앤드류 맥아피(Andrew McAfee) : 로봇이 우리의 직업을 대체할 수 있을까요?
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0:01 - 0:03알려진데로, 수많은 사람들이
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0:03 - 0:06실직하거나 능력에 맞지 않는 일을 하고 있고,
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0:06 - 0:10어떤 기술이 노동력을 대체할 수 있는지에 많은 관심을 가지고 있습니다.
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0:10 - 0:12이런 이야기들을 들으면서,
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0:12 - 0:15아주 적절한 주제에 관심을 가지고 있다고 생각했습니다.
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0:15 - 0:18그리고 동시에, 전체적으로는 뭔가 논점을 놓치고 있습니다.
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0:18 - 0:21이런 기사들이 관심을 가지는 주제는
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0:21 - 0:25이 모든 디지털 기술들이 사람들의 생계능력에
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0:25 - 0:28영향을 주느냐 이거나, 조금 다르게 말하면
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0:28 - 0:30로봇이나 기계들이 사람들의 직업을 대신할 수 있느냐 입니다.
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0:30 - 0:32대신할 수 있다는 몇가지 증거가 있습니다.
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0:32 - 0:37미국의 GDP(국내총생산)가 서서히 늘어나서
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0:37 - 0:40지속적인 경기 상승이 있고, 몇가지 다른
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0:40 - 0:43경제 지표들이 다시 반등하면서, 경제가 건강해지고 빠른 회복을 보일 때,
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0:43 - 0:46대공황이 끝났습니다. 회사들은 상당히
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0:46 - 0:49높은 수익을 올립니다. 여기에 은행의 수익을 포함하면,
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0:49 - 0:51어느때 보다 더 많은 수익을 창출합니다.
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0:51 - 0:55기계, 장치, 그리고 하드웨어와 소프트웨어에 대한
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0:55 - 0:58투자는 항상 많았습니다.
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0:58 - 1:01그래서 사업은 수익을 쏟아내고 있습니다.
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1:01 - 1:03그런 와중에 일어나지 않는 것은 고용입니다.
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1:03 - 1:07그래서 이 빨간색 선은 인구대비 고용 비율을 보여줍니다,
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1:07 - 1:10다시 말해서, 미국에 고용 가능한 인구중
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1:10 - 1:12직업을 가지고 있는 인구비율을 나타내고 있습니다.
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1:12 - 1:16대공황중에 그 비율이 떠어지는 것을 볼 수 있습니다,
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1:16 - 1:19그리고 전혀 회복의 기미가 보이지 않고 있습니다.
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1:19 - 1:21하지만 이 이야기는 경기침체에 대한 이야기가 아닙니다.
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1:21 - 1:24우리가 살아온 몇 십년간은
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1:24 - 1:28비교적 일자리 성장이 낮았습니다.
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1:28 - 1:31특히, 다른 10년 기간들과 비교해 보면,
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1:31 - 1:332000년대가 유일하게
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1:33 - 1:36초반기보다 후반기에 더 적은 사람들이
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1:36 - 1:39일을 했습니다. 여러분들이 원하는 것은 이런 것이 아닙니다.
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1:39 - 1:43미국에서 일자리 갯수와 피고용인 숫자를
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1:43 - 1:46그래프로 그려보면, 시간이 지날수록
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1:46 - 1:50그 차이가 점점 더 벌어지는 것을 알 수 있습니다,
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1:50 - 1:52그리고 대공황에는 아주 크게 벌어졌습니다.
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1:52 - 1:57제가 간단히 계산을 해보았습니다. 제가 지난 20년간의
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1:57 - 2:00GDP 성장률과 노동 생산성 성장률을 비교했습니다,
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2:00 - 2:03이 두가지 지표를 간단한 방법으로 비교하여
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2:03 - 2:06성장을 위해서 얼마나 많은 일자리가 필요한지
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2:06 - 2:09예측해 보았습니다, 그리고 이런 그래프가 나왔습니다.
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2:09 - 2:13이게 좋은걸까요 나쁜걸까요? 이 부분은 정부가 예측한
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2:13 - 2:16고용 가능한 인구가 늘어나는 추세입니다.
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2:16 - 2:21이 예측 자료가 정확하다면, 그 차이는 줄어들지 않습니다.
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2:21 - 2:25문제는, 저는 이런 예측들이 맞다고 생각하지 않습니다.
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2:25 - 2:28특히, 제 예측은 너무 낙관적입니다,
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2:28 - 2:31왜냐하면 미래는
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2:31 - 2:34과거에 일어났던 노동 생산성 성장과
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2:34 - 2:37비슷할 것이라는 가정을 했기 때문이죠, 사실 그건 제가 믿는 것이 아닙니다,
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2:37 - 2:41주위를 둘러보면, 노동력에 기술의 영향이 미치고 있다는 것을
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2:41 - 2:44아직 보지 못했기 때문입니다.
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2:44 - 2:48지난 몇 년동안에, 이전에는 본적이 없는
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2:48 - 2:53디지털 도구들이 능력을 발휘하는 것을 보았습니다,
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2:53 - 2:56그리고 사람들이 먹고 살기 위해서 하던 일들을
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2:56 - 3:00심각하게 축내고 있습니다. 몇가지 예를 더 말씀 드리겠습니다.
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3:00 - 3:02역사적으로 볼때, 한가지 언어를 다른 언어로
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3:02 - 3:05번역하고 싶을 때는,
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3:05 - 3:06반드시 통역하거나 번역하는 사람이 필요했습니다.
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3:06 - 3:10지금은 다양한 언어를 실시간으로
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3:10 - 3:14자동 번역해주는 서비스를 스마트폰에 다운로드 받아
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3:14 - 3:17공짜로 이용할 수 있습니다.
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3:17 - 3:20이런 서비스를 이용해보신 분들은
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3:20 - 3:23완벽하지는 않지만 그런대로 괜찮다고 생각하실겁니다.
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3:23 - 3:26이전에는, 여러분들이 보고서나 기사 같은 글을
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3:26 - 3:30쓰기 위해서는, 사람이 글쓰기를 했습니다.
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3:30 - 3:32그런데 이제 더이상 그렇지 않습니다.
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3:32 - 3:35얼마전 포브스(Forbes)지에 올라온 애플사의 수익에 관한 기사입니다.
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3:35 - 3:38이것은 컴퓨터 알고리즘에 의해 작성되었습니다.
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3:38 - 3:41이건 그저 쓸만한 정도가 아니라 완벽합니다.
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3:41 - 3:44많은 사람들이 이런 기술들을 보고 이렇게 말합니다,
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3:44 - 3:46"좋네요, 하지만 특정 분야나 매우 한정적인 작업만 하네요,"
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3:46 - 3:49"대부분의 지식 근로자들은 사실 다방면에 능통한 사람들입니다,"
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3:49 - 3:51"그리고 전문가들이나, 지식의 최상위 계층에 앉아서"
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3:51 - 3:54"예상하지 못한 요구사항에"
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3:54 - 3:57"그때 그때 지식을 사용하여 반응하고"
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3:57 - 4:00"그런 작업을 자동화하는 것은 매우 어렵습니다."
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4:00 - 4:02최근 제 기억속에 가장 인상깊었던
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4:02 - 4:04지식 근로자 중에 한명은 켄 제닝스(Ken Jennings)라는 친구였습니다.
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4:04 - 4:09제퍼디(Jeopardy) 퀴즈쇼에서 74번이나 연속으로 우승해서
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4:09 - 4:12약 34억을 상금으로 받았습니다.
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4:12 - 4:16IBM의 슈퍼컴퓨터 왓슨의 오른쪽에 있는 친구가 켄인데요,
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4:16 - 4:20이 슈퍼컴퓨터에게 3대 1로 졌습니다.
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4:20 - 4:22그래서 기술이 일반적인 지식 근로자를 위해 할 수 있는 것을
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4:22 - 4:25보면서 저는 이런 박학다식한 사람들은
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4:25 - 4:28이제 뭔가 특별한게 없을 수 있겠다는 생각을 하기 시작했습니다,
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4:28 - 4:31특히, 시리(Siri, 애플의 음성인식 프로그램)에서 왓슨 컴퓨터 까지
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4:31 - 4:35연결해보고, 우리가 말하는 것을 이해하고
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4:35 - 4:36다시 우리에게 뭔가를 말하는 기술들을
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4:36 - 4:39볼 때는 더욱 그런 생각이 듭니다.
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4:39 - 4:41자, 시리는 아직 완벽하지는 않습니다, 그래서 사람들이
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4:41 - 4:44허술함을 비웃지만, 만약 시리나 왓슨과 같은 기술이
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4:44 - 4:47무어의 법칙(Moore's Law)을 따라 향상된다면,
* 무어의 법칙 : 반도체 기술력이 18개월마다 2배씩 증가한다는 법칙. -
4:47 - 4:51그렇게 되겠지만 말이죠, 6년이 지나면
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4:51 - 4:53단순히 2배 또는 4배 정도가 아니라
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4:53 - 4:58지금보다 16배가량 더 좋아진다는 것을 명심해야 합니다.
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4:58 - 5:02그래서 저는 많은 지식 노동들이 이런 기술들에 영향을 받는다고 생각합니다.
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5:02 - 5:05디지털 기술은 단지 지식 노동에만 영향을 주지 않습니다.
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5:05 - 5:09기술들은 육체적인 노동에도 영향력을 발휘하기 시작했습니다.
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5:09 - 5:12얼마 전에 구글에서 만든 무인 자동차를 타보았습니다,
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5:12 - 5:17말그 대로 멋있죠. (웃음)
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5:17 - 5:20제가 장담하건데 이 자동차는 101번 고속도로에서
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5:20 - 5:23주행과 정지를 아주 자연스럽게 해냈습니다.
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5:23 - 5:25미국에 생계를 위해 트럭을 운전하시는 분들이
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5:25 - 5:28약 3백 5십만 명이 있습니다.
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5:28 - 5:30그 분들중 일부는 이런 자동차 기술로 영향을 받게 될겁니다.
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5:30 - 5:33그리고 지금, 휴머노이드 로봇들은 원시수준입니다.
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5:33 - 5:36그래서 아직 많은 것을 할 수는 없습니다.
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5:36 - 5:39하지만 아주 빨리 향상되고 있습니다, 그리고 미국무성의
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5:39 - 5:42투자를 담당하는 미국방고등연구기획청(DARPA)이
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5:42 - 5:44휴머노이드 로봇 기술개발에 박차를 가하고 있습니다.
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5:44 - 5:49그래서 요약하면, 기계들이 인간의 직업세계로 들어오고 있습니다.
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5:49 - 5:52단기간으로 보면, 창업을 권장하고,
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5:52 - 5:55기반 시설에 투자하여 고용 성장률을 증진시킬 수 있습니다,
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5:55 - 5:58왜냐하면 아직은 로봇들이 우리가 가지고 있는
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5:58 - 6:00모든 문제를 해결하지는 못하기 때문입니다.
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6:00 - 6:04하지만 멀지 않은 미래에, 제 생각에는 여기 계시는 분들이
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6:04 - 6:07살아계시는 동안에, 아주 생산적인 경제환경으로
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6:07 - 6:10옮겨가겠지만, 그런 환경에서는 더이상
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6:10 - 6:13많은 인간 노동자를 필요로 하지 않을 것입니다,
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6:13 - 6:14그리고 그런 환경으로 옮겨가는 것이
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6:14 - 6:17우리 사회가 현재 직면한 가장 큰 도전이 될 것입니다.
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6:17 - 6:20볼테르(Voltaire, 프랑스 철학자)가 그 이유를 말했습니다.
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6:20 - 6:25"노동은 우리를 세가지 악으로 부터 구원합니다, 그 세가지는 나태함, 부도덕함 그리고 욕구 입니다."
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6:25 - 6:28하지만 이런 도전에도 불구하고, 저는 개인적으로,
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6:28 - 6:31여전히 디지털 문명의 낙관론자이고,
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6:31 - 6:34우리가 개발하고 있는 디지털 기술들이
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6:34 - 6:38우리를 이상적인 미래로 안내할 것이라고 굳게 믿습니다,
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6:38 - 6:41그 이유를 설명해 보겠습니다,
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6:41 - 6:43어처구니 없게 광범위한 질문을 해보겠습니다.
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6:43 - 6:45인간 역사상 가장 중요한 개발이
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6:45 - 6:48무엇입니까?
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6:48 - 6:50자, 이 질문에 대답을 몇가지
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6:50 - 6:53말씀드려 보겠습니다. 이 질문은 참 좋은 질문이고
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6:53 - 6:55끝없는 논쟁을 일으킵니다,
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6:55 - 6:57왜냐하면 어떤 사람들은 동서양의 많은 사람들이
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6:57 - 7:01세상을 어떻게 생각하는지를 바꾸게 한
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7:01 - 7:04철학적인 체계에 대한 논점을 끄집어 내기 때문이죠.
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7:04 - 7:07그리고 다른 사람들은 이렇게 말할 수 있습니다,
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7:07 - 7:09"아닙니다, 사실, 가장 중요한 개발은 세상의 종교입니다,"
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7:09 - 7:12"종교는 문명을 변화시켰고,"
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7:12 - 7:15"셀수 없이 많은 사람들이 살아가는 방식에"
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7:15 - 7:18"영향을 주고 바꾸었습니다.", 또 어떤 사람들은,
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7:18 - 7:21"사실상 문명을 바꾸고,"
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7:21 - 7:24"인간의 삶을 바꾼 것은"
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7:24 - 7:28"제국의 역사입니다., 그래서 인간 역사상 가장 대단한 것은"
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7:28 - 7:30"전쟁을 통한 침략입니다." 라고 말합니다.
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7:30 - 7:33그리고 재밌는 분들은 이렇게 말하기도 합니다,
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7:33 - 7:39"저기요, 전염병도 있잖아요." (웃음)
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7:39 - 7:42이 질문에 긍정적인 답변도 있습니다,
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7:42 - 7:43그래서 어떤 분들은 탐험의 시대를 언급하기도 합니다.
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7:43 - 7:45그리고 세계의 개방성을 말하기도 하지요.
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7:45 - 7:48어떤 사람들은 세상을 사는데
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7:48 - 7:50많은 도움을 준 수학과 같은 지적인 성취라고 말하기도 하고,
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7:50 - 7:53어떤 사람들은 과학과 예술이
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7:53 - 7:55번창했던 시대를 이야기하기도 합니다.
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7:55 - 7:59그래서 이런 논쟁은 끊임없이 계속 진행합니다.
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7:59 - 8:01끝없은 논쟁이고, 아무 것도 결정된것이 없습니다,
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8:01 - 8:05답 하나로 끝나지 않습니다. 하지만 여러분들이 저같은 범생이라면,
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8:05 - 8:08"글쎄요, 데이터에는 뭐라고 나왔나요?" 라고 말할 수 있습니다.
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8:08 - 8:10그리고는 관심이 있을 법한 그래프 같은 것들을 그리겠죠,
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8:10 - 8:14예를들어, 세계 인구수라든가,
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8:14 - 8:17사회개발이라든가,
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8:17 - 8:20사회 발전 상태라든가,
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8:20 - 8:23그리고 데이타를 표로 나타내겠죠, 왜냐하면 이런 접근 방법으로
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8:23 - 8:26인간의 역사상 중요한 이슈들이나, 개발들이
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8:26 - 8:29이런 그래프 곡선을 만들기 때문입니다.
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8:29 - 8:31그래서 이런 그래프를 그리면,
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8:31 - 8:34여러분들은 꽤 빨리 이상한 결론에 도달하게 됩니다.
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8:34 - 8:37그래서 보면, 아무것도 연관이
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8:37 - 8:42없다는 결론을 내게 됩니다. (웃음)
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8:42 - 8:46사람들이 이 곡선에 이상한 짓을 한 것은 아닙니다. (웃음)
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8:46 - 8:49한가지 이유가 있습니다, 인간의 역사에서
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8:49 - 8:52이 곡선을 90도로 꺽어지게 만든 것이 있습니다,
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8:52 - 8:56바로 그것이 기술입니다.
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8:56 - 8:59산업혁명 당시에 증기기관과 관련 기술들이
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8:59 - 9:02세상을 바꾸고
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9:02 - 9:04인간 역사에 많은 영향을 주었습니다,
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9:04 - 9:06역사학자 이안 모리스(Ian Morris)의 표현대로,
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9:06 - 9:10이전의 것들을 모두 우습게 만들어 버린 것입니다.
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9:10 - 9:13그리고 인간 육체의 한계를 극복하기 위해
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9:13 - 9:16무한한 힘을 더해서 기술발전을 이루었습니다.
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9:16 - 9:19이제 우리는 인간의 뇌가
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9:19 - 9:22가지는 한계를 극복하기 위해서
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9:22 - 9:25우리의 정신적 힘을 무한히 더해가고 있습니다.
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9:25 - 9:29어떻게 기술이 사람의 육체적인 한계를 극복할 만큼
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9:29 - 9:31큰 힘이 아닐수 있습니까?
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9:31 - 9:34자꾸 같은 말을 되풀이해서 말을 하더라도,
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9:34 - 9:37요즘 디지털 기술환경에 일어나는 일을 보면,
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9:37 - 9:40우리는 이 여행을 다 끝내지 않았습니다,
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9:40 - 9:43그리고 우리 사회와 경제에 무슨 일 일어나는지를 보면,
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9:43 - 9:45제 결론은 아직 많은 것을 보지 못했다는 것 입니다,
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9:45 - 9:49정말 최고의 날은 미래에 있습니다.
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9:49 - 9:51몇가지 예를 말씀드리겠습니다.
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9:51 - 9:55경제는 에너지나 자본으로 굴러가지 않습니다,
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9:55 - 9:59노동력으로도 굴러가는 것이 아닙니다. 경제는 아이디어로 발전합니다.
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9:59 - 10:01혁식적인 작업, 새로운 아이디어를 제안하는 일들이
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10:01 - 10:04가장 강력한 것들이고
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10:04 - 10:05경제활동에서 우리가 할 수 있는 가장 기본적인 것들입니다.
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10:05 - 10:09이것이 우리가 혁신에 적응해 오던 방법입니다.
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10:09 - 10:13여기 비슷하게 생긴 사람들을 많이 볼 수 있습니다,
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10:13 - 10:17(웃음)
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10:17 - 10:19이 사람들을 엘리트 기관에서 빼와서,
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10:19 - 10:22다른 엘리트 기관에 보내고, 혁신을 기다려 왔습니다.
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10:22 - 10:26(웃음)
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10:26 - 10:29MIT와 Harvard에서 경력을 쌓은 백인으로써
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10:29 - 10:35저는 이래도 전혀 문제가 없어요. (웃음)
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10:35 - 10:38하지만 다른 사람들에게는 문제가 있어요. 그들은 이런 세계를 부셔버리고,
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10:38 - 10:40혁신의 형식을 풀어버렸습니다.
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10:40 - 10:41(웃음)
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10:41 - 10:45여기 프로그래밍 대회의 우승자들입니다,
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10:45 - 10:48여러분들은 아무도 이 친구들이 어디서 배우고 자랐는지
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10:48 - 10:51모를겁니다, 그리고 어떤 친구들인지 모릅니다.
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10:51 - 10:54모든 사람들이 신경쓰는 것은
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10:54 - 10:57얼마나 양질의 일과 아이디어를 가지느냐 입니다.
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10:57 - 10:59그리고 이렇게 기술이 배양되는 세상에서
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10:59 - 11:01이런 현상을 계속해서 보게 될 것입니다.
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11:01 - 11:04혁신은 점점 더 개방되고,
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11:04 - 11:07포괄적이고, 투명해지고, 능력 기반이 됩니다,
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11:07 - 11:10그리고 MIT나 Harvard에서 무슨 생각을 하든지
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11:10 - 11:14계속 지속될 것이고, 그 개발에 대해 더 이상 행복 할 수 없을겁니다.
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11:14 - 11:16얼만 전에 이런 이야기를 들었습니다,
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11:16 - 11:20"좋아요, 당신의 말을 인정하지만 기술은 여전히 부유한 세상의 도구일 뿐입니다",
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11:20 - 11:23"그리고 이런 디지털 도구들은 인간 삶의 밑바닥까지"
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11:23 - 11:26"향상시킬 수 없습니다."
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11:26 - 11:29저는 그런 말에는 분명히 말도 안된다고 말하고 싶습니다.
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11:29 - 11:32인간 삶의 밑바닥은 사실 많은 기술의 도움을 받고 있습니다.
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11:32 - 11:35경제학자 로버트 옌슨(Robert Jensen)은
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11:35 - 11:38인도의 케랄라(Kerala) 어촌마을에서 처음 휴대폰을
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11:38 - 11:41사용했을 때 일어났던 일을 보고는
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11:41 - 11:44이런 대단한 연구를 했었습니다,
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11:44 - 11:47사람들이 경제학 저널에 글을 쓸 때는,
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11:47 - 11:50매우 건조하고 신중한 언어를 사용해야만 합니다,
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11:50 - 11:52하지만 제가 이 논문을 읽었을 때, 옌슨이 우리에게
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11:52 - 11:55소리를 지른다고 느꼈습니다, 보세요, 이것은 정말 큰 이야기입니다.
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11:55 - 11:59가격이 안정화되었습니다, 그래서 사람들이 경제적 삶을 계획하기 시작했습니다.
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11:59 - 12:04낭비는 줄어들지 않았고, 없어져 버렸습니다.
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12:04 - 12:06요즘 이 마을의 구매자와 판매자의 삶이
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12:06 - 12:09상당히 향상되었습니다.
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12:09 - 12:12저는 이것이 옌슨이 극단적으로 운이 좋았거나
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12:12 - 12:15기술이 모든 것을 좋게 만든 한지역에
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12:15 - 12:17국한되어 일어난 일이라고 생각하지 않습니다.
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12:17 - 12:20옌슨은 기술이 이런 지역사회 환경에
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12:20 - 12:22도입되었을 때 일어나는 일들을 지속적으로
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12:22 - 12:26문서화 했습니다.
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12:26 - 12:30사람들의 삶과 복지는 급작스럽게 향상되었습니다.
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12:30 - 12:32그래서 이런 모든 증거들을 살펴보면서, 우리들 앞에
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12:32 - 12:34남겨진 여지를 생각했습니다, 저는 디지털 세상에 낙관주의자가
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12:34 - 12:37되었고, 물리학자인 프리만 다이슨(Freeman Dyson)이 말한
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12:37 - 12:40이 훌륭한 말은 과장이 아니라고 생각하기 시작했습니다.
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12:40 - 12:45이 말은 지금 무슨 일이 일어나고 있는지를 정확하게 말하고 있습니다.
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12:45 - 12:47우리의 기술은 정말 대단한 축복입니다,
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12:47 - 12:51바로 지금 디지털 기술이 번성하고,
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12:51 - 12:54세상에 점점 더 퍼져나가고
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12:54 - 12:56더욱더 중요한 부분이 될 때,
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12:56 - 12:59우리 삶에 가장 큰 재산을 가지게 되는 것입니다,
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12:59 - 13:02그래서, 네.. 기계나 소프트웨어가 우리의 직업을 대체하게 될 것입니다,
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13:02 - 13:06하지만, 그 사실은 논점을 완전히 잃고 있다는 것에 주의해야합니다.
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13:06 - 13:09그 논점은 우리는 다른 것을 할 수 있도록 자유로워진다는 것입니다,
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13:09 - 13:12그리고 자신있게 말해서 우리가 할 것은
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13:12 - 13:15세상의 빈곤과 고난스러운 일들
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13:15 - 13:18줄이는 것입니다.
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13:18 - 13:21우리는 지구상에서 더 쉽게 사는 법을 배울게 될 것입니다,
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13:21 - 13:24그리고 사람들이 디지털 도구를 가지고 할 일들은
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13:24 - 13:27정말 대단할 것이고,
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13:27 - 13:30이전에 있던 모든것들을 우습게 만들 정도로
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13:30 - 13:32도움이 되는 것들이라고 자신있게 말할 수 있습니다.
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13:32 - 13:34저는 디지틀 세상의 진보에 최전방에 있는
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13:34 - 13:36친구에게 마지막 말을 하겠습니다,
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13:36 - 13:39우리의 오랜 친구인 켄 제닝스는 저와 함께 일하는데요,
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13:39 - 13:40그 친구의 말을 대신 전하겠습니다:
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13:40 - 13:44"새로운 컴퓨터 지배자의 세상에 오신것을 환영합니다."
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13:44 - 13:47감사합니다. (박수)
- Title:
- 앤드류 맥아피(Andrew McAfee) : 로봇이 우리의 직업을 대체할 수 있을까요?
- Speaker:
- Andrew McAfee
- Description:
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로봇과 소프트웨어는 자동차를 만들고, 기사를 쓰고, 번역하는 일과 같이 이전에는 사람들이 해야만 했던 일들을 점점 더 능숙하게 하고 있습니다. 그래서 사람들이 직장에서 할 일들이 무엇일까요? 앤드류 맥아피는 최근 노동력 관련 데이터가 말해주듯이, 과거에 있었던 인류의 큰 역사를 통해 다음 미래에 무엇이 도래할지에 대한 놀랍고도 소름끼치는 예측을 해봅니다. (TEDxBoston 강연중에서)
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 14:07
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