TED2017
Martin Ford: How we'll earn money in a future without jobs
Martin Ford: Gelecekte iş olmadan nasıl para kazanacağız
Filmed:
Readability: 4.2
3,167,458 views
Düşünebilecek, öğrenebilecek ve uyum sağlayabilecek makineler geliyor -- ve bu insanlar için ciddi bir işsizlik yaşayacağımız anlamına gelebilir. Bu konuda ne yapmalıyız? Fütürist Martin Ford, tartışmalı bir fikir hakkında yaptığı bu açık sözlü konuşmasında geliri geleneksel işten ayırma ve evrensel bir temel gelir tesis etme konusuna açıklık getiriyor.
Martin Ford - Futurist
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future. Full bio
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm going to begin with a scary question:
0
787
2848
Korkutucu bir soruyla başlayacağım:
00:15
Are we headed toward
a future without jobs?
a future without jobs?
1
3659
2750
İşin olmadığı bir geleceğe
doğru mu gidiyoruz?
doğru mu gidiyoruz?
00:18
The remarkable progress that we're seeing
2
6987
2069
İnsansız araçlar gibi
00:21
in technologies like self-driving cars
3
9080
1861
teknolojide görmekte olduğumuz
dikkat çekici ilerlemeler
dikkat çekici ilerlemeler
00:22
has led to an explosion
of interest in this question,
of interest in this question,
4
10965
3065
bu soruya yönelik bir
ilgi patlamasına sebep oldu,
ilgi patlamasına sebep oldu,
00:26
but because it's something
that's been asked
that's been asked
5
14054
2150
çünkü bu, geçmişte çok sefer
sorulan bir şeydi,
00:28
so many times in the past,
6
16228
1256
ama belki de asıl sormamız gereken şey,
00:29
maybe what we should really be asking
7
17508
1840
00:31
is whether this time is really different.
8
19372
2900
bu seferkinin gerçekten
farklı olup olmadığı.
farklı olup olmadığı.
00:35
The fear that automation
might displace workers
might displace workers
9
23252
2961
Otomasyonun işçilerin yerini alacağı
ve çok sayıda işsizliğe
neden olacak olması korkusu
neden olacak olması korkusu
00:38
and potentially lead
to lots of unemployment
to lots of unemployment
10
26237
2117
00:40
goes back at a minimum 200 years
to the Luddite revolts in England.
to the Luddite revolts in England.
11
28378
3888
en az 200 yıl önce İngiltere'deki
Luddite isyanlarına kadar gidiyor.
Luddite isyanlarına kadar gidiyor.
00:44
And since then, this concern
has come up again and again.
has come up again and again.
12
32290
3196
Ve o zamandan beri, bu endişe
tekrar tekrar gündeme geldi.
tekrar tekrar gündeme geldi.
00:47
I'm going to guess
13
35510
1161
Tahminime göre çoğunuz
00:48
that most of you have probably never
heard of the Triple Revolution report,
heard of the Triple Revolution report,
14
36695
4466
muhtemelen Üçlü Devrim raporunu
hiç duymadınız
hiç duymadınız
00:53
but this was a very prominent report.
15
41185
2293
ama bu çok mühim bir rapordu.
00:55
It was put together
by a brilliant group of people --
by a brilliant group of people --
16
43502
2531
Zeki insanların olduğu
bir grup tarafından oluşturuldu
bir grup tarafından oluşturuldu
00:58
it actually included
two Nobel laureates --
two Nobel laureates --
17
46057
3057
- aslında aralarında
iki Nobel ödüllü kişi vardı -
iki Nobel ödüllü kişi vardı -
01:01
and this report was presented
to the President of the United States,
to the President of the United States,
18
49138
3223
ve bu rapor Birleşmiş Devletler
Başkanı'na sunuldu
Başkanı'na sunuldu
01:04
and it argued that the US was on the brink
of economic and social upheaval
of economic and social upheaval
19
52385
5494
ve ABD'nin ekonomik ve sosyal çalkantının
eşiğinde olduğunu ileri sürüyordu
eşiğinde olduğunu ileri sürüyordu
çünkü sanayinin makineleşmesi
milyonlarca insanı
milyonlarca insanı
01:09
because industrial automation
was going to put millions of people
was going to put millions of people
20
57903
3102
işsiz bırakacaktı.
01:13
out of work.
21
61029
1152
Bu rapor 1964 yılı Mart ayında
01:14
Now, that report was delivered
to President Lyndon Johnson
to President Lyndon Johnson
22
62205
3657
01:17
in March of 1964.
23
65886
1801
Başkan Lyndon Johnson'a gönderildi.
01:19
So that's now over 50 years,
24
67711
2216
Yani, 50 seneyi geride bıraktık
ve tabii ki bu gerçekleşmedi.
01:21
and, of course, that
hasn't really happened.
hasn't really happened.
25
69951
2058
Ve aynı hikâye tekrarlanıp durdu.
01:24
And that's been the story again and again.
26
72033
2144
Bu alarm defalarca yapıldı
01:26
This alarm has been raised repeatedly,
27
74201
2109
01:28
but it's always been a false alarm.
28
76334
2013
ama hep yanlış alarm oldu.
01:30
And because it's been a false alarm,
29
78371
1809
Ve yanlış alarm olması,
bu konunun çok sıradan bir şekilde
ele alınmasına neden oldu.
ele alınmasına neden oldu.
01:32
it's led to a very conventional way
of thinking about this.
of thinking about this.
30
80204
2807
01:35
And that says essentially that yes,
31
83035
2532
Ve bu esasında şunu söylüyor: evet,
teknoloji tüm bu endüstrileri sarsabilir.
01:37
technology may devastate
entire industries.
entire industries.
32
85591
2548
01:40
It may wipe out whole occupations
and types of work.
and types of work.
33
88163
3732
Bütün meslekleri ve
çalışma biçimlerini yok edebilir.
çalışma biçimlerini yok edebilir.
01:43
But at the same time, of course,
34
91919
1608
Fakat aynı zamanda, tabii ki
01:45
progress is going to lead
to entirely new things.
to entirely new things.
35
93551
2351
bu süreç yepyeni şeylere yol açacak.
01:47
So there will be new industries
that will arise in the future,
that will arise in the future,
36
95926
2962
Gelecekte ortaya çıkacak
yeni endüstriler olacak
yeni endüstriler olacak
01:50
and those industries, of course,
will have to hire people.
will have to hire people.
37
98912
2858
ve bu endüstrilerin insan alımı
yapması gerekecek.
yapması gerekecek.
01:53
There'll be new kinds of work
that will appear,
that will appear,
38
101794
2238
Zuhur edecek olan yeni tür işler olacak
01:56
and those might be things that today
we can't really even imagine.
we can't really even imagine.
39
104056
3210
ve bunlar bugün hayal bile
edemediğimiz şeyler olabilecek.
edemediğimiz şeyler olabilecek.
01:59
And that has been the story so far,
40
107290
1747
Ve bu zamana kadar mesele buydu
02:01
and it's been a positive story.
41
109061
1494
ve bu olumlu bir meseleydi.
02:03
It turns out that the new jobs
that have been created
that have been created
42
111095
3325
Anlaşılana göre yaratılan
yeni işler genelde
yeni işler genelde
02:06
have generally been
a lot better than the old ones.
a lot better than the old ones.
43
114444
2470
eskilerinden çok daha iyi olmuştur.
02:08
They have, for example,
been more engaging.
been more engaging.
44
116938
2656
Örneğin, bu işler daha cazip olmuştur.
02:11
They've been in safer,
more comfortable work environments,
more comfortable work environments,
45
119618
3429
Daha güvenli ve daha rahat çalışma
ortamlarında olmuşlardır.
ortamlarında olmuşlardır.
02:15
and, of course, they've paid more.
46
123071
1680
Ve ödemeleri de fazla olmuştur.
02:16
So it has been a positive story.
47
124775
1865
Yani bu olumlu bir hikâye.
02:18
That's the way things
have played out so far.
have played out so far.
48
126664
2208
Bu zamana kadar işler bu şekilde yürüdü.
02:21
But there is one particular
class of worker
class of worker
49
129292
2948
Fakat bir işçi sınıfı var ki
02:24
for whom the story
has been quite different.
has been quite different.
50
132264
2252
onlar için bu hikâye çok farklı olmuştur.
02:27
For these workers,
51
135938
1150
Ve teknoloji
02:29
technology has completely
decimated their work,
decimated their work,
52
137112
3021
bu işçilerin işlerini
önemli ölçüde azaltmıştır
önemli ölçüde azaltmıştır
02:32
and it really hasn't created
any new opportunities at all.
any new opportunities at all.
53
140157
3214
ve hiçbir yeni fırsat da yaratmamıştır.
02:35
And these workers, of course,
54
143395
2195
Ve bu işçiler, tabii ki
02:37
are horses.
55
145614
1288
atlar.
02:38
(Laughter)
56
146926
1443
(Gülüşmeler)
02:40
So I can ask a very provocative question:
57
148393
2750
Kışkırtıcı bir soru sorabilirim:
02:43
Is it possible that at some
point in the future,
point in the future,
58
151167
3435
Gelecekte bir gün, atlarda olduğu gibi
02:46
a significant fraction of the human
workforce is going to be made redundant
workforce is going to be made redundant
59
154626
4628
insan iş gücünün de
önemli bir oranda gereksiz olması
önemli bir oranda gereksiz olması
02:51
in the way that horses were?
60
159278
1702
mümkün olabilir mi?
02:53
Now, you might have a very visceral,
reflexive reaction to that.
reflexive reaction to that.
61
161485
3000
Şimdi, buna refleks olarak
çok ilkel bir tepki verebilirsiniz.
çok ilkel bir tepki verebilirsiniz.
02:56
You might say, "That's absurd.
62
164509
1647
"Bu saçma. İnsanları atlarla nasıl
karşılaştırabilirsin ki?"
karşılaştırabilirsin ki?"
02:58
How can you possibly compare
human beings to horses?"
human beings to horses?"
63
166180
3669
diyebilirsiniz.
03:02
Horses, of course, are very limited,
64
170437
1769
Atlar, tabii ki sınırlı sayıda
03:04
and when cars and trucks
and tractors came along,
and tractors came along,
65
172230
2893
ve arabalar, kamyonlar
ve traktörler ortaya çıktığında
ve traktörler ortaya çıktığında
03:07
horses really had nowhere else to turn.
66
175147
2045
atların gidebileceği hiçbir yer yoktu.
03:09
People, on the other hand,
are intelligent;
are intelligent;
67
177844
2360
Diğer taraftan, insanlar akıllı;
03:12
we can learn, we can adapt.
68
180228
1785
öğrenebiliriz, uyum sağlayabiliriz.
03:14
And in theory,
69
182037
1164
Ve bu, teoride,
03:15
that ought to mean that we can
always find something new to do,
always find something new to do,
70
183225
3127
her zaman yapacak
yeni şeyler bulabileceğiz
yeni şeyler bulabileceğiz
ve gelecek ekonomisi için
daima gerekli olabiliriz anlamına geliyor.
daima gerekli olabiliriz anlamına geliyor.
03:18
and that we can always remain
relevant to the future economy.
relevant to the future economy.
71
186376
3306
03:21
But here's the really
critical thing to understand.
critical thing to understand.
72
189706
2437
Ama burada anlaşılması gereken
önemli bir şey var.
önemli bir şey var.
03:24
The machines that will threaten
workers in the future
workers in the future
73
192790
2865
Gelecekte işçileri
tehdit edecek olan makineler
tehdit edecek olan makineler
03:27
are really nothing like those cars
and trucks and tractors
and trucks and tractors
74
195679
3234
asla atların yerini alan
arabalar, kamyonlar
arabalar, kamyonlar
03:30
that displaced horses.
75
198937
1616
ve traktörler gibi değil.
03:32
The future is going to be full
of thinking, learning, adapting machines.
of thinking, learning, adapting machines.
76
200577
4839
Gelecek düşünen, öğrenen,
uyum sağlayan makinelerle dolu olacak.
uyum sağlayan makinelerle dolu olacak.
03:37
And what that really means
77
205440
1408
Ve bunun anlamı da şu oluyor:
03:38
is that technology is finally
beginning to encroach
beginning to encroach
78
206872
2834
teknoloji sonunda
temel insan kabiliyetine
temel insan kabiliyetine
03:41
on that fundamental human capability --
79
209730
2849
zarar vermeye başlayacak.
03:44
the thing that makes us
so different from horses,
so different from horses,
80
212603
2803
Yani bizi atlardan çok farklı kılan şeye
03:47
and the very thing that, so far,
81
215430
2234
ve şu ana kadar bizi
03:49
has allowed us to stay ahead
of the march of progress
of the march of progress
82
217688
2647
gelişimin önünde tutan
ve bizi ekonomiyle ilişkilendiren
03:52
and remain relevant,
83
220359
1189
03:53
and, in fact, indispensable
to the economy.
to the economy.
84
221572
3067
ve aslında ekonomi için zaruri kılan şeyin
ta kendisine.
ta kendisine.
03:58
So what is it that is really so different
85
226407
2495
Peki geçmişte gördüklerimizle
04:00
about today's information technology
86
228926
2043
bugünün bilgi teknolojisi hakkında
04:02
relative to what we've seen in the past?
87
230993
1947
bu kadar farklı olan şey ne?
Üç temel şeye dikkat çekeceğim.
04:04
I would point to three fundamental things.
88
232964
2653
04:07
The first thing is that we have seen
this ongoing process
this ongoing process
89
235641
4409
İlk olarak, devam eden bu
04:12
of exponential acceleration.
90
240074
1888
üstel hızlanma sürecini gördük.
Hepinizin Moore yasasını
bildiğinizi biliyorum
bildiğinizi biliyorum
04:14
I know you all know about Moore's law,
91
242420
2095
04:16
but in fact, it's more
broad-based than that;
broad-based than that;
92
244539
2296
ama aslında, ondan daha geniş tabanlı;
04:18
it extends in many cases,
for example, to software,
for example, to software,
93
246859
3150
birçok durumda örneğin, yazılıma,
iletişime, bant genişliğine vb. uzanır.
04:22
it extends to communications,
bandwidth and so forth.
bandwidth and so forth.
94
250033
3000
04:25
But the really key thing to understand
95
253057
1984
Fakat anlaşılması gereken kilit şey
04:27
is that this acceleration has now
been going on for a really long time.
been going on for a really long time.
96
255065
3871
bu hızlanmanın çok
uzun süredir devam ettiğidir.
uzun süredir devam ettiğidir.
04:30
In fact, it's been going on for decades.
97
258960
1925
Aslında, onlarca yıldır devam ediyor.
04:32
If you measure from the late 1950s,
98
260909
2756
1950'lerden başlayarak ölçecek olursanız,
04:35
when the first integrated
circuits were fabricated,
circuits were fabricated,
99
263689
2425
ilk mikroçipler üretildiğinden beri
04:38
we've seen something on the order
of 30 doublings in computational power
of 30 doublings in computational power
100
266138
4785
hesaplama gücünde 30 kez
iki kat bir artış gördük.
04:42
since then.
101
270947
1156
Bu, herhangi bir miktarı ikiye katlamak
için olağanüstü bir rakam
için olağanüstü bir rakam
04:44
That's just an extraordinary number
of times to double any quantity,
of times to double any quantity,
102
272127
3688
ve bu aslında demek oluyor ki
04:47
and what it really means
103
275839
1240
04:49
is that we're now at a point
where we're going to see
where we're going to see
104
277103
2524
olağanüstü miktarda kesin ilerleme
04:51
just an extraordinary amount
of absolute progress,
of absolute progress,
105
279651
2411
göreceğimiz bir noktadayız
04:54
and, of course, things are going
to continue to also accelerate
to continue to also accelerate
106
282086
2975
ve tabii ki her şey bu noktadan
sonra hızlanmaya da
sonra hızlanmaya da
04:57
from this point.
107
285085
1159
devam edecek.
04:58
So as we look forward
to the coming years and decades,
to the coming years and decades,
108
286268
2540
Yani önümüzdeki yıllara baktığımızda
bence gerçekten hazır olmadığımız
05:00
I think that means
that we're going to see things
that we're going to see things
109
288832
2338
şeyler göreceğiz.
05:03
that we're really not prepared for.
110
291194
1673
Bizi şaşkına çevirecek şeyler göreceğiz.
05:04
We're going to see things
that astonish us.
that astonish us.
111
292891
2077
05:06
The second key thing
112
294992
1266
İkinci önemli nokta,
05:08
is that the machines are,
in a limited sense, beginning to think.
in a limited sense, beginning to think.
113
296282
3906
makinelerin sınırlı da olsa
düşünmeye başlıyor olması.
düşünmeye başlıyor olması.
05:12
And by this, I don't mean human-level AI,
114
300212
2457
Bununla insan seviyesinde
yapay zekâyı veya
yapay zekâyı veya
05:14
or science fiction
artificial intelligence;
artificial intelligence;
115
302693
2936
bilim kurgu yapay zekâsını kastetmiyorum;
05:17
I simply mean that machines and algorithms
are making decisions.
are making decisions.
116
305653
4462
basitçe, makinelerin ve algoritmaların
karar verdiğini söylüyorum.
karar verdiğini söylüyorum.
05:22
They're solving problems,
and most importantly, they're learning.
and most importantly, they're learning.
117
310139
3860
Problemleri çözüyorlar
ve en önemlisi, öğreniyorlar.
ve en önemlisi, öğreniyorlar.
Aslında, bunun merkezinde olan
ve gerçekten
ve gerçekten
05:26
In fact, if there's one technology
that is truly central to this
that is truly central to this
118
314023
3303
05:29
and has really become
the driving force behind this,
the driving force behind this,
119
317350
3077
bunun arkasında itici güç olan
bir teknoloji varsa o da
bir teknoloji varsa o da
05:32
it's machine learning,
120
320451
1172
makine öğrenimidir.
05:33
which is just becoming
this incredibly powerful,
this incredibly powerful,
121
321647
2720
Bu, inanılmaz güçlü, ortalığı karıştıran,
05:36
disruptive, scalable technology.
122
324391
2638
ölçeklenebilir bir teknoloji.
05:39
One of the best examples
I've seen of that recently
I've seen of that recently
123
327561
2469
Son zamanlarda gördüğüm
en iyi örneklerinden biri
en iyi örneklerinden biri
05:42
was what Google's DeepMind
division was able to do
division was able to do
124
330054
2751
Google'ın DeepMind bölümünün
AlphaGo sistemi ile yaptığı şey.
05:44
with its AlphaGo system.
125
332829
1553
Bu sistem, çok eski Go oyununda
dünyanın en iyi oyuncusunu
dünyanın en iyi oyuncusunu
05:46
Now, this is the system that was able
to beat the best player in the world
to beat the best player in the world
126
334406
4300
05:50
at the ancient game of Go.
127
338730
1979
yenebiliyor.
05:52
Now, at least to me,
128
340733
1150
En azından benim için,
05:53
there are two things that really
stand out about the game of Go.
stand out about the game of Go.
129
341907
3117
Go oyunu ile ilgili gerçekten
göze çarpan iki şey var.
göze çarpan iki şey var.
Birisi, oyunu oynarken,
05:57
One is that as you're playing the game,
130
345048
2296
oyun tahtasının alabileceği düzen sayısı
05:59
the number of configurations
that the board can be in
that the board can be in
131
347368
2866
aslında sonsuzdur.
06:02
is essentially infinite.
132
350258
1411
Aslında kâinattaki atomlardan
daha fazla olasılık var.
daha fazla olasılık var.
06:03
There are actually more possibilities
than there are atoms in the universe.
than there are atoms in the universe.
133
351693
3833
06:07
So what that means is,
134
355980
1184
Yani bu demek oluyor ki,
06:09
you're never going to be able to build
a computer to win at the game of Go
a computer to win at the game of Go
135
357188
3597
Satranç oyununda olduğu gibi
Go oyununu kazanmak için
bir bilgisayar yapamayacaksınız,
bir bilgisayar yapamayacaksınız,
06:12
the way chess was approached, for example,
136
360809
2180
ki bu her olasılığı deneyen bir
hesaplama gücü konarak yapılır.
hesaplama gücü konarak yapılır.
06:15
which is basically to throw
brute-force computational power at it.
brute-force computational power at it.
137
363013
4526
06:19
So clearly, a much more sophisticated,
thinking-like approach is needed.
thinking-like approach is needed.
138
367563
4177
Yani çok daha karmaşık,
düşünür tarzda bir yaklaşım gerekli.
düşünür tarzda bir yaklaşım gerekli.
06:24
The second thing
that really stands out is that,
that really stands out is that,
139
372368
3271
Göze çarpan ikinci şey ise,
06:27
if you talk to one
of the championship Go players,
of the championship Go players,
140
375663
2647
eğer şampiyon Go oyuncularından
biriyle konuşursanız,
biriyle konuşursanız,
06:30
this person cannot necessarily
even really articulate what exactly it is
even really articulate what exactly it is
141
378334
4485
bu kişi oyun oynarken
düşündüğü şeyin ne olduğunu
düşündüğü şeyin ne olduğunu
06:34
they're thinking about
as they play the game.
as they play the game.
142
382843
2215
tam olarak ifade edemez.
06:37
It's often something
that's very intuitive,
that's very intuitive,
143
385082
2193
Bu daha çok içgüdüsel bir şeydir,
06:39
it's almost just like a feeling
about which move they should make.
about which move they should make.
144
387299
3322
hangi hamleyi yapmaları
gerektiğine dair bir his gibidir.
gerektiğine dair bir his gibidir.
06:42
So given those two qualities,
145
390645
1407
Bu iki durum dikkate alındığında,
06:44
I would say that playing Go
at a world champion level
at a world champion level
146
392076
3937
bence dünya şampiyonu
seviyesinde Go oynamanın
seviyesinde Go oynamanın
06:48
really ought to be something
that's safe from automation,
that's safe from automation,
147
396037
3238
otomasyonun ulaşamayacağı bir şey olmalı.
Ve bunun böyle olmaması
bizim için gerçek bir uyarı olmalı.
bizim için gerçek bir uyarı olmalı.
06:51
and the fact that it isn't should really
raise a cautionary flag for us.
raise a cautionary flag for us.
148
399299
4446
06:55
And the reason is that we tend
to draw a very distinct line,
to draw a very distinct line,
149
403769
3917
Bunun sebebi, çok kesin
çizgiler çiziyoruz
çizgiler çiziyoruz
06:59
and on one side of that line
are all the jobs and tasks
are all the jobs and tasks
150
407710
3509
ve bu çizginin bir tarafında
esasında rutin, tekrarlayan
esasında rutin, tekrarlayan
07:03
that we perceive as being on some level
fundamentally routine and repetitive
fundamentally routine and repetitive
151
411243
4748
ve öngörülebilir olarak
algıladığımız tüm iş
algıladığımız tüm iş
ve görevler bulunuyor.
07:08
and predictable.
152
416015
1350
07:09
And we know that these jobs
might be in different industries,
might be in different industries,
153
417389
2858
Ve bu işlerin farklı endüstrilerde,
farklı meslekler
farklı meslekler
07:12
they might be in different occupations
and at different skill levels,
and at different skill levels,
154
420271
3373
ve farklı beceri seviyelerinde
olabileceğini biliyoruz
olabileceğini biliyoruz
ama bunların tahmin edilebilir
olması nedeniyle
olması nedeniyle
07:15
but because they are innately predictable,
155
423668
2210
07:17
we know they're probably at some point
going to be susceptible
going to be susceptible
156
425902
3127
muhtemelen bir noktada
makine öğrenimine
makine öğrenimine
ve haliyle de otomasyona
07:21
to machine learning,
157
429053
1177
elverişli olacaklarını biliyoruz.
07:22
and therefore, to automation.
158
430254
1419
Ve hata yapmayın --
bu çok iş demek.
bu çok iş demek.
07:23
And make no mistake --
that's a lot of jobs.
that's a lot of jobs.
159
431697
2097
Bu muhtemelen ekonomideki işlerin
07:25
That's probably something
on the order of roughly half
on the order of roughly half
160
433818
2679
kabaca yarısı kadar.
07:28
the jobs in the economy.
161
436521
1567
07:30
But then on the other side of that line,
162
438112
2159
Fakat çizginin diğer tarafında,
07:32
we have all the jobs
that require some capability
that require some capability
163
440295
4071
özellikle insan olarak algıladığımız
bazı yetenekleri
bazı yetenekleri
07:36
that we perceive as being uniquely human,
164
444390
2372
gerektiren işlerimiz var
07:38
and these are the jobs
that we think are safe.
that we think are safe.
165
446786
2223
ve bunlar güvenli olduğunu
düşündüğümüz işler.
düşündüğümüz işler.
07:41
Now, based on what I know
about the game of Go,
about the game of Go,
166
449033
2265
Şimdi, Go oyunundan bildiklerime göre
07:43
I would've guessed that it really ought
to be on the safe side of that line.
to be on the safe side of that line.
167
451322
3703
bunun çizginin güvenli tarafında
olduğunu tahmin edebilirim.
olduğunu tahmin edebilirim.
Ama öyle olmadığı gerçeği
ve Google'ın problemi çözmesi,
ve Google'ın problemi çözmesi,
07:47
But the fact that it isn't,
and that Google solved this problem,
and that Google solved this problem,
168
455049
3178
07:50
suggests that that line is going
to be very dynamic.
to be very dynamic.
169
458251
2432
bu çizginin çok dinamik
olduğunu gösteriyor.
olduğunu gösteriyor.
Bu değişecek
07:52
It's going to shift,
170
460707
1179
ve otomasyona karşı şu anda
güvende olduğunu sandığımız
güvende olduğunu sandığımız
07:53
and it's going to shift in a way
that consumes more and more jobs and tasks
that consumes more and more jobs and tasks
171
461910
4135
07:58
that we currently perceive
as being safe from automation.
as being safe from automation.
172
466069
3017
daha fazla iş ve görevi
tüketen bir şekilde değişecek.
tüketen bir şekilde değişecek.
Anlaşılması gereken
diğer önemli nokta da,
diğer önemli nokta da,
08:01
The other key thing to understand
173
469921
1657
08:03
is that this is by no means just about
low-wage jobs or blue-collar jobs,
low-wage jobs or blue-collar jobs,
174
471602
5138
bu katiyen sadece düşük ücretli işler
veya mavi yakalıların işleri
veya mavi yakalıların işleri
veya nispeten düşük eğitim
düzeyindeki insanların
düzeyindeki insanların
08:08
or jobs and tasks done by people
175
476764
1875
08:10
that have relatively
low levels of education.
low levels of education.
176
478663
2104
yaptığı işler ve görevler hakkında değil.
Bu teknolojilerin beceri basamaklarını
08:12
There's lots of evidence to show
177
480791
1524
08:14
that these technologies are rapidly
climbing the skills ladder.
climbing the skills ladder.
178
482339
3160
hızla tırmandığına dair
gösterilecek çok fazla kanıt var.
gösterilecek çok fazla kanıt var.
08:17
So we already see an impact
on professional jobs --
on professional jobs --
179
485523
3616
Profesyonel meslekler üzerinde
çoktan etkisini gördük --
çoktan etkisini gördük --
08:21
tasks done by people like accountants,
180
489163
4435
muhasebeciler, hesap uzmanları,
08:25
financial analysts,
181
493622
1317
gazeteciler,
08:26
journalists,
182
494963
1296
avukatlar,
08:28
lawyers, radiologists and so forth.
183
496283
2377
radyologlar gibi insanların
yaptığı işlerde.
yaptığı işlerde.
Gelecekte otomasyon tarafından
08:30
So a lot of the assumptions that we make
184
498684
1938
08:32
about the kind of occupations
and tasks and jobs
and tasks and jobs
185
500646
3220
tehdit edilecek meslekler,
görevler ve işler hakkında
görevler ve işler hakkında
08:35
that are going to be threatened
by automation in the future
by automation in the future
186
503890
2819
yaptığımız varsayımların birçoğuna
ileriye dönük olarak
meydan okunacak gibi görünüyor.
meydan okunacak gibi görünüyor.
08:38
are very likely to be
challenged going forward.
challenged going forward.
187
506733
2198
Bence bu temayüller gösteriyor ki
08:40
So as we put these trends together,
188
508955
1700
08:42
I think what it shows is that we could
very well end up in a future
very well end up in a future
189
510679
3292
önemli ölçüde işsizliğin olacağı
bir gelecek
bir gelecek
08:45
with significant unemployment.
190
513995
1507
bizi bekliyor.
08:48
Or at a minimum,
191
516254
1152
Veya en azından,
08:49
we could face lots of underemployment
or stagnant wages,
or stagnant wages,
192
517430
3781
eksik istihdam veya kesat ücretlerle,
hatta belki de azalan ücretlerle
hatta belki de azalan ücretlerle
08:53
maybe even declining wages.
193
521235
2097
yüz yüze gelebiliriz.
08:56
And, of course, soaring levels
of inequality.
of inequality.
194
524142
2810
Ve tabii ki yükselen eşitsizlik seviyesi.
08:58
All of that, of course, is going to put
a terrific amount of stress
a terrific amount of stress
195
526976
4033
Tüm bunlar, tabii ki toplumun
yapısı üzerine korkunç miktarda
yapısı üzerine korkunç miktarda
09:03
on the fabric of society.
196
531033
1917
stres binderecek.
09:04
But beyond that, there's also
a fundamental economic problem,
a fundamental economic problem,
197
532974
3059
Lakin bunun ötesinde, temel bir
ekonomi problemi var ve
ekonomi problemi var ve
09:08
and that arises because jobs
are currently the primary mechanism
are currently the primary mechanism
198
536057
5195
bunun ortaya çıkmasının nedeni de
şu anda gelir dağıtan ana mekanizmayı
şu anda gelir dağıtan ana mekanizmayı
09:13
that distributes income,
and therefore purchasing power,
and therefore purchasing power,
199
541276
3545
ve bundan dolayı ürettiğimiz ürün
ve servisleri satın alan tüketiciler için
ve servisleri satın alan tüketiciler için
09:16
to all the consumers that buy the products
and services we're producing.
and services we're producing.
200
544845
5132
satın alma gücünü işlerin oluşturması.
09:22
In order to have a vibrant market economy,
201
550831
2515
Enerjik bir piyasa ekonomisine
sahip olmak için
sahip olmak için
09:25
you've got to have
lots and lots of consumers
lots and lots of consumers
202
553370
2120
üretilen ürün ve servisleri
09:27
that are really capable of buying
the products and services
the products and services
203
555514
3029
gerçekten satın alabilecek
çok fazla tüketiciye
çok fazla tüketiciye
sahip olmanız gerekir.
09:30
that are being produced.
204
558567
1151
Eğer elinizde bu yoksa,
09:31
If you don't have that,
then you run the risk
then you run the risk
205
559742
2386
ekonomik durgunluk tehlikesiyle
09:34
of economic stagnation,
206
562152
1415
09:35
or maybe even a declining economic spiral,
207
563591
3669
veya belki de azalan ekonomik
helezonla karşı karşıyasınızdır
helezonla karşı karşıyasınızdır
09:39
as there simply aren't enough
customers out there
customers out there
208
567284
2314
çünkü üretilen ürün ve
servisleri satın alabilecek
servisleri satın alabilecek
09:41
to buy the products
and services being produced.
and services being produced.
209
569622
2459
yeterli tüketiciye sahip değilsinizdir.
09:44
It's really important to realize
210
572105
1928
Başarılı olmak için
09:46
that all of us as individuals rely
on access to that market economy
on access to that market economy
211
574057
6014
bireyler olarak piyasa ekonomisine
erişime güvendiğimizi fark etmek
erişime güvendiğimizi fark etmek
09:52
in order to be successful.
212
580095
1729
gerçekten önemlidir.
09:53
You can visualize that by thinking
in terms of one really exceptional person.
in terms of one really exceptional person.
213
581848
4436
Bunu müstesna bir kişiyi düşünerek
gözünüzde canlandırabilirsiniz.
gözünüzde canlandırabilirsiniz.
09:58
Imagine for a moment you take,
say, Steve Jobs,
say, Steve Jobs,
214
586308
2988
Örneğin, Steve Jobs'ı tek başına
10:01
and you drop him
on an island all by himself.
on an island all by himself.
215
589320
2581
bir adaya bıraktığımızı hayal edelim.
10:03
On that island, he's going
to be running around,
to be running around,
216
591925
2294
O adada, herkes gibi etrafta dolaşacak,
10:06
gathering coconuts just like anyone else.
217
594243
2538
hindistan cevizi toplayacak.
10:08
He's really not going to be
anything special,
anything special,
218
596805
2188
Özel bir insan olmayacak
10:11
and the reason, of course,
is that there is no market
is that there is no market
219
599017
3172
ve bunun sebebi, tabii ki
orada inanılmaz yeteneğini
orada inanılmaz yeteneğini
10:14
for him to scale
his incredible talents across.
his incredible talents across.
220
602213
2786
gösterebileceği bir piyasanın olmaması.
10:17
So access to this market
is really critical to us as individuals,
is really critical to us as individuals,
221
605023
3470
Yani bu piyasaya erişim
bireyler olarak bizim için çok önemli
bireyler olarak bizim için çok önemli
10:20
and also to the entire system
in terms of it being sustainable.
in terms of it being sustainable.
222
608517
4022
ve sürdürülebilir olması açısından
tüm sistem için de bu böyle.
tüm sistem için de bu böyle.
10:25
So the question then becomes:
What exactly could we do about this?
What exactly could we do about this?
223
613063
3844
O zaman soru şu hale geliyor:
Bu konuda tam olarak ne yapabiliriz?
Bu konuda tam olarak ne yapabiliriz?
10:29
And I think you can view this
through a very utopian framework.
through a very utopian framework.
224
617285
3232
Ve bence buna çok ütopik
bir çerçeveden bakabilirsiniz.
bir çerçeveden bakabilirsiniz.
10:32
You can imagine a future
where we all have to work less,
where we all have to work less,
225
620541
2643
Bir gelecek hayal edin ki
hepimizin daha az çalıştığı,
hepimizin daha az çalıştığı,
10:35
we have more time for leisure,
226
623208
3001
daha çok boş vaktimizin olduğu,
10:38
more time to spend with our families,
227
626233
1928
ailemizle daha çok zaman geçireceğimiz,
10:40
more time to do things that we find
genuinely rewarding
genuinely rewarding
228
628185
3255
mükâfat olarak gördüğümüz şeyleri yapmak
için daha çok zamanımızın olduğu
için daha çok zamanımızın olduğu
10:43
and so forth.
229
631464
1157
ve saire...
10:44
And I think that's a terrific vision.
230
632645
1855
Ve bence bu müthiş bir vizyon.
10:46
That's something that we should
absolutely strive to move toward.
absolutely strive to move toward.
231
634524
3629
Bu, ilerlemeye kesinlikle
gayret göstermemiz gereken bir şey.
gayret göstermemiz gereken bir şey.
10:50
But at the same time, I think
we have to be realistic,
we have to be realistic,
232
638177
2676
Aynı zamanda, gerçekçi olmalıyız
10:52
and we have to realize
233
640877
1393
ve büyük ihtimalle
10:54
that we're very likely to face
a significant income distribution problem.
a significant income distribution problem.
234
642294
4860
önemli bir gelir dağılımı problemiyle
yüzleşeceğimizin farkında olmalıyız.
yüzleşeceğimizin farkında olmalıyız.
10:59
A lot of people are likely
to be left behind.
to be left behind.
235
647178
2967
Birçok insan geride bırakılacak.
11:03
And I think that in order
to solve that problem,
to solve that problem,
236
651186
2404
Ve bu problemi çözmek için,
11:05
we're ultimately going
to have to find a way
to have to find a way
237
653614
2098
nihayetinde geleneksel işlerden
11:07
to decouple incomes from traditional work.
238
655736
2606
gelirleri ayrıştırmak için
bir yol bulmamız gerekecek.
bir yol bulmamız gerekecek.
11:10
And the best, more straightforward
way I know to do that
way I know to do that
239
658366
2866
Ve en iyisi, bunu yapmanın
bildiğim en dolambaçsız yolu
bildiğim en dolambaçsız yolu
11:13
is some kind of a guaranteed income
or universal basic income.
or universal basic income.
240
661256
3568
bir çeşit garantili gelir veya
evrensel temel gelir.
evrensel temel gelir.
11:16
Now, basic income is becoming
a very important idea.
a very important idea.
241
664848
2488
Temel gelir çok önemli
bir fikir haline geliyor.
bir fikir haline geliyor.
11:19
It's getting a lot
of traction and attention,
of traction and attention,
242
667360
2139
Epey ilgi ve dikkati celb ediyor,
11:21
there are a lot of important
pilot projects
pilot projects
243
669523
2273
dünya genelinde bir çok önemli
11:23
and experiments going on
throughout the world.
throughout the world.
244
671820
2175
pilot projeler ve deneyler yapılıyor.
11:26
My own view is that a basic income
is not a panacea;
is not a panacea;
245
674628
3200
Kendi görüşüm temel gelirin
her derde deva olmadığı yönünde.
her derde deva olmadığı yönünde.
11:29
it's not necessarily
a plug-and-play solution,
a plug-and-play solution,
246
677852
2532
Muhakkak bir tak-çalıştır çözüm değil
11:32
but rather, it's a place to start.
247
680408
1635
lakin bir adımdır.
11:34
It's an idea that we can
build on and refine.
build on and refine.
248
682067
2782
Üzerine ekleyip
geliştirebileceğimiz bir fikir.
geliştirebileceğimiz bir fikir.
11:36
For example, one thing that I have
written quite a lot about
written quite a lot about
249
684873
2817
Örneğin, çokça yazdığım şeylerden biri de
11:39
is the possibility of incorporating
explicit incentives into a basic income.
explicit incentives into a basic income.
250
687714
4592
belli teşviklerin temel gelir
bünyesine dahil edilme ihtimali.
bünyesine dahil edilme ihtimali.
11:44
To illustrate that,
251
692930
1169
Bunu açıklamak için,
11:46
imagine that you are a struggling
high school student.
high school student.
252
694123
2768
diyelim ki sıkıntılı durumdaki
bir lise öğrencisisiniz.
bir lise öğrencisisiniz.
11:48
Imagine that you are at risk
of dropping out of school.
of dropping out of school.
253
696915
2834
Okuldan atılma tehlikeniz
olduğunu farz edin.
olduğunu farz edin.
11:52
And yet, suppose you know
that at some point in the future,
that at some point in the future,
254
700289
3378
Ve diyelim ki gelecekte
bir noktada biliyorsunuz ki
bir noktada biliyorsunuz ki
11:55
no matter what,
255
703691
1224
ne olursa olsun,
11:56
you're going to get the same
basic income as everyone else.
basic income as everyone else.
256
704939
3697
herkesle aynı temele gelire
sahip olacaksınız.
sahip olacaksınız.
12:00
Now, to my mind, that creates
a very perverse incentive
a very perverse incentive
257
708660
3042
Şimdi, kanımca, bu vazgeçip
okulu bırakmanız için
okulu bırakmanız için
12:03
for you to simply give up
and drop out of school.
and drop out of school.
258
711726
2497
çok ters bir teşvik yaratacak.
12:06
So I would say, let's not
structure things that way.
structure things that way.
259
714247
2505
Yani bence, işleri bu şekilde
düzenlemeyelim.
düzenlemeyelim.
12:08
Instead, let's pay people who graduate
from high school somewhat more
from high school somewhat more
260
716776
5316
Bunun yerine, gelin lise mezunu
insanlara keyfine okulu bırakanlardan
insanlara keyfine okulu bırakanlardan
12:14
than those who simply drop out.
261
722116
1696
daha fazla ödeyelim.
12:16
And we can take that idea of building
incentives into a basic income,
incentives into a basic income,
262
724329
3478
Teşviklerle temel gelir
inşa etme fikrini alıp
inşa etme fikrini alıp
12:19
and maybe extend it to other areas.
263
727831
1667
başka alanlara genişletebiliriz.
12:21
For example, we might create
an incentive to work in the community
an incentive to work in the community
264
729522
3577
Örneğin, toplum içinde diğerlerine
yardım etmek için
12:25
to help others,
265
733123
1158
veya belki çevre için
olumlu şeyler yapmak adına
olumlu şeyler yapmak adına
12:26
or perhaps to do positive
things for the environment,
things for the environment,
266
734305
3064
12:29
and so forth.
267
737393
1170
bir teşvik yaratabiliriz.
12:30
So by incorporating incentives
into a basic income,
into a basic income,
268
738587
3011
Teşvikleri temel gelire dahil ederek
12:33
we might actually improve it,
269
741622
1629
bunu geliştirebilir
12:35
and also, perhaps, take at least
a couple of steps
a couple of steps
270
743275
2626
ve de belki gelecekte
karşılaşacağımızı düşündüğüm
karşılaşacağımızı düşündüğüm
12:37
towards solving another problem
271
745925
2425
başka bir problemi
12:40
that I think we're quite possibly
going to face in the future,
going to face in the future,
272
748374
2944
çözmek adına birkaç adım atmış oluruz.
12:43
and that is, how do we all find
meaning and fulfillment,
meaning and fulfillment,
273
751342
3752
Bu problem de hepimizin
nasıl meşgale bulacağı.
nasıl meşgale bulacağı.
12:47
and how do we occupy our time
274
755118
2318
Geleneksel işe
12:49
in a world where perhaps
there's less demand for traditional work?
there's less demand for traditional work?
275
757460
4349
daha az talebin olacağı bir dünyada
zamanımızı nasıl dolduracağız?
zamanımızı nasıl dolduracağız?
12:54
So by extending and refining
a basic income,
a basic income,
276
762201
2805
Temel geliri genişleterek ve düzelterek
12:57
I think we can make it look better,
277
765030
2336
daha iyi bir görünüme kavuşturabiliriz.
12:59
and we can also, perhaps, make it
more politically and socially acceptable
more politically and socially acceptable
278
767390
5298
Ayrıca belki siyasi ve sosyal olarak
daha kabul edilebilir
daha kabul edilebilir
ve makul yapabiliriz --
13:04
and feasible --
279
772712
1164
ve tabii ki, bunu yaparak,
13:05
and, of course, by doing that,
280
773900
1474
gerçekleştirme ihtimalini de artırırız.
13:07
we increase the odds
that it will actually come to be.
that it will actually come to be.
281
775398
3450
13:11
I think one of the most fundamental,
282
779731
2270
Bence temel gelir fikrine
13:14
almost instinctive objections
283
782025
2168
veya güvenlik ağındaki
13:16
that many of us have
to the idea of a basic income,
to the idea of a basic income,
284
784217
3453
herhangi önemli bir ilerlemeye kaşı
hepimizde olan en temel,
hepimizde olan en temel,
13:19
or really to any significant
expansion of the safety net,
expansion of the safety net,
285
787694
3732
içgüdüsel itirazlardan biri de
13:23
is this fear that we're going to end up
with too many people
with too many people
286
791450
3760
ekonomi arabasının içinde
bir sürü insan olacağı
bir sürü insan olacağı
13:27
riding in the economic cart,
287
795234
1738
ve arabayı çekecek olan
13:28
and not enough people pulling that cart.
288
796996
2047
yeteri kadar insan olmayacağı korkusudur.
13:31
And yet, really, the whole point
I'm making here, of course,
I'm making here, of course,
289
799067
2834
Ve burada asıl varmak istediğim nokta,
13:33
is that in the future,
290
801925
1361
gelecekte
13:35
machines are increasingly going
to be capable of pulling that cart for us.
to be capable of pulling that cart for us.
291
803310
3826
makinelerin bu arabayı bizim için
artan oranda çekebilecek olması.
artan oranda çekebilecek olması.
13:39
That should give us more options
292
807160
1990
Bu, toplumumuz ve ekonomimizi
yapılandırmamız adına
yapılandırmamız adına
13:41
for the way we structure
our society and our economy,
our society and our economy,
293
809174
3811
bize daha fazla seçenek vermeli.
13:45
And I think eventually, it's going to go
beyond simply being an option,
beyond simply being an option,
294
813009
3442
Ve bence nihayetinde, sadece bir
seçenek olmaktan daha öteye giderek
seçenek olmaktan daha öteye giderek
bir mecburiyet halini alacaktır.
13:48
and it's going to become an imperative.
295
816475
1901
Sebebi, tabii ki tüm bunların
toplumumuz üzerinde
toplumumuz üzerinde
13:50
The reason, of course,
is that all of this is going to put
is that all of this is going to put
296
818400
2822
13:53
such a degree of stress on our society,
297
821246
2014
çok fazla stres oluşturacak olması
13:55
and also because jobs are that mechanism
298
823284
2514
ve işlerin tüketicilere
ekonomiyi sürdürebilmeleri için
ekonomiyi sürdürebilmeleri için
13:57
that gets purchasing power to consumers
299
825822
1965
satın alma gücü sağlayan
13:59
so they can then drive the economy.
300
827811
2516
mekanizma olmasıdır.
14:02
If, in fact, that mechanism
begins to erode in the future,
begins to erode in the future,
301
830351
3547
Eğer gerçekten, gelecekte
bu mekanizma aşınmaya başlarsa
bu mekanizma aşınmaya başlarsa
14:05
then we're going to need to replace
it with something else
it with something else
302
833922
2815
o zaman bunun yerine
başka bir şey koymamız gerekecek
başka bir şey koymamız gerekecek
yoksa tüm sistemimizin
14:08
or we're going to face the risk
303
836761
1563
sürdürülebilir olmaması gibi
bir riskle yüzleşeceğizdir.
bir riskle yüzleşeceğizdir.
14:10
that our whole system simply
may not be sustainable.
may not be sustainable.
304
838348
2567
14:12
But the bottom line here
is that I really think
is that I really think
305
840939
2382
Ama sözün özü,
bence bu problemleri çözmek
14:15
that solving these problems,
306
843345
2436
ve özellikle toplumumuzun
her seviyesinden insanın işine yarayan
her seviyesinden insanın işine yarayan
14:17
and especially finding a way
to build a future economy
to build a future economy
307
845805
3400
14:21
that works for everyone,
308
849229
2013
bir gelecek ekonomisi inşa etmenin
14:23
at every level of our society,
309
851266
1861
bir yolunu bulmak
14:25
is going to be one of the most important
challenges that we all face
challenges that we all face
310
853151
3540
gelecek yıllarda hepimizin yüzleşeceği
en önemli zorluklardan biri olacak.
14:28
in the coming years and decades.
311
856715
2043
14:30
Thank you very much.
312
858782
1248
Çok teşekkür ederim.
14:32
(Applause)
313
860054
1860
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Martin Ford - FuturistMartin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future.
Why you should listen
Martin Ford was one of the first analysts to write compellingly about the future of work and economies in the face of the growing automation of everything. He sketches a future that's radically reshaped not just by robots but by the loss of the income-distributing power of human jobs. How will our economic systems need to adapt?
He's the author of two books: Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future (winner of the 2015 Financial Times/McKinsey Business Book of the Year Award ) and The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future, and he's the founder of a Silicon Valley-based software development firm. He has written about future technology and its implications for the New York Times, Fortune, Forbes, The Atlantic, The Washington Post, Harvard Business Review and The Financial Times.
Martin Ford | Speaker | TED.com