Damon Horowitz calls for a "moral operating system"

Damon Horowitz en appelle à un « système d'exploitation moral »

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2011-06-06 ・ TED


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Damon Horowitz calls for a "moral operating system"

Damon Horowitz en appelle à un « système d'exploitation moral »

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Hugo Wagner Relecteur: Timothée Parrique
00:15
Power.
0
15260
2000
Le pouvoir.
00:17
That is the word that comes to mind.
1
17260
2000
C'est le mot qui vient à l'esprit.
00:19
We're the new technologists.
2
19260
2000
Nous sommes les nouveaux technologues.
00:21
We have a lot of data, so we have a lot of power.
3
21260
3000
Nous avons beaucoup de données, donc nous avons beaucoup de pouvoir.
00:24
How much power do we have?
4
24260
2000
Quelle quantité de pouvoir avons-nous ?
00:26
Scene from a movie: "Apocalypse Now" -- great movie.
5
26260
3000
Une scène du film "Apocalypse Now" -- un grand film.
00:29
We've got to get our hero, Captain Willard, to the mouth of the Nung River
6
29260
3000
Nous devons amener notre héros, le capitaine Willard, à l'embouchure de la rivière Nung,
00:32
so he can go pursue Colonel Kurtz.
7
32260
2000
pour qu'il puisse poursuivre le colonel Kurtz.
00:34
The way we're going to do this is fly him in and drop him off.
8
34260
2000
Pour cela, nous allons le transporter en hélico et le déposer.
00:36
So the scene:
9
36260
2000
Dans cette scène :
00:38
the sky is filled with this fleet of helicopters carrying him in.
10
38260
3000
le ciel est rempli de cette flotte d'hélicoptères qui le transportent.
00:41
And there's this loud, thrilling music in the background,
11
41260
2000
Il y a cette musique bruyante et palpitante en fond,
00:43
this wild music.
12
43260
2000
cette musique effrénée.
00:45
♫ Dum da ta da dum ♫
13
45260
2000
♫ Dum da ta da dum ♫
00:47
♫ Dum da ta da dum ♫
14
47260
2000
♫ Dum da ta da dum ♫
00:49
♫ Da ta da da ♫
15
49260
3000
♫ Da ta da da ♫
00:52
That's a lot of power.
16
52260
2000
C'est un grand pouvoir.
00:54
That's the kind of power I feel in this room.
17
54260
2000
C'est le genre de pouvoir que je ressens dans cette pièce.
00:56
That's the kind of power we have
18
56260
2000
C'est le genre de pouvoir que nous avons
00:58
because of all of the data that we have.
19
58260
2000
grâce à toutes les données que nous possédons.
01:00
Let's take an example.
20
60260
2000
Prenons un exemple.
01:02
What can we do
21
62260
2000
Que pouvons-nous faire
01:04
with just one person's data?
22
64260
3000
avec les données d'une seule personne ?
01:07
What can we do
23
67260
2000
Que pouvons-nous faire
01:09
with that guy's data?
24
69260
2000
avec les données de ce type ?
01:11
I can look at your financial records.
25
71260
2000
Je peux regarder vos registres financiers.
01:13
I can tell if you pay your bills on time.
26
73260
2000
Je peux vous dire si vous payez vos factures à temps.
01:15
I know if you're good to give a loan to.
27
75260
2000
Je sais alors si je peux vous faire un prêt.
01:17
I can look at your medical records; I can see if your pump is still pumping --
28
77260
3000
Je peux regarder votre dossier médical, je peux voir si votre cœur fonctionne bien --
01:20
see if you're good to offer insurance to.
29
80260
3000
voir si je peux vous proposer une assurance.
01:23
I can look at your clicking patterns.
30
83260
2000
Je peux regarder où vous cliquez sur Internet.
01:25
When you come to my website, I actually know what you're going to do already
31
85260
3000
Quand vous visitez mon site, je sais déjà ce que vous allez faire,
01:28
because I've seen you visit millions of websites before.
32
88260
2000
parce que je vous ai vu visiter des millions de sites auparavant.
01:30
And I'm sorry to tell you,
33
90260
2000
Je suis désolé de vous dire,
01:32
you're like a poker player, you have a tell.
34
92260
2000
vous êtes comme un joueur de poker, vous avez des manies.
01:34
I can tell with data analysis what you're going to do
35
94260
2000
Je peux dire grâce à l'analyse de données ce que vous allez faire
01:36
before you even do it.
36
96260
2000
avant même que vous ne le fassiez.
01:38
I know what you like. I know who you are,
37
98260
3000
Je sais ce que vous aimez. Je sais qui vous êtes.
01:41
and that's even before I look at your mail
38
101260
2000
Et cela avant même que je regarde votre courrier
01:43
or your phone.
39
103260
2000
ou votre téléphone.
01:45
Those are the kinds of things we can do
40
105260
2000
Ce sont le genre de choses que nous pouvons faire
01:47
with the data that we have.
41
107260
3000
avec les données que nous avons.
01:50
But I'm not actually here to talk about what we can do.
42
110260
3000
Mais je ne suis pas là pour parler de ce que nous pouvons faire.
01:56
I'm here to talk about what we should do.
43
116260
3000
Je suis ici pour parler de ce que nous devrions faire.
02:00
What's the right thing to do?
44
120260
3000
Quelle est la bonne chose à faire ?
02:04
Now I see some puzzled looks
45
124260
2000
Je vois des regards perplexes
02:06
like, "Why are you asking us what's the right thing to do?
46
126260
3000
comme « Pourquoi nous demandez-vous quelle est la bonne chose à faire ?
02:09
We're just building this stuff. Somebody else is using it."
47
129260
3000
On ne fait que construire ce truc. Quelqu'un d'autre l'utilise. »
02:12
Fair enough.
48
132260
3000
Très bien.
02:15
But it brings me back.
49
135260
2000
Mais ça me ramène en arrière.
02:17
I think about World War II --
50
137260
2000
Je pense à la deuxième guerre mondiale --
02:19
some of our great technologists then,
51
139260
2000
certains de nos grands technologues de l'époque,
02:21
some of our great physicists,
52
141260
2000
certains de nos grands physiciens,
02:23
studying nuclear fission and fusion --
53
143260
2000
qui étudiaient la fission et la fusion nucléaires --
02:25
just nuclear stuff.
54
145260
2000
juste des trucs nucléaires.
02:27
We gather together these physicists in Los Alamos
55
147260
3000
Nous rassemblons ces physiciens ensemble à Los Alamos
02:30
to see what they'll build.
56
150260
3000
pour voir ce qu'ils vont construire.
02:33
We want the people building the technology
57
153260
3000
Nous voulons que les personnes qui construisent la technologie
02:36
thinking about what we should be doing with the technology.
58
156260
3000
pensent à ce que nous devrions faire avec la technologie.
02:41
So what should we be doing with that guy's data?
59
161260
3000
Que devrions-nous donc faire avec les données de ce type ?
02:44
Should we be collecting it, gathering it,
60
164260
3000
Devrions-nous les collecter, les rassembler,
02:47
so we can make his online experience better?
61
167260
2000
pour optimiser son surf sur Internet ?
02:49
So we can make money?
62
169260
2000
Pour faire de l'argent ?
02:51
So we can protect ourselves
63
171260
2000
Pour que nous puissions nous protéger
02:53
if he was up to no good?
64
173260
2000
s'il a de mauvaises intentions ?
02:55
Or should we respect his privacy,
65
175260
3000
Ou devrions-nous respecter son intimité,
02:58
protect his dignity and leave him alone?
66
178260
3000
protéger sa dignité et le laisser tranquille ?
03:02
Which one is it?
67
182260
3000
Que fait-on ?
03:05
How should we figure it out?
68
185260
2000
Comment décidons-nous ?
03:07
I know: crowdsource. Let's crowdsource this.
69
187260
3000
Je sais : la participation citoyenne. Faisons du crowdsourcing.
03:11
So to get people warmed up,
70
191260
3000
Pour donner de l'entrain aux gens,
03:14
let's start with an easy question --
71
194260
2000
commençons par une question facile --
03:16
something I'm sure everybody here has an opinion about:
72
196260
3000
une chose sur laquelle tout le monde ici a une idée, j'en suis sûr :
03:19
iPhone versus Android.
73
199260
2000
iPhone contre Android.
03:21
Let's do a show of hands -- iPhone.
74
201260
3000
Levez vos mains pour l'iPhone.
03:24
Uh huh.
75
204260
2000
Uh huh.
03:26
Android.
76
206260
3000
Android.
03:29
You'd think with a bunch of smart people
77
209260
2000
Je pensais qu'une assemblée de gens intelligents
03:31
we wouldn't be such suckers just for the pretty phones.
78
211260
2000
ne succomberait pas si facilement aux jolis téléphones.
03:33
(Laughter)
79
213260
2000
(Rires)
03:35
Next question,
80
215260
2000
Question suivante.
03:37
a little bit harder.
81
217260
2000
Un peu plus difficile.
03:39
Should we be collecting all of that guy's data
82
219260
2000
Devrions-nous collecter toutes les données de ce type
03:41
to make his experiences better
83
221260
2000
pour optimiser son surf sur Internet
03:43
and to protect ourselves in case he's up to no good?
84
223260
3000
et pour nous protéger au cas où il aurait de mauvaises intentions ?
03:46
Or should we leave him alone?
85
226260
2000
Ou devrions-nous le laisser tranquille ?
03:48
Collect his data.
86
228260
3000
Rassembler ses données.
03:53
Leave him alone.
87
233260
3000
Le laisser tranquille.
03:56
You're safe. It's fine.
88
236260
2000
Vous êtes hors de danger, c'est bon.
03:58
(Laughter)
89
238260
2000
(Rires)
04:00
Okay, last question --
90
240260
2000
Bien, dernière question --
04:02
harder question --
91
242260
2000
plus difficile --
04:04
when trying to evaluate
92
244260
3000
quand on essaye d'estimer
04:07
what we should do in this case,
93
247260
3000
ce que nous devrions faire dans cette situation,
04:10
should we use a Kantian deontological moral framework,
94
250260
4000
devrions-nous utiliser le système moral déontologique de Kant,
04:14
or should we use a Millian consequentialist one?
95
254260
3000
ou bien le système moral conséquentialiste de Mill ?
04:19
Kant.
96
259260
3000
Kant.
04:22
Mill.
97
262260
3000
Mill.
04:25
Not as many votes.
98
265260
2000
Pas autant de voix.
04:27
(Laughter)
99
267260
3000
(Rires)
04:30
Yeah, that's a terrifying result.
100
270260
3000
Oui, c'est un résultat terrifiant.
04:34
Terrifying, because we have stronger opinions
101
274260
4000
Terrifiant, parce que nous avons des opinions plus fortes
04:38
about our hand-held devices
102
278260
2000
sur nos appareils téléphones
04:40
than about the moral framework
103
280260
2000
que sur les systèmes moraux
04:42
we should use to guide our decisions.
104
282260
2000
que nous devrions utiliser pour orienter nos décisions.
04:44
How do we know what to do with all the power we have
105
284260
3000
Que faire de tout le pouvoir que nous avons
04:47
if we don't have a moral framework?
106
287260
3000
si nous n'avons pas de système moral ?
04:50
We know more about mobile operating systems,
107
290260
3000
Nous en savons davantage sur les systèmes d'exploitation de nos téléphones,
04:53
but what we really need is a moral operating system.
108
293260
3000
alors que ce dont nous avons vraiment besoin est d'un système d'exploitation moral.
04:58
What's a moral operating system?
109
298260
2000
Qu'est-ce qu'un système d'exploitation moral ?
05:00
We all know right and wrong, right?
110
300260
2000
Nous connaissons tous le bien et le mal.
05:02
You feel good when you do something right,
111
302260
2000
Vous vous sentez bien quand vous faites quelque chose de juste,
05:04
you feel bad when you do something wrong.
112
304260
2000
vous vous sentez mal quand vous faites le mal.
05:06
Our parents teach us that: praise with the good, scold with the bad.
113
306260
3000
Nos parents nous l'apprennent : louer le bien, réprimander le mal.
05:09
But how do we figure out what's right and wrong?
114
309260
3000
Mais comment savoir ce qui est bien et ce qui est mal ?
05:12
And from day to day, we have the techniques that we use.
115
312260
3000
De jour en jour, nous utilisons des techniques.
05:15
Maybe we just follow our gut.
116
315260
3000
Peut-être que nous suivons simplement notre instinct.
05:18
Maybe we take a vote -- we crowdsource.
117
318260
3000
Peut-être que nous procédons à un vote -- le crowdsourcing.
05:21
Or maybe we punt --
118
321260
2000
Ou peut-être que nous nous déchargeons --
05:23
ask the legal department, see what they say.
119
323260
3000
nous demandons le service juridique, voir ce qu'ils en pensent.
05:26
In other words, it's kind of random,
120
326260
2000
En d'autres mots, c'est plutôt aléatoire,
05:28
kind of ad hoc,
121
328260
2000
c'est plutôt ad hoc,
05:30
how we figure out what we should do.
122
330260
3000
la façon dont nous décidons de ce que nous devrions faire.
05:33
And maybe, if we want to be on surer footing,
123
333260
3000
Peut-être que si nous voulons adopter une position plus sûre,
05:36
what we really want is a moral framework that will help guide us there,
124
336260
3000
ce que nous voulons vraiment est un système moral qui nous aidera à nous y orienter,
05:39
that will tell us what kinds of things are right and wrong in the first place,
125
339260
3000
qui nous dira qu'est-ce qui est bien et qu'est-ce qui est mal dès le départ,
05:42
and how would we know in a given situation what to do.
126
342260
4000
et comment savoir quoi faire dans une situation donnée.
05:46
So let's get a moral framework.
127
346260
2000
Prenons donc un cadre moral.
05:48
We're numbers people, living by numbers.
128
348260
3000
Nous vivons dans un monde de chiffres.
05:51
How can we use numbers
129
351260
2000
Comment pouvons-nous utiliser les chiffres
05:53
as the basis for a moral framework?
130
353260
3000
comme base d'un système moral ?
05:56
I know a guy who did exactly that.
131
356260
3000
Je connais quelqu'un qui a fait exactement cela,
05:59
A brilliant guy --
132
359260
3000
quelqu'un de brillant --
06:02
he's been dead 2,500 years.
133
362260
3000
il est mort il y a 2 500 ans.
06:05
Plato, that's right.
134
365260
2000
Platon, c'est exact.
06:07
Remember him -- old philosopher?
135
367260
2000
Vous vous rappelez de lui -- le vieux philosophe ?
06:09
You were sleeping during that class.
136
369260
3000
Vous dormiez pendant les cours.
06:12
And Plato, he had a lot of the same concerns that we did.
137
372260
2000
Platon partageait beaucoup de nos préoccupations.
06:14
He was worried about right and wrong.
138
374260
2000
Il se préoccupait du bien et du mal.
06:16
He wanted to know what is just.
139
376260
2000
Il voulait savoir ce qui était juste.
06:18
But he was worried that all we seem to be doing
140
378260
2000
Mais il s'inquiétait que tout ce que nous semblons faire,
06:20
is trading opinions about this.
141
380260
2000
c'est échanger des opinions sur le sujet.
06:22
He says something's just. She says something else is just.
142
382260
3000
Il me dit que quelque chose est juste. Elle me dit qu'autre chose est juste.
06:25
It's kind of convincing when he talks and when she talks too.
143
385260
2000
Les deux sont plutôt convaincants quand ils parlent.
06:27
I'm just going back and forth; I'm not getting anywhere.
144
387260
2000
Je fais des allers retours ; je n'avance pas.
06:29
I don't want opinions; I want knowledge.
145
389260
3000
Je ne veux pas d'opinions, je veux de la connaissance.
06:32
I want to know the truth about justice --
146
392260
3000
Je veux connaître la vérité sur la justice --
06:35
like we have truths in math.
147
395260
3000
comme on connait les vérités mathématiques.
06:38
In math, we know the objective facts.
148
398260
3000
En maths, on connait les faits concrets.
06:41
Take a number, any number -- two.
149
401260
2000
Prenez un chiffre, n'importe lequel -- deux.
06:43
Favorite number. I love that number.
150
403260
2000
Mon chiffre préféré. J'adore ce chiffre.
06:45
There are truths about two.
151
405260
2000
Il y a des vérités sur le chiffre deux.
06:47
If you've got two of something,
152
407260
2000
Si vous avez une chose en deux exemplaires,
06:49
you add two more, you get four.
153
409260
2000
vous en ajoutez deux, vous en obtenez quatre.
06:51
That's true no matter what thing you're talking about.
154
411260
2000
C'est vrai pour n'importe quelle chose.
06:53
It's an objective truth about the form of two,
155
413260
2000
c'est une vérité objective sur la forme du chiffre deux,
06:55
the abstract form.
156
415260
2000
la forme abstraite.
06:57
When you have two of anything -- two eyes, two ears, two noses,
157
417260
2000
Quand vous avez une chose en deux exemplaires -- deux yeux, deux oreilles, deux nez,
06:59
just two protrusions --
158
419260
2000
juste deux éléments --
07:01
those all partake of the form of two.
159
421260
3000
ils participent tous à la forme du chiffre deux.
07:04
They all participate in the truths that two has.
160
424260
4000
Ils participent aux vérités intrinsèques du chiffre deux.
07:08
They all have two-ness in them.
161
428260
2000
Il y a du chiffre deux en chacun d'eux.
07:10
And therefore, it's not a matter of opinion.
162
430260
3000
Par conséquent, ça ne dépend pas de l'opinion.
07:13
What if, Plato thought,
163
433260
2000
Et si, Platon se disait,
07:15
ethics was like math?
164
435260
2000
l'étique était comme les maths ?
07:17
What if there were a pure form of justice?
165
437260
3000
Et s'il y avait une forme pure de justice ?
07:20
What if there are truths about justice,
166
440260
2000
Et s'il y avait des vérités sur la justice,
07:22
and you could just look around in this world
167
442260
2000
et que vous pouviez simplement regarder le monde
07:24
and see which things participated,
168
444260
2000
et voir les choses qui y participent,
07:26
partook of that form of justice?
169
446260
3000
qui prennent part à cette forme de justice ?
07:29
Then you would know what was really just and what wasn't.
170
449260
3000
Vous sauriez alors ce qui est vraiment juste et ce qui ne l'est pas.
07:32
It wouldn't be a matter
171
452260
2000
Ça ne dépendrait pas
07:34
of just opinion or just appearances.
172
454260
3000
d'un simple jugement ou d'un simple aspect.
07:37
That's a stunning vision.
173
457260
2000
C'est une vision stupéfiante.
07:39
I mean, think about that. How grand. How ambitious.
174
459260
3000
Je veux dire, pensez-y. C'est magnifique. C'est ambitieux.
07:42
That's as ambitious as we are.
175
462260
2000
C'est aussi ambitieux que nous.
07:44
He wants to solve ethics.
176
464260
2000
Nous voulons résoudre les problèmes d'éthique.
07:46
He wants objective truths.
177
466260
2000
Nous voulons des vérités objectives.
07:48
If you think that way,
178
468260
3000
Si vous pensez de cette façon,
07:51
you have a Platonist moral framework.
179
471260
3000
vous avez un système moral platonicien.
07:54
If you don't think that way,
180
474260
2000
Si vous ne pensez pas de cette façon,
07:56
well, you have a lot of company in the history of Western philosophy,
181
476260
2000
eh bien, vous n'êtes pas seul dans l'histoire de la philosophie occidentale,
07:58
because the tidy idea, you know, people criticized it.
182
478260
3000
parce que cette jolie idée -- vous savez, les gens l'ont critiquée.
08:01
Aristotle, in particular, he was not amused.
183
481260
3000
Aristote, en particulier, n'a pas apprécié.
08:04
He thought it was impractical.
184
484260
3000
Il pensait que c'était infaisable en pratique.
08:07
Aristotle said, "We should seek only so much precision in each subject
185
487260
4000
Aristote disait : « Nous ne devrions chercher qu'autant d'exactitude dans un sujet
08:11
as that subject allows."
186
491260
2000
que celui-ci nous le permet. »
08:13
Aristotle thought ethics wasn't a lot like math.
187
493260
3000
Aristote pensait que l'éthique n'était pas vraiment comme les maths.
08:16
He thought ethics was a matter of making decisions in the here-and-now
188
496260
3000
Il pensait que l'éthique consistait à prendre des décision ici et maintenant
08:19
using our best judgment
189
499260
2000
en utilisant notre meilleur jugement
08:21
to find the right path.
190
501260
2000
pour trouver le droit chemin.
08:23
If you think that, Plato's not your guy.
191
503260
2000
Si vous pensez cela, Platon n'est pas votre homme.
08:25
But don't give up.
192
505260
2000
Mais n'abandonnez pas.
08:27
Maybe there's another way
193
507260
2000
Peut-être y a-t-il un autre moyen
08:29
that we can use numbers as the basis of our moral framework.
194
509260
3000
pour utiliser les nombres comme base de notre système moral.
08:33
How about this:
195
513260
2000
Que diriez-vous de ceci :
08:35
What if in any situation you could just calculate,
196
515260
3000
et si dans n'importe quelle situation, vous pouviez simplement calculer,
08:38
look at the choices,
197
518260
2000
examiner les possibilités,
08:40
measure out which one's better and know what to do?
198
520260
3000
évaluer laquelle est la meilleure et savoir quoi faire ?
08:43
That sound familiar?
199
523260
2000
Cela vous dit quelque chose ?
08:45
That's a utilitarian moral framework.
200
525260
3000
C'est un système moral utilitariste.
08:48
John Stuart Mill was a great advocate of this --
201
528260
2000
John Stuart Mill en était un grand partisan --
08:50
nice guy besides --
202
530260
2000
un type bien par ailleurs --
08:52
and only been dead 200 years.
203
532260
2000
et il n'est mort que depuis 200 ans.
08:54
So basis of utilitarianism --
204
534260
2000
Donc les fondements de l'utilitarisme --
08:56
I'm sure you're familiar at least.
205
536260
2000
je suis sûr que vous les connaissez.
08:58
The three people who voted for Mill before are familiar with this.
206
538260
2000
Les trois personnes qui ont voté pour Mill tout à l'heure savent ce que c'est.
09:00
But here's the way it works.
207
540260
2000
Mais voilà comment ça fonctionne.
09:02
What if morals, what if what makes something moral
208
542260
3000
Et si la morale, si ce qui rend quelque chose moral,
09:05
is just a matter of if it maximizes pleasure
209
545260
2000
n'était qu'un calcul de plaisir maximum
09:07
and minimizes pain?
210
547260
2000
et de douleur minimum ?
09:09
It does something intrinsic to the act.
211
549260
3000
C'est intrinsèque au fait.
09:12
It's not like its relation to some abstract form.
212
552260
2000
Ça n'a pas de rapport avec sa forme abstraite.
09:14
It's just a matter of the consequences.
213
554260
2000
C'est juste fonction des conséquences.
09:16
You just look at the consequences
214
556260
2000
Vous regardez simplement les conséquences,
09:18
and see if, overall, it's for the good or for the worse.
215
558260
2000
et vous voyez si, globalement, c'est pour le meilleur ou pour le pire.
09:20
That would be simple. Then we know what to do.
216
560260
2000
Ce serait simple. Nous saurions ensuite quoi faire.
09:22
Let's take an example.
217
562260
2000
Prenons un exemple.
09:24
Suppose I go up
218
564260
2000
Imaginez que je vienne
09:26
and I say, "I'm going to take your phone."
219
566260
2000
et je dise : « Je vais vous prendre votre téléphone. »
09:28
Not just because it rang earlier,
220
568260
2000
Pas parce qu'il a sonné tout à l'heure,
09:30
but I'm going to take it because I made a little calculation.
221
570260
3000
mais parce que j'ai fait un petit calcul.
09:33
I thought, that guy looks suspicious.
222
573260
3000
Je pensais que ce type avait l'air suspect.
09:36
And what if he's been sending little messages to Bin Laden's hideout --
223
576260
3000
Et s'il était en train d'envoyer des messages à la planque de Ben Laden --
09:39
or whoever took over after Bin Laden --
224
579260
2000
ou de n'importe qui ayant pris la relève de Ben Laden --
09:41
and he's actually like a terrorist, a sleeper cell.
225
581260
3000
c'est en fait un terroriste, une cellule dormante.
09:44
I'm going to find that out, and when I find that out,
226
584260
3000
Je vais m'en rendre compte, et quand ce sera fait,
09:47
I'm going to prevent a huge amount of damage that he could cause.
227
587260
3000
je vais éviter d'énormes dégâts qu'il pourrait causer.
09:50
That has a very high utility to prevent that damage.
228
590260
3000
L'intérêt est très grand d'éviter les dégâts,
09:53
And compared to the little pain that it's going to cause --
229
593260
2000
comparé au moindre mal qu'il y aurait
09:55
because it's going to be embarrassing when I'm looking on his phone
230
595260
2000
si je le gêne en regardant dans son téléphone
09:57
and seeing that he has a Farmville problem and that whole bit --
231
597260
3000
pour découvrir qu'il ne faisait que jouer à Farmville --
10:00
that's overwhelmed
232
600260
3000
c'est écrasé
10:03
by the value of looking at the phone.
233
603260
2000
par l'utilité d'examiner son téléphone.
10:05
If you feel that way,
234
605260
2000
Si vous pensez comme cela,
10:07
that's a utilitarian choice.
235
607260
3000
c'est un choix utilitariste.
10:10
But maybe you don't feel that way either.
236
610260
3000
Mais peut-être que vous ne pensez pas non plus comme ça.
10:13
Maybe you think, it's his phone.
237
613260
2000
Peut-être que vous vous dites : c'est son téléphone.
10:15
It's wrong to take his phone
238
615260
2000
C'est mal de prendre son téléphone,
10:17
because he's a person
239
617260
2000
parce que c'est un individu
10:19
and he has rights and he has dignity,
240
619260
2000
et il a des droits et il a une dignité,
10:21
and we can't just interfere with that.
241
621260
2000
et nous ne pouvons pas interférer avec ça.
10:23
He has autonomy.
242
623260
2000
Il est autonome.
10:25
It doesn't matter what the calculations are.
243
625260
2000
Peut importe les calculs.
10:27
There are things that are intrinsically wrong --
244
627260
3000
Ces choses sont intrinsèquement mauvaises --
10:30
like lying is wrong,
245
630260
2000
comme mentir est mal,
10:32
like torturing innocent children is wrong.
246
632260
3000
de même que torturer des enfants innocents est mal.
10:35
Kant was very good on this point,
247
635260
3000
Kant était vraiment bon sur ce sujet,
10:38
and he said it a little better than I'll say it.
248
638260
2000
et il le disait un peu mieux que je vais le dire.
10:40
He said we should use our reason
249
640260
2000
Il disait que nous devrions utiliser notre raison
10:42
to figure out the rules by which we should guide our conduct,
250
642260
3000
pour décider des règles selon lesquelles nous devrions orienter notre conduite.
10:45
and then it is our duty to follow those rules.
251
645260
3000
Il est ensuite de notre devoir de suivre ces règles.
10:48
It's not a matter of calculation.
252
648260
3000
Ça n'a rien à voir avec des calculs.
10:51
So let's stop.
253
651260
2000
Arrêtons-nous.
10:53
We're right in the thick of it, this philosophical thicket.
254
653260
3000
Nous sommes au cœur de cet enchevêtrement philosophique.
10:56
And this goes on for thousands of years,
255
656260
3000
Et le débat perdure depuis des milliers d'années,
10:59
because these are hard questions,
256
659260
2000
parce que ce sont des questions difficiles,
11:01
and I've only got 15 minutes.
257
661260
2000
et je n'ai que 15 minutes.
11:03
So let's cut to the chase.
258
663260
2000
Alors allons droit au but.
11:05
How should we be making our decisions?
259
665260
4000
Comment devrions-nous prendre nos décisions ?
11:09
Is it Plato, is it Aristotle, is it Kant, is it Mill?
260
669260
3000
Selon Platon, en accord avec Aristote, ou bien Kant, ou Mill ?
11:12
What should we be doing? What's the answer?
261
672260
2000
Que devrions-nous faire ? Quelle est la réponse ?
11:14
What's the formula that we can use in any situation
262
674260
3000
Quelle est la formule que nous pouvons utiliser dans n'importe quelle situation
11:17
to determine what we should do,
263
677260
2000
pour déterminer ce que nous devrions faire ?
11:19
whether we should use that guy's data or not?
264
679260
2000
Si nous devrions utiliser les données de ce type ou pas ?
11:21
What's the formula?
265
681260
3000
Quelle est la formule ?
11:25
There's not a formula.
266
685260
2000
Il n'y a pas de formule.
11:29
There's not a simple answer.
267
689260
2000
Il n'y a pas de réponse simple.
11:31
Ethics is hard.
268
691260
3000
L'éthique, c'est difficile.
11:34
Ethics requires thinking.
269
694260
3000
L'éthique exige une réflexion.
11:38
And that's uncomfortable.
270
698260
2000
C'est inconfortable.
11:40
I know; I spent a lot of my career
271
700260
2000
Je sais ; j'ai passé une grande partie de ma carrière
11:42
in artificial intelligence,
272
702260
2000
dans l'intelligence artificielle,
11:44
trying to build machines that could do some of this thinking for us,
273
704260
3000
à essayer de construire des machines qui puissent réfléchir là-dessus pour nous,
11:47
that could give us answers.
274
707260
2000
qui puissent nous donner des réponses.
11:49
But they can't.
275
709260
2000
Mais elles ne le peuvent pas.
11:51
You can't just take human thinking
276
711260
2000
Vous ne pouvez pas simplement prendre la pensée humaine
11:53
and put it into a machine.
277
713260
2000
et la mettre dans une machine.
11:55
We're the ones who have to do it.
278
715260
3000
Nous devons le faire par nous-mêmes.
11:58
Happily, we're not machines, and we can do it.
279
718260
3000
Heureusement, nous ne sommes pas des machines, et nous pouvons le faire.
12:01
Not only can we think,
280
721260
2000
Nous pouvons non seulement penser,
12:03
we must.
281
723260
2000
mais nous le devons.
12:05
Hannah Arendt said,
282
725260
2000
Hannah Arendt disait :
12:07
"The sad truth
283
727260
2000
« La triste vérité
12:09
is that most evil done in this world
284
729260
2000
est que la plupart du mal fait en ce monde
12:11
is not done by people
285
731260
2000
n'est pas fait par des gens
12:13
who choose to be evil.
286
733260
2000
qui ont choisi de faire le mal.
12:15
It arises from not thinking."
287
735260
3000
Il surgit de l'inexistence d'une réflexion. »
12:18
That's what she called the "banality of evil."
288
738260
4000
C'est ce qu'elle appelait « la banalité du mal. »
12:22
And the response to that
289
742260
2000
La réponse à cela
12:24
is that we demand the exercise of thinking
290
744260
2000
est que nous réclamons l'exercice de pensée
12:26
from every sane person.
291
746260
3000
à toute personne sensée.
12:29
So let's do that. Let's think.
292
749260
2000
Faisons-donc cela. Pensons.
12:31
In fact, let's start right now.
293
751260
3000
En fait, commençons dès maintenant.
12:34
Every person in this room do this:
294
754260
3000
Tout le monde dans la salle :
12:37
think of the last time you had a decision to make
295
757260
3000
pensez à la dernière fois que vous avez dû prendre une décision
12:40
where you were worried to do the right thing,
296
760260
2000
où vous étiez préoccupés de faire ce qui est juste,
12:42
where you wondered, "What should I be doing?"
297
762260
2000
où vous vous êtes demandés : « Que devrais-je faire ? »
12:44
Bring that to mind,
298
764260
2000
Pensez à cela.
12:46
and now reflect on that
299
766260
2000
Réfléchissez maintenant à cela
12:48
and say, "How did I come up that decision?
300
768260
3000
et demandez-vous : « Comment ais-je pris cette décision ?
12:51
What did I do? Did I follow my gut?
301
771260
3000
Qu'est-ce que j'ai fait ? Est-ce que j'ai suivi mon instinct ?
12:54
Did I have somebody vote on it? Or did I punt to legal?"
302
774260
2000
Est-ce que j'ai fait procéder à un vote ? Ou est-ce que j'ai fait appel au service juridique ? »
12:56
Or now we have a few more choices.
303
776260
3000
Ou bien nous avons d'autres choix maintenant.
12:59
"Did I evaluate what would be the highest pleasure
304
779260
2000
« Est-ce que j'ai estimé ce qui procurerait le plus de plaisir,
13:01
like Mill would?
305
781260
2000
comme Mill l'aurait fait ?
13:03
Or like Kant, did I use reason to figure out what was intrinsically right?"
306
783260
3000
Ou comme Kant, ai-je utilisé ma raison pour décider de ce qui était intrinsèquement juste ?
13:06
Think about it. Really bring it to mind. This is important.
307
786260
3000
Pensez-y. Vraiment. C'est important.
13:09
It is so important
308
789260
2000
C'est si important
13:11
we are going to spend 30 seconds of valuable TEDTalk time
309
791260
2000
que nous allons passer 30 précieuses secondes de mon intervention à TED
13:13
doing nothing but thinking about this.
310
793260
2000
à ne rien faire d'autre que d'y penser.
13:15
Are you ready? Go.
311
795260
2000
Vous êtes prêts ? Allez-y.
13:33
Stop. Good work.
312
813260
3000
Arrêtez. Bon travail.
13:36
What you just did,
313
816260
2000
Ce que vous venez de faire,
13:38
that's the first step towards taking responsibility
314
818260
2000
c'est le premier pas vers la prise de responsabilité
13:40
for what we should do with all of our power.
315
820260
3000
concernant ce que nous devrions faire avec tout ce pouvoir.
13:45
Now the next step -- try this.
316
825260
3000
La prochaine étape : essayez ceci.
13:49
Go find a friend and explain to them
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829260
2000
Allez trouver un ami et expliquez-lui
13:51
how you made that decision.
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831260
2000
comment vous avez pris cette décision.
13:53
Not right now. Wait till I finish talking.
319
833260
2000
Pas tout de suite. Attendez que j'ai terminé de parler.
13:55
Do it over lunch.
320
835260
2000
Faites-le au déjeuner.
13:57
And don't just find another technologist friend;
321
837260
3000
N'allez pas simplement trouver un autre ami technologue ;
14:00
find somebody different than you.
322
840260
2000
trouvez quelqu'un de différent.
14:02
Find an artist or a writer --
323
842260
2000
Trouvez un artiste ou un écrivain --
14:04
or, heaven forbid, find a philosopher and talk to them.
324
844260
3000
ou, Dieu vous en préserve, trouvez un philosophe et parlez leur.
14:07
In fact, find somebody from the humanities.
325
847260
2000
En fait, trouvez quelqu'un dans les sciences humaines.
14:09
Why? Because they think about problems
326
849260
2000
Pourquoi ? Parce qu'ils pensent aux problèmes
14:11
differently than we do as technologists.
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851260
2000
d'une manière différente à nous les technologues.
14:13
Just a few days ago, right across the street from here,
328
853260
3000
Il y a juste quelques jours, de l'autre côté de la rue ici,
14:16
there was hundreds of people gathered together.
329
856260
2000
il y avait un rassemblement de centaines de personnes.
14:18
It was technologists and humanists
330
858260
2000
C'était des technologues et des humanistes
14:20
at that big BiblioTech Conference.
331
860260
2000
à la grande BiblioTech Conférence.
14:22
And they gathered together
332
862260
2000
Ils étaient rassemblés
14:24
because the technologists wanted to learn
333
864260
2000
parce que les technologues voulaient apprendre
14:26
what it would be like to think from a humanities perspective.
334
866260
3000
ce que cela faisait de penser du point de vue des sciences sociales.
14:29
You have someone from Google
335
869260
2000
Vous avez quelqu'un de chez Google
14:31
talking to someone who does comparative literature.
336
871260
2000
qui parle à quelqu'un qui fait de la littérature comparée.
14:33
You're thinking about the relevance of 17th century French theater --
337
873260
3000
Vous vous demandez quel est l'intérêt du théâtre français du 17ème siècle --
14:36
how does that bear upon venture capital?
338
876260
2000
quel est le lien avec le capital-risque ?
14:38
Well that's interesting. That's a different way of thinking.
339
878260
3000
Eh bien, c'est intéressant. C'est une manière de penser différente.
14:41
And when you think in that way,
340
881260
2000
Quand vous pensez de cette façon,
14:43
you become more sensitive to the human considerations,
341
883260
3000
vous devenez plus sensible aux considérations humaines,
14:46
which are crucial to making ethical decisions.
342
886260
3000
ce qui est crucial pour prendre des décisions éthiques.
14:49
So imagine that right now
343
889260
2000
Imaginez maintenant
14:51
you went and you found your musician friend.
344
891260
2000
que vous avez trouvé votre ami musicien.
14:53
And you're telling him what we're talking about,
345
893260
3000
Vous lui racontez ce dont on parle,
14:56
about our whole data revolution and all this --
346
896260
2000
sur notre révolution des données et tout ça --
14:58
maybe even hum a few bars of our theme music.
347
898260
2000
vous fredonnez peut-être quelques notes de notre thème musical.
15:00
♫ Dum ta da da dum dum ta da da dum ♫
348
900260
3000
♫ Dum ta da da dum dum ta da da dum ♫
15:03
Well, your musician friend will stop you and say,
349
903260
2000
Votre ami musicien va vous interrompre et vous dire :
15:05
"You know, the theme music
350
905260
2000
« Tu sais, le thème musical
15:07
for your data revolution,
351
907260
2000
pour ta révolution des données,
15:09
that's an opera, that's Wagner.
352
909260
2000
c'est un opéra, c'est Wagner.
15:11
It's based on Norse legend.
353
911260
2000
C'est basé sur une légende nordique.
15:13
It's Gods and mythical creatures
354
913260
2000
Ce sont des dieux et des créatures mythologiques
15:15
fighting over magical jewelry."
355
915260
3000
qui se battent pour des bijoux magiques. »
15:19
That's interesting.
356
919260
3000
C'est intéressant.
15:22
Now it's also a beautiful opera,
357
922260
3000
C'est aussi un magnifique opéra.
15:25
and we're moved by that opera.
358
925260
3000
Nous sommes émus par cet opéra.
15:28
We're moved because it's about the battle
359
928260
2000
Nous sommes émus parce que c'est sur la bataille
15:30
between good and evil,
360
930260
2000
entre le bien et le mal,
15:32
about right and wrong.
361
932260
2000
le juste et l'injuste.
15:34
And we care about right and wrong.
362
934260
2000
Et nous nous préoccupons du juste et de l'injuste.
15:36
We care what happens in that opera.
363
936260
3000
Nous nous soucions de ce qui se passe dans cet opéra.
15:39
We care what happens in "Apocalypse Now."
364
939260
3000
Nous nous soucions de ce qui se passe dans "Apocalypse Now".
15:42
And we certainly care
365
942260
2000
Et nous nous préoccupons certainement
15:44
what happens with our technologies.
366
944260
2000
de ce qui se passe avec nos technologies.
15:46
We have so much power today,
367
946260
2000
Nous avons tant de pouvoir aujourd'hui,
15:48
it is up to us to figure out what to do,
368
948260
3000
ça ne dépend que de nous de savoir ce qu'on en fait.
15:51
and that's the good news.
369
951260
2000
C'est la bonne nouvelle.
15:53
We're the ones writing this opera.
370
953260
3000
Nous sommes ceux qui écrivent cet opéra.
15:56
This is our movie.
371
956260
2000
C'est notre film.
15:58
We figure out what will happen with this technology.
372
958260
3000
Nous décidons ce qui va arriver avec cette technologie.
16:01
We determine how this will all end.
373
961260
3000
Nous déterminons comment tout cela va finir.
16:04
Thank you.
374
964260
2000
Merci.
16:06
(Applause)
375
966260
5000
(Applaudissements)
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