In two weeks time, that's the ninth anniversary of the day I first stepped out onto that hallowed "Jeopardy" set. I mean, nine years is a long time. And given "Jeopardy's" average demographics, I think what that means is most of the people who saw me on that show are now dead. (Laughter) But not all, a few are still alive. Occasionally I still get recognized at the mall or whatever. And when I do, it's as a bit of a know-it-all. I think that ship has sailed, it's too late for me. For better or for worse, that's what I'm going to be known as, as the guy who knew a lot of weird stuff.
2주 후면 제가 처음으로 거룩한 제퍼디(Jeopardy) 퀴즈쇼 무대를 밟은지 9주년이 되는군요. 제 말은, 9 년은 긴 시간이라는거죠. 제퍼디 쇼를 보는 평균 시청자 연령층을 고려하면, 즉 그 쇼에서 저를 본 대부분의 사람들은 이미 죽었겠죠. (웃음) 다는 아니에요, 몇 명은 아직 살아 있어요. 가끔 쇼핑몰 같은데서 저를 알아보는 사람들이 있습니다. 그럴 때면 똑똑한 체하는 사람으로 보이는거죠. 배는 이미 출항했는데, 이제는 너무 늦었죠. 좋든 싫든 저는 이상한 것을 많이 알고 있는 사람으로 알려질 겁니다.
And I can't complain about this. I feel like that was always sort of my destiny, although I had for many years been pretty deeply in the trivia closet. If nothing else, you realize very quickly as a teenager, it is not a hit with girls to know Captain Kirk's middle name. (Laughter) And as a result, I was sort of the deeply closeted kind of know-it-all for many years. But if you go further back, if you look at it, it's all there. I was the kind of kid who was always bugging Mom and Dad with whatever great fact I had just read about -- Haley's comet or giant squids or the size of the world's biggest pumpkin pie or whatever it was. I now have a 10-year-old of my own who's exactly the same. And I know how deeply annoying it is, so karma does work. (Laughter)
이걸 불평할 수는 없지요. 어느 정도는 그게 제 운명이라고 늘 생각하고 있어요. 많은 시간동안 잡다한 지식의 창고에 깊숙히 들어가 있었지만요. 그렇지 않으면, 십대 때 바로 깨달았을거에요. *커크 선장(Captain Kirk)*의 중간 이름을 아는 것이 여자애들에게 인기를 끌지 못한다는 것을요. (* 커크 선장: 스타트랙에 나오는 주인공) (웃음) 그 결과 저는 많은 세월 아는 척 하는 부류로 깊이 빠져있었지요. 시간을 더 거슬러 가보면 모든 것은 그곳에서 출발했어요. 저는 방금 읽은 책에서 알아낸 여러 가지 대단한 사실을 가지고 부모님을 늘 괴롭하는 아이였죠. 헬리 혜성이나 거대 오징어, 혹은 세상에서 가장 큰 호박 파이나 뭐 그런 것들 있잖아요. 이제 10 살 난 제 아들이 저한테 똑같이 하지요. 얼마나 귀찮은지 잘 알고 있어요. 제 업보지요. (웃음)
And I loved game shows, fascinated with game shows. I remember crying on my first day of kindergarten back in 1979 because it had just hit me, as badly as I wanted to go to school, that I was also going to miss "Hollywood Squares" and "Family Feud." I was going to miss my game shows. And later, in the mid-'80s, when "Jeopardy" came back on the air, I remember running home from school every day to watch the show. It was my favorite show, even before it paid for my house. And we lived overseas, we lived in South Korea where my dad was working, where there was only one English language TV channel. There was Armed Forces TV, and if you didn't speak Korean, that's what you were watching. So me and all my friends would run home every day and watch "Jeopardy."
그리고 저는 퀴즈쇼를 좋아해요. 매료되었죠. 1979년에 유치원에 처음 갔을 때 울었던 일을 기억해요. 학교에 가고 싶은 마음도 크지만, "할리우드 스퀘어즈"와 "패밀리 퓨드"와 같은 TV 프로그램을 못보는 것도 슬펐거든요. 퀴즈쇼들을 그리워하기 시작했어요. 그리고 80 년대 중반에 "제퍼디" 쇼가 다시 방영되기 시작했습니다. 매일 학교가 끝나면 그 쇼를 보기 위해 집으로 뛰어왔던 것을 기억해요. 그 쇼에서 우승하기 전부터 제가 가장 좋아하는 쇼였어요 저희 가족은 외국에 살아서, 아버지가 일하셨던 한국에 살았는데, 영어로 방송되는 TV 채널은 하나 밖에 없었지요. 바로 미군 방송(AFN)이었죠. 한국어를 할 줄 모르면, 그 채널 밖에 볼 게 없었죠. 저와 제 모든 친구들은 매일 집에 달려가 제퍼디 쇼를 봤어요.
I was always that kind of obsessed trivia kid. I remember being able to play Trivial Pursuit against my parents back in the '80s and holding my own, back when that was a fad. There's a weird sense of mastery you get when you know some bit of boomer trivia that Mom and Dad don't know. You know some Beatles factoid that Dad didn't know. And you think, ah hah, knowledge really is power -- the right fact deployed at exactly the right place.
저는 항상 그런 잡학에 빠진 아이였죠. 80년대 후반에는 부모님과 "트리비얼 퍼슈트 게임" (잡학 지식을 다루는 보드게임)을 할 수 있었고 그 게임이 한창 유행이었을 때 제 걸 가질 수 있었던 것을 기억해요. 엄마 아빠를 이길 수 있는 잡다한 지식을 알고 있을 때 느낄 수 있는 우월함이 있었어요. 아빠가 모르는 비틀즈에 대한 루머를 알고 있을 수 있지요. 그러면 아하, 아는 것이 힘이구나라고 생각하게 되죠. 딱 알맞은 곳에 알맞은 사실을 써먹는 거죠.
I never had a guidance counselor who thought this was a legitimate career path, that thought you could major in trivia or be a professional ex-game show contestant. And so I sold out way too young. I didn't try to figure out what one does with that. I studied computers because I heard that was the thing, and I became a computer programmer -- not an especially good one, not an especially happy one at the time when I was first on "Jeopardy" in 2004. But that's what I was doing.
한 번도 이것이 올바른 진로이고, 잡학을 전공하거나 또는 전문 퀴즈쇼 출연자가 될 수 있다고 가르쳐준 지도 상담 선생님은 없었어요. 너무 어린 나이에 소모해버렸지요. 그걸 가지고 뭘 할 수 있을지 알아보려 하지 않았어요. 컴퓨터 공학이 좋은거라고 해서 그걸 전공했어요. 그리고 컴퓨터 프로그래머가 되었지요. 좋은 프로그래머는 아니고, 2004년 제퍼디 쇼에 처음 출연했을 당시 특별히 행복한 프로그래머도 아니었지만, 제가 하던 일이었어요.
And it made it doubly ironic -- my computer background -- a few years later, I think 2009 or so, when I got another phone call from "Jeopardy" saying, "It's early days yet, but IBM tells us they want to build a supercomputer to beat you at 'Jeopardy.' Are you up for this?" This was the first I'd heard of it. And of course I said yes, for several reasons. One, because playing "Jeopardy" is a great time. It's fun. It's the most fun you can have with your pants on. (Laughter) And I would do it for nothing. I don't think they know that, luckily, but I would go back and play for Arby's coupons. I just love "Jeopardy," and I always have. And second of all, because I'm a nerdy guy and this seemed like the future. People playing computers on game shows was the kind of thing I always imagined would happen in the future, and now I could be on the stage with it. I was not going to say no.
제 컴퓨터 전공으로 인해 두배로 이이러니 했던 것은 몇 년 후에, 아마 2009년 쯤이었을거에요. 제퍼디 쇼 담당자로부터 전화를 받았는데, "좀 이른 감이 있지만, IBM에서 슈퍼 컴퓨터를 만들어서 제퍼디 쇼에서 당신을 이기고 싶다는데요. 출전하실 건가요?" 그 일에 대해 처음 들었던 거에요. 물론 참가하겠다고 했지요. 여러 이유가 있었는데, 첫째, 제퍼디 쇼에 출연하는 건 정말 멋진 일이에요. 재밌어요. 바지를 입은 채로 할 수 있는 가장 재밌는 일이에요. (웃음) 그리고 저는 출연료가 없어도 나갔을 겁니다. 다행히도 그들은 그런 사실을 몰랐지만 아비스(Arby's) 레스토랑 할인권을 얻기 위해 출연할 수도 있었어요. 저는 그냥 제퍼디 쇼가 좋아요. 항상 그랬어요. 둘째로, 저는 괴짜에다가 이 일이 미래의 일처럼 느껴졌어요. 사람과 컴퓨터가 퀴즈쇼에서 대항하는 것은 미래에 일어날 일이라고 늘 생각했던 것이죠. 이제 제가 그 무대에 설 수 있게 되었습니다. 아니라고 하지 않았을 거에요.
The third reason I said yes is because I was pretty confident that I was going to win. I had taken some artificial intelligence classes. I knew there were no computers that could do what you need to do to win on "Jeopardy." People don't realize how tough it is to write that kind of program that can read a "Jeopardy" clue in a natural language like English and understand all the double meanings, the puns, the red herrings, unpack the meaning of the clue. The kind of thing that a three- or four-year-old human, little kid could do, very hard for a computer. And I thought, well this is going to be child's play. Yes, I will come destroy the computer and defend my species. (Laughter)
참가를 결심한 세번째 이유는 제가 이길 거라는 확신이 있어서였지요. 몇몇 인공 지능 수업을 들은 적이 있는데, 제퍼디 쇼에서 우승하기 위해 해야 하는 일을 할 수 있는 컴퓨터는 없다는 것을 알고 있었죠. 사람들은 그런 프로그램을 짜는 것이 얼마나 힘든지 모릅니다. 영어와 같은 자연어에서 단서를 찾아내고 이중 의미, 말장난, 속임수를 이해해서 단서의 의미를 풀어내는 프로그램을 짜기는 힘듭니다. 사람이라면 3, 4 살난 어린 아이정도는 할 수 있지만, 컴퓨터에게는 매우 어려운 일이죠. 그래서 저는 애들 장난 같은 일이 될 거라고 생각했어요. 네, 제가 컴퓨터를 무찌르고 인류를 구할 거에요. (웃음)
But as the years went on, as IBM started throwing money and manpower and processor speed at this, I started to get occasional updates from them, and I started to get a little more worried. I remember a journal article about this new question answering software that had a graph. It was a scatter chart showing performance on "Jeopardy," tens of thousands of dots representing "Jeopardy" champions up at the top with their performance plotted on number of -- I was going to say questions answered, but answers questioned, I guess, clues responded to -- versus the accuracy of those answers. So there's a certain performance level that the computer would need to get to. And at first, it was very low. There was no software that could compete at this kind of arena. But then you see the line start to go up. And it's getting very close to what they call the winner's cloud. And I noticed in the upper right of the scatter chart some darker dots, some black dots, that were a different color. And thought, what are these? "The black dots in the upper right represent 74-time 'Jeopardy' champion Ken Jennings." And I saw this line coming for me. And I realized, this is it. This is what it looks like when the future comes for you. (Laughter) It's not the Terminator's gun sight; it's a little line coming closer and closer to the thing you can do, the only thing that makes you special, the thing you're best at.
하지만 몇 년이 흐르고, IBM은 돈과 인력을 쏟아붇고 프로세서 연산 속도를 높이기 시작했어요. 그들이 가끔씩 새소식을 알려줬는데 조금씩 걱정이 되었습니다. 질문에 답을 하는 새로운 소프트웨어에 관한 논문을 읽었는데 그래프가 있었어요. 제퍼디 쇼 문제에 대한 성능을 나타내는 분산형 차트였어요. 꼭대기에 제퍼디 쇼 우승자들을 나타내는 수만 개의 점들이 찍혀있었지요. 점들은 각각 -- 응답된 단서에 대한 답변된 문제의 수라고 생각했는데, 질문된 답변의 숫자인 것도 같아요 -- 대비 응답의 정확도를 나타냅니다. 즉 컴퓨터가 도달해야하는 일정한 성능 수준이 있는거에요. 처음에는 무척 낮았지요. 이 영역에서 경쟁할 수 있는 소프트웨어는 없었어요. 하지만 이후 그래프가 상승하기 시작하는 것을 보실 수 있습니다. 그리고 우승자 집단에 점점 가까워지고 있어요. 분산형 차트의 우측 상단을 보면 진한 점들이 있는데, 검은색으로요. 다른 점들과 색깔이 다르죠. 이건 뭐지? 라는 생각이 들었어요. "우측 상단의 검은 점들은 제퍼디 쇼에서 74회 우승한 켄 제닝스의 것이다." (컴퓨터의) 선 그래프가 저를 향해 오는 것을 봤지요. 그 때 저는 깨달았어요. 이거구나. 미래가 여러분에게 다가올 때 이렇게 느껴질 겁니다. (웃음) 터미네이터의 사격 조준 장치가 아니에요. 점점 가까이 다가오는 작은 선이죠. 당신이 할 수 있는 것, 당신을 특별하게 만들고, 당신이 가장 잘하는 것에 말이죠.
And when the game eventually happened about a year later, it was very different than the "Jeopardy" games I'd been used to. We were not playing in L.A. on the regular "Jeopardy" set. Watson does not travel. Watson's actually huge. It's thousands of processors, a terabyte of memory, trillions of bytes of memory. We got to walk through his climate-controlled server room. The only other "Jeopardy" contestant to this day I've ever been inside. And so Watson does not travel. You must come to it; you must make the pilgrimage.
그 경기는 결국 일 년 후에 열렸습니다. 제게 익숙한 제퍼디 쇼와는 매우 달랐어요. 평소의 LA에 있는 제퍼디 쇼 세트장에서 하지 않았죠. 왓슨은 움직일 수 없어요. 왓슨은 실제로 매우 거대하죠. 수천 개의 프로세서와 테라바이트의 메모리, 즉 수조 바이트의 메모리로 이루어졌지요. 항온 항습 조절 장치가 설치된 서버실로 들어갔어요. 지금까지 그곳에 들어가 본 제퍼디 쇼 참가자는 저 밖에 없어요. 아무튼 그래서 왓슨은 움직일 수 없죠. 다른 사람이 들어갈 수 밖에 없어요. 여러분이 참배를 가야만 합니다.
So me and the other human player wound up at this secret IBM research lab in the middle of these snowy woods in Westchester County to play the computer. And we realized right away that the computer had a big home court advantage. There was a big Watson logo in the middle of the stage. Like you're going to play the Chicago Bulls, and there's the thing in the middle of their court. And the crowd was full of IBM V.P.s and programmers cheering on their little darling, having poured millions of dollars into this hoping against hope that the humans screw up, and holding up "Go Watson" signs and just applauding like pageant moms every time their little darling got one right. I think guys had "W-A-T-S-O-N" written on their bellies in grease paint. If you can imagine computer programmers with the letters "W-A-T-S-O-N" written on their gut, it's an unpleasant sight.
저와 다른 '인간' 참가자들이 웨스트체스터 카운티의 눈덮인 숲 속에 있는 이 비밀 IBM 연구소에 잔뜩 긴장한 채 모였지요. 컴퓨터와 경쟁하기 위해서요. 그리고 우린 바로 컴퓨터가 홈경기의 이점을 누리고 있다는 것을 깨달았습니다. 무대 한 가운데에는 커다란 왓슨 로고가 있었죠. 마치 시카고 불스와 농구 경기를 할 때 홈 경기장 코트 한 가운데에 있는 것처럼 말이에요. 그리고 관중석은 그들이 사랑하는 작은 컴퓨터를 응원하는 IBM의 임원진들과 프로그래머들로 가득 찼지요. 수백만 불을 이 프로젝트에 쏟아 붓고, 인간을 이겨버리기를 희망하면서 "왓슨 화이팅!"같은 응원 팻말을 들고 있었고, 컴퓨터가 한 문제씩 맞출 때마다 자식이 출전한 엄마들처럼 환호했죠. 사람들이 "왓슨(W-A-T-S-O-N)"이란 글자를 배에 썼죠. 컴퓨터 프로그래머들이 배에다가 "왓슨"을 쓰고 있는 모습을 생각해보세요. 별로 기분 좋은 장면은 아니죠.
But they were right. They were exactly right. I don't want to spoil it, if you still have this sitting on your DVR, but Watson won handily. And I remember standing there behind the podium as I could hear that little insectoid thumb clicking. It had a robot thumb that was clicking on the buzzer. And you could hear that little tick, tick, tick, tick. And I remember thinking, this is it. I felt obsolete. I felt like a Detroit factory worker of the '80s seeing a robot that could now do his job on the assembly line. I felt like quiz show contestant was now the first job that had become obsolete under this new regime of thinking computers. And it hasn't been the last.
하지만 그들이 맞았어요. 그들이 정말 옳았죠. 여러분이 이 쇼를 녹화해 놓았다면 다 얘기해버리고 싶지는 않지만, 왓슨이 쉽게 이겨버렸어요. 단상 뒤에 서서 작은 곤충 모양의 버튼 누름 장치가 내던 소리를 기억해요. 버저를 누르기 위한 로봇 손가락이 있었죠. 그리고 그 기계가 틱틱틱 소리를 내는 동안 저는 이제 끝이야라고 생각했습니다. 제가 고물이 된 것 같은 기분이었어요. 마치 80년대의 디트로이트 공장 노동자가 조립 라인에서 로봇이 자신이 하던 일을 대신하는 장면을 보고 있는 기분을 느꼈어요. 퀴즈쇼 참가자가 처음으로 구식이 되어버린 직업 같았어요. 생각하는 컴퓨터가 나오는 이런 새로운 시대에 말이죠. 그리고 아직 끝이 아니에요.
If you watch the news, you'll see occasionally -- and I see this all the time -- that pharmacists now, there's a machine that can fill prescriptions automatically without actually needing a human pharmacist. And a lot of law firms are getting rid of paralegals because there's software that can sum up case laws and legal briefs and decisions. You don't need human assistants for that anymore. I read the other day about a program where you feed it a box score from a baseball or football game and it spits out a news article as if a human had watched the game and was commenting on it. And obviously these new technologies can't do as clever or creative a job as the humans they're replacing, but they're faster, and crucially, they're much, much cheaper. So it makes me wonder what the economic effects of this might be. I've read economists saying that, as a result of these new technologies, we'll enter a new golden age of leisure when we'll all have time for the things we really love because all these onerous tasks will be taken over by Watson and his digital brethren. I've heard other people say quite the opposite, that this is yet another tier of the middle class that's having the thing they can do taken away from them by a new technology and that this is actually something ominous, something that we should worry about.
뉴스를 보신다면, 가끔 보실텐데, 저는 항상 보고 있지요. 약국에서 이제는 약사가 하던 일을 대신해서 로봇이 자동으로 처방전에 맞는 약을 조제하고, 많은 법률회사들이 보조원을 없애고 있는데, 사례에 맞는 법률과 변호사와 판결문을 대신 정리해주는 소프트웨어가 있기 때문이죠. 그 일에 더 이상 보조 인력이 필요없어요. 또 야구나 축구 경기에서 점수표를 기록하는 프로그램에 대한 기사를 읽었어요. 그리고 마치 사람이 경기를 보고 평가를 하는 것처럼 그 경기에 대한 기사를 만들어내지요. 이 새로운 기술들이 그들이 대체한 사람들보다 더 똑똑하거나 창조적인 일을 하지 못한 다는 것은 분명해요. 하지만 그들은 빠르고, 결정적으로 훨씬 저렴하지요. 경제적인 효과에 대해 생각해보게 되었죠. 경제학자들이 이 새로운 기술의 결과에 대해 말하는 기사를 읽었습니다. 새로운 레져의 황금시대로 들어서 우리가 정말 좋아하는 것들을 할 수 있는 시간을 가질 수 있다고 하더군요. 왜냐하면 왓슨과 그의 디지털 형제들이 모든 귀찮은 일들을 대신 할 테니깐요. 그와 정반대의 의견도 들었습니다. 중산층 안에서 또다른 계층이 생기는거죠. 새로운 기술에 의해 그들이 할 수 있는 일을 빼았깁니다. 이건 뭔가 심상치 않은 일이에요, 우리가 걱정해야 할 일이죠.
I'm not an economist myself. All I know is how it felt to be the guy put out of work. And it was friggin' demoralizing. It was terrible. Here's the one thing that I was ever good at, and all it took was IBM pouring tens of millions of dollars and its smartest people and thousands of processors working in parallel and they could do the same thing. They could do it a little bit faster and a little better on national TV, and "I'm sorry, Ken. We don't need you anymore." And it made me think, what does this mean, if we're going to be able to start outsourcing, not just lower unimportant brain functions. I'm sure many of you remember a distant time when we had to know phone numbers, when we knew our friends' phone numbers. And suddenly there was a machine that did that, and now we don't need to remember that anymore. I have read that there's now actually evidence that the hippocampus, the part of our brain that handles spacial relationships, physically shrinks and atrophies in people who use tools like GPS, because we're not exercising our sense of direction anymore. We're just obeying a little talking voice on our dashboard. And as a result, a part of our brain that's supposed to do that kind of stuff gets smaller and dumber. And it made me think, what happens when computers are now better at knowing and remembering stuff than we are? Is all of our brain going to start to shrink and atrophy like that? Are we as a culture going to start to value knowledge less? As somebody who has always believed in the importance of the stuff that we know, this was a terrifying idea to me.
저는 경제학자가 아닙니다. 저는 일자리를 빼았기는 사람들이 어떻게 느끼는지를 알아요. 정말 의기소침해지죠. 끔직한 일이에요. 제가 잘하던 일이 하나 있었는데, IBM이 수천만 달러과 똑똑한 사람들, 또 수천 개의 병렬 처리된 프로세서를 투자해서 그것을 빼았아갔고, 또다른 사람들에게도 그럴거에요. 전국 TV 방송에 출연해서 좀 더 빠르게, 좀 더 잘 할 수 있겠죠. 그리고선 "미안하네, 켄, 더이상 당신이 필요없게 됐어." 라고 말하겠지요. 단순히 덜 중요한 뇌 기능을 저하시키는 이상으로 일을 컴퓨터한테 맡겨버리는게 무슨 의미인지를 생각하게 되었습니다. 많은 분들이 예전에 전화번호를 외우고 있었던 것을 기억하실 거에요. 친구들의 전화번호를 알고 있었죠. 그런데 갑자기 그 일을 대신하는 기계가 생겼고, 더 이상 전화번호를 기억할 필요가 없게 되었어요. 뇌에서 공간적 관계를 다루는 해마가 실제로 줄어들었고, GPS와 같은 도구를 쓰는 사람도 더 이상 방향 감각 기관을 사용하지 않기 때문에 쇠퇴했다는 실제 증거를 보았어요. 단지 차 계기판 위에서 나오는 목소리를 따라갈 뿐이죠. 결과적으로 우리 뇌에서 이런 기능을 담당하는 부분들이 작아지고 멍청해집니다. 컴퓨터가 지식과 기억하는 일에 있어서 우리보다 나아진다면 어떻게 될까 생각해봤어요. 우리의 뇌가 그렇게 줄어들고 쇠퇴하게 될까요? 우리 문화가 지식을 더 낮게 평가하게 될까요? 아는 것의 중요성을 믿어왔던 사람으로써 제게는 매우 무서운 생각입니다.
The more I thought about it, I realized, no, it's still important. The things we know are still important. I came to believe there were two advantages that those of us who have these things in our head have over somebody who says, "Oh, yeah. I can Google that. Hold on a second." There's an advantage of volume, and there's an advantage of time.
생각할수록 아니라는 것을, 아직 중요하다는 것을 깨달았어요. 우리가 아는 것은 여전히 중요합니다. 저는 두 가지 장점이 있다고 믿어요. 머리 속에 지식을 갖고 있는 사람이 "아 그래, 잠깐만. 구글에서 검색해볼께" 라고 말하는 사람보다 나은 점 말이지요. 부피의 장점이 있고, 시간의 장점이 있지요.
The advantage of volume, first, just has to do with the complexity of the world nowadays. There's so much information out there. Being a Renaissance man or woman, that's something that was only possible in the Renaissance. Now it's really not possible to be reasonably educated on every field of human endeavor. There's just too much. They say that the scope of human information is now doubling every 18 months or so, the sum total of human information. That means between now and late 2014, we will generate as much information, in terms of gigabytes, as all of humanity has in all the previous millenia put together. It's doubling every 18 months now. This is terrifying because a lot of the big decisions we make require the mastery of lots of different kinds of facts. A decision like where do I go to school? What should I major in? Who do I vote for? Do I take this job or that one? These are the decisions that require correct judgments about many different kinds of facts. If we have those facts at our mental fingertips, we're going to be able to make informed decisions. If, on the other hand, we need to look them all up, we may be in trouble. According to a National Geographic survey I just saw, somewhere along the lines of 80 percent of the people who vote in a U.S. presidential election about issues like foreign policy cannot find Iraq or Afghanistan on a map. If you can't do that first step, are you really going to look up the other thousand facts you're going to need to know to master your knowledge of U.S. foreign policy? Quite probably not. At some point you're just going to be like, "You know what? There's too much to know. Screw it." And you'll make a less informed decision.
먼저 부피의 장점은, 요즘 세상의 복잡함에 어울리지요. 세상에는 너무 많은 정보들이 있어요. 르네상스 시대의 남자나 여자는 르네상스 시대에만 가능한 것이었습니다. 지금은 인류가 시도한 모든 분야에 대해 알기란 불가능합니다. 너무나도 많아요. 인류가 가진 정보의 양이 약 18개월마다 2배로 늘어난다고 합니다. 인류가 가진 모든 정보의 총합이요. 말인즉슨, 지금부터 2014년 말까지 기가바이트 단위로 지난 천 년동안 인류가 가진 양만큼의 정보를 새로 만들어내게 됩니다. 이제 18개월마다 두배로 되는거에요. 우리가 내릴 수많은 큰 결정들이 매우 다양한 분야에 대한 전문 지식을 필요로 하기 때문에 두려운 일입니다. 어느 학교를 갈 것인지? 어느 전공을 할 것인지? 누구에게 투표할 것인지? 이 직장이나 저 직장을 택할 것인지? 옳은 판단을 요구하는 결정들이 있습니다. 다양한 종류의 사실에 근거한 판단을 요구하죠. 만약 이런 사실들을 우리 뇌의 손끝에 두고 있다면 정보에 기반한 결정을 내릴 수가 있지요. 한편, 만약 모든 걸 한꺼번에 찾아보려고 한다면 문제가 생길거에요. 제가 찾아본 내쇼널 지오그래픽의 조사 결과에 따르면 미 대통령 선거에서 대외 정책을 이유로 투표를 한 유권자 중의 80% 정도는 지도에서 이라크나 아프가니스탄을 찾지 못했지요. 그런 첫번째 단계를 딛지 못하고서 미 대외정책을 통달하기 위해 알아야 할 다른 수천 가지의 정보들에 대해 정말 찾아볼 수 있을까요? 분명히 그렇지 못할겁니다. 어느 순간에선가 이렇게 말할거에요. "그거 알아? 너무 알아야 할게 많아. 망했어." 그리고선 충분한 정보 없이 결정을 내리겠지요.
The other issue is the advantage of time that you have if you have all these things at your fingertips. I always think of the story of a little girl named Tilly Smith. She was a 10-year-old girl from Surrey, England on vacation with her parents a few years ago in Phuket, Thailand. She runs up to them on the beach one morning and says, "Mom, Dad, we've got to get off the beach." And they say, "What do you mean? We just got here." And she said, "In Mr. Kearney's geography class last month, he told us that when the tide goes out abruptly out to sea and you see the waves churning way out there, that's the sign of a tsunami, and you need to clear the beach." What would you do if your 10-year-old daughter came up to you with this? Her parents thought about it, and they finally, to their credit, decided to believe her. They told the lifeguard, they went back to the hotel, and the lifeguard cleared over 100 people off the beach, luckily, because that was the day of the Boxing Day tsunami, the day after Christmas, 2004, that killed thousands of people in Southeast Asia and around the Indian Ocean. But not on that beach, not on Mai Khao Beach, because this little girl had remembered one fact from her geography teacher a month before.
또 하나는 모든 정보를 손끝에 두어 얻을 수 있는 시간적 장점입니다. 늘 틸리 스미스(Tilly Smith)라는 작은 소녀의 이야기에 대해 생각해요. 그 아이는 영국 서레이(Surrey)에 사는 10살난 소녀였어요. 몇 년 전에 부모와 함께 태국의 푸켓으로 휴가를 갔지요. 어느 날 아침 부모에게 달려와서는 "엄마, 아빠, 해변에서 빨리 떠나야 해요."라고 말했죠. 부모는 "무슨 소리니? 우린 이제 막 왔잖아."고 했고, 그 소녀는 "지난 달 커니 선생님의 지리학 시간에 썰물이 갑자기 빠져나가고 파도가 저 멀리서 휘저으면 쓰나미의 징조라고 했어요. 그리고 곧 해변에서 피해야 한댔어요." 만약 10살 난 딸이 여러분에게 와서 이렇게 얘기한다면 어떻게 하시겠어요? 그 아이의 부모는 생각에 빠졌습니다. 그리고서는 결국 딸의 말을 믿기로 했지요. 그리고 해상 구조원에게 얘기하고, 호텔로 되돌아 갔습니다. 그리고 해상 구조원은 해변에 있던 100 명의 사람들을 피신시켰지요. 다행히도, 그 날이 바로 박싱 데이 쓰나미가 일어난 날입니다. 2004년 크리스마스 다음 날이었죠. 동남 아시아와 인도양 주변에 걸쳐 발생해 수천 명의 목숨을 앗아간 사건입니다. 하지만 그 곳, 마이 카오(Mai Khao) 해변에서는 희생자가 발생하지 않았지요. 그 소녀가 한 달 전 지리학 시간에 선생님께 배운 내용을 기억한 덕분입니다.
Now when facts come in handy like that -- I love that story because it shows you the power of one fact, one remembered fact in exactly the right place at the right time -- normally something that's easier to see on game shows than in real life. But in this case it happened in real life. And it happens in real life all the time. It's not always a tsunami, often it's a social situation. It's a meeting or job interview or first date or some relationship that gets lubricated because two people realize they share some common piece of knowledge. You say where you're from, and I say, "Oh, yeah." Or your alma mater or your job, and I know just a little something about it, enough to get the ball rolling. People love that shared connection that gets created when somebody knows something about you. It's like they took the time to get to know you before you even met. That's often the advantage of time. And it's not effective if you say, "Well, hold on. You're from Fargo, North Dakota. Let me see what comes up. Oh, yeah. Roger Maris was from Fargo." That doesn't work. That's just annoying. (Laughter)
지식이 그렇게 쓸모가 있을 때 -- 저는 이 이야기를 정말 좋아해요. 한 가지 지식에 대한 힘을 보여주기 때문이죠. 바로 정확한 순간과 장소에서 기억해 낸 그 지식이죠 -- 보통 실제 삶보다는 퀴즈 쇼에서 더 보기 쉬운 일이지요. 하지만 이 경우는 실제 삶 속에서 일어났습니다. 그리고 항상 실제 삶 가운데서 일어나지요. 쓰나미가 아니라 사회적 현상일 수도 있어요. 회의나 구직 인터뷰나, 첫 데이트 일 수도 있고, 아니면 인간 관계를 부드럽게 할 수도 있죠. 두 사람이 같은 지식을 나누고 있다는 것을 깨닫는다면 말이지요. 어디서 왔는지 말하면, "아, 그래요."라고 말하겠죠. 아니면 모교나 직장에 대해 말할 때 그곳에 대한 작은 것을 알고 있다면 이야기를 계속 이끌어가기에 충분합니다. 누군가 당신에 대한 것을 알고 있기에 만들어지는 공유된 연결고리를 사람들은 매우 좋아합니다. 당신을 만나기 전부터 당신에 대해 알기 위해 시간을 투자한 것과 같으니까요. 때로 시간의 장점이기도 합니다. 그리고 이렇게 말하는 건 효율적이지 않죠. "잠시만, 당신은 노스 다코타의 파고에서 왔죠. 뭐가 생각나는지 한 번 봅시다. 아, 맞아요. 로저 마리스가 파고 출신이죠." 이런 건 전혀 도움이 되지 않습니다. 그저 짜증 날 뿐이에요. (웃음)
The great 18th-century British theologian and thinker, friend of Dr. Johnson, Samuel Parr once said, "It's always better to know a thing than not to know it." And if I have lived my life by any kind of creed, it's probably that. I have always believed that the things we know -- that knowledge is an absolute good, that the things we have learned and carry with us in our heads are what make us who we are, as individuals and as a species. I don't know if I want to live in a world where knowledge is obsolete. I don't want to live in a world where cultural literacy has been replaced by these little bubbles of specialty, so that none of us know about the common associations that used to bind our civilization together. I don't want to be the last trivia know-it-all sitting on a mountain somewhere, reciting to himself the state capitals and the names of "Simpsons" episodes and the lyrics of Abba songs. I feel like our civilization works when this is a vast cultural heritage that we all share and that we know without having to outsource it to our devices, to our search engines and our smartphones.
18세기 영국의 신학자이자 철학가로 존슨 박사(Dr. Johnson)의 친구인 사무엘 파(Samuel Parr)는 "한 가지를 아는 것이 모르는 것보다 낫다" 고 말했지요. 제 삶에서 신조가 있다면, 아마도 바로 그 말일거에요. 저는 항상 우리가 아는 것 -- 지식이 절대적으로 좋은 것이라고 믿었어요. 우리가 배우고 우리 머리 속에 넣고 다니는 것들이 우리가 누구인지를 개인과 종족으로서 정의합니다. 지식이 쓸모 없게 된 세상을 살고 싶은지 잘 모르겠어요. 문화적 교양이 작은 전문성의 거품으로 대체된 세상에서 살고 싶지 않아요. 아무도 우리의 문명을 한데 묶어 줄 공통의 유대성이 없다는 얘기지요. 산 속 어딘가에 앉아있는 마지막 잡학 전문가가 되고 싶지 않아요. 주도(主都)나 심슨(Simpsons)에 나오는 인물 이름이나 아바(Abba)노래의 가사를 혼 자 읊조리고 있는 모습을 하고 말입니다. 저는 거대한 문화 유산을 우리 모두 공유하고 기계, 검색 엔진, 스마트 폰에 의존하지 않고서도 그 지식을 알 때 우리의 문명이 작용한다고 느낍니다.
In the movies, when computers like Watson start to think, things don't always end well. Those movies are never about beautiful utopias. It's always a terminator or a matrix or an astronaut getting sucked out an airlock in "2001." Things always go terribly wrong. And I feel like we're sort of at the point now where we need to make that choice of what kind of future we want to be living in. This is a question of leadership, because it becomes a question of who leads the future. On the one hand, we can choose between a new golden age where information is more universally available than it's ever been in human history, where we all have the answers to our questions at our fingertips. And on the other hand, we have the potential to be living in some gloomy dystopia where the machines have taken over and we've all decided it's not important what we know anymore, that knowledge isn't valuable because it's all out there in the cloud, and why would we ever bother learning anything new.
영화에서 왓슨과 같은 컴퓨터가 생각하기 시작하면 결론이 좋게 끝나는 법이 없지요. 이런 영화들은 결코 아름다운 이상향을 그리지 않습니다. 터미네이터나 매트릭스나 "2001"에 나오는 우주선 출입구에서 빨려나간 우주인처럼 항상 끔찍하게 잘못되고 말지요. 저는 지금이 우리가 살고 싶은 미래가 어떤 것인지 선택을 해야 할 시점이라고 느껴요. 이것은 지도력의 문제입니다. 왜냐하면 누가 미래를 이끌어가냐라는 문제가 되니까요. 한편으로 우리는 새로운 황금 시대인 인류 역사의 어떤 때보다 광범위하게 정보에 접근 가능한 시대, 손끝에서 질문에 대한 답을 얻을 수 있는 시대 사이에서 선택을 할 수 있습니다. 또 한편으로는, 우울한 반이상향에서 살 가능성도 있어요. 기계가 지배하고, 우리가 아는 게 더 이상 중요하지 않다고 결정해버리고 지식은 가치가 없어집니다. 왜냐하면 모든 게 구름(cloud)속에 있으니까요. 그리고 새로운 것을 배우느라 노력하지 않아도 되는 세상이지요.
Those are the two choices we have. I know which future I would rather be living in. And we can all make that choice. We make that choice by being curious, inquisitive people who like to learn, who don't just say, "Well, as soon as the bell has rung and the class is over, I don't have to learn anymore," or "Thank goodness I have my diploma. I'm done learning for a lifetime. I don't have to learn new things anymore." No, every day we should be striving to learn something new. We should have this unquenchable curiosity for the world around us. That's where the people you see on "Jeopardy" come from. These know-it-alls, they're not Rainman-style savants sitting at home memorizing the phone book. I've met a lot of them. For the most part, they are just normal folks who are universally interested in the world around them, curious about everything, thirsty for this knowledge about whatever subject.
여기 두 가지 선택이 있습니다. 저는 제가 어떤 미래에서 살고 싶은지 압니다. 그리고 우리 모두 그 선택을 실현할 수 있습니다. 우리는 궁금해하고 배우기를 좋아하는 탐구적인 사람이 됨으로써 그 선택을 할 수 있어요. "글쎄, 종이 울리면 수업은 끝날거야. 더는 배울 필요가 없어."라고 말하지 않고, "내 학위를 드디어 다 끝마쳤어. 내 인생에서 공부는 끝이야. 더 이상 새로운 것을 배우지 않을거야." 라고 말하는 사람이 아니에요. 매일 새로운 것을 배우려고 힘써야 합니다. 주변 세상에 대한 끊임없는 궁금증을 가져야 해요. 바로 제퍼디 쇼에 나오는 사람들이 탄생한 배경이에요. 이 잘난 척하고, 영화 레인맨 주인공같은 특수한 재능을 가진 사람들은 집에 앉아 전화번호부를 외우고 있어요. 그런 사람들을 많이 만나봤어요. 많은 경우 이들은 그냥 평범한 사람들이에요. 주변의 세상에 관심이 폭넓게 많고, 모든 것에 호기심이 많죠. 또 어떤 주제던지 지식에 목말라 해요.
We can live in one of these two worlds. We can live in a world where our brains, the things that we know, continue to be the thing that makes us special, or a world in which we've outsourced all of that to evil supercomputers from the future like Watson. Ladies and gentlemen, the choice is yours.
우리는 이 둘 중 하나의 세상에 살 수 있습니다. 우리의 뇌와 우리가 아는 지식이 우리를 특별하게 만들어 주는 세상에 살 수도 있고, 왓슨같이 미래에서 온 악한 슈퍼 컴퓨터에 모든 것을 맡겨버린 세상에 살 수도 있어요. 여러분, 선택은 여러분의 것이에요.
Thank you very much.
감사합니다.