Whether you like it or not, radical transparency and algorithmic decision-making is coming at you fast, and it's going to change your life. That's because it's now easy to take algorithms and embed them into computers and gather all that data that you're leaving on yourself all over the place, and know what you're like, and then direct the computers to interact with you in ways that are better than most people can.
Tetszik vagy sem, az alapvető átláthatóság s az algoritmikus döntéshozatal hamarosan elkerülhetetlen lesz, és megváltoztatja életünket. Azért, mert manapság könnyű algoritmusokat számítógépbe táplálni, és begyűjtetni vele a rólunk bárhol található adatokat, s megtudni, milyenek vagyunk, majd utasítani a gépet, hogy jobban működjön együtt velünk. mint amilyenre a legtöbb ember képes.
Well, that might sound scary. I've been doing this for a long time and I have found it to be wonderful. My objective has been to have meaningful work and meaningful relationships with the people I work with, and I've learned that I couldn't have that unless I had that radical transparency and that algorithmic decision-making. I want to show you why that is, I want to show you how it works. And I warn you that some of the things that I'm going to show you probably are a little bit shocking.
Ez tán ijesztőnek hangzik. Régóta ezzel foglalkozom, s csodásnak találom. Célom, hogy értelmes munkám és értelmes kapcsolatom legyen munkatársaimmal. Megtanultam, hogy ezt alapvető átláthatóság és algoritmikus döntéshozatal nélkül nem érhetem el. Megmutatom, miért van ez így, és azt is, hogyan valósítható meg. Figyelmeztetem önöket, hogy egyes említendő dolgok bizonyára kissé megdöbbentők lesznek.
Since I was a kid, I've had a terrible rote memory. And I didn't like following instructions, I was no good at following instructions. But I loved to figure out how things worked for myself. When I was 12, I hated school but I fell in love with trading the markets. I caddied at the time, earned about five dollars a bag. And I took my caddying money, and I put it in the stock market. And that was just because the stock market was hot at the time. And the first company I bought was a company by the name of Northeast Airlines. Northeast Airlines was the only company I heard of that was selling for less than five dollars a share.
Gyerekkorom óta szörnyen gépies a memóriám. Nem szerettem szót fogadni, egyáltalán nem ment ez nekem. De szerettem rájönni, hogyan működnek a dolgok. 12 éves koromban utáltam az iskolát, de beleszerettem a tőzsdézésbe. Akkoriban kifutófiú voltam, csomagonként kb. öt dollárt kerestem. Az így keresett pénzt részvénybe fektettem. Azért, mert akkortájt a tőzsde élénk volt. Az első cég, amelyikből bevásároltam, a Northeast Airlines volt. Csupán a Northeast Airlines egy-egy részvényét árulták öt dollárnál olcsóbban.
(Laughter)
(Nevetés)
And I figured I could buy more shares, and if it went up, I'd make more money. So, it was a dumb strategy, right? But I tripled my money, and I tripled my money because I got lucky. The company was about to go bankrupt, but some other company acquired it, and I tripled my money. And I was hooked. And I thought, "This game is easy." With time, I learned this game is anything but easy.
Rájöttem: több részvényt vásárolhatok, és ha fölmegy az áruk, kereshetek rajtuk. Ostoba stratégia, nem? De megháromszoroztam a pénzem, mert szerencsém volt. A cég csődközelben volt, de egy másik cég fölvásárolta, s így háromszoroztam meg a pénzem. Belelkesültem. Azt gondoltam: "Gyerekjáték." Idővel rájöttem, hogy minden, csak nem gyerekjáték.
In order to be an effective investor, one has to bet against the consensus and be right. And it's not easy to bet against the consensus and be right. One has to bet against the consensus and be right because the consensus is built into the price. And in order to be an entrepreneur, a successful entrepreneur, one has to bet against the consensus and be right. I had to be an entrepreneur and an investor -- and what goes along with that is making a lot of painful mistakes. So I made a lot of painful mistakes, and with time, my attitude about those mistakes began to change. I began to think of them as puzzles. That if I could solve the puzzles, they would give me gems. And the puzzles were: What would I do differently in the future so I wouldn't make that painful mistake? And the gems were principles that I would then write down so I would remember them that would help me in the future. And because I wrote them down so clearly, I could then -- eventually discovered -- I could then embed them into algorithms. And those algorithms would be embedded in computers, and the computers would make decisions along with me; and so in parallel, we would make these decisions. And I could see how those decisions then compared with my own decisions, and I could see that those decisions were a lot better. And that was because the computer could make decisions much faster, it could process a lot more information and it can process decisions much more -- less emotionally. So it radically improved my decision-making.
Ahhoz, hogy hatékony befektetők legyünk, a közvélekedéssel szemben kell kockáztatnunk, s igazunk is kell legyen. Ez egyáltalán nem könnyű. Közvélekedéssel szemben, meg igazunk is legyen, mert a konszenzus bele van építve az árba. Hogy valaki vállalkozó, sikeres vállalkozó lehessen, a közvélekedéssel szemben kell kockáztatnia. Vállalkozónak és befektetőnek kellett lennem, s ennek velejárója sok fájdalmas hiba elkövetése. Sok fájdalmas hibát követtem el, de idővel a hibákkal kapcsolatos attitűdöm megváltozott. Kezdtem kirakósként gondolni rájuk, amelyeket ha megoldok, drágakövekhez jutok. Ilyen kirakósak voltak: Mit tegyek majd másként, hogy ne kövessem el a fájdalmas hibát? A drágakövek elvek voltak, amelyeket leírtam, hogy észben tartsam őket jövőbeni segítségül. S mert annyira egyértelműen írtam le őket, képes voltam aztán végül fölfedezni őket –, beépíthettem őket algoritmusokba. S az algoritmusokat betáplálhattam számítógépekbe, és a gépek velem közös döntéseket hoztak, s így párhuzamosan hoztuk a döntéseket. A kétféle döntést pedig összevethettem, és meggyőződtem, hogy a gép döntései sokkal jobbak. Azért, mert a gép sokkal gyorsabban dönt, sokkal több információt képes földolgozni, és sokkal több döntést tud hozni kevesebb érzelemmel. Ez gyökeresen megjavította a döntéshozatalomat.
Eight years after I started Bridgewater, I had my greatest failure, my greatest mistake. It was late 1970s, I was 34 years old, and I had calculated that American banks had lent much more money to emerging countries than those countries were going to be able to pay back and that we would have the greatest debt crisis since the Great Depression. And with it, an economic crisis and a big bear market in stocks. It was a controversial view at the time. People thought it was kind of a crazy point of view. But in August 1982, Mexico defaulted on its debt, and a number of other countries followed. And we had the greatest debt crisis since the Great Depression. And because I had anticipated that, I was asked to testify to Congress and appear on "Wall Street Week," which was the show of the time. Just to give you a flavor of that, I've got a clip here, and you'll see me in there.
A Bridgewater elindítása után nyolc évvel követtem el a legnagyobb hibát, a legnagyobb baklövést. Az 1970-es évek vége felé történt, 34 éves voltam, és úgy okoskodtam, hogy az amerikai bankok sokkal többet kölcsönöztek fejlődő országoknak, mint amennyit azok képesek visszafizetni, ezért olyan pénzügyi válságba kerülünk, amilyen nem volt a nagy gazdasági válság óta. A gazdasági válsághoz pedig a részvények medvepiaca kapcsolódik. Abban az időben e nézetet vitatták. Az emberek őrültségnek tartották. Ám 1982 augusztusában Mexico becsődölt, és egy sor ország követte. Ez volt a Nagy Válság óta a legnagyobb adósságválság. Mivel ezt előre láttam, fölkértek, hogy tanúként jelenjek meg a Kongresszusban a Wall Street Héten, az akkori idők legnagyobb látványosságán. Hogy érezzék a dolog bukéját, van róla egy videóm, amelyben engem láthatnak.
(Video) Mr. Chairman, Mr. Mitchell, it's a great pleasure and a great honor to be able to appear before you in examination with what is going wrong with our economy. The economy is now flat -- teetering on the brink of failure.
(Videó) Elnök úr, Mitchell úr, nagy öröm s megtiszteltetés, hogy megjelenhetek önök előtt, hogy megvizsgáljuk, mi baj történt a gazdaságunkkal. Most a gazdaság lanyha, a csőd szélén imbolyog.
Martin Zweig: You were recently quoted in an article. You said, "I can say this with absolute certainty because I know how markets work."
Martin Zweig: Önt nemrég egy cikkben idézték. Azt mondta: "Teljes bizonyossággal állítom, mert ismerem a piac működését.
Ray Dalio: I can say with absolute certainty that if you look at the liquidity base in the corporations and the world as a whole, that there's such reduced level of liquidity that you can't return to an era of stagflation."
Ray Dalio: Teljes bizonyossággal állítom, hogy ha a cégek és a világ egészének likviditását nézzük, az olyan alacsony szintű, hogy soha nem tér vissza a stagfláció korszaka."
I look at that now, I think, "What an arrogant jerk!"
Mostani fejemmel azt gondolom: "Micsoda pökhendi balfék!"
(Laughter)
(Nevetés)
I was so arrogant, and I was so wrong. I mean, while the debt crisis happened, the stock market and the economy went up rather than going down, and I lost so much money for myself and for my clients that I had to shut down my operation pretty much, I had to let almost everybody go. And these were like extended family, I was heartbroken. And I had lost so much money that I had to borrow 4,000 dollars from my dad to help to pay my family bills.
Pökhendi voltam, és nagyot tévedtem. Hiszen az adósságválság közben a részvénypiac és a gazdaság lábra állt, nem pedig zuhant, és rengeteget veszítettem a magam és ügyfeleim pénzéből, hogy elég sok ügyletemet ezért le kellett zárnom. Majdnem mindenkit el kellett bocsátanom. Ők voltak a tágabb értelmű családom. A szívem össze volt törve. Oly sok pénzt vesztettem, hogy 4 000 dollárt kölcsönt kellett kérnem a papámtól a családi számlák kifizetésére.
It was one of the most painful experiences of my life ... but it turned out to be one of the greatest experiences of my life because it changed my attitude about decision-making. Rather than thinking, "I'm right," I started to ask myself, "How do I know I'm right?" I gained a humility that I needed in order to balance my audacity. I wanted to find the smartest people who would disagree with me to try to understand their perspective or to have them stress test my perspective. I wanted to make an idea meritocracy. In other words, not an autocracy in which I would lead and others would follow and not a democracy in which everybody's points of view were equally valued, but I wanted to have an idea meritocracy in which the best ideas would win out. And in order to do that, I realized that we would need radical truthfulness and radical transparency.
Ez volt az egyik legfájóbb, de egyben legjelentősebb élettapasztalatom, mert megváltoztatta a döntéshozatalt illető attitűdömet. Annak kijelentése helyett: "Igazam van", inkább azt kérdeztem magamtól: "Honnan tudod, hogy igazad van?" Alázatosságra tettem szert, aminek híján voltam, hogy pimaszságom ellensúlyozzam. Meg akartam lelni a legokosabb kollégákat, hogy ellenkezzenek velem, hogy megértsem szempontjaikat, vagy próbának vessék alá az én szempontjaimat. Az ötletek meritokráciáját akartam megteremteni. Másként szólva, nem autokráciát, amelyben én vezetek, a többiek meg követnek, és nem mindenki szempontját egyformán értékelő demokráciát, hanem ötletek meritokráciáját, amelyben a legjobb ötletek a nyerők. Rájöttem, hogy ennek megvalósításához teljes őszinteségre és alapvető átláthatóságra lesz szükségünk.
What I mean by radical truthfulness and radical transparency is people needed to say what they really believed and to see everything. And we literally tape almost all conversations and let everybody see everything, because if we didn't do that, we couldn't really have an idea meritocracy. In order to have an idea meritocracy, we have let people speak and say what they want. Just to give you an example, this is an email from Jim Haskel -- somebody who works for me -- and this was available to everybody in the company. "Ray, you deserve a 'D-' for your performance today in the meeting ... you did not prepare at all well because there is no way you could have been that disorganized." Isn't that great?
Teljes őszinteségen és alapvető átláthatóságon azt értem, hogy a kollégáknak azt kell elmondaniuk, amit tényleg hisznek, és mindenbe bele kell látniuk. Majdnem minden megbeszélést fölvettünk, s mindenki mindenbe beleláthatott, mert ha nem ezt tesszük, az nem lett volna ötletek meritokráciája. Az ötletek meritokráciájához hagytuk, hogy a kollégák elmondhassák, amit akarnak. Példát említek. Ez itt Jim Haskel ímélje, Jim nálam dolgozik, s az íméljét mindenki olvashatta a cégnél: "Ray, a mai értekezleten nyújtott teljesítményedért csak elégségest érdemelsz. egyáltalán nem készültél, mert szervezetlenebb már nem is lehetett volna." Hát nem nagyszerű?
(Laughter)
(Nevetés)
That's great. It's great because, first of all, I needed feedback like that. I need feedback like that. And it's great because if I don't let Jim, and people like Jim, to express their points of view, our relationship wouldn't be the same. And if I didn't make that public for everybody to see, we wouldn't have an idea meritocracy.
Nagyszerű. Mindenekelőtt azért, mert kellettek az ilyen visszajelzések. Kellenek az ilyen visszacsatolások. Azért is nagyszerű, mert ha nem hagyom, hogy Jim meg a többiek kifejtsék véleményüket, viszonyunk nem lesz az igazi. S ha nem hozom nyilvánosságra, nem lesz nálunk ötletek meritokráciája.
So for that last 25 years that's how we've been operating. We've been operating with this radical transparency and then collecting these principles, largely from making mistakes, and then embedding those principles into algorithms. And then those algorithms provide -- we're following the algorithms in parallel with our thinking. That has been how we've run the investment business, and it's how we also deal with the people management.
Fennállásunk utóbbi 25 évében így működünk. Ezzel az alapvető átláthatósággal működünk és gyűjtjük az elveket, főként hibáinkból, aztán az elveket beépítjük az algoritmusokba. Aztán az algoritmusok... Követjük az algoritmusokat, véleményünkkel párhuzamosan. Így működtetjük a befektetési üzletet, és így végezzük a csapatépítést is.
In order to give you a glimmer into what this looks like, I'd like to take you into a meeting and introduce you to a tool of ours called the "Dot Collector" that helps us do this. A week after the US election, our research team held a meeting to discuss what a Trump presidency would mean for the US economy. Naturally, people had different opinions on the matter and how we were approaching the discussion. The "Dot Collector" collects these views. It has a list of a few dozen attributes, so whenever somebody thinks something about another person's thinking, it's easy for them to convey their assessment; they simply note the attribute and provide a rating from one to 10. For example, as the meeting began, a researcher named Jen rated me a three -- in other words, badly --
Hogy fogalmuk legyen róla, meghívom önöket egy értekezletre, és megmutatom az ún. pontgyűjtő eszközünket, amely ebben segít. Az USA-választások után egy héttel kutatócsoportunk értekezett, hogy megvitassa, mivel jár Trump elnöksége az USA gazdaságára nézve. Az embereknek, persze, eltérő a véleményük róla, és ez tükröződött a vitában is. A pontgyűjtő összegyűjti a véleményeket. Jó pár tucat tényezőt tartalmaz, így amikor valakinek véleménye van mások gondolatáról, könnyű elvégeznie az értékelést; csak megjelöli a tényezőt, és 1–10 közötti skálán értékeli. Pl. az értekezlet elején az egyik kutató, Jim, engem hármasra értékelt, tehát rosszra...
(Laughter)
(Nevetés)
for not showing a good balance of open-mindedness and assertiveness. As the meeting transpired, Jen's assessments of people added up like this. Others in the room have different opinions. That's normal. Different people are always going to have different opinions. And who knows who's right? Let's look at just what people thought about how I was doing. Some people thought I did well, others, poorly. With each of these views, we can explore the thinking behind the numbers. Here's what Jen and Larry said. Note that everyone gets to express their thinking, including their critical thinking, regardless of their position in the company. Jen, who's 24 years old and right out of college, can tell me, the CEO, that I'm approaching things terribly.
mert nem volt nálam egyensúlyban az elfogulatlanság s a magabiztosság. Az értekezlet folyamán Jen értékelései így következtek. A jelenlévők véleménye különböző volt. Ez rendben van. Az embereknek mindig különböző a véleményük. Ki tudja, kinek van igaza? Nézzük meg, mit gondoltak rólam az emberek! Egyesek szerint jó voltam, mások szerint gyenge. E nézetekkel kimutathatjuk a számok mögötti véleményeket. Ezt mondta Jen és Larry. Mindenki kifejezi a véleményét, még ha az kritikus is, függetlenül a beosztásától. A főiskolát most végzett 24 éves Jen nekem, az elnöknek szemembe mondhatja, hogy szörnyen fogom föl a dolgokat.
This tool helps people both express their opinions and then separate themselves from their opinions to see things from a higher level. When Jen and others shift their attentions from inputting their own opinions to looking down on the whole screen, their perspective changes. They see their own opinions as just one of many and naturally start asking themselves, "How do I know my opinion is right?" That shift in perspective is like going from seeing in one dimension to seeing in multiple dimensions. And it shifts the conversation from arguing over our opinions to figuring out objective criteria for determining which opinions are best.
Az eszköz segít a munkatársaknak véleményük kifejezésében, majd a személy és véleménye különválasztásában, hogy magasabb szintről lássák az ügyeket. Amikor Jen és a többiek elterelik figyelmüket saját véleményük kifejtéséről, és átfogóan vizsgálják az ügyet, szemléletük megváltozik. Véleményük már egy a sok közül, s így fölteszik maguknak a kérdést: "Honnan tudom, hogy véleményem helyes?" E szemléletváltás olyan, mintha egy dimenzió helyett több dimenzióban látnánk. A beszélgetés véleményünk védelmezésétől afelé mozdult el, hogy dolgozzuk ki, melyek a legjobb vélemény objektív kritériumai.
Behind the "Dot Collector" is a computer that is watching. It watches what all these people are thinking and it correlates that with how they think. And it communicates advice back to each of them based on that. Then it draws the data from all the meetings to create a pointilist painting of what people are like and how they think. And it does that guided by algorithms. Knowing what people are like helps to match them better with their jobs. For example, a creative thinker who is unreliable might be matched up with someone who's reliable but not creative. Knowing what people are like also allows us to decide what responsibilities to give them and to weigh our decisions based on people's merits. We call it their believability. Here's an example of a vote that we took where the majority of people felt one way ... but when we weighed the views based on people's merits, the answer was completely different. This process allows us to make decisions not based on democracy, not based on autocracy, but based on algorithms that take people's believability into consideration.
A pontgyűjtő hátterében számítógép van, amely figyeli, mit és hogyan gondolnak a munkatársak, és viszonyt állapít meg a kettő között, és erre alapozva mindenkinek tanácsot ad. Aztán a megbeszélésekből nyert adatokat kirajzolja a pointillista képet a munkatársak jellemzőiről és gondolkodásmódjáról. Ezt algoritmus útján éri el. A kollégák ismerete segít összepárosítani őket a testhez álló feladattal. Például egy megbízhatatlan kreatív észjárású párosítható valaki nem kreatív megbízhatóval Az emberek ismerete lehetőséget nyújt, hogy eldöntsük, milyen felelősséggel ruházzuk föl őket, és érdemük szerint mérlegeljük döntéseinket. Ezt hívjuk hitelességnek. Itt egy példa rá, amikor a kollégák zöme egyféleképpen érzett, de amikor nézeteiket érdemeik alapján mérlegeltük, teljesen más lett az eredmény. A folyamat lehetővé teszi, hogy döntéseinket ne demokráciára vagy autokráciára hanem algoritmusokra alapozva hozzuk meg, amely figyelembe veszi a hitelességet is.
Yup, we really do this.
Eegen, így csináljuk.
(Laughter)
(Nevetés)
We do it because it eliminates what I believe to be one of the greatest tragedies of mankind, and that is people arrogantly, naïvely holding opinions in their minds that are wrong, and acting on them, and not putting them out there to stress test them. And that's a tragedy. And we do it because it elevates ourselves above our own opinions so that we start to see things through everybody's eyes, and we see things collectively. Collective decision-making is so much better than individual decision-making if it's done well. It's been the secret sauce behind our success. It's why we've made more money for our clients than any other hedge fund in existence and made money 23 out of the last 26 years.
Azért csináljuk, mert ez fölszámolja az emberiség tán egyik legnagyobb tragédiáját, mégpedig hogy az emberek pökhendin, naivul tartják magukat hibás véleményükhöz, s aszerint cselekszenek; nem vetik alá szilárdságpróbának. Ez tragédia. Azért csináljuk, mert ez véleményünk fölé emel minket, hogy az ügyeket mindenki szemszögéből és közösen lássuk. A közös döntéshozatal sokkal jobb az egyéni döntéshozatalnál, ha jól csinálják. Ez sikerünk titkos összetevője. Ezért kerestünk mi sokkal több pénzt ügyfeleinknek, mint bármely más hedge fund; az utóbbi 26 évből 23-ban pénzt kerestünk.
So what's the problem with being radically truthful and radically transparent with each other? People say it's emotionally difficult. Critics say it's a formula for a brutal work environment. Neuroscientists tell me it has to do with how are brains are prewired. There's a part of our brain that would like to know our mistakes and like to look at our weaknesses so we could do better. I'm told that that's the prefrontal cortex. And then there's a part of our brain which views all of this as attacks. I'm told that that's the amygdala. In other words, there are two you's inside you: there's an emotional you and there's an intellectual you, and often they're at odds, and often they work against you. It's been our experience that we can win this battle. We win it as a group. It takes about 18 months typically to find that most people prefer operating this way, with this radical transparency than to be operating in a more opaque environment. There's not politics, there's not the brutality of -- you know, all of that hidden, behind-the-scenes -- there's an idea meritocracy where people can speak up. And that's been great. It's given us more effective work, and it's given us more effective relationships. But it's not for everybody. We found something like 25 or 30 percent of the population it's just not for. And by the way, when I say radical transparency, I'm not saying transparency about everything. I mean, you don't have to tell somebody that their bald spot is growing or their baby's ugly. So, I'm just talking about --
Mi akadálya, hogy teljesen őszinték és átláthatók legyünk egymás számára? Azt mondják, hogy ez érzelmileg nehéz. Kritikusai szerint ez a brutális munkahelyi légkör receptje. Idegtudósok szerint attól függ, agyidegeink hogyan vannak bedrótozva. Agyunk egyik része szeretné tudni hibáinkat és gyengéinket, hogy javulhassunk. Azt mondták nekem, hogy ez a homloklebenyi agykéreg. Agyunk más része ezt támadásnak fogja föl. Azt mondták nekem, hogy ez az amigdala. Azaz két énünk van: egy érzelmi és egy intellektuális énünk, s gyakran hadilábon állva egymással ellenünk dolgoznak. Úgy tapasztaltuk, hogy megnyerhetjük a csatát. Csoportosan. Jellemzően 18 hónap alatt rá lehet jönni, hogy a legtöbben jobb szeretnek így dolgozni, eme alapvető átláthatósággal, semmint zavaros környezetben. Nincs intrika, nincs a... tudják mi, nincs a színfalak mögötti manőverek brutalitása –, az ötletek meritokráciája van, ahol a kollégák megnyilvánulhatnak. Ez pedig mindig jó dolog. Ettől hatékonyabb a munka, hatékonyabbak a viszonyok. De nem mindenkinek Úgy találtuk, hogy a munkatársak 25-30%-ának ez nem felel meg. Egyébként, amikor alapvető átláthatóságról beszélek, ez nem értendő mindenre. Nem kell senkinek szóvá tenni, hogy erősen kopaszodik, vagy csúnya a gyereke. Én csupán
(Laughter)
(Nevetés)
talking about the important things. So --
a fontos dolgokról beszélek. Úgyhogy...
(Laughter)
(Nevetés)
So when you leave this room, I'd like you to observe yourself in conversations with others. Imagine if you knew what they were really thinking, and imagine if you knew what they were really like ... and imagine if they knew what you were really thinking and what were really like. It would certainly clear things up a lot and make your operations together more effective. I think it will improve your relationships. Now imagine that you can have algorithms that will help you gather all of that information and even help you make decisions in an idea-meritocratic way. This sort of radical transparency is coming at you and it is going to affect your life. And in my opinion, it's going to be wonderful. So I hope it is as wonderful for you as it is for me.
Mikor innen távoznak, kérem, figyeljék meg, hogyan beszélnek másokkal. Képzeljék el, hogy tudják, társaik valójában mit gondolnak, s tudják, valójában milyenek, s képzeljék el, hogy társaik az önök gondolatait is ismerik, önökről is tudják, milyenek. Ez bizonyára jócskán tisztázza a dolgokat, és együttes cselekvésüket hatékonyabbá teszi. Megjavítja viszonyaikat. Képzeljék el, hogy van algoritmusuk, mellyel eme információkat összegyűjthetik, és még a döntéshozásban is segít meritokratikus módon. Az alapvető átláthatóság eltölti önöket, és hatni fog az életükre. Nézetem szerint ez csodálatos lesz. Remélem, hogy önöknek ugyanolyan csodálatos, mint nekem.
Thank you very much.
Köszönöm szépen.
(Applause)
(Taps)