TED2018
James Bridle: The nightmare videos of children's YouTube -- and what's wrong with the internet today
Джеймс Брайдл: Кошмарные видео детского YouTube, и что не так с интернетом сегодня
Filmed:
Readability: 4.1
5,404,429 views
Писатель и художник Джеймс Брайдл приоткрывает завесу тёмного и странного дна интернета, где на YouTube неизвестные влезают в мозг маленьким детям и взамен получают доходы от рекламы. Начиная с «яиц с сюрпризом» и «песни семьи пальчиков» и заканчивая сгенерированной алгоритмами подборкой недетских видео с участием известных персонажей мультфильмов — все эти видео пугают и используют детей. Кроме того, становится понятно, куда движется наш мир, которым всё больше управляют данные. «Мы должны перестать видеть в технологиях решение всех наших проблем. Вместо этого нам нужно относиться к ним как к средству выявления этих самых проблем, чтобы можно было размышлять в правильном ключе и начать их решать», — говорит Брайдл.
James Bridle - Artist, writer
Working across technologies and disciplines, James Bridle examines technology, knowledge and the end of the future. Full bio
Working across technologies and disciplines, James Bridle examines technology, knowledge and the end of the future. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm James.
0
777
1183
Меня зовут Джеймс.
Я писатель и художник,
00:13
I'm a writer and artist,
1
1984
1686
00:15
and I make work about technology.
2
3694
2341
а ещё я занимаюсь технологиями.
00:18
I do things like draw life-size outlines
of military drones
of military drones
3
6454
3911
Например, на улицах разных городов мира
я рисую эскизы военных дронов
в натуральную величину,
в натуральную величину,
00:22
in city streets around the world,
4
10389
1828
чтобы люди задумались и разобрались
00:24
so that people can start to think
and get their heads around
and get their heads around
5
12241
2950
в этих незаметных и
трудных для понимания технологиях.
трудных для понимания технологиях.
00:27
these really quite hard-to-see
and hard-to-think-about technologies.
and hard-to-think-about technologies.
6
15215
3440
00:31
I make things like neural networks
that predict the results of elections
that predict the results of elections
7
19494
3836
Я создаю такие вещи, как нейросети,
которые предсказывают результаты выборов
которые предсказывают результаты выборов
на основе прогнозов погоды,
00:35
based on weather reports,
8
23354
1737
потому что я заинтригован
00:37
because I'm intrigued about
9
25115
1314
теми возможностями, которые могут
предложить эти новые чудны́е технологии.
предложить эти новые чудны́е технологии.
00:38
what the actual possibilities
of these weird new technologies are.
of these weird new technologies are.
10
26453
3924
00:43
Last year, I built
my own self-driving car.
my own self-driving car.
11
31405
2426
В прошлом году я изобрёл
свой беспилотный автомобиль..
свой беспилотный автомобиль..
00:45
But because I don't
really trust technology,
really trust technology,
12
33855
2526
Но так как я не особо доверяю технологиям,
я также соорудил и ловушку для них.
00:48
I also designed a trap for it.
13
36405
1928
(Смех)
00:50
(Laughter)
14
38777
1086
00:51
And I do these things mostly because
I find them completely fascinating,
I find them completely fascinating,
15
39887
4298
И я делаю эти вещи, главным образом,
потому что абсолютно увлечён ими,
потому что абсолютно увлечён ими,
00:56
but also because I think
when we talk about technology,
when we talk about technology,
16
44209
2602
но ещё я считаю, что говоря о технологиях,
00:58
we're largely talking about ourselves
17
46835
2619
мы по большей части говорим о нас самих
01:01
and the way that we understand the world.
18
49478
2299
и о нашем ви́дении мира.
01:03
So here's a story about technology.
19
51801
2442
Представляю вам историю о технологиях.
01:07
This is a "surprise egg" video.
20
55520
2830
Это видео про яйцо с сюрпризом.
01:10
It's basically a video of someone
opening up loads of chocolate eggs
opening up loads of chocolate eggs
21
58374
3348
По сути, в нём человек раскрывает
целую кучу шоколадных яиц
целую кучу шоколадных яиц
и показывает игрушки из них зрителям.
01:13
and showing the toys inside to the viewer.
22
61746
2126
01:16
That's it. That's all it does
for seven long minutes.
for seven long minutes.
23
64461
2649
И всё. Это всё, что он делает,
целых семь долгих минут.
целых семь долгих минут.
01:19
And I want you to notice
two things about this.
two things about this.
24
67428
3051
Я хочу, чтобы вы отметили здесь две вещи.
01:22
First of all, this video
has 30 million views.
has 30 million views.
25
70503
4074
Во-первых, у этого видео
30 миллионов просмотров.
30 миллионов просмотров.
(Смех)
01:26
(Laughter)
26
74601
1275
01:28
And the other thing is,
27
76376
1166
А во-вторых,
оно размещено на канале
с 6,3 миллиона подписчиков
с 6,3 миллиона подписчиков
01:29
it comes from a channel
that has 6.3 million subscribers,
that has 6.3 million subscribers,
28
77566
3869
01:33
that has a total of eight billion views,
29
81459
2680
и 8 миллиардами просмотров,
01:36
and it's all just more videos like this --
30
84163
3106
и все видео на нём похожи на это —
01:40
30 million people watching a guy
opening up these eggs.
opening up these eggs.
31
88256
3908
30 миллионов людей смотрят на то,
как парень распаковывает яйца.
как парень распаковывает яйца.
01:44
It sounds pretty weird, but if you search
for "surprise eggs" on YouTube,
for "surprise eggs" on YouTube,
32
92188
4481
Звучит странно, но если вы забьёте
в поиск на YouTube «яйца с сюрпризом»,
в поиск на YouTube «яйца с сюрпризом»,
01:48
it'll tell you there's
10 million of these videos,
10 million of these videos,
33
96693
3523
то найдёте 10 миллионов таких видео.
И я считаю, что это не всё.
01:52
and I think that's an undercount.
34
100240
1657
Думаю, их гораздо, гораздо больше.
01:53
I think there's way, way more of these.
35
101921
1897
Если продолжите искать,
их будет бесконечное множество.
их будет бесконечное множество.
01:55
If you keep searching, they're endless.
36
103842
2242
01:58
There's millions and millions
of these videos
of these videos
37
106108
2159
Существуют миллионы, миллионы таких видео
с самыми причудливыми
комбинациями брендов и материалов,
комбинациями брендов и материалов,
02:00
in increasingly baroque combinations
of brands and materials,
of brands and materials,
38
108291
3454
и каждый божий день их выкладывают
всё больше и больше.
всё больше и больше.
02:03
and there's more and more of them
being uploaded every single day.
being uploaded every single day.
39
111769
3846
02:07
Like, this is a strange world. Right?
40
115639
3511
Что за странный мир. Не так ли?
02:11
But the thing is, it's not adults
who are watching these videos.
who are watching these videos.
41
119174
3383
Но дело в том, что такие видео
смотрят не взрослые.
смотрят не взрослые.
02:14
It's kids, small children.
42
122581
2921
Их смотрят дети, маленькие дети.
02:17
These videos are
like crack for little kids.
like crack for little kids.
43
125526
2154
Эти видео как наркотик для малышей.
02:19
There's something about the repetition,
44
127704
2075
Есть что-то в повторении,
в той регулярной дозе дофамина
при раскрытии интриги,
при раскрытии интриги,
02:21
the constant little
dopamine hit of the reveal,
dopamine hit of the reveal,
45
129803
2468
02:24
that completely hooks them in.
46
132295
1866
что их так цепляет.
02:26
And little kids watch these videos
over and over and over again,
over and over and over again,
47
134185
4809
И маленькие дети пересматривают
эти видео снова, и снова, и снова,
эти видео снова, и снова, и снова,
02:31
and they do it for hours
and hours and hours.
and hours and hours.
48
139018
2327
они делают это часами, и ещё, и ещё.
02:33
And if you try and take
the screen away from them,
the screen away from them,
49
141369
2356
А если попытаетесь отнять у них экран,
они будут кричать, и кричать, и кричать.
02:35
they'll scream and scream and scream.
50
143749
1782
Если не верите мне —
02:37
If you don't believe me --
51
145555
1262
я уже видел, как некоторые в зале кивают —
02:38
and I've already seen people
in the audience nodding --
in the audience nodding --
52
146841
2607
если не верите мне, спросите у людей,
у которых есть маленькие дети,
у которых есть маленькие дети,
02:41
if you don't believe me, find someone
with small children and ask them,
with small children and ask them,
53
149472
3391
и они расскажут вам всё
о видео про яйца с сюрпризом.
о видео про яйца с сюрпризом.
02:44
and they'll know about
the surprise egg videos.
the surprise egg videos.
54
152887
2340
02:47
So this is where we start.
55
155251
2070
Вот с чего мы начнём.
02:49
It's 2018, and someone, or lots of people,
56
157345
3642
Сейчас 2018 год, и некоторые,
если не многие, люди
если не многие, люди
02:53
are using the same mechanism that, like,
Facebook and Instagram are using
Facebook and Instagram are using
57
161011
3941
используют те же механизмы, которыми
пользуются, скажем, Facebook и Instagram,
пользуются, скажем, Facebook и Instagram,
чтобы вы постоянно
проверяли их приложение.
проверяли их приложение.
02:56
to get you to keep checking that app,
58
164976
1989
02:58
and they're using it on YouTube
to hack the brains of very small children
to hack the brains of very small children
59
166989
3985
И их же используют на YouTube,
чтобы промывать мозги маленьким детям,
чтобы промывать мозги маленьким детям,
03:02
in return for advertising revenue.
60
170998
1958
получая взамен доходы от рекламы.
03:06
At least, I hope
that's what they're doing.
that's what they're doing.
61
174346
2001
Ну, я надеюсь, что они делают именно это.
03:08
I hope that's what they're doing it for,
62
176371
1955
Точнее, для этого.
Ведь на YouTube можно получать
доход от рекламы более простыми способами.
доход от рекламы более простыми способами.
03:10
because there's easier ways
of making ad revenue on YouTube.
of making ad revenue on YouTube.
63
178350
5308
03:15
You can just make stuff up or steal stuff.
64
183682
2332
Можно просто что-то придумывать
или его воровать.
или его воровать.
03:18
So if you search for really
popular kids' cartoons
popular kids' cartoons
65
186038
2635
И если забить в поисковик
популярные мультики для детей,
популярные мультики для детей,
«Свинку Пеппу» или «Щенячий патруль»,
03:20
like "Peppa Pig" or "Paw Patrol,"
66
188697
1654
03:22
you'll find there's millions and millions
of these online as well.
of these online as well.
67
190375
3147
можно увидеть, что их тоже
миллионы в онлайн-доступе.
миллионы в онлайн-доступе.
Разумеется, большинство из них
размещены не создателями оригиналов.
размещены не создателями оригиналов.
03:25
Of course, most of them aren't posted
by the original content creators.
by the original content creators.
68
193546
3352
Их выкладывают с сотни
различных случайных аккаунтов,
различных случайных аккаунтов,
03:28
They come from loads and loads
of different random accounts,
of different random accounts,
69
196922
2999
и почти невозможно узнать,
кто именно их выкладывает
кто именно их выкладывает
03:31
and it's impossible to know
who's posting them
who's posting them
70
199945
2240
и каковы их цели.
03:34
or what their motives might be.
71
202209
1822
03:36
Does that sound kind of familiar?
72
204428
1930
Звучит знакомо?
03:38
Because it's exactly the same mechanism
73
206382
1980
Потому что именно по такому механизму
03:40
that's happening across most
of our digital services,
of our digital services,
74
208386
2600
работает большинство цифровых служб,
03:43
where it's impossible to know
where this information is coming from.
where this information is coming from.
75
211010
3207
где невозможно отследить
источник информации.
источник информации.
Это как фальшивые новости для детей,
03:46
It's basically fake news for kids,
76
214241
1829
03:48
and we're training them from birth
77
216094
2161
и мы с рождения приучаем их
жать на первую попавшуюся ссылку,
03:50
to click on the very first link
that comes along,
that comes along,
78
218279
2506
03:52
regardless of what the source is.
79
220809
1953
не смотря на её источник.
03:54
That's doesn't seem like
a terribly good idea.
a terribly good idea.
80
222786
2603
Это не кажется такой уж хорошей идеей.
03:58
Here's another thing
that's really big on kids' YouTube.
that's really big on kids' YouTube.
81
226399
2710
Есть ещё одна очень популярная
вещь для детей на YouTube.
вещь для детей на YouTube.
И это «Песня семьи пальчиков».
04:01
This is called the "Finger Family Song."
82
229133
1928
Я только что услышал стон в зале.
04:03
I just heard someone groan
in the audience.
in the audience.
83
231085
2018
Вот эта «Песня семьи пальчиков».
04:05
This is the "Finger Family Song."
84
233127
1624
Это самое раннее, что мне удалось найти.
04:06
This is the very first one I could find.
85
234775
1930
Видео загружено в 2007,
и у него только 200 000 просмотров,
и у него только 200 000 просмотров,
04:08
It's from 2007, and it only has
200,000 views,
200,000 views,
86
236729
2829
что просто ничто в данном случае.
04:11
which is, like, nothing in this game.
87
239582
1976
04:13
But it has this insanely earwormy tune,
88
241582
2852
Но у неё дико навязчивый мотив,
и я не буду её включать,
04:16
which I'm not going to play to you,
89
244458
1682
потому что она въестся в ваш мозг,
04:18
because it will sear itself
into your brain
into your brain
90
246164
2008
04:20
in the same way that
it seared itself into mine,
it seared itself into mine,
91
248196
2395
точно так же, как въелась в мой,
а я не буду так с вами поступать.
04:22
and I'm not going to do that to you.
92
250615
1770
Но, как и яйца с сюрпризом,
04:24
But like the surprise eggs,
93
252409
1344
она влезла в головы детям
04:25
it's got inside kids' heads
94
253777
2164
и застряла там.
04:27
and addicted them to it.
95
255965
1607
И спустя несколько лет
эти песни семьи пальчиков
эти песни семьи пальчиков
04:29
So within a few years,
these finger family videos
these finger family videos
96
257596
2531
начали появляться везде.
04:32
start appearing everywhere,
97
260151
1303
Есть версии на разных языках
04:33
and you get versions
in different languages
in different languages
98
261478
2029
с разными персонажами мультиков,
04:35
with popular kids' cartoons using food
99
263531
2121
снятые при помощи еды
или каких угодно материалов,
или каких угодно материалов,
04:37
or, frankly, using whatever kind
of animation elements
of animation elements
100
265676
2550
которые есть под рукой.
04:40
you seem to have lying around.
101
268250
2252
04:43
And once again, there are millions
and millions and millions of these videos
and millions and millions of these videos
102
271002
5197
И опять-таки, есть немыслимое,
просто невероятное количество таких видео
просто невероятное количество таких видео
04:48
available online in all of these
kind of insane combinations.
kind of insane combinations.
103
276223
3435
в открытом доступе
в немыслимых комбинациях.
в немыслимых комбинациях.
04:51
And the more time
you start to spend with them,
you start to spend with them,
104
279682
2228
И чем больше времени вы с ними проводите,
тем больше чувствуете, что, возможно,
начинаете сходить с ума.
начинаете сходить с ума.
04:53
the crazier and crazier
you start to feel that you might be.
you start to feel that you might be.
105
281934
3694
04:57
And that's where I
kind of launched into this,
kind of launched into this,
106
285652
3333
Тут-то я и задумался над этим,
05:01
that feeling of deep strangeness
and deep lack of understanding
and deep lack of understanding
107
289009
3666
над этим чувством полного отчуждения
и полнейшего непонимания того,
и полнейшего непонимания того,
как было создано всё,
что мне показывают вокруг.
что мне показывают вокруг.
05:04
of how this thing was constructed
that seems to be presented around me.
that seems to be presented around me.
108
292699
4175
Так как невозможно узнать,
откуда все эти видео берутся.
откуда все эти видео берутся.
05:08
Because it's impossible to know
where these things are coming from.
where these things are coming from.
109
296898
3167
Например, кто их делает?
05:12
Like, who is making them?
110
300089
1241
Некоторые из них, оказывается, сняты
группой профессиональных мультипликаторов.
группой профессиональных мультипликаторов.
05:13
Some of them appear to be made
of teams of professional animators.
of teams of professional animators.
111
301354
3143
Некоторые просто в случайном порядке
подбираются программой.
подбираются программой.
05:16
Some of them are just randomly
assembled by software.
assembled by software.
112
304521
2882
Некоторые созданы вроде бы адекватными
детскими аниматорами.
детскими аниматорами.
05:19
Some of them are quite wholesome-looking
young kids' entertainers.
young kids' entertainers.
113
307427
4253
А некоторые придумали люди,
05:23
And some of them are from people
114
311704
1552
которых, очевидно, вообще нельзя
подпускать к детям.
подпускать к детям.
05:25
who really clearly
shouldn't be around children at all.
shouldn't be around children at all.
115
313280
3007
(Смех)
05:28
(Laughter)
116
316311
1615
05:30
And once again, this impossibility
of figuring out who's making this stuff --
of figuring out who's making this stuff --
117
318987
4640
И опять-таки, эта невозможность понять,
кто создаёт данный контент —
кто создаёт данный контент —
какой-то бот?
05:35
like, this is a bot?
118
323651
1156
человек? тролль?
05:36
Is this a person? Is this a troll?
119
324831
2647
05:39
What does it mean
that we can't tell the difference
that we can't tell the difference
120
327502
2382
О чём говорит то, что мы уже
не можем увидеть разницу
не можем увидеть разницу
05:41
between these things anymore?
121
329908
1583
между ними?
И не кажется ли вам теперь
эта неопределённость знакомой?
эта неопределённость знакомой?
05:43
And again, doesn't that uncertainty
feel kind of familiar right now?
feel kind of familiar right now?
122
331515
4848
05:50
So the main way people get views
on their videos --
on their videos --
123
338145
2580
Основной способ получения
просмотров своих видео —
просмотров своих видео —
05:52
and remember, views mean money --
124
340749
1707
и помните, просмотры значат деньги —
05:54
is that they stuff the titles
of these videos with these popular terms.
of these videos with these popular terms.
125
342480
4742
это напихать в название видео
популярные словечки.
популярные словечки.
05:59
So you take, like, "surprise eggs"
126
347246
1687
Например, берёте «яйца с сюрпризом»
и добавляете «Щенячий патруль»,
«пасхальные яйца»
«пасхальные яйца»
06:00
and then you add
"Paw Patrol," "Easter egg,"
"Paw Patrol," "Easter egg,"
127
348957
2066
06:03
or whatever these things are,
128
351047
1393
или вообще что угодно.
Пишете всё это в названии,
06:04
all of these words from other
popular videos into your title,
popular videos into your title,
129
352464
2893
пока это не превратится
в бессмысленный набор слов,
в бессмысленный набор слов,
06:07
until you end up with this kind of
meaningless mash of language
meaningless mash of language
130
355381
2968
06:10
that doesn't make sense to humans at all.
131
358373
2498
который совершенно не понятен людям.
06:12
Because of course it's only really
tiny kids who are watching your video,
tiny kids who are watching your video,
132
360895
3546
Потому что, разумеется, смотреть
это видео будут лишь маленькие дети,
это видео будут лишь маленькие дети,
а что они вообще понимают?
06:16
and what the hell do they know?
133
364465
1827
06:18
Your real audience
for this stuff is software.
for this stuff is software.
134
366316
3007
Ваша настоящая аудитория
в таких случаях — это программы, ПО.
в таких случаях — это программы, ПО.
06:21
It's the algorithms.
135
369347
1156
Это алгоритмы.
Это софт, который использует YouTube,
06:22
It's the software that YouTube uses
136
370527
1855
06:24
to select which videos
are like other videos,
are like other videos,
137
372406
2483
чтобы отбирать видео,
которые похожи на другие видео,
которые похожи на другие видео,
чтобы делать их популярными,
ставить в рекомендованное.
ставить в рекомендованное.
06:26
to make them popular,
to make them recommended.
to make them recommended.
138
374913
2243
06:29
And that's why you end up with this
kind of completely meaningless mash,
kind of completely meaningless mash,
139
377180
3461
И поэтому вы видите
такую бессмысленную кашу
такую бессмысленную кашу
как в названии, так и в содержании.
06:32
both of title and of content.
140
380665
2071
06:35
But the thing is, you have to remember,
141
383792
1894
Но вам нужно помнить,
что за этой оптимизированной
для алгоритмов системой стоят люди.
для алгоритмов системой стоят люди.
06:37
there really are still people within
this algorithmically optimized system,
this algorithmically optimized system,
142
385710
4478
06:42
people who are kind
of increasingly forced to act out
of increasingly forced to act out
143
390212
2790
Люди, которым приходится разбираться
06:45
these increasingly bizarre
combinations of words,
combinations of words,
144
393026
3066
в этом диком наборе слов,
06:48
like a desperate improvisation artist
responding to the combined screams
responding to the combined screams
145
396116
5173
словно музыкант-импровизатор,
который отвечает на крики
который отвечает на крики
06:53
of a million toddlers at once.
146
401313
2203
миллионов малышей.
06:57
There are real people
trapped within these systems,
trapped within these systems,
147
405168
2468
В эти системы впутаны настоящие люди,
06:59
and that's the other deeply strange thing
about this algorithmically driven culture,
about this algorithmically driven culture,
148
407660
4055
и это уже другой невероятно странный
аспект этой культуры алгоритмов.
аспект этой культуры алгоритмов.
Потому что, даже если вы человек,
07:03
because even if you're human,
149
411739
1381
вам приходится вести себя как машина,
07:05
you have to end up behaving like a machine
150
413144
2145
чтобы просто выжить.
07:07
just to survive.
151
415313
1800
Кроме того, по ту сторону экрана
07:09
And also, on the other side of the screen,
152
417137
2100
всё-таки сидят маленькие дети.
07:11
there still are these little kids
watching this stuff,
watching this stuff,
153
419261
2947
Их как заворожённых удерживают
эти странные механизмы.
эти странные механизмы.
07:14
stuck, their full attention grabbed
by these weird mechanisms.
by these weird mechanisms.
154
422232
4206
И большинству из них слишком рано
даже пользоваться этим сайтом.
даже пользоваться этим сайтом.
07:18
And most of these kids are too small
to even use a website.
to even use a website.
155
426768
2798
07:21
They're just kind of hammering
on the screen with their little hands.
on the screen with their little hands.
156
429590
3276
Они просто молотят по экрану
своими ручками.
своими ручками.
Но благодаря автовоспроизведению
07:24
And so there's autoplay,
157
432890
1217
эти видео проигрываются
снова и снова по кругу
снова и снова по кругу
07:26
where it just keeps playing these videos
over and over and over in a loop,
over and over and over in a loop,
158
434131
3579
долгие, долгие часы.
07:29
endlessly for hours and hours at a time.
159
437734
2059
07:31
And there's so much weirdness
in the system now
in the system now
160
439817
2843
Сейчас у этой системы
есть такая особенность,
есть такая особенность,
что автовоспроизведение заводит вас
в крайне странные места.
в крайне странные места.
07:34
that autoplay takes you
to some pretty strange places.
to some pretty strange places.
161
442684
3009
Вот так через цепочку в десяток видео
07:37
This is how, within a dozen steps,
162
445717
2488
вы можете от милого видео
с паровозиком, обучающим счёту,
с паровозиком, обучающим счёту,
07:40
you can go from a cute video
of a counting train
of a counting train
163
448229
3158
попасть на мастурбирующего Микки Мауса.
07:43
to masturbating Mickey Mouse.
164
451411
2442
07:46
Yeah. I'm sorry about that.
165
454529
2288
Прошу прощения за это.
Дальше ещё хуже.
07:48
This does get worse.
166
456841
1700
07:50
This is what happens
167
458565
1282
Вот что происходит,
07:51
when all of these different keywords,
168
459871
3086
когда куча разных ключевых слов,
07:54
all these different pieces of attention,
169
462981
2461
куча всяких завлекалочек
и эта бессмысленная генерация контента
07:57
this desperate generation of content,
170
465466
2807
08:00
all comes together into a single place.
171
468297
2582
оказываются в одном месте.
08:03
This is where all those deeply weird
keywords come home to roost.
keywords come home to roost.
172
471871
4472
Вот, где гнездятся все эти
до ужаса странные ключевые слова.
до ужаса странные ключевые слова.
Вы скрещиваете видео про семью пальчиков
08:08
You cross-breed the finger family video
173
476367
2391
с кадрами из фильмов про супергероев,
08:10
with some live-action superhero stuff,
174
478782
2088
08:12
you add in some weird,
trollish in-jokes or something,
trollish in-jokes or something,
175
480894
3256
добавляете странные локальные шутки,
и внезапно оказываетесь
в наистраннейшем месте.
в наистраннейшем месте.
08:16
and suddenly, you come
to a very weird place indeed.
to a very weird place indeed.
176
484174
3366
08:19
The stuff that tends to upset parents
177
487564
2113
Контент, напрягающий родителей,
обычно с наличием жестоких
или сексуальных сцен, так?
или сексуальных сцен, так?
08:21
is the stuff that has kind of violent
or sexual content, right?
or sexual content, right?
178
489701
3331
08:25
Children's cartoons getting assaulted,
179
493056
2822
Персонажей детских мультиков насилуют,
08:27
getting killed,
180
495902
2018
убивают,
08:29
weird pranks that actually
genuinely terrify children.
genuinely terrify children.
181
497944
3343
издеваются таким образом,
что это пугает детей.
что это пугает детей.
08:33
What you have is software pulling in
all of these different influences
all of these different influences
182
501311
3675
А происходит это потому,
что программа использует всё это,
что программа использует всё это,
чтобы автоматически генерировать
самые страшные детские кошмары.
самые страшные детские кошмары.
08:37
to automatically generate
kids' worst nightmares.
kids' worst nightmares.
183
505010
2961
08:39
And this stuff really, really
does affect small children.
does affect small children.
184
507995
2701
И такой контент действительно
оказывает влияние на детей.
оказывает влияние на детей.
08:42
Parents report their children
being traumatized,
being traumatized,
185
510720
2866
Родители жалуются на то,
что их дети получают психотравмы,
что их дети получают психотравмы,
боятся темноты,
08:45
becoming afraid of the dark,
186
513610
1392
боятся своих любимых персонажей мультиков.
08:47
becoming afraid of their favorite
cartoon characters.
cartoon characters.
187
515026
3050
08:50
If you take one thing away from this,
it's that if you have small children,
it's that if you have small children,
188
518524
3611
Если вы что-то отсюда и вынесете —
если у вас маленькие дети,
если у вас маленькие дети,
держите их подальше от YouTube.
08:54
keep them the hell away from YouTube.
189
522159
1996
08:56
(Applause)
190
524743
3949
(Аплодисменты)
09:02
But the other thing, the thing
that really gets to me about this,
that really gets to me about this,
191
530504
3096
Но с другой стороны, меня очень беспокоит,
09:05
is that I'm not sure we even really
understand how we got to this point.
understand how we got to this point.
192
533624
4629
что мы даже не знаем,
как мы дошли до такого.
как мы дошли до такого.
09:10
We've taken all of this influence,
all of these things,
all of these things,
193
538951
2931
Мы взяли все эти вещи
09:13
and munged them together in a way
that no one really intended.
that no one really intended.
194
541906
2953
и совместили их так,
как никто из нас не желал.
как никто из нас не желал.
Но так мы строим весь мир.
09:16
And yet, this is also the way
that we're building the entire world.
that we're building the entire world.
195
544883
3156
09:20
We're taking all of this data,
196
548063
1773
Мы берём все эти данные,
09:21
a lot of it bad data,
197
549860
1447
очень много плохих данных,
09:23
a lot of historical data
full of prejudice,
full of prejudice,
198
551331
3029
много исторических данных,
переполненных предрассудками,
переполненных предрассудками,
09:26
full of all of our worst
impulses of history,
impulses of history,
199
554384
2837
со всеми нашими худшими
мотивами в истории,
мотивами в истории,
09:29
and we're building that
into huge data sets
into huge data sets
200
557245
2049
и мы строим из этого огромные базы данных,
а затем их автоматизируем.
09:31
and then we're automating it.
201
559318
1423
И всё это выливается в кредитные отчёты,
09:32
And we're munging it together
into things like credit reports,
into things like credit reports,
202
560765
3502
09:36
into insurance premiums,
203
564291
1634
страховые платежи,
09:37
into things like predictive
policing systems,
policing systems,
204
565949
2693
профилактические системы надзора,
09:40
into sentencing guidelines.
205
568666
1762
директивы по назначению наказаний.
09:42
This is the way we're actually
constructing the world today
constructing the world today
206
570452
2821
Вот как мы строим наш мир сегодня
на основе этих данных.
09:45
out of this data.
207
573297
1151
09:46
And I don't know what's worse,
208
574472
1698
И я не знаю, что хуже:
09:48
that we built a system
that seems to be entirely optimized
that seems to be entirely optimized
209
576194
3228
то, что мы строим полностью
оптимизированные системы
оптимизированные системы
09:51
for the absolute worst aspects
of human behavior,
of human behavior,
210
579446
2808
для худших аспектов
человеческого поведения,
человеческого поведения,
09:54
or that we seem
to have done it by accident,
to have done it by accident,
211
582278
2425
или то, что мы делаем это непредумышленно,
09:56
without even realizing
that we were doing it,
that we were doing it,
212
584727
2207
не отдавая отчёт своим действиям,
потому что не до конца понимаем
системы, которые построили,
системы, которые построили,
09:58
because we didn't really understand
the systems that we were building,
the systems that we were building,
213
586958
3382
10:02
and we didn't really understand
how to do anything differently with it.
how to do anything differently with it.
214
590364
3683
и теперь мы не знаем, как что-то изменить.
10:06
There's a couple of things I think
that really seem to be driving this
that really seem to be driving this
215
594769
3365
Есть две причины, по которым,
как мне кажется, на YouTube
как мне кажется, на YouTube
всё есть так, как есть.
10:10
most fully on YouTube,
216
598158
1189
И первая причина — это реклама,
10:11
and the first of those is advertising,
217
599371
1827
что по сути является
монетаризацией внимания,
монетаризацией внимания,
10:13
which is the monetization of attention
218
601222
2837
10:16
without any real other variables at work,
219
604083
3136
никаких других целей она не преследует
10:19
any care for the people who are
actually developing this content,
actually developing this content,
220
607243
3885
и не заботится о людях, в действительности
разрабатывающих контент.
разрабатывающих контент.
10:23
the centralization of the power,
the separation of those things.
the separation of those things.
221
611152
3636
Никакой централизации власти,
никакого разграничения.
никакого разграничения.
10:26
And I think however you feel
about the use of advertising
about the use of advertising
222
614812
3144
Как бы вы ни относились
к использованию рекламы
к использованию рекламы
для поддержки продуктов,
10:29
to kind of support stuff,
223
617980
1238
то, что кто-то, не понимая
работы алгоритма, надеется,
работы алгоритма, надеется,
10:31
the sight of grown men in diapers
rolling around in the sand
rolling around in the sand
224
619242
3067
10:34
in the hope that an algorithm
that they don't really understand
that they don't really understand
225
622333
2983
что валяющиеся в песке
взрослые мужики в подгузниках
взрослые мужики в подгузниках
принесут им деньги,
10:37
will give them money for it
226
625340
1315
наводит на мысли, что мы, вероятно,
10:38
suggests that this
probably isn't the thing
probably isn't the thing
227
626679
2037
не на этом должны основывать
наше общество и культуру
наше общество и культуру
10:40
that we should be basing
our society and culture upon,
our society and culture upon,
228
628740
2563
и не так их спонсировать.
10:43
and the way in which
we should be funding it.
we should be funding it.
229
631327
2160
10:45
And the other thing that's kind of
the major driver of this is automation,
the major driver of this is automation,
230
633511
3519
Вторая причина, являющаяся основной, —
это автоматизация,
это автоматизация,
которая всё это распределяет,
10:49
which is the deployment
of all of this technology
of all of this technology
231
637054
2329
как только оно появляется,
без какого-либо надзора.
без какого-либо надзора.
10:51
as soon as it arrives,
without any kind of oversight,
without any kind of oversight,
232
639407
2521
А когда оно становится доступным,
10:53
and then once it's out there,
233
641952
1412
мы как бы разводим руками и говорим:
«Это не мы, это всё технологии».
«Это не мы, это всё технологии».
10:55
kind of throwing up our hands and going,
"Hey, it's not us, it's the technology."
"Hey, it's not us, it's the technology."
234
643388
3843
Или: «Мы тут ни при чём».
10:59
Like, "We're not involved in it."
235
647255
1642
Так не пойдёт,
11:00
That's not really good enough,
236
648921
1767
потому что всё это не только
подчиняется алгоритмам,
подчиняется алгоритмам,
11:02
because this stuff isn't
just algorithmically governed,
just algorithmically governed,
237
650712
2710
но и ими контролируется.
11:05
it's also algorithmically policed.
238
653446
2498
11:07
When YouTube first started
to pay attention to this,
to pay attention to this,
239
655968
2848
Когда в YouTube впервые обратили
внимание на это,
внимание на это,
11:10
the first thing they said
they'd do about it
they'd do about it
240
658840
2087
сначала они сказали,
что разработают новые алгоритмы
машинного обучения,
машинного обучения,
11:12
was that they'd deploy
better machine learning algorithms
better machine learning algorithms
241
660951
2695
чтобы следить за контентом.
11:15
to moderate the content.
242
663670
1329
11:17
Well, machine learning,
as any expert in it will tell you,
as any expert in it will tell you,
243
665023
3485
Машинное обучение,
по словам любого эксперта, —
по словам любого эксперта, —
11:20
is basically what we've started to call
244
668532
1896
это, по сути, то, что мы начали называть
11:22
software that we don't really
understand how it works.
understand how it works.
245
670452
2588
софтом, принцип работы
которого мы не понимаем.
которого мы не понимаем.
11:25
And I think we have
enough of that already.
enough of that already.
246
673064
3983
И я считаю, что с нас хватит этого.
Мы не должны перекладывать
на искусственный интеллект решение,
на искусственный интеллект решение,
11:29
We shouldn't be leaving
this stuff up to AI to decide
this stuff up to AI to decide
247
677071
3166
что приемлемо, а что нет,
11:32
what's appropriate or not,
248
680261
1251
ведь мы знаем, что будет.
11:33
because we know what happens.
249
681536
1436
Он станет подвергать цензуре
и другие вещи:
и другие вещи:
11:34
It'll start censoring other things.
250
682996
1688
видео гомосексуального содержания,
11:36
It'll start censoring queer content.
251
684708
1783
законные публичные выступления.
11:38
It'll start censoring
legitimate public speech.
legitimate public speech.
252
686515
2237
То, что дозволено в этом плане
11:40
What's allowed in these discourses,
253
688776
1925
не должно решаться
непостижимыми системами.
непостижимыми системами.
11:42
it shouldn't be something
that's left up to unaccountable systems.
that's left up to unaccountable systems.
254
690725
3097
Это должно решаться
в ходе беседы между всеми нами.
в ходе беседы между всеми нами.
11:45
It's part of a discussion
all of us should be having.
all of us should be having.
255
693846
2947
Но я напомню,
11:48
But I'd leave a reminder
256
696817
1308
что альтернатива тоже неблагоприятна.
11:50
that the alternative isn't
very pleasant, either.
very pleasant, either.
257
698149
2753
11:52
YouTube also announced recently
258
700926
1535
YouTube недавно объявил,
что выпустит версию приложения для детей,
11:54
that they're going to release
a version of their kids' app
a version of their kids' app
259
702485
2767
которое будет полностью
проверяться людьми.
проверяться людьми.
11:57
that would be entirely
moderated by humans.
moderated by humans.
260
705276
2407
12:00
Facebook -- Zuckerberg said
much the same thing at Congress,
much the same thing at Congress,
261
708134
3618
Цукерберг в Конгрессе сказал,
что в Facebook будет то же самое,
что в Facebook будет то же самое,
12:03
when pressed about how they
were going to moderate their stuff.
were going to moderate their stuff.
262
711776
2987
когда его спросили, как будет
проверяться их контент.
проверяться их контент.
Он сказал, что это поручат людям.
12:06
He said they'd have humans doing it.
263
714787
1747
И имеют в виду они то,
12:08
And what that really means is,
264
716558
1459
что первыми видео увидят не дети,
12:10
instead of having toddlers being
the first person to see this stuff,
the first person to see this stuff,
265
718041
3223
а сомнительные работники
с низкой зарплатой,
с низкой зарплатой,
12:13
you're going to have underpaid,
precarious contract workers
precarious contract workers
266
721288
2788
без должной поддержки
психического здоровья,
психического здоровья,
12:16
without proper mental health support
267
724100
1726
которых эти видео также травмируют.
12:17
being damaged by it as well.
268
725850
1376
(Смех)
12:19
(Laughter)
269
727250
1096
И я думаю, что все мы можем
достичь гораздо большего.
достичь гораздо большего.
12:20
And I think we can all do
quite a lot better than that.
quite a lot better than that.
270
728370
2601
(Аплодисменты)
12:22
(Applause)
271
730995
2499
12:26
The thought, I think, that brings those
two things together, really, for me,
two things together, really, for me,
272
734068
4613
На мой взгляд, эти вещи
объединяет между собой
объединяет между собой
12:30
is agency.
273
738705
1420
наличие посредника.
12:32
It's like, how much do we really
understand -- by agency, I mean:
understand -- by agency, I mean:
274
740149
3157
То есть то, что мы понимаем
через посредника.
через посредника.
Иными словами, то, как мы понимаем,
как вести себя в своих интересах.
как вести себя в своих интересах.
12:35
how we know how to act
in our own best interests.
in our own best interests.
275
743330
4390
12:39
Which -- it's almost impossible to do
276
747744
1787
А это сделать почти невозможно
в условиях тех систем, которые
мы не полностью понимаем.
мы не полностью понимаем.
12:41
in these systems that we don't
really fully understand.
really fully understand.
277
749555
3485
12:45
Inequality of power
always leads to violence.
always leads to violence.
278
753064
3071
Неравное распределение власти
всегда приводит к насилию.
всегда приводит к насилию.
И мы видим, что с этими системами
12:48
And we can see inside these systems
279
756159
1685
неравный уровень понимания
приводит к тому же.
приводит к тому же.
12:49
that inequality of understanding
does the same thing.
does the same thing.
280
757868
2611
12:52
If there's one thing that we can do
to start to improve these systems,
to start to improve these systems,
281
760503
3779
Если мы как-то и можем
улучшить эти системы,
улучшить эти системы,
12:56
it's to make them more legible
to the people who use them,
to the people who use them,
282
764306
2718
то только сделав их
понятнее пользователям,
понятнее пользователям,
чтобы каждый из нас имел представление
12:59
so that all of us have
a common understanding
a common understanding
283
767048
2196
о том, что там на самом деле происходит.
13:01
of what's actually going on here.
284
769268
1851
13:03
The thing, though, I think
most about these systems
most about these systems
285
771970
2968
Однако, я думаю, что основное здесь то,
13:06
is that this isn't, as I hope
I've explained, really about YouTube.
I've explained, really about YouTube.
286
774962
3857
что эти системы, как я, надеюсь, объяснил,
касаются не конкретно YouTube.
касаются не конкретно YouTube.
13:10
It's about everything.
287
778843
1312
Они касаются всего.
13:12
These issues of accountability and agency,
288
780179
2444
Проблемы контроля и посредничества,
13:14
of opacity and complexity,
289
782647
2225
неясности и сложности,
13:16
of the violence and exploitation
that inherently results
that inherently results
290
784896
3177
насилия и эксплуатации,
которая, по сути, происходит
которая, по сути, происходит
из-за концентрации власти
в нескольких руках —
в нескольких руках —
13:20
from the concentration
of power in a few hands --
of power in a few hands --
291
788097
2794
13:22
these are much, much larger issues.
292
790915
2579
это очень серьёзные проблемы.
13:26
And they're issues not just of YouTube
and not just of technology in general,
and not just of technology in general,
293
794395
3687
И это проблемы не только YouTube
и не только технологий в целом,
и не только технологий в целом,
13:30
and they're not even new.
294
798106
1265
они даже не новы.
Они существовали годами.
13:31
They've been with us for ages.
295
799395
1461
13:32
But we finally built this system,
this global system, the internet,
this global system, the internet,
296
800880
4390
Но мы наконец создали эту систему,
всемирную сеть — интернет,
всемирную сеть — интернет,
13:37
that's actually showing them to us
in this extraordinary way,
in this extraordinary way,
297
805294
3019
которая представляет их нам
так невероятно,
так невероятно,
что их стало невозможно отрицать.
13:40
making them undeniable.
298
808337
1547
13:41
Technology has this extraordinary capacity
299
809908
2820
Технологии обладают
необычайной возможностью
необычайной возможностью
13:44
to both instantiate and continue
300
812752
3973
как поддерживать, так и развивать
13:48
all of our most extraordinary,
often hidden desires and biases
often hidden desires and biases
301
816749
4248
все наши самые странные
и тайные желания и склонности,
и тайные желания и склонности,
13:53
and encoding them into the world,
302
821021
1866
раскрывать их всему миру,
13:54
but it also writes them down
so that we can see them,
so that we can see them,
303
822911
3474
а также фиксирует их так,
что мы их замечаем
что мы их замечаем
13:58
so that we can't pretend
they don't exist anymore.
they don't exist anymore.
304
826409
3330
и больше не можем делать вид,
будто их не существует.
будто их не существует.
14:01
We need to stop thinking about technology
as a solution to all of our problems,
as a solution to all of our problems,
305
829763
4319
Мы должны перестать видеть в технологиях
решение всех наших проблем
решение всех наших проблем
и вместо этого относиться к ним
как к средству выявления этих проблем,
как к средству выявления этих проблем,
14:06
but think of it as a guide
to what those problems actually are,
to what those problems actually are,
306
834106
3757
14:09
so we can start thinking
about them properly
about them properly
307
837887
2144
чтобы можно было размышлять
в правильном ключе
в правильном ключе
14:12
and start to address them.
308
840055
1766
и начать их решать.
14:13
Thank you very much.
309
841845
1335
Спасибо огромное.
(Аплодисменты)
14:15
(Applause)
310
843204
5192
14:21
Thank you.
311
849733
1188
Спасибо.
(Аплодисменты)
14:22
(Applause)
312
850945
2869
14:28
Helen Walters: James, thank you
for coming and giving us that talk.
for coming and giving us that talk.
313
856839
3178
Хелен Уолтерс: Джеймс, спасибо,
что пришёл и выступил у нас.
что пришёл и выступил у нас.
Что замечательно,
14:32
So it's interesting:
314
860041
1189
когда на ум приходят фильмы,
в которых роботы господствуют над миром,
в которых роботы господствуют над миром,
14:33
when you think about the films where
the robotic overlords take over,
the robotic overlords take over,
315
861254
3495
всё это кажется более привлекательным,
чем то, о чём ты рассказал.
чем то, о чём ты рассказал.
14:36
it's all a bit more glamorous
than what you're describing.
than what you're describing.
316
864773
3279
14:40
But I wonder -- in those films,
you have the resistance mounting.
you have the resistance mounting.
317
868076
3749
Но меня волнует вот что: в этих фильмах
всегда есть какое-то сопротивление.
всегда есть какое-то сопротивление.
Есть ли сопротивление в данном случае?
14:43
Is there a resistance mounting
towards this stuff?
towards this stuff?
318
871849
3216
14:47
Do you see any positive signs,
green shoots of resistance?
green shoots of resistance?
319
875089
3796
Видишь ли ты какие-то зачатки
и предзнаменования сопротивления?
и предзнаменования сопротивления?
14:52
James Bridle: I don't know
about direct resistance,
about direct resistance,
320
880507
2416
Джеймс Брайдл: Не знаю насчёт
прямого сопротивления,
прямого сопротивления,
14:54
because I think this stuff
is super long-term.
is super long-term.
321
882947
2264
ещё слишком рано для этого.
Думаю, это глубоко заложено
в нашей культуре.
в нашей культуре.
14:57
I think it's baked into culture
in really deep ways.
in really deep ways.
322
885235
2510
Моя подруга Элеанор Саитта,
всегда говорит,
всегда говорит,
14:59
A friend of mine,
Eleanor Saitta, always says
Eleanor Saitta, always says
323
887769
2132
15:01
that any technological problems
of sufficient scale and scope
of sufficient scale and scope
324
889935
3609
что любая технологическая проблема
глобального масштаба —
глобального масштаба —
15:05
are political problems first of all.
325
893568
2267
это в первую очередь
политическая проблема.
политическая проблема.
15:07
So all of these things we're working
to address within this
to address within this
326
895859
2785
И всё, над чем мы работаем,
нельзя разрешить, просто разработав
улучшенные технологии,
улучшенные технологии,
15:10
are not going to be addressed
just by building the technology better,
just by building the technology better,
327
898668
3274
необходимо менять общество,
которое эти технологии создаёт.
которое эти технологии создаёт.
15:13
but actually by changing the society
that's producing these technologies.
that's producing these technologies.
328
901966
3464
15:17
So no, right now, I think we've got
a hell of a long way to go.
a hell of a long way to go.
329
905454
3027
Так что нет, на данный момент
мы ещё слишком далеки от этого.
мы ещё слишком далеки от этого.
Но как я сказал, по-моему, разбирая их,
15:20
But as I said, I think by unpacking them,
330
908505
1986
объясняя их, откровенно говоря о них,
15:22
by explaining them, by talking
about them super honestly,
about them super honestly,
331
910515
2697
мы можем по крайней мере
запустить этот процесс.
запустить этот процесс.
15:25
we can actually start
to at least begin that process.
to at least begin that process.
332
913236
2505
ХУ: Когда ты говоришь о доступности
и цифровой грамотности,
и цифровой грамотности,
15:27
HW: And so when you talk about
legibility and digital literacy,
legibility and digital literacy,
333
915765
3562
мне трудно представить,
15:31
I find it difficult to imagine
334
919351
1591
15:32
that we need to place the burden
of digital literacy on users themselves.
of digital literacy on users themselves.
335
920966
3680
что мы должны переложить это бремя
на самих пользователей.
на самих пользователей.
Но кто же будет ответственен
за обучение в этом новом мире?
за обучение в этом новом мире?
15:36
But whose responsibility
is education in this new world?
is education in this new world?
336
924670
4562
15:41
JB: Again, I think this responsibility
is kind of up to all of us,
is kind of up to all of us,
337
929256
3612
ДБ: Опять-таки, думаю,
ответственность лежит на всех нас,
ответственность лежит на всех нас,
15:44
that everything we do,
everything we build, everything we make,
everything we build, everything we make,
338
932892
2984
и всё, что мы делаем, создаём, строим,
должно совершаться при всеобщем согласии,
15:47
needs to be made
in a consensual discussion
in a consensual discussion
339
935900
3692
включая тех, кто избегает
этого обсуждения.
этого обсуждения.
15:51
with everyone who's avoiding it;
340
939616
1940
15:53
that we're not building systems
intended to trick and surprise people
intended to trick and surprise people
341
941580
4341
И мы должны быть уверены, что
создаём системы не для обмана людей,
создаём системы не для обмана людей,
15:57
into doing the right thing,
342
945945
2300
чтобы они сделали что нам нужно,
но что люди действительно вовлечены
в процесс обучения на каждом этапе,
в процесс обучения на каждом этапе,
16:00
but that they're actually involved
in every step in educating them,
in every step in educating them,
343
948269
3236
16:03
because each of these systems
is educational.
is educational.
344
951529
2278
потому что все эти системы
образовательные.
образовательные.
16:05
That's what I'm hopeful about,
about even this really grim stuff,
about even this really grim stuff,
345
953831
3102
Я надеюсь, что даже такая
безжалостная штука,
безжалостная штука,
если правильно к ней
подойти и разобраться,
подойти и разобраться,
16:08
that if you can take it
and look at it properly,
and look at it properly,
346
956957
2262
несёт в себе элемент обучения,
16:11
it's actually in itself
a piece of education
a piece of education
347
959243
2089
которое позволит вам увидеть,
как сложные системы взаимодействуют
как сложные системы взаимодействуют
16:13
that allows you to start seeing
how complex systems come together and work
how complex systems come together and work
348
961356
3762
16:17
and maybe be able to apply
that knowledge elsewhere in the world.
that knowledge elsewhere in the world.
349
965142
3501
и, возможно, впоследствии применить
эти знания где-нибудь ещё.
эти знания где-нибудь ещё.
ХУ: Джеймс, это такая важная тема,
16:20
HW: James, it's such
an important discussion,
an important discussion,
350
968667
2115
и я знаю, что многие здесь
открыты и готовы к разговору,
открыты и готовы к разговору,
16:22
and I know many people here
are really open and prepared to have it,
are really open and prepared to have it,
351
970806
3227
поэтому спасибо, что начал наше утро.
16:26
so thanks for starting off our morning.
352
974057
1859
ДБ: Спасибо большое. Спасибо.
16:27
JB: Thanks very much. Cheers.
353
975940
1400
(Аплодисменты)
16:29
(Applause)
354
977364
1651
ABOUT THE SPEAKER
James Bridle - Artist, writerWorking across technologies and disciplines, James Bridle examines technology, knowledge and the end of the future.
Why you should listen
James Bridle is an artist and writer working across technologies and disciplines. His artworks and installations have been exhibited in Europe, North and South America, Asia and Australia, and have been viewed by hundreds of thousands of visitors online. He has been commissioned by organizations including the Victoria & Albert Museum, the Barbican, Artangel, the Oslo Architecture Triennale and the Istanbul Design Biennial, and he has been honored by Ars Electronica, the Japan Media Arts Festival and the Design Museum, London. His writing on literature, culture and networks has appeared in magazines and newspapers including Frieze, Wired, Domus, Cabinet, The Atlantic, the New Statesman and many others, and he has written a regular column for The Observer.
New Dark Age, Bridle's book about technology, knowledge and the end of the future is forthcoming from Verso (UK & US) in 2018. He lectures regularly on radio, at conferences, universities and other events including SXSW, Lift, the Global Art Forum and Re:Publica. He has been a resident at Lighthouse, Brighton, the White Building, London and Eyebeam, New York, and an adjunct professor on the interactive telecommunications program at New York University.
James Bridle | Speaker | TED.com