How we can protect truth in the age of misinformation | Sinan Aral

Translator: Ivana Korom Reviewer: Krystian Aparta

תרגום: Zeeva Livshitz עריכה: Allon Sasson

So, on April 23 of 2013,

ב 23 באפריל 2013,

the Associated Press put out the following tweet on Twitter.

סוכנות הידיעות AP העלתה ציוץ בטוויטר.

It said, "Breaking news:

נאמר בו: "חדשות מרעישות:

Two explosions at the White House

שני פיצוצים ארעו בבית הלבן

and Barack Obama has been injured."

וברק אובמה נפצע."

This tweet was retweeted 4,000 times in less than five minutes,

הידיעה הזו צויצה מחדש כ-4000 פעם במשך פחות מחמש דקות,

and it went viral thereafter.

והפכה לאחר מכן לוויראלית.

Now, this tweet wasn't real news put out by the Associated Press.

הציוץ הזה לא הכיל חדשות אמיתיות שפירסמה סוכנות הידיעות AP.

In fact it was false news, or fake news,

למעשה אלה היו חדשות כזב, או "פייק ניוז",

that was propagated by Syrian hackers

שהופצו על ידי האקרים סורים

that had infiltrated the Associated Press Twitter handle.

שהסתננו לחשבון הטוויטר של AP.

Their purpose was to disrupt society, but they disrupted much more.

מטרתם היתה לשבש סדרים בחברה, אבל הם שיבשו הרבה יותר.

Because automated trading algorithms

כי אלגוריתמים אוטומטיים של מסחר

immediately seized on the sentiment on this tweet,

הגיבו מיד לתחושה שעורר הציוץ הזה,

and began trading based on the potential

והחל מסחר שמבוסס על האפשרות

that the president of the United States had been injured or killed

שנשיא ארה"ב נפגע או נהרג

in this explosion.

בפיצוץ זה.

And as they started tweeting,

וברגע שהם התחילו לצייץ,

they immediately sent the stock market crashing,

הם מיד גרמו לקריסת שוק המניות,

wiping out 140 billion dollars in equity value in a single day.

כשנמחקו 140 מיליארד דולר של שווי הון ביום אחד.

Robert Mueller, special counsel prosecutor in the United States,

רוברט מולר, יועץ תובע מיוחד בארה"ב,

issued indictments against three Russian companies

הגיש כתבי אישום נגד 3 חברות רוסיות

and 13 Russian individuals

ו- 13 בני אדם רוסיים

on a conspiracy to defraud the United States

על קשירת קשר להונות את ארה"ב

by meddling in the 2016 presidential election.

על ידי התערבות בבחירות 2016 לנשיאות.

And what this indictment tells as a story

וכתב אישום זה מספר

is the story of the Internet Research Agency,

שסוכנות המחקר של האינטרנט

the shadowy arm of the Kremlin on social media.

היא זרוע הצללים של הקרמלין במדיה החברתית.

During the presidential election alone,

במהלך הבחירות לנשיאות לבדו,

the Internet Agency's efforts

מאמצי סוכנות האינטרנט

reached 126 million people on Facebook in the United States,

הגיעו ל 126 מיליון בני אדם בפייסבוק, בארה"ב,

issued three million individual tweets

שהעלו 3 מיליון ציוצים אישיים

and 43 hours' worth of YouTube content.

ושווי של 43 שעות תוכן ביוטיוב.

All of which was fake --

שכולם היו כוזבים --

misinformation designed to sow discord in the US presidential election.

מידע כוזב שנועד לזרוע מחלוקת בבחירות לנשיאות בארה"ב.

A recent study by Oxford University

מחקר שנערך לאחרונה על ידי אוניברסיטת אוקספורד

showed that in the recent Swedish elections,

הראה שבבחירות האחרונות בשוודיה,

one third of all of the information spreading on social media

שליש מכל המידע שהתפשט ברשתות החברתיות

about the election

אודות הבחירות

was fake or misinformation.

היה כוזב או שגוי.

In addition, these types of social-media misinformation campaigns

בנוסף, סוגים אלה של קמפיינים שגויים ברשתות החברתיות

can spread what has been called "genocidal propaganda,"

עלולים להפיץ את מה שנקרא "תעמולה לרצח עם,"

for instance against the Rohingya in Burma,

כמו למשל, נגד הרוהינגה בבורמה,

triggering mob killings in India.

ולעורר רצח בידי האספסוף בהודו.

We studied fake news

חקרנו את חדשות הכזב

and began studying it before it was a popular term.

והתחלנו לחקור זאת לפני שזה הפך למונח פופולרי.

And we recently published the largest-ever longitudinal study

ולאחרונה פירסמנו את מחקר האורך הגדול ביותר שנערך אי פעם

of the spread of fake news online

על התפשטות חדשות הכזב ברשת

on the cover of "Science" in March of this year.

על השער של ה"סייאנס" במרץ השנה.

We studied all of the verified true and false news stories

חקרנו את כל סיפורי החדשות שאומתו כאמיתיים וכוזבים

that ever spread on Twitter,

שהתפשטו אי פעם בטוויטר,

from its inception in 2006 to 2017.

מראשיתו ב 2006 ועד 2017.

And when we studied this information,

וכשחקרנו את המידע הזה,

we studied verified news stories

חקרנו סיפורי חדשות מאומתים

that were verified by six independent fact-checking organizations.

שאומתו על ידי 6 ארגונים עצמאיים, שבודקים את העובדות.

So we knew which stories were true

כך ידענו אילו סיפורים היו נכונים

and which stories were false.

ואילו סיפורים היו כוזבים.

We can measure their diffusion,

אנו יכולים למדוד את ההתפשטות שלהם,

the speed of their diffusion,

את מהירות ההתפשטות שלהם,

the depth and breadth of their diffusion,

את עומקה ורוחבה של ההתפשטות,

how many people become entangled in this information cascade and so on.

כמה אנשים הסתבכו במפל מידע זה וכו'.

And what we did in this paper

ומה שעשינו עם מסמך זה

was we compared the spread of true news to the spread of false news.

היה להשוות את התפשטות חדשות האמת להתפשטות חדשות הכזב.

And here's what we found.

והנה מה שמצאנו.

We found that false news diffused further, faster, deeper

גילינו שחדשות כזב נפוצו רחוק יותר, מהר יותר, עמוק יותר

and more broadly than the truth

ובאופן הרבה יותר רחב מהאמת

in every category of information that we studied,

בכל קטגוריית מידע שחקרנו,

sometimes by an order of magnitude.

לפעמים בסדר גודל.

And in fact, false political news was the most viral.

ולמעשה חדשות כזב פוליטיות היו הכי וויראליות .

It diffused further, faster, deeper and more broadly

הן הופצו רחוק יותר, מהר יותר, עמוק ורחב יותר

than any other type of false news.

מכל סוג אחר של חדשות כזב.

When we saw this,

כשראינו את זה,

we were at once worried but also curious.

היינו בו בזמן מודאגים, אבל גם סקרנים.

Why?

מדוע?

Why does false news travel so much further, faster, deeper

מדוע חדשות כזב מגיעות הרבה יותר רחוק, מהר, עמוק

and more broadly than the truth?

ובאופן רחב יותר מאשר האמת?

The first hypothesis that we came up with was,

ההשערה הראשונה שהעלינו היתה,

"Well, maybe people who spread false news have more followers or follow more people,

"ובכן, אולי למפיצי חדשות כזב יש יותר עוקבים או נעקבים,

or tweet more often,

או שהם מצייצים יותר הרבה,

or maybe they're more often 'verified' users of Twitter, with more credibility,

או שהם לרוב משתמשי טוויטר 'מאומתים' עם אמינות רבה יותר,

or maybe they've been on Twitter longer."

או שאולי הם נמצאים בטוויטר יותר זמן."

So we checked each one of these in turn.

אז בדקנו כל אחד מאלה בזה אחר זה.

And what we found was exactly the opposite.

ומה שמצאנו היה בדיוק ההיפך.

False-news spreaders had fewer followers,

למפרסמי חדשות כזב היו פחות עוקבים,

followed fewer people, were less active,

הם עקבו אחר פחות אנשים, היו פחות פעילים,

less often "verified"

"מאומתים" לעתים פחות קרובות

and had been on Twitter for a shorter period of time.

והיו בטוויטר תקופת זמן קצרה יותר

And yet,

ועדיין,

false news was 70 percent more likely to be retweeted than the truth,

חדשות כזב צוייצו מחדש בסבירות של 70% יותר מהאמת,

controlling for all of these and many other factors.

כשמתחשבין בכל אלה ובגורמים רבים אחרים.

So we had to come up with other explanations.

אז הצטרכנו לבוא עם הסברים אחרים.

And we devised what we called a "novelty hypothesis."

והגינו משהו שקראנו לו "השערת חידוש."

So if you read the literature,

אם אתם קוראים את הספרות,

it is well known that human attention is drawn to novelty,

ידוע היטב שתשומת לב אנושית נמשכת לחידושים.

things that are new in the environment.

דברים שהם חדשים בסביבה.

And if you read the sociology literature,

ואם אתם קוראים ספרות בנושאי סוציולוגיה,

you know that we like to share novel information.

אתם יודעים שאנו אוהבים לשתף מידע חדשני.

It makes us seem like we have access to inside information,

זה גורם לנו להיראות כמו מי שיש לו גישה למידע פנימי.

and we gain in status by spreading this kind of information.

ואנו זוכים במעמד על ידי הפצת מידע מסוג זה.

So what we did was we measured the novelty of an incoming true or false tweet,

אז מדדנו את החידוש של ציוץ שנכנס, אמיתי או כוזב.

compared to the corpus of what that individual had seen

בהשוואה לאוסף שהאדם הזה ראה

in the 60 days prior on Twitter.

בטוויטר ב 60 הימים שקדמו לציוץ.

But that wasn't enough, because we thought to ourselves,

אבל זה לא הספיק, כי חשבנו לעצמנו,

"Well, maybe false news is more novel in an information-theoretic sense,

"אולי ידיעות כוזבות חדשניות יותר במובן של מידע תיאורטי,

but maybe people don't perceive it as more novel."

אבל אולי אנשים לא תופסים זאת כיותר חדשניות."

So to understand people's perceptions of false news,

אז כדי להבין כיצד אנשים תופסים חדשות כזב,

we looked at the information and the sentiment

הסתכלנו על המידע והרגש

contained in the replies to true and false tweets.

שנכלל בתשובות לציוצים של אמת וכזב.

And what we found

ומה שמצאנו

was that across a bunch of different measures of sentiment --

היה שלרוחב מקבץ של מדדי רגשות שונים --

surprise, disgust, fear, sadness,

הפתעה, סלידה, פחד, עצב,

anticipation, joy and trust --

ציפייה, שמחה ואמון --

false news exhibited significantly more surprise and disgust

חדשות כזב הציגו יותר הפתעה וסלידה באופן משמעותי,

in the replies to false tweets.

בתשובות לציוצי כזב.

And true news exhibited significantly more anticipation,

וחדשות אמת הציגו ציפייה יותר משמעותית,

joy and trust

שמחה ואמון

in reply to true tweets.

בתשובות לציוצי אמת.

The surprise corroborates our novelty hypothesis.

ההפתעה מאמתת את השערת החידוש שלנו.

This is new and surprising, and so we're more likely to share it.

זה חדש ומפתיע, ולכן סביר יותר שנשתף אותו.

At the same time, there was congressional testimony

באותו זמן הוצגה עדות בקונגרס

in front of both houses of Congress in the United States,

בפני שני בתי הקונגרס בארה"ב,

looking at the role of bots in the spread of misinformation.

שבוחנת את חלקם של הבוטים בהתפשטות של מידע מוטעה.

So we looked at this too --

אז הסתכלנו גם על זה --

we used multiple sophisticated bot-detection algorithms

השתמשנו בכמה אלגוריתמים מזהי-בוט מתוחכמים

to find the bots in our data and to pull them out.

כדי למצוא את הבוטים בנתונים שלנו ולשלוף אותם החוצה.

So we pulled them out, we put them back in

שלפנו אותם החוצה, והחזרנו אותם פנימה

and we compared what happens to our measurement.

והשווינו את מה שקרה למדידות שלנו.

And what we found was that, yes indeed,

ומה שמצאנו היה שאכן,

bots were accelerating the spread of false news online,

בוטים האיצו את התפשטות חדשות הכזב ברשת,

but they were accelerating the spread of true news

אבל הם האיצו גם את הפצת החדשות האמיתיות

at approximately the same rate.

בשיעור זהה בקירוב,

Which means bots are not responsible

מה שאומר שבוטים אינם אחראים

for the differential diffusion of truth and falsity online.

לפיזור הדיפרנציאלי של אמת וכזב ברשת.

We can't abdicate that responsibility,

איננו יכולים להתנער מאחריות זו,

because we, humans, are responsible for that spread.

משום שאנחנו, בני האדם, אחראים להתפשטות זו.

Now, everything that I have told you so far,

כל מה שסיפרתי לכם עד כה,

unfortunately for all of us,

לרוע המזל של כולנו,

is the good news.

אלה החדשות הטובות.

The reason is because it's about to get a whole lot worse.

וזה משום שהדבר עומד להחמיר הרבה יותר.

And two specific technologies are going to make it worse.

ושתי טכנולוגיות ספציפיות עומדות להחמיר את זה.

We are going to see the rise of a tremendous wave of synthetic media.

אנחנו עומדים לראות עלייה של גל אדיר של מדיה סינתטית.

Fake video, fake audio that is very convincing to the human eye.

וידאו כוזב, שמע כוזב, שמשכנעים מאוד את העין האנושית.

And this will powered by two technologies.

וזה יונע על ידי שתי טכנולוגיות.

The first of these is known as "generative adversarial networks."

הראשונה מהן מוכרת כ"רשתות גנרטיביות יריבות."

This is a machine-learning model with two networks:

זהו מודל למידת מכונה עם שתי רשתות:

a discriminator,

מאבחן,

whose job it is to determine whether something is true or false,

שתפקידו להבחין אם משהו הינו אמיתי או כוזב,

and a generator,

וגנרטור,

whose job it is to generate synthetic media.

שתפקידו להפיק מדיה סינתטית.

So the synthetic generator generates synthetic video or audio,

כך שהגנרטור הסינתטי מפיק וידאו או אודיו סינתטיים,

and the discriminator tries to tell, "Is this real or is this fake?"

והמאבחן מנסה לומר, "האם זה אמיתי או כוזב?"

And in fact, it is the job of the generator

ולמעשה זה תפקידו של הגנרטור

to maximize the likelihood that it will fool the discriminator

למקסם את הדמיון שישטה במאבחן

into thinking the synthetic video and audio that it is creating

לחשוב שהווידאו והאודיו הסינתטיים שהוא יוצר

is actually true.

הם למעשה אמיתיים.

Imagine a machine in a hyperloop,

דמיינו מכונה בהייפרלופ,

trying to get better and better at fooling us.

מנסה להשתפר יותר ויותר בלשטות בנו.

This, combined with the second technology,

זאת בשילוב עם הטכנולוגיה השנייה,

which is essentially the democratization of artificial intelligence to the people,

שהיא בעצם הדמוקרטיזציה של בינה מלאכותית לעם,

the ability for anyone,

היכולת של כל אחד,

without any background in artificial intelligence

ללא שום רקע בבינה מלאכותית

or machine learning,

או למידת מכונה,

to deploy these kinds of algorithms to generate synthetic media

להשתמש בסוגים אלה של אלגוריתמים כדי לייצר מדיה סינתטית

makes it ultimately so much easier to create videos.

הופך את יצירת סרטוני הוידאו, בסופו של דבר, הרבה יותר קלה .

The White House issued a false, doctored video

הבית הלבן פירסם סרטון וידאו מזויף

of a journalist interacting with an intern who was trying to take his microphone.

על אינטראקציה בין עיתונאי למתמחה שניסה לקחת את המיקרופון שלו.

They removed frames from this video

הם הסירו פריימים מהסרטון הזה.

in order to make his actions seem more punchy.

כדי לגרום לפעולותיו להיראות יותר תוקפניות.

And when videographers and stuntmen and women

וכאשר צלמי וידאו מקצועיים פעלולנים, וכפילים וכפילות

were interviewed about this type of technique,

התראיינו על סוג זה של טכניקה,

they said, "Yes, we use this in the movies all the time

הם אמרו, "כן, אנחנו משתמשים בזה בסרטים כל הזמן

to make our punches and kicks look more choppy and more aggressive."

כדי להפוך את האגרופים והבעיטות שלנו להיראות יותר סוערים ויותר אגרסיביים."

They then put out this video

לאחר מכן הם פירסמו את הוידאו

and partly used it as justification

ובמידת מה השתמשו בו כהצדקה

to revoke Jim Acosta, the reporter's, press pass

לשלול מהעיתונאי ג'ים אקוסטה את תעודת הכניסה לעיתונאים

from the White House.

לבית הלבן.

And CNN had to sue to have that press pass reinstated.

ו- CNN נאלצו לתבוע כדי שתעודת העיתונאי הזו תונפק מחדש.

There are about five different paths that I can think of that we can follow

אני יכול לחשוב על כחמש דרכים שונות שנוכל בעזרתן

to try and address some of these very difficult problems today.

לנסות ולטפל בכמה מהבעיות הקשות ביותר.

Each one of them has promise,

בכל אחת מהן יש הבטחה,

but each one of them has its own challenges.

אבל לכל אחת מהן יש אתגרים משלה.

The first one is labeling.

הראשונה היא תיוג,

Think about it this way:

חישבו על זה כך:

when you go to the grocery store to buy food to consume,

כשאתם הולכים לקנות מוצרי מזון במכולת,

it's extensively labeled.

הם מתויגים בהרחבה.

You know how many calories it has,

ניתן לדעת כמה קלוריות יש בהם,

how much fat it contains --

כמה שומן הם מכילים --

and yet when we consume information, we have no labels whatsoever.

אבל כשאנו צורכים מידע עדיין אין לנו תוויות כלשהן.

What is contained in this information?

מה כלול במידע הזה?

Is the source credible?

האם המקור אמין?

Where is this information gathered from?

מהיכן המידע הזה נאסף?

We have none of that information

אין לנו שום דבר מסוג זה

when we are consuming information.

כשאנו צורכים מידע.

That is a potential avenue, but it comes with its challenges.

זוהי דרך שיש בה פוטנציאל, אבל גם אתגרים משלה.

For instance, who gets to decide, in society, what's true and what's false?

למשל, מי המחליט בחברה, מה נכון ומה כוזב?

Is it the governments?

האם הממשלות?

Is it Facebook?

האם זה פייסבוק?

Is it an independent consortium of fact-checkers?

האם זה מַאֲגָד עצמאי של בודקי עובדות?

And who's checking the fact-checkers?

ומי בודק את בודקי העובדות?

Another potential avenue is incentives.

דרך פוטנציאלית נוספת היא תמריצים.

We know that during the US presidential election

אנו יודעים שבמהלך הבחירות לנשיאות ארה"ב

there was a wave of misinformation that came from Macedonia

הגיע ממקדוניה גל של מידע כוזב

that didn't have any political motive

שלא היה לו כל מניע פוליטי

but instead had an economic motive.

אבל לעומת זה היה לו מניע כלכלי.

And this economic motive existed,

והמניע הכלכלי הזה היה קיים,

because false news travels so much farther, faster

כי חדשות כזב מתפשטות הרבה יותר רחוק, ומהר

and more deeply than the truth,

ועמוק יותר מהאמת,

and you can earn advertising dollars as you garner eyeballs and attention

וכשהם מושכים תשומת לב ניתן להרוויח מהפרסום

with this type of information.

של סוג כזה של מידע.

But if we can depress the spread of this information,

אבל אם נוכל לדכא את התפשטות המידע הזה,

perhaps it would reduce the economic incentive

אולי הדבר יצמצם את התמריץ הכלכלי

to produce it at all in the first place.

לייצר אותו בכלל, מלכתחילה.

Third, we can think about regulation,

כדרך שלישית, אפשר לחשוב על רגולציה,

and certainly, we should think about this option.

וכמובן שעלינו לחשוב על אפשרות זו.

In the United States, currently,

בארצות הברית, נכון לעכשיו,

we are exploring what might happen if Facebook and others are regulated.

אנו חוקרים מה עלול לקרות אם פייסבוק ואחרים, יהיו תחת רגולציה.

While we should consider things like regulating political speech,

בעוד שלוקחים בחשבון דברים כמו הסדרת השיחה הפוליטי,

labeling the fact that it's political speech,

תיוג העובדה שזה שיח פוליטי,

making sure foreign actors can't fund political speech,

מוודאים ששחקנים זרים לא יכולים לממן שיח פוליטי,

it also has its own dangers.

יש לזה גם סכנות משלו.

For instance, Malaysia just instituted a six-year prison sentence

למשל, מלזיה זה עתה חוקקה עונש מאסר של 6 שנים

for anyone found spreading misinformation.

לכל מי שנמצא מפיץ מידע כוזב.

And in authoritarian regimes,

ובמשטרים אוטוריטריים,

these kinds of policies can be used to suppress minority opinions

שימוש במדיניות מסוג זה יכול לשמש לדיכוי דעות של מיעוטים

and to continue to extend repression.

ולהמשיך להרחיב את הדיכוי.

The fourth possible option is transparency.

האופציה הרביעית האפשרית היא שקיפות.

We want to know how do Facebook's algorithms work.

אנו רוצים לדעת כיצד פועלים האלגוריתמים של פייסבוק.

How does the data combine with the algorithms

איך הנתונים משתלבים עם האלגוריתמים

to produce the outcomes that we see?

כדי לייצר את התוצאות שאנחנו רואים?

We want them to open the kimono

אנו רוצים שהם יחשפו מידע פנימי

and show us exactly the inner workings of how Facebook is working.

ויראו לנו בדיוק את הפעולות הפנימיות לפיהן פייסבוק עובדת,

And if we want to know social media's effect on society,

ואם נרצה לדעת מהי השפעתה של המדיה החברתית,

we need scientists, researchers

נזדקק שלמדענים, חוקרים ואחרים

and others to have access to this kind of information.

תהיה גישה לסוג זה של מידע.

But at the same time,

אבל באותו זמן,

we are asking Facebook to lock everything down,

אנחנו מבקשים מפייסבוק לנעול את הכל,

to keep all of the data secure.

כדי לשמור על אבטחת כל הנתונים.

So, Facebook and the other social media platforms

וכך פייסבוק ופלטפורמות מדיה חברתית אחרות

are facing what I call a transparency paradox.

עומדות בפני מה שאני מכנה פרדוקס שקיפות.

We are asking them, at the same time,

אנחנו מבקשים מהם בה בעת,

to be open and transparent and, simultaneously secure.

להיות פתוחים ושקופים ובו בזמן מאובטחים.

This is a very difficult needle to thread,

יהיה קשה לנווט במיומנות בדרך עקלקלה

but they will need to thread this needle

אבל הם יצטרכו לעשות זאת אם ירצו

if we are to achieve the promise of social technologies

להגשים את יעדי הטכנולוגיה החברתית

while avoiding their peril.

תוך הימנעות מהסיכונים.

The final thing that we could think about is algorithms and machine learning.

הדבר האחרון שיכולנו לחשוב עליו הוא אלגוריתמים ולמידת מכונה.

Technology devised to root out and understand fake news, how it spreads,

טכנולוגיה שתבין את התפשטות חדשות הכזב

and to try and dampen its flow.

ותשרש אותן. ותנסה לדכא את זרימתן.

Humans have to be in the loop of this technology,

צריך להיות מעודכנים בכל מה שנוגע לטכנולוגיה זו,

because we can never escape

כי לעולם לא נוכל לברוח מכך

that underlying any technological solution or approach

שבבסיס כל פיתרון או גישה טכנולוגית

is a fundamental ethical and philosophical question

מונחת שאלה אתית או פילוסופית בסיסית

about how do we define truth and falsity,

כיצד אנו מגדירים אמיתי וכוזב.

to whom do we give the power to define truth and falsity

למי אנו נותנים את הכוח להגדיר אמת או שקר.

and which opinions are legitimate,

ואילו דעות הן לגיטימיות,

which type of speech should be allowed and so on.

איזה סוג של דיבור צריך להיות מותר, וכו'.

Technology is not a solution for that.

טכנולוגיה אינה הפיתרון לכך.

Ethics and philosophy is a solution for that.

אתיקה ופילוסופיה הן הפתרון לזה.

Nearly every theory of human decision making,

כמעט בכל תיאוריה של קבלת החלטות אנושית

human cooperation and human coordination

שיתוף פעולה אנושי ותיאום אנושי

has some sense of the truth at its core.

יש תחושה מסוימת של אמת בבסיסה.

But with the rise of fake news,

אבל עם עלייתן של חדשות הכזב,

the rise of fake video,

עליית הסרטונים המזויפים,

the rise of fake audio,

עלייתו של האודיו המזויף,

we are teetering on the brink of the end of reality,

אנחנו מתנודדים על סף סופה של המציאות,

where we cannot tell what is real from what is fake.

שבה איננו יכולים להבדיל בין אמיתי למזויף

And that's potentially incredibly dangerous.

וזה עלול להיות מסוכן מאין כמוהו.

We have to be vigilant in defending the truth

עלינו להיות ערניים בהגנה על האמת

against misinformation.

כנגד מידע מזויף.

With our technologies, with our policies

עם הטכנולוגיות שלנו, עם המדיניות שלנו

and, perhaps most importantly,

ואולי, הכי חשוב,

with our own individual responsibilities,

עם האחריות האישית שלנו,

decisions, behaviors and actions.

וההחלטות, ההתנהגות והמעשים.

Thank you very much.

תודה רבה לכם.

(Applause)

(מחיאות כפיים)