TEDSummit
Rachel Botsman: We've stopped trusting institutions and started trusting strangers
Rachel Botsman: Már nem intézményekben bízunk, hanem idegenekben
Filmed:
Readability: 4.2
1,808,816 views
Rachel Botsman szerint alapvető változás zajlik abban, ahogy a bizalmat felfogjuk. Míg korábban intézményekbe, pl. kormányokba és bankokba - helyeztük a bizalmunkat, addig ma egyre inkább más emberekben, gyakran idegenekben bízunk, amikor pl. az Airbnb-t, az Ubert vagy a blokklánc technológiáját használjuk. Az újfajta bizalom korszaka átláthatóbb, befogadóbb és számonkérhetőbb társadalmat teremthet – jó esetben. Kiben bízunk?
Rachel Botsman - Trust researcher
Rachel Botsman is a recognized expert on how collaboration and trust enabled by digital technologies will change the way we live, work, bank and consume. Full bio
Rachel Botsman is a recognized expert on how collaboration and trust enabled by digital technologies will change the way we live, work, bank and consume. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Let's talk about trust.
0
760
2560
Beszéljünk a bizalomról!
00:16
We all know trust is fundamental,
1
4240
3496
Mindannyian tudjuk,
hogy a bizalom létfontosságú,
hogy a bizalom létfontosságú,
00:19
but when it comes to trusting people,
2
7760
2616
ám ami az emberek iránti bizalmat illeti,
00:22
something profound is happening.
3
10400
2760
valami alapvető változás zajlik.
00:25
Please raise your hand
4
13800
1256
Tegye fel a kezét,
00:27
if you have ever been
a host or a guest on Airbnb.
a host or a guest on Airbnb.
5
15080
4320
aki adott vagy vett már ki
szállást az Airbnb-n!
szállást az Airbnb-n!
00:32
Wow. That's a lot of you.
6
20400
3216
Nahát, ez rengeteg.
00:35
Who owns Bitcoin?
7
23640
1440
Kinek van Bitcoinja?
00:38
Still a lot of you. OK.
8
26640
1256
Nagyon sokuknak. Rendben.
00:39
And please raise your hand
if you've ever used Tinder
if you've ever used Tinder
9
27920
2696
És most emelje fel a kezét,
aki már használta a Tindert,
aki már használta a Tindert,
00:42
to help you find a mate.
10
30640
1616
hogy társat találjon!
00:44
(Laughter)
11
32280
1816
(Nevetés)
00:46
This one's really hard to count
because you're kind of going like this.
because you're kind of going like this.
12
34120
3376
Ezt nehéz megszámolni,
mintha kicsit bizonytalanok lennének.
mintha kicsit bizonytalanok lennének.
00:49
(Laughter)
13
37520
1816
(Nevetés)
00:51
These are all examples of how technology
14
39360
2776
Ezek mind példák rá,
hogy miként teremt a technológia
hogy miként teremt a technológia
00:54
is creating new mechanisms
15
42160
2096
új mechanizmusokat,
amelyek lehetővé teszik,
amelyek lehetővé teszik,
00:56
that are enabling us to trust
unknown people, companies and ideas.
unknown people, companies and ideas.
16
44280
6016
hogy megbízzunk ismeretlen emberekben,
cégekben, ötletekben.
cégekben, ötletekben.
01:02
And yet at the same time,
17
50320
2016
Ugyanakkor
01:04
trust in institutions --
18
52360
1536
az intézményekbe vetett bizalom
01:05
banks, governments and even churches --
19
53920
2936
– legyen az bank, kormány,
vagy akár az egyházak –
vagy akár az egyházak –
01:08
is collapsing.
20
56880
1376
hanyatlófélben van.
01:10
So what's happening here,
21
58280
2216
Mi folyik itt tehát,
01:12
and who do you trust?
22
60520
1760
és kiben bízunk?
01:14
Let's start in France with a platform --
with a company, I should say --
with a company, I should say --
23
62800
3896
Kezdjük egy francia felülettel
– egy céggel –,
– egy céggel –,
01:18
with a rather funny-sounding name,
24
66720
2136
amelynek meglehetősen mókás neve van:
01:20
BlaBlaCar.
25
68880
1256
BlaBlaCar.
01:22
It's a platform that matches
drivers and passengers
drivers and passengers
26
70160
3616
Ez a felület összehozza
az autóvezetőket és az utasokat,
az autóvezetőket és az utasokat,
01:25
who want to share
long-distance journeys together.
long-distance journeys together.
27
73800
4016
akik hosszú utakra keresnek útitársat.
01:29
The average ride taken is 320 kilometers.
28
77840
4216
Az átlagos közös út 320 km.
01:34
So it's a good idea
to choose your fellow travelers wisely.
to choose your fellow travelers wisely.
29
82080
4600
Fontos tehát, hogy jól
válasszuk meg útitársainkat.
válasszuk meg útitársainkat.
01:39
Social profiles and reviews
help people make a choice.
help people make a choice.
30
87320
3976
A közösségi profilok és értékelések
megkönnyítik a döntést.
megkönnyítik a döntést.
01:43
You can see if someone's a smoker,
you can see what kind of music they like,
you can see what kind of music they like,
31
91320
5016
Kiderül belőlük, hogy valaki dohányos-e,
hogy milyen zenét szeret,
hogy milyen zenét szeret,
01:48
you can see if they're going to bring
their dog along for the ride.
their dog along for the ride.
32
96360
3600
hogy a kutyáját is hozza-e az útra.
01:52
But it turns out
that the key social identifier
that the key social identifier
33
100440
3576
De mint kiderült, a legfontosabb szempont,
01:56
is how much you're going
to talk in the car.
to talk in the car.
34
104040
2616
hogy az illető mennyit beszél útközben.
01:58
(Laughter)
35
106680
1816
(Nevetés)
02:00
Bla, not a lot,
36
108520
1616
Bla: nem sokat,
02:02
bla bla, you want a nice bit of chitchat,
37
110160
2296
bla bla: némi kellemes csevegés belefér,
02:04
and bla bla bla, you're not going
to stop talking the entire way
to stop talking the entire way
38
112480
3736
és bla bla bla: egész úton
be nem áll a szája,
be nem áll a szája,
02:08
from London to Paris.
39
116240
1456
Londontól Párizsig.
02:09
(Laughter)
40
117720
2296
(Nevetés)
02:12
It's remarkable, right,
that this idea works at all,
that this idea works at all,
41
120040
3016
Figyelemre méltó, hogy ez az ötlet
egyáltalán működőképes,
egyáltalán működőképes,
02:15
because it's counter to the lesson
most of us were taught as a child:
most of us were taught as a child:
42
123080
3856
mert ellene megy annak, amit a legtöbben
megtanultunk gyerekkorunkban:
megtanultunk gyerekkorunkban:
02:18
never get in a car with a stranger.
43
126960
2320
tilos idegenek kocsijába ülni.
02:21
And yet, BlaBlaCar transports
more than four million people
more than four million people
44
129680
5136
És mégis: több mint 4 millióan
utaznak a BlaBlaCarral
utaznak a BlaBlaCarral
02:26
every single month.
45
134840
1240
minden egyes hónapban.
02:28
To put that in context,
that's more passengers
that's more passengers
46
136880
2336
Csak az összehasonlítás kedvéért,
ez több utas,
ez több utas,
02:31
than the Eurostar
or JetBlue airlines carry.
or JetBlue airlines carry.
47
139240
3480
mint amennyit az Eurostar
vagy a JetBlue légitársaság szállít.
vagy a JetBlue légitársaság szállít.
02:35
BlaBlaCar is a beautiful illustration
of how technology is enabling
of how technology is enabling
48
143360
4136
A BlaBlaCar kiváló példa rá,
hogy a technológia hogyan teszi lehetővé
hogy a technológia hogyan teszi lehetővé
02:39
millions of people across the world
to take a trust leap.
to take a trust leap.
49
147520
3600
milliók számára szerte a világon,
hogy bizalmi ugrást hajtsanak végre.
hogy bizalmi ugrást hajtsanak végre.
02:43
A trust leap happens when we take the risk
to do something new or different
to do something new or different
50
151560
6256
A bizalmi ugrás az, amikor vállaljuk
a kockázatot, hogy valami újat tegyünk,
a kockázatot, hogy valami újat tegyünk,
02:49
to the way that we've always done it.
51
157840
2040
vagy máshogy csináljunk valamit.
02:52
Let's try to visualize this together.
52
160440
2560
Próbáljuk ezt közösen elképzelni!
02:55
OK. I want you to close your eyes.
53
163360
3160
Hunyják le a szemüket!
02:59
There is a man staring at me
with his eyes wide open.
with his eyes wide open.
54
167320
3056
Egy férfi ott tágra nyílt szemekkel bámul.
03:02
I'm on this big red circle. I can see.
55
170400
2456
A színpadról látom.
03:04
So close your eyes.
56
172880
1416
Hunyja le a szemét!
03:06
(Laughter) (Applause)
57
174320
2856
(Nevetés) (Taps)
03:09
I'll do it with you.
58
177200
1256
Csináljuk együtt!
03:10
And I want you to imagine
there exists a gap
there exists a gap
59
178480
3016
Képzeljék el, hogy szakadék van
03:13
between you and something unknown.
60
181520
2560
önök és valami ismeretlen között.
03:16
That unknown can be
someone you've just met.
someone you've just met.
61
184760
2856
Az ismeretlen lehet egy most
megismert ember.
megismert ember.
03:19
It can be a place you've never been to.
62
187640
2096
Lehet egy hely, ahol még sosem jártak.
03:21
It can be something
you've never tried before.
you've never tried before.
63
189760
3376
Lehet valami, amit még sosem próbáltak.
03:25
You got it?
64
193160
1216
Megvan?
03:26
OK. You can open your eyes now.
65
194400
2096
Nyissák ki a szemüket!
03:28
For you to leap from a place of certainty,
66
196520
3336
Ahhoz, hogy elrugaszkodjunk
a biztos pontról,
a biztos pontról,
03:31
to take a chance on that someone
or something unknown,
or something unknown,
67
199880
3576
hogy vállaljuk az új ismeretséggel
vagy új helyzettel járó kockázatot,
vagy új helyzettel járó kockázatot,
03:35
you need a force to pull you over the gap,
68
203480
3336
kell egy erő, amely átlendít a szakadékon:
03:38
and that remarkable force is trust.
69
206840
2840
ez a figyelemre méltó erő a bizalom.
03:42
Trust is an elusive concept,
70
210560
3616
A bizalom fogalmát nehéz körülírni,
03:46
and yet we depend on it
for our lives to function.
for our lives to function.
71
214200
3376
és mégis, rá építjük életünket.
03:49
I trust my children
72
217600
2256
Bízom a gyerekeimben,
03:51
when they say they're going
to turn the lights out at night.
to turn the lights out at night.
73
219880
2856
amikor azt mondják,
lekapcsolják a lámpát éjszakára.
lekapcsolják a lámpát éjszakára.
03:54
I trusted the pilot
who flew me here to keep me safe.
who flew me here to keep me safe.
74
222760
3216
Bíztam a pilótában,
hogy biztonságban iderepít.
hogy biztonságban iderepít.
03:58
It's a word we use a lot,
75
226000
2816
Olyan szó ez, amit gyakran használunk,
04:00
without always thinking
about what it really means
about what it really means
76
228840
2416
anélkül hogy belegondolnánk,
mit jelent valójában,
mit jelent valójában,
04:03
and how it works in different
contexts of our lives.
contexts of our lives.
77
231280
3376
és hogyan működik életünk
különböző területein.
különböző területein.
04:06
There are, in fact,
hundreds of definitions of trust,
hundreds of definitions of trust,
78
234680
3616
A bizalomnak százféle
meghatározása is van,
meghatározása is van,
04:10
and most can be reduced
to some kind of risk assessment
to some kind of risk assessment
79
238320
4576
és a meghatározások java
valamiféle kockázatelemzésen alapszik,
valamiféle kockázatelemzésen alapszik,
04:14
of how likely it is
that things will go right.
that things will go right.
80
242920
2760
azon, hogy mennyire valószínű,
hogy a dolgok jól sülnek el.
hogy a dolgok jól sülnek el.
04:18
But I don't like this definition of trust,
81
246120
2576
De nekem ez a meghatározás nem tetszik,
04:20
because it makes trust
sound rational and predictable,
sound rational and predictable,
82
248720
4296
mert ettől a bizalom racionális
és kiszámítható dolognak tűnik,
és kiszámítható dolognak tűnik,
04:25
and it doesn't really get
to the human essence
to the human essence
83
253040
2576
s mert nem ás le a mélyéig annak,
04:27
of what it enables us to do
84
255640
1936
hogy mire bátorít föl minket a bizalom,
04:29
and how it empowers us
85
257600
1976
és hogy miként serkent minket
04:31
to connect with other people.
86
259600
2096
kapcsolatteremtésre.
04:33
So I define trust a little differently.
87
261720
2056
Én kicsit másképp
határozom meg a bizalmat.
határozom meg a bizalmat.
04:35
I define trust as a confident
relationship to the unknown.
relationship to the unknown.
88
263800
5440
A bizalom szerintem magabiztos
hozzáállás az ismeretlenhez.
hozzáállás az ismeretlenhez.
04:41
Now, when you view trust
through this lens,
through this lens,
89
269920
2096
Ha így tekintünk a bizalomra,
04:44
it starts to explain
why it has the unique capacity
why it has the unique capacity
90
272040
3656
kezdjük érteni, honnan ered
az egyedülálló ereje,
az egyedülálló ereje,
04:47
to enable us to cope with uncertainty,
91
275720
3096
amely segít megbirkóznunk
a bizonytalannal,
a bizonytalannal,
04:50
to place our faith in strangers,
92
278840
3016
lehetővé teszi, hogy megbízzunk
ismeretlenekben
ismeretlenekben
04:53
to keep moving forward.
93
281880
1880
és hogy folyamatosan előrehaladjunk.
04:56
Human beings are remarkable
94
284400
2776
Bámulatos az az emberi képesség,
04:59
at taking trust leaps.
95
287200
1680
hogy bizalmi ugrásokat hajtsunk végre.
05:01
Do you remember the first time
you put your credit card details
you put your credit card details
96
289400
2976
Emlékeznek, milyen volt először
megadni a hitelkártya-adataikat
megadni a hitelkártya-adataikat
05:04
into a website?
97
292400
1216
egy weboldalon?
05:05
That's a trust leap.
98
293640
1336
Az egy bizalmi ugrás volt.
05:07
I distinctly remember telling my dad
99
295000
2936
Pontosan emlékszem,
amikor az apámnak meséltem,
amikor az apámnak meséltem,
05:09
that I wanted to buy a navy blue
secondhand Peugeot on eBay,
secondhand Peugeot on eBay,
100
297960
5256
hogy meg akarok venni egy használt
tengerkék Peugeot-t az eBay-en,
tengerkék Peugeot-t az eBay-en,
05:15
and he rightfully pointed out
101
303240
1656
mire ő felhívta a figyelmemet:
05:16
that the seller's name
was "Invisible Wizard"
was "Invisible Wizard"
102
304920
2376
az eladó neve "Láthatatlan Varázsló",
05:19
and that this probably
was not such a good idea.
was not such a good idea.
103
307320
3096
és ezért ez a vásár
valószínűleg nem olyan jó ötlet.
valószínűleg nem olyan jó ötlet.
05:22
(Laughter)
104
310440
1696
(Nevetés)
05:24
So my work, my research
focuses on how technology
focuses on how technology
105
312160
3416
Azt kutatom, hogy a technológia
05:27
is transforming
the social glue of society,
the social glue of society,
106
315600
2656
hogyan változtatja meg
a társadalmat összetartó erőt,
a társadalmat összetartó erőt,
05:30
trust between people,
107
318280
1656
az emberek közti bizalmat.
05:31
and it's a fascinating area to study,
108
319960
2256
Ez fantasztikusan érdekes terület,
05:34
because there's still
so much we do not know.
so much we do not know.
109
322240
3376
mert még mindig rengeteg
részletet nem tudunk.
részletet nem tudunk.
05:37
For instance, do men and women
trust differently in digital environments?
trust differently in digital environments?
110
325640
5096
Pl. van-e különbség férfiak és nők között
a digitális bizalom terén?
a digitális bizalom terén?
05:42
Does the way we build trust
face-to-face translate online?
face-to-face translate online?
111
330760
4896
Működik-e a személyes bizalomépítés
online környezetben is?
online környezetben is?
05:47
Does trust transfer?
112
335680
1936
Áttevődik-e a bizalom?
05:49
So if you trust finding a mate on Tinder,
113
337640
2696
Ha pl. valaki bízik abban,
hogy párt talál a Tinderen,
hogy párt talál a Tinderen,
05:52
are you more likely
to trust finding a ride on BlaBlaCar?
to trust finding a ride on BlaBlaCar?
114
340360
3360
hajlamosabb lesz-e
útitársat keresni a BlaBlaCaron?
útitársat keresni a BlaBlaCaron?
05:56
But from studying hundreds
of networks and marketplaces,
of networks and marketplaces,
115
344440
3256
Közösségi hálózatok és piacterek
százainak tanulmányozásából kitűnik,
százainak tanulmányozásából kitűnik,
05:59
there is a common pattern
that people follow,
that people follow,
116
347720
2816
hogy az emberek mindig
ugyanazt a mintát követik,
ugyanazt a mintát követik,
06:02
and I call it "climbing the trust stack."
117
350560
2656
amit én úgy hívok:
"megmászni a bizalom hegyét."
"megmászni a bizalom hegyét."
06:05
Let me use BlaBlaCar
as an example to bring it to life.
as an example to bring it to life.
118
353240
3200
Bemutatom ezt a BlaBlaCar példáján.
06:09
On the first level,
119
357080
1296
Az első szint:
06:10
you have to trust the idea.
120
358400
2176
bíznunk kell az ötletben.
06:12
So you have to trust
121
360600
1216
El kell hinnünk,
06:13
the idea of ride-sharing
is safe and worth trying.
is safe and worth trying.
122
361840
3400
hogy a telekocsi biztonságos,
és érdemes kipróbálni.
és érdemes kipróbálni.
06:17
The second level is about having
confidence in the platform,
confidence in the platform,
123
365640
4696
A második szint:
bíznunk kell a felületben,
bíznunk kell a felületben,
06:22
that BlaBlaCar will help you
if something goes wrong.
if something goes wrong.
124
370360
4136
abban, hogy a BlaBlaCar segíteni fog,
ha valami rosszul sül el.
ha valami rosszul sül el.
06:26
And the third level is about
using little bits of information
using little bits of information
125
374520
3656
A harmadik szint pedig arról szól,
hogy apró információmorzsák alapján
hogy apró információmorzsák alapján
06:30
to decide whether
the other person is trustworthy.
the other person is trustworthy.
126
378200
3480
el kell döntenünk,
vajon a másik ember megbízható-e.
vajon a másik ember megbízható-e.
06:34
Now, the first time
we climb the trust stack,
we climb the trust stack,
127
382200
2616
Amikor először másszuk meg ezt a hegyet,
06:36
it feels weird, even risky,
128
384840
3256
furcsának és veszélyesnek tűnik,
06:40
but we get to a point
where these ideas seem totally normal.
where these ideas seem totally normal.
129
388120
4976
de eljön a pillanat, hogy ezek az ötletek
teljesen normálisnak tűnnek.
teljesen normálisnak tűnnek.
06:45
Our behaviors transform,
130
393120
2296
Viselkedésünk megváltozik,
06:47
often relatively quickly.
131
395440
1976
sokszor meglehetősen gyorsan.
06:49
In other words, trust enables
change and innovation.
change and innovation.
132
397440
4800
Azaz, a bizalom teszi lehetővé
a változást és az újítást.
a változást és az újítást.
06:55
So an idea that intrigued me,
and I'd like you to consider,
and I'd like you to consider,
133
403280
3416
Erősen foglalkoztatott a gondolat,
06:58
is whether we can better understand
134
406720
2536
hogy vajon jobban megérthetjük-e
07:01
major ways of disruption and change
in individuals in society
in individuals in society
135
409280
4176
az egyénekben végbemenő változásokat
07:05
through the lens of trust.
136
413480
2056
a bizalom szűrőjén keresztül.
07:07
Well, it turns out
that trust has only evolved
that trust has only evolved
137
415560
3296
Mint kiderült, a bizalom fejlődésének
07:10
in three significant chapters
throughout the course of human history:
throughout the course of human history:
138
418880
4656
három fontos lépcsője volt
az emberi történelem során:
az emberi történelem során:
07:15
local, institutional
139
423560
2216
a helyi, az intézményes,
07:17
and what we're now entering, distributed.
140
425800
2400
és az, aminek most állunk a küszöbén:
az elosztott.
az elosztott.
07:20
So for a long time,
141
428680
2336
Hosszú időn keresztül,
07:23
until the mid-1800s,
142
431040
1256
az 1800-as évek közepéig
07:24
trust was built
around tight-knit relationships.
around tight-knit relationships.
143
432320
3936
a bizalom szoros kapcsolatokra épült.
07:28
So say I lived in a village
144
436280
2016
Tegyük fel, hogy egy faluban élünk
07:30
with the first five rows of this audience,
145
438320
2576
a közönség első öt sorával,
07:32
and we all knew one another,
146
440920
1936
mindannyian ismerjük egymást,
07:34
and say I wanted to borrow money.
147
442880
2896
és nekem kölcsönre van szükségem.
07:37
The man who had his eyes wide open,
he might lend it to me,
he might lend it to me,
148
445800
2976
Az a tágra nyitott szemű férfi
talán kölcsönözne nekem,
talán kölcsönözne nekem,
07:40
and if I didn't pay him back,
149
448800
2096
és ha nem fizetem vissza a kölcsönt,
07:42
you'd all know I was dodgy.
150
450920
1656
link alaknak tartanak majd.
07:44
I would get a bad reputation,
151
452600
1656
Rossz hírem kelne,
07:46
and you would refuse
to do business with me in the future.
to do business with me in the future.
152
454280
3056
és senki nem volna hajlandó
velem üzletelni a jövőben.
velem üzletelni a jövőben.
07:49
Trust was mostly local
and accountability-based.
and accountability-based.
153
457360
4216
A bizalom főleg helybéli volt,
és a számon kérhetőségen alapult.
és a számon kérhetőségen alapult.
07:53
In the mid-19th century,
154
461600
1336
A 19. század közepén
07:54
society went through
a tremendous amount of change.
a tremendous amount of change.
155
462960
3416
a társadalom gyökeresen átalakult.
07:58
People moved to fast-growing cities
such as London and San Francisco,
such as London and San Francisco,
156
466400
3776
Az emberek gyorsan fejlődő városokba
költöztek, pl. Londonba, San Franciscóba,
költöztek, pl. Londonba, San Franciscóba,
08:02
and a local banker here
was replaced by large corporations
was replaced by large corporations
157
470200
4856
és a helyi bankárokat
nagy cégek váltották fel,
nagy cégek váltották fel,
08:07
that didn't know us as individuals.
158
475080
2896
amelyek nem ismertek minket személyesen.
08:10
We started to place our trust
159
478000
1976
Elkezdtük a bizalmunkat
08:12
into black box systems of authority,
160
480000
3576
intézmények fekete dobozaiba fektetni,
08:15
things like legal contracts
and regulation and insurance,
and regulation and insurance,
161
483600
4296
olyasmikbe, mint a szerződések,
szabályozások, biztosítások,
szabályozások, biztosítások,
08:19
and less trust directly in other people.
162
487920
4016
és kevesebb bizalmat fektettünk
közvetlenül a másik emberbe.
közvetlenül a másik emberbe.
08:23
Trust became institutional
and commission-based.
and commission-based.
163
491960
3856
A bizalom intézményessé
és megbízáson alapulóvá vált.
és megbízáson alapulóvá vált.
08:27
It's widely talked about how trust
in institutions and many corporate brands
in institutions and many corporate brands
164
495840
4816
Sok szó esik arról, hogy az intézményekbe
és márkákba vetett bizalom
és márkákba vetett bizalom
08:32
has been steadily declining
and continues to do so.
and continues to do so.
165
500680
3736
folyamatosan csökken.
08:36
I am constantly stunned
by major breaches of trust:
by major breaches of trust:
166
504440
5616
Újra és újra megdöbbenek
a bizalommal való durva visszaélésen:
a bizalommal való durva visszaélésen:
08:42
the News Corp phone hacking,
167
510080
2496
a News Corp telefonlehallgatási ügyén,
08:44
the Volkswagen emissions scandal,
168
512600
2816
a Volkswagen károsanyag-kibocsátási
botrányán,
botrányán,
08:47
the widespread abuse
in the Catholic Church,
in the Catholic Church,
169
515440
3335
a katolikus egyház gyakori visszaélésein,
08:50
the fact that only one measly banker
170
518799
3216
azon, hogy mindössze
egyetlen nyomorult bankár
egyetlen nyomorult bankár
08:54
went to jail after the great
financial crisis,
financial crisis,
171
522039
3297
került börtönbe
a gazdasági világválság után,
a gazdasági világválság után,
08:57
or more recently the Panama Papers
172
525360
2056
vagy legújabban a Panama-aktákon,
08:59
that revealed how the rich
can exploit offshore tax regimes.
can exploit offshore tax regimes.
173
527440
5136
amelyekből kiderült, hogyan használják ki
a gazdagok az offshore adóparadicsomokat.
a gazdagok az offshore adóparadicsomokat.
09:04
And the thing that really surprises me
174
532600
2456
Igazán meglepő,
09:07
is why do leaders find it so hard
175
535080
4016
hogy miért esik a vezetőknek
annyire nehezükre,
annyire nehezükre,
09:11
to apologize, I mean sincerely apologize,
176
539120
3176
hogy őszintén bocsánatot kérjenek,
09:14
when our trust is broken?
177
542320
2160
amikor megingott a bizalmunk.
09:17
It would be easy to conclude
that institutional trust isn't working
that institutional trust isn't working
178
545360
4136
Könnyű lenne arra következtetni,
hogy az intézményes bizalom nem működik,
hogy az intézményes bizalom nem működik,
09:21
because we are fed up
179
549520
1496
mert elegünk van
09:23
with the sheer audacity
of dishonest elites,
of dishonest elites,
180
551040
2896
a becstelen elit arcátlanságából,
09:25
but what's happening now
181
553960
1976
de ami most történik,
09:27
runs deeper than the rampant questioning
of the size and structure of institutions.
of the size and structure of institutions.
182
555960
5616
az mélyebb, mint az intézmények méretének
és szerkezetének kritikus vizsgálata.
és szerkezetének kritikus vizsgálata.
09:33
We're starting to realize
183
561600
2016
Kezdünk rájönni,
09:35
that institutional trust
184
563640
1776
hogy az intézményes bizalmat
09:37
wasn't designed for the digital age.
185
565440
2976
nem a digitális korszakra találták ki.
09:40
Conventions of how trust is built,
186
568440
3656
A szabályok, melyek alapján
a bizalmat felépítjük,
a bizalmat felépítjük,
09:44
managed, lost and repaired --
187
572120
2336
ápoljuk, elveszítjük és újjáépítjük –
09:46
in brands, leaders and entire systems --
188
574480
2496
márkákban, vezetőkben,
egész rendszerekben –,
egész rendszerekben –,
09:49
is being turned upside down.
189
577000
2000
a fejük tetejére állnak.
09:51
Now, this is exciting,
190
579760
2096
Ez izgalmas,
09:53
but it's frightening,
191
581880
1536
ugyanakkor félelmetes is,
09:55
because it forces many of us
to have to rethink
to have to rethink
192
583440
2696
mert sokunkat arra kényszerít,
hogy átgondoljuk,
hogy átgondoljuk,
09:58
how trust is built and destroyed
with our customers, with our employees,
with our customers, with our employees,
193
586160
4696
hogyan építjük és romboljuk vásárlóink,
alkalmazottaink belénk vetett bizalmát,
alkalmazottaink belénk vetett bizalmát,
10:02
even our loved ones.
194
590880
1480
sőt, még szeretteinkét is.
10:05
The other day, I was talking to the CEO
of a leading international hotel brand,
of a leading international hotel brand,
195
593800
6176
A minap egy vezető nemzetközi hotellánc
vezérigazgatójával beszélgettem,
vezérigazgatójával beszélgettem,
10:12
and as is often the case,
we got onto the topic of Airbnb.
we got onto the topic of Airbnb.
196
600000
3240
és ahogy az gyakran megesik,
szóba került az Airbnb.
szóba került az Airbnb.
10:15
And he admitted to me
that he was perplexed by their success.
that he was perplexed by their success.
197
603840
5096
A vezérigazgató bevallotta:
értetlenül áll az Airbnb sikere előtt.
értetlenül áll az Airbnb sikere előtt.
10:20
He was perplexed at how a company
198
608960
2136
Meghökkenti, hogyan lehet az,
hogy egy cég,
hogy egy cég,
10:23
that depends on the willingness
of strangers to trust one another
of strangers to trust one another
199
611120
4176
amely idegenek
egymás iránti bizalmára épül,
egymás iránti bizalmára épül,
10:27
could work so well across 191 countries.
200
615320
3960
ilyen jól működhet a világ 191 országában.
10:31
So I said to him
that I had a confession to make,
that I had a confession to make,
201
619920
3136
Erre azt feleltem: elárulok valamit;
10:35
and he looked at me a bit strangely,
202
623080
1976
mire ő kicsit furcsán nézett rám,
10:37
and I said --
203
625080
1376
én meg azt mondtam –
10:38
and I'm sure many of you
do this as well --
do this as well --
204
626480
2016
és biztosan sokan így vannak ezzel –,
10:40
I don't always bother to hang my towels up
205
628520
2496
hogy nem mindig
akasztom fel a törölközőmet,
akasztom fel a törölközőmet,
10:43
when I'm finished in the hotel,
206
631040
2936
mielőtt kijelentkezem a hotelből,
10:46
but I would never do this
as a guest on Airbnb.
as a guest on Airbnb.
207
634000
2640
de sose hagynék rendetlenséget,
ha egy Airbnb-ben lakom.
ha egy Airbnb-ben lakom.
10:49
And the reason why I would never do this
as a guest on Airbnb
as a guest on Airbnb
208
637560
3336
Airbnb-vendégként azért nem
tennék ilyet sose,
tennék ilyet sose,
10:52
is because guests know
that they'll be rated by hosts,
that they'll be rated by hosts,
209
640920
3656
mert a vendégek tudják,
hogy a házigazdák értékelni fogják őket,
hogy a házigazdák értékelni fogják őket,
10:56
and that those ratings
are likely to impact their ability
are likely to impact their ability
210
644600
3736
és tudják: az értékeléstől függ,
11:00
to transact in the future.
211
648360
1680
találnak-e máskor is szállást.
11:02
It's a simple illustration of how
online trust will change our behaviors
online trust will change our behaviors
212
650680
4216
Ez egyszerű példája annak,
hogyan változatja meg az online bizalom
hogyan változatja meg az online bizalom
11:06
in the real world,
213
654920
1296
a valós viselkedésünket,
11:08
make us more accountable
214
656240
2496
s hogyan tesz minket felelősségteljesebbé
11:10
in ways we cannot yet even imagine.
215
658760
3440
oly módokon, amelyeket
még elképzelni sem tudunk.
még elképzelni sem tudunk.
11:14
I am not saying we do not need hotels
216
662880
3056
Nem azt mondom,
hogy nincs szükség hotelekre
hogy nincs szükség hotelekre
11:17
or traditional forms of authority.
217
665960
2336
vagy hagyományos intézményekre.
11:20
But what we cannot deny
218
668320
2096
Az viszont tagadhatatlan,
11:22
is that the way trust
flows through society is changing,
flows through society is changing,
219
670440
4256
hogy a bizalom társadalmi áramlása
átalakulóban van,
átalakulóban van,
11:26
and it's creating this big shift
220
674720
2296
és ez eltávolít minket
11:29
away from the 20th century
221
677040
1856
a 20. századtól,
11:30
that was defined by institutional trust
222
678920
2816
amelyet az intézményes bizalom jellemzett.
11:33
towards the 21st century
223
681760
2496
A 21. századba visz minket,
11:36
that will be fueled by distributed trust.
224
684280
2640
amelyet az elosztott bizalom
fog mozgatni.
fog mozgatni.
11:39
Trust is no longer top-down.
225
687480
4176
A bizalom már nem felülről lefelé épül ki.
11:43
It's being unbundled and inverted.
226
691680
2096
Éppen ellenkezőleg.
11:45
It's no longer opaque and linear.
227
693800
2840
A bizalom már átlátható és közvetlen.
11:49
A new recipe for trust is emerging
228
697160
2976
A bizalom új receptje van születőben,
11:52
that once again
is distributed amongst people
is distributed amongst people
229
700160
3896
amely szerint a bizalom ismét
egyének között jön létre,
egyének között jön létre,
11:56
and is accountability-based.
230
704080
2136
és a felelősségen alapul.
11:58
And this shift is only going to accelerate
231
706240
3416
A változás egyre csak gyorsulni fog
12:01
with the emergence of the blockchain,
232
709680
2736
a blokklánc elterjedésével,
12:04
the innovative ledger technology
underpinning Bitcoin.
underpinning Bitcoin.
233
712440
3640
amely a Bitcoin alapjául szolgáló
új könyvelési technológia.
új könyvelési technológia.
12:08
Now let's be honest,
234
716800
2936
Őszintén,
12:11
getting our heads around
the way blockchain works
the way blockchain works
235
719760
3456
megérteni, hogyan működik a blokklánc,
12:15
is mind-blowing.
236
723240
1440
embert próbáló feladat.
12:17
And one of the reasons why
is it involves processing
is it involves processing
237
725720
3256
Ennek egyik oka, hogy a blokklánc
megértéséhez értelmeznünk kell
megértéséhez értelmeznünk kell
12:21
some pretty complicated concepts
238
729000
2656
néhány igen bonyolult fogalmat,
12:23
with terrible names.
239
731680
1496
amelyeknek szörnyű nevük van.
12:25
I mean, cryptographic algorithms
and hash functions,
and hash functions,
240
733200
4496
Titkosítási algoritmusok
és hasítófüggvények,
és hasítófüggvények,
12:29
and people called miners,
who verify transactions --
who verify transactions --
241
737720
3056
bányászoknak nevezett emberek,
akik ellenőrzik az ügyleteket –,
akik ellenőrzik az ügyleteket –,
12:32
all that was created
by this mysterious person
by this mysterious person
242
740800
3576
és mindezt egy rejtélyes személy
vagy személyek hozták létre,
vagy személyek hozták létre,
12:36
or persons called Satoshi Nakamoto.
243
744400
2736
akit Satoshi Nakamoto néven ismerünk.
12:39
Now, that is a massive trust leap
that hasn't happened yet.
that hasn't happened yet.
244
747160
5656
Ez egy óriási bizalmi ugrás,
ami még nem történt meg.
ami még nem történt meg.
12:44
(Applause)
245
752840
3056
(Taps)
12:47
But let's try to imagine this.
246
755920
1456
De képzeljük el a következőt!
12:49
So "The Economist"
eloquently described the blockchain
eloquently described the blockchain
247
757400
3696
Az Economist ékesszóló módon
úgy írja le a blokkláncot
úgy írja le a blokkláncot
12:53
as the great chain
of being sure about things.
of being sure about things.
248
761120
3656
mint a dolgok biztos tudatában levés
nagy láncolatát.
nagy láncolatát.
12:56
The easiest way I can describe it
is imagine the blocks as spreadsheets,
is imagine the blocks as spreadsheets,
249
764800
5056
A legkönnyebben úgy lehet ezt leírni,
ha a blokkokat táblázatoknak képzeljük,
ha a blokkokat táblázatoknak képzeljük,
13:01
and they are filled with assets.
250
769880
2976
amelyek eszközöket tartalmaznak.
13:04
So that could be a property title.
251
772880
2416
Az eszköz lehet egy vagyontárgy neve.
13:07
It could be a stock trade.
252
775320
2016
Egy tőzsdei részvény.
13:09
It could be a creative asset,
such as the rights to a song.
such as the rights to a song.
253
777360
2960
Vagy lehet szellemi tulajdon,
mint pl. egy dal szerzői jogai.
mint pl. egy dal szerzői jogai.
13:12
Every time something moves
254
780960
3016
Valahányszor valami
13:16
from one place on the register
to somewhere else,
to somewhere else,
255
784000
3816
a táblázat egyik helyéről a másikra kerül,
13:19
that asset transfer is time-stamped
256
787840
3096
az ügylethez időbélyegző társul,
13:22
and publicly recorded on the blockchain.
257
790960
3416
amely mindenki számára látható
a blokkláncon.
a blokkláncon.
13:26
It's that simple. Right.
258
794400
1880
Ilyen egyszerű ez.
13:28
So the real implication of the blockchain
259
796720
3096
A blokklánc valódi jelentősége az,
13:31
is that it removes the need
for any kind of third party,
for any kind of third party,
260
799840
4136
hogy az ügylet során szükségtelenné
teszi harmadik fél közreműködését,
teszi harmadik fél közreműködését,
13:36
such as a lawyer,
261
804000
1336
pl. ügyvédét,
13:37
or a trusted intermediary,
or maybe not a government intermediary
or maybe not a government intermediary
262
805360
3456
bizalmi közvetítőét,
13:40
to facilitate the exchange.
263
808840
1816
vagy esetleg civil közvetítőét.
13:42
So if we go back to the trust stack,
264
810680
2256
A bizalom hegyéhez visszakanyarodva,
13:44
you still have to trust the idea,
265
812960
2736
még mindig áll az,
hogy bíznunk kell az ötletben,
hogy bíznunk kell az ötletben,
13:47
you have to trust the platform,
266
815720
2296
és bíznunk kell a felületben;
13:50
but you don't have to trust
the other person
the other person
267
818040
2936
viszont nem kell bíznunk a másik emberben
13:53
in the traditional sense.
268
821000
1936
a szó hagyományos értelmében.
13:54
The implications are huge.
269
822960
2496
Ennek óriási jelentősége van.
Ahogy az internet mindenkinek megnyitotta
13:57
In the same way the internet blew open
the doors to an age of information
the doors to an age of information
270
825480
3696
az információs korszak kapuit,
14:01
available to everyone,
271
829200
1416
14:02
the blockchain will revolutionize
trust on a global scale.
trust on a global scale.
272
830640
4320
a blokklánc ugyanígy forradalmasítja majd
a bizalmat világviszonylatban.
a bizalmat világviszonylatban.
14:08
Now, I've waited to the end
intentionally to mention Uber,
intentionally to mention Uber,
273
836240
3936
Szándékosan nem szóltam eddig az Uberről,
14:12
because I recognize
that it is a contentious
that it is a contentious
274
840200
3456
mert ez sokat vitatott
14:15
and widely overused example,
275
843680
2616
és agyonhasznált példa,
14:18
but in the context of a new era of trust,
it's a great case study.
it's a great case study.
276
846320
3240
de az új bizalom korszakának kapcsán
kiváló esettanulmány.
kiváló esettanulmány.
14:21
Now, we will see cases of abuse
of distributed trust.
of distributed trust.
277
849920
4736
Előfordulnak persze visszaélések
az elosztott bizalommal.
az elosztott bizalommal.
14:26
We've already seen this,
and it can go horribly wrong.
and it can go horribly wrong.
278
854680
3656
Láttunk már ilyet, és valóban
szörnyű véget érhet a dolog.
szörnyű véget érhet a dolog.
14:30
I am not surprised that we are seeing
protests from taxi associations
protests from taxi associations
279
858360
5176
Nem lep meg,
hogy a taxitársaságok világszerte
hogy a taxitársaságok világszerte
14:35
all around the world
280
863560
1336
fellépnek az Uber ellen,
14:36
trying to get governments to ban Uber
based on claims that it is unsafe.
based on claims that it is unsafe.
281
864920
4880
és megpróbálják elérni, hogy a kormány
biztonsági okokra hivatkozva betiltsa.
biztonsági okokra hivatkozva betiltsa.
14:42
I happened to be in London
the day that these protests took place,
the day that these protests took place,
282
870320
4376
Éppen Londonban voltam,
amikor ezek a tiltakozások zajlottak,
amikor ezek a tiltakozások zajlottak,
14:46
and I happened to notice a tweet
283
874720
1976
és véletlenül láttam egy tweetet
14:48
from Matt Hancock, who is
a British minister for business.
a British minister for business.
284
876720
3616
Matt Hancock brit
vállalkozásfejlesztési minisztertől.
vállalkozásfejlesztési minisztertől.
14:52
And he wrote,
285
880360
1216
Azt írta:
14:53
"Does anyone have details of this
#Uber app everyone's talking about?
#Uber app everyone's talking about?
286
881600
3976
"Tudja valaki, mi fán terem ez az #Uber
alkalmazás, amelyről mindenki beszél?
alkalmazás, amelyről mindenki beszél?
14:57
(Laughter)
287
885600
1200
(Nevetés)
14:59
I'd never heard of it until today."
288
887880
2640
Most hallok róla először."
15:03
Now, the taxi associations,
289
891560
3280
A taxitársaságok
15:07
they legitimized the first layer
of the trust stack.
of the trust stack.
290
895800
2736
elfogadtatták a bizalom hegyének
első elemét.
első elemét.
15:10
They legitimized the idea
that they were trying to eliminate,
that they were trying to eliminate,
291
898560
3336
Elfogadtatták az ötletet,
amelyet meg akartak semmisíteni,
amelyet meg akartak semmisíteni,
15:13
and sign-ups increased
by 850 percent in 24 hours.
by 850 percent in 24 hours.
292
901920
5136
és az Uberre regisztrálók száma
850%-kal nőtt 24 óra alatt.
850%-kal nőtt 24 óra alatt.
15:19
Now, this is a really strong illustration
293
907080
3256
Ez ékes példája annak,
15:22
of how once a trust shift has happened
around a behavior or an entire sector,
around a behavior or an entire sector,
294
910360
5816
hogy ha megtörténik a bizalmi ugrás egy
viselkedéssel vagy ágazattal kapcsolatban,
viselkedéssel vagy ágazattal kapcsolatban,
15:28
you cannot reverse the story.
295
916200
2240
a folyamat már visszafordíthatatlan.
15:31
Every day, five million people
will take a trust leap
will take a trust leap
296
919120
3856
Minden egyes nap 5 millió ember
teszi meg ezt az ugrást,
teszi meg ezt az ugrást,
15:35
and ride with Uber.
297
923000
1536
és utazik az Uberrel.
15:36
In China, on Didi,
the ride-sharing platform,
the ride-sharing platform,
298
924560
3216
Kínában a Didi nevű
telekocsi-felületen keresztül
telekocsi-felületen keresztül
15:39
11 million rides taken every day.
299
927800
2896
naponta 11 millió utat tesznek meg.
15:42
That's 127 rides per second,
300
930720
3616
Ez 127 út másodpercenként,
15:46
showing that this is
a cross-cultural phenomenon.
a cross-cultural phenomenon.
301
934360
2816
ami mutatja, hogy kultúrákon
átívelő jelenségről van szó.
átívelő jelenségről van szó.
15:49
And the fascinating thing is
that both drivers and passengers report
that both drivers and passengers report
302
937200
4176
Lenyűgöző, hogy mind a vezetők,
mind az utasok azt nyilatkozzák,
mind az utasok azt nyilatkozzák,
15:53
that seeing a name
303
941400
2496
hogy ha látják valakinek a nevét,
15:55
and seeing someone's photo
and their rating
and their rating
304
943920
2976
fényképét és a róla írt értékeléseket,
15:58
makes them feel safer,
305
946920
2256
nagyobb biztonságban érzik magukat,
16:01
and as you may have experienced,
306
949200
1576
s ahogy azt tapasztalhattuk,
16:02
even behave a little more nicely
in the taxi cab.
in the taxi cab.
307
950800
3960
kicsit kedvesebben viselkednek az autóban.
16:07
Uber and Didi are early
but powerful examples
but powerful examples
308
955360
3696
Az Uber és a Didi korai,
de jó példái annak,
de jó példái annak,
16:11
of how technology
is creating trust between people
is creating trust between people
309
959080
3976
ahogy a technológia bizalmat teremt
az emberek között,
az emberek között,
16:15
in ways and on a scale
never possible before.
never possible before.
310
963080
3280
olyan módon és mértékben,
ami korábban elképzelhetetlen volt.
ami korábban elképzelhetetlen volt.
16:19
Today, many of us are comfortable
getting into cars driven by strangers.
getting into cars driven by strangers.
311
967120
6056
Ma sokunknak teljesen természetes
beülni idegenek autójába.
beülni idegenek autójába.
16:25
We meet up with someone
we swiped right to be matched with.
we swiped right to be matched with.
312
973200
4296
Találkozni valakivel,
akivel a Tinder hozott össze minket.
akivel a Tinder hozott össze minket.
16:29
We share our homes
with people we do not know.
with people we do not know.
313
977520
3936
Megosztani otthonunkat ismeretlenekkel.
16:33
This is just the beginning,
314
981480
2360
Ez még csak a kezdet,
16:36
because the real disruption happening
315
984440
2576
mert a valódi forradalom
16:39
isn't technological.
316
987040
1936
nem technológiai jellegű.
16:41
It's the trust shift it creates,
317
989000
2320
A lényeg az így létrejövő
másfajta bizalom;
másfajta bizalom;
16:43
and for my part, I want to help people
understand this new era of trust
understand this new era of trust
318
991880
5096
én pedig az újfajta bizalom korszakának
megértésében szeretnék segíteni,
megértésében szeretnék segíteni,
16:49
so that we can get it right
319
997000
1656
hogy jól süljön el a dolog,
16:50
and we can embrace
the opportunities to redesign systems
the opportunities to redesign systems
320
998680
3896
és hogy olyan rendszereket tervezhessünk,
16:54
that are more transparent,
inclusive and accountable.
inclusive and accountable.
321
1002600
4096
amelyek átláthatóbbak, befogadóbbak
és számonkérhetőbbek.
és számonkérhetőbbek.
16:58
Thank you very much.
322
1006720
1256
Nagyon szépen köszönöm.
17:00
(Applause)
323
1008000
2576
(Taps)
17:02
Thank you.
324
1010600
1216
Köszönöm.
17:03
(Applause)
325
1011840
3708
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Rachel Botsman - Trust researcherRachel Botsman is a recognized expert on how collaboration and trust enabled by digital technologies will change the way we live, work, bank and consume.
Why you should listen
Rachel Botsman is an author and a visiting academic at the University of Oxford, Saïd Business School. Her work focuses on how technology is enabling trust in ways that are changing the way we live, work, bank and consume. She defined the theory of "collaborative consumption" in her first book, What's Mine Is Yours, which she co-authored with Roo Rogers. The concept was subsequently named by TIME as one of the "10 Ideas that Will Change the World" and by Thinkers50 as the 2015 Breakthrough Idea.
Named a "Young Global Leader" by the World Economic Forum, Botsman examines the growth and challenges of start-ups such as Airbnb, TaskRabbit and Uber. She is regular writer and commentator in leading international publications including the New York Times, The Wall Street Journal, Harvard Business Review, The Economist, WIRED and more. She is currently writing a new book that explores why the real disruption happening isn’t technology; it’s a profound shift in trust.
Rachel Botsman | Speaker | TED.com