Magic and Wonder in the Age of AI | David Kwong | TED

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TED


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Übersetzung: Andrea Hielscher Lektorat: FAE Weiden
Ich bin Zauberer
00:04
I am both a magician
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4180
1120
und entwerfe auch Kreuzworträtsel für die „New York Times“.
00:05
and a "New York Times" crossword puzzle constructor,
1
5300
2520
00:07
and I think that all magic tricks are puzzles.
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7820
2560
Ich glaube, dass Zaubertricks Rätsel sind.
00:10
Puzzles designed to fool your brain.
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10420
2640
Rätsel, um das Gehirn zu täuschen.
00:13
I'm also a self-described word nerd,
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13060
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Ich bin auch selbsternannter Wort-Nerd
00:15
and I was thinking the other day about the word "wonder,"
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15380
2960
und habe kürzlich über das Wort „wonder“
00:18
and the meaning of the word wonder.
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18340
2400
und seine Bedeutung nachgedacht.
00:20
What is wonder?
7
20780
1240
Was ist "wonder"?
Ich will Sie nicht mit Etymologie langweilen.
00:22
Well, I'm not going to bore you with etymology for two reasons.
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22060
2960
Erstens, weil man sich mit Etymologie unmöglich langweilen kann,
00:25
Number one, because being bored by etymology is impossible,
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25060
3200
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because etymology is amazing.
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28260
2280
weil Etymologie fantastisch ist.
00:30
(Laughter)
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30580
1000
(Lachen)
00:31
And number two, I looked it up.
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2200
Zweitens habe ich es nachgeschlagen.
00:33
And according to the online etymological dictionary,
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3080
Laut dem etymologischen Online-Wörterbuch
00:36
the word wonder is ultimately of unknown origin,
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3440
ist das Wort "wonder" letztlich unbekannter Herkunft,
00:40
which is pretty perfect, right?
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40420
1520
was echt passt, oder?
00:41
It's just one more thing for us to wonder about.
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41980
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Ein Grund mehr zum Nachdenken.
00:45
Now this brings me to an interesting point.
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2000
Hier ein interessanter Punkt.
00:47
Today, when we use wonder as a verb, it can be pretty humdrum.
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Die Verwendung des Verbs “wonder” kann ziemlich banal sein.
00:51
Like, "I wonder what she had for lunch."
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Etwa: „Ich frage mich, was sie zu Mittag gegessen hat.“
00:54
Or as an adjective, same thing.
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Oder als Adjektiv – dasselbe.
00:56
"Mm, this cake is wonderful."
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„Mm, dieser Kuchen ist wunderbar.“
00:58
That's just, like, pretty good cake.
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58860
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Also einfach ein ziemlich guter Kuchen.
01:01
It's only when we use wonder as a noun that we get a sense of its true meaning.
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61620
4400
Nur bei "wonder" als Substantiv erahnen wir die wahre Bedeutung.
01:06
"The Great Pyramid of Giza,
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2160
„Die Große Pyramide von Gizeh,
01:08
the last remaining of the seven ancient wonders of the world."
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68780
3720
das letzte verbliebene der sieben antiken Weltwunder.“
01:12
A wonder is an experience or an object that defies explanation,
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72540
4800
Ein Wunder ist eine Erfahrung oder ein Objekt,
das sich jeder Erklärung entzieht,
01:17
that blows our mind,
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77380
1640
das einen umhaut,
01:19
that stirs within us that deep and undeniable sense of wonder.
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79020
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das in uns ein tiefes, unbestreitbare Gefühl des Staunens weckt.
01:24
A wonder, therefore, is something that when we see it,
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2880
Also etwas, das uns, wenn wir es sehen,
01:27
it makes us question what is possible.
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87860
2360
hinterfragen lässt, was möglich ist.
01:30
We see something that is impossible, and there it is right in front of us.
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90220
4040
Wir sehen etwas Unmögliches und da ist es – direkt vor uns.
01:34
It's that disconnect,
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94260
1480
Es ist diese Diskrepanz,
01:35
that yawning gap between shouldn't be and is
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95780
3720
diese gähnende Lücke, die nicht sein sollte
01:39
that inspires wonder.
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99540
1960
und die ein Wunder nahelegt.
01:41
And of course, when we think of wonder and wondrous times,
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101540
2760
Wenn wir an Wunder und wundersame Zeiten denken,
01:44
it often helps to cast our minds back
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104300
1840
hilft es oft, sich in eine Zeit zu versetzen,
01:46
to an earlier age when, we assume, man's capacity for wonder was greater.
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106140
5320
in der der menschliche Glaube an Wunder vermutlich größer war.
01:51
I mentioned the Great Pyramid of Giza before, and there was a time when,
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111980
3800
Ich erwähnte bereits die Große Pyramide von Gizeh,
und es gab Zeiten, als es für Reisende, die sich nilaufwärts mühten,
01:55
for an ancient traveler winding their way up the Nile
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115780
3640
01:59
and first catching sight of a perfectly symmetrical artificial mountain
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119460
4120
schlicht unvorstellbar gewesen wäre,
zum ersten Mal einen perfekt symmetrischen künstlichen Berg
02:03
rising hundreds of feet above the desert floor,
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123620
2720
02:06
that it would have been simply unimaginable.
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3040
Hunderte Meter über dem Wüstenboden zu sehen.
02:09
It shouldn't be, but it is.
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129420
2280
Das sollte nicht sein, ist es aber.
02:12
And now, you know, we have the Burj Khalifa.
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132100
2760
Und jetzt gibt es den Burj Khalifa.
02:14
It's way bigger.
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134900
1520
Er ist viel höher.
02:16
And though most of us who aren't architects and engineers
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136460
2960
Zwar haben die meisten, die keine Architekten und Ingenieure sind,
02:19
wouldn't say we know exactly how they built the Burj,
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139420
2760
keine Ahnung, wie der Burj gebaut wurde,
02:22
we're pretty confident that somebody does with architecty-engineery stuff.
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142220
4880
doch wir sind ziemlich sicher, dass das entsprechende Experten schaffen.
02:27
It's possible.
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147420
1480
Es ist möglich.
02:28
So that leads me to today's question.
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148900
2480
Das führt mich zur heutigen Frage.
02:31
Has too much technology robbed us of wonder?
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151780
3640
Gibt es wegen zu viel Technik keine Wunder mehr?
02:35
Have we traded in magic and mystery for cold, hard logic and logistics?
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155740
5240
Haben wir Magie und Mysterium
gegen kalte, harte Logik und Logistik eingetauscht?
02:41
Can we today, with our scientific sophistication,
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3320
Können wir heute mit wissenschaftlicher Raffinesse
02:44
ever recapture our ancestors' capacity for wonder?
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164340
4320
die Fähigkeit unserer Vorfahren zum Staunen zurückgewinnen?
02:49
And I'm glad you asked, rhetorically.
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169220
2200
Ich freue mich über Ihre rhetorische Frage,
02:52
Because I would answer with a resounding yes.
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172500
3880
denn ich würde sie mit einem entschiedenen Ja beantworten.
02:56
I would say that not only can we experience wonder
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176420
3280
Ich würde sagen, dass wir trotz moderner Wunder und technischer Fortschritte
02:59
despite our modern marvels and technological advances,
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179700
3480
nicht nur Wunder erleben,
03:03
but that we can experience more wonder because of them.
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183180
4240
sondern dass wir dank ihrer weiteren Grund zum Staunen haben.
03:07
We live in a world more wondrous
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187900
1560
Unsere Welt ist wundersamer,
03:09
than our ancestors ever could have imagined,
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189460
2080
als es sich unsere Vorfahren hätten träumen lassen.
03:11
and technology isn't the barrier to unlocking wonder.
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191580
3480
und Technik ist kein Hindernis für Wunder.
03:15
It is the key.
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195100
1160
Sie ist der Schlüssel.
03:16
OK, look at this.
64
196700
1520
Schauen wir uns das an.
03:18
Rainbows.
65
198260
1120
Regenbögen.
03:19
We all love rainbows.
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199420
1320
Wir alle lieben Regenbögen.
03:20
How did those pretty colors get up in the sky?
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200780
2680
Wie kommen diese schönen Farben an den Himmel?
03:23
Now look at this.
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203460
2240
Schauen wir hierher.
03:25
The Pillars of Creation.
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205740
2360
Die Säulen der Schöpfung,
03:28
As photographed by the Hubble Telescope in 1995.
70
208140
3800
wie 1995 vom Hubble-Teleskop fotografiert.
03:31
The Pillars of Creation are 7,000 light years from Earth
71
211980
3840
Die Säulen der Schöpfung sind 7.000 Lichtjahre von der Erde entfernt
03:35
and five light years tall.
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215860
3040
und fünf Lichtjahre hoch.
03:38
Five light years tall.
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218940
2360
Fünf Lichtjahre hoch.
03:41
Take that, rainbows.
74
221300
1680
Da schaust du, Regenbogen.
03:43
(Laughter)
75
223020
1280
(Lachen)
03:44
And no Hubble telescope, and no Pillars of Creation.
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224300
3440
Kein Hubble-Teleskop und keine Säulen der Schöpfung.
03:47
I mean, they'd still be there, of course, but we would never be able to see them.
77
227740
3840
Sie wären natürlich immer noch da, aber wir könnten sie nie sehen.
03:51
Advancements in technology increase our opportunities for wonder.
78
231620
5000
Fortschritte in der Technik erhöhen unsere Möglichkeiten, Wunder zu erleben.
03:57
As a magician, I have the coolest job in the world.
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237180
2680
Als Zauberer habe ich den coolsten Job der Welt.
03:59
I get to stand in a long line of men and women,
80
239900
3240
Ich gehöre zu einer langen Reihe von Männern und Frauen,
Priestern und Schamanen,
04:03
of priests and shamans,
81
243180
1400
04:04
of wizards and witches
82
244620
1640
Zauberern und Hexen,
04:06
who stand on the precipice of technological advancement
83
246300
3360
die am Abgrund des technischen Fortschritts stehen.
04:09
and look out from the cutting edge of mankind's achievement
84
249700
3560
Sie blicken von der Spitze der menschlichen Errungenschaften
04:13
into the eternal expanse of the unknown
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253300
2680
in die ewigen Weiten des Unbekannten und sagen:
04:16
and say, "I can totally use this to screw with people's minds."
86
256020
5040
„Damit kann ich die Leute total verwirren."
04:21
Which brings us to AI.
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261740
2840
Das bringt uns zur KI.
04:24
You're all familiar with ChatGPT.
88
264980
1680
Sie alle kennen ChatGPT.
04:26
Have you played with it?
89
266700
1320
Haben Sie es ausprobiert?
04:28
Yes.
90
268460
1200
Ja.
04:29
Well, I've been experimenting with ChatGPT,
91
269660
2160
ich habe damit experimentiert und festgestellt,
04:31
and I've discovered that there's a fun little party trick that it can do
92
271860
3920
dass es mit genug Informationen
einen lustigen kleinen Partytrick ausführen kann.
04:35
if you give it enough information.
93
275780
1640
04:37
It can make certain deductions.
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277460
1800
Es kann gewisse Schlüsse ziehen.
04:39
And I want to show you what I'm talking about.
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279260
2160
Ich zeige Ihnen, was ich meine.
Ich habe ChatGPT hier.
04:41
I have ChatGPT right here.
96
281460
1360
04:42
And let's warm it up with, how about this,
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282860
2480
Wie wäre es damit zum Aufwärmen?
04:45
please write a haiku about a TED talk in Paris.
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285340
6720
Bitte schreib ein Haiku über einen TED-Vortrag in Paris.
04:52
Here we go.
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292100
1160
Los geht's.
04:53
"Paris TED talk airs
100
293580
2040
„TED Paris geht in den Äther.
04:55
Ideas dance with Eiffel's grace
101
295660
2080
Ideen tanzen mit Eiffels Grazie.
04:57
Wisdom blooms like spring."
102
297780
2280
Weisheit blüht wie der Frühling.“
05:00
That's nice.
103
300100
1240
Wie schön.
05:01
(Laughter)
104
301340
1160
(Gelächter)
05:02
Alright.
105
302540
1160
Okay.
05:03
I want to try something with someone from the audience.
106
303740
2600
Ich will etwas mit jemand aus dem Publikum probieren.
05:06
Do I have a volunteer who might want -- it's going to be painless, I promise.
107
306340
3640
Gibt es einen Freiwilligen? Es tut nicht weh, das verspreche ich.
05:10
Are you willing to join me?
108
310020
1440
Sind Sie bereit?
05:11
What is your name?
109
311500
1440
Wie heißen Sie?
05:12
François.
110
312980
1280
François.
05:14
That's a unique name here in Paris.
111
314300
1880
Ein einzigartiger Name hier in Paris.
05:16
(Laughter)
112
316180
1000
(Lachen)
05:17
Please join me, let's give François ...
113
317180
1880
Bitte kommen Sie – Applaus!
05:19
(Applause)
114
319060
1200
(Applaus)
05:20
Thank you.
115
320300
1360
Danke.
05:21
Hello, hello.
116
321660
1440
Hallo, hallo.
05:24
François, I'm going to put some information about you
117
324580
3320
François, ich gebe einige Informationen über Sie in ChatGPT ein,
05:27
into ChatGPT, if that's OK.
118
327900
2200
wenn Sie einverstanden sind.
05:30
Alright, let's have some fun with it.
119
330100
1800
Amüsieren wir uns ein bisschen.
05:31
So I am here with Francois.
120
331940
3320
Also, ich bin hier mit François.
05:36
F-r-a-n-c-o-i-s, right?
121
336140
2520
F-R-A-N-Ç-O-I-S, richtig?
05:38
I just wanted to make sure I got that right.
122
338660
2080
Nur damit es stimmt.
Woher kommen Sie?
05:40
Where are you from originally?
123
340780
1440
Ja, da ist etwas,
05:42
Yes, there's a little thing,
124
342260
1400
aber ich weiß nicht, wie man es schreibt.
05:43
but I don't know how to type the little thing.
125
343660
2200
05:45
(Laughter)
126
345900
1360
(Lachen)
Woher kommen Sie?
05:47
Where are you from originally?
127
347300
1560
05:48
Right here, from Paris.
128
348900
1680
Von hier, aus Paris.
05:51
What is your favorite food?
129
351340
2640
Was ist Ihr Lieblingsessen?
05:54
Francois: Very French, it's confit.
130
354700
2120
François: Sehr französisch, es ist Confit.
05:56
David Kwong: Confit? Yes.
131
356860
1520
David Kwong: Confit? Ah.
05:58
C-o-n-f-i-t, yes, I do know that.
132
358420
2800
C-o-n-f-i-t, ja, das kenne ich.
06:01
It's very fancy.
133
361260
1280
Sehr edel.
06:03
Do you have any pets?
134
363460
1280
Haben Sie Haustiere?
06:04
Francois: No.
135
364740
1160
F: Nein.
06:05
DK: Did you grow up with any pets?
136
365900
1640
DK: Hatten Sie welche als Kind?
06:07
Francois: Yes.
137
367540
1000
F: Ja.
06:08
DK: What was your pet?
138
368540
1120
DK: Und was?
06:09
Francois: A cat.
139
369660
1000
F: Eine Katze.
06:10
DK: A cat named?
140
370660
1160
DK: Ihr Name?
06:11
Francois: Pistache.
141
371820
1160
F: Pistache.
06:12
(Laughter)
142
372980
1000
(Lachen)
06:13
DK: You're going to have to spell that.
143
373980
1880
DK: Das müssen Sie buchstabieren.
06:15
Francois: Pistachio.
144
375940
1160
F: Pistazie.
06:17
DK: Pistachio!
145
377100
1760
DK: Pistazie!
06:18
With an E? Pistache?
146
378860
3120
Mit E? Pistache? P-i-s-t-a-c-h-e?
06:21
Francois: Yes.
147
381980
1000
F: Ja.
06:22
DK: Pistache.
148
382980
1040
DK: Pistache.
Gibt es da etwas? Nein, okay.
06:24
Is there a little thing? There's no little thing, OK.
149
384020
2480
Sind Sie Rechts- oder Linkshänder?
06:26
And are you right-handed or left-handed?
150
386540
2520
06:29
Francois: Right.
151
389580
1000
F: Rechtshänder.
06:30
DK: You are right-handed.
152
390580
1480
DK: Sie sind Rechtshänder.
Er ist Rechtshänder.
06:32
He is right-handed.
153
392060
2040
06:34
OK, so we have some information, watch this.
154
394140
2400
Wir haben ein paar Informationen. Und jetzt:
06:36
Please write a sea shanty about Francois.
155
396540
6000
Bitte schreib ein Shanty über François.
06:43
(Laughter)
156
403860
1640
(Lachen)
06:46
Verse one, "Now gather round, me hearties bold,
157
406060
3200
Vers eins: „Versammelt euch zu dieser Stunde,
meine Mär ist groß und alt
06:49
I'll tell a tale so grand and old
158
409260
2040
von François aus Paris tu ich Kunde,
06:51
Of Francois from Paris town
159
411340
1680
06:53
Whose adventures will astound."
160
413060
2640
was er erlebt, erstaunt euch bald.”
06:55
That's great. What else?
161
415740
1400
Toll. Und weiter?
06:57
"Oh, Francois,
162
417180
1200
„Oh, François,
06:58
A man so fine with a cat named Pistache
163
418380
2920
ein feiner Kerl mit seiner Katze Pistache.
Waren sie eins?
07:01
Were they intertwined?
164
421340
1240
Er segelt durchs Meer, das Haupt erhoben,
07:02
He sailed the seas with the spirit high, a true sailor reaching for the sky."
165
422620
3840
und greift beherzt nach dem Himmel dort droben.
07:06
That's very good.
166
426460
1480
Das ist sehr gut.
07:07
Alright.
167
427940
1160
Okay.
Ich möchte ein kleines Spiel mit Ihnen spielen.
07:09
I would like to play a little game with you.
168
429140
2360
07:11
Alright?
169
431540
1160
In Ordnung?
07:12
Thank you so much for volunteering.
170
432700
1800
Vielen Dank für Ihre Mitarbeit.
07:14
I have here an envelope -- this is still going.
171
434500
3480
Ich habe hier einen Umschlag – es geht noch weiter.
07:17
This is a long sea shanty.
172
437980
1800
Das ist ein langes Shanty.
07:19
(Laughter)
173
439780
1600
(Lachen)
07:21
"Raise your voices, sing his praise --"
174
441420
2600
„Erhebt eure Stimmen, lobet ihn —“
07:24
OK, this is my prediction envelope.
175
444460
2120
Okay, das ist mein Prognoseumschlag.
07:26
We'll come back to this in just a little bit.
176
446620
2120
Wir kommen gleich darauf zurück.
07:28
I'm going to put this right here, OK.
177
448740
2480
Ich lege ihn hierhin, okay?
François, wir spielen ein Spiel: Welche Hand ist die richtige?
07:31
Francois, we're going to play a game of which hand.
178
451220
3680
07:34
I have a coin here, OK?
179
454900
1680
Ich habe hier eine Münze, okay?
Legen Sie die Hände auf den Rücken
07:37
In a moment you're going to put it behind your back,
180
457180
2440
07:39
and you're going to put it in one of your two fists OK?
181
459620
2640
und nehmen Sie die Münze in eine Hand.
Ich gehe noch einen Schritt weiter.
07:42
But let me add another layer here.
182
462260
1680
07:43
Can you please think of your favorite color?
183
463980
2360
Denken Sie bitte an Ihre Lieblingsfarbe.
Egal welche.
07:46
Anything.
184
466380
1160
Welche ist es?
07:47
What do you have?
185
467540
1160
07:48
Tell me please. Blue.
186
468740
1240
Sagen Sie es bitte. Blau.
Denken Sie an eine andere Farbe.
07:50
And then think of another color.
187
470020
1560
07:51
Anything, really.
188
471580
1320
Egal an welche.
07:52
Go ahead, tell me.
189
472900
1240
Sagen Sie es mir.
Okay, blau und rot, perfekt, großartig.
07:54
OK, blue and red that's perfect, great.
190
474180
1920
Nehmen Sie die Münze in eine Hand,
07:56
Can you please come forward with your two hands,
191
476100
2280
strecken Sie die Arme vor.
07:58
put the coin in one of them.
192
478420
1360
07:59
If the coin is in your left hand, I want you to think of blue.
193
479780
2920
Ist die Münze links, dann denken Sie an Blau.
08:02
And if it's in your right hand, I want you to think of red.
194
482740
2760
Ist sie rechts, denken Sie an Rot.
08:05
And let that color just rise up throughout you
195
485500
2320
Verinnerlichen Sie einfach die Farbe
08:07
and project it into the room as I type into ChatGPT.
196
487860
4720
und projizieren Sie sie in den Raum, während ich in ChatGPT tippe.
08:12
Francois has hidden a coin in one of two hands.
197
492580
5760
François hat eine Münze in einer Hand versteckt.
08:19
I've assigned the left hand the color blue
198
499020
4600
Ich habe der linken Hand die Farbe Blau
08:23
and the right hand the color red.
199
503620
3080
und der rechten Hand die Farbe Rot zugewiesen.
08:27
Which hand has the coin?
200
507180
2680
In welcher Hand ist die Münze?
08:29
Let's see what ChatGPT says.
201
509900
2080
Mal sehen, was ChatGPT sagt.
08:33
"As an AI language model,
202
513860
1280
„Als KI-Sprachmodell weiß ich nicht genau,
08:35
I can't exactly determine what happens in the physical world,
203
515180
2880
was in der physischen Welt passiert,
08:38
but based on the information provided,
204
518060
1840
aber laut meinen Informationen
08:39
Francois would likely hide the coin in the blue hand."
205
519900
2800
hält François die Münze vermutlich in der blauen Hand.“
08:42
Are you thinking of blue?
206
522740
1680
Denken Sie an Blau?
08:44
Yes, indeed, show everybody the blue hand has the coin.
207
524780
3000
Ja – zeigen Sie uns, dass die blaue Hand die Münze hat.
08:47
Very nice, OK.
208
527820
1680
Sehr schön, okay.
08:49
(Applause)
209
529540
2360
(Applaus)
08:51
Now, of course, that could just be 50-50, right?
210
531900
3440
Das könnte natürlich eine Fifty-Fifty-Chance sein, ja?
08:55
So let's try it again.
211
535340
1200
Also noch einmal.
08:56
Would you put it behind your back again?
212
536580
1960
Die Hände wieder auf den Rücken.
08:58
And could you please name for me any animal you like?
213
538540
2520
Nennen Sie bitte ein Tier, das Sie mögen.
F: Eine Katze.
09:02
Francois: A cat.
214
542540
1160
09:03
DK: A cat, good.
215
543740
1280
DK: Eine Katze, gut.
Und jetzt etwas ganz anderes,
09:05
And then maybe something completely different,
216
545060
2160
vielleicht aus dem Zoo.
09:07
Like from the zoo.
217
547260
1120
Ein Löwe, wunderbar.
09:08
A lion, wonderful.
218
548420
1200
Und nun wieder her mit den Händen.
09:09
Would you please come out with your two fists again?
219
549620
2440
Tauschen Sie ruhig, machen Sie es schwer.
09:12
Go ahead, mix it up, make it difficult.
220
552060
1880
09:13
Don't put it in your back pocket.
221
553980
1840
Aber stecken Sie sie nicht in die Gesäßtasche.
09:15
Yes, OK, OK.
222
555860
1920
Ja, okay, okay.
09:17
So just like before, I want you to think, alright?
223
557820
4320
Wie vorhin sollen Sie denken, ja?
09:22
If the coin is in your right hand, I want you to think of cat.
224
562180
3400
Wenn die Münze rechts ist, sollen Sie an Katzen denken.
09:25
If it's in your left hand, I want you to think of lion, alright?
225
565940
3400
Ist sie links, denken Sie an Löwen, ja?
09:29
I want the spirit of this animal to take over.
226
569380
3040
Der Geist dieses Tieres soll dominieren.
09:32
Now don't jump up and down, OK?
227
572460
2320
Bitte nicht herumhüpfen.
09:34
But let the spirit project that animal into the room.
228
574780
3760
Lassen Sie Ihren Geist das Tier in den Raum projizieren.
09:38
And here we are.
229
578580
1280
Bitte sehr!
09:40
Francois is hiding a coin
230
580180
3440
François versteckt eine Münze
09:43
in one of his two hands.
231
583660
3840
in einer seiner beiden Hände.
09:48
I've assigned the right hand the cat
232
588180
5600
Ich habe der rechten Hand die Katze
09:53
and the left hand the lion.
233
593780
2120
und der linken den Löwen zugewiesen.
09:55
Which hand has the coin?
234
595940
2280
In welcher Hand ist die Münze?
09:58
And ChatGPT says:
235
598620
1800
ChatGPT sagt:
10:03
"Based on the information provided,
236
603820
1720
„Nach meinen Informationen
10:05
Francois would hide the coin in the lion hand."
237
605580
2520
versteckt François die Münze in der Löwenhand.“
10:08
Are you thinking of lion?
238
608140
1440
Denken Sie an Löwen?
10:09
Would you show everybody the lion hand?
239
609580
1880
Zeigen Sie die Löwen-Hand!
10:11
Look at that.
240
611500
1160
Erstaunlich.
10:12
Two for two, that's good.
241
612700
1440
Zwei zu null, das ist gut.
Das ist gut.
10:14
That's good.
242
614180
1480
10:15
Let's try one more time.
243
615660
1640
Noch ein Versuch.
10:17
How about fruit and vegetables?
244
617340
2800
Wie wäre es mit Obst und Gemüse?
10:20
Go ahead and name two.
245
620180
1760
Nennen Sie zwei Sorten.
10:21
Two things, anything you like.
246
621940
1520
Zwei, egal welche.
10:24
Francois: Apple and strawberry.
247
624620
1640
F: Apfel und Erdbeere.
10:26
DK: What was the first one?
248
626300
1360
DK: Was war die erste?
10:27
Francois: Apple.
249
627660
1160
F: Apfel.
10:28
DK: Apple and strawberry.
250
628860
1240
DK: Apfel und Erdbeere.
Mein Französisch ist nicht sehr gut.
10:30
My French is not very good.
251
630140
1800
10:31
(Laughter)
252
631940
1560
(Lachen)
10:33
Apple and strawberry.
253
633540
1360
Apfel und Erdbeere.
10:34
Wonderful.
254
634940
1160
Wunderbar.
10:36
OK, come out like this.
255
636100
1680
Okay, Hände nach vorn.
10:38
Alright, so if the coin is in your right hand,
256
638660
3160
Also, wenn die Münze rechts ist,
10:41
I want you to think of apple.
257
641860
1880
sollen Sie an einen Apfel denken.
10:43
If it's in your left hand, I want you to think of strawberry.
258
643780
2880
Ist sie links, denken Sie an eine Erdbeere.
10:46
And I want you to think about what that fruit tastes like.
259
646700
2840
Und denken Sie daran, wie die Frucht schmeckt.
10:50
And really project that feeling into the room as I type here.
260
650780
4600
Projizieren Sie dieses Gefühl in den Raum, während ich hier tippe.
10:55
Francois has a coin in one of his hands.
261
655420
6560
François hat eine Münze in einer Hand
11:02
I've assigned apple to the right hand.
262
662660
5000
Ich habe den Apfel der rechten Hand
11:07
And strawberry to the left.
263
667660
2440
und die Erdbeere der linken zugewiesen.
11:10
Which hand has the coin?
264
670140
2240
In welcher Hand ist die Münze?
11:13
And ChatGPT says:
265
673460
1840
ChatGPT sagt:
„Nach den Vorinformationen
11:18
"Based on the previous information,
266
678460
1760
versteckt François die Münze vermutlich in der Apfelhand.“
11:20
Francois would likely hide the coin in the apple hand."
267
680220
2640
11:22
Were you thinking of apple?
268
682860
2080
Dachten Sie an einen Apfel?
11:24
You don't look very happy about this.
269
684940
1800
Sie sehen nicht sehr glücklich aus.
11:26
But show everybody that you were thinking of apple.
270
686740
2400
Aber zeigen Sie, dass Sie an einen Apfel dachten.
11:29
And it's in the apple hand.
271
689180
1320
Sie ist in der Apfelhand.
11:30
It is indeed right there, very nice, good.
272
690540
2000
Genau da, sehr schön, gut.
11:32
(Applause)
273
692580
2640
(Applaus)
11:35
Now ChatGPT just had all the fun.
274
695220
2200
Bisher hatte ChatGPT den ganzen Spaß.
11:37
So now it's my turn to try to have a little deduction here, OK?
275
697460
4560
Jetzt bin ich mit meiner Schlussfolgerung dran, okay?
11:42
So I would like you please to, in a moment, think of a country.
276
702060
2960
Ich bitte Sie, kurz an ein Land zu denken.
Sagen Sie es nicht laut.
11:45
Don't say it out loud.
277
705060
1160
11:46
There are nearly 200 countries in the world, think of one.
278
706220
2760
Denken Sie an eins der fast 200 Länder weltweit.
11:48
You got one?
279
708980
1160
Haben Sie eins?
11:50
Look right here.
280
710180
1280
Schauen Sie hierher.
11:51
Look right here, OK.
281
711460
1320
Genau hierher, okay.
11:53
And let's see, so it was apple, alright, the lion.
282
713340
3640
Schauen wir mal, es war der Apfel, okay, und der Löwe.
11:57
Mhm, OK.
283
717820
1360
Mhm, okay.
11:59
I have an idea.
284
719220
1840
Ich habe eine Idee.
12:01
I have an idea.
285
721100
1240
Ich habe eine Idee.
12:02
Yes or no.
286
722380
1680
Ja oder nein.
12:04
Is it Cuba?
287
724060
1160
Ist es Kuba?
12:06
No it's not, but that's OK, good.
288
726140
1680
Nein, aber das ist okay, gut.
12:07
Alright, interesting.
289
727860
1720
In Ordnung, interessant.
12:09
I did not get the country initially,
290
729620
1720
Ich verstand das Land anfangs nicht,
12:11
but I am going to ask ChatGPT
291
731380
3080
aber ich stelle ChatGPT noch ein paar Fragen,
12:14
a few more questions to see if it can make some deductions here
292
734460
3280
ob ich Schlüsse daraus ziehen kann,
12:17
about what you're thinking.
293
737780
1320
was Sie denken.
12:19
So let's do this.
294
739100
2520
Also, auf geht’s.
12:24
Name a musician from 1899 --
295
744180
4720
Nennen Sie einen Musiker von 1899 –
12:28
Born, born --
296
748900
1160
Geboren, geboren –
Nennen Sie einen Musiker, der 1899 geboren wurde.
12:30
Name a musician born in 1899.
297
750100
2640
12:34
How about this?
298
754260
1600
Wie wär's damit?
12:35
A world leader, born in AD --
299
755900
4840
Einen Weltherrscher, geboren im Jahr –
12:40
I'm going to go way back -- AD 37,
300
760780
3360
ich gehe weit zurück – 37 n. Chr.,
12:44
an athlete from 1942,
301
764180
4200
einen Sportler aus dem Jahr 1942
12:48
and a writer,
302
768380
1920
und einen Schriftsteller,
12:50
let's do a British writer from 1865.
303
770300
5920
sagen wir einen britischer Schriftsteller aus dem Jahr 1865.
12:56
Here we are.
304
776260
1360
Bitte sehr.
„Ja, hier sind die Personen.
12:58
"Certainly, here are the individuals.
305
778100
1840
12:59
Musician born in 1899, Duke Ellington."
306
779940
2360
Der 1899 geborene Musiker ist Duke Ellington.“
13:02
Very good.
307
782340
1160
Sehr gut.
13:03
"A Roman emperor, born in AD 37, Nero.
308
783540
3200
„Ein römischer Kaiser, geboren 37 n. Chr.: Nero.
Ein 1942 geborener Sportler: Muhammad Ali, geboren als Cassius Clay,
13:07
An athlete born in 1942, Muhammad Ali, born Cassius Clay,
309
787140
3760
13:10
and for the British writer," good,
310
790940
1640
und der britische Schriftsteller:
13:12
"born in 1865, Rudyard Kipling."
311
792580
2440
„,Rudyard Kipling, geboren 1865.“
13:15
Do these people from history mean anything to you?
312
795020
2360
Bedeuten Ihnen diese Menschen etwas?
13:17
No, but that's OK.
313
797420
1160
Nein, aber das ist okay.
13:18
That's OK, they will in just a minute.
314
798620
1840
Sie werden es gleich,
weil ich schon einmal eine Prognose in diesem Umschlag hatte.
13:20
Because I had a prediction before in this envelope.
315
800500
3480
13:23
And I'm going to show you now what it says.
316
803980
2120
Ich zeige Ihnen jetzt, was dort steht.
13:26
It says,
317
806580
1160
Da steht:
„Ich werde das Land zunächst nicht verstehen.“
13:30
"I will not get the country initially."
318
810380
2400
13:32
(Laughter)
319
812820
1160
(Lachen)
13:33
Thank you very much.
320
813980
2080
Vielen Dank.
13:36
This initially is a double entendre.
321
816100
3760
Das ist zunächst doppeldeutig.
13:39
How's my French, entendre?
322
819860
1640
Wie ist mein Französisch, entendre?
13:41
Terrible, right?
323
821500
1400
Furchtbar, oder?
13:42
Entendre.
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822900
1600
Entendre.
13:44
It means two things, initially.
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824500
2560
Es hat eigentlich zwei Bedeutungen.
13:47
Let's go back to ChatGPT.
326
827100
3200
Gehen wir zurück zu ChatGPT.
13:50
Please list the initials of the people
327
830340
5080
Bitte liste die Initialen der Personen auf,
nach denen ich gerade gefragt habe.
13:55
I just asked about.
328
835460
2160
13:57
Are you ready?
329
837620
1160
Sind Sie bereit?
13:58
What was the country you were thinking of before?
330
838820
3320
An welches Land haben Sie vorhin gedacht?
14:02
Francois: Denmark.
331
842140
1160
F:: Dänemark.
14:03
DK: Denmark, watch this.
332
843340
1960
DK: Dänemark, aha.
14:05
ChatGPT says,
333
845340
2760
ChatGPT sagt:
„Duke Ellington, DE,
14:08
"Duke Ellington, DE,
334
848100
1440
Nero, N,
14:09
Nero, N
335
849580
1160
14:10
Muhammad Ali, MA and Rudyard Kipling, RK."
336
850740
2160
Muhammad Ali, MA und Rudyard Kipling, RK.“
14:12
That's D-E-N-M-A-R-K, that's Denmark.
337
852940
2960
Das ist D-E-N-M-A-R-K, Dänemark.
14:15
Let's give Francois a big round of applause.
338
855940
2560
Einen großen Applaus für François.
14:19
Thank you so much.
339
859140
2000
Vielen Dank.
14:21
(Applause)
340
861180
2800
(Applaus)
14:24
That was ...
341
864020
1160
Das war ...
14:25
(Applause)
342
865180
2120
(Applaus)
14:27
That was fun and magical.
343
867300
2200
Das war lustig und magisch.
14:29
Thank you so much.
344
869540
1160
Vielen Dank.
14:30
And that leads us back to wonder.
345
870700
2360
Das führt uns zurück zum Wunder.
Wir sagten zu Beginn, dass das Staunen das Mögliche in Frage stellt.
14:33
We said at the beginning that wonder was questioning what is possible.
346
873100
3520
14:36
And here's the thing.
347
876660
1160
Und das ist es:
14:37
It's the questioning that's important.
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877820
2560
Die Art der Befragung ist wichtig.
14:40
The Pillars of Creation,
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880380
1200
Die Säulen der Schöpfung,
14:41
those unthinkably vast clouds of stardust.
350
881620
3120
diese unvorstellbar riesigen Wolken aus Sternenstaub.
14:44
They existed long before us, and they'll exist long after.
351
884780
3280
Es gab sie lang vor uns und es wird sie noch lang geben.
14:48
And they are beautiful
352
888100
1320
Sie sind wunderschön,
14:49
because we are lucky enough to be able to gaze upon them.
353
889460
3240
weil wir das Glück haben, sie bestaunen zu können.
14:52
Their beauty is in our seeing.
354
892700
2760
Ihre Schönheit liegt in unserem Auge.
14:55
When we approach the world with wonder,
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895460
1880
Wenn wir der Welt mit Staunen begegnen,
14:57
it's not the answers that we find that ultimately give our lives meaning,
356
897380
3960
sind es nicht die Antworten, die dem Leben letztlich Sinn geben,
15:01
it is the questions.
357
901380
1520
sondern die Fragen.
15:02
The meaning is in our asking.
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902940
2560
Die Bedeutung liegt in unseren Fragen.
15:05
Because any technology,
359
905540
1360
Denn jede Technologie,
15:06
no matter how exciting or novel or sophisticated,
360
906900
3400
egal wie aufregend, neuartig oder ausgeklügelt,
ist bedeutungslos, wenn der Mensch nicht im Mittelpunkt steht.
15:10
is meaningless without the human beings at the center.
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910340
3760
15:14
We, and we alone have the unique privilege to look with fresh eyes,
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914140
4680
Nur wir haben das einzigartige Privileg,
mit unverstelltem Blick die umfassenderen Fragen zu stellen.
15:18
to ask the bigger question.
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2360
15:21
So look.
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921180
1400
Schauen Sie hin,.
15:22
Ask.
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922620
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Stellen Sie Fragen.
15:23
Do not let go to waste the gift that we alone possess:
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4040
Vergeuden Sie nicht die Gabe, die allein wir besitzen:
15:27
our capacity for wonder.
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927860
2240
die Fähigkeit zum Staunen.
15:30
Thank you.
368
930140
1160
Danke.
15:31
(Applause and cheers)
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931340
4320
(Applaus und Jubel)
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