TED2010
Michael Specter: The danger of science denial
Michael Specter: O perigo da negação da ciência
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Campanhas autistas contra vacinação, proibições de "alimentos Frankenstein", a mania das curas por ervas: tudo isso indica o crescente medo do público (e muitas vezes rejeição completa) da ciência e da razão, diz Michael Specter. Ele alerta que essa tendência é uma ameaça desastrosa para o progresso humano.
Michael Specter - Writer
Michael Specter is a staff writer for the New Yorker. His new book, Denialism, asks why we have increasingly begun to fear scientific advances instead of embracing them. Full bio
Michael Specter is a staff writer for the New Yorker. His new book, Denialism, asks why we have increasingly begun to fear scientific advances instead of embracing them. Full bio
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Let's pretend right here we have a machine.
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0
3000
Vamos fazer de conta que temos aqui uma máquina,
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A big machine, a cool, TED-ish machine,
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3000
2000
uma grande máquina, uma fascinante Máquina-TED,
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and it's a time machine.
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5000
2000
e ela é uma máquina do tempo.
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And everyone in this room has to get into it.
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E todas as pessoas nesta sala devem entrar nela.
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And you can go backwards, you can go forwards;
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9000
2000
E vocês podem ir para trás ou podem ir para frente;
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you cannot stay where you are.
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11000
2000
vocês só não podem ficar onde estão.
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And I wonder what you'd choose, because I've been asking my friends
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2000
E imagino o que vocês escolheriam, porque andei perguntando aos meus amigos
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this question a lot lately and they all want to go back.
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15000
3000
recentemente sobre essa questão, várias vezes, e todos eles querem voltar.
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I don't know. They want to go back before there were automobiles
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Eu não entendo. Eles querem voltar para antes de existirem automóveis
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or Twitter or "American Idol."
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20000
2000
ou Twitter ou "American Idol".
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I don't know.
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Não entendo.
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I'm convinced that there's some sort of pull
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2000
Estou convencido de que existe alguma espécie de atração
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to nostalgia, to wishful thinking.
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26000
2000
pela nostalgia, pelo pensamento otimista.
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And I understand that.
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E eu entendo isso.
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I'm not part of that crowd, I have to say.
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30000
3000
Não faço parte dessa multidão, preciso dizer.
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I don't want to go back, and it's not because I'm adventurous.
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33000
2000
Não quero voltar, e isso não é porque eu seja aventureiro --
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It's because possibilities on this planet,
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é porque as possibilidades neste planeta,
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they don't go back, they go forward.
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2000
elas não vão para trás, elas vão para frente.
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So I want to get in the machine, and I want to go forward.
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39000
3000
Portanto eu quero entrar na máquina e ir para frente.
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This is the greatest time there's ever been on this planet
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42000
3000
Estes são os melhores tempos que jamais existiram neste planeta
01:00
by any measure that you wish to choose:
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45000
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por qualquer medida que vocês escolham usar:
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health, wealth,
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47000
2000
saúde, riqueza,
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mobility, opportunity,
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mobilidade, oportunidade,
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declining rates of disease ...
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2000
incidências de doenças em declínio.
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There's never been a time like this.
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53000
2000
Nunca houve um tempo como este.
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My great-grandparents died, all of them,
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55000
2000
Meus bisavós morreram, todos eles,
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by the time they were 60.
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57000
2000
por volta dos 60 anos.
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My grandparents pushed that number to 70.
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59000
2000
Meus avós empurraram esse número para 70.
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My parents are closing in on 80.
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61000
2000
Meus pais estão chegando aos 80.
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So there better be
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63000
3000
Então é melhor que haja
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a nine at the beginning of my death number.
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66000
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um nove no início do número da minha morte.
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But it's not even about people like us,
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69000
2000
Mas não se trata apenas de pessoas como nós
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because this is a bigger deal than that.
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71000
3000
porque a coisa é ainda maior que isso.
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A kid born in New Delhi today
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74000
2000
Uma criança que nasce hoje em Nova Deli
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can expect to live as long as
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76000
2000
pode esperar viver tanto quanto
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the richest man in the world did 100 years ago.
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78000
2000
o homem mais rico do mundo há 100 anos atrás.
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Think about that, it's an incredible fact.
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80000
2000
Pensem nisso. É um fato inacreditável.
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And why is it true?
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82000
2000
E porque isso é verdade?
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Smallpox. Smallpox killed billions
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84000
2000
Varíola. A varíola matou bilhões
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of people on this planet.
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86000
2000
de pessoas neste planeta.
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It reshaped the demography of the globe
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88000
2000
Ela remodelou a demografia do globo
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in a way that no war ever has.
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90000
2000
de tal modo que guerra alguma jamais o fez.
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It's gone. It's vanished.
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92000
2000
Ela acabou, desapareceu.
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We vanquished it. Puff.
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94000
2000
Nós a derrotamos. Puff.
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In the rich world,
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96000
2000
No primeiro mundo,
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diseases that threatened millions of us just a generation ago
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98000
3000
doenças que ameaçaram milhões de nós há apenas uma geração
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no longer exist, hardly.
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101000
2000
praticamente não existem mais.
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Diphtheria, rubella, polio ...
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103000
2000
Difteria, rubéola, pólio ...
02:00
does anyone even know what those things are?
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105000
3000
alguém ao menos sabe o que são essas coisas?
02:03
Vaccines, modern medicine,
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108000
3000
Vacinas, medicina moderna,
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our ability to feed billions of people,
50
111000
2000
nossa capacidade de alimentar bilhões de pessoas,
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those are triumphs of the scientific method.
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113000
2000
esses são triunfos do método científico.
02:10
And to my mind, the scientific method --
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115000
2000
E no meu entendimento, o método científico,
02:12
trying stuff out,
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117000
2000
experimentando coisas,
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seeing if it works, changing it when it doesn't --
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119000
3000
vendo o que funciona, mudando quando não funciona,
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is one of the great accomplishments of humanity.
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122000
2000
é uma das grandes realizações da humanidade.
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So that's the good news.
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124000
2000
Portanto, essas são as boas notícias.
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Unfortunately, that's all the good news
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126000
2000
Infelizmente, essas são todas as boas notícias
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because there are some other problems, and they've been mentioned many times.
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128000
3000
porque há outros problemas, e eles foram mencionados muitas vezes,
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And one of them is that
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131000
2000
e um deles é que,
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despite all our accomplishments,
60
133000
2000
apesar de todas nossas realizações,
02:30
a billion people go to bed hungry
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135000
2000
um bilhão de pessoas vai para a cama com fome
02:32
in this world every day.
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137000
2000
neste mundo, a cada dia.
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That number's rising, and it's rising really rapidly, and it's disgraceful.
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139000
3000
Esse número está aumentando, e está realmente aumentando depressa, e isso é vergonhoso.
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And not only that, we've used our imagination
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142000
3000
E não é só isso, nós usamos nossa imaginação
02:40
to thoroughly trash this globe.
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2000
para sucatear completamente este planeta.
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Potable water, arable land,
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2000
Água potável, terra cultivável,
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rainforests, oil, gas:
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149000
2000
florestas tropicais, petróleo, gás:
02:46
they're going away, and they're going away soon,
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151000
3000
tudo isso está acabando, e acabando logo,
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and unless we innovate our way out of this mess,
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154000
3000
e a menos que inventemos uma saída dessa confusão,
02:52
we're going away too.
70
157000
2000
nós também sumiremos.
02:54
So the question is: Can we do that? And I think we can.
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159000
3000
Portanto, a questão é: será que conseguiremos isso? Acho que sim.
02:57
I think it's clear that we can make food
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162000
2000
Acho que podemos produzir comida
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that will feed billions of people without raping the land that they live on.
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164000
3000
para alimentar bilhões de pessoas sem esgotar a terra em que eles vivem.
03:02
I think we can power this world with energy
74
167000
2000
Acho que podemos fazer este mundo funcionar com energia
03:04
that doesn't also destroy it.
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169000
2000
que não o destrua ao mesmo tempo.
03:06
I really do believe that, and, no, it ain't wishful thinking.
76
171000
3000
Realmente creio nisso e, não, isso não é otimismo ingênuo.
03:09
But here's the thing that keeps me up at night --
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174000
3000
Mas aqui está o que não me deixa dormir à noite,
03:12
one of the things that keeps me up at night:
78
177000
3000
uma das coisas que me mantém acordado à noite.
03:16
We've never needed progress in science more than we need it right now. Never.
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181000
3000
Nunca tivemos tanta necessidade de progresso na ciência como precisamos agora, nunca,
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And we've also never been in a position
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184000
2000
e também nunca estivemos numa situação
03:21
to deploy it properly in the way that we can today.
81
186000
2000
de desenvolvê-la adequadamente como podemos fazer hoje.
03:23
We're on the verge of amazing, amazing events
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188000
3000
Estamos no limiar de acontecimentos extraordinários
03:26
in many fields,
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191000
2000
em muitos campos.
03:28
and yet I actually think we'd have to go back
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193000
2000
E no entanto, efetivamente acredito que precisaríamos voltar
03:30
hundreds, 300 years, before the Enlightenment,
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195000
3000
centenas, 300 anos, para antes do Iluminismo,
03:33
to find a time when we battled progress,
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198000
3000
para encontrar uma época em que combatemos pelo progresso,
03:36
when we fought about these things
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201000
2000
em que lutamos por essas coisas
03:38
more vigorously, on more fronts, than we do now.
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203000
3000
com mais vigor, em mais frentes de batalha, do que estamos fazendo agora.
03:41
People wrap themselves in their beliefs,
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206000
2000
As pessoas se envolvem em suas crenças,
03:43
and they do it so tightly that you can't set them free.
90
208000
3000
e elas se tornam tão herméticas que não é mais possível libertá-las.
03:46
Not even the truth will set them free.
91
211000
2000
Nem mesmo a verdade as libertará.
03:48
And, listen, everyone's entitled to their opinion;
92
213000
3000
E, ouçam, todos têm direito a suas opiniões;
03:51
they're even entitled to their opinion about progress.
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216000
2000
têm até mesmo o direito a suas opiniões sobre o progresso,
03:53
But you know what you're not entitled to?
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218000
2000
mas vocês sabem qual o direito que vocês não têm?
03:55
You're not entitled to your own facts. Sorry, you're not.
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220000
3000
Vocês não têm o direito a seus próprios fatos. Sinto muito, vocês não têm esse direito.
03:58
And this took me awhile to figure out.
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223000
2000
E levei algum tempo para perceber isso.
04:00
About a decade ago, I wrote a story about vaccines
97
225000
2000
Há cerca de uma década, escrevi uma história sobre vacinas
04:02
for The New Yorker. A little story.
98
227000
2000
para o "The New Yorker," uma pequena história.
04:04
And I was amazed to find opposition:
99
229000
2000
E fiquei surpreso de encontrar oposição,
04:06
opposition to what is, after all,
100
231000
3000
oposição ao que constitui, afinal de contas,
04:09
the most effective public health measure in human history.
101
234000
3000
a mais eficaz medida de saúde pública da história da humanidade.
04:12
I didn't know what to do,
102
237000
2000
Eu não sabia o que fazer,
04:14
so I just did what I do: I wrote a story and I moved on.
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239000
3000
por isso simplesmente fiz o que eu faço: escrevi uma história e toquei em frente.
04:17
And soon after that,
104
242000
3000
E logo depois disso,
04:20
I wrote a story about genetically engineered food.
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245000
2000
escrevi uma história sobre comida geneticamente modificada.
04:22
Same thing, only bigger.
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247000
2000
A mesma coisa, só que maior.
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People were going crazy.
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249000
2000
As pessoas estavam ficando loucas.
04:26
So I wrote a story about that too,
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251000
2000
Então, eu escrevi uma história sobre isso também,
04:28
and I couldn't understand why
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253000
2000
e eu não conseguia entender porque
04:30
people thought this was "Frankenfoods,"
110
255000
2000
as pessoas pensavam que isso era "comida Frankenstein,"
04:32
why they thought moving molecules around
111
257000
2000
porque elas pensavam que mudar algumas moléculas de posição
04:34
in a specific, rather than a haphazard way,
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259000
3000
de um modo específico, em vez de ao acaso,
04:37
was trespassing on nature's ground.
113
262000
3000
significava violar os limites da natureza.
04:40
But, you know, I do what I do. I wrote the story, I moved on.
114
265000
2000
Mas, como vocês sabem, eu faço o que eu faço. Escrevi a história, toquei em frente.
04:42
I mean, I'm a journalist.
115
267000
2000
Quero dizer, eu sou um jornalista;
04:44
We type, we file, we go to dinner. It's fine.
116
269000
3000
nós digitamos, nós arquivamos, nós vamos jantar, está tudo bem.
04:47
(Laughter)
117
272000
2000
(Risos)
04:50
But these stories bothered me,
118
275000
2000
Mas essas histórias me incomodaram,
04:52
and I couldn't figure out why, and eventually I did.
119
277000
2000
e eu não conseguia compreender o porquê, e de repente eu consegui.
04:54
And that's because those fanatics that were driving me crazy
120
279000
3000
E isso é porque esses fanáticos que estavam me deixando maluco
04:57
weren't actually fanatics at all.
121
282000
2000
não eram realmente fanáticos.
04:59
They were thoughtful people, educated people, decent people.
122
284000
3000
Eles eram pessoas prudentes, pessoas educadas, pessoas decentes.
05:02
They were exactly like the people in this room.
123
287000
3000
Eles eram exatamente iguais às pessoas que estão nesta sala.
05:06
And it just disturbed me so much.
124
291000
2000
E isso simplesmente me perturbou de tal modo ...
05:08
But then I thought, you know, let's be honest.
125
293000
3000
mas então pensei, sabem como é, sejamos honestos:
05:11
We're at a point in this world
126
296000
2000
Estamos numa situação neste mundo
05:13
where we don't have the same relationship to progress that we used to.
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298000
3000
na qual não temos a mesma relação com o progresso que costumávamos ter.
05:16
We talk about it ambivalently.
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301000
2000
Nós falamos dele de modo ambivalente.
05:18
We talk about it in ironic terms with little quotes around it:
129
303000
2000
Falamos dele ironicamente, com aspas ao redor:
05:20
"progress."
130
305000
2000
"Progresso".
05:23
Okay, there are reasons for that, and I think we know what those reasons are.
131
308000
3000
Pois bem, existem motivos para isso, e acho que sabemos quais são esses motivos.
05:26
We've lost faith in institutions,
132
311000
2000
Perdemos a fé nas instituições,
05:28
in authority,
133
313000
2000
na autoridade,
05:30
and sometimes in science itself,
134
315000
2000
e algumas vezes até na própria ciência,
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and there's no reason we shouldn't have.
135
317000
2000
e não há razões para que não fizéssemos isso.
05:34
You can just say a few names
136
319000
2000
Basta dizer alguns nomes
05:36
and people will understand.
137
321000
2000
e as pessoas entenderão.
05:38
Chernobyl, Bhopal, the Challenger,
138
323000
3000
Chernobyl, Bhopal, a Challenger,
05:41
Vioxx, weapons of mass destruction,
139
326000
3000
Vioxx, armas de destruição em massa,
05:44
hanging chads.
140
329000
2000
fichas de votação mal picotadas.
05:46
You know, you can choose your list.
141
331000
3000
Quero dizer, vocês sabem, podem escolher a lista de vocês.
05:49
There are questions and problems
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334000
2000
Existem questões e problemas
05:51
with the people we used to believe were always right,
143
336000
2000
com aquelas pessoas que estamos acostumados a considerar sempre certas.
05:53
so be skeptical.
144
338000
2000
Então, sejam céticos.
05:56
Ask questions, demand proof, demand evidence.
145
341000
3000
Façam perguntas, exijam provas, exijam evidências.
05:59
Don't take anything for granted.
146
344000
2000
Não aceitem nada como óbvio.
06:01
But here's the thing: When you get proof,
147
346000
3000
Mas aqui está: quando vocês obtiverem as provas,
06:04
you need to accept the proof, and we're not that good at doing that.
148
349000
3000
vocês precisam aceitar as provas, e não estamos sendo capazes de fazer isso.
06:07
And the reason that I can say that is because
149
352000
2000
E o motivo pelo qual afirmo que isso acontece
06:09
we're now in an epidemic of fear
150
354000
2000
é que estamos agora numa epidemia de medo
06:11
like one I've never seen and hope never to see again.
151
356000
3000
como nenhuma outra que eu tenha visto e espero jamais ver novamente.
06:14
About 12 years ago, there was a story published,
152
359000
2000
Há uns 12 anos, foi publicada uma história,
06:16
a horrible story,
153
361000
2000
uma história horrorosa,
06:18
that linked the epidemic of autism
154
363000
3000
que relacionava a epidemia de autismo
06:21
to the measles, mumps and rubella vaccine shot.
155
366000
3000
às vacinas de sarampo, caxumba e rubéola.
06:24
Very scary.
156
369000
2000
Muito assustador.
06:26
Tons of studies were done to see if this was true.
157
371000
3000
Toneladas de estudos foram feitos para verificar se isso era verdade.
06:29
Tons of studies should have been done; it's a serious issue.
158
374000
3000
Toneladas de estudos precisavam ser feitos: é uma questão séria.
06:32
The data came back.
159
377000
2000
Os dados vieram.
06:34
The data came back from the United States, from England,
160
379000
2000
Os dados vieram dos Estados Unidos, da Inglaterra,
06:36
from Sweden, from Canada,
161
381000
2000
da Suécia, do Canadá,
06:38
and it was all the same: no correlation,
162
383000
2000
e todos indicavam a mesma coisa: nenhuma correlação,
06:40
no connection, none at all.
163
385000
2000
nenhuma conexão, absolutamente nenhuma.
06:42
It doesn't matter. It doesn't matter
164
387000
2000
Não importa. Não importa
06:44
because we believe anecdotes,
165
389000
2000
porque nós acreditamos em piadas,
06:46
we believe what we see, what we think we see,
166
391000
2000
nós acreditamos no que vemos, no que pensamos que vemos,
06:48
what makes us feel real.
167
393000
2000
o que nos faz sentir reais.
06:50
We don't believe a bunch of documents
168
395000
2000
Não acreditamos numa pilha de documentos
06:52
from a government official giving us data,
169
397000
2000
de um funcionário do governo que nos oferece dados,
06:54
and I do understand that, I think we all do.
170
399000
2000
e eu consigo entender isso. Acho que todos nós entendemos.
06:56
But you know what?
171
401000
2000
Mas sabem de uma coisa?
06:58
The result of that has been disastrous.
172
403000
2000
O resultado disso tem sido desastroso,
07:00
Disastrous because here's a fact:
173
405000
3000
desastroso porque aqui está um fato:
07:03
The United States is one of the only countries in the world
174
408000
2000
os Estados Unidos são um dos poucos países do mundo
07:05
where the vaccine rate for measles is going down.
175
410000
3000
em que a taxa de vacinação contra sarampo está caindo.
07:08
That is disgraceful,
176
413000
2000
Isso é vergonhoso
07:10
and we should be ashamed of ourselves.
177
415000
2000
e deveríamos estar envergonhados de nós mesmos.
07:12
It's horrible.
178
417000
2000
É horrível.
07:14
What kind of a thing happened
179
419000
2000
O que aconteceu
07:16
that we could do that?
180
421000
2000
para que fossemos capazes de fazer algo assim?
07:18
Now, I understand it. I do understand it.
181
423000
3000
Ora, eu entendo isso. Eu entendo mesmo.
07:21
Because, did anyone have measles here?
182
426000
2000
Porque será que alguém tem sarampo aqui?
07:23
Has one person in this audience ever seen someone die of measles?
183
428000
3000
Alguma pessoa neste auditório já viu alguém morrer de sarampo?
07:26
Doesn't happen very much.
184
431000
2000
Não acontece muitas vezes.
07:28
Doesn't happen in this country at all,
185
433000
2000
Não acontece de modo algum neste país,
07:30
but it happened 160,000 times in the world last year.
186
435000
2000
mas isso aconteceu 160.000 vezes no mundo no ano passado.
07:32
That's a lot of death of measles --
187
437000
2000
Isso é muita mortes por sarampo,
07:34
20 an hour.
188
439000
2000
20 por hora.
07:36
But since it didn't happen here, we can put it out of our minds,
189
441000
3000
Mas como não aconteceu aqui, nós podemos tirar isso de nossas cabeças,
07:39
and people like Jenny McCarthy
190
444000
2000
e pessoas como Jenny McCarthy
07:41
can go around preaching messages
191
446000
2000
podem andar por aí pregando mensagens
07:43
of fear and illiteracy from platforms
192
448000
2000
de medo e ignorância em programas
07:45
like "Oprah" and "Larry King Live."
193
450000
3000
como Oprah e Larry King ao Vivo.
07:48
And they can do it because
194
453000
2000
E eles podem fazer isso porque
07:50
they don't link causation and correlation.
195
455000
2000
não ligam causa e correlação.
07:52
They don't understand that these things seem the same,
196
457000
3000
Eles não entendem que essas coisas são parecidas,
07:55
but they're almost never the same.
197
460000
2000
mas quase nunca são a mesma coisa.
07:57
And it's something we need to learn, and we need to learn it really soon.
198
462000
3000
E isso é uma coisa que precisamos aprender, e precisamos aprender muito depressa.
08:00
This guy was a hero, Jonas Salk.
199
465000
3000
Esse cara foi um herói: Jonas Salk.
08:03
He took one of the worst scourges of mankind away from us.
200
468000
3000
Ele afastou de nós uma das piores calamidades da humanidade.
08:06
No fear, no agony. Polio -- puff, gone.
201
471000
3000
Nada de medo, nada de agonia, pólio, puff, foi-se.
08:09
That guy in the middle, not so much.
202
474000
3000
Aquele cara no meio, nem tanto.
08:12
His name is Paul Offit.
203
477000
2000
Seu nome é Paul Offit.
08:14
He just developed a rotavirus vaccine with a bunch of other people.
204
479000
2000
Ele simplesmente desenvolveu uma vacina contra o rotavirus com várias outras pessoas.
08:16
It'll save the lives of 400 to 500,000 kids
205
481000
3000
Isso salvou as vidas de 400, 500.000 crianças
08:19
in the developing world every year.
206
484000
2000
no mundo em desenvolvimento a cada ano.
08:21
Pretty good, right?
207
486000
2000
Bastante bom, não é?
08:23
Well, it's good, except that Paul goes around talking about vaccines
208
488000
2000
Bem, é bom, exceto que Paul sai por aí falando sobre vacinas
08:25
and says how valuable they are
209
490000
2000
e diz como elas são valiosas
08:27
and that people ought to just stop the whining.
210
492000
2000
e que as pessoas deveriam simplesmente parar de se lamentar.
08:29
And he actually says it that way.
211
494000
2000
E ele realmente diz isso desse modo.
08:31
So, Paul's a terrorist.
212
496000
3000
Portanto, Paul é um terrorista.
08:34
When Paul speaks in a public hearing,
213
499000
2000
Quando Paul fala em uma audiência pública,
08:36
he can't testify without armed guards.
214
501000
2000
ele não pode testemunhar sem guardas armados.
08:38
He gets called at home
215
503000
2000
Ele recebe telefonemas em casa
08:40
because people like to tell him
216
505000
2000
porque as pessoas gostam de dizer a ele
08:42
that they remember where his kids go to school.
217
507000
2000
que elas sabem onde é a escola dos filhos dele.
08:44
And why? Because Paul made a vaccine.
218
509000
3000
E porque? Porque Paul fez uma vacina.
08:47
I don't need to say this, but vaccines are essential.
219
512000
3000
Eu não preciso dizer isso, mas vacinas são essenciais.
08:50
You take them away, disease comes back,
220
515000
2000
Se vocês as eliminam, as doenças voltam,
08:52
horrible diseases. And that's happening.
221
517000
3000
doenças horrorosas, e isso está acontecendo.
08:55
We have measles in this country now.
222
520000
2000
Nós temos sarampo neste país agora.
08:57
And it's getting worse, and pretty soon kids
223
522000
2000
E está ficando pior, e logo crianças
08:59
are going to die of it again because it's just a numbers game.
224
524000
2000
vão morrer disso novamente porque é apenas um jogo de números.
09:01
And they're not just going to die of measles.
225
526000
2000
E elas não vão morrer só de sarampo.
09:03
What about polio? Let's have that. Why not?
226
528000
2000
Que tal pólio? Vamos ter isso. Porque não?
09:05
A college classmate of mine wrote me a couple weeks ago and said
227
530000
3000
Uma colega de faculdade me escreveu há algumas semanas dizendo
09:08
she thought I was a little strident.
228
533000
2000
que ela me achava um pouco estridente.
09:10
No one's ever said that before.
229
535000
3000
Ninguém jamais me disse isso antes.
09:13
She wasn't going to vaccinate her kid against polio,
230
538000
2000
Ela não iria vacinar o filho contra pólio.
09:15
no way.
231
540000
2000
De modo algum.
09:17
Fine.
232
542000
2000
Ótimo.
09:19
Why? Because we don't have polio. And you know what?
233
544000
2000
Porque? Porque não temos pólio. E sabem o que mais?
09:21
We didn't have polio in this country yesterday.
234
546000
3000
Nós não tivemos pólio neste país ontem.
09:24
Today, I don't know, maybe a guy got on a plane in Lagos this morning,
235
549000
3000
Hoje, não sei mais, talvez um cara tenha tomado um avião em Lagos esta manhã,
09:27
and he's flying to LAX, right now he's over Ohio.
236
552000
2000
e ele está voando para Los Angeles, agora mesmo ele está sobre Ohio.
09:29
And he's going to land in a couple of hours, he's going to rent a car,
237
554000
3000
E ele aterrissará daqui a poucas horas, ele vai alugar um carro,
09:32
and he's going to come to Long Beach,
238
557000
2000
e chegar a Long Beach,
09:34
and he's going to attend one of these fabulous TED dinners tonight.
239
559000
3000
e vai comparecer a um desses formidáveis jantares do TED esta noite.
09:37
And he doesn't know that he's infected with a paralytic disease,
240
562000
3000
E ele não sabe que está infectado com uma doença paralisante,
09:40
and we don't either because that's the way the world works.
241
565000
3000
e nós também não, porque é assim que o mundo funciona.
09:43
That's the planet we live on. Don't pretend it isn't.
242
568000
3000
Esse é o planeta em que vivemos. Não façam de conta que não é.
09:46
Now, we love to wrap ourselves in lies. We love to do it.
243
571000
3000
Acontece que adoramos nos envolver em mentiras. Nós adoramos isso.
09:49
Everyone take their vitamins this morning?
244
574000
2000
Todos tomaram suas vitaminas esta manhã?
09:51
Echinacea, a little antioxidant
245
576000
2000
Equinacea, um ligeiro antioxidante
09:53
to get you going.
246
578000
2000
para ficar bem.
09:55
I know you did because half of Americans do every day.
247
580000
3000
Eu sei que vocês fizeram isso porque metade dos americanos o fazem diariamente.
09:58
They take the stuff, and they take alternative medicines,
248
583000
3000
Eles tomam essas coisas e tomam medicamentos alternativos,
10:01
and it doesn't matter how often
249
586000
2000
e não importa quantas vezes
10:03
we find out that they're useless.
250
588000
2000
comprovamos que eles são inúteis.
10:05
The data says it all the time.
251
590000
2000
Os dados dizem isso o tempo todo.
10:07
They darken your urine. They almost never do more than that.
252
592000
3000
Eles escurecem a urina de vocês. Eles quase nunca fazem mais do que isso.
10:10
(Laughter)
253
595000
2000
(Risos)
10:12
It's okay, you want to pay 28 billion dollars for dark urine?
254
597000
3000
Está certo, vocês querem pagar 28 bilhões de dólares por urina escura,
10:15
I'm totally with you.
255
600000
2000
estou totalmente com vocês.
10:17
(Laughter)
256
602000
2000
(Risos)
10:19
Dark urine. Dark.
257
604000
3000
Urina escura. Escura.
10:22
Why do we do that? Why do we do that?
258
607000
2000
Porque fazemos isso? Porque fazemos isso?
10:24
Well, I think I understand, we hate Big Pharma.
259
609000
2000
Bem, acho que entendo, nós odiamos as grandes empresas farmacêuticas.
10:26
We hate Big Government. We don't trust the Man.
260
611000
2000
Nós odiamos o grande governo. Nós não confiamos no homem.
10:28
And we shouldn't: Our health care system sucks.
261
613000
3000
E não deveríamos. Nosso sistema de serviços médicos é ruim.
10:31
It's cruel to millions of people.
262
616000
2000
É cruel para milhões de pessoas.
10:33
It's absolutely astonishingly cold
263
618000
3000
É absoluta e espantosamente frio
10:36
and soul-bending to those of us who can even afford it.
264
621000
3000
e desesperador para aqueles que não podem sequer pagar por ele.
10:39
So we run away from it, and where do we run?
265
624000
3000
Então fugimos dele, e para onde corremos?
10:42
We leap into the arms of Big Placebo.
266
627000
2000
Pulamos nos braços do grande placebo.
10:44
(Laughter)
267
629000
3000
(Risos)
10:47
That's fantastic. I love Big Placebo.
268
632000
2000
Isso é fantástico. Eu adoro o grande placebo.
10:49
(Applause)
269
634000
5000
(Aplausos)
10:54
But, you know, it's really a serious thing
270
639000
3000
Mas, vocês sabem, isso é realmente uma coisa séria
10:57
because this stuff is crap,
271
642000
2000
porque essa coisa é uma porcaria,
10:59
and we spend billions of dollars on it.
272
644000
2000
e gastamos bilhões de dólares nisso.
11:01
And I have all sorts of little props here.
273
646000
3000
E aqui temos apoios de todos os tipos.
11:04
None of it ... ginkgo, fraud;
274
649000
2000
Nenhum deles -- ginkgo, fraude,
11:06
echinacea, fraud;
275
651000
2000
equinacea, fraude,
11:08
acai -- I don't even know what that is
276
653000
2000
açaí, nem sei o que é isso
11:10
but we're spending billions of dollars on it -- it's fraud.
277
655000
3000
mas estamos gastando bilhões de dólares nisso, é fraude.
11:13
And you know what? When I say this stuff, people scream at me,
278
658000
2000
E sabem o que mais? Quando digo isso, as pessoas gritam comigo,
11:15
and they say, "What do you care? Let people do what they want to do.
279
660000
3000
e dizem: "Porque você se incomoda? Deixe as pessoas fazerem o que elas querem.
11:18
It makes them feel good."
280
663000
2000
Isso faz com que elas se sintam bem."
11:20
And you know what? You're wrong.
281
665000
2000
E sabem de uma coisa? Vocês estão errados.
11:22
Because I don't care
282
667000
2000
Porque eu não me importo
11:24
if it's the secretary of HHS
283
669000
2000
se é o secretário do H. H. S. [Secretaria de Serviços Médicos e Assistenciais -- N. do T.]
11:26
who's saying, "Hmm, I'm not going to take the evidence
284
671000
3000
quem está dizendo, "Humm, não vou considerar as evidências
11:29
of my experts on mammograms,"
285
674000
2000
dos meus peritos em mamografia."
11:31
or some cancer quack who wants to treat his patient
286
676000
3000
ou algum charlatão do câncer que quer tratar os pacientes dele
11:34
with coffee enemas.
287
679000
2000
com clísteres de café.
11:36
When you start down the road
288
681000
2000
Quando vocês entram nesse caminho
11:38
where belief and magic replace evidence and science,
289
683000
3000
onde crendice e mágica substituem evidência e ciência,
11:41
you end up in a place you don't want to be.
290
686000
2000
vocês chegam num lugar onde vocês não querem estar.
11:43
You end up in Thabo Mbeki South Africa.
291
688000
2000
Vocês acabam como Thabo Mbeki na África do Sul.
11:45
He killed 400,000 of his people
292
690000
3000
Ele matou 400.000 pessoas de seu povo
11:48
by insisting that beetroot,
293
693000
2000
por insistir em que beterraba,
11:50
garlic and lemon oil
294
695000
2000
alho e óleo de limão
11:52
were much more effective than the antiretroviral drugs
295
697000
2000
eram muito mais eficazes do que as drogas antiretrovirais
11:54
we know can slow the course of AIDS.
296
699000
2000
que nós sabemos serem capazes de retardar a evolução da AIDS.
11:56
Hundreds of thousands of needless deaths
297
701000
2000
Centenas de milhares de mortes desnecessárias
11:58
in a country that has been plagued
298
703000
3000
num país que foi assolado
12:01
worse than any other by this disease.
299
706000
2000
por essa doença mais severamente do que qualquer outro.
12:03
Please, don't tell me
300
708000
2000
Por favor, não me digam
12:05
there are no consequences to these things.
301
710000
2000
que essas coisas não têm consequências.
12:07
There are. There always are.
302
712000
2000
Têm sim. Sempre têm.
12:09
Now, the most mindless epidemic
303
714000
2000
Agora, a mais desmiolada das epidemias
12:11
we're in the middle of right now
304
716000
2000
pela qual estamos passando agora mesmo
12:13
is this absurd battle
305
718000
2000
é essa batalha absurda
12:15
between proponents of genetically engineered food
306
720000
3000
entre os proponentes de alimentos geneticamente modificados
12:18
and the organic elite.
307
723000
2000
e a elite orgânica.
12:20
It's an idiotic debate. It has to stop.
308
725000
2000
É um debate idiota. Isso precisa parar.
12:22
It's a debate about words, about metaphors.
309
727000
3000
É um debate sobre palavras, sobre metáforas.
12:25
It's ideology, it's not science.
310
730000
2000
É ideologia, não é ciência.
12:27
Every single thing we eat, every grain of rice,
311
732000
2000
Cada uma das coisas que nós comemos, cada grão de arroz,
12:29
every sprig of parsley,
312
734000
2000
cada raminho de salsa,
12:31
every Brussels sprout
313
736000
2000
cada couve-de-bruxelas
12:33
has been modified by man.
314
738000
2000
foi modificada pelo homem.
12:35
You know, there weren't tangerines in the garden of Eden.
315
740000
2000
Como vocês sabem, não havia tangerinas no jardim do Éden.
12:37
There wasn't any cantaloupe. (Laughter)
316
742000
2000
Não havia nenhum melão.
12:39
There weren't Christmas trees. We made it all.
317
744000
3000
Não existiam árvores de Natal. Nós fizemos tudo isso.
12:42
We made it over the last 11,000 years.
318
747000
3000
Fizemos isso ao longo dos últimos 11.000 anos.
12:45
And some of it worked, and some of it didn't.
319
750000
2000
E algumas dessas coisas deram certo e outras não.
12:47
We got rid of the stuff that didn't.
320
752000
2000
Nós nos livramos das coisas que não deram certo.
12:49
Now we can do it in a more precise way --
321
754000
2000
Agora somos capazes de fazer isso de modo mais preciso.
12:51
and there are risks, absolutely --
322
756000
2000
E existem riscos, sem dúvida.
12:53
but we can put something like vitamin A into rice,
323
758000
3000
Mas podemos colocar coisas como vitamina A no arroz,
12:56
and that stuff can help millions of people,
324
761000
3000
e isso pode ajudar milhões de pessoas,
12:59
millions of people, prolong their lives.
325
764000
3000
milhões de pessoas, prolongar as vidas delas.
13:02
You don't want to do that?
326
767000
2000
Vocês não querem fazer isso?
13:04
I have to say, I don't understand it.
327
769000
3000
Preciso dizer, não entendo isso.
13:07
We object to genetically engineered food.
328
772000
2000
Nós temos objeções a alimentos geneticamente modificados.
13:09
Why do we do that?
329
774000
2000
Porque fazemos isso?
13:11
Well, the things I constantly hear are:
330
776000
2000
Bem, as coisas que ouço o tempo todo são:
13:13
Too many chemicals,
331
778000
2000
Muitas substâncias químicas,
13:15
pesticides, hormones,
332
780000
2000
pesticidas, hormônios,
13:17
monoculture, we don't want giant fields
333
782000
2000
monocultura, não queremos plantações gigantescas
13:19
of the same thing, that's wrong.
334
784000
2000
da mesma coisa, isso é errado.
13:21
We don't companies patenting life.
335
786000
2000
Não queremos empresas patenteando a vida.
13:23
We don't want companies owning seeds.
336
788000
2000
Não queremos que empresas sejam proprietárias de sementes.
13:25
And you know what my response to all of that is?
337
790000
2000
E sabem qual é a minha resposta a tudo isso?
13:27
Yes, you're right. Let's fix it.
338
792000
3000
Sim, vocês estão certos. Vamos corrigir isso.
13:30
It's true, we've got a huge food problem,
339
795000
2000
É verdade, temos um enorme problema de alimentação,
13:32
but this isn't science.
340
797000
2000
mas isso não é ciência.
13:34
This has nothing to do with science.
341
799000
2000
Isso tem nada a ver com ciência.
13:36
It's law, it's morality, it's patent stuff.
342
801000
3000
Isso é uma questão de lei, de moralidade, é questão de patentes.
13:39
You know science isn't a company.
343
804000
2000
Vocês sabem que a ciência não é uma empresa.
13:41
It's not a country.
344
806000
2000
Não é um país.
13:43
It's not even an idea; it's a process.
345
808000
3000
Não é sequer uma ideia: é um processo.
13:46
It's a process, and sometimes it works and sometimes it doesn't,
346
811000
3000
É um processo, e algumas vezes ele dá certo e outras vezes não dá,
13:49
but the idea that we should not allow
347
814000
3000
mas a ideia de que não devemos permitir
13:52
science to do its job
348
817000
2000
que a ciência faça o trabalho dela
13:54
because we're afraid,
349
819000
2000
porque estamos com medo,
13:56
is really very deadening,
350
821000
2000
é realmente mortal,
13:58
and it's preventing millions of people
351
823000
2000
e está impedindo milhões de pessoas
14:00
from prospering.
352
825000
2000
de prosperarem.
14:02
You know, in the next 50 years
353
827000
2000
Como vocês sabem, nos próximos 50 anos
14:04
we're going to have to grow 70 percent more food than we do right now,
354
829000
3000
precisaremos cultivar 70% mais comida do que fazemos hoje,
14:07
70 percent.
355
832000
2000
70 por cento!
14:09
This investment in Africa over the last 30 years.
356
834000
3000
Esse é o investimento na África ao longo dos últimos 30 anos.
14:12
Disgraceful. Disgraceful.
357
837000
2000
Vergonhoso. Vergonhoso.
14:14
They need it, and we're not giving it to them.
358
839000
2000
Eles precisam disso e nós não vamos oferecer isso a eles.
14:16
And why? Genetically engineered food.
359
841000
3000
E porque? Alimentos geneticamente modificados.
14:19
We don't want to encourage people
360
844000
2000
Nós não pretendemos encorajar as pessoas
14:21
to eat that rotten stuff, like cassava for instance.
361
846000
3000
a comerem coisas nocivas, como mandioca, por exemplo.
14:24
Cassava's something that half a billion people eat.
362
849000
2000
Mandioca é uma coisa que meio bilhão de pessoas comem.
14:26
It's kind of like a potato.
363
851000
2000
É uma coisa parecida com batata.
14:28
It's just a bunch of calories. It sucks.
364
853000
2000
É apenas um monte de calorias. É ruim.
14:30
It doesn't have nutrients, it doesn't have protein,
365
855000
2000
Não tem nutrientes, não tem proteínas,
14:32
and scientists are engineering
366
857000
2000
e os cientistas estão colocando
14:34
all of that into it right now.
367
859000
2000
tudo isso nela, agora mesmo.
14:36
And then people would be able to eat it and they'd be able to not go blind.
368
861000
3000
E então as pessoas poderiam comê-la e não ficariam mais cegas.
14:39
They wouldn't starve, and you know what?
369
864000
2000
Elas não morreriam de fome, e sabem de uma coisa?
14:41
That would be nice. It wouldn't be Chez Panisse,
370
866000
3000
Isso seria bom. Não seria como o Chez Panisse [Restaurante - N. do T.],
14:44
but it would be nice.
371
869000
2000
mas seria bom.
14:48
And all I can say about this is:
372
873000
2000
Tudo que posso dizer sobre isso é:
14:50
Why are we fighting it?
373
875000
2000
porque estamos combatendo isso?
14:52
I mean, let's ask ourselves: Why are we fighting it?
374
877000
2000
Perguntemos a nós mesmos: porque estamos combatendo isso?
14:54
Because we don't want to move genes around?
375
879000
2000
Porque não queremos mexer com os genes?
14:56
This is about moving genes around. It's not about chemicals.
376
881000
3000
Esta questão é sobre mexer com os genes. Não é sobre produtos químicos.
14:59
It's not about our ridiculous passion for hormones,
377
884000
3000
Não se trata de nossa ridícula paixão por hormônios,
15:02
our insistence on having bigger food,
378
887000
2000
nossa insistência em ter comida maior,
15:04
better food, singular food.
379
889000
2000
comida melhor, comida especial.
15:06
This isn't about Rice Krispies,
380
891000
2000
A questão não é com os crespinhos de arroz,
15:08
this is about keeping people alive,
381
893000
2000
trata-se de manter pessoas vivas,
15:10
and it's about time we started to understand what that meant.
382
895000
3000
e está na hora de começarmos a entender o que isso significa.
15:13
Because, you know something?
383
898000
2000
Porque, querem saber de uma coisa?
15:15
If we don't, if we continue to act the way we're acting,
384
900000
3000
Se não fizermos isso, se continuarmos agindo como estamos fazendo,
15:18
we're guilty of something that I don't think we want to be guilty of:
385
903000
3000
seremos culpados de algo que acredito que não desejamos ter culpa:
15:21
high-tech colonialism.
386
906000
2000
colonialismo da alta tecnologia.
15:23
There's no other way to describe what's going on here.
387
908000
2000
Não existe outra maneira de descrever o que está acontecendo nesse caso.
15:25
It's selfish, it's ugly,
388
910000
2000
É egoísta, é feio,
15:27
it's beneath us,
389
912000
2000
está abaixo de nós,
15:29
and we really have to stop it.
390
914000
3000
e realmente precisamos parar com isso.
15:32
So after this amazingly fun conversation,
391
917000
3000
Assim, depois dessa conversa tão divertida,
15:35
(Laughter)
392
920000
2000
(Risos)
15:37
you might want to say, "So, you still want to get in this
393
922000
2000
vocês podem querer dizer: "Então, você ainda quer entrar nessa
15:39
ridiculous time machine and go forward?"
394
924000
2000
ridícula máquina do tempo e ir para a frente?"
15:41
Absolutely. Absolutely, I do.
395
926000
3000
Absolutamente. Absolutamente, eu quero.
15:44
It's stuck in the present right now,
396
929000
2000
Estou preso no presente neste momento,
15:46
but we have an amazing opportunity.
397
931000
2000
mas nós temos uma oportunidade extraordinária.
15:48
We can set that time machine on anything we want.
398
933000
3000
Podemos ajustar aquela máquina do tempo da maneira que quisermos.
15:51
We can move it where we want to move it,
399
936000
2000
Nós podemos levá-la para onde quisermos levá-la,
15:53
and we're going to move it where we want to move it.
400
938000
2000
e vamos levá-la para onde queremos levá-la.
15:55
We have to have these conversations and we have to think,
401
940000
3000
Precisamos ter essas conversas e precisamos pensar,
15:58
but when we get in the time machine and we go ahead,
402
943000
3000
mas quando entrarmos na máquina do tempo e formos em frente,
16:01
we're going to be happy we do.
403
946000
2000
vamos ficar felizes de ter feito isso.
16:03
I know that we can,
404
948000
2000
Sei que podemos,
16:05
and as far as I'm concerned,
405
950000
2000
e, naquilo que me concerne,
16:07
that's something the world needs right now.
406
952000
3000
isso é uma coisa de que o mundo precisa agora mesmo.
16:10
(Applause)
407
955000
2000
Muito obrigado.
16:12
Thank you.
408
957000
3000
(Aplausos)
16:15
Thank you.
409
960000
2000
Obrigado.
16:17
Thank you. Thank you.
410
962000
4000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Michael Specter - WriterMichael Specter is a staff writer for the New Yorker. His new book, Denialism, asks why we have increasingly begun to fear scientific advances instead of embracing them.
Why you should listen
Michael Specter's new book, Denialism: How Irrational Thinking Hinders Scientific Progress, Harms the Planet and Threatens Our Lives, dives into a worrisome strain of modern life -- a vocal anti-science bias that may prevent us from making the right choices for our future. Specter studies how the active movements against vaccines, genetically engineered food, science-based medicine and biotechnological solutions to climate change may actually put the world at risk. (For instance, anti-vaccination activists could soon trigger the US return of polio, not to mention the continuing rise of measles.) More insidiously, the chilling effect caused by the new denialism may prevent useful science from being accomplished.
Specter has been a writer for the New Yorker for more than a decade; before that, he was a science writer and then the Moscow bureau chief for the New York Times. He writes about science and politics for the New Yorker, with a fascinating sideline in biographical profiles.
Michael Specter | Speaker | TED.com