Max Hawkins: I let algorithms randomize my life for two years | TED

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Tradutor: Henrique Fonseca Revisor: Wanderley Jesus
Eu adorava acordar exatamente 7 da manhã.
Quando morei em São Francisco,
eu acordava exatamente às 7 da manhã
00:12
I used to love waking up at exactly 7:00am.
1
12836
3600
e ia imediatamente pro meu café favorito.
Era meu café favorito porque era o melhor.
00:17
When I lived in San Francisco,
2
17356
1440
00:18
I would wake up right at 7:00am
3
18836
1840
Eu pesquisei, tinha 5 estrelas, era ótimo.
00:20
and immediately go to my favorite coffee shop.
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20716
2600
E eu bebia meu café,
00:23
It was my favorite coffee shop, because it was the best coffee shop.
5
23916
3560
subia na bicicleta e ia para o trabalho.
Eu otimizei minha agenda para ser perfeita.
00:27
I had done the research, it was five stars, it was great.
6
27916
2800
00:30
And I would drink my coffee
7
30756
1600
Constantemente eu corria alguns segundos a mais
00:32
and get onto my bicycle and ride into work.
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32396
2680
fazia tudo mais rápido,
00:35
And I had optimized my schedule to be perfect.
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35116
4200
para chegar mais rápido no trabalho.
00:39
I was constantly, like, shaving off one or two seconds
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39676
3320
Eu era engenheiro de software no Google,
e de muitas formas,
00:42
making it slightly faster
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42996
1320
era meu emprego dos sonhos.
00:44
so I could get into work faster.
12
44356
1840
Eu sentia que era a coisa
00:47
I was working as a software engineer at Google,
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47556
2640
que eu faria pro resto da vida.
00:50
and in a lot of ways,
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50236
1160
Eu sempre quis trabalhar com software
00:51
this was my dream job.
15
51396
1560
e finalmente fazia isso.
00:53
It felt like this was the thing
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2400
E eu morava em São Francisco,
uma cidade que eu amo,
00:56
that the rest of my life was leading up towards.
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56036
2600
rodeado de pessoas como eu.
00:58
I'd always wanted to work in software
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58676
1760
01:00
and I was finally doing it.
19
60476
1880
E cada parte da minha vida estava moldada nos meus interesses,
01:02
And I was living in San Francisco,
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62396
1680
01:04
which is a city that I love,
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64076
1520
eram coisas que eu queria fazer.
01:05
surrounded by people who were like me.
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65636
2160
E eu amava isso.
01:08
And every part of my life was perfectly tailored to my interests,
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68836
3840
Um dia estava no trabalho e li um artigo,
01:12
the things that I wanted to do.
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72716
2640
uma pesquisa sobre análises preditivas.
01:15
And I loved it.
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75396
1160
E a essência do artigo era
01:17
So one day I was at work and I started to read this paper,
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77196
3920
que se você pega a rota do GPS de alguém,
01:21
a computer science research paper about predictive analytics.
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81156
3360
como a lista de lugares que esteve no mês,
01:24
And the gist of the paper was
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84876
3520
01:28
that if you take someone's GPS trace,
29
88436
1960
e coloca num algoritmo de machine-learning
01:30
like the listing of all the places that they've been in the past month or so,
30
90436
6160
você pode prever com muita precisão
onde essa pessoa estará no dia seguinte.
01:36
and you feed it into a machine-learning algorithm,
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96596
3640
E eu achei isso legal.
Eu pensava,
o que aconteceria se eu colocasse minha rota no algoritmo?
01:40
you can predict with fairly high accuracy
32
100276
2400
01:42
where they're going to be on the following day.
33
102716
2360
O que sairia?
01:45
And I thought this was kind of cool.
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105116
1720
01:46
And I was thinking, like,
35
106876
1200
Eu estava falando com minha amiga Kelly,
01:48
what would happen if you put my GPS trace into the algorithm?
36
108116
3920
planejávamos algo para fazer depois do trabalho,
01:52
What would come out the other end?
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112036
1640
entrei no Yelp e achei esse ótimo bar
01:54
So I was talking with my friend Kelly,
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114756
2200
que tinha acabado de abrir.
01:56
and we were planning something to do after work that day.
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116996
3960
E eu estava pra sugerir que fossemos nele
quando parei.
02:00
And I got onto Yelp and found this really great bar
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120996
2760
E comecei a pensar no algoritmo de novo.
02:03
that had just opened up.
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123756
1280
02:05
And I was about to suggest that we go to this bar
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125076
2280
E pensei, espere um pouco,
02:07
when I stopped.
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127396
1200
não é esse bar que o algoritmo adivinharia
02:10
And I started thinking about that algorithm again.
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130436
2840
que eu iria naquela noite?
02:13
And I started thinking, wait a second,
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133916
2200
E foi um pouco estranho.
02:16
isn't this bar exactly where that algorithm would guess
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136116
3600
Porque eu pensei que eu...
onde eu estava naquilo?
02:19
that I was going to go this evening?
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139716
1840
02:22
And that was kind of weird.
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142476
1480
Eu sei que eu estava escolhendo, certo?
02:24
Because I thought that I ...
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144636
2600
Mas como o computador sabia daquilo?
02:27
where was I in that?
50
147276
1600
Foi um pouco perturbador.
02:30
I know that I was the one making the choice, right?
51
150996
2400
E por ser engenheiro, se tenho um problema
02:33
But how did the computer know about that?
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153396
3280
meu instinto é arrumá-lo,
02:36
So that was a little disturbing.
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156716
1760
fazer algo que resolve o problema.
02:38
And since I'm an engineer, whenever I have a problem like this,
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158916
4760
Então decidi fazer um app
02:43
my instinct is to fix it,
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163716
2720
que me ajudaria escolher onde ir naquela noite.
02:46
to make something that solves the problem.
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166476
2520
02:49
And so I decided to make an app
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169596
2480
E o jeito que funcionaria
era o app olhar todos os lugares
02:52
that would help me choose where to go on this evening.
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172116
4160
que estão no Google maps em São Francisco,
e escolher um aleatoriamente.
02:57
And so the way that it works
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177876
1920
Então ele chama um Uber.
02:59
is that the app looks at all the places
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179836
2640
O carro aparece onde você está
03:02
that are on Google maps in the city of San Francisco,
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182516
2480
03:05
and then chooses one at random.
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1560
e o leva para o lugar aleatório.
03:07
And then it calls an Uber.
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187276
1760
Avisa o motorista qual o lugar aleatório,
03:09
And that car shows up at your location
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189436
4600
mas não. conta para você.
É uma grande surpresa quando você chega.
03:14
and takes you to that random place.
65
194036
2200
(Risos)
03:16
It tells the Uber driver where the random place is,
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196276
3160
Falei pra Kelly, “Temos que fazer isso.”
03:19
but tells you nothing.
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199476
1320
03:20
And so it's a big surprise when you arrive.
68
200796
2920
Nos encontramos e apertamos o botão.
03:23
(Laughter)
69
203716
1520
E de repente, milagrosamente,
03:25
And so I texted Kelly and I said, "We should do this."
70
205236
3320
tinha um motorista de Uber na minha porta.
03:28
We met up and pressed the button.
71
208956
2880
Então entramos,
logo chegamos numa parte de São Francisco
03:31
And suddenly, miraculously,
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211876
2680
03:34
there was an Uber driver at my apartment door.
73
214596
2640
que nenhum de nós conhecia.
Uma parte que nunca tínhamos estado antes.
03:37
So we got in
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217236
1320
03:38
and very quickly started heading to a part of San Francisco
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218556
4640
Quando o motorista disse que tinha chegado
03:43
that neither of us really knew.
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223236
1960
pensamos que era uma piada.
03:45
It was a part of town that we just had never been in before.
77
225236
3360
Chegamos na frente de um prédio de tijolos
03:49
And when the driver told us we had reached our destination,
78
229676
2840
com uma cerca de metal na frente,
03:52
we thought it must have been a joke.
79
232556
1840
e uma placa que dizia
03:55
We showed up in front of this austere brick building
80
235356
3360
Hospital de São Francisco, Centro de Emergências Psiquiátricas.
03:58
with a wrought iron fence in front of it,
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238716
2840
(Risos)
04:01
and a sign that said the words
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241556
2320
O que talvez seja apropriado,
04:03
San Francisco General Hospital, Psychiatric Emergency Center.
83
243876
3320
não sei.
(Risos)
Mas achamos divertido.
04:07
(Laughter)
84
247236
3320
Mas também foi estimulante
04:10
Which, maybe that's pretty appropriate,
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250596
2040
porque estávamos lá,
04:12
I don't know.
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252676
1200
em um lugar que nunca iríamos,
04:13
(Laughter)
87
253916
1360
04:15
But we thought it was funny.
88
255316
1440
fazendo algo diferente na sexta à noite.
04:17
But it was also exhilarating
89
257596
2360
04:19
because here we were,
90
259996
1160
(Risos)
E eu estava engajado,
04:21
in this place that we never would have gone to otherwise,
91
261196
3720
comecei a usar o app
04:24
doing something really different on a Friday night.
92
264916
2400
para ir à lugares diferentes na cidade.
04:27
(Laughter)
93
267636
1480
Fui a museus aleatoriamente,
04:29
And I was hooked,
94
269116
1680
lojas de doces, bares, pistas de boliche,
04:30
I started using this app
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270836
3480
floriculturas aleatórias.
04:34
to go to all different places in San Francisco.
96
274316
2200
E comecei a descobrir
04:36
I went to museums randomly,
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276556
1840
que tinha todo um lado de São Francisco
04:38
random grocery stores, random bars, random bowling alleys,
98
278436
3360
que eu ignorava pelas minhas preferências.
04:41
random florists.
99
281836
1400
04:43
And I started discovering
100
283276
1200
04:44
that there was an entire side to San Francisco
101
284516
2240
Então comecei a pensar,
04:46
that I had been ignoring because of my preference.
102
286756
2960
como mais posso aplicar isso na vida?
Fiz então outros experimentos aleatórios.
04:52
And then I started thinking,
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292596
1960
Fiz um gerador de vídeos aleatórios,
04:54
how else can I apply this concept to my life?
104
294556
2840
um gerador de agenda aleatório,
uma dieta aleatória,
04:58
And so I started building other experiments that involved randomness.
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298156
3240
que removeria aleatoriamente uma comida por semana.
05:01
I made a random YouTube video generator,
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301436
1880
(Risos)
05:03
a random schedule generator,
107
303316
1800
E é cumulativo, uma hora não sobra nada.
05:05
a random diet club
108
305156
1440
05:06
that would randomly eliminate a food from my diet each week.
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306636
4080
(Risos)
Gerador aleatório de tatuagem,
05:10
(Laughter)
110
310756
1280
uma playlist aleatória no Spotify,
05:13
And it's cumulative, so eventually you just can't eat.
111
313156
3040
podcast aleatório,
uma impressora que sugere coisas aleatórias para fazer.
05:16
(Laughter)
112
316236
1480
05:18
Random tattoo generator,
113
318196
2280
(Risos)
05:20
a random Spotify playlist,
114
320516
2160
Um gerador de eventos aleatórios.
05:22
random podcast,
115
322716
1520
E o jeito que esse funciona
05:24
a printer that prints out random suggestions of things to do.
116
324236
3520
é que num dia qualquer numa cidade como Viena,
05:27
(Laughter)
117
327796
2080
tem centenas de eventos no Facebook --
05:29
A random Facebook event generator.
118
329916
1920
eventos públicos -- que estão acontecendo.
05:31
And the way that this one works
119
331836
1520
Então escolheria um aleatoriamente e diria
05:33
is that in a city like Vienna on a given day,
120
333356
2800
esse é seu plano para hoje.
Então eu acabei indo --
05:36
there are hundreds of Facebook events --
121
336196
1880
(Risos)
05:38
public Facebook events -- that are going on.
122
338116
2080
05:40
So it would choose one at random and say,
123
340196
2000
05:42
this is your plan for tonight.
124
342196
1480
Então fui em eventos como o aniversário do Joe,
05:43
And so I ended up showing --
125
343716
1360
05:45
(Laughter)
126
345116
6280
recital de uma banda, clube de xadrez, escola de caminhoneiros.
05:51
And so I'd show up at events like Joe's birthday,
127
351436
3480
E foi muito interessante
pois eram comunidades que eu não conhecia
05:54
the eighth grade band recital, chess club, truck drivers school.
128
354956
3720
mas tinham eventos incríveis
para falar de coisas que se importavam.
05:59
And it was really interesting
129
359636
1400
E eu estava lá.
06:01
because these were communities that I knew nothing about
130
361036
3120
06:04
but were having amazing events
131
364196
2200
Depois de um tempo,
tive a oportunidade de virar freelancer,
06:06
to talk about things that they cared about.
132
366396
2080
06:08
And there I was.
133
368516
2720
o que me deu flexibilidade de onde morar.
06:12
After a while,
134
372876
1160
Então decidi,
06:14
I had the opportunity to transition my work into freelance,
135
374036
2800
e se eu deixar o computador decidir
06:16
which gave me a lot more flexibility about where I lived.
136
376876
3920
em qual parte do mundo devo morar?
Então fiz um programa que descobria
06:21
And so I decided,
137
381236
1480
toda cidade possível para eu morar,
06:22
you know, what if I could let the computer decide
138
382716
3240
considerando minha verba,
06:25
what part of the world I lived in?
139
385956
1880
e escolhia um aleatoriamente.
06:27
And so I wrote a program that figured out
140
387876
2320
E comecei a viver desse jeito
e isso me levou por todo o mundo.
06:30
every city that it was possible for me to live in,
141
390236
2360
Taipei, Taiwan,
06:32
given my budget,
142
392596
1160
06:33
and then chose one at random.
143
393796
1760
Mumbai, Índia, Dubai.
06:35
And I started living this way
144
395996
1920
Até locais que americanos não costumam ir,
06:37
and it sent me all over the world.
145
397916
2000
como Éssen, Alemanha e Gortina, Eslovênia.
06:40
Taipei, Taiwan,
146
400236
1480
06:41
Mumbai, India, Dubai.
147
401716
2480
06:44
Even places that for an American are really off the beaten path,
148
404596
3120
E sempre que eu ia para uma nova cidade,
fazia as mesmas coisas de São Francisco,
06:47
like Essen, Germany and Gortina, Slovenia.
149
407716
4560
conhecia eventos e pessoas aleatórias.
E morava lá por dois ou três meses
06:53
And every time I would go to a new city,
150
413036
2200
e perguntava ao computador qual o próximo.
06:55
I would do the same sort of stuff I was doing in San Francisco,
151
415236
3000
Fiz isso por dois anos.
06:58
go to random events, meet random people.
152
418236
2320
07:00
And I'd live there for two to three months
153
420596
2160
Paradoxalmente, dar o controle à maquina
07:02
and then ask the computer again for the next location.
154
422796
2520
07:05
I did this for two years.
155
425356
1520
fez me sentir mais livre do que escolher,
07:09
Paradoxically, giving up control to this machine
156
429716
5800
porque eu descobri que...
Minhas preferências me privavam da riqueza
07:15
actually made me feel more free than when I was making choices,
157
435516
3680
e complexidade do mundo.
07:19
because I discovered that ...
158
439196
1840
E seguir o computador me deu coragem
de viver fora da zona de conforto,
07:22
My preference had blinded me from the complexity
159
442516
3240
e descobrir partes da vida que eu ignorava
07:25
and the richness of the world.
160
445796
1520
porque eram muito diferentes
07:28
And following the computer gave me the courage
161
448156
2280
ou não eram pra mim.
07:30
to live outside of my comfort zone,
162
450436
2240
07:32
to discover parts of the human experience that I ignored
163
452716
2880
Acabei em Mumbai, Índia por um tempo,
07:35
because they were too different
164
455636
1480
07:37
or not for me.
165
457156
1120
e ia pra muitos eventos que tinham lá.
07:42
I ended up in Mumbai, India for a while,
166
462076
3480
E um dia fui para uma aula de yoga
07:45
and I was going to a lot of Facebook events when I was there.
167
465556
4120
e eu sou muito ruim no yoga,
mas eu fui.
07:51
And one day, the computer sent me to this yoga class
168
471076
2960
Me encontrei fazendo uma das posições
07:54
and I'm really bad at yoga,
169
474076
3160
quando tive uma revelação.
07:57
but I went anyway.
170
477276
1320
Por eu estar pensando nisso, sabe,
08:00
I found myself descending into a downward dog
171
480996
3120
essas coisas aleatórias são libertadores,
08:04
when I had a revelation.
172
484156
2640
me tira da bolha, da zona de conforto.
08:08
Because I was thinking about, you know,
173
488396
2400
Mas quão aleatório realmente é?
08:10
this random stuff is really freeing,
174
490836
2560
Pois não era meu primeiro yoga em Mumbai.
08:13
it's sort of putting me outside of my bubble, my comfort zone.
175
493436
3920
Na verdade, era o terceiro na semana.
08:17
But really how random is it?
176
497396
2440
(Risos)
08:20
Because this was not my first yoga event in Mumbai.
177
500436
3560
E se você pensar nisso,
não é surpresa ver padrões como esse.
08:24
In fact, it was my third that week.
178
504436
2120
08:26
(Laughter)
179
506596
2800
Porque estava escolhendo aleatoriamente
de uma lista que certamente não eram aleatorias.
08:30
And if you think about it,
180
510316
1280
08:31
it's not surprising that you see patterns like this.
181
511596
2560
O rol de eventos do Facebook de uma cidade
08:34
Because I was choosing randomly
182
514956
2200
é muito influenciada pelas coisas daquela cidade.
08:37
from a list of things that was decidedly not random.
183
517156
3120
E se pensar, cada vez que faz uma escolha,
08:41
The list of Facebook events that are happening in a city
184
521196
2640
08:43
is very influenced by the things that are going on in a city like that.
185
523876
3360
você não faz só por sua conta.
Você escolhe de uma lista,
08:47
And if you think about it, every time you make a choice,
186
527676
4040
um menu de escolhas
que foi projetado por algo ou alguém.
08:51
you're not just making it on your own.
187
531756
1960
E por mais liberdade que tenha na escolha
08:53
You're selecting from a list,
188
533716
2240
08:55
a menu of choices
189
535996
1960
é sempre levado pelas estruturas sociais, costumes e história
08:57
that was designed by someone or something else.
190
537996
2520
09:01
And whatever freedom that you have in that choice
191
541036
3400
que criam o contexto daquela seleção.
09:04
is necessarily constrained by social structures, customs and history
192
544436
5680
No começo achei que assim sairia da bolha.
09:10
that provide the context for that selection.
193
550156
2520
Transcender a mim mesmo, às minhas preferências.
09:15
So initially, I thought of this as a way of getting outside of my bubble.
194
555436
4040
Mas no final passei a pensar de outra forma.
Pensei nisso como um jeito de tirar fotos.
09:19
As, you know, transcending myself, my preference.
195
559516
4080
Se estava num lugar como Mumbai,
09:24
But eventually I started to think about it differently.
196
564876
2640
era mais provável ir num evento de yoga.
09:27
I started to think about it as a way of taking a photograph.
197
567556
2920
Mas se estava em Viena,
um evento musical era mais provável.
09:31
When I was in a place like Mumbai,
198
571916
1680
09:33
it was more likely that I would show up at a yoga event.
199
573596
3200
Cada vez que escolhia uma cidade aleatória
09:36
But if I was in Vienna,
200
576836
1200
o que eu fazia era investigar, perguntar,
09:38
maybe a music event would be more likely.
201
578076
2560
09:41
Every time that I was choosing randomly in a city,
202
581756
3400
“Mumbai, me diga o que você tem”
A resposta diria algo da estrutura de lá
09:45
what I was doing was making an inquiry, asking,
203
585196
4360
e minha relação com isso
09:49
"Mumbai, tell me what you're about."
204
589596
3480
e a relação disso com o resto do mundo.
09:53
And then the answer would tell me something about the structure of that city
205
593076
3600
Então eu...
09:56
and my relationship to it
206
596716
1200
Eu tinha um ótimo final para tudo isso.
09:57
and its relationship with the rest of the world.
207
597916
3000
Mas estava vindo pra cá, e decidi jogar fora...
10:02
And so I ...
208
602436
1360
10:05
I had, like, a really tidy ending for this previously.
209
605436
3840
Acho que um problema comum de TED Talks
10:10
And as I was coming up here, I decided to scrap it, because ...
210
610036
3240
é que tudo termina bem
e você sai sem pensar sobre aquilo.
10:16
You know, I think that, like, a problem with TED Talks often
211
616116
4840
10:20
is that they wrap up in a tidy bow
212
620996
3360
Você meio que --
sente como se tudo estivesse OK no final.
10:24
and then you can go away without really thinking about it.
213
624356
4960
E eu acho ...
No mundo que vivemos,
10:29
You can sort of just --
214
629356
1200
10:30
It feels like everything is OK at the end.
215
630556
3160
tem muitos problemas reais.
10:33
And I think ...
216
633716
2040
E acho que essas questões de controle algorítmico
10:37
In the world that we're living in,
217
637116
2720
10:39
there are a lot of real problems.
218
639876
2840
tem muito a ver com eles.
Estamos falando do papel
10:43
And I think that these questions of algorithmic control
219
643076
5560
que o Facebook teve nas eleições Americanas.
10:48
play a lot into them.
220
648676
1360
Tem muitas perguntas
sobre como esses algoritmos controlam nossas vidas.
10:51
We're talking right now about the role
221
651436
2160
10:53
that Facebook had in the American election.
222
653636
2600
Então, eu não sei,
10:57
There are a lot of questions
223
657716
1320
Eu não sei o que eu estou dizendo
10:59
about the ways that these algorithms are controlling our lives.
224
659076
4840
e eu não tenho uma conclusão clara.
11:04
And so, I don't know,
225
664956
1200
Mas eu encorajaria vocês a experimentarem
11:06
I don't know what I'm saying
226
666196
2680
11:08
and I don't have, like, a very clear conclusion.
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668916
3000
quando forem interagir com algoritmos.
11:13
But I would just encourage you to try to be experimental
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673316
4120
Porque se você faz os padrões,
11:17
when it comes to interacting with these algorithms.
229
677476
3560
segue suas preferências,
vai na direção que tudo está indo,
11:21
Because if you just do the defaults,
230
681516
4160
é fácil se ver num lugar onde você pode ser controlado.
11:25
follow your preference,
231
685716
2120
11:27
go in the direction that everything else is going,
232
687836
4560
Acho que é isso.
Obrigado.
(Aplausos)
11:32
it's really easy to get caught in a place where you can be controlled.
233
692436
3400
11:36
And I think that's it.
234
696356
2560
11:38
Thank you.
235
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1160
11:40
(Applause)
236
700116
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