The nightmare videos of childrens' YouTube — and what's wrong with the internet today | James Bridle

5,905,356 views

2018-07-13 ・ TED


New videos

The nightmare videos of childrens' YouTube — and what's wrong with the internet today | James Bridle

5,905,356 views ・ 2018-07-13

TED


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

Übersetzung: Eva Fischer Lektorat: Andreas Herzog
00:12
I'm James.
0
12777
1183
Ich heiße James.
00:13
I'm a writer and artist,
1
13984
1686
Ich bin Schriftsteller und Künstler
00:15
and I make work about technology.
2
15694
2341
und mache Arbeiten über Technologie.
00:18
I do things like draw life-size outlines of military drones
3
18454
3911
Ich mache solche Dinge wie lebensgroße Umrisse von Militärdrohnen
00:22
in city streets around the world,
4
22389
1828
in städtischen Straßen weltweit zu zeichnen,
00:24
so that people can start to think and get their heads around
5
24241
2950
damit Menschen anfangen, über diese wirklich schwer sichtbaren
00:27
these really quite hard-to-see and hard-to-think-about technologies.
6
27215
3440
und schwer vorstellbaren Technologien nachzudenken und sie zu begreifen.
00:31
I make things like neural networks that predict the results of elections
7
31494
3836
Ich mache Dinge wie neuronale Netzwerke, die das Ergebnis von Wahlen
00:35
based on weather reports,
8
35354
1737
anhand von Wetterberichten vorhersagen,
00:37
because I'm intrigued about
9
37115
1314
denn ich bin neugierig,
00:38
what the actual possibilities of these weird new technologies are.
10
38453
3924
was die tatsächlichen Möglichkeiten dieser seltsamen neuen Technologien sind.
00:43
Last year, I built my own self-driving car.
11
43405
2426
Letztes Jahr baute ich mein eigenes selbstfahrendes Auto.
00:45
But because I don't really trust technology,
12
45855
2526
Aber da ich der Technologie nicht wirklich vertraue,
00:48
I also designed a trap for it.
13
48405
1928
entwarf ich auch eine Falle dafür.
00:50
(Laughter)
14
50777
1086
(Lachen)
00:51
And I do these things mostly because I find them completely fascinating,
15
51887
4298
Ich mache diese Dinge vor allem, weil ich sie absolut faszinierend finde,
00:56
but also because I think when we talk about technology,
16
56209
2602
aber auch weil ich denke, wenn wir über Technologie sprechen,
00:58
we're largely talking about ourselves
17
58835
2619
sprechen wir hauptsächlich über uns selbst
01:01
and the way that we understand the world.
18
61478
2299
und darüber, wie wir die Welt verstehen.
01:03
So here's a story about technology.
19
63801
2442
Hier ist eine Geschichte über Technologie:
01:07
This is a "surprise egg" video.
20
67520
2830
Das ist ein "Überraschungsei-Video".
01:10
It's basically a video of someone opening up loads of chocolate eggs
21
70374
3348
Es ist ein Video von jemandem, der massenhaft Schokoladeneier öffnet
01:13
and showing the toys inside to the viewer.
22
73746
2126
und die Spielzeuge darin dem Zuschauer zeigt.
01:16
That's it. That's all it does for seven long minutes.
23
76461
2649
Das ist alles. In sieben langen Minuten passiert nichts anderes.
01:19
And I want you to notice two things about this.
24
79428
3051
Ich möchte, dass Ihnen hier zwei Dinge auffallen.
01:22
First of all, this video has 30 million views.
25
82503
4074
Erstens, dieses Video hat 30 Millionen Aufrufe.
01:26
(Laughter)
26
86601
1275
(Lachen)
01:28
And the other thing is,
27
88376
1166
Die andere Sache ist:
01:29
it comes from a channel that has 6.3 million subscribers,
28
89566
3869
Es stammt von einem Kanal mit 6,3 Millionen Abonnenten,
01:33
that has a total of eight billion views,
29
93459
2680
der insgesamt 8 Milliarden Aufrufe hat,
01:36
and it's all just more videos like this --
30
96163
3106
und es sind einfach nur mehr Videos dieser Art.
01:40
30 million people watching a guy opening up these eggs.
31
100256
3908
30 Millionen Menschen, die einem Typen dabei zusehen, wie er diese Eier öffnet.
01:44
It sounds pretty weird, but if you search for "surprise eggs" on YouTube,
32
104188
4481
Es klingt ziemlich seltsam, aber wenn man auf YouTube "Überraschungseier" sucht,
01:48
it'll tell you there's 10 million of these videos,
33
108693
3523
wird einem angezeigt, dass es 10 Millionen dieser Videos gibt,
und ich halte das für eine Untertreibung.
01:52
and I think that's an undercount.
34
112240
1657
01:53
I think there's way, way more of these.
35
113921
1897
Ich denke, es gibt noch viel mehr.
01:55
If you keep searching, they're endless.
36
115842
2242
Wenn man weitersucht, ist es endlos.
01:58
There's millions and millions of these videos
37
118108
2159
Es gibt Millionen von diesen Videos
02:00
in increasingly baroque combinations of brands and materials,
38
120291
3454
mit zunehmend seltsamen Kombinationen von Marken und Material,
02:03
and there's more and more of them being uploaded every single day.
39
123769
3846
und tagtäglich werden mehr und mehr dieser Videos hochgeladen.
02:07
Like, this is a strange world. Right?
40
127639
3511
Was für eine komische Welt, nicht wahr?
02:11
But the thing is, it's not adults who are watching these videos.
41
131174
3383
Aber die Sache ist, dass es nicht Erwachsene sind, die diese Videos sehen.
02:14
It's kids, small children.
42
134581
2921
Es sind Kinder, kleine Kinder.
02:17
These videos are like crack for little kids.
43
137526
2154
Kleine Kinder sind süchtig nach sowas.
02:19
There's something about the repetition,
44
139704
2075
Irgendetwas an den Wiederholungen,
02:21
the constant little dopamine hit of the reveal,
45
141803
2468
den permanenten kleinen Dopaminschüben bei der Enthüllung,
02:24
that completely hooks them in.
46
144295
1866
fasziniert sie total.
02:26
And little kids watch these videos over and over and over again,
47
146185
4809
Kleine Kinder sehen sich diese Videos immer und immer und immer wieder an
02:31
and they do it for hours and hours and hours.
48
151018
2327
und sie tun das stundenlang.
02:33
And if you try and take the screen away from them,
49
153369
2356
Wenn man versucht, ihnen den Bildschirm wegzunehmen,
02:35
they'll scream and scream and scream.
50
155749
1782
werden sie unermüdlich schreien.
02:37
If you don't believe me --
51
157555
1262
Wenn Sie mir nicht glauben --
02:38
and I've already seen people in the audience nodding --
52
158841
2607
und ich sehe schon, wie einige im Publikum nicken --
02:41
if you don't believe me, find someone with small children and ask them,
53
161472
3391
wenn Sie mir nicht glauben, fragen Sie Leute mit kleinen Kindern
02:44
and they'll know about the surprise egg videos.
54
164887
2340
und sie werden von den Überraschungsei-Videos wissen.
02:47
So this is where we start.
55
167251
2070
Also hier fangen wir an.
02:49
It's 2018, and someone, or lots of people,
56
169345
3642
Es ist 2018 und jemand, vielleicht sogar viele Menschen,
02:53
are using the same mechanism that, like, Facebook and Instagram are using
57
173011
3941
nutzen denselben Mechanismus, den Facebook und Instagram benutzen,
02:56
to get you to keep checking that app,
58
176976
1989
der Sie dazu bringt, die App ständig zu öffnen,
02:58
and they're using it on YouTube to hack the brains of very small children
59
178989
3985
und sie nutzen ihn auf YouTube, um das Gehirn sehr kleiner Kindern zu hacken,
03:02
in return for advertising revenue.
60
182998
1958
um damit Werbeeinnahmen zu erzielen.
03:06
At least, I hope that's what they're doing.
61
186346
2001
Ich hoffe jedenfalls, das ist es, was sie tun.
03:08
I hope that's what they're doing it for,
62
188371
1955
Ich hoffe, dass es der Grund ist,
03:10
because there's easier ways of making ad revenue on YouTube.
63
190350
5308
denn es gibt einfachere Möglichkeiten, Werbeeinnahmen auf YouTube zu erzielen.
03:15
You can just make stuff up or steal stuff.
64
195682
2332
Man kann einfach etwas erfinden oder klauen.
03:18
So if you search for really popular kids' cartoons
65
198038
2635
Wenn Sie also nach sehr beliebten Kinderserien
03:20
like "Peppa Pig" or "Paw Patrol,"
66
200697
1654
wie "Peppa Wutz" oder "Paw Patrol" suchen,
03:22
you'll find there's millions and millions of these online as well.
67
202375
3147
werden Sie feststellen, dass es auch sie millionenfach online gibt.
03:25
Of course, most of them aren't posted by the original content creators.
68
205546
3352
Die meisten stammen natürlich nicht von den Machern der Sendungen,
03:28
They come from loads and loads of different random accounts,
69
208922
2999
sondern von vielen verschiedenen, beliebigen Konten,
03:31
and it's impossible to know who's posting them
70
211945
2240
und es ist unmöglich zu wissen, wer sie veröffentlicht
03:34
or what their motives might be.
71
214209
1822
oder was ihre Absichten sein könnten.
03:36
Does that sound kind of familiar?
72
216428
1930
Kommt Ihnen das bekannt vor?
03:38
Because it's exactly the same mechanism
73
218382
1980
Es ist nämlich genau derselbe Mechanismus,
03:40
that's happening across most of our digital services,
74
220386
2600
den wir auch in den meisten unserer digitalen Dienste sehen,
03:43
where it's impossible to know where this information is coming from.
75
223010
3207
wo es unmöglich ist, zu wissen, woher die Informationen kommen.
03:46
It's basically fake news for kids,
76
226241
1829
Es sind im Prinzip Fake News für Kinder
03:48
and we're training them from birth
77
228094
2161
und wir trainieren sie von Geburt an,
03:50
to click on the very first link that comes along,
78
230279
2506
auf den allerersten Link zu klicken, der erscheint,
03:52
regardless of what the source is.
79
232809
1953
unabhängig davon, was die Quelle ist.
03:54
That's doesn't seem like a terribly good idea.
80
234786
2603
Das scheint keine sehr gute Idee zu sein.
03:58
Here's another thing that's really big on kids' YouTube.
81
238399
2710
Eine weitere Sache, die auf Kinder-YouTube sehr populär ist:
04:01
This is called the "Finger Family Song."
82
241133
1928
Es nennt sich der "Finger Family Song".
04:03
I just heard someone groan in the audience.
83
243085
2018
Jemand im Publikum hat gerade aufgestöhnt.
04:05
This is the "Finger Family Song."
84
245127
1624
Das ist der "Finger Family Song".
04:06
This is the very first one I could find.
85
246775
1930
Das ist das erste Video, das ich finden konnte.
04:08
It's from 2007, and it only has 200,000 views,
86
248729
2829
Es ist von 2007 und hat nur 200.000 Aufrufe,
04:11
which is, like, nothing in this game.
87
251582
1976
was in diesem Spiel so gut wie nichts ist.
04:13
But it has this insanely earwormy tune,
88
253582
2852
Aber das Lied ist so ein wahnsinniger Ohrwurm
04:16
which I'm not going to play to you,
89
256458
1682
und ich spiele es Ihnen nicht vor,
04:18
because it will sear itself into your brain
90
258164
2008
da es sich in Ihr Gehirn einbrennen wird,
04:20
in the same way that it seared itself into mine,
91
260196
2395
genauso wie es sich in meines eingebrannt hat,
04:22
and I'm not going to do that to you.
92
262615
1770
und das will ich Ihnen nicht antun.
04:24
But like the surprise eggs,
93
264409
1344
Aber wie die Überraschungsei-Videos
04:25
it's got inside kids' heads
94
265777
2164
ist es in die Köpfe der Kinder gelangt
04:27
and addicted them to it.
95
267965
1607
und hat sie süchtig danach gemacht.
04:29
So within a few years, these finger family videos
96
269596
2531
Innerhalb weniger Jahre beginnen diese Finger-Family-Videos also,
04:32
start appearing everywhere,
97
272151
1303
überall zu sein,
04:33
and you get versions in different languages
98
273478
2029
und es gibt verschiedene Sprachversionen
04:35
with popular kids' cartoons using food
99
275531
2121
mit beliebten Kinderserien, die Essen, oder, um ehrlich zu sein,
04:37
or, frankly, using whatever kind of animation elements
100
277676
2550
alle Arten von Animationselementen,
04:40
you seem to have lying around.
101
280250
2252
die man gerade hat, verwenden.
04:43
And once again, there are millions and millions and millions of these videos
102
283002
5197
Auch hier gibt es Millionen und Abermillionen dieser Videos,
04:48
available online in all of these kind of insane combinations.
103
288223
3435
die online in all diesen verrückten Kombinationen verfügbar sind.
04:51
And the more time you start to spend with them,
104
291682
2228
Je mehr Zeit Sie damit verbringen,
04:53
the crazier and crazier you start to feel that you might be.
105
293934
3694
desto mehr haben Sie das Gefühl, dass Sie verrückt sind.
04:57
And that's where I kind of launched into this,
106
297652
3333
Deswegen fing ich an, mich damit auseinanderzusetzen,
05:01
that feeling of deep strangeness and deep lack of understanding
107
301009
3666
weil es so tiefgreifend absurd und unverständlich ist,
05:04
of how this thing was constructed that seems to be presented around me.
108
304699
4175
wie das Ganze konstruiert wurde, was man mir hier offenbar präsentiert.
05:08
Because it's impossible to know where these things are coming from.
109
308898
3167
Denn es ist unmöglich, zu wissen, woher diese Dinge kommen.
05:12
Like, who is making them?
110
312089
1241
Wer produziert sie?
05:13
Some of them appear to be made of teams of professional animators.
111
313354
3143
Einige von ihnen scheinen von Teams professioneller Animatoren zu stammen.
05:16
Some of them are just randomly assembled by software.
112
316521
2882
Andere wurden einfach zufällig per Software zusammengestellt.
05:19
Some of them are quite wholesome-looking young kids' entertainers.
113
319427
4253
Wieder andere sind ganz gesund aussehende Unterhaltungskünstler für Kinder.
05:23
And some of them are from people
114
323704
1552
Und manche sind von Menschen,
05:25
who really clearly shouldn't be around children at all.
115
325280
3007
die ganz klar nichts mit Kindern zu tun haben sollten.
05:28
(Laughter)
116
328311
1615
(Lachen)
05:30
And once again, this impossibility of figuring out who's making this stuff --
117
330987
4640
Wieder ist es unmöglich, herauszufinden, wer dieses Zeug macht.
05:35
like, this is a bot?
118
335651
1156
Ist es ein Bot?
05:36
Is this a person? Is this a troll?
119
336831
2647
Ist es eine Person? Ist es ein Troll?
05:39
What does it mean that we can't tell the difference
120
339502
2382
Was bedeutet es,
dass wir den Unterschied zwischen diesen Dingen nicht mehr erkennen?
05:41
between these things anymore?
121
341908
1583
05:43
And again, doesn't that uncertainty feel kind of familiar right now?
122
343515
4848
Und wieder: Fühlt sich diese Unsicherheit nicht irgendwie vertraut an?
05:50
So the main way people get views on their videos --
123
350145
2580
Die gängigste Art und Weise, wie man Videoaufrufe bekommt --
05:52
and remember, views mean money --
124
352749
1707
und bedenken Sie, Aufrufe bedeuten Geld --
05:54
is that they stuff the titles of these videos with these popular terms.
125
354480
4742
ist, diese populären Begriffe in die Titel dieser Videos zu packen.
05:59
So you take, like, "surprise eggs"
126
359246
1687
Sie nehmen zum Beispiel "Überraschungseier"
06:00
and then you add "Paw Patrol," "Easter egg,"
127
360957
2066
und fügen "Paw Patrol", "Osterei"
06:03
or whatever these things are,
128
363047
1393
oder was auch immer,
06:04
all of these words from other popular videos into your title,
129
364464
2893
all diese Worte aus anderen populären Videos in Ihren Titel ein,
06:07
until you end up with this kind of meaningless mash of language
130
367381
2968
bis Sie am Ende eine Art bedeutungslosen Sprachbrei haben,
06:10
that doesn't make sense to humans at all.
131
370373
2498
der für Menschen überhaupt keinen Sinn ergibt.
06:12
Because of course it's only really tiny kids who are watching your video,
132
372895
3546
Weil sich natürlich nur ganz kleine Kinder
diese Videos ansehen
06:16
and what the hell do they know?
133
376465
1827
und was zum Teufel wissen sie schon?
06:18
Your real audience for this stuff is software.
134
378316
3007
Das wirkliche Publikum für dieses Zeug ist Software.
06:21
It's the algorithms.
135
381347
1156
Es sind die Algorithmen.
06:22
It's the software that YouTube uses
136
382527
1855
Es ist die Software, die YouTube benutzt,
06:24
to select which videos are like other videos,
137
384406
2483
um auszuwählen, welche Videos wie andere Videos sind,
06:26
to make them popular, to make them recommended.
138
386913
2243
um sie populär zu machen, um sie zu empfehlen.
06:29
And that's why you end up with this kind of completely meaningless mash,
139
389180
3461
Deshalb kommt diese Art von völlig bedeutungslosem Brei heraus,
06:32
both of title and of content.
140
392665
2071
sowohl was den Titel als auch den Inhalt betrifft.
06:35
But the thing is, you have to remember,
141
395792
1894
Aber die Sache ist die, Sie müssen bedenken,
06:37
there really are still people within this algorithmically optimized system,
142
397710
4478
dass in diesem algorithmisch optimierten System wirklich noch Menschen stecken,
06:42
people who are kind of increasingly forced to act out
143
402212
2790
Menschen, die quasi immer mehr dazu gezwungen werden,
06:45
these increasingly bizarre combinations of words,
144
405026
3066
diese immer absurderen Wortkombinationen zu verwenden,
06:48
like a desperate improvisation artist responding to the combined screams
145
408116
5173
wie ein verzweifelter Impro-Künstler, der auf die kombinierten Schreie
06:53
of a million toddlers at once.
146
413313
2203
von einer Million Kleinkindern auf einmal reagiert.
06:57
There are real people trapped within these systems,
147
417168
2468
In diesen Systemen sind echte Menschen gefangen
06:59
and that's the other deeply strange thing about this algorithmically driven culture,
148
419660
4055
und das ist das andere sehr Seltsame an dieser algorithmisch gesteuerten Kultur,
07:03
because even if you're human,
149
423739
1381
denn selbst wenn man ein Mensch ist,
07:05
you have to end up behaving like a machine
150
425144
2145
muss man sich am Ende wie eine Maschine verhalten,
07:07
just to survive.
151
427313
1800
um zu überleben.
07:09
And also, on the other side of the screen,
152
429137
2100
Auf der anderen Seite des Bildschirms
07:11
there still are these little kids watching this stuff,
153
431261
2947
gibt es immer noch diese kleinen Kinder, die dieses Zeug schauen,
07:14
stuck, their full attention grabbed by these weird mechanisms.
154
434232
4206
gefesselt, ihre volle Aufmerksamkeit von diesen seltsamen Mechanismen erfasst.
07:18
And most of these kids are too small to even use a website.
155
438768
2798
Die meisten dieser Kinder sind zu klein, um überhaupt eine Website zu nutzen.
07:21
They're just kind of hammering on the screen with their little hands.
156
441590
3276
Sie hämmern nur mit ihren Händchen auf dem Bildschirm herum.
07:24
And so there's autoplay,
157
444890
1217
Und dann ist da Autoplay,
07:26
where it just keeps playing these videos over and over and over in a loop,
158
446131
3579
das diese Videos immer und immer und immer wieder abspielt,
07:29
endlessly for hours and hours at a time.
159
449734
2059
stundenlang in Endlosschleife.
07:31
And there's so much weirdness in the system now
160
451817
2843
Inzwischen gibt es so viel Seltsames im System,
07:34
that autoplay takes you to some pretty strange places.
161
454684
3009
dass Autoplay einen an einige ziemlich skurrile Orte führt.
07:37
This is how, within a dozen steps,
162
457717
2488
So kann man in nur wenigen Schritten
07:40
you can go from a cute video of a counting train
163
460229
3158
von einem süßen Video eines Zählzuges
07:43
to masturbating Mickey Mouse.
164
463411
2442
zu einer masturbierenden Micky Maus gelangen.
07:46
Yeah. I'm sorry about that.
165
466529
2288
Ja. Das tut mir leid.
07:48
This does get worse.
166
468841
1700
Es wird noch schlimmer.
07:50
This is what happens
167
470565
1282
Das passiert,
07:51
when all of these different keywords,
168
471871
3086
wenn all diese verschiedenen Schlagwörter,
07:54
all these different pieces of attention,
169
474981
2461
all diese verschiedenen Aufmerksamkeiten,
07:57
this desperate generation of content,
170
477466
2807
diese verzweifelte Erzeugung von Inhalten
08:00
all comes together into a single place.
171
480297
2582
an einem einzigen Ort zusammenkommen.
08:03
This is where all those deeply weird keywords come home to roost.
172
483871
4472
Hier kommen all diese äußerst merkwürdigen Suchbegriffe nach Hause, um zu ruhen.
08:08
You cross-breed the finger family video
173
488367
2391
Man kreuzt das Video der Fingerfamilie
08:10
with some live-action superhero stuff,
174
490782
2088
mit einigen lebensechten Superhelden,
08:12
you add in some weird, trollish in-jokes or something,
175
492894
3256
fügt einige komische, trollische Insiderwitze oder so etwas hinzu
08:16
and suddenly, you come to a very weird place indeed.
176
496174
3366
und plötzlich landet man an einem wirklich sehr befremdlichen Ort.
08:19
The stuff that tends to upset parents
177
499564
2113
Das Zeug, das Eltern normalerweise verärgert,
08:21
is the stuff that has kind of violent or sexual content, right?
178
501701
3331
ist das Zeug, das gewalttätige oder sexuelle Inhalte hat, nicht wahr?
08:25
Children's cartoons getting assaulted,
179
505056
2822
Zeichentrickfiguren werden angegriffen,
08:27
getting killed,
180
507902
2018
getötet,
08:29
weird pranks that actually genuinely terrify children.
181
509944
3343
absurde Streiche, die Kindern wirklich richtige Angst einjagen.
08:33
What you have is software pulling in all of these different influences
182
513311
3675
Was Sie hier haben, ist Software, die diese ganzen Einflüsse zusammenbringt
08:37
to automatically generate kids' worst nightmares.
183
517010
2961
und so automatisch die schlimmsten Albträume von Kindern erzeugt.
08:39
And this stuff really, really does affect small children.
184
519995
2701
Dieses Zeug hat echte Auswirkungen auf kleine Kinder.
08:42
Parents report their children being traumatized,
185
522720
2866
Eltern berichten,
dass ihre Kinder traumatisiert sind, Angst vor der Dunkelheit bekommen,
08:45
becoming afraid of the dark,
186
525610
1392
08:47
becoming afraid of their favorite cartoon characters.
187
527026
3050
Angst vor ihren liebsten Zeichentrickfiguren bekommen.
08:50
If you take one thing away from this, it's that if you have small children,
188
530524
3611
Wenn man eine Sache hier mitnimmt, ist es die: Wenn Sie kleine Kinder haben,
08:54
keep them the hell away from YouTube.
189
534159
1996
halten Sie sie verdammt nochmal von YouTube fern.
08:56
(Applause)
190
536743
3949
(Applaus)
09:02
But the other thing, the thing that really gets to me about this,
191
542504
3096
Aber die andere Sache, die mich wirklich beschäftigt,
09:05
is that I'm not sure we even really understand how we got to this point.
192
545624
4629
ist, dass ich nicht weiß,
ob wir überhaupt wirklich verstehen, wie wir an diesen Punkt gekommen sind.
09:10
We've taken all of this influence, all of these things,
193
550951
2931
Wir haben diese ganzen Einflüsse und all diese Dinge genommen
09:13
and munged them together in a way that no one really intended.
194
553906
2953
und sie so vermischt, wie es niemand wirklich beabsichtigt hatte.
09:16
And yet, this is also the way that we're building the entire world.
195
556883
3156
Dabei ist das die Art und Weise, wie wir die ganze Welt konstruieren.
09:20
We're taking all of this data,
196
560063
1773
Wir nehmen all diese Daten,
09:21
a lot of it bad data,
197
561860
1447
viele davon schlechte Daten,
09:23
a lot of historical data full of prejudice,
198
563331
3029
viele historische Daten voller Vorurteile,
09:26
full of all of our worst impulses of history,
199
566384
2837
voll von all unseren schlimmsten Impulsen der Geschichte,
09:29
and we're building that into huge data sets
200
569245
2049
erstellen daraus riesige Datensätze
09:31
and then we're automating it.
201
571318
1423
und anschließend automatisieren wir sie.
09:32
And we're munging it together into things like credit reports,
202
572765
3502
Und wir verarbeiten sie zu Dingen wie Kreditauskünften,
09:36
into insurance premiums,
203
576291
1634
Versicherungsprämien,
09:37
into things like predictive policing systems,
204
577949
2693
Systemen vorausschauender Polizeiarbeit,
09:40
into sentencing guidelines.
205
580666
1762
Richtlinien zur Strafzumessung.
09:42
This is the way we're actually constructing the world today
206
582452
2821
So konstruieren wir die heutige Welt
09:45
out of this data.
207
585297
1151
aus diesen Daten.
09:46
And I don't know what's worse,
208
586472
1698
Ich weiß nicht, was schlimmer ist,
09:48
that we built a system that seems to be entirely optimized
209
588194
3228
dass wir ein System geschaffen haben, das scheinbar vollständig
09:51
for the absolute worst aspects of human behavior,
210
591446
2808
für die absolut schlimmsten Aspekte des menschlichen Verhaltens optimiert ist,
09:54
or that we seem to have done it by accident,
211
594278
2425
oder dass wir es aus Versehen taten,
09:56
without even realizing that we were doing it,
212
596727
2207
ohne zu merken, dass wir es taten,
09:58
because we didn't really understand the systems that we were building,
213
598958
3382
weil wir die Systeme, die wir aufbauten, nicht wirklich verstanden,
10:02
and we didn't really understand how to do anything differently with it.
214
602364
3683
und wir nicht wirklich wussten, wie man etwas anderes damit macht.
10:06
There's a couple of things I think that really seem to be driving this
215
606769
3365
Es gibt ein paar Dinge, die das Ganze auf YouTube
10:10
most fully on YouTube,
216
610158
1189
am meisten voranzutreiben scheinen,
10:11
and the first of those is advertising,
217
611371
1827
und das erste davon ist die Werbung,
10:13
which is the monetization of attention
218
613222
2837
sprich die Monetarisierung von Aufmerksamkeit,
10:16
without any real other variables at work,
219
616083
3136
ohne dass irgendwelche echten, anderen Variablen am Werk sind,
10:19
any care for the people who are actually developing this content,
220
619243
3885
wie Sorge um die Menschen, die diese Inhalte tatsächlich entwickeln,
10:23
the centralization of the power, the separation of those things.
221
623152
3636
die Zentralisierung der Macht, die Trennung dieser Dinge.
10:26
And I think however you feel about the use of advertising
222
626812
3144
Und ich glaube, egal wie Sie zum Einsatz von Werbung stehen,
10:29
to kind of support stuff,
223
629980
1238
um Dinge zu verkaufen,
der Anblick von erwachsenen Männern in Windeln, die im Sand herumrollen
10:31
the sight of grown men in diapers rolling around in the sand
224
631242
3067
10:34
in the hope that an algorithm that they don't really understand
225
634333
2983
in der Hoffnung, dass ein Algorithmus, den sie nicht wirklich verstehen,
10:37
will give them money for it
226
637340
1315
ihnen Geld dafür gibt,
10:38
suggests that this probably isn't the thing
227
638679
2037
legt nahe, dass dies wohl nicht das ist,
10:40
that we should be basing our society and culture upon,
228
640740
2563
worauf wir unsere Gesellschaft und Kultur gründen sollten,
10:43
and the way in which we should be funding it.
229
643327
2160
und wie wir sie finanzieren sollten.
10:45
And the other thing that's kind of the major driver of this is automation,
230
645511
3519
Der andere wesentliche Antriebsfaktor ist die Automatisierung,
sprich die Bereitstellung dieser ganzen Technologie,
10:49
which is the deployment of all of this technology
231
649054
2329
10:51
as soon as it arrives, without any kind of oversight,
232
651407
2521
sobald sie eintrifft, ohne irgendeine Art von Kontrolle,
10:53
and then once it's out there,
233
653952
1412
und dann, sobald sie verfügbar ist, werfen wir unsere Hände hoch und sagen:
10:55
kind of throwing up our hands and going, "Hey, it's not us, it's the technology."
234
655388
3843
"Hey, das sind nicht wir, es ist die Technologie."
10:59
Like, "We're not involved in it."
235
659255
1642
"Wir haben damit nichts zu tun."
11:00
That's not really good enough,
236
660921
1767
Das ist nicht gut genug.
11:02
because this stuff isn't just algorithmically governed,
237
662712
2710
Denn dieses Zeug wird nicht nur von Algorithmen gesteuert,
11:05
it's also algorithmically policed.
238
665446
2498
es wird auch von Algorithmen kontrolliert.
11:07
When YouTube first started to pay attention to this,
239
667968
2848
Als YouTube zum ersten Mal darauf aufmerksam wurde,
11:10
the first thing they said they'd do about it
240
670840
2087
war das Erste, was sie tun wollten,
11:12
was that they'd deploy better machine learning algorithms
241
672951
2695
bessere maschinelle Lernalgorithmen einzusetzen,
11:15
to moderate the content.
242
675670
1329
um den Inhalt zu moderieren.
11:17
Well, machine learning, as any expert in it will tell you,
243
677023
3485
Nun, maschinelles Lernen, wie jeder Experte bezeugen kann,
11:20
is basically what we've started to call
244
680532
1896
ist im Grunde genommen nichts anderes als Software,
11:22
software that we don't really understand how it works.
245
682452
2588
von der wir nicht wirklich wissen, wie sie funktioniert.
11:25
And I think we have enough of that already.
246
685064
3983
Ich denke, davon haben wir bereits genug.
11:29
We shouldn't be leaving this stuff up to AI to decide
247
689071
3166
Wir sollten die Entscheidung nicht der KI überlassen, was geeignet ist oder nicht,
11:32
what's appropriate or not,
248
692261
1251
11:33
because we know what happens.
249
693536
1436
denn wir wissen, was dann passiert.
11:34
It'll start censoring other things.
250
694996
1688
Es wird andere Dinge zensieren.
11:36
It'll start censoring queer content.
251
696708
1783
Es wird Queer-Inhalte zensieren.
11:38
It'll start censoring legitimate public speech.
252
698515
2237
Es wird den legitimen, öffentlichen Diskurs zensieren.
11:40
What's allowed in these discourses,
253
700776
1925
Was in diesen Diskursen erlaubt ist,
11:42
it shouldn't be something that's left up to unaccountable systems.
254
702725
3097
sollte nicht von unverantwortlichen Systemen bestimmt werden.
11:45
It's part of a discussion all of us should be having.
255
705846
2947
Es ist Teil einer Diskussion, die wir alle führen sollten.
11:48
But I'd leave a reminder
256
708817
1308
Aber ich möchte Sie erinnern,
11:50
that the alternative isn't very pleasant, either.
257
710149
2753
dass die Alternative auch nicht sehr angenehm ist.
11:52
YouTube also announced recently
258
712926
1535
YouTube kündigte vor Kurzem an,
11:54
that they're going to release a version of their kids' app
259
714485
2767
dass sie eine Version ihrer Kinder-App veröffentlichen werden,
11:57
that would be entirely moderated by humans.
260
717276
2407
die vollständig von Menschen betreut wird.
12:00
Facebook -- Zuckerberg said much the same thing at Congress,
261
720134
3618
Facebook -- Zuckerberg sagte etwas sehr Ähnliches vor dem Kongress,
12:03
when pressed about how they were going to moderate their stuff.
262
723776
2987
als er gefragt wurde, wie sie ihre Sachen überwachen würden.
12:06
He said they'd have humans doing it.
263
726787
1747
Er sagte, dass es Menschen machen würden.
12:08
And what that really means is,
264
728558
1459
Was das wirklich bedeutet, ist:
12:10
instead of having toddlers being the first person to see this stuff,
265
730041
3223
Anstatt dass Kleinkinder die Ersten sind, die dieses Zeug sehen,
12:13
you're going to have underpaid, precarious contract workers
266
733288
2788
hat man nun unterbezahlte Vertragsarbeiter
ohne angemessene psychologische Betreuung,
12:16
without proper mental health support
267
736100
1726
12:17
being damaged by it as well.
268
737850
1376
die davon auch noch geschädigt werden.
12:19
(Laughter)
269
739250
1096
(Lachen)
12:20
And I think we can all do quite a lot better than that.
270
740370
2601
Ich denke, wir können alle viel mehr zustande bringen.
12:22
(Applause)
271
742995
2499
(Applaus)
12:26
The thought, I think, that brings those two things together, really, for me,
272
746068
4613
Der Gedanke, der diese beiden Dinge für mich wirklich zusammenbringt,
12:30
is agency.
273
750705
1420
ist Handlungsfähigkeit.
12:32
It's like, how much do we really understand -- by agency, I mean:
274
752149
3157
Es geht darum, wie viel wir verstehen -- mit Handlungsfähigkeit meine ich:
12:35
how we know how to act in our own best interests.
275
755330
4390
zu wissen, wie wir in unserem eigenen, besten Interesse handeln können.
12:39
Which -- it's almost impossible to do
276
759744
1787
Was fast unmöglich ist
12:41
in these systems that we don't really fully understand.
277
761555
3485
in diesen Systemen, die wir nicht wirklich vollständig verstehen.
12:45
Inequality of power always leads to violence.
278
765064
3071
Ungleiche Machtverhältnisse führen immer zu Gewalt.
12:48
And we can see inside these systems
279
768159
1685
Diese Systeme zeigen uns,
12:49
that inequality of understanding does the same thing.
280
769868
2611
dass ungleiches Verständnis dasselbe bewirkt.
12:52
If there's one thing that we can do to start to improve these systems,
281
772503
3779
Wenn es eine Möglichkeit gibt, zu beginnen, diese Systeme zu verbessern,
12:56
it's to make them more legible to the people who use them,
282
776306
2718
ist es, sie für Nutzer verständlicher zu machen,
12:59
so that all of us have a common understanding
283
779048
2196
sodass wir alle zu einem gemeinsamen Verständnis dessen gelangen,
13:01
of what's actually going on here.
284
781268
1851
was hier tatsächlich vor sich geht.
13:03
The thing, though, I think most about these systems
285
783970
2968
Jedoch denke ich, das Wichtigste an diesen Systemen ist, dass es,
13:06
is that this isn't, as I hope I've explained, really about YouTube.
286
786962
3857
wie ich hoffentlich erklärt habe, nicht wirklich um YouTube geht.
13:10
It's about everything.
287
790843
1312
Es geht um alles.
13:12
These issues of accountability and agency,
288
792179
2444
Themen wie Verantwortlichkeit und Handlungsfähigkeit,
13:14
of opacity and complexity,
289
794647
2225
Intransparenz und Komplexität,
13:16
of the violence and exploitation that inherently results
290
796896
3177
Gewalt und Ausbeutung,
13:20
from the concentration of power in a few hands --
291
800097
2794
was zwangsläufig aus der Konzentration von Macht in wenigen Händen resultiert --
13:22
these are much, much larger issues.
292
802915
2579
das sind viel, viel größere Themen.
13:26
And they're issues not just of YouTube and not just of technology in general,
293
806395
3687
Es sind keine Themen, die nur YouTube und Technologie im Allgemeinen betreffen,
13:30
and they're not even new.
294
810106
1265
und sie sind nicht einmal neu.
13:31
They've been with us for ages.
295
811395
1461
Sie begleiten uns schon ewig.
13:32
But we finally built this system, this global system, the internet,
296
812880
4390
Aber schließlich haben wir dieses globale System, das Internet, entwickelt,
13:37
that's actually showing them to us in this extraordinary way,
297
817294
3019
das sie uns auf diese außergewöhnliche Art und Weise vorführt
13:40
making them undeniable.
298
820337
1547
und sie unbestreitbar macht.
13:41
Technology has this extraordinary capacity
299
821908
2820
Technologie hat diese außergewöhnliche Fähigkeit,
13:44
to both instantiate and continue
300
824752
3973
all unsere außergewöhnlichsten,
13:48
all of our most extraordinary, often hidden desires and biases
301
828749
4248
oft verdeckten Wünsche und Vorurteile zu instanziieren und weiterzuentwickeln
13:53
and encoding them into the world,
302
833021
1866
und sie in die Welt zu kodieren,
13:54
but it also writes them down so that we can see them,
303
834911
3474
aber sie schreibt sie auch auf, damit wir sie sehen können,
13:58
so that we can't pretend they don't exist anymore.
304
838409
3330
damit wir nicht so tun können, als ob sie nicht mehr existieren.
14:01
We need to stop thinking about technology as a solution to all of our problems,
305
841763
4319
Wir müssen aufhören, Technologie als Lösung für all unsere Probleme zu sehen
und sie stattdessen als Leitfaden betrachten,
14:06
but think of it as a guide to what those problems actually are,
306
846106
3757
um herauszufinden, was diese Probleme tatsächlich sind,
14:09
so we can start thinking about them properly
307
849887
2144
damit wir anfangen können, richtig über sie nachzudenken und sie anzugehen.
14:12
and start to address them.
308
852055
1766
14:13
Thank you very much.
309
853845
1335
Vielen Dank.
14:15
(Applause)
310
855204
5192
(Applaus)
14:21
Thank you.
311
861733
1188
Danke.
14:22
(Applause)
312
862945
2869
(Applaus)
14:28
Helen Walters: James, thank you for coming and giving us that talk.
313
868839
3178
Helen Walters: James, danke fürs Kommen und für den Vortrag.
14:32
So it's interesting:
314
872041
1189
Es ist interessant:
14:33
when you think about the films where the robotic overlords take over,
315
873254
3495
Wenn man an die Filme denkt, in denen die Roboter-Oberherren die Macht ergreifen,
14:36
it's all a bit more glamorous than what you're describing.
316
876773
3279
wirkt das alles etwas glamouröser als das, was du beschreibst.
14:40
But I wonder -- in those films, you have the resistance mounting.
317
880076
3749
Aber ich frage mich -- in diesen Filmen hat man einen wachsenden Widerstand.
14:43
Is there a resistance mounting towards this stuff?
318
883849
3216
Gibt es auch einen wachsenden Widerstand gegen dieses Zeug?
14:47
Do you see any positive signs, green shoots of resistance?
319
887089
3796
Siehst du irgendwelche positiven Signale, erste Anzeichen eines Widerstandes?
14:52
James Bridle: I don't know about direct resistance,
320
892507
2416
James Bridle: Ich weiß nichts von direktem Widerstand,
14:54
because I think this stuff is super long-term.
321
894947
2264
weil ich denke, dieses Zeug ist super langfristig.
14:57
I think it's baked into culture in really deep ways.
322
897235
2510
Es hat sich tief in die Kultur eingebrannt.
14:59
A friend of mine, Eleanor Saitta, always says
323
899769
2132
Eine Freundin von mir, Eleanor Saitta, sagt immer,
15:01
that any technological problems of sufficient scale and scope
324
901935
3609
dass alle technologischen Probleme von ausreichendem Umfang und Ausmaß
15:05
are political problems first of all.
325
905568
2267
zuallererst politische Probleme sind.
15:07
So all of these things we're working to address within this
326
907859
2785
All diese Dinge, an deren Lösung wir arbeiten,
15:10
are not going to be addressed just by building the technology better,
327
910668
3274
werden nicht einfach dadurch behoben, dass wir die Technologie verbessern,
15:13
but actually by changing the society that's producing these technologies.
328
913966
3464
sondern indem wir die Gesellschaft verändern, die diese Technologien erzeugt.
15:17
So no, right now, I think we've got a hell of a long way to go.
329
917454
3027
Also nein, ich denke, im Moment haben wir einen verdammt langen Weg vor uns.
15:20
But as I said, I think by unpacking them,
330
920505
1986
Aber wie gesagt,
15:22
by explaining them, by talking about them super honestly,
331
922515
2697
indem wir sie erklären und ehrlich über sie sprechen,
können wir wenigstens anfangen, diesen Prozess zu beginnen.
15:25
we can actually start to at least begin that process.
332
925236
2505
15:27
HW: And so when you talk about legibility and digital literacy,
333
927765
3562
HW: Wenn du über Verständlichkeit und digitale Kompetenz sprichst,
15:31
I find it difficult to imagine
334
931351
1591
finde ich es schwer, zu glauben,
15:32
that we need to place the burden of digital literacy on users themselves.
335
932966
3680
dass wir die Last der digitalen Kompetenz auf die Nutzer selbst abwälzen sollten.
15:36
But whose responsibility is education in this new world?
336
936670
4562
Aber wessen Verantwortung ist die Bildung in dieser neuen Welt?
15:41
JB: Again, I think this responsibility is kind of up to all of us,
337
941256
3612
JB: Nochmals, ich denke, diese Verantwortung liegt bei uns allen,
15:44
that everything we do, everything we build, everything we make,
338
944892
2984
dass alles, was wir tun, alles, was wir entwickeln, alles, was wir machen,
15:47
needs to be made in a consensual discussion
339
947900
3692
in einer einvernehmlichen Diskussion stattfinden muss,
15:51
with everyone who's avoiding it;
340
951616
1940
mit allen, die es vermeiden;
15:53
that we're not building systems intended to trick and surprise people
341
953580
4341
dass wir keine Systeme entwickeln, die Menschen überlisten oder überraschen,
15:57
into doing the right thing,
342
957945
2300
damit sie das Richtige tun,
16:00
but that they're actually involved in every step in educating them,
343
960269
3236
sondern dass sie vielmehr an jedem Schritt der Bildung beteiligt sind,
16:03
because each of these systems is educational.
344
963529
2278
denn jedes dieser Systeme ist lehrreich.
16:05
That's what I'm hopeful about, about even this really grim stuff,
345
965831
3102
Das ist es, was mir Hoffnung gibt, selbst bei diesem sehr düsteren Zeug,
16:08
that if you can take it and look at it properly,
346
968957
2262
dass, wenn man es nehmen und richtig betrachten kann,
16:11
it's actually in itself a piece of education
347
971243
2089
es an sich schon ein Stück Bildung ist,
16:13
that allows you to start seeing how complex systems come together and work
348
973356
3762
das es ermöglicht, zu sehen, wie komplexe Systeme zusammenkommen und funktionieren
16:17
and maybe be able to apply that knowledge elsewhere in the world.
349
977142
3501
und dieses Wissen vielleicht an anderer Stelle auf der Welt anzuwenden.
16:20
HW: James, it's such an important discussion,
350
980667
2115
HW: James, es ist eine so wichtige Diskussion und ich weiß,
16:22
and I know many people here are really open and prepared to have it,
351
982806
3227
viele Menschen hier sind wirklich offen und bereit, sie zu führen.
16:26
so thanks for starting off our morning.
352
986057
1859
Danke für diesen Start in den Morgen.
16:27
JB: Thanks very much. Cheers.
353
987940
1400
JB: Vielen Dank. Tschüss.
16:29
(Applause)
354
989364
1651
(Applaus)
Über diese Website

Auf dieser Seite finden Sie YouTube-Videos, die zum Englischlernen nützlich sind. Sie sehen Englischlektionen, die von hochkarätigen Lehrern aus der ganzen Welt unterrichtet werden. Doppelklicken Sie auf die englischen Untertitel, die auf jeder Videoseite angezeigt werden, um das Video von dort aus abzuspielen. Die Untertitel laufen synchron mit der Videowiedergabe. Wenn Sie irgendwelche Kommentare oder Wünsche haben, kontaktieren Sie uns bitte über dieses Kontaktformular.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7