Growth is not dead.
Зростання ще не вмерло.
(Applause)
(Оплески)
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.
Почнемо з історії 120-річної давнини, коли американські заводи почали постачати свої виробництва електроенергією, що призвело до Другої промислової революції. Дивовижно, що продуктивність цих заводів не збільшувалась протягом 30 років. Тридцяти років! Цього часу достатньо, щоб змінилося ціле покоління керівників. Бачте, перша хвиля керівників просто міняла парові двигуни на електромотори - але вони модернізували підприємства не для того, щоб з розумом використовувати гнучкість електрики. На плечі вже наступного покоління перепало винайдення нових технологічних процесів. Саме тоді продуктивність цих підприємств стала різко зростати, часто у два чи, навіть, у три рази.
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.
Електрика - це приклад технології загального призначення, якою до цього був паровий двигун. Технології загального призначення стимулюють економічне зростання, оскільки вони вивільняють цілий ланцюг супутніх інновацій, таких, як лампи розжарювання і, так, модернізацію підприємств. Чи існує технологія загального призначення для нашої ери? Звичайно. Це комп'ютер. Але одних технологій не достатньо. Технології - це не доля, яку дано зверху. Ми самі творці своєї долі, і так само, як і раннім покоління управлінців, яким необхідно було модернізувати виробництва, нам потрібно оновити наші організації і навіть цілу економічну систему. Ми не виконуємо цю роботу так, як мали би. Як ми зараз побачимо, з самою продуктивністю все в порядку, але вона відокремилась від робочих місць, і заробітки пересічного працівника перестали зростати. Ці проблеми деколи неправильно сприймають за кінець інновацій, хоча насправді це паростки того, що ми з Ендрю Макафі називаємо новою ерою машин.
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.
Погляньмо на деякі дані. Ось ВВП на душу населення у США. У різних місцях тенденції різні, але в загальному тренд можна прокреслити по лінійці. Цей графік подано в логарифмічній шкалі, так що те, що виглядає як лінійне зростання, у реальних величинах є зростанням з прискоренням. А ось продуктивність. У середині 70-х можна було спостерігати певне уповільнення, але в цілому графік добре співпадає з Другою промисловою революцією, коли підприємства освоювали еликтрифікацію виробництв. Після затримки ріст продуктивності знову прискорився. Так що, можливо, "історія не повторює себе, але іноді вона йде по спіралі". Зараз продуктивність перебуває на історичному максимумі, і, незважаючи на Великий Спад, вона зростала у 2000-х швидше, ніж у 90-х, у бурхливих 90-х; а тоді вона зростала швидше, аніж у 70-х чи 80-х. Вона росте швидше, аніж у часи Другої промислової революції. І це тільки у США. Новини решти світу - ще кращі. Доходи по всьому світові зростали швидше за останнє десятиліття, ніж коли-небудь в історії.
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.
Напевно, ці дані навіть недооцінюють наш прогрес, оскільки суть нової ери машин радше у створенні знань, аніж у простому фізичному виробництві; у розумі, а не в матерії, у мозку, а не в м'язах, в ідеях, а не в речах. І це є проблемою для стандартних систем показників: з'являється щораз більше безкоштовних продуктів, як-от Вікіпедія, Гугл, Скайп, і, навіть, цей виступ, якщо його викладуть в мережу. Безкоштовні речі - це класно, правда? Звичайно, так! Але це не вписується у концепцію вимірювання ВВП. Нульова ціна означає відсутність ваги в статистиці ВВП. Дані показують, що обіг музичної індустрії скоротився вдвічі за останні десять років. Але я слухаю все більше і більше музики найкращої якості. Готовий побитися об заклад, що і Ви - також! Моє дослідження показує, всього в цифрах ВВП не враховується близько 300 мільярдів доларів безкоштовних товарів і послуг Інтернету щорічно. Зазирнімо в майбутнє. Деякі дуже розумні люди проголошують, що зростанню прийшов кінець, але щоб зрозуміти майбутнє зростання, потрібні прогнози відносно факторів, що лежать в його основі. Я налаштований оптимістично, тому що новій ері машин притаманні цифровий формат, експоненційні тренди і комбінаторність.
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.
Цифрові товари можна тиражувати з ідеальною якістю і практично нульовими витратами, а доставити їх можна практично миттєво. Ласкаво просимо в економіку достатку! Але є ще одна невловима перевага у переході світу на цифрові технології. Вимірювання - це джерело життєвої сили і прогресу. В епоху великих масивів даних ми можемо змінювати світ небаченими досі методами.
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.
По-друге, нова ера машин експоненціальна. Комп'ютери вдосконалюються швидше, аніж будь-коли будь-що. Приставка Playstation сьогодні потужніша, аніж військовий суперкомп'ютер 1996 року. Але наш мозок звик до лінійного світу. Як наслідок, експоненційні тренди захоплюють нас зненацька. Я раніше вчив своїх студентів, що є заняття, у яких від комп'ютерів користі мало, наприклад, водіння автомобіля в корках. (Сміх) Справді. Ось ми з Енді посміхаємося від вуха до вуха, тому що ми щойно проїхали по автотрасі 101 на безпілотному автомобілі.
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.
По-третє, нова ера машин комбінаторна. Прихильники теорії стагнації вважають, що ідеї виснажуються як фрукти, що низько висять на дереві. Але насправді, кожна інновація закладає фундамент новим інноваціям. Ось приклад. Усього за кілька тижнів один із моїх студентів-бакалаврів розробив прикладну програмку для 1,3 мільйона користувачів. Йому це так просто вдалось, тому що прикладна програмка написана для Фейсбук, а Фейсбук було колись створено на базі всесвітньої мережі, яка була створена на базі Інтернету, і так далі.
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.
Кожен окремо: цифровий формат, експоненційне зростання чи комбінаторність уже змінили би правила гри. Але з'єднані воєдино, вони дають нам змогу побачити цілу хвилю приголомшливих відкриттів, як-от роботи, що виконують роботу на конвеєрі, чи бігають швидше від гепарда, чи перестрибують одним стрибком високі будівлі. Роботи докорінним чином змінюють навіть процес пересування котів.
(Laughter)
(Сміх)
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, можливо, найважливіший винахід, найважливіший винахід - навчання за допомогою машин. Розглянемо проект IBM - суперкомп'ютер Watson. Ці маленькі крапки на графіку - чемпіони телевікторини Jeopardy. (відсоток точності їх відповідей) Спочатку у Watson мало що виходило, але він вдосконалювався у стократ швидше, аніж будь-яка людина, і невдовзі після того, як Дейв Ферручі показав цей графік на моїй парі в МТІ (Массачусетський технологічний інститут), Watson побив рекорд чемпіона з гри в Jeopardy. Сім років для Watson - це все ще вік дитини. Нещодавно його вчителі дозволили йому понишпорити без нагляду по просторах Інтернету. Наступного дня він почав відповідати на запитання нецензурною лайкою. Дідько... (Сміх)
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.
Проте Watson росте дуже швидко. Він намагається влаштуватися на роботу в кол-центрах, і його беруть. Він шукає роботу в юриспруденції, банківській справі і галузі медицини і теж отримує певні місця. Чи не є іронією те, що коли ми створюємо машини зі штучним інтелектом - ймовірно, найголовніший винахід людства - дехто проголошує, що інноваціям настав кінець? Як і у двох перших промислових революціях всі наслідки нової ери машин повністю розкриються щонайменше через століття, але вони вже нас приголомшують.
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.
Чи значить це, що нам немає про що хвилюватися? Ні. Технології - це не доля. Продуктивність перебуває на історичному максимумі, але у меншої кількості людей є робота. За останні десять років ми акумулювали більше багатств, аніж будь-коли до цього. Однак доходи більшості американців впали. Це велике відчуження продуктивності від зайнятості, багатства від роботи. Не дивно, що мільйони людей розчаровані у цьому великому відчуженні. Утім, як і багато інших, вони неправильно розуміють його основні причини. Технології мчать уперед і залишають дедалі більше людей позаду. Зараз ми можемо закодувати рутинну роботу у послідовність інструкцій, зрозумілих для машин, і розтиражувати її мільйони разів.
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.
Нещодавно я підслухав розмову, яка підсумовує новий економічний лад. Один хлопець сказав: "Ні, я більше не користуюсь послугами H&R Block (для підготовки декларацій) (програма) Turbo Tax робить все, що робила та компанія, але вона швидша, дешевша і точніша". Як кваліфікований працівник може конкурувати з програмою вартістю 39 доларів?! Ніяк! Сьогодні для мільйонів американців процес підготовки декларацій став швидшим, дешевшим і точнішим, а засновники Intuit живуть у розкоші. Але 17% людей, які займалися податковими деклараціями, втратили роботу. Це приклад процесів, що відбуваються не тільки у програмному забезпеченні і сфері послуг, але й у медіа та музичній індустрії, фінансах і виробництві, роздрібних продажах і торгівлі, одне слово - в усіх галузях. Люди конкурують з машинами, і часто програють.
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.
Що можна зробити для загального добробуту? Відповідь - не уповільнювати розвиток технологій. Замість того, щоб бігти наввипередки з машинами, треба навчитися бігти разом з ними. Це наш головний виклик.
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."
Відлік нової ери машин можна почати з дати 15-річної давності, коли Гаррі Каспаров, чемпіон світу з шахів, зіграв проти суперкомп'ютера Deep Blue. Тоді машина виграла, а сьогодні простенька мобільна прикладна програмка для гри в шахи може перемогти гросмейстера. Усе стало настільки погано, що коли Яна Доннера, нідерландського гросмейстера, спитали, яку стратегію він застосував би проти комп'ютера, він відповів: "Я взяв би з собою молоток".
(Laughter)
(Сміх)
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.
Сьогодні чемпіон з шахів вже ані комп'ютер, ані людина. Каспаров організував турнір з фрістайл-шахів, де команди людей і комп'ютерів могли працювати разом. У команди-переможниці не було ані гросмейстера, ані суперкомп'ютера. У них була найкраща командна гра, і вони довели, що команда людей і комп'ютерів, яка працює разом, може перемогти будь-який комп'ютер чи людину, що працює наодинці. Перегони разом з машинами краще, аніж перегони наввипередки з машинами. Технологія - не доля. Ми самі творці своєї долі!
Thank you.
Дякую вам.
(Applause)
(Оплески)