TED2018
Kashmir Hill and Surya Mattu: What your smart devices know (and share) about you
Kashmir Hill y Surya Mattu: Lo que los dispositivos inteligentes saben (y comparten) sobre ti
Filmed:
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Una vez que los dispositivos inteligentes pueden hablarte, ¿con quién más están hablando?.
Kashmir Hill y Surya Mattu querían descubrirlo, y equiparon el apartamento de los Hill con 18 dispositivos diferentes conectados a Internet y construyeron un router especial para rastrear la frecuencia con la que contactaban con sus servidores y ver qué estaban informando. Los resultados fueron sorprendentes, y un poco espeluznantes. Aprende más sobre qué datos revelan tus dispositivos inteligentes sobre tus hábitos de sueño, tus maratones de televisión, e incluso sobre sus hábitos de cepillado dental y cómo las compañías tecnológicas pueden usar eso para identificarlo y crear tu perfil. (Esta charla contiene lenguaje adulto).
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00:12
Kashmir Hill: So for my
birthday last year,
birthday last year,
0
912
2135
Kashmir Hill: Por mi cumpleaños
el año pasado,
el año pasado,
mi marido me regaló un Amazon Echo.
00:15
my husband got me an Amazon Echo.
1
3071
1993
00:17
I was kind of shocked, actually,
2
5595
1540
Me sorprendió bastante
00:19
because we both work
in privacy and security.
in privacy and security.
3
7159
3234
porque ambos trabajamos
en privacidad y seguridad.
en privacidad y seguridad.
00:22
(Laughter)
4
10417
1336
(Risas)
00:24
And this was a device that would sit
in the middle of our home
in the middle of our home
5
12688
3389
Y esto era un dispositivo que
pondría en mitad de nuestra casa
pondría en mitad de nuestra casa
00:28
with a microphone on,
6
16101
1436
con un micrófono encendido,
00:29
constantly listening.
7
17561
1649
constantemente escuchando.
00:31
We're not alone, though.
8
19696
1254
Sin embargo, no estamos solos.
00:32
According to a survey by NPR
and Edison Research,
and Edison Research,
9
20974
2881
Según una encuesta de la radio pública
y la encuestadora Edison Research,
y la encuestadora Edison Research,
00:35
one in six American adults
now has a smart speaker,
now has a smart speaker,
10
23879
4079
uno de cada seis adultos en EE.UU.
tiene un altavoz inteligente,
tiene un altavoz inteligente,
00:39
which means that they have
a virtual assistant at home.
a virtual assistant at home.
11
27982
2881
lo que significa que tienen
un asistente virtual en su casa.
un asistente virtual en su casa.
00:42
Like, that's wild.
12
30887
1198
Bueno, esto es increíble.
00:44
The future, or the future dystopia,
is getting here fast.
is getting here fast.
13
32109
4116
El futuro, o la futura distopía
está acercándose rápidamente.
está acercándose rápidamente.
00:48
Beyond that, companies are offering us
all kinds of internet-connected devices.
all kinds of internet-connected devices.
14
36778
4507
Las empresas nos están ofreciendo
dispositivos conectados a Internet.
dispositivos conectados a Internet.
00:53
There are smart lights, smart locks,
smart toilets, smart toys,
smart toilets, smart toys,
15
41309
4968
Hay luces inteligentes, candados,
baños inteligentes, juguetes inteligentes,
baños inteligentes, juguetes inteligentes,
00:58
smart sex toys.
16
46301
1311
juguetes sexuales inteligentes.
01:00
Being smart means the device
can connect to the internet,
can connect to the internet,
17
48323
2691
Ser inteligente significa
que pueden conectarse a Internet,
que pueden conectarse a Internet,
01:03
it can gather data,
18
51038
1176
pueden recopilar datos
01:04
and it can talk to its owner.
19
52238
1902
y hablar con su dueño.
01:06
But once your appliances can talk to you,
20
54966
2714
Pero una vez que los dispositivos
pueden hablar con uno,
pueden hablar con uno,
01:09
who else are they going to be talking to?
21
57704
2145
¿con quién más podrían estar hablando?
01:12
I wanted to find out,
22
60331
1365
Quería descubrirlo,
01:13
so I went all-in and turned my
one-bedroom apartment in San Francisco
one-bedroom apartment in San Francisco
23
61720
3388
fui a por todas y convertí mi casa
de una habitación en San Francisco
de una habitación en San Francisco
01:17
into a smart home.
24
65132
1349
en una casa inteligente.
01:18
I even connected our bed to the internet.
25
66800
3091
Incluso conecté la cama a Internet.
01:22
As far as I know, it was just
measuring our sleeping habits.
measuring our sleeping habits.
26
70505
3302
Hasta donde sé, solo medía
nuestros hábitos de sueño.
nuestros hábitos de sueño.
01:26
I can now tell you
that the only thing worse
that the only thing worse
27
74490
2081
Ahora puedo decirle que la única cosa peor
01:28
than getting a terrible night's sleep
28
76595
1787
que tener una noche de sueño terrible
01:30
is to have your smart bed
tell you the next day
tell you the next day
29
78406
2417
es que tu cama inteligente
te diga al día siguiente
te diga al día siguiente
01:32
that you "missed your goal
and got a low sleep score."
and got a low sleep score."
30
80847
3056
que "perdiste tu objetivo y
tuviste una baja puntuación de sueño".
tuviste una baja puntuación de sueño".
01:35
(Laughter)
31
83927
1380
(Risas)
01:37
It's like, "Thanks, smart bed.
32
85331
1437
"Gracias, cama inteligente,
01:38
As if I didn't already
feel like shit today."
feel like shit today."
33
86792
2516
como si no me sintiera ya fatal hoy".
01:41
(Laughter)
34
89332
1153
(Risas)
01:42
All together, I installed 18
internet-connected devices in my home.
internet-connected devices in my home.
35
90509
4536
En conjunto, instalé 18 dispositivos
conectados a Internet en mi casa.
conectados a Internet en mi casa.
01:47
I also installed a Surya.
36
95069
2238
También instalé un Surya.
01:49
Surya Mattu: Hi, I'm Surya.
37
97331
1381
Surya Mattu: Hola, soy Surya.
01:50
(Laughter)
38
98736
1198
(Risas)
01:51
I monitored everything the smart home did.
39
99958
2944
Supervisé todo lo que hizo
la casa inteligente.
la casa inteligente.
01:54
I built a special router that let me look
at all the network activity.
at all the network activity.
40
102926
3929
Construí un router especial que me
permitía ver toda la actividad de la red.
permitía ver toda la actividad de la red.
01:58
You can think of my router
sort of like a security guard,
sort of like a security guard,
41
106879
2930
Pueden pensar mi router
como un guardia de seguridad
como un guardia de seguridad
que registra compulsivamente
todos los paquetes de red
todos los paquetes de red
02:01
compulsively logging
all the network packets
all the network packets
42
109833
2133
02:03
as they entered and left the smart home.
43
111990
2047
que entraban y salían de la casa.
02:06
KH: Surya and I are both journalists,
he's not my husband,
he's not my husband,
44
114061
2754
KH: Surya y yo somos periodistas,
él no es mi marido,
él no es mi marido,
02:08
we just work together at Gizmodo.
45
116839
1676
solo trabajamos juntos en Gizmodo.
02:10
SM: Thank you for clarifying.
46
118539
1389
SM: Gracias por aclararlo.
Los dispositivos que compró,
02:11
The devices Kashmir bought --
47
119952
1402
02:13
we were interested in understanding
48
121378
1692
estábamos interesados en comprender
02:15
what they were saying
to their manufacturers.
to their manufacturers.
49
123094
2111
qué le están diciendo a sus fabricantes.
Pero también nos interesa comprender
02:17
But we were also interested
in understanding
in understanding
50
125229
2062
02:19
what the home's digital
emissions look like
emissions look like
51
127315
2370
cómo se ven las emisiones
digitales de la casa
digitales de la casa
02:21
to the internet service provider.
52
129709
2265
para el proveedor del servicio de Internet.
02:23
We were seeing what the ISP could see,
but more importantly,
but more importantly,
53
131998
2842
Estábamos viendo lo que podría ver el
proveedor de Internet y, más importante,
proveedor de Internet y, más importante,
02:26
what they could sell.
54
134864
1181
lo que podrían vender.
02:28
KH: We ran the experiment for two months.
55
136069
2143
KH: Hicimos el experimento
durante dos meses.
durante dos meses.
02:30
In that two months,
56
138236
1167
En esos dos meses,
02:31
there wasn't a single hour
of digital silence in the house --
of digital silence in the house --
57
139427
2877
no hubo una sola hora de
silencio digital en la casa,
silencio digital en la casa,
02:34
not even when we went away for a week.
58
142328
1932
ni siquiera al irnos por una semana.
02:36
SM: Yeah, it's so true.
59
144284
1174
SM: Sí, eso es cierto.
02:37
Based on the data, I knew when
you guys woke up and went to bed.
you guys woke up and went to bed.
60
145482
3016
Con base en los datos, yo sabía
cuándo estaban despiertos o dormidos.
cuándo estaban despiertos o dormidos.
Incluso cuándo
se lavaba los dientes Kashmir.
se lavaba los dientes Kashmir.
02:40
I even knew when Kashmir
brushed her teeth.
brushed her teeth.
61
148522
2039
02:42
I'm not going to out your brushing habits,
62
150585
2024
No voy a hablar de tus hábitos,
02:44
but let's just say it was very clear to me
when you were working from home.
when you were working from home.
63
152633
3629
pero podemos decir que tenía
muy claro cuando trabajabas desde casa.
muy claro cuando trabajabas desde casa.
02:48
KH: Uh, I think you just outed them
to, like, a lot of people here.
to, like, a lot of people here.
64
156286
3212
KH: Creo que acabas de descubrirlos
a un montón de gente aquí.
a un montón de gente aquí.
02:51
SM: Don't be embarrassed,
it's just metadata.
it's just metadata.
65
159522
2346
SM: No te avergüences, son solo metadatos.
02:54
I knew when you turned on your TV
and how long you watched it for.
and how long you watched it for.
66
162472
3143
Sabía cuándo encendías la tele
y durante cuánto tiempo.
y durante cuánto tiempo.
02:57
Fun fact about the Hill household:
67
165639
1629
Dato divertido sobre el hogar Hill:
02:59
they don't watch a lot of television,
68
167292
1794
ellos no ven mucho la televisión
03:01
but when they do,
it's usually in binge mode.
it's usually in binge mode.
69
169110
2268
pero cuando lo hacen es en modo maratón.
Los programas favoritos incluyen
"Difficult People" y "Party Down".
"Difficult People" y "Party Down".
03:03
Favorite shows include
"Difficult People" and "Party Down."
"Difficult People" and "Party Down."
70
171402
2779
03:06
KH: OK, you're right,
I loved "Party Down."
I loved "Party Down."
71
174205
2039
KH: Estás en lo cierto,
me encanta "Party Down".
me encanta "Party Down".
03:08
It's a great show,
and you should definitely watch it.
and you should definitely watch it.
72
176268
2547
Es un gran programa, deberían verlo.
03:10
But "Difficult People"
was all my husband, Trevor.
was all my husband, Trevor.
73
178839
2444
Pero "Difficult People"
era todo mi marido, Trevor.
era todo mi marido, Trevor.
03:13
And Trevor was actually a little upset
that you knew about his binges,
that you knew about his binges,
74
181307
3603
Y Trevor estaba molesto de que
tú conocieras sobre sus maratones,
tú conocieras sobre sus maratones,
03:16
because even though he'd been the one
to connect the TV to the router,
to connect the TV to the router,
75
184934
3334
porque incluso si era quien
conectaba la tele al router,
conectaba la tele al router,
03:20
he forgot that the TV was watching us.
76
188292
2447
olvidó que la tele nos vigilaba.
03:23
It's actually not the first time
that our TV has spied on us.
that our TV has spied on us.
77
191109
3293
En realidad, no es la primera vez
que nuestra televisión nos espía.
que nuestra televisión nos espía.
03:26
The company that made it, VIZIO,
78
194426
1699
La compañía que la fabricó, VIZIO,
03:28
paid a 2.2 million-dollar settlement
to the government just last year,
to the government just last year,
79
196149
4333
pagó un acuerdo de USD 2,2 millones
al Gobierno de EE.UU. el año pasado,
al Gobierno de EE.UU. el año pasado,
03:32
because it had been collecting
second-by-second information
second-by-second information
80
200506
3357
porque estaba recolectando
datos segundo a segundo
datos segundo a segundo
03:35
about what millions of people
were watching on TV, including us,
were watching on TV, including us,
81
203887
3468
sobre lo que millones de personas
veían en su televisor, como nosotros,
veían en su televisor, como nosotros,
03:39
and then it was selling that information
to data brokers and advertisers.
to data brokers and advertisers.
82
207379
3705
y estaba vendiendo la información
a intermediarios de datos y anunciantes.
a intermediarios de datos y anunciantes.
03:43
SM: Ah, classic surveillance economy move.
83
211108
3222
SM: Ah, un clásico movimiento
de la economía de vigilancia.
de la economía de vigilancia.
03:46
The devices Kashmir bought
almost all pinged their servers daily.
almost all pinged their servers daily.
84
214775
3866
Los dispositivos que compró Kashmir, casi
todos respondían al servidor a diario.
todos respondían al servidor a diario.
03:50
But do you know which device
was especially chatty?
was especially chatty?
85
218665
2396
¿Pero saben qué dispositivo
era más charlatán?
era más charlatán?
03:53
The Amazon Echo.
86
221085
1294
El Amazon Echo.
03:54
It contacted its servers
every three minutes,
every three minutes,
87
222403
2428
Contactaba con sus servidores
cada tres minutos,
cada tres minutos,
03:56
regardless of whether
you were using it or not.
you were using it or not.
88
224855
2198
tanto si lo estabas usando como si no.
03:59
KH: In general, it was disconcerting
89
227077
2183
KH: En general, fue desconcertante
04:01
that all these devices were having
ongoing conversations
ongoing conversations
90
229284
2984
que todos los dispositivos
tuvieran conversaciones en curso
tuvieran conversaciones en curso
04:04
that were invisible to me.
91
232292
1626
que eran invisibles para mí.
04:05
I mean, I would have had
no idea, without your router.
no idea, without your router.
92
233942
2587
Digo, no hubiera tenido ni idea,
sin tu router.
sin tu router.
04:08
If you buy a smart device,
you should probably know --
you should probably know --
93
236553
3468
Si quieren comprar un dispositivo
inteligente, deberían saber
inteligente, deberían saber
04:12
you're going to own the device,
94
240045
2111
que van a tener el dispositivo,
04:14
but in general, the company
is going to own your data.
is going to own your data.
95
242180
3420
pero en general, la compañía
será la propietaria de sus datos.
será la propietaria de sus datos.
04:17
And you know, I mean,
maybe that's to be expected --
maybe that's to be expected --
96
245624
2572
Y saben, tal vez eso es de esperarse,
04:20
you buy an internet-connected device,
it's going to use the internet.
it's going to use the internet.
97
248220
3507
si uno compra un dispositivo conectado
a Internet, va a usar Internet.
a Internet, va a usar Internet.
Pero es extraño tener estos dispositivos
04:24
But it's strange to have these devices
98
252189
1842
04:26
moving into the intimate space
that is the home
that is the home
99
254055
2658
que se mueven en el espacio íntimo
que es el hogar
que es el hogar
04:28
and allowing companies to track
our really basic behavior there.
our really basic behavior there.
100
256737
3443
permitiendo a las compañías rastrear
el comportamiento básico allí.
el comportamiento básico allí.
04:32
SM: So true.
101
260204
1159
SM: Muy cierto.
04:33
Even the most banal-seeming data
can be mined by the surveillance economy.
can be mined by the surveillance economy.
102
261387
3539
La economía de vigilancia puede usar
los datos más triviales.
los datos más triviales.
Por ejemplo, ¿a quién le importa
cuántas veces se lavan los dientes?
cuántas veces se lavan los dientes?
04:36
For example, who cares
how often you brush your teeth?
how often you brush your teeth?
103
264950
2575
04:39
Well, as it turns out, there's a dental
insurance company called Beam.
insurance company called Beam.
104
267549
3526
Resulta que hay una compañía
de seguro dental llamada Beam,
de seguro dental llamada Beam,
04:43
They've been monitoring their customers'
smart toothbrushes since 2015 --
smart toothbrushes since 2015 --
105
271099
3835
que monitoriza los cepillos inteligentes
de sus clientes desde 2015,
de sus clientes desde 2015,
04:46
for discounts on their
premiums, of course.
premiums, of course.
106
274958
2579
para descuentos en sus primas,
por supuesto.
por supuesto.
04:49
KH: We know what
some of you are thinking:
some of you are thinking:
107
277561
2259
KH: Sabemos lo que algunos
de Uds. piensan:
de Uds. piensan:
04:51
this is the contract of the modern world.
108
279844
2654
este es el contrato del mundo moderno.
04:54
You give up a little privacy,
109
282522
1427
Cedes un poco de privacidad
04:55
and you get some convenience
or some price breaks in return.
or some price breaks in return.
110
283973
3218
y obtienes algo de comodidad
y precios más bajos a cambio.
y precios más bajos a cambio.
Pero esa no fue mi experiencia
en mi smart home.
en mi smart home.
04:59
But that wasn't my experience
in my smart home.
in my smart home.
111
287514
2341
05:01
It wasn't convenient, it was infuriating.
112
289879
3674
No fue cómodo, fue exasperante.
05:05
I'll admit, I love my smart vacuum,
113
293577
2492
Lo admitiré, me encanta
la aspiradora inteligente,
la aspiradora inteligente,
05:08
but many other things in the house
drove me insane:
drove me insane:
114
296093
2405
pero otras muchas cosas en la casa
me vuelven loca:
me vuelven loca:
05:10
we ran out of electrical outlets,
115
298522
2396
nos quedamos sin enchufes eléctricos,
05:12
and I had to download
over a dozen apps to my phone
over a dozen apps to my phone
116
300942
3379
y tuve que bajar
decenas de apps al teléfono
decenas de apps al teléfono
05:16
to control everything.
117
304345
1327
para controlarlo todo.
05:17
And then every device had its own log-in,
118
305696
2089
Y cada dispositivo tenía
su propio inicio de sesión,
su propio inicio de sesión,
05:19
my toothbrush had a password ...
119
307809
2363
el cepillo de dientes
tenía una contraseña...
tenía una contraseña...
05:22
(Laughter)
120
310196
1737
(Risas)
05:23
And smart coffee, especially,
was just a world of hell.
was just a world of hell.
121
311957
4128
Y la cafetera inteligente,
en particular, era un infierno.
en particular, era un infierno.
05:28
SM: Wait, really? Cloud-powered
coffee wasn't really working for you?
coffee wasn't really working for you?
122
316109
3928
SM: ¿De verdad?, ¿el café
de la Nube no te funcionaba?
de la Nube no te funcionaba?
05:32
KH: I mean, maybe I'm naive,
but I thought it was going to be great.
but I thought it was going to be great.
123
320061
3238
KH: Quizás fue de ingenua, pero
pensé que esto iba a ser genial.
pensé que esto iba a ser genial.
05:35
I thought we'd just wake up in the morning
and we'd say, "Alexa, make us coffee."
and we'd say, "Alexa, make us coffee."
124
323323
4019
Pensé que despertaríamos por la mañana
y diríamos: "Alexa, haz café".
y diríamos: "Alexa, haz café".
05:39
But that's not how it went down.
125
327366
1873
Pero no ocurrió así.
05:41
We had to use this really particular,
brand-specific phrase to make it work.
brand-specific phrase to make it work.
126
329263
4651
Tuvimos que usar una frase peculiar
de la marca para que funcionara.
de la marca para que funcionara.
05:45
It was, "Alexa, ask the Behmor
to run quick start."
to run quick start."
127
333938
4608
Era: "Alexa, pide a Behmor
un inicio rápido".
un inicio rápido".
05:51
And this was just, like,
really hard to remember
really hard to remember
128
339222
3342
Era realmente difícil de recordar
05:54
first thing in the morning,
129
342588
1334
a primera hora de la mañana
05:55
before you have had your caffeine.
130
343946
1703
antes de tomar tu cafeína.
05:57
(Laughter)
131
345673
1103
(Risas)
05:58
And apparently, it was hard to say,
132
346800
1690
Y parece que es difícil de decir
06:00
because the Echo Dot
that was right next to our bed
that was right next to our bed
133
348514
3063
porque el Echo Dot estaba justo
al lado de nuestra cama
al lado de nuestra cama
06:03
just couldn't understand us.
134
351601
1611
y no podía comprendernos.
06:05
So we would basically start every day
by screaming this phrase at the Echo Dot.
by screaming this phrase at the Echo Dot.
135
353704
4621
Básicamente, empezábamos cada mañana
gritando la frase al Echo Dot.
gritando la frase al Echo Dot.
06:10
(Laughter)
136
358349
1173
(Risas)
06:11
And Trevor hated this.
137
359546
1466
Y Trevor odiaba eso.
06:13
He'd be like, "Please, Kashmir,
138
361339
1748
Decía: "Por favor, Kashmir,
06:15
just let me go to the kitchen and push
the button to make the coffee run."
the button to make the coffee run."
139
363111
3669
déjame ir a la cocina y pulsar el botón
para poner la cafetera en marcha".
para poner la cafetera en marcha".
06:19
And I'd be like, "No, you can't!
140
367379
2087
Y yo decía: "¡No, no puedes,
06:21
We have to do it the smart way!"
141
369490
2409
tenemos que hacerlo de manera
inteligente!"
inteligente!"
06:23
(Laughter)
142
371923
1916
(Risas)
06:25
I'm happy to report that our marriage
survived the experiment,
survived the experiment,
143
373863
3043
Estoy feliz de decir que nuestro
matrimonio sobrevivió,
matrimonio sobrevivió,
06:28
but just barely.
144
376930
1560
pero por poco.
06:30
SM: If you decide to make your home smart,
145
378514
2047
SM: Si deciden hacer su casa inteligente,
06:32
hopefully, you’ll find it
less infuriating than Kashmir did.
less infuriating than Kashmir did.
146
380585
2849
con un poco de suerte
lo encontrarán menos exasperante.
lo encontrarán menos exasperante.
06:35
But regardless, the smart things you buy
147
383458
2087
Pero, las cosas inteligentes que compren
06:37
can and probably are used
to target and profile you.
to target and profile you.
148
385569
3095
pueden y probablemente serán usadas
para identificarlos y perfilarlos.
para identificarlos y perfilarlos.
06:41
Just the number of devices you have
can be used to predict
can be used to predict
149
389141
3040
Solo el número de dispositivos
que tengan puede predecir
que tengan puede predecir
06:44
how rich or poor you are.
150
392205
1422
lo ricos o pobres que son.
06:45
Facebook's made this tech,
and they've also patented it.
and they've also patented it.
151
393651
2767
Facebook creó esta tecnología
y también la patentó.
y también la patentó.
06:48
KH: All the anxiety you currently feel
every time you go online,
every time you go online,
152
396442
3686
KH: Toda la ansiedad que actualmente
siente cuando uno está en línea,
siente cuando uno está en línea,
06:52
about being tracked,
153
400152
1306
sobre ser rastreado,
06:53
is about to move into your living room.
154
401482
2301
está a punto de mudarse
a la sala de estar.
a la sala de estar.
06:55
Or into your bedroom.
155
403807
1579
O al dormitorio.
06:57
There's this sex toy called the We-Vibe.
156
405950
2222
Hay un juguete sexual llamado We-Vibe.
Podrían preguntarse por qué
puede conectarse a Internet,
puede conectarse a Internet,
07:00
You might wonder why
a sex toy connects to the internet,
a sex toy connects to the internet,
157
408577
2667
07:03
but it's for two people
who are in a long-distance relationship,
who are in a long-distance relationship,
158
411268
3436
pero es para dos personas que tienen
una relación a larga distancia,
una relación a larga distancia,
07:06
so they can share their love from afar.
159
414728
2920
para compartir el amor desde lejos.
07:10
Some hackers took a close look at this toy
160
418259
2116
Algunos hackers lo observaron
detenidamente
detenidamente
y vieron que enviaba mucha información
07:12
and saw it was sending
a lot of information
a lot of information
161
420399
2075
07:14
back to the company that made it --
162
422498
2462
a la compañía que lo fabricó,
cuándo era usado, durante cuánto tiempo,
07:16
when it was used,
how long it was used for,
how long it was used for,
163
424984
2966
07:19
what the vibration settings were,
how hot the toy got.
how hot the toy got.
164
427974
3706
cuáles fueron los ajustes de
vibración, cuánto se calentaba.
vibración, cuánto se calentaba.
07:23
It was all going into a database.
165
431704
2189
Todo iba a su base de datos.
07:25
So I reached out to the company,
166
433917
2749
Entonces me puse en contacto
con la compañía,
con la compañía,
07:28
and I said, "Why are you collecting
this really sensitive data?"
this really sensitive data?"
167
436690
3302
y dije: ¿por qué están recopilando
está información sensible?
está información sensible?
07:32
And they said, "Well, it's great
for market research."
for market research."
168
440369
3386
Y respondieron: "Bueno, es estupendo
para la investigación de mercado".
para la investigación de mercado".
07:36
But they were data-mining
their customers' orgasms.
their customers' orgasms.
169
444592
2929
Pero estaban extrayendo datos
de los orgasmos de sus clientes.
de los orgasmos de sus clientes.
Y no les contaban sobre ello.
07:39
And they weren't telling them about it.
170
447545
1921
Incluso si son indiferentes
acerca de su privacidad,
acerca de su privacidad,
07:41
I mean, even if
you're cavalier about privacy,
you're cavalier about privacy,
171
449490
2222
07:43
I hope that you would admit
that's a step too far.
that's a step too far.
172
451736
2595
espero que admitan que
fueron demasiado lejos.
fueron demasiado lejos.
SM: Por eso prefiero a mis
juguetes sexuales tontos.
juguetes sexuales tontos.
07:46
SM: This is why I want
to keep my sex toys dumb.
to keep my sex toys dumb.
173
454680
2508
07:49
KH: That's great.
174
457212
1166
KH: Eso es estupendo.
07:50
We're all very glad to know that.
175
458402
1666
Estamos encantados de saberlo.
07:52
(Laughter)
176
460092
1448
(Risas)
SM: Un dato que estoy encantado
de compartir.
de compartir.
07:53
SM: A data point I'm willing to share.
177
461564
2034
07:55
(Laughter)
178
463622
1723
(Risas)
07:57
The devices Kashmir bought
range from useful to annoying.
range from useful to annoying.
179
465369
2970
Los dispositivos de Kashmir
iban de lo útil a lo exasperante.
iban de lo útil a lo exasperante.
08:00
But the thing they all had in common
180
468363
1793
Pero lo que todos tenían en común
08:02
was sharing data with
the companies that made them.
the companies that made them.
181
470180
2699
compartían datos con las
compañías que lo crearon,
compañías que lo crearon,
08:04
With email service providers
and social media,
and social media,
182
472903
2308
con proveedores de email y redes sociales,
08:07
we've long been told that if it's free,
you're the product.
you're the product.
183
475235
2958
siempre nos han dicho que si
es gratis, somos el producto.
es gratis, somos el producto.
08:10
But with the internet of things, it seems,
184
478217
2007
Pero con Internet, parece que
incluso si uno paga,
sigue siendo el producto.
sigue siendo el producto.
08:12
even if you pay, you're still the product.
185
480248
2008
08:14
So you really have to ask:
186
482280
1245
Deberían preguntarse:
¿Quién es el auténtico beneficiario
de su smart home,
de su smart home,
08:15
Who's the true beneficiary
of your smart home,
of your smart home,
187
483549
2185
08:17
you or the company mining you?
188
485758
1629
Uds. o la compañía que la explota?
08:19
KH: Look, we're a tech savvy crowd here.
189
487411
1952
KH: Somos una multitud tecnológica.
08:21
I think most of us know
that these things connect to the internet
that these things connect to the internet
190
489387
3112
Creo que la mayoría de nosotros
sabe que se conecta a Internet
sabe que se conecta a Internet
y envía datos.
08:24
and send data out.
191
492523
1163
Quizá algunos estén bien viviendo
en ese panóptico comercial,
en ese panóptico comercial,
08:25
And fine, maybe you're OK with living
in that commercial panopticon,
in that commercial panopticon,
192
493710
4018
pero otros no.
08:29
but others aren't.
193
497752
1397
08:31
We need the companies to rethink
the design of these devices
the design of these devices
194
499173
2841
Necesitamos que las compañías
vuelvan a pensar su diseño
vuelvan a pensar su diseño
08:34
with our privacy in mind,
195
502038
1515
con nuestra privacidad en mente
08:35
because we're not all willing
to participate in "market research,"
to participate in "market research,"
196
503577
3111
porque no todos queremos participar
en "estudios de mercado",
en "estudios de mercado",
08:38
just because a device we bought
has a Wi-Fi connection.
has a Wi-Fi connection.
197
506712
2893
solo porque el dispositivo
que compramos tiene wi-fi.
que compramos tiene wi-fi.
08:42
And I have to tell you,
198
510014
1198
Y debo decirles
08:43
even when you're aware,
generally, this is happening,
generally, this is happening,
199
511236
2582
incluso si somos conscientes, en general,
08:45
it's really easy to forget that normal
household items are spying on you.
household items are spying on you.
200
513842
4394
es fácil olvidar que los objetos
del hogar nos están espiando.
del hogar nos están espiando.
Es fácil olvidar que nos están observando,
08:50
It's easy to forget
these things are watching you,
these things are watching you,
201
518664
2350
08:53
because they don't look like cameras.
202
521038
2047
porque no parecen cámaras.
08:55
They could look like ...
203
523109
1429
Podrían parecerse a...
08:56
well, they could look like a dildo.
204
524562
2544
bueno, podrían parecerse a un dildo.
08:59
Thank you.
205
527780
1152
Gracias.
09:00
(Applause)
206
528956
3686
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKERS
Kashmir Hill - Technology journalistKashmir Hill writes about privacy and technology.
Why you should listen
Kashmir Hill is a senior reporter for the Gizmodo Media Group. As she writes: "I started out in journalism blogging at what was essentially an online tabloid for lawyers. Then I got interested in privacy, and that forced me to write about Facebook and eventually about other technologies; along the way people started describing me as a technology journalist instead of a legal blogger.
"I've always wanted my writing to be approachable for a lay audience, so I usually use humor, a first-person approach or, ideally, both. So I've hacked a smart home, lived in a monitored one, created a fake business and bought it a fake reputation, worked as a crowdsourced girlfriend, lived on Bitcoin and spent a whole week WRITING IN CAPS LOCK. The best way to prepare people for future possible tech dystopias is for me to live in them and report back."
Kashmir Hill | Speaker | TED.com
Surya Mattu - Artist, investigative journalist, engineer
Think of Surya Mattu as a data detective. As he writes: "I am interested in figuring out the ways in which algorithmic systems harm people."
Why you should listen
Surya Mattu is a data reporter on Gizmodo's Special Projects Desk and an R&D journalism resident at Eyebeam NYC. As he writes: "My practice combines art, investigative journalism, engineering and creative technology. The aim is to reverse-engineer the specific ways in which the tools or technology we create are imbued with the ethics of the culture in which they're created. Currently, I am a data reporter. Previously, I was a contributing researcher at ProPublica, where I worked on "Machine Bias," a series that aims to highlight how algorithmic systems can be biased and discriminate against people."
Surya Mattu | Speaker | TED.com