TED日本語 - エリック・ブリニョルフソン: 成長のための鍵は何?機械との競争

TED日本語

TED Talks(英語 日本語字幕付き動画)

TED日本語 - エリック・ブリニョルフソン: 成長のための鍵は何?機械との競争

TED Talks

成長のための鍵は何?機械との競争
The key to growth? Race with the machines
エリック・ブリニョルフソン
Erik Brynjolfsson

内容

機械がますます多くの仕事を奪う中で、失業したりいつまでも賃金が増えないという人が増えています。もはや成長が止まったということなのでしょうか?エリック・ブリニョルフソンはそうではない、これは根本的な経済再編のための成長の痛みなのであると言います。コンピューターをチームメートにできると、なぜ大きな革新を迎えられるのか。惹きつけられる事例を用いて語ります。 ロバート・ゴードンによる反対意見と合わせてご覧ください。

Script

Growth is not dead.

(Applause)

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.

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.

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.

(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 & amp; 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 Gary 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)

成長は死んでいません

(拍手)

120年前のことから 話を始めましょう 当時アメリカの工場では動力が電気に変わり 第二次産業革命の火が付いたところでした 驚くべきことに その後30年もの間 工場の生産性は 向上しませんでした30年間です その間に幹部達はすっかり入れ替わります つまり 当初の幹部は 単に蒸気エンジンを電気モーターに変えただけで 電気による柔軟性を活用できるように 工場を再編成したわけではないのです 新しい仕事の仕組みを発明したのは次の世代でした その結果 生産性が急上昇すると 2倍や3倍の改善も見られました

電気は汎用技術の一例です その前の蒸気エンジンも同様です 汎用技術は経済成長の大半を促進します これを補完するイノーベーションが次々に始まるからです 電球しかり 工場の再編成しかり では今の時代に 汎用技術はあるでしょうか もちろん コンピューターです でも 技術だけでは不十分です 技術に 未来の全てを委ねることはできません 人が未来を形づくるのです 工場の再編成が必要だった― 旧世代の幹部たちと同様に 組織や さらには経済システム全体を 見直す必要が生じるでしょう この見直しは まだ不十分です 今から示すように 生産性に関しては 順調な推移ですが そのことと雇用とは分離されてしまい 典型的な労働者の収入は伸び悩んでいます この問題は「イノベーションが終わった」と 分析されることがありますが これは誤りです 時代の変化に伴う成長痛です この時代をアンドリュー・マカフィーと私は「新しい機械の時代」と名づけました

データを見ていきましょう アメリカで1人当たりのGDPを示します 多少の凹凸はありますが 全体として 定規に沿うような真っすぐなグラフです グラフの目盛は対数ですつまり一定の成長ということは 実際の数値では成長が加速しています こちらは生産性を示したものです 70年代半ばに少し停滞が見られます 第二次産業革命の時にも同様の停滞がありました 工場をどう電化するべきかを模索した時期に相当します 停滞の後 生産性は再び加速しました 「歴史はくり返さないが 韻を踏む」 という言葉の通りかもしれません 今では 生産性は史上最高に達し 「大不況」にも関わらず 2000年代の生産性の伸びは90年代を上回ります 好景気だった90年代は 70年代や80年代よりも生産性が伸びていました 第二次産業革命の時期よりも急速に成長しました このデータはアメリカだけの話 世界に目を向ければさらに良くなります 過去十年の間に 世界の所得は 史上かつてない伸び率で成長を遂げました

ただ これらの数字は進歩をむしろ過小評価しています 新しい機械の時代には 物質的な生産よりも 知識を作り出すことが重視されるからです 物質よりも精神 腕力よりも知力 物よりもアイデア 困ったことに伝統的な経済統計では扱えません なぜならどんどん無料のものが増えているからです ウィキペディア グーグル スカイプ そしてウェブに公開されれば このTEDトークも無料 無料で手に入るというのは良いことですよね ええ もちろんです でもそういうのは 経済学者はGDPに含めません 価格がゼロのものは GDP統計における重みもゼロです 統計によれば 音楽業界は10年前の半分の規模になっていますが 私は これまでになく多くの良い音楽を聴いています みなさんもそうでしょう? 私の研究による推定では GDP の総計金額は 毎年3000億ドル相当の ネット上で無料の物やサービスを見逃しています さて未来に目を向けましょう 極めて頭の切れる何人かの人が 成長は終わったのだと論じています しかし 将来の成長について理解するためには 成長を引っ張る原動力について 予測しなければなりません 私は楽観的です なぜなら新しい機械の時代の特徴が デジタル 指数関数的 組合せ だからです

デジタル化された物は複製できます 品質は完璧で コストはほぼゼロで たちどころに届けられます 過剰の経済へ ようこそというわけです デジタル化された世界には目立たないメリットもあります 科学と進歩において計測は不可欠です ビッグデータの時代になって これまでにない方法で世界を計測できるようになりました

第二に 機械の時代の特徴は指数関数的です コンピューターは他に類をみないほど急速に進歩します 今の子どものプレイステーションは 1996年の軍用スパコンより強力です でも人は直線的な成長を考えてしまいがちで その結果 指数関数的な発展には驚かされてばかり かつて 授業でもこう教えていました コンピューターにだって苦手なことがある 道路で車を運転することなどだ (笑) そのとおり この写真でアンディと私がバカみたいに笑っているのは ルート101のドライブ直後だからです そう 自動運転だったのです

第三に新しい機械の時代は組合せが特徴 停滞派の人は 低いところに実った果実のようにアイデアは もう尽きてしまったと見ています しかし実際はすべての革新が 更なる革新への構成要素となります こんな例があります 私の学生の一人が ほんの数週間で アプリを開発して たちまち130万人の利用者を獲得しました 簡単にできたのはアプリを フェイスブックを使って作ったから フェイスブックはウェブを使い ウェブはインターネットを使い― と どんどん続いてきたわけです

デジタル 指数関数的 組合せ このいずれかひとつだけでも ゲームチェンジャーです 3つが合わさって 驚愕するような 革新の大波が現れています 工場で働くロボットや チータより速く走るロボット 高いビルを一跳びで越えるロボットも登場します そう ロボットによる革新は 猫の移動にまで及びます

(笑)

さらにもっとも大事な発明は 機械学習です IBMのワトソンを見てみましょう クイズ番組の『ジェパディ!』の 優勝者の成績を示すグラフです 初めのうち ワトソンはぜんぜん駄目でした しかし どんな人よりも素早く上達して デイブ・フェルッチが このグラフを MITの私のクラスで見せた直後に ワトソンが『ジェパディ!』の世界チャンピオンを破りました 歳は7歳 ワトソンはまだ子どもみたいなものですが 最近では一人でのネットサーフィンも許されています 次の日からは回答にひどい言葉が混じり始めました くそっ (笑)

でも ワトソンの成長は速くて コールセンターでは試用を経て 採用され始めています 法律や銀行や医療でも試されており 一部で使われ始めています 知的な機械を作っている― まさにそのときに 人類の歴史で最も重要な発明が登場しているときに 革新が停滞していると論じる人がいるのは皮肉なことではありませんか 最初の二つの産業革命と同じように 新しい機械の時代の影響が全て 明らかになるには 少なくとも百年はかかるでしょう しかし最終結果は圧倒的なものです

では何も心配することはないのでしょうか? あります 技術発展に 未来の全てを委ねるわけには行きません 生産性は史上最高ですが 仕事に就ける人の数は減っています ここ十年で生み出された富はかつてないものですが 大半のアメリカ人の収入は減りました これが生産性と雇用との 大きな分離であり 富と仕事との分離です この大きな分離によって何百万人もの人が 幻滅させられていますが 他の多くの人と同じように その基本的な原因を誤解しています 技術が先行してしまっていて 取り残される人が増えているのです 今では 繰り返しの作業なら 機械にわかる指示としてプログラムすれば 百万回でも繰り返させられます

最近 耳にしたこんな会話が こういう新しい経済をよく表しています 「最近では HRB の税務サービスは頼まないことにしたよ ターボ・タックスだけで申告書はできてしまうし この方が早くて 安くて正確だ」 経験を積んだ事務員が 39ドルのソフトウェアに勝てるものでしょうか 無理です 今では 何百万人ものアメリカ人が 早く安く正確に申告書を作成しています インテュイット社の創始者は 十分報われていますが 申告書作成の事務員は17パーセントが職を失いました 今起きていることの縮図です ソフトウェアやサービスだけでなくメディアや音楽でも 金融や製造業や 小売りや貿易でも つまりあらゆる産業に起きていることです 人は機械と対立して競争しています たくさんの人がその競争に負けています

繁栄を広く分かち合うにはどうすればよいでしょうか 技術を減速させるというのは答えではありません 機械と競争する代わりに 機械と共に競争しなければなりません これが我々の大きな課題です

新しい機械の時代は 15年前に始まりました チェスの世界チャンピオンだったガルリ・カスパロフが スーパーコンピューターのディープ・ブルーと対戦し 機械が勝った その日からです 今では 携帯電話で動作するチェスのプログラムでも チェスの名人に勝てます こんな厳しい状況の中でコンピューターと対戦するときの― 戦略を聞かれたオランダの名人 ヤン・ドネルはこう答えました 「金づちを持って行くよ」

(笑)

しかし 今ではコンピューターも世界のチェス王者ではありません 人でもありません 人とコンピュータとが共に戦うことができる フリースタイルのトーナメントを カスパロフが開催したのです 優勝チームにはチェスの名人もいないし スーパーコンピュータもありませんでした 優勝チームにあったのは優れたチームワークで 人とコンピューターが組んだときに どんなコンピュータにも 単独のどんな選手にも勝つことを示しました 機械と共に競争することは 機械と競争することに勝ります 技術に 未来の全てを委ねることはできません 人が未来を形づくるのです

ありがとうございました

(拍手)

― もっと見る ―
― 折りたたむ ―

品詞分類

  • 主語
  • 動詞
  • 助動詞
  • 準動詞
  • 関係詞等

関連動画