Рост не спыніўся.
Growth is not dead.
(Апладысменты)
(Applause)
Вернемся на 120 гадоў назад, калі на амерыканскіх заводах пачалась электрыфікацыя, запаліўшы полымя Другой прамысловай рэвалюцыі. Цікава, што прадуктыўнасць працы не падвысілася на гэтых заводах цягам 30 гадоў. Трыццаці гадоў. Гэтага дастаткова, каб змянілася пакаленне мэнэджэраў. Разумееце, першая хваля мэнэджэраў толькі замяніла паравыя рухавікі на электрычныя маторы, але яны не пераабсталявалі заводы, каб cкарыстацца гнуткасцю электрычнасці. Мэнэджэраў змяніла новае пакаленне, якое вынайшла новы працоўны працэс, і тады прадуктыўнасць на заводах узрасла, падвоішыўся і нават патроішыўся.
Let's start the story 120 years ago, when American factories began to electrify their operations, igniting the Second Industrial Revolution. The amazing thing is that productivity did not increase in those factories for 30 years. Thirty years. That's long enough for a generation of managers to retire. You see, the first wave of managers simply replaced their steam engines with electric motors, but they didn't redesign the factories to take advantage of electricity's flexibility. It fell to the next generation to invent new work processes, and then productivity soared, often doubling or even tripling in those factories.
Электрычнасць -- гэта прыклад тэхналогіі агульнага прызначэння, як паравыя рухавікі да гэтага. Тэхналогіі агульнага прызначэння кіруюць эканамічным ростам, таму што яны штурхаюць дадатковыя інавацыі, як, напрыклад, лямпачкі, ці пераабсталяванне заводаў. Якая тэхналогія агульнага прызначэння нашай эры? Вядома ж. Гэта камп'ютар. Але тэхналогія сама па сабе -- нішто. Тэхналогія -- не лёс. Мы робім свой лёс, і як мінулае пакаленне мэнэджэраў павінна было пераабсталяваць свае заводы, нам трэба рэарганізаваць нашыя структуры і нават усю эканамічную сістэму. І цяпер мы гэта робім не так добра, як маглі б. Як мы ўбачым праз хвіліну, з прадуктыўнасцю ўсё нармальна, але яна расшчэплена ад росту працаў, а рост даходу звычайнага працаўніка нерухомее. Гэтыя праблемы часам блытаюць з заняпадам інавацый, але гэта ўсяго толькі пераходныя праблемы таго, што Эндру МакАфі і я завем новай машыннай эрай.
Electricity is an example of a general purpose technology, like the steam engine before it. General purpose technologies drive most economic growth, because they unleash cascades of complementary innovations, like lightbulbs and, yes, factory redesign. Is there a general purpose technology of our era? Sure. It's the computer. But technology alone is not enough. Technology is not destiny. We shape our destiny, and just as the earlier generations of managers needed to redesign their factories, we're going to need to reinvent our organizations and even our whole economic system. We're not doing as well at that job as we should be. As we'll see in a moment, productivity is actually doing all right, but it has become decoupled from jobs, and the income of the typical worker is stagnating. These troubles are sometimes misdiagnosed as the end of innovation, but they are actually the growing pains of what Andrew McAfee and I call the new machine age.
Паглядзім на некаторыя дадзеныя. Гэта валавы ўнутраны прадукт (ВУП) на чалавека ў ЗША. Ёсць няроўнасці на графіку, але паспрабуйце прыкласці да яго лінейку . Гэта лагарыфмічная шкала і, як бачыце, рост насамрэч паскараецца. А вось гэта прадуктыўнасць. Вы бачыце невялікае замаруджванне ў 70-х, але яно дакладна супадае з Другой прамысловай рэвалюцыяй, калі кіраўнікі заводаў зразумелі шматграннасць электрычнасці. Пасля затрымкі прадуктыўнасць узрасла зноў. Дык можа "гісторыя не паўтарае сабе, але калі-кольвек яна рыфмуецца." Сёння прадуктыўнасць -- найвышэйшая за ўсю гісторыю, і нягледзячы на Вялікую рэцэсію, яна расце хутчэй у 2000-х за 1990-я, і ў 1990-х хутчэй за 70-я ці 80-я. Яна расце нават хутчэй чым падчас Другой прамысловай рэвалюцыі. І гэта толькі ў Злучаных Штатах. Глабальныя навіны нават лепш. Сусветны даход у апошняе дзесяцігоддзе расце найхутчэй за калі-кольвек.
Let's look at some data. So here's GDP per person in America. There's some bumps along the way, but the big story is you could practically fit a ruler to it. This is a log scale, so what looks like steady growth is actually an acceleration in real terms. And here's productivity. You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s, but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution, when factories were learning how to electrify their operations. After a lag, productivity accelerated again. So maybe "history doesn't repeat itself, but sometimes it rhymes." Today, productivity is at an all-time high, and despite the Great Recession, it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s, the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s. It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution. And that's just the United States. The global news is even better. Worldwide incomes have grown at a faster rate in the past decade than ever in history.
Усе гэтыя лічбы насамрэч прымяншаюць наш прагрэс, таму што новая машынная эра збольшага пра вытворчасць ведаў, а не матэрыяльных вырабаў. Розум не матэрыя, мозг не мускулы, ідэі не рэчы. Гэта стварае праблему для стандартных падлікаў, таму што мы маем усё больш і больш рэчаў задарма, як напрыклад Wikipedia, Google, Skype, і нават гэты TED Talk. Дарма -- гэта ж добра, праўда? Ну а то ж. Але гэта не могуць падлічыць эканамісты. Нулявы кошт азначае нулявую вагу ў ВУП статыстыцы. Звярнемся да лічбаў. Сёння музычная індустрыя -- палова ад таго, што было 10 гадоў таму, але я слухаю больш лепшае музыкі чым раней. І я ўпэўнены, што вы таксама. Увогуле, згодна маім даследванням, ВУП штогод не улічвае каля 300 мільярдаў даляраў за дармавыя рэчы і паслугі ў Інтэрнэце. Паглядзім ў будучыню. Ёсць шмат вельмі разумных людзей, якія даводзяць, што хутка канец росту, але каб зразумець будучыню роста трэба зрабіць прагноз аб галоўных прычынах роста. Я аптыміст, таму што новая машынная эра -- лічбавая, экспаненцыальная і камбінаторная.
If anything, all these numbers actually understate our progress, because the new machine age is more about knowledge creation than just physical production. It's mind not matter, brain not brawn, ideas not things. That creates a problem for standard metrics, because we're getting more and more stuff for free, like Wikipedia, Google, Skype, and if they post it on the web, even this TED Talk. Now getting stuff for free is a good thing, right? Sure, of course it is. But that's not how economists measure GDP. Zero price means zero weight in the GDP statistics. According to the numbers, the music industry is half the size that it was 10 years ago, but I'm listening to more and better music than ever. You know, I bet you are too. In total, my research estimates that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year in free goods and services on the Internet. Now let's look to the future. There are some super smart people who are arguing that we've reached the end of growth, but to understand the future of growth, we need to make predictions about the underlying drivers of growth. I'm optimistic, because the new machine age is digital, exponential and combinatorial.
Па-першае, лічбавыя тавары могуць быць скапіяваны з выдатнай якасцю забясплатна, і яны могуць быць дастаўлены амаль што імгненна. Вось вам эканоміка дастатку. Ёсць карысць ад алічбаванасці свету. Вымярэнні -- гэта кроў навукі і прагрэсу. У эру Велічэзных даных, мы можам памерыць свет неіснуючымі раней спосабамі.
When goods are digital, they can be replicated with perfect quality at nearly zero cost, and they can be delivered almost instantaneously. Welcome to the economics of abundance. But there's a subtler benefit to the digitization of the world. Measurement is the lifeblood of science and progress. In the age of big data, we can measure the world in ways we never could before.
Па-другое, новая машынная эра экспаненцыяльная. Камп'ютары паляпшаюцца хутчэй за што іншае. Дзіцячы Playstation сёння больш магутны за вайсковы суперкамп'ютар у 1996-м. Але ж нашыя мазгі падрыхтаваны да лінейнага свету, таму экспаненцыяльныя тэндэнцыі нечаканы для нас. Я вучыў сваіх студэнтаў, што ёсць рэчы, ведаеце, у якіх камп'ютары не вельмі моцныя, накшталт кіравання аўтамабілем у моцным руху. (Смех) Слушна, тут Эндзі і мы смяемся нібы вар'яты, таму што кагадзе ехалі па хуткаснай 101-ай у менавіта беспілотным аўтамабіле.
Secondly, the new machine age is exponential. Computers get better faster than anything else ever. A child's Playstation today is more powerful than a military supercomputer from 1996. But our brains are wired for a linear world. As a result, exponential trends take us by surprise. I used to teach my students that there are some things, you know, computers just aren't good at, like driving a car through traffic. (Laughter) That's right, here's Andy and me grinning like madmen because we just rode down Route 101 in, yes, a driverless car.
Па-трэцяе, новая машынная эра камбінаторная. Застойны погляд -- гэта што ідэі пасабраныя нібы садавіны, што нізка вісяць, але рэальнасць -- калі кожная вынаходка стварае прыступку для наступных вынаходак. А вось і прыклад. Усяго за пару тыдняў, мой студэнт зрабіў прыкладанне, якім цяпер карыстаецца 1.3 мільёна чалавек. Ён зрабіў гэта так лёгка, таму што прыкладанне зроблена паверх Facebook, а Facebook зроблены паверх сусветнага сеціва, а сеціва паверх Інтэрнэту, і гэтак далей.
Thirdly, the new machine age is combinatorial. The stagnationist view is that ideas get used up, like low-hanging fruit, but the reality is that each innovation creates building blocks for even more innovations. Here's an example. In just a matter of a few weeks, an undergraduate student of mine built an app that ultimately reached 1.3 million users. He was able to do that so easily because he built it on top of Facebook, and Facebook was built on top of the web, and that was built on top of the Internet, and so on and so forth.
Індывідуальнасць, лічбавасць, экспаненцыяльнасць і камбінаторнасць нават паасобку могуць цалкам змяніць жыццё. Аб'яднаныя, яны ператвараюцца ў хвалю дзіўных прарываў, кшталту робатаў, якія робяць на заводах ці бегаюць хутчэй за гепарда, альбо за раз пераскокваюць высокія будынкі. Ведаеце, робаты нават робяць прарыў у транспартоўцы катоў.
Now individually, digital, exponential and combinatorial would each be game-changers. Put them together, and we're seeing a wave of astonishing breakthroughs, like robots that do factory work or run as fast as a cheetah or leap tall buildings in a single bound. You know, robots are even revolutionizing cat transportation.
(Смех)
(Laughter)
Але мажліва найбольш значнай вынаходкай з'яўляецца машыннае навучэнне. Разгледзім адзін праэкт: Watson кампаніі IBM. Маленькія пункты тут -- гэта ўсё чэмпіёны віктарыны "Рызыка". Спачатку Watson гуляў не вельмі добра, але ён паляпшаў свой рэйтынг хутчэй за любога чалавека, і хутка пасля таго, як Дэйв Фяруччы паказаў гэту дыяграму у маім класе ў Масачусецкім Тэхналагічным, Watson перамог сусветнага чэмпіёна "Рызыкі". У свае семь гадоў Watson яшчэ знаходзіцца ў дзяцінстве. Нядаўна яго настаўнікі дазволілі яму сёрфіць у інтэрнэце без дагляду. На наступны дзень ён здолеў адказваць на пытанні лаянкай. Чорт. (Смех)
But perhaps the most important invention, the most important invention is machine learning. Consider one project: IBM's Watson. These little dots here, those are all the champions on the quiz show "Jeopardy." At first, Watson wasn't very good, but it improved at a rate faster than any human could, and shortly after Dave Ferrucci showed this chart to my class at MIT, Watson beat the world "Jeopardy" champion. At age seven, Watson is still kind of in its childhood. Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised. The next day, it started answering questions with profanities. Damn. (Laughter)
Але ведаеце, Watson хутка расце. Яго праверылі на працы ў кол-цэнтры, і ён управіўся. Яго ўжывалі на розных банкаўскіх і медыцынскіх працах, і часам ў яго ўсё атрымоўвалася. Ці не іранічна, што ў момант калі мы распрацоўваем інтэлектуальныя машыны (магчыма найбольш значная вынаходка чалавецтва ў гісторыі), хтосьці кажа, што вынаходніцтва ў застоі. Як і ў першыя дзьве індустрыяльныя рэвалюцыі, усе наступствы новай машыннай эры толькі праз стагоддзе дасягнуць усёй магутнасці, але яны ўжо ашаламляюць.
But you know, Watson is growing up fast. It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them. It's applying for legal, banking and medical jobs, and getting some of them. Isn't it ironic that at the very moment we are building intelligent machines, perhaps the most important invention in human history, some people are arguing that innovation is stagnating? Like the first two industrial revolutions, the full implications of the new machine age are going to take at least a century to fully play out, but they are staggering.
Ці азначае гэта, што нам няма чаго турбавацца? Не. Тэхналогія -- гэта не лёс. Прадуктыўнасць на высаце, але ўсё менш людзей маюць працу. За апошняе дзесяцігоддзе мы стварылі больш прадуктаў, чым колісь, але ў большасці амерыканцаў даход знізіўся. Гэта звычайная сувязь паміж павышэннем прадуктыўнасці і заробку. Ведаеце, гэта не дзіўна, што мільёны людзей робяцца расчараванымі такой сувяззю, але як і большасць чалавецтва, яны не разумеюць асноўных гэтаму прычын. Тэхналогія імчыцца наперад, пакідаючы ўсё больш і больш людзей за сабой. Сёння мы можам узяць руцінную працу, закадаваць яе у машынныя інструкцыі, і памножыць мільён разоў.
So does that mean we have nothing to worry about? No. Technology is not destiny. Productivity is at an all time high, but fewer people now have jobs. We have created more wealth in the past decade than ever, but for a majority of Americans, their income has fallen. This is the great decoupling of productivity from employment, of wealth from work. You know, it's not surprising that millions of people have become disillusioned by the great decoupling, but like too many others, they misunderstand its basic causes. Technology is racing ahead, but it's leaving more and more people behind. Today, we can take a routine job, codify it in a set of machine-readable instructions, and then replicate it a million times.
Ведаеце, я нядаўна падслухаў гутарку, якая увасабляе гэтую новую эканоміку. Хлопец сказаў: "Не, я больш не карыстаюся падатковымі экспертамі. TurboTax робіць усё, што тыя рабілі, але робіць хутчэй, танней і больш дакладна." Як можа кваліфікаваны спецыяліст спаборнічаць з праграмай за 39 даляраў? Не можа. Сёння мільёны амерыканцаў рыхтуюць падатковую дакументацыю хутчэй, танней і больш дакладна, і заснавальнікі Intuit хораша падзарабілі. Але 17 адсоткаў падактовых дакументалістаў больш не маюць працы. Вось прыклад таго, што адбываецца не толькі ў праграмным забяспячэнні і паслугах, але ў СМІ і музыцы, у фінансах і вытворчасці, у аптовым і рознічным гандлі -- карацей, у кожнай галіне індустрыі. Людзі імчацца навыперадкі з машынамі, і шмат хто з іх прайграе гэтую гонку.
You know, I recently overheard a conversation that epitomizes these new economics. This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore. TurboTax does everything that my tax preparer did, but it's faster, cheaper and more accurate." How can a skilled worker compete with a $39 piece of software? She can't. Today, millions of Americans do have faster, cheaper, more accurate tax preparation, and the founders of Intuit have done very well for themselves. But 17 percent of tax preparers no longer have jobs. That is a microcosm of what's happening, not just in software and services, but in media and music, in finance and manufacturing, in retailing and trade -- in short, in every industry. People are racing against the machine, and many of them are losing that race.
Што мы можам зрабіць, каб стварыць усеагульны росквіт? Адказ не ў спробе замарудзіць прагрэс: замест імчання навыперадкі з машынамі, нам трэба навучыцца імчацца разам з машынамі. Гэта наша вялікая галаваломка.
What can we do to create shared prosperity? The answer is not to try to slow down technology. Instead of racing against the machine, we need to learn to race with the machine. That is our grand challenge.
Новая машынная эра распачалася 15 гадоў таму ў дзень, калі Гары Каспараў, сусветны чэмпіён па шахматам, гуляў з суперкамп'ютарам Deep Blue. Машына выйграла, і сёння, шахматная праграмма на мабільным тэлефоне можа выйграць грандмайстра. Усё стала настолькі кепска, што калі ў дацкага грандмайстра Яна Доннера запыталіся, якую стратэгію ён бы выкарыстоўваў супраць камп'ютара, той адказаў: "Я бы ўзяў малаток."
The new machine age can be dated to a day 15 years ago when Garry Kasparov, the world chess champion, played Deep Blue, a supercomputer. The machine won that day, and today, a chess program running on a cell phone can beat a human grandmaster. It got so bad that, when he was asked what strategy he would use against a computer, Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied, "I'd bring a hammer."
(Смех)
(Laughter)
Але сёння камп'ютар -- больш не сусветны чэмпіён па шахматам, як дарэчы і чалавек, таму што Каспараў арганізаваў свабодны турнір, у якім каманды людзей і камп'ютараў маглі гуляць разам, і каманда пераможцаў не мела грандмайстра і не мела суперкамп'ютара. Што яны мелі дык гэта лепшую камандную працу, і яны паказалі, што каманда, складзеная з чалавека і камп'ютара, перамагае любы камп'ютар альбо чалавека паасобку. Імчанне разам з машынамі перамагае імчанне навыперадкі з машынамі. Тэхналогія -- гэта не лёс. Мы робім свой лёс.
But today a computer is no longer the world chess champion. Neither is a human, because Kasparov organized a freestyle tournament where teams of humans and computers could work together, and the winning team had no grandmaster, and it had no supercomputer. What they had was better teamwork, and they showed that a team of humans and computers, working together, could beat any computer or any human working alone. Racing with the machine beats racing against the machine. Technology is not destiny. We shape our destiny.
Дзякуй.
Thank you.
(Апладысменты)
(Applause)