TED2011
Kathryn Schulz: On being wrong
Kathryn Schulz: estar equivocado
Filmed:
Readability: 3.5
4,826,828 views
La mayoría de nosotros no hace nada para evitar equivocarse. Pero ¿y si nos equivocamos en eso? La "equivocadologista" Kathryn Schulz plantea la idea convincente no sólo de reconocerla sino de aferrarnos a nuestra falibilidad.
Kathryn Schulz - Wrongologist
Kathryn Schulz is a staff writer for the New Yorker and is the author of "Being Wrong: Adventures in the Margin of Error." Full bio
Kathryn Schulz is a staff writer for the New Yorker and is the author of "Being Wrong: Adventures in the Margin of Error." Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
So it's 1995,
0
0
3000
Corre 1995,
00:18
I'm in college,
1
3000
2000
estoy en la universidad,
00:20
and a friend and I go on a road trip
2
5000
3000
y junto con una amiga vamos en viaje
00:23
from Providence, Rhode Island
3
8000
2000
desde Providence, Rhode Island,
00:25
to Portland, Oregon.
4
10000
2000
hacia Portland, Oregon.
00:27
And you know, we're young and unemployed,
5
12000
3000
Ya saben, somos jóvenes desempleadas
00:30
so we do the whole thing on back roads
6
15000
2000
así que vamos por caminos secundarios
00:32
through state parks
7
17000
2000
por parques estatales
00:34
and national forests --
8
19000
3000
y bosques nacionales...
00:37
basically the longest route we can possibly take.
9
22000
3000
básicamente la ruta más larga que podemos tomar.
00:41
And somewhere in the middle of South Dakota,
10
26000
3000
Y en algún lugar del centro de Dakota del Sur,
00:44
I turn to my friend
11
29000
3000
me dirijo a mi amiga
00:47
and I ask her a question
12
32000
2000
y le hago una pregunta
00:49
that's been bothering me
13
34000
2000
que me ha estado molestando
00:51
for 2,000 miles.
14
36000
3000
durante 3200 kms:
00:55
"What's up with the Chinese character I keep seeing by the side of the road?"
15
40000
4000
"¿Qué pasa con el caracter chino que sigo viendo al costado del camino?"
01:02
My friend looks at me totally blankly.
16
47000
4000
Mi amiga me mira sin terminar de comprender.
01:06
There's actually a gentleman in the front row
17
51000
2000
De hecho, hay un caballero en la primera fila
01:08
who's doing a perfect imitation of her look.
18
53000
3000
que está haciendo una imitación perfecta de su mirada.
01:11
(Laughter)
19
56000
3000
(Risas)
01:14
And I'm like, "You know,
20
59000
2000
Y le digo: "Ya sabes,
01:16
all the signs we keep seeing
21
61000
2000
esas señales que seguimos viendo
01:18
with the Chinese character on them."
22
63000
3000
que tienen caracteres chinos".
01:22
She just stares at me for a few moments,
23
67000
3000
Ella me mira fijamente por un momento
01:25
and then she cracks up,
24
70000
3000
y luego se mata de la risa
01:28
because she figures out what I'm talking about.
25
73000
2000
porque se da cuenta de qué estoy hablando.
01:30
And what I'm talking about is this.
26
75000
3000
Y estoy hablando de esto.
01:33
(Laughter)
27
78000
6000
(Risas)
01:39
Right, the famous Chinese character for picnic area.
28
84000
4000
Correcto, el famoso caracter chino de zona de picnic.
01:43
(Laughter)
29
88000
2000
(Risas)
01:45
I've spent the last five years of my life
30
90000
4000
He pasado los últimos 5 años de mi vida
01:49
thinking about situations
31
94000
2000
pensando en situaciones
01:51
exactly like this --
32
96000
3000
exactamente como esta:
01:54
why we sometimes misunderstand
33
99000
2000
por qué es que a veces no entendemos
01:56
the signs around us,
34
101000
2000
las señales que nos rodean
01:58
and how we behave when that happens,
35
103000
3000
y cómo nos comportamos cuando eso pasa
02:01
and what all of this can tell us about human nature.
36
106000
4000
y qué nos puede decir todo eso de la naturaleza humana.
02:05
In other words, as you heard Chris say,
37
110000
2000
En otras palabras, como oyeron que dijo Chris,
02:07
I've spent the last five years
38
112000
2000
he pasado los últimos 5 años
02:09
thinking about being wrong.
39
114000
3000
pensando en estar equivocados.
02:12
This might strike you as a strange career move,
40
117000
3000
Puede sonarles como una decisión extraña de carrera
02:15
but it actually has one great advantage:
41
120000
3000
pero en realidad tiene una gran ventaja:
02:18
no job competition.
42
123000
2000
no hay competencia laboral.
02:20
(Laughter)
43
125000
2000
(Risas)
02:22
In fact, most of us do everything we can
44
127000
3000
De hecho, la mayoría de nosotros hace todo lo posible
02:25
to avoid thinking about being wrong,
45
130000
3000
para evitar pensar en que está equivocado
02:28
or at least to avoid thinking about the possibility
46
133000
2000
o al menos para evitar pensar en la posibilidad
02:30
that we ourselves are wrong.
47
135000
2000
de que nosotros mismos estemos equivocados.
02:32
We get it in the abstract.
48
137000
2000
Lo dejamos en lo abstracto.
02:34
We all know everybody in this room makes mistakes.
49
139000
2000
Sabemos que todos los presentes cometemos errores.
02:37
The human species, in general, is fallible -- okay fine.
50
142000
3000
La especie humana, en general, es falible; está bien.
02:41
But when it comes down to me, right now,
51
146000
3000
Pero cuando se trata de mí, ahora mismo,
02:44
to all the beliefs I hold,
52
149000
2000
de todas mis creencias,
02:46
here in the present tense,
53
151000
3000
aquí en el tiempo presente,
02:49
suddenly all of this abstract appreciation of fallibility
54
154000
4000
de pronto toda esta apreciación abstracta de la falibilidad
02:53
goes out the window --
55
158000
3000
se va por la ventana
02:56
and I can't actually think of anything I'm wrong about.
56
161000
3000
y no puedo pensar realmente en algo en lo que esté equivocada.
03:00
And the thing is, the present tense is where we live.
57
165000
3000
Y la cosa es que vivimos en el tiempo presente.
03:03
We go to meetings in the present tense;
58
168000
3000
Vamos a reuniones en el tiempo presente;
03:06
we go on family vacations in the present tense;
59
171000
2000
vamos de vacaciones familiares en el tiempo presente;
03:08
we go to the polls and vote in the present tense.
60
173000
4000
vamos a las urnas y votamos en el tiempo presente.
03:12
So effectively, we all kind of wind up traveling through life,
61
177000
3000
Así, en efecto, es como que acabamos viajando por la vida
03:15
trapped in this little bubble
62
180000
2000
atrapados en esta pequeña burbuja
03:17
of feeling very right about everything.
63
182000
3000
de sentirnos muy bien respecto de todo.
03:21
I think this is a problem.
64
186000
2000
Creo que ese es el problema.
03:23
I think it's a problem for each of us as individuals,
65
188000
3000
Creo que ese es un problema para cada uno como individuo
03:26
in our personal and professional lives,
66
191000
3000
en nuestra vida personal y profesional
03:29
and I think it's a problem for all of us collectively as a culture.
67
194000
3000
y creo que es un problema para todos colectivamente como cultura.
03:32
So what I want to do today
68
197000
2000
Por eso hoy quiero
03:34
is, first of all, talk about why we get stuck
69
199000
3000
ante todo hablar de por qué nos obstinamos
03:37
inside this feeling of being right.
70
202000
2000
en tener razón.
03:39
And second, why it's such a problem.
71
204000
3000
Segundo, ¿por qué es un problema?
03:42
And finally, I want to convince you
72
207000
2000
Y, por último, quiero convencerlos
03:44
that it is possible
73
209000
2000
de que es posible
03:46
to step outside of that feeling
74
211000
2000
apartarse de esa sensación
03:48
and that if you can do so,
75
213000
2000
y que, de hacerlo,
03:50
it is the single greatest
76
215000
2000
ese es el salto moral, intelectual,
03:52
moral, intellectual and creative leap you can make.
77
217000
3000
y creativo más grande que uno puede dar.
03:57
So why do we get stuck
78
222000
2000
Entonces, ¿por qué nos obstinamos
03:59
in this feeling of being right?
79
224000
2000
en tener razón?
04:01
One reason, actually, has to do with a feeling of being wrong.
80
226000
3000
Una de las razones tiene que ver con la sensación de estar equivocado.
04:04
So let me ask you guys something --
81
229000
2000
Así que permítanme hacerles una pregunta;
04:06
or actually, let me ask you guys something, because you're right here:
82
231000
4000
permítanme preguntarles algo ya que están justo aquí:
04:10
How does it feel -- emotionally --
83
235000
3000
¿Qué se siente, emocionalmente,
04:13
how does it feel to be wrong?
84
238000
3000
qué se siente estar equivocado?
04:16
Dreadful. Thumbs down.
85
241000
3000
Terrible. Pulgares para abajo.
04:19
Embarrassing. Okay, wonderful, great.
86
244000
2000
Vergonzoso. Bueno, maravilloso, bueno.
04:21
Dreadful, thumbs down, embarrassing --
87
246000
2000
Terrible, pulgares para abajo, vergonzoso...
04:23
thank you, these are great answers,
88
248000
3000
gracias, estas son grandes respuestas,
04:26
but they're answers to a different question.
89
251000
3000
pero son respuestas a otra pregunta.
04:29
You guys are answering the question:
90
254000
2000
Me están respondiendo esta pregunta:
04:31
How does it feel to realize you're wrong?
91
256000
3000
¿Qué se siente al darse cuenta de estar equivocado?
04:34
(Laughter)
92
259000
4000
(Risas)
04:38
Realizing you're wrong can feel like all of that and a lot of other things, right?
93
263000
3000
Darse cuenta que uno está equivocado puede dar esas sensaciones y muchas otras, ¿no?
04:41
I mean it can be devastating, it can be revelatory,
94
266000
3000
Quiero decir, puede ser devastador, revelador,
04:44
it can actually be quite funny,
95
269000
2000
de hecho puede ser muy divertido,
04:46
like my stupid Chinese character mistake.
96
271000
3000
como mi error tonto del caracter chino.
04:49
But just being wrong
97
274000
3000
Pero no se siente nada
04:52
doesn't feel like anything.
98
277000
2000
al estar equivocado.
04:54
I'll give you an analogy.
99
279000
3000
Les voy a dar una analogía.
04:57
Do you remember that Loony Tunes cartoon
100
282000
2000
¿Recuerdan los dibujos animados de Loony Tunes
04:59
where there's this pathetic coyote
101
284000
2000
donde está este coyote patético
05:01
who's always chasing and never catching a roadrunner?
102
286000
2000
que siempre persigue pero nunca atrapa al correcaminos?
05:03
In pretty much every episode of this cartoon,
103
288000
3000
En casi todos los episodios de esta caricatura
05:06
there's a moment where the coyote is chasing the roadrunner
104
291000
2000
hay un momento en el que el coyote persigue al correcaminos
05:08
and the roadrunner runs off a cliff,
105
293000
2000
y el correcaminos salta de un acantilado
05:10
which is fine -- he's a bird, he can fly.
106
295000
3000
lo cual está bien, es un ave, puede volar.
05:13
But the thing is, the coyote runs off the cliff right after him.
107
298000
4000
Pero la cosa es que el coyote salta el acantilado tras él.
05:17
And what's funny --
108
302000
2000
Y lo gracioso,
05:19
at least if you're six years old --
109
304000
2000
al menos si uno tiene 6 años,
05:21
is that the coyote's totally fine too.
110
306000
2000
es que lo del coyote está bien también.
05:23
He just keeps running --
111
308000
2000
Él sigue corriendo...
05:25
right up until the moment that he looks down
112
310000
2000
justo hasta el momento en que mira hacia abajo
05:27
and realizes that he's in mid-air.
113
312000
3000
y se da cuenta que está en el aire.
05:30
That's when he falls.
114
315000
3000
Es entonces cuando cae.
05:34
When we're wrong about something --
115
319000
2000
Cuando nos equivocamos en algo
05:36
not when we realize it, but before that --
116
321000
3000
-no cuando nos damos cuenta, sino antes de eso-
05:39
we're like that coyote
117
324000
3000
somos como ese coyote
05:42
after he's gone off the cliff and before he looks down.
118
327000
3000
después que saltó del acantilado y antes de mirar hacia abajo.
05:46
You know, we're already wrong,
119
331000
3000
Ya saben, ya estamos equivocados,
05:49
we're already in trouble,
120
334000
2000
ya estamos en problemas,
05:51
but we feel like we're on solid ground.
121
336000
3000
pero tenemos la sensación de estar en tierra firme.
05:55
So I should actually correct something I said a moment ago.
122
340000
3000
Debería corregir algo que dije hace un momento.
05:58
It does feel like something to be wrong;
123
343000
3000
Si se siente algo cuando se está equivocado;
06:01
it feels like being right.
124
346000
3000
se siente como tener razón.
06:04
(Laughter)
125
349000
3000
(Risas)
06:07
So this is one reason, a structural reason,
126
352000
3000
Esta es una razón, una razón estructural,
06:10
why we get stuck inside this feeling of rightness.
127
355000
2000
por la que nos obstinamos en que tenemos razón.
06:12
I call this error blindness.
128
357000
2000
Yo lo llamo ceguera de error.
06:14
Most of the time,
129
359000
2000
La mayor parte del tiempo,
06:16
we don't have any kind of internal cue
130
361000
3000
no tenemos el menor indicio interno
06:19
to let us know that we're wrong about something,
131
364000
2000
que nos haga saber que nos equivocamos en algo
06:21
until it's too late.
132
366000
3000
hasta que es demasiado tarde.
06:24
But there's a second reason that we get stuck inside this feeling as well --
133
369000
3000
Pero también hay una segunda razón por la que quedamos aferrados a esta sensación
06:27
and this one is cultural.
134
372000
2000
y es cultural.
06:30
Think back for a moment to elementary school.
135
375000
3000
Retrocedamos por un momento a la escuela primaria.
06:33
You're sitting there in class,
136
378000
2000
Están allí sentados en clase
06:35
and your teacher is handing back quiz papers,
137
380000
3000
y la maestra está devolviendo los exámenes
06:38
and one of them looks like this.
138
383000
2000
y uno de ellos se parece a éste;
06:40
This is not mine, by the way.
139
385000
2000
esto no es mío, por cierto.
06:42
(Laughter)
140
387000
2000
(Risas)
06:44
So there you are in grade school,
141
389000
3000
Estamos allí en la escuela primaria
06:47
and you know exactly what to think
142
392000
2000
y sabemos exactamente qué pensar
06:49
about the kid who got this paper.
143
394000
3000
del niño que hizo ese trabajo.
06:52
It's the dumb kid, the troublemaker,
144
397000
3000
Es el tonto, el alborotador,
06:55
the one who never does his homework.
145
400000
3000
el que nunca hace la tarea.
06:58
So by the time you are nine years old,
146
403000
3000
Así es como a los 9 años
07:01
you've already learned, first of all,
147
406000
2000
ya hemos aprendido, ante todo,
07:03
that people who get stuff wrong
148
408000
2000
que las personas a las que les va mal
07:05
are lazy, irresponsible dimwits --
149
410000
3000
son perezosos, imbéciles irresponsables
07:08
and second of all,
150
413000
2000
y en segundo lugar
07:10
that the way to succeed in life
151
415000
2000
que la manera de triunfar en la vida
07:12
is to never make any mistakes.
152
417000
3000
es nunca cometer errores.
07:16
We learn these really bad lessons really well.
153
421000
4000
Aprendemos estas pésimas lecciones muy bien.
07:21
And a lot of us --
154
426000
2000
Y muchos de nosotros,
07:23
and I suspect, especially a lot of us in this room --
155
428000
4000
sospecho, en especial muchos en esta sala,
07:27
deal with them by just becoming
156
432000
2000
lidiamos con eso volviéndonos
07:29
perfect little A students,
157
434000
2000
alumnitos perfectos con buenas calificaciones,
07:31
perfectionists, over-achievers.
158
436000
3000
perfeccionistas, superadores de objetivos.
07:34
Right,
159
439000
2000
¿No es así
07:36
Mr. CFO, astrophysicist, ultra-marathoner?
160
441000
4000
Sr. director financiero, astrofísico, ultra maratonista?
07:40
(Laughter)
161
445000
7000
(Risas)
07:47
You're all CFO, astrophysicists, ultra-marathoners, it turns out.
162
452000
4000
Resulta que son todos directores financieros, astrofísicos, ultra maratonistas.
07:51
Okay, so fine.
163
456000
2000
Bueno, está bien.
07:53
Except that then we freak out
164
458000
3000
Salvo que nos aterra
07:56
at the possibility that we've gotten something wrong.
165
461000
2000
la posibilidad de equivocarnos en algo.
07:58
Because according to this,
166
463000
3000
Porque, de acuerdo con esto,
08:01
getting something wrong
167
466000
2000
equivocarse en algo
08:03
means there's something wrong with us.
168
468000
3000
significa que hay algo mal en nosotros.
08:06
So we just insist that we're right,
169
471000
2000
Es por eso que insistimos en tener razón
08:08
because it makes us feel smart and responsible
170
473000
2000
porque nos hace sentir inteligentes y responsables
08:10
and virtuous and safe.
171
475000
3000
virtuosos y seguros.
08:14
So let me tell you a story.
172
479000
2000
Voy a contarles una historia.
08:16
A couple of years ago,
173
481000
2000
Hace un par de años
08:18
a woman comes into Beth Israel Deaconess Medical Center for a surgery.
174
483000
3000
viene una mujer al centro médico Beth Israel Deaconess para una cirugía.
08:21
Beth Israel's in Boston.
175
486000
2000
El Beth Israel está en Boston.
08:23
It's the teaching hospital for Harvard --
176
488000
2000
Es la clínica universitaria de la U. de Harvard
08:25
one of the best hospitals in the country.
177
490000
2000
uno de los mejores hospitales del país.
08:27
So this woman comes in and she's taken into the operating room.
178
492000
3000
Así que viene esta mujer y la llevan al quirófano.
08:30
She's anesthetized, the surgeon does his thing --
179
495000
2000
La anestesian, el cirujano hace su trabajo...
08:32
stitches her back up, sends her out to the recovery room.
180
497000
3000
le pone los puntos y la manda a la sala de recuperación.
08:35
Everything seems to have gone fine.
181
500000
3000
Todo parece haber salido bien.
08:38
And she wakes up, and she looks down at herself,
182
503000
3000
Y ella se despierta, se mira
08:41
and she says, "Why is the wrong side of my body in bandages?"
183
506000
4000
y dice: "¿Por qué estoy vendada del lado equivocado del cuerpo?"
08:45
Well the wrong side of her body is in bandages
184
510000
3000
Bueno, las vendas están en el lado equivocado del cuerpo
08:48
because the surgeon has performed a major operation
185
513000
2000
porque el médico realizó una cirugía mayor
08:50
on her left leg instead of her right one.
186
515000
3000
en su pierna izquierda en vez de la derecha.
08:54
When the vice president for health care quality at Beth Israel
187
519000
3000
Cuando el vicepresidente de calidad asistencial del Beth Israel
08:57
spoke about this incident,
188
522000
3000
habló de este incidente
09:00
he said something very interesting.
189
525000
3000
dijo algo muy interesante.
09:03
He said, "For whatever reason,
190
528000
3000
Dijo: "Por alguna razón
09:06
the surgeon simply felt
191
531000
2000
el cirujano sencillamente sintió
09:08
that he was on the correct side of the patient."
192
533000
2000
que estaba en el lado correcto de la paciente".
09:10
(Laughter)
193
535000
3000
(Risas)
09:15
The point of this story
194
540000
2000
La moraleja de esta historia
09:17
is that trusting too much in the feeling
195
542000
3000
es que confiar demasiado en la sensación
09:20
of being on the correct side of anything
196
545000
3000
de estar en el lado correcto de algo
09:23
can be very dangerous.
197
548000
3000
puede ser muy peligroso.
09:26
This internal sense of rightness
198
551000
3000
Esa sensación interna de estar en lo cierto
09:29
that we all experience so often
199
554000
2000
que todos tenemos a menudo
09:31
is not a reliable guide
200
556000
2000
no es una guía confiable
09:33
to what is actually going on in the external world.
201
558000
3000
de lo que está sucediendo realmente en el mundo exterior.
09:36
And when we act like it is,
202
561000
2000
Y cuando actuamos como si lo fuera
09:38
and we stop entertaining the possibility that we could be wrong,
203
563000
4000
y dejamos de evaluar la posibilidad de estar equivocados
09:42
well that's when we end up doing things
204
567000
2000
bueno es entonces cuando terminamos haciendo cosas
09:44
like dumping 200 million gallons of oil into the Gulf of Mexico,
205
569000
4000
como verter 760 millones de litros de petróleo en el Golfo de México
09:48
or torpedoing the global economy.
206
573000
3000
o torpedear la economía mundial.
09:52
So this is a huge practical problem.
207
577000
3000
Por eso es un problema práctico enorme.
09:55
But it's also a huge social problem.
208
580000
3000
Pero también es un problema social enorme.
09:58
Think for a moment about what it means to feel right.
209
583000
4000
Piensen por un momento qué significa sentirse bien.
10:02
It means that you think that your beliefs
210
587000
2000
Significa que uno piensa que sus creencias
10:04
just perfectly reflect reality.
211
589000
3000
reflejan perfectamente la realidad.
10:07
And when you feel that way,
212
592000
2000
Y cuando nos sentimos así
10:09
you've got a problem to solve,
213
594000
2000
tenemos un problema que resolver
10:11
which is, how are you going to explain
214
596000
2000
y es ¿cómo vamos a explicarles
10:13
all of those people who disagree with you?
215
598000
3000
a todas esas personas que no están de acuerdo con nosotros?
10:16
It turns out, most of us explain those people the same way,
216
601000
3000
Resulta que la mayoría de nosotros explica a esa gente de la misma manera
10:19
by resorting to a series of unfortunate assumptions.
217
604000
3000
recurriendo a una serie de suposiciones desafortunadas.
10:23
The first thing we usually do when someone disagrees with us
218
608000
3000
Lo primero que hacemos por lo general si alguien no está de acuerdo con nosotros
10:26
is we just assume they're ignorant.
219
611000
3000
es suponer que son ignorantes.
10:29
They don't have access to the same information that we do,
220
614000
2000
Ellos no tienen acceso a la misma información que nosotros
10:31
and when we generously share that information with them,
221
616000
3000
y cuando compartamos generosamente esa información con ellos
10:34
they're going to see the light and come on over to our team.
222
619000
3000
se van a iluminar y se van a sumar a nuestro equipo.
10:37
When that doesn't work,
223
622000
3000
Cuando eso no funciona
10:40
when it turns out those people have all the same facts that we do
224
625000
2000
cuando resulta que esa gente tiene los mismos hechos que nosotros
10:42
and they still disagree with us,
225
627000
2000
y sigue en desacuerdo
10:44
then we move on to a second assumption,
226
629000
2000
entonces pasamos a una segunda suposición
10:46
which is that they're idiots.
227
631000
2000
y es que son todos unos idiotas.
10:48
(Laughter)
228
633000
2000
(Risas)
10:50
They have all the right pieces of the puzzle,
229
635000
2000
Tienen todas las piezas del rompecabezas
10:52
and they are too moronic to put them together correctly.
230
637000
3000
pero son demasiado imbéciles como para armarlo correctamente.
10:55
And when that doesn't work,
231
640000
2000
Y cuando eso no funciona
10:57
when it turns out that people who disagree with us
232
642000
3000
cuando resulta que la gente que está en desacuerdo
11:00
have all the same facts we do
233
645000
2000
tiene los mismos hechos que nosotros
11:02
and are actually pretty smart,
234
647000
3000
y realmente son bastante inteligentes
11:05
then we move on to a third assumption:
235
650000
3000
entonces pasamos a una tercera suposición:
11:08
they know the truth,
236
653000
3000
saben la verdad
11:11
and they are deliberately distorting it
237
656000
2000
y la distorsionan deliberadamente
11:13
for their own malevolent purposes.
238
658000
3000
para sus propios fines perversos.
11:17
So this is a catastrophe.
239
662000
2000
Así que esto es una catástrofe.
11:19
This attachment to our own rightness
240
664000
3000
Este apego a la razón propia
11:22
keeps us from preventing mistakes
241
667000
2000
nos impide evitar errores
11:24
when we absolutely need to
242
669000
2000
cuando es algo absolutamente necesario hacerlo
11:26
and causes us to treat each other terribly.
243
671000
3000
y nos hace tratarnos unos a otros muy mal.
11:30
But to me, what's most baffling
244
675000
2000
Pero, para mí, lo más desconcertante
11:32
and most tragic about this
245
677000
3000
y lo más trágico de esto
11:35
is that it misses the whole point of being human.
246
680000
4000
es que se pierde toda la idea de ser humano.
11:39
It's like we want to imagine
247
684000
2000
Es como que queremos imaginar
11:41
that our minds are just these perfectly translucent windows
248
686000
3000
que nuestras mentes son ventanas perfectamente traslúcidas
11:44
and we just gaze out of them
249
689000
2000
y miramos fijamente hacia afuera
11:46
and describe the world as it unfolds.
250
691000
3000
y describimos el mundo tal como se revela.
11:49
And we want everybody else to gaze out of the same window
251
694000
2000
Y queremos que todo el mundo mire por la misma ventana
11:51
and see the exact same thing.
252
696000
2000
y vea exactamente lo mismo.
11:53
That is not true,
253
698000
2000
Eso no es verdad
11:55
and if it were, life would be incredibly boring.
254
700000
3000
y, si lo fuera, la vida sería increíblemente aburrida.
11:58
The miracle of your mind
255
703000
3000
El milagro de la mente,
12:01
isn't that you can see the world as it is.
256
706000
3000
no es que uno pueda ver el mundo tal cual es,
12:05
It's that you can see the world as it isn't.
257
710000
3000
sino que uno puede ver el mundo como no es.
12:09
We can remember the past,
258
714000
2000
Podemos recordar el pasado
12:11
and we can think about the future,
259
716000
3000
y podemos pensar en el futuro
12:14
and we can imagine what it's like
260
719000
2000
y podemos imaginar cómo sería
12:16
to be some other person in some other place.
261
721000
3000
ser alguna otra persona en algún otro lugar.
12:19
And we all do this a little differently,
262
724000
2000
Y todos lo hacemos de un modo un poco diferente
12:21
which is why we can all look up at the same night sky
263
726000
2000
y es por eso que todos podemos mirar el mismo cielo nocturno
12:23
and see this
264
728000
2000
y ver esto
12:25
and also this
265
730000
2000
y también esto
12:27
and also this.
266
732000
3000
y también esto.
12:30
And yeah, it is also why we get things wrong.
267
735000
3000
Y, sí, es por eso también que nos equivocamos.
12:34
1,200 years before Descartes said his famous thing
268
739000
2000
1.200 años antes que Descartes dijera su cita famosa
12:36
about "I think therefore I am,"
269
741000
2000
"Pienso, luego existo"
12:38
this guy, St. Augustine, sat down
270
743000
2000
San Agustín se sentó
12:40
and wrote "Fallor ergo sum" --
271
745000
3000
y escribió "Fallor ergo sum";
12:43
"I err therefore I am."
272
748000
4000
"Me equivoco, luego existo".
12:47
Augustine understood
273
752000
2000
San Agustín entendía
12:49
that our capacity to screw up,
274
754000
2000
que nuestra capacidad de meter la pata
12:51
it's not some kind of embarrassing defect
275
756000
2000
no es un defecto vergonzoso
12:53
in the human system,
276
758000
2000
del sistema humano,
12:55
something we can eradicate or overcome.
277
760000
3000
algo que podemos erradicar o superar.
12:58
It's totally fundamental to who we are.
278
763000
3000
Es algo inherente a nuestro ser.
13:01
Because, unlike God,
279
766000
2000
Porque, a diferencia de Dios,
13:03
we don't really know what's going on out there.
280
768000
3000
no sabemos realmente lo que está pasando afuera.
13:06
And unlike all of the other animals,
281
771000
3000
Y a diferencia del resto de los animales
13:09
we are obsessed with trying to figure it out.
282
774000
4000
estamos obsesionados en tratar de resolverlo.
13:13
To me, this obsession
283
778000
2000
Para mí esta obsesión
13:15
is the source and root
284
780000
2000
es la raíz
13:17
of all of our productivity and creativity.
285
782000
3000
de toda nuestra productividad y creatividad.
13:20
Last year, for various reasons,
286
785000
3000
El año pasado, por distintas razones,
13:23
I found myself listening to a lot of episodes
287
788000
2000
me encontré escuchando muchos episodios
13:25
of the Public Radio show This American Life.
288
790000
2000
del programa de la radio pública This American Life.
13:27
And so I'm listening and I'm listening,
289
792000
3000
Así que estaba escuchando y escuchando
13:30
and at some point, I start feeling
290
795000
3000
y en un momento empiezo a sentir
13:33
like all the stories are about being wrong.
291
798000
3000
que todas las historias eran sobre estar equivocados.
13:37
And my first thought was,
292
802000
2000
Lo primero que pensé fue:
13:39
"I've lost it.
293
804000
2000
"Perdí la razón.
13:41
I've become the crazy wrongness lady.
294
806000
2000
Me he vuelto la señora loca de la equivocación
13:43
I just imagined it everywhere,"
295
808000
2000
Y lo veo en todas partes",
13:45
which has happened.
296
810000
2000
que había sucedido.
13:47
But a couple of months later,
297
812000
2000
Pero un par de meses después
13:49
I actually had a chance to interview Ira Glass, who's the host of the show.
298
814000
2000
tuve la oportunidad de entrevistar a Ira Glass, el presentador del programa.
13:51
And I mentioned this to him,
299
816000
2000
Y le mencioné esto
13:53
and he was like, "No actually, that's true.
300
818000
3000
y él me dijo: "No, en realidad es verdad.
13:56
In fact," he says,
301
821000
2000
De hecho", dijo,
13:58
"as a staff, we joke
302
823000
2000
"como equipo bromeamos
14:00
that every single episode of our show
303
825000
2000
con que cada episodio de nuestro programa
14:02
has the same crypto-theme.
304
827000
3000
encierra el mismo mensaje.
14:05
And the crypto-theme is:
305
830000
2000
Y ese mensaje cifrado es:
14:07
'I thought this one thing was going to happen
306
832000
3000
'Pensaba que iba a suceder esto
14:10
and something else happened instead.'
307
835000
3000
pero en cambio sucedió otra cosa'.
14:13
And the thing is," says Ira Glass, "we need this.
308
838000
3000
Y la cosa es", dice Ira Glass, "que lo necesitamos.
14:16
We need these moments
309
841000
2000
Necesitamos estos momentos
14:18
of surprise and reversal and wrongness
310
843000
2000
de sorpresa, de algo inesperado y erróneo
14:20
to make these stories work."
311
845000
2000
para que estas historias funcionen".
14:22
And for the rest of us, audience members,
312
847000
2000
Y para el resto de nosotros, como audiencia,
14:24
as listeners, as readers,
313
849000
3000
como oyentes, como lectores,
14:27
we eat this stuff up.
314
852000
2000
es lo que más consumimos.
14:29
We love things like plot twists
315
854000
3000
Nos encantan los giros de la trama
14:32
and red herrings and surprise endings.
316
857000
3000
las pistas falsas y los finales sorpresa.
14:35
When it comes to our stories,
317
860000
3000
Cuando se trata de nuestras historias
14:38
we love being wrong.
318
863000
3000
nos encanta equivocarnos.
14:41
But, you know, our stories are like this
319
866000
2000
Pero, ya saben, nuestras historias son así
14:43
because our lives are like this.
320
868000
3000
porque nuestras vidas son de ese modo.
14:46
We think this one thing is going to happen
321
871000
3000
Pensamos que eso va a suceder
14:49
and something else happens instead.
322
874000
3000
pero sucede otra cosa.
14:52
George Bush thought he was going to invade Iraq,
323
877000
2000
George Bush pensó que iba a invadir Irak,
14:54
find a bunch of weapons of mass destruction,
324
879000
2000
encontrar un montón de armas de destrucción masiva,
14:56
liberate the people and bring democracy to the Middle East.
325
881000
3000
liberar al pueblo y llevar la democracia a Oriente Medio.
15:00
And something else happened instead.
326
885000
2000
Pero sucedió otra cosa.
15:03
And Hosni Mubarak
327
888000
2000
Y Hosni Mubarak
15:05
thought he was going to be the dictator of Egypt for the rest of his life,
328
890000
2000
pensó que iba a ser dictador de Egipto el resto de su vida
15:07
until he got too old or too sick
329
892000
2000
hasta que se hiciera muy viejo o se enfermara
15:09
and could pass the reigns of power onto his son.
330
894000
3000
y pudiera pasarle las riendas del poder a su hijo.
15:12
And something else happened instead.
331
897000
3000
Pero sucedió otra cosa.
15:16
And maybe you thought
332
901000
2000
Y tal vez uno pensó
15:18
you were going to grow up and marry your high school sweetheart
333
903000
2000
que iba a crecer y se casaría con ese amor de la secundaria
15:20
and move back to your hometown and raise a bunch of kids together.
334
905000
3000
y regresaría al pueblo natal y criaría a un montón de niños juntos.
15:24
And something else happened instead.
335
909000
3000
Pero sucedió otra cosa.
15:27
And I have to tell you
336
912000
2000
Y tengo que decirles
15:29
that I thought I was writing an incredibly nerdy book
337
914000
2000
que yo pensaba que estaría escribiendo un libro muy nerd
15:31
about a subject everybody hates
338
916000
2000
sobre un tema que todo el mundo odia
15:33
for an audience that would never materialize.
339
918000
3000
para una audiencia que nunca se materializaría.
15:36
And something else happened instead.
340
921000
2000
Y sucedió otra cosa.
15:38
(Laughter)
341
923000
2000
(Risas)
15:40
I mean, this is life.
342
925000
2000
Digo, esto es la vida.
15:42
For good and for ill,
343
927000
2000
Para bien o para mal
15:44
we generate these incredible stories
344
929000
3000
generamos estas historias increíbles
15:47
about the world around us,
345
932000
2000
sobre el mundo que nos rodea
15:49
and then the world turns around and astonishes us.
346
934000
3000
y entonces el mundo se da vuelta y nos asombra.
15:55
No offense, but this entire conference
347
940000
3000
Sin ofender, pero toda esta conferencia
15:58
is an unbelievable monument
348
943000
2000
es un monumento increíble
16:00
to our capacity to get stuff wrong.
349
945000
2000
a nuestra capacidad de equivocarnos.
16:02
We just spent an entire week
350
947000
2000
Pasamos toda una semana
16:04
talking about innovations and advancements
351
949000
2000
hablando de innovaciones, de avances,
16:06
and improvements,
352
951000
2000
y mejoras
16:08
but you know why we need all of those innovations
353
953000
3000
pero ¿saben por qué necesitamos todas esas innovaciones,
16:11
and advancements and improvements?
354
956000
2000
avances y mejoras?
16:13
Because half the stuff
355
958000
2000
Porque la mitad de las cosas
16:15
that's the most mind-boggling and world-altering --
356
960000
3000
más alucinantes que iban a cambiar el mundo...
16:18
TED 1998 --
357
963000
2000
TED 1998...
16:20
eh.
358
965000
2000
eh...
16:22
(Laughter)
359
967000
4000
(Risas)
16:26
Didn't really work out that way, did it?
360
971000
2000
no funcionaron de esa manera, ¿no?
16:28
(Laughter)
361
973000
2000
(Risas)
16:30
Where's my jet pack, Chris?
362
975000
3000
¿Dónde está mi jetpack, Chris?
16:33
(Laughter)
363
978000
4000
(Risas)
16:37
(Applause)
364
982000
5000
(Aplausos)
16:42
So here we are again.
365
987000
3000
Así que aquí estamos de nuevo.
16:45
And that's how it goes.
366
990000
2000
Y así es como sigue.
16:47
We come up with another idea.
367
992000
2000
Se nos ocurre otra idea.
16:49
We tell another story.
368
994000
3000
Contamos otra historia.
16:52
We hold another conference.
369
997000
3000
Llevamos a cabo otra conferencia.
16:55
The theme of this one,
370
1000000
2000
El tema de ésta,
16:57
as you guys have now heard seven million times,
371
1002000
2000
como han escuchado siete millones de veces,
16:59
is the rediscovery of wonder.
372
1004000
2000
es redescubrir la maravilla.
17:01
And to me,
373
1006000
2000
Y, para mí,
17:03
if you really want to rediscover wonder,
374
1008000
3000
si uno realmente quiere redescubrir la maravilla
17:06
you need to step outside
375
1011000
2000
tiene que apartarse
17:08
of that tiny, terrified space of rightness
376
1013000
6000
de ese pequeño y aterrado espacio de razón
17:14
and look around at each other
377
1019000
3000
y mirar alrededor, unos a otros,
17:17
and look out at the vastness
378
1022000
3000
y mirar la inmensidad,
17:20
and complexity and mystery
379
1025000
3000
la complejidad y el misterio
17:23
of the universe
380
1028000
3000
del Universo
17:26
and be able to say,
381
1031000
3000
y poder decir:
17:29
"Wow, I don't know.
382
1034000
4000
"¡Qué sé yo!
17:33
Maybe I'm wrong."
383
1038000
2000
Quizá me equivoco".
17:35
Thank you.
384
1040000
2000
Gracias.
17:37
(Applause)
385
1042000
3000
(Aplausos)
17:40
Thank you guys.
386
1045000
2000
Gracias gente.
17:42
(Applause)
387
1047000
3000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Kathryn Schulz - WrongologistKathryn Schulz is a staff writer for the New Yorker and is the author of "Being Wrong: Adventures in the Margin of Error."
Why you should listen
Kathryn Schulz is a journalist, author, and public speaker with a credible (if not necessarily enviable) claim to being the world's leading wrongologist. She is the author of Being Wrong: Adventures in the Margin of Error. She was previously the book critic for New York Magazine; her writing has also appeared in the New York Times Magazine, Rolling Stone, TIME Magazine, the Boston Globe, the "Freakonomics" blog of The New York Times, The Nation, Foreign Policy, and the New York Times Book Review, among other publications. She is the former editor of the online environmental magazine Grist, and a former reporter and editor for The Santiago Times, of Santiago, Chile, where she covered environmental, labor, and human rights issues. She was a 2004 recipient of the Pew Fellowship in International Journalism (now the International Reporting Project), and has reported from throughout Central and South America, Japan, and, most recently, the Middle East. A graduate of Brown University and a former Ohioan, Oregonian and Brooklynite, she currently lives in New York's Hudson Valley.
Kathryn Schulz | Speaker | TED.com