When AI Can Fake Reality, Who Can You Trust? | Sam Gregory | TED

المترجم: Mohamed Salem المدقّق: gaith Takrity

It's getting harder, isn't it, to spot real from fake,

أصبح من الصعب اكتشاف الحقيقي من المزيف

AI-generated from human-generated.

صنع الذكاء الاصطناعي من صنع الانسان.

مع الذكاء الاصطناعي التوليدي،

With generative AI,

along with other advances in deep fakery,

إلى جانب التطورات الأخرى في التزييف العميق،

it doesn't take many seconds of your voice,

لا يستغرق الأمر عدة ثوانٍ من صوتك،

many images of your face,

والعديد من صور وجهك،

to fake you,

لتزييفك،

and the realism keeps increasing.

وتستمر الواقعية في الازدياد.

I first started working on deepfakes in 2017,

بدأت العمل على التزييف العميق لأول مرة في عام 2017،

when the threat to our trust in information was overhyped,

عندما كان التهديد الذي تتعرض له ثقتنا في المعلومات مبالغًا فيه،

and the big harm, in reality, was falsified sexual images.

وكان الضرر الكبير هو الصور الجنسية المزيفة.

Now that problem keeps growing, harming women and girls worldwide.

الآن تستمر هذه المشكلة في النمو مما يضر بالنساء والفتيات في جميع أنحاء العالم.

But also, with advances in generative AI, we're now also approaching a world

ولكن أيضًا مع التقدم في الذكاء الاصطناعي التوليدي نقترب الآن أيضًا من عالم

where it's broadly easier to make fake reality,

يسهل فيه على نطاق واسع صنع واقع مزيف،

but also to dismiss reality as possibly faked.

ولكن أيضًا رفض الواقع باعتباره ربما مزيفًا.

Now, deceptive and malicious audiovisual AI

أما الآن، فإن الذكاء الاصطناعي السمعي البصري الخادع والخبيث

is not the root of our societal problems,

ليس أصل مشاكلنا المجتمعية،

but it's likely to contribute to them.

ولكن من المرجح أن يساهم فيها.

Audio clones are proliferating in a range of electoral contexts.

تنتشر النسخ الصوتية في مجموعة من السياقات الانتخابية.

"Is it, isn't it" claims cloud human-rights evidence from war zones,

«أليس كذلك، أليس كذلك؟» تحجب الادعاءات أدلة حقوق الإنسان من مناطق الحرب،

sexual deepfakes target women in public and in private,

وتستهدف التزييف الجنسي العميق النساء في الأماكن العامة والخاصة،

and synthetic avatars impersonate news anchors.

والأفاتار الاصطناعية تنتحل شخصية مذيعي الأخبار.

I lead WITNESS.

أنا أقود [شاهد].

We're a human-rights group

نحن مجموعة حقوق الإنسان

that helps people use video and technology to protect and defend their rights.

التي تساعد الناس على استخدام الفيديو والتكنولوجيا لحماية حقوقهم والدفاع عنها.

And for the last five years, we've coordinated a global effort,

وعلى مدى السنوات الخمس الماضية، قمنا بتنسيق جهد عالمي بعنوان

"Prepare, Don't Panic,"

«استعد، لا داعي للذعر»،

around these new ways to manipulate and synthesize reality,

حول هذه الطرق الجديدة للتلاعب بالواقع وتوليفه،

and on how to fortify the truth

وحول كيفية تقوية حقيقة

of critical frontline journalists and human-rights defenders.

الصحفيين الناقدين والمدافعين عن حقوق الإنسان.

Now, one element in that is a deepfakes rapid-response task force,

الآن، أحد العناصر في ذلك هو فريق عمل الاستجابة السريعة لـ (التزييف العميق)،

made up of media-forensics experts

المكون من خبراء الطب الشرعي الإعلامي

and companies who donate their time and skills

والشركات الذين يتبرعون بوقتهم ومهاراتهم

to debunk deepfakes and claims of deepfakes.

لفضح التزييف العميق وادعاءات التزييف العميق.

The task force recently received three audio clips,

وتلقت فرقة العمل مؤخراً ثلاثة مقاطع صوتية

from Sudan, West Africa and India.

من السودان وغرب أفريقيا والهند.

People were claiming that the clips were deepfaked, not real.

كان الناس يدعون أن المقاطع مزيفة وليست حقيقية.

In the Sudan case,

في حالة السودان،

experts used a machine-learning algorithm

استخدم الخبراء خوارزمية التعلم الآلي

trained on over a million examples of synthetic speech

التي تم تدريبها على أكثر من مليون مثال للكلام التركيبي

to prove, almost without a shadow of a doubt,

لإثبات، دون أدنى شك تقريبًا،

that it was authentic.

أنها أصلية.

In the West Africa case,

في حالة غرب إفريقيا،

they couldn't reach a definitive conclusion

لم يتمكنوا من التوصل إلى نتيجة نهائية

because of the challenges of analyzing audio from Twitter,

بسبب تحديات تحليل الصوت من تويتر،

and with background noise.

والضوضاء الخلفية.

The third clip was leaked audio of a politician from India.

أما المقطع الثالث فقد تم تسريبه لسياسي من الهند.

Nilesh Christopher of “Rest of World” brought the case to the task force.

نيلش كريستوفر من «بقية العالم» رفع القضية إلى فرقة العمل.

The experts used almost an hour of samples

استخدم الخبراء ما يقرب من ساعة من العينات

to develop a personalized model of the politician's authentic voice.

لتطوير نموذج شخصي لصوت السياسي الأصلي.

Despite his loud and fast claims that it was all falsified with AI,

بالرغم من ادعاءاته العالية والسريعة بأن كل ذلك تم تزويره باستخدام الذكاء الاصطناعي،

experts concluded that it at least was partially real, not AI.

رجع الخبراء إلى أنه على الأقل كان حقيقيًا جزئيًا، وليس الذكاء الاصطناعي.

As you can see,

كما ترون،

even experts cannot rapidly and conclusively separate true from false,

حتى الخبراء لا يمكنهم فصل الصواب عن الخطأ بسرعة وبشكل قاطع،

and the ease of calling "that's deepfaked" on something real

وتتزايد سهولة تسمية «هذا التزييف العميق» لشيء

is increasing.

حقيقي.

The future is full of profound challenges,

المستقبل مليء بالتحديات العميقة،

both in protecting the real and detecting the fake.

سواء في حماية الواقع أو اكتشاف المزيف.

We're already seeing the warning signs

نحن نشهد بالفعل علامات التحذير

of this challenge of discerning fact from fiction.

من هذا التحدي المتمثل في تمييز الحقيقة من الخيال.

Audio and video deepfakes have targeted politicians,

استهدفت عمليات التزييف الصوتي والمرئي السياسيين والقادة السياسيين

major political leaders in the EU, Turkey and Mexico,

الرئيسيين في الاتحاد الأوروبي وتركيا والمكسيك

and US mayoral candidates.

والمرشحين لعمدة الولايات المتحدة.

Political ads are incorporating footage of events that never happened,

تتضمن الإعلانات السياسية لقطات لأحداث لم تحدث أبدًا،

and people are sharing AI-generated imagery from crisis zones,

ويشارك الأشخاص الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي من مناطق الأزمات،

claiming it to be real.

مدعين أنها حقيقية.

Now, again, this problem is not entirely new.

الآن، مرة أخرى، هذه المشكلة ليست جديدة كليًا.

The human-rights defenders and journalists I work with

المدافعون عن حقوق الإنسان والصحفيون الذين أعمل معهم

are used to having their stories dismissed,

اعتادوا على رفض قصصهم،

and they're used to widespread, deceptive, shallow fakes,

كما اعتادوا على التزييف الواسع النطاق والمخادع والضحل

videos and images taken from one context or time or place

ومقاطع الفيديو والصور المأخوذة من سياق أو وقت أو مكان

and claimed as if they're in another,

ويُزعم أنها في مكان آخر،

used to share confusion and spread disinformation.

وتستخدم لمشاركة الارتباك ونشر المعلومات المضللة.

And of course, we live in a world that is full of partisanship

وبالطبع، نحن نعيش في عالم مليء بالحزبية

and plentiful confirmation bias.

والتحيز التأكيدي الوفير.

Given all that,

بالنظر إلى كل ذلك،

the last thing we need is a diminishing baseline

فإن آخر شيء نحتاجه هو خط أساس

of the shared, trustworthy information upon which democracies thrive,

متناقص للمعلومات المشتركة والجديرة بالثقة التي تزدهر عليها الديمقراطيات،

where the specter of AI

حيث يتم استخدام شبح الذكاء الاصطناعي لتصديق

is used to plausibly believe things you want to believe,

الأشياء التي تريد تصديقها بشكل معقول،

and plausibly deny things you want to ignore.

وإنكار الأشياء التي تريد تجاهلها بشكل معقول.

لكنني أعتقد أن هناك طريقة يمكننا من خلالها منع هذا المستقبل،

But I think there's a way we can prevent that future,

if we act now;

إذا تصرفنا الآن؛

that if we "Prepare, Don't Panic,"

وهي أننا إذا «استعدنا، لا داعي للذعر»

we'll kind of make our way through this somehow.

فسنشق طريقنا نوعًا ما عبر هذا بطريقة أو بأخرى.

Panic won't serve us well.

الذعر لن يخدمنا جيدًا.

[It] plays into the hands of governments and corporations

[إنه] يصب في مصلحة الحكومات والشركات

who will abuse our fears,

التي ستسيء استخدام مخاوفنا،

and into the hands of people who want a fog of confusion

وفي أيدي الأشخاص الذين يريدون ضبابًا من الارتباك

and will use AI as an excuse.

وسيستخدمون الذكاء الاصطناعي كذريعة.

How many people were taken in, just for a minute,

كم عدد الأشخاص الذين صدقوا لوهلة

by the Pope in his dripped-out puffer jacket?

صورة البابا في سترته المنتفخة؟

You can admit it.

يمكنكم الاعتراف بذلك.

(Laughter)

(ضحك)

More seriously,

والأخطر من ذلك،

how many of you know someone who's been scammed

كم منكم يعرف شخصًا تعرض للخداع

by an audio that sounds like their kid?

من خلال صوت يبدو مثل طفلهم؟

And for those of you who are thinking "I wasn't taken in,

وبالنسبة لأولئك منكم الذين يفكرون «لم يتم خداعي

I know how to spot a deepfake,"

أعرف كيف أكتشف التزييف العميق»،

any tip you know now is already outdated.

فإن أي نصيحة تعرفها الآن قد عفا عليها الزمن بالفعل.

Deepfakes didn't blink, they do now.

التذيف العميق لم يغمض عينيه، بل يفعل ذلك الآن.

كانت الأيدي ذات الستة أصابع أكثر شيوعًا في الأراضي المزيفة أكثر من الحياة الواقعية -

Six-fingered hands were more common in deepfake land than real life --

not so much.

ليس كثيرًا.

Technical advances erase those visible and audible clues

تمحو التطورات التقنية تلك القرائن المرئية والمسموعة

that we so desperately want to hang on to

التي نرغب بشدة في التمسك بها

as proof we can discern real from fake.

كدليل على أننا نستطيع تمييز الحقيقة من التزييف.

But it also really shouldn’t be on us to make that guess without any help.

ولكن أيضًا لا ينبغي أن يكون علينا إجراء هذا التخمين دون أي مساعدة.

Between real deepfakes and claimed deepfakes,

بين التزييف العميق الحقيقي والتزييف العميق المزعوم،

we need big-picture, structural solutions.

نحتاج إلى حلول هيكلية ذات صورة كبيرة.

We need robust foundations

نحن بحاجة إلى أسس قوية

that enable us to discern authentic from simulated,

تمكننا من التمييز بين الأصالة والمحاكاة،

tools to fortify the credibility of critical voices and images,

وأدوات لتعزيز مصداقية الأصوات والصور الناقدة،

and powerful detection technology

وتقنية اكتشاف قوية لا

that doesn't raise more doubts than it fixes.

تثير شكوكًا أكثر مما تصلحه.

There are three steps we need to take to get to that future.

هناك ثلاث خطوات نحتاج إلى اتخاذها للوصول إلى هذا المستقبل.

Step one is to ensure that the detection skills and tools

الخطوة الأولى هي التأكد من أن مهارات وأدوات

are in the hands of the people who need them.

الكشف في أيدي الأشخاص الذين يحتاجون إليها.

I've talked to hundreds of journalists,

لقد تحدثت إلى مئات الصحفيين

community leaders and human-rights defenders,

وقادة المجتمع والمدافعين عن حقوق الإنسان،

and they're in the same boat as you and me and us.

وهم في نفس الوضع الذي تعيش فيه أنت وأنا ونحن.

They're listening to the audio, trying to think, "Can I spot a glitch?"

إنهم يستمعون إلى الصوت، ويحاولون التفكير، «هل يمكنني اكتشاف خلل؟»

Looking at the image, saying, "Oh, does that look right or not?"

عند النظر إلى الصورة، أقول : «أوه، هل يبدو ذلك صحيحًا أم لا؟»

Or maybe they're going online to find a detector.

أو ربما يستخدمون الإنترنت للعثور على كاشف.

And the detector they find,

والكاشف الذي يعثرون عليه،

they don't know whether they're getting a false positive, a false negative,

لا يعرفون ما إذا كانوا يحصلون على نتيجة إيجابية كاذبة أو سلبية كاذبة

or a reliable result.

أو نتيجة موثوقة.

Here's an example.

إليك مثال.

I used a detector, which got the Pope in the puffer jacket right.

استخدمت الكاشف، مما جعل البابا يرتدي السترة المنتفخة بشكل صحيح.

But then, when I put in the Easter bunny image that I made for my kids,

ولكن بعد ذلك، عندما وضعت صورة أرنب عيد الفصح التي صنعتها لأطفالي، قالت

it said that it was human-generated.

إنها من صنع الإنسان.

This is because of some big challenges in deepfake detection.

هذا بسبب بعض التحديات الكبيرة في اكتشاف التزييف العميق.

Detection tools often only work on one single way to make a deepfake,

غالبًا ما تعمل أدوات الكشف بطريقة واحدة فقط لإنشاء التزييف العميق،

so you need multiple tools,

لذلك تحتاج إلى أدوات متعددة،

and they don't work well on low-quality social media content.

ولا تعمل بشكل جيد على محتوى الوسائط الاجتماعية منخفض الجودة.

Confidence score, 0.76-0.87,

درجة الثقة، 0.76-0.87،

how do you know whether that's reliable,

كيف تعرف ما إذا كان ذلك موثوقًا به،

if you don't know if the underlying technology is reliable,

أو إذا كنت لا تعرف ما إذا كانت التكنولوجيا الأساسية موثوقة،

or whether it works on the manipulation that is being used?

أو ما إذا كانت تعمل على التلاعب المستخدم؟

And tools to spot an AI manipulation don't spot a manual edit.

وأدوات اكتشاف التلاعب بالذكاء الاصطناعي لا تكتشف التعديل اليدوي.

These tools also won't be available to everyone.

لن تكون هذه الأدوات أيضًا متاحة للجميع.

There's a trade-off between security and access,

هناك مفاضلة بين الأمان والوصول،

which means if we make them available to anyone,

مما يعني أننا إذا قمنا بتوفيرها لأي شخص،

they become useless to everybody,

فإنها تصبح عديمة الفائدة للجميع،

because the people designing the new deception techniques

لأن الأشخاص الذين يصممون تقنيات الخداع الجديدة

will test them on the publicly available detectors

سيختبرونها على أجهزة الكشف المتاحة للجمهور

and evade them.

ويتجنبون منها.

But we do need to make sure these are available

لكننا بحاجة إلى التأكد من أنها متاحة

to the journalists, the community leaders,

للصحفيين وقادة المجتمع

the election officials, globally, who are our first line of defense,

ومسؤولي الانتخابات، على مستوى العالم، الذين يمثلون خط دفاعنا الأول،

thought through with attention to real-world accessibility and use.

معال تفكير مليًا في إمكانية الوصول والاستخدام في العالم الحقيقي.

Though at the best circumstances,

على الرغم من أنه في أفضل الظروف،

detection tools will be 85 to 95 percent effective,

ستكون أدوات الكشف فعالة بنسبة 85 إلى 95 في المائة،

they have to be in the hands of that first line of defense,

إلا أنها يجب أن تكون في أيدي خط الدفاع الأول،

and they're not, right now.

وهي ليست كذلك في الوقت الحالي.

So for step one, I've been talking about detection after the fact.

لذا بالنسبة للخطوة الأولى، كنت أتحدث عن الاكتشاف بعد الحقيقة.

Step two -- AI is going to be everywhere in our communication,

الخطوة الثانية -- سيكون الذكاء الاصطناعي في كل مكان في اتصالاتنا

creating, changing, editing.

وإبداعنا وتغييره وتحريره.

It's not going to be a simple binary of "yes, it's AI" or "phew, it's not."

لن يكون الأمر بسيطًا من «نعم، إنه الذكاء الاصطناعي» أو «أوف، إنه ليس كذلك».

AI is part of all of our communication,

يعد الذكاء الاصطناعي جزءًا من جميع اتصالاتنا،

so we need to better understand the recipe of what we're consuming.

لذلك نحتاج إلى فهم أفضل لوصفة ما نستهلكه.

Some people call this content provenance and disclosure.

يسمي بعض الأشخاص هذا المحتوى بالمصدر والإفصاح.

Technologists have been building ways to add invisible watermarking

يعمل التقنيون على بناء طرق لإضافة علامات مائية

غير مرئية إلى الوسائط التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

to AI-generated media.

They've also been designing ways --

لقد قاموا أيضًا بتصميم طرق -

and I've been part of these efforts --

وكنت جزءًا من هذه الجهود -

within a standard called the C2PA,

ضمن معيار يسمى C2PA،

to add cryptographically signed metadata to files.

لإضافة بيانات وصفية موقعة بشكل مشفرإلى الملفات.

This means data that provides details about the content,

وهذا يعني البيانات التي توفر تفاصيل حول المحتوى،

cryptographically signed in a way that reinforces our trust

ويتم توقيعها بشكل مشفر بطريقة تعزز ثقتنا

in that information.

في تلك المعلومات.

It's an updating record of how AI was used to create or edit it,

إنه سجل محدث لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشائه أو تحريره،

where humans and other technologies were involved,

وأين شارك البشر والتقنيات الأخرى،

and how it was distributed.

وكيف تم توزيعه.

It's basically a recipe and serving instructions

إنها في الأساس وصفة وتعليمات تقديم

for the mix of AI and human

لمزيج من الذكاء الاصطناعي والبشر

that's in what you're seeing and hearing.

في ما تراه وتسمعه.

And it's a critical part of a new AI-infused media literacy.

وهو جزء مهم من محو الأمية الإعلامية الجديدة المليئة بالذكاء الاصطناعي.

And this actually shouldn't sound that crazy.

وهذا في الواقع لا ينبغي أن يبدو بهذا الجنون.

Our communication is moving in this direction already.

اتصالاتنا تتحرك في هذا الاتجاه بالفعل.

If you're like me -- you can admit it --

إذا كنت مثلي - يمكنك الاعتراف بذلك -

you browse your TikTok “For You” page,

فأنت تتصفح صفحة "مخصص لك" بتيك توك الخاصة بك،

and you're used to seeing videos that have an audio source,

وأنت معتاد على مشاهدة مقاطع الفيديو التي تحتوي على مصدر صوت،

an AI filter, a green screen, a background,

وفلتر ذكاء اصطناعي، وشاشة خضراء، وخلفية،

a stitch with another edit.

وغرزة مع تعديل آخر.

This, in some sense, is the alpha version of this transparency

هذه، إلى حد ما، هي النسخة ألفا من هذه الشفافية

in some of the major platforms we use today.

في بعض المنصات الرئيسية التي نستخدمها اليوم.

It's just that it does not yet travel across the internet,

كل ما في الأمر أنه لم ينتقل بعد عبر الإنترنت،

it’s not reliable, updatable, and it’s not secure.

إنها ليست موثوقة وقابلة للتحديث وليست آمنة.

Now, there are also big challenges

الآن، هناك أيضًا تحديات كبيرة

in this type of infrastructure for authenticity.

في هذا النوع من البنية التحتية للأصالة.

As we create these durable signs of how AI and human were mixed,

وبينما نبتكر هذه العلامات الدائمة لكيفية الاختلاط بين الذكاء الاصطناعي والبشر،

that carry across the trajectory of how media is made,

والتي تمتد عبر مسار كيفية صنع وسائل الإعلام،

we need to ensure they don't compromise privacy or backfire globally.

نحتاج إلى التأكد من أنها لا تعرض الخصوصية للخطر

أو تأتي بنتائج عكسية على مستوى العالم.

We have to get this right.

علينا أن نفعل هذا بشكل صحيح.

We can't oblige a citizen journalist filming in a repressive context

لا يمكننا إلزام صحفي مواطن يصور في سياق قمعي

or a satirical maker using novel gen-AI tools

أو صانع ساخر باستخدام أدوات ذكاء اصطناعي مولد الجديدة

to parody the powerful ...

للسخرية من الأقوياء...

to have to disclose their identity or personally identifiable information

يجب عليهم الكشف عن هويتهم أو معلومات التعريف الشخصية من

in order to use their camera or ChatGPT.

أجل استخدام الكاميرا أو شات جي بي تي.

Because it's important they be able to retain their ability to have anonymity,

نظرًا لأنه من المهم أن يكونوا قادرين على الاحتفاظ بقدرتهم على إخفاء هويتهم،

at the same time as the tool to create is transparent.

في نفس الوقت الذي تكون فيه أداة الإنشاء شفافة.

This needs to be about the how of AI-human media making,

يجب أن يكون هذا حول كيفية صنع وسائل الإعلام البشرية بالذكاء الاصطناعي،

not the who.

وليس من.

This brings me to the final step.

هذا يقودني إلى الخطوة الأخيرة.

None of this works without a pipeline of responsibility

لا شيء من هذا يعمل بدون خط المسؤولية

that runs from the foundation models and the open-source projects

الذي يمتد من النماذج التأسيسية والمشاريع مفتوحة المصدر

through to the way that is deployed into systems, APIs and apps,

إلى الطريقة التي يتم نشرها في الأنظمة وواجهات برمجة التطبيقات والتطبيقات،

to the platforms where we consume media and communicate.

إلى المنصات التي نستهلك فيها الوسائط ونتواصل من خلالها.

I've spent much of the last 15 years fighting, essentially, a rearguard action,

لقد أمضيت معظم السنوات الخمس عشرة الماضية في الكفاح في عمل دفاعي خلفي،

like so many of my colleagues in the human rights world,

مثل العديد من زملائي في عالم حقوق الإنسان

against the failures of social media.

ضد إخفاقات وسائل التواصل الاجتماعي.

We can't make those mistakes again in this next generation of technology.

لا يمكننا ارتكاب هذه الأخطاء مرة أخرى في هذا الجيل القادم من التكنولوجيا.

What this means is that governments

ما يعنيه هذا هو أن الحكومات

need to ensure that within this pipeline of responsibility for AI,

بحاجة إلى التأكد من أنه ضمن خط المسؤولية هذا عن الذكاء الاصطناعي

there is transparency, accountability and liability.

يوجد الشفافية والمساءلة والمسؤولية.

Without these three steps --

بدون هذه الخطوات الثلاث -

detection for the people who need it most,

الكشف عن الأشخاص الذين هم في أمس الحاجة إليها،

provenance that is rights-respecting

والمصدر الذي يحترم الحقوق

and that pipeline of responsibility,

وخط المسؤولية هذا،

we're going to get stuck looking in vain for the six-fingered hand,

سنتعثر في البحث عبثًا عن اليد ذات الستة أصابع،

or the eyes that don't blink.

أو العيون التي لا ترمش.

We need to take these steps.

نحن بحاجة إلى اتخاذ هذه الخطوات.

Otherwise, we risk a world where it gets easier and easier

وإلا فإننا نخاطر بعالم يصبح فيه من الأسهل

to both fake reality

والأسهل تزييف الواقع

and dismiss reality as potentially faked.

ورفض الواقع باعتباره مزيفًا محتملًا.

And that is a world that the political philosopher Hannah Arendt

وهذا هو العالم الذي قامت الفيلسوفة السياسية هانا أرندت

described in these terms:

بوصفه بهذه المصطلحات:

"A people that no longer can believe anything

«الشعب الذي لم يعد بإمكانه تصديق أي شيء

cannot make up its own mind.

لا يمكنه أن يتخذ قراره بنفسه.

It is deprived not only of its capacity to act

فهو محروم ليس فقط من قدرته على العمل

but also of its capacity to think and to judge.

ولكن أيضا من قدرته على التفكير والحكم.

And with such a people you can then do what you please."

ومع مثل هؤلاء الأشخاص، يمكنك بعد ذلك أن تفعل ما يحلو لك».

That's a world I know none of us want,

هذا عالم أعرف أن لا أحد منا يريده،

that I think we can prevent.

وأعتقد أنه يمكننا منعه.

Thanks.

شكرًا لكم.

(Cheers and applause)

(هتافات وتصفيق)