Damon Horowitz calls for a "moral operating system"

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TED


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Traduttore: Laura 劳拉 Leotta Revisore: Alice de Carli Enrico
00:15
Power.
0
15260
2000
Potere.
00:17
That is the word that comes to mind.
1
17260
2000
Questa è la parola che viene in mente.
00:19
We're the new technologists.
2
19260
2000
Noi siamo i nuovi tecnologi.
00:21
We have a lot of data, so we have a lot of power.
3
21260
3000
Abbiamo molti dati, quindi abbiamo molto potere.
00:24
How much power do we have?
4
24260
2000
Quanto potere abbiamo?
00:26
Scene from a movie: "Apocalypse Now" -- great movie.
5
26260
3000
Scena di un film: "Apocalypse Now" - gran bel film.
00:29
We've got to get our hero, Captain Willard, to the mouth of the Nung River
6
29260
3000
Dobbiamo portare il nostro eroe, il Capitan Willard, alla foce del fiume Nung
00:32
so he can go pursue Colonel Kurtz.
7
32260
2000
così che possa seguire le tracce del Colonnello Kurtz.
00:34
The way we're going to do this is fly him in and drop him off.
8
34260
2000
Riusciremo a farlo trasportandolo in volo e facendolo scendere.
00:36
So the scene:
9
36260
2000
Eccoci alla scena:
00:38
the sky is filled with this fleet of helicopters carrying him in.
10
38260
3000
il cielo è gremito dalla flotta di elicotteri incaricati di trasportarlo.
00:41
And there's this loud, thrilling music in the background,
11
41260
2000
C'è questa musica ad alto volume ed avvincente di sottofondo,
00:43
this wild music.
12
43260
2000
questa musica selvaggia.
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
Molto potente.
00:54
That's the kind of power I feel in this room.
17
54260
2000
Questo è il tipo di potenza che percepisco in questa sala.
00:56
That's the kind of power we have
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56260
2000
Questo è il tipo di potere che abbiamo
00:58
because of all of the data that we have.
19
58260
2000
grazie a tutti i dati di cui disponiamo.
01:00
Let's take an example.
20
60260
2000
Facciamo un esempio.
01:02
What can we do
21
62260
2000
Cosa possiamo fare
01:04
with just one person's data?
22
64260
3000
con i dati di una sola persona?
01:07
What can we do
23
67260
2000
Cosa possiamo fare
01:09
with that guy's data?
24
69260
2000
con i dati di quel ragazzo?
01:11
I can look at your financial records.
25
71260
2000
Posso guardare i tuoi estratti conto.
01:13
I can tell if you pay your bills on time.
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73260
2000
Posso dirti se paghi le bollette in tempo.
01:15
I know if you're good to give a loan to.
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75260
2000
So se posso concederti un prestito.
01:17
I can look at your medical records; I can see if your pump is still pumping --
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77260
3000
Posso dare un'occhiata ai tuoi referti medici, vedere se il tuo cuore batte ancora -
01:20
see if you're good to offer insurance to.
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80260
3000
vedere se è conveniente assicurarti.
01:23
I can look at your clicking patterns.
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83260
2000
Posso vedere come visiti i siti Internet.
01:25
When you come to my website, I actually know what you're going to do already
31
85260
3000
Quando visiti il mio sito, so già esattamente cosa farai,
01:28
because I've seen you visit millions of websites before.
32
88260
2000
perché ti ho visto visitare altri milioni di siti prima del mio.
01:30
And I'm sorry to tell you,
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90260
2000
E mi dispiace dirtelo,
01:32
you're like a poker player, you have a tell.
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92260
2000
sei come un giocatore di poker, lanci dei segnali.
01:34
I can tell with data analysis what you're going to do
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94260
2000
Grazie all'analisi dei dati posso predire cosa farai
01:36
before you even do it.
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96260
2000
prima ancora che tu lo faccia.
01:38
I know what you like. I know who you are,
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98260
3000
So cosa ti piace. So chi sei.
01:41
and that's even before I look at your mail
38
101260
2000
E questo anche prima che io dia un'occhiata alla tua posta
01:43
or your phone.
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103260
2000
o al tuo telefono.
01:45
Those are the kinds of things we can do
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105260
2000
Quelle sono le cose che siamo in grado di fare
01:47
with the data that we have.
41
107260
3000
con i dati a nostra disposizione.
01:50
But I'm not actually here to talk about what we can do.
42
110260
3000
Ma in realtà non sono qui per parlarvi di ciò che possiamo fare.
01:56
I'm here to talk about what we should do.
43
116260
3000
Sono qui per parlarvi di ciò che dovremmo fare.
02:00
What's the right thing to do?
44
120260
3000
Qual è la cosa giusta da fare?
02:04
Now I see some puzzled looks
45
124260
2000
Ora vedo degli sguardi interrogativi
02:06
like, "Why are you asking us what's the right thing to do?
46
126260
3000
tipo: "Perchè chiedi a noi quale sia la cosa giusta da fare?
02:09
We're just building this stuff. Somebody else is using it."
47
129260
3000
Noi mettiamo solo insieme questa roba. Qualcun altro la sta usando."
02:12
Fair enough.
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132260
3000
Mi sembra giusto.
02:15
But it brings me back.
49
135260
2000
Ma questo mi fa ricordare...
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I think about World War II --
50
137260
2000
Penso alla Seconda Guerra Mondiale -
02:19
some of our great technologists then,
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139260
2000
alcuni dei nostri più grandi tecnologi di allora,
02:21
some of our great physicists,
52
141260
2000
alcuni dei nostri più grandi fisici,
02:23
studying nuclear fission and fusion --
53
143260
2000
che studiavano la fissione e fusione nucleare -
02:25
just nuclear stuff.
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145260
2000
solo roba nucleare.
02:27
We gather together these physicists in Los Alamos
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147260
3000
Noi riuniamo insieme questi fisici a Los Alamos
02:30
to see what they'll build.
56
150260
3000
per vedere cosa costruiranno.
02:33
We want the people building the technology
57
153260
3000
Vogliamo che le persone che creano la tecnologia
02:36
thinking about what we should be doing with the technology.
58
156260
3000
pensino anche a come dovremmo utilizzarla.
02:41
So what should we be doing with that guy's data?
59
161260
3000
Per cui cosa dovremmo farci con i dati di quel ragazzo?
02:44
Should we be collecting it, gathering it,
60
164260
3000
Dovremmo raccoglierli, metterli insieme,
02:47
so we can make his online experience better?
61
167260
2000
così da migliorare il tempo che passa su Internet?
02:49
So we can make money?
62
169260
2000
Così poterci guadagnare?
02:51
So we can protect ourselves
63
171260
2000
Così da poterci proteggere
02:53
if he was up to no good?
64
173260
2000
nel caso facesse qualcosa di male?
02:55
Or should we respect his privacy,
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175260
3000
O dovremmo rispettare la sua privacy,
02:58
protect his dignity and leave him alone?
66
178260
3000
proteggere la sua dignità e lasciarlo in pace?
03:02
Which one is it?
67
182260
3000
Quale dovremmo scegliere?
03:05
How should we figure it out?
68
185260
2000
Come facciamo a deciderlo?
03:07
I know: crowdsource. Let's crowdsource this.
69
187260
3000
Lo so: sentiamo il pubblico. Sentiamo il pubblico a riguardo.
03:11
So to get people warmed up,
70
191260
3000
Perciò per mettervi a vostro agio,
03:14
let's start with an easy question --
71
194260
2000
cominciamo con una domanda semplice -
03:16
something I'm sure everybody here has an opinion about:
72
196260
3000
qualcosa su cui tutti qui hanno di certo un'opinione:
03:19
iPhone versus Android.
73
199260
2000
iPhone oppure Android.
03:21
Let's do a show of hands -- iPhone.
74
201260
3000
Alzate le mani - iPhone.
03:24
Uh huh.
75
204260
2000
Uh uh.
03:26
Android.
76
206260
3000
Android.
03:29
You'd think with a bunch of smart people
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209260
2000
Penserete che con delle persone intelligenti
03:31
we wouldn't be such suckers just for the pretty phones.
78
211260
2000
non ci faremmo trarre in inganno solo dai cellulari belli all'apparenza.
03:33
(Laughter)
79
213260
2000
(Risate)
03:35
Next question,
80
215260
2000
Ok, prossima domanda,
03:37
a little bit harder.
81
217260
2000
un po' più difficile.
03:39
Should we be collecting all of that guy's data
82
219260
2000
Dovremmo raccogliere tutti i dati di quel ragazzo
03:41
to make his experiences better
83
221260
2000
per migliorare il tempo che trascorre su Internet
03:43
and to protect ourselves in case he's up to no good?
84
223260
3000
e proteggerci nel caso in cui avesse cattive intenzioni?
03:46
Or should we leave him alone?
85
226260
2000
O dovremmo lasciarlo in pace?
03:48
Collect his data.
86
228260
3000
Raccogliere i suoi dati.
03:53
Leave him alone.
87
233260
3000
Lasciarlo in pace.
03:56
You're safe. It's fine.
88
236260
2000
Sei fuori pericolo. Va tutto bene.
03:58
(Laughter)
89
238260
2000
(Risate)
04:00
Okay, last question --
90
240260
2000
Ok, ultima domanda -
04:02
harder question --
91
242260
2000
più difficile -
04:04
when trying to evaluate
92
244260
3000
quando proviamo a valutare
04:07
what we should do in this case,
93
247260
3000
cosa dovremmo fare in questo caso,
04:10
should we use a Kantian deontological moral framework,
94
250260
4000
dovremmo utilizzare una struttura morale ispirata alla deontologia kantiana,
04:14
or should we use a Millian consequentialist one?
95
254260
3000
o dovremmo usarne una consequenzialistica milliana?
04:19
Kant.
96
259260
3000
Kant.
04:22
Mill.
97
262260
3000
Mill.
04:25
Not as many votes.
98
265260
2000
Non altrettanti voti.
04:27
(Laughter)
99
267260
3000
(Risate)
04:30
Yeah, that's a terrifying result.
100
270260
3000
Sì, è un risultato spaventoso.
04:34
Terrifying, because we have stronger opinions
101
274260
4000
Spaventoso perché abbiamo opinioni più chiare
04:38
about our hand-held devices
102
278260
2000
rispetto ai nostri cellulari
04:40
than about the moral framework
103
280260
2000
che non per la struttura morale di riferimento
04:42
we should use to guide our decisions.
104
282260
2000
che dovremmo utilizzare per guidare le nostre decisioni.
04:44
How do we know what to do with all the power we have
105
284260
3000
Come possiamo sapere che farne di tutto il potere che abbiamo
04:47
if we don't have a moral framework?
106
287260
3000
se non abbiamo una struttura morale?
04:50
We know more about mobile operating systems,
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290260
3000
Ne sappiamo di più dei sistemi operativi dei cellulari,
04:53
but what we really need is a moral operating system.
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293260
3000
ma ciò che davvero ci occorre è un sistema operativo morale.
04:58
What's a moral operating system?
109
298260
2000
Che cos'è un sistema operativo morale?
05:00
We all know right and wrong, right?
110
300260
2000
Tutti sappiamo cosa è giusto e cosa è sbagliato, vero?
05:02
You feel good when you do something right,
111
302260
2000
Ci si sente bene quando si fa qualcosa di buono,
05:04
you feel bad when you do something wrong.
112
304260
2000
ci si sente in colpa quando si fa qualcosa di sbagliato.
05:06
Our parents teach us that: praise with the good, scold with the bad.
113
306260
3000
I nostri genitori ci insegnano a: lodare il giusto, rimproverare l'errore.
05:09
But how do we figure out what's right and wrong?
114
309260
3000
Ma come facciamo a distinguere tra giusto e sbagliato?
05:12
And from day to day, we have the techniques that we use.
115
312260
3000
Di giorno in giorno, abbiamo delle tecniche che utilizziamo.
05:15
Maybe we just follow our gut.
116
315260
3000
Forse usiamo semplicemente il nostro intuito.
05:18
Maybe we take a vote -- we crowdsource.
117
318260
3000
Forse la mettiamo ai voti - l'opinione della maggioranza.
05:21
Or maybe we punt --
118
321260
2000
O forse ci affidiamo alla legge -
05:23
ask the legal department, see what they say.
119
323260
3000
chiediamo all'ufficio legale e vediamo che ne pensano.
05:26
In other words, it's kind of random,
120
326260
2000
In altre parole, è un po' casuale,
05:28
kind of ad hoc,
121
328260
2000
un po' improvvisato,
05:30
how we figure out what we should do.
122
330260
3000
il modo in cui decidiamo cosa sia meglio fare.
05:33
And maybe, if we want to be on surer footing,
123
333260
3000
E forse, se vogliamo avere basi per agire più solide,
05:36
what we really want is a moral framework that will help guide us there,
124
336260
3000
ciò che davvero vogliamo è una struttura morale che ci aiuti e ci indirizzi,
05:39
that will tell us what kinds of things are right and wrong in the first place,
125
339260
3000
che per prima cosa ci dica cosa è giusto e cosa è sbagliato,
05:42
and how would we know in a given situation what to do.
126
342260
4000
e come fare a sapere come comportarci in una determinata situazione.
05:46
So let's get a moral framework.
127
346260
2000
Allora troviamo una struttura morale di riferimento.
05:48
We're numbers people, living by numbers.
128
348260
3000
Siamo persone che usano i numeri, che vivono con i numeri.
05:51
How can we use numbers
129
351260
2000
Come possiamo usare i numeri
05:53
as the basis for a moral framework?
130
353260
3000
come base per una struttura morale di riferimento?
05:56
I know a guy who did exactly that.
131
356260
3000
Conosco un ragazzo che ha fatto esattamente questo.
05:59
A brilliant guy --
132
359260
3000
Un ragazzo brillante -
06:02
he's been dead 2,500 years.
133
362260
3000
è morto da 2.500 anni.
06:05
Plato, that's right.
134
365260
2000
Platone, esatto.
06:07
Remember him -- old philosopher?
135
367260
2000
Ve lo ricordate - il vecchio filosofo?
06:09
You were sleeping during that class.
136
369260
3000
Stavate dormendo in quella lezione?
06:12
And Plato, he had a lot of the same concerns that we did.
137
372260
2000
Platone, anche lui si è interrogato su molte delle domande che ci siamo posti noi.
06:14
He was worried about right and wrong.
138
374260
2000
Anche lui meditava su cosa è giusto e cosa è sbagliato.
06:16
He wanted to know what is just.
139
376260
2000
Voleva sapere cosa fosse giusto.
06:18
But he was worried that all we seem to be doing
140
378260
2000
Ma temeva che tutto ciò che facciamo
06:20
is trading opinions about this.
141
380260
2000
non fosse altro che scambiarci opinioni a riguardo.
06:22
He says something's just. She says something else is just.
142
382260
3000
Secondo lui questo è giusto. Secondo lei è giusta un'altra cosa.
06:25
It's kind of convincing when he talks and when she talks too.
143
385260
2000
Lui è piuttosto convincente quando parla...
06:27
I'm just going back and forth; I'm not getting anywhere.
144
387260
2000
..ma anche lei! Vado avanti e indietro; non sto andando da nessuna parte.
06:29
I don't want opinions; I want knowledge.
145
389260
3000
Non voglio opinioni, voglio conoscenza.
06:32
I want to know the truth about justice --
146
392260
3000
Voglio sapere la verità riguardo alla giustizia -
06:35
like we have truths in math.
147
395260
3000
come le verità che abbiamo in matematica.
06:38
In math, we know the objective facts.
148
398260
3000
In matematica, abbiamo i fatti oggettivi.
06:41
Take a number, any number -- two.
149
401260
2000
Prendete un numero, un numero qualsiasi - 2.
06:43
Favorite number. I love that number.
150
403260
2000
Il mio numero preferito. Amo quel numero.
06:45
There are truths about two.
151
405260
2000
Ci sono delle verità sul 2.
06:47
If you've got two of something,
152
407260
2000
Se avete 2 unità di qualcosa,
06:49
you add two more, you get four.
153
409260
2000
e gliene aggiungete altre 2, ottenete 4.
06:51
That's true no matter what thing you're talking about.
154
411260
2000
È vero a prescindere da qualsiasi sia l'ambito di discussione.
06:53
It's an objective truth about the form of two,
155
413260
2000
È una verità oggettiva sulla forma del 2,
06:55
the abstract form.
156
415260
2000
la forma astratta.
06:57
When you have two of anything -- two eyes, two ears, two noses,
157
417260
2000
Quando avete 2 unità di qualsiasi cosa -- 2 occhi, 2 orecchie, 2 nasi,
06:59
just two protrusions --
158
419260
2000
solo 2 protuberanze -
07:01
those all partake of the form of two.
159
421260
3000
tutte prendono parte alla forma del 2.
07:04
They all participate in the truths that two has.
160
424260
4000
Tutte condividono le verità che ha il 2.
07:08
They all have two-ness in them.
161
428260
2000
Hanno la du-alità in loro.
07:10
And therefore, it's not a matter of opinion.
162
430260
3000
E quindi, non si tratta di opinioni.
07:13
What if, Plato thought,
163
433260
2000
Platone pensò: e se
07:15
ethics was like math?
164
435260
2000
l'etica fosse come la matematica?
07:17
What if there were a pure form of justice?
165
437260
3000
E se ci fosse una forma pura di giustizia?
07:20
What if there are truths about justice,
166
440260
2000
E se ci fossero delle verità sulla giustizia,
07:22
and you could just look around in this world
167
442260
2000
e ci si potesse semplicemente guardare attorno in questo mondo
07:24
and see which things participated,
168
444260
2000
per vedere quali cose hanno preso parte a tali verità,
07:26
partook of that form of justice?
169
446260
3000
hanno condiviso quella forma di giustizia?
07:29
Then you would know what was really just and what wasn't.
170
449260
3000
A quel punto si saprebbe cosa era realmente giusto e cosa non lo era.
07:32
It wouldn't be a matter
171
452260
2000
Non sarebbe un problema
07:34
of just opinion or just appearances.
172
454260
3000
di opinioni o di impressioni su ciò che è giusto.
07:37
That's a stunning vision.
173
457260
2000
È una visione che lascia di stucco.
07:39
I mean, think about that. How grand. How ambitious.
174
459260
3000
Voglio dire, pensateci. Quant'è grandioso, ambizioso.
07:42
That's as ambitious as we are.
175
462260
2000
Tanto ambizioso quanto lo siamo noi.
07:44
He wants to solve ethics.
176
464260
2000
Vuole risolvere l'etica.
07:46
He wants objective truths.
177
466260
2000
Vuole verità oggettive.
07:48
If you think that way,
178
468260
3000
Se la pensate in quel modo,
07:51
you have a Platonist moral framework.
179
471260
3000
avete una struttura morale platonica.
07:54
If you don't think that way,
180
474260
2000
Se non la pensate in quel modo,
07:56
well, you have a lot of company in the history of Western philosophy,
181
476260
2000
beh, avete molta compagnia nella storia della filosofia occidentale,
07:58
because the tidy idea, you know, people criticized it.
182
478260
3000
perché questa notevole idea - sapete, la gente l'ha criticata.
08:01
Aristotle, in particular, he was not amused.
183
481260
3000
Aristotele, in particolare, non ne era entusiasta.
08:04
He thought it was impractical.
184
484260
3000
La riteneva poco pratica.
08:07
Aristotle said, "We should seek only so much precision in each subject
185
487260
4000
Aristotele diceva, "Dovremmo richiedere in ciascun campo tanta precisione
08:11
as that subject allows."
186
491260
2000
quanta ne permette la natura dell'oggetto".
08:13
Aristotle thought ethics wasn't a lot like math.
187
493260
3000
Aristotele pensava che l'etica non fosse come la matematica.
08:16
He thought ethics was a matter of making decisions in the here-and-now
188
496260
3000
Pensava che l'etica fosse più una questione legata al prendere decisioni al momento,
08:19
using our best judgment
189
499260
2000
usando il nostro giudizio
08:21
to find the right path.
190
501260
2000
per capire la giusta direzione da prendere.
08:23
If you think that, Plato's not your guy.
191
503260
2000
Se la pensate così, Platone non fa per voi.
08:25
But don't give up.
192
505260
2000
Ma non arrendetevi.
08:27
Maybe there's another way
193
507260
2000
Forse esiste un altro modo grazie a cui
08:29
that we can use numbers as the basis of our moral framework.
194
509260
3000
possiamo usare i numeri come base per il nostro sistema di riferimento morale.
08:33
How about this:
195
513260
2000
Cosa ne dite di questo:
08:35
What if in any situation you could just calculate,
196
515260
3000
come sarebbe se in ogni situazione poteste semplicemente prevedere,
08:38
look at the choices,
197
518260
2000
vagliare le possibilità,
08:40
measure out which one's better and know what to do?
198
520260
3000
giudicare quale sia la migliore e sapere cosa fare?
08:43
That sound familiar?
199
523260
2000
Vi suona familiare?
08:45
That's a utilitarian moral framework.
200
525260
3000
Questo è un sistema di riferimento utilitaristico.
08:48
John Stuart Mill was a great advocate of this --
201
528260
2000
John Stuart Mill ne è stato un gran difensore -
08:50
nice guy besides --
202
530260
2000
oltre ad essere un bravo ragazzo -
08:52
and only been dead 200 years.
203
532260
2000
ed è morto solo 200 anni fa.
08:54
So basis of utilitarianism --
204
534260
2000
Almeno con le basi dell'utilitarismo
08:56
I'm sure you're familiar at least.
205
536260
2000
sono sicuro che abbiate familiarità:
08:58
The three people who voted for Mill before are familiar with this.
206
538260
2000
le tre persone che prima hanno votato per Mill ne hanno familiarità.
09:00
But here's the way it works.
207
540260
2000
Ma ecco come funziona.
09:02
What if morals, what if what makes something moral
208
542260
3000
Come sarebbe se la moralità, ciò che rende qualcosa morale,
09:05
is just a matter of if it maximizes pleasure
209
545260
2000
fosse solo una questione di massimizzazione del piacere
09:07
and minimizes pain?
210
547260
2000
e minimizzazione del dolore?
09:09
It does something intrinsic to the act.
211
549260
3000
È qualcosa di intrinseco all'azione.
09:12
It's not like its relation to some abstract form.
212
552260
2000
Non è come la relazione che intrattiene con qualche forma astratta.
09:14
It's just a matter of the consequences.
213
554260
2000
È solo una questione di conseguenze.
09:16
You just look at the consequences
214
556260
2000
Vagliate solo le conseguenze
09:18
and see if, overall, it's for the good or for the worse.
215
558260
2000
e giudicate se, in generale, propende per il meglio o il peggio.
09:20
That would be simple. Then we know what to do.
216
560260
2000
Sarebbe semplice. A quel punto sappiamo cosa fare.
09:22
Let's take an example.
217
562260
2000
Facciamo un esempio.
09:24
Suppose I go up
218
564260
2000
Supponiamo che io me ne esca
09:26
and I say, "I'm going to take your phone."
219
566260
2000
dicendo "Prenderò il tuo telefono."
09:28
Not just because it rang earlier,
220
568260
2000
Non perché prima abbia squillato,
09:30
but I'm going to take it because I made a little calculation.
221
570260
3000
ma lo prenderò perché ho fatto qualche piccola previsione.
09:33
I thought, that guy looks suspicious.
222
573260
3000
Ho pensato: "quel ragazzo ha un'aria sospetta.
09:36
And what if he's been sending little messages to Bin Laden's hideout --
223
576260
3000
E se avesse mandato dei messaggini al nascondiglio di Bin Landen? -
09:39
or whoever took over after Bin Laden --
224
579260
2000
o chiunque abbia preso il posto di Bin Landen -
09:41
and he's actually like a terrorist, a sleeper cell.
225
581260
3000
e fosse davvero un terrorista, una cellula dormiente?
09:44
I'm going to find that out, and when I find that out,
226
584260
3000
Lo scoprirò, e quando l'avrò scoperto,
09:47
I'm going to prevent a huge amount of damage that he could cause.
227
587260
3000
impedirò il danno enorme che potrebbe causare".
09:50
That has a very high utility to prevent that damage.
228
590260
3000
È davvero un gran vantaggio prevenire quel danno.
09:53
And compared to the little pain that it's going to cause --
229
593260
2000
E a paragone del piccolo dolore che la mia azione causerà -
09:55
because it's going to be embarrassing when I'm looking on his phone
230
595260
2000
perché sarà imbarazzante quando andrò a sbirciare sul suo cellulare
09:57
and seeing that he has a Farmville problem and that whole bit --
231
597260
3000
e vedrò che ha solo un problema con Farmville e altre cose del genere -
10:00
that's overwhelmed
232
600260
3000
quest'imbarazzo sarà superato
10:03
by the value of looking at the phone.
233
603260
2000
dal valore che avrà avuto l'aver controllato il suo cellulare.
10:05
If you feel that way,
234
605260
2000
Se la pensate in questo modo
10:07
that's a utilitarian choice.
235
607260
3000
avete fatto una scelta utilitaristica.
10:10
But maybe you don't feel that way either.
236
610260
3000
Ma forse non la pensate neanche in quel modo.
10:13
Maybe you think, it's his phone.
237
613260
2000
Forse pensate: "è il suo cellulare.
10:15
It's wrong to take his phone
238
615260
2000
È sbagliato prendere il suo cellulare,
10:17
because he's a person
239
617260
2000
perché è una persona
10:19
and he has rights and he has dignity,
240
619260
2000
e come tale ha i suoi diritti e la sua dignità,
10:21
and we can't just interfere with that.
241
621260
2000
e noi semplicemente non possiamo interferire.
10:23
He has autonomy.
242
623260
2000
Ha la propria autonomia.
10:25
It doesn't matter what the calculations are.
243
625260
2000
Non importa quali siano le previsioni:
10:27
There are things that are intrinsically wrong --
244
627260
3000
ci sono cose intrinsecamente sbagliate -
10:30
like lying is wrong,
245
630260
2000
così com'è sbagliato mentire,
10:32
like torturing innocent children is wrong.
246
632260
3000
così com'è sbagliato torturare bambini innocenti".
10:35
Kant was very good on this point,
247
635260
3000
Kant era molto ferrato su questo punto
10:38
and he said it a little better than I'll say it.
248
638260
2000
e si è espresso un po' meglio di quanto lo farò io.
10:40
He said we should use our reason
249
640260
2000
Lui diceva che dovremmo usare la ragione
10:42
to figure out the rules by which we should guide our conduct,
250
642260
3000
per capire le regole su cui basare il nostro comportamento.
10:45
and then it is our duty to follow those rules.
251
645260
3000
E a quel punto è nostro obbligo morale attenerci a quelle regole.
10:48
It's not a matter of calculation.
252
648260
3000
Non è una questione di previsione.
10:51
So let's stop.
253
651260
2000
Fermiamoci un attimo.
10:53
We're right in the thick of it, this philosophical thicket.
254
653260
3000
Siamo nel bel mezzo di questa coltre filosofica.
10:56
And this goes on for thousands of years,
255
656260
3000
E questo va avanti ormai da migliaia di anni,
10:59
because these are hard questions,
256
659260
2000
perché queste sono domande difficili,
11:01
and I've only got 15 minutes.
257
661260
2000
e io ho solo 15 minuti a disposizione.
11:03
So let's cut to the chase.
258
663260
2000
Andiamo dritti al dunque.
11:05
How should we be making our decisions?
259
665260
4000
In che modo dovremmo prendere le nostre decisioni?
11:09
Is it Plato, is it Aristotle, is it Kant, is it Mill?
260
669260
3000
Dovremmo ragionare come Platone, Aristotele, Kant o Mill?
11:12
What should we be doing? What's the answer?
261
672260
2000
Cosa dovremmo fare? Qual è la risposta?
11:14
What's the formula that we can use in any situation
262
674260
3000
Qual è la formula che possiamo utilizzare in qualsiasi situazione
11:17
to determine what we should do,
263
677260
2000
per determinare cosa dovremmo fare,
11:19
whether we should use that guy's data or not?
264
679260
2000
se è giusto utilizzare i dati di quel ragazzo o no?
11:21
What's the formula?
265
681260
3000
Qual è la formula?
11:25
There's not a formula.
266
685260
2000
Non esiste una formula.
11:29
There's not a simple answer.
267
689260
2000
Non esiste una risposta semplice.
11:31
Ethics is hard.
268
691260
3000
L'etica è difficile.
11:34
Ethics requires thinking.
269
694260
3000
L'etica richiede riflessione.
11:38
And that's uncomfortable.
270
698260
2000
E ciò crea disagio.
11:40
I know; I spent a lot of my career
271
700260
2000
Lo so: ho passato gran parte della mia carriera
11:42
in artificial intelligence,
272
702260
2000
occupandomi di intelligenza artificiale,
11:44
trying to build machines that could do some of this thinking for us,
273
704260
3000
provando a costruire macchine in grado di fare un po' di queste riflessioni per noi,
11:47
that could give us answers.
274
707260
2000
in grado di darci delle risposte.
11:49
But they can't.
275
709260
2000
Ma non possono.
11:51
You can't just take human thinking
276
711260
2000
Semplicemente non si può prendere il pensiero umano
11:53
and put it into a machine.
277
713260
2000
e metterlo in una macchina.
11:55
We're the ones who have to do it.
278
715260
3000
Siamo noi che dobbiamo pensare.
11:58
Happily, we're not machines, and we can do it.
279
718260
3000
La buona notizia è che non siamo macchine e possiamo farlo.
12:01
Not only can we think,
280
721260
2000
Non solo possiamo pensare,
12:03
we must.
281
723260
2000
ma dobbiamo.
12:05
Hannah Arendt said,
282
725260
2000
Hannah Arendt diceva,
12:07
"The sad truth
283
727260
2000
"La triste verità
12:09
is that most evil done in this world
284
729260
2000
è che la maggior parte del male in questo mondo
12:11
is not done by people
285
731260
2000
non è causato da persone
12:13
who choose to be evil.
286
733260
2000
che vogliono essere deliberatamente cattive.
12:15
It arises from not thinking."
287
735260
3000
Nasce dal non pensare affatto".
12:18
That's what she called the "banality of evil."
288
738260
4000
Questo è ciò che lei ha chiamato "la banalità del male".
12:22
And the response to that
289
742260
2000
E in risposta a ciò
12:24
is that we demand the exercise of thinking
290
744260
2000
pretendiamo che qualsiasi persona sana
12:26
from every sane person.
291
746260
3000
sfrutti la propria capacità di riflettere.
12:29
So let's do that. Let's think.
292
749260
2000
E allora facciamolo. Pensiamo.
12:31
In fact, let's start right now.
293
751260
3000
Anzi, iniziamo proprio adesso.
12:34
Every person in this room do this:
294
754260
3000
Ognuno di voi qui presente faccia questo:
12:37
think of the last time you had a decision to make
295
757260
3000
pensate all'ultima volta che avete dovuto prendere una decisione
12:40
where you were worried to do the right thing,
296
760260
2000
per cui vi siete preoccupati di quale fosse la cosa giusta,
12:42
where you wondered, "What should I be doing?"
297
762260
2000
e vi siete chiesti, "Cosa dovrei fare?"
12:44
Bring that to mind,
298
764260
2000
Fate riaffiorare questo ricordo.
12:46
and now reflect on that
299
766260
2000
Adesso rifletteteci
12:48
and say, "How did I come up that decision?
300
768260
3000
e rispondete, "Come sono giunto alla mia decisione?
12:51
What did I do? Did I follow my gut?
301
771260
3000
Cosa ho fatto? Ho seguito l'istinto?
12:54
Did I have somebody vote on it? Or did I punt to legal?"
302
774260
2000
Ho fatto votare qualcuno? O mi sono attenuto alla legge?"
12:56
Or now we have a few more choices.
303
776260
3000
Adesso abbiamo un po' più di scelta.
12:59
"Did I evaluate what would be the highest pleasure
304
779260
2000
"Ho valutato quale sarebbe stato il piacere maggiore
13:01
like Mill would?
305
781260
2000
come avrebbe fatto Mill?
13:03
Or like Kant, did I use reason to figure out what was intrinsically right?"
306
783260
3000
O come Kant, ho utilizzato la ragione per capire cosa fosse intrinsecamente giusto?"
13:06
Think about it. Really bring it to mind. This is important.
307
786260
3000
Pensateci. Davvero, fate uno sforzo di memoria. È importante.
13:09
It is so important
308
789260
2000
È così importante
13:11
we are going to spend 30 seconds of valuable TEDTalk time
309
791260
2000
che perderemo ben 30 preziosi secondi del mio tempo qui a TEDTalk
13:13
doing nothing but thinking about this.
310
793260
2000
facendo nulla, se non pensare a questo.
13:15
Are you ready? Go.
311
795260
2000
Siete pronti? Via.
13:33
Stop. Good work.
312
813260
3000
Stop. Ottimo lavoro.
13:36
What you just did,
313
816260
2000
Quello che avete appena fatto
13:38
that's the first step towards taking responsibility
314
818260
2000
è il primo passo verso l'assunzione di responsabilità
13:40
for what we should do with all of our power.
315
820260
3000
per ciò che dovremmo fare con tutto il nostro potere.
13:45
Now the next step -- try this.
316
825260
3000
Ecco il prossimo passo - provate a far questo.
13:49
Go find a friend and explain to them
317
829260
2000
Andate da un amico e spiegategli
13:51
how you made that decision.
318
831260
2000
come avete preso la vostra decisione.
13:53
Not right now. Wait till I finish talking.
319
833260
2000
Non adesso. Aspettate la fine di questo intervento.
13:55
Do it over lunch.
320
835260
2000
Fatelo a pranzo.
13:57
And don't just find another technologist friend;
321
837260
3000
E non andate a parlare con qualche altro amico tecnologo;
14:00
find somebody different than you.
322
840260
2000
trovate qualcuno diverso da voi.
14:02
Find an artist or a writer --
323
842260
2000
Cercate un arista o uno scrittore -
14:04
or, heaven forbid, find a philosopher and talk to them.
324
844260
3000
oppure, Dio ce ne scampi, trovate un filosofo e parlategli.
14:07
In fact, find somebody from the humanities.
325
847260
2000
Insomma, trovate qualcuno del settore umanistico.
14:09
Why? Because they think about problems
326
849260
2000
Perché? Perché il loro approccio ai problemi
14:11
differently than we do as technologists.
327
851260
2000
è diverso rispetto a quello di noi tecnologi.
14:13
Just a few days ago, right across the street from here,
328
853260
3000
Proprio qualche giorno fa, proprio qui davanti,
14:16
there was hundreds of people gathered together.
329
856260
2000
c'erano centinaia di persone radunate.
14:18
It was technologists and humanists
330
858260
2000
Erano tecnologi e umanisti
14:20
at that big BiblioTech Conference.
331
860260
2000
che partecipavano alla grande conferenza BiblioTech.
14:22
And they gathered together
332
862260
2000
E si sono riuniti tutti insieme
14:24
because the technologists wanted to learn
333
864260
2000
perché i tecnologi volevano capire
14:26
what it would be like to think from a humanities perspective.
334
866260
3000
come sarebbe stato pensare da un punto di vista umanistico.
14:29
You have someone from Google
335
869260
2000
Qualcuno che lavorava per Google
14:31
talking to someone who does comparative literature.
336
871260
2000
parlava con qualcuno che studiava letteratura comparata.
14:33
You're thinking about the relevance of 17th century French theater --
337
873260
3000
Pensate alla rilevanza del teatro francese del 17esimo secolo -
14:36
how does that bear upon venture capital?
338
876260
2000
come influisce sul capitale di rischio?
14:38
Well that's interesting. That's a different way of thinking.
339
878260
3000
Beh, è interessante. È un modo diverso di pensare.
14:41
And when you think in that way,
340
881260
2000
E quando ragionate in quel modo,
14:43
you become more sensitive to the human considerations,
341
883260
3000
diventate più sensibili alle considerazioni umane,
14:46
which are crucial to making ethical decisions.
342
886260
3000
che sono indispensabili per prendere decisioni etiche.
14:49
So imagine that right now
343
889260
2000
Immaginate che proprio questo momento
14:51
you went and you found your musician friend.
344
891260
2000
voi uscite e trovate il vostro amico musicista.
14:53
And you're telling him what we're talking about,
345
893260
3000
E mentre gli raccontate di cosa stiamo parlando,
14:56
about our whole data revolution and all this --
346
896260
2000
di tutta la nostra rivoluzione dei dati e via di seguito -
14:58
maybe even hum a few bars of our theme music.
347
898260
2000
potreste anche accennargli un paio di battute della nostra musica di sottofondo.
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
Beh, il vostro amico musicista vi interrompe e vi dice,
15:05
"You know, the theme music
350
905260
2000
"Sai, la musica
15:07
for your data revolution,
351
907260
2000
per la vostra rivoluzione dei dati,
15:09
that's an opera, that's Wagner.
352
909260
2000
è un'opera, è Wagner.
15:11
It's based on Norse legend.
353
911260
2000
È basata su una leggenda norrena.
15:13
It's Gods and mythical creatures
354
913260
2000
Parla di dei e creature mitiche
15:15
fighting over magical jewelry."
355
915260
3000
che si battono per dei gioielli magici".
15:19
That's interesting.
356
919260
3000
Interessante.
15:22
Now it's also a beautiful opera,
357
922260
3000
Adesso è anche una bella opera.
15:25
and we're moved by that opera.
358
925260
3000
E ci sentiamo commossi da quest'opera.
15:28
We're moved because it's about the battle
359
928260
2000
Ci sentiamo commossi perché si tratta di una lotta
15:30
between good and evil,
360
930260
2000
tra il bene e il male,
15:32
about right and wrong.
361
932260
2000
tra ciò che è giusto e ciò che è sbagliato.
15:34
And we care about right and wrong.
362
934260
2000
E a noi importa di ciò è giusto e ciò che è sbagliato.
15:36
We care what happens in that opera.
363
936260
3000
Ci importa di ciò che accade in quell'opera.
15:39
We care what happens in "Apocalypse Now."
364
939260
3000
Ci importa di ciò che accade in "Apocalypse Now".
15:42
And we certainly care
365
942260
2000
E sicuramente ci importa
15:44
what happens with our technologies.
366
944260
2000
di ciò che accade con le tecnologie che usiamo.
15:46
We have so much power today,
367
946260
2000
Abbiamo così tanto potere al giorno d'oggi,
15:48
it is up to us to figure out what to do,
368
948260
3000
dipende esclusivamente da noi capire cosa farne.
15:51
and that's the good news.
369
951260
2000
E qui arriva la buona notizia.
15:53
We're the ones writing this opera.
370
953260
3000
Siamo noi a scrivere quest'opera.
15:56
This is our movie.
371
956260
2000
Questo è il nostro film.
15:58
We figure out what will happen with this technology.
372
958260
3000
Siamo noi a decidere cosa ne sarà di questa tecnologia.
16:01
We determine how this will all end.
373
961260
3000
Saremo noi a determinare il finale di tutto questo.
16:04
Thank you.
374
964260
2000
Grazie.
16:06
(Applause)
375
966260
5000
(Applausi)
A proposito di questo sito web

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