How we can protect truth in the age of misinformation | Sinan Aral

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TED


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00:00
Translator: Ivana Korom Reviewer: Krystian Aparta
0
0
7000
Traductor: Jose Manuel Miana Borau Revisor: Paula Motter
00:13
So, on April 23 of 2013,
1
13468
5222
El 23 de abril de 2013,
00:18
the Associated Press put out the following tweet on Twitter.
2
18714
5514
Associated Press puso el siguiente tuit en Twitter.
00:24
It said, "Breaking news:
3
24252
2397
Decía: "Noticia de última hora:
00:26
Two explosions at the White House
4
26673
2571
dos explosiones en la Casa Blanca.
00:29
and Barack Obama has been injured."
5
29268
2333
Barack Obama ha resultado herido".
00:32
This tweet was retweeted 4,000 times in less than five minutes,
6
32212
5425
Este tuit fue retuiteado 4000 veces en menos de cinco minutos,
00:37
and it went viral thereafter.
7
37661
2217
y se hizo viral a partir de ese instante.
00:40
Now, this tweet wasn't real news put out by the Associated Press.
8
40760
4350
Ahora bien, este tuit no fue una noticia verdadera
difundida por la agencia Associated Press.
00:45
In fact it was false news, or fake news,
9
45134
3333
En realidad, fue una noticia falsa,
00:48
that was propagated by Syrian hackers
10
48491
2825
propagada por 'hackers' sirios
00:51
that had infiltrated the Associated Press Twitter handle.
11
51340
4694
que se habían hecho con el control del Twitter de Associated Press.
00:56
Their purpose was to disrupt society, but they disrupted much more.
12
56407
3889
Su objetivo era alterar a la sociedad, pero alteraron mucho más,
01:00
Because automated trading algorithms
13
60320
2476
porque los algoritmos automatizados de negociación
01:02
immediately seized on the sentiment on this tweet,
14
62820
3360
inmediatamente interpretaron la sensibilidad de este tuit,
01:06
and began trading based on the potential
15
66204
2968
y comenzaron a operar en base a la posibilidad
01:09
that the president of the United States had been injured or killed
16
69196
3381
de que el presidente de los EE. UU. hubiese sido herido o asesinado
01:12
in this explosion.
17
72601
1200
en esa explosión.
01:14
And as they started tweeting,
18
74188
1992
Y cuando empezaron a tuitear,
01:16
they immediately sent the stock market crashing,
19
76204
3349
hicieron que el mercado de valores se desplomara al instante,
01:19
wiping out 140 billion dollars in equity value in a single day.
20
79577
5167
y se perdieron 140 mil millones de dólares en valor bursátil en un solo día.
01:25
Robert Mueller, special counsel prosecutor in the United States,
21
85062
4476
Robert Mueller, consejero y fiscal especial de los Estados Unidos,
01:29
issued indictments against three Russian companies
22
89562
3892
acusó penalmente a tres compañías rusas
01:33
and 13 Russian individuals
23
93478
2619
y a 13 individuos rusos
01:36
on a conspiracy to defraud the United States
24
96121
3167
de conspirar para cometer fraude contra los Estados Unidos
01:39
by meddling in the 2016 presidential election.
25
99312
3780
al entrometerse en las elecciones presidenciales de 2016.
01:43
And what this indictment tells as a story
26
103855
3564
Lo que esta acusación deja al descubierto
01:47
is the story of the Internet Research Agency,
27
107443
3142
es la historia de la Agencia de Investigación de Internet,
01:50
the shadowy arm of the Kremlin on social media.
28
110609
3594
el oscuro brazo del Kremlin en las redes sociales.
01:54
During the presidential election alone,
29
114815
2777
Solo en las elecciones presidenciales,
01:57
the Internet Agency's efforts
30
117616
1889
los intentos de la Agencia de Internet
01:59
reached 126 million people on Facebook in the United States,
31
119529
5167
llegaron a 126 millones de personas en Facebook en los Estados Unidos,
02:04
issued three million individual tweets
32
124720
3277
emitieron tres millones de tuits individuales
02:08
and 43 hours' worth of YouTube content.
33
128021
3842
y 43 horas de contenido de YouTube.
02:11
All of which was fake --
34
131887
1652
Todo lo cual era falso,
02:13
misinformation designed to sow discord in the US presidential election.
35
133563
6323
desinformación diseñada para meter cizaña en la elección presidencial de EE. UU.
02:20
A recent study by Oxford University
36
140996
2650
Un estudio reciente realizado por la Universidad de Oxford
02:23
showed that in the recent Swedish elections,
37
143670
3270
mostró que en las últimas elecciones suecas,
02:26
one third of all of the information spreading on social media
38
146964
4375
un tercio de toda la información que se difundió en las redes sociales
02:31
about the election
39
151363
1198
sobre las elecciones
02:32
was fake or misinformation.
40
152585
2087
era falsa o incorrecta.
02:35
In addition, these types of social-media misinformation campaigns
41
155037
5078
Además, este tipo de campañas de desinformación en redes sociales
02:40
can spread what has been called "genocidal propaganda,"
42
160139
4151
pueden difundir lo que se ha llamado "propaganda genocida",
02:44
for instance against the Rohingya in Burma,
43
164314
3111
por ejemplo contra los rohingya en Burma,
02:47
triggering mob killings in India.
44
167449
2303
que desencadenó linchamientos en la India.
02:49
We studied fake news
45
169776
1494
Estudiamos las noticias falsas
02:51
and began studying it before it was a popular term.
46
171294
3219
y comenzamos a hacerlo antes de que fuera un término popular.
02:55
And we recently published the largest-ever longitudinal study
47
175030
5040
Y hemos publicado recientemente el estudio longitudinal más grande jamás realizado
03:00
of the spread of fake news online
48
180094
2286
sobre la difusión de noticias falsas en línea
03:02
on the cover of "Science" in March of this year.
49
182404
3204
en la portada de la revista "Science" en marzo de este año.
03:06
We studied all of the verified true and false news stories
50
186523
4161
Estudiamos todas las noticias verificadas como verdaderas y falsas
03:10
that ever spread on Twitter,
51
190708
1753
que se propagaron por Twitter,
03:12
from its inception in 2006 to 2017.
52
192485
3818
desde su creación en 2006 hasta 2017.
03:16
And when we studied this information,
53
196612
2314
Y cuando estudiamos esta información,
03:18
we studied verified news stories
54
198950
2876
tomamos las noticias verificadas y revisadas
03:21
that were verified by six independent fact-checking organizations.
55
201850
3918
por seis organizaciones independientes de comprobación de datos.
03:25
So we knew which stories were true
56
205792
2762
Así que sabíamos cuáles eran ciertas
03:28
and which stories were false.
57
208578
2126
y cuáles falsas.
03:30
We can measure their diffusion,
58
210728
1873
Podemos medir su difusión,
03:32
the speed of their diffusion,
59
212625
1651
la velocidad de su difusión,
03:34
the depth and breadth of their diffusion,
60
214300
2095
el alcance de su difusión,
03:36
how many people become entangled in this information cascade and so on.
61
216419
4142
cuántas personas se enredan en esta cascada de información, etc.
03:40
And what we did in this paper
62
220942
1484
Y lo que hicimos en esta investigación
03:42
was we compared the spread of true news to the spread of false news.
63
222450
3865
fue comparar la propagación de noticias verdaderas con las falsas.
03:46
And here's what we found.
64
226339
1683
Y estos son los resultados.
03:48
We found that false news diffused further, faster, deeper
65
228046
3979
Hallamos que una noticia falsa llega más lejos, más rápido
03:52
and more broadly than the truth
66
232049
1806
y tiene más alcance que la verdadera
03:53
in every category of information that we studied,
67
233879
3003
en todas las categorías de información que hemos estudiado,
03:56
sometimes by an order of magnitude.
68
236906
2499
a veces en un orden de magnitud.
03:59
And in fact, false political news was the most viral.
69
239842
3524
Y las noticias falsas en el ámbito de la política fueron las más virales.
04:03
It diffused further, faster, deeper and more broadly
70
243390
3147
Se difunden más lejos, más rápido, y tienen mayor alcance
04:06
than any other type of false news.
71
246561
2802
que cualquier otro tipo de noticias falsas.
04:09
When we saw this,
72
249387
1293
Cuando vimos esto,
04:10
we were at once worried but also curious.
73
250704
2841
sentimos a la vez preocupación y curiosidad.
04:13
Why?
74
253569
1151
¿Por qué?
04:14
Why does false news travel so much further, faster, deeper
75
254744
3373
¿Por qué las noticias falsas llegan más lejos, más rápido,
04:18
and more broadly than the truth?
76
258141
1864
y tienen mayor alcance que la verdad?
04:20
The first hypothesis that we came up with was,
77
260339
2961
La primera hipótesis que se nos ocurrió fue:
04:23
"Well, maybe people who spread false news have more followers or follow more people,
78
263324
4792
"Bueno, tal vez quienes difunden noticias falsas
tienen más seguidores o siguen a más gente,
04:28
or tweet more often,
79
268140
1557
o tuitean con más frecuencia,
04:29
or maybe they're more often 'verified' users of Twitter, with more credibility,
80
269721
4126
o tal vez son más usuarios 'verificados' de Twitter, con más credibilidad,
04:33
or maybe they've been on Twitter longer."
81
273871
2182
o tal vez han estado en Twitter más tiempo".
04:36
So we checked each one of these in turn.
82
276077
2298
Así que inspeccionamos cada uno de estos casos.
04:38
And what we found was exactly the opposite.
83
278691
2920
Y lo que encontramos fue exactamente lo contrario.
04:41
False-news spreaders had fewer followers,
84
281635
2436
Quienes difundían noticias falsas tenían menos seguidores,
04:44
followed fewer people, were less active,
85
284095
2254
seguían a menos gente, eran menos activos, eran usuarios poco "verificados"
04:46
less often "verified"
86
286373
1460
04:47
and had been on Twitter for a shorter period of time.
87
287857
2960
y habían estado en Twitter por un período de tiempo más corto.
04:50
And yet,
88
290841
1189
Y sin embargo,
04:52
false news was 70 percent more likely to be retweeted than the truth,
89
292054
5033
las noticias falsas eran un 70 % más propensas a ser retuiteadas,
04:57
controlling for all of these and many other factors.
90
297111
3363
teniendo en cuenta estos y muchos otros factores.
05:00
So we had to come up with other explanations.
91
300498
2690
Así que tuvimos que buscar otras explicaciones.
E ideamos lo que llamamos "hipótesis de la novedad".
05:03
And we devised what we called a "novelty hypothesis."
92
303212
3467
05:07
So if you read the literature,
93
307038
1960
Si leemos documentaciones sobre el tema,
05:09
it is well known that human attention is drawn to novelty,
94
309022
3754
es bien sabido que la atención humana se siente atraída por la novedad,
05:12
things that are new in the environment.
95
312800
2519
cosas que son nuevas en el entorno.
05:15
And if you read the sociology literature,
96
315343
1985
Y si leemos la literatura sociológica,
05:17
you know that we like to share novel information.
97
317352
4300
veremos que nos gusta compartir información novedosa.
05:21
It makes us seem like we have access to inside information,
98
321676
3838
Sentimos que tenemos acceso a información privilegiada,
05:25
and we gain in status by spreading this kind of information.
99
325538
3785
y ganamos estatus mediante la difusión de este tipo de información.
05:29
So what we did was we measured the novelty of an incoming true or false tweet,
100
329792
6452
Decidimos entonces medir la novedad de un tuit verdadero o falso,
05:36
compared to the corpus of what that individual had seen
101
336268
4055
en comparación con el corpus de lo que esa persona había visto
05:40
in the 60 days prior on Twitter.
102
340347
2952
en Twitter los 60 días anteriores.
05:43
But that wasn't enough, because we thought to ourselves,
103
343323
2659
Pero no fue suficiente, porque pensamos:
05:46
"Well, maybe false news is more novel in an information-theoretic sense,
104
346006
4208
"Bueno, quizá las noticias falsas son más novedosas en un sentido teórico,
05:50
but maybe people don't perceive it as more novel."
105
350238
3258
pero tal vez la gente no las percibe como más novedosas".
05:53
So to understand people's perceptions of false news,
106
353849
3927
Así que para entender cómo la gente percibe las noticias falsas,
05:57
we looked at the information and the sentiment
107
357800
3690
nos fijamos en la información y el componente afectivo
06:01
contained in the replies to true and false tweets.
108
361514
4206
de las respuestas a los tuits verdaderos y falsos.
06:06
And what we found
109
366022
1206
Y lo que detectamos
06:07
was that across a bunch of different measures of sentiment --
110
367252
4214
fue que, teniendo en cuenta un montón de sentimientos diferentes,
06:11
surprise, disgust, fear, sadness,
111
371490
3301
como sorpresa, disgusto, miedo, tristeza,
06:14
anticipation, joy and trust --
112
374815
2484
expectativa, alegría y confianza,
06:17
false news exhibited significantly more surprise and disgust
113
377323
5857
las noticias falsas generaron significativamente más sorpresa y disgusto
06:23
in the replies to false tweets.
114
383204
2806
en las respuestas a los falsos tuits.
06:26
And true news exhibited significantly more anticipation,
115
386392
3789
Y las noticias verdaderas mostraron significativamente más expectativas,
06:30
joy and trust
116
390205
1547
alegría y confianza
06:31
in reply to true tweets.
117
391776
2547
en respuesta a los tuits verdaderos.
06:34
The surprise corroborates our novelty hypothesis.
118
394347
3786
La sorpresa corrobora nuestra hipótesis de la novedad.
06:38
This is new and surprising, and so we're more likely to share it.
119
398157
4609
Esto es nuevo y sorprendente, por lo que es más fácil que se comparta.
06:43
At the same time, there was congressional testimony
120
403092
2925
Al mismo tiempo, hubo testimonios ante el Congreso
06:46
in front of both houses of Congress in the United States,
121
406041
3036
en las dos cámaras parlamentarias de los Estados Unidos
06:49
looking at the role of bots in the spread of misinformation.
122
409101
3738
sobre el papel de los robots en la propagación de información errónea.
06:52
So we looked at this too --
123
412863
1354
Así que consideramos esto también.
06:54
we used multiple sophisticated bot-detection algorithms
124
414241
3598
Utilizamos múltiples algoritmos complejos de rastreo
06:57
to find the bots in our data and to pull them out.
125
417863
3074
para encontrar los robots en nuestros datos y sacarlos.
07:01
So we pulled them out, we put them back in
126
421347
2659
Los sacamos, los volvimos a poner
07:04
and we compared what happens to our measurement.
127
424030
3119
y comparamos lo que sucede con nuestras mediciones.
07:07
And what we found was that, yes indeed,
128
427173
2293
Descubrimos que, efectivamente,
07:09
bots were accelerating the spread of false news online,
129
429490
3682
los robots aceleraban la propagación de noticias falsas en línea,
07:13
but they were accelerating the spread of true news
130
433196
2651
pero aceleraban la propagación de las verdaderas
07:15
at approximately the same rate.
131
435871
2405
aproximadamente a la misma velocidad.
07:18
Which means bots are not responsible
132
438300
2858
Lo que significa que los robots no son los responsables
07:21
for the differential diffusion of truth and falsity online.
133
441182
4713
de la difusión diferencial de la verdad y la mentira en línea.
07:25
We can't abdicate that responsibility,
134
445919
2849
No podemos renunciar a esa responsabilidad,
07:28
because we, humans, are responsible for that spread.
135
448792
4259
porque nosotros, los seres humanos, somos responsables de esa propagación.
07:34
Now, everything that I have told you so far,
136
454472
3334
Ahora bien, todo lo que les he dicho hasta el momento,
07:37
unfortunately for all of us,
137
457830
1754
por desgracia para todos nosotros,
07:39
is the good news.
138
459608
1261
es la buena noticia.
07:42
The reason is because it's about to get a whole lot worse.
139
462670
4450
La razón es que está a punto de ponerse mucho peor.
07:47
And two specific technologies are going to make it worse.
140
467850
3682
Y dos tecnologías específicas van a empeorar la situación.
07:52
We are going to see the rise of a tremendous wave of synthetic media.
141
472207
5172
Vamos a presenciar el aumento de una tremenda ola de medios sintéticos.
07:57
Fake video, fake audio that is very convincing to the human eye.
142
477403
6031
Video falso, audio falso, muy convincentes para el ojo humano.
08:03
And this will powered by two technologies.
143
483458
2754
Y esto será impulsado por dos tecnologías.
08:06
The first of these is known as "generative adversarial networks."
144
486236
3833
La primera es conocida como "redes de confrontación generativas".
08:10
This is a machine-learning model with two networks:
145
490093
2563
Es un modelo de aprendizaje automático con dos redes:
08:12
a discriminator,
146
492680
1547
un discriminador,
08:14
whose job it is to determine whether something is true or false,
147
494251
4200
cuyo trabajo es determinar si algo es verdadero o falso,
08:18
and a generator,
148
498475
1167
y un generador,
08:19
whose job it is to generate synthetic media.
149
499666
3150
cuyo trabajo es generar medios sintéticos.
08:22
So the synthetic generator generates synthetic video or audio,
150
502840
5102
El generador sintético genera un video o audio sintético,
08:27
and the discriminator tries to tell, "Is this real or is this fake?"
151
507966
4675
y el discriminador trata de distinguir si es verdadero o falso.
08:32
And in fact, it is the job of the generator
152
512665
2874
Y, de hecho, el trabajo del generador
08:35
to maximize the likelihood that it will fool the discriminator
153
515563
4435
es maximizar la probabilidad de engañar al discriminador
08:40
into thinking the synthetic video and audio that it is creating
154
520022
3587
para que crea que el video y el audio sintéticos que está creando
08:43
is actually true.
155
523633
1730
son realmente ciertos.
08:45
Imagine a machine in a hyperloop,
156
525387
2373
Imaginen una máquina en un Hyperloop,
08:47
trying to get better and better at fooling us.
157
527784
2803
que se perfecciona más y más con el fin de engañarnos.
08:51
This, combined with the second technology,
158
531114
2500
Esto, combinado con la segunda tecnología,
08:53
which is essentially the democratization of artificial intelligence to the people,
159
533638
5722
que es esencialmente la democratización de la inteligencia artificial,
08:59
the ability for anyone,
160
539384
2189
la capacidad de cualquier persona,
09:01
without any background in artificial intelligence
161
541597
2830
sin ningún tipo de experiencia en inteligencia artificial
09:04
or machine learning,
162
544451
1182
o aprendizaje automático,
09:05
to deploy these kinds of algorithms to generate synthetic media
163
545657
4103
de implementar este tipo de algoritmos para generar los medios sintéticos
09:09
makes it ultimately so much easier to create videos.
164
549784
4547
hace que, en última instancia, sea mucho más fácil crear videos.
09:14
The White House issued a false, doctored video
165
554355
4421
La Casa Blanca emitió el video falso y adulterado
09:18
of a journalist interacting with an intern who was trying to take his microphone.
166
558800
4288
de una pasante que intentaba sacarle el micrófono a un periodista.
09:23
They removed frames from this video
167
563427
1999
Eliminaron fotogramas de este video
09:25
in order to make his actions seem more punchy.
168
565450
3287
para que las acciones del periodista pareciesen más violentas.
09:29
And when videographers and stuntmen and women
169
569157
3385
Y cuando camarógrafos y dobles
09:32
were interviewed about this type of technique,
170
572566
2427
fueron consultados acerca de este tipo de técnica,
09:35
they said, "Yes, we use this in the movies all the time
171
575017
3828
dijeron: "Sí, siempre lo hacemos en las películas
09:38
to make our punches and kicks look more choppy and more aggressive."
172
578869
4763
para que nuestros puñetazos y patadas parezcan más rápidos y agresivos".
09:44
They then put out this video
173
584268
1867
Entonces mostraron este video
09:46
and partly used it as justification
174
586159
2500
y lo utilizaron parcialmente como excusa
09:48
to revoke Jim Acosta, the reporter's, press pass
175
588683
3999
para denegar el acceso de Jim Acosta como periodista a la Casa Blanca.
09:52
from the White House.
176
592706
1339
09:54
And CNN had to sue to have that press pass reinstated.
177
594069
4809
Y la CNN tuvo que demandarlos para regresarle su pase de prensa.
10:00
There are about five different paths that I can think of that we can follow
178
600538
5603
Hay unos cinco modos diferentes que se me ocurren
10:06
to try and address some of these very difficult problems today.
179
606165
3739
para tratar de abordar algunos de estos problemas difíciles hoy en día.
10:10
Each one of them has promise,
180
610379
1810
Cada uno es prometedor,
10:12
but each one of them has its own challenges.
181
612213
2999
pero tiene sus propios desafíos.
10:15
The first one is labeling.
182
615236
2008
El primero es el etiquetado.
10:17
Think about it this way:
183
617268
1357
Piénsenlo de esta manera:
10:18
when you go to the grocery store to buy food to consume,
184
618649
3611
cuando van a la tienda para comprar alimentos,
10:22
it's extensively labeled.
185
622284
1904
está todo etiquetado.
10:24
You know how many calories it has,
186
624212
1992
Saben la cantidad de calorías que tiene,
10:26
how much fat it contains --
187
626228
1801
la cantidad de grasa que contiene,
10:28
and yet when we consume information, we have no labels whatsoever.
188
628053
4278
pero, cuando consumimos información, no tenemos etiquetas de ningún tipo.
10:32
What is contained in this information?
189
632355
1928
¿Qué contiene esta información?
10:34
Is the source credible?
190
634307
1453
¿Es creíble la fuente?
10:35
Where is this information gathered from?
191
635784
2317
¿De dónde se obtuvo esta información?
10:38
We have none of that information
192
638125
1825
No tenemos ninguno de esos datos cuando consumimos información.
10:39
when we are consuming information.
193
639974
2103
10:42
That is a potential avenue, but it comes with its challenges.
194
642101
3238
Esa es una vía potencial, pero viene con sus desafíos.
10:45
For instance, who gets to decide, in society, what's true and what's false?
195
645363
6451
Por ejemplo, ¿quién decide en la sociedad lo que es cierto y lo que es falso?
10:52
Is it the governments?
196
652387
1642
¿Son los gobiernos?
10:54
Is it Facebook?
197
654053
1150
¿Es Facebook?
10:55
Is it an independent consortium of fact-checkers?
198
655601
3762
¿Es un consorcio independiente de verificadores?
10:59
And who's checking the fact-checkers?
199
659387
2466
¿Y quién controla a los verificadores?
11:02
Another potential avenue is incentives.
200
662427
3084
Otra vía potencial son los incentivos.
11:05
We know that during the US presidential election
201
665535
2634
Sabemos que durante la elección presidencial de EE. UU.
11:08
there was a wave of misinformation that came from Macedonia
202
668193
3690
se produjo una oleada de información falsa que procedía de Macedonia.
11:11
that didn't have any political motive
203
671907
2337
No tenía ningún fin político
11:14
but instead had an economic motive.
204
674268
2460
pero sí un fin económico.
11:16
And this economic motive existed,
205
676752
2148
Y este fin económico existió
11:18
because false news travels so much farther, faster
206
678924
3524
porque las noticias falsas viajan mucho más lejos, más rápido,
11:22
and more deeply than the truth,
207
682472
2010
y tienen mayor alcance que la verdad,
11:24
and you can earn advertising dollars as you garner eyeballs and attention
208
684506
4960
y se puede ganar dinero con la publicidad mientras se atrae la atención
11:29
with this type of information.
209
689490
1960
con este tipo de información.
11:31
But if we can depress the spread of this information,
210
691474
3833
Pero si podemos reducir la difusión de esta información,
11:35
perhaps it would reduce the economic incentive
211
695331
2897
tal vez se reduciría el incentivo económico
11:38
to produce it at all in the first place.
212
698252
2690
para producirla.
11:40
Third, we can think about regulation,
213
700966
2500
En tercer lugar, pensemos en la regulación
11:43
and certainly, we should think about this option.
214
703490
2325
y, desde luego, debemos pensar en esta opción.
11:45
In the United States, currently,
215
705839
1611
En EE. UU., en la actualidad,
11:47
we are exploring what might happen if Facebook and others are regulated.
216
707474
4848
estamos explorando lo que podría suceder si Facebook y otros medios se regularan.
11:52
While we should consider things like regulating political speech,
217
712346
3801
Aunque debemos tener en cuenta cosas como la regulación del discurso político,
11:56
labeling the fact that it's political speech,
218
716171
2508
es decir, etiquetarlo como discurso político,
11:58
making sure foreign actors can't fund political speech,
219
718703
3819
asegurarse de que los actores extranjeros no puedan financiar el discurso político,
12:02
it also has its own dangers.
220
722546
2547
también tiene sus propios peligros.
12:05
For instance, Malaysia just instituted a six-year prison sentence
221
725522
4878
Por ejemplo, Malasia acaba de instituir una condena de seis años de prisión
12:10
for anyone found spreading misinformation.
222
730424
2734
para cualquier persona que sea sorprendida difundiendo datos falsos.
12:13
And in authoritarian regimes,
223
733696
2079
Y en los regímenes autoritarios,
12:15
these kinds of policies can be used to suppress minority opinions
224
735799
4666
este tipo de políticas se pueden utilizar para suprimir las opiniones minoritarias
12:20
and to continue to extend repression.
225
740489
3508
y para seguir ampliando la represión.
12:24
The fourth possible option is transparency.
226
744680
3543
La cuarta opción posible es la transparencia.
12:28
We want to know how do Facebook's algorithms work.
227
748843
3714
Queremos saber cómo funcionan los algoritmos de Facebook.
12:32
How does the data combine with the algorithms
228
752581
2880
¿De qué manera los datos se combinan con los algoritmos
12:35
to produce the outcomes that we see?
229
755485
2838
para producir los resultados que vemos?
12:38
We want them to open the kimono
230
758347
2349
Queremos que abran el kimono
12:40
and show us exactly the inner workings of how Facebook is working.
231
760720
4214
y nos muestren exactamente el funcionamiento interno de Facebook.
12:44
And if we want to know social media's effect on society,
232
764958
2779
Y si queremos conocer el efecto de las redes sociales en la sociedad,
12:47
we need scientists, researchers
233
767761
2086
necesitamos que científicos, investigadores y otras personas
12:49
and others to have access to this kind of information.
234
769871
3143
tengan acceso a este tipo de información.
12:53
But at the same time,
235
773038
1547
Pero al mismo tiempo,
12:54
we are asking Facebook to lock everything down,
236
774609
3801
estamos pidiendo a Facebook poner todo bajo llave
12:58
to keep all of the data secure.
237
778434
2173
para mantener los datos seguros.
13:00
So, Facebook and the other social media platforms
238
780631
3159
Así, Facebook y las otras plataformas de medios sociales
13:03
are facing what I call a transparency paradox.
239
783814
3134
se enfrentan a lo que llamo "la paradoja de la transparencia".
13:07
We are asking them, at the same time,
240
787266
2674
Les estamos pidiendo
13:09
to be open and transparent and, simultaneously secure.
241
789964
4809
que sean abiertas, transparentes y, al mismo tiempo, seguras.
13:14
This is a very difficult needle to thread,
242
794797
2691
Esta es una aguja muy difícil enhebrar,
13:17
but they will need to thread this needle
243
797512
1913
pero deberán enhebrar esta aguja
13:19
if we are to achieve the promise of social technologies
244
799449
3787
si queremos alcanzar la promesa de las tecnologías sociales
13:23
while avoiding their peril.
245
803260
1642
y, a la vez, evitar sus riesgos.
13:24
The final thing that we could think about is algorithms and machine learning.
246
804926
4691
La última opción posible
son los algoritmos y el aprendizaje automático,
13:29
Technology devised to root out and understand fake news, how it spreads,
247
809641
5277
tecnología ideada para erradicar y entender las noticias falsas,
cómo se transmiten, y tratar de reducir su difusión.
13:34
and to try and dampen its flow.
248
814942
2331
13:37
Humans have to be in the loop of this technology,
249
817824
2897
La humanidad tiene que estar en el bucle de esta tecnología,
13:40
because we can never escape
250
820745
2278
porque nunca podremos negar
13:43
that underlying any technological solution or approach
251
823047
4038
que detrás de cualquier solución o enfoque tecnológico
13:47
is a fundamental ethical and philosophical question
252
827109
4047
hay una pregunta ética y filosófica fundamental
13:51
about how do we define truth and falsity,
253
831180
3270
acerca de cómo definimos la verdad y la falsedad,
13:54
to whom do we give the power to define truth and falsity
254
834474
3180
a quién le damos el poder de definir la verdad y la mentira,
13:57
and which opinions are legitimate,
255
837678
2460
y qué opiniones son legítimas,
14:00
which type of speech should be allowed and so on.
256
840162
3706
qué tipo de discurso debe permitirse y así sucesivamente.
14:03
Technology is not a solution for that.
257
843892
2328
La tecnología no es una solución en este caso.
14:06
Ethics and philosophy is a solution for that.
258
846244
3698
La ética y la filosofía son la solución.
14:10
Nearly every theory of human decision making,
259
850950
3318
Casi todas las teorías de la toma de decisiones humanas,
14:14
human cooperation and human coordination
260
854292
2761
la cooperación humana y la coordinación humana
14:17
has some sense of the truth at its core.
261
857077
3674
tienen un cierto sentido de la verdad en su esencia.
14:21
But with the rise of fake news,
262
861347
2056
Pero con el aumento de noticias falsas,
14:23
the rise of fake video,
263
863427
1443
de videos falsos,
14:24
the rise of fake audio,
264
864894
1882
de audios falsos,
14:26
we are teetering on the brink of the end of reality,
265
866800
3924
estamos al borde del precipicio del fin de la realidad,
14:30
where we cannot tell what is real from what is fake.
266
870748
3889
donde no podemos diferenciar lo que es real de lo que es falso.
14:34
And that's potentially incredibly dangerous.
267
874661
3039
Y eso es potencialmente muy peligroso.
14:38
We have to be vigilant in defending the truth
268
878931
3948
Tenemos que estar vigilantes en la defensa de la verdad
14:42
against misinformation.
269
882903
1534
contra la información errónea,
14:44
With our technologies, with our policies
270
884919
3436
con nuestras tecnologías, con nuestras políticas
14:48
and, perhaps most importantly,
271
888379
1920
y, quizás lo más importante,
14:50
with our own individual responsibilities,
272
890323
3214
con nuestras propias responsabilidades,
14:53
decisions, behaviors and actions.
273
893561
3555
decisiones, comportamientos y acciones individuales.
14:57
Thank you very much.
274
897553
1437
Muchas gracias.
14:59
(Applause)
275
899014
3517
(Aplausos)
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