빌 게이츠의 글입니다.
정보와 지식에관한 단상과 향후 전망을 하고 있습니다.
시기가 조금 지났지만 여전히 생각해 볼 문제를 내포하고 있는 내용이네요..
트리거 파트2에는 빌게이츠가 쓴 2개의 글이 있습니다.
화자나 작자만 알아도 해석에 많은 도움이 될겁니다.
Unit 19. The new road ahead - where next for the knowledge economy
It's hard to say exactly when it happened, but at some point in the last 20 years the word "knowledge" became an adjective. As intellectual property became increasingly important to businesses, and personal computers started appearing on every desktop, employees morphed into knowledge workers, companies began to focus on knowledge management and ke information was stored in knowledge bases connected-in theory-via knowledge networks. The result was the knowledge economy, a phenomenon that has transformed the business of business and helped entire emerging economies to compete globally.
언제인지 정확히 말하는 것은 어렵지만, 지난 20년 사이에 "지식"이라는 말이 형용사가 되었다. 지적 재산이 사업에 있어 점차 중요해지고, 개인용 컴퓨터가 모든 이의 탁상에 등장하면서 직원들은 지식 근로자로 변했으며 기업들은 지식 관리에 초점을 맞추기 시작했고 중요 정보들은 지식 네트워크를 통해 연결된 지식 베이스에 저장되었다. 그 결과로 지식 경제, 즉 사업의 업무로 변화하였으며 최근 생겨난 경제가 전세계적으로 경쟁할 수 있도록 도와준 현상이 나타났다.
But this is only the beginning. Most of the "knowledge" on which the knowledge economy is built is actually just information-data, facts and basic business intelligence. Knowledge itself is more profound. As management guru Tom Davenport once put it, "Knowledge is information combined with experience, context, interpretation, and reflection." It's the knowledge derived from information that gives you a competitive edge.
그러나 이것은 단지 시작에 불과하다. 대부분의 지식 경제가 세워지고 있는 "지식"은 자료, 사실과 기본 사업 정보 같은 정보에 불과하다. 지식 그 자체는 더욱 심오하다. 경영 전문가 Tom Davenport가 일전에 "지식은 경험과 상황, 해석, 반향이 포함된 정보입니다."라고 말했던 바와 같다. 여러분에게 경쟁력 있는 유리함을 제공하는 것도 정보에서 얻은 지식이다.
Most of us live in an "information democracy"-if you have access to a PC and the internet, you can tap into almost all the information that is publicly available worldwide. Advanced software and Web services can help trace, slice and dice the information in ways that were impossible only a decade ago. But while we've gone a long way toward optimizing how we use information, we haven't yet done the same for knowledge.
우리들 대부분이 "정보 민주사회"에서 살고 있다. 여러분이 PC와 인터넷에 접근할 수 있다면, 전 세계에서 공공으로 사용 가능한 정보 대부분에 다가갈 수가 있다. 발전된 소프트웨어와 웹 서비스는 찾아내는 것을 돕고, 10년 까지만 해도 불가능했던 방식으로 정보를 자르고 조각낼 수 있다. 그러나 정보를 이용하는 방법을 최대한 활용하기 위해서는 오랜 길을 걸어온 반면, 지식을 위해서는 아직 그렇지 못하다.
This is a vast growth opportunity, and a surprisingly tough challenge. While information wants to be free, knowledge is much "stickier"-harder to communicate, more subjective, less easy to define. For instance, the knowledge you accumulate throughout your career-the "tacit" knowledge, rather than the "explicit" knowledge found in, say, manuals or textbooks-defines your value to the organization you work for. Your ability to combine it with the knowledge of co-workers, partners and customers can make the difference between success and failure-For you and your employer. Yet today, even locating sources of knowledge within complex organizations can be daunting.
이것은 막대한 성장의 기회이자 놀랍도록 힘든 도전이다. 정보가 자유로워지길 원하는 반면에 지식은 훨씬 "달라붙는"다. 즉, 의사소통하기 어려우며 더욱 주관적이고, 정의하기 어렵다. 예를 들어, 여러분이 직업을 통해 축적할 수 있는 "무언의" 지식은 설명서나 교과서에서 찾을 수 있는 말하자면 "명백한" 지식 보다 여러분의 조직에서 당신의 가치를 규정한다. 그것을 동료나 동업자, 고객의 지식과 결합하는 능력은 성공과 실패의 차이를 만들 수 있다. 하지만 오늘날에는 복잡한 조직 내에 지식 자원을 두는 것조차 위축될 수 있다.
But as software get smarter about how people think and work, it's starting to help them synthesize and manage knowledge, too. Some of this technology is deceptively simple. Software such as our own Microsoft Office OneNote helps people take and organize their typed and sketched notes using a "pen and paper" approach that is more abstract than text-based word processors. On another level, OneNote and a new generation of "mind-mapping" software can also be used as a digital "blank slate" to help connect and synthesize ideas and data-and ultimately create new knowledge.
그러나 소프트웨어가 사람들의 업무나 상고 방식 정도까지 똑똑해 지면서 그들이 지식을 통합하고 관리하는 것까지 돕기 시작하고 있다. 이런 기술 중 어떤 것은 거짓말처럼 단순하다. Microsoft Office Onenote와 같은 소프트웨어는 "펜과 종이"라는 기존 글을 기반으로 하는 word processor보다 더욱 추장적인 방식으로 사람들의 타자로 친, 혹은 메모를 조직화하는 것을 돕는다. 한편으로, Onenote와 차세대 "마인드맵" 소프트웨어는 아이디어와 정보를 연결하고 통합하여 최종적으로는 새로운 지식을 창조해내는 디지털"백지 상태"로 이용될 수도 있다.
Researchers at Microsoft and elsewhere are developing technology that can unobtrusively "watch" you working, then make suggestions about related subjects or ideas. Interestingly, even if the software makes a bad guess, it can still be valuable in helping spark new ideas. computer scientists are also making progress against a long-held dream of "intelligent agents" that anticipate your needs and provide just-in-time information that's relevant to the work, you're doing. Experimental programs known as reasoning engines can test your ideas against commonsense logic, spotting flaws in hypotheses and acting as "virtual subject experts" to help guide your thinking.
Microsoft사와 다른 곳의 연구원들은 눈에 띄지 않게 당신의 작업을 "지켜보고" 관련 방안이나 주제에 대한 제안을 하는 기술을 개발 중이다. 흥미롭게도, 이 소프트웨어가 잘못된 추측을 할지라도 새로운 생각이 떠오르게 하는 데에는 유용하다. 컴퓨터 과학자들은 또한 당신의 요구를 예측하고 시간에 맞춰서 작업과 관련된 정보를 제공하는 "똑똑한 대리인"의 숙원을 진행 중이다. 추론 엔진으로 알려진 실험 단계의 프로그램은 여러분의 생각을 이끌어주기 위해 상식적 논리와 당신의 생각을 비교하여 가설의 오류를 지적하고 "사실상의 주제 전문가"로 행동하여 당신의 생각을 시험해 볼 수 있다.
These technologies promote "consilience"-literally, the "jumping together" of knowledge from different disciplines. They help people combine their own ideas with at least some existing knowledge far more efficiently than was previously possible. But they also leave a key problem unsolved: how to unearth all the new ideas that are being generated around the world.
이러한 기술들은 "통합", 말 그대로 다양한 분야에서 지식을 "더불어 넘나들기"를 촉진시킨다. 그것들은 사람들이 자신의 생각을 최소한 이전에 가능했던 것보다는 더 효율적으로 기존의 지식과 결합하도록 돕는다. 그러나 아직 풀리지 않는 중요한 문제가 있다: 어떻게 전 세계에서 발생하는 새로운 생각들을 찾아낼 수 있을까.
Today's search engines are good at locating tidbits of information in an ocean of data, and even at finding answers to simple questions. The next step is pattern recognition engines and mental models to help people mine and assess the value of all that information, and technologies that infuse online data with meaning and context. None of this is science fiction: the technologies that make it possible already exist.
요즘의 검색 엔진은 자료의 바다에서 토막 정보를 찾아내고, 심지어는 짧은 질문에 대한 답을 찾는 것까지도 잘 한다. 다음 단계는 패턴 인식 엔진과, 사람들이 모든 정보의 가치를 평가하고 찾는 것을 도울 정신적 모델과 온라인 자료의 의미와 상황에 영향을 미칠 기술들이다. 이러한 것 중 어느 것도 공상 과학이 아니다: 이런 것들을 가능하게 하는 기술들은 이미 존재한다.
The power they hold is hard to exaggerate. Inventor Robert Metcalfe theorized that the value of a network is roughly equal to the square of the number of people using it. "Metcalfe's Law" applies equally to knowledge: being able to tap into the worlds' finest thinkers as easily as we can now search the Web for information will revolutionize business, science and education. It will literally transform how we think-and help us finally realize the potential of a truly global knowledge economy.
그것들이 지닌 힘을 과장하기는 어렵다. 발명가 Robert Metcalfe 씨는 네트워크의 가치는 거의 그것을 사용하는 사람 수의 제곱과 같다는 이론을 제시했다. "Metcalfe의 법칙"은 지식에도 동일하게 적용된다: 세계 최고의 사상가들에게 정보를 찾기 위해 웹 검색을 할 수 있는 만큼 손쉽게 다가갈 수 있게 되는 것은 사업, 과학 그리고 교육에 있어 혁신을 일으킬 것이다. 이는 말 그대로 우리가 생각 방식을 바꿀 것이며 마침내 세계적인 지식 경제의 진실한 잠재성을 깨닫도록 할 것이다