TED2005
Howard Rheingold: The new power of collaboration
Howard Rheingold über Kollaboration
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Howard Rheingold spricht über die herannahende Welt der Kollaboration, partizipativer Medien und kollektivem Handeln - und wie Wikipedia in Wirklichkeit eine Folge unseres angeborenen menschlichen Instinkts ist, als Gruppe zusammenzuarbeiten.
Howard Rheingold - Digital community builder
Writer, artist and designer, theorist and community builder, Howard Rheingold is one of the driving minds behind our net-enabled, open, collaborative life. Full bio
Writer, artist and designer, theorist and community builder, Howard Rheingold is one of the driving minds behind our net-enabled, open, collaborative life. Full bio
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00:13
I'm here to enlist you
0
1000
6000
Ich bin hier, um sie zu verpflichten,
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in helping reshape the story about how humans and other critters get things done.
1
7000
8000
uns dabei zu unterstützen, die Art und Weise zu verändern, wie Menschen und andere Kreaturen Dinge fertigbringen.
00:27
Here is the old story -- we've already heard a little bit about it:
2
15000
5000
Hier ist die alte Geschichte. Wir haben bereits ein klein wenig darüber gehört.
00:32
biology is war in which only the fiercest survive;
3
20000
7000
Biologie ist Krieg, in dem nur der Stärkste überlebt.
00:39
businesses and nations succeed only by defeating,
4
27000
8000
Unternehmen und Nationen können nur durch besiegenden,
00:47
destroying and dominating competition;
5
35000
6000
zerstörenden und dominierenden Wettbewerb erfolgreich sein.
00:53
politics is about your side winning at all costs.
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41000
7000
Politik handelt davon, mit allen Mitteln zu gewinnen.
01:00
But I think we can see the very beginnings of a new story beginning to emerge.
7
48000
8000
Aber ich denke, dass wir dabei sind, die ersten Anfänge der Entstehung eines neuen Abschnitts zu beobachten.
01:08
It's a narrative spread across a number of different disciplines,
8
56000
7000
Es ist eine Erzählung, die sich über eine Vielzahl von verschiedenen Disziplinen erstreckt,
01:15
in which cooperation, collective action and complex interdependencies
9
63000
8000
in denen Kooperation, kollektives Handeln und komplexe wechselseitige Abhängigkeiten
01:23
play a more important role.
10
71000
3000
eine wichtigere Rolle spielen.
01:26
And the central, but not all-important, role of competition and survival of the fittest
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74000
9000
Und die zentrale, jedoch nicht allerwichtigste Rolle von Wettbewerb und dem Überleben des Stärkeren
01:35
shrinks just a little bit to make room.
12
83000
4000
schrumpft ein klein wenig, um Platz zu machen.
01:39
I started thinking about the relationship between communication, media
13
87000
7000
Ich begann damit, über den Zusammenhang zwischen Kommunikation, Medien
01:46
and collective action when I wrote "Smart Mobs,"
14
94000
5000
und kollektivem Handeln nachzudenken, als ich "Smart Mobs" schrieb
01:51
and I found that when I finished the book, I kept thinking about it.
15
99000
5000
und ich stellte fest, dass ich auch nach Fertigstellung des Buchs weiter über das Thema nachdachte.
01:56
In fact, if you look back, human communication media
16
104000
6000
Wenn man zurück blickt, haben sich menschliche Kommunikationsmedien
02:02
and the ways in which we organize socially have been co-evolving for quite a long time.
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110000
7000
und die Arten, wie wir uns sozial organisieren, über einen sehr langen Zeitraum nebeneinander her entwickelt.
02:09
Humans have lived for much, much longer
18
117000
4000
Menschen haben viel, viel länger gelebt
02:13
than the approximately 10,000 years of settled agricultural civilization
19
121000
7000
als die ungefähr 10.000 Jahre sesshafter und ackerbautreibender Kultur.
02:20
in small family groups. Nomadic hunters bring down rabbits, gathering food.
20
128000
8000
In kleinen Familiengruppen, erlegten nomadische Jäger Kaninchen, um Nahrung zu sammeln.
02:28
The form of wealth in those days was enough food to stay alive.
21
136000
5000
Der Begriff des Reichtums bedeutete in jenen Tagen, ausreichend Nahrung zu besitzen, um am Leben zu bleiben.
02:33
But at some point, they banded together to hunt bigger game.
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141000
7000
Aber an irgendeinem Punkt schlossen sie sich zusammen, um größeres Wild zu jagen.
02:40
And we don't know exactly how they did this,
23
148000
3000
Und wir wissen nicht genau, wie sie dies taten.
02:43
although they must have solved some collective action problems;
24
151000
5000
Obwohl sie einige Probleme von kollektivem Handeln gelöst haben müssen.
02:48
it only makes sense that you can't hunt mastodons
25
156000
4000
Du kannst keine Mammuts jagen
02:52
while you're fighting with the other groups.
26
160000
3000
und gleichzeitig gegen andere Gruppen kämpfen.
02:55
And again, we have no way of knowing,
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163000
2000
Wir können dies unmöglich mit Bestimmtheit wissen,
02:57
but it's clear that a new form of wealth must have emerged.
28
165000
5000
jedoch ist klar, dass eine neue Form von Reichtum entstanden sein muss.
03:02
More protein than a hunter's family could eat before it rotted.
29
170000
5000
Mehr Proteine, als die Familie eines Jägers essen konnte, bevor sie verrotteten.
03:07
So that raised a social question
30
175000
2000
Somit stellte sich die soziale Frage,
03:09
that I believe must have driven new social forms.
31
177000
3000
von welcher ich glaube, dass sie neue soziale Verhaltensformen hervorgebracht hat.
03:12
Did the people who ate that mastodon meat owe something
32
180000
5000
Schuldeten die Menschen, die das Mammutfleisch aßen, in irgendeiner Weise etwas
03:17
to the hunters and their families?
33
185000
2000
den Jägern und ihren Familien?
03:19
And if so, how did they make arrangements?
34
187000
4000
Und wenn dem so war, wie haben sie dies geregelt?
03:23
Again, we can't know, but we can be pretty sure that some form of
35
191000
3000
Abermals können wir es nicht wissen, jedoch können wir sehr sicher sein, dass eine Form
03:26
symbolic communication must have been involved.
36
194000
5000
der symbolischen Kommunikation beteiligt gewesen sein muss.
03:31
Of course, with agriculture came the first big civilizations,
37
199000
5000
Mit dem Ackerbau entstanden die ersten Hochkulturen,
03:36
the first cities built of mud and brick, the first empires.
38
204000
5000
die ersten aus Lehm und Ziegeln gebauten Städte, die ersten Weltreiche.
03:41
And it was the administers of these empires
39
209000
4000
Und es waren die Verwalter dieser Imperien,
03:45
who began hiring people to keep track of the wheat and sheep and wine that was owed
40
213000
6000
die damit begannen, Menschen dafür einzustellen, Aufzeichnungen über die Schulden von Weizen und Schafen und Wein zu machen.
03:51
and the taxes that was owed on them
41
219000
2000
Und die ihnen geschuldeten Steuern,
03:53
by making marks; marks on clay in that time.
42
221000
4000
mit Hilfe von Markierungen, zu dieser Zeit Markierungen auf Ton.
03:57
Not too much longer after that, the alphabet was invented.
43
225000
5000
Nicht lange danach wurde das Alphabet erfunden.
04:02
And this powerful tool was really reserved, for thousands of years,
44
230000
6000
Und dieses mächtige Werkzeug war für tausende von Jahren tatsächlich reserviert
04:08
for the elite administrators (Laughter) who kept track of accounts for the empires.
45
236000
10000
für die elitären Verwalter, die für die Imperien darüber Buch führten.
04:18
And then another communication technology enabled new media:
46
246000
5000
Und dann ermöglichte eine andere Kommunikationstechnologie neue Medienformen.
04:23
the printing press came along, and within decades,
47
251000
5000
Die Druckmaschine wurde erfunden und innerhalb von Jahrzehnten
04:28
millions of people became literate.
48
256000
2000
lernten Millionen von Menschen lesen und schreiben.
04:30
And from literate populations,
49
258000
4000
Und ausgehend von einer lese- und schreibkundigen Bevölkerung
04:34
new forms of collective action emerged in the spheres of knowledge,
50
262000
4000
entwickelten sich neue Formen des kollektiven Handelns in den Bereichen Wissen,
04:38
religion and politics.
51
266000
4000
Religion und Politik.
04:42
We saw scientific revolutions, the Protestant Reformation,
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270000
5000
Wir sahen wissenschaftliche Revolutionen, die Reformation,
04:47
constitutional democracies possible where they had not been possible before.
53
275000
6000
konstitutionelle Demokratien möglich werden, wo sie vormals nicht möglich waren.
04:53
Not created by the printing press,
54
281000
2000
Entstanden nicht durch die Druckpresse,
04:55
but enabled by the collective action that emerges from literacy.
55
283000
5000
aber ermöglicht durch kollektives Handeln, das aus Alphabetisierung entsteht.
05:00
And again, new forms of wealth emerged.
56
288000
4000
Und abermals entstanden neue Formen des Reichtums.
05:04
Now, commerce is ancient. Markets are as old as the crossroads.
57
292000
5000
Handel gibt es seit Urzeiten. Märkte sind ein alter Hut.
05:09
But capitalism, as we know it, is only a few hundred years old,
58
297000
4000
Jedoch ist Kapitalismus, wie wir ihn kennen, lediglich einige wenige hundert Jahre alt,
05:13
enabled by cooperative arrangements and technologies,
59
301000
5000
ermöglicht durch kooperative Übereinkommen und Technologien,
05:18
such as the joint-stock ownership company,
60
306000
3000
so wie die Aktiengesellschaft,
05:21
shared liability insurance, double-entry bookkeeping.
61
309000
5000
Haftpflichtversicherung, doppelte Buchführung.
05:26
Now of course, the enabling technologies are based on the Internet,
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314000
5000
Natürlich basieren die heutigen "ermöglichenden" Technologien auf dem Internet.
05:31
and in the many-to-many era, every desktop is now a printing press,
63
319000
7000
Und in der Ära der Vielen-zu-Vielen ist jeder Arbeitsplatz eine Druckmaschine,
05:38
a broadcasting station, a community or a marketplace.
64
326000
6000
ein Radiosender, eine Gemeinschaft oder ein Marktplatz.
05:44
Evolution is speeding up.
65
332000
3000
Die Evolution beschleunigt sich.
05:47
More recently, that power is untethering and leaping off the desktops,
66
335000
6000
In jüngerer Zeit hat sich diese Macht von den Arbeitsplätzen gelöst.
05:53
and very, very quickly, we're going to see a significant proportion, if not the majority of
67
341000
6000
Und sehr, sehr schnell werden wir einen signifikanten Anteil, wenn nicht die Mehrheit,
05:59
the human race, walking around holding, carrying or wearing supercomputers
68
347000
8000
der Menschheit mit Supercomputern herumlaufen sehen,
06:07
linked at speeds greater
69
355000
3000
verbunden mit Geschwindigkeiten, die größer sind
06:10
than what we consider to be broadband today.
70
358000
4000
als was wir heute unter Breitband verstehen.
06:14
Now, when I started looking into collective action,
71
362000
3000
Als ich mich mit kollektivem Handeln zu beschäftigen begann,
06:17
the considerable literature on it is based on what sociologists call "social dilemmas."
72
365000
6000
basierte bedeutsame Literatur zu diesem Thema auf, wie Soziologen es nennen, sozialen Dilemmata.
06:23
And there are a couple of mythic narratives of social dilemmas.
73
371000
3000
Und es existieren eine Anzahl von mythischen Erzählungen zu sozialen Dilemmata.
06:26
I'm going to talk briefly about two of them:
74
374000
3000
Ich werde über zwei von diesen sprechen:
06:29
the prisoner's dilemma and the tragedy of the commons.
75
377000
3000
Das Gefangenendilemma und die Tragik der Allmende.
06:32
Now, when I talked about this with Kevin Kelly,
76
380000
2000
Nun, als ich darüber mit Kevin Kelly sprach,
06:34
he assured me that everybody in this audience pretty much knows the details
77
382000
4000
versicherte er mir, dass jedermann im Publikum ziemlich genau über die Details
06:38
of the prisoner's dilemma,
78
386000
2000
des Gefangenendilemmas Bescheid wüsste.
06:40
so I'm just going to go over that very, very quickly.
79
388000
3000
Also werde ich diese nur ganz, ganz kurz überfliegen.
06:43
If you have more questions about it, ask Kevin Kelly later. (Laughter)
80
391000
7000
Wenn Sie hierzu weitere Fragen haben, fragen sie später Kevin Kelly. (Gelächter).
06:50
The prisoner's dilemma is actually a story that's overlaid
81
398000
3000
Das Gefangenendilemma ist tatsächlich eine Geschichte, die überlagert wird
06:53
on a mathematical matrix that came out of the game theory
82
401000
4000
von einer mathematischen Matrix, die sich aus der Spieltheorie entwickelte,
06:57
in the early years of thinking about nuclear war:
83
405000
4000
in den frühen Jahren des Nachdenkens über Nuklearkriege:
07:01
two players who couldn't trust each other.
84
409000
2000
Zwei Akteure, die einander nicht vertrauen können.
07:03
Let me just say that every unsecured transaction
85
411000
3000
Lassen Sie mich nur sagen, dass jede ungesicherte Transaktion
07:06
is a good example of a prisoner's dilemma.
86
414000
3000
ein gutes Beispiel für das Gefangenendilemma darstellt.
07:09
Person with the goods, person with the money,
87
417000
3000
Eine Person besitzt die Güter, eine Person das Geld,
07:12
because they can't trust each other, are not going to exchange.
88
420000
4000
weil sie sich nicht gegenseitig vertrauen können, werden sie ihre Waren nicht tauschen.
07:16
Neither one wants to be the first one
89
424000
3000
Keiner der Beiden möchte der Erste
07:19
or they're going to get the sucker's payoff,
90
427000
2000
beziehungsweise der Dumme sein.
07:21
but both lose, of course, because they don't get what they want.
91
429000
4000
Jedoch verlieren natürlich beide, weil sie nicht bekommen, was sie möchten.
07:25
If they could only agree, if they could only turn a prisoner's dilemma into
92
433000
4000
Wenn sie sich doch nur einigen könnten, wenn sie doch nur das Gefangenendilemma
07:29
a different payoff matrix called an assurance game, they could proceed.
93
437000
6000
in eine andere Auszahlungsmatrix verändern könnten, einem sogenannten "Versicherungsspiel", dann könnten sie fortfahren.
07:35
Twenty years ago, Robert Axelrod used the prisoner's dilemma
94
443000
4000
Vor 20 Jahren nutzte Robert Axelrod das Gefangenendilemma
07:39
as a probe of the biological question:
95
447000
5000
zur Probe der biologischen Frage:
07:44
if we are here because our ancestors were such fierce competitors,
96
452000
5000
Wenn wir hier sind, weil unsere Vorfahren solch erbitterte Konkurrenten waren,
07:49
how does cooperation exist at all?
97
457000
2000
wie kann Kooperation überhaupt existieren?
07:51
He started a computer tournament for
98
459000
2000
Er startete ein Computerturnier für
07:53
people to submit prisoner's dilemma strategies and discovered,
99
461000
5000
Menschen, um Strategien für das Gefangenendilemma einzureichen und entdeckte,
07:58
much to his surprise, that a very, very simple strategy won --
100
466000
4000
sehr zu seinem Erstaunen, dass eine sehr, sehr einfache Strategie gewann.
08:02
it won the first tournament, and even after everyone knew it won,
101
470000
4000
Sie gewann das erste Turnier, und selbst als jeder wusste, dass sie gewonnen hatte,
08:06
it won the second tournament -- that's known as tit for tat.
102
474000
7000
gewann sie das zweite Turnier. Diese ist unter dem Namen "Wie du mir, so ich dir" bekannt.
08:13
Another economic game that may not be as well known as the prisoner's dilemma
103
481000
6000
Ein weiteres wirtschaftliches Spiel, dass nicht ganz so bekannt wie das Gefangenendilemma sein mag,
08:19
is the ultimatum game,
104
487000
2000
ist das Ultimatum Spiel.
08:21
and it's also a very interesting probe of
105
489000
2000
Und es ist ebenfalls eine sehr interessante Untersuchung über
08:23
our assumptions about the way people make economic transactions.
106
491000
6000
unsere Annahmen darüber, wie Menschen wirtschaftliche Transaktionen durchführen.
08:29
Here's how the game is played: there are two players;
107
497000
3000
So wird das Spiel gespielt. Es gibt zwei Akteure.
08:32
they've never played the game before,
108
500000
2000
Sie haben das Spiel vorher noch nie gespielt.
08:34
they will not play the game again, they don't know each other,
109
502000
3000
Sie werden das Spiel nicht wieder spielen. Sie kennen sich gegenseitig nicht.
08:37
and they are, in fact, in separate rooms.
110
505000
3000
Und sie befinden sich sogar in getrennten Räumen.
08:40
First player is offered a hundred dollars
111
508000
2000
Dem ersten Akteur werden hundert Dollar angeboten
08:42
and is asked to propose a split: 50/50, 90/10,
112
510000
6000
und er wird gefragt, eine Teilung vorzuschlagen: 50/50, 90/10.
08:48
whatever that player wants to propose. The second player either accepts the split --
113
516000
7000
Was auch immer dieser Akteur vorschlagen möchte. Der zweite Akteur akzeptiert entweder diese Teilung,
08:55
both players are paid and the game is over --
114
523000
3000
beide Akteure werden bezahlt und das Spiel ist vorbei.
08:58
or rejects the split -- neither player is paid and the game is over.
115
526000
6000
Oder er lehnt die Teilung ab. Keiner der Akteure wird ausbezahlt und das Spiel ist vorbei.
09:04
Now, the fundamental basis of neoclassical economics
116
532000
4000
Nun, die fundamentale Grundlage der neoklassischen Wirtschaftslehre
09:08
would tell you it's irrational to reject a dollar
117
536000
4000
würde Ihnen sagen, dass es irrational sei, einen Dollar abzulehnen,
09:12
because someone you don't know in another room is going to get 99.
118
540000
5000
auf Grund der Tatsache, dass jemand, den sie nicht kennen, in einem anderen Raum, 99 bekommt.
09:17
Yet in thousands of trials with American and European and Japanese students,
119
545000
6000
Jedoch zeigte sich in tausenden Versuchen mit amerikanischen, europäischen und japanischen Studenten,
09:23
a significant percentage would reject any offer that's not close to 50/50.
120
551000
6000
dass ein signifikanter Prozentsatz jegliches Angebot ablehnte, dass nicht nahe an 50/50 war.
09:29
And although they were screened and didn't know about the game
121
557000
5000
Und obwohl sie abgeschirmt waren und das Spiel nicht kannten,
09:34
and had never played the game before,
122
562000
2000
und das Spiel vorher noch nie gespielt hatten,
09:36
proposers seemed to innately know this
123
564000
3000
schienen die "Vorschlagenden" dies von Natur aus zu wissen,
09:39
because the average proposal was surprisingly close to 50/50.
124
567000
6000
denn der durchschnittliche Vorschlag lag überraschend nahe an 50/50.
09:45
Now, the interesting part comes in more recently
125
573000
2000
Der interessante Teil zeigte sich in jüngster Zeit
09:47
when anthropologists began taking this game to other cultures
126
575000
4000
als Anthropologen begannen, dieses Spiel auf andere Kulturen zu übertragen
09:51
and discovered, to their surprise,
127
579000
3000
und zu ihrer Überraschung feststellten,
09:54
that slash-and-burn agriculturalists in the Amazon
128
582000
4000
dass rodende und verbrennende Landwirte im Amazonas,
09:58
or nomadic pastoralists in Central Asia or a dozen different cultures --
129
586000
5000
oder nomadische Hirten in Zentralafrika oder dutzende weitere Kulturen --
10:03
each had radically different ideas of what is fair.
130
591000
5000
jeder für sich radikal unterschiedliche Verständnisse von Fairness hatten.
10:08
Which suggests that instead of there being an innate sense of fairness,
131
596000
6000
Was nahe legt, dass anstelle eines angeborenen Verständnisses von Fairness,
10:14
that somehow the basis of our economic
132
602000
3000
dass auf irgendeine Weise die Basis unserer wirtschaftlichen
10:17
transactions can be influenced by our social institutions,
133
605000
6000
Transaktionen von unseren sozialen Institutionen beeinflusst werden kann,
10:23
whether we know that or not.
134
611000
2000
ob uns dies bewusst ist oder nicht.
10:25
The other major narrative of social dilemmas is the tragedy of the commons.
135
613000
5000
Die andere große Erzählung der sozialen Dilemmata ist die Tragik der Allmende.
10:30
Garrett Hardin used it to talk about overpopulation in the late 1960s.
136
618000
6000
Garrett Hardin nutzte sie in den späten 1960er, um Überbevölkerung zu thematisieren.
10:36
He used the example of a common grazing area in which each person
137
624000
6000
Er verwendete das Beispiel einer gemeinsam genutzten Weidefläche, auf der jede Person,
10:42
by simply maximizing their own flock
138
630000
3000
indem sie einfach ihre eigene Herde zu maximieren versuchte,
10:45
led to overgrazing and the depletion of the resource.
139
633000
3000
zur Übergrasung und dem Raubbau der Ressource beitrug.
10:48
He had the rather gloomy conclusion that
140
636000
2000
Er zog die eher düstere Schlussfolgerung, dass
10:50
humans will inevitably despoil any common pool resource
141
638000
5000
Menschen unvermeidbar jegliche gemeinschaftlich genutzte Ressource ausplündern,
10:55
in which people cannot be restrained from using it.
142
643000
6000
wenn Menschen nicht davon abgehalten werden können, sie zu nutzen.
11:01
Now, Elinor Ostrom, a political scientist, in
143
649000
3000
Die Politikwissenschaftlerin Eleanor Ostrom stellte im Jahre
11:04
1990 asked the interesting question that any good scientist should ask,
144
652000
5000
1990 die interessante Frage, die jeder gute Wissenschaftler fragen sollte,
11:09
which is: is it really true that humans will always despoil commons?
145
657000
5000
die da lautet: ist es tatsächlich wahr, dass Menschen Allgemeingüter immer ausplündern?
11:14
So she went out and looked at what data she could find.
146
662000
4000
Also machte sie sich auf die Suche und schaute, welche Daten sie finden konnte.
11:18
She looked at thousands of cases of humans sharing watersheds,
147
666000
4000
Sie betrachtete tausende Fälle, in denen Menschen Wassereinzugsgebiete,
11:22
forestry resources, fisheries, and discovered that yes, in case after case,
148
670000
7000
forstwirtschaftliche Ressourcen, Fischereigründe teilten und entdeckte, dass, ja, in einem Fall nach dem anderen,
11:29
humans destroyed the commons that they depended on.
149
677000
4000
Menschen das Allgemeingut zerstörten, auf das sie angewiesen waren.
11:33
But she also found many instances in which people escaped the prisoner's dilemma;
150
681000
7000
Sie fand aber auch viele Belege, in denen Menschen dem Gefangenendilemma entkamen.
11:40
in fact, the tragedy of the commons is a multiplayer prisoner's dilemma.
151
688000
6000
Tatsächlich ist die Tragik der Allmende ein Mehrspieler-Gefangenendilemma.
11:46
And she said that people are only prisoners if they consider themselves to be.
152
694000
5000
Und sie sagte, dass Menschen nur dann Gefangene sind, wenn sie sich als solche betrachten.
11:51
They escape by creating institutions for collective action.
153
699000
4000
Sie entkommen, indem sie Institutionen für kollektives Handeln gründen.
11:55
And she discovered, I think most interestingly,
154
703000
4000
Und sie entdeckte, ich halte dies für äußerst interessant,
11:59
that among those institutions that worked,
155
707000
3000
dass es unter den funktionierenden Institutionen,
12:02
there were a number of common design
156
710000
2000
eine Anzahl von Gemeinsamkeiten in der Konzeption von
12:04
principles, and those principles seem to be
157
712000
3000
Prinzipien existieren. Und diese Prinzipien scheinen
12:07
missing from those institutions that don't work.
158
715000
4000
in den Institutionen, die nicht funktionieren, zu fehlen.
12:11
I'm moving very quickly over a number of
159
719000
2000
Ich gehe ganz kurz über eine Anzahl
12:13
disciplines. In biology, the notions of symbiosis,
160
721000
3000
von Wissenschaftsfächern hinweg. In der Biologie sind die Ideen von Symbiose,
12:16
group selection, evolutionary psychology are contested, to be sure.
161
724000
6000
Gruppenselektion, evolutionärer Psychologie zwar umstritten,
12:22
But there is really no longer any major debate over the fact that
162
730000
5000
jedoch gibt es keine größere Debatte mehr über die Tatsache, dass
12:27
cooperative arrangements have moved from a peripheral role to a central role
163
735000
6000
kooperative Übereinkommen im Bereich der Biologie von einer Außenseiterrolle eine zentrale Bedeutung
12:33
in biology, from the level of the cell to the level of the ecology.
164
741000
6000
eingenommen haben, angefangen von der Zellebene bis hin zur Ebene der Ökologie.
12:39
And again, our notions of individuals as economic beings
165
747000
5000
Und abermals wird unser Verständnis von Individuen als wirtschaftliche Wesen
12:44
have been overturned.
166
752000
2000
auf den Kopf gestellt.
12:46
Rational self-interest is not always the dominating factor.
167
754000
5000
Rationelles Selbstinteresse ist nicht immer der dominierende Faktor.
12:51
In fact, people will act to punish cheaters, even at a cost to themselves.
168
759000
8000
Tatsächlich handeln Menschen, um Betrüger zu bestrafen, selbst auf ihre eigenen Kosten.
12:59
And most recently, neurophysiological measures
169
767000
2000
Und zuletzt zeigte sich in neurophysiologische Messungen,
13:01
have shown that people who punish cheaters in economic games
170
769000
6000
dass Menschen, die Betrüger in wirtschaftlichen Spielen bestraften,
13:07
show activity in the reward centers of their brain.
171
775000
4000
Aktivitäten im Belohnungszentrum ihrer Gehirne zeigten.
13:11
Which led one scientist to declare that altruistic punishment
172
779000
7000
Dies veranlasste einen Wissenschaftler zur Erklärung, dass altruistische Bestrafung
13:18
may be the glue that holds societies together.
173
786000
4000
der Klebstoff sein könne, der Gesellschaften zusammen halte.
13:22
Now, I've been talking about how new forms of communication and new media
174
790000
5000
Nun habe ich darüber gesprochen, wie neue Formen der Kommunikation und neue Medien
13:27
in the past have helped create new economic forms.
175
795000
4000
in der Vergangenheit geholfen haben, neue wirtschaftliche Formen hervorzubringen.
13:31
Commerce is ancient. Markets are very old. Capitalism is fairly recent;
176
799000
5000
Handel gibt es seit Urzeiten. Märkte sind sehr alt. Kapitalismus ist recht jung.
13:36
socialism emerged as a reaction to that.
177
804000
4000
Sozialismus entstand als Reaktion hierzu.
13:40
And yet we see very little talk about how the next form may be emerging.
178
808000
6000
Und trotzdem beobachten wir sehr wenig Diskussion darüber, auf welche Art und Weise sich die nächste Form entwickeln könnte.
13:46
Jim Surowiecki briefly mentioned Yochai Benkler's paper about open source,
179
814000
5000
Jim Surowiecki erwähnte ganz kurz Yochai Benklers Abhandlung über Open Source,
13:51
pointing to a new form of production: peer-to-peer production.
180
819000
4000
um auf eine neue Form der Produktion hinzuweisen: Peer-to-Peer-Produktion.
13:55
I simply want you to keep in mind that if in the past, new forms of cooperation
181
823000
6000
Ich möchte Sie lediglich bitten, sich daran zu erinnern, dass, wenn in der Vergangenheit neue Formen der Kooperation,
14:01
enabled by new technologies create new forms of wealth,
182
829000
4000
ermöglicht durch neue Technologien, neue Formen des Reichtums entstehen ließen,
14:05
we may be moving into yet another economic form
183
833000
4000
wir uns abermals in eine neue wirtschaftliche Form bewegen könnten,
14:09
that is significantly different from previous ones.
184
837000
4000
die sich signifikant von der Vorherigen unterscheiden könnte.
14:13
Very briefly, let's look at some businesses. IBM, as you know, HP, Sun --
185
841000
6000
Lassen Sie uns ganz kurz einige Unternehmen betrachten. IBM, Sie werden es kennen, HP, Sun --
14:19
some of the most fierce competitors in the IT world are open sourcing
186
847000
6000
einige von diesen sind mit die ärgsten Konkurrenten in der Welt der Informationstechnik,
14:25
their software, are providing portfolios of patents for the commons.
187
853000
7000
geben ihre Software als Open Source frei, stellen der Allgemeinheit ein Portfolio von Patenten zur Verfügung.
14:32
Eli Lilly -- in, again, the fiercely competitive pharmaceutical world --
188
860000
5000
Eli Lilly -- abermals in der von erbittertem Wettbewerb geprägten pharmazeutischen Branche --
14:37
has created a market for solutions for pharmaceutical problems.
189
865000
6000
schaffte einen Markt für Lösungen von pharmazeutischen Problemen.
14:43
Toyota, instead of treating its suppliers as a marketplace,
190
871000
5000
Toyota, anstatt seine Zulieferer gegeneinander auszuspielen,
14:48
treats them as a network and trains them to produce better,
191
876000
4000
behandelt diese wie ein Netzwerk und trainiert sie, um besser zu produzieren,
14:52
even though they are also training them to produce better for their competitors.
192
880000
5000
obwohl sie sie ebenfalls darin trainieren, besser für ihre Wettbewerber zu produzieren.
14:57
Now none of these companies are doing this out of altruism;
193
885000
4000
Nun machen diese Firmen dies nicht aus Altruismus.
15:01
they're doing it because they're learning that
194
889000
2000
Sie machen dies, weil sie lernen, dass
15:03
a certain kind of sharing is in their self-interest.
195
891000
6000
eine gewisse Art der gemeinsamen Nutzung in ihrem eigenen Interesse liegt.
15:09
Open source production has shown us that world-class software, like Linux and Mozilla,
196
897000
7000
Open Source hat uns gezeigt, dass Weltklasse Software, wie beispielsweise Linux und Mozilla,
15:16
can be created with neither the bureaucratic structure of the firm
197
904000
6000
entwickelt werden kann, weder ohne die bürokratische Struktur einer Firma,
15:22
nor the incentives of the marketplace as we've known them.
198
910000
6000
noch ohne den Anreiz des Marktes, wie wir ihn kennen.
15:28
Google enriches itself by enriching thousands of bloggers through AdSense.
199
916000
6000
Google bereichert sich selbst, in dem es tausende von Bloggern durch AdSense bereichert.
15:34
Amazon has opened its Application Programming Interface
200
922000
4000
Amazon hat seine Programmierschnittstelle
15:38
to 60,000 developers, countless Amazon shops.
201
926000
5000
für 60.000 Entwickler und unzählige Amazon-Verkäufer geöffnet.
15:43
They're enriching others, not out of altruism but as a way of enriching themselves.
202
931000
6000
Sie bereichern andere, nicht aus altruistischen Motiven, sondern durch eine Vorgehensweise, sich selbst zu bereichern.
15:49
eBay solved the prisoner's dilemma and created a market
203
937000
5000
Ebay löste das Gefangenendilemma und schaffte einen Markt,
15:54
where none would have existed by creating a feedback mechanism
204
942000
4000
wo es keinen gegeben hätte, indem es einen Feedback-Mechanismus entwickelte,
15:58
that turns a prisoner's dilemma game into an assurance game.
205
946000
5000
der ein Gefangenendilemma in ein Versicherungsspiel wandelte.
16:03
Instead of, "Neither of us can trust each other, so we have to make suboptimal moves,"
206
951000
5000
Anstelle von "niemand von uns kann dem anderen trauen, also sind wir zu suboptimalen Vorgehensweisen gezwungen",
16:08
it's, "You prove to me that you are trustworthy and I will cooperate."
207
956000
6000
heißt es "Du beweist mir, dass Du vertrauenswürdig bist und ich werde kooperieren".
16:14
Wikipedia has used thousands of volunteers to create a free encyclopedia
208
962000
6000
Wikipedia erstellte mit Hilfe von tausenden von Freiwilligen eine freie Enzyklopädie
16:20
with a million and a half articles in 200 languages in just a couple of years.
209
968000
7000
mit anderthalb Millionen Artikeln in 200 Sprachen in nur wenigen Jahren.
16:27
We've seen that ThinkCycle has enabled NGOs in developing countries
210
975000
7000
Wir haben festgestellt, dass ThinkCycle es Nichtregierungsorganisationen in Entwicklungsländern ermöglicht,
16:34
to put up problems to be solved by design students around the world,
211
982000
6000
Probleme von Designstudenten auf der ganzen Welt lösen zu lassen,
16:40
including something that's being used for tsunami relief right now:
212
988000
3000
inklusive Dinge, die aktuell zur Tsunamihilfe genutzt werden.
16:43
it's a mechanism for rehydrating
213
991000
2000
Es handelt sich um einen Mechanismus zur Rehydration
16:45
cholera victims that's so simple to use it,
214
993000
3000
von Choleraopfern, der so einfach zu nutzen ist,
16:48
illiterates can be trained to use it.
215
996000
3000
dass Analphabeten seine Nutzung beigebracht werden kann.
16:51
BitTorrent turns every downloader into an uploader,
216
999000
4000
BitTorrent macht aus jedem Downloader [wörtlich: "Herunterlader"] einen Uploader ["Hochlader"],
16:55
making the system more efficient the more it is used.
217
1003000
5000
was das System umso effizienter macht, je mehr es genutzt wird.
17:00
Millions of people have contributed their desktop computers
218
1008000
3000
Millionen von Menschen stellen ihre Arbeitsplatzrechner zur Verfügung
17:03
when they're not using them to link together through the Internet
219
1011000
5000
wenn sie sie nicht nutzen, um sie über das Internet
17:08
into supercomputing collectives
220
1016000
2000
zu einem Kollektiv eines Supercomputers zu verbinden,
17:10
that help solve the protein folding problem for medical researchers --
221
1018000
4000
dass medizinischen Forschern dabei hilft, das Problem der Proteinfaltung zu lösen.
17:14
that's Folding@home at Stanford --
222
1022000
3000
Dies nennt sich "Folding at Home" (wörtlich: "Faltung zu Hause") in Stanford.
17:17
to crack codes, to search for life in outer space.
223
1025000
5000
Um Passwörter zu knacken. Um nach Leben im Weltraum zu suchen.
17:22
I don't think we know enough yet.
224
1030000
2000
Ich denke nicht, dass wir bereits genug wissen.
17:24
I don't think we've even begun to discover what the basic principles are,
225
1032000
4000
Ich denke, dass wir noch nicht einmal begonnen haben zu begreifen, was die grundlegenden Prinzipien sind.
17:28
but I think we can begin to think about them.
226
1036000
3000
Jedoch denke ich, dass wir beginnen können, über sie nachzudenken.
17:31
And I don't have enough time to talk about all of them,
227
1039000
3000
Und ich habe nicht genügend Zeit, um über sie alle zu sprechen.
17:34
but think about self-interest.
228
1042000
2000
Aber ich denke über Eigeninteresse nach.
17:36
This is all about self-interest that adds up to more.
229
1044000
3000
Es handelt sich hier ausschließlich um Eigeninteresse, das sich auf mehr beläuft, als die Summe seiner Teile.
17:39
In El Salvador, both sides that withdrew from their civil war
230
1047000
5000
In El Salvador unternahmen beide Parteien, die sich aus dem Bürgerkrieg zurückgezogen haben
17:44
took moves that had been proven to mirror a prisoner's dilemma strategy.
231
1052000
4000
Schritte, die erwiesenermaßen einer Strategie des Gefangenendilemmas entsprachen.
17:48
In the U.S., in the Philippines, in Kenya, around the world,
232
1056000
6000
In den Vereinigten Staaten, den Philippinen, in Kenia, auf der ganzen Welt,
17:54
citizens have self-organized political protests and
233
1062000
3000
organisieren Bürger eigenständig politische Proteste und
17:57
get out the vote campaigns using mobile devices and SMS.
234
1065000
6000
starten mit Hilfe von Mobilfunktelefonen und SMS "Auf-zur-Wahl"-Kampagnen.
18:03
Is an Apollo Project of cooperation possible?
235
1071000
3000
Ist ein Apollo Projekt der Kooperation möglich?
18:06
A transdisciplinary study of cooperation?
236
1074000
4000
Eine disziplinübergreifende Studie der Kooperation?
18:10
I believe that the payoff would be very big.
237
1078000
4000
Ich bin der Meinung, dass die Erträge sehr groß wären.
18:14
I think we need to begin developing maps of this territory
238
1082000
4000
Ich denke, wir müssen damit beginnen, Landkarten dieser Bereiche zu entwickeln,
18:18
so that we can talk about it across disciplines.
239
1086000
2000
so dass wir über Wissenszweige hinweg über sie reden können.
18:20
And I am not saying that understanding cooperation
240
1088000
4000
Und ich sage nicht, dass ein Verständnis von Kooperation
18:24
is going to cause us to be better people --
241
1092000
4000
uns zu besseren Menschen werden lässt.
18:28
and sometimes people cooperate to do bad things --
242
1096000
3000
Denn manchmal arbeiten Menschen zusammen, um böse Dinge zu tun.
18:31
but I will remind you that a few hundred years ago,
243
1099000
3000
Aber ich möchte Sie daran erinnern, dass vor einigen wenigen hundert Jahren
18:34
people saw their loved ones die from diseases they thought
244
1102000
4000
Menschen ihre Angehörigen auf Grund von Krankheiten verloren, von denen sie dachten,
18:38
were caused by sin or foreigners or evil spirits.
245
1106000
5000
sie wären durch Sünde oder Fremde oder böse Geister verursacht worden.
18:43
Descartes said we need an entire new way of thinking.
246
1111000
4000
Déscartes sagte, dass wir eine völlig neue Art zu denken benötigen.
18:47
When the scientific method provided that new way of thinking
247
1115000
3000
Als die Naturwissenschaften diese neue Art zu denken hervorbrachte
18:50
and biology showed that microorganisms caused disease,
248
1118000
4000
und die Biologie zeigte, dass Mikroorganismen Krankheiten verursachen,
18:54
suffering was alleviated.
249
1122000
3000
wurden die Leiden gelindert.
18:57
What forms of suffering could be alleviated,
250
1125000
3000
Welche Formen des Leidens könnten gelindert werden,
19:00
what forms of wealth could be created
251
1128000
2000
welche Formen von Reichtum könnten geschaffen werden,
19:02
if we knew a little bit more about cooperation?
252
1130000
3000
wenn wir ein wenig mehr über Kooperation wüssten?
19:05
I don't think that this transdisciplinary discourse
253
1133000
4000
Ich denke nicht, dass dieser disziplinübergreifende Diskurs
19:09
is automatically going to happen;
254
1137000
2000
automatisch stattfinden wird.
19:11
it's going to require effort.
255
1139000
3000
Dies wird Anstrengungen verlangen.
19:14
So I enlist you to help me get the cooperation project started.
256
1142000
6000
Somit verpflichte ich Sie, mir dabei zu helfen, das Kooperationsprojekt zu beginnen.
19:20
Thank you.
257
1148000
2000
Danke schön.
19:22
(Applause)
258
1150000
3000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Howard Rheingold - Digital community builderWriter, artist and designer, theorist and community builder, Howard Rheingold is one of the driving minds behind our net-enabled, open, collaborative life.
Why you should listen
As Howard Rheingold himself puts it, "I fell into the computer realm from the typewriter dimension, then plugged my computer into my telephone and got sucked into the net." A writer and designer, he was among the first wave of creative thinkers who saw, in computers and then in the Internet, a way to form powerful new communities.
His 2002 book Smart Mobs, which presaged Web 2.0 in predicting collaborative ventures like Wikipedia, was the outgrowth of decades spent studying and living life online. An early and active member of the Well (he wrote about it in The Virtual Community), he went on to cofound HotWired and Electric Minds, two groundbreaking web communities, in the mid-1990s. Now active in Second Life, he teaches, writes and consults on social networking. His latest passion: teaching and workshopping participatory media literacy, to make sure we all know how to read and make the new media that we're all creating together.
Howard Rheingold | Speaker | TED.com