TED2012
Peter Diamandis: Abundance is our future
Peter Diamandis: In der Zukunft leben wir im Überfluss
Filmed:
Readability: 4.7
1,664,920 views
Auf der TED2012 Bühne spricht sich Peter Diamandis für Optimismus aus – wir werden neue Wege und Lösungsansätze erfinden, um die Herausforderungen zu überwinden. "Ich meine nicht, dass wir keine Probleme haben – die haben wir... Aber letztendlich werden wir auch diese überwinden."
Peter Diamandis - Space activist
Peter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies. Full bio
Peter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
(Applause)
0
0
3000
(Applaus)
00:18
(Video) Announcer: Threats, in the wake of Bin Laden's death, have spiked.
1
3000
3000
(Video) Sprecher: Bin Ladens Tod bringt ein erhöhtes Gefahrenrisiko mit sich.
00:21
Announcer Two: Famine in Somalia. Announcer Three: Police pepper spray.
2
6000
2000
Sprecher 2: Hungersnot in Somalia. Sprecher 3: Pfefferspray der Polizei.
00:23
Announcer Four: Vicious cartels. Announcer Five: Caustic cruise lines.
3
8000
2000
Sprecher 4: Bösartige Kartelle. Sprecher 5: Gefährliche Kreuzfahrtschiffe.
00:25
Announcer Six: Societal decay. Announcer Seven: 65 dead.
4
10000
3000
Sprecher 6: Gesellschaftlicher Verfall. Sprecher 7: 65 Tote.
00:28
Announcer Eight: Tsunami warning. Announcer Nine: Cyberattacks.
5
13000
2000
Sprecher 8: Tsunamiwarnung. Sprecher 9: Cyber-Attacken
00:30
Multiple Announcers: Drug war. Mass destruction. Tornado.
6
15000
2000
Verschiedene Sprecher: Drogenkrieg. Massenvernichtungswaffen. Tornado.
00:32
Recession. Default. Doomsday. Egypt. Syria.
7
17000
2000
Rezession. Stillstand. Doomsday. Ägypten. Syrien.
00:34
Crisis. Death. Disaster.
8
19000
2000
Krise. Tod. Katastrophe.
00:36
Oh, my God.
9
21000
3000
Oh mein Gott.
00:39
Peter Diamandis: So those are just a few of the clips
10
24000
2000
Peter Diamandis: Also das sind nur ein paar der Clips,
00:41
I collected over the last six months --
11
26000
2000
die ich über die letzten sechs Monate gesammelt habe –
00:43
could have easily been the last six days
12
28000
2000
Es hätten aber auch die letzten sechs Tage sein können.
00:45
or the last six years.
13
30000
2000
Oder die letzten sechs Jahre.
00:47
The point is that the news media
14
32000
2000
Tatsache ist, dass die Medien
00:49
preferentially feeds us negative stories
15
34000
3000
es bevorzugen, uns negative Themen zu zeigen,
00:52
because that's what our minds pay attention to.
16
37000
3000
weil unser Verstand genau diesen Themen Aufmerksamkeit schenkt.
00:55
And there's a very good reason for that.
17
40000
2000
Und es gibt auch einen sehr guten Grund dafür.
00:57
Every second of every day,
18
42000
2000
Jede Sekunde jeden Tages
00:59
our senses bring in way too much data
19
44000
2000
fangen unsere Sinne viel mehr Informationen auf
01:01
than we can possibly process in our brains.
20
46000
3000
als unser Hirn jemals verarbeiten kann.
01:04
And because nothing is more important to us
21
49000
2000
Und weil uns nichts wichtiger ist
01:06
than survival,
22
51000
2000
als unser Überleben,
01:08
the first stop of all of that data
23
53000
2000
ist die erste Haltestelle für all die Informationen
01:10
is an ancient sliver of the temporal lobe
24
55000
2000
ein Teil unseres Temporallappens,
01:12
called the amygdala.
25
57000
2000
die Amygdala.
01:14
Now the amygdala is our early warning detector,
26
59000
3000
Die Amygdala ist also unser Frühwarnsystem,
01:17
our danger detector.
27
62000
2000
unser Gefahrendetektor.
01:19
It sorts and scours through all of the information
28
64000
3000
Es sortiert und durchkämmt die gesamten Informationen
01:22
looking for anything in the environment that might harm us.
29
67000
3000
auf der Suche nach jeglicher Andeutung von Gefahr in unserer Umgebung.
01:25
So given a dozen news stories,
30
70000
2000
Wenn wir also die Nachrichten sehen,
01:27
we will preferentially look
31
72000
2000
bevorzugen wir es, nach
01:29
at the negative news.
32
74000
2000
negativen Neuigkeiten Ausschau zu halten.
01:31
And that old newspaper saying,
33
76000
2000
Und das alte Sprichwort
01:33
"If it bleeds it leads,"
34
78000
2000
"Wenn es blutet, steigt die Nachfrage"
01:35
is very true.
35
80000
2000
ist sehr wahr.
01:37
So given all of our digital devices
36
82000
3000
Nun, mit all unseren digitalen Geräten,
01:40
that are bringing all the negative news to us
37
85000
2000
die uns sieben Tage die Woche, 24 Stunden am Tag
01:42
seven days a week, 24 hours a day,
38
87000
3000
all diese negativen Nachrichten zustellen,
01:45
it's no wonder that we're pessimistic.
39
90000
2000
ist es kein Wunder, dass wir pessimistisch sind.
01:47
It's no wonder that people think
40
92000
2000
Es ist kein Wunder, dass jeder denkt,
01:49
that the world is getting worse.
41
94000
4000
dass es der Welt immer schlechter geht.
01:53
But perhaps that's not the case.
42
98000
3000
Aber möglicherweise ist dies nicht der Fall.
01:56
Perhaps instead,
43
101000
2000
Möglicherweise ist das
01:58
it's the distortions brought to us
44
103000
2000
eine Verfälschung
02:00
of what's really going on.
45
105000
3000
der Wirklichkeit.
02:03
Perhaps the tremendous progress we've made
46
108000
2000
Vielleicht beschleunigt sich der enorme Fortschritt, den wir
02:05
over the last century
47
110000
2000
im letzten Jahrhundert
02:07
by a series of forces
48
112000
2000
durch eine Reihe von Kräften gemacht haben,
02:09
are, in fact, accelerating to a point
49
114000
3000
sich so stark, dass es uns in den
02:12
that we have the potential in the next three decades
50
117000
3000
nächsten drei Jahrzehnten möglich wird,
02:15
to create a world of abundance.
51
120000
3000
eine Welt des Überflusses zu erschaffen.
02:18
Now I'm not saying
52
123000
2000
Nun, ich sage nicht,
02:20
we don't have our set of problems --
53
125000
2000
dass wir keine großen Probleme haben –
02:22
climate crisis, species extinction,
54
127000
2000
Klimakrise, Artensterben,
02:24
water and energy shortage -- we surely do.
55
129000
3000
Wasser- und Energieprobleme – die haben wir schon.
02:27
And as humans, we are far better
56
132000
2000
Und als Menschen sind wir viel besser
02:29
at seeing the problems way in advance,
57
134000
3000
darin, Probleme auf sehr lange Sicht vorauszusehen,
02:32
but ultimately we knock them down.
58
137000
4000
aber sie schlussendlich doch zu überwinden.
02:36
So let's look
59
141000
2000
Sehen wir uns doch einmal an,
02:38
at what this last century has been
60
143000
2000
was wir im letzten Jahrhundert erreicht haben,
02:40
to see where we're going.
61
145000
2000
damit wir die Entwicklung vorhersehen können.
02:42
Over the last hundred years,
62
147000
2000
In den letzten 100 Jahren
02:44
the average human lifespan has more than doubled,
63
149000
3000
hat sich die durchschnittliche Lebenserwartung mehr als verdoppelt,
02:47
average per capita income adjusted for inflation
64
152000
3000
das an die Inflation angepasste Durchschnittseinkommen
02:50
around the world has tripled.
65
155000
2000
der Weltbevölkerung hat sich verdreifacht.
02:52
Childhood mortality
66
157000
2000
Kindersterblichkeit
02:54
has come down a factor of 10.
67
159000
2000
hat sich um ein Zehntel verringert.
02:56
Add to that the cost of food, electricity,
68
161000
2000
Dazu kommt, dass die Ernährungs-, Elektrizitäts-
02:58
transportation, communication
69
163000
2000
Transport- und Kommunikationskosten
03:00
have dropped 10 to 1,000-fold.
70
165000
4000
sich um ein Vielfaches verringert haben.
03:04
Steve Pinker has showed us
71
169000
2000
Steve Pinker hat uns gezeigt,
03:06
that, in fact, we're living during the most peaceful time ever
72
171000
3000
dass wir derzeit in einer sehr friedlichen
03:09
in human history.
73
174000
2000
Zeit der Menschengeschichte leben.
03:11
And Charles Kenny
74
176000
2000
Und laut Charles Kenny
03:13
that global literacy has gone from 25 percent to over 80 percent
75
178000
3000
ist die Alphabetisierungsquote in den vergangenen
03:16
in the last 130 years.
76
181000
3000
130 Jahren von 25 % auf 80 % gestiegen.
03:19
We truly are living in an extraordinary time.
77
184000
4000
Wir leben in einer wirklich außergewöhnlichen Zeit.
03:23
And many people forget this.
78
188000
2000
Und viele Menschen vergessen dies.
03:25
And we keep setting our expectations higher and higher.
79
190000
3000
Und wir erhöhen unsere Erwartungen ständig weiter.
03:28
In fact, we redefine what poverty means.
80
193000
3000
Tatsächlich haben wir Armut neu definiert.
03:31
Think of this, in America today,
81
196000
2000
Bedenken Sie, dass ein großer Anteil
03:33
the majority of people under the poverty line
82
198000
3000
der Amerikaner, die unter der Armutsgrenze leben,
03:36
still have electricity, water, toilets, refrigerators,
83
201000
3000
Zugang zu Strom, Wasser, Toiletten, Kühlschränken,
03:39
television, mobile phones,
84
204000
2000
Fernseher, Mobiltelefonen,
03:41
air conditioning and cars.
85
206000
3000
Klimaanlagen und Autos haben.
03:44
The wealthiest robber barons of the last century, the emperors on this planet,
86
209000
3000
Die reichsten Kapitalisten des letzten Jahrhunderts, die Imperatoren der Erde,
03:47
could have never dreamed of such luxuries.
87
212000
3000
hätten sich niemals solche Luxusgüter erträumen können.
03:53
Underpinning much of this
88
218000
3000
Die Grundlage für vieles davon
03:56
is technology,
89
221000
2000
bilden Technologien,
03:58
and of late,
90
223000
2000
und diese
04:00
exponentially growing technologies.
91
225000
2000
wachsen expotentiell.
04:02
My good friend Ray Kurzweil
92
227000
2000
Mein guter Freund Ray Kurzweil
04:04
showed that any tool that becomes an information technology
93
229000
3000
hat uns gezeigt, dass jedes Tool, das zur Informationstechnologie wird,
04:07
jumps on this curve, on Moore's Law,
94
232000
3000
auf der Kurve von Moores Gesetz große Sprünge macht,
04:10
and experiences price performance doubling
95
235000
2000
und sich der Preis-Performance-Quotient
04:12
every 12 to 24 months.
96
237000
3000
alle 12 bis 24 Monate verdoppelt.
04:15
That's why the cellphone in your pocket
97
240000
2000
Darum kostet das Mobiltelefon in Ihrer Tasche
04:17
is literally a million times cheaper and a thousand times faster
98
242000
2000
circa eine Million mal weniger und ist tausendfach schneller
04:19
than a supercomputer of the '70s.
99
244000
2000
als ein Supercomputer aus den 70ern.
04:21
Now look at this curve.
100
246000
2000
Nun schauen Sie sich diese Kurve an.
04:23
This is Moore's Law over the last hundred years.
101
248000
2000
Das ist Moores Gesetz der letzten hundert Jahre.
04:25
I want you to notice two things from this curve.
102
250000
2000
Beachten Sie zwei Dinge an dieser Kurve.
04:27
Number one, how smooth it is --
103
252000
4000
Erstens, wie geschmeidig sie verläuft –
04:31
through good time and bad time, war time and peace time,
104
256000
3000
in guten wie in schlechten Zeiten, Krieg oder Frieden,
04:34
recession, depression and boom time.
105
259000
3000
Rezession, Depression und Hochkonjunktur.
04:37
This is the result of faster computers
106
262000
2000
Das ist das Ergebnis von schnelleren Computern,
04:39
being used to build faster computers.
107
264000
3000
die schnellere Computer bauen.
04:42
It doesn't slow for any of our grand challenges.
108
267000
4000
Sie verlangsamt sich für keines unserer großen Probleme.
04:46
And also, even though it's plotted
109
271000
2000
Außerdem, trotz ihres logarithmischen
04:48
on a log curve on the left,
110
273000
2000
Verlaufs auf der linken Seite
04:50
it's curving upwards.
111
275000
2000
verläuft sie aufwärts.
04:52
The rate at which the technology is getting faster
112
277000
2000
Die Wachstumsrate selbst
04:54
is itself getting faster.
113
279000
3000
beschleunigt sich also.
04:57
And on this curve, riding on Moore's Law,
114
282000
3000
Und auf dieser Kurve, auf dem Rücken von Moores Gesetz,
05:00
are a set of extraordinarily powerful technologies
115
285000
3000
finden wir eine Reihe außergewöhnlicher Technologien,
05:03
available to all of us.
116
288000
2000
die allen zur Verfügung stehen.
05:05
Cloud computing,
117
290000
2000
"Cloud-Computing",
05:07
what my friends at Autodesk call infinite computing;
118
292000
2000
etwas, das meine Freunde bei Autodesk "Infinite-Computing" nennen,
05:09
sensors and networks; robotics;
119
294000
3000
Sensoren und Netzwerke, Roboter,
05:12
3D printing, which is the ability to democratize and distribute
120
297000
3000
3D-Drucker, die es ermöglichen, die persönliche Produktion
05:15
personalized production around the planet;
121
300000
2000
auf unserem Planeten zu demokratisieren,
05:17
synthetic biology;
122
302000
2000
synthetische Biologie,
05:19
fuels, vaccines and foods;
123
304000
3000
Treibstoffe, Impfungen und Nahrung,
05:22
digital medicine; nanomaterials; and A.I.
124
307000
3000
digitale Medizin, Nano-Materialien und künstliche Intelligenz.
05:25
I mean, how many of you saw the winning of Jeopardy
125
310000
3000
Wie viele von Ihnen haben den Sieg von IBMs Supercomputer
05:28
by IBM's Watson?
126
313000
2000
Watson bei "Risiko" gesehen?
05:30
I mean, that was epic.
127
315000
3000
Das war doch grandios.
05:33
In fact, I scoured the headlines
128
318000
2000
Ich habe mal die Zeitungen durchforstet
05:35
looking for the best headline in a newspaper I could.
129
320000
2000
und nach den besten Schlagzeilen gesucht, die ich finden konnte.
05:37
And I love this: "Watson Vanquishes Human Opponents."
130
322000
4000
Ich liebe diese: "Watson bezwingt menschlichen Gegner."
05:42
Jeopardy's not an easy game.
131
327000
2000
"Risiko" ist kein einfaches Spiel.
05:44
It's about the nuance of human language.
132
329000
3000
Es geht darum, die Nuancen der Sprache zu verstehen.
05:47
And imagine if you would
133
332000
2000
Stellen Sie sich mal vor, dass
05:49
A.I.'s like this on the cloud
134
334000
2000
diese künstliche Intelligenz jedem Besitzer
05:51
available to every person with a cellphone.
135
336000
3000
eines Mobiltelefones zur Verfügung stünde.
05:54
Four years ago here at TED,
136
339000
2000
Vor vier Jahren starteten Ray Kurzweil
05:56
Ray Kurzweil and I started a new university
137
341000
2000
und ich hier bei TED eine neue Universität,
05:58
called Singularity University.
138
343000
2000
die "Singularity University" heißt.
06:00
And we teach our students all of these technologies,
139
345000
3000
Wir bringen unseren Studenten all diese Technologien bei,
06:03
and particularly how they can be used
140
348000
2000
mit besonderem Fokus darauf, wie diese genutzt werden können,
06:05
to solve humanity's grand challenges.
141
350000
3000
um die großen Herausforderungen der Menschheit zu lösen.
06:08
And every year we ask them
142
353000
2000
Und jedes Jahr bitten wir die Studenten,
06:10
to start a company or a product or a service
143
355000
3000
Unternehmen, Produkte und Dienstleistungen zu schaffen,
06:13
that can affect positively the lives of a billion people
144
358000
3000
die innerhalb eines Jahrzehnts positiv das Leben von
06:16
within a decade.
145
361000
2000
Millarden von Menschen beinflussen können.
06:18
Think about that, the fact that, literally, a group of students
146
363000
3000
Denken Sie darüber nach, dass eine Gruppe von Studenten
06:21
can touch the lives of a billion people today.
147
366000
3000
heute das Leben von Milliarden von Menschen beeinflussen kann.
06:24
30 years ago that would have sounded ludicrous.
148
369000
2000
Vor 30 Jahren hätte sich dies lächerlich angehört.
06:26
Today we can point at dozens of companies
149
371000
3000
Heute können wir auf Dutzende von Unternehmen verweisen
06:29
that have done just that.
150
374000
2000
die genau dies geschafft haben.
06:31
When I think about creating abundance,
151
376000
6000
Wenn ich daran denke, Überfluss zu schaffen,
06:37
it's not about creating a life of luxury for everybody on this planet;
152
382000
3000
dann meine ich nicht ein Leben voller Luxus für jeden auf diesem Planeten;
06:40
it's about creating a life of possibility.
153
385000
3000
es geht mir darum, ein Leben voller Möglichkeiten zu schaffen.
06:43
It is about taking that which was scarce
154
388000
3000
Es geht darum, aus knappen Gütern
06:46
and making it abundant.
155
391000
2000
Überfluss zu schaffen.
06:48
You see, scarcity is contextual,
156
393000
3000
Knappheit ist nämlich kontextbezogen,
06:51
and technology is a resource-liberating force.
157
396000
5000
und Technologie ist eine Ressourcen befreiende Kraft.
06:56
Let me give you an example.
158
401000
3000
Hier ist ein Beispiel.
06:59
So this is a story of Napoleon III
159
404000
2000
Dies ist die Geschichte von Napoleon III.
07:01
in the mid-1800s.
160
406000
2000
in der Mitte des 18. Jahrhunderts.
07:03
He's the dude on the left.
161
408000
3000
Er ist der Typ links.
07:06
He invited over to dinner
162
411000
2000
Er hat den König von Siam
07:08
the king of Siam.
163
413000
2000
zum Abendessen eingeladen.
07:10
All of Napoleon's troops
164
415000
2000
Napoleons Soldaten
07:12
were fed with silver utensils,
165
417000
3000
bekamen Silber-Besteck,
07:15
Napoleon himself with gold utensils.
166
420000
2000
Napoleon selbst bekam Gold-Besteck.
07:17
But the King of Siam,
167
422000
2000
Der König von Siam jedoch
07:19
he was fed with aluminum utensils.
168
424000
2000
bekam Aluminium-Besteck.
07:21
You see, aluminum
169
426000
2000
Aluminium war zu dieser Zeit
07:23
was the most valuable metal on the planet,
170
428000
3000
das wertvollste Metall auf dem Planeten,
07:26
worth more than gold and platinum.
171
431000
3000
wertvoller als Gold und Platin.
07:29
It's the reason that the tip of the Washington Monument
172
434000
3000
Dies ist der Grund, warum die Kuppel des Washington-Monuments
07:32
is made of aluminum.
173
437000
2000
aus Aluminium gefertigt wurde.
07:34
You see, even though aluminum
174
439000
2000
Obwohl Aluminium
07:36
is 8.3 percent of the Earth by mass,
175
441000
3000
8,3 Prozent der Erdmasse einnimmt,
07:39
it doesn't come as a pure metal.
176
444000
2000
kommt es nicht als reines Metall vor.
07:41
It's all bound by oxygen and silicates.
177
446000
3000
Es wird durch Sauerstoff und Silikate verbunden.
07:44
But then the technology of electrolysis came along
178
449000
3000
Aber dann wurde die Technologie der Elektrolyse entwickelt
07:47
and literally made aluminum so cheap
179
452000
3000
und machte Aluminiumherstellung so günstig,
07:50
that we use it with throw-away mentality.
180
455000
3000
dass wir es mit unserer Wegwerf-Mentalität nutzen.
07:53
So let's project this analogy going forward.
181
458000
4000
Dann lasst uns diese Analogie mal in die Zukunft projizieren.
07:57
We think about energy scarcity.
182
462000
2000
Wir denken heute an Energieknappheit.
07:59
Ladies and gentlemen,
183
464000
2000
Meine Damen und Herren,
08:01
we are on a planet
184
466000
2000
wir leben auf einem Planeten
08:03
that is bathed with 5,000 times more energy
185
468000
3000
der mit 5.000-mal mehr Energie gefüllt ist
08:06
than we use in a year.
186
471000
3000
als wir jährlich verbrauchen.
08:09
16 terawatts of energy hits the Earth's surface
187
474000
2000
16 Terawatt Energie prasseln alle
08:11
every 88 minutes.
188
476000
4000
88 Minuten auf die Erdoberfläche.
08:15
It's not about being scarce,
189
480000
2000
Es handelt sich nicht um Knappheit,
08:17
it's about accessibility.
190
482000
2000
das Problem ist Zugänglichkeit.
08:19
And there's good news here.
191
484000
2000
Und es gibt gute Neuigkeiten.
08:21
For the first time, this year
192
486000
2000
In diesem Jahr hat man es zum ersten
08:23
the cost of solar-generated electricity
193
488000
3000
Mal geschafft, die Kosten für Solarstrom
08:26
is 50 percent that of diesel-generated electricity in India --
194
491000
4000
in Indien zu 50 Prozent des Diesel-Stroms zu reduzieren –
08:30
8.8 rupees versus 17 rupees.
195
495000
3000
8.8 Rupien im Vergleich zu 17 Rupien.
08:33
The cost of solar dropped 50 percent last year.
196
498000
2000
Die Kosten für Solarenergie fielen im letzten Jahr um 50 Prozent.
08:35
Last month, MIT put out a study
197
500000
2000
Letzten Monat hat das MIT eine Studie veröffentlicht,
08:37
showing that by the end of this decade,
198
502000
2000
die zeigt, dass bis zum Ende dieses Jahrzehnts
08:39
in the sunny parts of the United States,
199
504000
2000
in den sonnigen Gegenden der USA
08:41
solar electricity will be six cents a kilowatt hour
200
506000
2000
Solarenergie 6 Cent pro KWh,
08:43
compared to 15 cents
201
508000
2000
im Vergleich zu 15 Cent
08:45
as a national average.
202
510000
2000
im nationalen Durchschnitt kosten wird.
08:47
And if we have abundant energy,
203
512000
3000
Und wenn wir einen Energieüberschuss haben,
08:50
we also have abundant water.
204
515000
3000
dann werden wir auch Wasser im Überfluss haben.
08:53
Now we talk about water wars.
205
518000
5000
Sprechen wir über Wasser-Kriege.
08:58
Do you remember
206
523000
2000
Erinnern Sie sich daran,
09:00
when Carl Sagan turned the Voyager spacecraft
207
525000
2000
als Carl Sagan das Voyager-Raumfahrzeug
09:02
back towards the Earth,
208
527000
2000
1990, als es am Saturn vorbeigezogen war,
09:04
in 1990 after it just passed Saturn?
209
529000
2000
zurück in Richtung Erde drehte?
09:06
He took a famous photo. What was it called?
210
531000
3000
Er nahm ein berühmtes Foto auf. Wie hieß es?
09:09
"A Pale Blue Dot."
211
534000
2000
"A Pale Blue Dot." (Ein blassblauer Punkt)
09:11
Because we live on a water planet.
212
536000
3000
Weil wir auf einem Wasserplaneten leben.
09:14
We live on a planet 70 percent covered by water.
213
539000
3000
Wir leben auf einem Planeten, der zu 70 Prozent mit Wasser bedeckt ist.
09:17
Yes, 97.5 percent is saltwater,
214
542000
2000
Ja, es sind 97,5 Prozent Salzwasser,
09:19
two percent is ice,
215
544000
2000
2 Prozent sind vereist,
09:21
and we fight over a half a percent of the water on this planet,
216
546000
3000
und wir kämpfen um 0,5 Prozent des Wassers auf dem Planeten,
09:24
but here too there is hope.
217
549000
2000
aber hier gibt es auch Hoffnung.
09:26
And there is technology coming online,
218
551000
3000
Und es gibt neue Technologien,
09:29
not 10, 20 years from now,
219
554000
2000
nicht in 10 oder 20 Jahren,
09:31
right now.
220
556000
2000
sondern jetzt.
09:33
There's nanotechnology coming on, nanomaterials.
221
558000
3000
Es sind neue Nanotechnologien auf dem Weg, Nano-Materialien.
09:36
And the conversation I had with Dean Kamen this morning,
222
561000
3000
Und aus einem Gespräch heute morgen mit Dean Kaman,
09:39
one of the great DIY innovators,
223
564000
2000
einem der Innovatoren des Do It Yourself,
09:41
I'd like to share with you -- he gave me permission to do so --
224
566000
3000
möchte ich etwas mit Ihnen teilen – er gab mir die Erlaubnis –
09:44
his technology called Slingshot
225
569000
2000
seine Technolgie, die "Slingshot" (Schleuder) heißt,
09:46
that many of you may have heard of,
226
571000
2000
und von der viele von Ihnen vielleicht schon gehört haben.
09:48
it is the size of a small dorm room refrigerator.
227
573000
2000
Es hat die Größe eines Kühlschranks im Studentenheim.
09:50
It's able to generate
228
575000
2000
Es kann tausend Liter
09:52
a thousand liters of clean drinking water a day
229
577000
2000
sauberes Trinkwasser pro Tag aus verschiedenen
09:54
out of any source -- saltwater, polluted water, latrine --
230
579000
3000
Quellen erzeugen – ob Salzwasser, verschmutztes Wasser, Latrine –
09:57
at less than two cents a liter.
231
582000
3000
und all das für weniger als 2 Cent pro Liter.
10:02
The chairman of Coca-Cola has just agreed
232
587000
2000
Der Vorsitzende von Coca-Cola hat gerade eingewilligt,
10:04
to do a major test
233
589000
2000
ein großes Test-Projekt mit
10:06
of hundreds of units of this in the developing world.
234
591000
3000
hundert Einheiten in Entwicklungsländern zu starten.
10:09
And if that pans out,
235
594000
2000
Und wenn alles gut läuft,
10:11
which I have every confidence it will,
236
596000
2000
und ich bin sehr zuversichtlich,
10:13
Coca-Cola will deploy this globally
237
598000
2000
dann wird Coca-Cola diese Technologie global
10:15
to 206 countries
238
600000
2000
in 206 Ländern
10:17
around the planet.
239
602000
2000
auf dem ganzen Planeten anwenden.
10:19
This is the kind of innovation, empowered by this technology,
240
604000
3000
Dies ist technologieunterstützte Innovation,
10:22
that exists today.
241
607000
4000
die es heute gibt.
10:26
And we've seen this in cellphones.
242
611000
2000
Und wir haben dies auch bei Mobiltelefonen gesehen.
10:28
My goodness, we're going to hit 70 percent penetration
243
613000
2000
Du meine Güte, wir erreichen bald die 70 Prozent Abdeckungsrate
10:30
of cellphones in the developing world
244
615000
2000
von Mobiltelefonen in Entwicklungsländern
10:32
by the end of 2013.
245
617000
2000
bis zum Ende von 2013.
10:34
Think about it,
246
619000
2000
Bedenken Sie nur,
10:36
that a Masai warrior on a cellphone in the middle of Kenya
247
621000
3000
dass ein Massai-Krieger mit einem Handy in der Mitte von Kenia
10:39
has better mobile comm
248
624000
2000
eine bessere Mobil-Kommunikation hat
10:41
than President Reagan did 25 years ago.
249
626000
3000
als Präsident Reagan vor 25 Jahren.
10:44
And if they're on a smartphone on Google,
250
629000
2000
Und wenn sie mit ihrem Smartphone auf Google suchen,
10:46
they've got access to more knowledge and information
251
631000
2000
haben sie mehr Zugang zu Wissen und Informationen
10:48
than President Clinton did 15 years ago.
252
633000
2000
als Präsident Clinton vor 15 Jahren.
10:50
They're living in a world of information and communication abundance
253
635000
3000
Sie leben in einer Welt, die Informationen und Kommunikation im Überfluss hat,
10:53
that no one could have ever predicted.
254
638000
3000
wie es niemand jemals hätte voraussagen können.
10:57
Better than that,
255
642000
2000
Und es kommt noch besser,
10:59
the things that you and I
256
644000
2000
die Dinge, für die Sie und ich
11:01
spent tens and hundreds of thousands of dollars for --
257
646000
2000
mehrere tausend Dollar ausgegeben haben –
11:03
GPS, HD video and still images,
258
648000
3000
GPS, HD-Video und Foto,
11:06
libraries of books and music,
259
651000
3000
Bibliotheken voller Bücher und Musik,
11:09
medical diagnostic technology --
260
654000
2000
Technologie zur medizinischen Diagnostik –
11:11
are now literally dematerializing and demonetizing
261
656000
3000
werden nun buchstäblich entmaterialisiert und billiger
11:14
into your cellphone.
262
659000
3000
in Ihrem Handy.
11:19
Probably the best part of it
263
664000
2000
Und das beste daran ist möglicherweise,
11:21
is what's coming down the pike in health.
264
666000
3000
was uns im Bereich Gesundheit erwartet.
11:24
Last month, I had the pleasure of announcing with Qualcomm Foundation
265
669000
4000
Im letzten Monat hatte ich das Vergnügen, mit der Qualcomm-Stiftung
11:28
something called the $10 million Qualcomm Tricorder X Prize.
266
673000
4000
den so genannten "$10 Millionen Qualcomm Tricorder X Prize" anzukündigen.
11:32
We're challenging teams around the world
267
677000
2000
Wir fordern Teams auf der ganzen Welt heraus,
11:34
to basically combine these technologies
268
679000
2000
all diese Technologien miteinander in einem
11:36
into a mobile device
269
681000
2000
Mobiltelefon so zu verbinden,
11:38
that you can speak to, because it's got A.I.,
270
683000
2000
dass man mit den Gerät sprechen kann, da es mit KI ausgerüstet ist,
11:40
you can cough on it, you can do a finger blood prick.
271
685000
3000
man kann reinhusten oder seine Blutwerte testen.
11:43
And to win, it needs to be able to diagnose you better
272
688000
2000
Und um zu gewinnen, muss das Gerät eine bessere Diagnose stellen
11:45
than a team of board-certified doctors.
273
690000
4000
als ein Team hochqualifizierter Ärzte.
11:49
So literally, imagine this device
274
694000
3000
Stellen Sie sich dieses Gerät vor.
11:52
in the middle of the developing world where there are no doctors,
275
697000
3000
Mitten in einem Entwicklungsland, wo es keine Ärzte gibt,
11:55
25 percent of the disease burden
276
700000
2000
jedoch 25 Prozent der Krankheitslast
11:57
and 1.3 percent of the health care workers.
277
702000
3000
und 1,3 Prozent der Mitarbeiter des Gesundheitswesens.
12:00
When this device sequences an RNA or DNA virus
278
705000
2000
Wenn dieses Gerät einen RNA- oder DNA-Virus sequenziert,
12:02
that it doesn't recognize,
279
707000
2000
der nicht bekannt ist,
12:04
it calls the CDC
280
709000
2000
ruft es die Gesundheitsbehörde an
12:06
and prevents the pandemic from happening in the first place.
281
711000
3000
und verhindert eine Pandemie vor ihrem Ausbruch.
12:11
But here, here is the biggest force
282
716000
3000
Aber nun zur größten Kraft, die uns
12:14
for bringing about a world of abundance.
283
719000
2000
zu einer Welt des Überflusses führen wird.
12:16
I call it the rising billion.
284
721000
3000
Ich nenne sie "die kommende Milliarde".
12:19
So the white lines here are population.
285
724000
3000
Die weißen Linien stehen für Bevölkerung.
12:22
We just passed the seven billion mark on Earth.
286
727000
3000
Wir haben gerade die 7-Milliarden-Marke überschritten.
12:25
And by the way,
287
730000
2000
Und nur nebenbei,
12:27
the biggest protection against a population explosion
288
732000
2000
die größte Absicherung gegen eine Bevölkerungsexplosion
12:29
is making the world educated
289
734000
2000
ist eine bessere Erziehung und Ernährung
12:31
and healthy.
290
736000
3000
in der ganzen Welt.
12:34
In 2010,
291
739000
2000
2010 hatten wir so
12:36
we had just short of two billion people
292
741000
2000
gerade unter zwei Milliarden Menschen
12:38
online, connected.
293
743000
2000
online miteinander verbunden.
12:40
By 2020,
294
745000
2000
Bis 2020 steigen wir voraussichtlich
12:42
that's going from two billion to five billion
295
747000
2000
von zwei auf fünf Milliarden
12:44
Internet users.
296
749000
2000
Internetnutzer.
12:46
Three billion new minds
297
751000
2000
Drei Milliarden neue Köpfe,
12:48
who have never been heard from before
298
753000
2000
von denen wir niemals zuvor gehört haben,
12:50
are connecting to the global conversation.
299
755000
4000
werden sich der globalen Kommunikation anschließen.
12:54
What will these people want?
300
759000
2000
Was brauchen diese Menschen?
12:56
What will they consume? What will they desire?
301
761000
2000
Was werden sie konsumieren? Was werden sie begehren?
12:58
And rather than having economic shutdown,
302
763000
2000
Und anstelle von wirtschaftlichem Stillstand
13:00
we're about to have the biggest economic injection ever.
303
765000
3000
sehe ich einen der größten wirtschaftlichen Anschübe der Geschichte.
13:03
These people represent
304
768000
2000
Diese Menschen repräsentieren
13:05
tens of trillions of dollars
305
770000
2000
mehrere Trillionen Dollar,
13:07
injected into the global economy.
306
772000
3000
die in die globale Wirtschaft fließen werden.
13:10
And they will get healthier
307
775000
2000
Und sie werden durch die Nutzung
13:12
by using the Tricorder,
308
777000
2000
des Tricoders gesünder werden,
13:14
and they'll become better educated by using the Khan Academy,
309
779000
2000
und sie werden besser ausgebildet durch die Khan-Akademie,
13:16
and by literally being able to use
310
781000
3000
und dadurch, dass sie die Möglichkeit haben werden,
13:19
3D printing and infinite computing
311
784000
3000
3D-Drucker und "Infinite Computing" einzusetzen,
13:22
[become] more productive than ever before.
312
787000
3000
und so viel produktiver sein als jemals zuvor.
13:25
So what could three billion rising,
313
790000
3000
Also was können 3 Milliarden wachsende,
13:28
healthy, educated, productive members of humanity
314
793000
3000
gesunde, gebildete, produktive Mitglieder der Menschengemeinde
13:31
bring to us?
315
796000
2000
uns bringen?
13:33
How about a set of voices that have never been heard from before.
316
798000
3000
Wie wäre es mit einem Satz neuer, nie zuvor gehörter Stimmen.
13:36
What about giving the oppressed,
317
801000
2000
Wie wäre es damit, den Unterdrückten,
13:38
wherever they might be,
318
803000
2000
wo auch immer sie sind, eine Stimme zu geben,
13:40
the voice to be heard and the voice to act
319
805000
2000
um auf sich aufmerksam zu machen und Veränderung zu erzeugen,
13:42
for the first time ever?
320
807000
3000
zum allerersten Mal?
13:45
What will these three billion people bring?
321
810000
3000
Was werden diese drei Milliarden Menschen mitbringen?
13:48
What about contributions we can't even predict?
322
813000
3000
Wie wäre es mit Beiträgen, die wir nicht einmal vorhersagen können?
13:51
The one thing I've learned at the X Prize
323
816000
2000
Eines der Dinge, die ich durch den X Prize gelernt habe,
13:53
is that small teams
324
818000
2000
ist, dass kleine Teams,
13:55
driven by their passion with a clear focus
325
820000
3000
die durch Passion und Fokus motiviert sind,
13:58
can do extraordinary things,
326
823000
2000
außergewöhnliche Dinge schaffen können,
14:00
things that large corporations and governments
327
825000
2000
Dinge, die große Unternehmen und Regierungen
14:02
could only do in the past.
328
827000
3000
nur in der Vergangenheit schaffen konnten.
14:05
Let me share and close with a story
329
830000
2000
Ich möchte mit einer Geschichte abschließen,
14:07
that really got me excited.
330
832000
3000
die mich wirklich begeistert hat.
14:10
There is a program that some of you might have heard of.
331
835000
2000
Es gibt ein Programm, das einige vielleicht schon kennen.
14:12
It's a game called Foldit.
332
837000
2000
Es ist ein Spiel, das Foldit heißt.
14:14
It came out of the University of Washington in Seattle.
333
839000
4000
Es wurde an der Universität von Washington in Seattle entwickelt.
14:18
And this is a game
334
843000
2000
Und es ist ein Spiel,
14:20
where individuals can actually take a sequence of amino acids
335
845000
4000
in dem Personen eine Sequenz von Aminosäuren nehmen können
14:24
and figure out how the protein is going to fold.
336
849000
4000
um zu erforschen, wie das Protein sich entwickeln wird.
14:28
And how it folds dictates its structure and its functionality.
337
853000
2000
Je nach seinem Verhalten können wir die Struktur und Funktion voraussagen.
14:30
And it's very important for research in medicine.
338
855000
3000
Und dies ist sehr wichtig in der Medizinforschung.
14:33
And up until now, it's been a supercomputer problem.
339
858000
3000
Bisher war dies ein Problem für Supercomputer.
14:36
And this game has been played
340
861000
2000
Und dieses Spiel wurde von
14:38
by university professors and so forth.
341
863000
2000
Universitätsprofessoren usw. gespielt.
14:40
And it's literally, hundreds of thousands of people
342
865000
3000
Und es sind mittlerweile hunderte von tausenden von Menschen,
14:43
came online and started playing it.
343
868000
2000
die das Spiel online gespielt haben.
14:45
And it showed that, in fact, today,
344
870000
2000
Und es zeigte, dass heutzutage die
14:47
the human pattern recognition machinery
345
872000
2000
menschliche Mustererkennung
14:49
is better at folding proteins than the best computers.
346
874000
3000
besser die Proteine faltet als die besten Supercomputer.
14:52
And when these individuals went and looked
347
877000
2000
Und als diese Personen kamen und schauten,
14:54
at who was the best protein folder in the world,
348
879000
3000
wer der beste Protein-Ordner der Welt ist,
14:57
it wasn't an MIT professor,
349
882000
2000
war dies kein MIT-Professor,
14:59
it wasn't a CalTech student,
350
884000
2000
auch kein CalTech-Student,
15:01
it was a person from England, from Manchester,
351
886000
3000
es war jemand aus England, Manchester,
15:04
a woman who, during the day,
352
889000
4000
eine Frau, die tagsüber als
15:08
was an executive assistant at a rehab clinic
353
893000
3000
Assistentin der Geschäftsleitung in einer Reha-Klinik arbeitete
15:11
and, at night, was the world's best protein folder.
354
896000
4000
und nachts die beste Protein-Ordnerin der Welt war.
15:16
Ladies and gentlemen,
355
901000
2000
Meine Damen und Herren,
15:18
what gives me tremendous confidence
356
903000
2000
was mir enormes Vertrauen
15:20
in the future
357
905000
4000
in unsere Zukunft gibt,
15:24
is the fact that we are now more empowered as individuals
358
909000
4000
ist die Tatsache, dass wir heute mehr Macht als Individuen haben,
15:28
to take on the grand challenges of this planet.
359
913000
3000
um uns den großen Herausforderungen unseres Planeten zu stellen.
15:31
We have the tools with this exponential technology.
360
916000
3000
Wir haben Zugriff auf Werkzeuge mit exponentieller Technologie.
15:34
We have the passion of the DIY innovator.
361
919000
3000
Wir haben die Leidenschaft eines DIY-Innovatoren.
15:37
We have the capital of the techno-philanthropist.
362
922000
3000
Wir haben das Kapital der Techno-Philanthropen.
15:40
And we have three billion new minds
363
925000
2000
Und wir haben drei Milliarden neue Köpfe,
15:42
coming online to work with us
364
927000
2000
mit denen wir online arbeiten können
15:44
to solve the grand challenges,
365
929000
2000
um die neuen Herausforderungen zu meistern,
15:46
to do that which we must do.
366
931000
4000
und um das zu tun, was nötig ist.
15:50
We are living into extraordinary decades ahead.
367
935000
2000
Wir erwarten ein paar außergewöhnliche Jahrzehnte.
15:52
Thank you.
368
937000
2000
Danke schön.
15:54
(Applause)
369
939000
14000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Peter Diamandis - Space activistPeter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies.
Why you should listen
Watch the live onstage debate with Paul Gilding that followed Peter Diamandis' 2012 TEDTalk >>
Peter Diamandis is the founder and chair of the X Prize Foundation, a nonprofit whose mission is simply "to bring about radical breakthroughs for the benefit of humanity." By offering a big cash prize for a specific accomplishment, the X Prize stimulates competition and excitement around some of the planet's most important goals. Diamandis is also co-founder and chairman of Singularity University which runs Exponential Technologies Executive and Graduate Student Programs.
Diamandis' background is in space exploration -- before the X Prize, he ran a company that studied low-cost launching technologies and Zero-G which offers the public the chance to train like an astronaut and experience weightlessness. But though the X Prize's first $10 million went to a space-themed challenge, Diamandis' goal now is to extend the prize into health care, social policy, education and many other fields that could use a dose of competitive innovation.
Peter Diamandis | Speaker | TED.com