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


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

Traducteur: Morgane Quilfen Relecteur: Natalie Thibault
00:12
I'm James.
0
12777
1183
Je m'appelle James.
00:13
I'm a writer and artist,
1
13984
1686
Je suis écrivain et artiste,
00:15
and I make work about technology.
2
15694
2341
et je créé des œuvres sur la technologie.
00:18
I do things like draw life-size outlines of military drones
3
18454
3911
Je fais des choses
comme dessiner le contour de drones militaires à taille réelle
00:22
in city streets around the world,
4
22389
1828
dans des rues à travers le monde
00:24
so that people can start to think and get their heads around
5
24241
2950
afin que les gens commencent à réfléchir et à comprendre
00:27
these really quite hard-to-see and hard-to-think-about technologies.
6
27215
3440
ces technologies difficiles à voir et difficiles à imaginer.
00:31
I make things like neural networks that predict the results of elections
7
31494
3836
Je fais des choses telles que des réseaux neuronaux
prévoyant le résultat des élections
00:35
based on weather reports,
8
35354
1737
selon les bulletins météo
00:37
because I'm intrigued about
9
37115
1314
car les réelles possibilités
00:38
what the actual possibilities of these weird new technologies are.
10
38453
3924
de ces étranges et nouvelles technologies m'intriguent.
00:43
Last year, I built my own self-driving car.
11
43405
2426
L'année dernière, j'ai créé ma voiture autonome.
00:45
But because I don't really trust technology,
12
45855
2526
Puisque je ne fais pas confiance à la technologie,
00:48
I also designed a trap for it.
13
48405
1928
j'ai également conçu un piège.
00:50
(Laughter)
14
50777
1086
(Rires)
00:51
And I do these things mostly because I find them completely fascinating,
15
51887
4298
Je fais ces choses surtout car je les trouve très fascinantes
00:56
but also because I think when we talk about technology,
16
56209
2602
et car je pense que quand nous parlons de technologie,
00:58
we're largely talking about ourselves
17
58835
2619
nous parlons principalement de nous-mêmes
01:01
and the way that we understand the world.
18
61478
2299
et comment nous comprenons le monde.
01:03
So here's a story about technology.
19
63801
2442
Voici une histoire au sujet de la technologie.
01:07
This is a "surprise egg" video.
20
67520
2830
C'est une vidéo « œuf surprise ».
01:10
It's basically a video of someone opening up loads of chocolate eggs
21
70374
3348
C'est une vidéo de quelqu'un ouvrant un tas d’œufs en chocolat
01:13
and showing the toys inside to the viewer.
22
73746
2126
et montrant les jeux à l'intérieur au spectateur.
01:16
That's it. That's all it does for seven long minutes.
23
76461
2649
C'est tout. C'est ce qu'elle fait pendant sept longues minutes.
01:19
And I want you to notice two things about this.
24
79428
3051
Je veux que vous remarquiez deux choses.
01:22
First of all, this video has 30 million views.
25
82503
4074
Tout d'abord, cette vidéo a 30 millions de vues.
01:26
(Laughter)
26
86601
1275
(Rires)
01:28
And the other thing is,
27
88376
1166
Et l'autre chose est
01:29
it comes from a channel that has 6.3 million subscribers,
28
89566
3869
qu'elle vient d'une chaîne qui a 6,3 millions d'abonnés,
01:33
that has a total of eight billion views,
29
93459
2680
huit milliards de vues au total
01:36
and it's all just more videos like this --
30
96163
3106
et il ne s'agit que de vidéos comme celle-ci --
01:40
30 million people watching a guy opening up these eggs.
31
100256
3908
30 millions de personnes regardant quelqu'un ouvrir ces œufs.
01:44
It sounds pretty weird, but if you search for "surprise eggs" on YouTube,
32
104188
4481
Cela semble bizarre, mais si vous cherchez « œuf surprise » sur YouTube,
01:48
it'll tell you there's 10 million of these videos,
33
108693
3523
il vous dira qu'il y a 10 millions de vidéos
01:52
and I think that's an undercount.
34
112240
1657
et c'est une sous-estimation.
01:53
I think there's way, way more of these.
35
113921
1897
Je crois qu'il y en a bien plus.
01:55
If you keep searching, they're endless.
36
115842
2242
Si vous continuez à chercher, c'est sans fin.
01:58
There's millions and millions of these videos
37
118108
2159
Il y a des millions et des millions de ces vidéos
02:00
in increasingly baroque combinations of brands and materials,
38
120291
3454
dans des combinaisons de plus en plus baroques de marques et de contenu
02:03
and there's more and more of them being uploaded every single day.
39
123769
3846
et il y en a de plus en plus téléchargées chaque jour.
02:07
Like, this is a strange world. Right?
40
127639
3511
C'est un monde étrange, n'est-ce pas ?
02:11
But the thing is, it's not adults who are watching these videos.
41
131174
3383
Le fait est que ce ne sont pas des adultes qui regardent ces vidéos.
02:14
It's kids, small children.
42
134581
2921
Ce sont des enfants, de jeunes enfants.
02:17
These videos are like crack for little kids.
43
137526
2154
Ces vidéos sont une drogue pour les enfants.
02:19
There's something about the repetition,
44
139704
2075
Il y a quelque chose dans la répétition,
02:21
the constant little dopamine hit of the reveal,
45
141803
2468
dans la bouffée constante de dopamine à la révélation,
02:24
that completely hooks them in.
46
144295
1866
qui les rend accros.
02:26
And little kids watch these videos over and over and over again,
47
146185
4809
Et les jeunes enfants regardent ces vidéos encore et encore,
02:31
and they do it for hours and hours and hours.
48
151018
2327
pendant des heures et des heures.
02:33
And if you try and take the screen away from them,
49
153369
2356
Si vous essayez de leur enlever l'écran,
02:35
they'll scream and scream and scream.
50
155749
1782
ils vont crier sans fin.
02:37
If you don't believe me --
51
157555
1262
Si vous ne me croyez pas --
02:38
and I've already seen people in the audience nodding --
52
158841
2607
j'ai vu des gens dans le public acquiescer --
02:41
if you don't believe me, find someone with small children and ask them,
53
161472
3391
si vous ne me croyez pas, demandez à quelqu'un avec de jeunes enfants
02:44
and they'll know about the surprise egg videos.
54
164887
2340
et ils connaîtront les vidéos d’œufs surprise.
02:47
So this is where we start.
55
167251
2070
C'est là que nous commençons.
02:49
It's 2018, and someone, or lots of people,
56
169345
3642
Nous sommes en 2018 et quelqu'un, beaucoup de monde,
02:53
are using the same mechanism that, like, Facebook and Instagram are using
57
173011
3941
utilise le même mécanisme que Facebook et Instagram utilisent
02:56
to get you to keep checking that app,
58
176976
1989
pour vous garder sur l'application
02:58
and they're using it on YouTube to hack the brains of very small children
59
178989
3985
et l'utilise sur YouTube pour s'introduire dans le cerveau de jeunes enfants
03:02
in return for advertising revenue.
60
182998
1958
en échange de revenus publicitaires.
03:06
At least, I hope that's what they're doing.
61
186346
2001
J'espère que telle est leur motivation.
03:08
I hope that's what they're doing it for,
62
188371
1955
J'espère qu'ils le font pour cela
03:10
because there's easier ways of making ad revenue on YouTube.
63
190350
5308
car il y a des moyens plus simples d'avoir des revenus publicitaires sur YouTube.
03:15
You can just make stuff up or steal stuff.
64
195682
2332
Vous pouvez inventer ou voler des trucs.
Si vous cherchez des dessins animés populaires
03:18
So if you search for really popular kids' cartoons
65
198038
2635
03:20
like "Peppa Pig" or "Paw Patrol,"
66
200697
1654
comme « Peppa Pig » ou « La Pat' Patrouille »,
03:22
you'll find there's millions and millions of these online as well.
67
202375
3147
vous trouverez des millions et millions de ces vidéos en ligne.
03:25
Of course, most of them aren't posted by the original content creators.
68
205546
3352
La plupart ne sont pas postées par les créateurs du contenu original.
03:28
They come from loads and loads of different random accounts,
69
208922
2999
Elles viennent de tout un tas de différents comptes aléatoires
03:31
and it's impossible to know who's posting them
70
211945
2240
et il est impossible de savoir qui les poste
03:34
or what their motives might be.
71
214209
1822
ou quelles sont leurs motivations.
03:36
Does that sound kind of familiar?
72
216428
1930
Cela semble-t-il familier ?
03:38
Because it's exactly the same mechanism
73
218382
1980
Car c'est également le même mécanisme
03:40
that's happening across most of our digital services,
74
220386
2600
qui a lieu pour la majorité de nos services numériques,
03:43
where it's impossible to know where this information is coming from.
75
223010
3207
où il est impossible de savoir d'où provient cette information.
03:46
It's basically fake news for kids,
76
226241
1829
Ce sont des « fake news » pour les enfants
03:48
and we're training them from birth
77
228094
2161
et nous leur apprenons dès la naissance
03:50
to click on the very first link that comes along,
78
230279
2506
à cliquer sur le premier lien qui vient,
03:52
regardless of what the source is.
79
232809
1953
peu importe sa source.
03:54
That's doesn't seem like a terribly good idea.
80
234786
2603
Cela ne semble pas être une super bonne idée.
03:58
Here's another thing that's really big on kids' YouTube.
81
238399
2710
Une autre chose très populaire sur YouTube pour enfants :
04:01
This is called the "Finger Family Song."
82
241133
1928
« La chanson de la famille des doigts ».
04:03
I just heard someone groan in the audience.
83
243085
2018
J'ai entendu quelqu'un grogner dans le public.
04:05
This is the "Finger Family Song."
84
245127
1624
C'est « la famille des doigts ».
04:06
This is the very first one I could find.
85
246775
1930
C'est la première que j'ai pu trouver.
04:08
It's from 2007, and it only has 200,000 views,
86
248729
2829
Elle est de 2007 et a seulement 200 000 vues,
04:11
which is, like, nothing in this game.
87
251582
1976
ce qui n'est rien.
04:13
But it has this insanely earwormy tune,
88
253582
2852
Il y a cette mélodie incroyablement entêtante,
04:16
which I'm not going to play to you,
89
256458
1682
que je ne vais pas vous passer,
04:18
because it will sear itself into your brain
90
258164
2008
car elle s'incrustera dans votre cerveau
04:20
in the same way that it seared itself into mine,
91
260196
2395
comme elle s'est incrustée dans le mien
04:22
and I'm not going to do that to you.
92
262615
1770
et je ne vais pas vous faire ça.
04:24
But like the surprise eggs,
93
264409
1344
Mais comme les œufs surprise,
04:25
it's got inside kids' heads
94
265777
2164
elle est entrée dans la tête des enfants
04:27
and addicted them to it.
95
267965
1607
et les a rendus accros.
04:29
So within a few years, these finger family videos
96
269596
2531
En quelques années, ces vidéos de la famille des doigts
04:32
start appearing everywhere,
97
272151
1303
sont apparues partout
04:33
and you get versions in different languages
98
273478
2029
et il y a des versions dans différentes langues,
04:35
with popular kids' cartoons using food
99
275531
2121
avec des dessins animés populaires, avec de la nourriture
04:37
or, frankly, using whatever kind of animation elements
100
277676
2550
ou n'importe quel élément d'animation
04:40
you seem to have lying around.
101
280250
2252
qui leur tombe sous la main.
04:43
And once again, there are millions and millions and millions of these videos
102
283002
5197
De nouveau, il y a des millions de vidéos
04:48
available online in all of these kind of insane combinations.
103
288223
3435
disponibles en ligne avec toutes ces combinaisons folles.
04:51
And the more time you start to spend with them,
104
291682
2228
Plus vous passez de temps dessus,
04:53
the crazier and crazier you start to feel that you might be.
105
293934
3694
plus vous avez l'impression d'être fou.
04:57
And that's where I kind of launched into this,
106
297652
3333
C'est à ce moment-là que je me suis lancé là-dedans,
05:01
that feeling of deep strangeness and deep lack of understanding
107
301009
3666
ce sentiment profond d'étrangeté et ce profond manque de compréhension
05:04
of how this thing was constructed that seems to be presented around me.
108
304699
4175
quant à comment était construite la chose qui se présentait autour de moi.
05:08
Because it's impossible to know where these things are coming from.
109
308898
3167
Car il est impossible de savoir d'où viennent ces choses.
05:12
Like, who is making them?
110
312089
1241
Qui les crée ?
05:13
Some of them appear to be made of teams of professional animators.
111
313354
3143
Elles semblent parfois créées par des équipes d'animateurs professionnels,
05:16
Some of them are just randomly assembled by software.
112
316521
2882
parfois assemblées aléatoirement par un logiciel,
05:19
Some of them are quite wholesome-looking young kids' entertainers.
113
319427
4253
parfois elles semblent être créées par de vrais artistes pour enfants.
05:23
And some of them are from people
114
323704
1552
Certaines sont clairement de gens
05:25
who really clearly shouldn't be around children at all.
115
325280
3007
qui ne devraient pas s'approcher d'enfants.
05:28
(Laughter)
116
328311
1615
(Rires)
05:30
And once again, this impossibility of figuring out who's making this stuff --
117
330987
4640
De nouveau, cette impossibilité de découvrir qui crée ces choses --
05:35
like, this is a bot?
118
335651
1156
est-ce un bot ?
05:36
Is this a person? Is this a troll?
119
336831
2647
Est-ce une personne ? Est-ce un troll ?
05:39
What does it mean that we can't tell the difference
120
339502
2382
Qu'est-ce que cela signifie que nous ne puissions plus
05:41
between these things anymore?
121
341908
1583
différencier ces choses ?
05:43
And again, doesn't that uncertainty feel kind of familiar right now?
122
343515
4848
Cette incertitude ne semble-t-elle pas familière actuellement ?
05:50
So the main way people get views on their videos --
123
350145
2580
La façon dont les gens ont des vues sur leurs vidéos --
05:52
and remember, views mean money --
124
352749
1707
les vues, ce sont de l'argent --
05:54
is that they stuff the titles of these videos with these popular terms.
125
354480
4742
est de farcir les titres de ces vidéos avec des mots populaires.
05:59
So you take, like, "surprise eggs"
126
359246
1687
Vous prenez « œufs surprise »
06:00
and then you add "Paw Patrol," "Easter egg,"
127
360957
2066
et « La Pat' Patrouille », « œuf de Pâques »
06:03
or whatever these things are,
128
363047
1393
ou quoi que ce soit d'autre,
06:04
all of these words from other popular videos into your title,
129
364464
2893
tous ces mots issus d'autres vidéos populaires dans votre titre
06:07
until you end up with this kind of meaningless mash of language
130
367381
2968
jusqu'à finir avec ce mélange linguistique dénué de sens
06:10
that doesn't make sense to humans at all.
131
370373
2498
qui n'a aucun sens pour les êtres humains.
06:12
Because of course it's only really tiny kids who are watching your video,
132
372895
3546
Car seuls les jeunes enfants regardent votre vidéo
06:16
and what the hell do they know?
133
376465
1827
et qu'en savent-ils ?
06:18
Your real audience for this stuff is software.
134
378316
3007
Votre vrai public pour ces choses-là est logiciel.
06:21
It's the algorithms.
135
381347
1156
Ce sont les algorithmes.
06:22
It's the software that YouTube uses
136
382527
1855
C'est le logiciel que YouTube utilise
06:24
to select which videos are like other videos,
137
384406
2483
pour sélectionner quelles vidéos sont comme les autres,
06:26
to make them popular, to make them recommended.
138
386913
2243
pour les rendre populaires, les recommander.
06:29
And that's why you end up with this kind of completely meaningless mash,
139
389180
3461
C'est pourquoi vous finissez avec ce mélange complètement dénué de sens
06:32
both of title and of content.
140
392665
2071
à la fois dans le titre et le contenu.
06:35
But the thing is, you have to remember,
141
395792
1894
Le fait est, rappelez-vous,
06:37
there really are still people within this algorithmically optimized system,
142
397710
4478
il y a encore des gens au sein de ce système optimisé par algorithme
06:42
people who are kind of increasingly forced to act out
143
402212
2790
qui sont de plus en plus forcés à mettre en scène
06:45
these increasingly bizarre combinations of words,
144
405026
3066
ces combinaisons de mots de plus en plus bizarres,
06:48
like a desperate improvisation artist responding to the combined screams
145
408116
5173
tels des artistes d'improvisation désespérés répondant aux cris
06:53
of a million toddlers at once.
146
413313
2203
d'un million d'enfants en même temps.
06:57
There are real people trapped within these systems,
147
417168
2468
Il y a de vraies personnes piégées dans ces systèmes
06:59
and that's the other deeply strange thing about this algorithmically driven culture,
148
419660
4055
et c'est l'autre aspect étrange
de cette culture dirigée par les algorithmes
07:03
because even if you're human,
149
423739
1381
car si vous êtes un être humain,
07:05
you have to end up behaving like a machine
150
425144
2145
vous devez agir comme une machine
07:07
just to survive.
151
427313
1800
pour survivre.
07:09
And also, on the other side of the screen,
152
429137
2100
De l'autre côté de l'écran,
07:11
there still are these little kids watching this stuff,
153
431261
2947
il y a encore de jeunes enfants regardant ces trucs,
07:14
stuck, their full attention grabbed by these weird mechanisms.
154
434232
4206
coincés, toute leur attention attirée par ces étranges mécanismes.
07:18
And most of these kids are too small to even use a website.
155
438768
2798
Ces enfants sont trop petits pour utiliser un site internet.
07:21
They're just kind of hammering on the screen with their little hands.
156
441590
3276
Ils se contentent de taper sur l'écran avec leurs petites mains.
07:24
And so there's autoplay,
157
444890
1217
Il y a la lecture automatique,
07:26
where it just keeps playing these videos over and over and over in a loop,
158
446131
3579
qui continue à lire ces vidéos en boucle de façon constante,
07:29
endlessly for hours and hours at a time.
159
449734
2059
sans cesse durant des heures et des heures.
07:31
And there's so much weirdness in the system now
160
451817
2843
Il y a maintenant tellement d'étrangeté dans le système
07:34
that autoplay takes you to some pretty strange places.
161
454684
3009
que la lecture automatique vous mène à des endroits étranges.
07:37
This is how, within a dozen steps,
162
457717
2488
C'est ainsi qu'en une dizaine d'étapes,
07:40
you can go from a cute video of a counting train
163
460229
3158
vous pouvez passer d'une vidéo mignonne d'un train qui compte
07:43
to masturbating Mickey Mouse.
164
463411
2442
à Mickey Mouse se masturbant.
07:46
Yeah. I'm sorry about that.
165
466529
2288
Oui. Je suis désolé.
07:48
This does get worse.
166
468841
1700
Il y a pire.
07:50
This is what happens
167
470565
1282
Voici ce qu'il se passe
07:51
when all of these different keywords,
168
471871
3086
quand tous ces mots-clés,
07:54
all these different pieces of attention,
169
474981
2461
tous ces éléments d'attention,
07:57
this desperate generation of content,
170
477466
2807
cette génération désespérée de contenu,
08:00
all comes together into a single place.
171
480297
2582
sont réunis en un seul endroit.
08:03
This is where all those deeply weird keywords come home to roost.
172
483871
4472
Voici où tous ces mots-clés très étranges se retournent contre vous.
08:08
You cross-breed the finger family video
173
488367
2391
Vous croisez la vidéo de la famille des doigts
08:10
with some live-action superhero stuff,
174
490782
2088
avec un truc de super-héros en direct,
08:12
you add in some weird, trollish in-jokes or something,
175
492894
3256
ajoutez des blagues bizarres et de troll
08:16
and suddenly, you come to a very weird place indeed.
176
496174
3366
et soudain vous arrivez dans un lieu très étrange.
08:19
The stuff that tends to upset parents
177
499564
2113
Ce qui a tendance à déranger les parents
08:21
is the stuff that has kind of violent or sexual content, right?
178
501701
3331
est le contenu violent ou sexuel, n'est-ce pas ?
08:25
Children's cartoons getting assaulted,
179
505056
2822
Les personnages pour enfants se faisant agresser,
08:27
getting killed,
180
507902
2018
se faisant tuer,
08:29
weird pranks that actually genuinely terrify children.
181
509944
3343
des plaisanteries étranges qui terrifient les enfants.
08:33
What you have is software pulling in all of these different influences
182
513311
3675
Vous avez un logiciel qui recherche toutes ces différentes influences
08:37
to automatically generate kids' worst nightmares.
183
517010
2961
pour générer automatiquement les pires cauchemars des enfants.
08:39
And this stuff really, really does affect small children.
184
519995
2701
Cela affecte vraiment les jeunes enfants.
08:42
Parents report their children being traumatized,
185
522720
2866
Les parents déclarent leurs enfants traumatisés,
08:45
becoming afraid of the dark,
186
525610
1392
développant une peur du noir,
08:47
becoming afraid of their favorite cartoon characters.
187
527026
3050
une peur de leurs personnages de dessins animés préférés.
08:50
If you take one thing away from this, it's that if you have small children,
188
530524
3611
Si vous retenez une chose de ceci, c'est que si vous avez de jeunes enfants,
08:54
keep them the hell away from YouTube.
189
534159
1996
tenez-les éloignés de YouTube.
08:56
(Applause)
190
536743
3949
(Applaudissements)
09:02
But the other thing, the thing that really gets to me about this,
191
542504
3096
Mais l'autre chose, ce qui m'atteint vraiment,
09:05
is that I'm not sure we even really understand how we got to this point.
192
545624
4629
est que je ne suis pas sûr
que nous comprenions comment nous en sommes arrivés là.
09:10
We've taken all of this influence, all of these things,
193
550951
2931
Nous avons pris l'influence de toutes ces choses
09:13
and munged them together in a way that no one really intended.
194
553906
2953
et créé un mélange que personne n'avait l'intention de faire.
09:16
And yet, this is also the way that we're building the entire world.
195
556883
3156
Pourtant, c'est aussi la façon dont nous créons le monde entier.
09:20
We're taking all of this data,
196
560063
1773
Nous prenons toutes ces données,
09:21
a lot of it bad data,
197
561860
1447
beaucoup de mauvaises données,
09:23
a lot of historical data full of prejudice,
198
563331
3029
beaucoup de données historiques pleines de préjugés,
09:26
full of all of our worst impulses of history,
199
566384
2837
pleines de nos pires pulsions au cours de l'histoire,
09:29
and we're building that into huge data sets
200
569245
2049
et en faisons d'énormes ensembles de données
09:31
and then we're automating it.
201
571318
1423
et les automatisons.
09:32
And we're munging it together into things like credit reports,
202
572765
3502
Nous les incluons à des choses comme les rapports de crédit,
09:36
into insurance premiums,
203
576291
1634
les primes d'assurance,
09:37
into things like predictive policing systems,
204
577949
2693
des systèmes de prévision policière,
09:40
into sentencing guidelines.
205
580666
1762
des directives de détermination des peines.
09:42
This is the way we're actually constructing the world today
206
582452
2821
Aujourd'hui, nous construisons le monde
09:45
out of this data.
207
585297
1151
à partir de ces données.
09:46
And I don't know what's worse,
208
586472
1698
Je ne sais pas ce qui est le pire :
09:48
that we built a system that seems to be entirely optimized
209
588194
3228
que nous créions un système semblant entièrement optimisé
09:51
for the absolute worst aspects of human behavior,
210
591446
2808
pour les pires aspects du comportement humain
09:54
or that we seem to have done it by accident,
211
594278
2425
ou que nous l'ayons fait par accident,
09:56
without even realizing that we were doing it,
212
596727
2207
sans même réaliser que nous le faisions
09:58
because we didn't really understand the systems that we were building,
213
598958
3382
car nous ne comprenions pas vraiment les systèmes que nous créions
10:02
and we didn't really understand how to do anything differently with it.
214
602364
3683
et nous ne comprenions pas vraiment comment faire les choses autrement.
10:06
There's a couple of things I think that really seem to be driving this
215
606769
3365
Il y a deux choses qui, à mon avis, semblent stimuler cela
10:10
most fully on YouTube,
216
610158
1189
principalement sur YouTube
10:11
and the first of those is advertising,
217
611371
1827
et la première est la publicité,
10:13
which is the monetization of attention
218
613222
2837
la monétisation de l'attention
10:16
without any real other variables at work,
219
616083
3136
sans autre réelle variable à l’œuvre,
10:19
any care for the people who are actually developing this content,
220
619243
3885
sans s'inquiéter des personnes qui élaborent ce contenu,
10:23
the centralization of the power, the separation of those things.
221
623152
3636
la centralisation du pouvoir, la séparation de ces choses-là.
10:26
And I think however you feel about the use of advertising
222
626812
3144
Je pense que peu importe votre avis sur l'utilisation de la publicité
10:29
to kind of support stuff,
223
629980
1238
pour subventionner cela,
10:31
the sight of grown men in diapers rolling around in the sand
224
631242
3067
la vision d'hommes adultes en couche se roulant dans le sable
10:34
in the hope that an algorithm that they don't really understand
225
634333
2983
en espérant qu'un algorithme qu'ils ne comprennent pas vraiment
10:37
will give them money for it
226
637340
1315
leur donnera de l'argent
10:38
suggests that this probably isn't the thing
227
638679
2037
suggère que ce n'est probablement pas
10:40
that we should be basing our society and culture upon,
228
640740
2563
ce sur quoi nous devrions baser notre société et culture
10:43
and the way in which we should be funding it.
229
643327
2160
ni la façon dont nous devrions les financer.
10:45
And the other thing that's kind of the major driver of this is automation,
230
645511
3519
L'autre facteur-clé est l'automatisation,
10:49
which is the deployment of all of this technology
231
649054
2329
le déploiement de toute cette technologie
10:51
as soon as it arrives, without any kind of oversight,
232
651407
2521
dès qu'elle arrive, sans supervision,
10:53
and then once it's out there,
233
653952
1412
et, une fois disponible,
10:55
kind of throwing up our hands and going, "Hey, it's not us, it's the technology."
234
655388
3843
nous levons les mains et disons :
« Ce n'est pas nous, c'est la technologie. »
10:59
Like, "We're not involved in it."
235
659255
1642
Comme si nous n'étions pas impliqués.
11:00
That's not really good enough,
236
660921
1767
Cela ne suffit pas
11:02
because this stuff isn't just algorithmically governed,
237
662712
2710
car ces trucs ne sont pas que dirigés par des algorithmes,
11:05
it's also algorithmically policed.
238
665446
2498
ils sont surveillés par des algorithmes.
11:07
When YouTube first started to pay attention to this,
239
667968
2848
Quand YouTube a commencé à prêter attention à cela,
11:10
the first thing they said they'd do about it
240
670840
2087
ils ont d'abord dit vouloir
11:12
was that they'd deploy better machine learning algorithms
241
672951
2695
déployer de meilleurs algorithmes d'apprentissage automatique
11:15
to moderate the content.
242
675670
1329
pour modérer le contenu.
11:17
Well, machine learning, as any expert in it will tell you,
243
677023
3485
L'apprentissage automatique,
comme vous le dirait n'importe quel expert,
11:20
is basically what we've started to call
244
680532
1896
est ce que nous appelons
11:22
software that we don't really understand how it works.
245
682452
2588
un logiciel dont nous ne comprenons pas le fonctionnement.
11:25
And I think we have enough of that already.
246
685064
3983
Nous en avons déjà assez.
11:29
We shouldn't be leaving this stuff up to AI to decide
247
689071
3166
Nous ne devrions pas laisser l'IA décider
11:32
what's appropriate or not,
248
692261
1251
ce qui est approprié ou pas,
11:33
because we know what happens.
249
693536
1436
nous savons ce qu'il se passe.
11:34
It'll start censoring other things.
250
694996
1688
Il va censurer d'autres choses.
11:36
It'll start censoring queer content.
251
696708
1783
Il va censurer le contenu queer.
11:38
It'll start censoring legitimate public speech.
252
698515
2237
Il va censurer un discours public légitime.
11:40
What's allowed in these discourses,
253
700776
1925
Ce qui est autorisé dans ces discours
11:42
it shouldn't be something that's left up to unaccountable systems.
254
702725
3097
ne devrait pas dépendre de systèmes inexplicables et irresponsables.
11:45
It's part of a discussion all of us should be having.
255
705846
2947
Cela fait partie d'une discussion nous devrions tous avoir.
11:48
But I'd leave a reminder
256
708817
1308
Je vais également rappeler
11:50
that the alternative isn't very pleasant, either.
257
710149
2753
que l'alternative n'est pas très plaisante non plus.
11:52
YouTube also announced recently
258
712926
1535
YouTube a récemment annoncé
11:54
that they're going to release a version of their kids' app
259
714485
2767
la mise en ligne d'une version de l'application pour enfants
11:57
that would be entirely moderated by humans.
260
717276
2407
entièrement modérée par des êtres humains.
12:00
Facebook -- Zuckerberg said much the same thing at Congress,
261
720134
3618
Facebook, Zuckerberg a dit la même chose au Congrès
12:03
when pressed about how they were going to moderate their stuff.
262
723776
2987
quand on lui a demandé comment ils allaient modérer leur contenu :
12:06
He said they'd have humans doing it.
263
726787
1747
des êtres humains le feraient.
12:08
And what that really means is,
264
728558
1459
Cela signifie
12:10
instead of having toddlers being the first person to see this stuff,
265
730041
3223
que plutôt que ces choses soient vues d'abord par des enfants,
12:13
you're going to have underpaid, precarious contract workers
266
733288
2788
il y aura des travailleurs contractuels sous-payés
12:16
without proper mental health support
267
736100
1726
sans soutien psychologique adéquat
12:17
being damaged by it as well.
268
737850
1376
auxquels elles nuiront aussi.
12:19
(Laughter)
269
739250
1096
(Rires)
12:20
And I think we can all do quite a lot better than that.
270
740370
2601
Nous pouvons tous faire bien mieux que cela.
12:22
(Applause)
271
742995
2499
(Applaudissements)
12:26
The thought, I think, that brings those two things together, really, for me,
272
746068
4613
L'idée qui, pour moi, relie vraiment ces deux choses ensemble
12:30
is agency.
273
750705
1420
est la capacité d'action.
12:32
It's like, how much do we really understand -- by agency, I mean:
274
752149
3157
Combien nous comprenons vraiment -- par capacité d'action, je parle
12:35
how we know how to act in our own best interests.
275
755330
4390
de comment nous savons comment agir dans notre intérêt.
12:39
Which -- it's almost impossible to do
276
759744
1787
C'est presque impossible à faire
12:41
in these systems that we don't really fully understand.
277
761555
3485
dans ces systèmes que nous ne comprenons pas complètement.
12:45
Inequality of power always leads to violence.
278
765064
3071
L'inégalité des pouvoirs mène toujours à la violence.
12:48
And we can see inside these systems
279
768159
1685
Nous voyons au sein de ces systèmes
12:49
that inequality of understanding does the same thing.
280
769868
2611
que l'inégalité de compréhension fait la même chose.
12:52
If there's one thing that we can do to start to improve these systems,
281
772503
3779
S'il y a une chose que nous pouvons faire pour améliorer ces systèmes,
12:56
it's to make them more legible to the people who use them,
282
776306
2718
c'est les rendre plus lisibles pour leurs utilisateurs
12:59
so that all of us have a common understanding
283
779048
2196
afin que nous partagions une compréhension
13:01
of what's actually going on here.
284
781268
1851
de ce qu'il se passe.
13:03
The thing, though, I think most about these systems
285
783970
2968
Le fait est que je pense que le problème avec ces systèmes
13:06
is that this isn't, as I hope I've explained, really about YouTube.
286
786962
3857
est que, j'espère l'avoir expliqué, qu'il ne s'agit pas vraiment de YouTube.
13:10
It's about everything.
287
790843
1312
Il s'agit de tout.
13:12
These issues of accountability and agency,
288
792179
2444
Ces problèmes de responsabilité et capacité d'action,
13:14
of opacity and complexity,
289
794647
2225
d'opacité et de complexité,
13:16
of the violence and exploitation that inherently results
290
796896
3177
de violence et d'exploitation qui résultent de façon inhérente
13:20
from the concentration of power in a few hands --
291
800097
2794
de la concentration du pouvoir dans quelques mains --
13:22
these are much, much larger issues.
292
802915
2579
ce sont des problèmes bien plus larges.
13:26
And they're issues not just of YouTube and not just of technology in general,
293
806395
3687
Ce ne sont pas des problèmes que pour YouTube
mais pour la technologie en général
13:30
and they're not even new.
294
810106
1265
et ils ne sont pas nouveaux.
13:31
They've been with us for ages.
295
811395
1461
Ils existent depuis toujours.
13:32
But we finally built this system, this global system, the internet,
296
812880
4390
Nous avons finalement créé ce système, ce système mondial, internet,
13:37
that's actually showing them to us in this extraordinary way,
297
817294
3019
qui nous les montre de façon extraordinaire,
13:40
making them undeniable.
298
820337
1547
les rendant incontestables.
13:41
Technology has this extraordinary capacity
299
821908
2820
La technologie a cette capacité extraordinaire
13:44
to both instantiate and continue
300
824752
3973
à instancier et à maintenir
13:48
all of our most extraordinary, often hidden desires and biases
301
828749
4248
tous nos désirs et préjugés les plus extraordinaires et cachés
13:53
and encoding them into the world,
302
833021
1866
et à les encoder dans le monde,
13:54
but it also writes them down so that we can see them,
303
834911
3474
mais également à les écrire afin que nous les voyions,
13:58
so that we can't pretend they don't exist anymore.
304
838409
3330
afin que nous ne puissions pas prétendre qu'ils n'existent plus.
14:01
We need to stop thinking about technology as a solution to all of our problems,
305
841763
4319
Nous devons arrêter de voir la technologie comme la solution à tous nos problèmes
14:06
but think of it as a guide to what those problems actually are,
306
846106
3757
et la voir comme un guide vers ce que sont nos problèmes
14:09
so we can start thinking about them properly
307
849887
2144
afin de pouvoir y réfléchir correctement
14:12
and start to address them.
308
852055
1766
et commencer à y remédier.
14:13
Thank you very much.
309
853845
1335
Merci beaucoup.
14:15
(Applause)
310
855204
5192
(Applaudissements)
14:21
Thank you.
311
861733
1188
Merci.
14:22
(Applause)
312
862945
2869
(Applaudissements)
14:28
Helen Walters: James, thank you for coming and giving us that talk.
313
868839
3178
Helen Walter : James, merci d'être venu et d'être intervenu ainsi.
14:32
So it's interesting:
314
872041
1189
C'est intéressant :
14:33
when you think about the films where the robotic overlords take over,
315
873254
3495
quand vous pensez aux films où des robots envahissent le monde,
14:36
it's all a bit more glamorous than what you're describing.
316
876773
3279
c'est un peu plus glamour que ce que vous décrivez.
14:40
But I wonder -- in those films, you have the resistance mounting.
317
880076
3749
Je me demande -- dans ces films, la résistance s'organise.
14:43
Is there a resistance mounting towards this stuff?
318
883849
3216
Y a-t-il une résistance qui s'organise au sujet de ces choses-là ?
14:47
Do you see any positive signs, green shoots of resistance?
319
887089
3796
Voyez-vous des signes positifs, des précurseurs d'une résistance ?
14:52
James Bridle: I don't know about direct resistance,
320
892507
2416
James Bridle : Une résistance directe, je ne sais pas,
14:54
because I think this stuff is super long-term.
321
894947
2264
car ce sont des choses à très long terme.
14:57
I think it's baked into culture in really deep ways.
322
897235
2510
C'est intégré à la culture très profondément.
14:59
A friend of mine, Eleanor Saitta, always says
323
899769
2132
Une amie à moi, Eleanor Saitta, dit toujours
15:01
that any technological problems of sufficient scale and scope
324
901935
3609
que tout problème technologique d'une certaine échelle et envergure
15:05
are political problems first of all.
325
905568
2267
est d'abord un problème politique.
15:07
So all of these things we're working to address within this
326
907859
2785
Tout ce à quoi nous essayons de remédier
15:10
are not going to be addressed just by building the technology better,
327
910668
3274
ne trouvera pas de solution en créant de meilleures technologies
15:13
but actually by changing the society that's producing these technologies.
328
913966
3464
mais en changeant la société qui produit ces technologies.
15:17
So no, right now, I think we've got a hell of a long way to go.
329
917454
3027
Actuellement, nous avons un très long chemin à parcourir.
15:20
But as I said, I think by unpacking them,
330
920505
1986
Je l'ai dit, en décortiquant les problèmes,
15:22
by explaining them, by talking about them super honestly,
331
922515
2697
en les expliquant, en en parlant très honnêtement,
15:25
we can actually start to at least begin that process.
332
925236
2505
nous pouvons commencer ce processus.
15:27
HW: And so when you talk about legibility and digital literacy,
333
927765
3562
HW : Quand vous parler de lisibilité et d'alphabétisation numérique,
15:31
I find it difficult to imagine
334
931351
1591
j'ai du mal à imaginer
15:32
that we need to place the burden of digital literacy on users themselves.
335
932966
3680
que nous devons porter nous-mêmes le fardeau de l'alphabétisation numérique.
15:36
But whose responsibility is education in this new world?
336
936670
4562
De qui relève la responsabilité de l'éducation dans ce nouveau monde ?
15:41
JB: Again, I think this responsibility is kind of up to all of us,
337
941256
3612
JB : Je crois que c'est de notre responsabilité à tous,
15:44
that everything we do, everything we build, everything we make,
338
944892
2984
que tout ce que nous faisons, construisons et créons
15:47
needs to be made in a consensual discussion
339
947900
3692
doit être fait au sein d'une discussion consensuelle
15:51
with everyone who's avoiding it;
340
951616
1940
avec tous ceux qui l'évitent ;
15:53
that we're not building systems intended to trick and surprise people
341
953580
4341
nous ne créons pas de systèmes dans le but de piéger et surprendre les gens
15:57
into doing the right thing,
342
957945
2300
pour qu'ils agissent bien
16:00
but that they're actually involved in every step in educating them,
343
960269
3236
mais ils sont impliqués à chaque étape de leur éducation
16:03
because each of these systems is educational.
344
963529
2278
car chacun de ces systèmes est éducatif.
16:05
That's what I'm hopeful about, about even this really grim stuff,
345
965831
3102
C'est pour cela que j'ai espoir, même pour ce qui est sinistre,
16:08
that if you can take it and look at it properly,
346
968957
2262
que si vous le prenez et l'observez correctement,
16:11
it's actually in itself a piece of education
347
971243
2089
c'est éducatif en soi
16:13
that allows you to start seeing how complex systems come together and work
348
973356
3762
et nous permet de voir
comment des systèmes complexes fonctionnent ensemble
16:17
and maybe be able to apply that knowledge elsewhere in the world.
349
977142
3501
et d'appliquer ce savoir ailleurs dans le monde.
16:20
HW: James, it's such an important discussion,
350
980667
2115
HW : C'est une discussion si importante
16:22
and I know many people here are really open and prepared to have it,
351
982806
3227
et beaucoup de gens ici sont ouverts et prêts à en discuter,
16:26
so thanks for starting off our morning.
352
986057
1859
merci d'avoir démarré notre matinée.
16:27
JB: Thanks very much. Cheers.
353
987940
1400
JB : Merci beaucoup.
16:29
(Applause)
354
989364
1651
(Applaudissements)
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