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

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2018-07-13 ・ TED


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

5,908,126 views ・ 2018-07-13

TED


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Traductor: Ciro Gomez Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:12
I'm James.
0
12777
1183
Soy James.
00:13
I'm a writer and artist,
1
13984
1686
Soy escritor y artista,
00:15
and I make work about technology.
2
15694
2341
y trabajo en tecnología.
00:18
I do things like draw life-size outlines of military drones
3
18454
3911
Hago cosas como dibujar contornos de tamaño real de drones militares
00:22
in city streets around the world,
4
22389
1828
en calles de ciudades de todo el mundo,
00:24
so that people can start to think and get their heads around
5
24241
2950
para que la gente pueda comenzar a pensar y dar vueltas
00:27
these really quite hard-to-see and hard-to-think-about technologies.
6
27215
3440
a estas tecnologías realmente difíciles de ver y difíciles de pensar.
00:31
I make things like neural networks that predict the results of elections
7
31494
3836
Hago cosas como redes neuronales que predicen los resultados de las elecciones
00:35
based on weather reports,
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35354
1737
basadas en informes meteorológicos,
00:37
because I'm intrigued about
9
37115
1314
porque estoy intrigado sobre
00:38
what the actual possibilities of these weird new technologies are.
10
38453
3924
cuáles son las posibilidades reales de estas nuevas tecnologías raras.
00:43
Last year, I built my own self-driving car.
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43405
2426
El año pasado, construí mi propio auto autónomo.
00:45
But because I don't really trust technology,
12
45855
2526
Pero como realmente no confío en la tecnología,
00:48
I also designed a trap for it.
13
48405
1928
también diseñé una trampa para eso.
00:50
(Laughter)
14
50777
1086
(Risas)
00:51
And I do these things mostly because I find them completely fascinating,
15
51887
4298
Y hago estas cosas principalmente porque las encuentro completamente fascinantes,
00:56
but also because I think when we talk about technology,
16
56209
2602
pero también porque creo que cuando hablamos de tecnología,
00:58
we're largely talking about ourselves
17
58835
2619
en gran medida estamos hablando de nosotros mismos
01:01
and the way that we understand the world.
18
61478
2299
y la forma en que entendemos el mundo.
01:03
So here's a story about technology.
19
63801
2442
Así que aquí hay una historia de tecnología.
01:07
This is a "surprise egg" video.
20
67520
2830
Este es un video de "huevo sorpresa".
01:10
It's basically a video of someone opening up loads of chocolate eggs
21
70374
3348
Básicamente es un video de alguien abriendo muchos de huevos de chocolate
01:13
and showing the toys inside to the viewer.
22
73746
2126
y mostrando los juguetes del interior.
01:16
That's it. That's all it does for seven long minutes.
23
76461
2649
Eso es. Eso es todo lo que hace durante siete largos minutos.
01:19
And I want you to notice two things about this.
24
79428
3051
Y quiero que noten dos cosas.
01:22
First of all, this video has 30 million views.
25
82503
4074
En primer lugar, este video tiene 30 millones de visitas.
01:26
(Laughter)
26
86601
1275
(Risas)
01:28
And the other thing is,
27
88376
1166
Y la otra cosa es,
01:29
it comes from a channel that has 6.3 million subscribers,
28
89566
3869
que proviene de un canal que tiene 6,3 millones de suscriptores,
01:33
that has a total of eight billion views,
29
93459
2680
que tiene un total de 8 mil millones de visitas,
01:36
and it's all just more videos like this --
30
96163
3106
y todo son solo más videos como este...
01:40
30 million people watching a guy opening up these eggs.
31
100256
3908
30 millones de personas viendo a un chico abriendo estos huevos.
01:44
It sounds pretty weird, but if you search for "surprise eggs" on YouTube,
32
104188
4481
Suena bastante extraño, pero si buscan "huevos sorpresa" en YouTube,
01:48
it'll tell you there's 10 million of these videos,
33
108693
3523
les dirá que hay 10 millones de estos videos,
01:52
and I think that's an undercount.
34
112240
1657
y creo que es un conteo a la baja.
01:53
I think there's way, way more of these.
35
113921
1897
Creo que hay muchos más.
01:55
If you keep searching, they're endless.
36
115842
2242
Si siguen buscando, no acaban.
01:58
There's millions and millions of these videos
37
118108
2159
Hay millones y millones de estos videos
02:00
in increasingly baroque combinations of brands and materials,
38
120291
3454
en combinaciones cada vez más barrocas de marcas y materiales,
02:03
and there's more and more of them being uploaded every single day.
39
123769
3846
y hay más y más de ellos que se cargan todos los días.
02:07
Like, this is a strange world. Right?
40
127639
3511
Este es un mundo extraño. ¿De acuerdo?
02:11
But the thing is, it's not adults who are watching these videos.
41
131174
3383
Pero la cuestión es que no son adultos los que miran estos videos.
02:14
It's kids, small children.
42
134581
2921
Son niños, niños pequeños.
02:17
These videos are like crack for little kids.
43
137526
2154
Estos videos son como crac para niños pequeños.
02:19
There's something about the repetition,
44
139704
2075
Hay algo sobre la repetición,
02:21
the constant little dopamine hit of the reveal,
45
141803
2468
el pequeño y constante golpe de dopamina de la revelación,
02:24
that completely hooks them in.
46
144295
1866
que los engancha por completo.
02:26
And little kids watch these videos over and over and over again,
47
146185
4809
Y los niños pequeños miran estos videos una y otra y otra vez
02:31
and they do it for hours and hours and hours.
48
151018
2327
y lo hacen durante horas, horas y horas.
02:33
And if you try and take the screen away from them,
49
153369
2356
Y si tratas de quitarles la pantalla,
02:35
they'll scream and scream and scream.
50
155749
1782
gritarán, gritarán y gritarán.
02:37
If you don't believe me --
51
157555
1262
Si no me creen
02:38
and I've already seen people in the audience nodding --
52
158841
2607
--y ya he visto gente en la audiencia asintiendo--,
02:41
if you don't believe me, find someone with small children and ask them,
53
161472
3391
si no me creen, busquen a alguien con niños pequeños y pregúntenles:
02:44
and they'll know about the surprise egg videos.
54
164887
2340
y sabrán sobre los videos de huevos sorpresa.
02:47
So this is where we start.
55
167251
2070
Aquí es donde comenzamos.
02:49
It's 2018, and someone, or lots of people,
56
169345
3642
Es 2018 mucha gente,
02:53
are using the same mechanism that, like, Facebook and Instagram are using
57
173011
3941
usa el mismo mecanismo que Facebook e Instagram
02:56
to get you to keep checking that app,
58
176976
1989
para que uno siga enganchado en esa aplicación,
02:58
and they're using it on YouTube to hack the brains of very small children
59
178989
3985
y lo usan en YouTube para hackear el cerebro de niños muy pequeños
03:02
in return for advertising revenue.
60
182998
1958
a cambio de ingresos publicitarios.
03:06
At least, I hope that's what they're doing.
61
186346
2001
Al menos, espero que sea lo que están haciendo.
03:08
I hope that's what they're doing it for,
62
188371
1955
Espero que para eso lo estén haciendo,
03:10
because there's easier ways of making ad revenue on YouTube.
63
190350
5308
porque hay formas más fáciles de generar ingresos publicitarios en YouTube.
03:15
You can just make stuff up or steal stuff.
64
195682
2332
Puedes inventar cosas o robar cosas.
03:18
So if you search for really popular kids' cartoons
65
198038
2635
Si buscas dibujos animados populares para niños
03:20
like "Peppa Pig" or "Paw Patrol,"
66
200697
1654
como "Pepper Pig" o "Paw Patrol"
03:22
you'll find there's millions and millions of these online as well.
67
202375
3147
encontrarás millones y millones de estos en línea también.
03:25
Of course, most of them aren't posted by the original content creators.
68
205546
3352
Por supuesto, la mayoría no están publicados por los creadores originales.
03:28
They come from loads and loads of different random accounts,
69
208922
2999
Vienen de montones y montones de cuentas aleatorias diferentes,
03:31
and it's impossible to know who's posting them
70
211945
2240
y es imposible saber quién los está publicando
03:34
or what their motives might be.
71
214209
1822
o cuáles podrían ser sus motivos.
03:36
Does that sound kind of familiar?
72
216428
1930
¿Suena algo familiar?
03:38
Because it's exactly the same mechanism
73
218382
1980
Porque es exactamente el mismo mecanismo
03:40
that's happening across most of our digital services,
74
220386
2600
que se da en la mayoría de nuestros servicios digitales,
03:43
where it's impossible to know where this information is coming from.
75
223010
3207
en que es imposible saber de dónde viene esta información.
03:46
It's basically fake news for kids,
76
226241
1829
Básicamente son noticias falsas para niños,
03:48
and we're training them from birth
77
228094
2161
y los estamos entrenando desde el nacimiento
03:50
to click on the very first link that comes along,
78
230279
2506
para hacer clic en el primer enlace que aparece,
03:52
regardless of what the source is.
79
232809
1953
independientemente de cuál sea la fuente.
03:54
That's doesn't seem like a terribly good idea.
80
234786
2603
Esa no parece una idea terriblemente buena.
03:58
Here's another thing that's really big on kids' YouTube.
81
238399
2710
Aquí otra cosa que es muy importante en YouTube para niños.
04:01
This is called the "Finger Family Song."
82
241133
1928
Esto se llama "Finger Family Song".
Alguien acaba de suspirar en la audiencia.
04:03
I just heard someone groan in the audience.
83
243085
2018
La "canción de la familia del dedo".
04:05
This is the "Finger Family Song."
84
245127
1624
04:06
This is the very first one I could find.
85
246775
1930
Este es el primero que pude encontrar.
04:08
It's from 2007, and it only has 200,000 views,
86
248729
2829
Es de 2007, y solo tiene 200 000 visitas,
04:11
which is, like, nothing in this game.
87
251582
1976
que es, como, nada en este juego.
04:13
But it has this insanely earwormy tune,
88
253582
2852
Pero tiene una melodía increíblemente tierna
04:16
which I'm not going to play to you,
89
256458
1682
que no les voy a poner,
04:18
because it will sear itself into your brain
90
258164
2008
porque se implantará en su cerebro
04:20
in the same way that it seared itself into mine,
91
260196
2395
de la misma manera que se incrustó en el mío,
04:22
and I'm not going to do that to you.
92
262615
1770
y no se lo voy a hacer a Uds.
04:24
But like the surprise eggs,
93
264409
1344
Pero como los huevos sorpresa,
04:25
it's got inside kids' heads
94
265777
2164
está dentro de las cabezas de los niños
04:27
and addicted them to it.
95
267965
1607
y los hace adictos a ella.
04:29
So within a few years, these finger family videos
96
269596
2531
Dentro de unos años, estos videos familiares de dedos
04:32
start appearing everywhere,
97
272151
1303
aparecerán en todas partes,
04:33
and you get versions in different languages
98
273478
2029
y con versiones en diferentes idiomas
04:35
with popular kids' cartoons using food
99
275531
2121
con caricaturas populares usando comida
04:37
or, frankly, using whatever kind of animation elements
100
277676
2550
o, francamente, cualquier tipo de animación
04:40
you seem to have lying around.
101
280250
2252
que parece que está por ahí.
04:43
And once again, there are millions and millions and millions of these videos
102
283002
5197
Y una vez más, hay millones, millones y millones de estos videos
04:48
available online in all of these kind of insane combinations.
103
288223
3435
disponibles en línea en todos estos tipos de combinaciones insanas.
04:51
And the more time you start to spend with them,
104
291682
2228
Y cuanto más tiempo pasas con ellos,
04:53
the crazier and crazier you start to feel that you might be.
105
293934
3694
más loco y loco te sientes que puedes ser.
04:57
And that's where I kind of launched into this,
106
297652
3333
Y ahí es donde me lancé a esto,
05:01
that feeling of deep strangeness and deep lack of understanding
107
301009
3666
esa sensación de profunda extrañeza y profunda falta de comprensión
05:04
of how this thing was constructed that seems to be presented around me.
108
304699
4175
de cómo se construyó esta cosa que parece presentarse a mi alrededor.
05:08
Because it's impossible to know where these things are coming from.
109
308898
3167
Porque es imposible saber de dónde vienen estas cosas.
05:12
Like, who is making them?
110
312089
1241
¿Quién los hace?
05:13
Some of them appear to be made of teams of professional animators.
111
313354
3143
Algunos parecen hechos por equipos de animadores profesionales.
05:16
Some of them are just randomly assembled by software.
112
316521
2882
Algunos son simplemente ensamblados al azar por software.
05:19
Some of them are quite wholesome-looking young kids' entertainers.
113
319427
4253
Algunos son artistas jóvenes muy saludables,
05:23
And some of them are from people
114
323704
1552
Y algunos son de personas
05:25
who really clearly shouldn't be around children at all.
115
325280
3007
que claramente no deberían estar cerca de los niños.
05:28
(Laughter)
116
328311
1615
(Risas)
05:30
And once again, this impossibility of figuring out who's making this stuff --
117
330987
4640
Y una vez más, esta imposibilidad de descubrir quién hace estas cosas:
05:35
like, this is a bot?
118
335651
1156
¿Se trata de un robot?
05:36
Is this a person? Is this a troll?
119
336831
2647
¿Es una persona? ¿Es un troll?
05:39
What does it mean that we can't tell the difference
120
339502
2382
¿Qué significa ya no poder más ver la diferencia
05:41
between these things anymore?
121
341908
1583
entre estas cosas?
05:43
And again, doesn't that uncertainty feel kind of familiar right now?
122
343515
4848
Y nuevamente, ¿esa incertidumbre no les resulta familiar en este momento?
05:50
So the main way people get views on their videos --
123
350145
2580
La principal forma para que los videos sean vistos
05:52
and remember, views mean money --
124
352749
1707
--y recuerden, las visualizaciones significan dinero--
05:54
is that they stuff the titles of these videos with these popular terms.
125
354480
4742
es titulando estos videos con estos términos populares.
05:59
So you take, like, "surprise eggs"
126
359246
1687
Tomas algo como "huevos sorpresa"
06:00
and then you add "Paw Patrol," "Easter egg,"
127
360957
2066
y agregas "Paw Patrol", "Huevo de Pascua"
06:03
or whatever these things are,
128
363047
1393
o lo que sean
06:04
all of these words from other popular videos into your title,
129
364464
2893
todas estas palabras de otros videos populares en el título,
06:07
until you end up with this kind of meaningless mash of language
130
367381
2968
hasta que terminas con este tipo de puré de lenguaje sin sentido
06:10
that doesn't make sense to humans at all.
131
370373
2498
que no tiene sentido para los humanos en absoluto.
06:12
Because of course it's only really tiny kids who are watching your video,
132
372895
3546
Porque, por supuesto, solo los niños muy pequeños miran tu video,
06:16
and what the hell do they know?
133
376465
1827
y ¿qué demonios saben ellos?
06:18
Your real audience for this stuff is software.
134
378316
3007
Tu audiencia real para esto es software.
06:21
It's the algorithms.
135
381347
1156
Son los algoritmos.
06:22
It's the software that YouTube uses
136
382527
1855
Es el software que usa YouTube
06:24
to select which videos are like other videos,
137
384406
2483
para seleccionar qué videos que son como otros videos,
06:26
to make them popular, to make them recommended.
138
386913
2243
para hacerlos populares, para recomendarlos.
06:29
And that's why you end up with this kind of completely meaningless mash,
139
389180
3461
Y por eso terminas con este tipo de puré completamente sin sentido,
06:32
both of title and of content.
140
392665
2071
tanto de título como de contenido.
06:35
But the thing is, you have to remember,
141
395792
1894
Pero el caso es que debes recordar,
06:37
there really are still people within this algorithmically optimized system,
142
397710
4478
realmente todavía hay personas dentro de este sistema optimizado algorítmicamente,
06:42
people who are kind of increasingly forced to act out
143
402212
2790
personas cada vez más forzadas a actuar
06:45
these increasingly bizarre combinations of words,
144
405026
3066
estas combinaciones cada vez más extrañas de palabras,
06:48
like a desperate improvisation artist responding to the combined screams
145
408116
5173
como un artista de improvisación desesperado que responde a la vez
06:53
of a million toddlers at once.
146
413313
2203
a los gritos de un millón de niños pequeños.
06:57
There are real people trapped within these systems,
147
417168
2468
Hay personas atrapadas dentro de estos sistemas,
06:59
and that's the other deeply strange thing about this algorithmically driven culture,
148
419660
4055
y eso es otra cosa muy extraña de esta cultura guiada algorítmicamente,
07:03
because even if you're human,
149
423739
1381
porque incluso si eres humano,
07:05
you have to end up behaving like a machine
150
425144
2145
tienes que terminar comportándote como una máquina
07:07
just to survive.
151
427313
1800
solo para sobrevivir
07:09
And also, on the other side of the screen,
152
429137
2100
Y también, en el otro lado de la pantalla,
07:11
there still are these little kids watching this stuff,
153
431261
2947
todavía hay niños pequeños mirándolo,
07:14
stuck, their full attention grabbed by these weird mechanisms.
154
434232
4206
atrapados, toda su atención atrapada, por estos mecanismos extraños.
07:18
And most of these kids are too small to even use a website.
155
438768
2798
Y estos niños son demasiado pequeños para usar un sitio web.
07:21
They're just kind of hammering on the screen with their little hands.
156
441590
3276
Simplemente están martillando en la pantalla con sus pequeñas manos.
07:24
And so there's autoplay,
157
444890
1217
Y existe reproducción automática,
07:26
where it just keeps playing these videos over and over and over in a loop,
158
446131
3579
y estos videos se siguen reproduciendo una y otra y otra vez,
07:29
endlessly for hours and hours at a time.
159
449734
2059
interminablemente horas y horas a la vez.
07:31
And there's so much weirdness in the system now
160
451817
2843
Y es tan raro el sistema hoy
07:34
that autoplay takes you to some pretty strange places.
161
454684
3009
que esa reproducción automática lleva a algunos lugares muy extraños.
07:37
This is how, within a dozen steps,
162
457717
2488
Así es como, en una docena de pasos,
07:40
you can go from a cute video of a counting train
163
460229
3158
puedes pasar de un lindo video de un tren de conteo
07:43
to masturbating Mickey Mouse.
164
463411
2442
a Mickey Mouse masturbándose.
07:46
Yeah. I'm sorry about that.
165
466529
2288
Sí. Lo lamento.
07:48
This does get worse.
166
468841
1700
Esto empeora.
07:50
This is what happens
167
470565
1282
Esto es lo que pasa
07:51
when all of these different keywords,
168
471871
3086
cuando todas estas diferentes palabras clave,
07:54
all these different pieces of attention,
169
474981
2461
todas estas diferentes piezas de atención,
07:57
this desperate generation of content,
170
477466
2807
esta desesperada generación de contenido,
08:00
all comes together into a single place.
171
480297
2582
todo se une en un solo lugar.
08:03
This is where all those deeply weird keywords come home to roost.
172
483871
4472
Aquí es donde esas palabras clave muy extrañas llegan a casa para descansar.
08:08
You cross-breed the finger family video
173
488367
2391
Uno cruza el video de la familia del dedo
08:10
with some live-action superhero stuff,
174
490782
2088
con algunas cosas de superhéroes de acción en vivo,
08:12
you add in some weird, trollish in-jokes or something,
175
492894
3256
agregas algunas bromas raras y trollsas o algo así
08:16
and suddenly, you come to a very weird place indeed.
176
496174
3366
y de repente, llegas a un lugar muy extraño de hecho.
08:19
The stuff that tends to upset parents
177
499564
2113
Lo que tiende a molestar a los padres
08:21
is the stuff that has kind of violent or sexual content, right?
178
501701
3331
es el material que tiene un tipo de contenido violento o sexual, ¿verdad?
08:25
Children's cartoons getting assaulted,
179
505056
2822
Dibujos animados de niños siendo atacados,
08:27
getting killed,
180
507902
2018
siendo asesinados,
08:29
weird pranks that actually genuinely terrify children.
181
509944
3343
bromas extrañas que realmente aterrorizan a los niños.
08:33
What you have is software pulling in all of these different influences
182
513311
3675
Lo que tienes es software que tira de todas estas influencias diferentes
para generar automáticamente las peores pesadillas de los niños.
08:37
to automatically generate kids' worst nightmares.
183
517010
2961
08:39
And this stuff really, really does affect small children.
184
519995
2701
Y esto realmente afecta a los niños pequeños.
08:42
Parents report their children being traumatized,
185
522720
2866
Los padres informan que sus hijos están traumatizados,
08:45
becoming afraid of the dark,
186
525610
1392
tienen miedo a la oscuridad,
08:47
becoming afraid of their favorite cartoon characters.
187
527026
3050
tienen miedo de sus personajes de dibujos animados favoritos.
08:50
If you take one thing away from this, it's that if you have small children,
188
530524
3611
Si se llevan una cosa de esto, es que si tienen niños pequeños,
08:54
keep them the hell away from YouTube.
189
534159
1996
manténganlos lejos de YouTube.
08:56
(Applause)
190
536743
3949
(Aplausos)
09:02
But the other thing, the thing that really gets to me about this,
191
542504
3096
Pero otra cosa, lo que realmente me atrapa de esto,
09:05
is that I'm not sure we even really understand how we got to this point.
192
545624
4629
es que no estoy seguro de que realmente comprendamos cómo llegamos a este punto.
09:10
We've taken all of this influence, all of these things,
193
550951
2931
Hemos tomado toda esta influencia, todas estas cosas,
09:13
and munged them together in a way that no one really intended.
194
553906
2953
y las procesamos de manera que nadie realmente pretendía.
09:16
And yet, this is also the way that we're building the entire world.
195
556883
3156
Y, sin embargo, es también como estamos construyendo el mundo entero.
09:20
We're taking all of this data,
196
560063
1773
Estamos tomando todos estos datos,
09:21
a lot of it bad data,
197
561860
1447
muchos datos malos,
09:23
a lot of historical data full of prejudice,
198
563331
3029
una gran cantidad de datos históricos llenos de prejuicios,
09:26
full of all of our worst impulses of history,
199
566384
2837
lleno de todos nuestros peores impulsos de la historia,
09:29
and we're building that into huge data sets
200
569245
2049
y creamos enormes conjuntos de datos
09:31
and then we're automating it.
201
571318
1423
y luego los automatizamos.
09:32
And we're munging it together into things like credit reports,
202
572765
3502
Y lo estamos procesando en cosas como informes de crédito,
09:36
into insurance premiums,
203
576291
1634
en primas de seguros,
09:37
into things like predictive policing systems,
204
577949
2693
en cosas como sistemas de vigilancia predictiva,
09:40
into sentencing guidelines.
205
580666
1762
en pautas de sentencia.
09:42
This is the way we're actually constructing the world today
206
582452
2821
Es la forma en que realmente construimos el mundo de hoy
09:45
out of this data.
207
585297
1151
con estos datos.
09:46
And I don't know what's worse,
208
586472
1698
Y no sé qué es peor,
09:48
that we built a system that seems to be entirely optimized
209
588194
3228
si construir un sistema que parece estar completamente optimizado
09:51
for the absolute worst aspects of human behavior,
210
591446
2808
para los peores aspectos absolutos del comportamiento humano,
09:54
or that we seem to have done it by accident,
211
594278
2425
o parecer que lo hemos hecho por accidente,
09:56
without even realizing that we were doing it,
212
596727
2207
sin siquiera darnos cuenta de que lo hacíamos,
09:58
because we didn't really understand the systems that we were building,
213
598958
3382
porque realmente no entendíamos los sistemas que construíamos,
10:02
and we didn't really understand how to do anything differently with it.
214
602364
3683
y realmente no entendimos cómo hacer algo diferente con eso.
10:06
There's a couple of things I think that really seem to be driving this
215
606769
3365
Hay un par de cosas que creo que realmente parecen impulsar esto
10:10
most fully on YouTube,
216
610158
1189
más plenamente en YouTube,
10:11
and the first of those is advertising,
217
611371
1827
y el primero es la publicidad,
10:13
which is the monetization of attention
218
613222
2837
que es la monetización de la atención
10:16
without any real other variables at work,
219
616083
3136
sin otras variables reales de trabajo,
10:19
any care for the people who are actually developing this content,
220
619243
3885
sin ningún cuidado de las personas que realmente desarrollan este contenido,
10:23
the centralization of the power, the separation of those things.
221
623152
3636
la centralización del poder, la separación de esas cosas.
10:26
And I think however you feel about the use of advertising
222
626812
3144
Y creo que lo que sientes sobre el uso de la publicidad
10:29
to kind of support stuff,
223
629980
1238
como apoyo de estas cosas,
10:31
the sight of grown men in diapers rolling around in the sand
224
631242
3067
ver a hombres adultos en pañales rodando alrededor de la arena
10:34
in the hope that an algorithm that they don't really understand
225
634333
2983
con la esperanza de que un algoritmo que realmente no entienden
10:37
will give them money for it
226
637340
1315
les dará dinero por ello
10:38
suggests that this probably isn't the thing
227
638679
2037
sugiere que esto probablemente no es sobre
10:40
that we should be basing our society and culture upon,
228
640740
2563
lo que deberíamos basar nuestra sociedad y cultura,
10:43
and the way in which we should be funding it.
229
643327
2160
y la forma en que deberíamos financiarla.
10:45
And the other thing that's kind of the major driver of this is automation,
230
645511
3519
Y la otra cosa que es el principal impulsor de esto es la automatización,
10:49
which is the deployment of all of this technology
231
649054
2329
que es el despliegue de toda esta tecnología
10:51
as soon as it arrives, without any kind of oversight,
232
651407
2521
tan pronto como llega, sin ningún tipo de supervisión,
10:53
and then once it's out there,
233
653952
1412
y cuando está ahí afuera,
10:55
kind of throwing up our hands and going, "Hey, it's not us, it's the technology."
234
655388
3843
levantar las manos y decir: "Oye, no somos nosotros, es la tecnología".
10:59
Like, "We're not involved in it."
235
659255
1642
Como, "No estamos involucrados en eso".
11:00
That's not really good enough,
236
660921
1767
Eso no es realmente lo suficientemente bueno,
11:02
because this stuff isn't just algorithmically governed,
237
662712
2710
porque esto no solo se rige algorítmicamente,
11:05
it's also algorithmically policed.
238
665446
2498
también está controlado algorítmicamente.
11:07
When YouTube first started to pay attention to this,
239
667968
2848
Cuando YouTube comenzó a prestar atención a esto,
11:10
the first thing they said they'd do about it
240
670840
2087
lo primero que dijo que haría
11:12
was that they'd deploy better machine learning algorithms
241
672951
2695
fue que implementaría mejores algoritmos de aprendizaje automático
11:15
to moderate the content.
242
675670
1329
para moderar el contenido.
11:17
Well, machine learning, as any expert in it will tell you,
243
677023
3485
Bueno, el aprendizaje automático, como cualquier experto en ello les dirá,
11:20
is basically what we've started to call
244
680532
1896
es básicamente lo que hemos comenzado a llamar
11:22
software that we don't really understand how it works.
245
682452
2588
software que no entendemos cómo funciona.
11:25
And I think we have enough of that already.
246
685064
3983
Y creo que ya tenemos suficiente de eso.
11:29
We shouldn't be leaving this stuff up to AI to decide
247
689071
3166
No deberíamos dejar esto en manos de la IA para decidir
11:32
what's appropriate or not,
248
692261
1251
lo que es apropiado o no,
11:33
because we know what happens.
249
693536
1436
porque sabemos lo que sucede.
11:34
It'll start censoring other things.
250
694996
1688
Comenzará a censurar otras cosas.
11:36
It'll start censoring queer content.
251
696708
1783
Comenzará a censurar contenido queer.
11:38
It'll start censoring legitimate public speech.
252
698515
2237
Comenzará a censurar el discurso público legítimo.
11:40
What's allowed in these discourses,
253
700776
1925
Lo que se permite en estos discursos,
11:42
it shouldn't be something that's left up to unaccountable systems.
254
702725
3097
no debería ser algo que haya quedado en sistemas inexplicables.
11:45
It's part of a discussion all of us should be having.
255
705846
2947
Es parte de una discusión que todos deberíamos tener.
11:48
But I'd leave a reminder
256
708817
1308
Pero dejaría un recordatorio
11:50
that the alternative isn't very pleasant, either.
257
710149
2753
que la alternativa tampoco es muy agradable.
11:52
YouTube also announced recently
258
712926
1535
YouTube también anunció
11:54
that they're going to release a version of their kids' app
259
714485
2767
que va a lanzar una versión de la aplicación para niños
11:57
that would be entirely moderated by humans.
260
717276
2407
que sería completamente moderada por humanos.
12:00
Facebook -- Zuckerberg said much the same thing at Congress,
261
720134
3618
Facebook; Zuckerberg dijo casi lo mismo en el Congreso,
12:03
when pressed about how they were going to moderate their stuff.
262
723776
2987
cuando se le preguntó sobre cómo iba a moderar sus cosas.
12:06
He said they'd have humans doing it.
263
726787
1747
Y dijo que tendrían humanos haciéndolo.
12:08
And what that really means is,
264
728558
1459
Y lo que realmente significa
12:10
instead of having toddlers being the first person to see this stuff,
265
730041
3223
es que en lugar de tener niños pequeños viendo esto por primera vez,
12:13
you're going to have underpaid, precarious contract workers
266
733288
2788
van a tener trabajadores subcontratados y precarios
12:16
without proper mental health support
267
736100
1726
sin el adecuado apoyo de salud mental
12:17
being damaged by it as well.
268
737850
1376
siendo afectados también.
12:19
(Laughter)
269
739250
1096
(Risas)
12:20
And I think we can all do quite a lot better than that.
270
740370
2601
Y creo que todos podemos hacer mucho mejor que eso.
12:22
(Applause)
271
742995
2499
(Aplausos)
12:26
The thought, I think, that brings those two things together, really, for me,
272
746068
4613
La idea, creo, que reúne esas dos cosas, realmente, para mí,
12:30
is agency.
273
750705
1420
es agencia.
12:32
It's like, how much do we really understand -- by agency, I mean:
274
752149
3157
Es como, ¿cuánto entendemos realmente? Por agencia, quiero decir:
12:35
how we know how to act in our own best interests.
275
755330
4390
cómo sabemos cómo actuar en nuestro propio interés.
12:39
Which -- it's almost impossible to do
276
759744
1787
Lo que es casi imposible de hacer
12:41
in these systems that we don't really fully understand.
277
761555
3485
en estos sistemas que realmente no comprendemos del todo.
12:45
Inequality of power always leads to violence.
278
765064
3071
La desigualdad de poder siempre conduce a la violencia.
12:48
And we can see inside these systems
279
768159
1685
Y podemos ver dentro de estos sistemas
12:49
that inequality of understanding does the same thing.
280
769868
2611
esa desigualdad de entendimiento hace lo mismo.
12:52
If there's one thing that we can do to start to improve these systems,
281
772503
3779
Si hay algo que podemos hacer para comenzar a mejorar estos sistemas,
12:56
it's to make them more legible to the people who use them,
282
776306
2718
es hacerlos más legibles para las personas que los usan,
12:59
so that all of us have a common understanding
283
779048
2196
para que todos tengamos un entendimiento común
13:01
of what's actually going on here.
284
781268
1851
de lo que está sucediendo ahí.
13:03
The thing, though, I think most about these systems
285
783970
2968
La cosa, sin embargo, pienso más acerca de estos sistemas
13:06
is that this isn't, as I hope I've explained, really about YouTube.
286
786962
3857
es que esto no es, como espero haber explicado, realmente sobre YouTube.
13:10
It's about everything.
287
790843
1312
Se trata de todo.
13:12
These issues of accountability and agency,
288
792179
2444
Estos problemas de responsabilidad y agencia,
13:14
of opacity and complexity,
289
794647
2225
de opacidad y complejidad,
13:16
of the violence and exploitation that inherently results
290
796896
3177
de la violencia y la explotación que resulta inherentemente
13:20
from the concentration of power in a few hands --
291
800097
2794
de la concentración de poder en unas pocas manos,
13:22
these are much, much larger issues.
292
802915
2579
estos son problemas mucho, mucho más grandes.
13:26
And they're issues not just of YouTube and not just of technology in general,
293
806395
3687
Y no solo son problemas de YouTube y no solo de la tecnología en general,
y ni siquiera son nuevos.
13:30
and they're not even new.
294
810106
1265
13:31
They've been with us for ages.
295
811395
1461
Han estado con nosotros por siglos.
13:32
But we finally built this system, this global system, the internet,
296
812880
4390
Pero finalmente construimos este sistema, este sistema global, Internet,
13:37
that's actually showing them to us in this extraordinary way,
297
817294
3019
que nos los muestra en realidad de esta manera extraordinaria,
13:40
making them undeniable.
298
820337
1547
haciéndolos innegables.
13:41
Technology has this extraordinary capacity
299
821908
2820
La tecnología tiene esta extraordinaria capacidad
13:44
to both instantiate and continue
300
824752
3973
para hacer tangibles y continuos
13:48
all of our most extraordinary, often hidden desires and biases
301
828749
4248
todos nuestros más extraordinarios, a menudo ocultos deseos y prejuicios
13:53
and encoding them into the world,
302
833021
1866
y codificándolos en el mundo,
13:54
but it also writes them down so that we can see them,
303
834911
3474
pero también los escribe para que podamos verlos,
13:58
so that we can't pretend they don't exist anymore.
304
838409
3330
para que no podamos pretender que ya no existen.
14:01
We need to stop thinking about technology as a solution to all of our problems,
305
841763
4319
Tenemos que dejar de pensar en la tecnología
como una solución a todos nuestros problemas,
14:06
but think of it as a guide to what those problems actually are,
306
846106
3757
y pensarla como una guía de lo que esos problemas son en realidad,
14:09
so we can start thinking about them properly
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849887
2144
para que podamos comenzar a pensar en ellos adecuadamente
14:12
and start to address them.
308
852055
1766
y empezar a abordarlos.
14:13
Thank you very much.
309
853845
1335
Muchas gracias.
14:15
(Applause)
310
855204
5192
(Aplausos)
14:21
Thank you.
311
861733
1188
Gracias.
14:22
(Applause)
312
862945
2869
(Aplausos)
14:28
Helen Walters: James, thank you for coming and giving us that talk.
313
868839
3178
Helen Walters: James, gracias por venir y darnos esa charla.
14:32
So it's interesting:
314
872041
1189
Es interesante:
14:33
when you think about the films where the robotic overlords take over,
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873254
3495
cuando piensas en películas donde jefes supremos robóticos toman el control,
14:36
it's all a bit more glamorous than what you're describing.
316
876773
3279
todo es un poco más glamoroso que lo que describes.
14:40
But I wonder -- in those films, you have the resistance mounting.
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880076
3749
Pero me pregunto: en esas películas, se monta la resistencia.
14:43
Is there a resistance mounting towards this stuff?
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883849
3216
¿Hay una resistencia contra esto?
14:47
Do you see any positive signs, green shoots of resistance?
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887089
3796
¿Ves signos positivos, brotes verdes de resistencia?
14:52
James Bridle: I don't know about direct resistance,
320
892507
2416
James Bridle: No sé sobre la resistencia directa,
14:54
because I think this stuff is super long-term.
321
894947
2264
porque creo que esto es a muy largo plazo.
14:57
I think it's baked into culture in really deep ways.
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897235
2510
Creo que está profundamente arraigada en la cultura.
14:59
A friend of mine, Eleanor Saitta, always says
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2132
Una amiga mía, Eleanor Saitta, siempre dice
15:01
that any technological problems of sufficient scale and scope
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que cualquier problema tecnológico de escala y alcance suficientes
15:05
are political problems first of all.
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905568
2267
es un problema político antes que nada.
15:07
So all of these things we're working to address within this
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907859
2785
Todas estas cosas en las que estamos trabajando para enfrentarnos a esto
15:10
are not going to be addressed just by building the technology better,
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910668
3274
no van a abordarse solo construyendo mejor tecnología,
15:13
but actually by changing the society that's producing these technologies.
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913966
3464
sino cambiando la sociedad que está produciendo estas tecnologías.
15:17
So no, right now, I think we've got a hell of a long way to go.
329
917454
3027
Así que no, hoy, creo que tenemos un infierno que recorrer.
15:20
But as I said, I think by unpacking them,
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920505
1986
Pero como dije, creo que al destaparlos,
15:22
by explaining them, by talking about them super honestly,
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922515
2697
al explicarlos, al hablar de ellos superhonestamente,
15:25
we can actually start to at least begin that process.
332
925236
2505
en realidad podemos comenzar al menos ese proceso.
15:27
HW: And so when you talk about legibility and digital literacy,
333
927765
3562
HW: Y cuando hablas de legibilidad y alfabetización digital,
15:31
I find it difficult to imagine
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931351
1591
me resulta difícil de imaginar
15:32
that we need to place the burden of digital literacy on users themselves.
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932966
3680
que debemos colocar la carga de la alfabetización digital en los usuarios.
15:36
But whose responsibility is education in this new world?
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936670
4562
¿Pero de quién es la educación en este nuevo mundo?
15:41
JB: Again, I think this responsibility is kind of up to all of us,
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941256
3612
JB: Nuevamente, creo que esta responsabilidad depende de todos nosotros,
15:44
that everything we do, everything we build, everything we make,
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2984
todo lo que hacemos, todo lo que construimos, todo lo que creamos,
15:47
needs to be made in a consensual discussion
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947900
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debe hacerse en una discusión consensuada
15:51
with everyone who's avoiding it;
340
951616
1940
con todos los que lo evitan;
15:53
that we're not building systems intended to trick and surprise people
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953580
4341
que no estamos construyendo sistemas para engañar y sorprender a las personas
15:57
into doing the right thing,
342
957945
2300
haciendo lo correcto,
16:00
but that they're actually involved in every step in educating them,
343
960269
3236
pero que en realidad están involucrados en cada paso para educarlos,
16:03
because each of these systems is educational.
344
963529
2278
porque cada uno de estos sistemas es educativo.
16:05
That's what I'm hopeful about, about even this really grim stuff,
345
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3102
Es lo que me da esperanza, aun en esta cosa realmente sombría,
16:08
that if you can take it and look at it properly,
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2262
que si puedes tomarla y mirarla correctamente,
16:11
it's actually in itself a piece of education
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2089
en realidad es en sí misma una pieza educativa
16:13
that allows you to start seeing how complex systems come together and work
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que permite comenzar a ver cómo los sistemas complejos se unen y funcionan
16:17
and maybe be able to apply that knowledge elsewhere in the world.
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y tal vez ser capaz de aplicar ese conocimiento en otro lugar del mundo.
16:20
HW: James, it's such an important discussion,
350
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2115
HW: James, es una discusión tan importante,
16:22
and I know many people here are really open and prepared to have it,
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982806
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y sé que muchos aquí están realmente abiertos y dispuestos a tenerla,
así que gracias por comenzar nuestra mañana.
16:26
so thanks for starting off our morning.
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1859
16:27
JB: Thanks very much. Cheers.
353
987940
1400
JB: Muchas gracias.
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(Applause)
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989364
1651
(Aplausos)
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