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Douglas Rushkoff: How to be "Team Human" in the digital future
Douglas Rushkoff: Cómo ser "Equipo humano en el futuro digital
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Los humanos ya no somos valorados por nuestra creatividad, dice el teórico de los medios Douglas Rushkoff: en un mundo dominado por la tecnología digital, ahora solo somos valorados por nuestros datos. En una charla apasionada, Rushkoff nos insta a dejar de usar la tecnología para optimizar a las personas para el mercado y comenzar a usarla para construir un futuro centrado en nuestros valores predigitales de conexión, creatividad y respeto. "Únete al 'Equipo Humano'. Encuentra a los demás ", dice. "Hagamos juntos el futuro que siempre quisimos".
Douglas Rushkoff - Media theorist, author
Douglas Rushkoff promotes human autonomy in the digital age. Full bio
Douglas Rushkoff promotes human autonomy in the digital age. Full bio
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00:13
I got invited to an exclusive resort
0
1520
3880
Me invitaron a un lugar exclusivo
00:17
to deliver a talk about the digital future
1
5440
2456
para dar una charla
sobre el futuro digital
sobre el futuro digital
00:19
to what I assumed would be
a couple of hundred tech executives.
a couple of hundred tech executives.
2
7920
3576
por eso asumí que seríamos un par
de cientos de ejecutivos de tecnología.
de cientos de ejecutivos de tecnología.
00:23
And I was there in the green room,
waiting to go on,
waiting to go on,
3
11520
2696
Y estaba allí en la sala verde,
esperando para continuar
esperando para continuar
00:26
and instead of bringing me to the stage,
they brought five men into the green room
they brought five men into the green room
4
14240
5176
y, en lugar de llevarme al escenario,
trajeron a cinco hombres a la sala verde
trajeron a cinco hombres a la sala verde
quienes se sentaron alrededor
de esta mesa pequeña conmigo.
de esta mesa pequeña conmigo.
00:31
who sat around this little table with me.
5
19440
2056
00:33
They were tech billionaires.
6
21520
2096
Eran multimillonarios tecnológicos.
00:35
And they started peppering me
with these really binary questions,
with these really binary questions,
7
23640
4536
Y empezaron a salpicarme
con estas preguntas realmente binarias,
con estas preguntas realmente binarias,
00:40
like: Bitcoin or Etherium?
8
28200
2000
como: ¿Bitcoin o Etherium?
00:43
Virtual reality or augmented reality?
9
31120
2656
¿Realidad virtual o realidad aumentada?
00:45
I don't know if they were
taking bets or what.
taking bets or what.
10
33800
2496
No sé si estaban apostando o qué.
00:48
And as they got more comfortable with me,
11
36320
2816
Y a medida que se sintieron
más cómodos conmigo,
más cómodos conmigo,
00:51
they edged towards
their real question of concern.
their real question of concern.
12
39160
3216
abordaron
su verdadera cuestión de preocupación.
su verdadera cuestión de preocupación.
00:54
Alaska or New Zealand?
13
42400
2240
¿Alaska o Nueva Zelanda?
Está bien.
00:57
That's right.
14
45760
1216
Estos multimillonarios tecnológicos
pedían consejo a un teórico de medios
pedían consejo a un teórico de medios
00:59
These tech billionaires
were asking a media theorist for advice
were asking a media theorist for advice
15
47000
2976
01:02
on where to put their doomsday bunkers.
16
50000
1880
sobre donde poner
sus bunkers del fin del mundo.
sus bunkers del fin del mundo.
01:04
We spent the rest of the hour
on the single question:
on the single question:
17
52600
3136
Pasamos el resto de la hora
con una única pregunta:
con una única pregunta:
01:07
"How do I maintain control
of my security staff
of my security staff
18
55760
3616
"¿Cómo mantengo el control
de mi personal de seguridad
de mi personal de seguridad
01:11
after the event?"
19
59400
1320
después del evento?"
01:13
By "the event" they mean
the thermonuclear war
the thermonuclear war
20
61920
2736
Por "el evento" se refieren
a la guerra termonuclear.
a la guerra termonuclear.
01:16
or climate catastrophe or social unrest
that ends the world as we know it,
that ends the world as we know it,
21
64680
4656
o catástrofe climática o malestar social
que acaba con el mundo como lo conocemos,
que acaba con el mundo como lo conocemos,
01:21
and more importantly,
makes their money obsolete.
makes their money obsolete.
22
69360
3280
y lo más importante,
hace que su dinero sea obsoleto.
hace que su dinero sea obsoleto.
01:26
And I couldn't help but think:
23
74200
2216
Y no pude evitar pensar:
01:28
these are the wealthiest,
most powerful men in the world,
most powerful men in the world,
24
76440
4736
estos son los hombres
más ricos y poderosos del mundo,
más ricos y poderosos del mundo,
01:33
yet they see themselves as utterly
powerless to influence the future.
powerless to influence the future.
25
81200
4656
sin embargo, se ven totalmente
impotentes para influir en el futuro.
impotentes para influir en el futuro.
01:37
The best they can do is hang on
for the inevitable catastrophe
for the inevitable catastrophe
26
85880
4456
Lo mejor que pueden hacer
es aferrarse a la inevitable catástrofe
es aferrarse a la inevitable catástrofe
01:42
and then use their technology and money
to get away from the rest of us.
to get away from the rest of us.
27
90360
3680
y luego usar su tecnología y dinero
para alejarnos del resto de nosotros.
para alejarnos del resto de nosotros.
01:47
And these are the winners
of the digital economy.
of the digital economy.
28
95520
2536
Y estos son los ganadores
de la economía digital.
de la economía digital.
01:50
(Laughter)
29
98080
3416
(Risas)
01:53
The digital renaissance
30
101520
2776
El renacimiento digital
01:56
was about the unbridled potential
31
104320
4256
tenía que ver
con el potencial desenfrenado
con el potencial desenfrenado
02:00
of the collective human imagination.
32
108600
2416
de la imaginación humana colectiva.
02:03
It spanned everything
from chaos math and quantum physics
from chaos math and quantum physics
33
111040
5136
Abarcó todo, desde las matemáticas
del caos y la física cuántica
del caos y la física cuántica
02:08
to fantasy role-playing
and the Gaia hypothesis, right?
and the Gaia hypothesis, right?
34
116200
4176
a los juegos de rol de fantasía
y la hipótesis de Gaia.
y la hipótesis de Gaia.
02:12
We believed that human beings connected
could create any future we could imagine.
could create any future we could imagine.
35
120400
6720
Creíamos que los humanos conectados
podían crear cualquier futuro imaginable.
podían crear cualquier futuro imaginable.
02:20
And then came the dot com boom.
36
128840
2199
Y luego vino el boom del punto com.
02:24
And the digital future
became stock futures.
became stock futures.
37
132600
3616
Y el futuro digital se convirtió
en futuros de acciones.
en futuros de acciones.
02:28
And we used all that energy
of the digital age
of the digital age
38
136240
3016
Y usamos toda esa energía
de la era digital.
de la era digital.
02:31
to pump steroids into the already dying
NASDAQ stock exchange.
NASDAQ stock exchange.
39
139280
4256
para bombear esteroides en la bolsa
de valores NASDAQ ya agonizante.
de valores NASDAQ ya agonizante.
02:35
The tech magazines told us
a tsunami was coming.
a tsunami was coming.
40
143560
3616
Las revistas de tecnología nos dijeron
que se avecinaba un tsunami.
que se avecinaba un tsunami.
02:39
And only the investors who hired
the best scenario-planners and futurists
the best scenario-planners and futurists
41
147200
4456
Y solo los inversores que contrataron a
los mejores planificadores de escenarios
los mejores planificadores de escenarios
02:43
would be able to survive the wave.
42
151680
2520
y futuristas serían capaces
de sobrevivir a la ola.
de sobrevivir a la ola.
02:47
And so the future changed from this thing
we create together in the present
we create together in the present
43
155160
5896
Y así, el futuro cambió a partir de esto
que creamos juntos en el presente
que creamos juntos en el presente
02:53
to something we bet on
44
161080
1496
por algo por lo que apostamos
02:54
in some kind of a zero-sum
winner-takes-all competition.
winner-takes-all competition.
45
162600
3200
por algún tipo de una competencia
de suma cero de ganadores de todo.
de suma cero de ganadores de todo.
03:00
And when things get that competitive
about the future,
about the future,
46
168120
3136
Y cuando las cosas se vuelven
tan competitivas sobre el futuro,
tan competitivas sobre el futuro,
03:03
humans are no longer valued
for our creativity.
for our creativity.
47
171280
3296
los humanos ya no somos valorados
por nuestra creatividad.
por nuestra creatividad.
03:06
No, now we're just valued for our data.
48
174600
3136
No, ahora solo estamos valorados
por nuestros datos.
por nuestros datos.
03:09
Because they can use the data
to make predictions.
to make predictions.
49
177760
2376
Porque pueden usar los datos
para hacer predicciones.
para hacer predicciones.
03:12
Creativity, if anything,
that creates noise.
that creates noise.
50
180160
2576
Creatividad, en todo caso, que crea ruido.
03:14
That makes it harder to predict.
51
182760
2216
Eso hace que sea más difícil de predecir.
03:17
So we ended up with a digital landscape
52
185000
2416
Así que terminamos con un paisaje digital.
03:19
that really repressed creativity,
repressed novelty,
repressed novelty,
53
187440
3256
Esa creatividad realmente reprimida,
inovación reprimida,
inovación reprimida,
03:22
it repressed what makes us most human.
54
190720
2840
reprimió lo que nos hace más humanos.
Terminamos en las redes sociales.
03:26
We ended up with social media.
55
194760
1456
03:28
Does social media really connect people
in new, interesting ways?
in new, interesting ways?
56
196240
3456
¿Las redes sociales conectan a gente
de manera nueva e interesante?
de manera nueva e interesante?
No, las redes sociales usan
en realidad nuestros datos
en realidad nuestros datos
03:31
No, social media is about using our data
to predict our future behavior.
to predict our future behavior.
57
199720
5016
para predecir
nuestro comportamiento futuro
nuestro comportamiento futuro
para cuando sea necesario, influir
en nuestro comportamiento futuro.
en nuestro comportamiento futuro.
03:36
Or when necessary,
to influence our future behavior
to influence our future behavior
58
204760
2896
03:39
so that we act more in accordance
with our statistical profiles.
with our statistical profiles.
59
207680
4040
Para que actuemos más de acuerdo
con nuestros perfiles estadísticos.
con nuestros perfiles estadísticos.
La economía digital: ¿Le gusta la gente?
03:45
The digital economy --
does it like people?
does it like people?
60
213200
2216
No, si se tiene un plan de negocios,
¿qué se supone que hay que hacer?
¿qué se supone que hay que hacer?
03:47
No, if you have a business plan,
what are you supposed to do?
what are you supposed to do?
61
215440
2896
03:50
Get rid of all the people.
62
218360
1256
Desháganse de todas las personas.
03:51
Human beings, they want health care,
they want money, they want meaning.
they want money, they want meaning.
63
219640
3400
Los humanos quieren atención médica,
quieren dinero, quieren significado.
quieren dinero, quieren significado.
03:56
You can't scale with people.
64
224360
1880
No se puede escalar con la gente.
03:59
(Laughter)
65
227360
1456
(Risas)
Incluso nuestras aplicaciones digitales
04:00
Even our digital apps --
66
228840
1216
04:02
they don't help us
form any rapport or solidarity.
form any rapport or solidarity.
67
230080
3216
no nos ayudan a formar
ninguna relación o solidaridad.
ninguna relación o solidaridad.
04:05
I mean, where's the button
on the ride hailing app
on the ride hailing app
68
233320
2416
Quiero decir, ¿dónde está
el botón de la aplicación de viaje
el botón de la aplicación de viaje
04:07
for the drivers to talk to one another
about their working conditions
about their working conditions
69
235760
3496
para que los conductores hablen entre sí
sobre sus condiciones de trabajo
sobre sus condiciones de trabajo
04:11
or to unionize?
70
239280
1200
o sindicalizarse?
Incluso nuestras herramientas
de videoconferencia,
de videoconferencia,
04:13
Even our videoconferencing tools,
71
241600
2016
04:15
they don't allow us
to establish real rapport.
to establish real rapport.
72
243640
2376
no nos permiten establecer
una relación real.
una relación real.
04:18
However good the resolution of the video,
73
246040
3336
Por buena que sea la resolución del video,
04:21
you still can't see if somebody's irises
are opening to really take you in.
are opening to really take you in.
74
249400
4016
todavía no puedes ver si el iris de
alguien se está abriendo para recibirte.
alguien se está abriendo para recibirte.
Todo lo que hemos hecho
para establecer una buena relación
para establecer una buena relación
04:25
All of the things that we've done
to establish rapport
to establish rapport
75
253440
2576
que hemos desarrollado a lo largo
de cientos de miles de años de evolución,
de cientos de miles de años de evolución,
04:28
that we've developed over hundreds
of thousands of years of evolution,
of thousands of years of evolution,
76
256040
3335
04:31
they don't work,
77
259399
1217
no funcionan.
No puedes ver si la respiración de alguien
se está sincronizando con la tuya.
se está sincronizando con la tuya.
04:32
you can't see if someone's breath
is syncing up with yours.
is syncing up with yours.
78
260640
3016
04:35
So the mirror neurons never fire,
the oxytocin never goes through your body,
the oxytocin never goes through your body,
79
263680
3656
Y las neuronas espejo nunca se disparan,
la oxitocina nunca pasa por tu cuerpo,
la oxitocina nunca pasa por tu cuerpo,
04:39
you never have that experience
of bonding with the other human being.
of bonding with the other human being.
80
267360
3240
nunca tienes esa experiencia de
vinculación con el otro ser humano.
vinculación con el otro ser humano.
04:43
And instead, you're left like,
81
271360
1456
Y en cambio, te quedan como
"Bueno, estaban de acuerdo conmigo,
pero ¿realmente lo estaban,
pero ¿realmente lo estaban,
04:44
"Well, they agreed with me,
but did they really,
but did they really,
82
272840
2256
04:47
did they really get me?"
83
275120
1696
realmente me llegaron?"
04:48
And we don't blame the technology
for that lack of fidelity.
for that lack of fidelity.
84
276840
3376
Y no culpamos a la tecnología
por esa falta de fidelidad.
por esa falta de fidelidad.
04:52
We blame the other person.
85
280240
1480
Culparemos a la otra persona.
04:55
You know, even the technologies
and the digital initiatives that we have
and the digital initiatives that we have
86
283320
4056
Incluso las tecnologías y
las iniciativas digitales que tenemos
las iniciativas digitales que tenemos
04:59
to promote humans,
87
287400
2176
para promover a los humanos,
05:01
are intensely anti-human at the core.
88
289600
2760
son intensamente antihumanos en el centro.
05:05
Think about the blockchain.
89
293600
2000
Piensen en el blockchain.
¿El blockchain está aquí para ayudarnos
a tener una gran economía humanizada? No.
a tener una gran economía humanizada? No.
05:08
The blockchain is here to help us
have a great humanized economy? No.
have a great humanized economy? No.
90
296520
3616
05:12
The blockchain does not engender
trust between users,
trust between users,
91
300160
2696
El blockchain no genera confianza
entre los usuarios,
entre los usuarios,
05:14
the blockchain simply
substitutes for trust in a new,
substitutes for trust in a new,
92
302880
3536
el blockchain simplemente sustituye
la confianza en un nuevo,
la confianza en un nuevo,
05:18
even less transparent way.
93
306440
2000
de manera aún menos transparente.
05:21
Or the code movement.
94
309600
1816
O el movimiento del código,
quiero decir, la educación
es genial, amamos la educación
es genial, amamos la educación
05:23
I mean, education is great,
we love education,
we love education,
95
311440
2176
05:25
and it's a wonderful idea
96
313640
1456
y es una idea maravillosa
05:27
that we want kids to be able
to get jobs in the digital future,
to get jobs in the digital future,
97
315120
3136
el querer que los niños obtengan
empleos en el futuro digital,
empleos en el futuro digital,
05:30
so we'll teach them code now.
98
318280
1600
Así que les enseñaremos el código ahora.
05:32
But since when is education
about getting jobs?
about getting jobs?
99
320640
2480
¿Pero desde cuándo se trata
la educación de conseguir trabajo?
la educación de conseguir trabajo?
La educación no se trataba
de conseguir trabajo.
de conseguir trabajo.
05:35
Education wasn't about getting jobs.
100
323920
1736
05:37
Education was compensation
for a job well done.
for a job well done.
101
325680
3976
La educación era una compensación
por un trabajo bien hecho.
por un trabajo bien hecho.
05:41
The idea of public education
102
329680
1576
La idea de la educación pública
era para los mineros del carbón que todo
el día trabajaban en las minas de carbón.
el día trabajaban en las minas de carbón.
05:43
was for coal miners,
who would work in the coal mines all day,
who would work in the coal mines all day,
103
331280
3376
05:46
then they'd come home
and they should have the dignity
and they should have the dignity
104
334680
2576
Luego volverían a casa y
deberían tener la dignidad
deberían tener la dignidad
05:49
to be able to read a novel
and understand it.
and understand it.
105
337280
2136
para poder leer una novela y entenderla.
05:51
Or the intelligence to be able
to participate in democracy.
to participate in democracy.
106
339440
2960
O la inteligencia para poder
participar en la democracia.
participar en la democracia.
05:55
When we make it an extension of the job,
what are we really doing?
what are we really doing?
107
343200
3216
Cuando la hacemos extensión del trabajo,
¿qué hacemos realmente?
¿qué hacemos realmente?
05:58
We're just letting corporations really
108
346440
2536
Solo estamos dejando
que las corporaciones
que las corporaciones
06:01
externalize the cost
of training their workers.
of training their workers.
109
349000
3120
externalicen el coste de
formación de sus trabajadores.
formación de sus trabajadores.
06:05
And the worst of all really
is the humane technology movement.
is the humane technology movement.
110
353520
4096
Y lo peor de todo es realmente
el movimiento tecnológico humano.
el movimiento tecnológico humano.
Quiero decir, me encantan estos chicos,
los antiguos que tomaban
los antiguos que tomaban
06:09
I mean, I love these guys,
the former guys who used to take
the former guys who used to take
111
357640
2816
06:12
the algorithms from
Las Vegas slot machines
Las Vegas slot machines
112
360480
2936
Los algoritmos de las máquinas
tragamonedas de Las Vegas y
tragamonedas de Las Vegas y
06:15
and put them in our social media feed
so that we get addicted.
so that we get addicted.
113
363440
2936
los ponían en nuestro feed de redes
sociales para que nos volviéramos adictos.
sociales para que nos volviéramos adictos.
06:18
Now they've seen the error of their ways
114
366400
1936
Ahora han visto el error
06:20
and they want to make
technology more humane.
technology more humane.
115
368360
2456
quieren hacer que
la tecnología sea más humana.
la tecnología sea más humana.
Pero cuando escucho
la expresión "tecnología humana",
la expresión "tecnología humana",
06:22
But when I hear the expression
"humane technology,"
"humane technology,"
116
370840
2416
06:25
I think about cage-free
chickens or something.
chickens or something.
117
373280
2856
pienso en gallinas sin jaula o algo así.
06:28
We're going to be as humane
as possible to them,
as possible to them,
118
376160
2256
Vamos a ser
tan humanos posible para ellos,
tan humanos posible para ellos,
06:30
until we take them to the slaughter.
119
378440
1720
hasta que los llevemos al matadero.
06:33
So now they're going to let these
technologies be as humane as possible,
technologies be as humane as possible,
120
381200
3416
Así que ahora dejarán que estas
tecnologías sean lo más humanas posible,
tecnologías sean lo más humanas posible,
06:36
as long as they extract enough data
and extract enough money from us
and extract enough money from us
121
384640
3216
siempre que extraigan suficientes datos
y suficiente dinero de nosotros
y suficiente dinero de nosotros
06:39
to please their shareholders.
122
387880
1400
para complacer a sus accionistas.
Mientras tanto, los accionistas,
por su parte, solo están pensando,
por su parte, solo están pensando,
06:42
Meanwhile, the shareholders,
for their part, they're just thinking,
for their part, they're just thinking,
123
390520
3176
06:45
"I need to earn enough money now,
so I can insulate myself
so I can insulate myself
124
393720
2976
"Necesito ganar suficiente dinero ahora,
para poder aislarme
para poder aislarme
06:48
from the world I'm creating
by earning money in this way."
by earning money in this way."
125
396720
3056
del mundo que estoy creando
ganando dinero de esta manera".
ganando dinero de esta manera".
06:51
(Laughter)
126
399800
2376
(Risas)
06:54
No matter how many VR goggles
they slap on their faces
they slap on their faces
127
402200
4056
No importa cuántas gafas VR
se pongan en la cara
se pongan en la cara
06:58
and whatever fantasy world they go into,
128
406280
2256
y cualquier mundo
de fantasía en el que entren,
de fantasía en el que entren,
07:00
they can't externalize the slavery
and pollution that was caused
and pollution that was caused
129
408560
3536
no pueden externalizar la esclavitud
y la contaminación causada
y la contaminación causada
07:04
through the manufacture
of the very device.
of the very device.
130
412120
2976
a través de la fabricación
del mismo dispositivo.
del mismo dispositivo.
07:07
It reminds me of
Thomas Jefferson's dumbwaiter.
Thomas Jefferson's dumbwaiter.
131
415120
3176
Me recuerda a los tontos
de Thomas Jefferson.
de Thomas Jefferson.
07:10
Now, we like to think
that he made the dumbwaiter
that he made the dumbwaiter
132
418320
2336
Nos gusta pensar que él hizo el tonto
07:12
in order to spare his slaves
all that labor of carrying the food
all that labor of carrying the food
133
420680
3656
con el fin de ahorrar a sus esclavos
todo el trabajo de llevar la comida
todo el trabajo de llevar la comida
07:16
up to the dining room
for the people to eat.
for the people to eat.
134
424360
2776
hasta el comedor
para que la gente comiera.
para que la gente comiera.
07:19
That's not what it was for,
it wasn't for the slaves,
it wasn't for the slaves,
135
427160
2496
Eso no era para lo que era,
no era para los esclavos,
no era para los esclavos,
07:21
it was for Thomas Jefferson
and his dinner guests,
and his dinner guests,
136
429680
2336
fue para Thomas Jefferson y
sus invitados a la cena,
sus invitados a la cena,
07:24
so they didn't have to see the slave
bringing the food up.
bringing the food up.
137
432040
3096
para no tener que ver
al esclavo trayendo la comida.
al esclavo trayendo la comida.
07:27
The food just arrived magically,
138
435160
1576
La comida acaba de llegar mágicamente,
07:28
like it was coming out
of a "Start Trek" replicator.
of a "Start Trek" replicator.
139
436760
3000
como si saliera de
un replicador de "Start Trek".
un replicador de "Start Trek".
07:32
It's part of an ethos that says,
140
440720
2096
Es parte de un espíritu que dice:
07:34
human beings are the problem
and technology is the solution.
and technology is the solution.
141
442840
4280
Los humanos son el problema
y la tecnología es la solución.
y la tecnología es la solución.
07:40
We can't think that way anymore.
142
448680
2056
Ya no podemos pensar de esa manera.
07:42
We have to stop using technology
to optimize human beings for the market
to optimize human beings for the market
143
450760
5296
Hay que dejar de usar la tecnología para
optimizar a los humanos para el mercado
optimizar a los humanos para el mercado
07:48
and start optimizing technology
for the human future.
for the human future.
144
456080
5040
y empezar a optimizar
la tecnología para el futuro humano.
la tecnología para el futuro humano.
Pero ese es un argumento
muy difícil de plantear en estos días,
muy difícil de plantear en estos días,
07:55
But that's a really hard argument
to make these days,
to make these days,
145
463080
2656
07:57
because humans are not popular beings.
146
465760
4056
porque los humanos no son seres populares.
08:01
I talked about this in front
of an environmentalist just the other day,
of an environmentalist just the other day,
147
469840
3376
Hablé de esto frente
a una ambientalista el otro día,
a una ambientalista el otro día,
y ella dijo:
"¿Por qué defiendes a los humanos?
"¿Por qué defiendes a los humanos?
08:05
and she said, "Why are you
defending humans?
defending humans?
148
473240
2096
08:07
Humans destroyed the planet.
They deserve to go extinct."
They deserve to go extinct."
149
475360
2696
Los humanos destruyeron el planeta.
Merecen extinguirse".
Merecen extinguirse".
08:10
(Laughter)
150
478080
3456
(Risas)
Incluso nuestros medios populares
odian a los humanos.
odian a los humanos.
08:13
Even our popular media hates humans.
151
481560
2576
Vean la televisión,
08:16
Watch television,
152
484160
1256
todos los programas
de ciencia ficción son sobre
de ciencia ficción son sobre
08:17
all the sci-fi shows are about how robots
are better and nicer than people.
are better and nicer than people.
153
485440
3736
cómo los robots son mejores
y más amables que las personas.
y más amables que las personas.
08:21
Even zombie shows --
what is every zombie show about?
what is every zombie show about?
154
489200
2976
Incluso los shows de zombies,
¿de qué se trata cada show de zombies?
¿de qué se trata cada show de zombies?
08:24
Some person, looking at the horizon
at some zombie going by,
at some zombie going by,
155
492200
3256
Alguna persona, mirando
el horizonte a un zombie,
el horizonte a un zombie,
08:27
and they zoom in on the person
and you see the person's face,
and you see the person's face,
156
495480
2896
se acercan a la persona
y ves la cara de la persona,
y ves la cara de la persona,
08:30
and you know what they're thinking:
157
498400
1736
y Uds. saben lo que están pensando:
08:32
"What's really the difference
between that zombie and me?
between that zombie and me?
158
500160
2736
"¿Cuál es realmente la diferencia
entre ese zombie y yo?
entre ese zombie y yo?
08:34
He walks, I walk.
159
502920
1536
Él camina, yo camino.
08:36
He eats, I eat.
160
504480
2016
Él come, yo como.
08:38
He kills, I kill."
161
506520
2280
Él mata, yo mato".
08:42
But he's a zombie.
162
510360
1536
Pero es un zombie.
Al menos eres consciente de ello.
08:43
At least you're aware of it.
163
511920
1416
08:45
If we are actually having trouble
distinguishing ourselves from zombies,
distinguishing ourselves from zombies,
164
513360
3696
Si realmente tenemos problemas
para distinguirnos de los zombies,
para distinguirnos de los zombies,
08:49
we have a pretty big problem going on.
165
517080
2176
tenemos un problema bastante grande.
08:51
(Laughter)
166
519280
1216
(Risas)
08:52
And don't even get me started
on the transhumanists.
on the transhumanists.
167
520520
2936
Y ni siquiera me refiero
a los transhumanistas.
a los transhumanistas.
08:55
I was on a panel with a transhumanist,
and he's going on about the singularity.
and he's going on about the singularity.
168
523480
3816
Estuve en un panel con un transhumanista,
y él hablaba sobre la singularidad.
y él hablaba sobre la singularidad.
08:59
"Oh, the day is going to come really soon
when computers are smarter than people.
when computers are smarter than people.
169
527320
3856
"Pronto llegará el día,
cuando las computadoras sean
más inteligentes que las personas".
más inteligentes que las personas".
09:03
And the only option
for people at that point
for people at that point
170
531200
2136
Y la única opción
para las personas en ese punto
para las personas en ese punto
09:05
is to pass the evolutionary torch
to our successor
to our successor
171
533360
3336
es pasar el testigo evolutivo
a nuestro sucesor
a nuestro sucesor
09:08
and fade into the background.
172
536720
1616
y desaparecer en el fondo.
09:10
Maybe at best, upload
your consciousness to a silicon chip.
your consciousness to a silicon chip.
173
538360
3456
En el mejor de los casos,
suban su conciencia a un chip de silicona
suban su conciencia a un chip de silicona
09:13
And accept your extinction."
174
541840
1840
y acepten su extinción".
09:16
(Laughter)
175
544640
1456
(Risas)
09:18
And I said, "No, human beings are special.
176
546120
3376
Y dije, "No, los humanos son especiales.
09:21
We can embrace ambiguity,
we understand paradox,
we understand paradox,
177
549520
3536
Podemos abrazar la ambigüedad,
entendemos la paradoja,
entendemos la paradoja,
09:25
we're conscious,
we're weird, we're quirky.
we're weird, we're quirky.
178
553080
2616
somos conscientes, raros, peculiares.
09:27
There should be a place for humans
in the digital future."
in the digital future."
179
555720
3336
Debería haber un lugar
para los humanos en el futuro digital".
para los humanos en el futuro digital".
09:31
And he said, "Oh, Rushkoff,
180
559080
1536
Y él dijo: "Oh, Rushkoff,
09:32
you're just saying that
because you're a human."
because you're a human."
181
560640
2296
solo lo dices porque eres un humano".
09:34
(Laughter)
182
562960
1776
(Risas)
09:36
As if it's hubris.
183
564760
1600
Como si fuera arrogancia.
09:39
OK, I'm on "Team Human."
184
567280
2800
Bien, estoy en el "Equipo humano".
09:43
That was the original insight
of the digital age.
of the digital age.
185
571200
3856
Esa fue la idea original
de la era digital.
de la era digital.
09:47
That being human is a team sport,
186
575080
2216
Que ser humano es un deporte de equipo.
09:49
evolution's a collaborative act.
187
577320
2736
La evolución es un acto de colaboración.
09:52
Even the trees in the forest,
188
580080
1416
Incluso los árboles en el bosque,
09:53
they're not all in competition
with each other,
with each other,
189
581520
2216
no todos compiten entre sí.
09:55
they're connected with the vast
network of roots and mushrooms
network of roots and mushrooms
190
583760
3216
Están conectados
con la vasta red de raíces y setas
con la vasta red de raíces y setas
09:59
that let them communicate with one another
and pass nutrients back and forth.
and pass nutrients back and forth.
191
587000
4536
que les permite comunicarse entre sí
y pasar nutrientes de un lado a otro.
y pasar nutrientes de un lado a otro.
Si los humanos somos
la especie más evolucionada,
la especie más evolucionada,
10:03
If human beings
are the most evolved species,
are the most evolved species,
192
591560
2136
10:05
it's because we have the most evolved
ways of collaborating and communicating.
ways of collaborating and communicating.
193
593720
4136
es porque tenemos formas más evolucionadas
de colaboración y comunicación.
de colaboración y comunicación.
10:09
We have language.
194
597880
1496
Tenemos lenguaje
10:11
We have technology.
195
599400
1240
Tenemos tecnología.
10:14
It's funny, I used to be the guy
who talked about the digital future
who talked about the digital future
196
602120
4576
Es gracioso, solía ser el tipo
que hablaba del futuro digital
que hablaba del futuro digital
10:18
for people who hadn't yet
experienced anything digital.
experienced anything digital.
197
606720
2680
a personas que aún no habían
experimentado nada digital.
experimentado nada digital.
10:22
And now I feel like I'm the last guy
198
610200
1816
Y ahora siento que soy el último
10:24
who remembers what life was like
before digital technology.
before digital technology.
199
612040
2920
que recuerda cómo era la vida
antes de la tecnología digital.
antes de la tecnología digital.
10:28
It's not a matter of rejecting the digital
or rejecting the technological.
or rejecting the technological.
200
616680
4216
No se trata de rechazar lo digital
o de rechazar lo tecnológico.
o de rechazar lo tecnológico.
10:32
It's a matter of retrieving the values
that we're in danger of leaving behind
that we're in danger of leaving behind
201
620920
4096
Es una cuestión de recuperar los valores
que están en peligro de perderse
que están en peligro de perderse
10:37
and then embedding them in the digital
infrastructure for the future.
infrastructure for the future.
202
625040
3600
e incorporarlos en
la infraestructura digital para el futuro.
la infraestructura digital para el futuro.
10:41
And that's not rocket science.
203
629880
2296
Y eso no es ciencia espacial.
10:44
It's as simple as making a social network
204
632200
2096
Es tan simple como hacer una red social
10:46
that instead of teaching us
to see people as adversaries,
to see people as adversaries,
205
634320
3536
que en lugar de enseñarnos a ver
a las personas como adversarios,
a las personas como adversarios,
10:49
it teaches us to see
our adversaries as people.
our adversaries as people.
206
637880
3000
nos enseñe a ver a
nuestros adversarios como personas.
nuestros adversarios como personas.
10:54
It means creating an economy
that doesn't favor a platform monopoly
that doesn't favor a platform monopoly
207
642240
4296
Significa crear una economía que
no favorezca un monopolio de plataforma
no favorezca un monopolio de plataforma
10:58
that wants to extract all the value
out of people and places,
out of people and places,
208
646560
3336
que quiere extraer
todo el valor de personas y lugares,
todo el valor de personas y lugares,
11:01
but one that promotes the circulation
of value through a community
of value through a community
209
649920
3936
sino uno que promueva la circulación
de valor a través de una comunidad
de valor a través de una comunidad
11:05
and allows us to establish
platform cooperatives
platform cooperatives
210
653880
2416
y nos permita establecer
cooperativas de plataforma
cooperativas de plataforma
11:08
that distribute ownership
as wide as possible.
as wide as possible.
211
656320
3816
que distribuyan
la propiedad lo más ampliamente posible.
la propiedad lo más ampliamente posible.
11:12
It means building platforms
212
660160
1656
Significa construir plataformas.
11:13
that don't repress our creativity
and novelty in the name of prediction
and novelty in the name of prediction
213
661840
4656
Eso no reprime nuestra creatividad y
novedad en nombre de la predicción.
novedad en nombre de la predicción.
11:18
but actually promote
creativity and novelty,
creativity and novelty,
214
666520
2576
Pero en realidad promueve
la creatividad y la novedad
la creatividad y la novedad
11:21
so that we can come up
with some of the solutions
with some of the solutions
215
669120
2336
para poder llegar
a algunas de las soluciones
a algunas de las soluciones
11:23
to actually get ourselves
out of the mess that we're in.
out of the mess that we're in.
216
671480
2680
y salir realmente
del lío en el que estamos,
del lío en el que estamos,
11:27
No, instead of trying to earn
enough money to insulate ourselves
enough money to insulate ourselves
217
675440
3056
en lugar de tratar de ganar
suficiente dinero para aislarnos
suficiente dinero para aislarnos
11:30
from the world we're creating,
218
678520
1496
del mundo que estamos creando,
11:32
why don't we spend that time and energy
making the world a place
making the world a place
219
680040
3056
¿Por qué no gastamos ese tiempo
y energía haciendo del mundo un lugar?
y energía haciendo del mundo un lugar?
11:35
that we don't feel
the need to escape from.
the need to escape from.
220
683120
2040
De lo que no sentimos
la necesidad de escapar.
la necesidad de escapar.
11:38
There is no escape,
there is only one thing going on here.
there is only one thing going on here.
221
686000
3200
No hay escape,
solo una cosa está sucediendo aquí.
solo una cosa está sucediendo aquí.
11:42
Please, don't leave.
222
690680
2120
Por favor, no se vayan.
11:45
Join us.
223
693640
1360
Únanse a nosotros.
Puede que no seamos perfectos,
11:47
We may not be perfect,
224
695800
1296
11:49
but whatever happens,
at least you won't be alone.
at least you won't be alone.
225
697120
2440
pero pase lo que pase,
al menos no estarán solos.
al menos no estarán solos.
11:52
Join "Team Human."
226
700640
1520
Únanse al "Equipo humano".
11:55
Find the others.
227
703160
2096
Encuentren a los otros.
11:57
Together, let's make the future
that we always wanted.
that we always wanted.
228
705280
2960
Juntos, hagamos el futuro
que siempre quisimos.
que siempre quisimos.
Y a esos multimillonarios técnicos
que querían saber
que querían saber
12:01
Oh, and those tech billionaires
who wanted to know
who wanted to know
229
709560
2496
12:04
how to maintain control of their
security force after the apocalypse,
security force after the apocalypse,
230
712080
3256
cómo mantener el control de su fuerza
de seguridad tras el apocalipsis,
de seguridad tras el apocalipsis,
12:07
you know what I told them?
231
715360
1896
¿saben qué les dije?
12:09
"Start treating those people
with love and respect right now.
with love and respect right now.
232
717280
4216
"Comiencen a tratar a las personas
con amor y respeto ahora mismo.
con amor y respeto ahora mismo.
12:13
Maybe you won't have
an apocalypse to worry about."
an apocalypse to worry about."
233
721520
2440
Y tal vez no tengan apocalipsis
del que preocuparte".
del que preocuparte".
12:16
Thank you.
234
724840
1216
Gracias.
12:18
(Applause)
235
726080
4440
(Aplausos)
Translated by Marlén Scholand Cámara
ABOUT THE SPEAKER
Douglas Rushkoff - Media theorist, authorDouglas Rushkoff promotes human autonomy in the digital age.
Why you should listen
Douglas Rushkoff coined such expressions as "viral media," "digital natives" and "social currency," and advises governments, communities and businesses on the impact of technology on society's future. Named one of "the world’s ten most influential thinkers" by MIT, Rushkoff won the Marshal McLuhan Award for media writing and the Neil Postman award for Public Intellectual Activity.
Rushkoff hosts the Team Human podcast, made four PBS Frontline documentaries including Generation Like and The Merchants of Cool, and wrote many bestselling books including Team Human, Present Shock, Program or Be Programmed and Throwing Rocks at the Google Bus. He founded the Laboratory for Digital Humanism at CUNY/Queens College, where he is professor of media theory and digital economics.
Douglas Rushkoff | Speaker | TED.com