F A N T A S T I C P R E S E N T A
[chico] ¿Por qué mono es ... mono es así?
No lo sé.
-No. -Bueno, veamos uno diferente.
Ahora el mono está ... [jadea]
¿Qué hace el mono?
Creo que es hora de la siesta.
Te voy a envolver como un rollo de sushi, ¿de acuerdo?
-¡No! -Si.
[Nasser] Me encanta acostar a mi hijo de dos años,
Pero también es un poco extraño.
Buenas noches amigo.
No esta oscuro.
[Nasser] Lo dejo allí, tras las rejas,
en régimen de aislamiento,
bajo circuito cerrado de vigilancia.
Y luego ... miro.
Solía ​​ser motivo de preocupación,
pero ahora es principalmente por curiosidad.
Se ha convertido en el reality show que no puedo dejar de ver.
[chico] ¿Va a hablar el monitor?
¿Qué va a decir la cámara?
Este es un episodio sobre vigilancia,
pero no en la forma en que piensas.
[Nasser] Es un episodio sobre mirar.
Observando gente, observando animales,
y las tecnologías que utilizamos para hacerlo.
Y sobre cuánto nos puede decir realmente toda esta observación.
Una cantidad increíble
pero también una cantidad aterradora
sobre cosas que ni siquiera sabíamos que estábamos buscando:
el sabor del tocino
pájaros cantores que pueden ver el futuro,
cuarenta mil selfies
y la vida amorosa de mi primo Nadim.
Resulta que mirar es tan fundamental
que nuestra supervivencia como especie depende de ello.
[Nasser se ríe]
Whoa!
[estático]
[pitido]
[música alegre]
[pájaros trinando]
[música suave jugando]
Soy Latif Nasser
y este es un programa sobre las sorprendentes conexiones que nos rodean.
Conexiones entre tú y yo y nuestro mundo
eso te hará ver ese mundo de una manera completamente nueva.
Es un poco cliché y obvio decirlo, pero huele muy bien aquí afuera.
[Hecksher] Bien, entonces las redes están despejadas.
Solo vamos a tratar de hacer esto menos visible para las aves.
Entonces, la idea es que las aves vuelan por el bosque,
no pueden ver la red, golpean la red y caen en este estante.
Apenas puedo ver la red, y estoy justo en frente de ella.
[Nasser] Para estudiar la criatura que estudia, el científico de aves Christopher Heckscher
Tiene que ser complicado.
Se llaman veeries.
Y son "muy" evasivos.
[Nasser susurra] Muy bien.
-Así que voy a tratar de traer el pájaro. -Bien.
Toca la canción de la veery.
[canto de los pájaros]
¿Alguna vez lo cambiaste y solo intentas el tono de llamada marimba?
[Christopher ríe]
[música juguetona]
- [investigador] Tenemos una veery. -Increíble. Tenemos uno
Lo conseguimos.
-Tenemos un muuy. - [investigador] Sí.
[Nasser] Parece simple, ¿verdad? Como un pájaro marrón ordinario.
Pero no lo es.
Es como ver una cirugía o algo así.
-Agradable. -Este pájaro tiene secretos.
Bueno, por varios años, estuve aquí estudiándolos,
y preguntándose: "¿A dónde van en invierno?"
-Así que nadie lo sabía? -No, no lo hicimos. Realmente no lo sabíamos.
[Nasser] Chris sabía que se dirigían hacia el sur, pero quería saber exactamente dónde.
Y ahí es donde entra la vigilancia.
Chris y su equipo hicieron pequeñas mochilas con rastreador GPS,
No pesa más que un par de clips.
[Hecksher] Llevémoslo a la red.
- [investigador] ¿Aquí? - [Hecksher] Sí.
[Hecksher] Está bien.
[Nasser] Y luego, enviaron las veeries en su camino.
¿Y que pasó? ¿Qué encontraste?
[Hecksher] Con la tecnología GPS,
pudimos localizar dentro de diez metros,
donde el pájaro pasa su tiempo.
Entonces, puedes ver el árbol exacto donde estaba ese pájaro
cuando se tomó ese punto GPS.
[Nasser] Y esto es lo que es salvaje:
ese árbol, en el que terminó la veery,
está a 4,000 millas de distancia ...
en Brasil.
Y lo mas notable
están saliendo de Delaware, bajando a la cuenca del sur del Amazonas,
y están volando todo el camino de regreso
e incluso encontré el mismo pájaro cantando en el mismo árbol.
-Guau. -Es alucinante.
[Nasser] Pero cuando Chris resolvió este misterio, notó otro.
Cada año, las veeries anidaban y abandonaban Delaware en diferentes momentos.
Entonces, algunas aves acortarán su temporada de anidación en algunos años.
A veces dejan de anidar a finales de junio.
-Bueno. -Otros años entrarán a mediados de julio.
Pero eso es presumiblemente una gran diferencia para ...
Sí, es una gran diferencia, um--
¿Correr una ultramaratón o algo así? -Correcto.
[Nasser] Cuanto antes se iban, menos posibilidades tenían
de criar polluelos con éxito,
que parecía un gran precio a pagar.
Entonces, estaba tratando de pensar qué sería ventajoso
de acortar la temporada de anidación?
[Nasser] Chris se preguntó: ¿Se trataba de la disponibilidad de alimentos?
¿O cuando aparecieron los depredadores?
Pero ninguna de sus teorías coincidía con los datos.
Luego pensó en algo que parecía casi demasiado absurdo para decirlo en voz alta.
[Hecksher] Estas aves están cruzando el Golfo de México
en el pico de la temporada de huracanes,
así que deben preocuparse por los huracanes, y deben preocuparse por las tormentas.
Podrías estar a medio camino a través del golfo y podrías toparte con un huracán,
estás en problemas.
[Nasser] ¿Qué pasa si las veeries cambiaron cuando se fueron,
basado en lo mala que sería la temporada de huracanes?
Entonces Chris miró hacia atrás durante casi 20 años de datos,
poner las líneas de tiempo muy cercanas a las líneas de tiempo de huracanes,
y parecía que coincidían.
La duración de la temporada de anidación en individuos.
está correlacionado con la actividad de tormenta tropical.
[Nasser] Parecía que antes se iban las veeries en el verano ...
peor sería la temporada de huracanes ese otoño.
-Eso es loco. -Es una locura.
Para que puedan anidar en un momento determinado
porque están anticipando, eh, mal tiempo.
Como si tuvieran que saberlo de antemano de alguna manera. Eso parece...
Parece increible.
Simplemente parece imposible.
[Nasser] Entonces, en el verano de 2018,
Chris decidió probar su hipótesis de verdad.
Trataría de predecir la severidad de la próxima temporada de huracanes.
usando solo sus datos sobre cuándo las veeries salieron de Delaware.
Los meteorólogos pedían una temporada de huracanes por debajo del promedio.
[Nasser] Pero los datos de Chris parecían decir algo más.
Los pájaros salieron temprano de Delaware.
-Basado en lo que estaba viendo aquí ... -Sí.
... viendo estas aves, los datos me mostraron
que íbamos a tener una mala temporada de huracanes en 2018.
Entonces, tenían prisa.
Sí, terminar de criar rápido y llegar a Sudamérica.
[Nasser] Entonces, fue un enfrentamiento.
Los pronosticadores del tiempo en el equipo No tan huracán,
Veeries en Team Extra-Hurricaney.
[suena la campana]
Entonces, junio sucede, no hay huracanes.
Julio pasa ...
Como, guíame a través de los meses.
Si. Entonces, pasa julio, pasa agosto,
todavía se parece a los modelos meteorológicos, la mayoría de ellos,
seguían pidiendo una temporada inferior a la media en septiembre.
[Nasser] Pero entonces ...
en septiembre y octubre hubo seis huracanes,
incluyendo la categoría cuatro Florencia
y Categoría Cinco Michael.
Al final, 2018 vio
Una de las temporadas de huracanes más activas de la historia.
[pájaros trinando]
Las veeries en realidad son tan buenas o mejores
que las predicciones meteorológicas que han sucedido en los últimos 20 años.
[Nasser] Como cómo podría este pequeño pájaro con este cerebro del tamaño de una nuez
intuir algo con meses de anticipación
eso, ya sabes, una red gigante de científicos y supercomputadoras
no puede averiguar con días de anticipación?
No tengo idea de cómo lo hacen. No tengo idea de cómo lo hacen.
Claramente, se les indica algo relacionado con el clima global.
Es un verdadero misterio.
[Nasser] Está bien, muéstrame otra vez.
Extiende tu mano con dos dedos ... Sí, así como así.
Voy a deslizarla allí.
[Nasser] Con solo mirar, podemos aprender mucho más de lo que pensamos.
Incluso cosas invisibles
que ni siquiera sabíamos que estábamos buscando.
Creo que es genial que podamos aprender de un animal como un pájaro.
Creo que es un gran ejemplo de cómo si solo observamos la naturaleza,
que podemos aprender
Una cosa es ver una especie silvestre migrar a través de continentes,
pero ¿y si pudiéramos acercarnos aún más a los animales cautivos?
¿Podríamos entender lo que sucede dentro de ellos como individuos?
[gallo canta]
[ovejas balidos]
[música suave jugando]
Siento que esto es lo menos halal que he hecho.
Mis padres se enojarán mucho cuando vean esto, pero vámonos.
-Bueno, bueno, lo haremos de todos modos. -Bueno.
¿Por qué no molestar a los padres? Para eso están allí.
[charla indistinta]
Da un paso al frente. Si abro la puerta, saldrán.
Entraré contigo para distraerlos.
- [Nasser] Hola. Hola. Hola. - [cerdos resoplando]
- [Baxter] Entonces, los cerdos son bastante curiosos. -Sí, han establecido un perímetro aquí.
[Baxter] Sí [risas] Te están descubriendo.
[Nasser] Sniffing, sí.
Whoa Hola. ¿Ese tipo intentó morderme?
[Baxter] Sí No es una mordida intencional. Solo les gusta probar.
-Hay una especie de ironía allí. - [se ríe]
[Nasser] Esto puede verse y oler como una granja de cerdos típica,
Pero es mucho más.
Es una granja de prueba, y Emma Baxter es investigadora aquí.
Emma es la primera persona en decirte
que la industria ganadera tiene sus problemas,
por eso está tratando de encontrar formas de hacer que funcione mejor,
tanto para los granjeros como para los cerdos.
Un ejemplo: en granjas gigantes con miles de cerdos,
los granjeros no pueden dar a esos cerdos un tratamiento individualizado
porque es muy difícil rastrear qué cerdo es cuál.
Por el momento, la forma estándar de hacerlo son las etiquetas para los oídos.
[Baxter] Cuando estás marcando un animal, estás causando una mutilación, ¿verdad?
Estás poniendo un agujero en la oreja.
Y entonces, sería genial
si no pudieras tener que hacerle nada a ese animal.
Oh. Oye. Ay. Tengo un pequeño bocado. Tengo algunos dientes allí.
[Baxter] Tenemos que salir de esta pluma.
[Nasser] Emma y su equipo están probando una forma ingeniosa de saber quién es quién.
Entonces, adaptamos un bebedor,
y luego ponemos una cámara web muy básica detrás de eso,
conectado a algún software específico que se ejecutó en detección de movimiento,
y solo obtener miles y miles de imágenes cada día,
tomando una foto de las caras de los cerdos.
Entonces, cada vez que alguno de ellos bebe, obtienes una imagen.
Sí, y lo estás capturando en esta máquina.
[Nasser] Eso es correcto. Es reconocimiento facial.
Reconocimiento facial piggy.
Esa es una buena oportunidad para llegar allí.
[Baxter] Sí, es bastante bueno. Selfie perfecta allí.
[Nasser] Y funciona. Quiero decir, realmente funciona.
Es capaz de identificar el cerdo correcto el 97 por ciento de las veces.
Literalmente podía notar la diferencia entre los tres cerditos
por los pelos de sus barbillas chinny chinny.
-¿Solo capturare eso ahora? -Sí, solo los está tomando como imágenes fijas.
-¿Ya lo hizo? -Sí lo hizo.
Entonces, está tomando varias imágenes.
Aprenderá, a medida que el animal crece, que su cara cambiará,
y eso lo convertirá en una herramienta mucho más poderosa que nosotros, en realidad.
Entonces, en cierto modo, no es solo una forma de identificarlos,
También es una forma de rastrearlos.
-Sí, para rastrearlos, en realidad. Si. -Oh, interesante.
[Nasser] Y rastreando las caras de estos cerdos
significa que puedes verlos a lo largo de toda su vida:
ver cuánta atención les da su madre,
quienes son sus amigos
[Emma] Pero también, puedes adjuntar su experiencia de bienestar,
Su experiencia de salud. Ese sería el siguiente paso.
Entonces, eso es parte de nuestro próximo programa de trabajo
mirar expresiones faciales y medir el bienestar.
Espere. ¿Expresiones faciales?
Si funciona, sería genial. Muy genial. [risas]
Ella no quiere simplemente reconocer las caras de los cerdos.
Ella quiere leerlos.
¿Cómo dirías que te sientes hoy?
¿Contento?
¿Enojado?
Intrigado?
[imita el resoplido del cerdo]
[Nasser] Ahora, aquí es donde entra Mel Smith.
Su pasado no tiene nada que ver con los cerdos:
Es profesor de visión artificial.
[cerdo resopla]
Pasamos bastante tiempo mirando baldosas de baño, baldosas,
para buscar defectos en estas superficies fabricadas.
Y desarrollamos una técnica capaz de hacer eso.
Entonces, comenzamos a pensar: "Bueno, ¿para qué más podríamos usarlo?"
[Nasser] ¿Entonces intentó ... caras de cerdo?
[Smith] Son bastante expresivos y se comunican entre ellos,
eso parecería indicar
que tal vez están usando la expresión facial para comunicarse.
Si. Tal como somos.
Como somos, sí. Exactamente igual que nosotros.
Entonces, para cosas como tener miedo, tener dolor,
si el animal tiene la cola atracada o está castrada,
entonces tendrás una cara dolorida, y eso es bien sabido.
¿Cómo se ve la cara dolorida?
Es como una mueca. Es muy parecido a un rostro humano
así que cierra los ojos y mira como si no estuviera disfrutando la experiencia.
[Nasser] Este es un lechón feliz.
Este es un lechón con dolor.
O espera, ¿es este el que está sufriendo?
De todas formas. Eso es exactamente lo que Mel está tratando de resolver.
Lo que estamos tratando de hacer, para ser francos al respecto,
estamos detectando la expresión, y luego inferimos
que la expresión está relacionada con su estado de ánimo.
¿Está estresado? ¿Tiene miedo? ¿Tiene dolor?
Si podemos hacer ese tipo de cosas, entonces será realmente útil.
Es como si quisieras leer la vida emocional interior del cerdo.
-Si. -De su cara.
[Smith] Estamos tratando de ser como el cerdo, de verdad.
Entonces, el cerdo tiene su expresión.
Es solo que no somos muy buenos para reconocerlo.
Y la computadora tal vez pueda.
Una computadora puede aprender mejor cómo ver como un cerdo que nosotros.
Si. Así es, si.
[cerdo resoplando]
[Nasser] ¿Es ese barro o popó en el que ella rodó?
[Baxter] Es una especie de caca, sí. [risas]
No te voy a mentir. [risas]
-Ella es grande. -Es una gran dama. Sip.
Ven entonces.
[Nasser] Sí ¿Como es que?
- [cerdo resopla] - [Baxter se ríe]
Entonces, puedes ver que esta es una foto ideal para el cerdo.
[Nasser] Sí
¿Por qué, para ti, crees que esto es algo que vale la pena hacer?
Si pudiéramos usar la automatización para identificar individuos
y saber acerca de las personas, cómo se sienten las personas,
parece que podríamos crear una vida mejor para el animal,
mejorar su bienestar
Hmm, es más como un ... casi humanitario ...
piganitario ...
Además, también hay un lado comercial.
Si el animal tiene dolor y sufrimiento, es probable que no sea tan productivo,
así que desde un sentido puramente comercial,
tiene sentido poder identificar estas cosas desde el principio.
[Nasser] Imagina si, cuando fueras a comprar carne de cerdo,
no solo diría "rango libre" o "sin hormonas"
también diría, "cerdo feliz certificado".
Los animales felices y saludables, en general, son animales más eficientes.
Pregunta extraña: ¿puedes decirlo por su sabor?
si es como un cerdo más sano y feliz?
[risas] Hay trabajo para demostrar que los estándares de bienestar más altos
producir carne de mejor sabor.
-¿De Verdad? -Si.
Es tan extraño que puedas ... Es como si estuvieras saboreando la felicidad.
- [se ríe] Bueno, potencialmente. -Eso es tan divertido.
[Nasser] Y no se trata solo de cerdos. Otros científicos están trabajando en caras de vaca
y caras de oveja.
-Incluso el lenguaje corporal del pollo. - [cloqueo de pollo]
Entre el reconocimiento facial y los cerdos,
me hace pensar en George Orwell,
entre Animal Farm y Mil novecientos ochenta y cuatro.
Es como si de alguna manera, estamos en una mezcla de esas dos novelas.
[Smith] Tiendo a pensar eso también, en realidad.
[Nasser] Es la peor pesadilla de George Orwell:
Pig Brother está mirando.
[Mel] En teoría, más bien como Gran Hermano,
Este sistema podría estar mirando a los animales todo el tiempo.
Pero los está mirando, con suerte, de una manera cariñosa.
[Nasser] En cierto modo, el software de reconocimiento facial de Mel y Emma
se siente menos como Gran Hermano y más como hermanito:
todavía estoy aprendiendo a reconocer caras y distinguirlas.
Se está volviendo muy bueno en eso,
pero quieren entrenarlo para que sea aún mejor.
Y la única forma de entrenar este tipo de algoritmos
es mostrándoles miles de retratos.
Pero no necesariamente retratos de cerdo.
El software de reconocimiento facial que se estaba utilizando en los cerdos,
No fue hecho para cerdos.
Fue hecho para nosotros.
La mayoría de las cámaras que nos rodean,
en el centro comercial, en el aeropuerto, caminando por la calle,
están en la misma fase de niño pequeño.
Están aprendiendo a mirarnos.
Qué, no puedo ser como una felicidad o un ...
¿Maltratador-delincuente?
Eso se siente como un juicio.
[música de suspenso sonando]
[Nasser] Estoy en una exposición en Milán
donde las paredes están empapeladas con miles de retratos.
Estas son algunas de las caras que estamos usando
para entrenar nuestras cámaras para que nos reconozcan.
Ya sabes cómo dicen: "No quieres ver
¿Qué pasa con la salchicha? "Bueno, estoy a punto de verlo de cerca
en los ingredientes que entran en la salchicha de reconocimiento facial.
[Nasser] Muy bien.
De acuerdo, ¿por dónde deberíamos comenzar?
Bueno, este es siempre uno de mis lugares favoritos para comenzar.
[Nasser] Mi guía es Kate Crawford,
Un experto en inteligencia artificial.
Woody Bledsoe fue una de las primeras personas
para comenzar a pensar realmente en segmentar el rostro humano.
[Nasser] Aquí está el origen del reconocimiento facial.
En los años 60, un tipo llamado Woody Bledsoe
estaba tratando de descubrir cómo hacer una mueca,
con todas sus curvas y detalles,
en un conjunto de números
Su equipo mediría físicamente las características clave.
Puedes ver lo que está haciendo realmente mirando distancias
entre, digamos, los ojos y el puente de la nariz y la boca.
-Como aquí, esta medida. -Exactamente así.
[Nasser] ¿Para quién estaba Woody haciendo esto otra vez?
[Kate] Está haciendo esto para la CIA.
En los años 60, ¿estaban haciendo eso?
-1963, eso es correcto. -Huh
Aunque todo este trabajo se remonta a una época anterior a la inteligencia artificial,
cuando las computadoras eran del tamaño de habitaciones,
El trabajo de Bledsoe sigue clasificado hasta el día de hoy.
Estas imágenes se cargaron en Internet de forma anónima.
Guau. Extraño. Tan raro.
[Kate] Así es como entrenamos inteligencia artificial.
[Nasser] Hombre.
En dias tempranos,
científicos que intentan crear sistemas de reconocimiento facial
se basó en fotos policiales.
Pero luego, a principios de la década de 2000, eso comenzó a cambiar.
- [Nasser] Whoa. - [Crawford] Bienvenido a internet.
- [con voz vibrante] Whoa. - [risas]
Todo cambia desde aquí.
[Nasser] Internet era como una interminable cinta transportadora de sushi de caras.
Y los investigadores podrían reunir miles de ellos a la vez
y agruparlos en conjuntos de datos gigantes.
Esto es, básicamente, ya sabes, muchos políticos, muchas celebridades.
Eran imágenes de notables y de interés periodístico.
-Porque tienen muchas fotos. -Porque tienen muchas fotos.
Realmente fue un punto de referencia estandarizado
para probar sistemas técnicos nuevos y emergentes.
[Nasser] Esta colección exacta, llamada "Rostros etiquetados en la naturaleza"
fue el que se usó para entrenar las cámaras de reconocimiento de cerdos
en esa granja escocesa.
Conjuntos de datos similares lo hacen posible
para que Facebook etiquete automáticamente a tus amigos en fotos,
para que puedas desbloquear tu iPhone,
y para que Taylor Swift rastree a los acosadores en sus conciertos.
Y es más que solo reconocer rostros.
Al igual que con los cerdos, también se trata de leer las emociones.
¿Por qué esto ayudaría a alguien a poder mirar a alguien y decir:
"¿Estás feliz" o "Estás triste"?
Bueno, curiosamente, esto realmente comenzó, nuevamente, con fondos del ejército.
Existe una larga tradición de agencias de defensa.
queriendo saber más sobre nosotros mismos de lo que quisiéramos revelar.
Puedes ver cómo las personas en las comunidades de inteligencia
-Quieres saber eso también. -Uh.
Sin embargo, no solo los militares están usando esto ahora.
Por supuesto, tenemos muchas corporaciones que quieren usar estos sistemas.
¿Hay ejemplos de empresas privadas?
que están mirando a sus empleados con reconocimiento facial?
Si. Por ejemplo, rastrearán una cámara en su pantalla en el trabajo.
Y luego, si te ves distraído o no te ves lo suficientemente comprometido,
bueno, "Tal vez no eres realmente uno de los mejores de nuestra compañía,
y tal vez no deberías quedarte ".
Se siente como una herramienta que ...
Sí, eso está del lado de los poderosos,
porque ellos son los que tienen las cámaras,
y ellos son los que tienen los programas de computadora.
[Kate] Y ellos son los que deciden qué significan todas estas imágenes.
[Nasser] Ahora, estos sistemas todavía tienen mucho que aprender.
Por ejemplo, son notoriamente malos para reconocer a las personas de color.
A pesar de eso, pueden tomar un turno para el distópico bastante rápido.
En China, las autoridades han recibido grandes críticas
de los medios internacionales
sobre el uso del reconocimiento facial para rastrear a los uigures,
una minoría mayoritariamente musulmana.
[reportero] Las autoridades están construyendo un estado de vigilancia
para poder seguir cada uno de sus movimientos,
incluyendo cámaras de CCTV que dependen del software de reconocimiento facial.
[Nasser] Y el gobierno chino está exportando sus tecnologías de vigilancia
a más de una docena de otras naciones,
incluidos algunos con antecedentes de abusos contra los derechos humanos.
Al hacerlo, China tiene más y diferentes caras
para entrenar sus sistemas.
En los EE. UU., más de 600 agencias de aplicación de la ley
usa una aplicación llamada Clearview
identificar a las personas en base a tres mil millones de imágenes extraídas de la web.
Simplemente tomando una foto de alguien en la calle,
pueden saber su nombre, dirección y más.
[Kate] En la gran mayoría de los casos, las personas no tienen idea,
en términos de cómo se construye el sistema,
ya sea que estén o no incluidos en estos sistemas,
y cómo podrían realmente impactar sus vidas.
[Nasser] Y las empresas tecnológicas y los gobiernos continúan aspirando
innumerables imágenes de rostros de internet.
Los que ponemos allí, a través de aplicaciones como Instagram.
[Kate] Empiezas a ver grandes cantidades, millones y millones de selfies
que han sido capturados, extraídos y clasificados en conjuntos como este.
¿Qué puede descubrir acerca de una persona con solo mirar sus selfies?
¿Están usando ropa que es cara,
o estas prendas son más asequibles?
¿Y qué podemos suponer, quizás, sobre cuánto dinero ganan?
Entonces, estas personas son personas de todo el mundo,
quien tomó selfies y los puso en Instagram.
Lo que estás viendo es realmente la aparición de un raspado a gran escala de las imágenes de las personas.
sin consentimiento ni conocimiento
que sus imágenes iban a ser utilizadas para cosas como el reconocimiento facial.
[Nasser] Si alguna vez te has tomado una selfie y la has puesto en línea,
su cara puede estar en uno de estos conjuntos de datos,
y ni siquiera lo sabes.
[Nasser] Es raro, ¿verdad?
Todas estas tecnologías similares se sienten muy diferentes.
Mirando por encima del hombro de un pájaro y aprendiendo lo que sabe
se siente totalmente bien
Ver a un cerdo y meterse en su cabeza se siente probablemente bien, pero un poco espeluznante.
Nuestros gobiernos y corporaciones gigantes nos observan y perfilan.
se siente francamente siniestro.
Pero entonces extrañamente,
cuando ofrecemos nuestros selfies y nos miramos,
que se siente genial por cierto,
solo estamos ayudando a esas corporaciones gigantes y gobiernos
Míranos aún más duro.
Todos esos sentimientos están a punto de enredarse aún más,
porque millones de esas fotos provienen de un reino
donde muchos de nosotros somos más vulnerables.
Vienen ...
de aplicaciones de citas.
[Nasser] Oh, te ves hermosa, Nadim.
Es la calidad de la cámara web.
Oh si. Es muy halagador.
[Nasser] A pesar de estar fuera del juego de citas, he ofrecido mis servicios
para ayudar a mi primo Nadim a configurar un nuevo perfil.
Bien, configuremos Match.
Bien, muéstrame tus fotos. Veamos con qué tenemos que trabajar aquí.
Amigo, estás en una motocicleta. No tienes moto.
Definitivamente no estamos usando esa imagen de motocicleta.
Oh, esto es terrible Este es terrible. No estamos usando eso. Sigue adelante.
No hagas zoom en la imagen de nosotros dos, ¿de acuerdo?
[risas] Oh, Dios. Me estás matando. Me estás matando. Bueno.
Ok, esto es genial! Eso es totalmente tuyo.
Bueno, también, es gracioso que tu brazo esté afuera
porque el pájaro debería estar en tu brazo, pero está en tu hombro.
Este es un argumento para la foto, no en contra.
Bien, pasemos al texto.
Bueno. Para mí, es como, nerd, tonto, viajas ...
Oh, escribiste "necesitados" en lugar de "nerd".
Ese es probablemente el camino equivocado.
[Nadim se ríe] Algo así como, me entrevistaron cuando estaba en Bishkek,
y, como, me convirtieron en una especie de soltero elegible de--
Dios mío, eso es lo que tienes que escribir.
Fue votado como el soltero más elegible de Bishkek en 2013 o cuando fue.
-¿La gente sabe dónde está Bishkek? -No importa.
-Sabía que llegaríamos a algo eventualmente. - [risas]
-Y luego la bandera de Kirguistán. - [se ríe] Sí, está bien. Excelente.
Está bien, pero creo que está bien.
Ahora es solo que tienes tarea, que es deslizarte tontamente.
Fantástico. Fantástico. Eso es fácil.
-Veamos qué pasa. -Si.
Bueno. te quiero.
-Te quiero. Adiós. -Adiós.
Bien.
Condenar.
Nadim parece estar haciendo un intercambio racional:
revelar información sobre sí mismo, a cambio de una oportunidad de amar.
Pero hay algo de lo que no se da cuenta:
Estas aplicaciones de citas lo están mirando.
Y no solo están viendo las cosas que comparte voluntariamente
como parte de su perfil.
Pueden ver mucho más que eso.
[música misteriosa sonando]
¿Cuándo empezaste a usar Tinder?
Fue después de una ruptura.
Decidí seguir con Tinder como todo el mundo después de una ruptura.
Bueno.
Al principio, estaba enamorado de Tinder, ya sabes,
porque no tengo tanta confianza
cuando se trata de amor o seducciones o todo.
Y acabo de tener tantos partidos,
y muchos hombres querían conectarse conmigo o reunirse conmigo.
[Nasser] Judith Duportail es periodista y vive en la Ciudad del Amor.
Como millones de otros, esperaba que Tinder la ayudara a encontrar una pareja.
En cambio, ella encontró algo completamente diferente,
algo que prácticamente nadie más en Tinder pensó siquiera buscar.
-Entonces, eres este usuario activo de Tinder. -Si. Si.
Simplemente está sucediendo en el fondo de tu vida.
Y entonces, ¿cómo se te ocurre esta idea?
que, "Oh, quiero ver lo que tienen sobre mí,
y eso es posible "?
[Duportail] Un día, leí un artículo,
y aprendí que todos tenemos una puntuación secreta de deseabilidad en Tinder,
eh ... para calificar tu atractivo
y hacerte coincidir con personas de la misma liga que tú.
Si le gusto a alguien que tiene una deseabilidad muy alta,
Gano muchos puntos.
Pero si alguien no tan hermoso me rechaza, pierdo puntos.
-Guau. Extraño. -Si.
Cuando leí ese artículo, comencé a sentir ganas de hervir por dentro.
[música de baile sonando]
Sería como si fuera a una fiesta,
y la gente consideraba demasiado apuesto para mí o demasiado feo para mí,
Ni siquiera podría verlos.
[Nasser] ¿Es eso porque coincidirían con los puntajes de conveniencia de las personas?
[Duportail] Sí, exactamente. Unirían a las personas según su conveniencia.
Y todo lo que es único sobre ti, como el sonido de tu voz, tu humor,
tal vez tienes perros en tu camisa, cosas así,
simplemente ya no importa.
Se basa solo en una definición de atractivo
que ni siquiera sabes.
[Nasser] Judith decidió que sí quería saber:
ella quería saber cuál era su puntaje de atractivo.
Entonces ella llamó a Tinder.
¿Y luego dirían qué?
Ellos dirían: "Esa es nuestra propiedad intelectual".
-Pero se trata de ti. -Si lo se. Lo sé. Lo sé.
Entonces, ¿cómo lo conseguiste?
-Nunca obtuve mi puntaje. -Oh.
Pero descubrí mucho más.
[Nasser] Después de seis meses de correos electrónicos y llamadas, eventualmente ...
-Me respondieron con mis datos personales. -Bueno.
Sí, ese es un archivo de 800 páginas.
-Ochocientas páginas? -Si. Si.
-Oh Dios mío. - [Duportail] Espera. Eso no es.
-Oh, Dios mío, ¡hay más! - [risas]
Si. ¿Puedes creerlo?
-Esto es solo por ti? -Solo sobre mí y mi vida de citas.
-Tu vida amorosa. -Si. [risas]
[Nasser] El archivo contiene todos los datos personales de Judith, como edad y educación,
pero también todos sus golpes y conversaciones de Tinder.
Pero Tinder no solo tiene sus datos de Tinder.
También tienen sus me gusta en Facebook, sus publicaciones en Instagram ...
Sí, todas tus aplicaciones hablan entre ti sobre ti
detras de tu espalda.
Como que tienes un sentido,
pero no te das cuenta de que estás así de expuesto.
Sí, sí, sí, exactamente.
[Nasser] Basado en su investigación de Tinder, Judith escribió un libro.
Solo unos días antes de que saliera,
Tinder anunció que eliminaron gradualmente el puntaje de conveniencia.
Pero todavía no han disputado lo que ella escribió.
sobre cómo recopilan todos esos datos.
Sí, ¿qué tipo de cosas aprendieron sobre ti?
Por supuesto, hay algunas cosas sexuales ...
Yo ... Oh, esto es como ... Se vuelve real ... Se vuelve real ...
[risas] Tal vez no deberíamos.
Pero al final no es lo más vergonzoso.
Lo más vergonzoso para mí es que pueden saber exactamente cuándo me siento solo.
[Nasser] El archivo de Judith registró los momentos en que ella había estado más activamente deslizando,
buscando amor, o al menos una conexión.
[Duportail] Recuerdo vívidamente,
una mañana volvía de una fiesta de año nuevo,
y recuerdo que me sentía un poco solo
diciendo: "No tengo novio, y comienza un nuevo año".
-Si. -Y cuando recibí
todas mis conversaciones de Tinder
Tenía que darme cuenta de que esta noche precisa cuando volví,
-Estaba hablando con 16 chicos simultáneamente. -¡Guau!
Ya sabes, tratando desesperadamente de crear algo.
Y estaba usando la misma línea que un abridor.
Y cuando lo ves escrito 16 veces,
-Una vez después de la otra, ¿sabes? -¡Oh Dios mío!
Entonces, es como si ahora tuvieran
esta tubería casi directa a tu cerebro ...
-Si. -... para ver cuándo te sientes vulnerable.
Si. Y tal vez usarlo contra ti de alguna manera, ¿sabes?
[Nasser] Es una compensación. Teóricamente, todos estamos firmando la renuncia.
Todos sabemos que esto está sucediendo. Ellos están recibiendo cosas de nosotros,
pero estamos obteniendo cosas de ellos.
-Estoy de acuerdo. -¿No es solo un trato justo?
Estoy de acuerdo, pero para mí sería un trato justo
si realmente supiera para qué me estaba firmando.
Entonces, para mí, es tu elección.
Ahora que he visto esto, ¿cuál fue o cuál fue el costo para usted?
Es como, mis secretos.
Uh Mis secretos mas intimos.
Sí, y para mí eso tiene un gran valor, sí.
Si.
- [Nasser] Entonces, ¿sigues en Tinder? -No, ya no uso aplicaciones de citas.
A veces, recaigo. Voy a mirar Tengo que ser honesto.
Espere. Entonces, dijiste que dejaste de usarlo, ¿pero lo borraste de tu teléfono?
Sí, lo eliminé de mi teléfono, pero a veces reactivo mi cuenta.
¿Lo vuelves a descargar cada vez?
Si. Echo un vistazo y luego digo: "Oh, no, no otra vez".
-Y los elimino de nuevo. -Eso es gracioso.
-Wow, el tirón es tan fuerte. -Tan fuerte.
[Nasser] Incluso Judith, que sabe mucho mejor que el resto de nosotros lo que está renunciando,
incluso ella no puede salir de la aplicación.
Y mi primo Nadim también.
Le conté todo sobre la cantidad de datos que estas aplicaciones realmente guardan sobre él,
pero no se inmutó por completo.
No me importa cómo los extraños en la oficina de Tinder piensen en mí.
Hay una cosa llamada la paradoja de la privacidad,
y la idea es que todos decimos que valoramos la privacidad,
pero prácticamente todo lo que hacemos en línea parece contradecir eso.
Como imaginar que había una figura oscura
fue como seguirte
y tomando notas de todo lo que hiciste.
Eso sería incompleto como el infierno.
Pero si tú mismo estuviste en línea
y divulgó toda esa misma información,
eso no ... [se ríe] ... parece extraño en absoluto.
Entonces, ¿qué pasa si llevamos todo esto al extremo,
fue a otro sitio de emparejamiento, con apuestas aún más altas,
donde no hay privacidad alguna?
Y es por eso que estoy aquí
en el zoológico,
para aprender sobre otra aplicación de citas de la que definitivamente nunca has oído hablar
e incluso más definitivamente nunca has estado contigo mismo.
El Living Desert Zoo recientemente celebró un cumpleaños.
En realidad, seis cumpleaños.
Seis nuevos cachorros de perros salvajes africanos.
¿Puedes decir cuáles son los padres?
Uh, uno de los machos, creo, de pie al sol allá atrás.
-Oh, ese perro grande de allí? -Sip.
-Y esta es mamá justo aquí. -Oh, esa es mamá.
Sí, Beatrix y Kiraka son mamá y papá.
Y luego los más pequeños que ya no son tan pequeños son los seis cachorros.
[Nasser] Cuando un nuevo animal nace en tu zoológico local,
hay muy poco natural al respecto.
¿Quién se empareja con quién se decide por ellos?
por estas personas
Mi trabajo como cuidador de libros es hacer un seguimiento de todas las personas.
Espera, ¿qué es un studbook?
Studbook suena como una aplicación de citas, básicamente.
Esencialmente lo es.
Un studbook es básicamente una gran base de datos.
donde hacemos un seguimiento de cada animal que está bajo cuidado humano.
Quién se aloja con quién, quién se aloja donde ...
Sí, el emparejamiento es la otra mitad de eso.
Entonces, los datos se recopilan en ZIMS,
Sistema de gestión de información zoológica.
[Nasser] ZIMS es básicamente como Tinder para bichos.
Para diez millones de ellos, en más de mil zoológicos de todo el mundo.
Osos, murciélagos, incluso escarabajos están allí.
Cada una de esas criaturas tiene un archivo similar al de Judith.
Pero en lugar de sus me gusta de Facebook y publicaciones de Instagram,
los datos sobre ellos provienen de los cuidadores del zoológico.
Inicialmente, eran cosas simples como pesos promedio y cosas así,
y solo creció y creció y creció.
-Si. -Pues piensa en la nariz que moquea de cada animal,
todos los animales disfrutan o no disfrutan
el enriquecimiento que se les dio ese día.
[Nasser] Hoy ZIMS incluye todo lo que comen los animales,
con quien interactúan,
con qué frecuencia hacen caca,
incluso cómo están de humor para deprimirse y ensuciarse.
Y luego los cuidadores del zoológico miran a través de estos perfiles,
factorizando en edad, genética, ubicación.
Y escoges parejas reproductoras de eso.
[Nasser] Pero ZIMS es la aplicación de citas de mayor riesgo de todas,
porque algunas de estas son especies en peligro de extinción,
al borde del olvido.
Y si una especie se extingue,
Puede haber todo tipo de consecuencias inesperadas.
Mira lo que pasó cuando los lobos y algunos otros depredadores
fueron asesinados en Yellowstone en la década de 1930.
[cualquier chillido]
Comenzamos a ver alces y ciervos muriendo de hambre
porque sus poblaciones crecieron mucho,
se estaban comiendo fuera de casa y en casa.
[Nasser] El creciente número de ciervos y alces sobrepasó los árboles jóvenes del parque.
Comenzamos a perder bosques.
Los pájaros cantores se fueron porque no tenían un lugar para anidar.
Estábamos teniendo erosión porque las raíces no estaban reteniendo el suelo.
-Nuestros ríos cambiaron de curso. -No.
[Nasser] Todo esto relacionado con la pérdida de unas pocas especies.
Pero programas de cría en cautividad
han traído con éxito muchas especies desde el borde,
incluido el lobo gris mexicano,
el oryx árabe
y el cóndor de California.
Y es por eso que Brigid está usando la aplicación de citas ZIMS
para que coincida con un par de gacelas de cuernos delgados.
No quedan más que unos pocos cientos en la naturaleza,
y sus números están bajando.
Si zoológicos como este no pueden criar una nueva generación,
La especie podría desaparecer para siempre.
¿Así que lo que sucede? ¿Cómo va exactamente?
[Randale] Entonces, lo que tenemos aquí es que tenemos nuestras dos hembras.
Les presentamos a nuestro macho.
Son mujeres residentes aquí, por lo que conocen la disposición de la tierra.
-Así que el hombre-- - [Nasser] Oh ...
- [Randale] ¿Lo ves paseando por allí? - [Nasser] Sí.
Él sabe que hay algo genial aquí afuera. Él quiere estar aquí afuera.
[Nasser] ¿Cuánto tiempo están en modo de cerca?
Las gacelas de cuernos delgados suelen ser bastante fáciles de llevar,
por lo general, estas presentaciones van bastante bien.
Pero realmente confías en tus observaciones del animal.
Entonces, nuestro guardián ha dejado salir a nuestro macho,
y entonces va a revisar el patio
y ver que ahora tiene acceso físico a las hembras.
Oh wow. Bien, veamos qué pasa aquí.
[Nasser] Wow, estoy sorprendido de que no estén mucho más emocionados de verlo.
[Randale] Nunca sabemos cómo va a ir
cuando damos contacto físico a los animales.
Oh, ¿hay algún vagabundo oliendo a punto de suceder?
¡Si!
[Randale] Entonces, él la está mirando, que es lo que definitivamente queremos ver.
Él está tratando de encontrar tanta información como pueda sobre ella.
[Nasser] Porque por todo el trabajo que Brigid ha hecho
para juntar las gacelas,
al final, como para Tinder,
Depende de las personas mismas dimensionarse entre sí,
y posiblemente hacer una conexión.
Entonces, nunca se sabe lo que podría surgir,
pero cruzamos ese puente cuando llegamos a él.
En este momento vamos a tener los dedos cruzados para que todo salga súper suave.
[Nasser] El futuro de la especie podría depender de ello.
Los animales, incluidos nosotros, se han estado mirando,
para ver quién es un amigo o quién es un enemigo o quién es un compañero o quién es una amenaza
desde los albores del tiempo.
Es más que un simple deseo de conexión,
Es un instinto básico de supervivencia.
Nacemos observadores.
Pero toda esta tecnología novedosa ha lanzado esto a hiperimpulsión.
Todo es tan seductor que hemos descuidado proteger
Mucho de lo que nos hace singulares y especiales:
nuestros rostros, nuestros deseos,
-nuestras vulnerabilidades. - [Judith se ríe]
Y hay una paradoja allí también.
Estamos dando gobiernos y empresas tecnológicas
más de nuestros secretos que nunca.
Pero a cambio, estamos haciendo más conexiones que nunca antes.
Todo es tan nuevo que todavía no sabemos si la compensación vale la pena.
Tal vez algún día, cuando estemos al borde de la extinción,
tendremos que renunciar a toda nuestra privacidad como las gacelas.
Pero eso aún no ha sucedido.
y es nuestro trabajo asegurarnos de que no suceda.
Mientras tanto,
nosotros miramos animales, ellos nos miran,
y todos nos miramos
¿Verdad, Ghazi?
Eso es. Ese es el final del monólogo.
[música alegre]