000
logika grup wsparcia okazuje się
18:30
accessible to anyone, including people pursuing these kinds of goals.
378
1098000
5000
dostępna każdemu, włączając w to ludzi dążących do powyższych celów.
18:35
So, there are significant downsides to these changes
379
1103000
2000
A więc zmiany te wnoszą ze sobą znaczące wady,
18:37
as well as upsides. And of course, in the current environment,
380
1105000
3000
oraz zalety. Oczywiście, w obecnym środowisku,
18:40
one need allude only lightly to the work of non-state actors
381
1108000
5000
wystarczy wspomnieć również o działalnościach grup pozapaństwowych
18:45
trying to influence global affairs, and taking advantage of these.
382
1113000
3000
próbujących wpłynąć na sprawy międzynarodowe i wykorzystać je.
18:48
This is a social map of the hijackers and their associates
383
1116000
3000
To jest mapa społeczna porywaczy i ich współpracowników
18:51
who perpetrated the 9/11 attack.
384
1119000
4000
winnych zamachów z jedenastego września.
18:55
It was produced by analyzing their communications patterns
385
1123000
4000
Została stworzona przez analizę ich schematów komunikacji
18:59
using a lot of these tools. And doubtless the intelligence communities of the world
386
1127000
3000
przy użyciu wielu z tych narzędzi. Z pewnością wywiady wielu państw
19:02
are doing the same work today for the attacks of last week.
387
1130000
4000
wykonują obecnie to samo działanie w odniesieniu do zamachów z zeszłego tygodnia.
19:06
Now, this is the part of the talk where I tell you
388
1134000
2000
Więc, teraz przyszedł czas, kiedy mówię wam,
19:08
what's going to come as a result of all of this,
389
1136000
2000
co będzie następstwem tego wszystkiego,
19:10
but I'm running out of time, which is good,
390
1138000
3000
ale kończy mi się czas, a to dobrze,
19:13
because I don't know.
391
1141000
2000
bo nie wiem.
19:15
(Laughter)
392
1143000
2000
(śmiech)
19:17
Right. As with the printing press, if it's really a revolution,
393
1145000
4000
Tak jak z maszyną drukarską, jeśli jest to rzeczywiście rewolucja,
19:21
it doesn't take us from Point A to Point B.
394
1149000
2000
nie zabierze nas to z punktu A do punktu B.
19:23
It takes us from Point A to chaos.
395
1151000
3000
zabierze nas to z punktu A w chaos.
19:26
The printing press precipitated 200 years of chaos,
396
1154000
5000
Prasa drukarska zapoczątkowała dwieście lat chaosu,
19:31
moving from a world where the Catholic Church
397
1159000
2000
od świata, w którym Kościół Katolicki
19:33
was the sort of organizing political force to the Treaty of Westphalia,
398
1161000
4000
był siłą politycznie sprawczą aż do Pokoju Westfalskiego,
19:37
when we finally knew what the new unit was: the nation state.
399
1165000
3000
kiedy to wreszcie dowiedzieliśmy się o nowej jednostce: Państwie narodowym.
19:40
Now, I'm not predicting 200 years of chaos as a result of this. 50.
400
1168000
5000
Nie zapowiadam w tej chwili dwustu lat chaosu jako wynik tych działań. Pięćdziesiąt.
19:45
50 years in which loosely coordinated groups
401
1173000
4000
Pięćdziesiąt lat, podczas których luźno koordynowane grupy
19:49
are going to be given increasingly high leverage,
402
1177000
3000
będą miały coraz większą siłę sprawczą,
19:52
and the more those groups forego traditional institutional imperatives --
403
1180000
4000
oraz, im więcej tych grup zaniecha tradycyjnego wpływu instytucjonalnego --
19:56
like deciding in advance what's going to happen,
404
1184000
3000
jak decydowanie zawczasu co się stanie,
19:59
or the profit motive -- the more leverage they'll get.
405
1187000
3000
bądź chęć zysku -- tym więcej siły zyskają.
20:02
And institutions are going to come under
406
1190000
2000
Instytucje natomiast
20:04
an increasing degree of pressure,
407
1192000
2000
będą pod coraz większym naciskiem,
20:06
and the more rigidly managed, and the more they rely
408
1194000
2000
a im bardziej schematycznie zarządzane, im bardziej
20:08
on information monopolies, the greater the pressure is going to be.
409
1196000
4000
polegają na monopolach informacyjnych, tym większy ten nacisk będzie.
20:12
And that's going to happen one arena at a time,
410
1200000
2000
I stanie się to jeden obszar po drugim,
20:14
one institution at a time. The forces are general,
411
1202000
3000
jedna instytucja po drugiej. Siły są ogólne,
20:17
but the results are going to be specific.
412
1205000
2000
lecz rezultaty będą konkretne.
20:19
And so the point here is not,
413
1207000
2000
Nie chodzi więc tu o:
20:21
"This is wonderful," or "We're going to see a transition
414
1209000
3000
"to jest wspaniałe", lub "doświadczymy zamiany
20:24
from only institutions to only cooperative framework."
415
1212000
3000
z tylko-instytucji w tylko-kooperatywny model".
20:27
It's going to be much more complicated than that.
416
1215000
2000
Będzie to o wiele bardziej skomplikowane.
20:29
But the point is that it's going to be a massive readjustment.
417
1217000
3000
Chodzi o to, że będzie to głęboka zmiana w myśleniu.
20:32
And since we can see it in advance and know it's coming,
418
1220000
2000
A skoro widzimy ją z daleka, i wiemy, że nadchodzi,
20:34
my argument is essentially: we might as well get good at it.
419
1222000
3000
proponuję, abyśmy zawczasu stali się w tym dobrzy.
20:37
Thank you very much.
420
1225000
2000
Dziękuję bardzo.
20:39
(Applause)
421
1227000
2000
(oklaski)
ABOUT THE SPEAKER
Clay Shirky - Social Media TheoristClay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications.
Why you should listen
Clay Shirky's work focuses on the rising usefulness of networks -- using decentralized technologies such as peer-to-peer sharing, wireless, software for social creation, and open-source development. New technologies are enabling new kinds of cooperative structures to flourish as a way of getting things done in business, science, the arts and elsewhere, as an alternative to centralized and institutional structures, which he sees as self-limiting. In his writings and speeches he has argued that "a group is its own worst enemy."
Shirky is an adjunct professor in New York Universityʼs graduate Interactive Telecommunications Program, where he teaches a course named “Social Weather.” Heʼs the author of several books. This spring at the TED headquarters in New York, he gave an impassioned talk against SOPA/PIPA that saw 1 million views in 48 hours.
Clay Shirky | Speaker | TED.com