Bruce Schneier: The security mirage

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TED


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Translator: Gaurav Techlife Reviewer: Omprakash Bisen
तो सुरक्षा दो अलग बातें हैं :
00:16
So, security is two different things:
0
16010
2276
ये एक तरफ एहसास है और दूसरी तरफ सच्चाई
00:18
it's a feeling, and it's a reality.
1
18310
2526
और वो अलग अलग हैं
00:20
And they're different.
2
20860
1425
आप सुरक्षित महसूस कर सकते हैं
00:22
You could feel secure even if you're not.
3
22309
3427
भले ही आप ना हो
00:25
And you can be secure
4
25760
1976
और आप सुरक्षित हो सकते हैं
00:27
even if you don't feel it.
5
27760
1850
भले ही आप ऐसा महसूस ना करें
00:29
Really, we have two separate concepts
6
29634
2117
सच में हमारे पास दो अलग धारणाये हैं
00:31
mapped onto the same word.
7
31775
1652
जो कि एक ही शब्द से जुड़े हैं
00:33
And what I want to do in this talk is to split them apart --
8
33960
3626
और मैं इस व्याख्यान में इन्हें
अलग अलग करना चाहता हूँ
00:37
figuring out when they diverge and how they converge.
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37610
3610
ये पता लगाऊं कि वो कब अलग अलग होते हैं
और कैसे मिल जाते हैं
00:41
And language is actually a problem here.
10
41711
2275
और भाषा यहाँ पे एक समस्या है|
बहुत सारे शब्द उपलब्ध नहीं हैं उन धारणाओ
00:44
There aren't a lot of good words
11
44010
2076
के लिए जिनके बारे में हम बातें करने वाले है|
00:46
for the concepts we're going to talk about.
12
46110
2061
तो अगर आप सुरक्षा के बारे में सोचें
00:49
So if you look at security from economic terms,
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49295
4120
आर्थिक रूप में
यह चीज़ो को चुनने की दुविधा हैं
00:53
it's a trade-off.
14
53439
1647
हर बार जब आपको सुरक्षा मिलेगी,
00:55
Every time you get some security, you're always trading off something.
15
55110
4132
उसके बदले में आप कुछ और दे रहे होंगे
चाहे ये आपका व्यक्तिगत निर्णय हो
00:59
Whether this is a personal decision --
16
59266
1845
चाहे आप अपने घर में चोरी से बचने वाला अलार्म लगवाने वाले हो,
01:01
whether you're going to install a burglar alarm in your home --
17
61135
3012
या फिर राष्ट्रीय फैसला जहाँ आप दुसरे देश पे आक्रमण करने वाले हो,
01:04
or a national decision,
18
64171
1157
01:05
where you're going to invade a foreign country --
19
65352
2310
उसके बदले में आप कुछ न कुछ दे रहे होंगे |
01:07
you're going to trade off something: money or time, convenience, capabilities,
20
67686
3782
चाहे पैसा हो, समय हो, सहूलियत हो या योग्यता हो
या शायद आधारभूत स्वतंत्रता
01:11
maybe fundamental liberties.
21
71492
2002
01:13
And the question to ask when you look at a security anything
22
73518
3274
और जो सवाल हमे पूछना चाहिए जब हम सुरक्षा के बारे में सोचते हैं,
01:16
is not whether this makes us safer,
23
76816
3382
ये नहीं कि ये हमे सुरक्षित बनाएगा,
पर ये कि क्या ये इस लायक हैं कि हम इसके बदले किसी दूसरी चीज़ को दे दे |
01:20
but whether it's worth the trade-off.
24
80222
2215
01:22
You've heard in the past several years, the world is safer
25
82461
3229
आपने सुना होगा पिछले कई सालो में,
दुनिया सुरक्षित हो गई है क्यूंकि सद्दाम हुस्सेन सत्ता में नहीं हैं
01:25
because Saddam Hussein is not in power.
26
85714
1890
ये सच हो सकता है लेकिन पूरी तरह से तर्क संगत नहीं है|
01:27
That might be true, but it's not terribly relevant.
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87628
2603
सवाल यह कि क्या यह इस योग्य था?
01:30
The question is: Was it worth it?
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90255
2831
और आप खुद के निर्णय ले सकते हैं,
01:33
And you can make your own decision,
29
93110
2459
01:35
and then you'll decide whether the invasion was worth it.
30
95593
2733
और उसके बाद फैसला कर सकते हैं कि क्या ये आक्रमण सही था
आप सुरक्षा के बारे में ऐसे सोचते हैं
01:38
That's how you think about security: in terms of the trade-off.
31
98350
3561
व्यापारिक लेन देन के रूप में
01:41
Now, there's often no right or wrong here.
32
101935
2610
अब यहाँ सामान्यत: कोई सही या गलत नहीं होता
हमसे कुछ लोगों के यहाँ चोर अलार्म होता हैं
01:45
Some of us have a burglar alarm system at home and some of us don't.
33
105208
3308
कुछ के यहाँ पर नहीं|
01:48
And it'll depend on where we live,
34
108540
2731
और ये निर्भर करता है हम कहाँ रहते हैं,
क्या हम अकेले रहते हैं या फिर परिवार के साथ,
01:51
whether we live alone or have a family,
35
111295
1926
हमारे पास कितने अच्छे अच्छे सामान हैं,
01:53
how much cool stuff we have,
36
113245
1668
01:54
how much we're willing to accept the risk of theft.
37
114937
3165
हम किस हद तक तैयार हैं
चोरी का खतरा उठाने को
01:58
In politics also, there are different opinions.
38
118943
2948
राजनीति में भी
अलग अलग विचार हैं,
02:02
A lot of times, these trade-offs are about more than just security,
39
122459
4435
ज्यादातर समय विनिमय की ये दुविधा
सुरक्षा के अलावा दुसरे कारणों से होते हैं,
02:06
and I think that's really important.
40
126918
1865
और मैं ये सोचता हूँ कि ये बहुत जरुरी हैं|
02:08
Now, people have a natural intuition about these trade-offs.
41
128807
3308
अब लोगों के पास पाकृतिक ज्ञान हैं
इस विनिमय का,
02:12
We make them every day.
42
132588
1556
हम ये हर दिन करते हैं जैसे कि,
02:14
Last night in my hotel room, when I decided to double-lock the door,
43
134807
3533
कल रात जब मैंने अपने होटल रूम
के दरवाजे को दुबारा बंद किया,
02:18
or you in your car when you drove here;
44
138364
2000
या आपने अपनी कार में किया जब आप यहाँ पर पहुंचे,
या जब हम खाना खाने जाते हैं
02:21
when we go eat lunch
45
141191
1478
02:22
and decide the food's not poison and we'll eat it.
46
142693
2608
और सोचते हैं की खाना अच्छा है तो हम खा लेंगे |
02:25
We make these trade-offs again and again,
47
145325
3161
हम ये विनिमय बार बार करते हैं
दिन में कई बार|
02:28
multiple times a day.
48
148510
1576
हम कई बार इन पर ध्यान भी नहीं देते हैं|
02:30
We often won't even notice them.
49
150110
1589
02:31
They're just part of being alive; we all do it.
50
151723
2626
ये तो बस एक हिस्सा है जीवित होने का, हम सब करते हैं|
हर प्रजाति करती हैं|
02:34
Every species does it.
51
154373
1555
02:36
Imagine a rabbit in a field, eating grass.
52
156474
2862
कल्पना कीजिये एक खरगोश मैदान में घास खा रहा हैं,
अब अगर खरगोश लोमड़ी को देखता है|
02:39
And the rabbit sees a fox.
53
159360
1943
02:41
That rabbit will make a security trade-off:
54
161856
2049
तो वो तुरंत एक सुरक्षा विनिमय करेगा,
02:43
"Should I stay, or should I flee?"
55
163929
1904
"मैं यहाँ रुकूं?" या "मै यहाँ से भाग जाऊ?"
और अगर आप इस बारें में सोचे
02:46
And if you think about it,
56
166380
1619
तो वो खरगोश जो अच्छे होते हैं इस तरह के विनिमय में वो
02:48
the rabbits that are good at making that trade-off
57
168023
2555
02:50
will tend to live and reproduce,
58
170602
1978
ज्यादा समय तक जिन्दा रहते हैं और प्रजनन करते हैं|
02:52
and the rabbits that are bad at it
59
172604
2307
और वो खरगोश जो अच्छे नहीं होते हैं वो
02:54
will get eaten or starve.
60
174935
1474
या तो शिकार बन जाते हैं या भूख से मर जाते हैं|
02:56
So you'd think
61
176958
1608
तो अब आप सोचेंगे,
कि हम, सफल प्रजाति होने के नाते,
02:59
that us, as a successful species on the planet -- you, me, everybody --
62
179573
4309
आप, मैं, हम सब
03:03
would be really good at making these trade-offs.
63
183906
2573
इस तरह के विनिमय में बहुत अच्छे हैं |
ऐसा होने पर भी बार बार प्रतीत होता है,
03:07
Yet it seems, again and again, that we're hopelessly bad at it.
64
187126
3104
कि हम लोग निराशापूर्ण रूप से अच्छे नहीं हैं|
03:11
And I think that's a fundamentally interesting question.
65
191768
2802
और मैं ये सोचता हूँ कि ये एक आधारभूत रोचक सवाल है|
03:14
I'll give you the short answer.
66
194594
1873
मैं आपको बहुत ही छोटा सा जवाब दूंगा|
03:16
The answer is, we respond to the feeling of security
67
196491
2651
जवाब यह है कि हम लोग प्रतिक्रिया करते है सुरक्षा की भावना पर
ना कि सुरक्षा की सच्चाई पर |
03:19
and not the reality.
68
199166
1518
03:21
Now, most of the time, that works.
69
201864
2696
हाँ ज्यादातर समय ये काम करती हैं |
03:25
Most of the time,
70
205538
1503
क्यूंकि ज्यादातर समय
03:27
feeling and reality are the same.
71
207065
2133
सुरक्षा की भावना और सुरक्षा की सच्चाई एक सी ही होती हैं |
03:30
Certainly that's true for most of human prehistory.
72
210776
3516
निश्चित तौर पे ये सच हैं
ज्यादातर प्रागतिहासिक मानव के लिए |
03:35
We've developed this ability
73
215633
2708
हमने ये योग्यता विकसित की हैं
03:38
because it makes evolutionary sense.
74
218365
2584
क्यूंकि ये हमारे विकसित होने से जुड़ी हुई है |
एक तरीका ऐसे सोचने का हैं
03:41
One way to think of it is that we're highly optimized
75
221985
3274
कि हम लोग बहुत ही ज्यादा परिष्कृत हैं
ऐसे खतरों से भरे निर्णय लेने में
03:45
for risk decisions
76
225283
1803
जो छोटे परिवारों में रहने वालो के लिए रोजमर्रा की बात होती थी
03:47
that are endemic to living in small family groups
77
227110
2543
03:49
in the East African Highlands in 100,000 BC.
78
229677
2536
१०००० इ पूर्व, पूर्वी अफ्रीकन मैदोनो में --
03:52
2010 New York, not so much.
79
232792
2659
२०१० में न्यू योर्क इस तरह का नहीं हैं |
03:56
Now, there are several biases in risk perception.
80
236879
3206
अब खतरे को समझना बहुत तरह से पक्षपात पूर्ण है |
बहुत सारे अच्छे प्रयोग हुए हैं|
04:00
A lot of good experiments in this.
81
240109
1741
04:01
And you can see certain biases that come up again and again.
82
241874
3603
और आप देख सकते हैं इस पक्षपात ( झुकाव ) को बार बार आते हुए |
तो मैं आपको चार प्रयोग बताऊंगा |
04:05
I'll give you four.
83
245501
1353
04:06
We tend to exaggerate spectacular and rare risks
84
246878
3208
हमारा झुकाव होता हैं असाधारण और विरले खतरों को बढ़ा चढ़ा कर बताने की ओर
और सामान्य खतरों की अहमियत कम करने की ओर,
04:10
and downplay common risks --
85
250110
1976
जैसे हवाई जहाज की अपेक्षा कार का सफ़र |
04:12
so, flying versus driving.
86
252110
1518
04:14
The unknown is perceived to be riskier than the familiar.
87
254451
3794
अनजाने खतरों को हम परिचित खतरों से
ज्यादा खतरनाक समझते हैं
एक उदाहरण हो सकता है
04:21
One example would be:
88
261470
1439
04:22
people fear kidnapping by strangers,
89
262933
2613
कि लोग अनजान लोगो के द्वारा अपहरण से डरते हैं,
04:25
when the data supports that kidnapping by relatives is much more common.
90
265570
3636
जबकि आंकड़े बतलाते हैं कि रिश्तेदारों के द्वारा अपहरण होना ज्यादा सामान्य है |
यह आंकड़े बच्चो के लिए हैं|
04:29
This is for children.
91
269230
1574
04:30
Third, personified risks are perceived to be greater
92
270828
4040
तीसरा, खतरे जिन्हें चेहरे दिए गए हो
गुमनाम खतरे की अपेक्षा ज्यादा खतरनाक लगते हैं
04:34
than anonymous risks.
93
274892
1503
04:36
So, Bin Laden is scarier because he has a name.
94
276419
2787
तो बिन लादेन डरावना है क्यूंकि उसका नाम है|
और चौथा,
04:40
And the fourth is:
95
280182
1363
04:41
people underestimate risks in situations they do control
96
281569
4755
लोग खतरों को कम कर के आंकते हैं
उन परिस्थितिओ में जिनको वो नियंत्रित कर सकते हैं
और बढ़ा चढ़ा कर आंकते है उन परिस्थितिओ में जिनको वो नियंत्रित नहीं कर सकते हैं |
04:46
and overestimate them in situations they don't control.
97
286348
2963
04:49
So once you take up skydiving or smoking,
98
289335
3384
तो जब आप स्काय डाइविंग या धुम्रपान के लिए जाते हैं
04:52
you downplay the risks.
99
292743
1624
आप खतरों को कम कर के आंकते हैं |
अगर आप पर कोई खतरा थोपा जाता हैं जैसे कि आतंकवाद एक अच्छा उदहारण हैं
04:55
If a risk is thrust upon you -- terrorism is a good example --
100
295037
3053
तो आप बढ़ा चढ़ा कर प्रतिक्रिया देते हैं, क्युकि आपको ये आपके नियंत्रण में नहीं लगता हैं |
04:58
you'll overplay it,
101
298114
1157
04:59
because you don't feel like it's in your control.
102
299295
2339
05:02
There are a bunch of other of these cognitive biases,
103
302157
3493
ऐसे ही बहुत सारे पक्षपात करते हैं विशेषतः दिमागी पक्षपात
05:05
that affect our risk decisions.
104
305674
2339
जो हमारे खतरों से जुड़े निर्णयों पर प्रभाव डालते हैं |
05:08
There's the availability heuristic,
105
308832
2254
हमारे पास अपने अनुभव की उपलब्धता हैं
जिसका असल में मतलब हैं कि,
05:11
which basically means we estimate the probability of something
106
311110
4180
हम किसी चीज़ के होने की प्रायिकता का अनुमान
05:15
by how easy it is to bring instances of it to mind.
107
315314
3339
इस बात से लगाते हैं कि उससे जुड़ी घटनाओ को कितनी सरलता से हम सोच सकते हैं
05:19
So you can imagine how that works.
108
319831
1777
तो आप ये कल्पना कर सकते हैं कि ये कैसे काम करती हैं,
05:21
If you hear a lot about tiger attacks, there must be a lot of tigers around.
109
321632
3628
जैसे कि अगर आपने बाघों के आक्रमण के बारे में बहुत सुना हैं तो बहुत सारे बाघ आस पास ही होंगे
अगर आपने शेरो के आक्रमण के बारे में नहीं सुना है तो बहुत सारे शेर आस पास नही होंगे |
05:25
You don't hear about lion attacks, there aren't a lot of lions around.
110
325284
3344
यह काम करता हैं जब तक समाचार पत्र इजाद नहीं हुए थे |
05:28
This works, until you invent newspapers,
111
328652
2297
05:30
because what newspapers do is repeat again and again
112
330973
4406
क्यूंकि समाचार् पत्र जो करते हैं वो ये
कि वो बार बार दुहराते हैं
विरले खतरों को|
05:35
rare risks.
113
335403
1406
05:36
I tell people: if it's in the news, don't worry about it,
114
336833
2865
मैं लोगो से कहता हूँ कि अगर ये समाचार हैं तो इससे डरने की जरुरत नहीं
क्यूंकि परिभाषा से
05:39
because by definition, news is something that almost never happens.
115
339722
4275
समाचार वो हैं जो ज्यादातर कभी भी घटित नहीं होता|
( हंसी )
05:44
(Laughter)
116
344021
1769
05:45
When something is so common, it's no longer news.
117
345814
2923
जब चीज़े इतनी सामान्य हो जाये तो वो समाचार नहीं रह जाती,
05:48
Car crashes, domestic violence --
118
348761
2198
कार का टकराना, घरेलु हिंसा
05:50
those are the risks you worry about.
119
350983
1990
ये सारे खतरें हैं जिनकी आपको चिंता करनी चाहिए |
05:53
We're also a species of storytellers.
120
353713
2148
हम भी कहानी बताने वालों की प्रजाति हैं,
05:55
We respond to stories more than data.
121
355885
2115
हम आंकड़ो की अपेक्षा कहनियों पर ज्यादा प्रतिक्रिया देते हैं
05:58
And there's some basic innumeracy going on.
122
358514
2406
और कुछ मूलभूत अज्ञानता अभी भी चल रही हैं |
06:00
I mean, the joke "One, two, three, many" is kind of right.
123
360944
3142
मेरा मतलब हैं कि चुटकुला "एक, दो, तीन और कई" कुछ हद तक सही हैं
हम छोटे संख्याओ पर बहुत अच्छे हैं,
06:04
We're really good at small numbers.
124
364110
2322
06:06
One mango, two mangoes, three mangoes,
125
366456
2336
एक आम, दो आम, तीन आम,
06:08
10,000 mangoes, 100,000 mangoes --
126
368816
1977
१०००० आम, १००००० आम,
06:10
it's still more mangoes you can eat before they rot.
127
370817
2977
अभी भी बहुत से आम हैं जिन्हें ख़राब होने के पहले खाया जा सकता है
06:13
So one half, one quarter, one fifth -- we're good at that.
128
373818
3268
तो १/२ , १/४, १/५ हम इनमे अच्छे हैं |
लाखो में एक, करोड़ो में एक
06:17
One in a million, one in a billion --
129
377110
1976
ये दोनों लगभग कभी नहीं होते |
06:19
they're both almost never.
130
379110
1575
06:21
So we have trouble with the risks that aren't very common.
131
381546
3414
तो हमे उन खतरों से परेशानी होती हैं
जो इतने सामान्य नहीं हैं |
06:25
And what these cognitive biases do
132
385760
1977
और ये दिमागी पक्षपात हमारे और सच्चाई के
06:27
is they act as filters between us and reality.
133
387761
2976
बीच में छलनी की तरह कार्य करता हैं |
और परिणाम ये कि
06:31
And the result is that feeling and reality get out of whack,
134
391284
3873
जब अचानक अहसास और सच्चाई बाहर आते हैं
तो वो अलग अलग होते हैं|
06:35
they get different.
135
395181
1384
06:37
Now, you either have a feeling -- you feel more secure than you are,
136
397370
3931
तो अब पहले से ज्यादा सुरक्षित होने का अहसास हो सकता हैं
सुरक्षित होने का एक झूठा भाव
06:41
there's a false sense of security.
137
401325
1685
या फिर दूसरी तरफ
06:43
Or the other way, and that's a false sense of insecurity.
138
403034
3374
असुरक्षित होने का एक झूठा भाव
मैंने "सुरक्षित थेअटर" के बारे में बहुत लिखा है
06:47
I write a lot about "security theater,"
139
407015
2880
06:49
which are products that make people feel secure,
140
409919
2680
जो ऐसे उत्पाद हैं जो लोगों को महसूस कराते हैं कि वो सुरक्षित हैं,
06:52
but don't actually do anything.
141
412623
1977
जबकि वास्तविकता में वो कुछ नहीं करते |
06:54
There's no real word for stuff that makes us secure,
142
414624
2557
ऐसी चीज़ के लिए कोई भी शब्द नहीं हैं जो हमे सुरक्षित तो करे
लेकिन सुरक्षित होने का अहसास ना कराये |
06:57
but doesn't make us feel secure.
143
417205
1881
शायद हमारे लिए सी. आई. ऐ. का यही काम हैं
06:59
Maybe it's what the CIA is supposed to do for us.
144
419110
2720
07:03
So back to economics.
145
423539
2168
तो वापस चलते हैं अर्थशास्त्र की तरफ
07:05
If economics, if the market, drives security,
146
425731
3656
यदि अर्थशास्त्र, यदि बाज़ार, चलाते हैं सुरक्षा को
07:09
and if people make trade-offs based on the feeling of security,
147
429411
4847
और यदि लोग विनिमय करते हैं
अपने सुरक्षित होने के अहसास के आधार पर,
07:14
then the smart thing for companies to do for the economic incentives
148
434282
4680
तब जो समझदारी भरा काम जो कंपनियां कर सकती हैं,
आर्थिक फायदों के लिए
07:18
is to make people feel secure.
149
438986
2057
वो ये कि वो लोगों को सुरक्षित महसूस कराये |
07:21
And there are two ways to do this.
150
441942
2330
और ये करने के दो तरीके हैं
07:24
One, you can make people actually secure
151
444296
2790
पहला कि आप लोगों को असलियत में सुरक्षित रखे
और उम्मीद रखे कि उन्हें पता चले |
07:27
and hope they notice.
152
447110
1463
07:28
Or two, you can make people just feel secure
153
448597
2844
या दूसरा कि आप लोगों को बस सुरक्षित महसूस कराये
07:31
and hope they don't notice.
154
451465
1872
और ये उम्मीद रखे कि उन्हें पता नहीं चले |
07:34
Right?
155
454401
1375
07:35
So what makes people notice?
156
455800
3141
तो ऐसा क्या हैं जिससे लोग को पता चलता हैं?
कई चीज़ों से :
07:39
Well, a couple of things:
157
459500
1382
07:40
understanding of the security,
158
460906
2266
सुरक्षा की समझ,
खतरों की समझ, आतंक की समझ,
07:43
of the risks, the threats,
159
463196
1890
और उपायों की, वो कैसे काम करते हैं|
07:45
the countermeasures, how they work.
160
465110
1874
07:47
But if you know stuff, you're more likely
161
467008
2290
लेकिन अगर आप चीज़ों को समझते हैं
तब ज्यादा सम्भावना हैं कि आपके अहसास सच्चाई के जैसे ही होंगे |
07:50
to have your feelings match reality.
162
470155
2226
पर्याप्त वास्तविक उदहारण मदद करेंगे|
07:53
Enough real-world examples helps.
163
473110
3145
अभी हम सब अपने आस पड़ोस में जुर्म की दर जानते हैं,
07:56
We all know the crime rate in our neighborhood,
164
476279
2559
07:58
because we live there, and we get a feeling about it
165
478862
2801
क्यूंकि हम वहां रहते हैं और हमे वहां का अहसास है
08:01
that basically matches reality.
166
481687
1869
जो सच्चाई के साथ बिलकुल सही बैठता है |
तो सुरक्षा के थेअटर का तब पर्दाफाश हो जाता हैं
08:05
Security theater is exposed
167
485038
2207
08:07
when it's obvious that it's not working properly.
168
487269
2786
जब ये साफ़ हो जाये कि ये ठीक से काम नहीं कर रहा |
अच्छा तो ऐसा क्या हैं जिससे लोगों को पता नहीं चलता,
08:11
OK. So what makes people not notice?
169
491209
2670
08:14
Well, a poor understanding.
170
494443
1492
तंत्र की कम समझ
08:16
If you don't understand the risks, you don't understand the costs,
171
496642
3144
यदि आप खतरों को नहीं समझेंगे तो आप कीमत नहीं समझेंगे
08:19
you're likely to get the trade-off wrong,
172
499810
2157
और संभवत: गलत विनिमय करेंगे |
08:21
and your feeling doesn't match reality.
173
501991
2488
और आपका अहसास सच्चाई के जैसा नहीं होगा |
08:24
Not enough examples.
174
504503
1737
ज्यादा पर्याप्त उदहारण नहीं हैं |
08:26
There's an inherent problem with low-probability events.
175
506879
3506
ये कम प्रायिकता वाली घटनायो के साथ
एक अंदरूनी समस्या हैं |
08:30
If, for example, terrorism almost never happens,
176
510919
3813
उदहारण के लिए,
आतंकवाद लग भग नहीं के बराबर ही घटित होता है,
08:34
it's really hard to judge the efficacy of counter-terrorist measures.
177
514756
4604
तो आतंकवाद विरोधी उपायों
के प्रभाविकता का आंकलन करना बहुत ही कठिन है |
08:40
This is why you keep sacrificing virgins,
178
520523
3563
इसीलिए तो आप virgins का बलिदान देते आ रहे हैं
और इसीलिए तो आपका unicorn पे आधारित बचाव बहुत अच्छा काम कर रहा है |
08:44
and why your unicorn defenses are working just great.
179
524110
2675
08:46
There aren't enough examples of failures.
180
526809
2557
यहाँ असफलता के बहुत पर्याप्त उदहारण नहीं हैं|
साथ ही साथ भावनाए जो धुंधला कर रही हैं, जैसे की ,
08:51
Also, feelings that cloud the issues --
181
531109
2787
08:53
the cognitive biases I talked about earlier: fears, folk beliefs --
182
533920
4028
दिमागी पक्षपात, जिसके बारे में मैंने पहले बात की,
डर, स्थानीय विश्वास,
08:58
basically, an inadequate model of reality.
183
538727
2745
वो असल में सच्चाई का एक अपर्याप्त नमूना है |
तो मुझे चीज़ों को जटिल बनाने दे |
09:03
So let me complicate things.
184
543403
2171
09:05
I have feeling and reality.
185
545598
1977
मेरे पास अहसास और सच्चाई हैं |
09:07
I want to add a third element. I want to add "model."
186
547599
2796
अब मैं एक तीसरा अवयव जोड़ना चाहता हूँ | मैं "नमूना" जोड़ना चाहूँगा |
09:10
Feeling and model are in our head,
187
550839
2350
अहसास और नमूना हमारे दिमाग में और
सच्चाई बाहर दुनिया में |
09:13
reality is the outside world; it doesn't change, it's real.
188
553213
3452
ये नहीं बदलती हैं, ये सच हैं |
09:17
Feeling is based on our intuition,
189
557800
2214
तो अहसास हमारे सहज ज्ञान पर आधारित हैं|
नमूना तर्क पर आधारित हैं |
09:20
model is based on reason.
190
560038
1626
इन दोनों के बीच में यही मूल भिन्नता हैं |
09:22
That's basically the difference.
191
562383
2039
09:24
In a primitive and simple world,
192
564446
1977
आदिम और सरल दुनिया में
09:26
there's really no reason for a model,
193
566447
2137
नमूने के लिए वास्तविकता में कोई तर्क नहीं है |
क्यूंकि अहसास सच्चाई के बहुत करीब है |
09:30
because feeling is close to reality.
194
570253
2295
09:32
You don't need a model.
195
572572
1373
तो आपको नमूने की जरुरत नहीं है |
09:34
But in a modern and complex world,
196
574596
2150
लेकिन एक नए और जटिल दुनिया में
आपको नमूनों की जरुरत हैं -
09:37
you need models to understand a lot of the risks we face.
197
577556
3650
उन खतरों को समझने के लिए जिनका हम सामना करते हैं |
09:42
There's no feeling about germs.
198
582362
2284
जीवाणुओं के लिए हममे कोई अहसास नहीं होता |
आपको एक नमूने की जरुरत होगी उन्हें समझने के लिए |
09:45
You need a model to understand them.
199
585110
2116
तो ये नमूना
09:48
This model is an intelligent representation of reality.
200
588157
3678
सच्चाई का एक समझदारी भरा प्रस्तुतीकरण है |
09:52
It's, of course, limited by science, by technology.
201
592411
4751
ये, बिलकुल बंधा हुआ है विज्ञान से,
तकनीक से |
जीवाणुओं को देखने के लिए, माइक्रोस्कोप का इजाद होने से पहले
09:58
We couldn't have a germ theory of disease
202
598249
2326
10:00
before we invented the microscope to see them.
203
600599
2534
हमारे पास बीमारियों के लिए जीवाणु का सिद्धांत नहीं हो सकता था
10:04
It's limited by our cognitive biases.
204
604316
2643
ये बंधा हुआ है हमारे दिमागी पक्षपात से |
लेकिन इसके पास योग्यता है कि
10:08
But it has the ability to override our feelings.
205
608110
2991
ये हमारे अहसासों को रद्द कर सकता है |
10:11
Where do we get these models? We get them from others.
206
611507
3104
तो ये नमूने हमको कहाँ से मिलेंगे? हमको ये दूसरो से मिलते हैं |
10:14
We get them from religion, from culture, teachers, elders.
207
614635
5219
हमे धर्मं, संस्कृति, शिक्षक और बड़े बुजुर्गो
से ये नमूने मिलते हैं |
कुछ साल पहले
10:20
A couple years ago, I was in South Africa on safari.
208
620298
3426
मैं द. अफ्रीका में जंगल की सैर पर था,
10:23
The tracker I was with grew up in Kruger National Park.
209
623748
2762
मैं जिस शिकारी के साथ था वो क्रूगर राष्ट्रीय पार्क में बड़ा हुआ था,
10:26
He had some very complex models of how to survive.
210
626534
2753
उसके पास जंगल में जीवन को बचाने के बहुत ही जटिल नमूने थे
10:29
And it depended on if you were attacked by a lion, leopard, rhino, or elephant --
211
629800
3913
और ये निर्भर करते हैं कि अगर आप पर हमला
किसी शेर ने या तेंदुआ ने या गेंडे ने या एक हाथी ने किया हैं --
10:33
and when you had to run away, when you couldn't run away,
212
633737
2734
और कब आपको भागना होगा और कब आपको किसी पेड़ पे चढ़ना होगा |
10:36
when you had to climb a tree, when you could never climb a tree.
213
636495
3083
जब आप पेड़ पर कभी चढ़ ही नहीं सकते
तो मैं वहां एक दिन में मर गया होता,
10:39
I would have died in a day.
214
639602
1349
लेकिन वो वहां पैदा हुआ था
10:42
But he was born there, and he understood how to survive.
215
642160
3782
और वो समझता था कि कैसे जीवित रहा जाए
मै न्यू योर्क शहर में पैदा हुआ था,
10:46
I was born in New York City.
216
646490
1596
अगर मै उसे अपने साथ यहाँ ले आया होता और वो यहाँ एक दिन में मर गया होता |
10:48
I could have taken him to New York, and he would have died in a day.
217
648110
3251
(हंसी)
10:51
(Laughter)
218
651385
1001
10:52
Because we had different models based on our different experiences.
219
652410
4144
क्यूंकि हमारे नमूने अलग अलग हैं,
जो हमारे अलग अलग अनुभवों पर आधारित है |
10:58
Models can come from the media,
220
658291
2469
नमूने संचार के माध्यम से आ सकते हैं
11:00
from our elected officials ...
221
660784
1763
हमारे चुने हुए अधिकारीयों से |
11:03
Think of models of terrorism,
222
663234
3081
सोचें जरा आतंकवाद के नमूने को,
11:06
child kidnapping,
223
666339
2197
बच्चो के अपहरण के नमूने को,
11:08
airline safety, car safety.
224
668560
2325
हवाई जहाज सुरक्षा, कार सुरक्षा,
11:11
Models can come from industry.
225
671539
1993
नमूने आ सकते हैं उद्योग से |
11:14
The two I'm following are surveillance cameras,
226
674348
3218
जो दो मै सोच रहा हूँ वो हैं निगरानी कैमरा
और आई. डी. कार्ड्स ,
11:17
ID cards,
227
677590
1496
बहुत सारे कंप्यूटर सुरक्षा के नमूने यही से आये हुए हैं |
11:19
quite a lot of our computer security models come from there.
228
679110
3130
कई नमूने विज्ञान से आये हुए हैं |
11:22
A lot of models come from science.
229
682264
2227
11:24
Health models are a great example.
230
684515
1837
स्वास्थ्य के नमूने अच्छे उदाहरण हैं |
11:26
Think of cancer, bird flu, swine flu, SARS.
231
686376
3026
कैंसर, बर्ड फ्लू, स्वीन फ्लू, स.अ.र.स. के बारे में सोचिए |
11:29
All of our feelings of security about those diseases
232
689942
4870
इन बीमारियों के बारे में हमारे
सुरक्षा के सारे अहसास
11:34
come from models given to us, really, by science filtered through the media.
233
694836
4655
उन नमूनों से आते हैं,
जो हमे दिए जाते हैं, असल में संचार माध्यम के द्वारा छान हुए विज्ञान से |
तो नमूने बदल सकते हैं |
11:41
So models can change.
234
701038
1720
11:43
Models are not static.
235
703482
2103
नमूने स्थायी नहीं है
11:45
As we become more comfortable in our environments,
236
705609
3240
जैसे जैसे हम अपने वातावरण में ज्यादा आरामदायक महसूस करते हैं,
11:48
our model can move closer to our feelings.
237
708873
3602
हमारा नमूना हमारे अहसासों के और करीब होता जाता है |
11:53
So an example might be,
238
713965
2340
तो एक उदहारण हो सकता है,
अगर आप १०० साल पीछे जाएँ
11:56
if you go back 100 years ago,
239
716329
1596
11:57
when electricity was first becoming common,
240
717949
3428
जब पहली बार बिजली सामान्य हो रही थी,
तब इसके बारे में कई डर थे |
12:01
there were a lot of fears about it.
241
721401
1703
मेरा मतलब, कई लोग डरते थे दरवाजे की घंटी बजाने से
12:03
There were people who were afraid to push doorbells,
242
723128
2478
क्यूंकि उसमे बिजली थी और उनके लिए वो खतरनाक थी
12:05
because there was electricity in there, and that was dangerous.
243
725630
3005
हमारे लिए बिजली से जुड़ी चीजे बहुत आसान हैं
12:08
For us, we're very facile around electricity.
244
728659
2869
हम बिजली के बल्ब बदलते हैं
12:11
We change light bulbs without even thinking about it.
245
731552
2818
बिजली के बारे में बिना सोचे हुए |
12:14
Our model of security around electricity is something we were born into.
246
734948
6163
बिजली के लिए हमारा सुरक्षा नमूना
कुछ ऐसा है जिसमे हम पैदा हुए हैं |
12:21
It hasn't changed as we were growing up.
247
741735
2514
हमारे बड़े होने के साथ यह बदला नहीं है
12:24
And we're good at it.
248
744273
1565
और हम इसमें अच्छे हैं|
12:27
Or think of the risks on the Internet across generations --
249
747380
4499
या सोचिये इन्टरनेट के
विभिन्न पीढियों के लिए खतरे के बारे में --
12:31
how your parents approach Internet security,
250
751903
2097
आपके परेंट्स इन्टरनेट सुरक्षा के बारे में कैसे सोचते हैं,
और आप कैसे सोचते हैं
12:34
versus how you do,
251
754024
1616
12:35
versus how our kids will.
252
755664
1542
और आपके बच्चे कैसे सोचेंगे |
12:38
Models eventually fade into the background.
253
758300
2550
पृष्टभूमि में नमूने आख़िरकार गायब हो जायंगे
12:42
"Intuitive" is just another word for familiar.
254
762427
2493
सहज ज्ञान का दूसरा नाम परिचित होना है|
12:45
So as your model is close to reality and it converges with feelings,
255
765887
3850
तो अगर नमूना सच्चाई के करीब है
और ये हमारे अहसासों से मिल जायेंगे,
12:49
you often don't even know it's there.
256
769761
1918
और जयादातर समय आपको पता भी नहीं चलेगा |
तो एक अच्छा उदहारण इसका आता है
12:53
A nice example of this came from last year and swine flu.
257
773239
3817
पिछले साल स्वीन फ्लू से |
जब स्वेन फ्लू पहली बार आया
12:58
When swine flu first appeared,
258
778281
2000
तब पहले पहले समाचार ने जरुरत से ज्यादा प्रतिक्रिया पैदा की |
13:00
the initial news caused a lot of overreaction.
259
780305
2618
13:03
Now, it had a name,
260
783562
1978
अब इसका नाम है
13:05
which made it scarier than the regular flu,
261
785564
2050
जिसने इसको और डरावना बना दिया
13:07
even though it was more deadly.
262
787638
1567
सामान्य फ्लू से भले ही ये ज्यादा घातक था |
13:09
And people thought doctors should be able to deal with it.
263
789784
3208
और लोगों ने सोचा डाक्टर्स इस लायक है कि वो इसका उपाय ढूंढ़ लेंगे|
13:13
So there was that feeling of lack of control.
264
793459
2524
तो यहाँ पे एक अहसास था की स्थिति नियंत्रण से बाहर है |
और इन दोनों चीज़ों
13:16
And those two things made the risk more than it was.
265
796007
3109
ने खतरों को वास्तविकता से बड़ा बना दिया |
13:19
As the novelty wore off and the months went by,
266
799140
3557
जैसे जैसे अनूठापन गया, महीने बीतें,
13:22
there was some amount of tolerance; people got used to it.
267
802721
2843
सहन करने की क्षमता बढ़ी,
और लोगों को इसकी आदत हो गयी
13:26
There was no new data, but there was less fear.
268
806355
2670
अब कोई नए आंकड़े नहीं थे, लेकिन फिर भी डर कम था |
13:29
By autumn,
269
809681
2174
शरद ऋतू के आते
13:31
people thought the doctors should have solved this already.
270
811879
3382
तक लोंगो ने सोचा कि
डाक्टर्स ने इसे सुलझा लिया होगा |
13:35
And there's kind of a bifurcation:
271
815722
1960
और यहाँ एक प्रकार का द्वि विभाजन है,
13:37
people had to choose between fear and acceptance --
272
817706
5751
लोगों को चुनना था
डर और सच को स्वीकार करने में
असल में डर और उदासीनता के बीच में,
13:44
actually, fear and indifference --
273
824512
1644
उन्होंने एक प्रकार से संदेह चुना |
13:46
and they kind of chose suspicion.
274
826180
1795
और जब पिछले ठण्ड में टीका आया,
13:49
And when the vaccine appeared last winter,
275
829110
3111
बहुत से लोग ऐसे थे - बहुत ज्यादा -
13:52
there were a lot of people -- a surprising number --
276
832245
2511
13:54
who refused to get it.
277
834780
1797
जिन्होंने टीका लेने से मना कर दिया --
13:58
And it's a nice example of how people's feelings of security change,
278
838777
3656
एक अच्छा उदहारण
लोगों के अहसास कैसे बदलते हैं, नमूने कैसे बदलते हैं,
14:02
how their model changes,
279
842457
1603
अजीबोगरीब रूप से,
14:04
sort of wildly,
280
844084
1668
14:05
with no new information, with no new input.
281
845776
2770
कोई नयी सूचना ना होने के बाद भी,
कोई नयी सूचना नहीं,
ये अक्सर होता है |
14:10
This kind of thing happens a lot.
282
850327
1808
मैं एक नयी जटिलता देने वाला हूँ,
14:13
I'm going to give one more complication.
283
853199
1971
14:15
We have feeling, model, reality.
284
855194
2696
हमारे पास अहसास है, नमूने हैं, सच्चाई हैं |
14:18
I have a very relativistic view of security.
285
858640
2510
मेरे पास सुरक्षा का परस्पर दृश्य है |
मैं सोचता हूँ ये देखने वाले पर निर्भर करता है |
14:21
I think it depends on the observer.
286
861174
1814
14:23
And most security decisions have a variety of people involved.
287
863695
5166
और जयादा सुरक्षा निर्णयों में
बहुत से लोग शामिल रहते हैं |
14:29
And stakeholders with specific trade-offs will try to influence the decision.
288
869792
6539
और भागीदार
जिनकी अपनी विनिमय शर्ते हैं
निर्णय को प्रभावित करने की कोशिश करते है |
14:36
And I call that their agenda.
289
876355
1681
और मैं इसके उनका अजेंडा कहता हूँ |
और आप देख सकते हैं कि उनका अजेंडा ,
14:39
And you see agenda -- this is marketing, this is politics --
290
879512
3491
ये दुकानदारी, ये राजनीति
14:43
trying to convince you to have one model versus another,
291
883481
3039
कोशिश करती रहती है कि आप एक नमूने के ऊपर दुसरे को चुने |
14:46
trying to convince you to ignore a model
292
886544
1984
कोशिश करते है कि आप एक नमूने को नजर अंदाज करें
14:48
and trust your feelings,
293
888552
2672
और अपनी भावनाओं का भरोसा करें,
14:51
marginalizing people with models you don't like.
294
891248
2504
उन लोगों प्रभावहीन करना जो उस नमूने का समर्थन करते हैं जिनको आप नहीं पसंद करते |
14:54
This is not uncommon.
295
894744
1516
ये बहुत अनोखा नहीं है |
14:57
An example, a great example, is the risk of smoking.
296
897610
3229
एक उदाहरण, एक बहुत बढ़िया उदाहरण है, धुम्रपान का खतरा |
पिछले ५० सालों के इतिहास में, धुम्रपान का खतरा
15:02
In the history of the past 50 years,
297
902196
1783
15:04
the smoking risk shows how a model changes,
298
904003
2613
बतलाता है एक नमूना कैसे बदलता है ,
15:06
and it also shows how an industry fights against a model it doesn't like.
299
906640
4358
और ये भी कि एक उद्योग कैसे लड़ता है
एक नमूने से जिसको वो पसंद नहीं करता |
15:11
Compare that to the secondhand smoke debate --
300
911983
3103
उसी पुरानी धूम्रपान की बहस की तुलना में --
शायद लगभग २० साल पहले |
15:15
probably about 20 years behind.
301
915110
1953
15:17
Think about seat belts.
302
917982
1615
सीट बेल्ट के बारे में सोचें |
15:19
When I was a kid, no one wore a seat belt.
303
919621
2024
जब मैं बच्चा था तब कोई भी सीट बेल्ट नहीं पहनता था |
15:21
Nowadays, no kid will let you drive if you're not wearing a seat belt.
304
921669
3541
आज कल कोई बच्चा आपको गाडी चलाने नहीं देगा
अगर आपने सीट बेल्ट ना लगायी हो तो |
15:26
Compare that to the airbag debate,
305
926633
2453
एयर बैग की बहस की तुलना में --
शायद लग भग ३० साल पहले |
15:29
probably about 30 years behind.
306
929110
1667
सारे उदाहरण नमूनों के बदल रहे है |
15:32
All examples of models changing.
307
932006
2088
15:36
What we learn is that changing models is hard.
308
936855
2796
हमने ये सीखा कि नमूनों को बदलना कठिन है |
नमूनों को शक्ति से हटाना कठिन है |
15:40
Models are hard to dislodge.
309
940334
2053
अगर वो आपकी भावनाओं के करीब है तो
15:42
If they equal your feelings,
310
942411
1675
आपको पता भी नहीं चलेगा की आपके पास एक नमूना है|
15:44
you don't even know you have a model.
311
944110
1899
और यहाँ पे एक और दिमागी पक्षपात है,
15:47
And there's another cognitive bias
312
947110
1886
जिसे मैं कहूँगा " सुनिश्चित पक्षपात "
15:49
I'll call confirmation bias,
313
949020
2066
जहाँ हम उन आंकड़ो को स्वीकार करते हैं
15:51
where we tend to accept data that confirms our beliefs
314
951110
4361
जो हमारे विशवास से मिलते हैं
15:55
and reject data that contradicts our beliefs.
315
955495
2437
और उन आंकड़ों को अस्वीकार कर देते हैं
15:59
So evidence against our model, we're likely to ignore,
316
959490
3935
जो हमारे विश्वासों के खिलाफ होते हैं |
संभवत: हम इन्हें नज़र अंदाज़ कर देंगे भले ही वो बहुत सही हो
16:03
even if it's compelling.
317
963449
1248
16:04
It has to get very compelling before we'll pay attention.
318
964721
3005
इसको बहुत ही जयादा अकाट्य होना पड़ेगा इसके पहले की हम ध्यान देना शुरू करें |
16:08
New models that extend long periods of time are hard.
319
968990
2597
नए नमूने जो इतने लम्बे समय तक चलते हैं वो कठिन होते हैं |
ग्लोबल वार्मिंग एक अच्छा उदाहरण है |
16:11
Global warming is a great example.
320
971611
1754
हम लोग बहुत ही भयानक है
16:13
We're terrible at models that span 80 years.
321
973389
3442
ऐसे नमूने में जो ८० साल का है |
16:16
We can do "to the next harvest."
322
976855
2063
हम लोग अगली फसल तक ये कर सकते है |
16:18
We can often do "until our kids grow up."
323
978942
2306
हम तब तक ये कर सकते है जब तक हमारे बच्चे बड़े नहीं होते |
16:21
But "80 years," we're just not good at.
324
981760
2201
लेकिन फिर भी ८० सालों के बाद भी हम लोग इसमें अच्छे नहीं है |
16:24
So it's a very hard model to accept.
325
984975
2302
तो स्वीकार करने के लिए ये एक बहुत ही कठिन नमूना है |
16:27
We can have both models in our head simultaneously --
326
987999
2946
हम दोनों नमूनों को अपने दिमाग में एक साथ रख सकते हैं,
16:31
that kind of problem where we're holding both beliefs together,
327
991912
6948
या उस समस्या को
जहाँ हम अपने विश्वास या दिमागी असंगति को
एक साथ रख रहे हैं,
16:38
the cognitive dissonance.
328
998884
1370
आखिरकार,
16:40
Eventually, the new model will replace the old model.
329
1000278
3156
नया नमूना पुराने की जगह ले लेगा |
16:44
Strong feelings can create a model.
330
1004164
2190
मजबूत अहसास एक नमूना बना सकते है |
16:47
September 11 created a security model in a lot of people's heads.
331
1007411
5363
सितम्बर ११ ने एक सुरक्षा नमूना बनाया
बहुत सारे लोगों के दिमाग में |
16:52
Also, personal experiences with crime can do it,
332
1012798
3288
जुर्म के साथ खुद के अनुभव भी ये काम कर सकते हैं |
खुद के स्वास्थ्य का डर ,
16:56
personal health scare,
333
1016110
1379
16:57
a health scare in the news.
334
1017513
1466
समाचारों में स्वास्थ्य का डर |
आप देखेंगे की ये "फ्लेश बल्ब " घटनाये कहलाती हैं
17:00
You'll see these called "flashbulb events" by psychiatrists.
335
1020198
3345
मनोचिक्त्सिक की भाषा में |
वे तुरंत नमूने बना सकते है
17:04
They can create a model instantaneously,
336
1024183
2461
17:06
because they're very emotive.
337
1026668
1761
क्यूंकि वे बहुत ही भावोत्तेजक होते है
17:09
So in the technological world,
338
1029908
1588
तो इन तकनिकी दुनिया में
17:11
we don't have experience to judge models.
339
1031520
3237
हमारे पास अनुभव नहीं होते
ताकि हम नमूनों का आंकलन कर सके |
17:15
And we rely on others. We rely on proxies.
340
1035124
2933
और हम दूसरों पे निर्भर रहते हैं | हम प्रतिनिधि पे भरोसा करते हैं |
मेरा मतलब ये तब तक काम करता है जब तक ये दूसरो को ठीक करे |
17:18
And this works, as long as it's the correct others.
341
1038081
2619
17:21
We rely on government agencies
342
1041183
2682
हम शासकीय संस्थाओ पे भरोसा करते हैं
17:23
to tell us what pharmaceuticals are safe.
343
1043889
4404
ये बताने के लिए कि pharmaceuticals सुरक्षित है |
17:28
I flew here yesterday.
344
1048317
1913
मैं कल ही यहाँ हवाई जहाज से आया,
17:30
I didn't check the airplane.
345
1050254
1762
मैंने हवाई अड्डे पे जांच नहीं की,
17:32
I relied on some other group
346
1052699
2595
मैंने दुसरे समूह पे भरोसा किया,
ये पता लगाने के लिए की क्या मेरा जहाज उड़ने के लिए सुरक्षित है |
17:35
to determine whether my plane was safe to fly.
347
1055318
2437
17:37
We're here, none of us fear the roof is going to collapse on us,
348
1057779
3298
हम लोग यहाँ है, हम में से किसी को भी डर नहीं है कि ये छत हमपे गिर सकती है |
इसलिए नहीं की हमने जांच की है
17:41
not because we checked,
349
1061101
2205
17:43
but because we're pretty sure the building codes here are good.
350
1063330
3672
लेकिन हम लोग बिलकुल ये जानते है
की इमारतों के मानक यहाँ अच्छे है
17:48
It's a model we just accept
351
1068442
2989
ये एक नमूना है जो हम स्वीकार करते हैं
बहुत कुछ बस अपने विश्वास से |
17:51
pretty much by faith.
352
1071455
1360
और ये सही है |
17:53
And that's OK.
353
1073331
1358
17:57
Now, what we want is people to get familiar enough with better models,
354
1077966
5873
अब हम जो चाहते है
वो ये की लोग परिचित हो जाए
अच्छे नमूनों से
18:03
have it reflected in their feelings,
355
1083863
2120
और ऐसे की वो प्रतिबिम्बित हो उनके अहसासों में
ताकि वो सुरक्षा के विनिमय कर सके |
18:06
to allow them to make security trade-offs.
356
1086007
3002
और जब ऐसा होता है
18:10
When these go out of whack, you have two options.
357
1090110
3719
तब आपके पास दो विकल्प होते हैं
18:13
One, you can fix people's feelings, directly appeal to feelings.
358
1093853
4233
पहला, आप लोगों के अहसासों को ठीक करें ,
सीधे उनके अहसासों पर काम करें |
ये हेराफेरी है लेकिन ये काम करती है
18:18
It's manipulation, but it can work.
359
1098110
2406
दूसरी, ज्यादा इमानदार तरीका,
18:21
The second, more honest way
360
1101173
2191
ये की आप अपना नमूना ठीक करें |
18:23
is to actually fix the model.
361
1103388
1773
18:26
Change happens slowly.
362
1106720
2101
बदलाव धीरे धीरे होता है |
18:28
The smoking debate took 40 years -- and that was an easy one.
363
1108845
4378
धुम्रपान की बहस ने ४० साल लिए
और जबकि वो आसान थी |
इसमें से कुछ चीज़ें कठिन हैं,
18:35
Some of this stuff is hard.
364
1115195
1813
मेरा मतलब सच में कठिन,
18:37
Really, though, information seems like our best hope.
365
1117496
3756
ऐसा लगता है कि सूचना हमारी सबसे बढ़िया उम्मीद है |
और मैंने झूठ बोला |
18:41
And I lied.
366
1121276
1272
18:42
Remember I said feeling, model, reality; reality doesn't change?
367
1122572
4020
याद है जब मैंने कहा भावनाएं, नमूने, सच्चाई |
और मैंने कहा था सच्चाई नहीं बदलती है| असल में ये बदलती है |
18:46
It actually does.
368
1126616
1375
हम तकनिकी दुनिया में रहते हैं ;
18:48
We live in a technological world;
369
1128015
1714
18:49
reality changes all the time.
370
1129753
2338
सच्चाई हर समय बदलती रहती है |
18:52
So we might have, for the first time in our species:
371
1132887
2977
तो हम शायद -- पहली बार इस प्रजाति में --
18:55
feeling chases model, model chases reality, reality's moving --
372
1135888
3183
भावनाए पीछा करती हैं नमूने का, नमूने पीछा करते हैं सच्चाई का, और सच्चाई भाग रही है --
तो वो कभी ना मिल पायें |
18:59
they might never catch up.
373
1139095
1533
19:02
We don't know.
374
1142180
1328
हम नहीं जानते |
लेकिन लम्बे समय में
19:05
But in the long term,
375
1145614
1603
दोनों अहसास और सच्चाई महत्वपूर्ण है |
19:07
both feeling and reality are important.
376
1147241
2204
19:09
And I want to close with two quick stories to illustrate this.
377
1149469
3233
और मैं दो छोटी कहानियों के साथ इसे समाप्त करना चाहूँगा |
19:12
1982 -- I don't know if people will remember this --
378
1152726
2479
१९८२ - मैं नहीं जनता लोगों को ये याद भी है या नहीं --
एक tylenol विष की छोटी महामारी
19:15
there was a short epidemic of Tylenol poisonings
379
1155229
3370
अमेरिका में फैली थी
19:18
in the United States.
380
1158623
1196
19:19
It's a horrific story.
381
1159843
1361
ये एक भयानक कहानी है| किसी ने एक बोतल ली tylenol
19:21
Someone took a bottle of Tylenol,
382
1161228
2079
की उसमे विष भर दिया, उसे बंद किया, और उसे दराज में वापस रख दिया |
19:23
put poison in it, closed it up, put it back on the shelf,
383
1163331
3002
किसी और ने उसे खरीदा और मर गया |
19:26
someone else bought it and died.
384
1166357
1558
19:27
This terrified people.
385
1167939
1673
इसने लोगों को डरा दिया |
19:29
There were a couple of copycat attacks.
386
1169636
2227
उसके बाद कई नक़ल हमले हुए |
19:31
There wasn't any real risk, but people were scared.
387
1171887
2845
उसमे कोई भी असली खतरा नहीं था लेकिन लोग डरे हुए थे
19:34
And this is how the tamper-proof drug industry was invented.
388
1174756
3876
और इस तरह
छेड़ छाड़ सुरक्षित drug उद्योग इजाद हुई |
19:38
Those tamper-proof caps? That came from this.
389
1178656
2229
छेड़ छाड़ सुरक्षित ढक्कन इसी से आये |
19:40
It's complete security theater.
390
1180909
1571
ये एक सम्पूर्ण सुरक्षा थेअटर है |
19:42
As a homework assignment, think of 10 ways to get around it.
391
1182504
2891
गृहकार्य के रूप में इसको हराने के १० तरीके सोचिये |
मैंने आपको एक बताता हूँ, एक सुई
19:45
I'll give you one: a syringe.
392
1185419
1891
19:47
But it made people feel better.
393
1187334
2781
लेकिन इसने लोगों को सुरक्षित महसूस कराया |
19:50
It made their feeling of security more match the reality.
394
1190744
3702
इसने उनके सुरक्षित होने के अहसास को
और करीब लाया सच्चाई के |
आखिरी कहानी, कुछ साल पहले, मेरी एक दोस्त ने बच्चे को जन्म दिया |
19:55
Last story: a few years ago, a friend of mine gave birth.
395
1195390
2934
मैं उससे मिलने हॉस्पिटल गया,
19:58
I visit her in the hospital.
396
1198348
1397
19:59
It turns out, when a baby's born now,
397
1199769
1923
मुझे पता चला कि जब बच्ची का जन्म हो गया है तो,
20:01
they put an RFID bracelet on the baby, a corresponding one on the mother,
398
1201716
3563
उन्होंने एक आर. अफ. आई. दी. कंगन पहना दिया बच्ची को,
और एक वैसा ही बच्ची की माँ को
20:05
so if anyone other than the mother takes the baby out of the maternity ward,
399
1205303
3620
ताकि उसको माँ को छोड़कर और कोई बच्ची को बाहर ले जाये तो
एक अलार्म बज जायेगा |
20:08
an alarm goes off.
400
1208947
1158
मैंने कहा अच्छा, ये बढ़िया है |
20:10
I said, "Well, that's kind of neat.
401
1210129
1729
20:11
I wonder how rampant baby snatching is out of hospitals."
402
1211882
3970
मैं सोचा बच्ची को चुराना नियंत्रण से कितना बाहर है
हास्पिटल के बाहर ?
20:15
I go home, I look it up.
403
1215876
1236
मैं घर गया और देखा इसके बारे में |
20:17
It basically never happens.
404
1217136
1525
ये असल में कभी हुआ ही नहीं |
20:18
(Laughter)
405
1218685
1844
लेकिन अगर आप इसके बारे में सोचें ,
20:20
But if you think about it, if you are a hospital,
406
1220553
2843
आप हास्पिटल में हैं
20:23
and you need to take a baby away from its mother,
407
1223420
2380
और आपको बच्ची को माँ से दूर ले जाना हैं
20:25
out of the room to run some tests,
408
1225824
1781
दुसरे कमरे में ताकि आप कोई परिक्षण कर सके तो
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you better have some good security theater,
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2050
या तो आपके पास कोई अच्छा बेहतर सुरक्षा थेअटर होना चाहिए
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or she's going to rip your arm off.
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नहीं तो उसे आपका हाथ काटना पड़ेगा |
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(Laughter)
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1533
(हंसी )
तो ये हमारे लिए जरुरी हैं,
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So it's important for us,
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those of us who design security,
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उन लोगों के लिए जो सुरक्षा की रचना करते हैं,
जो सुरक्षा के नियमो को देखते हैं ,
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who look at security policy --
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2031
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or even look at public policy in ways that affect security.
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3308
या बल्कि जो जनता के नियमो को देखते हैं
उन तरीको से जिससे ये सुरक्षा पर प्रभाव डालते हैं |
ये केवल सच्चाई नहीं हैं ये अहसास और सच्चाई हैं |
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It's not just reality; it's feeling and reality.
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3416
जो जरुरी हैं वो ये
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What's important
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वे एक से रहे |
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is that they be about the same.
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It's important that, if our feelings match reality,
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ये जरुरी है अगर हमारे अहसास सच्चाई से मिले
तो हम अच्छे सुरक्षा विनिमय कर सकते हैं |
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we make better security trade-offs.
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1873
धन्यवाद
20:56
Thank you.
421
1256711
1153
20:57
(Applause)
422
1257888
2133
(अभिवादन)
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