TED2014
Joi Ito: Want to innovate? Become a "now-ist"
Joi Ito: Möchten Sie innovativ sein? Werden Sie ein "Now-ist"!
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"Können Sie sich noch an die Zeit vor dem Internet erinnern?", fragt Joi Ito. "Wissen Sie noch, als die Leute versuchten, die Zukunft vorherzusagen?". In diesem fesselnden Vortrag überspringt der Direktor des MIT Media Lab die Zukunftsvorhersagen und stellt stattdessen eine neue Herangehensweise vor, den Moment zu gestalten: Schnelle Entwicklung und regelmäßige Verbesserungen, ohne Wartezeiten auf Genehmigungen oder einen Beweis, dass man die richtige Idee hat. Diese Art der Innovation von unten wird derzeit in einigen der spannendsten Projekte eingesetzt. Alles, was man dafür benötigt, ist Offenheit und Aufmerksamkeit für alles, was gerade geschieht. Seien Sie kein Futurist, seien Sie ein "Now-ist"!
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00:12
On March 10, 2011,
0
543
2743
Am 10. März 2011
00:15
I was in Cambridge at the MIT Media Lab
1
3286
3007
war ich in Cambridge im MIT Media Lab
00:18
meeting with faculty, students and staff,
2
6293
3229
bei einem Treffen mit Lehrkräften,
Studenten und Mitarbeitern;
Studenten und Mitarbeitern;
00:21
and we were trying to figure out whether
3
9522
1789
wir wollten herausfinden,
00:23
I should be the next director.
4
11311
2360
ob ich der nächste Direktor werden sollte.
00:25
That night, at midnight,
5
13671
2369
In dieser Nacht, um Mitternacht,
00:28
a magnitude 9 earthquake
6
16040
1770
erschütterte ein Erdbeben der Stärke 9
00:29
hit off of the Pacific coast of Japan.
7
17810
2866
die Pazifikküste Japans.
00:32
My wife and family were in Japan,
8
20676
2285
Meine Frau und meine Familie
waren in Japan,
waren in Japan,
00:34
and as the news started to come in,
9
22961
3310
und als die Neuigkeiten eintrafen,
00:38
I was panicking.
10
26271
1699
geriet ich in Panik.
Ich verfolgte die Nachrichten
00:39
I was looking at the news streams
11
27970
1262
00:41
and listening to the press conferences
12
29232
2828
und hörte mir die Pressekonferenzen
00:44
of the government officials
13
32060
2210
der Regierungsvertreter
00:46
and the Tokyo Power Company,
14
34270
1590
und der Tokyo Power Company an.
00:47
and hearing about this explosion
15
35860
2551
Ich erfuhr von der Explosion
00:50
at the nuclear reactors
16
38411
1199
an den Kernreaktoren
00:51
and this cloud of fallout
17
39610
1681
und einer Wolke aus Atomstaub,
00:53
that was headed towards our house
18
41291
1899
die in Richtung unseres Hauses zog,
00:55
which was only about 200 kilometers away.
19
43190
2899
das nur etwa 200 Kilometer weit weg war.
00:58
And the people on TV weren't telling us
20
46089
2831
Die Leute im Fernsehen
erzählten uns nichts,
erzählten uns nichts,
01:00
anything that we wanted to hear.
21
48920
1940
das wir hören wollten.
Ich wollte wissen,
was mit dem Reaktor war,
was mit dem Reaktor war,
01:02
I wanted to know what was going on with the reactor,
22
50860
1960
01:04
what was going on with the radiation,
23
52820
1422
mit der radioaktiven Strahlung,
01:06
whether my family was in danger.
24
54242
2328
und ob meine Familie in Gefahr war.
01:08
So I did what instinctively felt like the right thing,
25
56570
3189
Also tat ich, was sich
instinktiv richtig anfühlte:
instinktiv richtig anfühlte:
01:11
which was to go onto the Internet
26
59759
1671
Ich ging ins Internet
und versuchte herauszufinden,
01:13
and try to figure out
27
61430
1342
01:14
if I could take matters into my own hands.
28
62772
2411
ob ich selbst etwas unternehmen konnte.
Im Internet fand ich viele andere,
01:17
On the Net, I found there were a lot of other people
29
65183
1841
01:19
like me trying to figure out what was going on,
30
67024
2066
die wie ich nach Erklärungen suchten.
Gemeinsam schlossen wir uns
zu einer Gruppe zusammen,
zu einer Gruppe zusammen,
01:21
and together we sort of loosely formed a group
31
69090
2216
01:23
and we called it Safecast,
32
71306
2471
die wir Safecast nannten.
01:25
and we decided we were going to try
33
73777
1172
Wir beschlossen,
die radioaktive Strahlung zu messen
die radioaktive Strahlung zu messen
01:26
to measure the radiation
34
74949
1746
01:28
and get the data out to everybody else,
35
76695
1774
und die Daten zu veröffentlichen;
01:30
because it was clear that the government
36
78469
1672
denn es war klar, dass die Regierung
dies nicht für uns tun würde.
dies nicht für uns tun würde.
01:32
wasn't going to be doing this for us.
37
80141
2902
01:35
Three years later,
38
83043
1417
Drei Jahre später
01:36
we have 16 million data points,
39
84460
3094
haben wir 16 Millionen Datenpunkte
01:39
we have designed our own Geiger counters
40
87554
2745
und unsere selbstgebauten Geigerzähler.
Man kann deren Bauplan runterladen
und sie vernetzen.
und sie vernetzen.
01:42
that you can download the designs
41
90299
1653
01:43
and plug it into the network.
42
91952
874
01:44
We have an app that shows you
43
92826
1904
Wir haben eine App,
die den Großteil der Strahlung in Japan
die den Großteil der Strahlung in Japan
01:46
most of the radiation in Japan
and other parts of the world.
and other parts of the world.
44
94730
3027
und anderen Teilen der Welt zeigt.
01:49
We are arguably one of the most successful
45
97757
2205
Es ist eines der
erfolgreichsten von Bürgern
erfolgreichsten von Bürgern
01:51
citizen science projects in the world,
46
99962
1855
getragenen Wissenschaftsprojekte der Welt.
01:53
and we have created
47
101817
2352
Wir haben den größten offenen Datenbestand
an Strahlungsmessungen erstellt.
an Strahlungsmessungen erstellt.
01:56
the largest open dataset of radiation measurements.
48
104169
3501
01:59
And the interesting thing here
49
107670
2742
Das Interessante daran
02:02
is how did — (Applause) — Thank you.
50
110412
4648
ist, wie -- (Applaus) -- Danke.
02:07
How did a bunch of amateurs
51
115060
2091
Wie konnte ein Haufen Amateure,
02:09
who really didn't know what we were doing
52
117151
2169
die wirklich keine Ahnung hatten,
02:11
somehow come together
53
119320
1689
sich irgendwie zusammenfinden
und etwas schaffen,
und etwas schaffen,
02:13
and do what NGOs and the government
54
121009
3184
wozu weder nichtstaatliche Organisationen
noch die Regierung in der Lage waren?
noch die Regierung in der Lage waren?
02:16
were completely incapable of doing?
55
124193
2418
02:18
And I would suggest that this has something to do
56
126611
2758
Ich würde behaupten, dass dies
etwas mit dem Internet zu tun hat.
etwas mit dem Internet zu tun hat.
02:21
with the Internet. It's not a fluke.
57
129369
1760
Es war kein Zufall. Es war kein Glück,
und es war nicht wegen uns.
und es war nicht wegen uns.
02:23
It wasn't luck, and it wasn't because it was us.
58
131129
2851
02:25
It helped that it was an event
59
133980
1418
Natürlich war es ein Ereignis,
das alle zusammenbrachte,
das alle zusammenbrachte,
02:27
that pulled everybody together,
60
135398
1635
02:29
but it was a new way of doing things
61
137033
1758
aber es war eine neue Art von Handlung,
02:30
that was enabled by the Internet
62
138791
2079
die durch das Internet und viele
andere Dinge möglich wurde.
andere Dinge möglich wurde.
02:32
and a lot of the other things that were going on,
63
140870
1592
02:34
and I want to talk a little bit about
64
142462
2013
Ich möchte ein wenig über
02:36
what those new principles are.
65
144475
2669
diese neuen Prinzipien reden.
02:39
So remember before the Internet? (Laughter)
66
147144
4808
Erinnern Sie sich noch an die
Zeit vor dem Internet? (Lachen)
Zeit vor dem Internet? (Lachen)
Ich nenne sie B.I.
[Before Internet]. Okay?
[Before Internet]. Okay?
02:43
I call this B.I. Okay?
67
151952
1788
02:45
So, in B.I., life was simple.
68
153740
3611
Also, in B.I. war das Leben einfach.
02:49
Things were Euclidian, Newtonian,
69
157351
2746
Alles war Euklidisch, Newtonisch,
02:52
somewhat predictable.
70
160097
1459
irgendwie vorhersehbar.
02:53
People actually tried to predict the future,
71
161556
2410
Menschen versuchten tatsächlich, die
Zukunft vorherzusehen, sogar die Ökonomen.
Zukunft vorherzusehen, sogar die Ökonomen.
02:55
even the economists.
72
163966
1714
02:57
And then the Internet happened,
73
165680
3214
Und dann kam das Internet,
03:00
and the world became extremely complex,
74
168894
2071
und die Welt wurde extrem komplex,
03:02
extremely low-cost, extremely fast,
75
170965
2637
extrem kostengünstig, extrem schnell.
03:05
and those Newtonian laws
76
173602
2118
Die Newtonschen Gesetze,
03:07
that we so dearly cherished
77
175720
1799
die wir so sehr schätzten,
03:09
turned out to be just local ordinances,
78
177519
2197
entpuppten sich als rein lokale Größen.
03:11
and what we found was that in this
79
179716
1751
Wir fanden heraus, dass in dieser
völlig unvorhersehbaren Welt
völlig unvorhersehbaren Welt
03:13
completely unpredictable world
80
181467
2613
03:16
that most of the people who were surviving
81
184080
2032
die meisten Überlebenden Menschen sind,
03:18
were working with sort of a different set of principles,
82
186112
3333
die nach anderen Prinzipien handeln.
03:21
and I want to talk a little bit about that.
83
189445
2631
Das möchte ich näher ausführen.
03:24
Before the Internet, if you remember,
84
192076
1364
Vor dem Internet -- Sie erinnern sich --
musste man bei neuen Dienstleistungen
musste man bei neuen Dienstleistungen
03:25
when we tried to create services,
85
193440
1905
03:27
what you would do is you'd create
86
195345
1026
03:28
the hardware layer and the
network layer and the software
network layer and the software
87
196371
2312
für die Hardware, das Netzwerk
und Software sorgen.
und Software sorgen.
03:30
and it would cost millions of dollars
88
198683
2028
Es kostete mehrere Millionen Dollar,
03:32
to do anything that was substantial.
89
200711
2307
um etwas Nennenswertes
auf die Beine zu stellen.
auf die Beine zu stellen.
Wenn etwas Nennenswertes
mehrere Millionen kostet,
mehrere Millionen kostet,
03:35
So when it costs millions of dollars
to do something substantial,
to do something substantial,
90
203018
2439
03:37
what you would do is you'd get an MBA
91
205457
2072
holt man sich einen MBA [Betriebswirt],
der einen Plan ausarbeitet und
der einen Plan ausarbeitet und
03:39
who would write a plan
92
207529
1458
03:40
and get the money
93
208987
943
Risikokapital oder Geld von
großen Unternehmen besorgt.
großen Unternehmen besorgt.
03:41
from V.C.s or big companies,
94
209930
1744
03:43
and then you'd hire the designers and the engineers,
95
211674
2113
Dann heuerte man Designer
und Ingenieure an, die es bauten.
und Ingenieure an, die es bauten.
03:45
and they'd build the thing.
96
213787
1023
03:46
This is the Before Internet, B.I., innovation model.
97
214810
4619
Das ist das
Before-Internet-(BI)-Innovations-Modell.
Before-Internet-(BI)-Innovations-Modell.
03:51
What happened after the Internet was
98
219429
2307
Mit der Verbreitung des Internets
03:53
the cost of innovation went down so much
99
221736
1756
sanken die Innovationskosten stark,
03:55
because the cost of collaboration,
the cost of distribution,
the cost of distribution,
100
223492
2487
da die niedrigen Kosten für
Zusammenarbeit, Verteilung, Kommunikation
Zusammenarbeit, Verteilung, Kommunikation
03:57
the cost of communication, and Moore's Law
101
225979
2643
und das Mooresche Gesetz
04:00
made it so that the cost of trying a new thing
102
228622
2676
den finanziellen Aufwand für
Innovationen
Innovationen
04:03
became nearly zero,
103
231298
1394
fast auf Null reduzierten.
04:04
and so you would have Google, Facebook, Yahoo,
104
232692
2269
So entstanden auch Google,
Facebook und Yahoo;
Facebook und Yahoo;
04:06
students that didn't have permission —
105
234961
1771
Studenten, die weder Erlaubnis
-- Erlaubnis war Innovation --
-- Erlaubnis war Innovation --
04:08
permissionless innovation —
106
236732
1373
04:10
didn't have permission, didn't have PowerPoints,
107
238105
1620
noch PowerPoint-Präsentationen
hatten, bauten einfach drauflos.
hatten, bauten einfach drauflos.
04:11
they just built the thing,
108
239725
2103
04:13
then they raised the money,
109
241828
1444
Dann trieben sie das Geld auf und
entwickelten irgendwie einen Businessplan.
entwickelten irgendwie einen Businessplan.
04:15
and then they sort of figured out a business plan
110
243272
2201
04:17
and maybe later on they hired some MBAs.
111
245473
2357
Viielleicht haben sie
später MBAs eingestellt.
später MBAs eingestellt.
Das Internet hat zu Innovationen geführt,
zumindest bei Software und Services,
zumindest bei Software und Services,
04:19
So the Internet caused innovation,
112
247830
2311
04:22
at least in software and services,
113
250141
1124
04:23
to go from an MBA-driven innovation model
114
251265
2859
das Innovationsmodell
wurde nicht von MBAs,
wurde nicht von MBAs,
04:26
to a designer-engineer-driven innovation model,
115
254124
3903
sondern von Designern
und Ingenieuren gesteuert.
und Ingenieuren gesteuert.
04:30
and it pushed innovation to the edges,
116
258027
2098
Dies drängte die Innovationen
in die Studentenwohnheime und Startups
in die Studentenwohnheime und Startups
04:32
to the dorm rooms, to the startups,
117
260125
1546
weg von großen,
schwerfälligen alten Institutionen,
schwerfälligen alten Institutionen,
04:33
away from the large institutions,
118
261671
1686
04:35
the stodgy old institutions that had the power
119
263357
2355
die zuvor die Macht,
das Geld und Autorität hatten.
das Geld und Autorität hatten.
04:37
and the money and the authority.
120
265712
1687
Wir alle wissen es. Wir alle wissen,
dass das im Internet geschah.
dass das im Internet geschah.
04:39
And we all know this. We all know
this happened on the Internet.
this happened on the Internet.
121
267399
2609
04:42
It turns out it's happening in other things, too.
122
270008
2765
Nun zeigt sich, dass es auch
in anderen Bereichen passiert.
in anderen Bereichen passiert.
04:44
Let me give you some examples.
123
272773
3242
Ich möchte einige
Beispiele vorstellen.
Beispiele vorstellen.
04:48
So at the Media Lab, we don't just do hardware.
124
276015
2785
Im Media Lab arbeiten wir
nicht nur an der Hardware.
nicht nur an der Hardware.
04:50
We do all kinds of things.
125
278800
1042
Wir machen alles Mögliche:
Biologie, Hardware --
Biologie, Hardware --
04:51
We do biology, we do hardware,
126
279842
1885
04:53
and Nicholas Negroponte
famously said, "Demo or die,"
famously said, "Demo or die,"
127
281727
3621
Nicholas Negroponte ist berühmt für den
Satz "Demo or die" [Zeig oder stirb]
Satz "Demo or die" [Zeig oder stirb]
04:57
as opposed to "Publish or perish,"
128
285348
1722
in Absage an die akademische Tradition
"Publish or perish" [Schreib oder stirb].
"Publish or perish" [Schreib oder stirb].
04:59
which was the traditional academic way of thinking.
129
287070
2243
05:01
And he often said, the demo only has to work once,
130
289313
3562
Er sagte oft, dass die Demo nur
einmal funktionieren muss,
einmal funktionieren muss,
denn unsere wesentliche Form
des Einflusses auf die Welt
des Einflusses auf die Welt
05:04
because the primary mode of us impacting the world
131
292875
2816
05:07
was through large companies
132
295691
1778
waren die Inspirationen,
die wir großen Unternehmen gaben
die wir großen Unternehmen gaben
05:09
being inspired by us
133
297469
1263
05:10
and creating products like
the Kindle or Lego Mindstorms.
the Kindle or Lego Mindstorms.
134
298732
3516
und die Produkte wie den Kindle
oder Lego Mindstorms schufen.
oder Lego Mindstorms schufen.
05:14
But today, with the ability
135
302248
1942
Aber angesichts der Chance heute, Dinge
zu so niedrigen Kosten umzusetzen,
zu so niedrigen Kosten umzusetzen,
05:16
to deploy things into the real world at such low cost,
136
304190
2309
05:18
I'm changing the motto now,
137
306499
2150
ändere ich das Motto, und dies ist
ein offizielles Statement:
ein offizielles Statement:
05:20
and this is the official public statement.
138
308649
1813
05:22
I'm officially saying, "Deploy or die."
139
310462
2497
"Deploy or die"
[bring's raus oder stirb].
[bring's raus oder stirb].
05:24
You have to get the stuff into the real world
140
312959
2221
Man muss Ideen in der realen Welt
rausbringen, damit sie wirklich zählen --
rausbringen, damit sie wirklich zählen --
05:27
for it to really count,
141
315180
1356
05:28
and sometimes it will be large companies,
142
316536
1879
manchmal sind das große Unternehmen,
dann kann Nicholas über Satelliten reden.
dann kann Nicholas über Satelliten reden.
05:30
and Nicholas can talk about satellites.
143
318415
1957
05:32
(Applause)
144
320372
1286
(Applaus)
05:33
Thank you.
145
321658
1082
Danke.
05:34
But we should be getting out there ourselves
146
322740
1774
Aber wir sollten selbst rausgehen
05:36
and not depending on large
institutions to do it for us.
institutions to do it for us.
147
324514
3584
und uns nicht auf die großen
Institutionen verlassen.
Institutionen verlassen.
Letztes Jahr haben wir eine Gruppe
Studenten nach Shenzhen geschickt.
Studenten nach Shenzhen geschickt.
05:40
So last year, we sent a bunch
of students to Shenzhen,
of students to Shenzhen,
148
328098
2702
05:42
and they sat on the factory floors
149
330800
1580
Sie setzten sich in Fabriken mit den
Erfindern zusammen -- es war großartig.
Erfindern zusammen -- es war großartig.
05:44
with the innovators in Shenzhen, and it was amazing.
150
332380
2305
05:46
What was happening there
151
334685
1477
Dort gab es all diese Produktionsgeräte --
05:48
was you would have these manufacturing devices,
152
336162
2184
sie tüftelten nicht an Prototypen
oder erstellten PowerPoints,
oder erstellten PowerPoints,
05:50
and they weren't making prototypes or PowerPoints.
153
338346
2193
05:52
They were fiddling with the manufacturing equipment
154
340539
2465
sondern arbeiteten direkt vor Ort
an Innovationen für Fertigungsmaschinen.
an Innovationen für Fertigungsmaschinen.
05:55
and innovating right on the
manufacturing equipment.
manufacturing equipment.
155
343004
3210
05:58
The factory was in the designer,
156
346214
1886
Die Fabrik steckte im Designer und der
Designer buchstäblich in der Fabrik.
Designer buchstäblich in der Fabrik.
06:00
and the designer was literally in the factory.
157
348100
2274
06:02
And so what you would do is,
158
350374
1626
Wenn man hinunterging
zu den Verkaufsständen,
zu den Verkaufsständen,
06:04
you'd go down to the stalls
159
352000
1241
06:05
and you would see these cell phones.
160
353241
2556
sah man sehr viele Mobiltelefone.
06:07
So instead of starting little websites
161
355797
2525
Anstelle der kleinen Webseiten,
die Jugendliche in Palo Alto erstellen,
die Jugendliche in Palo Alto erstellen,
06:10
like the kids in Palo Alto do,
162
358322
1548
bauen die Kids in Shenzhen
neue Mobiltelefone.
neue Mobiltelefone.
06:11
the kids in Shenzhen make new cell phones.
163
359870
2540
06:14
They make new cell phones like kids in Palo Alto
164
362410
2697
Sie bauen neue Mobiltelefone wie
die Teens in Palo Alto Websites bauen.
die Teens in Palo Alto Websites bauen.
06:17
make websites,
165
365107
1258
06:18
and so there's a rainforest
166
366365
2113
Und so entsteht eine Innovationsflut
rund um Mobiltelefone.
rund um Mobiltelefone.
06:20
of innovation going on in the cell phone.
167
368478
1556
06:22
What they do is, they make a cell phone,
168
370034
1600
Sie entwickeln ein Mobiltelefon,
gehen runter zum Stand,
gehen runter zum Stand,
06:23
go down to the stall, they sell some,
169
371634
2224
verkaufen ein paar, sehen die
Ware der anderen, gehen hoch,
Ware der anderen, gehen hoch,
06:25
they look at the other kids' stuff, go up,
170
373858
2325
06:28
make a couple thousand more, go down.
171
376183
2591
bauen ein paar tausend mehr
und gehen wieder hinunter.
und gehen wieder hinunter.
06:30
Doesn't this sound like a software thing?
172
378774
1991
Klingt das nicht stark nach Software?
06:32
It sounds like agile software development,
173
380765
1647
Es klingt wie agile Softwareentwicklung,
A/B-Tests und Iterationen.
A/B-Tests und Iterationen.
06:34
A/B testing and iteration,
174
382412
2928
Wir glaubten, das ginge nur mit Software,
06:37
and what we thought you could only do with software
175
385340
2083
aber in Shenzhen wird es
auf Hardware angewendet.
auf Hardware angewendet.
06:39
kids in Shenzhen are doing this in hardware.
176
387423
2270
06:41
My next fellow, I hope, is going to be
177
389693
1467
Ich hoffe, mein nächster Fellow
ist einer der Erfinder aus Shenzhen.
ist einer der Erfinder aus Shenzhen.
06:43
one of these innovators from Shenzhen.
178
391160
1485
06:44
And so what you see is
179
392645
1665
Was erkennt man daraus? Hier geht man
an die Grenzen der Innovation.
an die Grenzen der Innovation.
06:46
that is pushing innovation to the edges.
180
394310
1969
06:48
We talk about 3D printers and stuff like that,
181
396279
2105
Wir reden von 3D-Druckern und so,
und das ist toll.
und das ist toll.
06:50
and that's great, but this is Limor.
182
398384
1991
Aber das ist Limor: Sie ist
eine unserer Lieblingsabsolventen.
eine unserer Lieblingsabsolventen.
06:52
She is one of our favorite graduates,
183
400375
2259
06:54
and she is standing in front of a Samsung
184
402634
2076
Sie steht vor einer Bestückungsmaschine
von Samsung Techwin.
von Samsung Techwin.
06:56
Techwin Pick and Place Machine.
185
404710
1833
06:58
This thing can put 23,000 components per hour
186
406543
3924
Dieses Ding kann 23.000 Komponenten pro
Stunde auf einer Leiterplatte montieren.
Stunde auf einer Leiterplatte montieren.
07:02
onto an electronics board.
187
410467
1993
07:04
This is a factory in a box.
188
412460
1823
Das ist eine Fabrik in einer Box.
07:06
So what used to take a factory full of workers
189
414283
2498
Wozu früher eine Fabrik voller Arbeiter
nötig war, die von Hand fertigten,
nötig war, die von Hand fertigten,
07:08
working by hand
190
416781
1019
07:09
in this little box in New York,
191
417800
1709
das erledigt nun diese
kleine Box in New York.
kleine Box in New York.
07:11
she's able to have effectively —
192
419509
1050
Sie muss für die Fertigung
nicht wirklich nach Shenzhen.
nicht wirklich nach Shenzhen.
07:12
She doesn't actually have to go to Shenzhen
193
420559
1633
07:14
to do this manufacturing.
194
422192
1244
07:15
She can buy this box and she can manufacture it.
195
423436
2261
Sie kann diese Box kaufen
und damit produzieren.
und damit produzieren.
07:17
So manufacturing, the cost of innovation,
196
425697
2243
Die Fertigungskosten --
die Kosten für Innovation,
die Kosten für Innovation,
07:19
the cost of prototyping, distribution,
manufacturing, hardware,
manufacturing, hardware,
197
427940
2690
Prototypen, Vertrieb, Produktion,
Hardware -- werden so niedrig,
Hardware -- werden so niedrig,
07:22
is getting so low
198
430630
1463
07:24
that innovation is being pushed to the edges
199
432093
2317
dass Innovationen ans Limit getrieben und
Studenten und Startups
zu Herstellern werden.
zu Herstellern werden.
07:26
and students and startups are being able to build it.
200
434410
2428
07:28
This is a recent thing, but this will happen
201
436838
1878
Die Entwicklung ist neu, aber sie
findet statt und wird sich wandeln,
findet statt und wird sich wandeln,
07:30
and this will change
202
438716
1483
07:32
just like it did with software.
203
440199
2425
genau wie es mit der Software geschah.
07:34
Sorona is a DuPont process
204
442624
3246
Sorona ist ein DuPont-Prozess,
07:37
that uses a genetically engineered microbe
205
445870
3020
der eine genetisch veränderte
Mikrobe verwendet,
Mikrobe verwendet,
07:40
to turn corn sugar into polyester.
206
448890
3950
um Traubenzucker in
Polyester zu verwandeln.
Polyester zu verwandeln.
Das ist um 30 % effizienter
als fossile Brennstoffe
als fossile Brennstoffe
07:44
It's 30 percent more efficient
than the fossil fuel method,
than the fossil fuel method,
207
452840
2478
07:47
and it's much better for the environment.
208
455318
3659
und viel besser für die Umwelt.
07:50
Genetic engineering and bioengineering
209
458977
1405
Gentechnik und Bioengineering
07:52
are creating a whole bunch
210
460382
1531
eröffnen eine Vielzahl
07:53
of great new opportunities
211
461913
1758
von großartigen neuen Möglichkeiten
07:55
for chemistry, for computation, for memory.
212
463671
2829
für Chemie, für Informatik, für Speicher.
07:58
We will probably be doing a lot,
obviously doing health things,
obviously doing health things,
213
466500
2050
Wir werden damit viel leisten,
etwa für die Gesundheit, und werden wohl
bald Stühle und Bauten wachsen lassen.
bald Stühle und Bauten wachsen lassen.
08:00
but we will probably be growing chairs
214
468550
2204
08:02
and buildings soon.
215
470754
1040
08:03
The problem is, Sorona costs
about 400 million dollars
about 400 million dollars
216
471794
3910
Das Problem? Sorona kostet
etwa 400 Mio. Dollar
etwa 400 Mio. Dollar
und die Entwicklung dauerte 7 Jahre.
08:07
and took seven years to build.
217
475704
1381
08:09
It kind of reminds you of the old mainframe days.
218
477085
3079
Das erinnert an die alten
Großrechner-Zeiten.
Großrechner-Zeiten.
08:12
The thing is, the cost of innovation
219
480164
2492
Auch die Kosten für die Innovation
im Bioengineering sinken.
im Bioengineering sinken.
08:14
in bioengineering is also going down.
220
482656
1586
08:16
This is desktop gene sequencer.
221
484242
1969
Das ist ein Desktop-Sequenzierautomat.
08:18
It used to cost millions and millions
of dollars to sequence genes.
of dollars to sequence genes.
222
486211
3554
Früher kostete es viele Mio. Dollar,
um Gen-Sequenzen zu entschlüsseln.
um Gen-Sequenzen zu entschlüsseln.
08:21
Now you can do it on a desktop like this,
223
489765
1744
Jetzt geht das an einem Desktop wie diesem
und somit auch in Studentenzimmern.
und somit auch in Studentenzimmern.
08:23
and kids can do this in dorm rooms.
224
491509
2093
08:25
This is Gen9 gene assembler,
225
493602
2688
Das ist der Gen9 Gen-Monteur.
08:28
and so right now when you try to print a gene,
226
496290
2079
Wenn man ein Gen kopieren wollte,
musste es jemand in einer Fabrik
musste es jemand in einer Fabrik
08:30
what you do is somebody in a factory
227
498369
1268
08:31
with pipettes puts the thing together by hand,
228
499637
1940
mit Pipetten von Hand zusammenbauen.
08:33
you have one error per 100 base pairs,
229
501577
2351
Von 100 Basenpaaren enthält
dann eines einen Fehler
dann eines einen Fehler
08:35
and it takes a long time and costs a lot of money.
230
503928
2576
und es dauert lang und kostet viel Geld.
08:38
This new device
231
506504
1386
Dieses neue Gerät
08:39
assembles genes on a chip,
232
507890
1674
montiert Gene auf einen Chip
08:41
and instead of one error per 100 base pairs,
233
509564
2149
und statt einem Fehler pro 100 Basenpaaren
08:43
it's one error per 10,000 base pairs.
234
511713
2126
kommt ein Fehler alle
10.000 Basenpaare vor.
10.000 Basenpaare vor.
08:45
In this lab, we will have the world's capacity
235
513839
2745
Dieses Labor wird in nur einem Jahr die
weltweite Gen-Druck-Kapazität erreichen:
weltweite Gen-Druck-Kapazität erreichen:
08:48
of gene printing within a year,
236
516584
2103
08:50
200 million base pairs a year.
237
518687
2612
200 Millionen Basenpaare pro Jahr.
08:53
This is kind of like when we went
238
521299
2563
Das ist vergleichbar mit dem Fortschritt
von handgefertigten Transistorradios
08:55
from transistor radios wrapped by hand
239
523862
2261
08:58
to the Pentium.
240
526123
1271
zum Pentium.
08:59
This is going to become the
Pentium of bioengineering,
Pentium of bioengineering,
241
527394
2396
Das wird der Pentium des Bioengineering,
09:01
pushing bioengineering into the hands
242
529790
2036
der das Bioingenieurwesen weiter
09:03
of dorm rooms and startup companies.
243
531826
2601
in die Studentenwohnheime
und Startups verschiebt.
und Startups verschiebt.
09:06
So it's happening in software and in hardware
244
534427
2773
Ein Wandel findet also bei Software,
Hardware und Bioengineering statt,
Hardware und Bioengineering statt,
09:09
and bioengineering,
245
537200
963
09:10
and so this is a fundamental new
way of thinking about innovation.
way of thinking about innovation.
246
538163
3281
und dies ist eine fundamental neue
Denkweise bei Innovationen.
Denkweise bei Innovationen.
09:13
It's a bottom-up innovation, it's democratic,
247
541444
2677
Es ist Innovation von unten, demokratisch,
chaotisch und schwer zu kontrollieren.
chaotisch und schwer zu kontrollieren.
09:16
it's chaotic, it's hard to control.
248
544121
2204
09:18
It's not bad, but it's very different,
249
546325
2307
Es ist nicht schlecht, aber anders.
Ich glaube, unsere traditionellen Regeln
09:20
and I think that the traditional rules that we have
250
548632
1967
für Institutionen
funktionieren nicht mehr.
funktionieren nicht mehr.
09:22
for institutions don't work anymore,
251
550599
2072
09:24
and most of us here
252
552671
1679
Die meisten von uns hier
arbeiten nach anderen Prinzipien.
arbeiten nach anderen Prinzipien.
09:26
operate with a different set of principles.
253
554350
3083
09:29
One of my favorite principles is the power of pull,
254
557433
2836
Eines meiner liebsten Prinzipien
ist das "Pull"-Prinzip.
ist das "Pull"-Prinzip.
09:32
which is the idea of pulling resources
255
560269
2291
Es verfolgt die Idee, Ressourcen aus dem
Netzwerk zu ziehen, wenn man sie braucht,
Netzwerk zu ziehen, wenn man sie braucht,
09:34
from the network as you need them
256
562560
1766
09:36
rather than stocking them in the center
257
564326
1845
statt sie im Zentrum zu lagern
und alles zu kontrollieren.
und alles zu kontrollieren.
09:38
and controlling everything.
258
566171
1585
09:39
So in the case of the Safecast story,
259
567756
2764
Im Fall Safecast bedeutet das, dass ich
nichts wusste, als das Erdbeben geschah,
nichts wusste, als das Erdbeben geschah,
09:42
I didn't know anything when
the earthquake happened,
the earthquake happened,
260
570520
1842
09:44
but I was able to find Sean
261
572362
1628
aber ich fand Sean, den Organisator
der Hackerspace-Gemeinde,
der Hackerspace-Gemeinde,
09:45
who was the hackerspace community organizer,
262
573990
2196
und Peter, den Hacker
für analoge Hardware,
für analoge Hardware,
09:48
and Peter, the analog hardware hacker
263
576186
1786
09:49
who made our first Geiger counter,
264
577972
1716
der unseren ersten Geigerzähler baute;
09:51
and Dan, who built the Three Mile Island
265
579688
1998
und Dan, der das Beobachtungssystem
09:53
monitoring system after the
Three Mile Island meltdown.
Three Mile Island meltdown.
266
581686
3334
nach der Kernschmelze auf
Three Mile Island schuf.
Three Mile Island schuf.
09:57
And these people I wouldn't have been able to find
267
585020
2386
All diese Menschen hätte
ich vorher nie getroffen,
ich vorher nie getroffen,
09:59
beforehand and probably were better
268
587406
2434
und es war wahrscheinlich besser,
10:01
that I found them just in time from the network.
269
589840
3127
dass ich sie zum rechten
Zeitpunkt im Netzwerk fand.
Zeitpunkt im Netzwerk fand.
Ich habe das College drei Mal abgebrochen.
10:04
I'm a three-time college dropout,
270
592967
1867
10:06
so learning over education
271
594834
1673
Also liegt mir Lernen auf dem Weg
der Bildung sehr am Herzen.
der Bildung sehr am Herzen.
10:08
is very near and dear to my heart,
272
596507
1425
10:09
but to me, education is what people do to you
273
597932
2524
Aber für mich ist Bildung,
was andere dir tun,
was andere dir tun,
10:12
and learning is what you do to yourself.
274
600456
2999
und Lernen ist, was du dir selbst tust.
10:15
(Applause)
275
603455
3776
(Applaus)
10:19
And it feels like, and I'm biased,
276
607231
1759
Es fühlt sich an --
ich bin voreingenommen --,
ich bin voreingenommen --,
10:20
it feels like they're trying to make you memorize
277
608990
2797
als solle man das ganze Lexikon
auswendig lernen, bevor man loslegen darf.
auswendig lernen, bevor man loslegen darf.
10:23
the whole encyclopedia before
they let you go out and play,
they let you go out and play,
278
611787
3114
10:26
and to me, I've got Wikipedia on my cell phone,
279
614901
4097
Ich selbst habe Wikipedia
auf dem Mobiltelefon --
auf dem Mobiltelefon --
aber es wirkt, als nähmen sie an,
man käme auf den Gipfel eines Berges,
man käme auf den Gipfel eines Berges,
10:30
and it feels like they assume
280
618998
1703
10:32
you're going to be on top of some mountain
281
620701
1787
10:34
all by yourself with a number 2 pencil
282
622488
2461
indem man allein mit einem halbweichen
Bleistift herausfindet, was zu tun ist.
Bleistift herausfindet, was zu tun ist.
10:36
trying to figure out what to do
283
624949
1383
10:38
when in fact you're always going to be connected,
284
626332
2116
In Wirklichkeit wird
man immer vernetzt sein
man immer vernetzt sein
10:40
you're always going to have friends,
285
628448
1645
Freunde haben
und Wikipedia immer aufrufen können.
10:42
and you can pull Wikipedia
up whenever you need it,
up whenever you need it,
286
630093
1959
10:44
and what you need to learn is how to learn.
287
632052
3448
Man muss lernen, wie man lernt.
Im Fall von Safecast -- vor 3 Jahren
noch ein Haufen Amateure --
noch ein Haufen Amateure --
10:47
In the case of Safecast, a bunch of amateurs
288
635500
2644
10:50
when we started three years ago,
289
638144
1598
10:51
I would argue that we probably as a group
290
639742
2508
würde ich behaupten, dass
wir als Gruppe nun mehr
wir als Gruppe nun mehr
10:54
know more than any other organization
291
642250
2416
als jede andere Organisation über
das Sammeln und Veröffentlichen von Daten
das Sammeln und Veröffentlichen von Daten
10:56
about how to collect data and publish data
292
644666
3209
10:59
and do citizen science.
293
647875
2772
und wissenschaftliche
Bürgerbeteiligung wissen.
Bürgerbeteiligung wissen.
11:02
Compass over maps.
294
650647
1120
Kompass statt Karten --
11:03
So this one, the idea is that the cost of writing a plan
295
651767
3725
das Konzept ist, dass das
Erstellen eines Plans
Erstellen eines Plans
11:07
or mapping something is getting so expensive
296
655492
3103
oder das Ausarbeiten von Karten
sehr teuer wird
sehr teuer wird
11:10
and it's not very accurate or useful.
297
658595
3173
und dennoch nicht sonderlich
exakt oder nützlich ist.
exakt oder nützlich ist.
11:13
So in the Safecast story, we
knew we needed to collect data,
knew we needed to collect data,
298
661768
3112
Bei Safecast wussten wir, dass
wir Daten sammeln mussten.
wir Daten sammeln mussten.
11:16
we knew we wanted to publish the data,
299
664880
2423
Wir wussten, wir wollten
die Daten veröffentlichen.
die Daten veröffentlichen.
11:19
and instead of trying to come up with the exact plan,
300
667303
2889
Anstelle eines genauen Plans sagten wir
anfangs: "Oh, wir brauchen Geigerzähler!"
anfangs: "Oh, wir brauchen Geigerzähler!"
11:22
we first said, oh, let's get Geiger counters.
301
670192
2408
11:24
Oh, they've run out.
302
672600
1766
"Oh, die sind ausgegangen."
"Bauen wir welche, es
gibt nicht genug Sensoren."
gibt nicht genug Sensoren."
11:26
Let's build them. There aren't enough sensors.
303
674366
2003
11:28
Okay, then we can make a mobile Geiger counter.
304
676369
2227
"Gut, dann machen wir
tragbare Geigerzähler."
tragbare Geigerzähler."
11:30
We can drive around. We can get volunteers.
305
678596
2047
"Wir können rumfahren."
"Wir suchen Helfer."
"Wir suchen Helfer."
11:32
We don't have enough money. Let's Kickstarter it.
306
680643
1879
"Das Geld ist knapp, also Kickstarter."
All das hätten wir nicht planen können.
All das hätten wir nicht planen können.
11:34
We could not have planned this whole thing,
307
682522
1991
11:36
but by having a very strong compass,
308
684513
1744
Aber da wir einen starken Kompass hatten,
kamen wir doch ans Ziel.
kamen wir doch ans Ziel.
11:38
we eventually got to where we were going,
309
686257
1435
11:39
and to me it's very similar to
agile software development,
agile software development,
310
687692
2418
Für mich ähnelt das agiler
Softwareentwicklung,
Softwareentwicklung,
11:42
but this idea of compasses is very important.
311
690110
3358
aber das Konzept eines Kompasses
ist sehr wichtig.
ist sehr wichtig.
11:45
So I think the good news is
312
693468
1941
In meinen Augen ist die gute Nachricht,
11:47
that even though the world is extremely complex,
313
695409
3501
dass trotz der extrem komplexen Welt
11:50
what you need to do is very simple.
314
698920
2382
die Aufgabe selbst sehr einfach ist.
11:53
I think it's about stopping this notion
315
701302
2698
Ich glaube, wir müssen
weg von der Auffassung,
weg von der Auffassung,
11:56
that you need to plan everything,
316
704000
1572
dass alles geplant oder
bevorratet werden muss,
bevorratet werden muss,
11:57
you need to stock everything,
317
705572
1092
dass wir immer vorbereitet sein müssen.
11:58
and you need to be so prepared,
318
706664
1470
12:00
and focus on being connected,
319
708134
2994
Stattdessen sollten wir uns
aufs Netzwerken konzentrieren,
aufs Netzwerken konzentrieren,
12:03
always learning,
320
711128
1851
immerzu lernen,
12:04
fully aware,
321
712979
1861
immer völlig bewusst
12:06
and super present.
322
714840
1780
und immer in der Gegenwart sein.
12:08
So I don't like the word "futurist."
323
716620
2946
Ich mag das Wort "Futurist" nicht.
12:11
I think we should be now-ists,
324
719566
5615
Ich denke, wir sollten "Now-ists" sein.
12:17
like we are right now.
325
725181
2046
So, wie wir es jetzt gerade sind.
12:19
Thank you.
326
727227
1843
Danke.
12:21
(Applause)
327
729070
3979
ABOUT THE SPEAKER
Joi Ito - Relentless mindJoi Ito is the director of the MIT Media Lab.
Why you should listen
Joichi "Joi" Ito is one of those names threaded through the history of the Internet. From his days kickstarting Internet culture in Japan at Digital Garage, his restless curiosity led him to be an early-stage investor in Twitter, Six Apart, Wikia, Flickr, Last.fm, Kickstarter and other Internet companies, and to serve on countless boards and advisory committees around digital culture and Internet freedom.
He leads the legendary MIT Media Lab as it heads toward its third decade, and is working on a book with Jeff Howe about nine principles for navigating whatever the changing culture throws at us next. As he told Wired, "The amount of money and the amount of permission that you need to create an idea has decreased dramatically." So: aim for resilience, not strength; seek risk, not safety. The book is meant to be a compass for a world without maps.
Joi Ito | Speaker | TED.com