How technology can fight extremism and online harassment | Yasmin Green

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2018-06-27 ・ TED


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How technology can fight extremism and online harassment | Yasmin Green

74,576 views ・ 2018-06-27

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Kai Izumi 校正: Riaki Poništ
00:13
My relationship with the internet reminds me of the setup
0
13131
4411
私のインターネットとの関係は
ありきたりのホラー映画の設定を 思わせるんです
00:17
to a clichéd horror movie.
1
17566
1833
00:19
You know, the blissfully happy family moves in to their perfect new home,
2
19867
4386
ほら 幸せな一家が 完璧な新居に入居して
00:24
excited about their perfect future,
3
24277
2281
完璧な未来を 思い描いているところ
00:26
and it's sunny outside and the birds are chirping ...
4
26582
3521
外は晴れていて 鳥のさえずりも聞こえて
00:30
And then it gets dark.
5
30857
1839
でもそのうち夜になり
00:32
And there are noises from the attic.
6
32720
2348
屋根裏部屋から音がして
00:35
And we realize that that perfect new house isn't so perfect.
7
35092
4345
完璧だと思っていた家が そうでもないことに気づく
00:40
When I started working at Google in 2006,
8
40485
3131
2006年 私がGoogleに 勤め始めた頃
00:43
Facebook was just a two-year-old,
9
43640
1767
Facebookは 誕生して2年
00:45
and Twitter hadn't yet been born.
10
45431
2012
Twitterはまだ 存在してませんでした
00:47
And I was in absolute awe of the internet and all of its promise
11
47848
4410
そして私はインターネットとその可能性に 絶大な畏敬の念を抱いていました
00:52
to make us closer
12
52282
1437
人と人の距離を縮め
00:53
and smarter
13
53743
1296
人間をさらに賢くし
00:55
and more free.
14
55063
1214
いっそう自由にしてくれると
00:57
But as we were doing the inspiring work of building search engines
15
57265
3714
しかし 私たちが検索エンジンや 動画投稿サイト
ソーシャルネットワークを創り出すという 魅力的な仕事に関わると同時に
01:01
and video-sharing sites and social networks,
16
61003
2886
01:04
criminals, dictators and terrorists were figuring out
17
64907
4304
犯罪者や独裁者 テロリストは 同じプラットフォームを
01:09
how to use those same platforms against us.
18
69235
3202
私たちに対して悪用する方法を 見いだしていったのです
01:13
And we didn't have the foresight to stop them.
19
73417
2455
私たちにはそれが予見できず 止められませんでした
01:16
Over the last few years, geopolitical forces have come online to wreak havoc.
20
76746
5099
過去数年で 地政学に強い勢力が 破壊を目的としてネット上に進出しました
01:21
And in response,
21
81869
1169
それに対してGoogleは 私と数人の同僚が
01:23
Google supported a few colleagues and me to set up a new group called Jigsaw,
22
83062
4778
Jigsawという組織を設立するのを 支援してくれました
01:27
with a mandate to make people safer from threats like violent extremism,
23
87864
4596
私たちの任務は人々を
暴力的な過激主義 検閲 迫害などの脅威から守ること
01:32
censorship, persecution --
24
92484
2078
01:35
threats that feel very personal to me because I was born in Iran,
25
95186
4117
イランで生まれ 暴力的な革命の後に 国を去った私が
01:39
and I left in the aftermath of a violent revolution.
26
99327
2929
個人的に強く感じている脅威です
01:43
But I've come to realize that even if we had all of the resources
27
103525
4346
しかし 気づいたことがあります
たとえ 世界中のテクノロジー企業が持つ すべての資源を合わせたとしても
01:47
of all of the technology companies in the world,
28
107895
2858
01:51
we'd still fail
29
111595
1230
たった1つの決定的な要素を 見落とすだけで失敗するだろうということ
01:53
if we overlooked one critical ingredient:
30
113586
2948
01:57
the human experiences of the victims and perpetrators of those threats.
31
117653
5789
その要素とは 先ほど言ったような脅威の 被害者や加害者の実体験です
02:04
There are many challenges I could talk to you about today.
32
124935
2736
私が今日ここで語れる問題点は たくさんありますが
02:07
I'm going to focus on just two.
33
127695
1504
2つに絞ることにします
02:09
The first is terrorism.
34
129623
2079
1つ目はテロです
02:13
So in order to understand the radicalization process,
35
133563
2557
過激化の過程を理解するために
02:16
we met with dozens of former members of violent extremist groups.
36
136144
4287
何十人もの元過激派構成員と 会いました
02:21
One was a British schoolgirl,
37
141590
2483
うち1人はイギリス人女子学生
02:25
who had been taken off of a plane at London Heathrow
38
145049
3699
ISISに入るためシリアに向かう途中 ロンドン・ヒースロー空港で
02:28
as she was trying to make her way to Syria to join ISIS.
39
148772
4692
飛行機から降ろされたのです
02:34
And she was 13 years old.
40
154281
1931
しかも13歳という若さでした
02:37
So I sat down with her and her father, and I said, "Why?"
41
157792
4625
私はその子の父親を交えて腰を下ろし 「なぜ?」と尋ねました
02:42
And she said,
42
162441
1717
答えはこうでした
02:44
"I was looking at pictures of what life is like in Syria,
43
164182
3639
「シリアでの生活の様子を写真で見て
02:47
and I thought I was going to go and live in the Islamic Disney World."
44
167845
3510
イスラム版ディズニーランドに 住めるんだと思った」
02:52
That's what she saw in ISIS.
45
172527
2084
それが その子から見たISISでした
02:54
She thought she'd meet and marry a jihadi Brad Pitt
46
174635
3492
ISIS版ブラッド・ピットのような人と そこで出会い 結婚し
02:58
and go shopping in the mall all day and live happily ever after.
47
178151
3058
一日中モールで買い物して 末長く幸せに暮らすのだと思っていたそうです
03:02
ISIS understands what drives people,
48
182977
2824
ISISは何が人を動かすかを知っています
03:05
and they carefully craft a message for each audience.
49
185825
3544
そしてそれぞれの読者に合わせ 丹念にメッセージを作成します
03:11
Just look at how many languages
50
191122
1511
ISISの勧誘資料が
03:12
they translate their marketing material into.
51
192657
2273
どれだけの言語に 翻訳されているか見てください
03:15
They make pamphlets, radio shows and videos
52
195677
2661
パンフレットに ラジオ番組に動画などを
03:18
in not just English and Arabic,
53
198362
1973
英語とアラビア語だけでなく
03:20
but German, Russian, French, Turkish, Kurdish,
54
200359
4767
ドイツ語 ロシア語 フランス語 トルコ語 クルド語
03:25
Hebrew,
55
205150
1672
ヘブライ語
03:26
Mandarin Chinese.
56
206846
1741
中国語でも作っています
03:29
I've even seen an ISIS-produced video in sign language.
57
209309
4192
ISISが作った 手話の動画を 見たことすらあります
03:34
Just think about that for a second:
58
214605
1884
ちょっと考えてみてください
03:36
ISIS took the time and made the effort
59
216513
2308
ISISは耳の不自由な人にも メッセージが届くよう
03:38
to ensure their message is reaching the deaf and hard of hearing.
60
218845
3804
わざわざ時間と労力を費やしたのです
03:45
It's actually not tech-savviness
61
225143
2144
ISISが人々の心を つかむことができるのは
03:47
that is the reason why ISIS wins hearts and minds.
62
227311
2595
ハイテクに精通しているからではありません
03:49
It's their insight into the prejudices, the vulnerabilities, the desires
63
229930
4163
自分たちが思いを伝えたい相手の
偏見 弱さ 願望が何なのかを
03:54
of the people they're trying to reach
64
234117
1774
03:55
that does that.
65
235915
1161
見極めているからです
03:57
That's why it's not enough
66
237718
1429
ネット上からISISの募集資料を 削除することに目を向けるだけでは
03:59
for the online platforms to focus on removing recruiting material.
67
239171
4239
不十分なのはそういうわけです
04:04
If we want to have a shot at building meaningful technology
68
244518
3581
過激派に対抗する テクノロジーとして
04:08
that's going to counter radicalization,
69
248123
1874
役に立つものを開発したいのならば
04:10
we have to start with the human journey at its core.
70
250021
2979
人間の人生の核心の部分から 始めなくてはなりません
04:13
So we went to Iraq
71
253884
2187
そこで私たちは イラクへ出向きました
04:16
to speak to young men who'd bought into ISIS's promise
72
256095
2831
ISISが約束する英雄像や
04:18
of heroism and righteousness,
73
258950
3191
正義を信じ込み
04:22
who'd taken up arms to fight for them
74
262165
1847
戦闘員として武器を手に取ったものの
04:24
and then who'd defected
75
264036
1338
ISISの支配の残虐さを目にした後 脱走した若者たちに会うためです
04:25
after they witnessed the brutality of ISIS's rule.
76
265398
3021
04:28
And I'm sitting there in this makeshift prison in the north of Iraq
77
268880
3192
私は北イラクにある 簡素な仮設刑務所で
04:32
with this 23-year-old who had actually trained as a suicide bomber
78
272096
4550
ISIS脱走前には自爆テロ犯として 訓練を受けていた―
23歳の若者と座っていました
04:36
before defecting.
79
276670
1552
彼はこう語りました
04:39
And he says,
80
279080
1158
04:41
"I arrived in Syria full of hope,
81
281119
3220
「希望に満ち溢れて シリアに到着したのに
04:44
and immediately, I had two of my prized possessions confiscated:
82
284363
4365
直後に僕にとって最も大切なものを 2つ取り上げられた
04:48
my passport and my mobile phone."
83
288752
2933
それはパスポートと携帯電話だった」
04:52
The symbols of his physical and digital liberty
84
292140
2406
自分の身体的そして 電子的な自由の象徴が
04:54
were taken away from him on arrival.
85
294570
1760
到着した途端 剥奪されたのです
04:57
And then this is the way he described that moment of loss to me.
86
297248
3510
彼はその喪失の瞬間について
05:01
He said,
87
301356
1586
こう表現しました
05:02
"You know in 'Tom and Jerry,'
88
302966
2329
「トムとジェリーのアニメでさ
05:06
when Jerry wants to escape, and then Tom locks the door
89
306192
3103
ジェリーが逃げようとしているのに トムがドアの鍵を締めて
05:09
and swallows the key
90
309319
1156
その鍵を飲み込んじゃって
05:10
and you see it bulging out of his throat as it travels down?"
91
310499
3551
それがトムの喉を通って 胃に入る様子が見える場面みたいな感じ」
05:14
And of course, I really could see the image that he was describing,
92
314446
3153
もちろん 彼の描写する場面が はっきりと目に浮かびました
05:17
and I really did connect with the feeling that he was trying to convey,
93
317623
3661
彼が伝えようとしている心情—
05:21
which was one of doom,
94
321308
2021
逃げ場がないとわかっているときの 無力感に心から共感できました
05:23
when you know there's no way out.
95
323353
1789
05:26
And I was wondering:
96
326551
1289
そして ふと思ったのです
05:28
What, if anything, could have changed his mind
97
328644
2682
彼が家を出た日に 考えを改めさせる何かがあったならば
05:31
the day that he left home?
98
331350
1240
どうなっていただろうか
05:32
So I asked,
99
332614
1250
そこで尋ねてみました
05:33
"If you knew everything that you know now
100
333888
3178
「君が今だから知っていることすべて―
05:37
about the suffering and the corruption, the brutality --
101
337090
3051
ISISでの苦痛や腐敗や残虐さなどを
05:40
that day you left home,
102
340165
1415
家を出た日に知っていたとして
05:41
would you still have gone?"
103
341604
1679
それでも行ったと思う?」
05:43
And he said, "Yes."
104
343786
1711
彼は「はい」と答えました
05:45
And I thought, "Holy crap, he said 'Yes.'"
105
345846
2282
それを聞いて困惑しました
05:48
And then he said,
106
348694
1219
そうしたら彼は
05:49
"At that point, I was so brainwashed,
107
349937
3001
「その時点では洗脳が進みすぎて
05:52
I wasn't taking in any contradictory information.
108
352962
3244
ISISを否定するような情報を 一切受け入れようとしていなかったから
05:56
I couldn't have been swayed."
109
356744
1555
気持ちは変わらなかっただろう」と
05:59
"Well, what if you knew everything that you know now
110
359235
2527
「ではもし その半年前に 知っていたならば?」と尋ねると
06:01
six months before the day that you left?"
111
361786
2098
06:05
"At that point, I think it probably would have changed my mind."
112
365345
3131
「その時なら多分考えを改めていた」 とと返ってきました
06:10
Radicalization isn't this yes-or-no choice.
113
370138
3397
過激化というものはイエスかノーかという 単純な選択ではないのです
06:14
It's a process, during which people have questions --
114
374007
2977
人々が観念 宗教 生活環境についての
06:17
about ideology, religion, the living conditions.
115
377008
3776
疑問を抱いていくなかで 起こるものなのです
06:20
And they're coming online for answers,
116
380808
2766
そこで答えを探すために ネットで検索したりしますが
06:23
which is an opportunity to reach them.
117
383598
1917
これがISISにとってはチャンスなのです
06:25
And there are videos online from people who have answers --
118
385905
3014
正しい答えを知る人からの動画も ネット上には転がっています
06:28
defectors, for example, telling the story of their journey
119
388943
2876
例えば自分が暴力的な世界に入って
06:31
into and out of violence;
120
391843
1583
抜け出した経験を語る脱走者の話
06:33
stories like the one from that man I met in the Iraqi prison.
121
393450
3487
イラクの刑務所で面会した 若者の話もそうです
06:37
There are locals who've uploaded cell phone footage
122
397914
2590
ISISの支配のもとでの生活が どのようなものなのかを
06:40
of what life is really like in the caliphate under ISIS's rule.
123
400528
3503
携帯電話で撮影してアップロードした 現地住民もいます
06:44
There are clerics who are sharing peaceful interpretations of Islam.
124
404055
3735
イスラームの平和的な解釈を説く 聖職者もいます
06:48
But you know what?
125
408830
1150
でも こういう人たちは たいてい
06:50
These people don't generally have the marketing prowess of ISIS.
126
410004
3020
ISISほどの発信力を持ちません
06:54
They risk their lives to speak up and confront terrorist propaganda,
127
414049
4532
命も惜しまず テロリストの プロパガンダに立ち向かいますが
06:58
and then they tragically don't reach the people
128
418605
2211
無残なことに 最も聞くべき人々には
07:00
who most need to hear from them.
129
420840
1682
言葉が届かないのです
07:03
And we wanted to see if technology could change that.
130
423173
2612
我が社ではそれを 技術の力で変えようと試みました
07:06
So in 2016, we partnered with Moonshot CVE
131
426205
4183
2016年に Moonshot CVEと 提携を結んで
07:10
to pilot a new approach to countering radicalization
132
430412
3180
過激派に対する新たな対抗手段である―
07:13
called the "Redirect Method."
133
433616
1780
「リダイレクトメソッド」を試しました
07:16
It uses the power of online advertising
134
436453
3012
これはオンライン広告の力を
07:19
to bridge the gap between those susceptible to ISIS's messaging
135
439489
4514
ISISの発信に影響されやすい人と ISISの欠点を暴く信用ある人との間に
07:24
and those credible voices that are debunking that messaging.
136
444027
3760
存在する隔たりを埋めるために 使うというものです
07:28
And it works like this:
137
448633
1150
仕組みを説明しますね
07:29
someone looking for extremist material --
138
449807
1961
過激派についての情報を探している人が
07:31
say they search for "How do I join ISIS?" --
139
451792
2990
「ISISに入る方法」と調べたとしましょう
07:34
will see an ad appear
140
454806
2476
すると聖職者や脱走者など
07:37
that invites them to watch a YouTube video of a cleric, of a defector --
141
457306
4882
正しい答えを知っている人が映った―
YouTubeの動画へと導く広告が現れます
07:42
someone who has an authentic answer.
142
462212
2310
07:44
And that targeting is based not on a profile of who they are,
143
464546
3623
広告ターゲットは 検索した人がどんな人かには関係なく
07:48
but of determining something that's directly relevant
144
468193
3053
その人の検索内容や疑問に 直接関連するものを特定することで
07:51
to their query or question.
145
471270
1708
設定されます
07:54
During our eight-week pilot in English and Arabic,
146
474122
2842
8週間にわたる 英語とアラビア語での試験調査の結果
07:56
we reached over 300,000 people
147
476988
3279
イスラム過激組織に興味や同情を示した 30万人以上もの人に
08:00
who had expressed an interest in or sympathy towards a jihadi group.
148
480291
5545
情報を伝えることができました
08:06
These people were now watching videos
149
486626
2264
壊滅的な選択をしてしまうのを 防ぐ効果のあるかもしれないビデオを
08:08
that could prevent them from making devastating choices.
150
488914
3340
視聴してもらえたわけです
08:13
And because violent extremism isn't confined to any one language,
151
493405
3727
そして 暴力的な過激主義は 1つの言語 宗教 観念に
08:17
religion or ideology,
152
497156
1804
限ったものではないので
08:18
the Redirect Method is now being deployed globally
153
498984
3501
リダイレクトメソッドは今や 全世界で展開され
08:22
to protect people being courted online by violent ideologues,
154
502509
3804
ネット上で暴力的な観念の信奉者が 接近しないよう人々を守っています
08:26
whether they're Islamists, white supremacists
155
506337
2596
相手が イスラム過激派 白人至上主義者
08:28
or other violent extremists,
156
508957
2103
その他の暴力的な過激派であろうが
08:31
with the goal of giving them the chance to hear from someone
157
511084
2873
自分が進もうとしている道の 反対側にいる人たちの話を聞いて
08:33
on the other side of that journey;
158
513981
2091
08:36
to give them the chance to choose a different path.
159
516096
2839
違う道を選ぶチャンスを 与えるという目標です
08:40
It turns out that often the bad guys are good at exploiting the internet,
160
520749
5980
結局 悪者たちはインターネットを 悪用するのが得意なだけであることが多く
08:46
not because they're some kind of technological geniuses,
161
526753
3744
それはテクノロジーに 精通しているからではなく
08:50
but because they understand what makes people tick.
162
530521
2985
何が人を動かすかを知っているからなのです
08:54
I want to give you a second example:
163
534855
2369
ここで2つ目の例をあげましょう
08:58
online harassment.
164
538019
1391
ネット上での嫌がらせです
09:00
Online harassers also work to figure out what will resonate
165
540629
3363
オンラインで嫌がらせをする人も
人の気持ちをつかむのは何かを 知ろうとします
09:04
with another human being.
166
544016
1615
09:05
But not to recruit them like ISIS does,
167
545655
3110
でもISISみたいに 徴兵するためじゃなくて
09:08
but to cause them pain.
168
548789
1275
苦痛を与えるためです
09:11
Imagine this:
169
551259
1342
想像してください
09:13
you're a woman,
170
553347
1659
あなたは女性で
09:15
you're married,
171
555030
1413
結婚していて
09:16
you have a kid.
172
556467
1154
子供もいます
09:18
You post something on social media,
173
558834
1784
ネットに何かを投稿したところ
09:20
and in a reply, you're told that you'll be raped,
174
560642
2886
レイプしてやるという コメントがつきます
09:24
that your son will be watching,
175
564577
1560
しかも息子の見ている前で実行する と
09:26
details of when and where.
176
566825
1856
時と場所の詳細まで書かれ
09:29
In fact, your home address is put online for everyone to see.
177
569148
3143
しかも皆の目につくように 自宅住所も公開されました
09:33
That feels like a pretty real threat.
178
573580
2007
結構な脅威に感じますよね
09:37
Do you think you'd go home?
179
577113
1656
家に帰れますか?
09:39
Do you think you'd continue doing the thing that you were doing?
180
579999
3048
これまでしていたことを 続けられますか?
加害者を苛つかせている行為を これからも続けられますか?
09:43
Would you continue doing that thing that's irritating your attacker?
181
583071
3220
09:48
Online abuse has been this perverse art
182
588016
3096
ネットいじめは このところ
09:51
of figuring out what makes people angry,
183
591136
3468
何が人を怒らせ 何が人を怖がらせ
09:54
what makes people afraid,
184
594628
2132
何が人を不安にさせるかを突き止め
09:56
what makes people insecure,
185
596784
1641
そこを相手が黙り込むまで突くという
09:58
and then pushing those pressure points until they're silenced.
186
598449
3067
歪んだ遊びの極みと化しています
10:02
When online harassment goes unchecked,
187
602333
2304
ネット上の嫌がらせが横行すると
10:04
free speech is stifled.
188
604661
1667
自由な発言ができなくなります
10:07
And even the people hosting the conversation
189
607196
2127
議論の主催者側ですら
10:09
throw up their arms and call it quits,
190
609347
1834
手を上げて諦め
10:11
closing their comment sections and their forums altogether.
191
611205
2957
コメント欄やフォーラムを 閉じてしまいます
10:14
That means we're actually losing spaces online
192
614186
2849
つまりネット上での 出会いや意見交換の場が
10:17
to meet and exchange ideas.
193
617059
1987
失われていくということです
10:19
And where online spaces remain,
194
619939
2163
そして私たちは 残った場所で
10:22
we descend into echo chambers with people who think just like us.
195
622126
4470
自分と同じ考えを持つ人としか 話さなくなってしまいます
10:27
But that enables the spread of disinformation;
196
627688
2499
でもそれは偽情報の拡散を促し
10:30
that facilitates polarization.
197
630211
2184
二極化を助長します
10:34
What if technology instead could enable empathy at scale?
198
634508
5269
その代わりに テクノロジーを使って 共感を拡散できないだろうか
10:40
This was the question that motivated our partnership
199
640451
2486
この疑問がきっかけとなり
Googleの乱用対策技術チームや Wikipediaや
10:42
with Google's Counter Abuse team,
200
642961
1819
10:44
Wikipedia
201
644804
1178
New York Timesなどの 新聞社との提携が実現しました
10:46
and newspapers like the New York Times.
202
646006
1934
10:47
We wanted to see if we could build machine-learning models
203
647964
2876
言葉が感情に与える影響を理解する—
10:50
that could understand the emotional impact of language.
204
650864
3606
機械学習モデルを作れるか 試そうというものです
ネット上の会話で 誰かを退出させるコメントを
10:55
Could we predict which comments were likely to make someone else leave
205
655062
3610
10:58
the online conversation?
206
658696
1374
予測できないだろうか と
11:00
And that's no mean feat.
207
660515
3887
それはもう至難の技でしょう
11:04
That's no trivial accomplishment
208
664426
1566
AIで達成するのは
11:06
for AI to be able to do something like that.
209
666016
2563
生半可なことではありません
11:08
I mean, just consider these two examples of messages
210
668603
3729
私に先週送られてきたかもしれない
2通りのメッセージを考えてみれば わかりますね
11:12
that could have been sent to me last week.
211
672356
2224
11:15
"Break a leg at TED!"
212
675517
1879
「TEDで(足を折るくらい)頑張れ」
11:17
... and
213
677420
1164
11:18
"I'll break your legs at TED."
214
678608
2126
「TEDでお前の足を折ってやる」
11:20
(Laughter)
215
680758
1246
(笑)
11:22
You are human,
216
682028
1513
皆さん 人間ですから
11:23
that's why that's an obvious difference to you,
217
683565
2210
ほぼ同じような言葉でも
11:25
even though the words are pretty much the same.
218
685799
2224
明らかな違いがあることが わかりますが
AIが認識するようになるには 発話の型を教える訓練が
11:28
But for AI, it takes some training to teach the models
219
688047
3079
11:31
to recognize that difference.
220
691150
1571
ある程度必要なのです
11:32
The beauty of building AI that can tell the difference
221
692745
3245
違いがわかるAIを作ることの醍醐味は
11:36
is that AI can then scale to the size of the online toxicity phenomenon,
222
696014
5050
ネット上で起こる迷惑行為の規模に合わせて 利用を拡大できるところにあります
11:41
and that was our goal in building our technology called Perspective.
223
701088
3287
それが「Perspective」という テクノロジーを開発する際の目標でした
Perspectiveのお陰で
11:45
With the help of Perspective,
224
705056
1427
11:46
the New York Times, for example,
225
706507
1583
例えばNew York Timesは
11:48
has increased spaces online for conversation.
226
708114
2487
オンラインで会話が起こる場が増えました
我が社との提携前は
11:51
Before our collaboration,
227
711005
1310
11:52
they only had comments enabled on just 10 percent of their articles.
228
712339
4305
全記事の10%ほどでしか コメントができなかったのです
11:57
With the help of machine learning,
229
717495
1644
しかし機械学習のお陰で
11:59
they have that number up to 30 percent.
230
719163
1897
30%まで上がりました
12:01
So they've tripled it,
231
721084
1156
以前の3倍です
12:02
and we're still just getting started.
232
722264
1917
まだ始動したばかりで この成果です
12:04
But this is about way more than just making moderators more efficient.
233
724872
3461
でもこれは会話を主催する側の 効率化の話にとどまりません
今 皆さんが視界にいるので
12:10
Right now I can see you,
234
730076
1850
12:11
and I can gauge how what I'm saying is landing with you.
235
731950
3294
私の話がどう受け取られているのか 推し量ることができますが
12:16
You don't have that opportunity online.
236
736370
1879
ネット上では そんな機会はありません
12:18
Imagine if machine learning could give commenters,
237
738558
3635
もし機械学習を使って
コメントの投稿者が 文字を打ち込む間に
12:22
as they're typing,
238
742217
1162
12:23
real-time feedback about how their words might land,
239
743403
3347
相手にどう受け取られる可能性があるのか 直接の会話での表情のように
12:27
just like facial expressions do in a face-to-face conversation.
240
747609
3024
瞬時にフィードバックできたならば どうでしょうか
12:32
Machine learning isn't perfect,
241
752926
1842
機械学習は完璧ではありません
12:34
and it still makes plenty of mistakes.
242
754792
2394
まだまだ たくさん間違えます
12:37
But if we can build technology
243
757210
1557
でも 言葉が感情に与える影響を理解する テクノロジーを開発できれば
12:38
that understands the emotional impact of language,
244
758791
3293
12:42
we can build empathy.
245
762108
1460
共感を培うことができます
12:43
That means that we can have dialogue between people
246
763592
2425
それは つまり
異なる政治観や異なる世界観
12:46
with different politics,
247
766041
1816
そして異なる価値観を持つ人と人の間に
12:47
different worldviews,
248
767881
1216
会話が成立するということです
12:49
different values.
249
769121
1246
12:51
And we can reinvigorate the spaces online that most of us have given up on.
250
771359
4775
大半の人が見限ってしまったネット空間に 再び活力を与えることができます
12:57
When people use technology to exploit and harm others,
251
777857
3785
他人を食い物にしたり危害を加えるために テクノロジーを利用する人は
13:01
they're preying on our human fears and vulnerabilities.
252
781666
3642
人間が持つ恐怖や弱さを糧としています
13:06
If we ever thought that we could build an internet
253
786461
3508
もし 人間の醜い側面から隔絶された ネット世界を作れるなどという考えが
13:09
insulated from the dark side of humanity,
254
789993
2578
一度でも浮かんだのであれば
13:12
we were wrong.
255
792595
1184
それは間違いです
13:14
If we want today to build technology
256
794361
2270
人間が直面する困難を乗り越えられる
13:16
that can overcome the challenges that we face,
257
796655
3127
そんなテクノロジーを作りたければ
13:19
we have to throw our entire selves into understanding the issues
258
799806
4043
問題点を理解することや
かつ その問題点と同じくらい 人間らしい解決策を作ることに
13:23
and into building solutions
259
803873
1893
13:25
that are as human as the problems they aim to solve.
260
805790
3782
全身全霊を捧げなければなりません
私たちで実現させましょう
13:30
Let's make that happen.
261
810071
1513
13:31
Thank you.
262
811924
1150
ご清聴ありがとうございました
13:33
(Applause)
263
813098
3277
(拍手)
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