Today, actually, is a very special day for me, because it is my birthday.
사실 오늘은 저에게 매우 특별한 날입니다. 제 생일이거든요.
(Applause)
(박수)
And so, thanks to all of you for joining the party.
제 파티에 와주신 모두에게 감사드립니다.
(Laughter)
(웃음)
But every time you throw a party, there's someone there to spoil it. Right?
하지만 파티를 열 때마다 항상 망치는 사람이 있죠?
(Laughter)
(웃음)
And I'm a physicist, and this time I brought another physicist along to do so. His name is Albert Einstein -- also Albert -- and he's the one who said that the person who has not made his great contributions to science by the age of 30 will never do so.
네, 저는 물리학자입니다. 오늘 파티를 망칠 물리학자를 한 명 데리고 왔습니다. 그의 이름은 알버트 아인슈타인 또는 알버트라고 하죠. 그가 이렇게 말했죠. 30살이 될 때까지 과학에 큰 기여를 하지 못했다면 그 사람은 결국 절대 기여할 수 없을 것이라고요.
(Laughter)
(웃음)
Now, you don't need to check Wikipedia that I'm beyond 30.
여러분은 위키피디아를 찾아볼 필요도 없어요. 저는 30살이 훨씬 넘었거든요.
(Laughter)
(웃음)
So, effectively, what he is telling me, and us, is that when it comes to my science, I'm deadwood. Well, luckily, I had my share of luck within my career. Around age 28, I became very interested in networks, and a few years later, we managed to publish a few key papers that reported the discovery of scale-free networks and really gave birth to a new discipline that we call network science today. And if you really care about it, you can get a PhD now in network science in Budapest, in Boston, and you can study it all over the world.
결국, 그가 저에게, 또 우리에게 말하고 있는 것에 따르면 적어도 제가 일하고 있는 과학 분야에서 저는 쓸모없는 인간이죠. 다행히 제 경력에 운이 따라줬습니다. 28살 무렵에, 저는 네트워크에 대해 매우 관심을 갖기 시작했고, 몇 년 후, 중요한 논문 몇 편을 쓰게 되었는데 이것이 척도 없는 네트워크의 새로운 발견으로 알려지게 되고 오늘날의 네트워크 과학의 효시로 탄생하게 됩니다. 관심이 있으시면, 네트워크 과학으로 박사학위도 받으실 수 있어요. 부다페스트나 보스턴, 혹은 전 세계 어디에서나 네트워크 과학을 공부할 수 있습니다.
A few years later, when I moved to Harvard first as a sabbatical, I became interested in another type of network: that time, the networks within ourselves, how the genes and the proteins and the metabolites link to each other and how they connect to disease. And that interest led to a major explosion within medicine, including the Network Medicine Division at Harvard, that has more than 300 researchers who are using this perspective to treat patients and develop new cures.
몇 년 후, 하버드에서 안식년을 보낼 때, 다른 형태의 네트워크에 관심을 가지게 되었습니다. 우리 몸 내부에 있는 네트워크에 관심이 생겼죠. 유전자와 단백질 그리고 대사물질들이 서로 어떻게 연결되는지 그리고 어떻게 질병이 생기는지에 관해서요. 그러한 관심들은 의약품에 대한 폭발적인 연구로 이어졌죠, 하버드 대학교의 네트워크 의약 부서를 포함해서, 300명 이상의 연구자들이 이러한 개념을 가지고 환자를 치료하거나 새로운 치료법을 개발하고 있었습니다.
And a few years ago, I thought that I would take this idea of networks and the expertise we had in networks in a different area, that is, to understand success. And why did we do that? Well, we thought that, to some degree, our success is determined by the networks we're part of -- that our networks can push us forward, they can pull us back. And I was curious if we could use the knowledge and big data and expertise where we develop the networks to really quantify how these things happen.
그리고 몇 년 전에, 저는 이런 네트워크의 개념과 전문지식들을 다른 분야에도 이용할 수 있지 않을까 생각했어요. 바로, 성공을 이해하는 데 있어서요. 왜 그랬냐고요? 글쎄요, 제 생각엔 성공은 어떤 면에서는, 우리가 속한 네트워크에 의해서 성공여부가 결정된다고 생각했거든요. 즉, 우리의 네트워크가 우리를 앞으로 나아가게도 뒷걸음질 치게도 한다고요. 저는 또한 네트워크 개발에 쓰여지는 빅데이타나 전문지식들을 다르게 이용해서 이런 현상들을 수량화 할 수 있는지 정말로 궁금했습니다.
This is a result from that. What you see here is a network of galleries in museums that connect to each other. And through this map that we mapped out last year, we are able to predict very accurately the success of an artist if you give me the first five exhibits that he or she had in their career.
이게 바로 그 결과입니다. 여러분이 보시는 것은 미술관 관람객들의 네트워크 입니다. 서로의 연관성을 보여주죠. 작년에 만들어진 이 지도를 통해, 우리는 어떤 예술가의 성공 여부를 정확히 예측할 수 있었습니다. 그 예술가의 경력에서 첫 5번의 전시회 자료를 바탕으로요.
Well, as we thought about success, we realized that success is not only about networks; there are so many other dimensions to that. And one of the things we need for success, obviously, is performance. So let's define what's the difference between performance and success. Well, performance is what you do: how fast you run, what kind of paintings you paint, what kind of papers you publish. However, in our working definition, success is about what the community notices from what you did, from your performance: How does it acknowledge it, and how does it reward you for it? In other terms, your performance is about you, but your success is about all of us. And this was a very important shift for us, because the moment we defined success as being a collective measure that the community provides to us, it became measurable, because if it's in the community, there are multiple data points about that. So we go to school, we exercise, we practice, because we believe that performance leads to success. But the way we actually started to explore, we realized that performance and success are very, very different animals when it comes to the mathematics of the problem. And let me illustrate that.
또한 성공이라는 것에 대해서 연구해 본 결과, 성공은 단지 네트워크만으로 좌우되는 것이 아니었으며 다른 많은 차원의 조건들이 있다는 것을 알게 되었죠. 성공에 있어서 꼭 짚어봐야 할 것은 성과이죠. 그렇다면 성과와 성공의 차이점은 무엇인지 정의해 볼까요. 성과는 여러분이 무엇을 했느냐의 문제죠. 얼마나 빨리 달리는지, 어떤 종류의 그림을 그리는지, 어떤 논문을 발표하는지요. 하지만 우리가 실제로 생각하는 개념으로 보면 성공은 그 공동체가 무엇을 알아주느냐의 문제입니다. 여러분이 한 일로부터 즉, 성과로부터요. 그 공동체가 그것을 인지하고, 무엇을 보상해 주느냐의 문제입니다. 다시 말하면, 성과는 자신만의 문제이나, 성공은 우리 모두의 문제라는 겁니다. 이 발견은 우리에게 있어 매우 중요한 발상의 전환이었습니다. 왜냐하면, 성공을 공동체가 우리에게 부여하는 집단의 개념으로 정의하는 순간 그것은 측정이 가능한 개념이 되죠. 공동체의 개념이라면 다양한 데이터의 활용이 가능해지기 때문입니다. 우리가 학교에 가는 이유는 활동하고, 연습하기 때문입니다. 성과를 내야 성공할 수 있다고 믿기 때문이죠. 하지만 연구를 해가면서 저희는 성과와 성공이 아주 많이 다른 개념이라는 것을 깨닫게 되었죠. 상황을 수학적으로 풀어 봤을 때 말입니다. 지금 보여드릴게요.
So what you see here is the fastest man on earth, Usain Bolt. And of course, he wins most of the competitions that he enters. And we know he's the fastest on earth because we have a chronometer to measure his speed. Well, what is interesting about him is that when he wins, he doesn't do so by really significantly outrunning his competition. He's running at most a percent faster than the one who loses the race. And not only does he run only one percent faster than the second one, but he doesn't run 10 times faster than I do -- and I'm not a good runner, trust me on that.
지금 보시는 화면은 세상에서 가장 빠른 사람인 우사인 볼트 입니다. 그는 출전하는 거의 모든 경기에서 일등을 합니다. 그가 가장 빠르다는 것을 아는 것은 그의 속도를 잴 수 있는 초정밀 시계 때문이죠. 그런데 그가 이기는 상황에는 흥미로운 점이 있습니다. 그는 매우 압도적인 차이로 경쟁자들을 앞서지는 않습니다. 그의 속도는 다른 선수들보다 1% 더 빠른 정도일 뿐입니다. 2등을 하는 선수보다 단지 1% 더 빠르게 달리는 것 뿐만 아니라, 또한 저보다 10배 빠르게 달리는 것도 아닙니다. 저는 달리기를 잘 못하지만요. 정말로요.
(Laughter)
(웃음)
And every time we are able to measure performance, we notice something very interesting; that is, performance is bounded. What it means is that there are no huge variations in human performance. It varies only in a narrow range, and we do need the chronometer to measure the differences. This is not to say that we cannot see the good from the best ones, but the best ones are very hard to distinguish. And the problem with that is that most of us work in areas where we do not have a chronometer to gauge our performance.
성과를 측정할 때마다, 우리는 흥미로운 점을 발견합니다. 즉, 성과는 한정되어 있다는 겁니다. 인간의 성과는 그렇게 많이 차이가 나지 않는다는 것입니다. 매우 작은 차이가 날 뿐입니다. 그 작은 차이를 알기 위해서 초정밀 시계가 필요한겁니다. 1등 이외에는 다 의미가 없다는 말을 하고자 하는게 아니라, 1등을 찾는 것이 매우 힘들다는 말입니다. 문제는 우리가 실제로 일하는 상황에서는, 성과를 측정하는 초정밀 시계 같은건 없다는 것입니다.
Alright, performance is bounded, there are no huge differences between us when it comes to our performance. How about success? Well, let's switch to a different topic, like books. One measure of success for writers is how many people read your work. And so when my previous book came out in 2009, I was in Europe talking with my editor, and I was interested: Who is the competition? And I had some fabulous ones. That week --
네, 성과는 한정적입니다. 우리의 성과를 보면 그리 큰 차이가 없어요. 그럼 성공은요? 다른 주제로 한번 얘기해보죠. 예를 들면 책이요. 작가에게 있어서 성공이란 얼마나 많은 사람들이 자신의 책을 읽었느냐이죠. 제가 최근에 쓴 책은 2009년도에 출간되었는데, 그때 저는 편집자와 유럽에 있었습니다. 그리고 저는 궁금해서 물었죠, 제 경쟁자는 누구죠? 어마어마한 사람들이었어요. 바로 같은 주에 책을 출간한 사람들이요.
(Laughter)
(웃음)
Dan Brown came out with "The Lost Symbol," and "The Last Song" also came out, Nicholas Sparks. And when you just look at the list, you realize, you know, performance-wise, there's hardly any difference between these books or mine. Right? So maybe if Nicholas Sparks's team works a little harder, he could easily be number one, because it's almost by accident who ended up at the top. So I said, let's look at the numbers -- I'm a data person, right? So let's see what were the sales for Nicholas Sparks. And it turns out that that opening weekend, Nicholas Sparks sold more than a hundred thousand copies, which is an amazing number. You can actually get to the top of the "New York Times" best-seller list by selling 10,000 copies a week, so he tenfold overcame what he needed to be number one. Yet he wasn't number one. Why? Because there was Dan Brown, who sold 1.2 million copies that weekend.
댄 브라운의 "로스트 심벌", "라스트 송"도 출간되었고요, 니콜라스 스파크스 작품이죠. 이 목록을 보시면, 여러분은 성과를 잘 판단하실 수 있으니 별 차이가 없다는 걸 아실 거예요. 이 책들과 제 책 이요. 그렇죠? 만일 니콜라스 스파크스의 팀이 좀 더 열심히 일한다면, 그도 쉽게 1위를 했을 겁니다. 누가 1위가 되느냐는 사실 거의 운이니까요. 그래서 전 숫자에 의미를 두기로 했죠. 저는 데이타를 중시하는 사람이니까요. 그럼 니콜라스 스파크스의 판매량을 봅시다. 출간 첫 주에, 첫 주에 십만 부 이상이 팔렸습니다. 엄청나게 팔린 거죠. 당장 뉴욕타임즈 베스트 셀러 1위에 올라갈 만한 부수입니다. 일주일에 만부만 팔아도요. 그러니 1위가 되기 위한 부수보다 열배나 더 팔은 셈이죠. 하지만 1위를 하지 못했습니다. 왜냐고요? 그 주에 댄브라운 책이 120만부나 팔렸거든요.
(Laughter)
(웃음)
And the reason I like this number is because it shows that, really, when it comes to success, it's unbounded, that the best doesn't only get slightly more than the second best but gets orders of magnitude more, because success is a collective measure. We give it to them, rather than we earn it through our performance.
제가 이 숫자를 좋아하는 이유는 그것이 의미하는 게 있게 때문인데요. 바로 성공이라는 것에는 한계가 없다는 것입니다. 즉, 1위가 2위의 차이가 근소하지 않을 뿐 아니라, 너무나 엄청난 차이가 날 수도 있다는 것 입니다. 왜냐하면 성공은 집단 전체를 측정하는 개념이니까요. 우리 개인은 우리의 성과를 통해 보상을 받지만, 성공은 다른 거죠.
So one of things we realized is that performance, what we do, is bounded, but success, which is collective, is unbounded, which makes you wonder: How do you get these huge differences in success when you have such tiny differences in performance? And recently, I published a book that I devoted to that very question. And they didn't give me enough time to go over all of that, so I'm going to go back to the question of, alright, you have success; when should that appear?
여기서 우리는 한 가지를 깨닫죠. 우리가 내는 성과는 한정적이지만, 집단적인 개념인 성공은 한계가 없다는 건데요, 그럼 궁금한 것이 생기죠. 성공의 정도는 왜 이렇게 엄청나게 차이가 나는 걸까요? 성과의 차이는 미미한데 말이죠. 저는 바로 그 질문의 답을 찾는 책을 최근에 출간했습니다. 그 책을 다 설명하긴 시간이 부족하니까요. 아까의 질문으로 돌아가보죠. 여러분이 성공을 한다면 그게 언제일까요?
So let's go back to the party spoiler and ask ourselves: Why did Einstein make this ridiculous statement, that only before 30 you could actually be creative? Well, because he looked around himself and he saw all these fabulous physicists that created quantum mechanics and modern physics, and they were all in their 20s and early 30s when they did so. And it's not only him. It's not only observational bias, because there's actually a whole field of genius research that has documented the fact that, if we look at the people we admire from the past and then look at what age they made their biggest contribution, whether that's music, whether that's science, whether that's engineering, most of them tend to do so in their 20s, 30s, early 40s at most. But there's a problem with this genius research. Well, first of all, it created the impression to us that creativity equals youth, which is painful, right?
아까 파티를 망쳤던 아인슈타인에 대해 다시 생각해 보고 질문해 봅시다: 아인슈타인은 왜 그런 터무니 없는 말을 했을까요? 오직 30살 이전까지만 창의적일 수 있다고요. 아마 본인과 주변의 훌륭한 물리학자들을 돌아봤겠죠. 양자역학과 현대 물리학을 창시한 과학자들을요. 그 일을 해냈을 때 그들이 모두 20대 이거나 30대 초반이었거든요. 아인슈타인 뿐만 아니에요. 단지 관찰상의 편견이 아니라, 실제로 모든 분야의 천재들에 관한 연구를 보면 그런 사실이 자료화 되어 있습니다. 인류 역사상 존경할 만한 사람들의 사례를 보면, 그들이 최고의 업적을 이뤘을 때의 나이를 볼까요. 그 분야가 음악이거나, 과학, 혹은 공학이라도 그들은 기껏해야 20대, 30대, 혹은 기껏해야 40대 초반이었습니다. 하지만 천재들에 관한 이 연구는 문제점이 하나 있죠. 우선, 이 연구는 잘못된 인상을 심어줍니다. 즉 창의성은 곧 젊음이라는 인상을요. 속상하시죠?
(Laughter)
(웃음)
And it also has an observational bias, because it only looks at geniuses and doesn't look at ordinary scientists and doesn't look at all of us and ask, is it really true that creativity vanishes as we age? So that's exactly what we tried to do, and this is important for that to actually have references.
또한 관찰상의 편견도 문제 입니다. 왜냐하면 이 연구는 오직 천재들만 볼뿐 평범한 과학자들을 배제하고 있어요. 우리 모두를 고려하지도, 우리에게 묻지도 않습니다. "나이가 들면 창의성이 정말로 사라지는 건가요?" 그게 바로 저희가 연구하려는 건데요. 연구를 위해서는 실제 사례를 모으는 것도 중요합니다.
So let's look at an ordinary scientist like myself, and let's look at my career. So what you see here is all the papers that I've published from my very first paper, in 1989; I was still in Romania when I did so, till kind of this year. And vertically, you see the impact of the paper, that is, how many citations, how many other papers have been written that cited that work. And when you look at that, you see that my career has roughly three different stages. I had the first 10 years where I had to work a lot and I don't achieve much. No one seems to care about what I do, right? There's hardly any impact.
그럼, 저같이 평범한 과학자를 한번 생각해 볼까요. 제 경력을 보시죠. 이 그래프는 제가 발표한 모든 논문을 표시한 것입니다. 1989년에 낸 첫 논문부터요, 저는 그때 루마니아에 있었고, 올해까지도 그랬죠. 세로축은 제 논문의 영향력을 나타냅니다. 즉, 얼마나 많이 인용되었는지, 제 논문을 인용한 다른 논문이 몇 편 발표되었는지 말입니다. 그 내용을 잘 보면 대략 제 경력을 세 시기로 나눌 수 있는게 보이시죠. 첫 10년간, 전 매우 열심히 일했죠. 그러나 성과는 별로였죠. 아무도 제 일에 신경쓰지 않았던 것 같죠? 거의 영향력이 없던 시기입니다.
(Laughter)
(웃음)
That time, I was doing material science, and then I kind of discovered for myself networks and then started publishing in networks. And that led from one high-impact paper to the other one. And it really felt good. That was that stage of my career.
그 당시, 저는 재료과학을 연구하고 있었습니다. 그리고 네트워크에 관심을 갖게 되었고 네트워크에 관한 논문을 쓰기 시작했죠. 그 논문이 다른 사람들에게 영향을 주기 시작했습니다. 정말 기분이 좋았죠, 바로 이 시기죠.
(Laughter)
(웃음)
So the question is, what happens right now? And we don't know, because there hasn't been enough time passed yet to actually figure out how much impact those papers will get; it takes time to acquire. Well, when you look at the data, it seems to be that Einstein, the genius research, is right, and I'm at that stage of my career.
그렇다면 지금은 어떨까요? 아직은 잘 모릅니다. 제 논문들이 얼마나 영향을 끼칠지를 알기 위한 시간이 아직 충분히 지나지 않았으니까요. 시간이 걸리는 일이죠. 이 자료를 보면, 천재 아인슈타인이 한 말이 맞는 것 같네요. 제가 바로 이 시기에 해당하니까요.
(Laughter)
(웃음)
So we said, OK, let's figure out how does this really happen, first in science. And in order not to have the selection bias, to look only at geniuses, we ended up reconstructing the career of every single scientist from 1900 till today and finding for all scientists what was their personal best, whether they got the Nobel Prize or they never did, or no one knows what they did, even their personal best. And that's what you see in this slide. Each line is a career, and when you have a light blue dot on the top of that career, it says that was their personal best. And the question is, when did they actually make their biggest discovery? To quantify that, we look at what's the probability that you make your biggest discovery, let's say, one, two, three or 10 years into your career? We're not looking at real age. We're looking at what we call "academic age." Your academic age starts when you publish your first papers. I know some of you are still babies.
그럼, 실제로 어떠한지 알아볼까요? 우선 과학분야에서요. 선택에 따른 오류를 피하기 위해서 천재들만 관찰하지 않고 모든 과학자들의 경력을 재구성 해보았습니다. 1900년대부터 현재까지 모든 과학자들에 대해서요. 그들 개개인의 최고의 시기를 모두 조사했습니다. 노벨상을 받았던 과학자이건 아니건 간에요. 그들이 최고의 시기였다는걸 아무도 몰랐다 하더라도요. 이것이 바로 그 자료입니다. 각각의 선은 경력을 의미하고, 그 경력의 맨 윗부분에 파란 점은 바로 개개인의 최고의 시기를 의미하죠. 여기서 궁금한 건, 그들이 가장 큰 발견을 해낸 시기는 언제일까요? 그걸 수량화하기 위해, 여러분이 가장 큰 발견을 해낼 가능성에 대해 생각해 봅시다. 아마 일을 시작한지 1년, 2년, 3년 혹은 10년? 실제 나이를 말하는 게 아니라 "학계의 나이"를 말하는 것입니다. 학계의 나이는 첫 논문을 발표한 시기로부터 시작됩니다. 여러분 중 일부는 아직 아기이죠.
(Laughter)
(웃음)
So let's look at the probability that you publish your highest-impact paper. And what you see is, indeed, the genius research is right. Most scientists tend to publish their highest-impact paper in the first 10, 15 years in their career, and it tanks after that. It tanks so fast that I'm about -- I'm exactly 30 years into my career, and the chance that I will publish a paper that would have a higher impact than anything that I did before is less than one percent. I am in that stage of my career, according to this data. But there's a problem with that. We're not doing controls properly. So the control would be, what would a scientist look like who makes random contribution to science? Or what is the productivity of the scientist? When do they write papers? So we measured the productivity, and amazingly, the productivity, your likelihood of writing a paper in year one, 10 or 20 in your career, is indistinguishable from the likelihood of having the impact in that part of your career.
가능성을 한번 봅시다. 여러분이 영향력 있는 논문을 발표할 가능성이요. 이걸 보시면 천재들에 관한 연구가 정말 맞다는걸 알 수 있죠. 대부분의 과학자들이 가장 영향력있는 논문을 발표하는 시기는 10년이나 15년 이내이고, 그 후엔 침체기를 겪습니다. 매우 급격히 침체기로 접어드는데 제 경력이 30년째이니 제가 전에 발표한 논문보다 더 영향력있는 논문을 쓰게 될 가능성은 1% 이하입니다. 이 표에 따르면 바로 저는 그 시기에 해당되네요. 하지만 여기에는 한 가지 문제가 있죠. 다른 표본을 제대로 통제하지 않았거든요. 통제란 이런 겁니다. 어떤 과학자가 무작위로 과학에 기여하게 되는 경우는 어떨까? 혹은 과학자들의 생산성이란 무엇을 의미할까? 그들은 언제 논문을 쓰는 걸까? 그래서 저희는 생산성을 측정해 보았습니다. 놀랍게도 그 생산성 즉, 1년, 10년 혹은 20년 이내 논문을 쓰게 될 가능성과 그 시기에 영향력을 갖게 될 가능성이 동일하다는 것입니다. 경력 전체를 놓고 볼 때요.
And to make a long story short, after lots of statistical tests, there's only one explanation for that, that really, the way we scientists work is that every single paper we write, every project we do, has exactly the same chance of being our personal best. That is, discovery is like a lottery ticket. And the more lottery tickets we buy, the higher our chances. And it happens to be so that most scientists buy most of their lottery tickets in the first 10, 15 years of their career, and after that, their productivity decreases. They're not buying any more lottery tickets. So it looks as if they would not be creative. In reality, they stopped trying. So when we actually put the data together, the conclusion is very simple: success can come at any time. It could be your very first or very last paper of your career. It's totally random in the space of the projects. It is the productivity that changes.
결국 요약하면, 많은 통계자료를 검증해 본 결과 오직 하나의 결론에 도달했어요. 즉, 과학자들은 연구를 하죠, 그런데 우리가 어떤 논문을 쓰건, 어떤 연구를 진행하건, 그것이 우리의 최고의 결과가 될 가능성은 항상 똑같다는 겁니다. 위대한 발견은 복권과 같다는 거죠. 복권은 많이 살수록, 당첨될 확률이 높아집니다. 다시 말하면 대부분의 과학자들은 자신의 경력 중 10년, 15년 이내에 복권을 산다는 것이고, 그 후에, 그들의 생산성은 떨어지죠. 더 이상 복권을 사지 않는다는 거죠. 그들은 창조적이지 않은 것처럼 보이지만, 사실은, 노력을 멈춘 것이죠. 이 모든 자료를 취합해보면, 결론은 매우 간단합니다. 성공은 언제든지 일어날 수 있습니다. 첫 번째 논문에서일 수도 있고 마지막 논문에서일 수도 있습니다. 어떤 연구에서 성공하게 될지 정말로 예측할 수 없습니다. 하지만 생산성은 다릅니다.
Let me illustrate that. Here is Frank Wilczek, who got the Nobel Prize in Physics for the very first paper he ever wrote in his career as a graduate student.
보여드리죠. 노벨물리학상을 받은 프랭크 윌첵을 아시죠. 대학원생이었을 때 발표한 첫 논문으로 상을 탔어요.
(Laughter)
(웃음)
More interesting is John Fenn, who, at age 70, was forcefully retired by Yale University. They shut his lab down, and at that moment, he moved to Virginia Commonwealth University, opened another lab, and it is there, at age 72, that he published a paper for which, 15 years later, he got the Nobel Prize for Chemistry.
더 흥미로운 케이스는 존 펜인데요. 그는 70세에 예일대에서 강제로 은퇴를 했죠. 학교측에서 그의 연구실을 폐쇄했거든요. 그러자 그는 버지니아 복지대학으로 자리를 옮겨 다른 연구실을 열어서 72세에 논문을 발표합니다. 15년 후 그 논문으로 노벨화학상을 받았습니다.
And you think, OK, well, science is special, but what about other areas where we need to be creative? So let me take another typical example: entrepreneurship. Silicon Valley, the land of the youth, right? And indeed, when you look at it, you realize that the biggest awards, the TechCrunch Awards and other awards, are all going to people whose average age is late 20s, very early 30s. You look at who the VCs give the money to, some of the biggest VC firms -- all people in their early 30s. Which, of course, we know; there is this ethos in Silicon Valley that youth equals success. Not when you look at the data, because it's not only about forming a company -- forming a company is like productivity, trying, trying, trying -- when you look at which of these individuals actually put out a successful company, a successful exit. And recently, some of our colleagues looked at exactly that question. And it turns out that yes, those in the 20s and 30s put out a huge number of companies, form lots of companies, but most of them go bust. And when you look at the successful exits, what you see in this particular plot, the older you are, the more likely that you will actually hit the stock market or the sell the company successfully. This is so strong, actually, that if you are in the 50s, you are twice as likely to actually have a successful exit than if you are in your 30s.
과학은 특수한 분야라서 그럴수도 있다고 생각하시나요? 그럼 다른 분야는 어떨까요? 창의력을 필요로 하는 분야요. 다른 전형적인 예시를 들어볼까요? 창업 쪽은 어떨까요? 실리콘 밸리, 젊은이들의 공간이죠? 네 정말 그렇습니다. 가장 큰 상인 테크크런치상이나 다른 상들을 받는 사람들은 보면 모두 20대 후반이나, 30대 초반이죠 벤쳐 캐피탈 회사들이 투자하는 회사들을 보시면 모두 30대 초반의 젊은이들이 운영하는 회사죠. 우리 모두 알다시피 실리콘 밸리에서는 젊음이 곧 성공을 의미하니까요. 하지만 자료를 보시면, 회사를 세우는 게 전부가 아님을 알 수 있죠. 그것은 생산성에 관한 일이죠, 끊임없이 시도해야 하니까요. 하지만 이 개인들이 실제로 해내는 결과를 보면 어떨까요, 즉 회사를 결국 성공적으로 매듭짓는 것 말입니다. 저희는 바로 이 질문을 최근에 갖게 되었는데요. 그 결과는 보시면, 20대나 30대의 젊은이들은 정말 많은 회사를 창업합니다. 하지만 대부분 실패합니다. 이 표에서 성공적인 결과를 이끌어내는 사례를 보시면, 여러분이 나이가 많을 수록 주식시장에서 성공을 거둘 확률이 높아지며 회사를 성공적으로 매도할 가능성도 높아집니다. 즉, 여러분이 50대라면, 성공적인 결과를 얻을 확률이 두 배나 될 가능성이 매우 높습니다. 30대 인 경우보다요.
(Applause)
(박수)
So in the end, what is it that we see, actually? What we see is that creativity has no age. Productivity does, right? Which is telling me that at the end of the day, if you keep trying --
결국, 우리가 확인한 건 무엇인가요? 창의성은 나이와 관계가 없지만 생산성은 나이와 관계가 있다는 거죠? 오늘 이야기를 마치면서 하고 싶은 이야기가 있는데요. 여러분이 계속 노력한다면
(Laughter)
(웃음)
you could still succeed and succeed over and over. So my conclusion is very simple: I am off the stage, back in my lab.
여전히 성공, 계속해서 성공할 수 있다는 것입니다. 제 결론은 매우 간단하죠. 무대를 내려가 연구실로 돌아가는 겁니다.
Thank you.
감사합니다.
(Applause)
(박수)