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
TEDxBoston 2012

Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?

安德魯 麥克菲: 機器人搶了我們的工作嗎?

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機器人和演算法做得越來越好了,像在生產汽車,寫文章,翻譯 - 這些以往需要人類從事的工作。那麼,我們人類將來有什麼樣的工作可以做呢?安德魯 邁克菲(Andrew McAfee)檢視了最近的勞動力數據,他認為: 我們沒有看到任何重大的里程碑。他回歷史上發生的重大改變的時間點,提出了一個令人驚訝的,甚至驚心動魄的對未來會發生的事情的想法。 (在TED波士頓拍攝)。
- Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio

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00:16
As it turns out, when tens of millions百萬 of people
0
519
2752
當數以千萬計的勞工
00:19
are unemployed失業的 or underemployed半失業,
1
3271
2328
處於失業或是低度就業的狀況發生時
00:21
there's a fair公平 amount of interest利益 in what technology技術 might威力 be doing to the labor勞動 force.
2
5599
4127
就會有不少人會對科技如何影響勞工這個議題有興趣
00:25
And as I look at the conversation會話, it strikes罷工 me
3
9726
2719
而當我開始檢視這個議題, 赫然發現
00:28
that it's focused重點 on exactly究竟 the right topic話題,
4
12445
2952
大家關切的主題是正確的
00:31
and at the same相同 time, it's missing失踪 the point entirely完全.
5
15397
2978
但又同時全然的地忽視了關鍵要點。
00:34
The topic話題 that it's focused重點 on, the question is whether是否 or not
6
18375
3008
在這個主題上所提出的問題, 是關於
00:37
all these digital數字 technologies技術 are affecting影響 people's人們 ability能力
7
21383
3655
這些數位科技是否影響了人們謀生的能力?
00:40
to earn a living活的, or, to say it a little bit different不同 way,
8
25038
3020
或者, 換個說法就是
00:43
are the droids機器人 taking服用 our jobs工作?
9
28058
2278
機器人是否正在搶走人類的工作機會?
00:46
And there's some evidence證據 that they are.
10
30336
1968
有一些證據顯示的確如此
00:48
The Great Recession不景氣 ended結束 when American美國 GDPGDP resumed恢復
11
32304
4353
大蕭條(2008~2012)結束時, 美國的 GDP 恢復了
00:52
its kind of slow, steady穩定 march遊行 upward向上, and some other
12
36657
3429
緩慢步調的上昇, 其他的一些
00:56
economic經濟 indicators指標 also started開始 to rebound籃板球, and they got
13
40101
2934
經濟指標也開始反彈,看起來
00:58
kind of healthy健康 kind of quickly很快. Corporate企業 profits利潤
14
43035
2862
比較健康也比較迅速了。企業的獲利
01:01
are quite相當 high. In fact事實, if you include包括 bank銀行 profits利潤,
15
45897
3276
是相當高的。事實上,如果把銀行業也包含進來
01:05
they're higher更高 than they've他們已經 ever been.
16
49173
2112
這些數值比以往任何時候都來得高。
01:07
And business商業 investment投資 in gear齒輪, in equipment設備
17
51285
3272
企業在工具與設備的投資
01:10
and hardware硬件 and software軟件 is at an all-time整天 high.
18
54557
3107
還有硬體和軟體方面, 都處於歷史新高。
01:13
So the businesses企業 are getting得到 out their checkbooks支票簿.
19
57664
3381
所以企業都在拿出支票本花錢投資
01:16
What they're not really doing is hiring招聘.
20
61045
2261
但是他們並沒有真正的擴大招募員工
01:19
So this red line is the employment-to-population就業與人口 ratio,
21
63306
3701
這條紅線是就業人口的比率,
01:22
in other words, the percentage百分比 of working加工 age年齡 people
22
67007
3381
換句話說,就是處於就業年齡的美國人
01:26
in America美國 who have work.
23
70388
1891
真的有工作的比例
01:28
And we see that it cratered隕石坑 during the Great Recession不景氣,
24
72279
3700
我們可以看到這個比例在大蕭條時萎靡
01:31
and it hasn't有沒有 started開始 to bounce彈跳 back at all.
25
75979
2864
但是到現在都還沒有開始反彈回來
01:34
But the story故事 is not just a recession不景氣 story故事.
26
78843
2507
但是這個故事並不只是關於大蕭條
01:37
The decade that we've我們已經 just been through通過 had relatively相對
27
81350
2997
十年來,我們剛剛經歷了持續性的
01:40
anemic貧血的 job工作 growth發展 all throughout始終, especially特別 when we
28
84347
3393
相對低落的就業增長,尤其是當我們
01:43
compare比較 it to other decades幾十年, and the 2000s
29
87740
2935
與過去的幾個十年進行比較時, 2000年這個十年
01:46
are the only time we have on record記錄 where there were
30
90675
2290
是唯一的一次我們經歷到,
01:48
fewer people working加工 at the end結束 of the decade
31
92965
3203
在十年期間的結束時的工作人口, 比十年剛開始的時候
01:52
than at the beginning開始. This is not what you want to see.
32
96168
3060
還少的狀況. 這不是大家樂見的
01:55
When you graph圖形 the number of potential潛在 employees僱員
33
99228
3639
當你用潛在就業人口的數據
01:58
versus the number of jobs工作 in the country國家, you see the gap間隙
34
102867
3604
來對照國內工作數量作圖,您會看到之間的差距
02:02
gets得到 bigger and bigger over time, and then,
35
106471
3578
隨著時間越來越大,,
02:05
during the Great Recession不景氣, it opened打開 up in a huge巨大 way.
36
110049
2400
而在大蕭條的時候差距特別顯著
02:08
I did some quick calculations計算. I took the last 20 years年份 of GDPGDP growth發展
37
112449
4410
我做了一些簡單的計算。我把過去的 20 年的國內生產總值增長
02:12
and the last 20 years年份 of labor勞動 productivity生產率 growth發展
38
116859
3296
和同一期間的勞動生產率的增長
02:16
and used those in a fairly相當 straightforward直截了當 way
39
120155
2742
用相當簡單直接的方式
02:18
to try to project項目 how many許多 jobs工作 the economy經濟 was going
40
122897
2626
嘗試預測維持經濟持續成長
02:21
to need to keep growing生長, and this is the line that I came來了 up with.
41
125523
3659
所需要工作機會的數量, 而這是我算出的數據畫出的線
02:25
Is that good or bad? This is the government's政府的 projection投影
42
129182
3446
這是好事還是壞事?來看看政府預測的數據
02:28
for the working加工 age年齡 population人口 going forward前鋒.
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132628
3853
關於就業人口的未來預測
02:32
So if these predictions預測 are accurate準確, that gap間隙 is not going to close.
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136481
4771
所以如果這些預測是準確的, 這個差距不會被弭平
02:37
The problem問題 is, I don't think these projections預測 are accurate準確.
45
141252
3401
問題是,我不認為這些預測是準確的。
02:40
In particular特定, I think my projection投影 is way too optimistic樂觀,
46
144653
3356
明白地說,我認為我的預測是太樂觀的
02:43
because when I did it, I was assuming假設 that the future未來
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148009
3356
因為當我做預測時, 我假設了未來應該會
02:47
was kind of going to look like the past過去
48
151365
2448
跟過去是相像的
02:49
with labor勞動 productivity生產率 growth發展, and that's actually其實 not what I believe,
49
153813
3439
在關於勞動生產力的成長方面,這是我不相信的會成立的假設
02:53
because when I look around, I think that we ain't seen看到 nothing yet然而
50
157252
3759
因為當我環顧四周,我認為我們並未考慮到那些
02:56
when it comes to technology's技術的 impact碰撞 on the labor勞動 force.
51
161011
3285
關於技術對勞動力市場的衝擊。
03:00
Just in the past過去 couple一對 years年份, we've我們已經 seen看到 digital數字 tools工具
52
164296
3998
只是在過去的幾年中,我們已經看到數位工具
03:04
display顯示 skills技能 and abilities能力 that they never, ever had before,
53
168294
4406
顯示的技能和能力,遠超過以往
03:08
and that, kind of, eat deeply into what we human人的 beings眾生
54
172700
3788
而且從某種角度來說, 已經吃進了人類的賴以為生的
03:12
do for a living活的. Let me give you a couple一對 examples例子.
55
176488
3256
就業領域. 讓我舉幾個例子。
03:15
Throughout始終 all of history歷史, if you wanted something
56
179744
2011
在過去的所有的歷史年代,如果你想要把某個文章
03:17
translated翻譯 from one language語言 into another另一個,
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181755
2924
從一種語言翻譯成另一種,
03:20
you had to involve涉及 a human人的 being存在.
58
184679
1664
必須要靠人類來做
03:22
Now we have multi-language多語言, instantaneous瞬間,
59
186343
3416
現在我們有了多國語言的,即時的
03:25
automatic自動 translation翻譯 services服務 available可得到 for free自由
60
189759
4218
自動翻譯服務, 還是免費的
03:29
via通過 many許多 of our devices設備 all the way down to smartphones智能手機.
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193977
3389
經由我們使用的終端裝置, 直接在智慧手機就能用到
03:33
And if any of us have used these, we know that
62
197366
2384
而如果有使用過這些翻譯服務,我們就會知道,
03:35
they're not perfect完善, but they're decent正經.
63
199750
3321
做得並不是完美, 但也夠得體了。
03:38
Throughout始終 all of history歷史, if you wanted something written書面,
64
203071
3151
在過去的所有的歷史年代,如果你想要寫下一些東西,
03:42
a report報告 or an article文章, you had to involve涉及 a person.
65
206222
3415
比如一份報告或一篇文章,你必須透過人來做
03:45
Not anymore. This is an article文章 that appeared出現
66
209637
2252
不再是這樣了。這裡有一篇文章,
03:47
in Forbes福布斯 online線上 a while back about Apple's蘋果 earnings收益.
67
211889
3230
不久前發表在富比世雜誌上, 是關於蘋果公司的收益的
03:51
It was written書面 by an algorithm算法.
68
215119
2527
這篇文章是用演算法寫出來的
03:53
And it's not decent正經, it's perfect完善.
69
217646
3255
寫的不止是得體而已, 而是到了完美
03:56
A lot of people look at this and they say, "Okay,
70
220901
2962
很多人看到這些事情會說, "那又怎樣?
03:59
but those are very specific具體, narrow狹窄 tasks任務,
71
223863
2349
這些都只是非常特定、 狹窄領域的任務,
04:02
and most knowledge知識 workers工人 are actually其實 generalists多面手,
72
226212
2633
大多數的知識工作者實際上是通才,
04:04
and what they do is sit on top最佳 of a very large body身體
73
228845
2529
他們做的是, 坐擁一個由專業技能和知識組成的
04:07
of expertise專門知識 and knowledge知識 and they use that
74
231374
2656
龐然巨物, 這些人運用龐大的技能與知識
04:09
to react應對 on the fly to kind of unpredictable不可預料的 demands需要,
75
234030
3073
來隨時對無法預測的要求, 馬上做出反應
04:13
and that's very, very hard to automate自動化."
76
237103
2488
這是非常、 非常難以自動化的工作"
04:15
One of the most impressive有聲有色 knowledge知識 workers工人
77
239591
1977
就以一個最令人印象深刻的知識工作者
04:17
in recent最近 memory記憶 is a guy named命名 Ken Jennings詹寧斯.
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241568
2409
大家可能記得最近有一個人, 名叫肯恩 詹寧斯。
04:19
He won韓元 the quiz測驗 show顯示 "Jeopardy危險!" 74 times in a row,
79
243977
5058
他在益智問答節目 "Jeopardy!" 連續贏了74次
04:24
took home three million百萬 dollars美元.
80
249035
2628
把 300 萬美金的獎金帶回家。
04:27
That's Ken on the right getting得到 beat擊敗 three to one by
81
251663
3850
在右邊的就是 肯恩, 比數是 三比一,
04:31
Watson沃森, the "Jeopardy危險!"-playing-playing supercomputer超級計算機 from IBMIBM.
82
255513
4804
在與 IBM 的超級電腦 華生(Watson) 進行的
"Jeopardy!" 遊戲中被打敗了
04:36
So when we look at what technology技術 can do
83
260317
1864
所以當我們在看技術會怎樣影響到
04:38
to general一般 knowledge知識 workers工人, I start開始 to think
84
262181
2873
一般知識工作者的時候,我開始思考
04:40
there might威力 not be something so special特別 about this idea理念
85
265054
2599
也許所謂的通才的特殊之處並不存在
04:43
of a generalist通才, particularly尤其 when we start開始 doing things
86
267653
2888
尤其是當我們開始能夠做到例如
04:46
like hooking掛鉤 SiriSiri的 up to Watson沃森 and having technologies技術
87
270541
3988
把 Siri (蘋果手機的語音助理) 連結到 華生 (IBM的超級電腦)
04:50
that can understand理解 what we're saying
88
274529
1896
並且逐漸發展一些技術, 能了解人類說話內容
04:52
and repeat重複 speech言語 back to us.
89
276425
2081
並且用人類語音回答我們
04:54
Now, SiriSiri的 is far from perfect完善, and we can make fun開玩笑
90
278506
2838
現在,Siri 還撐不上完美, 我們也常拿它的一些差錯
04:57
of her flaws破綻, but we should also keep in mind心神 that
91
281344
3019
來開玩笑,但是我們仍應該記住,
05:00
if technologies技術 like SiriSiri的 and Watson沃森 improve提高
92
284363
2676
如果像 Siri 和 華生 這樣的技術的改進
05:02
along沿 a Moore's摩爾定律 Law trajectory彈道, which哪一個 they will,
93
287039
3781
是沿著 摩爾法則 的預測軌跡,他們將
05:06
in six years年份, they're not going to be two times better
94
290820
2584
在六年中,這些技術將不只是進步兩倍
05:09
or four times better, they'll他們會 be 16 times better than they are right now.
95
293404
4818
或進步四倍,他們會比現在進步 16 倍。
05:14
So I start開始 to think that a lot of knowledge知識 work is going to be affected受影響 by this.
96
298222
3683
所以我開始覺得, 很多知識工作都將會受到技術的影響
05:17
And digital數字 technologies技術 are not just impacting影響 knowledge知識 work.
97
301905
3554
而且 數位技術不只影響知識工作而已
05:21
They're starting開始 to flex柔性 their muscles肌肉 in the physical物理 world世界 as well.
98
305459
3992
它們也開始在實體世界大展身手了
05:25
I had the chance機會 a little while back to ride in the Google谷歌
99
309451
2449
前一陣子我有機會坐上了 Google 的自動駕駛汽車
05:27
autonomous自主性 car汽車, which哪一個 is as cool as it sounds聲音. (Laughter笑聲)
100
311900
5526
它坐起來跟聽起來一樣的酷
05:33
And I will vouch擔保 that it handled處理 the stop-and-go走走停停 traffic交通
101
317426
3027
我可以做證, 它能夠處理走走停停的路況
05:36
on U.S. 101 very smoothly順利.
102
320453
2905
在101號公路上面, 開得非常平穩
05:39
There are about three and a half million百萬 people
103
323358
1965
總共大概有 350萬的人
05:41
who drive駕駛 trucks卡車 for a living活的 in the United聯合的 States狀態.
104
325323
2209
在美國這裡, 以開卡車為職業謀生
05:43
I think some of them are going to be affected受影響 by this
105
327532
2429
我想這些人中, 有一部份會受到這項科技的影響
05:45
technology技術. And right now, humanoid人形 robots機器人 are still
106
329961
3252
在目前, 人形機器人仍然還
05:49
incredibly令人難以置信 primitive原始. They can't do very much.
107
333213
3258
非常的原始。它們會做的事情不多
05:52
But they're getting得到 better quite相當 quickly很快, and DARPADARPA,
108
336471
2581
但是它們發展得很快, 而且 DARPA,
05:54
which哪一個 is the investment投資 arm of the Defense防禦 Department,
109
339052
3151
就是國防部的投資部門,
05:58
is trying to accelerate加速 their trajectory彈道.
110
342203
1665
一直試著讓他們的發展更加速。
05:59
So, in short, yeah, the droids機器人 are coming未來 for our jobs工作.
111
343868
4683
所以,簡單地說,對啦,機器人就要來搶我們的工作了。
06:04
In the short term術語, we can stimulate刺激 job工作 growth發展
112
348551
3880
在短期內,我們可以刺激就業增長
06:08
by encouraging鼓舞人心的 entrepreneurship創業 and by investing投資
113
352431
2944
透過鼓勵創業, 還有投資在基礎建設上
06:11
in infrastructure基礎設施, because the robots機器人 today今天 still aren't
114
355375
3048
因為機器人目前仍然不是
06:14
very good at fixing定影 bridges橋樑.
115
358423
1740
很擅長修復橋樑。
06:16
But in the not-too-long-term不太長期, I think within the lifetimes壽命
116
360163
3365
但在不用太久,我想在場的各位
06:19
of most of the people in this room房間, we're going to transition過渡
117
363528
3569
在有生之年,我們將會經歷到
06:22
into an economy經濟 that is very productive生產的 but that
118
367097
2936
經濟型態的轉變, 一種非常具有生產力
06:25
just doesn't need a lot of human人的 workers工人,
119
370033
2804
但是不需要許多的人類工作者的狀況
06:28
and managing管理的 that transition過渡 is going to be
120
372837
1555
而如何管理這個轉變的發生, 將會是
06:30
the greatest最大 challenge挑戰 that our society社會 faces面孔.
121
374392
2739
我們的社會所面臨的最大挑戰。
06:33
Voltaire伏爾泰 summarized總結 why. He said, "Work saves節省 us
122
377131
2762
伏爾泰總結了其中的原因。他說,"工作讓我們避開了
06:35
from three great evils罪惡: boredom無聊, vice and need."
123
379893
5277
三個魔鬼: 無聊、 墮落, 和需要。"
06:41
But despite儘管 this challenge挑戰, I'm personally親自,
124
385170
2571
縱使有這樣的挑戰,至少就我個人來說,
06:43
I'm still a huge巨大 digital數字 optimist樂天派, and I am
125
387741
3049
我仍然是個超級的數位樂觀主義者,我也同時
06:46
supremely千鈞 confident信心 that the digital數字 technologies技術 that we're
126
390790
3187
十分自信地認為,我們現在發展的數位技術
06:49
developing發展 now are going to take us into a utopian烏托邦 future未來,
127
393977
3556
將會帶領我們進入一個烏托邦的未來,
06:53
not a dystopian反烏托邦 future未來. And to explain說明 why,
128
397533
3033
而不是一個 反烏托邦式的未來。要解釋為什麼,
06:56
I want to pose提出 kind of a ridiculously可笑 broad廣闊 question.
129
400566
2522
我想要丟出一個有些過度誇張大的問題。
06:58
I want to ask what have been the most important重要
130
403088
2350
我想問的是, 在人類歷史上
07:01
developments發展 in human人的 history歷史?
131
405438
2323
最重要的發展是什麼?
07:03
Now, I want to share分享 some of the answers答案 that I've gotten得到
132
407761
2733
現在,我想分享一些我所找到的答案
07:06
in response響應 to this question. It's a wonderful精彩 question
133
410494
2177
來回答這個問題。這是一個很棒的問題
07:08
to ask and to start開始 an endless無窮 debate辯論 about,
134
412671
2167
一問了就會展開無窮無盡的爭論
07:10
because some people are going to bring帶來 up
135
414838
2321
因為有些人會搬出
07:13
systems系統 of philosophy哲學 in both the West西 and the East that
136
417159
3460
西方和東方的哲學的系統,
07:16
have changed how a lot of people think about the world世界.
137
420619
3133
這些的確改變了很多人看待世界的方式
07:19
And then other people will say, "No, actually其實, the big stories故事,
138
423752
2836
然後其他人會說:"才不是這樣,真正重大的
07:22
the big developments發展 are the founding創建 of the world's世界
139
426588
2423
關鍵的發展, 是世界上主要宗教的建立
07:24
major重大的 religions宗教, which哪一個 have changed civilizations文明
140
429011
3282
宗教改變了各地的文明
07:28
and have changed and influenced影響 how countless無數 people
141
432293
2639
也改變並影響了無數人的一生如何度過
07:30
are living活的 their lives生活." And then some other folk民間 will say,
142
434932
3004
然後一些其他人會說,
07:33
"Actually其實, what changes變化 civilizations文明, what modifies修改 them
143
437936
3527
"其實,改變文明的,改變人們觀點的,
07:37
and what changes變化 people's人們 lives生活
144
441463
2163
改變人們生活的
07:39
are empires帝國, so the great developments發展 in human人的 history歷史
145
443626
3912
其實是帝國,在人類歷史上的重大發展
07:43
are stories故事 of conquest征服 and of war戰爭."
146
447538
2835
主要是關於征服與戰爭的故事"
07:46
And then some cheery愉快的 soul靈魂 usually平時 always pipes管道 up
147
450373
2590
然後一些愛開玩笑的人就會跟著提出說
07:48
and says, "Hey, don't forget忘記 about plagues瘟疫." (Laughter笑聲)
148
452963
5688
"嘿,別忘了還有那些瘟疫。"(笑聲)
07:54
There are some optimistic樂觀 answers答案 to this question,
149
458651
2903
對這個問題,有一些樂觀的答案
07:57
so some people will bring帶來 up the Age年齡 of Exploration勘探
150
461554
1897
比如有些人會提出的是 探索的年代(十五世紀)
07:59
and the opening開盤 up of the world世界.
151
463451
1948
對整個世界的開拓
08:01
Others其他 will talk about intellectual知識分子 achievements成就
152
465399
2102
其他人則將提出: 智慧方面的成就
08:03
in disciplines學科 like math數學 that have helped幫助 us get
153
467501
2275
在一些學科, 例如 數學, 就幫助人類對於
08:05
a better handle處理 on the world世界, and other folk民間 will talk about
154
469776
3310
世界有更好的理解, 還有一些人會提出
08:08
periods when there was a deep flourishing芊芊
155
473086
1697
那個 藝術與科學 深度繁榮發展
08:10
of the arts藝術 and sciences科學. So this debate辯論 will go on and on.
156
474783
3802
的時期。所以像這樣的辯論可以一直談下去
08:14
It's an endless無窮 debate辯論, and there's no conclusive確鑿,
157
478585
2839
這個辯論談不完, 也不會有結論
08:17
no single answer回答 to it. But if you're a geek極客 like me,
158
481424
3252
也沒有唯一的答案。但如果你像我一樣,是個阿宅工程師
08:20
you say, "Well, what do the data數據 say?"
159
484676
2898
你會問,"嗯,有沒有實際的資料, 資料怎麼說?"
08:23
And you start開始 to do things like graph圖形 things that we might威力
160
487574
2811
那你就會開始做一些我們有興趣的事情, 像是畫圖表
08:26
be interested有興趣 in, the total worldwide全世界 population人口, for example,
161
490385
4103
比方全世界的人口總數,
08:30
or some measure測量 of social社會 development發展,
162
494488
2641
或是某些社會發展的數據,
08:33
or the state of advancement進步 of a society社會,
163
497129
2511
或是社會進步的狀態
08:35
and you start開始 to plot情節 the data數據, because, by this approach途徑,
164
499640
3833
然後你開始繪製這些資料,因為,通過這樣的方式,
08:39
the big stories故事, the big developments發展 in human人的 history歷史,
165
503473
2617
整個故事的全貌,在人類歷史上的大發展
08:41
are the ones那些 that will bend彎曲 these curves曲線 a lot.
166
506090
2861
應該會是那些造成這些圖表曲線變彎很多的
08:44
So when you do this, and when you plot情節 the data數據,
167
508951
1912
所以當你這樣做了,把資料畫出圖表了
08:46
you pretty漂亮 quickly很快 come to some weird奇怪的 conclusions結論.
168
510863
2798
你很快就會得到一些奇怪的結論
08:49
You conclude得出結論, actually其實, that none沒有 of these things
169
513661
2923
你做出的結論是,事實上,前面講的這些答案
08:52
have mattered要緊 very much. (Laughter笑聲)
170
516584
4952
沒有一個是真正重要的。(笑聲)
08:57
They haven't沒有 doneDONE a darn thing to the curves曲線. (Laughter笑聲)
171
521536
4026
這些答案根本對這些圖表曲線沒有影響。(笑聲)
09:01
There has been one story故事, one development發展
172
525562
3584
事實上只有一個故事, 一項發展
09:05
in human人的 history歷史 that bent彎曲 the curve曲線, bent彎曲 it just about
173
529146
2606
在人類的歷史上, 真正折彎了那些曲線, 而且彎了
09:07
90 degrees, and it is a technology技術 story故事.
174
531752
4046
將近90 度,這個故事, 就是 技術。
09:11
The steam蒸汽 engine發動機, and the other associated相關 technologies技術
175
535798
2959
像是蒸汽引擎, 還有其它的相關技術
09:14
of the Industrial產業 Revolution革命 changed the world世界
176
538757
2931
帶動了工業革命, 改變了整個世界
09:17
and influenced影響 human人的 history歷史 so much,
177
541688
2424
對人類歷史產生的重大的影響
09:20
that in the words of the historian歷史學家 Ian伊恩 Morris莫里斯,
178
544112
2083
套用 歷史學家 伊恩 · 莫里斯 (Ian Morris) 的話說,
09:22
they made製作 mockery蔑視 out of all that had come before.
179
546195
4077
這項發展讓先前發生的其它事情都變得微不足道了
09:26
And they did this by infinitely無限地 multiplying乘以 the power功率
180
550272
2913
這項發展, 把我們的肌肉力量 放大了無窮倍
09:29
of our muscles肌肉, overcoming克服 the limitations限制 of our muscles肌肉.
181
553185
3137
克服了人類身體肌肉的限制
09:32
Now, what we're in the middle中間 of now
182
556322
2522
而現在, 我們正經歷著
09:34
is overcoming克服 the limitations限制 of our individual個人 brains大腦
183
558844
2919
超越人類個別大腦的限制的時機
09:37
and infinitely無限地 multiplying乘以 our mental心理 power功率.
184
561763
3073
將我們的心智能力放大無窮多倍的時候
09:40
How can this not be as big a deal合同 as overcoming克服
185
564836
3700
這必然也是一個至少 跟克服人類的肌肉力量限制
09:44
the limitations限制 of our muscles肌肉?
186
568536
2528
一樣重大的發展吧?
09:46
So at the risk風險 of repeating重複 myself a little bit, when I look
187
571064
3378
所以請原諒我又再重覆了,當我觀察到
09:50
at what's going on with digital數字 technology技術 these days,
188
574442
2829
這段期間內數位科技的發展
09:53
we are not anywhere隨地 near through通過 with this journey旅程,
189
577271
2826
我們離這段期間的終點還很遠
09:55
and when I look at what is happening事件 to our economies經濟
190
580097
2674
而當我看到所發生的事情, 對我們經濟
09:58
and our societies社會, my single conclusion結論 is that
191
582771
2653
還有社會所發生的影響, 我的唯一結論是
10:01
we ain't seen看到 nothing yet然而. The best最好 days are really ahead.
192
585424
3528
我們還沒看到重大的里程碑, 最好的日子還在未來。
10:04
Let me give you a couple一對 examples例子.
193
588952
1756
讓我舉幾個例子。
10:06
Economies經濟 don't run on energy能源. They don't run on capital首都,
194
590708
4228
經濟體並不是靠能源運作的, 也不是靠資本
10:10
they don't run on labor勞動. Economies經濟 run on ideas思路.
195
594936
3780
也不是靠勞力。經濟體的運行靠的是想法。
10:14
So the work of innovation革新, the work of coming未來 up with
196
598716
2520
所以創新的工作, 產生新的想法的工作
10:17
new ideas思路, is some of the most powerful強大,
197
601236
2426
是人類所能做的 多種 最強大的
10:19
some of the most fundamental基本的 work that we can do
198
603662
1815
最基本的 工作之一,這些工作是人類在經濟體裡
10:21
in an economy經濟. And this is kind of how we used to do innovation革新.
199
605477
4016
能做的。而這也是我們過去如何創新的方式
10:25
We'd星期三 find a bunch of fairly相當 similar-looking類似的前瞻性 people
200
609493
3778
我們會發現一大群看起來相當類似的人
10:29
— (Laughter笑聲) —
201
613271
3411
— — (笑聲) — —
10:32
we'd星期三 take them out of elite原種 institutions機構, we'd星期三 put them into
202
616682
2529
我們帶他們離開原本的精英的機構,把他們放到
10:35
other elite原種 institutions機構, and we'd星期三 wait for the innovation革新.
203
619211
2946
另一個精英的機構,然後等著創新的發生
10:38
Now — (Laughter笑聲) —
204
622157
4010
現在 — — (笑聲) — —
10:42
as a white白色 guy who spent花費 his whole整個 career事業 at MITMIT
205
626167
2581
作為一個在麻省理工學院還有哈佛度過整個職涯的白種人
10:44
and Harvard哈佛, I got no problem問題 with this. (Laughter笑聲)
206
628748
6366
我對這沒有什麼問題。(笑聲)
10:51
But some other people do, and they've他們已經 kind of crashed墜毀
207
635114
2616
但一些其他人遇到了問題,他們有點像是
10:53
the party派對 and loosened鬆動 up the dress連衣裙 code of innovation革新.
208
637730
2536
搞砸了派對, 而且放鬆了創新應有的規範
10:56
(Laughter笑聲)
209
640266
924
(笑聲)
10:57
So here are the winners獲獎者 of a Top最佳 Coder編碼器 programming程序設計 challenge挑戰,
210
641190
3644
這裡是一些 頂尖程式員寫程式大賽的優勝者
11:00
and I assure保證 you that nobody沒有人 cares管它
211
644834
2902
我向你保證沒有人在意
11:03
where these kids孩子 grew成長 up, where they went to school學校,
212
647736
3594
這些孩子是在哪裡長大, 在哪裡念書,
11:07
or what they look like. All anyone任何人 cares管它 about
213
651330
2488
或是他們的長相。所有人只會在意
11:09
is the quality質量 of the work, the quality質量 of the ideas思路.
214
653818
2821
他們工作產出的品質, 他們的點子的品質。
11:12
And over and over again, we see this happening事件
215
656639
2166
一次又一次的,我們看到這種情況發生
11:14
in the technology-facilitated技術推動 world世界.
216
658805
2346
在這個科技推動的世界
11:17
The work of innovation革新 is becoming變得 more open打開,
217
661151
2456
創新的工作越來越開放,
11:19
more inclusive包括的, more transparent透明, and more merit-based任人唯賢,
218
663607
3778
更具包容性、 更透明、 和更以志業為基礎,
11:23
and that's going to continue繼續 no matter what MITMIT and Harvard哈佛
219
667385
2969
這會繼續下去, 不管 麻省理工學院和哈佛大學
11:26
think of it, and I couldn't不能 be happier幸福 about that development發展.
220
670354
3680
的觀點,而我對這樣感到非常的快樂。
11:29
I hear once一旦 in a while, "Okay, I'll grant發放 you that,
221
674034
2450
我偶爾會聽到,"好吧,我同意你的這個說法,
11:32
but technology技術 is still a tool工具 for the rich豐富 world世界,
222
676484
3387
但技術仍是富裕世界的工具
11:35
and what's not happening事件, these digital數字 tools工具 are not
223
679871
2714
有些事情仍不會發生,這些數位工具也不會
11:38
improving提高 the lives生活 of people at the bottom底部 of the pyramid金字塔."
224
682585
3355
改善金字塔底部的人民的生活"。
11:41
And I want to say to that very clearly明確地: nonsense廢話.
225
685940
2664
我對這樣的說法有個清楚的回應: 一派胡言。
11:44
The bottom底部 of the pyramid金字塔 is benefiting受益 hugely巨大 from technology技術.
226
688604
3438
金字塔的底部的人民, 正大大受益於技術的發展。
11:47
The economist經濟學家 Robert羅伯特 Jensen詹森 did this wonderful精彩 study研究
227
692042
2640
經濟學家 羅伯特 · 詹森 (Robert Jensen) 做了這項很棒的研究
11:50
a while back where he watched看著, in great detail詳情,
228
694682
3168
在前一陣子,他詳細的研究了
11:53
what happened發生 to the fishing釣魚 villages村莊 of Kerala喀拉拉邦, India印度,
229
697850
3381
在 印度喀拉拉邦的漁村發生的事情
11:57
when they got mobile移動 phones手機 for the very first time,
230
701231
3013
當行動電話第一次交到當地人手上的時候
12:00
and when you write for the Quarterly季刊 Journal日誌 of Economics經濟學,
231
704244
2731
若你寫的文章是要刊在 經濟學季刊雜誌 的時候
12:02
you have to use very dry and very circumspect細心 language語言,
232
706975
2897
您必須使用非常乏味和非常周到的語言,
12:05
but when I read his paper, I kind of feel Jensen詹森 is trying
233
709872
2472
但當我讀他的論文的時候,我覺得詹森試圖
12:08
to scream驚叫 at us, and say, look, this was a big deal合同.
234
712344
3021
對我們尖叫,說,你看,這是一個大題目啊。
12:11
Prices價格 stabilized穩定, so people could plan計劃 their economic經濟 lives生活.
235
715365
4053
價格變穩定了,因此人們可以計畫他們的經濟生活。
12:15
Waste浪費 was not reduced減少; it was eliminated淘汰.
236
719418
4123
廢棄物不僅是減少而已;根本就是沒有廢棄物。
12:19
And the lives生活 of both the buyers買家 and the sellers賣家
237
723541
2471
這些村莊裡的買家和賣家的生活
12:21
in these villages村莊 measurably可測量 improved改善.
238
726012
2498
都被明顯地改善了
12:24
Now, what I don't think is that Jensen詹森 got extremely非常 lucky幸運
239
728510
3716
現在,我不認為 詹森 只是很幸運的
12:28
and happened發生 to land土地 in the one set of villages村莊
240
732226
2354
剛好遇上了一群的村莊
12:30
where technology技術 made製作 things better.
241
734580
2512
碰巧在這些村莊裡 科技讓生活變得更好了
12:32
What happened發生 instead代替 is he very carefully小心 documented記錄
242
737092
2603
實際上發生的狀況, 是他詳細地記錄了
12:35
what happens發生 over and over again when technology技術
243
739695
2692
這些一再重複發生的現像, 當技術
12:38
comes for the first time to an environment環境 and a community社區.
244
742387
3264
第一次進到一個環境和社會。
12:41
The lives生活 of people, the welfares福利 of people, improve提高 dramatically顯著.
245
745651
3964
人民的生活, 人民的幸福, 都顯著地提高了。
12:45
So as I look around at all the evidence證據, and I think about
246
749615
2356
所以,當我看到這些證據, 我想到
12:47
the room房間 that we have ahead of us, I become成為 a huge巨大
247
751971
2476
未來我們可以有的發展空間, 我當然會變成一個
12:50
digital數字 optimist樂天派, and I start開始 to think that this wonderful精彩
248
754447
2824
超級的數位樂觀主義者, 我開始覺得,
12:53
statement聲明 from the physicist物理學家 Freeman弗里曼 Dyson戴森
249
757271
3055
物理學家 福利曼 戴森 說的這句話很棒
12:56
is actually其實 not hyperbole誇張. This is an accurate準確 assessment評定 of what's going on.
250
760326
4578
他說的話並不誇張, 而是對於目前正在發生的現象的一個精準的描述。
13:00
Our digital數字 -- our technologies技術 are great gifts禮品,
251
764904
2446
我們面臨的數位化 還有科技, 都是偉大的恩賜
13:03
and we, right now, have the great good fortune幸運
252
767350
3161
處於這個時代的我們, 是非常幸運的
13:06
to be living活的 at a time when digital數字 technology技術 is flourishing芊芊,
253
770511
3525
能夠活在這個數位技術蓬勃發展的時期
13:09
when it is broadening擴大 and deepening深化 and
254
774036
1658
這些技術的影響越來越廣, 也越來越深
13:11
becoming變得 more profound深刻 all around the world世界.
255
775694
3341
深刻地影響了整個世界
13:14
So, yeah, the droids機器人 are taking服用 our jobs工作,
256
779035
3218
所以,是啊,機器人正在搶走我們的工作,
13:18
but focusing調焦 on that fact事實 misses錯過 the point entirely完全.
257
782253
3813
但若只著重這件事情, 就會漏掉了整件事情的重點了
13:21
The point is that then we are freed釋放 up to do other things,
258
786066
3253
真正的重點是, 人類可以被解放出來, 做其他的事情
13:25
and what we are going to do, I am very confident信心,
259
789319
2658
而我們可以做的事情, 我非常確定的說
13:27
what we're going to do is reduce減少 poverty貧窮 and drudgery苦差事
260
791977
3063
我們會去做的是減少貧困和苦差事
13:30
and misery苦難 around the world世界. I'm very confident信心
261
795040
2664
減少世界各地的苦難。我很有信心
13:33
we're going to learn學習 to live生活 more lightly輕輕 on the planet行星,
262
797704
3032
我們會學習如何在這個星球上更輕鬆的過活
13:36
and I am extremely非常 confident信心 that what we're going to do
263
800736
3481
我也非常的確信, 我們將會運用
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with our new digital數字 tools工具 is going to be so profound深刻
264
804217
2921
我們的全新的數位化工具, 非常深切的
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and so beneficial有利 that it's going to make a mockery蔑視
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807138
2891
並且非常良善的用它, 讓先前發生過的每個改變
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out of everything that came來了 before.
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810029
1733
相較之下都變得微不足道了。
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I'm going to leave離開 the last word to a guy who had
267
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2738
我最後有一句話, 要留給一個人
13:50
a front面前 row seat座位 for digital數字 progress進展,
268
814500
1778
這個人在數位時代的演進, 是先驅者的地位
13:52
our old friend朋友 Ken Jennings詹寧斯. I'm with him.
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2565
就是我們的老朋友, 肯恩 詹寧斯, 我同意他的看法
13:54
I'm going to echo迴聲 his words:
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1361
我打算這樣回應他的話:
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"I, for one, welcome歡迎 our new computer電腦 overlords霸主." (Laughter笑聲)
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"我,代表我自己,歡迎我們的新電腦領主"。(笑聲)
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Thanks謝謝 very much. (Applause掌聲)
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非常感謝。(掌聲)
Translated by Yu-Sheng Lin
Reviewed by Yuguo Zhang

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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.

 

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