The nightmare videos of childrens' YouTube — and what's wrong with the internet today | James Bridle

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2018-07-13 ・ TED


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The nightmare videos of childrens' YouTube — and what's wrong with the internet today | James Bridle

5,905,054 views ・ 2018-07-13

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Maurício Kakuei Tanaka Revisor: Maricene Crus
00:12
I'm James.
0
12777
1183
Meu nome é James.
00:13
I'm a writer and artist,
1
13984
1686
Sou escritor e artista,
00:15
and I make work about technology.
2
15694
2341
e produzo trabalho a respeito de tecnologia.
00:18
I do things like draw life-size outlines of military drones
3
18454
3911
Faço coisas como desenhar esboços em tamanho natural de "drones" militares
00:22
in city streets around the world,
4
22389
1828
nas ruas ao redor do mundo,
00:24
so that people can start to think and get their heads around
5
24241
2950
para que as pessoas possam começar a pensar e a compreender
00:27
these really quite hard-to-see and hard-to-think-about technologies.
6
27215
3440
essas tecnologias muito difíceis de se ver e imaginar.
00:31
I make things like neural networks that predict the results of elections
7
31494
3836
Faço coisas como redes neurais que preveem os resultados de eleições
00:35
based on weather reports,
8
35354
1737
com base em boletins meteorológicos,
00:37
because I'm intrigued about
9
37115
1314
porque fico intrigado com as reais possibilidades
00:38
what the actual possibilities of these weird new technologies are.
10
38453
3924
dessas novas tecnologias estranhas.
00:43
Last year, I built my own self-driving car.
11
43405
2426
No ano passado, construí meu próprio carro autônomo.
00:45
But because I don't really trust technology,
12
45855
2526
Mas, como não confio na tecnologia, também projetei uma armadilha para ele.
00:48
I also designed a trap for it.
13
48405
1928
00:50
(Laughter)
14
50777
1086
(Risos)
00:51
And I do these things mostly because I find them completely fascinating,
15
51887
4298
Faço essas coisas sobretudo porque as considero totalmente fascinantes,
00:56
but also because I think when we talk about technology,
16
56209
2602
mas também porque penso que, ao falar sobre tecnologia,
00:58
we're largely talking about ourselves
17
58835
2619
estamos falando, principalmente, sobre nós mesmos
01:01
and the way that we understand the world.
18
61478
2299
e a maneira pela qual entendemos o mundo.
01:03
So here's a story about technology.
19
63801
2442
Eis uma história sobre tecnologia.
01:07
This is a "surprise egg" video.
20
67520
2830
Este é um vídeo do "ovo surpresa".
01:10
It's basically a video of someone opening up loads of chocolate eggs
21
70374
3348
É, basicamente, um vídeo de alguém abrindo um monte de ovos de chocolate
01:13
and showing the toys inside to the viewer.
22
73746
2126
e mostrando os brinquedos que estão dentro deles.
01:16
That's it. That's all it does for seven long minutes.
23
76461
2649
Isso é tudo o que se passa durante sete longos minutos.
01:19
And I want you to notice two things about this.
24
79428
3051
Quero que reparem em duas coisas.
01:22
First of all, this video has 30 million views.
25
82503
4074
Primeiro, esse vídeo tem 30 milhões de visualizações.
01:26
(Laughter)
26
86601
1275
(Risos)
01:28
And the other thing is,
27
88376
1166
A outra coisa é que ele aparece em um canal com 6,3 milhões de inscritos
01:29
it comes from a channel that has 6.3 million subscribers,
28
89566
3869
01:33
that has a total of eight billion views,
29
93459
2680
e um total de 8 bilhões de visualizações,
01:36
and it's all just more videos like this --
30
96163
3106
e há mais vídeos como esse.
01:40
30 million people watching a guy opening up these eggs.
31
100256
3908
São 30 milhões de pessoas assistindo a um cara abrindo esses ovos.
01:44
It sounds pretty weird, but if you search for "surprise eggs" on YouTube,
32
104188
4481
Parece muito estranho mas, se procurarem por "ovos surpresa" no YouTube,
01:48
it'll tell you there's 10 million of these videos,
33
108693
3523
irão verificar que há 10 milhões desses vídeos,
01:52
and I think that's an undercount.
34
112240
1657
e acho que isso é por baixo.
01:53
I think there's way, way more of these.
35
113921
1897
Deve haver bem mais vídeos como esse.
01:55
If you keep searching, they're endless.
36
115842
2242
Se continuarem procurando, não acaba mais.
01:58
There's millions and millions of these videos
37
118108
2159
Há milhões desses vídeos,
02:00
in increasingly baroque combinations of brands and materials,
38
120291
3454
em combinações cada vez mais grotescas de marcas e materiais,
02:03
and there's more and more of them being uploaded every single day.
39
123769
3846
surgindo na internet todos os dias.
02:07
Like, this is a strange world. Right?
40
127639
3511
É um mundo bizarro, não é mesmo?
02:11
But the thing is, it's not adults who are watching these videos.
41
131174
3383
Mas acontece que não são os adultos que assistem a esses vídeos.
02:14
It's kids, small children.
42
134581
2921
São as crianças pequenas.
02:17
These videos are like crack for little kids.
43
137526
2154
Esses vídeos são como droga para elas.
02:19
There's something about the repetition,
44
139704
2075
Há algo sobre a repetição,
02:21
the constant little dopamine hit of the reveal,
45
141803
2468
a dose constante de dopamina da revelação, que as fisga totalmente.
02:24
that completely hooks them in.
46
144295
1866
02:26
And little kids watch these videos over and over and over again,
47
146185
4809
As crianças pequenas assistem a esses vídeos sem parar
02:31
and they do it for hours and hours and hours.
48
151018
2327
durante horas a fio.
02:33
And if you try and take the screen away from them,
49
153369
2356
Se tentarem afastá-las da tela, elas irão gritar sem parar.
02:35
they'll scream and scream and scream.
50
155749
1782
02:37
If you don't believe me --
51
157555
1262
Já vi pessoas na plateia concordando.
02:38
and I've already seen people in the audience nodding --
52
158841
2607
Se não acreditam, perguntem a quem têm crianças pequenas.
02:41
if you don't believe me, find someone with small children and ask them,
53
161472
3391
Elas conhecem os vídeos dos ovos surpresa.
02:44
and they'll know about the surprise egg videos.
54
164887
2340
02:47
So this is where we start.
55
167251
2070
É aí que começamos.
02:49
It's 2018, and someone, or lots of people,
56
169345
3642
Estamos em 2018, e alguém, ou muitas pessoas,
02:53
are using the same mechanism that, like, Facebook and Instagram are using
57
173011
3941
usam o mesmo mecanismo do Facebook e do Instagram
02:56
to get you to keep checking that app,
58
176976
1989
para nos manter verificando o aplicativo
02:58
and they're using it on YouTube to hack the brains of very small children
59
178989
3985
e para invadir o cérebro das criancinhas no YouTube
03:02
in return for advertising revenue.
60
182998
1958
em troca de receitas publicitárias.
03:06
At least, I hope that's what they're doing.
61
186346
2001
É o que, pelo menos, espero que estejam fazendo,
03:08
I hope that's what they're doing it for,
62
188371
1955
porque há formas mais fáceis de gerar receitas publicitárias no YouTube.
03:10
because there's easier ways of making ad revenue on YouTube.
63
190350
5308
03:15
You can just make stuff up or steal stuff.
64
195682
2332
Podemos inventar ou roubar coisas.
03:18
So if you search for really popular kids' cartoons
65
198038
2635
Se procurarem por desenhos infantis realmente populares,
03:20
like "Peppa Pig" or "Paw Patrol,"
66
200697
1654
como "Peppa" ou "Patrulha Canina",
03:22
you'll find there's millions and millions of these online as well.
67
202375
3147
descobrirão que há também milhões deles na internet.
03:25
Of course, most of them aren't posted by the original content creators.
68
205546
3352
Claro que a maioria deles não é publicada pelos criadores originais.
03:28
They come from loads and loads of different random accounts,
69
208922
2999
Eles vêm de um monte de contas aleatórias diferentes,
03:31
and it's impossible to know who's posting them
70
211945
2240
e é impossível saber quem os publica ou quais são os motivos para isso.
03:34
or what their motives might be.
71
214209
1822
03:36
Does that sound kind of familiar?
72
216428
1930
Isso lhes parece familiar?
03:38
Because it's exactly the same mechanism
73
218382
1980
Porque é exatamente o mesmo mecanismo
03:40
that's happening across most of our digital services,
74
220386
2600
que ocorre na maior parte de nossos serviços digitais
03:43
where it's impossible to know where this information is coming from.
75
223010
3207
em que é impossível saber a origem das informações.
03:46
It's basically fake news for kids,
76
226241
1829
São notícias falsas para crianças,
03:48
and we're training them from birth
77
228094
2161
e nós as estamos treinando, desde que nascem,
03:50
to click on the very first link that comes along,
78
230279
2506
a clicarem no primeiro link que aparece, não importando a origem dele.
03:52
regardless of what the source is.
79
232809
1953
03:54
That's doesn't seem like a terribly good idea.
80
234786
2603
Não parece uma ideia muito boa.
03:58
Here's another thing that's really big on kids' YouTube.
81
238399
2710
Outra coisa muito famosa no YouTube para crianças
04:01
This is called the "Finger Family Song."
82
241133
1928
é a "Finger Family Song".
Acabei de ouvi alguém resmungando de novo na plateia.
04:03
I just heard someone groan in the audience.
83
243085
2018
04:05
This is the "Finger Family Song."
84
245127
1624
Esta é a "Finger Family Song".
04:06
This is the very first one I could find.
85
246775
1930
Foi a primeira que consegui encontrar.
04:08
It's from 2007, and it only has 200,000 views,
86
248729
2829
É de 2007 e tem apenas 200 mil visualizações,
04:11
which is, like, nothing in this game.
87
251582
1976
o que não é nada nesse jogo.
04:13
But it has this insanely earwormy tune,
88
253582
2852
Mas ela tem uma melodia irritante
04:16
which I'm not going to play to you,
89
256458
1682
que não vou tocar para vocês porque ela gruda no cérebro
04:18
because it will sear itself into your brain
90
258164
2008
04:20
in the same way that it seared itself into mine,
91
260196
2395
como grudou no meu,
04:22
and I'm not going to do that to you.
92
262615
1770
e não vou fazer uma coisa dessas.
04:24
But like the surprise eggs,
93
264409
1344
Mas, como os ovos surpresa,
04:25
it's got inside kids' heads
94
265777
2164
ela entra na cabeça das crianças, que ficam viciadas nela.
04:27
and addicted them to it.
95
267965
1607
04:29
So within a few years, these finger family videos
96
269596
2531
Dentro de alguns anos, esses vídeos começam a surgir em toda parte,
04:32
start appearing everywhere,
97
272151
1303
04:33
and you get versions in different languages
98
273478
2029
e temos versões em vários idiomas
04:35
with popular kids' cartoons using food
99
275531
2121
com desenhos infantis usando a comida
04:37
or, frankly, using whatever kind of animation elements
100
277676
2550
ou quaisquer tipos de elementos de animação que existem por aí.
04:40
you seem to have lying around.
101
280250
2252
04:43
And once again, there are millions and millions and millions of these videos
102
283002
5197
Mais uma vez, há milhões desses vídeos na internet,
04:48
available online in all of these kind of insane combinations.
103
288223
3435
disponíveis em todos os tipos de combinações bizarras.
04:51
And the more time you start to spend with them,
104
291682
2228
Quanto mais tempo passamos com eles
04:53
the crazier and crazier you start to feel that you might be.
105
293934
3694
mais loucos começamos a ficar.
04:57
And that's where I kind of launched into this,
106
297652
3333
Foi aí que comecei a ter
05:01
that feeling of deep strangeness and deep lack of understanding
107
301009
3666
uma sensação de profunda estranheza e falta de compreensão
05:04
of how this thing was constructed that seems to be presented around me.
108
304699
4175
sobre como era construída essa coisa que parece estar sempre ao meu redor.
05:08
Because it's impossible to know where these things are coming from.
109
308898
3167
Porque é impossível saber de onde vêm esses vídeos.
Quem os produz?
05:12
Like, who is making them?
110
312089
1241
Alguns parecem ser feitos por equipes de animadores profissionais.
05:13
Some of them appear to be made of teams of professional animators.
111
313354
3143
05:16
Some of them are just randomly assembled by software.
112
316521
2882
Outros são apenas montados aleatoriamente por software.
05:19
Some of them are quite wholesome-looking young kids' entertainers.
113
319427
4253
Alguns divertem as crianças e têm um aspecto muito saudável.
05:23
And some of them are from people
114
323704
1552
E outros são de pessoas que, claramente, não deveriam se aproximar de crianças.
05:25
who really clearly shouldn't be around children at all.
115
325280
3007
(Risos)
05:28
(Laughter)
116
328311
1615
05:30
And once again, this impossibility of figuring out who's making this stuff --
117
330987
4640
Mais uma vez, a impossibilidade de saber quem faz essas coisas...
05:35
like, this is a bot?
118
335651
1156
É um robô?
05:36
Is this a person? Is this a troll?
119
336831
2647
Uma pessoa? Um "troll"?
05:39
What does it mean that we can't tell the difference
120
339502
2382
Isso significa que não conseguimos mais notar a diferença entre essas coisas?
05:41
between these things anymore?
121
341908
1583
05:43
And again, doesn't that uncertainty feel kind of familiar right now?
122
343515
4848
Essa incerteza não lhes parece familiar?
05:50
So the main way people get views on their videos --
123
350145
2580
O meio principal para obter visualizações de vídeos,
05:52
and remember, views mean money --
124
352749
1707
e elas significam dinheiro,
05:54
is that they stuff the titles of these videos with these popular terms.
125
354480
4742
é enchendo os títulos desses vídeos com esses termos populares.
05:59
So you take, like, "surprise eggs"
126
359246
1687
Considerem os "ovos surpresa".
06:00
and then you add "Paw Patrol," "Easter egg,"
127
360957
2066
Incluam "Patrulha Canina", "ovo de Páscoa", seja o que for,
06:03
or whatever these things are,
128
363047
1393
todas as palavras de outros vídeos populares ao seu título
06:04
all of these words from other popular videos into your title,
129
364464
2893
até acabarem com esse tipo de linguagem misturada,
06:07
until you end up with this kind of meaningless mash of language
130
367381
2968
06:10
that doesn't make sense to humans at all.
131
370373
2498
que não faz sentido algum às pessoas.
06:12
Because of course it's only really tiny kids who are watching your video,
132
372895
3546
Porque, é claro, são apenas as criancinhas que veem esses vídeos,
06:16
and what the hell do they know?
133
376465
1827
e o que elas sabem?
06:18
Your real audience for this stuff is software.
134
378316
3007
O verdadeiro público para essas coisas é o software,
06:21
It's the algorithms.
135
381347
1156
são os algoritmos.
06:22
It's the software that YouTube uses
136
382527
1855
É o software que o YouTube usa
06:24
to select which videos are like other videos,
137
384406
2483
para escolher quais vídeos são semelhantes e torná-los populares e recomendados.
06:26
to make them popular, to make them recommended.
138
386913
2243
06:29
And that's why you end up with this kind of completely meaningless mash,
139
389180
3461
É assim que acabamos tendo essa mistura totalmente sem sentido,
06:32
both of title and of content.
140
392665
2071
tanto a nível do título como do conteúdo.
06:35
But the thing is, you have to remember,
141
395792
1894
Mas temos que nos lembrar
06:37
there really are still people within this algorithmically optimized system,
142
397710
4478
de que ainda há pessoas nesse sistema otimizado por algoritmos,
06:42
people who are kind of increasingly forced to act out
143
402212
2790
que são forçadas a produzir
06:45
these increasingly bizarre combinations of words,
144
405026
3066
essas combinações de palavras cada vez mais bizarras,
06:48
like a desperate improvisation artist responding to the combined screams
145
408116
5173
em uma desesperada improvisação artística,
reagindo aos gritos combinados de um milhão de crianças de uma vez.
06:53
of a million toddlers at once.
146
413313
2203
06:57
There are real people trapped within these systems,
147
417168
2468
São pessoas reais, presas nesses sistemas,
06:59
and that's the other deeply strange thing about this algorithmically driven culture,
148
419660
4055
e essa é outra coisa muito estranha dessa cultura comandada por algoritmos,
07:03
because even if you're human,
149
423739
1381
porque, mesmo sendo humano,
você acaba se comportando como máquina apenas para sobreviver.
07:05
you have to end up behaving like a machine
150
425144
2145
07:07
just to survive.
151
427313
1800
E também, do outro lado da tela,
07:09
And also, on the other side of the screen,
152
429137
2100
07:11
there still are these little kids watching this stuff,
153
431261
2947
ainda há criancinhas assistindo a isso,
07:14
stuck, their full attention grabbed by these weird mechanisms.
154
434232
4206
com a atenção total presa por esses estranhos mecanismos.
07:18
And most of these kids are too small to even use a website.
155
438768
2798
A maioria delas é muito pequena até para usar a internet.
07:21
They're just kind of hammering on the screen with their little hands.
156
441590
3276
Só batem na tela com suas mãozinhas.
07:24
And so there's autoplay,
157
444890
1217
A reprodução automática continua exibindo os vídeos
07:26
where it just keeps playing these videos over and over and over in a loop,
158
446131
3579
inúmeras vezes, em um ciclo, infinitamente, durante horas seguidas.
07:29
endlessly for hours and hours at a time.
159
449734
2059
07:31
And there's so much weirdness in the system now
160
451817
2843
Há tanta coisa estranha no sistema hoje em dia
07:34
that autoplay takes you to some pretty strange places.
161
454684
3009
que a reprodução automática nos leva a lugares muito estranhos.
07:37
This is how, within a dozen steps,
162
457717
2488
É assim que, em doze passos,
07:40
you can go from a cute video of a counting train
163
460229
3158
você pode passar de um vídeo bonitinho de um trem contando números
07:43
to masturbating Mickey Mouse.
164
463411
2442
a um Mickey Mouse se masturbando.
07:46
Yeah. I'm sorry about that.
165
466529
2288
Desculpem-me por isso.
07:48
This does get worse.
166
468841
1700
Mas as coisas pioram.
07:50
This is what happens
167
470565
1282
Isso é o que acontece
07:51
when all of these different keywords,
168
471871
3086
quando todas essas palavras-chave
07:54
all these different pieces of attention,
169
474981
2461
e peças de atenção diferentes,
07:57
this desperate generation of content,
170
477466
2807
essa criação desesperada de conteúdo,
08:00
all comes together into a single place.
171
480297
2582
juntam-se todas em um único lugar.
08:03
This is where all those deeply weird keywords come home to roost.
172
483871
4472
É aqui que todas essas palavras-chave muito estranhas entram em nossa casa.
08:08
You cross-breed the finger family video
173
488367
2391
Mistura-se o vídeo da família dos dedos com alguma coisa de super-heróis,
08:10
with some live-action superhero stuff,
174
490782
2088
08:12
you add in some weird, trollish in-jokes or something,
175
492894
3256
incluem-se algumas piadas bizarras ou qualquer coisa assim,
08:16
and suddenly, you come to a very weird place indeed.
176
496174
3366
e, de repente, vamos parar em um lugar muito estranho.
08:19
The stuff that tends to upset parents
177
499564
2113
O que mais aflige os pais
08:21
is the stuff that has kind of violent or sexual content, right?
178
501701
3331
são as coisas com conteúdo violento ou sexual, não é?
08:25
Children's cartoons getting assaulted,
179
505056
2822
Os desenhos animados em que as crianças são agredidas,
08:27
getting killed,
180
507902
2018
mortas,
08:29
weird pranks that actually genuinely terrify children.
181
509944
3343
brincadeiras estranhas que realmente aterrorizam as crianças.
08:33
What you have is software pulling in all of these different influences
182
513311
3675
Existe um software que obtém todas essas influências diferentes
08:37
to automatically generate kids' worst nightmares.
183
517010
2961
para gerar automaticamente os piores pesadelos das crianças.
08:39
And this stuff really, really does affect small children.
184
519995
2701
Esse material afeta realmente as crianças menores.
08:42
Parents report their children being traumatized,
185
522720
2866
Os pais contam que os filhos ficam traumatizados,
08:45
becoming afraid of the dark,
186
525610
1392
com medo do escuro, de seus desenhos animados preferidos.
08:47
becoming afraid of their favorite cartoon characters.
187
527026
3050
08:50
If you take one thing away from this, it's that if you have small children,
188
530524
3611
Se há uma conclusão a tirar de tudo isso é que, se tiverem filhos pequenos,
08:54
keep them the hell away from YouTube.
189
534159
1996
mantenham-os longe do YouTube.
08:56
(Applause)
190
536743
3949
(Aplausos)
09:02
But the other thing, the thing that really gets to me about this,
191
542504
3096
Mas outra coisa que realmente me aborrece
09:05
is that I'm not sure we even really understand how we got to this point.
192
545624
4629
é que não tenho certeza se percebemos como chegamos a esse ponto.
09:10
We've taken all of this influence, all of these things,
193
550951
2931
Aceitamos todas essas influências,
todas essas coisas e as manipulamos de uma forma que ninguém pretendia.
09:13
and munged them together in a way that no one really intended.
194
553906
2953
09:16
And yet, this is also the way that we're building the entire world.
195
556883
3156
Mas é assim que também estamos construindo o mundo inteiro.
Pegamos todos esses dados,
09:20
We're taking all of this data,
196
560063
1773
09:21
a lot of it bad data,
197
561860
1447
muitos dados ruins,
09:23
a lot of historical data full of prejudice,
198
563331
3029
muitos dados históricos cheios de preconceito,
09:26
full of all of our worst impulses of history,
199
566384
2837
cheios de todos os nossos piores impulsos da história,
09:29
and we're building that into huge data sets
200
569245
2049
desenvolvemos enormes conjuntos de dados e depois os automatizamos.
09:31
and then we're automating it.
201
571318
1423
09:32
And we're munging it together into things like credit reports,
202
572765
3502
Desestruturamos os dados em coisas como relatórios de crédito,
09:36
into insurance premiums,
203
576291
1634
prêmios de seguros,
09:37
into things like predictive policing systems,
204
577949
2693
sistemas de policiamento preditivo,
09:40
into sentencing guidelines.
205
580666
1762
diretrizes de condenações.
09:42
This is the way we're actually constructing the world today
206
582452
2821
Essa é a maneira pela qual construímos o mundo de hoje a partir desses dados.
09:45
out of this data.
207
585297
1151
09:46
And I don't know what's worse,
208
586472
1698
Não sei o que é pior:
09:48
that we built a system that seems to be entirely optimized
209
588194
3228
termos criado um sistema que parece estar totalmente otimizado
09:51
for the absolute worst aspects of human behavior,
210
591446
2808
para os piores aspectos absolutos do comportamento humano
09:54
or that we seem to have done it by accident,
211
594278
2425
ou parecer que o fizemos por acaso,
09:56
without even realizing that we were doing it,
212
596727
2207
sem sequer perceber o que estávamos fazendo,
09:58
because we didn't really understand the systems that we were building,
213
598958
3382
porque não compreendíamos os sistemas que estávamos criando,
10:02
and we didn't really understand how to do anything differently with it.
214
602364
3683
nem sabíamos como fazer de forma diferente.
10:06
There's a couple of things I think that really seem to be driving this
215
606769
3365
Acredito que há algumas coisas que parecem estar levando a isso
principalmente no YouTube.
10:10
most fully on YouTube,
216
610158
1189
10:11
and the first of those is advertising,
217
611371
1827
A primeira delas é a publicidade,
10:13
which is the monetization of attention
218
613222
2837
que é a monetização da atenção
10:16
without any real other variables at work,
219
616083
3136
sem quaisquer outras variáveis reais em ação,
10:19
any care for the people who are actually developing this content,
220
619243
3885
sem qualquer cuidado para as pessoas que desenvolvem esse conteúdo,
10:23
the centralization of the power, the separation of those things.
221
623152
3636
a centralização do poder, a separação dessas coisas.
10:26
And I think however you feel about the use of advertising
222
626812
3144
Mas creio que, em relação ao uso da publicidade para apoiar isso,
10:29
to kind of support stuff,
223
629980
1238
a visão de adultos de fraldas rolando na areia
10:31
the sight of grown men in diapers rolling around in the sand
224
631242
3067
10:34
in the hope that an algorithm that they don't really understand
225
634333
2983
na esperança de que um algoritmo que realmente não compreendem
10:37
will give them money for it
226
637340
1315
lhes dará dinheiro,
10:38
suggests that this probably isn't the thing
227
638679
2037
sugere que isso talvez
não seja a coisa na qual devemos basear nossa sociedade e nossa cultura,
10:40
that we should be basing our society and culture upon,
228
640740
2563
10:43
and the way in which we should be funding it.
229
643327
2160
nem a maneira pela qual devemos financiá-la.
10:45
And the other thing that's kind of the major driver of this is automation,
230
645511
3519
O maior controlador disso é a automação,
que é a disponibilização de toda essa tecnologia assim que ela chega,
10:49
which is the deployment of all of this technology
231
649054
2329
10:51
as soon as it arrives, without any kind of oversight,
232
651407
2521
sem qualquer tipo de supervisão,
10:53
and then once it's out there,
233
653952
1412
e, quando isso acontece, lavamos as mãos e dizemos:
10:55
kind of throwing up our hands and going, "Hey, it's not us, it's the technology."
234
655388
3843
"Não somos nós, é a tecnologia. Não estamos envolvidos".
10:59
Like, "We're not involved in it."
235
659255
1642
11:00
That's not really good enough,
236
660921
1767
Isso não basta,
11:02
because this stuff isn't just algorithmically governed,
237
662712
2710
porque essa coisa não é apenas determinada por algoritmos,
11:05
it's also algorithmically policed.
238
665446
2498
mas é também policiada por eles.
11:07
When YouTube first started to pay attention to this,
239
667968
2848
Quando o YouTube começou a prestar atenção nisso,
11:10
the first thing they said they'd do about it
240
670840
2087
disseram que a primeira coisa que fariam
11:12
was that they'd deploy better machine learning algorithms
241
672951
2695
seria criar algoritmos melhores de aprendizagem de máquinas
11:15
to moderate the content.
242
675670
1329
para moderar o conteúdo.
11:17
Well, machine learning, as any expert in it will tell you,
243
677023
3485
Bem, a aprendizagem de máquinas, como dirá qualquer especialista,
11:20
is basically what we've started to call
244
680532
1896
é o que começamos a chamar de software que não sabemos realmente como funciona.
11:22
software that we don't really understand how it works.
245
682452
2588
11:25
And I think we have enough of that already.
246
685064
3983
Acho que já temos o bastante disso.
11:29
We shouldn't be leaving this stuff up to AI to decide
247
689071
3166
Não deveríamos deixar a IA decidir o que é apropriado ou não,
11:32
what's appropriate or not,
248
692261
1251
11:33
because we know what happens.
249
693536
1436
pois sabemos o que acontece.
11:34
It'll start censoring other things.
250
694996
1688
Ela começará censurando outras coisas, como o conteúdo "queer",
11:36
It'll start censoring queer content.
251
696708
1783
ou os discursos públicos legítimos.
11:38
It'll start censoring legitimate public speech.
252
698515
2237
11:40
What's allowed in these discourses,
253
700776
1925
O que é permitido nesses discursos
11:42
it shouldn't be something that's left up to unaccountable systems.
254
702725
3097
não deveria depender de sistemas irresponsáveis.
11:45
It's part of a discussion all of us should be having.
255
705846
2947
Faz parte de uma discussão que todos nós deveríamos ter.
11:48
But I'd leave a reminder
256
708817
1308
Mas quero lembrar
11:50
that the alternative isn't very pleasant, either.
257
710149
2753
que a alternativa também não é muito agradável.
11:52
YouTube also announced recently
258
712926
1535
O YouTube anunciou recentemente
11:54
that they're going to release a version of their kids' app
259
714485
2767
que irá lançar uma versão de seu aplicativo para crianças,
11:57
that would be entirely moderated by humans.
260
717276
2407
totalmente moderada por pessoas.
12:00
Facebook -- Zuckerberg said much the same thing at Congress,
261
720134
3618
Zuckerberg, do Facebook, disse uma coisa parecida no Congresso,
12:03
when pressed about how they were going to moderate their stuff.
262
723776
2987
quando lhe perguntaram como moderariam seu conteúdo.
12:06
He said they'd have humans doing it.
263
726787
1747
Disse que haveria pessoas para isso.
Queriam dizer
12:08
And what that really means is,
264
728558
1459
que, em vez de serem as crianças as primeiras a verem aqueles conteúdos,
12:10
instead of having toddlers being the first person to see this stuff,
265
730041
3223
colocariam trabalhadores mal pagos,
12:13
you're going to have underpaid, precarious contract workers
266
733288
2788
com contratos precários, sem apoio adequado de saúde mental,
12:16
without proper mental health support
267
736100
1726
12:17
being damaged by it as well.
268
737850
1376
que também seriam prejudicados.
(Risos)
12:19
(Laughter)
269
739250
1096
Acho que podemos fazer muito melhor do que isso.
12:20
And I think we can all do quite a lot better than that.
270
740370
2601
12:22
(Applause)
271
742995
2499
(Aplausos)
12:26
The thought, I think, that brings those two things together, really, for me,
272
746068
4613
Acho que a ideia que reúne essas duas coisas
12:30
is agency.
273
750705
1420
é o poder de ação.
12:32
It's like, how much do we really understand -- by agency, I mean:
274
752149
3157
Quero dizer com isso:
12:35
how we know how to act in our own best interests.
275
755330
4390
como sabemos de que forma agir no que melhor nos interessa?
12:39
Which -- it's almost impossible to do
276
759744
1787
É quase impossível saber
12:41
in these systems that we don't really fully understand.
277
761555
3485
nesses sistemas dos quais não temos a compreensão total.
12:45
Inequality of power always leads to violence.
278
765064
3071
A desigualdade no poder sempre leva à violência.
12:48
And we can see inside these systems
279
768159
1685
Podemos ver, nesses sistemas,
12:49
that inequality of understanding does the same thing.
280
769868
2611
que a desigualdade de compreensão faz o mesmo.
12:52
If there's one thing that we can do to start to improve these systems,
281
772503
3779
Se há alguma coisa que podemos fazer para começar a melhorar esses sistemas,
12:56
it's to make them more legible to the people who use them,
282
776306
2718
é torná-los mais legíveis para as pessoas que os utilizam,
12:59
so that all of us have a common understanding
283
779048
2196
para que todos tenhamos um entendimento comum
13:01
of what's actually going on here.
284
781268
1851
do que está acontecendo aqui.
13:03
The thing, though, I think most about these systems
285
783970
2968
Mas o que mais penso quanto a esses sistemas
13:06
is that this isn't, as I hope I've explained, really about YouTube.
286
786962
3857
é que não se trata, como espero ter deixado claro, do YouTube.
13:10
It's about everything.
287
790843
1312
Trata-se de tudo.
13:12
These issues of accountability and agency,
288
792179
2444
Essas questões de poder de ação e responsabilidade,
13:14
of opacity and complexity,
289
794647
2225
de opacidade e complexidade,
13:16
of the violence and exploitation that inherently results
290
796896
3177
da violência e da exploração que resulta inerentemente
13:20
from the concentration of power in a few hands --
291
800097
2794
da concentração do poder nas mãos de poucos
13:22
these are much, much larger issues.
292
802915
2579
são questões muito maiores.
13:26
And they're issues not just of YouTube and not just of technology in general,
293
806395
3687
São questões não apenas do YouTube, nem da tecnologia em geral,
13:30
and they're not even new.
294
810106
1265
e nem sequer são novas.
13:31
They've been with us for ages.
295
811395
1461
Estão conosco há séculos.
13:32
But we finally built this system, this global system, the internet,
296
812880
4390
Mas, por fim, criamos esse sistema global, a internet,
13:37
that's actually showing them to us in this extraordinary way,
297
817294
3019
que está nos mostrando essas questões de forma extraordinária,
13:40
making them undeniable.
298
820337
1547
tornando-as inegáveis.
13:41
Technology has this extraordinary capacity
299
821908
2820
A tecnologia tem a capacidade extraordinária
13:44
to both instantiate and continue
300
824752
3973
de exemplificar e continuar
13:48
all of our most extraordinary, often hidden desires and biases
301
828749
4248
todos os nossos desejos e preconceitos mais notáveis, muitas vezes ocultos,
13:53
and encoding them into the world,
302
833021
1866
e codificá-los no mundo,
13:54
but it also writes them down so that we can see them,
303
834911
3474
mas também de anotá-los para que possamos percebê-los
13:58
so that we can't pretend they don't exist anymore.
304
838409
3330
e não possamos fingir que não existem mais.
14:01
We need to stop thinking about technology as a solution to all of our problems,
305
841763
4319
Precisamos parar de pensar na tecnologia como uma solução para todos os problemas
14:06
but think of it as a guide to what those problems actually are,
306
846106
3757
e pensar nela como um guia para o que são realmente esses problemas,
14:09
so we can start thinking about them properly
307
849887
2144
para que possamos pensar neles adequadamente
14:12
and start to address them.
308
852055
1766
e começar a resolvê-los.
14:13
Thank you very much.
309
853845
1335
Muito obrigado.
(Aplausos)
14:15
(Applause)
310
855204
5192
14:21
Thank you.
311
861733
1188
Obrigado.
14:22
(Applause)
312
862945
2869
(Aplausos)
14:28
Helen Walters: James, thank you for coming and giving us that talk.
313
868839
3178
Helen Walters: James, obrigada por ter vindo dar esta palestra.
É interessante, quando pensamos nos filmes em que os robôs assumem o comando,
14:32
So it's interesting:
314
872041
1189
14:33
when you think about the films where the robotic overlords take over,
315
873254
3495
14:36
it's all a bit more glamorous than what you're describing.
316
876773
3279
é um pouco mais glamoroso do que você descreve.
14:40
But I wonder -- in those films, you have the resistance mounting.
317
880076
3749
Mas fico pensando: nesses filmes, temos a escalada da resistência.
14:43
Is there a resistance mounting towards this stuff?
318
883849
3216
Há uma escalada da resistência sobre esse assunto?
Você vê sinais positivos de recuperação da resistência?
14:47
Do you see any positive signs, green shoots of resistance?
319
887089
3796
14:52
James Bridle: I don't know about direct resistance,
320
892507
2416
James Bridle: Não sei sobre a resistência direta,
14:54
because I think this stuff is super long-term.
321
894947
2264
pois creio que isso seja muito a longo prazo,
está arraigado na cultura de maneira muito profunda.
14:57
I think it's baked into culture in really deep ways.
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897235
2510
14:59
A friend of mine, Eleanor Saitta, always says
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899769
2132
Minha amiga Eleanor Saitta sempre diz
15:01
that any technological problems of sufficient scale and scope
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901935
3609
que quaisquer problemas tecnológicos de dimensão e alcance suficientes
15:05
are political problems first of all.
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905568
2267
são, antes de mais nada, problemas políticos.
15:07
So all of these things we're working to address within this
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907859
2785
Portanto, todas essas coisas que tentamos abordar
15:10
are not going to be addressed just by building the technology better,
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910668
3274
não serão resolvidas apenas melhorando a tecnologia,
mas mudando a sociedade que a produz.
15:13
but actually by changing the society that's producing these technologies.
328
913966
3464
15:17
So no, right now, I think we've got a hell of a long way to go.
329
917454
3027
Nesse momento, creio que temos um longo caminho a percorrer.
15:20
But as I said, I think by unpacking them,
330
920505
1986
Mas, como disse, acredito que, explicando, falando sobre isso de forma honesta,
15:22
by explaining them, by talking about them super honestly,
331
922515
2697
poderemos, pelo menos, iniciar esse processo.
15:25
we can actually start to at least begin that process.
332
925236
2505
15:27
HW: And so when you talk about legibility and digital literacy,
333
927765
3562
HW: Quando você fala sobre legibilidade e alfabetização digital,
15:31
I find it difficult to imagine
334
931351
1591
acho difícil imaginar
15:32
that we need to place the burden of digital literacy on users themselves.
335
932966
3680
que precisamos colocar o ônus da alfabetização digital nos usuários.
15:36
But whose responsibility is education in this new world?
336
936670
4562
De quem é a responsabilidade do ensino neste novo mundo?
15:41
JB: Again, I think this responsibility is kind of up to all of us,
337
941256
3612
JB: Creio que a responsabilidade seja de todos nós,
15:44
that everything we do, everything we build, everything we make,
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944892
2984
que tudo o que fazemos e criamos
15:47
needs to be made in a consensual discussion
339
947900
3692
precisa ser feito numa discussão consensual
15:51
with everyone who's avoiding it;
340
951616
1940
com todos que a têm evitado;
15:53
that we're not building systems intended to trick and surprise people
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953580
4341
que não estamos construindo sistemas para enganar e surpreender as pessoas
15:57
into doing the right thing,
342
957945
2300
fazendo a coisa certa,
16:00
but that they're actually involved in every step in educating them,
343
960269
3236
mas que elas estejam envolvidas em cada passo de sua educação,
16:03
because each of these systems is educational.
344
963529
2278
pois cada um desses sistemas é educativo.
16:05
That's what I'm hopeful about, about even this really grim stuff,
345
965831
3102
É nisso que tenho esperança, mesmo nessa coisa sombria,
16:08
that if you can take it and look at it properly,
346
968957
2262
que, se pudermos analisá-la devidamente,
esteja nela mesma, na verdade, parte da educação
16:11
it's actually in itself a piece of education
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971243
2089
16:13
that allows you to start seeing how complex systems come together and work
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973356
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que nos permita começar a ver como sistemas complexos se juntam e funcionam
16:17
and maybe be able to apply that knowledge elsewhere in the world.
349
977142
3501
e, talvez, conseguir aplicar esses conhecimentos pelo mundo.
16:20
HW: James, it's such an important discussion,
350
980667
2115
HW: James, é uma discussão muito importante,
16:22
and I know many people here are really open and prepared to have it,
351
982806
3227
e sei que muitas pessoas aqui estão abertas e preparadas para ela.
Obrigada por ter iniciado nossa manhã.
16:26
so thanks for starting off our morning.
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1859
16:27
JB: Thanks very much. Cheers.
353
987940
1400
JB: Muito obrigado.
16:29
(Applause)
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989364
1651
(Aplausos)
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