ABOUT THE SPEAKER
Erik Brynjolfsson - Innovation researcher
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment.

Why you should listen

The director of the MIT Center for Digital Business and a research associate at the National Bureau of Economic Research, Erik Brynjolfsson asks how IT affects organizations, markets and the economy. His recent work studies data-driven decision-making, management practices that drive productivity, the pricing implications of Internet commerce and the role of intangible assets.
 
Brynjolfsson was among the first researchers to measure the productivity contributions of information and community technology (ICT) and the complementary role of organizational capital and other intangibles. His research also provided the first quantification of the value of online product variety, often known as the “Long Tail,” and developed pricing and bundling models for information goods.

His books include Wired for Innovation: How IT Is Reshaping the Economy and Race Against the Machine: How the Digital Revolution Is Accelerating Innovation, Driving Productivity and Irreversibly Transforming Employment and the Economy (with Andrew McAfee); and the recent article "Big Data: The Management Revolution" (with Andrew McAfee).

More profile about the speaker
Erik Brynjolfsson | Speaker | TED.com
TED2013

Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines

에릭 비욘욜프슨 (Erik Brynjolfsson): 성장의 열쇠는 기계와의 협력이다

Filmed:
1,321,770 views

기계로 하는 일이 늘어나면서 많은 이들이 직장을 잃거나 월급 인상이 무기한 연기되고 있다. 성장은 끝난 것일까? 에릭 비욘욜프슨에 따르면 그렇지 않다. 그는 이 시기가 경제 구조가 근본적으로 변하는 과도기의 성장통일 뿐이며, 컴퓨터를 동료로 생각할 경우 대단한 혁신을 이룰 수 있다는 흥미로운 주장을 펼친다. 반대 의견의 로버트 고든의 강연도 시청하기를 권한다.
- Innovation researcher
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment. Full bio

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00:12
Growth성장 is not dead죽은.
0
605
2272
성장은 죽지 않았습니다
00:14
(Applause박수 갈채)
1
2877
1386
(박수)
00:16
Let's start스타트 the story이야기 120 years연령 ago...전에,
2
4263
3963
120년 전으로 거슬러 올라가 보죠.
00:20
when American미국 사람 factories공장 began시작되었다 to electrify깜짝 놀라게 하다 their그들의 operations운영,
3
8226
3632
미국의 공장들이
전기 가동 방식을 사용하기 시작했고
00:23
igniting점화 the Second둘째 Industrial산업 Revolution혁명.
4
11858
3344
제 2차 산업 혁명의 불이 붙었습니다.
00:27
The amazing놀랄 만한 thing is
5
15202
1111
놀라운 일은,
00:28
that productivity생산력 did not increase증가하다 in those factories공장
6
16313
2777
이 공장들의 생산성이 30년 동안
증가하지 않았다는 겁니다.
00:31
for 30 years연령. Thirty서른 years연령.
7
19090
3256
무려 30년 동안이요.
00:34
That's long enough충분히 for a generation세대 of managers관리자 to retire은퇴하다.
8
22346
3474
한 세대의 경영자들이 은퇴하기에
충분한 시간입니다.
00:37
You see, the first wave웨이브 of managers관리자
9
25820
2222
초기 세대의 경영자들은
00:40
simply간단히 replaced대체 된 their그들의 steam증기 engines엔진 with electric전기 같은 motors모터,
10
28042
3417
단순히 증기 기관을
전기 모터로 교체했을 뿐,
00:43
but they didn't redesign재 설계하다 the factories공장 to take advantage이점
11
31459
3010
공장이 전기가 가진 유연성의
이점을 취하도록
00:46
of electricity's전기의 flexibility적응성.
12
34469
2341
재구성하지 않았습니다.
00:48
It fell되다 to the next다음 것 generation세대 to invent꾸미다 new새로운 work processes프로세스들,
13
36810
3984
따라서 다음 세대가
새로운 공정을 개발하였고
00:52
and then productivity생산력 soared치솟는,
14
40794
2727
그러자 생산성이 치솟았습니다.
00:55
often자주 doubling배가 or even tripling세배로하다 in those factories공장.
15
43521
3665
두 배로, 심지어 세 배까지 말이죠.
00:59
Electricity전기 is an example of a general일반 purpose목적 technology과학 기술,
16
47186
4723
전기는 범용 기술의 한 예입니다.
01:03
like the steam증기 engine엔진 before it.
17
51909
2230
마치 이전의 증기 기관처럼 말이죠.
01:06
General일반 purpose목적 technologies기술 drive드라이브 most가장 economic간결한 growth성장,
18
54139
3416
범용 기술은 최상의
경제 성장을 일으킵니다.
01:09
because they unleash풀다 cascades계곡 of complementary보완적인 innovations혁신,
19
57555
3454
백열 전구나 공장 재설계와 같은
01:13
like lightbulbs전구 and, yes, factory공장 redesign재 설계하다.
20
61009
3632
상호 보완적인 혁신을 촉발시키기 때문이죠.
01:16
Is there a general일반 purpose목적 technology과학 기술 of our era연대?
21
64641
3610
우리 시대에도 범용 기술이 있나요?
01:20
Sure. It's the computer컴퓨터.
22
68251
2508
물론입니다. 컴퓨터가 있지요.
01:22
But technology과학 기술 alone혼자 is not enough충분히.
23
70759
2659
그러나 기술만으로는 충분하지 않습니다.
01:25
Technology과학 기술 is not destiny운명.
24
73418
2766
기술은 운명이 아닙니다.
01:28
We shape모양 our destiny운명,
25
76184
1580
운명은 우리가 만들지요.
01:29
and just as the earlier일찍이 generations세대 of managers관리자
26
77764
2516
그리고 이전 세대의 경영자들이
01:32
needed필요한 to redesign재 설계하다 their그들의 factories공장,
27
80280
2298
공장을 새로 설계해야 했던 것처럼
01:34
we're going to need to reinvent재창조하다 our organizations조직
28
82578
2229
우리는 조직을 재창조해야 합니다.
01:36
and even our whole완전한 economic간결한 system체계.
29
84807
2555
전체 경제 구조까지도요.
01:39
We're not doing as well at that job as we should be.
30
87362
3602
우리가 이런 일을 그렇게
잘하고 있지는 않습니다.
01:42
As we'll see in a moment순간,
31
90964
1230
곧 보게 되시겠지만
01:44
productivity생산력 is actually사실은 doing all right,
32
92194
2722
생산성에는 사실 문제가 없어요.
01:46
but it has become지다 decoupled분리 된 from jobs일자리,
33
94916
3862
그러나 일자리 창출과의
연관성을 상실했으며
01:50
and the income수입 of the typical전형적인 worker노동자 is stagnating정체하는.
34
98778
4419
일반적인 직장인의 수입은
정체되어 있습니다.
01:55
These troubles근심거리 are sometimes때때로 misdiagnosed오진 된
35
103197
2519
이러한 문제들은 때로
혁신의 한계라고
01:57
as the end종료 of innovation혁신,
36
105716
3712
잘못 판단되기도 합니다.
02:01
but they are actually사실은 the growing성장하는 pains고생
37
109428
2129
그러나 저와 앤드류 맥아피는
02:03
of what Andrew앤드류 McAfeeMcAfee and I call the new새로운 machine기계 age나이.
38
111557
5590
이런 문제가 '새로운 기계 시대'의
성장통이라고 생각합니다.
02:09
Let's look at some data데이터.
39
117147
1882
몇 가지 자료를 보시죠.
02:11
So here's여기에 GDPGDP per person사람 in America미국.
40
119029
2902
여기 미국의 1인당 GDP가 있습니다.
02:13
There's some bumps범프 along...을 따라서 the way, but the big story이야기
41
121931
2766
선에 몇몇 튀어나온 부분이 있지만
02:16
is you could practically거의 fit적당한 a ruler지배자 to it.
42
124697
2715
전체적으로는 자로 잰 듯한
직선입니다.
02:19
This is a log로그 scale규모, so what looks외모 like steady확고한 growth성장
43
127412
3276
로그 축척이기 때문에
꾸준한 성장처럼 보이는 이 추세는
02:22
is actually사실은 an acceleration가속 in real레알 terms자귀.
44
130688
3043
사실 가속 성장입니다.
02:25
And here's여기에 productivity생산력.
45
133731
2160
그리고 여기 생산성 자료가 있습니다.
02:27
You can see a little bit비트 of a slowdown천천히 해 there in the mid-'중반 '70s,
46
135891
2671
보시다시피 70년대 중반에는
저조한 성장을 볼 수 있습니다
02:30
but it matches성냥 up pretty예쁜 well with the Second둘째 Industrial산업 Revolution혁명,
47
138562
3738
그러나 이는 공장에서 공정을
전기화하는 법을 터득하던
02:34
when factories공장 were learning배우기 how to electrify깜짝 놀라게 하다 their그들의 operations운영.
48
142300
2691
제 2차 산업혁명 시기와
잘 맞아떨어집니다.
02:36
After a lag지연, productivity생산력 accelerated가속 된 again.
49
144991
4129
정체 뒤에 생산성에는
다시 속도가 붙었습니다.
02:41
So maybe "history역사 doesn't repeat반복 itself그 자체,
50
149120
2571
그러니 역사가 반복되지 않을지는 몰라도
02:43
but sometimes때때로 it rhymes."
51
151691
2568
때로 형태는 비슷할지도 모르겠네요.
02:46
Today오늘, productivity생산력 is at an all-time모든 시간에 high높은,
52
154259
3136
오늘날, 생산성은 역대 최고조에 있습니다.
02:49
and despite무례 the Great Recession경기 후퇴,
53
157395
1977
경제 대공황에도 불구하고
02:51
it grew자랐다 faster더 빠른 in the 2000s than it did in the 1990s,
54
159372
4252
1990년대보다 2000년대에
더 빠르게 성장했습니다.
02:55
the roaring활발한 1990s, and that was faster더 빠른 than the '70s or '80s.
55
163624
4136
70년대나 80년대보다 더 빨랐던
'광란의 1990년대'를 제낀 거지요.
02:59
It's growing성장하는 faster더 빠른 than it did during...동안 the Second둘째 Industrial산업 Revolution혁명.
56
167760
3674
2차 산업 혁명 당시보다
더 빠르게 성장하고 있습니다.
03:03
And that's just the United유나이티드 States.
57
171434
1743
게다가 이것은 미국 하나를
예로 든 경우고
03:05
The global글로벌 news뉴스 is even better.
58
173177
3248
전 세계적인 추세는 더욱 좋습니다.
03:08
Worldwide세계적인 incomes소득 have grown성장한 at a faster더 빠른 rate
59
176425
2360
근 10년간의 세계의 수입은
과거 어느 때보다
03:10
in the past과거 decade로사리오 염주 than ever in history역사.
60
178785
2496
빠른 속도로 성장했습니다.
03:13
If anything, all these numbers번호 actually사실은 understate과소 평가하다 our progress진행,
61
181281
5051
사실 이런 수치는 우리가 이룬 진보를
축소시키는 경향이 있는데,
03:18
because the new새로운 machine기계 age나이
62
186332
1912
그것은 새로운 기계의 시대가
03:20
is more about knowledge지식 creation창조
63
188244
1664
단순한 물질적 생산보다
03:21
than just physical물리적 인 production생산.
64
189908
2331
지식 창조를 더 중요시하기 때문입니다.
03:24
It's mind마음 not matter문제, brain not brawn근육,
65
192239
2938
물질이 아니라 정신이고,
체력이 아니라 지력이며
03:27
ideas아이디어 not things.
66
195177
2062
사물이 아니라 사상입니다.
03:29
That creates창조하다 a problem문제 for standard표준 metrics측정 항목,
67
197239
2570
이는 기존 측정법에 문제를 일으키는데,
03:31
because we're getting점점 more and more stuff물건 for free비어 있는,
68
199809
3502
우리는 점점 많은 것들을
무료로 얻고 있기 때문입니다.
03:35
like Wikipedia위키피디아, GoogleGoogle, SkypeSkype,
69
203311
2641
위키피디아, 구글,
스카이프 같은 것들 말이죠.
03:37
and if they post게시하다 it on the web편물, even this TED테드 Talk.
70
205952
3063
이 TED 강연도 인터넷에 올라간다면
공짜로 볼 수 있겠네요.
03:41
Now getting점점 stuff물건 for free비어 있는 is a good thing, right?
71
209015
3303
공짜로 무언가를 얻는다는 건
좋은 일입니다, 그렇죠?
03:44
Sure, of course코스 it is.
72
212318
1765
맞습니다. 당연히 좋지요.
03:46
But that's not how economists경제학자 measure법안 GDPGDP.
73
214083
3868
그러나 경제학자들이 GDP를
측정하는 방법은 다릅니다.
03:49
Zero제로 price가격 means방법 zero제로 weight무게 in the GDPGDP statistics통계.
74
217951
5592
공짜라는 것은 GDP 통계에
전혀 반영되지 않습니다.
03:55
According따라 to the numbers번호, the music음악 industry산업
75
223543
2112
수치에 따르면, 음악 산업의 규모는
03:57
is half절반 the size크기 that it was 10 years연령 ago...전에,
76
225655
3000
10년전의 반밖에 되지 않습니다.
04:00
but I'm listening청취 to more and better music음악 than ever.
77
228655
3656
그러나 저는 그 어느 때보다 더 많은,
그리고 더 좋은 음악을 듣고 있습니다.
04:04
You know, I bet내기 you are too.
78
232311
2192
여러분들도 마찬가지라 생각합니다.
04:06
In total합계, my research연구 estimates견적
79
234503
2723
제 연구에서 추정한 바로는
04:09
that the GDPGDP numbers번호 miss미스... over 300 billion십억 dollars불화 per year
80
237226
4754
매년 GDP 통계에서 누락되는
인터넷 상의 무료 상품 및
04:13
in free비어 있는 goods상품 and services서비스 on the Internet인터넷.
81
241980
3346
서비스에 대한 가치가
총 3,000억 달러가 넘습니다.
04:17
Now let's look to the future미래.
82
245326
1789
이제 미래를 생각해 보죠.
04:19
There are some super감독자 smart똑똑한 people
83
247115
2263
아주 똑똑한 사람 몇몇은
04:21
who are arguing논쟁하다 that we've우리는 reached도달 한 the end종료 of growth성장,
84
249378
5019
우리가 성장의 끝에 다다랐다고 주장합니다.
04:26
but to understand알다 the future미래 of growth성장,
85
254397
3558
그러나 성장의 미래를 이해하기 위해서는
04:29
we need to make predictions예측
86
257955
2683
성장의 근본적인 동력에 대한
04:32
about the underlying밑에 있는 drivers운전사 of growth성장.
87
260638
3290
예측을 해야 합니다.
04:35
I'm optimistic낙관적 인, because the new새로운 machine기계 age나이
88
263928
3806
저는 낙관적입니다. 왜냐하면
새로운 기계의 시대는
04:39
is digital디지털, exponential기하 급수적 인 and combinatorial조합의.
89
267734
5030
디지털이고, 기하급수적이고
조합적이기 때문이죠.
04:44
When goods상품 are digital디지털, they can be replicated복제 된
90
272764
2264
디지털 상품은 무료에 가까운 비용에
04:47
with perfect완전한 quality품질 at nearly거의 zero제로 cost비용,
91
275028
4509
완벽한 품질로 복제할 수 있습니다.
04:51
and they can be delivered배달 된 almost거의 instantaneously순간적으로.
92
279537
4018
거의 즉각적으로 배달될 수도 있지요.
04:55
Welcome환영 to the economics경제학 of abundance풍부.
93
283555
2800
풍요의 경제에 오신 것을 환영합니다.
04:58
But there's a subtler감미로운 benefit이익 to the digitization디지털화 of the world세계.
94
286355
3690
그런데 세계가 디지털화되면
눈에 잘 띄지 않는 이득이 따릅니다.
05:02
Measurement측정 is the lifeblood생피 of science과학 and progress진행.
95
290045
4600
측정이란 과학과 진보의 생명선입니다.
05:06
In the age나이 of big data데이터,
96
294645
2148
오늘날같은, 빅 데이터의 시대에는
05:08
we can measure법안 the world세계 in ways we never could before.
97
296793
4286
과거에는 불가능했던 방법들로
세계를 측정할 수 있습니다.
05:13
Secondly둘째로, the new새로운 machine기계 age나이 is exponential기하 급수적 인.
98
301079
4095
두번째로, 새로운 기계 시대는
기하급수적입니다.
05:17
Computers컴퓨터 get better faster더 빠른 than anything else그밖에 ever.
99
305174
5935
컴퓨터는 다른 무엇보다
빨리 발전하고 있습니다.
05:23
A child's아이의 Playstation플레이 스테이션 today오늘 is more powerful강한
100
311109
3568
요즘 아이들의 플레이스테이션은
05:26
than a military supercomputer수퍼 컴퓨터 from 1996.
101
314677
4056
1996년의 군사용
슈퍼 컴퓨터보다 뛰어납니다.
05:30
But our brains두뇌 are wired열광한 for a linear선의 world세계.
102
318733
3207
그러나 우리의 뇌는
직선의 세계에 묶여 있기 때문에
05:33
As a result결과, exponential기하 급수적 인 trends동향 take us by surprise놀람.
103
321940
3888
예상치 못한 기하급수적 추세에
깜짝 놀라곤 합니다.
05:37
I used to teach가르치다 my students재학생 that there are some things,
104
325828
2602
저는 예전에 학생들에게 컴퓨터는
05:40
you know, computers컴퓨터들 just aren't있지 않다. good at,
105
328430
1934
도저히 잘 할 수 없는 일들이 있다고
가르쳤습니다..
05:42
like driving운전 a car through...을 통하여 traffic교통.
106
330364
2385
막힐 때 운전하는 것처럼요.
05:44
(Laughter웃음)
107
332749
2013
(웃음)
05:46
That's right, here's여기에 Andy앤디 and me grinning웃어 넘치는 like madmen미친 사람
108
334762
3491
여기 앤디와 제가 정신나간 사람처럼
웃는 사진이 있습니다.
05:50
because we just rode탔다 down Route노선 101
109
338253
2384
방금 101번 고속도로를 탔기 때문이죠.
05:52
in, yes, a driverless운전자가없는 car.
110
340637
3669
맞습니다, 무인 자동차로요.
05:56
Thirdly셋째로, the new새로운 machine기계 age나이 is combinatorial조합의.
111
344306
2583
세번째로, 새로운 기계 시대는
조합적입니다.
05:58
The stagnationist정체 주의자 view전망 is that ideas아이디어 get used up,
112
346889
4048
침체를 주장하는 이들은 새로운
아이디어가 고갈되기 마련이라고 하죠.
06:02
like low-hanging매달린 fruit과일,
113
350937
1856
마치 아주 쉬운 목표들처럼요.
06:04
but the reality현실 is that each마다 innovation혁신
114
352793
3163
그러나 현실은 각각의 혁신으로 인해
06:07
creates창조하다 building건물 blocks블록들 for even more innovations혁신.
115
355956
3256
더 많은 혁신을 이끌어 낼
바탕이 만들어지는 겁니다.
06:11
Here's여기에 an example. In just a matter문제 of a few조금 weeks,
116
359212
3345
여기 예시가 있습니다.
제 학부생 제자 하나가
06:14
an undergraduate대학 재학생 student학생 of mine광산
117
362557
2072
불과 몇 주만에
06:16
built세워짐 an app that ultimately궁극적으로 reached도달 한 1.3 million백만 users사용자.
118
364629
4111
궁극적으로 130만 사용자에 달하는
앱(app)을 만들었습니다.
06:20
He was able할 수 있는 to do that so easily용이하게
119
368740
1699
이런 일을 손쉽게 해낼 수 있었던 이유는
06:22
because he built세워짐 it on top상단 of Facebook페이스 북,
120
370439
1827
앱을 페이스북 상에 만들었기 때문입니다.
06:24
and Facebook페이스 북 was built세워짐 on top상단 of the web편물,
121
372266
1933
페이스북은 웹상에 만들어졌고,
06:26
and that was built세워짐 on top상단 of the Internet인터넷,
122
374199
1698
웹은 인터넷상에 만들어졌죠.
06:27
and so on and so forth앞으로.
123
375897
2418
이렇게 계속됩니다.
06:30
Now individually개별적으로, digital디지털, exponential기하 급수적 인 and combinatorial조합의
124
378315
4765
디지털, 지수성, 조합성은
06:35
would each마다 be game-changers게임 체인저.
125
383080
2350
각각 큰 변화를 주도할 수 있겠지요.
06:37
Put them together함께, and we're seeing a wave웨이브
126
385430
2190
하지만 결합시켰더니
경악스러울 정도로 획기적인
06:39
of astonishing놀라운 breakthroughs돌파구,
127
387620
1393
발전의 물결이 도래했습니다.
06:41
like robots로봇 that do factory공장 work or run운영 as fast빠른 as a cheetah치타
128
389013
3060
공장에서 일하거나
치타만큼 빠르게 뛰는 로봇,
06:44
or leap뛰기 tall buildings건물 in a single단일 bound경계.
129
392073
2796
혹은 한번의 도약으로
높은 빌딩을 뛰어넘는 로봇처럼요.
06:46
You know, robots로봇 are even revolutionizing혁명적 인
130
394869
2232
아세요? 로봇은 고양이 운송의
06:49
cat고양이 transportation교통.
131
397101
1829
혁명까지 일으키고 있습니다.
06:50
(Laughter웃음)
132
398930
2270
(웃음)
06:53
But perhaps혹시 the most가장 important중대한 invention발명,
133
401200
2732
그러나 아마 가장 중요한 발명은,
06:55
the most가장 important중대한 invention발명 is machine기계 learning배우기.
134
403932
5065
가장 중요한 발명은
기계가 학습한다는 것입니다.
07:00
Consider중히 여기다 one project계획: IBM'sIBM Watson왓슨.
135
408997
3376
IBM의 왓슨(Watson)
프로젝트를 생각해 보세요.
07:04
These little dots도트 here,
136
412373
1589
여기 작은 점들이 있습니다.
07:05
those are all the champions챔피언 on the quiz놀리다 show보여 주다 "Jeopardy위험."
137
413962
4860
이 점들은 모두 제퍼디* 의 우승자들입니다.
(Jeopardy: 미국 유명 퀴즈쇼)
07:10
At first, Watson왓슨 wasn't아니었다. very good,
138
418822
2544
왓슨의 성적은 처음엔 별로였습니다.
07:13
but it improved개선 된 at a rate faster더 빠른 than any human인간의 could,
139
421366
5622
그러나 어떤 인간보다 빠르게 성장했고
07:18
and shortly after Dave데이브 Ferrucci페루치 showed보여 주었다 this chart차트
140
426988
2687
데이브 페루치가
제가 가르치는 MIT 학생들에게
07:21
to my class수업 at MITMIT,
141
429675
1652
이 차트를 보여 준 지 얼마 지나지 않아
07:23
Watson왓슨 beat박자 the world세계 "Jeopardy위험" champion챔피언.
142
431327
3542
왓슨이 제퍼디 세계 챔피언을 이겼습니다.
07:26
At age나이 seven일곱, Watson왓슨 is still kind종류 of in its childhood어린 시절.
143
434869
3989
왓슨은 7살로, 아직 유년기에
있다고 할 수 있습니다.
07:30
Recently요새, its teachers교사 let it surf서핑을하다 the Internet인터넷 unsupervised감독받지 않은.
144
438858
5318
최근 왓슨은 선생님의 감독 없이
인터넷을 검색하게 되었는데
07:36
The next다음 것 day, it started시작한 answering응답 questions질문들 with profanities욕설.
145
444176
5946
그 다음날, 욕설을 섞어
질문에 대답하기 시작했죠.
07:42
Damn조금도. (Laughter웃음)
146
450122
2274
망할. (웃음)
07:44
But you know, Watson왓슨 is growing성장하는 up fast빠른.
147
452396
2280
왓슨은 빠르게 성장하고 있습니다.
07:46
It's being존재 tested테스트 한 for jobs일자리 in call centers센터들, and it's getting점점 them.
148
454676
4212
콜센터의 업무 심사를 받고
실제로 일자리를 따내고 있지요.
07:50
It's applying신청 for legal적법한, banking은행업 and medical의료 jobs일자리,
149
458888
3724
왓슨은 법률, 은행 업무, 의료 분야에서도
07:54
and getting점점 some of them.
150
462612
1950
이따금씩 일자리를 잡고 있어요.
07:56
Isn't it ironic아이러니 한 that at the very moment순간
151
464562
1889
인간 역사상 가장 중요한 발명일지도 모르는
07:58
we are building건물 intelligent지적인 machines기계들,
152
466451
2234
지능이 탑재된 기계가 만들어지는 지금,
08:00
perhaps혹시 the most가장 important중대한 invention발명 in human인간의 history역사,
153
468685
3449
한편에서는
혁신이 침체되고 있다고
08:04
some people are arguing논쟁하다 that innovation혁신 is stagnating정체하는?
154
472134
3975
주장한다는 사실이
아이러니하지 않습니까?
08:08
Like the first two industrial산업의 revolutions혁명,
155
476109
2419
처음 두 산업 혁명이 그랬듯
08:10
the full완전한 implications의미 of the new새로운 machine기계 age나이
156
478528
3134
새로운 기계 시대의 영향은
08:13
are going to take at least가장 작은 a century세기 to fully충분히 play놀이 out,
157
481662
2682
적어도 한 세기는 기다려야
온전히 드러나겠지만
08:16
but they are staggering비틀 거리는.
158
484344
3032
정말 믿기 어려울 정돕니다.
08:19
So does that mean we have nothing to worry걱정 about?
159
487376
3336
그러면 우리는 아무것도
염려할 필요가 없을까요?
08:22
No. Technology과학 기술 is not destiny운명.
160
490712
3680
아닙니다. 기술은 운명이 아닙니다.
08:26
Productivity생산력 is at an all time high높은,
161
494392
2569
생산성이 역대 최고조에 있는데
08:28
but fewer적은 people now have jobs일자리.
162
496961
2983
예전에 비해 일자리가 줄었습니다.
08:31
We have created만들어진 more wealth in the past과거 decade로사리오 염주 than ever,
163
499944
3120
지난 10년 동안 그 어느 때보다도
많은 부를 창출했지만
08:35
but for a majority과반수 of Americans미국인, their그들의 income수입 has fallen타락한.
164
503064
3904
대다수 미국인들의 수입은
오히려 줄었습니다.
08:38
This is the great decoupling감 결합
165
506968
2312
이것은 생산성과 고용,
08:41
of productivity생산력 from employment고용,
166
509280
2976
그리고 부와 일자리 간의
08:44
of wealth from work.
167
512256
3104
거대한 비동조화입니다.
08:47
You know, it's not surprising놀라운 that millions수백만 of people
168
515360
2346
수백만의 사람들이 이런 대 분리화에
08:49
have become지다 disillusioned환멸을 느낀 by the great decoupling감 결합,
169
517706
2846
점점 더 환멸을 느끼는 것도
어떻게 보면 당연합니다.
08:52
but like too many많은 others다른 사람,
170
520552
1747
다른 이들이 너무도 흔히 그렇듯
08:54
they misunderstand오해하다 its basic기본 causes원인.
171
522299
3097
기본적인 원인에 대한
이해를 못 하고 있을 뿐이지요.
08:57
Technology과학 기술 is racing경마 ahead앞으로,
172
525396
2610
과학은 빠른 속도로 진보하고 있으나
09:00
but it's leaving퇴거 more and more people behind뒤에.
173
528006
3550
이는 점점 더 많은 사람들을
뒤처지게 합니다.
09:03
Today오늘, we can take a routine루틴 job,
174
531556
3519
오늘날, 우리는 평범한 작업을
09:07
codify성문화하다 it in a set세트 of machine-readable기계 가독성 instructions명령,
175
535075
3091
기계가 읽을 수 있는 명령으로
코드 처리해
09:10
and then replicate뒤로 젖히다 it a million백만 times타임스.
176
538166
2827
수백만 번 되풀이할 수 있습니다.
09:12
You know, I recently요새 overheard들리는 a conversation대화
177
540993
2279
저는 최근에 이 새로운 경제를
완벽하게 보여 주는
09:15
that epitomizes요약하다 these new새로운 economics경제학.
178
543272
1952
대화를 우연히 들었습니다.
09:17
This guy says말한다, "Nah, I don't use H&R Block블록 anymore더 이상.
179
545224
4197
"난 더 이상 H&R 블락을 사용하지 않아.
(H&R Block: 미국의 세무회계법인)
09:21
TurboTax터보 택스 does everything that my tax preparer작성자 did,
180
549421
2448
터보택스(TurboTax) 는
세무사가 하던 일을 다 해 주거든.
09:23
but it's faster더 빠른, cheaper and more accurate정확한."
181
551869
4558
더 빠르게, 더 싸게, 더 정확하게 말이야."
09:28
How can a skilled숙련 된 worker노동자
182
556427
1799
숙련된 세무사가 어떻게
09:30
compete경쟁하다 with a $39 piece조각 of software소프트웨어?
183
558226
3009
39달러짜리 소프트웨어와
경쟁할 수 있을까요?
09:33
She can't.
184
561235
1967
못합니다.
09:35
Today오늘, millions수백만 of Americans미국인 do have faster더 빠른,
185
563202
2780
오늘날 수백만의 미국인이
더 빠르고 더 싸며
09:37
cheaper, more accurate정확한 tax preparation예비,
186
565982
2387
더 정확한 세금 보고 프로그램을
가지고 있습니다.
09:40
and the founders설립자 of Intuit인튜이트
187
568369
1486
그리고 인튜이트*의 창립자들은
(인튜이트: 터보택스 개발사)
09:41
have done끝난 very well for themselves그들 자신.
188
569855
2493
아주 훌륭한 성과를 거두었죠.
09:44
But 17 percent퍼센트 of tax preparers작성자 no longer더 길게 have jobs일자리.
189
572348
4214
하지만 17%에 이르는 세무사들이
일자리를 잃었습니다.
09:48
That is a microcosm소우주 of what's happening사고,
190
576562
2078
이것은 앞으로 일어날 일의 축소판입니다.
09:50
not just in software소프트웨어 and services서비스, but in media미디어 and music음악,
191
578640
4677
소프트웨어와 서비스 뿐만 아니라
미디어와 음악,
09:55
in finance재원 and manufacturing조작, in retailing소매업 and trade무역 --
192
583317
3686
재무, 제조업, 유통과 무역 등
09:59
in short짧은, in every...마다 industry산업.
193
587003
3895
모든 산업에서 말입니다.
10:02
People are racing경마 against반대 the machine기계,
194
590898
3095
사람들은 기계와 경쟁하고 있습니다.
10:05
and many많은 of them are losing지는 that race경주.
195
593993
3090
그리고 많은 사람들이
그 경쟁에서 지지요.
10:09
What can we do to create몹시 떠들어 대다 shared공유 된 prosperity번영?
196
597083
3886
우리가 함께 번영하려면
어떻게 해야 할까요?
10:12
The answer대답 is not to try to slow느린 down technology과학 기술.
197
600969
3017
답은 기술의 속도를
늦추는 것이 아닙니다.
10:15
Instead대신 of racing경마 against반대 the machine기계,
198
603986
2557
기계와 경쟁하는 대신,
10:18
we need to learn배우다 to race경주 with the machine기계.
199
606543
3677
우리는 기계와 협력하는
방법을 배워야 합니다.
10:22
That is our grand멋진 challenge도전.
200
610220
3129
이것이 우리의 원대한 과제이지요.
10:25
The new새로운 machine기계 age나이
201
613349
2324
새로운 기계 시대는
10:27
can be dated날짜가있는 to a day 15 years연령 ago...전에
202
615673
3113
15년 전에 도래했다고 할 수 있습니다.
10:30
when Garry게리 Kasparov카스파로프, the world세계 chess체스 champion챔피언,
203
618786
2878
세계 체스 챔피언인 가리 카스파로프가
10:33
played연주 한 Deep깊은 Blue푸른, a supercomputer수퍼 컴퓨터.
204
621664
3706
슈퍼컴퓨터 딥 블루(Deep Blue)와
겨루었을 때 말이죠.
10:37
The machine기계 won that day,
205
625370
2012
그 날 기계가 승리했고,
10:39
and today오늘, a chess체스 program프로그램 running달리는 on a cell세포 phone전화
206
627382
2968
오늘날 핸드폰에 깔린 체스 프로그램은
10:42
can beat박자 a human인간의 grandmaster그랜드 마스터.
207
630350
2296
인간 그랜드마스터도 이길 수 있습니다.
10:44
It got so bad나쁜 that, when he was asked물었다
208
632646
3365
얼마나 심각한가 하면,
언젠가 네덜란드의 챔피언
10:48
what strategy병법 he would use against반대 a computer컴퓨터,
209
636011
2563
얀 도너가 컴퓨터를 이기려면
어떤 전략을 써야 하냐는
10:50
Jan1 월 Donner도너, the Dutch네덜란드 사람 grandmaster그랜드 마스터, replied대답했다,
210
638574
4016
질문을 받고서 이렇게
대답했을 정도입니다.
10:54
"I'd bring가져오다 a hammer망치."
211
642590
1771
"망치를 가져와야겠지요."
10:56
(Laughter웃음)
212
644361
3680
(웃음)
11:00
But today오늘 a computer컴퓨터 is no longer더 길게 the world세계 chess체스 champion챔피언.
213
648041
4544
그러나 이제 세계 체스 챔피언은
더 이상 컴퓨터가 아닙니다.
11:04
Neither어느 쪽이든 is a human인간의,
214
652585
2654
사람도 아니죠.
11:07
because Kasparov카스파로프 organized조직 된 a freestyle자유형 tournament토너먼트
215
655239
3579
카스파로프가 인간과
컴퓨터 간에 팀을 이룰 수 있는
11:10
where teams of humans인간 and computers컴퓨터들
216
658818
1916
프리스타일 대회를
11:12
could work together함께,
217
660734
2099
조직했기 때문입니다.
11:14
and the winning승리 team had no grandmaster그랜드 마스터,
218
662833
3157
승리한 팀에 그랜드마스터가
있었던 것도 아니고
11:17
and it had no supercomputer수퍼 컴퓨터.
219
665990
2465
슈퍼 컴퓨터도 없었습니다.
11:20
What they had was better teamwork팀워크,
220
668455
4175
이 팀에 있었던 것은
뛰어난 팀워크였지요.
11:24
and they showed보여 주었다 that a team of humans인간 and computers컴퓨터들,
221
672630
5016
이들은 사람과 컴퓨터가 함께 협력하면
11:29
working together함께, could beat박자 any computer컴퓨터
222
677646
3048
세상의 어떤 컴퓨터나
어떤 사람도 이길 수 있다는 걸
11:32
or any human인간의 working alone혼자.
223
680694
3520
보여 주었죠.
11:36
Racing경마 with the machine기계
224
684214
1664
기계와 협력하게 되면
11:37
beats박자 racing경마 against반대 the machine기계.
225
685878
2343
기계와 경쟁하는 것을 능가하게 됩니다.
11:40
Technology과학 기술 is not destiny운명.
226
688221
2564
기술은 운명이 아닙니다.
11:42
We shape모양 our destiny운명.
227
690785
1742
우리가 운명을 만드는 거지요.
11:44
Thank you.
228
692527
1447
감사합니다.
11:45
(Applause박수 갈채)
229
693974
5016
(박수)
Translated by K Bang
Reviewed by Seung Hyun Kim

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ABOUT THE SPEAKER
Erik Brynjolfsson - Innovation researcher
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment.

Why you should listen

The director of the MIT Center for Digital Business and a research associate at the National Bureau of Economic Research, Erik Brynjolfsson asks how IT affects organizations, markets and the economy. His recent work studies data-driven decision-making, management practices that drive productivity, the pricing implications of Internet commerce and the role of intangible assets.
 
Brynjolfsson was among the first researchers to measure the productivity contributions of information and community technology (ICT) and the complementary role of organizational capital and other intangibles. His research also provided the first quantification of the value of online product variety, often known as the “Long Tail,” and developed pricing and bundling models for information goods.

His books include Wired for Innovation: How IT Is Reshaping the Economy and Race Against the Machine: How the Digital Revolution Is Accelerating Innovation, Driving Productivity and Irreversibly Transforming Employment and the Economy (with Andrew McAfee); and the recent article "Big Data: The Management Revolution" (with Andrew McAfee).

More profile about the speaker
Erik Brynjolfsson | Speaker | TED.com