Automation anxiety has been spreading lately, a fear that in the future, many jobs will be performed by machines rather than human beings, given the remarkable advances that are unfolding in artificial intelligence and robotics. What's clear is that there will be significant change. What's less clear is what that change will look like. My research suggests that the future is both troubling and exciting. The threat of technological unemployment is real, and yet it's a good problem to have. And to explain how I came to that conclusion, I want to confront three myths that I think are currently obscuring our vision of this automated future.
Yapay zeka ve robotikteki kaydadeğer gelişmeler göz önüne alındığında gelecekte birçok işin insanlar yerine makinelerce yapılacağı korkusundan otomasyon, kaygısı günümüzde yayılıyor. Kayda değer bir değişim olacağı açık. Değişimin neye benzeyeceği ise belirsiz. Araştırmam, geleceğin hem tedirgin edici hem de heyecan verici olacağını gösteriyor. Teknolojik işsizlik tehdidi bir gerçek ama yine de bu, sahip olunacak iyi bir problem. Bu sonuca nasıl ulaştığımı açıklamak için, otomatik gelecek hakkında şu anki görüşümüzü belirsizleştirdiğini düşündüğüm üç efsane ile yüzleştirmek istiyorum.
A picture that we see on our television screens, in books, in films, in everyday commentary is one where an army of robots descends on the workplace with one goal in mind: to displace human beings from their work. And I call this the Terminator myth. Yes, machines displace human beings from particular tasks, but they don't just substitute for human beings. They also complement them in other tasks, making that work more valuable and more important. Sometimes they complement human beings directly, making them more productive or more efficient at a particular task. So a taxi driver can use a satnav system to navigate on unfamiliar roads. An architect can use computer-assisted design software to design bigger, more complicated buildings.
Televizyon ekranlarında, kitaplarda, filmlerde, gündelik eleştirilerde gördüğümüz, bir robot ordusunun akılda tek bir amaçla iş yerlerine çullandığı bir tablo: İnsanlığı işlerinden etmek. Ben buna Terminatör efsanesi diyorum. Evet, makineler insanları belirli görevlerde yerinden eder, ama yalnızca insanların yerine geçmezler. Aynı zamanda onları diğer görevlerde tamamlayarak, yapılan işi daha değerli ve daha önemli hale getiriyor. Bazen insanları doğrudan tamamlayarak, onları belirli bir işte daha üretken ya da daha verimli hale dönüştürürler. Bir taksici, bilmediği yollar için uydu navigasyon sistemini kullanabilir. Bir mimar daha büyük, daha karmaşık binaları tasarlamak için bilgisayar destekli tasarım programlarını kullanabilir.
But technological progress doesn't just complement human beings directly. It also complements them indirectly, and it does this in two ways. The first is if we think of the economy as a pie, technological progress makes the pie bigger. As productivity increases, incomes rise and demand grows. The British pie, for instance, is more than a hundred times the size it was 300 years ago. And so people displaced from tasks in the old pie could find tasks to do in the new pie instead. But technological progress doesn't just make the pie bigger. It also changes the ingredients in the pie. As time passes, people spend their income in different ways, changing how they spread it across existing goods, and developing tastes for entirely new goods, too. New industries are created, new tasks have to be done and that means often new roles have to be filled. So again, the British pie: 300 years ago, most people worked on farms, 150 years ago, in factories, and today, most people work in offices. And once again, people displaced from tasks in the old bit of pie could tumble into tasks in the new bit of pie instead.
Ancak teknolojik ilerleme, insanları sadece doğrudan değil, aynı zamanda dolaylı olarak, her iki yoldan da tamamlıyor. İlk olarak, ekonomiyi bir turta olarak düşünürsek, teknolojik ilerleme turtayı daha da büyütür. Üretkenli̇k arttıkça, gelir ve talep de artar. Örneğin, İngiliz turta şimdi, 300 yıl önceki boyutundan 100 kat daha büyüktür. Yani, eski turtada işinden edilen insanlar onun yerine yeni turtada kendilerine iş bulabilirler. Fakat teknolojik ilerleme, yalnızca bu turtayı büyütmekle kalmaz, aynı zamanda turtayı malzemelerini de değiştirir. Zaman geçtikçe insanlar gelirlerini, mevcut ürünlere dağılımı değiştirerek ve tamamen yeni ürünler için beğeni geliştirerek farklı şekillerde harcarlar. Yeni endüstrilerin ortaya çıkmasıyla yeni görevler tanımlanmış olur ve bu genellikle yeni rollerin doldurulmasını gerektirir. Yine İngiliz turtasına dönelim. Birçok insan 300 yıl önce tarlalarda, 150 yıl önce de fabrikalarda çalışıyordu. Bugün, birçok insan ofislerde çalışıyor. Bir kez daha, eski turtada işinden olan insanlar bunun yerine yeni turtada iş bulabilirler.
Economists call these effects complementarities, but really that's just a fancy word to capture the different way that technological progress helps human beings. Resolving this Terminator myth shows us that there are two forces at play: one, machine substitution that harms workers, but also these complementarities that do the opposite.
Ekonomistler bu etkileri tamamlayıcılar olarak adlandırıyor ama doğrusu bu, teknolojik ilerlemenin yalnızca insanlara yardımının farklı şeklini yansıtan süslü bir kelime. Bu Terminatör mitini çözmek, bize oyunda iki güç olduğunu gösterir: Birincisi, işçilerin yerini alarak, onlara zarar veren makineleşme, ancak aynı zamanda bunun tersini yapan tamamlayıcılar da var.
Now the second myth, what I call the intelligence myth. What do the tasks of driving a car, making a medical diagnosis and identifying a bird at a fleeting glimpse have in common? Well, these are all tasks that until very recently, leading economists thought couldn't readily be automated. And yet today, all of these tasks can be automated. You know, all major car manufacturers have driverless car programs. There's countless systems out there that can diagnose medical problems. And there's even an app that can identify a bird at a fleeting glimpse.
İkincisi ise, zeka miti olarak adlandırdığım şeydir. Araba sürmenin, tıbbi bir teşhis koymanın ve bakar bakmaz bir kuşu tanımlamanın ortak noktası nedir? Bunların hepsi çok yakın zamana kadar önde gelen ekonomistlerin kolaylıkla otomatikleştirilemeyeceğini düşündüğü şeylerdi. Fakat bugün, bunların hepsi otomatikleştirilebilir. Başlıca aşlıca araba imalatçıları sürücüsüz araba programlarına sahip olur. Tıbbi problemleri teşhis edebilen sayısız sistem etrafımızda. Hatta bir kuşu bakar bakmaz tanımlayan bir uygulama da bulunuyor.
Now, this wasn't simply a case of bad luck on the part of economists. They were wrong, and the reason why they were wrong is very important. They've fallen for the intelligence myth, the belief that machines have to copy the way that human beings think and reason in order to outperform them. When these economists were trying to figure out what tasks machines could not do, they imagined the only way to automate a task was to sit down with a human being, get them to explain to you how it was they performed a task, and then try and capture that explanation in a set of instructions for a machine to follow. This view was popular in artificial intelligence at one point, too. I know this because Richard Susskind, who is my dad and my coauthor, wrote his doctorate in the 1980s on artificial intelligence and the law at Oxford University, and he was part of the vanguard. And with a professor called Phillip Capper and a legal publisher called Butterworths, they produced the world's first commercially available artificial intelligence system in the law. This was the home screen design. He assures me this was a cool screen design at the time.
Aslında bu durum sadece ekonomistlerin kötü şansıyla ilgili değildi. Yanıldılar ve yanılmalarının sebebi çok önemli. Makinelerin insanları geçmek için onların düşünce ve akıl yürütme biçimlerini kopyalaması gerektiği inancı olan zeka miti hatasına düşmüşlerdi. Bu ekonomistler, makinelerin hangi işleri yapamayacağını düşünürken bir işi otomatikleştirmenin tek yolunun insanlarla oturup nasıl iş yaptıklarını anlattırmak ve daha sonra anlattıklarını bir makinenin uyacağı talimatlar haline getirmek olduğunu düşünmüşlerdi. Bu görüş bir ara yapay zekada da popülerdi. Bunu biliyorum çünkü babam ve yardımcı yazarım olan Richard Susskind, 1980lerde Oxford Üniversitesi’nde yapay zeka ve kanunu hakkındaki doktora tezini yazmıştı ve öncülerden biriydi. Sonra Phillip Capper isimli ve bir profesör ve Butterworths isimli isimli bir editörle birlikte dünyanın kanundaki ilk ticari yapay zeka sistemini üretti. Ana ekran tasarımı bu şekildeydi. Asla tam olarak ikna olmadım.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
I've never been entirely convinced. He published it in the form of two floppy disks, at a time where floppy disks genuinely were floppy, and his approach was the same as the economists': sit down with a lawyer, get her to explain to you how it was she solved a legal problem, and then try and capture that explanation in a set of rules for a machine to follow. In economics, if human beings could explain themselves in this way, the tasks are called routine, and they could be automated. But if human beings can't explain themselves, the tasks are called non-routine, and they're thought to be out reach. Today, that routine-nonroutine distinction is widespread. Think how often you hear people say to you machines can only perform tasks that are predictable or repetitive, rules-based or well-defined. Those are all just different words for routine. And go back to those three cases that I mentioned at the start. Those are all classic cases of nonroutine tasks. Ask a doctor, for instance, how she makes a medical diagnosis, and she might be able to give you a few rules of thumb, but ultimately she'd struggle. She'd say it requires things like creativity and judgment and intuition. And these things are very difficult to articulate, and so it was thought these tasks would be very hard to automate. If a human being can't explain themselves, where on earth do we begin in writing a set of instructions for a machine to follow?
Hiçbir zaman tamamen ikna olmadım. Bunu, disketlerin ve yaklaşımının ekonomistlerle aynı olduğu bir dönemde iki disket şeklinde yayınladı: Bir avukatla otur, yasal bir sorunu çözmenin nasıl olduğunu ona anlattır sonra bu açıklamayı bir makinenin uyacağı talimatlar haline getirmeye çalış Ekonomide, eğer insanlar kendilerini bu şekilde anlatabilirlerse işler rutinleşir ve otomatikleştirilebilir. Ama eğer insanlar kendilerini açıklayamazlarsa işler rutin olmaktan çıkar ve erişilmez olarak görünürler. Bugün bu rutin-rutin olmayan farkı çok yaygın. İnsanların size ne sıklıkla makinelerin sadece tahmin edilebilir, tekrar eden, kurallara dayanan veya iyi tanımlanmış işleri yapabileceğini söylediğini düşünün. Bunlar sadece rutin için kullanılan bazı kelimeler. Şimdi başta bahsettiğim üç duruma geri dönelim. Bunların hepsi rutin olmayan işlerin tipik durumları. Örneğin, bir doktora nasıl tıbbi teşhis yaptığını sorduğunuzda size göz kararı bir şeyler söyleyebilir ama en nihayetinde zorlanacak ve size bunun yaratıcılık, muhakeme ve sezgi gibi şeyler gerektirdiğini söyleyecek. Bütün bunları anlatmak çok güç olduğundan bu işleri otomatikleştirmenin çok güç olacağı düşünülmüştü. Eğer insanlar kendilerini ifade edemeyeceklerse ne diye bir makinenin takip etmesi için talimatlar yazmaya başlıyoruz?
Thirty years ago, this view was right, but today it's looking shaky, and in the future it's simply going to be wrong. Advances in processing power, in data storage capability and in algorithm design mean that this routine-nonroutine distinction is diminishingly useful.
Otuz yıl önce bu fikir doğruydu. Ama günümüzde biraz sallantıda duruyor ve gelecekte düpedüz yanlış olacağı belli. İşlem gücü, veri depolama kapasitesi ve algoritma tasarımındaki ilerlemeler bu rutin-rutin olmayan farkının giderek azalarak fayda sağladığı anlamına geliyor.
To see this, go back to the case of making a medical diagnosis. Earlier in the year, a team of researchers at Stanford announced they'd developed a system which can tell you whether or not a freckle is cancerous as accurately as leading dermatologists. How does it work? It's not trying to copy the judgment or the intuition of a doctor. It knows or understands nothing about medicine at all. Instead, it's running a pattern recognition algorithm through 129,450 past cases, hunting for similarities between those cases and the particular lesion in question. It's performing these tasks in an unhuman way, based on the analysis of more possible cases than any doctor could hope to review in their lifetime. It didn't matter that that human being, that doctor, couldn't explain how she'd performed the task.
Bunu görmek için, tıbbi teşhis durumuna dönelim. Bu yılın başlarında, Stanford’da bir araştırma ekibi size bir çilin kanserli olup olmadığını dermatologlar kadar doğru bir şekilde söyleyebilecek bir sistem geliştirdiklerini duyurdu. Peki bu nasıl çalışır? Sistem, doktorun muhakemesini veya sezgisini kopyalamaya çalışmıyor. Hatta tıp hakkında ne bir şey biliyor ne de anlıyor. Aksine, 129.450 geçmiş vakadan bu vakaların ve söz konusu lezyonun arasındaki benzerlikleri araştıran bir yapı teşhis algoritması çalıştırıyor. Sistem, bu işleri hiçbir doktorun ömrü boyu incelemeyi düşünemeyeceği kadar fazla muhtemel vakanın analizini temel alarak insan dışı bir şekilde gerçekleştiriyor. Bu kişinin, şu doktorun işlerini nasıl yaptığını anlatamamasının bir önemi kalmadı. Bu makinelerin bizim timsalimizin üzerine kurulu olmadığı
Now, there are those who dwell upon that the fact that these machines aren't built in our image. As an example, take IBM's Watson, the supercomputer that went on the US quiz show "Jeopardy!" in 2011, and it beat the two human champions at "Jeopardy!" The day after it won, The Wall Street Journal ran a piece by the philosopher John Searle with the title "Watson Doesn't Know It Won on 'Jeopardy!'" Right, and it's brilliant, and it's true. You know, Watson didn't let out a cry of excitement. It didn't call up its parents to say what a good job it had done. It didn't go down to the pub for a drink. This system wasn't trying to copy the way that those human contestants played, but it didn't matter. It still outperformed them.
konusunda ısrarcı olanlar hala var. Örneğin, 2011′de ABD’de ″Jeopardy!″ isimli soru yarışmasına çıkan süper bilgisayar iki insan şampiyonu yarışmada yendi. Kazandıktan sonraki gün, The Wall Street Journal, filozof Searle’in eserini ″Watson Doesn’t Know It Won on ‘Jeopardy!’ ″ başlığıyla yayımladı. Aynen, harika ve doğru. Watson mutluluk çığlığı atmadı. Ne kadar iyi bir iş çıkardığını söylemek için ailesini aramadı. Bir şeyler içmek için bara gitmedi. Sistem insan yarışmacıların oynama şeklini kopyalamaya çalışmıyordu ama bunun bir önemi yoktu. Yine de insanlardan daha iyi iş çıkarmıştı.
Resolving the intelligence myth shows us that our limited understanding about human intelligence, about how we think and reason, is far less of a constraint on automation than it was in the past. What's more, as we've seen, when these machines perform tasks differently to human beings, there's no reason to think that what human beings are currently capable of doing represents any sort of summit in what these machines might be capable of doing in the future.
Zeka efsanesini çözmek, insan zekasıyla düşünme ve mantık yürütme şekli hakkındaki sınırlı anlayışımızın otomasyonda geçmiştekinden çok daha az bir kısıtlama rolü olduğunu gösteriyor. Üstelik görmüş olduğumuz üzere, bu makineler işleri insanlardan farklı şekilde yaptıklarında insanların günümüzde yapabildiklerinin bu makinelerin gelecekte neler yapabileceğine dair herhangi bir zirveyi temsil ettiğini düşünmenin bir mantığı yok.
Now the third myth, what I call the superiority myth. It's often said that those who forget about the helpful side of technological progress, those complementarities from before, are committing something known as the lump of labor fallacy. Now, the problem is the lump of labor fallacy is itself a fallacy, and I call this the lump of labor fallacy fallacy, or LOLFF, for short. Let me explain. The lump of labor fallacy is a very old idea. It was a British economist, David Schloss, who gave it this name in 1892. He was puzzled to come across a dock worker who had begun to use a machine to make washers, the small metal discs that fasten on the end of screws. And this dock worker felt guilty for being more productive. Now, most of the time, we expect the opposite, that people feel guilty for being unproductive, you know, a little too much time on Facebook or Twitter at work. But this worker felt guilty for being more productive, and asked why, he said, "I know I'm doing wrong. I'm taking away the work of another man." In his mind, there was some fixed lump of work to be divided up between him and his pals, so that if he used this machine to do more, there'd be less left for his pals to do. Schloss saw the mistake. The lump of work wasn't fixed. As this worker used the machine and became more productive, the price of washers would fall, demand for washers would rise, more washers would have to be made, and there'd be more work for his pals to do. The lump of work would get bigger. Schloss called this "the lump of labor fallacy."
Sıradaki üçüncü efsane, benim üstün olarak adlandırdığım efsane. Derler ki, teknolojik ilerlemenin yararlı tarafını, önceki gelişmeleri, unutanlar ''toplam iş yanılgısı'' olarak bilinen bir suç işlemiş olurlar. Aslında sorun, toplam iş yanılgısının kendisinin bir yanılgı olması. Ben buna toplam iş yanılgısı yanılgısı veya kısaca LOLFF diyorum. Açıklayayım. Toplam iş yanılgısı çok eski bir fikir. Bu ismi 1892′de İngiliz ekonomist David Schloss vermişti. Schloss, çamaşır yıkamak için vidaların ucuna tutturulan küçük metal disklerden oluşan makineyi kullanan bir tersane işçisine rastladığına çok şaşırmıştı. Bu işçi daha verimli çalıştığı için kendini suçlu hissediyordu. Şimdi, çoğu zaman bunun tam tersini bekleriz, insanlar üretken olmadıkları için kendilerini suçlu hissederler, bilirsiniz işte Facebook ya da Twitter’da biraz fazla zaman geçirdikleri için. Ama bu işçi daha verimli olunca suçlu hissediyor ve Nedeni sorulunca, ″Yanlış yaptığımı biliyorum, başka insanların işini onlardan alıyorum.″ Aklında, kendisi ve arkadaşları arasında paylaştırılması gereken sabit bir iş yığını vardı. Bu yüzden daha çok şey yapmak için bu makineyi kullanırsa, arkadaşlarına daha az iş kalacaktı. Schloss hatayı gördü. İş yığını sabit değildi. Bu işçi makineyi daha çok kullanıp daha verimli oldukça yıkama makinelerinin fiyatı düşecek, talepleri artacaktı. Daha fazla makine yapılmalıydı ve arkadaşlarının da daha fazla işi olacaktı. İş yığını daha da büyüyecekti. Schloss buna “toplam iş yanılgısı” adını verdi. Ve bugün,
And today you hear people talk about the lump of labor fallacy to think about the future of all types of work. There's no fixed lump of work out there to be divided up between people and machines. Yes, machines substitute for human beings, making the original lump of work smaller, but they also complement human beings, and the lump of work gets bigger and changes.
insanların her türlü mesleğin geleceği üzerine düşünmek için, toplam iş yanılgısı üzerine konuştuğu duyulur. Makinelere ve insanlara bölüştürmek için Sabit bir iş yığını yoktur. Evet, makineler asıl iş yükünü küçültmek için insanların yerine geçerler, ama ayrıca insanları tamamlarlar ve iş yükü büyür ve değişir.
But LOLFF. Here's the mistake: it's right to think that technological progress makes the lump of work to be done bigger. Some tasks become more valuable. New tasks have to be done. But it's wrong to think that necessarily, human beings will be best placed to perform those tasks. And this is the superiority myth. Yes, the lump of work might get bigger and change, but as machines become more capable, it's likely that they'll take on the extra lump of work themselves. Technological progress, rather than complement human beings, complements machines instead.
Ama LOLFF. Sıkıntı şurada: Teknolojik ilerlemenin yapılacak işleri büyüttüğünü düşünmek doğru. Bazı işler daha değerli olur. Yeni işler yapılmak zorunda. Ama ille de insanların, bu işleri yapmak için görevlendirilmesini düşünmek değil. Bu bir üstünlük efsanesidir. Evet, iş yığını büyüyebilir ve değişebilir ama makineler daha da becerikli oldukça, ekstra iş yığınını üstlenebilirler Teknolojik ilerleme, insanları tamamlamak yerine makineleri tamamlar.
To see this, go back to the task of driving a car. Today, satnav systems directly complement human beings. They make some human beings better drivers. But in the future, software is going to displace human beings from the driving seat, and these satnav systems, rather than complement human beings, will simply make these driverless cars more efficient, helping the machines instead. Or go to those indirect complementarities that I mentioned as well. The economic pie may get larger, but as machines become more capable, it's possible that any new demand will fall on goods that machines, rather than human beings, are best placed to produce. The economic pie may change, but as machines become more capable, it's possible that they'll be best placed to do the new tasks that have to be done. In short, demand for tasks isn't demand for human labor. Human beings only stand to benefit if they retain the upper hand in all these complemented tasks, but as machines become more capable, that becomes less likely.
Bunü anlamak için, araba sürme örneğine gidelim. Bugün uydu seyir sistemleri direkt olarak insanları tamamlar. Bazı insanları daha iyi sürücüler yapar. Ancak gelecekte yazılım, insanların şoför koltuğundaki yerini alacak ve bu uydu takip sistemleri insanları tamamlamaktansa sürücüsüz araçları daha verimli yapacak, yani makinelere yardım edecek. Ya da şu bahsettiğim dolaylı tamamlayıcılığa gidelim. Ekonomik pasta büyüyebilir, ama Makineler daha da becerikli oldukça bir ürün üretilmesi için herhangi bir yeni talebin de insanlardansa makinelere iletilmesi mümkün. Ekonomik pasta değişebilir, ama makineler daha da becerikli oldukça Yapılması gereken yeni işlerin onlara yaptırılması mümkün. Kısaca, iş talebi, insanın iş gücü talebi demek değildir. İnsanlar sadece bu tamamlanan işlerde galibiyeti korumaya devam ederlerse fayda sağlarlar. ama makineler daha becerikli oldukça bunun ihtimali azalır.
So what do these three myths tell us then? Well, resolving the Terminator myth shows us that the future of work depends upon this balance between two forces: one, machine substitution that harms workers but also those complementarities that do the opposite. And until now, this balance has fallen in favor of human beings. But resolving the intelligence myth shows us that that first force, machine substitution, is gathering strength. Machines, of course, can't do everything, but they can do far more, encroaching ever deeper into the realm of tasks performed by human beings. What's more, there's no reason to think that what human beings are currently capable of represents any sort of finishing line, that machines are going to draw to a polite stop once they're as capable as us. Now, none of this matters so long as those helpful winds of complementarity blow firmly enough, but resolving the superiority myth shows us that that process of task encroachment not only strengthens the force of machine substitution, but it wears down those helpful complementarities too. Bring these three myths together and I think we can capture a glimpse of that troubling future. Machines continue to become more capable, encroaching ever deeper on tasks performed by human beings, strengthening the force of machine substitution, weakening the force of machine complementarity. And at some point, that balance falls in favor of machines rather than human beings. This is the path we're currently on. I say "path" deliberately, because I don't think we're there yet, but it is hard to avoid the conclusion that this is our direction of travel.
O zaman bu üç efsane bize ne söylüyor? Terminatör efsanesinden bize işlerin geleceğinin iki kuvvet arasındaki dengeye bağlı olduğunu söylüyor: İlki işçilere zarar veren, makinenin onların yerlerini alması ama ayrıca tam tersini yapan tamamayıcılık. Şimdiye kadar, bu denge hep insanların faydasına olacak şekilde bozuldu. Ama zeka efsanesi ilk kuvvetin, makine tamamlayıcılığının güç kazandığını söylüyor. Makineler tabi ki, her şeyi yapamazlar ama daha çoğunu yapabilirler. İnsanların yaptığı evrenin derinliklerine zarar veren işler. Hatta insanların şu an yapabileceği şeylerin, makineler yeterince geliştiğinde kibarca durdurabileceği bir bitiş çizgisini temsil ettiğini düşünmemek için hiçbir sebep yok Şu an bunların hepsi önemsiz, tamamlayıcılık rüzgarı sürekli ve yeterince estiği sürece, ama üstünlük efsanesi gösteriyor ki görev ihlali makine değişiminin gücünü artırmakla kalmıyor hatta faydalı tamamlayıcılığı da yıpratıyor. Bu üç efsaneyi biraraya getirince düşünüyorum da o sıkıntılı geleceğe bir bakış atabiliyoruz. Makineler daha yetenekli oluyor, insanların yaptığı işlerin derinliklerine iniyor, Makine yer değiştirmesini güçlendiriyor, makine tamamlayıcılığının gücünü azaltıyor. Ve bir noktada, bu denge makinelerin faydasına bozuluyor, insanların değil. Burası bizim şu anki yolumuz. Kasıtlı olarak “yol” diyorum, çünkü orada olduğumuzu düşünmüyorum, ama bu sondan kaçmak zor, çünkü bu yönde geziniyoruz.
That's the troubling part. Let me say now why I think actually this is a good problem to have. For most of human history, one economic problem has dominated: how to make the economic pie large enough for everyone to live on. Go back to the turn of the first century AD, and if you took the global economic pie and divided it up into equal slices for everyone in the world, everyone would get a few hundred dollars. Almost everyone lived on or around the poverty line. And if you roll forward a thousand years, roughly the same is true. But in the last few hundred years, economic growth has taken off. Those economic pies have exploded in size. Global GDP per head, the value of those individual slices of the pie today, they're about 10,150 dollars. If economic growth continues at two percent, our children will be twice as rich as us. If it continues at a more measly one percent, our grandchildren will be twice as rich as us. By and large, we've solved that traditional economic problem.
Sıkıntılı bölüm burası. Bunun neden aslında güzel bir problem olarak düşündüğümü söyleyeyim. İnsan geçmişinin çoğunda bir ekonomik sorun hakimdi : Ekonomik pastayı herkesin paylaşabilmesi için nasıl daha da büyütürüz. Birinci yüzyılın dönüşüne, İsa zamanına gidip global ekonomik pastayı alıp dünyadaki herkes için eşit parçalara bölseydiniz, herkes birkaç yüz dolar alırdı. Hemen hemen herkes fakirlik sınırında yaşadı. Bin yıl ileri sardığınızda da, kabaca aynısı geçerliydi. Ama son birkaç yüzyıldır ekonomik sıçrama yaşandı. Bu ekonomik turtaların boyutları oldukça genişledi Global kişi başına gayrisafi yurtiçi hasıla, bugün kişi başına düşen turta diliminin değeri, 10 bin 150 dolar civarı. Ekonomik büyüme %2 ile devam ederse, Çocuklarımız bizden iki kat zengin olacak. Daha cimri bir şekilde %1 ile devam ederse, torunlarımız bizden iki kat daha zengin olacak. Genel olarak, geleneksel ekonomik sorunumuzu çözdük.
Now, technological unemployment, if it does happen, in a strange way will be a symptom of that success, will have solved one problem -- how to make the pie bigger -- but replaced it with another -- how to make sure that everyone gets a slice. As other economists have noted, solving this problem won't be easy. Today, for most people, their job is their seat at the economic dinner table, and in a world with less work or even without work, it won't be clear how they get their slice. There's a great deal of discussion, for instance, about various forms of universal basic income as one possible approach, and there's trials underway in the United States and in Finland and in Kenya. And this is the collective challenge that's right in front of us, to figure out how this material prosperity generated by our economic system can be enjoyed by everyone in a world in which our traditional mechanism for slicing up the pie, the work that people do, withers away and perhaps disappears.
Şimdi, teknolojik işsizlik, eğer oluşursa, garip bir şekilde bu başarının bir semptomu olacak, bir problemi -- ekonomik turtayı büyütmek -- çözerken diğeri ortaya çıktı -- herkesin bir dilim aldığından nasıl emin oluruz. Diğer ekonomistlerin de dediği gibi, bu problemi çözmek kolay olmayacak. Bugün, çoğu kişi için meslekleri, ekonomik yemek masasında oturuyor, bir dünyada ki, daha az işle hatta belki işsizlikle------------ kendi dilimlerini nasıl alacakları belirsiz. Tartışılacak çok şey var, mesela, evrensel temel gelirin çeşitli formları bir olası yaklaşım, ve ABD'de, Finlandiya'da, Kenya'da devam eden denemeler var. Önümüzde ortaklaşa bir zorluk var, ekonomik sistemimizde oluşan materyal refahın, dünyada insanların pastayı dilimleyerek, yaptıkları işlerin erimesi, belki de kaybolmasını getiren geleneksel mekanızmanın olduğu bir dünyada herkes tarafından nasıl yaşayacağıyla ilgili.
Solving this problem is going to require us to think in very different ways. There's going to be a lot of disagreement about what ought to be done, but it's important to remember that this is a far better problem to have than the one that haunted our ancestors for centuries: how to make that pie big enough in the first place.
Bu problemi çözmek için çok farklı şekillerde düşünmemiz gerekecek. Ne yapılması gerektiğiyle ilgili birçok fikir ayrılığı olacak, ama hatırlamakta fayda var ki bu atalarımızın yüzyıllardır kovalayan, pastayı herkese yetmesi için büyütme problemiyle kıyaslandığında daha iyi bir problemdir.
Thank you very much.
Çok teşekkürler.
(Applause)
(Alkış)