Wachstum ist nicht tot.
Growth is not dead.
(Applaus)
(Applause)
Lassen Sie uns die Geschichte vor 120 Jahren beginnen, als Amerikas Fabriken begannen, ihre Arbeiten zu elektrifizieren und sich die zweite industrielle Revolution entzündete. Das Erstaunliche ist, dass sich die Produktivität in diesen Fabriken nicht gesteigert hat -- in dreißig Jahren. Dreißig Jahre. Das reicht, um eine ganze Generation Manager in Rente zu schicken. Die erste Welle von Managern ersetzte einfach ihre Dampfmaschinen mit elektrischen Motoren, aber sie gestalteten keine neuen Fabriken, um die Flexibilität der Elektrizität auszunutzen. Es fiel der nächsten Generation zu, neue Arbeitsprozesse zu gestalten, dann stieg auch die Produktivität, häufig verdoppelte oder verdreifachte diese sich sogar.
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.
Elektrizität ist das Beispiel einer Technologie für den allgemeinen Nutzen, wie die Dampfmaschine davor. Technologien für den allgemeinen Nutzen treiben meistens das ökonomische Wachstum, weil sie zahlreiche ergänzende Erfindungen freisetzen, wie Glühbirnen und, ja, die Umgestaltung von Fabriken. Gibt es eine Allzweck-Technologie unserer Ära? Klar. Es ist der Computer. Aber die Technologie allein ist nicht genug. Technologie ist nicht gleich Schicksal. Wir gestalten unsere Schicksale. Und so wie die früheren Generationen von Managern ihre Fabriken umgestalten mussten, werden wir unsere Organisationen neu erfinden müssen und sogar unser gesamtes Wirtschaftssystem. Wir sind nicht so gut in dieser Aufgabe, wie wir es sein sollten. Wie wir in einem Moment sehen werden, ist mit unserer Produktivität alles in Ordnung, aber sie hat sich losgelöst von den Arbeitsplätzen, und das Einkommen des normalen Arbeitnehmers stagniert. Diese Probleme werden manchmal fehldiagnostiziert als das Ende der Innovation, aber sie sind tatsächlich die Wachstumsschmerzen von dem, was Andrew McAfee und ich "Das neue Zeitalter der Maschinen" nennen.
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.
Schauen wir uns einige Daten an. Hier ist also das Bruttoinlandsprodukt (BIP) eines Menschen in Amerika. Da sind ein paar Beulen im Verlauf, aber im großen und ganzen könnte man an diese Linie ein Lineal anlegen. Dies ist eine Log-Skala. Das, was so aussieht wie stetiges Wachstum, ist tatsächlich eine Beschleunigung in realen Werten. Und hier ist die Produktivität. Sie sehen hier eine kleine Verlangsamung in der Mitte der 70er Jahre, aber die Produktivität entspricht ziemlich genau der der zweiten industriellen Revolution, als Fabriken lernten, ihre Arbeitsgänge zu elektrifizieren. Nach einiger Verzögerung beschleunigte sich die Produktivität wieder. Vielleicht wiederholt sich Geschichte nicht, aber manchmal reimt sie sich. Heute ist die Produktivität auf einem Allzeithoch, und trotz der großen Rezession wuchs sie in den 2000ern schneller als noch in den 90er Jahren, den tosenden 90ern, die schneller als die 70er oder 80er waren. Sie wächst schneller als noch während der zweiten industriellen Revolution. Und das hier sind nur die Vereinigten Staaten. Global gesehen ist alles noch besser. Weltweit sind Einkommen schneller gewachsen in den letzten zehn Jahren als jemals zuvor in der Geschichte. Wenn überhaupt, untertreiben diese Zahlen tatsächlich unseren Fortschritt, denn im neuen Maschinen-Zeitalter geht es mehr um die Schaffung neuen Wissens, als nur der körperlichen Produktion. Es geht um Geist, nicht Substanz, Gehirn, nicht Muskeln, Ideen, nicht Dinge. Das schafft ein Problem für Standard-Metriken, da wir immer mehr Sachen kostenlos bekommen, wie Wikipedia, Google, Skype. Und wenn sie ihn im Web veröffentlichen, sogar diesen TED-Talk. Aber Zeugs kostenlos zu bekommen, ist eine gute Sache, richtig? Natürlich ist es das. Aber so messen Ökonomen nicht das BIP. Null Preis heißt null Bedeutung in den BIP-Statistiken. Den Zahlen nach ist die Musikindustrie nur noch halb so groß wie vor 10 Jahren. aber ich höre mehr und bessere Musik als je zuvor. Ich wette, dass auch Sie das tun. Insgesamt schätzt meine Forschung, dass den BIP-Zahlen über 300 Milliarden Dollar pro Jahr fehlen, auf Grund freier Waren und Dienstleistungen im Internet. Schauen wir in die Zukunft. Es gibt einige superschlaue Menschen, die behaupten, wir hätten das Ende des Wachstums erreicht. Aber um die Zukunft des Wachstums zu verstehen, müssen wir Vorhersagen über die zugrunde liegenden Antreiber des Wachstums machen. Ich bin optimistisch, denn das neue Maschinen-Zeitalter ist digital, exponentiell und kombinatorisch. Wenn Güter digital sind, können sie in perfekter Qualität kopiert werden. Fast ohne jegliche Kosten. Und sie können praktisch sofort geliefert werden. Willkommen in der Wirtschaft des Überflusses. Aber die Digitalisierung der Welt hat noch einen dezenteren Nutzen. Messungen sind das Lebenselixier der Wissenschaft und des Fortschritts. Im Zeitalter der großen Daten können wir die Welt auf Weisen messen, wie es uns vorher nicht möglich war. Zweitens ist das neue Computer-Zeitalter exponentiell. Computer werden schneller besser als alles jemals zu vor. Die Playstation eines Kindes hat heutzutage mehr Power als ein militärischer Supercomputer von 1996. Aber unsere Gehirne sind für eine lineare Welt ausgelegt. Infolgedessen überrumpeln uns exponentielle Trends. Ich habe meine Studenten gelehrt, dass Computer nicht in allem gut sind, wie ein Auto durch den Verkehr zu bringen. (Gelächter) So ist es. Das sind Andy und ich, grinsend wie Verrückte, weil wir gerade die Route 101 in einem, ja, fahrerlosen Auto entlanggefahren sind. Drittens ist das neue Maschinenzeitalter kombinatorisch. Aus Sicht von Stagnationisten brauchen Ideen sich auf. So wie niedrig hängende Früchte. Aber in Wahrheit schafft jede Innovation Bausteine für noch weitere Innovationen. Hier ist ein Beispiel. In nur wenigen Wochen hat ein Student in seinen ersten Semestern eine App geschrieben, die letztlich 1,3 Millionen Nutzer erreicht hat. Er konnte das so einfach tun, weil er sie auf Facebook aufgebaut hat, und Facebook wurde auf das Web gebaut, und dieses wurde auf das Internet gebaut, und so weiter und so fort. Einzeln betrachtet, wären digital, exponentiell und kombinatorisch an sich bereits Richtungswechsler. Setzt man sie zusammen, sehen wir eine Welle erstaunlicher Durchbrüche, wie Roboter, die Fabrikarbeiten verrichten oder so schnell wie Geparden rennen oder in einem einzigen Satz so hoch wie ein Hochhaus springen. Wussten Sie, dass Roboter sogar Katzentransporte verändert haben? (Gelächter)
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. 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. 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. 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. 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. 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.
Aber die vielleicht wichtigste Erfindung ist das maschinelle Lernen. Schauen Sie sich IBMs Projekt "Watson" an. Diese kleinen Punkte hier, das sind alle Gewinner aus der Quiz-Show "Jeopardy". Anfangs war Watson nicht sehr gut, aber er verbesserte sich mit einem Tempo schneller als jeder Mensch. Und kurz nachdem Dave Ferrucci meiner Klasse am MIT dieses Diagramm zeigte, schlug Watson den "Jeopardy"-Weltmeister. Mit sieben Jahren ist Watson immer noch irgendwie in seiner Kindheit. Vor kurzem ließen die Lehrer ihn unbeaufsichtigt im Internet surfen. Am nächsten Tag begann er, Fragen mit Obszönitäten zu beantworten. Verdammt. (Gelächter) Aber Watson reift schnell. Er wird für Aufgaben in Call-Centern getestet und er versteht sie. Er bewirbt sich um finanzwirtschaftliche, juristische und medizinische Arbeiten und bekommt einige von ihnen. Ist es nicht ironisch, dass genau in dem Moment, in dem wir intelligente Maschinen bauen -- vielleicht die wichtigste Erfindung in der Geschichte der Menschheit -- manche Leute behaupten, Innovation würde stagnieren? Wie bei den ersten beiden industriellen Revolutionen werden sich die Auswirkungen des neuen Maschinen-Zeitalters frühestens in einem Jahrhundert gänzlich zeigen. Aber sie sind atemberaubend. Bedeutet das, dass wir nichts zu befürchten haben? Nein. Technologie ist nicht gleich Schicksal. Produktivität ist auf einem historischen Höchststand, aber jetzt haben weniger Menschen Arbeitsplätze. Wir haben in den letzten zehn Jahren mehr Reichtum als je zuvor geschaffen, und dennoch ist das Einkommen der meisten Amerikaner gefallen. Dies ist die große Entkopplung der Produktivität durch Beschäftigung, des Wohlstands durch Arbeit. Es ist nicht verwunderlich, dass Millionen von Menschen durch die große Entkopplung desillusioniert worden sind? Aber wie zu viele andere auch missverstehen sie die grundlegenden Ursachen. Technologie rast voran, und sie lässt mehr und mehr Menschen zurück. Heute können wir eine Routineaufgabe herannehmen, sie in eine Reihe maschinenlesbare Anweisungen kodieren und sie dann millionenfach ausführen lassen. Ich habe vor kurzem ein Gespräch gehört, das diese neue Wirtschaftslehre widerspiegelte. So ein Typ sagte: "Nein, ich benutze den H&R-Block nicht mehr. TurboTax tut alles, was meine Steuerberater getan haben, aber es ist schneller, billiger und genauer." Wie kann ein Facharbeiter mit einer $39-Software konkurrieren? Er kann es nicht. Heute haben Millionen von Amerikanern eine schnellere, billigere und genauere Steuerberatung. Und den Gründern von Intuit ist es dabei ziemlich gut gegangen. Aber 17 Prozent der Steuerberater haben keine Arbeitsplätze mehr. Das ist ein Mikrokosmos dessen, was vor sich geht. Nicht nur bei Dienstleistungen und Software, auch in Medien und Musik, den Finanzen und der Fertigung, im Handel und dem Gewerbe -- Kurzum, in jeder Branche. Menschen rennen gegen die Maschine an, und viele von ihnen verlieren das Rennen. Was können wir tun, um gemeinsamen Wohlstand zu erzeugen? Die Antwort ist nicht zu versuchen, die Technologie verlangsamen. Anstatt gegen die Maschinen anzutreten, müssen wir lernen, mit der Maschine anzutreten. Das ist unsere große Herausforderung. Das neue Computer-Zeitalter kann auf einen Tag vor 15 Jahren datiert werden, als Gary Kasparov, der Schach-Weltmeister, gegen Deep Blue spielte, einen Supercomputer. Die Maschine hat an diesem Tag gewonnen und heute kann ein Schachprogramm, das auf einem Mobiltelefon läuft, einen menschlichen Großmeister schlagen. Es wurde so schlimm, dass, als man ihn fragte, welche Strategie er gegen einen Computer anwenden würde, der niederländische Großmeister Jan Donner antwortete: "Ich würde einen Hammer mitbringen." (Gelächter) Aber heute ist kein Computer mehr Schach-Weltmeister. Aber auch kein Mensch, denn Kasparow organisierte ein Freestyle-Turnier bei dem Teams aus Mensch und Computer zusammenarbeiten konnten. Das Siegerteam hatte keinen Großmeister, es hatte auch keinen Supercomputer. Was sie hatten, war eine bessere Zusammenarbeit. Und sie zeigten, dass ein Team aus Mensch und Computer in Zusammenarbeit jeden Computer oder jeden allein arbeitenden Menschen schlagen kann. Mit der Maschine anzutreten schlägt gegen die Maschine anzutreten. Technologie ist nicht gleich Schicksal. Wir gestalten unser Schicksal. Vielen Dank. (Applaus)
(Laughter) 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) 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. 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. 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. 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. 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." (Laughter) 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. Thank you. (Applause)