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翻訳: Keiichi Kudo
校正: Akiko Hicks
セキュリティには 2 つの側面があります
00:16
So, security is two different things:
0
16010
2276
感情と現実です
00:18
it's a feeling, and it's a reality.
1
18310
2526
両者は異なるものです
00:20
And they're different.
2
20860
1425
実際に安全ではなくとも
00:22
You could feel secure even if you're not.
3
22309
3427
安全だと感じることができます
00:25
And you can be secure
4
25760
1976
安全だと感じなくても
00:27
even if you don't feel it.
5
27760
1850
安全であることもあります
00:29
Really, we have two separate concepts
6
29634
2117
二つの別々の概念が
00:31
mapped onto the same word.
7
31775
1652
安全という一つの言葉に対応付けてられています
00:33
And what I want to do in this talk
is to split them apart --
8
33960
3626
本日私がお話ししたいことは
感情と現実を区別し
00:37
figuring out when they diverge
and how they converge.
9
37610
3610
どのような時に 別々の概念に別れ
どう一つに収束するかです
00:41
And language is actually a problem here.
10
41711
2275
ここでは言葉が問題となります
これからお話しする概念に則した
00:44
There aren't a lot of good words
11
44010
2076
良い言葉があまりないのです
00:46
for the concepts
we're going to talk about.
12
46110
2061
安全を
00:49
So if you look at security
from economic terms,
13
49295
4120
経済学の言葉で表現するなら
「トレードオフ」となります
00:53
it's a trade-off.
14
53439
1647
安全を得るときはいつも
00:55
Every time you get some security,
you're always trading off something.
15
55110
4132
何かをトレードオフしています
個人的な判断で
00:59
Whether this is a personal decision --
16
59266
1845
自宅に防犯ベルを設置するとき
01:01
whether you're going to install
a burglar alarm in your home --
17
61135
3012
国家的な判断で外国に侵攻するとき
01:04
or a national decision,
18
64171
1157
01:05
where you're going to invade
a foreign country --
19
65352
2310
何かをトレードオフすることになります
01:07
you're going to trade off something:
money or time, convenience, capabilities,
20
67686
3782
それはお金 時間 利便性 機能性
あるいは根本的な自由かもしれません
01:11
maybe fundamental liberties.
21
71492
2002
01:13
And the question to ask
when you look at a security anything
22
73518
3274
安全を考えるときに問うべきは
01:16
is not whether this makes us safer,
23
76816
3382
それが自身をより安全にするかではなく
トレードオフするに値するかです
01:20
but whether it's worth the trade-off.
24
80222
2215
01:22
You've heard in the past
several years, the world is safer
25
82461
3229
ここ数年でこんなことを耳にしたでしょう
サダム・フセインが権力を振るっていないので世界はより安全だと
01:25
because Saddam Hussein is not in power.
26
85714
1890
真実かもしれませんが関連性はごく僅かでしょう
01:27
That might be true,
but it's not terribly relevant.
27
87628
2603
問うべきは その価値があったか ということです
01:30
The question is: Was it worth it?
28
90255
2831
これは個人個人で結論が出せます
01:33
And you can make your own decision,
29
93110
2459
01:35
and then you'll decide
whether the invasion was worth it.
30
95593
2733
侵攻するに値したか 自分なりに判断するのです
これが安全を考える方法です
01:38
That's how you think about security:
in terms of the trade-off.
31
98350
3561
トレードオフという観点を用いるのです
01:41
Now, there's often no right or wrong here.
32
101935
2610
この判断に特に正しい答えはありません
自宅に防犯ベルを設置している人もいれば
01:45
Some of us have a burglar alarm
system at home and some of us don't.
33
105208
3308
そうでない人もいます
01:48
And it'll depend on where we live,
34
108540
2731
住んでいる地域
一人暮らしか家族と住んでいるか
01:51
whether we live alone or have a family,
35
111295
1926
どんな凄いものを所有しているか
01:53
how much cool stuff we have,
36
113245
1668
01:54
how much we're willing
to accept the risk of theft.
37
114937
3165
窃盗のリスクをどの程度
許容するかによるでしょう
01:58
In politics also,
there are different opinions.
38
118943
2948
政治でも
さまざまな見解があります
02:02
A lot of times, these trade-offs
are about more than just security,
39
122459
4435
多くの場合 トレードオフは
安全に関するものに留まりません
02:06
and I think that's really important.
40
126918
1865
これは重要なことです
02:08
Now, people have a natural intuition
about these trade-offs.
41
128807
3308
人間はこういったトレードオフに対して
直感を持っており
02:12
We make them every day.
42
132588
1556
日々それを使っています
02:14
Last night in my hotel room,
when I decided to double-lock the door,
43
134807
3533
昨晩ホテルの部屋で
ドアを二重に施錠すると判断したとき
02:18
or you in your car when you drove here;
44
138364
2000
皆さんがここまで運転してきたとき
ランチに行き
02:21
when we go eat lunch
45
141191
1478
02:22
and decide the food's not
poison and we'll eat it.
46
142693
2608
食べ物に毒が混入していないと判断し食べるとき
02:25
We make these trade-offs again and again,
47
145325
3161
私たちはこういったトレードオフを
一日に何回も判断しています
02:28
multiple times a day.
48
148510
1576
あまり意識することはないでしょう
02:30
We often won't even notice them.
49
150110
1589
02:31
They're just part
of being alive; we all do it.
50
151723
2626
生存活動の一部に過ぎません 皆やっていることです
あらゆる種が行っていることです
02:34
Every species does it.
51
154373
1555
02:36
Imagine a rabbit in a field, eating grass.
52
156474
2862
野原で草を食べているウサギを想像してください
そのウサギはキツネを見つけます
02:39
And the rabbit sees a fox.
53
159360
1943
02:41
That rabbit will make
a security trade-off:
54
161856
2049
するとウサギは安全のトレードオフをするでしょう
02:43
"Should I stay, or should I flee?"
55
163929
1904
「留まるべきか 逃げるべきか」
こうして考えてみると
02:46
And if you think about it,
56
166380
1619
トレードオフの判断に長けたウサギは
02:48
the rabbits that are good
at making that trade-off
57
168023
2555
02:50
will tend to live and reproduce,
58
170602
1978
生き延びて繁殖するでしょう
02:52
and the rabbits that are bad at it
59
172604
2307
そうでないウサギは
02:54
will get eaten or starve.
60
174935
1474
捕食されたり餓死するでしょう
02:56
So you'd think
61
176958
1608
では
地球で成功している種である
02:59
that us, as a successful species
on the planet -- you, me, everybody --
62
179573
4309
皆さん 私 全員が
03:03
would be really good
at making these trade-offs.
63
183906
2573
トレードオフの判断に長けていると考えるかもしれません
にも関わらず
03:07
Yet it seems, again and again,
that we're hopelessly bad at it.
64
187126
3104
私たちは絶望的に下手なようです
03:11
And I think that's a fundamentally
interesting question.
65
191768
2802
これは非常に興味深い疑問だと思います
03:14
I'll give you the short answer.
66
194594
1873
端的な回答をお出ししましょう
03:16
The answer is, we respond
to the feeling of security
67
196491
2651
私たちは安全の感覚に対応しているのであり
安全の実態に反応しているのではないということです
03:19
and not the reality.
68
199166
1518
03:21
Now, most of the time, that works.
69
201864
2696
多くの場合これは有効です
03:25
Most of the time,
70
205538
1503
多くの場合
03:27
feeling and reality are the same.
71
207065
2133
感覚と実態は同じです
03:30
Certainly that's true
for most of human prehistory.
72
210776
3516
先史時代においては
まさしく真実でした
03:35
We've developed this ability
73
215633
2708
私たちが感覚的に反応する能力を発達させてきたのは
03:38
because it makes evolutionary sense.
74
218365
2584
進化的に正しかったからです
一つの解釈は
03:41
One way to think of it
is that we're highly optimized
75
221985
3274
少数のグループで生活するときに
必要とされるリスク判断に
03:45
for risk decisions
76
225283
1803
極めて適合していたということです
03:47
that are endemic to living
in small family groups
77
227110
2543
03:49
in the East African Highlands
in 100,000 BC.
78
229677
2536
これは紀元前10万年の東アフリカ高地でのことであり
03:52
2010 New York, not so much.
79
232792
2659
2010 年のニューヨークではまた別です
03:56
Now, there are several biases
in risk perception.
80
236879
3206
リスクの認知にはいくつものバイアスがかかるもので
それについては数多くの研究があります
04:00
A lot of good experiments in this.
81
240109
1741
04:01
And you can see certain biases
that come up again and again.
82
241874
3603
特定のバイアスは繰り返し現れるものです
ここでは 4 つ紹介したいと思います
04:05
I'll give you four.
83
245501
1353
04:06
We tend to exaggerate
spectacular and rare risks
84
246878
3208
私たちは劇的なリスクや珍しいリスクを誇大化し
一般的なリスクを過小評価しがちです
04:10
and downplay common risks --
85
250110
1976
例えば飛行機と車での移動の比較です
04:12
so, flying versus driving.
86
252110
1518
04:14
The unknown is perceived
to be riskier than the familiar.
87
254451
3794
未知のリスクは
既知のリスクより大きく捉えられます
例えば
04:21
One example would be:
88
261470
1439
04:22
people fear kidnapping by strangers,
89
262933
2613
人々は見知らぬ人による誘拐を恐れますが
04:25
when the data supports that kidnapping
by relatives is much more common.
90
265570
3636
データによると顔見知りによる誘拐の方が断然多いのです
これは子供の場合です
04:29
This is for children.
91
269230
1574
04:30
Third, personified risks
are perceived to be greater
92
270828
4040
第三に 名前を持つものによるリスクは
匿名によるリスクより大きく捉えられます
04:34
than anonymous risks.
93
274892
1503
04:36
So, Bin Laden is scarier
because he has a name.
94
276419
2787
ビン・ラディンは名を持つがゆえにより恐れられるということです
第四に 人々は
04:40
And the fourth is:
95
280182
1363
04:41
people underestimate risks
in situations they do control
96
281569
4755
自分でコントロールできる状況での
リスクを過小評価し
そうでない状況でのリスクを過大評価します
04:46
and overestimate them
in situations they don't control.
97
286348
2963
04:49
So once you take up skydiving or smoking,
98
289335
3384
スカイダイビングや喫煙をする人は
04:52
you downplay the risks.
99
292743
1624
そのリスクを実際より低く捉えます
テロが良い例ですが そういったリスクに曝されると
04:55
If a risk is thrust upon you --
terrorism is a good example --
100
295037
3053
それを過大評価します 自分でコントロールできないと感じるからです
04:58
you'll overplay it,
101
298114
1157
04:59
because you don't feel
like it's in your control.
102
299295
2339
05:02
There are a bunch
of other of these cognitive biases,
103
302157
3493
他にも私たちのリスク判断に影響する
05:05
that affect our risk decisions.
104
305674
2339
多数の認知バイアスが存在します
05:08
There's the availability heuristic,
105
308832
2254
利用可能性ヒューリスティックというものがあります
これは基本的に
05:11
which basically means we estimate
the probability of something
106
311110
4180
想像の し易さから
05:15
by how easy it is to bring
instances of it to mind.
107
315314
3339
その可能性を推測するというものです
05:19
So you can imagine how that works.
108
319831
1777
どういうことかお話ししましょう
05:21
If you hear a lot about tiger attacks,
there must be a lot of tigers around.
109
321632
3628
トラの襲撃をよく耳にする場合 周辺にはトラが沢山いるはずです
ライオンの襲撃を耳にしないなら 周辺にライオンはあまりいないでしょう
05:25
You don't hear about lion attacks,
there aren't a lot of lions around.
110
325284
3344
こう考えられるのも新聞が出回るまでです
05:28
This works, until you invent newspapers,
111
328652
2297
05:30
because what newspapers do
is repeat again and again
112
330973
4406
なぜなら新聞とは
繰り返し繰り返し
希なリスクを記すものだからです
05:35
rare risks.
113
335403
1406
05:36
I tell people: if it's in the news,
don't worry about it,
114
336833
2865
ニュースになるくらいなら心配はいらないと私はみんなに言っています
なぜなら定義によれば
05:39
because by definition, news is something
that almost never happens.
115
339722
4275
ニュースとはほぼ起こらない出来事のことだからです
(笑)
05:44
(Laughter)
116
344021
1769
05:45
When something is so common,
it's no longer news.
117
345814
2923
ある出来事が一般的なら それはもはやニュースではないのです
05:48
Car crashes, domestic violence --
118
348761
2198
自動車事故や家庭内暴力
05:50
those are the risks you worry about.
119
350983
1990
皆さんが心配するリスクはこういったものです
05:53
We're also a species of storytellers.
120
353713
2148
また私たちは物語る種です
05:55
We respond to stories more than data.
121
355885
2115
データより物語に敏感です
05:58
And there's some basic
innumeracy going on.
122
358514
2406
また根本的な数量に対する感覚も欠けています
06:00
I mean, the joke "One, two,
three, many" is kind of right.
123
360944
3142
「一つ 二つ 三つ たくさん」はある意味正しいということです
私たちは 小さい数にはとても強いです
06:04
We're really good at small numbers.
124
364110
2322
06:06
One mango, two mangoes, three mangoes,
125
366456
2336
一つのマンゴー 二つのマンゴー 三つのマンゴー
06:08
10,000 mangoes, 100,000 mangoes --
126
368816
1977
一万のマンゴー 十万のマンゴー
06:10
it's still more mangoes
you can eat before they rot.
127
370817
2977
食べきる前に腐ってしまうほどの数です
06:13
So one half, one quarter,
one fifth -- we're good at that.
128
373818
3268
二分の一 四分の一 五分の一 こういうのも得意です
百万分の一 十億分の一
06:17
One in a million, one in a billion --
129
377110
1976
どちらも「ほぼありえない」です
06:19
they're both almost never.
130
379110
1575
06:21
So we have trouble with the risks
that aren't very common.
131
381546
3414
このように 私たちは
珍しいリスクというものが苦手です
06:25
And what these cognitive biases do
132
385760
1977
そしてこの認知バイアスは
06:27
is they act as filters
between us and reality.
133
387761
2976
私たちと実態の間のフィルターとして働きます
その結果
06:31
And the result is that feeling
and reality get out of whack,
134
391284
3873
感覚と実態が狂います
異なるものとなるのです
06:35
they get different.
135
395181
1384
06:37
Now, you either have a feeling --
you feel more secure than you are,
136
397370
3931
皆さんは実際より安全だと感じることがあります
偽りの感覚です
06:41
there's a false sense of security.
137
401325
1685
あるいは
06:43
Or the other way, and that's a false
sense of insecurity.
138
403034
3374
偽りの不安感もあります
私は「セキュリティシアター」
06:47
I write a lot about "security theater,"
139
407015
2880
06:49
which are products
that make people feel secure,
140
409919
2680
つまり人々に安心感を与えつつも
06:52
but don't actually do anything.
141
412623
1977
実効を持たないものについて沢山書いています
06:54
There's no real word for stuff
that makes us secure,
142
414624
2557
私たちに安全を提供しつつも
安心にはさせないというものを示す言葉はありません
06:57
but doesn't make us feel secure.
143
417205
1881
CIA に是非やってもらいたいことです
06:59
Maybe it's what the CIA
is supposed to do for us.
144
419110
2720
07:03
So back to economics.
145
423539
2168
では経済の話に戻りましょう
07:05
If economics, if the market,
drives security,
146
425731
3656
もし経済が 市場が 安全を促進するならば
07:09
and if people make trade-offs
based on the feeling of security,
147
429411
4847
そして人々が安心感に基づいて
トレードオフをするならば
07:14
then the smart thing for companies to do
for the economic incentives
148
434282
4680
経済刺激のために
会社が取れる良策は
07:18
is to make people feel secure.
149
438986
2057
人々に安心感を与えることです
07:21
And there are two ways to do this.
150
441942
2330
それには二つ方法があります
07:24
One, you can make people actually secure
151
444296
2790
実際に安全を提供し
人々が気付くのに期待するか
07:27
and hope they notice.
152
447110
1463
07:28
Or two, you can make people
just feel secure
153
448597
2844
もしくは安心感を提供して
07:31
and hope they don't notice.
154
451465
1872
実態に気付かないことを期待するか です
07:34
Right?
155
454401
1375
07:35
So what makes people notice?
156
455800
3141
では気付くには何が必要でしょう
いくつかあります
07:39
Well, a couple of things:
157
459500
1382
07:40
understanding of the security,
158
460906
2266
理解です
安全 リスク 脅威 対抗策
07:43
of the risks, the threats,
159
463196
1890
それらを理解し そして仕組みを知ることです
07:45
the countermeasures, how they work.
160
465110
1874
07:47
But if you know stuff, you're more likely
161
467008
2290
もし知っていれば
感覚と実態は一致しているでしょう
07:50
to have your feelings match reality.
162
470155
2226
沢山の実例の知識も助けになるでしょう
07:53
Enough real-world examples helps.
163
473110
3145
私たちは皆 近隣の犯罪率を知っています
07:56
We all know the crime rate
in our neighborhood,
164
476279
2559
07:58
because we live there,
and we get a feeling about it
165
478862
2801
なぜならそこに住んでいるからであり
08:01
that basically matches reality.
166
481687
1869
基本的に実態と感覚は一致しています
セキュリティシアターに気付くのは
08:05
Security theater is exposed
167
485038
2207
08:07
when it's obvious
that it's not working properly.
168
487269
2786
それらがうまく噛み合っていないときです
では実態に気付けない理由は何でしょう
08:11
OK. So what makes people not notice?
169
491209
2670
08:14
Well, a poor understanding.
170
494443
1492
理解不足です
08:16
If you don't understand the risks,
you don't understand the costs,
171
496642
3144
リスクやコストを理解していなければ
08:19
you're likely to get the trade-off wrong,
172
499810
2157
トレードオフの判断を誤るでしょう
08:21
and your feeling doesn't match reality.
173
501991
2488
感覚も実態とは ずれます
08:24
Not enough examples.
174
504503
1737
経験不足です
08:26
There's an inherent problem
with low-probability events.
175
506879
3506
そこには発生率の低さという
固有の問題があります
08:30
If, for example, terrorism
almost never happens,
176
510919
3813
もし仮に
テロがほとんど起きなければ
08:34
it's really hard to judge the efficacy
of counter-terrorist measures.
177
514756
4604
テロ対策の有効性を
判断するのはとても困難でしょう
08:40
This is why you keep sacrificing virgins,
178
520523
3563
これが儀式でいけにえを捧げる習慣が続いたり
突拍子もない責任転嫁がまかり通る理由です
08:44
and why your unicorn defenses
are working just great.
179
524110
2675
08:46
There aren't enough examples of failures.
180
526809
2557
失敗例が足りないのです
また感情も問題を曇らせます
08:51
Also, feelings that cloud the issues --
181
531109
2787
08:53
the cognitive biases I talked
about earlier: fears, folk beliefs --
182
533920
4028
先ほど触れた認知バイアス
恐怖 迷信 等は
08:58
basically, an inadequate model of reality.
183
538727
2745
基本的に不適切な現実のモデルなのです
ここを更に複雑化します
09:03
So let me complicate things.
184
543403
2171
09:05
I have feeling and reality.
185
545598
1977
感覚と実態があります
09:07
I want to add a third element.
I want to add "model."
186
547599
2796
ここに第三の要素「モデル」を加えたいと思います
09:10
Feeling and model are in our head,
187
550839
2350
頭の中には感覚とモデルがあり
外界に実態があります
09:13
reality is the outside world;
it doesn't change, it's real.
188
553213
3452
実態は変わりません 現実です
09:17
Feeling is based on our intuition,
189
557800
2214
感覚は私たちの直感に基づいています
モデルは理性に基づいています
09:20
model is based on reason.
190
560038
1626
これが基本的な違いです
09:22
That's basically the difference.
191
562383
2039
09:24
In a primitive and simple world,
192
564446
1977
原始的で単純な世界においては
09:26
there's really no reason for a model,
193
566447
2137
モデルを持つ理由など全くありません
感覚が現実ととても近いからです
09:30
because feeling is close to reality.
194
570253
2295
09:32
You don't need a model.
195
572572
1373
モデルは必要ないのです
09:34
But in a modern and complex world,
196
574596
2150
しかし現代の複雑な世界においては
私たちが直面する
09:37
you need models to understand
a lot of the risks we face.
197
577556
3650
数々のリスクを理解するためにモデルが必要です
09:42
There's no feeling about germs.
198
582362
2284
ばい菌についての感覚などありません
理解するためにはモデルがいるのです
09:45
You need a model to understand them.
199
585110
2116
つまりモデルとは現実を知的に理解し
09:48
This model is an intelligent
representation of reality.
200
588157
3678
違う形で表現した物です
09:52
It's, of course, limited
by science, by technology.
201
592411
4751
モデルには当然科学 そしてテクノロジーによる
限界があります
ばい菌を観察できる顕微鏡を開発する以前には
09:58
We couldn't have a germ theory of disease
202
598249
2326
10:00
before we invented
the microscope to see them.
203
600599
2534
病気の細菌説などありえません
10:04
It's limited by our cognitive biases.
204
604316
2643
認知バイアスによる限界もあります
ただこれには
10:08
But it has the ability
to override our feelings.
205
608110
2991
感覚を覆す力があります
10:11
Where do we get these models?
We get them from others.
206
611507
3104
モデルはどこから得るのでしょう?他から得るのです
10:14
We get them from religion,
from culture, teachers, elders.
207
614635
5219
宗教や文化
教師や長老から得ます
数年前 私は
10:20
A couple years ago,
I was in South Africa on safari.
208
620298
3426
狩猟旅行で南アフリカに行っていました
10:23
The tracker I was with grew up
in Kruger National Park.
209
623748
2762
同行したトラッカーはクルーガー国立公園で育ちました
10:26
He had some very complex
models of how to survive.
210
626534
2753
彼はサバイバルに関していくつか複雑なモデルを持っていました
10:29
And it depended on if you were attacked
by a lion, leopard, rhino, or elephant --
211
629800
3913
それは何が襲ってきたのかによります
ライオン、ヒョウ、サイ、ゾウ
10:33
and when you had to run away,
when you couldn't run away,
212
633737
2734
また逃げなければならない場合 木に登らなければならない場合
10:36
when you had to climb a tree,
when you could never climb a tree.
213
636495
3083
木に登れない場合もあります
私は一日と生きられないでしょうが
10:39
I would have died in a day.
214
639602
1349
彼はそこで生まれ
10:42
But he was born there,
and he understood how to survive.
215
642160
3782
生存方法を理解していました
私はニューヨーク生まれです
10:46
I was born in New York City.
216
646490
1596
ニューヨークに連れてきたら 彼は一日と持たないかもしれません
10:48
I could have taken him to New York,
and he would have died in a day.
217
648110
3251
(笑)
10:51
(Laughter)
218
651385
1001
10:52
Because we had different models
based on our different experiences.
219
652410
4144
というのも私たちはそれぞれの経験に基づいて
別々のモデルを持っているからです
10:58
Models can come from the media,
220
658291
2469
モデルはメディアや
11:00
from our elected officials ...
221
660784
1763
役人から得られることもあります
11:03
Think of models of terrorism,
222
663234
3081
テロのモデルや
11:06
child kidnapping,
223
666339
2197
子供の誘拐 航空安全
11:08
airline safety, car safety.
224
668560
2325
交通安全などのモデルを考えてみてください
11:11
Models can come from industry.
225
671539
1993
モデルは産業から出現することもあります
11:14
The two I'm following
are surveillance cameras,
226
674348
3218
私が興味を持っているのは監視カメラと
ID カードの二つで
11:17
ID cards,
227
677590
1496
コンピュータセキュリティのモデルがこれらから沢山生まれています
11:19
quite a lot of our computer
security models come from there.
228
679110
3130
科学からも沢山のモデルが来ています
11:22
A lot of models come from science.
229
682264
2227
11:24
Health models are a great example.
230
684515
1837
健康モデルは素晴らしい例です
11:26
Think of cancer, bird flu,
swine flu, SARS.
231
686376
3026
ガン、鳥インフルエンザ、豚インフルエンザ、SARS を考えてください
11:29
All of our feelings of security
about those diseases
232
689942
4870
こういった病気に関する
安全の感覚は全て
11:34
come from models given to us, really,
by science filtered through the media.
233
694836
4655
モデルから来ています
メディアのフィルターを通した科学からもたらされています
モデルは変化し得ます
11:41
So models can change.
234
701038
1720
11:43
Models are not static.
235
703482
2103
不変のものではありません
11:45
As we become more comfortable
in our environments,
236
705609
3240
私たちが環境に馴染むにつれ
11:48
our model can move closer to our feelings.
237
708873
3602
モデルは私たちの感覚に近づいていきます
11:53
So an example might be,
238
713965
2340
例としては
100 年前に戻ってみましょう
11:56
if you go back 100 years ago,
239
716329
1596
11:57
when electricity was first
becoming common,
240
717949
3428
電気が出現したばかりの頃で
沢山の懸念が持たれていました
12:01
there were a lot of fears about it.
241
721401
1703
呼び鈴を鳴らすのを怖がっていた人がいました
12:03
There were people who were afraid
to push doorbells,
242
723128
2478
当時 危険だった電気が使われていたためにです
12:05
because there was electricity
in there, and that was dangerous.
243
725630
3005
私たちは電気製品はお手の物です
12:08
For us, we're very facile
around electricity.
244
728659
2869
電球の付け替えも
12:11
We change light bulbs
without even thinking about it.
245
731552
2818
さして考えることもなくできます
12:14
Our model of security around electricity
is something we were born into.
246
734948
6163
電気にまつわる安全のモデルは
私たちにとっては常識です
12:21
It hasn't changed as we were growing up.
247
741735
2514
生まれたときから特に変化もしていません
12:24
And we're good at it.
248
744273
1565
使い方は完全にマスターしています
12:27
Or think of the risks on the Internet
across generations --
249
747380
4499
世代毎の
インターネットにまつわるリスクを考えてみましょう
12:31
how your parents approach
Internet security,
250
751903
2097
ご両親のインターネットの安全に対する姿勢と
皆さんの姿勢
12:34
versus how you do,
251
754024
1616
12:35
versus how our kids will.
252
755664
1542
そして皆さんの子供はどうなるでしょう
12:38
Models eventually fade
into the background.
253
758300
2550
モデルは最終的に背景へと馴染んでいきます
12:42
"Intuitive" is just
another word for familiar.
254
762427
2493
直感は「慣れ」の言い換えに過ぎません
12:45
So as your model is close to reality
and it converges with feelings,
255
765887
3850
つまりモデルが現実に近づくほど
そして感覚と一体になるほど
12:49
you often don't even know it's there.
256
769761
1918
モデルの存在に気付かなくなります
この良い例は
12:53
A nice example of this came
from last year and swine flu.
257
773239
3817
昨年の豚インフルエンザでしょう
豚インフルエンザが最初現れたとき
12:58
When swine flu first appeared,
258
778281
2000
初期情報は沢山の過剰反応を引き起こしました
13:00
the initial news caused
a lot of overreaction.
259
780305
2618
13:03
Now, it had a name,
260
783562
1978
名前が付いていたために
13:05
which made it scarier
than the regular flu,
261
785564
2050
普通のインフルエンザより致死率が
13:07
even though it was more deadly.
262
787638
1567
低いにも関わらず恐ろしげです
13:09
And people thought doctors
should be able to deal with it.
263
789784
3208
人々は医者に何とかしてもらいたいと考えていました
13:13
So there was that feeling
of lack of control.
264
793459
2524
自分ではコントロールできない感覚があったわけです
名前と制御不能感が
13:16
And those two things
made the risk more than it was.
265
796007
3109
リスクを実際以上のものに見せました
13:19
As the novelty wore off
and the months went by,
266
799140
3557
新奇性が薄れ 月日が経ち
13:22
there was some amount of tolerance;
people got used to it.
267
802721
2843
ある程度 危機感も薄れ
人々は慣れました
13:26
There was no new data,
but there was less fear.
268
806355
2670
新しいデータはなくとも恐れは薄れたのです
13:29
By autumn,
269
809681
2174
秋になると
13:31
people thought the doctors
should have solved this already.
270
811879
3382
人々は
医者は既に解決していても良いはずだ と考えるようになりました
13:35
And there's kind of a bifurcation:
271
815722
1960
ある種の分岐がありました
13:37
people had to choose
between fear and acceptance --
272
817706
5751
人々は
恐怖か受容か--
実際には、恐怖か無関心かでしょうか--を選ぶところで
13:44
actually, fear and indifference --
273
824512
1644
リスク自体を疑い始めたようなのです
13:46
and they kind of chose suspicion.
274
826180
1795
冬にワクチンが出てきたときには
13:49
And when the vaccine appeared last winter,
275
829110
3111
驚くほど沢山の人が
13:52
there were a lot of people --
a surprising number --
276
832245
2511
13:54
who refused to get it.
277
834780
1797
ワクチンを受けることを拒否したのです
13:58
And it's a nice example of how
people's feelings of security change,
278
838777
3656
以上は
人々の安全の感覚やモデルが
14:02
how their model changes,
279
842457
1603
奔放に
14:04
sort of wildly,
280
844084
1668
14:05
with no new information,
with no new input.
281
845776
2770
新しい情報もなしに
変化することの良い例です
こういったことはしばしば起こります
14:10
This kind of thing happens a lot.
282
850327
1808
更にもう一つ問題を挙げます
14:13
I'm going to give one more complication.
283
853199
1971
14:15
We have feeling, model, reality.
284
855194
2696
感覚 モデル 実態とあります
14:18
I have a very relativistic
view of security.
285
858640
2510
私は安全とは非常に相対的なものだと考えています
これは観察者次第だと思います
14:21
I think it depends on the observer.
286
861174
1814
14:23
And most security decisions
have a variety of people involved.
287
863695
5166
またほとんどの安全に関する判断には
多様な人々が関与しています
14:29
And stakeholders with specific trade-offs
will try to influence the decision.
288
869792
6539
特定のトレードオフで
利害を得る人達は
判断に関与しようとします
14:36
And I call that their agenda.
289
876355
1681
それが彼らのアジェンダ(課題)だと私は呼んでいます
アジェンダ、つまりこれが
14:39
And you see agenda --
this is marketing, this is politics --
290
879512
3491
マーケッティングだとか政治なのですが
14:43
trying to convince you to have
one model versus another,
291
883481
3039
都合の良いモデルを選ばせたり
14:46
trying to convince you to ignore a model
292
886544
1984
モデルを無視して
14:48
and trust your feelings,
293
888552
2672
感覚で行動するようにしむけて
14:51
marginalizing people
with models you don't like.
294
891248
2504
好みのモデルを持っていない人を排除しようとしているのです
14:54
This is not uncommon.
295
894744
1516
これは珍しいことではありません
14:57
An example, a great example,
is the risk of smoking.
296
897610
3229
その良い例は喫煙のリスクです
過去 50 年の歴史で 喫煙のリスクは
15:02
In the history of the past 50 years,
297
902196
1783
15:04
the smoking risk shows
how a model changes,
298
904003
2613
モデルがどのように変化していくかを示しています
15:06
and it also shows how an industry fights
against a model it doesn't like.
299
906640
4358
また産業が望まないモデルに対して
どう戦っているかも分かります
15:11
Compare that to the secondhand
smoke debate --
300
911983
3103
それを間接喫煙の議論と比較してください
約 20 年遅れて出てきたものです
15:15
probably about 20 years behind.
301
915110
1953
15:17
Think about seat belts.
302
917982
1615
シートベルトはどうでしょう
15:19
When I was a kid, no one wore a seat belt.
303
919621
2024
私が子供の頃 誰もシートベルトを締めていませんでした
15:21
Nowadays, no kid will let you drive
if you're not wearing a seat belt.
304
921669
3541
今ではシートベルトを締めないと
誰も運転させてくれません
15:26
Compare that to the airbag debate,
305
926633
2453
エアーバッグはどうでしょう
約 30 年遅れて出てきた議論です
15:29
probably about 30 years behind.
306
929110
1667
全てモデルの変化の例です
15:32
All examples of models changing.
307
932006
2088
15:36
What we learn is that changing
models is hard.
308
936855
2796
そこから分かるのは モデルを変えるのは困難だということです
安定しているモデルを変えるのは難しいのです
15:40
Models are hard to dislodge.
309
940334
2053
モデルと感覚が等しいならば
15:42
If they equal your feelings,
310
942411
1675
モデルを持っているということすら分かりません
15:44
you don't even know you have a model.
311
944110
1899
また別の認知バイアスがあります
15:47
And there's another cognitive bias
312
947110
1886
確証バイアスというもので
15:49
I'll call confirmation bias,
313
949020
2066
私たちは自身の信念に沿う
15:51
where we tend to accept data
that confirms our beliefs
314
951110
4361
データを受け入れる傾向にあり
15:55
and reject data
that contradicts our beliefs.
315
955495
2437
そぐわない情報ははねのける傾向にあるというものです
15:59
So evidence against our model,
we're likely to ignore,
316
959490
3935
モデルに反する証拠は
そうだろうと思っても無視しがちです
16:03
even if it's compelling.
317
963449
1248
16:04
It has to get very compelling
before we'll pay attention.
318
964721
3005
注意を引くには よほど強い説得力を持つものでなければなりません
16:08
New models that extend
long periods of time are hard.
319
968990
2597
長期間をカバーする新しいモデルは難しいものです
地球温暖化がよい例です
16:11
Global warming is a great example.
320
971611
1754
私たちは 80 年という
16:13
We're terrible at models
that span 80 years.
321
973389
3442
長いスパンを持つモデルには向いていません
16:16
We can do "to the next harvest."
322
976855
2063
次の収穫まではいけます
16:18
We can often do "until our kids grow up."
323
978942
2306
自分の子供が成長するまでも大丈夫でしょう
16:21
But "80 years," we're just not good at.
324
981760
2201
しかし 80 年ともなると上手くやれません
16:24
So it's a very hard model to accept.
325
984975
2302
従って地球温暖化のモデルは受け入れがとても難しいのです
16:27
We can have both models
in our head simultaneously --
326
987999
2946
私たちは頭の中で二つのモデルを同時に持つことが出来ます
16:31
that kind of problem where
we're holding both beliefs together,
327
991912
6948
二つの概念をどちらも信じている
そういう場合の問題で
認知的不協和があるときです
16:38
the cognitive dissonance.
328
998884
1370
最終的には
16:40
Eventually, the new model
will replace the old model.
329
1000278
3156
新しいモデルが古いモデルに取って代わります
16:44
Strong feelings can create a model.
330
1004164
2190
強い感情がモデルを作ることがあります
16:47
September 11 created a security model
in a lot of people's heads.
331
1007411
5363
9.11 は大勢の人の頭の中に
安全モデルを作りました
16:52
Also, personal experiences
with crime can do it,
332
1012798
3288
また犯罪にあった個人的な経験や
健康を害した経験
16:56
personal health scare,
333
1016110
1379
16:57
a health scare in the news.
334
1017513
1466
ニュースで知った健康被害などもモデルを作るでしょう
以上は精神科医によると
17:00
You'll see these called
"flashbulb events" by psychiatrists.
335
1020198
3345
フラッシュバルブ記憶と呼ばれるものです
モデルを一瞬で作り上げます
17:04
They can create a model instantaneously,
336
1024183
2461
17:06
because they're very emotive.
337
1026668
1761
非常に感情価が高いためです
17:09
So in the technological world,
338
1029908
1588
科学技術の話となると
17:11
we don't have experience to judge models.
339
1031520
3237
モデルを評価するための経験を
私たちは持っていません
17:15
And we rely on others. We rely on proxies.
340
1035124
2933
判断を他者に 代理に委ねています
これは信頼性のある他者に委ねる場合に限り有効です
17:18
And this works, as long as
it's the correct others.
341
1038081
2619
17:21
We rely on government agencies
342
1041183
2682
私たちは治療薬の安全性の判断を
17:23
to tell us what pharmaceuticals are safe.
343
1043889
4404
政府機関に委ねています
17:28
I flew here yesterday.
344
1048317
1913
私は昨日飛行機でここまで来たのですが
17:30
I didn't check the airplane.
345
1050254
1762
飛行機を調べませんでした
17:32
I relied on some other group
346
1052699
2595
自分が乗る飛行機の安全性の判断を
他の組織に委ねたのです
17:35
to determine whether
my plane was safe to fly.
347
1055318
2437
17:37
We're here, none of us fear the roof
is going to collapse on us,
348
1057779
3298
この場にいる私たちは天井が落ちてくる心配なんてしていません
調べたからではなく
17:41
not because we checked,
349
1061101
2205
17:43
but because we're pretty sure
the building codes here are good.
350
1063330
3672
ここの建築規定は良いと
私たちは確信しているからです
17:48
It's a model we just accept
351
1068442
2989
これは疑問も持たずに信じて
受け入れているモデルです
17:51
pretty much by faith.
352
1071455
1360
それでいいのです
17:53
And that's OK.
353
1073331
1358
17:57
Now, what we want is people
to get familiar enough with better models,
354
1077966
5873
ここで私たちが望むのは
人々に より良いモデルに
精通してもらい
18:03
have it reflected in their feelings,
355
1083863
2120
そしてそれを感覚に反映して
安全に関するトレードオフ判断ができるようになることです
18:06
to allow them to make security trade-offs.
356
1086007
3002
これがうまくいかないときは
18:10
When these go out of whack,
you have two options.
357
1090110
3719
二つ 選択肢があります
18:13
One, you can fix people's feelings,
directly appeal to feelings.
358
1093853
4233
一つは直接感情に訴えて
感覚を直すことです
人を操るわけですが上手くいくときもあります
18:18
It's manipulation, but it can work.
359
1098110
2406
より誠実な方法は
18:21
The second, more honest way
360
1101173
2191
実際にモデルを修正することです
18:23
is to actually fix the model.
361
1103388
1773
18:26
Change happens slowly.
362
1106720
2101
変化はゆっくり訪れます
18:28
The smoking debate took 40 years --
and that was an easy one.
363
1108845
4378
喫煙論争は 40 年掛かりました
これは簡単だった方です
こういったことは難しいのです
18:35
Some of this stuff is hard.
364
1115195
1813
なんと言っても
18:37
Really, though, information
seems like our best hope.
365
1117496
3756
情報こそが私たちの最高の希望に思えます
先ほど嘘をつきました
18:41
And I lied.
366
1121276
1272
18:42
Remember I said feeling, model, reality;
reality doesn't change?
367
1122572
4020
感覚 モデル 実態について触れたことを覚えていますか?
現実は変わらないと言いましたが 変わります
18:46
It actually does.
368
1126616
1375
私たちは科学技術の世界に生きています
18:48
We live in a technological world;
369
1128015
1714
18:49
reality changes all the time.
370
1129753
2338
現実は常に移り変わっています
18:52
So we might have,
for the first time in our species:
371
1132887
2977
ヒトという種の歴史上で初めてこのような環境になったかもしれません
18:55
feeling chases model, model chases
reality, reality's moving --
372
1135888
3183
感覚がモデルを モデルが実態を追い 実態は変わり続け
いずれも追いつくことは恐らくありません
18:59
they might never catch up.
373
1139095
1533
19:02
We don't know.
374
1142180
1328
先のことは分かりませんが
しかし長期的には
19:05
But in the long term,
375
1145614
1603
感覚と実態は共に重要なものです
19:07
both feeling and reality are important.
376
1147241
2204
19:09
And I want to close with two quick
stories to illustrate this.
377
1149469
3233
それを示す小話を二つ紹介して終わりにしたいと思います
19:12
1982 -- I don't know if people
will remember this --
378
1152726
2479
1982 年 皆さんが覚えているか分かりませんが
アメリカで短期間
19:15
there was a short epidemic
of Tylenol poisonings
379
1155229
3370
タイレノール中毒が流行りました
19:18
in the United States.
380
1158623
1196
19:19
It's a horrific story.
381
1159843
1361
恐ろしい事件です 誰かがタイレノールのボトルに
19:21
Someone took a bottle of Tylenol,
382
1161228
2079
毒を混入し フタを閉めて棚に戻しました
19:23
put poison in it, closed it up,
put it back on the shelf,
383
1163331
3002
それを誰かが購入し 死亡しました
19:26
someone else bought it and died.
384
1166357
1558
19:27
This terrified people.
385
1167939
1673
この事件は人々に恐怖を与えました
19:29
There were a couple of copycat attacks.
386
1169636
2227
いくつかの模倣犯が現れました
19:31
There wasn't any real risk,
but people were scared.
387
1171887
2845
実際の危険は無かったものの人々は恐れました
19:34
And this is how the tamper-proof
drug industry was invented.
388
1174756
3876
こういった経緯で
タンパー防止の製薬産業ができたのです
19:38
Those tamper-proof caps?
That came from this.
389
1178656
2229
あのタンパー防止キャップはここから来ているのです
19:40
It's complete security theater.
390
1180909
1571
完全にセキュリティシアターです
19:42
As a homework assignment,
think of 10 ways to get around it.
391
1182504
2891
宿題として回避策を十通り考えてください
一つはお教えしましょう 注射器です
19:45
I'll give you one: a syringe.
392
1185419
1891
19:47
But it made people feel better.
393
1187334
2781
しかし人々に安心感を与えました
19:50
It made their feeling of security
more match the reality.
394
1190744
3702
人々の安全感覚を
より現実に近づけたのです
最後です 数年前友人が子供を産みました
19:55
Last story: a few years ago,
a friend of mine gave birth.
395
1195390
2934
私は病院の彼女を訪ねました
19:58
I visit her in the hospital.
396
1198348
1397
19:59
It turns out, when a baby's born now,
397
1199769
1923
今日では新生児に
20:01
they put an RFID bracelet on the baby,
a corresponding one on the mother,
398
1201716
3563
RFID の腕輪を着け
それに対応した腕輪を母親に着けるようです
20:05
so if anyone other than the mother takes
the baby out of the maternity ward,
399
1205303
3620
こうすると 母親以外が赤ん坊を産科病棟から連れ出そうとしたときに
アラームが鳴ります
20:08
an alarm goes off.
400
1208947
1158
「なんだか凄いですね
20:10
I said, "Well, that's kind of neat.
401
1210129
1729
20:11
I wonder how rampant
baby snatching is out of hospitals."
402
1211882
3970
病院で新生児連れ去りは
どれだけ発生しているんでしょう」
20:15
I go home, I look it up.
403
1215876
1236
帰宅して調べてみました
20:17
It basically never happens.
404
1217136
1525
ほとんど発生していないようです
20:18
(Laughter)
405
1218685
1844
しかし考えてみましょう
20:20
But if you think about it,
if you are a hospital,
406
1220553
2843
病院で
20:23
and you need to take a baby
away from its mother,
407
1223420
2380
何らかの検査のために母親の元から
20:25
out of the room to run some tests,
408
1225824
1781
部屋の外へ連れ出す必要があるとします
20:27
you better have some good
security theater,
409
1227629
2050
そのとき良いセキュリティシアターが無ければ
20:29
or she's going to rip your arm off.
410
1229703
1945
母親はあなたの腕をもぐでしょう
20:31
(Laughter)
411
1231672
1533
(笑)
従って私たち安全を考えるものにとって
20:34
So it's important for us,
412
1234161
1717
20:35
those of us who design security,
413
1235902
2135
またセキュリティポリシーや
更には公序良俗を考えるものにとって
20:38
who look at security policy --
414
1238061
2031
20:40
or even look at public policy
in ways that affect security.
415
1240946
3308
安全への影響という点で
これは重要なのです
実態だけではなく 感覚と実態を考えねばなりません
20:45
It's not just reality;
it's feeling and reality.
416
1245006
3416
重要なのは
20:48
What's important
417
1248446
1865
両者がほぼ同じであることです
20:50
is that they be about the same.
418
1250335
1545
20:51
It's important that,
if our feelings match reality,
419
1251904
2531
感覚が実態に則していれば 安全に関して
より良いトレードオフ判断ができるということが重要なのです
20:54
we make better security trade-offs.
420
1254459
1873
ありがとうございました
20:56
Thank you.
421
1256711
1153
20:57
(Applause)
422
1257888
2133
(拍手)
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