I'm James. I'm a writer and artist, and I make work about technology. I do things like draw life-size outlines of military drones in city streets around the world, so that people can start to think and get their heads around these really quite hard-to-see and hard-to-think-about technologies. I make things like neural networks that predict the results of elections based on weather reports, because I'm intrigued about what the actual possibilities of these weird new technologies are. Last year, I built my own self-driving car. But because I don't really trust technology, I also designed a trap for it.
Meu nome é James. Sou escritor e artista, e produzo trabalho a respeito de tecnologia. Faço coisas como desenhar esboços em tamanho natural de "drones" militares nas ruas ao redor do mundo, para que as pessoas possam começar a pensar e a compreender essas tecnologias muito difíceis de se ver e imaginar. Faço coisas como redes neurais que preveem os resultados de eleições com base em boletins meteorológicos, porque fico intrigado com as reais possibilidades dessas novas tecnologias estranhas. No ano passado, construí meu próprio carro autônomo. Mas, como não confio na tecnologia, também projetei uma armadilha para ele.
(Laughter)
(Risos)
And I do these things mostly because I find them completely fascinating, but also because I think when we talk about technology, we're largely talking about ourselves and the way that we understand the world. So here's a story about technology.
Faço essas coisas sobretudo porque as considero totalmente fascinantes, mas também porque penso que, ao falar sobre tecnologia, estamos falando, principalmente, sobre nós mesmos e a maneira pela qual entendemos o mundo. Eis uma história sobre tecnologia.
This is a "surprise egg" video. It's basically a video of someone opening up loads of chocolate eggs and showing the toys inside to the viewer. That's it. That's all it does for seven long minutes. And I want you to notice two things about this. First of all, this video has 30 million views.
Este é um vídeo do "ovo surpresa". É, basicamente, um vídeo de alguém abrindo um monte de ovos de chocolate e mostrando os brinquedos que estão dentro deles. Isso é tudo o que se passa durante sete longos minutos. Quero que reparem em duas coisas. Primeiro, esse vídeo tem 30 milhões de visualizações.
(Laughter)
(Risos)
And the other thing is, it comes from a channel that has 6.3 million subscribers, that has a total of eight billion views, and it's all just more videos like this -- 30 million people watching a guy opening up these eggs. It sounds pretty weird, but if you search for "surprise eggs" on YouTube, it'll tell you there's 10 million of these videos, and I think that's an undercount. I think there's way, way more of these. If you keep searching, they're endless. There's millions and millions of these videos in increasingly baroque combinations of brands and materials, and there's more and more of them being uploaded every single day. Like, this is a strange world. Right?
A outra coisa é que ele aparece em um canal com 6,3 milhões de inscritos e um total de 8 bilhões de visualizações, e há mais vídeos como esse. São 30 milhões de pessoas assistindo a um cara abrindo esses ovos. Parece muito estranho mas, se procurarem por "ovos surpresa" no YouTube, irão verificar que há 10 milhões desses vídeos, e acho que isso é por baixo. Deve haver bem mais vídeos como esse. Se continuarem procurando, não acaba mais. Há milhões desses vídeos, em combinações cada vez mais grotescas de marcas e materiais, surgindo na internet todos os dias. É um mundo bizarro, não é mesmo?
But the thing is, it's not adults who are watching these videos. It's kids, small children. These videos are like crack for little kids. There's something about the repetition, the constant little dopamine hit of the reveal, that completely hooks them in. And little kids watch these videos over and over and over again, and they do it for hours and hours and hours. And if you try and take the screen away from them, they'll scream and scream and scream. If you don't believe me -- and I've already seen people in the audience nodding -- if you don't believe me, find someone with small children and ask them, and they'll know about the surprise egg videos. So this is where we start. It's 2018, and someone, or lots of people, are using the same mechanism that, like, Facebook and Instagram are using to get you to keep checking that app, and they're using it on YouTube to hack the brains of very small children in return for advertising revenue.
Mas acontece que não são os adultos que assistem a esses vídeos. São as crianças pequenas. Esses vídeos são como droga para elas. Há algo sobre a repetição, a dose constante de dopamina da revelação, que as fisga totalmente. As crianças pequenas assistem a esses vídeos sem parar durante horas a fio. Se tentarem afastá-las da tela, elas irão gritar sem parar. Já vi pessoas na plateia concordando. Se não acreditam, perguntem a quem têm crianças pequenas. Elas conhecem os vídeos dos ovos surpresa. É aí que começamos. Estamos em 2018, e alguém, ou muitas pessoas, usam o mesmo mecanismo do Facebook e do Instagram para nos manter verificando o aplicativo e para invadir o cérebro das criancinhas no YouTube em troca de receitas publicitárias.
At least, I hope that's what they're doing. I hope that's what they're doing it for, because there's easier ways of making ad revenue on YouTube. You can just make stuff up or steal stuff. So if you search for really popular kids' cartoons like "Peppa Pig" or "Paw Patrol," you'll find there's millions and millions of these online as well. Of course, most of them aren't posted by the original content creators. They come from loads and loads of different random accounts, and it's impossible to know who's posting them or what their motives might be. Does that sound kind of familiar? Because it's exactly the same mechanism that's happening across most of our digital services, where it's impossible to know where this information is coming from. It's basically fake news for kids, and we're training them from birth to click on the very first link that comes along, regardless of what the source is. That's doesn't seem like a terribly good idea.
É o que, pelo menos, espero que estejam fazendo, porque há formas mais fáceis de gerar receitas publicitárias no YouTube. Podemos inventar ou roubar coisas. Se procurarem por desenhos infantis realmente populares, como "Peppa" ou "Patrulha Canina", descobrirão que há também milhões deles na internet. Claro que a maioria deles não é publicada pelos criadores originais. Eles vêm de um monte de contas aleatórias diferentes, e é impossível saber quem os publica ou quais são os motivos para isso. Isso lhes parece familiar? Porque é exatamente o mesmo mecanismo que ocorre na maior parte de nossos serviços digitais em que é impossível saber a origem das informações. São notícias falsas para crianças, e nós as estamos treinando, desde que nascem, a clicarem no primeiro link que aparece, não importando a origem dele. Não parece uma ideia muito boa.
Here's another thing that's really big on kids' YouTube. This is called the "Finger Family Song." I just heard someone groan in the audience. This is the "Finger Family Song." This is the very first one I could find. It's from 2007, and it only has 200,000 views, which is, like, nothing in this game. But it has this insanely earwormy tune, which I'm not going to play to you, because it will sear itself into your brain in the same way that it seared itself into mine, and I'm not going to do that to you. But like the surprise eggs, it's got inside kids' heads and addicted them to it. So within a few years, these finger family videos start appearing everywhere, and you get versions in different languages with popular kids' cartoons using food or, frankly, using whatever kind of animation elements you seem to have lying around. And once again, there are millions and millions and millions of these videos available online in all of these kind of insane combinations. And the more time you start to spend with them, the crazier and crazier you start to feel that you might be.
Outra coisa muito famosa no YouTube para crianças é a "Finger Family Song". Acabei de ouvi alguém resmungando de novo na plateia. Esta é a "Finger Family Song". Foi a primeira que consegui encontrar. É de 2007 e tem apenas 200 mil visualizações, o que não é nada nesse jogo. Mas ela tem uma melodia irritante que não vou tocar para vocês porque ela gruda no cérebro como grudou no meu, e não vou fazer uma coisa dessas. Mas, como os ovos surpresa, ela entra na cabeça das crianças, que ficam viciadas nela. Dentro de alguns anos, esses vídeos começam a surgir em toda parte, e temos versões em vários idiomas com desenhos infantis usando a comida ou quaisquer tipos de elementos de animação que existem por aí. Mais uma vez, há milhões desses vídeos na internet, disponíveis em todos os tipos de combinações bizarras. Quanto mais tempo passamos com eles mais loucos começamos a ficar.
And that's where I kind of launched into this, that feeling of deep strangeness and deep lack of understanding of how this thing was constructed that seems to be presented around me. Because it's impossible to know where these things are coming from. Like, who is making them? Some of them appear to be made of teams of professional animators. Some of them are just randomly assembled by software. Some of them are quite wholesome-looking young kids' entertainers. And some of them are from people who really clearly shouldn't be around children at all.
Foi aí que comecei a ter uma sensação de profunda estranheza e falta de compreensão sobre como era construída essa coisa que parece estar sempre ao meu redor. Porque é impossível saber de onde vêm esses vídeos. Quem os produz? Alguns parecem ser feitos por equipes de animadores profissionais. Outros são apenas montados aleatoriamente por software. Alguns divertem as crianças e têm um aspecto muito saudável. E outros são de pessoas que, claramente, não deveriam se aproximar de crianças. (Risos)
(Laughter)
And once again, this impossibility of figuring out who's making this stuff -- like, this is a bot? Is this a person? Is this a troll? What does it mean that we can't tell the difference between these things anymore? And again, doesn't that uncertainty feel kind of familiar right now?
Mais uma vez, a impossibilidade de saber quem faz essas coisas... É um robô? Uma pessoa? Um "troll"? Isso significa que não conseguimos mais notar a diferença entre essas coisas? Essa incerteza não lhes parece familiar?
So the main way people get views on their videos -- and remember, views mean money -- is that they stuff the titles of these videos with these popular terms. So you take, like, "surprise eggs" and then you add "Paw Patrol," "Easter egg," or whatever these things are, all of these words from other popular videos into your title, until you end up with this kind of meaningless mash of language that doesn't make sense to humans at all. Because of course it's only really tiny kids who are watching your video, and what the hell do they know? Your real audience for this stuff is software. It's the algorithms. It's the software that YouTube uses to select which videos are like other videos, to make them popular, to make them recommended. And that's why you end up with this kind of completely meaningless mash, both of title and of content.
O meio principal para obter visualizações de vídeos, e elas significam dinheiro, é enchendo os títulos desses vídeos com esses termos populares. Considerem os "ovos surpresa". Incluam "Patrulha Canina", "ovo de Páscoa", seja o que for, todas as palavras de outros vídeos populares ao seu título até acabarem com esse tipo de linguagem misturada, que não faz sentido algum às pessoas. Porque, é claro, são apenas as criancinhas que veem esses vídeos, e o que elas sabem? O verdadeiro público para essas coisas é o software, são os algoritmos. É o software que o YouTube usa para escolher quais vídeos são semelhantes e torná-los populares e recomendados. É assim que acabamos tendo essa mistura totalmente sem sentido, tanto a nível do título como do conteúdo.
But the thing is, you have to remember, there really are still people within this algorithmically optimized system, people who are kind of increasingly forced to act out these increasingly bizarre combinations of words, like a desperate improvisation artist responding to the combined screams of a million toddlers at once. There are real people trapped within these systems, and that's the other deeply strange thing about this algorithmically driven culture, because even if you're human, you have to end up behaving like a machine just to survive.
Mas temos que nos lembrar de que ainda há pessoas nesse sistema otimizado por algoritmos, que são forçadas a produzir essas combinações de palavras cada vez mais bizarras, em uma desesperada improvisação artística, reagindo aos gritos combinados de um milhão de crianças de uma vez. São pessoas reais, presas nesses sistemas, e essa é outra coisa muito estranha dessa cultura comandada por algoritmos, porque, mesmo sendo humano, você acaba se comportando como máquina apenas para sobreviver. E também, do outro lado da tela,
And also, on the other side of the screen, there still are these little kids watching this stuff, stuck, their full attention grabbed by these weird mechanisms. And most of these kids are too small to even use a website. They're just kind of hammering on the screen with their little hands. And so there's autoplay, where it just keeps playing these videos over and over and over in a loop, endlessly for hours and hours at a time. And there's so much weirdness in the system now that autoplay takes you to some pretty strange places. This is how, within a dozen steps, you can go from a cute video of a counting train to masturbating Mickey Mouse. Yeah. I'm sorry about that. This does get worse. This is what happens when all of these different keywords, all these different pieces of attention, this desperate generation of content, all comes together into a single place. This is where all those deeply weird keywords come home to roost. You cross-breed the finger family video with some live-action superhero stuff, you add in some weird, trollish in-jokes or something, and suddenly, you come to a very weird place indeed.
ainda há criancinhas assistindo a isso, com a atenção total presa por esses estranhos mecanismos. A maioria delas é muito pequena até para usar a internet. Só batem na tela com suas mãozinhas. A reprodução automática continua exibindo os vídeos inúmeras vezes, em um ciclo, infinitamente, durante horas seguidas. Há tanta coisa estranha no sistema hoje em dia que a reprodução automática nos leva a lugares muito estranhos. É assim que, em doze passos, você pode passar de um vídeo bonitinho de um trem contando números a um Mickey Mouse se masturbando. Desculpem-me por isso. Mas as coisas pioram. Isso é o que acontece quando todas essas palavras-chave e peças de atenção diferentes, essa criação desesperada de conteúdo, juntam-se todas em um único lugar. É aqui que todas essas palavras-chave muito estranhas entram em nossa casa. Mistura-se o vídeo da família dos dedos com alguma coisa de super-heróis, incluem-se algumas piadas bizarras ou qualquer coisa assim, e, de repente, vamos parar em um lugar muito estranho.
The stuff that tends to upset parents is the stuff that has kind of violent or sexual content, right? Children's cartoons getting assaulted, getting killed, weird pranks that actually genuinely terrify children. What you have is software pulling in all of these different influences to automatically generate kids' worst nightmares. And this stuff really, really does affect small children. Parents report their children being traumatized, becoming afraid of the dark, becoming afraid of their favorite cartoon characters. If you take one thing away from this, it's that if you have small children, keep them the hell away from YouTube.
O que mais aflige os pais são as coisas com conteúdo violento ou sexual, não é? Os desenhos animados em que as crianças são agredidas, mortas, brincadeiras estranhas que realmente aterrorizam as crianças. Existe um software que obtém todas essas influências diferentes para gerar automaticamente os piores pesadelos das crianças. Esse material afeta realmente as crianças menores. Os pais contam que os filhos ficam traumatizados, com medo do escuro, de seus desenhos animados preferidos. Se há uma conclusão a tirar de tudo isso é que, se tiverem filhos pequenos, mantenham-os longe do YouTube.
(Applause)
(Aplausos)
But the other thing, the thing that really gets to me about this, is that I'm not sure we even really understand how we got to this point. We've taken all of this influence, all of these things, and munged them together in a way that no one really intended. And yet, this is also the way that we're building the entire world. We're taking all of this data, a lot of it bad data, a lot of historical data full of prejudice, full of all of our worst impulses of history, and we're building that into huge data sets and then we're automating it. And we're munging it together into things like credit reports, into insurance premiums, into things like predictive policing systems, into sentencing guidelines. This is the way we're actually constructing the world today out of this data. And I don't know what's worse, that we built a system that seems to be entirely optimized for the absolute worst aspects of human behavior, or that we seem to have done it by accident, without even realizing that we were doing it, because we didn't really understand the systems that we were building, and we didn't really understand how to do anything differently with it.
Mas outra coisa que realmente me aborrece é que não tenho certeza se percebemos como chegamos a esse ponto. Aceitamos todas essas influências, todas essas coisas e as manipulamos de uma forma que ninguém pretendia. Mas é assim que também estamos construindo o mundo inteiro. Pegamos todos esses dados, muitos dados ruins, muitos dados históricos cheios de preconceito, cheios de todos os nossos piores impulsos da história, desenvolvemos enormes conjuntos de dados e depois os automatizamos. Desestruturamos os dados em coisas como relatórios de crédito, prêmios de seguros, sistemas de policiamento preditivo, diretrizes de condenações. Essa é a maneira pela qual construímos o mundo de hoje a partir desses dados. Não sei o que é pior: termos criado um sistema que parece estar totalmente otimizado para os piores aspectos absolutos do comportamento humano ou parecer que o fizemos por acaso, sem sequer perceber o que estávamos fazendo, porque não compreendíamos os sistemas que estávamos criando, nem sabíamos como fazer de forma diferente.
There's a couple of things I think that really seem to be driving this most fully on YouTube, and the first of those is advertising, which is the monetization of attention without any real other variables at work, any care for the people who are actually developing this content, the centralization of the power, the separation of those things. And I think however you feel about the use of advertising to kind of support stuff, the sight of grown men in diapers rolling around in the sand in the hope that an algorithm that they don't really understand will give them money for it suggests that this probably isn't the thing that we should be basing our society and culture upon, and the way in which we should be funding it.
Acredito que há algumas coisas que parecem estar levando a isso principalmente no YouTube. A primeira delas é a publicidade, que é a monetização da atenção sem quaisquer outras variáveis reais em ação, sem qualquer cuidado para as pessoas que desenvolvem esse conteúdo, a centralização do poder, a separação dessas coisas. Mas creio que, em relação ao uso da publicidade para apoiar isso, a visão de adultos de fraldas rolando na areia na esperança de que um algoritmo que realmente não compreendem lhes dará dinheiro, sugere que isso talvez não seja a coisa na qual devemos basear nossa sociedade e nossa cultura, nem a maneira pela qual devemos financiá-la.
And the other thing that's kind of the major driver of this is automation, which is the deployment of all of this technology as soon as it arrives, without any kind of oversight, and then once it's out there, kind of throwing up our hands and going, "Hey, it's not us, it's the technology." Like, "We're not involved in it." That's not really good enough, because this stuff isn't just algorithmically governed, it's also algorithmically policed. When YouTube first started to pay attention to this, the first thing they said they'd do about it was that they'd deploy better machine learning algorithms to moderate the content. Well, machine learning, as any expert in it will tell you, is basically what we've started to call software that we don't really understand how it works. And I think we have enough of that already. We shouldn't be leaving this stuff up to AI to decide what's appropriate or not, because we know what happens. It'll start censoring other things. It'll start censoring queer content. It'll start censoring legitimate public speech. What's allowed in these discourses, it shouldn't be something that's left up to unaccountable systems. It's part of a discussion all of us should be having.
O maior controlador disso é a automação, que é a disponibilização de toda essa tecnologia assim que ela chega, sem qualquer tipo de supervisão, e, quando isso acontece, lavamos as mãos e dizemos: "Não somos nós, é a tecnologia. Não estamos envolvidos". Isso não basta, porque essa coisa não é apenas determinada por algoritmos, mas é também policiada por eles. Quando o YouTube começou a prestar atenção nisso, disseram que a primeira coisa que fariam seria criar algoritmos melhores de aprendizagem de máquinas para moderar o conteúdo. Bem, a aprendizagem de máquinas, como dirá qualquer especialista, é o que começamos a chamar de software que não sabemos realmente como funciona. Acho que já temos o bastante disso. Não deveríamos deixar a IA decidir o que é apropriado ou não, pois sabemos o que acontece. Ela começará censurando outras coisas, como o conteúdo "queer", ou os discursos públicos legítimos. O que é permitido nesses discursos não deveria depender de sistemas irresponsáveis. Faz parte de uma discussão que todos nós deveríamos ter. Mas quero lembrar
But I'd leave a reminder that the alternative isn't very pleasant, either. YouTube also announced recently that they're going to release a version of their kids' app that would be entirely moderated by humans. Facebook -- Zuckerberg said much the same thing at Congress, when pressed about how they were going to moderate their stuff. He said they'd have humans doing it. And what that really means is, instead of having toddlers being the first person to see this stuff, you're going to have underpaid, precarious contract workers without proper mental health support being damaged by it as well.
que a alternativa também não é muito agradável. O YouTube anunciou recentemente que irá lançar uma versão de seu aplicativo para crianças, totalmente moderada por pessoas. Zuckerberg, do Facebook, disse uma coisa parecida no Congresso, quando lhe perguntaram como moderariam seu conteúdo. Disse que haveria pessoas para isso. Queriam dizer que, em vez de serem as crianças as primeiras a verem aqueles conteúdos, colocariam trabalhadores mal pagos, com contratos precários, sem apoio adequado de saúde mental, que também seriam prejudicados.
(Laughter)
(Risos)
And I think we can all do quite a lot better than that.
Acho que podemos fazer muito melhor do que isso.
(Applause)
(Aplausos)
The thought, I think, that brings those two things together, really, for me, is agency. It's like, how much do we really understand -- by agency, I mean: how we know how to act in our own best interests. Which -- it's almost impossible to do in these systems that we don't really fully understand. Inequality of power always leads to violence. And we can see inside these systems that inequality of understanding does the same thing. If there's one thing that we can do to start to improve these systems, it's to make them more legible to the people who use them, so that all of us have a common understanding of what's actually going on here.
Acho que a ideia que reúne essas duas coisas é o poder de ação. Quero dizer com isso: como sabemos de que forma agir no que melhor nos interessa? É quase impossível saber nesses sistemas dos quais não temos a compreensão total. A desigualdade no poder sempre leva à violência. Podemos ver, nesses sistemas, que a desigualdade de compreensão faz o mesmo. Se há alguma coisa que podemos fazer para começar a melhorar esses sistemas, é torná-los mais legíveis para as pessoas que os utilizam, para que todos tenhamos um entendimento comum do que está acontecendo aqui.
The thing, though, I think most about these systems is that this isn't, as I hope I've explained, really about YouTube. It's about everything. These issues of accountability and agency, of opacity and complexity, of the violence and exploitation that inherently results from the concentration of power in a few hands -- these are much, much larger issues. And they're issues not just of YouTube and not just of technology in general, and they're not even new. They've been with us for ages. But we finally built this system, this global system, the internet, that's actually showing them to us in this extraordinary way, making them undeniable. Technology has this extraordinary capacity to both instantiate and continue all of our most extraordinary, often hidden desires and biases and encoding them into the world, but it also writes them down so that we can see them, so that we can't pretend they don't exist anymore. We need to stop thinking about technology as a solution to all of our problems, but think of it as a guide to what those problems actually are, so we can start thinking about them properly and start to address them.
Mas o que mais penso quanto a esses sistemas é que não se trata, como espero ter deixado claro, do YouTube. Trata-se de tudo. Essas questões de poder de ação e responsabilidade, de opacidade e complexidade, da violência e da exploração que resulta inerentemente da concentração do poder nas mãos de poucos são questões muito maiores. São questões não apenas do YouTube, nem da tecnologia em geral, e nem sequer são novas. Estão conosco há séculos. Mas, por fim, criamos esse sistema global, a internet, que está nos mostrando essas questões de forma extraordinária, tornando-as inegáveis. A tecnologia tem a capacidade extraordinária de exemplificar e continuar todos os nossos desejos e preconceitos mais notáveis, muitas vezes ocultos, e codificá-los no mundo, mas também de anotá-los para que possamos percebê-los e não possamos fingir que não existem mais. Precisamos parar de pensar na tecnologia como uma solução para todos os problemas e pensar nela como um guia para o que são realmente esses problemas, para que possamos pensar neles adequadamente e começar a resolvê-los.
Thank you very much.
Muito obrigado.
(Applause)
(Aplausos)
Thank you.
Obrigado.
(Applause)
(Aplausos)
Helen Walters: James, thank you for coming and giving us that talk. So it's interesting: when you think about the films where the robotic overlords take over, it's all a bit more glamorous than what you're describing. But I wonder -- in those films, you have the resistance mounting. Is there a resistance mounting towards this stuff? Do you see any positive signs, green shoots of resistance?
Helen Walters: James, obrigada por ter vindo dar esta palestra. É interessante, quando pensamos nos filmes em que os robôs assumem o comando, é um pouco mais glamoroso do que você descreve. Mas fico pensando: nesses filmes, temos a escalada da resistência. Há uma escalada da resistência sobre esse assunto? Você vê sinais positivos de recuperação da resistência?
James Bridle: I don't know about direct resistance, because I think this stuff is super long-term. I think it's baked into culture in really deep ways. A friend of mine, Eleanor Saitta, always says that any technological problems of sufficient scale and scope are political problems first of all. So all of these things we're working to address within this are not going to be addressed just by building the technology better, but actually by changing the society that's producing these technologies. So no, right now, I think we've got a hell of a long way to go. But as I said, I think by unpacking them, by explaining them, by talking about them super honestly, we can actually start to at least begin that process.
James Bridle: Não sei sobre a resistência direta, pois creio que isso seja muito a longo prazo, está arraigado na cultura de maneira muito profunda. Minha amiga Eleanor Saitta sempre diz que quaisquer problemas tecnológicos de dimensão e alcance suficientes são, antes de mais nada, problemas políticos. Portanto, todas essas coisas que tentamos abordar não serão resolvidas apenas melhorando a tecnologia, mas mudando a sociedade que a produz. Nesse momento, creio que temos um longo caminho a percorrer. Mas, como disse, acredito que, explicando, falando sobre isso de forma honesta, poderemos, pelo menos, iniciar esse processo. HW: Quando você fala sobre legibilidade e alfabetização digital,
HW: And so when you talk about legibility and digital literacy, I find it difficult to imagine that we need to place the burden of digital literacy on users themselves. But whose responsibility is education in this new world?
acho difícil imaginar que precisamos colocar o ônus da alfabetização digital nos usuários. De quem é a responsabilidade do ensino neste novo mundo?
JB: Again, I think this responsibility is kind of up to all of us, that everything we do, everything we build, everything we make, needs to be made in a consensual discussion with everyone who's avoiding it; that we're not building systems intended to trick and surprise people into doing the right thing, but that they're actually involved in every step in educating them, because each of these systems is educational. That's what I'm hopeful about, about even this really grim stuff, that if you can take it and look at it properly, it's actually in itself a piece of education that allows you to start seeing how complex systems come together and work and maybe be able to apply that knowledge elsewhere in the world.
JB: Creio que a responsabilidade seja de todos nós, que tudo o que fazemos e criamos precisa ser feito numa discussão consensual com todos que a têm evitado; que não estamos construindo sistemas para enganar e surpreender as pessoas fazendo a coisa certa, mas que elas estejam envolvidas em cada passo de sua educação, pois cada um desses sistemas é educativo. É nisso que tenho esperança, mesmo nessa coisa sombria, que, se pudermos analisá-la devidamente, esteja nela mesma, na verdade, parte da educação que nos permita começar a ver como sistemas complexos se juntam e funcionam e, talvez, conseguir aplicar esses conhecimentos pelo mundo.
HW: James, it's such an important discussion, and I know many people here are really open and prepared to have it, so thanks for starting off our morning.
HW: James, é uma discussão muito importante, e sei que muitas pessoas aqui estão abertas e preparadas para ela. Obrigada por ter iniciado nossa manhã.
JB: Thanks very much. Cheers.
JB: Muito obrigado.
(Applause)
(Aplausos)