Dare to disagree | Margaret Heffernan

576,454 views ・ 2012-08-06

TED


אנא לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית למטה כדי להפעיל את הסרטון.

00:00
Translator: Thu-Huong Ha Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
מתרגם: Yubal Masalker מבקר: Ido Dekkers
00:15
In Oxford in the 1950s,
1
15684
1862
באוקספורד של שנות החמישים במאה ה-20,
00:17
there was a fantastic doctor, who was very unusual,
2
17546
3768
היתה רופאה נהדרת ומאוד יוצאת-דופן,
00:21
named Alice Stewart.
3
21314
2032
ושמה אליס סטיוארט.
00:23
And Alice was unusual partly because, of course,
4
23346
3143
אליס היתה יוצאת-דופן, גם בגלל
00:26
she was a woman, which was pretty rare in the 1950s.
5
26489
3480
שהיתה אישה, דבר די נדיר באותה תקופה.
00:29
And she was brilliant, she was one of the,
6
29969
2111
היא היתה מבריקה. היא היתה אחת מאותם
00:32
at the time, the youngest Fellow to be elected to the Royal College of Physicians.
7
32080
4816
אקדמאים צעירים שנבחרו לאקדמיה המלכותית של רופאים.
00:36
She was unusual too because she continued to work after she got married,
8
36896
3757
היא היתה יוצאת-דופן גם בגלל שהיא המשיכה לעבוד לאחר נישואיה,
00:40
after she had kids,
9
40653
2095
לאחר שהולידה ילדים,
00:42
and even after she got divorced and was a single parent,
10
42748
3008
ואפילו לאחר שהתגרשה והיתה אם חד-הורית,
00:45
she continued her medical work.
11
45756
2283
היא המשיכה בעבודתה הרפואית.
00:48
And she was unusual because she was really interested in a new science,
12
48039
4120
והיא היתה יוצאת-דופן כי התעניינה באמת ובתמים במדע החדש,
00:52
the emerging field of epidemiology,
13
52159
2624
בתחום הצומח של חקר מגיפות,
00:54
the study of patterns in disease.
14
54783
3488
חקר של תבניות במחלות.
00:58
But like every scientist, she appreciated
15
58271
2168
אבל כמו כל מדען, היא חזתה
01:00
that to make her mark, what she needed to do
16
60439
2256
שכדי להשאיר חותם משלה,
01:02
was find a hard problem and solve it.
17
62695
4518
יהיה עליה לאתר בעיה קשה ולפתור אותה.
01:07
The hard problem that Alice chose
18
67213
2544
הבעיה הקשה שאליס בחרה היתה
01:09
was the rising incidence of childhood cancers.
19
69757
3398
המספר העולה של מקרי סרטן אצל ילדים.
01:13
Most disease is correlated with poverty,
20
73155
2190
רוב המחלות קשורות בעוני,
01:15
but in the case of childhood cancers,
21
75345
2269
אבל במקרים של סרטן אצל ילדים,
01:17
the children who were dying seemed mostly to come
22
77614
2604
נראה היה שהילדים שמתו
01:20
from affluent families.
23
80218
2445
באו ברובם ממשפחות מבוססות.
01:22
So, what, she wanted to know,
24
82663
1743
לכן, היא ביקשה לדעת
01:24
could explain this anomaly?
25
84406
3082
מה יכול להסביר חריגה זו.
01:27
Now, Alice had trouble getting funding for her research.
26
87488
2783
אבל לאליס היתה בעיה להשיג מימון למחקר שלה.
01:30
In the end, she got just 1,000 pounds
27
90271
1991
לבסוף, היא קיבלה רק 1,000 פאונד
01:32
from the Lady Tata Memorial prize.
28
92262
2255
מהפרס על שם ליידי טאטא.
01:34
And that meant she knew she only had one shot
29
94517
2543
פירוש הדבר היה שהיא הבינה שיש לה
01:37
at collecting her data.
30
97060
2042
רק ניסיון אחד לאיסוף נתונים.
01:39
Now, she had no idea what to look for.
31
99102
2477
לא היה לה מושג מה לחפש.
01:41
This really was a needle in a haystack sort of search,
32
101579
3116
זה היה כמו חיפוש מחט בערימת שחת,
01:44
so she asked everything she could think of.
33
104695
2622
לכן היא שאלה כל דבר שיכלה להעלות על דעתה.
01:47
Had the children eaten boiled sweets?
34
107317
1833
האם הילדים אכלו ממתקים מסוכר מורתח?
01:49
Had they consumed colored drinks?
35
109150
2073
האם הם צרכו משקאות עם תוספות צבע?
01:51
Did they eat fish and chips?
36
111223
1647
האם הם אכלו דגים וצ'יפס?
01:52
Did they have indoor or outdoor plumbing?
37
112870
2008
האם הם גרו בבתים בעלי צנרת חיצונית או פנימית?
01:54
What time of life had they started school?
38
114878
3416
באיזה שלב בחייהם הם החלו ללמוד בבית-ספר?
01:58
And when her carbon copied questionnaire started to come back,
39
118294
3368
וכאשר השאלונים עם נייר הקופי החלו לשוב אליה,
02:01
one thing and one thing only jumped out
40
121662
2920
קפץ לעיניים אך ורק דבר אחד,
02:04
with the statistical clarity of a kind that
41
124582
2536
עם בהירות סטטיסטית מהסוג
02:07
most scientists can only dream of.
42
127118
2840
שהמדענים יכולים רק לחלום עליה.
02:09
By a rate of two to one,
43
129958
1920
ביחס של שניים לאחד,
02:11
the children who had died
44
131878
2081
לילדים שמתו
02:13
had had mothers who had been X-rayed when pregnant.
45
133959
6295
היו אימהות שעברו צילומי רנטגן בזמן הריונן.
02:20
Now that finding flew in the face of conventional wisdom.
46
140254
4505
ממצא זה היווה סטירת-לחי לדעה המקובלת.
02:24
Conventional wisdom held
47
144759
1907
על-פי המקובל,
02:26
that everything was safe up to a point, a threshold.
48
146666
3997
הכל היה בטוח מתחת לסף מסויים.
02:30
It flew in the face of conventional wisdom,
49
150663
2327
זו היתה סטירת לחי לדעה המקובלת,
02:32
which was huge enthusiasm for the cool new technology
50
152990
3458
שהביאה להתלהבות רבה מהטכנולוגיה החדשה
02:36
of that age, which was the X-ray machine.
51
156448
3646
של אותה תקופה, שהיא מכונת קרני הרנטגן.
02:40
And it flew in the face of doctors' idea of themselves,
52
160094
4224
זו היתה גם סטירת לחי לדימוי העצמי של הרופאים בתור
02:44
which was as people who helped patients,
53
164318
3808
אנשים שעוזרים לחולים,
02:48
they didn't harm them.
54
168126
2696
לא אנשים שמזיקים לחולים.
02:50
Nevertheless, Alice Stewart rushed to publish
55
170822
3688
בכל אופן, אליס סטיוארט מיהרה לפרסם
02:54
her preliminary findings in The Lancet in 1956.
56
174510
3584
את ממצאיה הראשוניים בכתב העת, ה-לנסט, ב-1956.
02:58
People got very excited, there was talk of the Nobel Prize,
57
178094
4008
אנשים התרגשו, היו דיבורים על פרס נובל,
03:02
and Alice really was in a big hurry
58
182102
2120
ואליס היתה בלחץ של לנסות ולבדוק
03:04
to try to study all the cases of childhood cancer she could find
59
184222
3791
את כל מקרי הסרטן שיכלה למצוא אצל ילדים
03:08
before they disappeared.
60
188013
2153
לפני שייאבדו.
03:10
In fact, she need not have hurried.
61
190166
4344
אבל למעשה, לא היה צורך להיות בלחץ.
03:14
It was fully 25 years before the British and medical --
62
194510
4191
כל זה היה 25 שנה לפני שמוסדות הרפואה
03:18
British and American medical establishments
63
198701
2872
הבריטיים והאמריקאיים נטשו
03:21
abandoned the practice of X-raying pregnant women.
64
201573
6104
את המנהג של בדיקות רטנגן אצל נשים הרות.
03:27
The data was out there, it was open, it was freely available,
65
207677
5481
כל הנתונים כבר היו קיימים, פתוחים וזמינים לכל,
03:33
but nobody wanted to know.
66
213158
4224
אבל אף אחד לא רצה לדעת.
03:37
A child a week was dying,
67
217382
2684
תינוק מת בכל שבוע,
03:40
but nothing changed.
68
220066
2733
אבל שום דבר לא השתנה.
03:42
Openness alone can't drive change.
69
222799
6255
פתיחות לבדה אינה מסוגלת להביא לשינוי.
03:49
So for 25 years Alice Stewart had a very big fight on her hands.
70
229054
5617
כך במשך 25 שנה היה על אליס סטיוארט להילחם בעצמה.
03:54
So, how did she know that she was right?
71
234671
3247
אבל כיצד היא ידעה שהיא צודקת?
03:57
Well, she had a fantastic model for thinking.
72
237918
3663
היה לה מודל נהדר ללכת לפיו.
04:01
She worked with a statistician named George Kneale,
73
241581
2245
היא עבדה עם סטטיסטיקאי בשם ג'ורג' ניל,
04:03
and George was pretty much everything that Alice wasn't.
74
243826
2384
והוא היה כמעט כל מה שאליס לא היתה.
04:06
So, Alice was very outgoing and sociable,
75
246210
3069
אליס היתה מאוד פתוחה וחברתית,
04:09
and George was a recluse.
76
249279
2458
ג'ורג' היה מסוגר.
04:11
Alice was very warm, very empathetic with her patients.
77
251737
4014
אליס היתה לבבית ומאוד חביבה עם מטופליה,
04:15
George frankly preferred numbers to people.
78
255751
4039
ג'ורג', האמת, העדיף מספרים על-פני אנשים.
04:19
But he said this fantastic thing about their working relationship.
79
259790
3978
והוא אמר משהו מופלא על קשרי העבודה ביניהם.
04:23
He said, "My job is to prove Dr. Stewart wrong."
80
263768
6336
הוא אמר, "תפקידי הוא להוכיח שד"ר סטיוארט טועה."
04:30
He actively sought disconfirmation.
81
270104
3557
הוא חיפש באופן יזום את ההפרכה.
04:33
Different ways of looking at her models,
82
273661
2337
דרכים שונות להסתכל על המודלים שלה,
04:35
at her statistics, different ways of crunching the data
83
275998
3257
על הסטטיסטיקות שלה, דרכים שונות לעבד את המידע
04:39
in order to disprove her.
84
279255
3063
כדי להוכיח שהיא טועה.
04:42
He saw his job as creating conflict around her theories.
85
282318
5624
הוא ראה את תפקידו כיוצר סתירות בתיאוריות שלה.
04:47
Because it was only by not being able to prove
86
287942
3096
כי זה היה אך ורק באמצעות לא להיות
04:51
that she was wrong,
87
291038
2368
מסוגל להוכיח שהיא טועה,
04:53
that George could give Alice the confidence she needed
88
293406
3121
שג'ורג' יכל להעניק לאליס את הביטחון שהיא היתה צריכה
04:56
to know that she was right.
89
296527
2982
כדי לדעת שהיא צודקת.
04:59
It's a fantastic model of collaboration --
90
299509
4675
זוהי דוגמא מצויינת של שיתוף פעולה --
05:04
thinking partners who aren't echo chambers.
91
304184
5007
עמיתים אינטליגנטיים שאינם מדקלמים איש את רעהו.
05:09
I wonder how many of us have,
92
309191
2352
אני תוהה לכמה מאיתנו יש,
05:11
or dare to have, such collaborators.
93
311543
6919
או שהם מעיזים שיהיו להם, שותפים שכאלה.
05:18
Alice and George were very good at conflict.
94
318462
3777
אליס וג'ורג' הצטיינו בעימות.
05:22
They saw it as thinking.
95
322239
3136
הם ראו בכך תהליך של חשיבה.
05:25
So what does that kind of constructive conflict require?
96
325375
4273
אז מה נדרש בשביל עימות מועיל שכזה?
05:29
Well, first of all, it requires that we find people
97
329648
3375
קודם כל, נדרשים לכך אנשים
05:33
who are very different from ourselves.
98
333023
2648
שהם שונים מאוד מעצמנו.
05:35
That means we have to resist the neurobiological drive,
99
335671
4336
זה אומר שעלינו לעמוד בפני אותו דחף נוירו-ביולוגי
05:40
which means that we really prefer people mostly like ourselves,
100
340007
4504
האומר לנו להעדיף אנשים הדומים לנו,
05:44
and it means we have to seek out people
101
344511
2224
דבר האומר שעלינו לחפש אנשים
05:46
with different backgrounds, different disciplines,
102
346735
2472
מרקעים שונים, מתחומים שונים,
05:49
different ways of thinking and different experience,
103
349207
4151
בעלי דרכי חשיבה וניסיון שונים,
05:53
and find ways to engage with them.
104
353358
3865
ולמצוא דרכים להתחבר איתם.
05:57
That requires a lot of patience and a lot of energy.
105
357223
4644
זה דורש המון סבלנות והמון אנרגיה.
06:01
And the more I've thought about this,
106
361867
1811
וככל שחשבתי על זה יותר,
06:03
the more I think, really, that that's a kind of love.
107
363678
5161
אני חושבת יותר,באמת, שזו מין אהבה כזו.
06:08
Because you simply won't commit that kind of energy
108
368839
3069
כי אף אחד לא ישקיע אנרגיה וזמן כאלה
06:11
and time if you don't really care.
109
371908
4691
אלא אם באמת אכפת לו.
06:16
And it also means that we have to be prepared to change our minds.
110
376599
4460
וזה גם אומר שעלינו להיות מוכנים לשנות את דעתנו.
06:21
Alice's daughter told me
111
381059
2364
בתה של אליס סיפרה לי
06:23
that every time Alice went head-to-head with a fellow scientist,
112
383423
3112
שבכל פעם שאליס הלכה ראש-בראש עם מדען עמית,
06:26
they made her think and think and think again.
113
386535
4184
הם גרמו לה לחשוב ושוב לחשוב.
06:30
"My mother," she said, "My mother didn't enjoy a fight,
114
390719
4018
"אימי", היא אמרה, "אימי לא נהנתה מהמאבקים,
06:34
but she was really good at them."
115
394737
5142
אבל היא הצטיינה בהם."
06:39
So it's one thing to do that in a one-to-one relationship.
116
399879
4170
זה דבר אחד לעשות זאת ביחסים של אחד-לאחד.
06:44
But it strikes me that the biggest problems we face,
117
404049
3287
אבל מדהים אותי שהבעיה הכי גדולה שאנו מתמודדים איתה,
06:47
many of the biggest disasters that we've experienced,
118
407336
2874
היא שרבים מהאסונות שחווינו,
06:50
mostly haven't come from individuals,
119
410210
1951
לא באו מאנשים יחידים,
06:52
they've come from organizations,
120
412161
1888
הם באו מארגונים,
06:54
some of them bigger than countries,
121
414049
2008
חלקם גדולים יותר ממדינות,
06:56
many of them capable of affecting hundreds,
122
416057
2260
רבים מהם מסוגלים להשפיע
06:58
thousands, even millions of lives.
123
418317
4003
על חיי מאות, אלפים או אפילו מיליונים.
07:02
So how do organizations think?
124
422320
4438
אז כיצד ארגונים חושבים?
07:06
Well, for the most part, they don't.
125
426758
4026
ובכן, רוב הזמן, הם לא.
07:10
And that isn't because they don't want to,
126
430784
2993
וזה לא בגלל שהם אינם רוצים בזה,
07:13
it's really because they can't.
127
433777
2405
אלא בגלל שהם לא מסוגלים.
07:16
And they can't because the people inside of them
128
436182
3347
הם לא מסוגלים כי האנשים בתוכם
07:19
are too afraid of conflict.
129
439529
4208
חוששים יותר מדי מעימותים.
07:23
In surveys of European and American executives,
130
443737
2864
בסקר שנערך בקרב מנהלים בארה"ב ואירופה,
07:26
fully 85 percent of them acknowledged
131
446601
2970
85 אחוז מהם הודו
07:29
that they had issues or concerns at work
132
449571
3517
שיש להם הערות או דאגות בעבודה
07:33
that they were afraid to raise.
133
453088
3633
שהם חוששים להעלות.
07:36
Afraid of the conflict that that would provoke,
134
456721
3159
חוששים מהעימות שהם עלולים לגרום,
07:39
afraid to get embroiled in arguments
135
459880
2368
חוששים מלהיות מעורבים בויכוחים
07:42
that they did not know how to manage,
136
462248
2031
שאינם יודעים כיצד לנהל,
07:44
and felt that they were bound to lose.
137
464279
4577
ושהם חשו שהם נועדו להפסיד בהם.
07:48
Eighty-five percent is a really big number.
138
468856
6177
85 אחוז זה מספר באמת גדול.
07:55
It means that organizations mostly can't do
139
475033
2815
זה אומר שאירגונים ברובם אינם מסוגלים לעשות
07:57
what George and Alice so triumphantly did.
140
477848
2328
את מה שג'ורג' ואליס עשו באופן כה מוצלח.
08:00
They can't think together.
141
480176
4399
הם לא מסוגלים לחשוב בצוותא.
08:04
And it means that people like many of us,
142
484575
2241
זה אומר שאנשים כמו רבים מאיתנו,
08:06
who have run organizations,
143
486816
2184
אשר ניהלו אירגונים,
08:09
and gone out of our way to try to find the very best people we can,
144
489000
3567
ויצאו מגידרם כדי לנסות ולמצוא את האנשים הכי טובים,
08:12
mostly fail to get the best out of them.
145
492567
6273
נכשלים לרוב בהפקת המירב מהם.
08:18
So how do we develop the skills that we need?
146
498840
3336
אז כיצד אנו מפתחים את הכישורים שאנו צריכים?
08:22
Because it does take skill and practice, too.
147
502176
4083
כי זה דורש כישורים וגם תירגול.
08:26
If we aren't going to be afraid of conflict,
148
506259
3414
אם לא נחשוש יותר מעימותים,
08:29
we have to see it as thinking,
149
509673
2159
עלינו לראותם בתור תהליך חשיבה,
08:31
and then we have to get really good at it.
150
511832
4336
ועלינו להצטיין בהם.
08:36
So, recently, I worked with an executive named Joe,
151
516168
4264
לאחרונה, עבדתי עם מנהל בשם ג'ו.
08:40
and Joe worked for a medical device company.
152
520432
3472
הוא עבד בחברה למיכשור רפואי.
08:43
And Joe was very worried about the device that he was working on.
153
523904
2975
ג'ו היה מאוד מודאג לגבי המכשיר שהוא עבד עליו.
08:46
He thought that it was too complicated
154
526879
3025
הוא סבר שהוא מסובך מדי
08:49
and he thought that its complexity
155
529904
1864
ושהמורכבות שלו
08:51
created margins of error that could really hurt people.
156
531768
4267
יצרה מרווח שגיאה שיכול לפגוע באנשים.
08:56
He was afraid of doing damage to the patients he was trying to help.
157
536035
4140
הוא חשש מגרימת נזק למטופלים שהוא ניסה לעזור להם.
09:00
But when he looked around his organization,
158
540175
2305
אבל כאשר הביט ימינה ושמאלה בחברה שלו,
09:02
nobody else seemed to be at all worried.
159
542480
4461
הוא לא ראה שמישהו אחר מודאג.
09:06
So, he didn't really want to say anything.
160
546941
2555
לכן לא ממש בא לו לומר משהו.
09:09
After all, maybe they knew something he didn't.
161
549496
2184
אחרי הכל, אולי הם ידעו משהו שהוא לא.
09:11
Maybe he'd look stupid.
162
551680
2584
אולי הוא ייראה כטיפש.
09:14
But he kept worrying about it,
163
554264
2206
אבל הוא המשיך לדאוג,
09:16
and he worried about it so much that he got to the point
164
556470
3046
עד כדי כך שהגיע למצב
09:19
where he thought the only thing he could do
165
559516
2159
בו הוא חשב שהדבר היחיד
09:21
was leave a job he loved.
166
561675
4130
שיוכל לעשות זה לעזוב את העבודה שאהב.
09:25
In the end, Joe and I found a way
167
565805
4000
לבסוף, ג'ו ואני מצאנו דרך בה הוא יוכל
09:29
for him to raise his concerns.
168
569805
1855
להעלות את דאגותיו.
09:31
And what happened then is what almost always
169
571660
2871
ומה שקרה זה מה שקורה בדרך-כלל
09:34
happens in this situation.
170
574531
1594
במצבים כאלה.
09:36
It turned out everybody had exactly the same
171
576125
3221
התברר שלכולם היו בדיוק את אותן
09:39
questions and doubts.
172
579346
1746
השאלות והספקות.
09:41
So now Joe had allies. They could think together.
173
581092
4032
כעת לג'ו היו בעלי ברית. הם יכלו לחשוב בצוותא.
09:45
And yes, there was a lot of conflict and debate
174
585124
3264
אמנם היו הרבה עימותים, דיונים
09:48
and argument, but that allowed everyone around the table
175
588388
4304
וויכוחים, אבל זה איפשר לכולם
09:52
to be creative, to solve the problem,
176
592692
4080
להיות יצירתיים, לפתור את הבעיה
09:56
and to change the device.
177
596772
4328
ולשנות את המכשיר.
10:01
Joe was what a lot of people might think of
178
601100
3376
ג'ו היה מה שרבים יכנו
10:04
as a whistle-blower,
179
604476
2272
בתור מלשן,
10:06
except that like almost all whistle-blowers,
180
606748
2715
אלא שכמעט כמו כל המלשנים,
10:09
he wasn't a crank at all,
181
609463
2373
הוא לא היה כלל סוציופט,
10:11
he was passionately devoted to the organization
182
611836
3448
אלא הוא היה מסור בכל ליבו לחברה
10:15
and the higher purposes that that organization served.
183
615284
3448
ולמטרות הנעלות שהחברה שירתה.
10:18
But he had been so afraid of conflict,
184
618732
3816
אבל הוא כל-כך חשש מעימות,
10:22
until finally he became more afraid of the silence.
185
622548
5080
עד שבסוף הוא החל יותר לפחד מהשתיקה עצמה.
10:27
And when he dared to speak,
186
627628
1859
וכאשר הוא העז לדבר,
10:29
he discovered much more inside himself
187
629487
3398
הוא גילה בתוכו הרבה יותר
10:32
and much more give in the system than he had ever imagined.
188
632885
5242
וגילה את יכולתו לתרום למערכת הרבה יותר ממה שהוא אי-פעם שיער.
10:38
And his colleagues don't think of him as a crank.
189
638127
3331
עמיתיו אינם חושבים שהוא סוציופט.
10:41
They think of him as a leader.
190
641458
5128
הם רואים אותו בתור מנהיג.
10:46
So, how do we have these conversations more easily
191
646586
4368
אז כיצד יהיו לנו דיונים כאלה יותר בקלות
10:50
and more often?
192
650954
1913
ויותר בתכיפות?
10:52
Well, the University of Delft
193
652867
1986
אוניברסיטת דלפט
10:54
requires that its PhD students
194
654853
2397
דורשת מהסטודנטים לתואר שלישי
10:57
have to submit five statements that they're prepared to defend.
195
657250
3913
לשלוח 5 גילויי-דעת שהם מוכנים להגן עליהם.
11:01
It doesn't really matter what the statements are about,
196
661163
3384
אין זה משנה על מה גילויי-הדעת,
11:04
what matters is that the candidates are willing and able
197
664547
3792
מה שחשוב זה שהסטודנטים רוצים ומסוגלים
11:08
to stand up to authority.
198
668339
2603
לעמוד מול סמכות.
11:10
I think it's a fantastic system,
199
670942
2364
אני סבורה שזו שיטה נפלאה,
11:13
but I think leaving it to PhD candidates
200
673306
2513
אבל להשאיר זאת רק לסטודנטים לתואר שלישי
11:15
is far too few people, and way too late in life.
201
675819
4305
זה עבור מעט מדי אנשים ובשלב מאוחר מדי בחיים.
11:20
I think we need to be teaching these skills
202
680124
3166
אני חושבת שעלינו ללמד כישורים אלה
11:23
to kids and adults at every stage of their development,
203
683290
4080
את הילדים והמבוגרים בכל שלב של התפתחותם,
11:27
if we want to have thinking organizations
204
687370
2449
אם ברצוננו שיהיו אירגונים שחושבים
11:29
and a thinking society.
205
689819
3647
וחברה אנושית שחושבת.
11:33
The fact is that most of the biggest catastrophes that we've witnessed
206
693466
5618
העובדה היא שרוב הקטסטרופות הגדולות שהיינו עדים להן
11:39
rarely come from information that is secret or hidden.
207
699084
6391
לא קורות בדרך-כלל בגלל מידע סודי או חבוי.
11:45
It comes from information that is freely available and out there,
208
705475
4304
הן קורות מתוך מידע קיים, הזמין לכולם,
11:49
but that we are willfully blind to,
209
709779
2384
אבל שאנו ביודעין מתעלמים ממנו,
11:52
because we can't handle, don't want to handle,
210
712163
3128
כי איננו מסוגלים או רוצים להתמודד
11:55
the conflict that it provokes.
211
715291
4407
עם העימותים שהוא מעורר.
11:59
But when we dare to break that silence,
212
719698
2929
אבל כאשר אנו מעיזים לשבור את השתיקה,
12:02
or when we dare to see,
213
722627
2657
או כאשר אנו מעיזים להביט,
12:05
and we create conflict,
214
725284
2255
ויוצרים עימות,
12:07
we enable ourselves and the people around us
215
727539
2625
אנו מאפשרים לעצמנו ולאנשים סביבנו
12:10
to do our very best thinking.
216
730164
4246
למצות את המיטב מיכולתנו לחשוב.
12:14
Open information is fantastic,
217
734410
3376
מידע גלוי זה דבר נפלא,
12:17
open networks are essential.
218
737786
3184
רשתות פתוחות לכל הן חיוניות.
12:20
But the truth won't set us free
219
740970
1977
אבל האמת תמשיך לרדוף אותנו
12:22
until we develop the skills and the habit and the talent
220
742947
3764
עד שנפתח את הכישורים ואת ההרגלים ואת הכישרון
12:26
and the moral courage to use it.
221
746711
4137
ואת האומץ המוסרי להשתמש בהם.
12:30
Openness isn't the end.
222
750848
3760
פתיחות אינה הסוף.
12:34
It's the beginning.
223
754608
2642
היא ההתחלה.
12:37
(Applause)
224
757250
11479
(מחיאות כפיים)
על אתר זה

אתר זה יציג בפניכם סרטוני YouTube המועילים ללימוד אנגלית. תוכלו לראות שיעורי אנגלית המועברים על ידי מורים מהשורה הראשונה מרחבי העולם. לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית המוצגות בכל דף וידאו כדי להפעיל את הסרטון משם. הכתוביות גוללות בסנכרון עם הפעלת הווידאו. אם יש לך הערות או בקשות, אנא צור איתנו קשר באמצעות טופס יצירת קשר זה.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7