Growth is not dead.
성장은 죽지 않았습니다
(Applause)
(박수)
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.
120년 전으로 거슬러 올라가 보죠. 미국의 공장들이 전기 가동 방식을 사용하기 시작했고 제 2차 산업 혁명의 불이 붙었습니다. 놀라운 일은, 이 공장들의 생산성이 30년 동안 증가하지 않았다는 겁니다. 무려 30년 동안이요. 한 세대의 경영자들이 은퇴하기에 충분한 시간입니다. 초기 세대의 경영자들은 단순히 증기 기관을 전기 모터로 교체했을 뿐, 공장이 전기가 가진 유연성의 이점을 취하도록 재구성하지 않았습니다. 따라서 다음 세대가 새로운 공정을 개발하였고 그러자 생산성이 치솟았습니다. 두 배로, 심지어 세 배까지 말이죠.
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.
전기는 범용 기술의 한 예입니다. 마치 이전의 증기 기관처럼 말이죠. 범용 기술은 최상의 경제 성장을 일으킵니다. 백열 전구나 공장 재설계와 같은 상호 보완적인 혁신을 촉발시키기 때문이죠. 우리 시대에도 범용 기술이 있나요? 물론입니다. 컴퓨터가 있지요. 그러나 기술만으로는 충분하지 않습니다. 기술은 운명이 아닙니다. 운명은 우리가 만들지요. 그리고 이전 세대의 경영자들이 공장을 새로 설계해야 했던 것처럼 우리는 조직을 재창조해야 합니다. 전체 경제 구조까지도요. 우리가 이런 일을 그렇게 잘하고 있지는 않습니다. 곧 보게 되시겠지만 생산성에는 사실 문제가 없어요. 그러나 일자리 창출과의 연관성을 상실했으며 일반적인 직장인의 수입은 정체되어 있습니다. 이러한 문제들은 때로 혁신의 한계라고 잘못 판단되기도 합니다. 그러나 저와 앤드류 맥아피는 이런 문제가 '새로운 기계 시대'의 성장통이라고 생각합니다.
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.
몇 가지 자료를 보시죠. 여기 미국의 1인당 GDP가 있습니다. 선에 몇몇 튀어나온 부분이 있지만 전체적으로는 자로 잰 듯한 직선입니다. 로그 축척이기 때문에 꾸준한 성장처럼 보이는 이 추세는 사실 가속 성장입니다. 그리고 여기 생산성 자료가 있습니다. 보시다시피 70년대 중반에는 저조한 성장을 볼 수 있습니다 그러나 이는 공장에서 공정을 전기화하는 법을 터득하던 제 2차 산업혁명 시기와 잘 맞아떨어집니다. 정체 뒤에 생산성에는 다시 속도가 붙었습니다. 그러니 역사가 반복되지 않을지는 몰라도 때로 형태는 비슷할지도 모르겠네요. 오늘날, 생산성은 역대 최고조에 있습니다. 경제 대공황에도 불구하고 1990년대보다 2000년대에 더 빠르게 성장했습니다. 70년대나 80년대보다 더 빨랐던 '광란의 1990년대'를 제낀 거지요. 2차 산업 혁명 당시보다 더 빠르게 성장하고 있습니다. 게다가 이것은 미국 하나를 예로 든 경우고 전 세계적인 추세는 더욱 좋습니다. 근 10년간의 세계의 수입은 과거 어느 때보다 빠른 속도로 성장했습니다.
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.
사실 이런 수치는 우리가 이룬 진보를 축소시키는 경향이 있는데, 그것은 새로운 기계의 시대가 단순한 물질적 생산보다 지식 창조를 더 중요시하기 때문입니다. 물질이 아니라 정신이고, 체력이 아니라 지력이며 사물이 아니라 사상입니다. 이는 기존 측정법에 문제를 일으키는데, 우리는 점점 많은 것들을 무료로 얻고 있기 때문입니다. 위키피디아, 구글, 스카이프 같은 것들 말이죠. 이 TED 강연도 인터넷에 올라간다면 공짜로 볼 수 있겠네요. 공짜로 무언가를 얻는다는 건 좋은 일입니다, 그렇죠? 맞습니다. 당연히 좋지요. 그러나 경제학자들이 GDP를 측정하는 방법은 다릅니다. 공짜라는 것은 GDP 통계에 전혀 반영되지 않습니다. 수치에 따르면, 음악 산업의 규모는 10년전의 반밖에 되지 않습니다. 그러나 저는 그 어느 때보다 더 많은, 그리고 더 좋은 음악을 듣고 있습니다. 여러분들도 마찬가지라 생각합니다. 제 연구에서 추정한 바로는 매년 GDP 통계에서 누락되는 인터넷 상의 무료 상품 및 서비스에 대한 가치가 총 3,000억 달러가 넘습니다. 이제 미래를 생각해 보죠. 아주 똑똑한 사람 몇몇은 우리가 성장의 끝에 다다랐다고 주장합니다. 그러나 성장의 미래를 이해하기 위해서는 성장의 근본적인 동력에 대한 예측을 해야 합니다. 저는 낙관적입니다. 왜냐하면 새로운 기계의 시대는 디지털이고, 기하급수적이고 조합적이기 때문이죠.
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.
디지털 상품은 무료에 가까운 비용에 완벽한 품질로 복제할 수 있습니다. 거의 즉각적으로 배달될 수도 있지요. 풍요의 경제에 오신 것을 환영합니다. 그런데 세계가 디지털화되면 눈에 잘 띄지 않는 이득이 따릅니다. 측정이란 과학과 진보의 생명선입니다. 오늘날같은, 빅 데이터의 시대에는 과거에는 불가능했던 방법들로 세계를 측정할 수 있습니다.
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.
두번째로, 새로운 기계 시대는 기하급수적입니다. 컴퓨터는 다른 무엇보다 빨리 발전하고 있습니다. 요즘 아이들의 플레이스테이션은 1996년의 군사용 슈퍼 컴퓨터보다 뛰어납니다. 그러나 우리의 뇌는 직선의 세계에 묶여 있기 때문에 예상치 못한 기하급수적 추세에 깜짝 놀라곤 합니다. 저는 예전에 학생들에게 컴퓨터는 도저히 잘 할 수 없는 일들이 있다고 가르쳤습니다.. 막힐 때 운전하는 것처럼요. (웃음) 여기 앤디와 제가 정신나간 사람처럼 웃는 사진이 있습니다. 방금 101번 고속도로를 탔기 때문이죠. 맞습니다, 무인 자동차로요.
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.
세번째로, 새로운 기계 시대는 조합적입니다. 침체를 주장하는 이들은 새로운 아이디어가 고갈되기 마련이라고 하죠. 마치 아주 쉬운 목표들처럼요. 그러나 현실은 각각의 혁신으로 인해 더 많은 혁신을 이끌어 낼 바탕이 만들어지는 겁니다. 여기 예시가 있습니다. 제 학부생 제자 하나가 불과 몇 주만에 궁극적으로 130만 사용자에 달하는 앱(app)을 만들었습니다. 이런 일을 손쉽게 해낼 수 있었던 이유는 앱을 페이스북 상에 만들었기 때문입니다. 페이스북은 웹상에 만들어졌고, 웹은 인터넷상에 만들어졌죠. 이렇게 계속됩니다.
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.
디지털, 지수성, 조합성은 각각 큰 변화를 주도할 수 있겠지요. 하지만 결합시켰더니 경악스러울 정도로 획기적인 발전의 물결이 도래했습니다. 공장에서 일하거나 치타만큼 빠르게 뛰는 로봇, 혹은 한번의 도약으로 높은 빌딩을 뛰어넘는 로봇처럼요. 아세요? 로봇은 고양이 운송의 혁명까지 일으키고 있습니다.
(Laughter)
(웃음)
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)
그러나 아마 가장 중요한 발명은, 가장 중요한 발명은 기계가 학습한다는 것입니다. IBM의 왓슨(Watson) 프로젝트를 생각해 보세요. 여기 작은 점들이 있습니다. 이 점들은 모두 제퍼디* 의 우승자들입니다. (Jeopardy: 미국 유명 퀴즈쇼) 왓슨의 성적은 처음엔 별로였습니다. 그러나 어떤 인간보다 빠르게 성장했고 데이브 페루치가 제가 가르치는 MIT 학생들에게 이 차트를 보여 준 지 얼마 지나지 않아 왓슨이 제퍼디 세계 챔피언을 이겼습니다. 왓슨은 7살로, 아직 유년기에 있다고 할 수 있습니다. 최근 왓슨은 선생님의 감독 없이 인터넷을 검색하게 되었는데 그 다음날, 욕설을 섞어 질문에 대답하기 시작했죠. 망할. (웃음)
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.
왓슨은 빠르게 성장하고 있습니다. 콜센터의 업무 심사를 받고 실제로 일자리를 따내고 있지요. 왓슨은 법률, 은행 업무, 의료 분야에서도 이따금씩 일자리를 잡고 있어요. 인간 역사상 가장 중요한 발명일지도 모르는 지능이 탑재된 기계가 만들어지는 지금, 한편에서는 혁신이 침체되고 있다고 주장한다는 사실이 아이러니하지 않습니까? 처음 두 산업 혁명이 그랬듯 새로운 기계 시대의 영향은 적어도 한 세기는 기다려야 온전히 드러나겠지만 정말 믿기 어려울 정돕니다.
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.
그러면 우리는 아무것도 염려할 필요가 없을까요? 아닙니다. 기술은 운명이 아닙니다. 생산성이 역대 최고조에 있는데 예전에 비해 일자리가 줄었습니다. 지난 10년 동안 그 어느 때보다도 많은 부를 창출했지만 대다수 미국인들의 수입은 오히려 줄었습니다. 이것은 생산성과 고용, 그리고 부와 일자리 간의 거대한 비동조화입니다. 수백만의 사람들이 이런 대 분리화에 점점 더 환멸을 느끼는 것도 어떻게 보면 당연합니다. 다른 이들이 너무도 흔히 그렇듯 기본적인 원인에 대한 이해를 못 하고 있을 뿐이지요. 과학은 빠른 속도로 진보하고 있으나 이는 점점 더 많은 사람들을 뒤처지게 합니다. 오늘날, 우리는 평범한 작업을 기계가 읽을 수 있는 명령으로 코드 처리해 수백만 번 되풀이할 수 있습니다.
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.
저는 최근에 이 새로운 경제를 완벽하게 보여 주는 대화를 우연히 들었습니다. "난 더 이상 H&R 블락을 사용하지 않아. (H&R Block: 미국의 세무회계법인) 터보택스(TurboTax) 는 세무사가 하던 일을 다 해 주거든. 더 빠르게, 더 싸게, 더 정확하게 말이야." 숙련된 세무사가 어떻게 39달러짜리 소프트웨어와 경쟁할 수 있을까요? 못합니다. 오늘날 수백만의 미국인이 더 빠르고 더 싸며 더 정확한 세금 보고 프로그램을 가지고 있습니다. 그리고 인튜이트*의 창립자들은 (인튜이트: 터보택스 개발사) 아주 훌륭한 성과를 거두었죠. 하지만 17%에 이르는 세무사들이 일자리를 잃었습니다. 이것은 앞으로 일어날 일의 축소판입니다. 소프트웨어와 서비스 뿐만 아니라 미디어와 음악, 재무, 제조업, 유통과 무역 등 모든 산업에서 말입니다. 사람들은 기계와 경쟁하고 있습니다. 그리고 많은 사람들이 그 경쟁에서 지지요.
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.
우리가 함께 번영하려면 어떻게 해야 할까요? 답은 기술의 속도를 늦추는 것이 아닙니다. 기계와 경쟁하는 대신, 우리는 기계와 협력하는 방법을 배워야 합니다. 이것이 우리의 원대한 과제이지요.
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."
새로운 기계 시대는 15년 전에 도래했다고 할 수 있습니다. 세계 체스 챔피언인 가리 카스파로프가 슈퍼컴퓨터 딥 블루(Deep Blue)와 겨루었을 때 말이죠. 그 날 기계가 승리했고, 오늘날 핸드폰에 깔린 체스 프로그램은 인간 그랜드마스터도 이길 수 있습니다. 얼마나 심각한가 하면, 언젠가 네덜란드의 챔피언 얀 도너가 컴퓨터를 이기려면 어떤 전략을 써야 하냐는 질문을 받고서 이렇게 대답했을 정도입니다. "망치를 가져와야겠지요."
(Laughter)
(웃음)
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.
그러나 이제 세계 체스 챔피언은 더 이상 컴퓨터가 아닙니다. 사람도 아니죠. 카스파로프가 인간과 컴퓨터 간에 팀을 이룰 수 있는 프리스타일 대회를 조직했기 때문입니다. 승리한 팀에 그랜드마스터가 있었던 것도 아니고 슈퍼 컴퓨터도 없었습니다. 이 팀에 있었던 것은 뛰어난 팀워크였지요. 이들은 사람과 컴퓨터가 함께 협력하면 세상의 어떤 컴퓨터나 어떤 사람도 이길 수 있다는 걸 보여 주었죠. 기계와 협력하게 되면 기계와 경쟁하는 것을 능가하게 됩니다. 기술은 운명이 아닙니다. 우리가 운명을 만드는 거지요.
Thank you.
감사합니다.
(Applause)
(박수)