English-Video.net comment policy

The comment field is common to all languages

Let's write in your language and use "Google Translate" together

Please refer to informative community guidelines on TED.com

TED2017

Martin Ford: How we'll earn money in a future without jobs

مارتین فۆرد: چۆن لە داهاتوێکی پڕ بێکاری پارە پەیدا بکەین

Filmed
Views 1,884,079

ئامێرەکانی دەتوانن بیربکەنەوە، فێربن و خۆیان بگونجێنن بەڕێوەن -- و ئەوەش لەوانەیە واتای ئەوەبێت دەرئەنجام مرۆڤەکان بێکارییەکی زۆر دیار ڕوویان تێدەکات. چی بکەین لەو بارەیەوە؟ لە قسەکردنێکی ڕاستەوخۆدا دەربارەی بیرۆکەیەکی مشتومڕ هەڵگر، داهاتووخواز مارتین فۆرد باسی جیاکردنەوەی داهات دەکات لە کاروباری کۆن و شێوازێکی داهاتی بنچینەیی جیهانی دامەزرێت.

- 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

I'm going to begin with a scary question:
به‌ پرسیارێكی ترسناك ده‌ست پێده‌كه‌م:
00:12
Are we headed toward
a future without jobs?
ئایا به‌ره‌و داهاتوویه‌ك
ده‌ڕۆین کاری تیا نەبێت؟
00:15
The remarkable progress that we're seeing
ئه‌و پێشكه‌وتنه‌ به‌رچاوه‌ی ده‌یبینین
00:18
in technologies like self-driving cars
له‌ ته‌كه‌نه‌لۆژیادا وه‌ك
ئۆتۆمبێلی بێشوفێر
00:21
has led to an explosion
of interest in this question,
بووه‌ته‌ هۆی سه‌رهه‌ڵدانی ئه‌م پرسیاره‌،
00:22
but because it's something
that's been asked
به‌ڵام چونكه‌ شتێكه‌ زۆرجار پرسراوە
00:26
so many times in the past,
چه‌ندین جار له‌ڕابردوودا،
00:28
maybe what we should really be asking
ره‌نگه‌ ئه‌وه‌ی ده‌بێ
له‌راستیا بیپرسین ئەوەیە
00:29
is whether this time is really different.
ئایا ئه‌م جاره‌یان به‌ڕاستی جیاوازه‌.
00:31
The fear that automation
might displace workers
ترسی ئه‌م به‌ ئۆتۆماتیكی بوونه‌
ببێته‌ هۆی وه‌لانانی كرێكار
00:35
and potentially lead
to lots of unemployment
له‌كۆتایشدا ببێته‌ هۆی بێكارییه‌كی زۆر
00:38
goes back at a minimum 200 years
to the Luddite revolts in England.
بگه‌ڕێینه‌وه‌ بۆ ٢٠٠ساڵ له‌مه‌و پێش بۆ
.شۆڕشی كرێكارانی ئینگلیز دژی پیشه‌سازی.
00:40
And since then, this concern
has come up again and again.
له‌و كاته‌وه‌، ئه‌م بابه‌ته‌
به‌دووباره‌یی سەریهەڵداوەتەوە.
00:44
I'm going to guess
پێشبینی ئه‌وه‌ ده‌كه‌م
00:47
that most of you have probably never
heard of the Triple Revolution report,
زۆرینه‌تان هیچتان نه‌بیستبێ ده‌رباره‌ی
راپۆرتی شۆڕشی سیانی،
00:48
but this was a very prominent report.
به‌ڵام ئه‌مه‌ راپۆرتێكی دیار و گرنگه‌.
00:53
It was put together
by a brilliant group of people --
له‌لایه‌ن گروپێك خه‌ڵكی ژیره‌وه‌
داڕێژراوه‌..
00:55
it actually included
two Nobel laureates --
له‌ناویاندا دوو هه‌ڵگری
خه‌ڵاتی نۆبڵ هه‌یه‌--
00:58
and this report was presented
to the President of the United States,
راپۆرته‌كه‌ش خراوه‌ته‌ به‌رده‌ستی
سه‌رۆكی ئه‌مریكا،
01:01
and it argued that the US was on the brink
of economic and social upheaval
باسی ئه‌وه‌ ده‌كات ئه‌مریكا له‌ لێواری
تێكچوونی ئابوری و كۆمه‌ڵایه‌تیدایه
01:04
because industrial automation
was going to put millions of people
له‌به‌رئه‌وه‌ی پیشه‌سازی ئۆتۆماتیكی
خه‌ریكه‌ ملیۆنان خه‌ڵك
01:09
out of work.
ده‌خاته‌ ده‌ره‌وه‌ی ئیش.
01:13
Now, that report was delivered
to President Lyndon Johnson
راپۆرته‌كه‌ خرابووه‌ به‌رده‌ستی
سه‌رۆك لیندۆن جۆنسن
01:14
in March of 1964.
له‌ مانگی ئازاری ١٩٦٤.
01:17
So that's now over 50 years,
ئێستا زیاتر له‌ په‌نجا ساڵه‌،
01:19
and, of course, that
hasn't really happened.
بێگومان ئەو شتە
هەر ڕووینەداوە.
01:21
And that's been the story again and again.
ئەمەش دووبارە و دووبارە
چیرۆکەکە بووە.
01:24
This alarm has been raised repeatedly,
ئه‌و زه‌نگه‌ چه‌ند جار
دووباره‌ بۆتەوە.
01:26
but it's always been a false alarm.
به‌ڵام هه‌میشه‌ زه‌نگێكی هه‌ڵه‌یه‌.
01:28
And because it's been a false alarm,
چونكه‌ زه‌نگێكی هەڵەشە،
01:30
it's led to a very conventional way
of thinking about this.
بوه‌ته‌ هۆی ڕێگایه‌كی زۆر
رۆتینی بۆ بیركردنه‌وه‌ لێیی.
01:32
And that says essentially that yes,
وه‌ پێمان ده‌ڵێت كه‌ به‌ڵێ،
01:35
technology may devastate
entire industries.
ته‌كنه‌لۆژیا ڕەنگە هه‌موو
كارگه‌كان وێران بكات.
01:37
It may wipe out whole occupations
and types of work.
ڕەنگە ببێته‌ هۆی سڕینه‌وه‌ی
هه‌موو پیشه‌ و كاره‌كان.
01:40
But at the same time, of course,
به‌ڵام له‌هه‌مان كاتدا،
01:43
progress is going to lead
to entirely new things.
به‌ره‌وپێشچوون ده‌بێته‌ هۆی هاتنی شتی نوێ.
01:45
So there will be new industries
that will arise in the future,
كارگه‌ی تازه‌ په‌یدا ده‌بن له‌داهاتوودا،
01:47
and those industries, of course,
will have to hire people.
وه‌ ئه‌و كارگانه‌ش ده‌بێ
خه‌ڵك بخه‌نه‌ سه‌ر ئیش.
01:50
There'll be new kinds of work
that will appear,
وه‌ جۆرێكی تری كاركردن دێته‌ ئاراوه‌،
01:53
and those might be things that today
we can't really even imagine.
ره‌نگه‌ شته‌كانێك بن كه‌ ئێمه‌
هه‌ر به‌خه‌یاڵیشماندا نایه‌ت.
01:56
And that has been the story so far,
تا ئێستا چیرۆکەکە ئاوا بووە،
01:59
and it's been a positive story.
چیرۆکێکی ئەرێنیش بووە
02:01
It turns out that the new jobs
that have been created
ئه‌وه‌ ده‌رده‌خات كه‌ ئیشه‌ نوێكان
كه‌ په‌یداده‌بن
02:03
have generally been
a lot better than the old ones.
به‌ گشتی زۆر باشترن له‌كۆنه‌كان.
02:06
They have, for example,
been more engaging.
بۆنمونه‌ تێكه‌ڵاوبوونی زیاتریان تێداده‌بێ.
02:08
They've been in safer,
more comfortable work environments,
له‌شوێنی سه‌لامتتر و
له‌ژینگه‌ی ئاسوده‌تر ده‌بن،
02:11
and, of course, they've paid more.
پارەشی باشتر دەبێت.
02:15
So it has been a positive story.
جا بۆیه‌ ئه‌مه‌ شتێكی دڵخۆشكه‌ره‌.
02:16
That's the way things
have played out so far.
ئه‌مه‌ ڕێگای كردنی شته‌كانه‌ تا ئێستا.
02:18
But there is one particular
class of worker
به‌ڵام یه‌ك جۆر كرێكار هه‌یه‌
02:21
for whom the story
has been quite different.
بۆ ئه‌وان شته‌كه‌ تۆزێ جیاوازتره‌.
02:24
For these workers,
بۆ ئه‌و جۆره‌ كرێكارانه‌
02:27
technology has completely
decimated their work,
ته‌كه‌نه‌لۆژیا به‌ته‌واوی
ئیشه‌كانیان ده‌كوژێت، و
02:29
and it really hasn't created
any new opportunities at all.
هه‌لی تازه‌شیان هه‌رگیز بۆ ناڕه‌خسێنێ.
02:32
And these workers, of course,
ئه‌م كرێكارانه‌ش، به‌دڵنیایی،
02:35
are horses.
ئه‌سپه‌كانن.
02:37
(Laughter)
(پێكه‌نین)
02:38
So I can ask a very provocative question:
بۆیه‌ ده‌توانم پرسیارێكی
هانده‌رانه‌ بكه‌م:
02:40
Is it possible that at some
point in the future,
ئایا ده‌كرێت له‌داهاتوودا،
02:43
a significant fraction of the human
workforce is going to be made redundant
رێژه‌یه‌كی به‌رچاوی ده‌ستی كاری مرۆڤ
بێسوود بكه‌وێ
02:46
in the way that horses were?
هاوشێوەی ئەسپەکان؟
02:51
Now, you might have a very visceral,
reflexive reaction to that.
ره‌نگه‌ په‌رچه‌كردارێكی ناوه‌كیتان
تێدا درووست ببێ بۆ ئه‌مه‌.
02:53
You might say, "That's absurd.
وه‌ بڵێن" ئه‌مه‌ بێمانیه‌.
02:56
How can you possibly compare
human beings to horses?"
چۆن ده‌توانی مرۆڤ به‌ ئه‌سپ بچوێنیت؟"
02:58
Horses, of course, are very limited,
ئه‌سپه‌كان به‌دڵنیایی شتێكی سنوردارن،
03:02
and when cars and trucks
and tractors came along,
وه‌كاتێ ئۆتۆمبێل و بارهه‌ڵگر و
تراكتۆر دێنه‌پێشه‌وه‌،
03:04
horses really had nowhere else to turn.
ئه‌سپ هیچی بۆ نامێنێته‌وه‌ بیكات.
03:07
People, on the other hand,
are intelligent;
به‌ڵام مرۆڤه‌كان زیره‌كییان هه‌یه‌؛
03:09
we can learn, we can adapt.
ده‌توانین فێربین، ده‌توانین به‌رگه‌بگرین.
03:12
And in theory,
هەروەها لەڕووی بیردۆزییەوە،
03:14
that ought to mean that we can
always find something new to do,
ئه‌مه‌ واده‌كات هه‌میشه‌ بتوانین
شتێكی تازه‌ بدۆزینه‌وه‌،
03:15
and that we can always remain
relevant to the future economy.
وه‌ ده‌توانین هه‌میشه‌ په‌یوه‌ست به‌
ئابوری داهاتوو بمێنینه‌وه‌.
03:18
But here's the really
critical thing to understand.
به‌ڵام هەندێک شت هه‌ن كه‌ به‌ڕاستی
گرنگن تێیان بگه‌ین.
03:21
The machines that will threaten
workers in the future
ئه‌و ئامێرانه‌ی كرێكاره‌كان
ده‌خه‌نه‌ مه‌ترسیه‌وه‌ له‌داهاتو
03:24
are really nothing like those cars
and trucks and tractors
هەندێک شتی وه‌ك ئۆتۆمبیل و
بارهه‌ڵگر و تراكتۆر
03:27
that displaced horses.
كه‌ جێگایان به‌ ئه‌سپ له‌ق كرد.
03:30
The future is going to be full
of thinking, learning, adapting machines.
داهاتوو پڕده‌بێت له‌ ئامێری
بیركه‌ره‌وه‌، فێربوو، به‌رگه‌گر.
03:32
And what that really means
ئەمەش واتای ئەوەیە،
03:37
is that technology is finally
beginning to encroach
واتا ته‌كنه‌لۆژیا له‌كۆتایدا
ده‌ستده‌كات به‌تێپه‌ڕاندنی
03:38
on that fundamental human capability --
ئه‌و توانا بنچینه‌یانه‌ی مرۆڤ--
03:41
the thing that makes us
so different from horses,
ئه‌وه‌ی ئێمه‌ جیاده‌كاته‌وه‌
له‌ئه‌سپه‌كان،
03:44
and the very thing that, so far,
وه‌ زۆرترین شت تائێستا،
03:47
has allowed us to stay ahead
of the march of progress
هێشتویه‌تی له‌لوتكه‌ی
پێشكه‌وتندا بمێنینه‌وه‌،
03:49
and remain relevant,
پێویستە بمێننەوە، و
03:52
and, in fact, indispensable
to the economy.
لەڕاستیدا زۆر پێویستە بۆ ئابروی.
03:53
So what is it that is really so different
ئه‌وه‌ی هه‌یه‌، زۆر جیاوازه‌،
03:58
about today's information technology
ده‌رباره‌ی ته‌كنه‌لۆژیای زانیاری سه‌رده‌م
04:00
relative to what we've seen in the past?
په‌ویوه‌ندیداره‌ به‌وه‌ی رابردو بینیمان؟
04:02
I would point to three fundamental things.
په‌نجه‌ ده‌خه‌مه‌ سه‌ر سێ شتی بنچینه‌یی..
04:04
The first thing is that we have seen
this ongoing process
یه‌كه‌م شت ئه‌وه‌یه‌، ئێمه‌
ئه‌و پرۆسه‌ به‌رده‌وامه‌ ده‌بینین
04:07
of exponential acceleration.
له‌ خێراگۆرانی به‌رده‌وام.
04:12
I know you all know about Moore's law,
هه‌مووتان یاسای (مۆر)تان بیستووه‌،
04:14
but in fact, it's more
broad-based than that;
له‌راستیدا زۆر بنكه‌فراوانتره‌ له‌وه‌؛
04:16
it extends in many cases,
for example, to software,
په‌لیكێشاوه‌ه‌ بۆ زۆربه‌ی شته‌كان،
بۆنمونه‌ سۆفتوێر
04:18
it extends to communications,
bandwidth and so forth.
په‌لیكێشاوه‌ بۆ په‌یوه‌ندییه‌كان،
تۆڕی په‌یوه‌ندی و به‌ره‌وزیاتریش.
04:22
But the really key thing to understand
به‌ڵام له‌راستیدا گرنگترین
شت بۆ تێگه‌یشتن
04:25
is that this acceleration has now
been going on for a really long time.
ئه‌وه‌یه‌ كه‌ ئه‌و هه‌ڵكشانه‌
ماوه‌یه‌كی زۆرە به‌رده‌وامه‌.
04:27
In fact, it's been going on for decades.
له‌راستیدا چه‌ند ده‌یه‌یه‌كه‌.
04:30
If you measure from the late 1950s,
ئه‌گه‌ر له‌ كۆتایی١٩٥٠ هه‌ژماری بكه‌ین،
04:32
when the first integrated
circuits were fabricated,
كاتێك یه‌كه‌م سوڕی كاره‌بایی
.ته‌واوكار دانرا
04:35
we've seen something on the order
of 30 doublings in computational power
ئه‌وه‌ی به‌دیمانكرد، سی جار دوو هێندبوونی
هێزی ژماره‌یی بوو.
04:38
since then.
له‌و كاته‌وه‌.
04:42
That's just an extraordinary number
of times to double any quantity,
ژماره‌یه‌كی نائاساییه‌ له‌ دوو هێندبوونی
هه‌ر ژماره‌یه‌ك،
04:44
and what it really means
واتای چی دەگەیەنێت
04:47
is that we're now at a point
where we're going to see
واتا ئێمه‌ ئێستا له‌خاڵێكداین كه‌
04:49
just an extraordinary amount
of absolute progress,
ژماره‌یه‌كی نائاسایی له‌
به‌ره‌وپێشچوون ده‌بینین،
04:51
and, of course, things are going
to continue to also accelerate
وه‌ شته‌كانیش به‌رده‌وام ده‌بن
له‌ هه‌ڵكشان
04:54
from this point.
له‌م خاڵه‌وه‌.
04:57
So as we look forward
to the coming years and decades,
بۆیه‌ چاومان له‌سه‌ر چه‌ند ساڵ و
ده‌یه‌ی داهاتووه‌،
04:58
I think that means
that we're going to see things
پێم وایه‌ ئه‌مه‌ش واتا
زۆر شت دەبینین
05:00
that we're really not prepared for.
كه‌ خۆمان بۆ ئاماده‌نه‌كردووه‌.
05:03
We're going to see things
that astonish us.
به‌ره‌و زۆر شت ده‌ڕۆین
کە سه‌رساممان ده‌كه‌ن
05:04
The second key thing
دووەم شتی گرنگ
05:06
is that the machines are,
in a limited sense, beginning to think.
ئه‌وه‌یه‌، ئامێره‌كان له‌ چوارچێوه‌یه‌كی
.دیاریكراودا ده‌ستده‌كه‌ن به‌بیركردنه‌وه‌
05:08
And by this, I don't mean human-level AI,
مه‌به‌ستم له‌وه‌ ئاستی ژیری مرۆڤ نییه‌،
05:12
or science fiction
artificial intelligence;
یا ژیری ده‌ستكردی ناو زیرەکی درووستکراو؛
05:14
I simply mean that machines and algorithms
are making decisions.
به‌ساده‌یی مه‌به‌ستم ئه‌وه‌یه‌ ئامێره‌كان
.توانای ئه‌نجامده‌رهێنان په‌یداده‌كه‌ن
05:17
They're solving problems,
and most importantly, they're learning.
كێشه‌كان چاره‌سه‌ر ده‌كه‌ن، و
له‌هه‌مووی گرنگتر ده‌سده‌كه‌ن به‌ فێربوون.
05:22
In fact, if there's one technology
that is truly central to this
له‌راستیدا، ئه‌گه‌ر ته‌كنه‌لۆژیایه‌ك
هه‌بێت كه‌ چه‌قی بابه‌ته‌كه‌بێت
05:26
and has really become
the driving force behind this,
وه‌ به‌راستی هێزی بزوێنه‌ری
پشتی شته‌كه‌یه‌،
05:29
it's machine learning,
توانای فێربوونی ئامێرە،
05:32
which is just becoming
this incredibly powerful,
كه‌ ده‌یكاته‌ تەکنەلۆجیایەکی
زۆر بەهێز،
05:33
disruptive, scalable technology.
هه‌ڵوه‌شێنه‌ر،
بێوێنە، و پێوانەکراو.
05:36
One of the best examples
I've seen of that recently
باشترین نموونه‌ كه‌ له‌م دواییانه‌دا بینیم
05:39
was what Google's DeepMind
division was able to do
ئه‌و شتانه‌یه‌ كه‌ ته‌كنه‌لۆژیای
(دیپ مایند)ی گووگڵ توانی بیكات.
05:42
with its AlphaGo system.
به‌ سیستمی(ئه‌لفاگۆو).
05:44
Now, this is the system that was able
to beat the best player in the world
ئێستا، ئه‌م سیستمه‌ ده‌توانێت شكست
به‌ باشترین یاریزانی جیهان بهێنێت
05:46
at the ancient game of Go.
له‌ یاری(گۆو)ی مێژووییدا.
05:50
Now, at least to me,
به‌لای كه‌مه‌وه‌ بۆ من،
05:52
there are two things that really
stand out about the game of Go.
دوو شت به‌راستی تێبینیكراون
ده‌رباره‌ی یاری (گۆوو).
05:53
One is that as you're playing the game,
یه‌كێكیان ئه‌وه‌یه‌ كاتێك
تۆ یاری ده‌كه‌یت،
05:57
the number of configurations
that the board can be in
ژماره‌ی ڕیزکردنەکانی کە دەکرێت
بۆردەکە تێیدا بێت
05:59
is essentially infinite.
له‌ بنه‌ره‌تدا ناكۆتایه‌.
06:02
There are actually more possibilities
than there are atoms in the universe.
ژماره‌ی ئه‌گه‌ره‌كان زیاتره‌ له‌ژماره‌ی
ئه‌و ئه‌تۆمانه‌ی له‌گه‌ردووندا هه‌یه‌.
06:03
So what that means is,
کەواتە ئەمە واتای چییە،
06:07
you're never going to be able to build
a computer to win at the game of Go
واتا تۆ هه‌رگیز ناتوانی كۆمپیوته‌رێك
درووستبكه‌ی كه‌ یاری(گۆو) بباته‌وه‌
06:09
the way chess was approached, for example,
وه‌ك ئه‌وه‌ی له‌شه‌تره‌نجدا ده‌یكه‌یت،
06:12
which is basically to throw
brute-force computational power at it.
كه‌ هێزێكی كۆمپیوته‌ری
بێژیری ده‌هاویته‌ ناوی.
06:15
So clearly, a much more sophisticated,
thinking-like approach is needed.
بۆیه‌ به‌روونی، به‌ره‌وچوونێكی
شێوه‌بیركردنه‌وه‌ی ئاڵۆزی پێویسته‌.
06:19
The second thing
that really stands out is that,
دووه‌م شت كه‌ تێبینیكراوه‌ ئه‌وه‌یه‌،
06:24
if you talk to one
of the championship Go players,
گه‌ر قسه‌ له‌گه‌ڵ پاڵه‌وانێكی
یاری(گۆو) بكه‌ی،
06:27
this person cannot necessarily
even really articulate what exactly it is
ئه‌و كه‌سه‌ ناتوانێت
به‌وردی پێتبڵێ كه‌ چییه‌
06:30
they're thinking about
as they play the game.
ئه‌وان كاتی یاریكردنه‌كه‌
بیری لێ ده‌كه‌نه‌وه‌
06:34
It's often something
that's very intuitive,
شتێكی زۆر ژیرانه‌یه‌،
06:37
it's almost just like a feeling
about which move they should make.
وه‌ك ئه‌وه‌ وایه‌ هه‌ست بكه‌ی ده‌بێ
چ جوڵه‌یه‌ك بكه‌یت.
06:39
So given those two qualities,
ئه‌م دوو تایبه‌تمه‌ندییه‌،
06:42
I would say that playing Go
at a world champion level
ده‌توانم بڵێم كردنی یاری(گۆو)
له‌ پاڵه‌وانێتییه‌كان
06:44
really ought to be something
that's safe from automation,
شتێكه‌ له‌ به‌ئامێربوون و
،بوون بە ئۆتۆماتیکی دووره‌
06:48
and the fact that it isn't should really
raise a cautionary flag for us.
وه‌ ڕاستی ئەوەش کە وایە پێویستە ئاڵای
ئاگاداركردنه‌وه‌مان بۆ هەڵکات.
06:51
And the reason is that we tend
to draw a very distinct line,
هۆكاره‌كه‌ش ئه‌وه‌یه‌ وامان
،لێده‌كات هێڵێكی جیاكه‌ره‌وه‌ بكێشین
06:55
and on one side of that line
are all the jobs and tasks
له‌لایه‌كی هێڵه‌كه‌ هه‌موو
ئیش وئه‌ركه‌كان هه‌ن
06:59
that we perceive as being on some level
fundamentally routine and repetitive
كه‌ هه‌ستی پێده‌كه‌ین له‌هه‌ندێ ئاستدا
رۆتینی و دووباره‌بوه‌وه‌ن
07:03
and predictable.
وه‌ چاوه‌ڕوانكراویشن.
07:08
And we know that these jobs
might be in different industries,
ده‌زانین ئه‌م ئیشانه‌ ده‌كرێ
،له‌كارگه‌ی جیاوازبن
07:09
they might be in different occupations
and at different skill levels,
له‌وه‌یه‌ له‌ پیشه‌ جیاوازه‌كان و
له‌ئاستی پیشه‌یی جیاوزدابن،
07:12
but because they are innately predictable,
به‌ڵام چونكه‌ له‌بنه‌ره‌تدا
پێشبینیكراون،
07:15
we know they're probably at some point
going to be susceptible
ده‌زانین كه‌ ره‌نگه‌ له‌خاڵێكدا
بکەونە به‌ر مه‌ترسی
07:17
to machine learning,
فێربوونی ئامێره‌كان،
07:21
and therefore, to automation.
هەر بۆیە، ده‌بنه‌ ئۆتۆماتیكی.
07:22
And make no mistake --
that's a lot of jobs.
بەهەڵەیا نەچن --
ئەوە ئیشی زۆر ئەگرێتەوە.
07:23
That's probably something
on the order of roughly half
كه‌ به‌نزیكه‌یی نیوه‌ی
07:25
the jobs in the economy.
ئیشه‌كانی ناو ئابورییه‌.
07:28
But then on the other side of that line,
به‌ڵام له‌لاكه‌ی تری هێڵه‌كه‌وه‌،
07:30
we have all the jobs
that require some capability
هه‌موو ئه‌و ئیشانه‌مان هه‌یه‌ كه‌
پێویستیان به‌ هه‌ندێ توانا هه‌یه‌
07:32
that we perceive as being uniquely human,
كه‌ ئێمه‌ ده‌یزانین وه‌ك مرۆڤی بێهاوتا،
07:36
and these are the jobs
that we think are safe.
ئه‌مه‌ش ئه‌و ئیشانه‌یه‌
پێمانوایه‌ سه‌لامه‌تن.
07:38
Now, based on what I know
about the game of Go,
له‌سه‌ر بنچینه‌ی ئه‌وه‌ی
من ده‌یزانم له‌سەر یاری(گۆو)،
07:41
I would've guessed that it really ought
to be on the safe side of that line.
پێشبینی ده‌كه‌م كه‌ له‌ لایه‌نه‌
سه‌لامه‌ته‌كه‌ی هێڵه‌كه‌ بێت.
07:43
But the fact that it isn't,
and that Google solved this problem,
به‌ڵام راستیه‌كه‌ ئه‌وه‌یه‌ كه‌ وانییه‌،
گۆۆگڵ ئه‌م كێشه‌یه‌ی چاره‌كردووه‌
07:47
suggests that that line is going
to be very dynamic.
وه‌ پێشبینی ده‌كات ئه‌و
هێڵه‌ زۆر جوڵاوبێت.
07:50
It's going to shift,
وه‌ بگوێزرێته‌وه‌.
07:52
and it's going to shift in a way
that consumes more and more jobs and tasks
به‌ئاراسته‌یه‌كیشدا بگوێزرێته‌وه‌ كه‌
ئیش و پیشه‌ی زیاتر و زیاتر له‌ناو ببات
07:53
that we currently perceive
as being safe from automation.
كه‌ ئێمه‌ ئێستا پێمان وایه‌ پارێزراوین
له‌ به‌ئه‌لیكترۆنی بوون.
07:58
The other key thing to understand
راستییه‌كی تر كه‌ ده‌بێ تێییبگه‌ین
08:01
is that this is by no means just about
low-wage jobs or blue-collar jobs,
ئه‌وه‌یه‌ كه‌ به‌ هیچ شێوه‌یه‌ك ئیشه‌ كرێ
.كه‌مه‌كان و كه‌م داهاته‌كان نین به‌ته‌نیا
08:03
or jobs and tasks done by people
یاخود ئه‌و ئیشانه‌ی كه‌ خه‌ڵكی
08:08
that have relatively
low levels of education.
نه‌خوێنده‌وار ده‌یكه‌ن.
08:10
There's lots of evidence to show
به‌ڵگه‌ی زۆر هه‌یه‌ پشانی ده‌دات
08:12
that these technologies are rapidly
climbing the skills ladder.
ئه‌و ته‌كنه‌لۆژیایه‌ خێرا باز ده‌دات
به‌سه‌ر په‌یژه‌ی كارامه‌یی.
08:14
So we already see an impact
on professional jobs --
بۆیه‌ كاریگه‌رییه‌كانی ده‌بینین
له‌سه‌ر كاره‌ پرۆفیشناڵه‌كانیش--
08:17
tasks done by people like accountants,
ئه‌و ئیشانه‌ی له‌لایه‌ن خه‌ڵكی
پرۆفیشناڵه‌وه‌ ده‌كرێ وه‌ك ژمێریار
08:21
financial analysts,
شیكه‌ره‌وه‌ی دارایی،
08:25
journalists,
رۆژنامه‌وان،
08:26
lawyers, radiologists and so forth.
پارێزه‌ر، پسپۆڕی تیشك و وه‌ له‌وه‌ش زیاتر.
08:28
So a lot of the assumptions that we make
بۆیه‌ زۆرێك له‌و شتانه‌ی بروامان پێهێناون
08:30
about the kind of occupations
and tasks and jobs
ده‌رباره‌ی جۆری ئیش و كاروپیشه‌كان
08:32
that are going to be threatened
by automation in the future
له‌ژێر مه‌ترسی به‌ئه‌لیكترۆنی
بووندان له‌داهاتوودا
08:35
are very likely to be
challenged going forward.
ئەگەری زۆرە بەربەستیان
بۆ درووستبکرێت بەرەوپێش بچن.
08:38
So as we put these trends together,
بۆیه‌ كاتێ ئاماژه‌كان
ده‌خه‌ینه‌ پال یه‌كتر
08:40
I think what it shows is that we could
very well end up in a future
پێموایه‌ به‌ روونی پیشانمان ده‌دات
كه‌ له‌داهاتوودا كۆتایی دێت به‌
08:42
with significant unemployment.
بێكارییه‌كی به‌رچاو.
08:45
Or at a minimum,
یان بەلایەنی کەمەوە،
08:48
we could face lots of underemployment
or stagnant wages,
ره‌نگه رووبه‌رووی بێكاری زۆر، و
كه‌می مووچه‌ ببینه‌وه
08:49
maybe even declining wages.
له‌وانه‌یه‌ هه‌ره‌سی
مووچه‌شی لێ بكه‌وێته‌وه‌
08:53
And, of course, soaring levels
of inequality.
وه‌ به‌دڵنیایی،
رێژه‌یه‌كی به‌رچاوی نایه‌كسانی.
08:56
All of that, of course, is going to put
a terrific amount of stress
ئه‌مانه‌ هه‌مووی، ڕێژه‌یه‌كی مه‌ترسیداری
سترێس درووست ده‌كه‌ن
08:58
on the fabric of society.
له‌سه‌ر ته‌واوی كۆمه‌ڵگه‌.
09:03
But beyond that, there's also
a fundamental economic problem,
له‌سه‌روی ئه‌مه‌شه‌وه‌، كێشه‌ی بنچینه‌یی
له‌ ئابوریدا سه‌رهه‌ڵده‌ده‌ن
09:04
and that arises because jobs
are currently the primary mechanism
ئه‌مه‌ش بۆیه‌ سه‌رهه‌ڵده‌دات چونكه‌
پیشه‌كان میكانیزمی سه‌ره‌تایین
09:08
that distributes income,
and therefore purchasing power,
كه‌ داهات دابه‌ش ده‌كه‌ن، و هێزیش دەدەن،
09:13
to all the consumers that buy the products
and services we're producing.
به‌و به‌كاربه‌رانه‌ی ئه‌و كه‌لوپه‌لانه‌
دەکڕن كه‌ ئێمه‌ درووستی ده‌كه‌ین.
09:16
In order to have a vibrant market economy,
بۆئه‌وه‌ی ئابوری و بازاڕێكی
چالاكت هه‌بێ،
09:22
you've got to have
lots and lots of consumers
ده‌بێ به‌كاربه‌ری زیاتر و زیاترت هه‌بێ
09:25
that are really capable of buying
the products and services
كه‌ به‌راستی بتوانن به‌رهه‌م و
خزمه‌تگوزارییه‌كانت بکڕن
09:27
that are being produced.
كه‌ به‌رهه‌مهاتوون.
09:30
If you don't have that,
then you run the risk
ئه‌گه‌ر ئه‌مه‌ت نه‌بوو،
ده‌كه‌ویته‌ به‌ر مه‌ترسی
09:31
of economic stagnation,
چه‌قبه‌ستنی ئابوری،
09:34
or maybe even a declining economic spiral,
یاخود ره‌نگه‌ ته‌نانه‌ت
داته‌پینی ئابوری لێبكه‌وێته‌وه‌،
09:35
as there simply aren't enough
customers out there
ئه‌گه‌ر كریاری ته‌واوت نه‌بوو
09:39
to buy the products
and services being produced.
بۆ كرینی به‌رهه‌م و خزمه‌ته‌كانت.
09:41
It's really important to realize
زۆر گرنگه‌ كه‌ له‌مه‌ تێبگه‌ین
09:44
that all of us as individuals rely
on access to that market economy
هه‌موومان وه‌ك تاك پشت ده‌بەستین به‌
ده‌ستگه‌یشتن به‌و ئابورییه‌ی بازاڕ
09:46
in order to be successful.
بۆ ئه‌وه‌ی سه‌ركه‌وتووبین.
09:52
You can visualize that by thinking
in terms of one really exceptional person.
ده‌توانی بیهێنیته‌ به‌رچاوت له‌رێگه‌ی
بیركردنه‌وه‌ له‌ كه‌سێكی جیاوز.
09:53
Imagine for a moment you take,
say, Steve Jobs,
بیهێنیتە بەرچاوی خۆت،
بۆ نموونە، ستیڤ جۆبس،
09:58
and you drop him
on an island all by himself.
بخەیتە سەر دورگەیەک هەر خۆی بێت
10:01
On that island, he's going
to be running around,
له‌و دورگه‌یه‌، ده‌بێ
به‌ناویدا بسوڕێته‌وه‌،
10:03
gathering coconuts just like anyone else.
گوێزی هیندی كۆبكاته‌وه‌
وه‌ك هه‌ركه‌سێكیتر.
10:06
He's really not going to be
anything special,
له‌راستیدا نابێته‌ كه‌سێكی
جیاواز و تایبه‌ت،
10:08
and the reason, of course,
is that there is no market
هۆكاره‌كه‌شی ئه‌وه‌یه‌ كه‌ بازاڕێك نییه‌
10:11
for him to scale
his incredible talents across.
تا پێوانه‌ی لێهاتوییه‌
باوه‌رپێنه‌كراوه‌كه‌ی پێبكات.
10:14
So access to this market
is really critical to us as individuals,
بۆیه‌ ده‌ستگه‌یشتن به‌و بازاڕه‌ زۆر
،گرنگه‌ بۆ ئێمه‌ وه‌ك تاك
10:17
and also to the entire system
in terms of it being sustainable.
وه‌ بۆ تێكڕای سیستمه‌كه‌ تا
بتوانێت به‌رده‌وام بمێنێته‌وه‌.
10:20
So the question then becomes:
What exactly could we do about this?
پرسیاره‌كه‌ ئه‌وه‌یه‌: بە وردی
ده‌توانین چی بكه‌ین ده‌رباره‌ی ئه‌مه‌؟
10:25
And I think you can view this
through a very utopian framework.
پێموایه‌ ده‌توانی ئه‌مه‌ وێنا بكه‌ی
له‌ڕێگای چوارچێوه‌یه‌كی نمونه‌یی.
10:29
You can imagine a future
where we all have to work less,
ده‌توانین پێشبینی بكه‌ین له‌داهاتوو
هه‌موومان ئیشی كه‌متر بكه‌ین،
10:32
we have more time for leisure,
كاتی زیاترمان ده‌بێت بۆ كات به‌سه‌ربردن،
10:35
more time to spend with our families,
كاتی زیاتر به‌سه‌ربه‌رین
له‌ناو خێزانه‌كانمان،
10:38
more time to do things that we find
genuinely rewarding
كاتی زیاتر بۆ كردنی ئه‌و شتانه‌ی
كه‌ به‌راستی پاداشتیان هه‌یه‌
10:40
and so forth.
وه‌ زیاتر له‌مه‌ش.
10:43
And I think that's a terrific vision.
پێموایه‌ ئه‌مه‌ بیناییە گه‌وره‌كه‌یه‌.
10:44
That's something that we should
absolutely strive to move toward.
ئه‌مه‌ شتێكه‌ ده‌بێت به‌دڵنیایی
شه‌ڕبكه‌ین بۆ بەرەوپێشچوونی.
10:46
But at the same time, I think
we have to be realistic,
له‌ هه‌مان كاتدا، پێموایه‌
ده‌بێ راستبین بین،
10:50
and we have to realize
وه‌ ئه‌وه‌مان لا ڕوونبێت
10:52
that we're very likely to face
a significant income distribution problem.
كه‌ ره‌نگه‌ ڕووبەڕووی كێشه‌ی به‌رچاو
ببینه‌وه‌ له‌ دابه‌شبوونی داهات.
10:54
A lot of people are likely
to be left behind.
خه‌ڵكانی زۆر له‌دواوه‌ جێ بمێنن.
10:59
And I think that in order
to solve that problem,
پێموایه‌ بۆ چاره‌سه‌ركردنی ئه‌م كێشه‌یه‌،
11:03
we're ultimately going
to have to find a way
له‌كۆتاییدا ده‌بێ ڕێگایه‌ك بدۆزینه‌وه‌
11:05
to decouple incomes from traditional work.
بۆ جیاكردنه‌وه‌ی داهات له‌ ئیشه‌ باوه‌كان.
11:07
And the best, more straightforward
way I know to do that
وه‌ باشرین و ڕێكوپێكترین ڕێگا
كه‌ من ده‌یزانم بۆ كردنی ئه‌مه‌
11:10
is some kind of a guaranteed income
or universal basic income.
هه‌ندێ جۆری داهاتی گه‌ره‌نتی كراوه‌
یاخود داهاتی بنچینه‌یی گشتییه‌.
11:13
Now, basic income is becoming
a very important idea.
ئێستا، داهاتی بنچینه‌یی بوه‌ته‌
بیرۆكه‌یه‌كی گرنگ.
11:16
It's getting a lot
of traction and attention,
هه‌موو سه‌رنجه‌كانی به‌لای
خۆیدا راكێشاوه‌،
11:19
there are a lot of important
pilot projects
كۆمه‌ڵێ چالاكی تاقیكاری گرنگ
11:21
and experiments going on
throughout the world.
و تاقیكردنه‌وه‌ی گرنگ
هه‌ن له‌تێكڕای جیهان.
11:23
My own view is that a basic income
is not a panacea;
به‌بڕوای من داهاتی بنچینه‌یی
ده‌رمانی هه‌موو كێشه‌كان نییه‌؛
11:26
it's not necessarily
a plug-and-play solution,
چاره‌سه‌رێكی پێویست نییه،
11:29
but rather, it's a place to start.
به‌ڵكو جێگایه‌كه‌ بۆ ده‌سپێكردن.
11:32
It's an idea that we can
build on and refine.
بیرۆكه‌یه‌كه‌ ده‌توانین بنیاتی
له‌سه‌ربنێین و پوختەی بکەین.
11:34
For example, one thing that I have
written quite a lot about
بۆنمونه‌ شتێك كه‌ زۆرم ده‌رباره‌ی نووسیوه‌
11:36
is the possibility of incorporating
explicit incentives into a basic income.
ئه‌ویش ئه‌گه‌ری یه‌كخستنی
پاداشته‌كان و داهاتی بنچینه‌ییه‌.
11:39
To illustrate that,
بۆ روونكردنه‌وه‌ی ئه‌مه‌،
11:44
imagine that you are a struggling
high school student.
بیهێنه‌ به‌رچاوت تۆ خوێندکارێکی
كۆششكه‌ری ئاماده‌ییت
11:46
Imagine that you are at risk
of dropping out of school.
هەڕەشەی ئه‌وه‌ت له‌سه‌ره‌
له‌ قوتابخانه‌ ده‌ربكرێییت.
11:48
And yet, suppose you know
that at some point in the future,
وه‌ وای دابنێ ده‌زانی
له‌خاڵێكدا له‌داهاتوو
11:52
no matter what,
كێشه‌ نییه‌ هه‌رچییه‌كه‌،
11:55
you're going to get the same
basic income as everyone else.
داهاتت هه‌مان داهاتی
ئەوانی تر دەبێت.
11:56
Now, to my mind, that creates
a very perverse incentive
بەبڕاوی من، ئه‌مه‌ هانده‌رێكی
لاده‌ر دروست ده‌كات
12:00
for you to simply give up
and drop out of school.
بۆ تۆ تا وازبهێنی و
.له‌ قوتابخانه‌ و بێییته‌ ده‌ره‌وه‌
12:03
So I would say, let's not
structure things that way.
من ده‌ڵێم با شته‌كان به‌و
شێوه‌یه‌ دانه‌ڕێژین.
12:06
Instead, let's pay people who graduate
from high school somewhat more
له‌بری ئه‌وه‌، با شتێ زیاتر بده‌ین به‌و
كه‌سانه‌ی ئاماده‌یی ته‌واو ده‌كه‌ن
12:08
than those who simply drop out.
زیاتر له‌وانه‌ی واز ده‌هێنن.
12:14
And we can take that idea of building
incentives into a basic income,
ده‌توانین ئه‌م بیرۆكه‌ی هاندانه‌
بخه‌ینه‌ ناو داهاتی بنچینه‌ییه‌وه‌، و
12:16
and maybe extend it to other areas.
ره‌نگه‌ په‌لبكێشێ بۆ بواری تریش.
12:19
For example, we might create
an incentive to work in the community
بۆ نمونه‌، هانده‌رێك درووست بكه‌ین
بۆ كاركردن له‌ناو كۆمه‌ڵگادا
12:21
to help others,
بۆ یارمه‌تی ئه‌وانیتر،
12:25
or perhaps to do positive
things for the environment,
به‌ كردنی شتی باش
بۆ ژینگه‌ و ده‌وروبه‌ر، و
12:26
and so forth.
بەم شێوەیە.
12:29
So by incorporating incentives
into a basic income,
به‌ تێكه‌ڵكردنی هاندان و داهاتی بنچینه‌یی،
12:30
we might actually improve it,
له‌ ڕاستیدا ده‌توانین باشتری بكه‌ین،
12:33
and also, perhaps, take at least
a couple of steps
به‌لایه‌نی كه‌مه‌وه‌ ڕەنگە
دوو هه‌نگاوی بنێیین
12:35
towards solving another problem
به‌ ئاراسته‌ی چاره‌سه‌ری كێشه‌یه‌كی تر
12:37
that I think we're quite possibly
going to face in the future,
كه‌ پێم وایه‌ ڕەنگە له‌ داهاتوودا
رووبه‌روومان ببێته‌وه‌،
12:40
and that is, how do we all find
meaning and fulfillment,
به‌و شێوه‌یه‌ش ده‌توانین
مانا و چێژ بدۆزینه‌وه‌،
12:43
and how do we occupy our time
وه‌ چۆن كاته‌كانمان پڕبكه‌ینه‌وه‌
12:47
in a world where perhaps
there's less demand for traditional work?
له‌جیهانێكدا كه‌ پێویستی به‌
ئیشه‌ باوه‌كان كه‌متره‌؟
12:49
So by extending and refining
a basic income,
بۆیه‌ به‌فراوانكردن و باشتركردنی
داهاتی بنچینه‌یی،
12:54
I think we can make it look better,
ده‌توانین وای لێبكه‌ین جوانتر ده‌ركه‌وێ،
12:57
and we can also, perhaps, make it
more politically and socially acceptable
ڕەنگە بتوانین وایلێبكه‌ین زیاتر قبوڵكراو
بێت له‌رووی سیاسی وكۆمه‌ڵایه‌تیه‌وه‌
12:59
and feasible --
وه‌ زیاتر شیاو بێت--
13:04
and, of course, by doing that,
به‌كردنی ئه‌مه‌،
13:05
we increase the odds
that it will actually come to be.
ئەگەرەکان زیاد دەکەین
کە بگەین بەوەی دەمانەوێت
13:07
I think one of the most fundamental,
پێم وایه‌ یه‌كێ له‌ بنچینه‌ییترین،
13:11
almost instinctive objections
به‌رهه‌ڵستییه‌ زۆر بنه‌ره‌تییه‌كان
13:14
that many of us have
to the idea of a basic income,
ئه‌وه‌یه‌ كه‌ زۆرینه‌مان بیرۆكه‌ی
داهاتی بنچینه‌ییمان هه‌یه‌،
13:16
or really to any significant
expansion of the safety net,
یان هه‌ر فراوانبونێكی به‌رچاوی
تۆڕی سه‌لامه‌تی،
13:19
is this fear that we're going to end up
with too many people
ئه‌مه‌ ترسێكه‌ كه‌ ڕەنگە
خه‌ڵكێكی زۆر دروستببێت
13:23
riding in the economic cart,
ڕەوڕەوەی ئابوری لێ بخوڕن،
13:27
and not enough people pulling that cart.
به‌ڵام خه‌ڵكی ته‌واومان
نه‌بێت بۆ ڕاکێشانی.
13:28
And yet, really, the whole point
I'm making here, of course,
هه‌موو ئه‌وه‌ی ده‌مه‌وێ بیڵێم
13:31
is that in the future,
ئه‌وه‌یه‌ كه‌ له‌ داهاتوودا،
13:33
machines are increasingly going
to be capable of pulling that cart for us.
ئامێره‌كان زیاتر توانای ئه‌وه‌ په‌یدا
ده‌كه‌ن كه‌ ره‌وره‌وه‌كه‌مان بۆ رابكێشن.
13:35
That should give us more options
ئه‌مه‌ش ده‌بێ بژارده‌ی زیاترمان بداتێ
13:39
for the way we structure
our society and our economy,
بۆ شێوازی بونیاتنانی
،كۆمه‌ڵگا و ئابورییه‌كه‌مان
13:41
And I think eventually, it's going to go
beyond simply being an option,
وه‌ پێموایه‌ له‌كۆتاییدا، له‌وه‌
تێده‌په‌ڕێ كه‌ ته‌نیا بژارده‌یه‌ك بێت،
13:45
and it's going to become an imperative.
وای لێدێت ده‌بێته‌ پێویستی.
13:48
The reason, of course,
is that all of this is going to put
هۆكاره‌كه‌ش بێگومان ئه‌وه‌یه‌
ئەمە هەمووی فشارێکی زۆر
13:50
such a degree of stress on our society,
دەخاتە سەر کۆمەڵگاکەمان، و
13:53
and also because jobs are that mechanism
چونكه‌ ئیشه‌كان ئه‌و میكانیزمه‌ن
13:55
that gets purchasing power to consumers
كه‌ هێز ده‌به‌خشن به‌ به‌كاربه‌ره‌كان
13:57
so they can then drive the economy.
بۆ ئه‌وه‌ی بتوانن ئابوری
به‌ڕێوه‌ ببه‌ن.
13:59
If, in fact, that mechanism
begins to erode in the future,
له‌ ڕاستیدا ئه‌م میكانیزمه‌ ده‌ستده‌كات
به‌ داخوران له‌ داهاتوودا،
14:02
then we're going to need to replace
it with something else
پێویسته‌ له‌سه‌رمان بیگۆڕین
به‌ میكانیزمێكی تر
14:05
or we're going to face the risk
یا بەرەوڕووی مه‌ترسیه‌ك بڕۆین
14:08
that our whole system simply
may not be sustainable.
كه‌ هه‌موو سیستمه‌كه‌مان
جێگیری له‌ده‌ستبدات.
14:10
But the bottom line here
is that I really think
سه‌ره‌نجام، من پێموایه‌
14:12
that solving these problems,
كه‌ چاره‌سه‌ركردنی ئه‌م كێشانه‌،
14:15
and especially finding a way
to build a future economy
به‌تایبه‌تی دۆزینه‌وه‌ی ڕێگایه‌ك بۆ
بونیاتنانی ئابوری داهاتوو
14:17
that works for everyone,
كه‌ بۆ هه‌موومان گونجاوبێت،
14:21
at every level of our society,
له‌ هه‌موو ئاسته‌كانی كۆمه‌ڵگادا،
14:23
is going to be one of the most important
challenges that we all face
ده‌بێته‌ گرنگترین بەربەست كه‌
رووبه‌ڕووی هه‌موان ده‌بێته‌وه‌
14:25
in the coming years and decades.
له‌ چه‌ند ساڵ و ده‌یه‌ی داهاتوودا.
14:28
Thank you very much.
زۆر سوپاس.
14:30
(Applause)
(چه‌پڵه‌)
14:32
Translated by Hiwa Foundation
Reviewed by Hiwa Foundation 3

▲Back to top

About the speaker:

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.

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

More profile about the speaker
Martin Ford | Speaker | TED.com