WEBVTT

00:00:01.468 --> 00:00:06.690
[Sinan Aral] Am 23. April 2013,

00:00:06.714 --> 00:00:12.228
veröffentlichte die "Associated Press"
den folgenden Tweet auf Twitter:

00:00:12.252 --> 00:00:19.249
"Eilmeldung: 2 Explosionen im Weißen Haus,
Barack Obama wurde verletzt."

00:00:20.212 --> 00:00:25.637
Dieser Tweet wurde in weniger als 
5 Minuten 4.000 Mal retweetet

00:00:25.661 --> 00:00:28.382
und verbreitete sich anschließend viral.

NOTE Paragraph

00:00:28.760 --> 00:00:33.110
Dieser Tweet war keine echte Neuigkeit, 
von der Associated Press herausgegeben,

00:00:33.134 --> 00:00:39.327
sondern eine Falschnachricht, Fake News, 
von syrischen Hackern verbreitet,

00:00:39.340 --> 00:00:44.034
die den Twitter-Account 
der Associated Press übernommen hatten.

00:00:44.407 --> 00:00:48.296
Ihr Ziel war, die Gesellschaft zu stören,
aber sie störten viel mehr.

00:00:48.320 --> 00:00:50.796
Weil automatisierte Handelsalgorithmen

00:00:50.820 --> 00:00:54.180
sofort die Stimmungslage 
dieses Tweets erfassten,

00:00:54.204 --> 00:00:57.172
und Börsengeschäfte ausführten,
die auf der Annahme beruhten,

00:00:57.196 --> 00:01:02.890
dass der Präsident der USA in der 
Explosion verletzt oder getötet wurde.

00:01:02.188 --> 00:01:05.820
Als sie anfingen zu tweeten,
stürzte sofort die Börse ein,

00:01:05.864 --> 00:01:12.520
und 140 Milliarden Dollar Aktienkapital
wurden an einem einzigen Tag ausgelöscht.

NOTE Paragraph

00:01:13.062 --> 00:01:17.538
Robert Mueller, US Sonderstaatsanwalt,

00:01:17.546 --> 00:01:23.208
erhob Anklage gegen drei russische 
Firmen und 13 russische Personen,

00:01:23.258 --> 00:01:26.777
wegen einem Zusammenschluss 
zum Betrug der Vereinigten Staaten,

00:01:26.781 --> 00:01:30.872
durch Einmischung
in die Präsidentschaftswahl 2016.

00:01:31.855 --> 00:01:35.419
Was uns diese Anklage erzählt,

00:01:35.443 --> 00:01:38.585
ist die Geschichte
der Internet Research Agency,

00:01:38.609 --> 00:01:42.753
eine undurchsichtige Abteilung des Kremls,
die auf sozialen Netzwerken tätig ist.

00:01:42.815 --> 00:01:47.493
Allein bei der Präsidentschaftswahl,
erreichte die Internet Research Agency

00:01:47.529 --> 00:01:52.696
in den Vereinigten Staaten
auf Facebook 126 Milionen Menschen,

00:01:52.720 --> 00:01:59.507
veröffentlichte 3 Millionen Einzel-Tweets
und 43 Stunden YouTube-Inhalte.

00:01:59.887 --> 00:02:01.539
Alles war gefälscht --

00:02:01.563 --> 00:02:07.892
Falschinformationen, deren Ziel es war,
Uneinigkeit in die Wahl zu bringen.

NOTE Paragraph

00:02:08.996 --> 00:02:11.646
Laut einer aktuellen Studie
der Universität Oxford,

00:02:11.670 --> 00:02:17.770
war bei den letzten Wahlen in Schweden, 
ein Drittel aller Informationen zur Wahl,

00:02:17.794 --> 00:02:23.009
die auf Social Media verteilt wurden, 
falsch oder Fehlinformationen.

NOTE Paragraph

00:02:23.037 --> 00:02:28.115
Solche Fehlinformationskampagnen 
auf sozialen Kanälen,

00:02:28.139 --> 00:02:32.290
können zur Verbreitung sogenannter
"Völkermord-Propaganda" beitragen,

00:02:32.314 --> 00:02:37.685
wie die gegen die Rohingya in Birma,
welche Mob-Morde in Indien auslöste.

NOTE Paragraph

00:02:37.776 --> 00:02:42.503
Wir erforschten Fake-News,
lange bevor es ein bekannter Begriff war.

00:02:43.030 --> 00:02:45.794
In der diesjährigen März-Ausgabe
des "Science" Magazins,

00:02:45.794 --> 00:02:49.023
veröffentlichten wir
die größte Lanzeitstudie

00:02:49.023 --> 00:02:51.723
zur Verbreitung 
von Fehlinformationen online.

00:02:51.723 --> 00:02:58.684
Wir untersuchten alle überprüften, 
wahren und falschen Nachrichten,

00:02:58.708 --> 00:03:04.581
die seit der Gründung 2006 bis 2017
auf Twitter verbreitet wurden.

00:03:04.612 --> 00:03:09.476
Als wir diese Daten erforschten,
untersuchten wir überprüfte Nachrichten,

00:03:09.480 --> 00:03:13.763
die von 6 unhabhängigen Organisationen
im Faktencheck verifiziert wurden.

00:03:13.792 --> 00:03:18.694
Wir wussten also, welche Geschichten
wahr waren und welche falsch.

00:03:18.728 --> 00:03:24.371
Wir können ihre Ausbreitung messen,
ihre Geschwindigkeit, Tiefe und Breite.

00:03:24.449 --> 00:03:28.921
Wieviele Leute sich in dieser Kaskade 
von Informationen verwickeln usw.

00:03:28.942 --> 00:03:30.716
Wir vergleichten in dieser Studie

00:03:30.730 --> 00:03:34.315
die Ausbreitung der wahren Nachrichten
mit der Ausbreitung der falschen.

00:03:34.339 --> 00:03:36.022
Hier ist unser Ergebnis:

NOTE Paragraph

00:03:36.046 --> 00:03:40.025
Wir fanden heraus, dass falsche News sich
weiter, schneller, tiefer und breiter

00:03:40.049 --> 00:03:41.855
verbreiten als die Wahrheit,

00:03:41.879 --> 00:03:44.882
in allen Kategorien, die wir untersuchten,

00:03:44.906 --> 00:03:47.405
manchmal mit großen Unterschieden.

00:03:47.842 --> 00:03:51.366
Falsche politische Nachrichten 
waren besonders viral.

00:03:51.390 --> 00:03:54.537
Sie verbreiteten sich weiter,
schneller, tiefer und breiter

00:03:54.561 --> 00:03:57.363
als alle Arten von Falschnachrichten.

00:03:57.387 --> 00:04:01.540
Als wir das sahen, waren wir sofort
beunruhigt, aber auch neugierig.

00:04:01.569 --> 00:04:02.720
Warum?

00:04:02.744 --> 00:04:06.117
Warum verbreiten sich 
falsche Nachrichten weiter, schneller,

00:04:06.141 --> 00:04:08.105
tiefer und breiter als die Wahrheit?

NOTE Paragraph

00:04:08.339 --> 00:04:10.590
Unsere erste Hypothese war:

00:04:10.604 --> 00:04:14.710
Vielleicht haben Leute, die falsche 
Nachrichten verbreiten, mehr Anhänger,

00:04:14.710 --> 00:04:17.070
folgen mehr Leuten, tweeten öfter,

00:04:17.070 --> 00:04:21.527
vielleicht sind sie öfter "verifizierte"
Twitter-Nutzer, mit mehr Glaubwürdigkeit,

00:04:21.541 --> 00:04:24.343
oder vielleicht waren sie bereits
länger auf Twitter?

00:04:24.357 --> 00:04:26.655
Also überprüften wir jede dieser Theorien.

00:04:26.691 --> 00:04:29.611
Was wir herausfanden, war das Gegenteil:

00:04:29.635 --> 00:04:32.071
Fake-News-Verbreiter hatten
weniger Abonnenten,

00:04:32.095 --> 00:04:34.349
folgten weniger Leuten, 
waren weniger aktiv,

00:04:34.373 --> 00:04:38.863
seltener "verifiziert" und alle waren
seit kürzerer Zeit auf Twitter.

00:04:38.863 --> 00:04:44.160
Und dennoch war es 70% wahrscheinlicher, 
dass Falschmeldungen retweetet werden,

00:04:44.174 --> 00:04:48.470
als die Wahrheit, trotz dieser
und vieler weiterer Faktoren.

NOTE Paragraph

00:04:48.498 --> 00:04:51.188
Also mussten wir andere 
Erklärungen finden.

00:04:51.212 --> 00:04:54.859
Wir haben uns etwas überlegt,
das wir "Neuheit-Hypothese" nennen.

00:04:55.038 --> 00:04:56.998
In der Forschung ist bekannt,

00:04:57.022 --> 00:05:00.776
dass die menschliche Aufmerksamkeit 
von Neuem angezogen wird,

00:05:00.800 --> 00:05:03.319
von Dingen, die in der Umwelt neu sind.

00:05:03.357 --> 00:05:05.852
Wenn Sie Soziologieforschung lesen,

00:05:05.872 --> 00:05:09.652
wissen Sie, dass wir diese neuen
Informationen gerne teilen.

00:05:09.676 --> 00:05:13.514
Wir sehen so aus, als hätten wir 
Zugang zu Insider-Informationen

00:05:13.538 --> 00:05:17.323
und unser Status wächst, 
weil wir solche Informationen teilen.

NOTE Paragraph

00:05:17.792 --> 00:05:20.298
Wir haben dann gemessen,

00:05:20.318 --> 00:05:24.244
welchen Neuheitswert ein neuer, 
wahrer oder falscher Tweet hatte,

00:05:24.268 --> 00:05:27.673
auf der Basis von anderen Inhalten,

00:05:27.697 --> 00:05:31.299
die der User, 60 Tage vorher
auf Twitter gesehen hatte.

00:05:31.323 --> 00:05:33.982
Aber das war nicht genug,
weil wir uns dachten:

00:05:34.006 --> 00:05:38.200
Vielleicht sind falsche Nachrichten 
neuer im informationstheoretischen Sinne,

00:05:38.238 --> 00:05:41.496
aber vielleicht empfinden es 
die Leute nicht als neuer.

NOTE Paragraph

00:05:41.849 --> 00:05:45.776
Um die Wahrnehmung der Leute
von Falschnachrichten zu verstehen,

00:05:45.800 --> 00:05:49.490
sahen wir uns die Informationen
und die Stimmungen an,

00:05:49.514 --> 00:05:53.720
die in den Antworten auf wahre
und falsche Tweets vorherrschten.

00:05:54.022 --> 00:05:59.132
Unter verschiedenen Stimmungskategorien --

00:05:59.132 --> 00:06:02.026
Überraschung, Abscheu, Angst, Trauer,

00:06:02.026 --> 00:06:05.291
Vorfreude, Freude und Vertrauen --

00:06:05.323 --> 00:06:11.180
fanden wir bei Falschnachrichten
deutlich häufiger Überraschung und Abscheu

00:06:11.204 --> 00:06:14.320
in den Kommentaren zu falschen Tweets .

00:06:14.352 --> 00:06:17.775
Wahre Nachrichten zeigen deutlich mehr

00:06:17.775 --> 00:06:19.852
Vorfreude, Freude und Vertrauen

00:06:19.852 --> 00:06:22.323
in den Antworten zu wahren Tweets.

00:06:22.347 --> 00:06:26.133
Die 'Überraschung' bestätigt
unsere Neuheit-Hypothese.

00:06:26.157 --> 00:06:30.766
Das ist neu und überraschend,
also teilen wir es eher.

NOTE Paragraph

00:06:31.092 --> 00:06:34.017
Zur gleichen Zeit gab es 
Anhörungen im US Kongress,

00:06:34.041 --> 00:06:37.617
vor beiden Häusern des Kongress,
welche sich mit der Rolle von Bots

00:06:37.617 --> 00:06:40.721
bei der Verbreitung von 
Falschinformationen beschäftigt haben.

00:06:40.753 --> 00:06:42.721
Also haben wir uns auch das angeschaut:

00:06:42.731 --> 00:06:45.839
Wir haben mehrere ausgefeilte
Bot-Erkennungsalgorithmen verwendet,

00:06:45.863 --> 00:06:48.937
um die Bots in unseren Daten zu finden
und herauszufiltern.

00:06:49.347 --> 00:06:52.980
Wir haben sie enfernt und wieder eingefügt
und haben dann verglichen,

00:06:52.980 --> 00:06:55.149
was mit unseren Ergebnissen passiert.

00:06:55.173 --> 00:06:59.576
Wir fanden heraus, dass Bots tatsächlich
die Verbreitung von Falschnachrichten

00:06:59.600 --> 00:07:01.462
im Internet beschleunigt haben,

00:07:01.488 --> 00:07:05.951
die Verbreitung wahrer Nachrichten aber 
ungefähr genauso viel.

00:07:06.041 --> 00:07:09.879
Was bedeutet, dass Bots
nicht dafür verantwortlich sind,

00:07:09.879 --> 00:07:13.898
dass sich Wahres und Falsches
online verschieden verbreiten.

00:07:13.919 --> 00:07:17.768
Wir können die Verantwortung 
dafür nicht abgeben,

00:07:17.768 --> 00:07:21.581
weil wir Menschen für diese 
Verbreitung verantwortlich sind.

NOTE Paragraph

00:07:22.472 --> 00:07:27.401
Alles was ich Ihnen bisher erzählt habe --
ist für uns alle, leider,

00:07:27.401 --> 00:07:29.155
die gute Nachricht.

NOTE Paragraph

00:07:30.670 --> 00:07:35.120
Der Grund dafür ist, dass es noch
viel schlimmer wird.

00:07:35.850 --> 00:07:39.832
Zwei bestimmte Technologien
werden es noch schlimmer machen.

00:07:40.207 --> 00:07:45.379
Wir werden den Anstieg einer enormen Welle
an synthetischen Medien sehen.

00:07:45.403 --> 00:07:51.434
Manipulierte Video- und Audiodateien, 
die auf Menschen sehr überzeugend wirken.

00:07:51.458 --> 00:07:54.212
Und dies wird von zwei 
Technologien vorangetrieben.

NOTE Paragraph

00:07:54.236 --> 00:07:58.069
Die erste davon ist bekannt als
'Generative Adversarial Networks'.

00:07:58.093 --> 00:08:01.636
Das ist ein Modell für machinelles Lernen
mit zwei Netzwerken:

00:08:01.640 --> 00:08:03.187
einem Diskriminator,

00:08:03.221 --> 00:08:06.451
dessen Aufgabe es ist, zu bestimmen,
ob etwas wahr oder falsch ist,

00:08:06.475 --> 00:08:07.642
und einem Generator,

00:08:07.666 --> 00:08:10.816
dessen Aufgabe es ist, 
synthetische Medien zu produzieren.

00:08:10.840 --> 00:08:16.012
Der synthetische Generator produziert
also synthetische Videos oder Audio,

00:08:16.012 --> 00:08:20.665
und der Diskriminator versucht 
zu erkennen, ob es echt oder fake ist.

00:08:20.665 --> 00:08:25.499
Es ist sogar die Aufgabe des Generators,
die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen,

00:08:25.507 --> 00:08:28.572
dass es den Diskriminator täuscht,

00:08:28.602 --> 00:08:33.289
sodass er glaubt, dass das produzierte
synthetische Video oder Audio wahr ist.

00:08:33.289 --> 00:08:36.793
Stellen Sie sich eine Maschine vor, 
die in einer Endlosschleife versucht,

00:08:36.793 --> 00:08:39.184
besser und besser darin
zu werden, uns zu täuschen.

NOTE Paragraph

00:08:39.184 --> 00:08:41.614
Dies, in Verbindung mit 
der zweiten Technologie,

00:08:41.638 --> 00:08:47.360
die im Wesentlichen die Demokratisierung
von künstlicher Intelligenz für alle ist.

00:08:47.384 --> 00:08:49.403
Die Möglichkeit für jeden,

00:08:49.427 --> 00:08:53.477
ohne Kenntnisse in künstlicher 
Intelligenz oder maschinellem Lernen

00:08:53.504 --> 00:08:57.756
diese Algorithmen zu verwenden,
um synthetische Medien zu generieren,

00:08:57.784 --> 00:09:02.331
macht es so viel einfacher 
Videos zu produzieren.

NOTE Paragraph

00:09:02.355 --> 00:09:06.776
Das Weisse Haus veröffentlichte
ein falsches, bearbeitetes Video

00:09:06.800 --> 00:09:11.088
eines Journalisten und einer Praktikantin,
die ihm das Mikrofon wegnehmen wollte.

00:09:11.097 --> 00:09:13.856
Sie haben Einzelbilder aus dem Video
herausgeschnitten,

00:09:13.870 --> 00:09:17.157
damit sein Verhalten dramatischer wirkt.

00:09:17.157 --> 00:09:22.872
Als Videofilmer, Stunt-Männer und -Frauen
zu diese Technik befragt wurden,

00:09:22.886 --> 00:09:27.513
sagten sie: "Ja, wir benutzen das 
in unseren Filmen ständig,

00:09:27.517 --> 00:09:32.205
um unsere Schläge und Tritte schneller
und agressiver aussehen zu lassen."

00:09:32.268 --> 00:09:34.135
Sie haben dieses Video veröffentlicht

00:09:34.159 --> 00:09:38.039
und es als Rechtfertigung benutzt,
um dem Jornalisten Jim Acosta

00:09:38.053 --> 00:09:42.052
den Presseausweis des Weissen
Hauses zu entziehen.

00:09:42.069 --> 00:09:46.878
CNN musste klagen, 
um den Presseausweis zurückzuerhalten.

NOTE Paragraph

00:09:48.538 --> 00:09:54.141
Meiner Meinung nach, gibt es fünf 
verschiedene Wege, die wir gehen können,

00:09:54.165 --> 00:09:57.904
um zu versuchen, einige dieser 
schwierigen Probleme anzugehen.

00:09:58.379 --> 00:10:03.209
Sie haben alle Potenzial, aber jeder davon
hat auch eigene Herausforderungen.

00:10:03.236 --> 00:10:06.644
Der erste Weg ist Kennzeichnung.
Stellen Sie sich das so vor:

00:10:06.649 --> 00:10:10.380
Wenn Sie im Supermarkt
Lebensmittel kaufen,

00:10:10.380 --> 00:10:12.384
ist es umfangreich beschriftet.

00:10:12.384 --> 00:10:16.036
Sie wissen wieviele Kalorien es hat,
wieviel Fett es enthält,

00:10:16.053 --> 00:10:20.331
aber wenn wir Informationen aufnehmen,
haben wir keinerlei Kennzeichnung.

00:10:20.355 --> 00:10:22.283
Was enthält diese Information?

00:10:22.307 --> 00:10:23.760
Ist die Quelle glaubwürdig?

00:10:23.784 --> 00:10:26.101
Woher kommt diese Information?

00:10:26.125 --> 00:10:30.080
Wir haben keine dieser Antworten,
wenn wir Informationen konsumieren.

00:10:30.101 --> 00:10:33.339
Das ist ein möglicher Weg,
aber er hat auch Herausforderungen.

00:10:33.363 --> 00:10:39.814
Zum Beispiel, wer in der Gesellschaft 
entscheidet, was wahr oder falsch ist?

00:10:40.387 --> 00:10:43.589
Sind es die Regierungen? Ist es Facebook?

00:10:43.601 --> 00:10:47.363
Ist es ein unabhängiger Verbund
von Faktenprüfern?

00:10:47.387 --> 00:10:49.853
Und wer überprüft die Faktenprüfer?

NOTE Paragraph

00:10:50.427 --> 00:10:53.511
Ein weiterer möglicher Weg sind Anreize.

00:10:53.535 --> 00:10:56.169
Wir wissen, dass es während
der US-Präsidentschaftswahl

00:10:56.193 --> 00:10:59.883
eine Welle von Falsch-Informationen
aus Mazedonien gab,

00:10:59.907 --> 00:11:04.529
welche kein politisches Motiv verfolgten,
sondern ein wirtschafliches.

00:11:04.752 --> 00:11:08.850
Dieses wirtschaftliche Motiv existierte,
weil sich falsche Nachrichten

00:11:08.864 --> 00:11:12.388
viel weiter, schneller, und tiefer
verbreiten als die Wahrheit.

00:11:12.506 --> 00:11:15.016
Und man kann Werbeeinnahmen erzielen,

00:11:15.040 --> 00:11:19.450
durch die Aufmerksamkeit, die 
diese Art von Information generieren kann.

00:11:19.474 --> 00:11:23.307
Aber wenn wir die Verteilung
dieser Informationen unterdrücken könnten,

00:11:23.331 --> 00:11:26.228
würde es vielleicht
den wirtschaflichen Anreiz reduzieren,

00:11:26.252 --> 00:11:28.942
diese überhaupt erst zu produzieren.

NOTE Paragraph

00:11:28.942 --> 00:11:31.342
Drittens können wir über 
Regulierungen nachdenken.

00:11:31.342 --> 00:11:34.039
Und wir sollten definitiv über 
diese Option nachdenken.

00:11:34.049 --> 00:11:37.150
In den USA wird aktuell erforscht, 
was passieren könnte,

00:11:37.150 --> 00:11:40.228
wenn Facebook und andere 
kontrolliert würden.

00:11:40.346 --> 00:11:44.147
Während wir uns überlegen sollten,
politische Rede zu regulieren,

00:11:44.147 --> 00:11:47.063
sie als politische Rede zu kennzeichnen,
und sicherzustellen,

00:11:47.063 --> 00:11:50.522
dass ausländische Akteure politische Rede
nicht finanzieren können,

00:11:50.546 --> 00:11:53.093
so birgt diese Regulierung auch Gefahren.

00:11:53.192 --> 00:11:57.850
Zum Beispiel hat Malaysia kürzlich eine
Gefängnisstrafe von 6 Jahren eingeführt,

00:11:57.850 --> 00:12:01.696
für jeden, der überführt wird,
falsche Informationen verbreitet zu haben.

00:12:01.696 --> 00:12:05.455
In autoritären Regimes können 
solche Vorschriften genutzt werden,

00:12:05.469 --> 00:12:08.465
um Meinungen von Minderheiten 
zu unterdrücken

00:12:08.489 --> 00:12:11.997
und Unterdrückung weiter auszuweiten.

NOTE Paragraph

00:12:12.680 --> 00:12:16.223
Die vierte Option ist Transparenz.

00:12:16.843 --> 00:12:20.557
Wir möchten wissen, wie die Algorithmen
von Facebook funktionieren.

00:12:20.581 --> 00:12:23.461
Wie arbeiten Daten
mit den Algorithmen zusammen,

00:12:23.485 --> 00:12:26.323
um die Ergebnisse
zu produzieren, die wir sehen?

00:12:26.347 --> 00:12:31.086
Wir möchten, dass sie ihren Mantel öffnen,
und uns das Innenleben von Facebook zeigen

00:12:31.100 --> 00:12:32.934
und wie es genau funktioniert.

00:12:32.958 --> 00:12:36.677
Wenn wir wissen wollen, wie sich soziale
Medien auf die Gesellschaft auswirken,

00:12:36.677 --> 00:12:38.938
müssen Wissenschaftler,
Forscher und andere

00:12:38.938 --> 00:12:41.038
Zugriff auf solche Informationen erhalten.

00:12:41.038 --> 00:12:43.165
Aber gleichzeitig möchten wir,

00:12:43.165 --> 00:12:48.607
dass Facebook alles abriegelt, 
um diese Daten zu sichern.

NOTE Paragraph

00:12:48.631 --> 00:12:51.772
Das heißt, Facebook und die anderen
Social Media Plattformen

00:12:51.772 --> 00:12:55.266
unterliegen einem, wie ich es nenne,
"Transparenz-Paradox",

00:12:55.266 --> 00:13:02.250
Wir bitten sie, offen und transparent
und gleichzeitig sicher zu sein.

00:13:02.797 --> 00:13:06.968
Das ist eine sehr knifflige Aufgabe,
welche aber gelöst werden muss,

00:13:06.968 --> 00:13:10.646
wenn wir das Potenzial von sozialen
Technologien ausschöpfen wollen,

00:13:10.646 --> 00:13:12.857
aber gleichzeitig die Risiken
abwenden wollen.

NOTE Paragraph

00:13:12.857 --> 00:13:17.617
Das letzte worüber wir nachdenken könnten,
sind Algorithmen und maschinelles Lernen.

00:13:17.641 --> 00:13:20.748
Technologien, die Fake News entlarven,

00:13:20.772 --> 00:13:25.762
die verstehen, wie sie sich verbreiten, 
und dann versuchen, sie einzudämmen.

00:13:25.824 --> 00:13:28.991
Menschen müssen über diese Technologien 
auf dem Laufenden sein,

00:13:29.005 --> 00:13:31.023
weil wir der Tatsache nicht entkommen,

00:13:31.047 --> 00:13:35.085
dass hinter jeder technischen Lösung
oder Herangehensweise

00:13:35.109 --> 00:13:38.780
eine fundamentale ethische 
und philosophische Frage steht:

00:13:38.780 --> 00:13:42.450
Wie definieren wir Wahrheit
und Unwahrheit?

00:13:42.474 --> 00:13:45.654
Wem geben wir die Macht, 
Wahrheit und Unwahrheit zu definieren?

00:13:45.678 --> 00:13:48.138
Welche Meinungen sind gerechtfertigt?

00:13:48.162 --> 00:13:51.868
Welche Arten von Aussagen sind erlaubt?

00:13:51.892 --> 00:13:54.220
Technologie ist hierfür keine Lösung.

00:13:54.244 --> 00:13:58.252
Ethik und Philosophie
haben Lösungen dafür.

NOTE Paragraph

00:13:58.950 --> 00:14:02.268
Fast alle Theorien menschlicher
Entscheidungsfindung,

00:14:02.292 --> 00:14:05.563
menschlicher Zusammenarbeit
und menschlicher Koordinierung,

00:14:05.597 --> 00:14:09.271
haben in ihrem Kern eine 
Vorstellung von Wahrheit.

00:14:09.347 --> 00:14:11.403
Aber mit dem Anstieg von Fake News,

00:14:11.427 --> 00:14:12.870
dem Anstieg gefälschter Videos

00:14:12.894 --> 00:14:14.990
und dem Anstieg gefälschter Audiodateien,

00:14:14.990 --> 00:14:18.724
stehen wir am Abgrund
vom Ende der Realität,

00:14:18.748 --> 00:14:22.637
wo wir nicht mehr unterscheiden können,
was wahr und was falsch ist.

00:14:22.661 --> 00:14:25.700
Und das kann sehr gefährlich sein.

NOTE Paragraph

00:14:26.931 --> 00:14:32.249
Wir müssen sicherstellen, die Wahrheit
gegenüber Fehlinformation zu verteidigen.

00:14:32.919 --> 00:14:36.355
Mit unseren Technologien,
mit unseren Richtlinien

00:14:36.379 --> 00:14:38.299
und vielleicht am wichtigsten,

00:14:38.323 --> 00:14:42.347
mit unserer eigenen, persönlichen, 
Verantwortung, unserem Verhalten,

00:14:42.361 --> 00:14:45.116
unseren Entscheidungen und Handlungen.

NOTE Paragraph

00:14:45.553 --> 00:14:46.990
Vielen Dank.

NOTE Paragraph

00:14:47.014 --> 00:14:50.531
(Applaus)