TED2017
Martin Ford: How we'll earn money in a future without jobs
مارتن فورد: كيف سنتمكن من كسب الأموال في المستقبل بدون وجود وظائف
Filmed:
Readability: 4.2
3,167,458 views
إن الآلات التي تستطيع الفهم والتعلم والتكيف أمر قادم لا محالة، وهذا ربما يعني أن البشر سيعانون من حجم بطالة هائل. مالذي يجب أن نفعله حيال ذلك؟ في حوار مبسط عن هذه الفكرة الخلافية، يسعى (مارتن فورد) لفصل الدخل عن العمل التقليدي وتأسيس دخل أساسي على مستوى العالم.
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
سأبدأ حديثي بهذا السؤال المخيف:
00:15
Are we headed toward
a future without jobs?
a future without jobs?
1
3659
2750
هل نتجه نحو مستقبل بدون وظائف؟
00:18
The remarkable progress that we're seeing
2
6987
2069
إن التطور المذهل الذي تشهده التقنية
00:21
in technologies like self-driving cars
3
9080
1861
كالسيارات ذاتية القيادة
00:22
has led to an explosion
of interest in this question,
of interest in this question,
4
10965
3065
قادنا إلى الاهتمام المتزايد بهذا السؤال،
00:26
but because it's something
that's been asked
that's been asked
5
14054
2150
ولأن هذا السؤال قد تم طرحه
عدة مرات في الماضي،
عدة مرات في الماضي،
00:28
so many times in the past,
6
16228
1256
ربما ما يجب علينا التساؤل بشأنه حقًا
00:29
maybe what we should really be asking
7
17508
1840
00:31
is whether this time is really different.
8
19372
2900
هو هل سيكون الأمر مختلفاً هذه المرة؟
00:35
The fear that automation
might displace workers
might displace workers
9
23252
2961
إن الخوف من أن يحل التشغيل الآلي
مكان العمال
مكان العمال
00:38
and potentially lead
to lots of unemployment
to lots of unemployment
10
26237
2117
والتسبب في فقد الكثير من الوظائف
00:40
goes back at a minimum 200 years
to the Luddite revolts in England.
to the Luddite revolts in England.
11
28378
3888
يعود إلى 200 عام على الأقل أثناء ثورة
العمال ضد الآلات الصناعية في (إنجلترا).
العمال ضد الآلات الصناعية في (إنجلترا).
00:44
And since then, this concern
has come up again and again.
has come up again and again.
12
32290
3196
ومنذ ذلك الوقت،
تكرر هذا القلق مرارًا.
تكرر هذا القلق مرارًا.
00:47
I'm going to guess
13
35510
1161
أعتقد أن معظمكم ربما لم يسمع
من قبل عن تقرير "الثورة الثلاثية"
من قبل عن تقرير "الثورة الثلاثية"
00:48
that most of you have probably never
heard of the Triple Revolution report,
heard of the Triple Revolution report,
14
36695
4466
00:53
but this was a very prominent report.
15
41185
2293
ولكنه كان تقريرًا بارزًا جدًا.
00:55
It was put together
by a brilliant group of people --
by a brilliant group of people --
16
43502
2531
تمت كتابته بواسطة
مجموعة من الناس شديدي الذكاء
مجموعة من الناس شديدي الذكاء
00:58
it actually included
two Nobel laureates --
two Nobel laureates --
17
46057
3057
وكان اثنين منهم
من الحائزين على جوائز نوبل،
من الحائزين على جوائز نوبل،
01:01
and this report was presented
to the President of the United States,
to the President of the United States,
18
49138
3223
كما قُدم هذا التقرير
إلى رئيس الولايات المتحدة،
إلى رئيس الولايات المتحدة،
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
وطرح فكرة أن الولايات المتحدة تواجه العديد
من الاضطرابات الاقتصادية والاجتماعية
من الاضطرابات الاقتصادية والاجتماعية
01:09
because industrial automation
was going to put millions of people
was going to put millions of people
20
57903
3102
لأن التشغيل الآلي للصناعات
سيجعل الملايين من العمال عاطلين عن العمل.
سيجعل الملايين من العمال عاطلين عن العمل.
01:13
out of work.
21
61029
1152
تم تقديم ذلك التقرير
إلى الرئيس (ليندون جونسون)
إلى الرئيس (ليندون جونسون)
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
في شهر مارس من عام 1964.
01:19
So that's now over 50 years,
24
67711
2216
كان ذلك منذ أكثر من خمسين عامًا،
01:21
and, of course, that
hasn't really happened.
hasn't really happened.
25
69951
2058
ولم يحدث ذلك، بالطبع،
01:24
And that's been the story again and again.
26
72033
2144
وقد تكررت هذه القصة مرارًا وتكرارًا.
01:26
This alarm has been raised repeatedly,
27
74201
2109
وقد أثير هذا التنبيه في العديد من المرات،
01:28
but it's always been a false alarm.
28
76334
2013
ولكنه كان دائمًا إنذارًا كاذبًا.
01:30
And because it's been a false alarm,
29
78371
1809
ولأنه إنذارٌ كاذبٌ،
01:32
it's led to a very conventional way
of thinking about this.
of thinking about this.
30
80204
2807
أدى إلى طريقة تفكير تقليدية جدًا بشأنه.
01:35
And that says essentially that yes,
31
83035
2532
ولكن ينبهنا ذلك ضمنًا،
01:37
technology may devastate
entire industries.
entire industries.
32
85591
2548
لأن التقنية قد تدمر صناعات بأكلمها
01:40
It may wipe out whole occupations
and types of work.
and types of work.
33
88163
3732
وأنها قد تمحو العديد من المهن والأعمال.
01:43
But at the same time, of course,
34
91919
1608
ولكن في الوقت نفسه، بالطبع،
01:45
progress is going to lead
to entirely new things.
to entirely new things.
35
93551
2351
سيقود التقدم إلى أشياء جديدة كليًا.
01:47
So there will be new industries
that will arise in the future,
that will arise in the future,
36
95926
2962
ولذلك سنجد العديد من الصناعات
التي ستنشأ في المستقبل،
التي ستنشأ في المستقبل،
01:50
and those industries, of course,
will have to hire people.
will have to hire people.
37
98912
2858
وبطبيعة الحال، ستضطر
هذه الصناعات إلى توظيف الناس.
هذه الصناعات إلى توظيف الناس.
01:53
There'll be new kinds of work
that will appear,
that will appear,
38
101794
2238
ستظهر أنواع جديدة من العمل،
01:56
and those might be things that today
we can't really even imagine.
we can't really even imagine.
39
104056
3210
ولا يمكننا اليوم حتى تخيل
هذه الأنواع الجديدة من العمل.
هذه الأنواع الجديدة من العمل.
01:59
And that has been the story so far,
40
107290
1747
وهذا هو ملخص الأمر حتى الآن،
02:01
and it's been a positive story.
41
109061
1494
وهو أمر إيجابي.
02:03
It turns out that the new jobs
that have been created
that have been created
42
111095
3325
وقد أتضح أن تلك الوظائف الجديدة
والتي تم خلقها
والتي تم خلقها
02:06
have generally been
a lot better than the old ones.
a lot better than the old ones.
43
114444
2470
بشكل عام أفضل بكثير
من تلك الوظائف القديمة.
من تلك الوظائف القديمة.
02:08
They have, for example,
been more engaging.
been more engaging.
44
116938
2656
على سبيل المثال، أصبحت أكثر متعة.
02:11
They've been in safer,
more comfortable work environments,
more comfortable work environments,
45
119618
3429
أصبحت بيئات العمل أكثر أمانًا وأكثر راحة،
02:15
and, of course, they've paid more.
46
123071
1680
وبالطبع، الرواتب أصبحت أكبر.
02:16
So it has been a positive story.
47
124775
1865
ولذلك فهذا أمر إيجابي.
02:18
That's the way things
have played out so far.
have played out so far.
48
126664
2208
فالأمور سارت بشكل أفضل حتى الآن.
02:21
But there is one particular
class of worker
class of worker
49
129292
2948
ولكن يوجد فئة معينة من العمال
02:24
for whom the story
has been quite different.
has been quite different.
50
132264
2252
الأمر بالنسبة لهم مختلف قليلًا.
02:27
For these workers,
51
135938
1150
بالنسبة لهؤلاء العمال،
02:29
technology has completely
decimated their work,
decimated their work,
52
137112
3021
أهلكت التقنية عملهم بشكل كامل،
02:32
and it really hasn't created
any new opportunities at all.
any new opportunities at all.
53
140157
3214
ولم تقم بخلق أي فرص جديدة على الإطلاق.
02:35
And these workers, of course,
54
143395
2195
وهؤلاء العمال، بطبيعة الحال،
02:37
are horses.
55
145614
1288
هم الأحصنة.
02:38
(Laughter)
56
146926
1443
02:40
So I can ask a very provocative question:
57
148393
2750
لذا يمكنني أن أطرح
سؤالًا استفزازيًا للغاية
سؤالًا استفزازيًا للغاية
02:43
Is it possible that at some
point in the future,
point in the future,
58
151167
3435
هل من الممكن أن نرى
في فترة ما في المستقبل،
في فترة ما في المستقبل،
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
جزءًا كبيرًا من القوى العاملة البشرية
يصبح زائدًا عن الحاجة
يصبح زائدًا عن الحاجة
02:51
in the way that horses were?
60
159278
1702
كما حدث مع الخيول؟
02:53
Now, you might have a very visceral,
reflexive reaction to that.
reflexive reaction to that.
61
161485
3000
قد يكون رد فعلك انعكاسيًا.
02:56
You might say, "That's absurd.
62
164509
1647
قد تقول، هذا أمر سخيف.
02:58
How can you possibly compare
human beings to horses?"
human beings to horses?"
63
166180
3669
كيف يمكنك مقارنة البشر بالخيول؟
03:02
Horses, of course, are very limited,
64
170437
1769
فالخيول، بالطبع، محدودة الاستخدام،
03:04
and when cars and trucks
and tractors came along,
and tractors came along,
65
172230
2893
وعندما تم اختراع السيارات
والشاحنات والجرارات،
والشاحنات والجرارات،
03:07
horses really had nowhere else to turn.
66
175147
2045
لم يعد هناك فائدة كبيرة للخيول.
03:09
People, on the other hand,
are intelligent;
are intelligent;
67
177844
2360
أمًّا على الجانب الأخر،
فالبشر يتمتعون بالذكاء،
فالبشر يتمتعون بالذكاء،
03:12
we can learn, we can adapt.
68
180228
1785
فيمكننا التعلم، ويمكننا التكيف.
03:14
And in theory,
69
182037
1164
ومن الناحية النظرية،
03:15
that ought to mean that we can
always find something new to do,
always find something new to do,
70
183225
3127
فنحن نستطيع دائمًا أن نجد
شيئًا جديدًا لفعله،
شيئًا جديدًا لفعله،
03:18
and that we can always remain
relevant to the future economy.
relevant to the future economy.
71
186376
3306
وأن نتمكن من البقاء مهمين
للاقتصاد في المستقبل.
للاقتصاد في المستقبل.
03:21
But here's the really
critical thing to understand.
critical thing to understand.
72
189706
2437
لكن إليكم هذا الأمر الحرج الذي يتوجب فهمه.
03:24
The machines that will threaten
workers in the future
workers in the future
73
192790
2865
أن الآلات التي ستهدد العمال في المستقبل
03:27
are really nothing like those cars
and trucks and tractors
and trucks and tractors
74
195679
3234
ليست كالسيارات والشاحنات والجرارات
03:30
that displaced horses.
75
198937
1616
والتي حلت مكان الخيول.
03:32
The future is going to be full
of thinking, learning, adapting machines.
of thinking, learning, adapting machines.
76
200577
4839
سيكون المستقبل ممتلئًا بالآلات
القادرة على التفكير والتعلم والتكيف.
القادرة على التفكير والتعلم والتكيف.
03:37
And what that really means
77
205440
1408
وما يعنيه ذلك حقًا
03:38
is that technology is finally
beginning to encroach
beginning to encroach
78
206872
2834
أن التقنية ستبدأ أخيرًا في تخطي
03:41
on that fundamental human capability --
79
209730
2849
تلك القدرة البشرية الأساسية
03:44
the thing that makes us
so different from horses,
so different from horses,
80
212603
2803
والتي تجعلنا مختلفين جدًا عن الخيول،
03:47
and the very thing that, so far,
81
215430
2234
وتلك القدرة، حتى الآن،
03:49
has allowed us to stay ahead
of the march of progress
of the march of progress
82
217688
2647
هي التي سمحت لنا بالبقاء في مسيرة التقدم
03:52
and remain relevant,
83
220359
1189
والبقاء ملائمين لها،
03:53
and, in fact, indispensable
to the economy.
to the economy.
84
221572
3067
وفي الواقع، لا غنى عنا بالنسبة للاقتصاد.
03:58
So what is it that is really so different
85
226407
2495
إذًا ما المختلف حقّا
04:00
about today's information technology
86
228926
2043
حول تقنية المعلومات في وقتنا الحاضر
04:02
relative to what we've seen in the past?
87
230993
1947
مقارنةً بما رأيناه في الماضي؟
04:04
I would point to three fundamental things.
88
232964
2653
سأشير إلى ثلاثة أمور أساسية.
04:07
The first thing is that we have seen
this ongoing process
this ongoing process
89
235641
4409
أول شيء هو أننا رأينا هذه العملية المستمرة
04:12
of exponential acceleration.
90
240074
1888
من التسارع في المستجّدات التقنية.
04:14
I know you all know about Moore's law,
91
242420
2095
أعلم أنكم تعرفون كل شيء عن (قانون مور)
04:16
but in fact, it's more
broad-based than that;
broad-based than that;
92
244539
2296
ولكن في الواقع،
فالأمر يمتد إلى نطاق أوسع من ذلك،
فالأمر يمتد إلى نطاق أوسع من ذلك،
04:18
it extends in many cases,
for example, to software,
for example, to software,
93
246859
3150
يمتد إلى الكثير من الحالات،
إلى البرمجيات، على سبيل المثال،
إلى البرمجيات، على سبيل المثال،
04:22
it extends to communications,
bandwidth and so forth.
bandwidth and so forth.
94
250033
3000
كما يمتد إلى الاتصالات،
وعرض النطاق الترددي وهكذا دواليك.
وعرض النطاق الترددي وهكذا دواليك.
04:25
But the really key thing to understand
95
253057
1984
ولكن الشيء الرئيسي الذي يجب أن نفهمه
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
هو أن هذا التسارع
مستمر منذ فترة طويلة جدًا.
مستمر منذ فترة طويلة جدًا.
04:30
In fact, it's been going on for decades.
97
258960
1925
في واقع الأمر، فهو مستمر منذ عقود.
04:32
If you measure from the late 1950s,
98
260909
2756
لو بدأنا القياس منذ نهاية الخمسينات،
04:35
when the first integrated
circuits were fabricated,
circuits were fabricated,
99
263689
2425
عندما تم صنع أول دائرةً متكاملةً،
04:38
we've seen something on the order
of 30 doublings in computational power
of 30 doublings in computational power
100
266138
4785
رأينا تضاعف قدرة
الحاسب الآلي لأكثر من 30 مرة
الحاسب الآلي لأكثر من 30 مرة
04:42
since then.
101
270947
1156
منذ ذلك الحين.
04:44
That's just an extraordinary number
of times to double any quantity,
of times to double any quantity,
102
272127
3688
وهذا مجرد عدد استثنائي لمضاعفة أي كمية،
04:47
and what it really means
103
275839
1240
وما يعنيه هذا حقاً
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
هو أننا الآن في مرحلة سنرى فيها
حجمًا غير عادي من التقدم المطلق،
حجمًا غير عادي من التقدم المطلق،
04:51
just an extraordinary amount
of absolute progress,
of absolute progress,
105
279651
2411
04:54
and, of course, things are going
to continue to also accelerate
to continue to also accelerate
106
282086
2975
وبالطبع، ستستمر الأمور
في التسارع أيضًا من هذه النقطة.
في التسارع أيضًا من هذه النقطة.
04:57
from this point.
107
285085
1159
04:58
So as we look forward
to the coming years and decades,
to the coming years and decades,
108
286268
2540
لذلك أثناء تطلعنا
إلى السنوات والعقود القادمة،
إلى السنوات والعقود القادمة،
05:00
I think that means
that we're going to see things
that we're going to see things
109
288832
2338
أعتقد أن هذا يعني أننا سنرى أمورَّا
لسنا مستعدين لها حقًا.
لسنا مستعدين لها حقًا.
05:03
that we're really not prepared for.
110
291194
1673
سنرى أمورَّا ستُذهلنا.
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
الشيء الرئيسي الثاني
05:08
is that the machines are,
in a limited sense, beginning to think.
in a limited sense, beginning to think.
113
296282
3906
هو أن الآلات، بدأت بالتفكير بشكل محدود.
05:12
And by this, I don't mean human-level AI,
114
300212
2457
ولا أعني هنا نفس مستوى ذكاء الإنسان،
05:14
or science fiction
artificial intelligence;
artificial intelligence;
115
302693
2936
أو الذكاء الاصطناعي الذي يظهر
في أفلام الخيال العلمي
في أفلام الخيال العلمي
05:17
I simply mean that machines and algorithms
are making decisions.
are making decisions.
116
305653
4462
أعني ببساطة أن الآلات
والخوارزميات أصبحوا يتخذون القرارات.
والخوارزميات أصبحوا يتخذون القرارات.
05:22
They're solving problems,
and most importantly, they're learning.
and most importantly, they're learning.
117
310139
3860
فهم يقومون بحل المشكلات،
والأكثر أهمية، أنهم يتعلمون.
والأكثر أهمية، أنهم يتعلمون.
05:26
In fact, if there's one technology
that is truly central to this
that is truly central to this
118
314023
3303
في الواقع، إذا كان هناك تقنيةً واحدةً
يتمحور حولها كل هذا
يتمحور حولها كل هذا
05:29
and has really become
the driving force behind this,
the driving force behind this,
119
317350
3077
وأصبحت القوة الدافعة وراء ذلك.
05:32
it's machine learning,
120
320451
1172
فهي تعلم الآلات،
05:33
which is just becoming
this incredibly powerful,
this incredibly powerful,
121
321647
2720
والتي أصبحت تقنيةً قويةً بشكل لا يصدق
05:36
disruptive, scalable technology.
122
324391
2638
كما أنها مربكة وقابلة للتطوير.
05:39
One of the best examples
I've seen of that recently
I've seen of that recently
123
327561
2469
أحد أفضل الأمثلة التي رأيتها مؤخرًا
05:42
was what Google's DeepMind
division was able to do
division was able to do
124
330054
2751
ما أصبح قسم (جوجل ديب مايند)
قادرًا على فعله مع نظامهم (ألفا غو).
قادرًا على فعله مع نظامهم (ألفا غو).
05:44
with its AlphaGo system.
125
332829
1553
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
هذا النظام الذي أصبح قادرًا
على هزيمة أعظم لاعبي العالم
على هزيمة أعظم لاعبي العالم
05:50
at the ancient game of Go.
127
338730
1979
في لعبة (جو) القديمة.
05:52
Now, at least to me,
128
340733
1150
والآن، وبالنسبة لي،
هناك أمرين مهمين بخصوص لعبة (جو)
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
الأول أنه أثناء ممارسة اللعبة،
05:57
One is that as you're playing the game,
130
345048
2296
05:59
the number of configurations
that the board can be in
that the board can be in
131
347368
2866
فإن عدد احتمالات الحركات على اللوحة
06:02
is essentially infinite.
132
350258
1411
عدد لا متناهي.
06:03
There are actually more possibilities
than there are atoms in the universe.
than there are atoms in the universe.
133
351693
3833
فعدد احتمالات الحركات
في لعبة (جو) يفوق عدد الذرات في الكون،
في لعبة (جو) يفوق عدد الذرات في الكون،
06:07
So what that means is,
134
355980
1184
ولذا فإن ما يعنيه ذلك،
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
أنك لن تستطيع بناء حاسب آلي
يمكنه الفوز في لعبة (جو)
يمكنه الفوز في لعبة (جو)
06:12
the way chess was approached, for example,
136
360809
2180
بنفس طريقة لعب (الشطرنج)
على سبيل المثال،
على سبيل المثال،
06:15
which is basically to throw
brute-force computational power at it.
brute-force computational power at it.
137
363013
4526
والتي يتم استخدام القوة الحسابية
المفرطة في حلها في الأساس.
المفرطة في حلها في الأساس.
06:19
So clearly, a much more sophisticated,
thinking-like approach is needed.
thinking-like approach is needed.
138
367563
4177
لذا من الواضح، أننا بحاجة لنهج تفكير
أكثر تطورًا وتعقيدًا.
أكثر تطورًا وتعقيدًا.
06:24
The second thing
that really stands out is that,
that really stands out is that,
139
372368
3271
الشيء الثاني الذي برز هو
06:27
if you talk to one
of the championship Go players,
of the championship Go players,
140
375663
2647
أنك إذا تحدثت إلى أحد أبطال لعبة (جو)
06:30
this person cannot necessarily
even really articulate what exactly it is
even really articulate what exactly it is
141
378334
4485
فلن يتمكنوا بالضبط حتى من تفصيل
06:34
they're thinking about
as they play the game.
as they play the game.
142
382843
2215
ما يفكرون به أثناء لعب اللعبة.
06:37
It's often something
that's very intuitive,
that's very intuitive,
143
385082
2193
ففي كثير من الأحيان يكون أمرّا بديهيًّا،
06:39
it's almost just like a feeling
about which move they should make.
about which move they should make.
144
387299
3322
فالأمر غالبًا يتعلق بإحساسهم
بالحركة التي يجب أن يقوموا بها.
بالحركة التي يجب أن يقوموا بها.
06:42
So given those two qualities,
145
390645
1407
و بالنظر إلى هاتين الميزتين،
06:44
I would say that playing Go
at a world champion level
at a world champion level
146
392076
3937
أقول أن ممارسة لعبة (جو)
على مستوى بطولة العالم
على مستوى بطولة العالم
06:48
really ought to be something
that's safe from automation,
that's safe from automation,
147
396037
3238
يجب أن يكون شيئًا آمنًا
من التحول إلى التشغيل الآلي،
من التحول إلى التشغيل الآلي،
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
وحقيقة أن تحولها إلى التشغيل الآلي
ممكن الحدوث، فيجب أن نأخذ حذرنا.
ممكن الحدوث، فيجب أن نأخذ حذرنا.
06:55
And the reason is that we tend
to draw a very distinct line,
to draw a very distinct line,
149
403769
3917
والسبب هو أننا نميل لرسم خط متميز جدًا،
06:59
and on one side of that line
are all the jobs and tasks
are all the jobs and tasks
150
407710
3509
وعلى أحد جانبيًّ هذا الخط يوجد
كل الوظائف والمهام
كل الوظائف والمهام
07:03
that we perceive as being on some level
fundamentally routine and repetitive
fundamentally routine and repetitive
151
411243
4748
التي نُميزها على أنها نمطية
ومتكررة بشكل أساسي
ومتكررة بشكل أساسي
07:08
and predictable.
152
416015
1350
ويمكن التنبؤ بها.
07:09
And we know that these jobs
might be in different industries,
might be in different industries,
153
417389
2858
ونحن نعلم أن هذه الوظائف
قد تكون في صناعات مختلفة،
قد تكون في صناعات مختلفة،
07:12
they might be in different occupations
and at different skill levels,
and at different skill levels,
154
420271
3373
وقد تكون في مهن مختلفة
وعلى مستوى مهارات مختلفة،
وعلى مستوى مهارات مختلفة،
07:15
but because they are innately predictable,
155
423668
2210
ولكون التنبؤ بها يكون بشكل فطري،
07:17
we know they're probably at some point
going to be susceptible
going to be susceptible
156
425902
3127
نعلم أنها في مرحلة ما
ستكون عرضةً إلى التعلم الآلي،
ستكون عرضةً إلى التعلم الآلي،
07:21
to machine learning,
157
429053
1177
وبالتالي إلى التشغيل الآلي.
07:22
and therefore, to automation.
158
430254
1419
وللحقيقة سيكون هذا عدد كبير من الوظائف.
07:23
And make no mistake --
that's a lot of jobs.
that's a lot of jobs.
159
431697
2097
07:25
That's probably something
on the order of roughly half
on the order of roughly half
160
433818
2679
وقد يقترب العدد
من نصف الوظائف في الاقتصاد.
من نصف الوظائف في الاقتصاد.
07:28
the jobs in the economy.
161
436521
1567
07:30
But then on the other side of that line,
162
438112
2159
ولكن على الجانب الآخر من هذا الخَّط،
07:32
we have all the jobs
that require some capability
that require some capability
163
440295
4071
لدينا كل الوظائف التي تتطلب بعض القدرة
07:36
that we perceive as being uniquely human,
164
444390
2372
والتي نعتبرها إنسانية خالصة،
07:38
and these are the jobs
that we think are safe.
that we think are safe.
165
446786
2223
وهذه هي الوظائف التي نعتقد أنها بمأمن.
07:41
Now, based on what I know
about the game of Go,
about the game of Go,
166
449033
2265
والآن، وبناءً على ما أعرفه عن لعبة (جو)
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
كنت أعتقد أن هذه اللعبة تقع
على الجانب الآمن من هذا الخط،
على الجانب الآمن من هذا الخط،
07:47
But the fact that it isn't,
and that Google solved this problem,
and that Google solved this problem,
168
455049
3178
ولكن في الحقيقة هي ليست كذلك،
وكون (جوجل) قد قامت بحل هذه المشكلة،
وكون (جوجل) قد قامت بحل هذه المشكلة،
07:50
suggests that that line is going
to be very dynamic.
to be very dynamic.
169
458251
2432
يشير إلى أن هذا الخط
سيكون مرنًا للغاية
سيكون مرنًا للغاية
07:52
It's going to shift,
170
460707
1179
وسيبدأ بالتحول،
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
وسيتحول بطريقة سوف تستهلك
المزيد والمزيد من الوظائف والمهام المختلفة
المزيد والمزيد من الوظائف والمهام المختلفة
07:58
that we currently perceive
as being safe from automation.
as being safe from automation.
172
466069
3017
والتي نتصور أنها آمنة حاليًا
من التحول إلى التشغيل الآلي.
من التحول إلى التشغيل الآلي.
والشيء الرئيسي الآخر الذي يجب فهمه
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
بأن الأمر لا يتعلق فقط بالمهن التجارية
أو الوظائف منخفضة الأجر،
أو الوظائف منخفضة الأجر،
08:08
or jobs and tasks done by people
175
476764
1875
أو الوظائف والمهام التي يقوم بأدائها
أفراد ذوو مستوى تعليمي منخفض.
أفراد ذوو مستوى تعليمي منخفض.
08:10
that have relatively
low levels of education.
low levels of education.
176
478663
2104
فهناك الكثير من الأدلة التي تظهر
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
أن هذه التقنيات تتسلق
بسرعة سلم المهارات المختلفة
بسرعة سلم المهارات المختلفة
08:17
So we already see an impact
on professional jobs --
on professional jobs --
179
485523
3616
لذلك نرى بالفعل تأثيرها
على الوظائف المهنية،
على الوظائف المهنية،
08:21
tasks done by people like accountants,
180
489163
4435
والمهام التي يقوم بها المحاسبين
على سبيل المثال،
على سبيل المثال،
08:25
financial analysts,
181
493622
1317
المحللين الماليين،
08:26
journalists,
182
494963
1296
الصحفيين،
08:28
lawyers, radiologists and so forth.
183
496283
2377
المحامين، وأخصائيي الأشعة وما إلى ذلك.
08:30
So a lot of the assumptions that we make
184
498684
1938
لذلك فالكثير من الافتراضات
08:32
about the kind of occupations
and tasks and jobs
and tasks and jobs
185
500646
3220
التي نفترضها
حول نوع المهن والمهام والوظائف
حول نوع المهن والمهام والوظائف
08:35
that are going to be threatened
by automation in the future
by automation in the future
186
503890
2819
والتي ستكون مهددة بواسطة
التشغيل الآلي في المستقبل
التشغيل الآلي في المستقبل
08:38
are very likely to be
challenged going forward.
challenged going forward.
187
506733
2198
من المرجح جدًا أن يثبت خطائها.
08:40
So as we put these trends together,
188
508955
1700
لذلك عندما نضع هذه التوجهات معًا،
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
أعتقد أن ما تظهره هو إمكانية
أن ينتهي بنا المطاف في المستقبل
أن ينتهي بنا المطاف في المستقبل
08:45
with significant unemployment.
190
513995
1507
بوجود نسبة بطالة مرتفعة.
08:48
Or at a minimum,
191
516254
1152
أو على الأقل،
08:49
we could face lots of underemployment
or stagnant wages,
or stagnant wages,
192
517430
3781
قد نواجه العديد من البطالة المقنعة
أو الأجور الثابتة،
أو الأجور الثابتة،
08:53
maybe even declining wages.
193
521235
2097
وربما حتى انخفاض في الأجور.
08:56
And, of course, soaring levels
of inequality.
of inequality.
194
524142
2810
وبالطبع، مستويات مرتفعة من عدم المساواة.
08:58
All of that, of course, is going to put
a terrific amount of stress
a terrific amount of stress
195
526976
4033
وبطبيعة الحال، سيكون لكل هذا تأثير هائل
09:03
on the fabric of society.
196
531033
1917
على نسيج المجتمع.
09:04
But beyond that, there's also
a fundamental economic problem,
a fundamental economic problem,
197
532974
3059
وبخلاف ذلك، هناك أيضًا
مشكلة اقتصادية أساسية،
مشكلة اقتصادية أساسية،
09:08
and that arises because jobs
are currently the primary mechanism
are currently the primary mechanism
198
536057
5195
والتي ستنشأ لأن الوظائف حاليًا
هي الآلية الرئيسية
هي الآلية الرئيسية
09:13
that distributes income,
and therefore purchasing power,
and therefore purchasing power,
199
541276
3545
لتوزيع الدخل وبالتالي القوة الشرائية،
09:16
to all the consumers that buy the products
and services we're producing.
and services we're producing.
200
544845
5132
لجميع المستهلكين الذين يشترون
المنتجات والخدمات التي ننتجها.
المنتجات والخدمات التي ننتجها.
09:22
In order to have a vibrant market economy,
201
550831
2515
ولكي تحصل على اقتصاد سوق نابض بالنشاط،
09:25
you've got to have
lots and lots of consumers
lots and lots of consumers
202
553370
2120
يجب أن يكون لديك العديد من المستهلكين
09:27
that are really capable of buying
the products and services
the products and services
203
555514
3029
ممن يستطيعون شراء المنتجات
والخدمات التي يجري إنتاجها.
والخدمات التي يجري إنتاجها.
09:30
that are being produced.
204
558567
1151
إن لم يكن لديك ذلك، فستكون عرضةً
للركود الاقتصادي،
للركود الاقتصادي،
09:31
If you don't have that,
then you run the risk
then you run the risk
205
559742
2386
09:34
of economic stagnation,
206
562152
1415
09:35
or maybe even a declining economic spiral,
207
563591
3669
أو ربما حتى الدخول في دوامة
الانخفاض الاقتصادي،
الانخفاض الاقتصادي،
09:39
as there simply aren't enough
customers out there
customers out there
208
567284
2314
بسبب عدم وجود مستهلكين بشكلٍ كافٍ
09:41
to buy the products
and services being produced.
and services being produced.
209
569622
2459
لشراء المنتجات والخدمات التي يتم إنتاجها.
09:44
It's really important to realize
210
572105
1928
من المهم جدًا أن ندرك
09:46
that all of us as individuals rely
on access to that market economy
on access to that market economy
211
574057
6014
أننا جميعًا كأفراد نعتمد
على الانخراط في اقتصاد السوق هذا
على الانخراط في اقتصاد السوق هذا
09:52
in order to be successful.
212
580095
1729
لنصبح ناجحين.
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
يمكنك تصور ذلك من خلال
التفكير في شخص استثنائي جدًا.
التفكير في شخص استثنائي جدًا.
09:58
Imagine for a moment you take,
say, Steve Jobs,
say, Steve Jobs,
214
586308
2988
تخيل للحظة أننا نضع (ستيف جوبز)
وحيدًا في جزيرة منعزلة.
وحيدًا في جزيرة منعزلة.
10:01
and you drop him
on an island all by himself.
on an island all by himself.
215
589320
2581
10:03
On that island, he's going
to be running around,
to be running around,
216
591925
2294
في تلك الجزيرة، سيركض في الأرجاء
10:06
gathering coconuts just like anyone else.
217
594243
2538
لجمع جوز الهند كأي شخص آخر.
10:08
He's really not going to be
anything special,
anything special,
218
596805
2188
لن يكون متميزًا عن أي شخص أخر.
10:11
and the reason, of course,
is that there is no market
is that there is no market
219
599017
3172
والسبب، بالطبع، هو عدم وجود سوق
10:14
for him to scale
his incredible talents across.
his incredible talents across.
220
602213
2786
يمكنه فيه توسيع نطاق مواهبه الرائعة.
10:17
So access to this market
is really critical to us as individuals,
is really critical to us as individuals,
221
605023
3470
ولذا فإن الانخراط في هذا السوق
هو أمر حيوي بالنسبة لنا كأشخاص،
هو أمر حيوي بالنسبة لنا كأشخاص،
10:20
and also to the entire system
in terms of it being sustainable.
in terms of it being sustainable.
222
608517
4022
و للمجتمع بأكمله ليحافظ على استدامته.
10:25
So the question then becomes:
What exactly could we do about this?
What exactly could we do about this?
223
613063
3844
لذلك يصبح السؤال:
ما الذي يمكننا فعله حيال ذلك؟
ما الذي يمكننا فعله حيال ذلك؟
10:29
And I think you can view this
through a very utopian framework.
through a very utopian framework.
224
617285
3232
وأعتقد أنه يمكننا تخيل
ذلك من خلال إطار حالم.
ذلك من خلال إطار حالم.
10:32
You can imagine a future
where we all have to work less,
where we all have to work less,
225
620541
2643
يمكننا تخيل مستقبل
نعمل فيه جميعًا بشكل أقل،
نعمل فيه جميعًا بشكل أقل،
10:35
we have more time for leisure,
226
623208
3001
ويكون لدينا فيه المزيد من الوقت للراحة،
10:38
more time to spend with our families,
227
626233
1928
ووقت أطول لنقضيه مع عائلاتنا،
10:40
more time to do things that we find
genuinely rewarding
genuinely rewarding
228
628185
3255
ومزيد من الوقت للقيام بالأشياء
التي نجدها مجزيةً حقَّا
التي نجدها مجزيةً حقَّا
10:43
and so forth.
229
631464
1157
وأشياء من هذا القبيل.
10:44
And I think that's a terrific vision.
230
632645
1855
وأعتقد أن هذه رؤية رائعة.
10:46
That's something that we should
absolutely strive to move toward.
absolutely strive to move toward.
231
634524
3629
فهذا شيء يجب علينا السعي والتحرك نحوه.
10:50
But at the same time, I think
we have to be realistic,
we have to be realistic,
232
638177
2676
لكن بنفس الوقت علينا أن نكون واقعيين،
10:52
and we have to realize
233
640877
1393
ويجب أن ندرك
10:54
that we're very likely to face
a significant income distribution problem.
a significant income distribution problem.
234
642294
4860
أنه من المرجح جدًا أن نواجه
مشكلةً كبيرةً في توزيع الدخل.
مشكلةً كبيرةً في توزيع الدخل.
10:59
A lot of people are likely
to be left behind.
to be left behind.
235
647178
2967
وعلى الأرجح سيتأثر الكثير من الناس بهذا.
11:03
And I think that in order
to solve that problem,
to solve that problem,
236
651186
2404
وأعتقد أنه لنتمكن من حل هذه المشكلة،
11:05
we're ultimately going
to have to find a way
to have to find a way
237
653614
2098
علينا أن نجد وسيلةً
لفصل الدخل عن الإنتاجية في العمل التقليدي.
لفصل الدخل عن الإنتاجية في العمل التقليدي.
11:07
to decouple incomes from traditional work.
238
655736
2606
11:10
And the best, more straightforward
way I know to do that
way I know to do that
239
658366
2866
والطريقة الأفضل والأكثر وضوحًا لفعل ذلك
11:13
is some kind of a guaranteed income
or universal basic income.
or universal basic income.
240
661256
3568
هي وجود نوع من الدخل المضمون
أو الدخل الأساسي على مستوى العالم.
أو الدخل الأساسي على مستوى العالم.
11:16
Now, basic income is becoming
a very important idea.
a very important idea.
241
664848
2488
فقد أصبحت فكرة الدخل الأساسي
مهمةً جدًا الآن.
مهمةً جدًا الآن.
11:19
It's getting a lot
of traction and attention,
of traction and attention,
242
667360
2139
وأصبحت تستدعي الكثير من الانتباه،
11:21
there are a lot of important
pilot projects
pilot projects
243
669523
2273
فهناك الكثير من المشاريع التجريبية المهمة
والتجارب الجارية حول العالم.
والتجارب الجارية حول العالم.
11:23
and experiments going on
throughout the world.
throughout the world.
244
671820
2175
11:26
My own view is that a basic income
is not a panacea;
is not a panacea;
245
674628
3200
أمًّا وجهة نظري فهي أن الدخل الأساسي
ليس حلًا سحريًا،
ليس حلًا سحريًا،
11:29
it's not necessarily
a plug-and-play solution,
a plug-and-play solution,
246
677852
2532
فهو ليس حلًا سهل التركيب والتشغيل،
11:32
but rather, it's a place to start.
247
680408
1635
ولكن يمكن اعتباره
خطوةً على الطريق،
خطوةً على الطريق،
11:34
It's an idea that we can
build on and refine.
build on and refine.
248
682067
2782
فهي فكرة يمكن البناء عليها وصقلها.
11:36
For example, one thing that I have
written quite a lot about
written quite a lot about
249
684873
2817
فعلى سبيل المثال، أحد الموضوعات
التي كتبت الكثير بشأنها
التي كتبت الكثير بشأنها
11:39
is the possibility of incorporating
explicit incentives into a basic income.
explicit incentives into a basic income.
250
687714
4592
هي إمكانية دمج حوافز واضحة
في الدخل الأساسي.
في الدخل الأساسي.
11:44
To illustrate that,
251
692930
1169
ولتوضيح ذلك،
11:46
imagine that you are a struggling
high school student.
high school student.
252
694123
2768
تخيل أنك طالب بالثانوية تعاني في الدراسة.
11:48
Imagine that you are at risk
of dropping out of school.
of dropping out of school.
253
696915
2834
تخيل أنك معرض لترك المدرسة.
11:52
And yet, suppose you know
that at some point in the future,
that at some point in the future,
254
700289
3378
ومع ذلك، لنفترض أنك تعلم
أنه في مرحلة ما من المستقبل،
أنه في مرحلة ما من المستقبل،
11:55
no matter what,
255
703691
1224
ومهما حدث،
11:56
you're going to get the same
basic income as everyone else.
basic income as everyone else.
256
704939
3697
ستحصل على نفس الدخل
الأساسي الذي سيحصل عليه الجميع.
الأساسي الذي سيحصل عليه الجميع.
12:00
Now, to my mind, that creates
a very perverse incentive
a very perverse incentive
257
708660
3042
في اعتقادي، سيخلق ذلك حافزًا ضارًا جدًا
12:03
for you to simply give up
and drop out of school.
and drop out of school.
258
711726
2497
سيجعلك تتخلى ببساطة عن المدرسة.
12:06
So I would say, let's not
structure things that way.
structure things that way.
259
714247
2505
لذلك ما أود قوله، دعونا لا نُشكل
الأشياء بهذه الطريقة
الأشياء بهذه الطريقة
12:08
Instead, let's pay people who graduate
from high school somewhat more
from high school somewhat more
260
716776
5316
بدلًا عن ذلك، دعونا ندفع أكثر
لمن يتخرجون من المدرسة الثانوية
لمن يتخرجون من المدرسة الثانوية
12:14
than those who simply drop out.
261
722116
1696
عن أولئك الذين يتركون المدرسة.
12:16
And we can take that idea of building
incentives into a basic income,
incentives into a basic income,
262
724329
3478
ويمكننا أن نأخذ فكرة
دمج الحوافز في الدخل الأساسي،
دمج الحوافز في الدخل الأساسي،
12:19
and maybe extend it to other areas.
263
727831
1667
وربما مُدًّها إلى مناطق أخرى.
12:21
For example, we might create
an incentive to work in the community
an incentive to work in the community
264
729522
3577
على سبيل المثال، قد نقوم بخلق
حافزًا لتشجيع العمل في المجتمع
حافزًا لتشجيع العمل في المجتمع
12:25
to help others,
265
733123
1158
لمساعدة الآخرين،
12:26
or perhaps to do positive
things for the environment,
things for the environment,
266
734305
3064
أو ربما القيام بأشياء إيجابية للبيئة،
12:29
and so forth.
267
737393
1170
وهكذا دواليك.
12:30
So by incorporating incentives
into a basic income,
into a basic income,
268
738587
3011
ولذا من خلال دمج الحوافز في الدخل الأساسي،
12:33
we might actually improve it,
269
741622
1629
قد نتمكن من تحسينه،
12:35
and also, perhaps, take at least
a couple of steps
a couple of steps
270
743275
2626
كما قد نتمكن أيضًا من أخذ عدة خطوات
12:37
towards solving another problem
271
745925
2425
نحو حل مشكلة أخرى
12:40
that I think we're quite possibly
going to face in the future,
going to face in the future,
272
748374
2944
والتي أعتقد أننا قد نواجهها في المستقبل،
12:43
and that is, how do we all find
meaning and fulfillment,
meaning and fulfillment,
273
751342
3752
ألا وهي، كيف سنتمكن جميعًا من تحقيق ذاتنا،
12:47
and how do we occupy our time
274
755118
2318
وكيف سنشغل أوقاتنا
12:49
in a world where perhaps
there's less demand for traditional work?
there's less demand for traditional work?
275
757460
4349
في عالم سيكون فيه ربما طلب أقل
على العمل التقليدي؟
على العمل التقليدي؟
12:54
So by extending and refining
a basic income,
a basic income,
276
762201
2805
ولذا وبتوسيع وتنقيح فكرة الدخل الأساسي،
12:57
I think we can make it look better,
277
765030
2336
أعتقد أن بإمكاننا جعلها أفضل،
12:59
and we can also, perhaps, make it
more politically and socially acceptable
more politically and socially acceptable
278
767390
5298
ويمكننا أيضًا جعلها أكثر قبولًا
سياسيًا ومجتمعيًا وعمليًا،
سياسيًا ومجتمعيًا وعمليًا،
13:04
and feasible --
279
772712
1164
وبالطبع، من خلال القيام بذلك،
13:05
and, of course, by doing that,
280
773900
1474
13:07
we increase the odds
that it will actually come to be.
that it will actually come to be.
281
775398
3450
فنحن نزيد من احتمالات تحقيقه
على أرض الواقع.
على أرض الواقع.
13:11
I think one of the most fundamental,
282
779731
2270
أظن أن أحد أهم
الاعتراضات الغريزية
الاعتراضات الغريزية
13:14
almost instinctive objections
283
782025
2168
13:16
that many of us have
to the idea of a basic income,
to the idea of a basic income,
284
784217
3453
التي يتحفظ فيها العديد
منا على فكرة الدخل الأساسي،
منا على فكرة الدخل الأساسي،
13:19
or really to any significant
expansion of the safety net,
expansion of the safety net,
285
787694
3732
أو على أي توسيع مهم لشبكة الأمان،
13:23
is this fear that we're going to end up
with too many people
with too many people
286
791450
3760
هو الخوف من أن ينتهي بنا المطاف
بوجود الكثير من الناس
بوجود الكثير من الناس
13:27
riding in the economic cart,
287
795234
1738
ممن يعتمدون على المساعدة الاقتصادية
بدون وجود العدد الكافي اللازم
لدفع الاقتصاد.
لدفع الاقتصاد.
13:28
and not enough people pulling that cart.
288
796996
2047
13:31
And yet, really, the whole point
I'm making here, of course,
I'm making here, of course,
289
799067
2834
ومع ذلك، ما أقصده هنا، بطبيعة الحال،
13:33
is that in the future,
290
801925
1361
هو أنه في المستقبل
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
ستكون الآلات قادرة بشكل متزايد
على دفع عجلة الاقتصاد نيابة عنا.
على دفع عجلة الاقتصاد نيابة عنا.
13:39
That should give us more options
292
807160
1990
وهذا ينبغي أن يوفر لنا المزيد من الخيارات
13:41
for the way we structure
our society and our economy,
our society and our economy,
293
809174
3811
للطريقة التي سنهيكل بها مجتمعنا واقتصادنا،
13:45
And I think eventually, it's going to go
beyond simply being an option,
beyond simply being an option,
294
813009
3442
وأعتقد في نهاية المطاف،
أن الأمر سيتحول من كونه خيارًا،
أن الأمر سيتحول من كونه خيارًا،
13:48
and it's going to become an imperative.
295
816475
1901
وسيصبح أمرًّا حتميًّا.
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
والسبب بالطبع، أن كل هذا سيضع
درجة من الضغط على مجتمعنا،
درجة من الضغط على مجتمعنا،
13:53
such a degree of stress on our society,
297
821246
2014
13:55
and also because jobs are that mechanism
298
823284
2514
وأيضًا لأن الوظائف هي تلك الآلية
13:57
that gets purchasing power to consumers
299
825822
1965
التي تعطي القوة الشرائية للمستهلكين
13:59
so they can then drive the economy.
300
827811
2516
وهذا ما سيدفع عجلة الاقتصاد.
14:02
If, in fact, that mechanism
begins to erode in the future,
begins to erode in the future,
301
830351
3547
ولو بدأت هذه الآلية في التآكل في المستقبل،
14:05
then we're going to need to replace
it with something else
it with something else
302
833922
2815
سنحتاج وقتها لاستبدالها بشيء آخر
14:08
or we're going to face the risk
303
836761
1563
والا فإننا سنواجه خطر
تعرض النظام كله لعدم الاستدامة.
تعرض النظام كله لعدم الاستدامة.
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
خلاصة الأمر، أنني أعتقد حقًا
14:15
that solving these problems,
306
843345
2436
أن السبيل إلى حل هذه المشاكل،
14:17
and especially finding a way
to build a future economy
to build a future economy
307
845805
3400
وبخاصة إيجاد وسيلة لبناء اقتصاد مستقبلي
14:21
that works for everyone,
308
849229
2013
يلبي متطلبات الجميع،
14:23
at every level of our society,
309
851266
1861
على كل مستوى من مستويات مجتمعنا،
14:25
is going to be one of the most important
challenges that we all face
challenges that we all face
310
853151
3540
سيكون أحد أهم التحديات
التي سنواجهها جميعًا
التي سنواجهها جميعًا
14:28
in the coming years and decades.
311
856715
2043
في السنوات والعقود القادمة.
14:30
Thank you very much.
312
858782
1248
شكرًا جزيلًا لكم.
14:32
(Applause)
313
860054
1860
ABOUT THE SPEAKER
Martin Ford - FuturistMartin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future.
Why you should listen
Martin Ford was one of the first analysts to write compellingly about the future of work and economies in the face of the growing automation of everything. He sketches a future that's radically reshaped not just by robots but by the loss of the income-distributing power of human jobs. How will our economic systems need to adapt?
He's the author of two books: Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future (winner of the 2015 Financial Times/McKinsey Business Book of the Year Award ) and The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future, and he's the founder of a Silicon Valley-based software development firm. He has written about future technology and its implications for the New York Times, Fortune, Forbes, The Atlantic, The Washington Post, Harvard Business Review and The Financial Times.
Martin Ford | Speaker | TED.com