Erika Cheung: Theranos, whistleblowing and speaking truth to power | TED

1,147,888 views ・ 2020-11-26

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

00:00
Transcriber: Joseph Geni Reviewer: Krystian Aparta
0
0
7000
00:00
So, I had graduated seven years ago from Berkeley
1
282
3654
Çeviri: Joseph Geni Gözden geçirme: Esra Çakmak
00:03
with a dual degree in molecular and cell biology and linguistics,
2
3960
4562
Berkeley'den yedi yıl önce mezun oldum.
Moleküler ve hücresel biyoloji ile dilbilim bölümlerinde çift anadal yaptım.
00:08
and I had gone to a career fair here on campus,
3
8546
2929
00:11
where I'd gotten an interview with a start-up called Theranos.
4
11499
3451
Kampüste bir kariyer fuarına gittim
ve Theranos adında yeni bir şirketle görüşme yaptım.
00:15
And at the time,
5
15788
1151
00:16
there wasn't really that much information about the company,
6
16963
2976
00:19
but the little that was there was really impressive.
7
19963
4070
O zamanlar, şirket hakkında pek bilgi yoktu
ama var olan çok az bilgi, gerçekten etkileyiciydi.
00:24
Essentially, what the company was doing was creating a medical device
8
24057
4087
Temelde şirketin yaptığı şey,
00:28
where you would be able to run your entire blood panel
9
28168
4390
parmak ucundan alınan az miktarda kanla
00:32
on a finger-stick of blood.
10
32582
1775
tam kan taraması yapabileceğiniz medikal bir cihaz üretmekti.
00:34
So you wouldn't have to get a big needle stuck in your arm
11
34381
3213
00:37
in order to get your blood test done.
12
37618
1998
Böylece kan testinizi yaptırmak için
00:39
So this was interesting not only because it was less painful,
13
39640
3902
kolunuza büyük bir iğne batırmak zorunda kalmayacaktınız.
00:43
but also, it could potentially open the door to predictive diagnostics.
14
43566
5276
Bu sadece daha az acı verici olduğu için ilgi çekici değildi,
aynı zamanda ayırt edici tanılara imkân verme potansiyeli de vardı.
00:48
If you had a device
15
48866
1396
00:50
that allowed for more frequent and continuous diagnosis,
16
50286
4304
Daha düzenli ve sürekli tanı imkânı sunan bir cihazınız varsa
00:54
potentially, you could diagnose disease before someone got sick.
17
54614
6023
hastalıkları imkân dahilinde bir insan hasta olmadan önce teşhis edebilirsiniz.
01:00
And this was confirmed in an interview that the founder, Elizabeth Holmes,
18
60661
4300
01:04
had said in the Wall Street Journal.
19
64985
1818
Üstelik bu, kurucu Elizabeth Holmes tarafından
01:06
"The reality within our health-care system today
20
66827
2651
bir Wall Street Journal söyleşisinde doğrulanmıştı.
01:09
is that when someone you care about gets really sick,
21
69502
3309
“Sağlık sistemimizin bugünkü gerçekliği şu ki
01:12
by the time you find out it's [most often] too late
22
72835
2398
değer verdiğiniz bir insan gerçekten hasta olduğu zaman,
01:15
to do anything about it,
23
75257
1232
01:16
It's heartbreaking."
24
76513
1151
öğrendiğiniz an bir şey yapmak için büyük oranda çok geç oluyor.
01:17
This was a moon shot that I really wanted to be a part of
25
77688
2682
01:20
and I really wanted to help build.
26
80394
1920
Bu çok üzücü."
Gerçekten parçası olmak istediğim, yardımcı olmak istediğim
01:23
And there was another reason why I think the story of Elizabeth
27
83323
4149
imkânsız ihtimal buydu.
Elizabeth’in öyküsünün bana çekici gelmesinin
01:27
really appealed to me.
28
87496
2018
01:29
So there was a time that someone had said to me,
29
89538
2245
başka bir sebebi daha vardı bence.
01:31
"Erika, there are two types of people.
30
91807
2086
01:33
There are those that thrive and those that survive.
31
93917
2974
Bir zamanlar birisi bana şöyle demişti:
"Erika, hayatta iki tür insan vardır:
01:36
And you, my dear, are a survivor."
32
96915
2383
Başarılı olanlar ve hayatta kalanlar.
01:39
Before I went to university,
33
99751
2133
Sen de hayatta kalanlardansın."
01:41
I had grown up in a one-bedroom trailer with my six family members,
34
101908
3933
Üniversiteye gitmeden önce
01:45
and when I told people I wanted to go to Berkeley,
35
105865
2370
ailemin altı üyesiyle birlikte tek odalı bir karavanda büyüdüm.
01:48
they would say, "Well, I want to be an astronaut, so good luck."
36
108259
3126
İnsanlara Berkeley’e gitmek istiyorum dediğimde
“Ben de astronot olmak istiyorum. İyi şanslar,” diyorlardı.
01:52
And I stuck with it, and I worked hard, and I managed to get in.
37
112241
3518
Vazgeçmedim, sıkı çalıştım ve kabul edildim.
01:56
But honestly, my first year was very challenging.
38
116266
2351
01:58
I was the victim of a series of crimes.
39
118641
2713
Ama ilk yılım gerçekten çok zorlayıcıydı.
02:01
I was robbed at gunpoint, I was sexually assaulted,
40
121378
2794
Bir dizi suçtan mağdur oldum.
02:04
and I was sexually assaulted a third time,
41
124196
2350
Silah tehdidiyle soyuldum, cinsel saldırıya uğradım,
02:06
spurring on very severe panic attacks,
42
126570
2921
üçüncü kez cinsel saldırıya uğradım.
02:09
where I was failing my classes,
43
129515
1792
Bunlar şiddetli panik ataklara sebep oldu,
02:11
and I dropped out of school.
44
131331
2024
02:13
And at this moment, people had said to me,
45
133379
2342
derslerimde başarısız oluyordum
ve okuldan ayrıldım.
02:15
"Erika, maybe you're not cut out for the sciences.
46
135745
2619
O zaman insanlar şöyle demişti,
02:18
Maybe you should reconsider doing something else."
47
138388
2922
“Erika, belki de bilim için uygun değilsindir.
02:21
And I told myself, "You know what?
48
141334
2658
Belki başka bir şey yapmayı denemelisin."
02:24
If I don't make the cut, I don't make the cut,
49
144016
2230
Şöyle dedim kendime:
02:26
but I cannot give up on myself, and I'm going to go for this,
50
146270
2920
"Durum şu ki olmuyorsa olmuyordur
02:29
and even if I'm not the best for it, I'm going to try and make it happen."
51
149214
3612
ama kendimden vazgeçemem, bunu deneyeceğim.
02:32
And luckily, I stuck with it, and I got the degree, and I graduated.
52
152850
4373
Bunun için en iyi insan değilsem bile, uğraşacağım ve başaracağım.”
Şanslıyım ki vazgeçmedim ve diplomayı aldım ve mezun oldum.
02:37
(Applause and cheers)
53
157658
2866
02:40
Thank you.
54
160548
1165
02:41
(Applause)
55
161737
2755
(Alkış)
02:44
So when I heard Elizabeth Holmes had dropped out of Stanford at age 19
56
164516
5501
Teşekkürler.
(Alkış)
Elizabeth Holmes’un bu şirketi kurmak için 19 yaşında Stanford’dan ayrıldığını
02:50
to start this company,
57
170041
1770
02:51
and it was being quite successful,
58
171835
2103
02:53
to me, it was a signal
59
173962
1859
ve şirketin başarılı olduğunu duyduğum zaman
02:55
of, you know, it didn't matter what your background was.
60
175845
3902
bu benim için bir işaretti.
02:59
As long as you committed to hard work and intelligence,
61
179771
3245
Geçmişinizin önemli olmadığına dair bir işaretti bu.
03:03
that was enough to make an impact in the world.
62
183040
2526
Sıkı çalışma ve akla bağlı olduğunuz müddetçe
03:05
And this was something, for me, personally,
63
185590
2017
dünyada bir etki yaratmak için bu yeterliydi.
03:07
that I had to believe in my life,
64
187631
2316
03:09
because it was one of the few anchors that I had had
65
189971
3494
Bu da bence kişisel olarak
hayatımda inanmam gereken bir şeydi
03:13
that got me through the day.
66
193489
1522
çünkü hayatımı idame ettirmemi sağlayan,
03:15
So you can imagine,
67
195582
1421
beni hayata bağlayan birkaç şeyden birisiydi.
03:17
when I received this letter, I was so excited.
68
197027
4611
Hayal edebilirsiniz ki
bu mektubu aldığım zaman çok heyecanlandım.
03:21
I was over the moon.
69
201662
2348
03:24
This was finally my opportunity to contribute to society,
70
204034
4358
Sevinçten uçuyordum.
Sonunda topluma katkı sağlamak,
03:28
to solve the problems that I had seen in the world,
71
208416
3173
03:31
and really, when I thought about Theranos,
72
211613
2538
dünyada gördüğüm sorunları çözmek için fırsatım olmuştu.
03:34
I really anticipated that this would be the first
73
214175
2957
Theranos hakkında düşündüğüm zaman
03:37
and the last company that I was going to work for.
74
217156
2543
çalışacağım ilk ve son şirketin
03:40
But I started to notice some problems.
75
220611
3429
burası olacağını düşünüyordum.
Ancak bazı sorunlar fark etmeye başladım.
03:45
So, I started off as an entry-level associate in the lab.
76
225177
4421
Laboratuvarda giriş düzeyinde bir çalışan olarak işe başladım.
03:49
And we would be sitting in a lab meeting,
77
229622
3102
03:52
reviewing data to confirm whether the technology worked or not,
78
232748
4278
Laboratuvar toplantılarına katıldığımızda
teknolojinin çalışıp çalışmadığını anlamak için verileri gözden geçirirken
03:57
and we'd get datasets like this,
79
237050
1944
03:59
and someone would say to me,
80
239018
2229
bunun gibi veri setleriyle çalışırdık
04:01
"Well, let's get rid of the outlier
81
241271
2810
ve birisi gelip şöyle derdi:
04:04
and see how that affects the accuracy rate."
82
244105
2182
"Uç değerleri çıkartalım
04:07
So what constitutes an outlier here?
83
247383
1850
ve doğruluk oranını nasıl etkilediğine bakalım.”
04:09
Which one is the outlier?
84
249257
1467
Peki burada uç değeri ne belirliyor?
04:11
And the answer is, you have no idea.
85
251906
2286
Hangisi uç değer?
04:14
You don't know. Right?
86
254216
2816
Cevap şu ki hiçbir fikriniz yok.
04:17
And deleting a data point
87
257056
1390
Bilmiyorsunuz, değil mi?
04:18
is really violating one of the things that I found so beautiful
88
258470
3704
Bir veri noktasını silmek
bilimsel süreç hakkında güzel bulduğum
04:22
about the scientific process --
89
262198
2148
04:24
it really allows the data to reveal the truth to you.
90
264370
4287
şeylerden birini gerçekten ihlal ediyor:
verinin gerçeği ortaya çıkarmaya imkân vermesini ihlal ediyor.
04:29
And as tempting as it might be in certain scenarios
91
269058
3558
04:32
to place your story on the data to confirm your own narrative,
92
272640
4772
Belirli durumlar için her ne kadar cezbedici olsa bile,
kendi anlatınızı doğrulamak için öykünüzü verinin üstüne yerleştirirseniz
04:37
when you do this, it has really bad future consequences.
93
277436
5303
bunu yaparsanız ileride çok kötü sonuçları olur.
04:43
So this, to me, was almost immediately a red flag,
94
283114
3751
04:46
and it kind of folded in to the next experience
95
286889
2790
Dolayısıyla bu, bana göre başlangıçtan bir tehlike işaretiydi.
04:49
and the next red flag
96
289703
1566
Bir sonraki deneyimimle de örtüşüyordu
04:51
that I started to see within the clinical laboratory.
97
291293
3041
ve klinik laboratuvarda gözlemlediğim
04:54
So a clinical laboratory
98
294358
1263
04:55
is where you actively process patient samples.
99
295645
3199
bir sonraki tehlike işaretiyle de örtüşüyordu.
Klinik laboratuvar, hasta örneklerinin bilfiil işlendiği yerdir.
04:59
And so before I would run a patient's sample,
100
299183
2120
05:01
I would have a sample where I knew what the concentration was,
101
301327
3731
Bir hastanın örneğini işlemeden önce
konsantrasyonun ne olduğunu gösteren bir örneğim olurdu.
05:05
and in this case, it was 0.2 for tPSA,
102
305082
2817
05:07
which is an indicator of whether someone has prostate cancer,
103
307923
3238
Bu örnekte bu 0.2 tPSA değeriydi
05:11
or is at risk of prostate cancer or not.
104
311185
1905
ki bu bir insanın prostat kanseri olup olmadığını
05:13
But then, when I'd run it in the Theranos device,
105
313417
3084
ya da kanser tehlikesini gösterir.
05:16
it would come out 8.9,
106
316525
2341
Sonra bunu Theranos cihazında işlediğimde
05:18
and then I'd run it again, and it would run out 5.1,
107
318890
3523
sonuç 8.9 olarak çıktı.
05:22
and I would run it again, and it would come out 0.5,
108
322437
3152
Tekrar işlediğimde sonuç 5.1 olarak çıktı.
05:25
which is technically in range,
109
325613
2162
Sonra tekrar işlediğimde sonuç 0.5 oldu
05:27
but what do you do in this scenario?
110
327799
1972
ki bu teknik olarak kanser aralığında.
05:30
What is the accurate answer?
111
330549
2619
Peki bu durumda ne yapılır?
05:33
And this wasn't an instance that I was seeing just one-off.
112
333930
4007
Doğru cevap nedir?
05:37
This was happening nearly every day,
113
337961
3412
Üstelik bu tek sefere mahsus bir durum değildi.
05:41
across so many different tests.
114
341397
2740
Bu durum, neredeyse her gün
05:44
And mind you, this is for a sample where I know what the concentration is.
115
344748
6111
pek çok test sonucunda oluyordu.
Bir de konstantrasyonun ne olduğunu bildiğim bir örnek için bu.
05:51
What happens when I don't know what the concentration is,
116
351351
2929
05:54
like with a patient sample?
117
354304
1877
Konsantrasyonu bilmediğim zaman ne olacak?
05:56
How am I supposed to trust what the result is, at that point?
118
356205
5743
Bir hastanın örneğinde mesela?
Sonucun ne olduğuna nasıl güvenebilirim bu durumda?
06:02
So this led to, sort of, the last and final red flag for me,
119
362827
5036
Bunun ardından sonuncu ve nihai tehlike işareti geldi.
06:07
and this is when we were doing testing,
120
367887
3310
06:11
in order to confirm and certify
121
371221
2790
Bu, hasta örneklerini işlemeye devam etmek üzere
06:14
whether we could continue processing patient samples.
122
374035
3231
doğrulama ve sertifikalandırma için testler yaparken oldu.
06:17
So what regulators will do is they'll give you a sample,
123
377290
3166
06:20
and they'll say, "Run this sample,
124
380480
2130
Denetleyiciler, sizlere bir örnek verir ve şunu söylerler,
06:22
just like the quality control, through your normal workflow,
125
382634
2874
“Bu örneği, aynı kalite kontrolde olduğu gibi işle;
06:25
how you normally test on patients,
126
385532
2420
06:27
and then give us the results,
127
387976
1422
olağan iş akışına uygun olarak, normalde hastalarda test ettiğin şekilde.
06:29
and we will tell you: do you pass, or do you fail."
128
389422
3238
Sonra sonuçları bize göster,
biz de geçtin mi yoksa başarısız mı oldun söyleyelim.”
06:33
So because we were seeing so many issues with the Theranos device
129
393366
3627
Aktif olarak hastaları test etmek için kullandığımız
06:37
that was actively being used to test on patients,
130
397017
3285
06:40
what we had done is we had taken the sample
131
400326
2388
Theranos cihazlarda çok fazla sorun yaşadığımız için
06:42
and we had run it through an FDA-approved machine
132
402738
2817
örnekleri alıyorduk,
06:45
and we had run it through the Theranos device.
133
405579
2508
FDA onaylı bir makinede işliyorduk,
06:48
And guess what happened?
134
408659
1437
bir de Theranos'un cihazında işliyorduk.
06:50
We got two very, very different results.
135
410120
3808
Tahmin edin ne oldu?
Çok ama çok farklı iki sonuç aldık.
06:54
So what do you think they did in this scenario?
136
414570
2246
06:57
You would anticipate that you would tell the regulators,
137
417405
3420
Peki sizce bu durumda Theranos ne yaptı?
07:00
like, "We have some discrepancies here with this new technology."
138
420849
3419
Denetleyicilere bunu bildirirler diye düşünüyorsunuz:
07:04
But instead, Theranos had sent the result of the FDA-approved machine.
139
424292
5204
“Bu yeni teknolojide bazı uyumsuzluklar ortaya çıktı.”
Bunun aksine, Theranos FDA onaylı cihazın sonuçlarını gönderdi.
07:10
So what does this signal to you?
140
430982
2047
07:13
This signals to you that even within your own organization,
141
433053
4191
Bu size neyi işaret ediyor?
Kendi organizasyonunuzun içinde bile
07:17
you don't trust the results that your technology is producing.
142
437268
3769
teknolojinizin ürettiği sonuçlara güvenmediğinizi gösteriyor.
07:21
So how do we have any business running patient samples
143
441706
4158
07:25
on this particular machine?
144
445888
1698
Hasta örneklerini bu cihazlarda işleyerek ne yapabiliriz ki?
07:28
So of course, you know, I am a recent grad,
145
448929
3595
07:32
I have, at this point, run all these different experiments,
146
452548
3421
Elbette yeni bir mezun olarak
07:35
I've compiled all this evidence, and I'd gone into the office of the COO
147
455993
4332
bu noktaya geldiğimizde birçok farklı deneyler yapmıştım,
bütün kanıtları topladım ve operasyon yöneticisinin odasına gittim,
07:40
and I was raising my concerns.
148
460349
2097
07:43
"Within the lab, we're seeing a lot of variability.
149
463113
3159
endişelerimi aktardım.
07:46
The accuracy rate doesn't seem right.
150
466296
1860
“Laboratuvarda çok farklı sonuçlarla karşılaşıyoruz.
07:48
I don't feel right about testing on patients.
151
468180
2540
Doğruluk oranı gerçekçi gözükmüyor.
07:50
These things, I'm just not comfortable with."
152
470744
3164
Hastaları test etmenin doğru olduğunu düşünmüyorum.
07:53
And the response I got back is,
153
473932
2551
Bütün bunlar hakkında içim rahat değil."
07:56
"You don't know what you're talking about."
154
476507
2062
Aldığım cevapsa şu oldu:
07:58
What you need to do is what I'm paying you to do,
155
478593
2539
“Ne hakkında konuştuğunu bilmiyorsun,” oldu.
08:01
and you need to process patient samples."
156
481156
2007
“Sana ne için maaş veriyorsam onu yapman gerekiyor.
08:04
So that night, I called up a colleague of mine
157
484237
3715
Senin hasta örneklerini işlemen gerekiyor.”
08:07
who I had befriended within the organization, Tyler Shultz,
158
487976
3975
O gece bir iş arkadaşımı aradım.
08:11
who also happened to have a grandfather who was on the Board of Directors.
159
491975
4727
Büyükbabası yönetim kurulunda olan,
organizasyonun içinde tanıştığım Tyler Shultz’u aradım.
08:16
And so we had decided to go to his grandfather's house
160
496726
3619
08:20
and tell him, at dinner,
161
500369
2587
Büyükbabasının evine gitmeye karar verdik,
08:22
what the company was telling him was going on
162
502980
3305
akşam yemeğinde ona şirketin yapıyor olduğunu söylediği şeyin
08:26
was actually not what was happening behind closed doors.
163
506309
3651
08:29
And not to mention,
164
509984
1327
kapalı kapılar ardında olanlarla aynı olmadığını anlatacaktık.
08:31
Tyler's grandfather was George Schultz,
165
511335
2636
08:33
the ex-secretary of state of the United States.
166
513995
3250
Ayrıca Tyler’ın büyükbabası George Schultz’du,
08:37
So you can imagine me as a 20-something-year-old
167
517269
3341
eski ABD dış işleri bakanı.
08:40
just shaking, like, "What are you getting yourself into?"
168
520634
3704
20'li yaşlarında birisi olarak benim
08:44
But we had sat down at his dinner table and said,
169
524999
3896
“Başına ne işler açıyorsun?” diye endişelendiğimi hayal edebilirsiniz.
08:48
"When you think that they've taken this blood sample
170
528919
2531
Yine de akşam yemekte oturduk ve şöyle dedik:
08:51
and they put it in this device, and it pops out a result,
171
531474
3960
"Bir kan örneği aldıkları zaman,
örneği cihaza yerleştirince bir sonuç çıktığını düşünüyorsun.
08:55
what's really happening is the moment you step outside of the room,
172
535458
4211
Ama sen odanın dışına adım attığın anda gerçekten olay şey;
08:59
they take that blood sample, they run it to a back door,
173
539693
3578
09:03
and there are five people on standby that are taking this tiny blood sample
174
543295
4118
kan örneğini alıyorlar, arkada bir yere götürüyorlar.
Orada, bu küçük kan örneğini bekleyen beş kişi var
09:07
and splitting it amongst five different machines."
175
547437
2762
ve örneği beş farklı cihaz arasında paylaşıyorlar.”
09:11
And he says to us, "I know Tyler's very smart,
176
551128
3625
09:14
you seem very smart,
177
554777
1542
O da şöyle cevap verdi: “Tyler’ın çok akıllı olduğunu biliyorum,
09:16
but the fact of the matter is I've brought in a wealth of intelligent people,
178
556343
4350
sen de çok zeki görünüyorsun
ancak işin aslı şu ki pek çok uzmanla görüştüm
09:20
and they tell me that this device is going to revolutionize health care.
179
560717
4619
ve onlar bu cihazın sağlık sisteminde devrim yaratacağını söylüyorlar.
09:25
And so maybe you should consider doing something else."
180
565360
2634
Belki de sen başka bir iş yapmayı düşünmelisin.”
09:29
So this had gone through a period of about seven months,
181
569418
3888
Bunlar yaklaşık yedi ay kadar bir sürede olmuştu,
09:33
and I decided to quit that very next day.
182
573330
3271
ertesi gün işten ayrılmaya karar verdim.
09:37
And this --
183
577672
1347
09:39
(Applause and cheers)
184
579043
6994
(Alkış)
09:46
But this was a moment that I had to sit with myself
185
586061
2747
09:48
and do a bit of a mental health check.
186
588832
2482
Bu benim tek başıma oturup
09:51
I'd raised concerns in the lab.
187
591338
1794
akıl sağlığımı sorgulamam gereken bir andı.
09:53
I'd raised concerns with the COO.
188
593791
3268
Laboratuvarda endişelerimi dile getirdim.
09:57
I had raised concerns with a board member.
189
597083
3341
Endişelerimi operasyon yöneticisine aktardım.
10:00
And meanwhile,
190
600448
1991
Endişelerimi bir kurul üyesine anlattım.
10:02
Elizabeth is on the cover of every major magazine across America.
191
602463
5754
Bu sırada, Elizabeth Amerika’daki
10:08
So there's one common thread here,
192
608818
1802
bütün büyük dergilerin kapağında boy gösteriyordu.
10:10
and that's me.
193
610644
1150
10:12
Maybe I'm the problem?
194
612106
1728
Burada tek bir ortak nokta var,
10:13
Maybe there's something that I'm not seeing?
195
613858
2080
o da benim.
10:15
Maybe I'm the crazy one.
196
615962
1682
Belki de sorun benim.
Belki benim göremediğim bir şey var.
10:18
And this is the part in my story where I really get lucky.
197
618771
3749
Belki de çıldırmış olan benim.
10:22
I was approached
198
622930
1201
Şansımın döndüğü an, öykünün bu kısmında oldu.
10:24
by a very talented journalist, John Carreyrou
199
624155
2332
10:26
from the Wall Street Journal, and he --
200
626511
2326
Yetenekli gazeteci, Wall Street Journal’dan John Carreyrou
10:30
And he had basically said that he also had heard concerns
201
630374
5277
benimle irtibata geçti.
Kendisinin de sektörde ve şirkette çalışan diğer insanlardan
10:35
about the company from other people in the industry
202
635675
3250
10:38
and working for the company.
203
638949
1592
şirket hakkında duyulan bazı endişeleri işittiğini söyledi.
10:40
And in that moment, it clicked in my head:
204
640565
2325
10:42
"Erika, you are not crazy.
205
642914
2350
İşte o anda kafama dank etti:
10:45
You're not the crazy one.
206
645288
1412
10:46
In fact, there are other people out there just like you
207
646724
3557
"Erika, sen çıldırmadın.
Çıldırmış olan sen değilsin.
10:50
that are just as scared of coming forward,
208
650305
2920
Hatta, senin gibi düşünen başka insanlar da var.
10:53
but see the same problems and the same concerns that you do."
209
653249
3674
Öne çıkmaktan senin kadar korkan
ama aynı sorunları gören ve aynı endişelere sahip insanlar var.”
10:57
So before John's exposé and investigative report had come out
210
657800
3834
11:01
to reveal the truth of what was going on in the company,
211
661658
3325
John’ın makalesi ve şirkette gerçekten neler olduğunu
11:05
the company decided to go on a witch hunt for all sorts of former employees,
212
665007
4056
ortaya çıkarmak için yazdığı araştırma raporundan önce,
şirket her seviyeden eski çalışanları üstünde cadı avı başlatmaya karar verdi,
11:09
myself included,
213
669087
1722
11:10
to basically intimidate us from coming forward or talking to one another.
214
670833
6937
buna ben de dahildim.
Bizleri ortaya çıkmak ve birbirimizle irtibat kurmaktan yıldırmak için.
11:17
And the scary thing, really, for me in this instance
215
677794
2643
11:20
was the fact that it triggered,
216
680461
1753
Bu durumda benim için gerçekten korkunç olan şey ise
11:22
and I realized that they were following me once I received this letter,
217
682238
4143
beni takip etmeye başlamalarına sebep olması
11:26
but it was also, in a way, a bit of a blessing,
218
686405
3580
ve bu mektubu alınca bunun farkına varmamdı.
Ancak bu bir şekilde iyi de bir şeydi
11:30
because it forced me to call a lawyer.
219
690009
2396
11:32
And I was lucky enough -- I called a free lawyer,
220
692429
2381
çünkü beni bir avukat aramaya zorladı.
11:34
but he had suggested,
221
694834
1642
Şanslıydım üstelik.
11:36
"Why don't you report to a regulatory agency?"
222
696500
2635
Bağımsız bir avukatı aradım ve o şunu önerdi:
11:40
And this was something that didn't even click in my head,
223
700370
4118
“Neden düzenleyici kurula şikayet etmiyorsun?”
Bu benim aklımın ucundan bile geçmeyen bir şeydi,
11:44
probably because I was so inexperienced,
224
704512
2390
11:46
but once that happened, that's exactly what I did.
225
706926
3714
muhtemelen çok deneyimsiz olduğum için.
11:50
I had decided to write a letter, and a complaint letter, to regulators,
226
710664
4491
Ama bir kez duyunca tam olarak bunu yaptım.
Denetleyici kurula bir şikayet mektubu yazmaya karar verdim.
11:55
illustrating all the deficiencies and the problems that I had seen
227
715179
3777
11:58
in the laboratory.
228
718980
1885
Laboratuvarda gördüğüm bütün eksiklik ve sorunları
12:00
And as endearingly as my dad kind of notes this
229
720889
3131
anlatacak bir mektup.
12:04
as being my, like, dragon-slayer moment,
230
724044
2251
Babam sevimli bir şekilde bunu benim ejderha-avcısı anım,
12:06
where I had risen up and fought this behemoth
231
726319
2984
12:09
and it caused this domino effect,
232
729327
1899
başkaldırıp bu dev yaratıkla mücadele ederek
12:11
I can tell you right now,
233
731250
1363
12:12
I felt anything but courageous.
234
732637
2595
bir domino etkisi yarattığım zaman olarak anlatsa bile,
12:15
I was scared, I was terrified,
235
735623
3021
şunu söyleyebilirim ki hiç de cesur hissetmedim.
12:18
I was anxious,
236
738668
1819
Korkmuş, dehşete kapılmıştım, huzursuzdum.
12:20
I was ashamed, slightly,
237
740511
3030
12:23
that it took me a month to write the letter.
238
743565
2397
Mektubu yazmam bir ay sürdü diye
12:25
There was a glimmer of hope in there
239
745986
1730
12:27
that maybe somehow no one would ever figure out
240
747740
2651
biraz utanıyordum.
Bir şekilde mektubu yazanın
12:30
that it was me.
241
750415
1594
ben olduğumu kimse anlamaz diye
12:32
But despite all that emotion and all that volatility,
242
752033
3769
içimde küçük bir umut ışığı vardı.
12:35
I still did it,
243
755826
1319
Yine de bütün duygularıma ve tereddüte karşın
12:37
and luckily, it triggered an investigation
244
757169
3175
mektubu yazdım.
12:40
that shown to light
245
760368
1270
Şanslıyım ki bir soruşturma başlattı.
12:41
that there were huge deficiencies in the lab,
246
761662
2346
Soruşturma laboratuvarda
12:44
and it stopped Theranos from processing patient samples.
247
764032
3291
büyük eksiklikler olduğunu gün yüzüne çıkarttı
12:47
(Applause)
248
767347
7000
ve Theranos’un hasta örneklerini işlemesine engel oldu.
(Alkış)
12:56
So you would hope, going through a very challenging
249
776039
3342
12:59
and crazy situation like this,
250
779405
2372
Bunun kadar zorlayıcı ve çılgınca bir olayı yaşadıktan sonra
13:01
that I would be able to sort of culminate some how-tos
251
781801
3293
benzer durumdaki insanlar için kurallar
13:05
or recipe for success for other people that are in this situation.
252
785118
4201
ya da başarı için yapılması gerekenleri neticelendirebilirim diye düşünürsünüz.
13:09
But frankly, when it comes to situations like this,
253
789343
2874
13:12
the only quote that kind of gets it right is this Mike Tyson quote that says,
254
792241
4474
Ama açıkçası böyle durumlar söz konusu olunca
bir anlam ifade eden tek alıntı, Mike Tyson’ın şu sözleri:
13:16
"Everyone has a plan until you get punched in the mouth."
255
796739
3008
13:19
(Laughter)
256
799771
1912
“Ağzına yumruğu yiyene kadar herkesin bir planı vardır.”
13:21
And that's exactly how this is.
257
801707
3761
(Kahkaha)
13:25
But today, you know,
258
805492
1174
Gerçekten de böyle.
13:26
we're here to kind of convene on moon shots,
259
806690
2642
13:29
and moon shots are these highly innovative projects
260
809356
4165
Ama bugün, imkânsız hedefler için burada toplandık
ve imkânsız hedef dediklerimiz; aşırı yenilikçi, çok iddialı olan
13:33
that are very ambitious,
261
813545
1242
13:34
that everyone wants to believe in.
262
814811
2519
13:37
But what happens when the vision is so compelling
263
817875
3842
ve herkesin inanmak istediği projeler.
13:41
and the desire to believe is so strong
264
821741
3689
Peki sunulan vizyon çok inandırıcı olduğunda
13:45
that it starts to cloud your judgment about what reality is?
265
825454
4190
ve duyulan inanma arzusu, gerçeklik hakkında muhakemenizi
gölgelemeye başlayacak kadar güçlü olduğunda ne olacak?
13:50
And particularly when these innovative projects
266
830527
3830
13:54
start to be a detriment to society,
267
834381
2788
Bilhassa, bu yenilikçi projeler
13:57
what are the mechanisms in place
268
837193
2033
toplum zararına olmaya başladığında
13:59
in which we can prevent these potential consequences?
269
839250
4596
bu potansiyel neticeleri
engellemek için var olan mekanizmalar nelerdir?
14:04
And really, in my mind, the simplest way to do that
270
844178
3581
14:07
is to foster stronger cultures of people who speak up
271
847783
4966
Bence bunu yapmanın en basit yolu,
gerçekleri söyleyen bireyler kültürünü daha çok teşvik etmek
14:12
and listening to those who speak up.
272
852773
2436
14:15
So now the big question is,
273
855887
2687
ve sesini yükselten insanları dinlemek.
14:18
how do we make speaking up the norm and not the exception?
274
858598
4960
Şimdi büyük soru şu ki
sesini yükseltmeyi istisna olmaktan çıkarıp nasıl norm hâline getiririz?
14:23
(Applause and cheers)
275
863582
7000
(Alkış)
14:31
So luckily, in my own experience,
276
871218
2421
14:33
I realized that when it comes to speaking up,
277
873663
2865
Şanslıyım ki kişisel tecrübelerimde şunu fark ettim,
14:36
the action tends to be pretty straightforward in most cases,
278
876552
3931
iş sesini yükseltmeye geldiğinde
14:40
but the hard part is really deciding whether to act or not.
279
880507
5008
çoğu durumda yapılacak eylem oldukça basit
ancak zor olan kısım, harekete geçmek konusunda karar vermek.
14:45
So how do we frame our decisions
280
885539
2679
14:48
in a way that makes it easier for us to act
281
888242
4691
Peki, kararlarımızı harekete geçmemizi
daha kolay kılacak ve daha etik sonuçlar üretmemizi sağlayacak
14:52
and produce more ethical outcomes?
282
892957
2319
14:55
So UC San Diego came up with this excellent framework
283
895710
4222
şekilde nasıl düzenleyebiliriz?
14:59
called the "Three Cs,"
284
899956
1423
Kaliforniya San Diego Üniversitesi, “TBY” adında şahane bir taslak oluşturdu:
15:01
and it's called commitment, consciousness and competency.
285
901403
4250
Taahhüt, bilinç ve yeterlilik.
15:05
And commitment is the desire to do the right thing
286
905677
2929
15:08
regardless of the cost.
287
908630
1983
Taahhüt, sonuçlarını düşünmeden
15:10
In my case at Theranos,
288
910637
1851
15:12
if I was wrong,
289
912512
1151
doğru şeyi yapma isteği.
15:13
I was going to have to pay the consequences.
290
913687
2181
Benim Theranos örneğimde,
15:15
But if I was right,
291
915892
1809
yanılmış olsaydım
15:17
the fact that I could have been a person
292
917725
2596
sonuçlarına katlanmak zorunda kalacaktım.
Ancak haklıysam
15:20
that knew what was going on and didn't say something,
293
920345
3548
yaşananların farkında olan
15:23
that was purgatory.
294
923917
1317
ve yine de sesini çıkarmamış bir insan olabileceğim gerçeği
15:25
Being silent was purgatory.
295
925258
2039
benim için arafta kalmaktı.
15:28
Then there's consciousness,
296
928766
1900
Sessiz kalmak arafta kalmaktı.
15:30
the awareness to act consistently and apply moral convictions
297
930690
3660
İkinci olarak bilinç var,
15:34
to daily behavior,
298
934374
2279
istikrarlı şekilde hareket etmek
15:36
behavior.
299
936677
1598
ve günlük davranışları ahlaki kanaatlere göre
15:38
And the third aspect is competency.
300
938299
2301
belirleme farkındalığı.
15:41
And competency is the ability to collect and evaluate information
301
941267
3714
Üçüncü boyut ise yeterlilik.
Yeterlilik, bilgi toplama ve değerlendirme
15:45
and foresee potential consequences and risk.
302
945005
2947
15:47
And the reason I could trust my competency
303
947976
3285
ve potansiyel netice ve riskleri öngörme yeteneğidir.
15:51
was because I was acting in service of others.
304
951285
3495
Kendi yeterliliğime güvenebilme sebebim,
15:54
So I think a simple process is really taking those actions
305
954804
4188
diğer insanların yararına hareket ediyor olmamdı.
Bence bu adımları atmak ve şunu düşünmek basit bir süreç:
15:59
and imagining,
306
959016
1151
16:00
"If this happened to my children,
307
960191
2612
16:02
to my parents,
308
962827
1618
"Bu benim çocuğumun başına gelseydi,
16:04
to my spouse,
309
964469
1622
16:06
to my neighbors, to my community,
310
966115
2597
ailemin başına gelseydi,
eşimin başına gelseydi,
16:08
if I took that ...
311
968736
1328
komşularımın, halkımın başına gelseydi;
16:11
How will it be remembered?"
312
971537
1707
bunu ele alırsam --
16:14
And with that,
313
974683
1401
Nasıl hatırlanacak?"
16:16
I hope, as we all leave here
314
976108
2313
16:18
and venture off to build our own moon shots,
315
978445
2254
Bu düşünceyle, umarım ki hepimiz buradan
16:20
we don't just conceptualize them,
316
980723
1794
imkânsız hedefimizi bulma macerasına çıkarken
16:22
in a way, as a means for people to survive
317
982541
3979
bu hedefleri sadece
16:26
but really see them as opportunities and chances for everybody to thrive.
318
986544
6497
insanların hayatta kalması için bir yol olarak kavramsallaştırmayız.
Hedeflerimizi, herkesin başarılı olması için birer imkân ve şans olarak görürüz.
16:33
Thank you.
319
993514
1151
16:34
(Applause and cheers)
320
994689
1644
Teşekkür ederim.
(Alkış)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7