Massive-scale online collaboration | Luis von Ahn

Luis von Ahn: Online Massenkollaboration

311,384 views ・ 2011-12-06

TED


Bitte doppelklicken Sie auf die englischen Untertitel unten, um das Video abzuspielen.

Übersetzung: Tonia David Lektorat: Alex Boos
00:15
How many of you had to fill out a web form
0
15260
2000
Wie viele von Ihnen mussten schon einmal ein Internetformular ausfüllen,
00:17
where you've been asked to read
1
17284
1512
beid dem Sie aufgefordert wurden eine Reihe verzerrter Buchstaben wie diese zu lesen?
00:18
a distorted sequence of characters like this?
2
18820
2136
Wie viele von Ihnen fanden das wirklich lästig?
00:20
How many of you found it really annoying?
3
20980
1953
OK, hervorragend. Also, ich habe das erfunden.
00:22
(Laughter)
4
22957
1099
00:24
OK, outstanding. So I invented that.
5
24080
1736
(Lachen)
00:25
(Laughter)
6
25840
1836
Oder ich war einer der Leute, die das erfunden haben.
00:27
Or I was one of the people who did it.
7
27700
1856
Dieses Ding heisst CAPTCHA.
00:29
That thing is called a CAPTCHA.
8
29580
1536
Es ist dazu da sicherzustellen, dass der der das Formular ausfüllt
00:31
And it is there to make sure you, the entity filling out the form,
9
31140
3136
wirklich ein Mensch ist und nicht irgendein Computerprogramm,
00:34
are a human and not a computer program
10
34300
1856
das geschrieben wurde um das Formular viele Millionen Mal abzuschicken.
00:36
that was written to submit the form millions of times.
11
36180
2576
Das funktioniert, weil Menschen,
00:38
The reason it works is because humans, at least non-visually-impaired humans,
12
38780
3656
wenigsten die nicht sehbehinderten,
keine Probleme haben diese verzerrten schnörkeligen Buchstaben zu lesen,
00:42
have no trouble reading these distorted characters,
13
42460
2416
während Computerprogramme das bisher einfach noch nicht so gut können.
00:44
whereas programs can't do it as well yet.
14
44900
1976
00:46
In the case of Ticketmaster,
15
46900
1496
Im Fall von Ticketmaster zum Beispiel,
00:48
the reason you have to type these characters
16
48420
2096
müssen Sie diese verzerrten Buchstaben tippen,
00:50
is to prevent scalpers from writing a program
17
50540
2136
um zu vermeiden, dass Kartenschwarzhändler ein Progamm schreiben
00:52
that can buy millions of tickets, two at a time.
18
52700
2256
das Millionen von Tickets kauft, immer jeweils zwei.
00:54
CAPTCHAs are used all over the Internet.
19
54980
1936
CAPTCHAs werden überall im Internet benutzt.
00:56
And since they're used so often,
20
56940
1576
Und weil sie so häufig benutzt werden,
00:58
a lot of times the sequence of random characters shown to the user
21
58540
3136
ist die genaue Sequenz der zufälligen Buchstaben die dem User gezeigt wird
oft nicht so glücklich.
01:01
is not so fortunate.
22
61700
1216
01:02
So this is an example from the Yahoo registration page.
23
62940
2656
Dies ist ein Beispiel von der Yahoo Anmeldungsseite.
01:05
The random characters that happened to be shown to the user
24
65620
2816
Die zufälligen Buchstaben die dem User gezeigt wurden
sind W, A, I, T, und das ergebit natürlich ein Wort ("WARTEN").
01:08
were W, A, I, T, which, of course, spell a word.
25
68460
2696
Aber das beste daran ist die Nachricht,
01:11
But the best part is the message
26
71180
2096
01:13
that the Yahoo help desk got about 20 minutes later.
27
73300
2456
die beim Yahoo Helpdesk etwa 20 Minuten später einging.
01:15
[Help! I've been waiting for over 20 minutes and nothing happens.]
28
75780
3136
Text: "Hilfe! Ich warte schon über 20 Minuten und nichts passiert."
01:18
(Laughter)
29
78940
4856
(Lachen)
01:23
This person thought they needed to wait.
30
83820
1905
Diese Person dachte, sie müsse warten.
01:25
This, of course, is not as bad as this poor person.
31
85749
2407
Natürlich ist das nicht so schlimm wie für diese arme Person.
01:28
(Laughter)
32
88180
2376
(Lachen)
01:30
CAPTCHA Project is something that we did at Carnegie Melllon over 10 years ago,
33
90580
3736
Das CAPTCHA Projekt machten wir hier bei Carnegie Mellon vor über 10 Jahren,
und es ist überall benutzt worden.
01:34
and it's been used everywhere.
34
94340
1456
01:35
Let me now tell you about a project that we did a few years later,
35
95820
3136
Lassen Sie mich Ihnen nun von einem Projekt erzählen, das wir einige Jahre später machten,
eine Art Entwicklung von CAPTCHA.
01:38
which is sort of the next evolution of CAPTCHA.
36
98980
2216
Dies Projekt haben wir reCAPTCHA genannt.
01:41
This is a project that we call reCAPTCHA,
37
101220
1976
Wir starteten das hier bei Carnegie Mellon,
01:43
which is something that we started here at Carnegie Mellon,
38
103220
2776
dann machten wir daraus ein Start-up-Unternehmen.
01:46
then we turned it into a start-up company.
39
106020
2008
Und dann vor eineinhalb Jahren
01:48
And then about a year and a half ago, Google actually acquired this company.
40
108052
3588
hat Google dieses Unternehmen gekauft.
Lassen Sie mich erzählen, was dieses Projekt gestartet hat.
01:51
Let me tell you what this project started.
41
111664
2007
Dieses Projekt begann mit folgender Erkenntnis:
01:53
This project started from the following realization:
42
113695
2531
etwa 200 Millionen CAPTCHAs
01:56
It turns out that approximately 200 million CAPTCHAs
43
116250
2437
werden jeden Tag von Leuten auf der Welt getippt.
01:58
are typed everyday by people around the world.
44
118711
2151
02:00
When I first heard this, I was quite proud of myself.
45
120886
2484
Als ich das zum ersten Mal hörte, war ich recht stolz.
Ich dachte mir, was für einen Einfluss meine Forschungsarbeit hat.
02:03
I thought, look at the impact my research has had.
46
123394
2341
Aber dann begann ich mich schlecht zu fühlen.
02:05
But then I started feeling bad.
47
125759
1484
Es ist so, jedes Mal wenn Sie ein CAPTCHA tippen,
02:07
Here's the thing: each time you type a CAPTCHA,
48
127267
2206
verschwenden Sie im Wesentlichen 10 Sekunden ihrer Zeit.
02:09
essentially, you waste 10 seconds of your time.
49
129497
2339
02:11
And if you multiply that by 200 million,
50
131860
1936
Und wenn man das mit 200 Millionen multipliziert,
02:13
you get that humanity is wasting about 500,000 hours every day
51
133820
3016
ergibt sich, dass die Menschheit insgesamt ca. 500.000 Stunden pro Tag
02:16
typing these annoying CAPTCHAs.
52
136860
1536
damit vergeudet diese lästigen CAPTCHAs zu tippen.
02:18
(Laughter)
53
138420
1016
Dann begann ich mich schlecht zu fühlen.
02:19
So then I started feeling bad.
54
139460
1429
02:20
(Laughter)
55
140913
1803
(Lachen)
02:22
And then I started thinking, of course, we can't just get rid of CAPTCHAs,
56
142740
3496
Und ich dachte, dass wir CAPTCHAS nicht ganz loswerden können,
da die Sicherheit des Webs sozusagen von ihnen abhängt.
02:26
because the security of the web depends on them.
57
146260
2256
Aber dann überlegte ich, ob wir irgendwie diese Leistung
02:28
But then I started thinking, can we use this effort
58
148540
2416
02:30
for something that is good for humanity?
59
150980
1936
für etwas verwenden können das gut für die Menschheit ist.
02:32
So see, here's the thing.
60
152940
1496
Also, sehen Sie es ist so.
02:34
While you're typing a CAPTCHA, during those 10 seconds,
61
154460
2616
Während Sie das CAPTCHA schreiben, während dieser 10 Sekunden,
da macht Ihr Gehirn etwas Erstaunliches.
02:37
your brain is doing something amazing.
62
157100
1856
02:38
Your brain is doing something that computers cannot yet do.
63
158980
2816
Das Gehirn macht etwas, das Compuer noch nicht machen können.
Also, können wir Sie dazu bekommen in diesen 10 Sekunden etwas Nützliches zu tun?
02:41
So can we get you to do useful work for those 10 seconds?
64
161820
2696
Um es anders auszudrücken,
02:44
Is there some humongous problem that we cannot yet get computers to solve,
65
164540
3496
gibt es ein riesiges Problem, das wir mit Computern noch nicht lösen können,
aber das, wenn wir es in winzige 10 Sekunden Teile teilen,
02:48
yet we can split into tiny 10-second chunks
66
168060
2776
02:50
such that each time somebody solves a CAPTCHA,
67
170860
2176
jedesmal wenn jemand ein CAPTCHA löst,
dieser jemand ein kleines bisschen des Problems löst?
02:53
they solve a little bit of this problem?
68
173060
1936
Die Antwort ist "Ja" und daran arbeiten wir jetzt.
02:55
And the answer to that is "yes," and this is what we're doing now.
69
175020
3136
Was Sie vielleicht nicht wissen ist, dass wenn Sie heutzutage ein CAPTCHA tippen
02:58
Nowadays, while you're typing a CAPTCHA,
70
178180
1936
bestätigen Sie nicht nur, dass Sie ein Mensch sind,
03:00
not only are you authenticating yourself as a human,
71
180140
2429
sondern helfen uns zusätzlich noch dabei Bücher zu digitalisieren.
03:02
but in addition you're helping us to digitize books.
72
182593
2443
Lassen Sie mich erklären, wie das funktioniert.
03:05
Let me explain how this works.
73
185060
1456
Es gibt viele Projekte, die versuchen Bücher zu digitalisieren.
03:06
There's a lot of projects trying to digitize books.
74
186540
2416
Google hat eins. Das Internet Archive hat eins.
03:08
Google has one. The Internet Archive has one.
75
188980
2136
Amazon, mit dem Kindle, versucht Bücher zu digitalisieren.
03:11
Amazon, with the Kindle, is trying to digitize books.
76
191140
2496
In Grunde genommen macht man es
03:13
Basically, the way this works is you start with an old book.
77
193660
3176
indem man mit einem alten Buch anfängt.
03:16
You've seen those things, right?
78
196860
1576
So etwas haben Sie schon einmal gesehen, nicht war? So ein Buch?
03:18
Like a book?
79
198460
1216
(Lachen)
03:19
(Laughter)
80
199700
1256
03:20
So you start with a book and then you scan it.
81
200980
2536
Also man nimmt ein Buch und dann scannt man es.
Ein Buch zu scannen ist wie
03:23
Now, scanning a book
82
203540
1216
03:24
is like taking a digital photograph of every page.
83
204780
2376
ein Digitalfoto von jeder Seite des Buches zu machen.
Man erhält ein Bild für jede Seite des Buches.
03:27
It gives you an image for every page.
84
207180
1816
Dies ist ein Bild mit Text für jede Seite des Buches.
03:29
This is an image with text for every page of the book.
85
209020
2576
Der nächste Schritt in diesem Prozess ist,
03:31
The next step in the process is that the computer needs to be able
86
211620
3136
dass der Computer jedes Wort in diesem Bild entziffern muss.
03:34
to decipher the words in this image.
87
214780
1736
Dabei wird OCR genannte Technologie benutzt,
03:36
That's using a technology called OCR, for optical character recognition,
88
216540
3416
optical character recognition / Optische Zeichenerkennung,
03:39
which takes a picture of text
89
219980
1416
die ein Bild des Textes nimmt
03:41
and tries to figure out what text is in there.
90
221420
2176
und versucht herauszufinden, was für Text sich darauf befindet.
03:43
Now, the problem is that OCR is not perfect.
91
223620
2656
Das Problem ist, dass OCR nicht perfekt ist.
Besonders bei älteren Büchern
03:46
Especially for older books
92
226300
1416
03:47
where the ink has faded and the pages have turned yellow,
93
227740
3136
bei denen die Tinte verblichen ist und Seiten gelb geworden sind,
03:50
OCR cannot recognize a lot of the words.
94
230900
1936
kann OCR viele Wörter nicht erkennen.
03:52
For things that were written more than 50 years ago,
95
232860
2456
Zum Beispiel bei Sachen die vor mehr als 50 Jahren geschrieben worden
kann der Computer etwa 30 Prozent der Wörter nicht erkennen.
03:55
the computer cannot recognize about 30 percent of the words.
96
235340
2856
Was wir also nun machen ist,
03:58
So now we're taking all of the words that the computer cannot recognize
97
238220
3376
dass wir all die Wörter nehmen die der Computer nicht erkennen kann
04:01
and we're getting people to read them for us
98
241620
2256
und Leute die für uns lesen lassen
04:03
while they're typing a CAPTCHA on the Internet.
99
243900
2216
während sie ein CAPTCHA im Internet schreiben.
Wenn Sie also das nächste Mal ein CAPTCHA tippen, sind die Wörter die Sie tippen
04:06
So the next time you type a CAPTCHA, these words that you're typing
100
246140
3176
tatsächlich Wörter aus Büchern die digitalisiert werden
04:09
are actually words from books that are being digitized
101
249340
2576
04:11
that the computer could not recognize.
102
251940
1856
und die der Computer nicht erkennen konnte.
04:13
The reason we have two words nowadays instead of one
103
253820
2456
Warum wir jetzt zwei Wörter anstatt einem haben ist,
dass eines der Wörter
04:16
is because one of the words
104
256300
1416
04:17
is a word that the system just got out of a book,
105
257740
2576
ein Wort ist, das das System aus einem Buch hat,
aber von dem es nicht wusste, was es bedeutet, und das zeigt es Ihnen nun.
04:20
it didn't know what it was and it's going to present it to you.
106
260340
3016
Aber da es die Antwort darauf nicht kennt, kann es Sie dafür nicht bewerten.
04:23
But since it doesn't know the answer, it cannot grade it.
107
263380
2696
Deswegen geben wir Ihnen ein anderes Wort,
04:26
So we give you another word,
108
266100
1376
04:27
for which the system does know the answer.
109
267500
2000
eines für das das System die Antwort kennt.
04:29
We don't tell you which one's which and we say, please type both.
110
269524
3072
Wir sagen Ihnen nicht welches was ist, und wir sagen, bitte tippen Sie beide.
Und wenn Sie das richte Wort schreiben
04:32
And if you type the correct word
111
272620
1575
für das, für das das System die Antwort bereits kennt,
04:34
for the one for which the system knows the answer,
112
274219
2377
dann nimmt es an, Sie sind ein Mensch
04:36
it assumes you are human
113
276620
1256
04:37
and it also gets some confidence that you typed the other word correctly.
114
277900
3456
und es gewinnt an Zuversicht, dass Sie das andere Wort korrekt geschrieben haben.
Und wenn man diesen Prozess mit so 10 unterschiedlichen Leuten wiederholt,
04:41
And if we repeat this process to 10 different people
115
281380
2456
und alle sich einig sind was das neue Wort ist,
04:43
and they agree on what the new word is,
116
283860
1896
dann ist ein weiteres Wort fehlerfrei digitalisiert.
04:45
then we get one more word digitized accurately.
117
285780
2216
So funktioniert das System.
04:48
So this is how the system works.
118
288020
1576
Und da wir das vor drei, vier Jahren herausgebracht haben,
04:49
And since we released it about three or four years ago,
119
289620
2616
haben viele Websites gewechselt von dem
04:52
a lot of websites have started switching from the old CAPTCHA,
120
292260
2936
alten CAPTCHA bei dem Leute Zeit vergeudet haben
04:55
where people wasted their time,
121
295220
1536
zum neuen CAPTCHA bei dem Leute helfen Bücher zu digitalisieren.
04:56
to the new CAPTCHA where people are helping to digitize books.
122
296780
2936
Zum Beispiel Ticketmaster.
04:59
So every time you buy tickets on Ticketmaster,
123
299740
2176
Jedes Mal also wenn Sie Tickets bei Ticketmaster kaufen, helfen Sie ein Buch zu digitalisieren.
05:01
you help to digitize a book.
124
301940
1376
Facebook: Jedes Mal wenn Sie einen Freund hinzufügen oder jemanden anstupsen,
05:03
Facebook: Every time you add a friend or poke somebody,
125
303340
2616
helfen Sie dabei ein Buch zu digitalisieren.
05:05
you help to digitize a book.
126
305980
1376
Twitter und etwa 350.000 andere Seiten benutzen alle reCAPTCHA.
05:07
Twitter and about 350,000 other sites are all using reCAPTCHA.
127
307380
2936
Die Zahl der Seiten die reCAPTCHA benutzen ist tatsächlich so hoch,
05:10
And the number of sites that are using reCAPTCHA is so high
128
310340
2816
dass die Zahl der Wörter die wir pro Tag digitalisieren sehr, sehr gross ist.
05:13
that the number of words we're digitizing per day is really large.
129
313180
3136
Es sind etwa 100 Millionen pro Tag,
05:16
It's about 100 million a day,
130
316340
1416
das entspricht etwa 2.5 Millionen Büchern pro Jahr.
05:17
which is the equivalent of about two and a half million books a year.
131
317780
3496
Und all dies geschieht Wort für Wort,
05:21
And this is all being done one word at a time
132
321300
2136
bloss durch Leute die im Internet CAPTCHAs tippen.
05:23
by just people typing CAPTCHAs on the Internet.
133
323460
2216
(Applaus)
05:25
(Applause)
134
325700
6880
05:32
Now, of course,
135
332940
1216
Natürlich,
05:34
since we're doing so many words per day,
136
334180
3336
da wir so viele Wörter pro Tag machen,
können komische Sachen passieren.
05:37
funny things can happen.
137
337540
1256
05:38
This is especially true because now we're giving people
138
338820
2616
Besonders jetzt, wo wir den Leuten
zwei zufällig gewählte englische Wörter nebeneinander geben.
05:41
two randomly chosen English words next to each other.
139
341460
2496
Da können komische Sache passieren.
05:43
So funny things can happen.
140
343980
1336
Zum Beispiel zeigten wir dieses Wort.
05:45
For example, we presented this word.
141
345340
1736
Es ist das Wort "Christen"; nichts falsch daran.
05:47
It's the word "Christians"; there's nothing wrong with it.
142
347100
2736
Aber wenn man es zusammen mit einem anderen zufällig gewählten Wort zeigt,
05:49
But if you present it along with another randomly chosen word,
143
349860
2936
dann können schlimme Dinge passieren.
05:52
bad things can happen.
144
352820
1336
Wir bekommen das hier. (Text: schlechte Christen)
05:54
So we get this.
145
354180
1216
05:55
[bad Christians]
146
355420
1216
Aber es kommt noch schlimmer, weil die Seite wo wir dies gezeigt haben
05:56
But it's even worse, because the website where we showed this
147
356660
2896
The Embassy of the Kingdom of God heisst. ("Botschaft des Reich Gottes")
05:59
actually happened to be called The Embassy of the Kingdom of God.
148
359580
3056
(Lachen)
06:02
(Laughter)
149
362660
1696
Huch.
06:04
Oops.
150
364380
1216
06:05
(Laughter)
151
365620
3856
(Lachen)
Hier ist noch ein richtig schlimmes.
06:09
Here's another really bad one.
152
369500
1696
JohnEdwards.com
06:11
JohnEdwards.com
153
371220
1296
06:12
[Damn liberal]
154
372540
1216
(Text: "Verdammter Linker")
06:13
(Laughter)
155
373780
4496
(Lachen)
Jeden Tag also beleidigen wir überall Leute.
06:18
So we keep on insulting people left and right everyday.
156
378300
2816
Natürlich beleidigen wir nicht bloss Leute.
06:21
Of course, we're not just insulting people.
157
381140
2016
Es ist so, weil wir zwei zufällig gewählte Wörter zeigen,
06:23
Here's the thing. Since we're presenting two randomly chosen words,
158
383180
3176
können interessante Sachen passieren.
06:26
interesting things can happen.
159
386380
1456
06:27
So this actually has given rise to a really big Internet meme
160
387860
4616
Dies hat sogar zu einem
wirklich grossen Internet-Meme geführt,
06:32
that tens of thousands of people have participated in,
161
392500
2536
bei dem Tausende von Leuten mitgemacht hat,
namens CAPTCHA art ("CAPTCHA Kunst").
06:35
which is called CAPTCHA art.
162
395060
1656
06:36
I'm sure some of you have heard about it.
163
396740
1976
Ich bin mir sicher einige von Ihnen haben davon gehört.
06:38
Here's how it works.
164
398740
1256
Das funktioniert so.
06:40
Imagine you're using the Internet and you see a CAPTCHA
165
400020
2616
Stellen Sie sich vor, Sie benutzen das Internet und sehen ein CAPTCHA
06:42
that you think is somewhat peculiar,
166
402660
1736
das sie ein wenig eigenartig finden,
06:44
like this CAPTCHA.
167
404420
1216
so wie dies CAPTCHA. (Text: unsichtbarer Toaster)
06:45
[invisible toaster]
168
405660
1216
06:46
What you're supposed to do is you take a screenshot of it.
169
406900
2736
Dann sollten Sie davon einen Screenshot machen.
Dann füllen Sie natürlich das CAPTCHA aus,
06:49
Then of course, you fill out the CAPTCHA because you help us digitize a book.
170
409660
3656
weil Sie uns helfen ein Buch zu digitalisieren.
Aber dann, machen Sie erst einen Screenshot
06:53
But first you take a screenshot
171
413340
1496
06:54
and then you draw something that is related to it.
172
414860
2376
und zeichnen dann etwas in Bezug darauf.
(Lachen)
06:57
(Laughter)
173
417260
1696
06:58
That's how it works.
174
418980
1216
So funktioniert das.
07:00
(Laughter)
175
420220
1336
07:01
There are tens of thousands of these.
176
421580
2656
Davon gibt es Zehntausende.
07:04
Some of them are very cute.
177
424260
2072
Einige davon sind sehr niedlich. (Text: hab`s gepackt)
07:06
[clenched it]
178
426356
1213
(Lachen)
07:07
(Laughter)
179
427593
1843
Einige sind eher lustig.
07:09
Some of them are funnier.
180
429460
1536
(Text: bekiffte Gründer)
07:11
[stoned Founders]
181
431020
1216
07:12
(Laughter)
182
432260
4376
(Lachen)
07:16
And some of them, like paleontological shvisle ...
183
436660
3429
Und einige davon
wie paleontological shvisle,
07:20
(Laughter)
184
440113
1923
sind mit Snoop Dogg.
07:22
they contain Snoop Dogg.
185
442060
1216
07:23
(Laughter)
186
443300
3136
(Lachen)
07:26
OK, so this is my favorite number of reCAPTCHA.
187
446460
2576
Okay, dies ist also meine Lieblingszahl on reCAPTCHA.
Dies ist was mir am ganzen Projekt am meisten gefällt.
07:29
So this is the favorite thing that I like about this whole project.
188
449060
3176
Dies ist die Zahl unterschiedlicher Personen
07:32
This is the number of distinct people
189
452260
1816
die uns geholfen haben wenigstens ein Wort aus einem Buch mit reCAPTCHA zu digitalisieren:
07:34
that have helped us digitize at least one word out of a book through reCAPTCHA:
190
454100
3736
750 Millionen,
07:37
750 million, a little over 10 percent of the world's population,
191
457860
3056
das ist etwas mehr als 10 Prozent der Weltbevölkerung,
07:40
has helped us digitize human knowledge.
192
460940
1896
haben uns geholfen Wissen der Menschen zu digitalisieren.
07:42
And it is numbers like these that motivate my research agenda.
193
462860
3096
Es sind solche Zahlen, die mein Forschungsprogramm motivieren.
07:45
So the question that motivates my research is the following:
194
465980
3056
Die Frage die meine Forschung motiviert ist die folgende:
Schaut man auf die ganz grossen Erfolge,
07:49
If you look at humanity's large-scale achievements,
195
469060
2416
diese wirklich grossen Sachen
07:51
these really big things
196
471500
1216
07:52
that humanity has gotten together and done historically --
197
472740
2715
die die Menschheit in ihrer Geschichte getan und geschafft hat,
07:55
like, for example, building the pyramids of Egypt
198
475479
2477
wie zum Beispiel der Bau der Pyramiden in Ägypten,
07:57
or the Panama Canal
199
477980
1576
oder der Panamakanal,
07:59
or putting a man on the Moon --
200
479580
2056
oder einen Mann auf den Mond bringen --
08:01
there is a curious fact about them,
201
481660
1696
sie haben einen eigenartige Tatsache
08:03
and it is that they were all done with about the same number of people.
202
483380
3336
sie wurden alle mit etwa der gleichen Anzahl von Leuten gemacht.
Es ist eigenartig; diese wurden alle mit etwa 100.000 Leuten gemacht.
08:06
It's weird; they were all done with about 100,000 people.
203
486740
2696
Der Grund dafür ist, das vor dem Internet
08:09
And the reason for that is because, before the Internet,
204
489460
2656
die Koordination vom mehr als 100.000 Personen,
08:12
coordinating more than 100,000 people,
205
492140
1856
nicht zu sprechen von deren Bezahlung, im Wesentlichen unmöglich war.
08:14
let alone paying them, was essentially impossible.
206
494020
3016
Aber jetzt mit dem Internet, habe ich Ihnen gerade ein Projekt gezeigt
08:17
But now with the Internet, I've just shown you a project
207
497060
2656
bei dem wir 750 Millionen Leute dazu gebracht haben
08:19
where we've gotten 750 million people to help us digitize human knowledge.
208
499740
3496
uns bei der Digitalisierung menschlichen Wissens zu helfen.
Die Frage also, die meine Forschung motiviert ist,
08:23
So the question that motivates my research is,
209
503260
2176
wenn wir mit 100.000 einen Mann auf den Mond bringen können,
08:25
if we can put a man on the Moon with 100,000,
210
505460
2136
08:27
what can we do with 100 million?
211
507620
2176
was können wir dann mit 100 Millionen tun?
08:29
So based on this question,
212
509820
1256
Basierend auf dieser Frage also
08:31
we've had a lot of different projects that we've been working on.
213
511100
3056
haben wir an verschiedenen Projekten gearbeitet.
Lassen Sie mich Ihnen von einem das mich am meisten begeistert erzählen.
08:34
Let me tell you about one that I'm most excited about.
214
514180
2536
08:36
This is something that we've been semiquietly working on
215
516740
2656
Dies ist etwas, woran wir halb im Stillen gearbeitet haben
in den letzten 1½ Jahren etwa.
08:39
for the last year and a half or so.
216
519420
1696
Es wurde noch nicht vorgestellt, es heisst Duolingo.
08:41
It hasn't yet been launched. It's called Duolingo.
217
521140
2376
Da es noch unveröffentlicht ist, psst!
08:43
Since it hasn't been launched, shhh!
218
523540
1736
(Lachen)
08:45
(Laughter)
219
525300
1656
08:46
Yeah, I can trust you'll do that.
220
526980
2256
Ja, ich kann mich auf Sie verlassen.
Also das ist das Projekt. Und so hat das angefangen.
08:49
So this is the project. Here's how it started.
221
529260
2216
Es begann damit, dass ich meinem Studenten eine Frage stellte.
08:51
It started with me posing a question to my graduate student, Severin Hacker.
222
531500
3576
Severin Hacker.
OK, das ist Severin Hacker.
08:55
OK, that's Severin Hacker.
223
535100
1280
Ich stellte meinem Studenten also die Frage.
08:57
So I posed the question to my graduate student.
224
537299
2217
Sie haben übrigens richtig gehört;
08:59
By the way, you did hear me correctly; his last name is Hacker.
225
539540
2976
sein Nachname ist Hacker.
09:02
(Laughter)
226
542540
1016
Also ich stellte ihm diese Frage:
09:03
So I posed this question to him: How can we get 100 million people
227
543580
3296
Wie können wir 100 Million Leute dazu bringen,
09:06
translating the web into every major language for free?
228
546900
2960
das Web in jede bedeutende Sprache kostenlos zu übersetzen?
OK, über die Frage kann man viel sagen.
09:10
There's a lot of things to say about this question.
229
550500
2416
Erstmal, das Web zu übersetzen.
09:12
First of all, translating the web.
230
552940
1656
Zur Zeit ist das Web in mehrere Sprachen unterteilt.
09:14
Right now, the web is partitioned into multiple languages.
231
554620
2796
Ein grosser Teil davon ist auf English.
09:17
A large fraction of it is in English.
232
557440
1816
Kann man kein English, kann man nicht darauf zugreifen.
09:19
If you don't know English, you can't access it.
233
559280
2216
Aber es gibt grosse Teile in anderen unterschiedlichen Sprachen,
09:21
But there's large fractions in other different languages,
234
561520
2696
und wenn man jene Sprachen nicht kann, kann man nicht darauf zugreifen.
09:24
and if you don't know them, you can't access it.
235
564240
2256
Daher möchte ich das ganze Web übersetzen, oder wenigsten den Grossteil des Webs,
09:26
So I would like to translate all of the web,
236
566520
2096
09:28
or at least most of it, into every major language.
237
568640
2376
in jede bedeutende Sprache.
Das ist es, was ich machen möchte.
09:31
That's what I would like to do.
238
571040
1496
09:32
Now, some of you may say, why can't we use computers to translate?
239
572560
4476
Sie sagen jetzt vielleicht, warum können wir zum übersetzen keine Computer benutzen?
Warum können wir nicht maschinelle Übersetzung benutzen?
09:37
Machine translation is starting to translate
240
577060
2096
Maschinelle Übersetzung übersetzt schon einige Sätze hier und da.
09:39
some sentences here and there.
241
579180
1456
Warum können wir das nicht dazu benutzen das ganze Web zu übersetzen?
09:40
Why can't we use it to translate the web?
242
580660
1976
Das Problem ist, das es dazu noch nicht gut genug ist,
09:42
The problem with that is it's not yet good enough
243
582660
2336
und in den nächsten 15 bis 20 Jahren wird es das wohl auch nicht sein.
09:45
and it probably won't be for the next 15 to 20 years.
244
585020
2496
Es macht viele Fehler.
09:47
It makes a lot of mistakes. Even when it doesn't,
245
587540
2336
Selbst wenn es keine Fehler macht, weiss man nicht
09:49
since it makes so many mistakes, you don't know whether to trust it or not.
246
589900
3576
ob man ihm trauen kann, weil es so viele Fehler macht.
Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel zeigen,
09:53
So let me show you an example
247
593500
1416
09:54
of something that was translated with a machine.
248
594940
2256
etwas das maschinell übersetzt wurde.
Es ist eigentlich ein Forumsbeitrag.
09:57
Actually, it was a forum post.
249
597220
1456
09:58
It was somebody who was trying to ask a question about JavaScript.
250
598700
3176
Jemand versuchte eine Frage über JavaScript zu stellen.
10:01
It was translated from Japanese into English.
251
601900
2616
Das wurde von Japanisch auf Englisch übersetzt.
10:04
So I'll just let you read.
252
604540
1776
Ich lasse Sie das einfach lesen.
10:06
This person starts apologizing
253
606340
1776
Diese Person beginnt damit sich dafür zu entschuldigen,
10:08
for the fact that it's translated with a computer.
254
608140
2456
dass dies mit einem Computer übersetzt wurde.
10:10
So the next sentence is going to be the preamble to the question.
255
610620
3776
Der nächste Satz also ist die Einleitung zur Frage.
Er erklärt also nur etwas.
10:14
So he's just explaining something.
256
614420
1656
Denken Sie daran, es ist eine Frage über JavaScript.
10:16
Remember, it's a question about JavaScript.
257
616100
2056
10:18
[At often, the goat-time install a error is vomit.]
258
618180
2616
(Text: Bei oft, installieren Sie die Ziege-Zeit ein Fehler erbrechen.)
10:20
(Laughter)
259
620820
5096
(Lachen)
10:25
Then comes the first part of the question.
260
625940
3536
Dann kommt der erste Teil der Frage.
10:29
[How many times like the wind, a pole, and the dragon?]
261
629500
2936
(Text: Wie viele Male wie der Wind, ein Pol, und der Drache?)
10:32
(Laughter)
262
632460
4656
(Lachen)
Dann kommt mein Lieblingsteil der Frage.
10:37
Then comes my favorite part of the question.
263
637140
2056
10:39
[This insult to father's stones?]
264
639220
1936
(Text: Dies Beleidigung Vaters Steine?)
10:41
(Laughter)
265
641180
3856
(Lachen)
Dann kommt das Ende, für mich das Beste von allem.
10:45
And then comes the ending,
266
645060
1296
10:46
which is my favorite part of the whole thing.
267
646380
2136
(Text: Bitte entschuldigen Sie sich für Ihre Dummheit. Es gibt viele dank Ihrer.)
10:48
[Please apologize for your stupidity. There are a many thank you.]
268
648540
3136
10:51
(Laughter)
269
651700
2176
(Lachen)
10:53
OK, so computer translation, not yet good enough.
270
653900
2936
OK, also Computerübersetzung, noch nicht gut genug.
Also zurück zu meiner Frage.
10:56
So back to the question.
271
656860
1256
Wir brauchen also Leute um das ganze Web zu übersetzen.
10:58
So we need people to translate the whole web.
272
658140
2976
Die nächste Frage, die Sie haben könnten ist,
11:01
So now the next question you may have is,
273
661140
1976
warum können wir nicht einfach Leute dafür bezahlen?
11:03
well, why can't we just pay people to do this?
274
663140
2176
Wir könnten professionelle Übersetzer dafür bezahlen das ganze Web zu übersetzen.
11:05
We could pay professional translators to translate the whole web.
275
665340
3096
Wir könnten das machen.
11:08
We could do that.
276
668460
1256
11:09
Unfortunately, it would be extremely expensive.
277
669740
2216
Leider wäre das äusserst teuer.
11:11
For example, translating a tiny fraction of the whole web, Wikipedia,
278
671980
3256
Zum Beispiel einen winzig kleinen Teil des ganzen Web, Wikipedia, übersetzen
in eine andere Sprache, Spanisch.
11:15
into one other language, Spanish.
279
675260
2496
11:17
OK? Wikipedia exists in Spanish,
280
677780
1976
Wikipedia gibt es auf Spanisch,
11:19
but it's very small compared to the size of English.
281
679780
2456
aber das ist sehr klein im Vergleich zur Grösse auf Englisch.
Es hat etwa 20 Prozent der Grösse von Englisch.
11:22
It's about 20 percent of the size of English.
282
682260
2176
Wollten wir die anderen 80 Prozent auf Spanisch übersetzen,
11:24
If we wanted to translate the other 80 percent into Spanish,
283
684460
2856
würde es mindestens 50 Millionen Dollar kosten --
11:27
it would cost at least 50 million dollars --
284
687340
2136
und das ist schon im ausgebeutetsten Outsourcing-Land von allen.
11:29
and this is even at the most exploited, outsourcing country out there.
285
689500
3656
Das wäre also sehr teuer.
11:33
So it would be very expensive.
286
693180
1456
Was wir also machen wollen ist, dass 100 Millionen Leute
11:34
So what we want to do is, we want to get 100 million people
287
694660
2762
das Web in jede bedeutende Sprache übersetzen,
11:37
translating the web into every major language for free.
288
697446
2590
kostenlos.
Wenn wir das machen wollen, dann
11:40
If this is what you want to do, you quickly realize
289
700060
2416
wird bald klar, dass wir dabei auf zwei grosse Hürden treffen werden,
11:42
you're going to run into two big hurdles, two big obstacles.
290
702500
2936
zwei grosse Hindernisse.
11:45
The first one is a lack of bilinguals.
291
705460
3296
Das erste ist der Mangel an Zweisprachigen.
11:48
So I don't even know
292
708780
2176
Ich weiss nicht einmal,
11:50
if there exists 100 million people out there using the web
293
710980
2736
ob es 100 Millionen Menschen gibt, die das Web benutzen,
11:53
who are bilingual enough to help us translate.
294
713740
2296
und zweisprachig genug sind, um uns übersetzen zu helfen.
Das ist ein grosses Problem.
11:56
That's a big problem.
295
716060
1216
11:57
The other problem you're going to run into is a lack of motivation.
296
717300
3176
Das andere Problem auf das wir stossen werden ist ein Mangel an Motivation.
Wie motivieren wir Menschen,
12:00
How are we going to motivate people to actually translate the web for free?
297
720500
3536
das Web tatsächlich kostenlos zu übersetzen?
Normalerweise muss man Menschen dafür bezahlen.
12:04
Normally, you have to pay people to do this.
298
724060
2296
12:06
So how are we going to motivate them to do it for free?
299
726380
2616
Wie motivieren wir sie also, das kostenlos zu machen?
Wegen dieser zwei Dinge kamen wir anfangs nicht voran.
12:09
When we were starting to think about this, we were blocked by these two things.
300
729020
3736
Aber dann erkannten wir, das es tatsächlich einen Weg gibt,
12:12
But then we realized, there's a way
301
732780
1696
beiden Problemen mit derselben Lösung zu begegnen.
12:14
to solve both these problems with the same solution.
302
734500
2456
Es gibt einen Weg, zwei Fliegen mit ein Klappe zu schlagen.
12:16
To kill two birds with one stone.
303
736980
1616
Nämlich aus der Übersetzung etwas zu machen,
12:18
And that is to transform language translation
304
738620
2136
12:20
into something that millions of people want to do
305
740780
2816
das Millionen Menschen tun wollen,
12:23
and that also helps with the problem of lack of bilinguals,
306
743620
3136
und das auch beim Problem des Mangels an Zweisprachigen hilft,
12:26
and that is language education.
307
746780
2376
und das ist Sprachunterricht.
12:29
So it turns out that today,
308
749180
1976
Es zeigt sich, dass es heute
12:31
there are over 1.2 billion people learning a foreign language.
309
751180
3400
über 1.2 Milliarden Menschen gibt, die eine Fremdsprache lernen.
Menschen wollen nämlich wirklich eine Fremdsprache lernen.
12:35
People really want to learn a foreign language.
310
755300
2216
Nicht bloss weil sie dazu in der Schule gezwungen sind.
12:37
And it's not just because they're being forced to do so in school.
311
757540
3136
Zum Beispiel, alleine in den USA
12:40
In the US alone, there are over five million people
312
760700
2416
gibt es über 4 Millionen Leute, die über 500 Dollar bezahlt haben
12:43
who have paid over $500 for software to learn a new language.
313
763140
2896
für Software um eine neue Sprache zu erlernen.
Leute wollen also wirklich eine neue Sprache lernen.
12:46
So people really want to learn a new language.
314
766060
2176
Woran wir also die letzten eineinhalb Jahre gearbeitet haben ist eine neue Website --
12:48
So what we've been working on for the last year and a half
315
768260
2736
sie heisst Duolingo --
12:51
is a new website -- it's called Duolingo --
316
771020
2056
bei der der Grundgedanke ist, dass Leute eine neue Sprache kostenlos lernen
12:53
where the basic idea is people learn a new language for free
317
773100
2856
12:55
while simultaneously translating the web.
318
775980
2056
während sie gleichzeitig das Web übersetzen.
Sie lernen also durchs Handeln.
12:58
And so basically, they're learning by doing.
319
778060
2536
Das funktioniert,
13:00
So the way this works
320
780620
1216
13:01
is whenever you're a just a beginner, we give you very simple sentences.
321
781860
3416
wenn Sie Anfänger sind, geben wir Ihnen sehr, sehr einfache Sätze.
Es gibt natürlich eine Menge sehr einfache Sätze im Web.
13:05
There's a lot of very simple sentences on the web.
322
785300
2376
Wir geben Ihnen sehr, sehr einfache Sätze
13:07
We give you very simple sentences along with what each word means.
323
787700
3216
zusammen mit der Bedeutung eines jeden Wortes.
13:10
And as you translate them
324
790940
1336
Und während Sie sie übersetzen, und sehen wir andere sie übersetzen,
13:12
and as you see how other people translate them,
325
792300
2216
beginnen Sie, die Sprache zu lernen.
13:14
you start learning the language.
326
794540
1576
Und während Sie Fortschritte machen,
13:16
And as you get more advanced,
327
796140
1416
13:17
we give you more complex sentences to translate.
328
797580
2256
geben wir Ihnen immer komplexere Sätze zu übersetzen.
13:19
But at all times, you're learning by doing.
329
799860
2016
Aber zu jeder Zeit lernen Sie durchs Handeln.
13:21
Now, the crazy thing about this method is that it actually really works.
330
801900
3696
Das verrückte an dieser Methode ist,
das sie wirklich funktioniert.
13:25
People are really learning a language.
331
805620
1856
Erstens lernt man wirklich eine Sprache –
13:27
We're mostly done building it and now we're testing it.
332
807500
2616
– wir sind fast fertig damit es aufzubauen, und testen es gerade –
man kann damit wirklich eine Sprache erlernen,
13:30
People really can learn a language with it.
333
810140
2056
und man lernt sie damit etwa so gut wie mit führenden Fremdsprachen-Lernprogrammen.
13:32
And they learn it about as well as the leading language learning software.
334
812220
3496
Leute lernen also wirklich eine Sprache.
13:35
So people really do learn a language.
335
815740
1816
Und sie lernen sie nicht nur ebenso gut,
13:37
And not only do they learn it as well, but actually it's more interesting.
336
817580
3496
es ist tatsächlich viel interessanter.
Weil man bei Duolingo mit echten Inhalten lernt.
13:41
Because with Duolingo, people are learning with real content.
337
821100
2896
Anstatt mit erfundenen Sätzen zu lernen,
13:44
As opposed to learning with made-up sentences,
338
824020
2176
lernt man mit echten Inhalten, was schon an sich interresant ist.
13:46
people are learning with real content, which is inherently interesting.
339
826220
3336
Leute lernen also wirklich eine Sprache.
13:49
So people really do learn a language.
340
829580
1816
Aber was vielleicht noch überraschender ist,
13:51
But perhaps more surprisingly,
341
831420
1616
die Übersetzungen die wir von den Site-Nutzern bekommen,
13:53
the translations that we get from people using the site,
342
833060
2736
13:55
even though they're just beginners,
343
835820
1776
selbst wenn sie bloss Anfänger sind,
13:57
the translations that we get
344
837620
1376
die Übersetzungen die wir bekommen sind ebenso genau, wie die von professionellen Übersetzern,
13:59
are as accurate as those of professional language translators,
345
839020
2936
und das ist sehr überraschend.
14:01
which is very surprising.
346
841980
1216
Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel zeigen.
14:03
So let me show you one example.
347
843220
1536
14:04
This is a sentence that was translated from German into English.
348
844780
3016
Dies ist ein Satz, der von Deutsch auf Englisch übersetzt wurde.
Oben ist Deutsch.
14:07
The top is the German. The middle is an English translation
349
847820
2776
In der Mitte ist eine englische Übersetzung,
14:10
that was done by a professional translator
350
850620
2256
die von einem professionellen Übersetzer für Englisch gemacht wurde,
14:12
who we paid 20 cents a word for this translation.
351
852900
2376
dem wir 20 Cent pro Wort für seine Übersetzung bezahlt haben.
Und unten ist eine Übersetzung von Duolingo-Usern,
14:15
And the bottom is a translation by users of Duolingo,
352
855300
2696
von denen keiner Deutsch konnte
14:18
none of whom knew any German before they started using the site.
353
858020
3736
bevor er anfing die Seite zu benutzen.
14:21
If you can see, it's pretty much perfect.
354
861780
1976
Wie Sie sehen können ist es ziemlich perfekt.
14:23
Of course, we play a trick here
355
863780
1536
Natürlich benutzen wir hier einen Trick
14:25
to make the translations as good as professional language translators.
356
865340
3336
um die Übersetzungen so gut zu machen wie die von professionellen Übersetzern.
Wir fassen die Übersetzungen mehrerer Anfänger zusammen
14:28
We combine the translations of multiple beginners
357
868700
2336
um die Qualität eines einzelnen professionellen Übersetzers zu erreichen.
14:31
to get the quality of a single professional translator.
358
871060
2896
14:33
Now, even though we're combining the translations,
359
873980
4536
Obwohl wir die Übersetzungen zusammenfassen
14:38
the site actually can translate pretty fast.
360
878540
2776
kann die Site recht schnell übersetzen.
Lassen Sie mich Ihnen das zeigen,
14:41
So let me show you,
361
881340
1216
14:42
this is our estimates of how fast we could translate Wikipedia
362
882580
2936
dies ist unsere Schätzung, wie schnell wir Wikipedia
von Englisch auf Spanisch übersetzen könnten.
14:45
from English into Spanish.
363
885540
1296
14:46
Remember, this is 50 million dollars' worth of value.
364
886860
2976
Denken Sie daran, dies ist 50 Millionen Dollar wert.
14:49
So if we wanted to translate Wikipedia into Spanish,
365
889860
2456
Wollten wir Wikipedia auf Spanisch übersetzen,
könnten wir das in fünf Wochen mit 100.000 aktiven Usern machen.
14:52
we could do it in five weeks with 100,000 active users.
366
892340
2696
Und wir könnten das in 80 Stunden machen mit 1 Million aktiven Usern.
14:55
And we could do it in about 80 hours with a million active users.
367
895060
3056
Da alle Projekten an denen meine Gruppe bisher gearbeitet hat Millionen von Usern hatten,
14:58
Since all the projects my group has worked on so far
368
898140
2456
15:00
have gotten millions of users,
369
900620
1456
sind wir zuversichtlich, dass wir mit diesem Projekt
15:02
we're hopeful that we'll be able to translate extremely fast.
370
902100
2896
extrem schnell übersetzen werden können.
Was mich am meisten an Duolingo begeistert ist,
15:05
Now, the thing that I'm most excited about with Duolingo
371
905020
2976
dass ich glaube dass es eine faires Geschäftsmodell für Sprachunterricht anbietet.
15:08
is I think this provides a fair business model for language education.
372
908020
3736
Also es ist so:
15:11
So here's the thing:
373
911780
1216
Im aktuellen Geschäftsmodell für Sprachunterricht ist,
15:13
The current business model for language education
374
913020
2336
dass der Lernende bezahlt,
15:15
is the student pays,
375
915380
1376
15:16
and in particular, the student pays Rosetta Stone 500 dollars.
376
916780
3056
vornehmlich zahlt der Lernende Rosetta Stone 500 Dollar.
(Lachen)
15:19
(Laughter)
377
919860
1816
Das ist das aktuelle Geschäftsmodell.
15:21
That's the current business model.
378
921700
1656
Der Haken an diesem Geschäftsmodell ist,
15:23
The problem with this business model
379
923380
1736
dass 95% der Weltbevölkerung keine 500 Dollar haben.
15:25
is that 95 percent of the world's population doesn't have 500 dollars.
380
925140
3296
Es ist also extrem unfair für Arme.
15:28
So it's extremely unfair towards the poor.
381
928460
2776
Es ist völlig auf Reiche ausgerichtet.
15:31
This is totally biased towards the rich.
382
931260
1936
Bei Duolingo hingegen
15:33
Now, see, in Duolingo,
383
933220
1616
15:34
because while you learn, you're actually creating value,
384
934860
3656
schafft man tatsächlich
einen Wert, während man lernt – man übersetzt etwas –
15:38
you're translating stuff --
385
938540
1336
15:39
which, for example, we could charge somebody for translations,
386
939900
2936
und wir könnten zum Beispiel jemandem die Übersetzungen berechnen.
15:42
so this is how we could monetize this.
387
942860
1856
So könnten wir dies zu Geld machen.
15:44
Since people are creating value while they're learning,
388
944740
2616
Da Leute während Sie lernen Wert schöpfen,
müssen sie nicht mit Geld bezahlen, sie bezahlen mit ihrer Zeit.
15:47
they don't have to pay with their money, they pay with their time.
389
947380
3096
Das Magische daran ist, dass sie mit ihrer Zeit bezahlen,
15:50
But the magical thing here
390
950500
1923
15:52
is that is time that would have had to have been spent anyways
391
952447
2996
aber das ist Zeit die sie sowieso gebraucht hätten,
um die Sprache zu erlernen.
15:55
learning the language.
392
955467
1209
15:56
So the nice thing about Duolingo
393
956700
1576
Das Schöne an Duolingo finde ich, dass es ein faires Geschäftsmodell ist –
15:58
is, I think, it provides a fair business model --
394
958300
2336
eines, das arme Leute nicht benachteiligt.
16:00
one that doesn't discriminate against poor people.
395
960660
2376
Also das ist die Seite. Danke sehr.
16:03
So here's the site. Thank you.
396
963060
1456
(Applaus)
16:04
(Applause)
397
964540
7000
Das ist die Seite.
16:13
We haven't yet launched,
398
973060
2416
Sie ist noch nicht aktiv, aber
16:15
but if you go there, you can sign up to be part of our private beta,
399
975500
3296
Sie können sich dort für unsere private Testversion anmelden,
16:18
which is probably going to start in three or four weeks.
400
978820
2656
die wohl in drei bis vier Wochen starten wird.
Wie haben Duolingo noch nicht gestartet.
16:21
We haven't yet launched it.
401
981500
1336
16:22
By the way, I'm the one talking here,
402
982860
1816
Übrigens, hier spreche ich, aber Duolingo
16:24
but Duolingo is the work of a really awesome team,
403
984700
2376
ist tatsächlich die Arbeit eines wirklich grossartigen Teams, von dem einige hier sind.
16:27
some of whom are here. So thank you.
404
987100
1736
Vielen Dank.
16:28
(Applause)
405
988860
5240
(Applaus)
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