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TEDxBoston 2012

Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?

アンドリュー・マカフィー:アンドロイドに仕事を奪われるのか?

Filmed
Views 963,936

ロボットやアルゴリズムは、車の組み立てや記事を書くこと、また翻訳などの仕事においてどんどん進歩しています。これらはかつて、人間を必要とした仕事です。では、人はこれからどういった仕事を担っていくのでしょうか?アンドリュー・マカフィー氏は最新の雇用データに基づいて、こう言います。「我々はまだ何も見てはいません。しかし、一歩引いて歴史の流れを見てみると、驚くべき、さらに、わくわくするような未来がひろがっています。」(TEDxBoston )

- Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio

As itそれ turnsターン outでる, whenいつ tens数十 of millions何百万 of people
何千万人もの人が失業したり 十分な仕事が得られない―
00:16
are unemployed失業者 orまたは underemployed不完全採用,
ことが明らかになり テクノロジーが労働人口に
00:19
there'sそこに a fairフェア amount of interest利子 in what technology技術 mightかもしれない be doing to the labor労働 force.
どう影響しているかということにが大いに関心を集めています
00:21
And as I look見える at the conversation会話, itそれ strikesストライク me
そしてその事に関する見解を目にする時
00:25
thatそれ it'sそれは focused集中した on exactly正確に the right topicトピック,
話の主題は合っているにもかかわらず
00:28
and at the same同じ time時間, it'sそれは missing行方不明 the pointポイント entirely完全に.
ポイントを完全に見逃してしているという気がするのです
00:31
The topicトピック thatそれ it'sそれは focused集中した on, the question質問 is whetherかどうか orまたは notない
議論の焦点である問題は
デジタルテクノロジーが
00:34
allすべて theseこれら digitalデジタル technologiesテクノロジー are affecting影響 people's人々の ability能力
人間が生活費を稼ぐという能力に
影響を及ぼしているかどうかということです
00:37
to earn獲得する a living生活, orまたは, to sayいう itそれ a little少し bitビット different異なる way,
少し違った言い方をするならば
00:40
are the droidsドロイド taking取る our我々の jobsジョブ?
アンドロイドたちは仕事を奪っているのでしょうか
00:43
And there'sそこに some一部 evidence証拠 thatそれ they彼ら are.
そうだという証拠がいくつかあります
00:46
The Greatすごい Recession不況 ended終了しました whenいつ Americanアメリカ人 GDPGDP resumed再開
アメリカのGDPがゆっくりながら安定した成長に戻って
大不況が終り
00:48
itsその kind種類 of slowスロー, steady安定した march行進 upward上向き, and some一部 otherその他
他の経済指標も回復し始めると
00:52
economic経済的 indicators指標 alsoまた、 started開始した to reboundリバウンド, and they彼ら got
急ぎ足で健全な状態に戻りました
00:56
kind種類 of healthy健康 kind種類 of quickly早く. Corporateコーポレート profits利益
大企業の収益はかなり高く
00:58
are quiteかなり high高い. In fact事実, ifif you君は include含める bankバンク profits利益,
実際 銀行収益も含めれば
01:01
they're彼らは higher高い thanより they've彼らは everこれまで been.
これまでないくらいに高いのです
01:05
And businessビジネス investment投資 in gearギヤ, in equipment装置
ビジネス投資も勢いがあり 設備投資や
01:07
and hardwareハードウェア and softwareソフトウェア is at an all-time常時 high高い.
ハードウェア ソフトウェアの分野では 最高記録です
01:10
Soだから the businessesビジネス are getting取得 outでる their彼らの checkbooks小切手.
企業の出資も増えてきました
01:13
What they're彼らは notない really本当に doing is hiring雇用.
欠けているものは何かというと 雇用です
01:16
Soだから thisこの red lineライン is the employment-to-population人口への雇用 ratio,
グラフの赤線は人口に対する雇用率です
01:19
in otherその他 words言葉, the percentageパーセンテージ of workingワーキング age年齢 people
言い換えるなら アメリカで就業している
01:22
in Americaアメリカ who have work.
生産年齢の人の割合です
01:26
And we我々 see見る thatそれ itそれ crateredクレーター during the Greatすごい Recession不況,
大不況で落ち込んでいるのがわかると思いますが
01:28
and itそれ hasn't持っていない started開始した to bounceバウンス backバック at allすべて.
それからまったく立ち直ってないのです
01:31
Butだがしかし the storyストーリー is notない justちょうど a recession不況 storyストーリー.
しかし これはただの不況の話とは違います
01:34
The decade10年 thatそれ we've私たちは justちょうど been throughを通して had relatively比較的
ここ10年 全体的に雇用は停滞してきました
01:37
anemic貧血 jobジョブ growth成長 allすべて throughout全体を通して, especially特に whenいつ we我々
10年ごとに比較をしていくと
01:40
compare比較する itそれ to otherその他 decades数十年, and the 2000s
記録のある中で2000年代だけが
01:43
are the onlyのみ time時間 we我々 have on record記録 whereどこで thereそこ were
10年の始めより終わりの方が
01:46
fewer少ない people workingワーキング at the end終わり of the decade10年
働いている人が少ないのです
01:48
thanより at the beginning始まり. Thisこれ is notない what you君は want to see見る.
こんな状況には目も当てられません
01:52
Whenいつ you君は graphグラフ the number of potential潜在的な employees従業員
この国で働ける労働者数と
01:55
versus the number of jobsジョブ in the country, you君は see見る the gapギャップ
仕事の数をグラフにしてみると
01:58
gets取得 biggerより大きい and biggerより大きい over time時間, and then次に,
そこには時間とともにどんどん広がっているギャップがあり
02:02
during the Greatすごい Recession不況, itそれ opened開かれた upアップ in a huge巨大 way.
大不況のときに ギャップが大幅に広がりました
02:05
I did some一部 quickクイック calculations計算. I took取った the last最終 20 years of GDPGDP growth成長
簡単な計算をしてみました
ここ20年のGDPの成長率と
02:08
and the last最終 20 years of labor労働 productivity生産性 growth成長
労働生産性の成長を使い
02:12
and used thoseそれら in a fairlyかなり straightforward簡単 way
かなり単純な方法で
経済成長を維持するためには
02:16
to try to projectプロジェクト howどうやって manyたくさんの jobsジョブ the economy経済 was going
どれだけの仕事が必要になるか
予想を試みました
02:18
to need必要 to keepキープ growing成長する, and thisこの is the lineライン thatそれ I came来た upアップ with〜と.
これが導き出された線です(赤破線)
02:21
Is thatそれ good良い orまたは bad悪い? Thisこれ is the government's政府の projection投影
いかがですか? そしてこちらは
今後の生産年齢の人口に関する
02:25
for the workingワーキング age年齢 population人口 going forward前進.
政府の予測を示します
02:28
Soだから ifif theseこれら predictions予測 are accurate正確, thatそれ gapギャップ is notない going to close閉じる.
これらの予測が正確なら
ギャップが埋まることはありません
02:32
The problem問題 is, I don'tしない think思う theseこれら projections予測 are accurate正確.
これらの予測が正確だとは思えない
これが問題です
02:37
In particular特に, I think思う myじぶんの projection投影 is way too optimistic楽観的,
特に 私が導き出した仮定は
かなり楽観的すぎると思います
02:40
becauseなぜなら whenいつ I did itそれ, I was assuming前提 thatそれ the future未来
なぜなら 計算において
未来の労働生産性の成長率は
02:43
was kind種類 of going to look見える like the past過去
過去のものと同じであろうと仮定したからです
02:47
with〜と labor労働 productivity生産性 growth成長, and that'sそれは actually実際に notない what I believe信じる,
でも実際そうなるとは思っていません
02:49
becauseなぜなら whenいつ I look見える aroundまわり, I think思う thatそれ we我々 ain'tない seen見た nothing何も yetまだ
周囲を見ると テクノロジーが労働人口に及ぼす影響について
02:53
whenいつ itそれ comes来る to technology's技術の impact影響 on the labor労働 force.
まだ何も目にしていないと思うからです
02:56
Justちょうど in the past過去 coupleカップル years, we've私たちは seen見た digitalデジタル toolsツール
ここ2,3年ほどで 私たちは今まであり得なかったスキルや
03:00
display表示 skillsスキル and abilities能力 thatそれ they彼ら never決して, everこれまで had before,
能力をもったデジタルツールを目にするようになりました
03:04
and thatそれ, kind種類 of, eat食べる deeply深く into what we我々 human人間 beings存在
そしてそれは 私たちのする仕事に 深くくいこんできました
03:08
do for a living生活. Let me give you君は a coupleカップル examples.
いくつか例を挙げたいと思います
03:12
Throughout全面的に allすべて of history歴史, ifif you君は wanted something何か
歴史上これまで
03:15
translated翻訳された fromから one1 language言語 into another別の,
他の言語に翻訳したいものがあった場合
03:17
you君は had to involve関与する a human人間 beingであること.
人間にやらせてきました
03:20
Now we我々 have multi-language多言語, instantaneous瞬時,
現在では 多言語で瞬時の
03:22
automatic自動 translation翻訳 servicesサービス available利用可能な for free無料
自動翻訳サービスを無料で使用できます
03:25
via経由 manyたくさんの of our我々の devicesデバイス allすべて the way downダウン to smartphonesスマートフォン.
スマートフォンをはじめ
多くの機器で利用できます
03:29
And ifif anyどれか of us have used theseこれら, we我々 know知っている thatそれ
使ったことがある方もいるでしょうが
03:33
they're彼らは notない perfect完璧な, butだけど they're彼らは decentまともな.
これらのサービスは完璧ではありませんが
まずまずではあります
03:35
Throughout全面的に allすべて of history歴史, ifif you君は wanted something何か written書かれた,
歴史上これまで レポートや記事などの
文章が必要な場合
03:38
a report報告する orまたは an article記事, you君は had to involve関与する a person.
誰かにやらせてきました
03:42
Notじゃない anymoreもう. Thisこれ is an article記事 thatそれ appeared出現した
今は違います
これは しばらく前の
03:45
in Forbesフォーブス onlineオンライン a whilewhile backバック about Apple'sりんご earnings収入.
アップルの収益に関する
『フォーブス』オンライン版の記事です
03:47
Itそれ was written書かれた by an algorithmアルゴリズム.
これはアルゴリズムによって書かれています
03:51
And it'sそれは notない decentまともな, it'sそれは perfect完璧な.
そしてこれはまずまずなんかではありません
完璧です
03:53
A lot of people look見える at thisこの and they彼ら sayいう, "Okayオーケー,
多くの人はこれを見てこう言うでしょう
03:56
butだけど thoseそれら are very非常に specific特定, narrow狭い tasksタスク,
「でもね これはとっても特殊で限定されたタスクだ
03:59
and most最も knowledge知識 workers労働者 are actually実際に generalistsジェネラリスト,
知識労働者のほとんどは実際はジェネラリストであり
04:02
and what they彼ら do is sit座る on top of a very非常に large body
彼らがしていることは
多くの専門技術と知識を基にして
04:04
of expertise専門知識 and knowledge知識 and they彼ら useつかいます thatそれ
予測のつかないような要求にも
04:07
to react反応する on the fly飛ぶ to kind種類 of unpredictable予測不可能な demands要求,
即座に反応することだ
04:09
and that'sそれは very非常に, very非常に hardハード to automate自動化する."
それを自動化するのは物凄く難しいことなんだよ」と
04:13
One1 つ of the most最も impressive印象的な knowledge知識 workers労働者
最近で一番印象深い知識労働者のひとりは
04:15
in recent最近 memory記憶 is a guy named名前 Kenケン Jenningsジェニングス.
ケン・ジェニングスという男です
04:17
He won勝った the quizクイズ showショー "Jeopardyジアパディー!" 74 times in a row,
彼は『ジェパディ!』というクイズショーで74連勝し
04:19
took取った home自宅 three million百万 dollarsドル.
300万ドルを手にしました
04:24
That'sそれです Kenケン on the right getting取得 beatビート three to one1 by
右に座っているのがケンで
ジェパディ用にプログラムされた―
04:27
Watsonワトソン, the "Jeopardyジアパディー!"-playing再生中 supercomputerスーパーコンピュータ fromから IBMIBM.
IBM のスーパーコンピューター ワトソンに
3倍の得点で負けたところです
04:31
Soだから whenいつ we我々 look見える at what technology技術 can do
このようにテクノロジーが
04:36
to general一般 knowledge知識 workers労働者, I start開始 to think思う
一般的な知識労働者に
何ができるかということを垣間見る時
04:38
thereそこ mightかもしれない notない be something何か soそう special特別 about thisこの ideaアイディア
このジェネラリストという概念に
とりたてて特別な何かが
04:40
of a generalistジェネラリスト, particularly特に whenいつ we我々 start開始 doing thingsもの
あるわけではない
と思いはじめたのです
04:43
like hookingフッキング Siriシリ upアップ to Watsonワトソン and having持つ technologiesテクノロジー
特に ワトソンと Siri をつなげて 言われたことを理解したり
04:46
thatそれ can understandわかる what we're私たちは saying言って
それに音声で答えるような
04:50
and repeat繰り返す speechスピーチ backバック to us.
テクノロジーがあれば なおさらです
04:52
Now, Siriシリ is far遠い fromから perfect完璧な, and we我々 can make作る fun楽しい
今のSiriは完璧にはほど遠く
可笑しい間違いもありますが
04:54
of her彼女 flaws欠陥, butだけど we我々 should alsoまた、 keepキープ in mindマインド thatそれ
Siri やワトソンのようなテクノロジーが
04:57
ifif technologiesテクノロジー like Siriシリ and Watsonワトソン improve改善する
ムーアの法則に従って進歩していくと
05:00
along一緒に a Moore'sムーア Law法律 trajectory軌道, whichどの they彼ら will,
そして実際そうなると思いますが
05:02
in six6 years, they're彼らは notない going to be two times betterより良い
6年で2倍や4倍どころではなく
05:06
orまたは four4つの times betterより良い, they'll彼らは be 16 times betterより良い thanより they彼ら are right now.
16倍も良くなっているはずだと
覚えておくべきでしょう
05:09
Soだから I start開始 to think思う thatそれ a lot of knowledge知識 work is going to be affected影響を受けた by thisこの.
だから多くの知識労働が
この技術に影響されると思い始めました
05:14
And digitalデジタル technologiesテクノロジー are notない justちょうど impacting影響を与える knowledge知識 work.
さらにデジタルテクノロジーは
知識労働だけに影響するのではなく
05:17
They're彼らは starting起動 to flexフレックス their彼らの muscles筋肉 in the physical物理的 world世界 as well.
物理的な世界へも勢力を及ぼし始めています
05:21
I had the chanceチャンス a little少し whilewhile backバック to rideライド in the GoogleGoogle
少し前にGoogleの無人自動車に乗る機会があり
05:25
autonomous自律的 car, whichどの is as coolクール as itそれ sounds. (Laughter笑い)
評判通り 本当にクールなものでした (笑)
05:27
And I will vouch保証 thatそれ itそれ handled処理された the stop-and-goストップ・アンド・ゴー trafficトラフィック
のろのろ運転の国道101号線でも非常にスムーズに
05:33
on U.S. 101 very非常に smoothlyスムーズに.
対応したということは 私が保証します
05:36
Thereそこ are about three and a halfハーフ million百万 people
アメリカでは約350万人が
05:39
who driveドライブ trucksトラック for a living生活 in the Unitedユナイテッド States.
トラックの運転で生計を立てており
中には
05:41
I think思う some一部 of themそれら are going to be affected影響を受けた by thisこの
このテクノロジーで
影響される人もいると思います
05:43
technology技術. And right now, humanoidヒューマノイド robotsロボット are stillまだ
ヒューマノイド ロボットは 現在まだ非常に未熟で
05:45
incredibly信じられないほど primitiveプリミティブ. They彼らが can'tできない do very非常に muchたくさん.
そう多くの事はできません
05:49
Butだがしかし they're彼らは getting取得 betterより良い quiteかなり quickly早く, and DARPADARPA,
しかし 急速に改良が進んでいます
05:52
whichどの is the investment投資 arm of the Defense防衛 Department部門,
国防総省の投資部門であるDARPAはこの動きを
05:54
is trying試す to accelerate加速する their彼らの trajectory軌道.
加速させようとしています
05:58
Soだから, in shortショート, yeahええ, the droidsドロイド are coming到来 for our我々の jobsジョブ.
要するに アンドロイドは
私たちの仕事に迫ってきています
05:59
In the shortショート term期間, we我々 can stimulate刺激する jobジョブ growth成長
短期的には 起業家精神を奨励し インフラ投資することで
06:04
by encouraging励ます entrepreneurship起業家精神 and by investing投資
雇用を牽引することができます
06:08
in infrastructureインフラ, becauseなぜなら the robotsロボット today今日 stillまだ aren'tない
なぜなら ロボットは今日まだ
06:11
very非常に good良い at fixing固定 bridges.
橋の補修が不得意だからです
06:14
Butだがしかし in the not-too-long-termあまりにも長期的ではない, I think思う within以内 the lifetimes生涯
しかし 遠くない将来
06:16
of most最も of the people in thisこの roomルーム, we're私たちは going to transition遷移
ここにいるほとんどの人々が
生きているうちに
06:19
into an economy経済 thatそれ is very非常に productive生産的な butだけど thatそれ
非常に生産的であるが
多くの労働力は必要とされない
06:22
justちょうど doesn'tしない need必要 a lot of human人間 workers労働者,
という経済に推移していくことになるでしょう
06:25
and managing管理します thatそれ transition遷移 is going to be
その移行に対処することが
06:28
the greatest最大 challengeチャレンジ thatそれ our我々の society社会 faces.
私たちの社会が直面する
最大の課題となるでしょう
06:30
Voltaireヴォルテール summarized要約 whyなぜ. He said前記, "Work saves保存する us
ヴォルテールの言葉は この理由をうまく表しています
06:33
fromから three greatすばらしいです evils: boredom退屈, vice and need必要."
「仕事は 3つの大いなる悪 すなわち
退屈 非行 貧困から私たちを救ったのだ」と
06:35
Butだがしかし despite何と thisこの challengeチャレンジ, I'm私は personally個人的に,
しかしこのような課題があっても
私は個人的に
06:41
I'm私は stillまだ a huge巨大 digitalデジタル optimist楽観主義者, and I am
いまだデジタルをものすごく前向きに捉えていて
06:43
supremely最高に confident自信を持って thatそれ the digitalデジタル technologiesテクノロジー thatそれ we're私たちは
我々が現在開発中であるデジタルテクノロジーが
06:46
developing現像 now are going to take us into a utopianユートピア future未来,
いずれ私たちを 陰鬱な未来ではなく
ユートピア的な未来に
06:49
notない a dystopianディスストピアン future未来. And to explain説明する whyなぜ,
導いてくれると
絶大な自信を持っているのです
06:53
I want to poseポーズ kind種類 of a ridiculouslyばかげた broad広い question質問.
ここで 途方もなく広範な質問をしたいと思います
06:56
I want to ask尋ねる what have been the most最も important重要
人類の歴史において
06:58
developments開発 in human人間 history歴史?
最も重要な進歩といえばなんでしょうか?
07:01
Now, I want to shareシェア some一部 of the answers答え thatそれ I've私は gotten得た
この質問にどんな答えをもらったか
07:03
in response応答 to thisこの question質問. It'sそれは、します。 a wonderful素晴らしい question質問
いくつかお話します
こんな質問をしたら
07:06
to ask尋ねる and to start開始 an endless無限 debateディベート about,
簡単に終わりのない議論が始まります
07:08
becauseなぜなら some一部 people are going to bring持参する upアップ
西洋と東洋の両方における哲学のシステムが
07:10
systemsシステム of philosophy哲学 in bothどちらも the West西 and the East thatそれ
多くの人々の世界観を変えたことを
07:13
have changedかわった howどうやって a lot of people think思う about the world世界.
挙げる人もいるでしょう
07:16
And then次に otherその他 people will sayいう, "No違います, actually実際に, the big大きい stories物語,
こう言う人もいるでしょう
「いや実際
07:19
the big大きい developments開発 are the founding創業 of the world's世界の
大きな出来事 進歩といえば
07:22
majorメジャー religions宗教, whichどの have changedかわった civilizations文明
文明を変え 無数の人々の生き方に影響した
07:24
and have changedかわった and influenced影響を受け howどうやって countless無数 people
主要な宗教が確立したことだ」
07:28
are living生活 their彼らの lives人生." And then次に some一部 otherその他 folkフォーク will sayいう,
また一方で こう言う人もいるでしょう
07:30
"Actually実際に, what changes変更 civilizations文明, what modifies変更する themそれら
「実際に文明を変えたり手を加えたり
07:33
and what changes変更 people's人々の lives人生
人々の生活も変えたものは帝国だ
07:37
are empires帝国, soそう the greatすばらしいです developments開発 in human人間 history歴史
人類の偉大な発展とは
07:39
are stories物語 of conquest征服 and of war戦争."
征服と戦争の歴史だ」
07:43
And then次に some一部 cheery陽気な soul usually通常 always常に pipesパイプ upアップ
そうしたら そこへ大体必ず陽気な誰かが
07:46
and says言う, "Heyねえ, don'tしない forget忘れる about plagues災害." (Laughter笑い)
「ねえ 疫病のことを忘れてないか」
なんて割り込んできます (笑)
07:48
Thereそこ are some一部 optimistic楽観的 answers答え to thisこの question質問,
この質問に対する楽観的な答えもあります
07:54
soそう some一部 people will bring持参する upアップ the Age年齢 of Exploration探査
大航海時代によって世界の幕が開いたと
07:57
and the opening開ける upアップ of the world世界.
指摘する人もいます
07:59
Othersその他 will talkトーク about intellectual知的 achievements業績
また
世界のよりよい操作を可能にする
08:01
in disciplines分野 like math数学 thatそれ have helped助けた us get
数学のような知的な業績を語る人もいます
08:03
a betterより良い handleハンドル on the world世界, and otherその他 folkフォーク will talkトーク about
また芸術と科学が
08:05
periods期間 whenいつ thereそこ was a deep深い flourishing繁栄する
大いに花開いた時代を語る人もいます
08:08
of the arts芸術 and sciences科学. Soだから thisこの debateディベート will go on and on.
こうして議論は延々と続きます
08:10
It'sそれは、します。 an endless無限 debateディベート, and there'sそこに noいいえ conclusive決定的,
それは無限の議論であり 決定的な唯一の解はありません
08:14
noいいえ singleシングル answer回答 to itそれ. Butだがしかし ifif you'reあなたは a geekオタク like me,
しかし 私のような頭でっかちはこう言います
08:17
you君は sayいう, "Well, what do the dataデータ sayいう?"
「データではどうなんだ?」
08:20
And you君は start開始 to do thingsもの like graphグラフ thingsもの thatそれ we我々 mightかもしれない
そこで 興味あるもののグラフを作り始めます
08:23
be interested興味がある in, the total合計 worldwide世界的に population人口, for example,
例えば世界の総人口や
08:26
orまたは some一部 measure測定 of socialソーシャル development開発,
社会発展の指標や
08:30
orまたは the state状態 of advancementアドバンス of a society社会,
社会の高度化の状況などをグラフにします
08:33
and you君は start開始 to plotプロット the dataデータ, becauseなぜなら, by thisこの approachアプローチ,
こうしたアプローチによって
08:35
the big大きい stories物語, the big大きい developments開発 in human人間 history歴史,
大きな出来事や人間の歴史上の主要な発展があれば
08:39
are the onesもの thatそれ will bend曲げる theseこれら curvesカーブ a lot.
グラフのカーブは大きく曲がるはずだからです
08:41
Soだから whenいつ you君は do thisこの, and whenいつ you君は plotプロット the dataデータ,
さてこうしてデータをプロットすると
08:44
you君は prettyかなり quickly早く come to some一部 weird奇妙な conclusions結論.
たちどころに不思議な結論に至ります
08:46
Youあなたが conclude結論づける, actually実際に, thatそれ noneなし of theseこれら thingsもの
実際 どの答えも
08:49
have mattered重要な very非常に muchたくさん. (Laughter笑い)
たいして重要ではないのです
(笑)
08:52
They彼らが haven't持っていない done完了 a darn駄目 thingもの to the curvesカーブ. (Laughter笑い)
グラフに 何の影響も与えないのです
(笑)
08:57
Thereそこ has been one1 storyストーリー, one1 development開発
人間の歴史においてグラフを曲げたもの
09:01
in human人間 history歴史 thatそれ bent曲がった the curve曲線, bent曲がった itそれ justちょうど about
90度近く曲げてしまった ただ1つの事件 出来事は
09:05
90 degrees, and itそれ is a technology技術 storyストーリー.
テクノロジーの発達です
09:07
The steam蒸気 engineエンジン, and the otherその他 associated関連する technologiesテクノロジー
蒸気エンジンと関連したテクノロジーは
09:11
of the Industrial産業 Revolution革命 changedかわった the world世界
産業革命によって世界を変えて
09:14
and influenced影響を受け human人間 history歴史 soそう muchたくさん,
人間の歴史に多大な影響を与えました
09:17
thatそれ in the words言葉 of the historian歴史家 Ianイアン Morrisモリス,
歴史家イアン・モリスの言葉によれば
09:20
they彼ら made mockery嘲笑 outでる of allすべて thatそれ had come before.
それ以前のものすべてを
お笑い草にしてしまいました
09:22
And they彼ら did thisこの by infinitely無限に multiplying乗算する the powerパワー
私たちの筋肉の力を無限に増幅して
09:26
of our我々の muscles筋肉, overcoming克服する the limitations限界 of our我々の muscles筋肉.
筋力の限界を克服してしまったからです
09:29
Now, what we're私たちは in the middle中間 of now
私たちは今
09:32
is overcoming克服する the limitations限界 of our我々の individual個人 brains頭脳
個々の脳の限界を克服して
09:34
and infinitely無限に multiplying乗算する our我々の mental精神的な powerパワー.
知能を無限に増幅しようとしています
09:37
Howどう can thisこの notない be as big大きい a deal対処 as overcoming克服する
これが 筋力の限界を克服することに匹敵する
09:40
the limitations限界 of our我々の muscles筋肉?
重大な事でないわけがありませんよね?
09:44
Soだから at the riskリスク of repeating繰り返す myself私自身 a little少し bitビット, whenいつ I look見える
繰り返しになるかもしれませんが
09:46
at what's何ですか going on with〜と digitalデジタル technology技術 theseこれら days日々,
昨今のデジタルテクノロジーの変化には
09:50
we我々 are notない anywhereどこでも near近く throughを通して with〜と thisこの journey,
まだまだ先があるということや
09:53
and whenいつ I look見える at what is happeningハプニング to our我々の economies経済
経済と社会の状況を考えると
09:55
and our我々の societies社会, myじぶんの singleシングル conclusion結論 is thatそれ
私の唯一の結論は
09:58
we我々 ain'tない seen見た nothing何も yetまだ. The bestベスト days日々 are really本当に ahead前方に.
我々はまだ何も見ていないということ
お楽しみはこれからです
10:01
Let me give you君は a coupleカップル examples.
いくつか例を挙げましょう
10:04
Economies経済 don'tしない run走る on energyエネルギー. They彼らが don'tしない run走る on capital資本,
経済はエネルギーによって回るのではありません
10:06
they彼ら don'tしない run走る on labor労働. Economies経済 run走る on ideasアイデア.
資本や労働でもありません
アイデアによって回るのです
10:10
Soだから the work of innovation革新, the work of coming到来 upアップ with〜と
イノベーションや
新しいアイデアを生み出す仕事が
10:14
new新しい ideasアイデア, is some一部 of the most最も powerful強力な,
経済生活において我々に可能な
10:17
some一部 of the most最も fundamental基本的な work thatそれ we我々 can do
最も強力で基本的な仕事です
10:19
in an economy経済. And thisこの is kind種類 of howどうやって we我々 used to do innovation革新.
かつて我々はこのように革新を行ってきました
10:21
We'd結婚した find見つける a bunch of fairlyかなり similar-looking同様の見た目 people
どことなく似ている人を集めてきて
10:25
— (Laughter笑い) —
(笑)
10:29
we'd結婚した take themそれら outでる of eliteエリート institutions機関, we'd結婚した put themそれら into
エリート機関から引き抜いてきて
10:32
otherその他 eliteエリート institutions機関, and we'd結婚した wait待つ for the innovation革新.
別のエリート機関に送り込み
イノベーションを待つのです
10:35
Now — (Laughter笑い) —
さて--(笑)
10:38
as a white guy who spent過ごした his whole全体 careerキャリア at MITMIT
キャリアの全てをMITと―
10:42
and Harvardハーバード, I got noいいえ problem問題 with〜と thisこの. (Laughter笑い)
ハーバードで過ごしてきた
白人にとってこれは何の問題もありません(笑)
10:44
Butだがしかし some一部 otherその他 people do, and they've彼らは kind種類 of crashedクラッシュした
でも問題だと思う人もおり パーティーに勝手にやってきて
10:51
the partyパーティー and loosened緩んだ upアップ the dressドレス codeコード of innovation革新.
技術革新のドレスコードを緩めてしまいました
10:53
(Laughter笑い)
(笑)
10:56
Soだから hereここに are the winners勝者 of a Top Coderコーダ programmingプログラミング challengeチャレンジ,
写真はトップコーダー・プログラミング・チャレンジの受賞者で
10:57
and I assure保証する you君は thatそれ nobody誰も cares心配
この子達がどこで育って
11:00
whereどこで theseこれら kids子供たち grew成長しました upアップ, whereどこで they彼ら went行った to school学校,
どこの学校に通ったとか
見た目がどうかなど
11:03
orまたは what they彼ら look見える like. Allすべての anyone誰でも cares心配 about
誰も気にも留めないでしょう
皆が気にすることは
11:07
is the quality品質 of the work, the quality品質 of the ideasアイデア.
仕事の質や アイデアの質です
11:09
And over and over again再び, we我々 see見る thisこの happeningハプニング
技術に促進される世界で 幾度となく
11:12
in the technology-facilitated技術が促進された world世界.
実際に目の当たりにすることです
11:14
The work of innovation革新 is becoming〜になる moreもっと open開いた,
技術革新の仕事はよりオープンになってきます
11:17
moreもっと inclusive包括的な, moreもっと transparentトランスペアレント, and moreもっと merit-basedメリットベース,
より包括的で 透明性が増し
メリット重視になります
11:19
and that'sそれは going to continue持続する noいいえ matter問題 what MITMIT and Harvardハーバード
MIT やハーバードがどう思おうと続くのです
11:23
think思う of itそれ, and I couldn'tできなかった be happierもっと幸せな about thatそれ development開発.
こんな展開について
私はこの上なく嬉しく思っています
11:26
I hear聞く once一度 in a whilewhile, "Okayオーケー, I'll grant付与 you君は thatそれ,
時々こう言われます
「テクノロジーは大事でも
11:29
butだけど technology技術 is stillまだ a toolツール for the richリッチ world世界,
まだ豊かな世界に向けたツールにすぎない
11:32
and what's何ですか notない happeningハプニング, theseこれら digitalデジタル toolsツール are notない
これらのデジタルツールは
11:35
improving改善する the lives人生 of people at the bottom of the pyramidピラミッド."
低所得層が生活を向上するのに
何の役にも立っていない」
11:38
And I want to sayいう to thatそれ very非常に clearlyはっきりと: nonsenseナンセンス.
はっきり言います
そんなことはない
11:41
The bottom of the pyramidピラミッド is benefiting恩恵を受ける hugely大いに fromから technology技術.
テクノロジーは低所得層に多大に寄与しています
11:44
The economistエコノミスト Robertロバート Jensenジェンセン did thisこの wonderful素晴らしい study調査
経済学者のロバート・ジェンセンは
11:47
a whilewhile backバック whereどこで he watched見た, in greatすばらしいです detail詳細,
すばらしい研究をしました
少し前のこと
11:50
what happened起こった to the fishing釣り villages of Keralaケララ州, Indiaインド,
インドの漁村であるケララ州で
人々が携帯電話を手に入れたとき
11:53
whenいつ they彼ら got mobileモバイル phones電話機 for the very非常に first最初 time時間,
何が起こったか詳細に観察したのです
11:57
and whenいつ you君は write書きます for the Quarterly四半期 Journalジャーナル of Economics経済,
『Quarterly Journal of Economics』 のような
経済学専門誌への原稿では
12:00
you君は have to useつかいます very非常に dryドライ and very非常に circumspect慎重な language言語,
非常に冷静で慎重な言葉づかいが求められますが
12:02
butだけど whenいつ I read読む his paper, I kind種類 of feel感じる Jensenジェンセン is trying試す
彼の論文を読むと感じることは ジェンセンが
12:05
to scream悲鳴 at us, and sayいう, look見える, thisこの was a big大きい deal対処.
おい これは大事だぞと
私たちに叫びかけているということ
12:08
Prices価格 stabilized安定化された, soそう people could plan計画 their彼らの economic経済的 lives人生.
出荷価格を安定させ
経済的生活の見通しが立ちました
12:11
Waste廃棄物 was notない reduced削減; itそれ was eliminated除去された.
水揚げの廃棄は
減るどころか皆無になりました
12:15
And the lives人生 of bothどちらも the buyers買い手 and the sellers売り手
どの村でも買い手と売り手 双方の生活が
12:19
in theseこれら villages measurably測定可能な improved改善された.
眼に見えて改善したのです
12:21
Now, what I don'tしない think思う is thatそれ Jensenジェンセン got extremely極端な lucky幸運な
ジェンセンが非常に運よく
12:24
and happened起こった to land土地 in the one1 setセット of villages
テクノロジーによって物事が改善された漁村に
12:28
whereどこで technology技術 made thingsもの betterより良い.
たまたま居合わせたのだとは思いません
12:30
What happened起こった instead代わりに is he very非常に carefully慎重に documented文書化された
そうではなく
テクノロジーがある環境や―
12:32
what happens起こる over and over again再び whenいつ technology技術
コミュニティーに初めて導入されるたびに
12:35
comes来る for the first最初 time時間 to an environment環境 and a communityコミュニティ.
幾度となく起こることを
非常に注意深く記録に残したのです
12:38
The lives人生 of people, the welfaresウェルファーズ of people, improve改善する dramatically劇的に.
人々の生活や福祉は劇的に改善します
12:41
Soだから as I look見える aroundまわり at allすべて the evidence証拠, and I think思う about
だからすべての証拠を見回して
12:45
the roomルーム thatそれ we我々 have ahead前方に of us, I become〜になる a huge巨大
この先の伸びしろを考えると
12:47
digitalデジタル optimist楽観主義者, and I start開始 to think思う thatそれ thisこの wonderful素晴らしい
私は絶大なデジタル楽観主義者となります
12:50
statementステートメント fromから the physicist物理学者 Freemanフリーマン Dysonダイソン
物理学者フリーマン・ダイソンの言葉が
誇張ではないと思い始めます
12:53
is actually実際に notない hyperbole誇張. Thisこれ is an accurate正確 assessment評価 of what's何ですか going on.
これは実際に起こっている出来事の正確な評価だと
12:56
Our私たち digitalデジタル -- our我々の technologiesテクノロジー are greatすばらしいです giftsギフト,
「デジタル テクノロジーは 素晴らしいギフトです」
13:00
and we我々, right now, have the greatすばらしいです good良い fortune
デジタルテクノロジーが花開き
13:03
to be living生活 at a time時間 whenいつ digitalデジタル technology技術 is flourishing繁栄する,
拡大し 深まり
13:06
whenいつ itそれ is broadening広げる and deepening深まる and
世界中でより重要になっている今
13:09
becoming〜になる moreもっと profound深遠な allすべて aroundまわり the world世界.
この時代に生きていることは
素晴らしい幸運なのです
13:11
Soだから, yeahええ, the droidsドロイド are taking取る our我々の jobsジョブ,
確かに
アンドロイドは私たちの仕事を奪っています
13:14
butだけど focusingフォーカス on thatそれ fact事実 missesミス the pointポイント entirely完全に.
しかし その事実に注目しすぎると
ポイントを完全に見逃します
13:18
The pointポイント is thatそれ then次に we我々 are freed解放された upアップ to do otherその他 thingsもの,
ポイントは 私たちが違う何かをできるようになり
13:21
and what we我々 are going to do, I am very非常に confident自信を持って,
これから取り組もうとしているのは
世界中の貧困と―
13:25
what we're私たちは going to do is reduce減らす poverty貧困 and drudgeryぎこちない
重労働と不幸を減らそうということに違いないと
確信しています
13:27
and misery不幸 aroundまわり the world世界. I'm私は very非常に confident自信を持って
私たちは地球への負担をより軽くする
13:30
we're私たちは going to learn学ぶ to liveライブ moreもっと lightly軽く on the planet惑星,
術を学んでいくだろうと
確信しています
13:33
and I am extremely極端な confident自信を持って thatそれ what we're私たちは going to do
新しいデジタルツールによって起こることが
13:36
with〜と our我々の new新しい digitalデジタル toolsツール is going to be soそう profound深遠な
とても大規模で非常に有益で
13:40
and soそう beneficial有益 thatそれ it'sそれは going to make作る a mockery嘲笑
それ以前のすべてのものが
お笑い草になるほどのものだと
13:43
outでる of everythingすべて thatそれ came来た before.
確信しています
13:45
I'm私は going to leave離れる the last最終 wordワード to a guy who had
最後に デジタルの進歩を
13:47
a frontフロント row seatシート for digitalデジタル progress進捗,
最前列の席で見てきた
13:50
our我々の old古い friend友人 Kenケン Jenningsジェニングス. I'm私は with〜と him.
ご存知ケン・ジェニングスに賛同し
彼の言葉で締めたいと思います
13:52
I'm私は going to echoエコー his words言葉:
こんな言葉です
13:54
"I, for one1, welcomeようこそ our我々の new新しい computerコンピューター overlords大将." (Laughter笑い)
「私は 個人的に コンピューターによる君主制を歓迎します」(笑)
13:56
Thanksありがとう very非常に muchたくさん. (Applause拍手)
どうもありがとうございました
(拍手)
14:00
Translated by Motoko Plewes
Reviewed by Natsuhiko Mizutani

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About the speaker:

Andrew McAfee - Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society.

Why you should listen

Andrew McAfee studies the ways that information technology (IT) affects businesses, business as a whole, and the larger society. His research investigates how IT changes the way companies perform, organize themselves and compete. At a higher level, his work also investigates how computerization affects competition, society, the economy and the workforce.

He's a principal research scientist at the Center for Digital Business at the MIT Sloan School of Management. His books include Enterprise 2.0 and Race Against the Machine (with Erik Brynjolfsson). Read more on his blog.

 

More profile about the speaker
Andrew McAfee | Speaker | TED.com