1
00:00:00,975 --> 00:00:02,571
Algoritmii sunt pretutindeni.

2
00:00:04,111 --> 00:00:07,236
Sortează și separă
învingătorii de învinși.

3
00:00:08,019 --> 00:00:10,217
Învingătorii obțin locul de muncă

4
00:00:10,217 --> 00:00:12,140
sau oferta bună pentru cardul de credit.

5
00:00:12,140 --> 00:00:14,725
Învinșii n-au parte nici măcar de interviu

6
00:00:15,590 --> 00:00:17,487
sau plătesc mai mult pentru asigurare.

7
00:00:18,197 --> 00:00:21,746
Suntem evaluați cu formule secrete
pe care nu le înțelegem

8
00:00:22,675 --> 00:00:25,892
și care, adesea, nu pot fi contestate.

9
00:00:27,240 --> 00:00:31,106
Asta impune întrebarea:
și dacă algoritmii conțin erori?

10
00:00:33,100 --> 00:00:37,164
E nevoie de două lucruri pentru algoritmi:
date, ce s-a întâmplat în trecut,

11
00:00:37,164 --> 00:00:41,240
și o definiție a succesului,
a ceea ce cauți și speri să obții.

12
00:00:41,240 --> 00:00:46,302
Algoritmul se formează
observând, descifrând.

13
00:00:46,302 --> 00:00:49,745
Algoritmul deduce
ce se asociază cu succesul,

14
00:00:49,745 --> 00:00:52,202
care situație conduce către succes.

15
00:00:52,881 --> 00:00:57,403
De fapt, toată lumea folosește algoritmi,
dar nu formalizați în scris.

16
00:00:57,405 --> 00:00:58,307
Vă dau un exemplu.

17
00:00:58,307 --> 00:01:02,117
Folosesc zilnic un algoritm
ca să pregătesc masa pentru familia mea.

18
00:01:02,117 --> 00:01:03,597
Datele pe care le folosesc

19
00:01:04,394 --> 00:01:07,633
sunt ingredientele din bucătărie,
timpul disponibil,

20
00:01:07,633 --> 00:01:10,621
ambiția pe care o am,
apoi organizez datele.

21
00:01:10,621 --> 00:01:14,889
Nu consider mâncare
pachețelele de tăieței ramen.

22
00:01:14,889 --> 00:01:16,792
(Râsete)

23
00:01:16,792 --> 00:01:18,661
Definiția mea a succesului e:

24
00:01:18,661 --> 00:01:21,314
o masă e reușită
când copiii mei mănâncă legume.

25
00:01:22,121 --> 00:01:25,095
E foarte diferită de a mezinului meu
care, dacă ar fi după el,

26
00:01:25,095 --> 00:01:27,847
ar zice că succesul înseamnă
să mănânce multă Nutella.

27
00:01:29,179 --> 00:01:31,425
Dar eu sunt cea care alege succesul.

28
00:01:31,425 --> 00:01:34,156
Eu conduc. Părerea mea contează.

29
00:01:34,156 --> 00:01:36,855
Asta e prima regulă a algoritmilor.

30
00:01:36,855 --> 00:01:40,039
Algoritmii sunt păreri încorporate în cod.

31
00:01:41,562 --> 00:01:45,245
E foarte diferit de ce credeți voi
că majoritatea crede despre algoritmi.

32
00:01:45,245 --> 00:01:49,753
Ei cred că algoritmii
sunt obiectivi, adevărați și științifici.

33
00:01:50,387 --> 00:01:52,086
Ăsta e un truc de marketing.

34
00:01:53,269 --> 00:01:55,424
Și tot un truc al marketingului

35
00:01:55,424 --> 00:01:58,602
e să vă intimideze cu algoritmi,

36
00:01:58,602 --> 00:02:02,277
să vă încredeți
și să vă temeți de algoritmi,

37
00:02:02,277 --> 00:02:04,619
pentru că vă încredeți
și vă temeți de matematică.

38
00:02:05,567 --> 00:02:10,397
Pot apărea multe probleme când avem
încredere oarbă în volume mari de date.

39
00:02:11,684 --> 00:02:15,077
Ea e Kiri Soares, directoarea
unui liceu din Brooklyn.

40
00:02:15,077 --> 00:02:17,687
În 2011 mi-a zis că profesorii ei
erau evaluați


41
00:02:17,687 --> 00:02:20,438
cu un algoritm complex și secret,

42
00:02:20,438 --> 00:02:22,011
numit „modelul valoare adăugată”.

43
00:02:22,505 --> 00:02:27,187
I-am zis: „Află care e formula,
arată-mi-o și ți-o explic.”

44
00:02:27,187 --> 00:02:30,763
Ea a zis: „Am încercat să obțin formula,
dar la Departamentul de Educație

45
00:02:30,763 --> 00:02:33,693
mi s-a zis că e matematică
și n-o să înțeleg.”

46
00:02:35,266 --> 00:02:36,634
Se poate și mai rău.

47
00:02:36,634 --> 00:02:40,178
New York Post a solicitat, conform
Legii privind libertatea de informare,

48
00:02:40,178 --> 00:02:43,171
și a obținut numele
tuturor profesorilor și punctajele lor

49
00:02:43,171 --> 00:02:45,947
și le-a publicat pentru a-i blama public.

50
00:02:47,084 --> 00:02:50,974
Când am încercat să obțin formula,
codul sursă, cu aceleași mijloace,

51
00:02:50,974 --> 00:02:53,137
mi s-a zis că nu se poate.

52
00:02:53,137 --> 00:02:54,397
Mi s-a refuzat.

53
00:02:54,397 --> 00:02:55,595
Mai târziu am aflat

54
00:02:55,595 --> 00:02:58,485
că nimeni din New York
n-avea acces la acea formulă.

55
00:02:58,485 --> 00:02:59,794
Nimeni n-o înțelegea.

56
00:03:01,929 --> 00:03:05,183
Apoi s-a implicat cineva
foarte inteligent: Gary Rubinstein.

57
00:03:05,183 --> 00:03:08,818
A descoperit că 665 de profesori
din datele de la New York Post

58
00:03:08,818 --> 00:03:10,708
aveau, de fapt, două punctaje.

59
00:03:10,712 --> 00:03:12,623
Asta se putea întâmpla dacă predau

60
00:03:12,623 --> 00:03:15,076
matematică de clasa a șaptea și a opta.

61
00:03:15,076 --> 00:03:16,668
A decis să facă un grafic.

62
00:03:16,668 --> 00:03:18,635
Fiecare punct reprezintă un profesor.

63
00:03:19,104 --> 00:03:21,513
(Râsete)

64
00:03:21,513 --> 00:03:23,048
Ce-i asta?

65
00:03:23,048 --> 00:03:24,349
(Râsete)

66
00:03:24,349 --> 00:03:27,569
N-ar fi trebuit să fie niciodată
folosit pentru evaluare personală.

67
00:03:27,569 --> 00:03:29,769
E mai degrabă un generator
de numere aleatorii.

68
00:03:29,769 --> 00:03:32,739
(Aplauze)

69
00:03:32,739 --> 00:03:33,519
Dar a fost.

70
00:03:33,519 --> 00:03:34,529
Ea e Sarah Wysocki.

71
00:03:34,529 --> 00:03:37,258
A fost concediată,
împreună cu alți 205 profesori,

72
00:03:37,258 --> 00:03:40,010
din districtul școlar al Washington DC,

73
00:03:40,010 --> 00:03:44,353
deși avea recomandări excelente
de la director și părinții copiilor.

74
00:03:45,390 --> 00:03:46,966
Știu ce gândesc mulți dintre voi,

75
00:03:46,966 --> 00:03:49,526
mai ales experții în date
și inteligență artificială.

76
00:03:49,526 --> 00:03:54,183
Vă ziceți: „N-aș face niciodată
un algoritm așa de inconsecvent.”

77
00:03:54,853 --> 00:03:56,556
Dar algoritmii pot da greș,

78
00:03:56,556 --> 00:04:01,158
pot avea chiar efecte profund distructive
în ciuda bunelor intenții.

79
00:04:02,531 --> 00:04:04,930
Dar în timp ce un avion
care e prost conceput

80
00:04:04,930 --> 00:04:06,955
se prăbușește și poate fi văzut de toți,

81
00:04:06,955 --> 00:04:08,809
un algoritm prost conceput

82
00:04:10,245 --> 00:04:14,110
poate să funcționeze mult timp
făcând ravagii pe ascuns.

83
00:04:15,748 --> 00:04:17,338
El e Roger Ailes.

84
00:04:17,338 --> 00:04:19,342
(Râsete)

85
00:04:20,524 --> 00:04:22,912
A fondat Fox News în 1996.

86
00:04:23,436 --> 00:04:26,037
Peste 20 de femei
s-au plâns de hărțuire sexuală.

87
00:04:26,037 --> 00:04:29,300
Au zis că nu li s-a permis
să aibă succes la Fox News.

88
00:04:29,300 --> 00:04:31,840
A fost demis anul trecut,
dar am văzut recent

89
00:04:31,840 --> 00:04:34,514
că problemele au persistat.

90
00:04:35,654 --> 00:04:37,084
Asta impune întrebarea:

91
00:04:37,084 --> 00:04:39,962
ce ar trebui să facă Fox News
pentru a întoarce pagina?

92
00:04:41,245 --> 00:04:44,186
Cum ar fi dacă ar înlocui
procesul de recrutare

93
00:04:44,186 --> 00:04:45,994
cu algoritmi de învățare automatizată?

94
00:04:45,994 --> 00:04:47,613
Sună bine, nu?

95
00:04:47,613 --> 00:04:48,927
Gândiți-vă la asta.

96
00:04:48,927 --> 00:04:51,056
Care ar fi datele?

97
00:04:51,056 --> 00:04:56,027
O alegere rezonabilă ar fi cererile
de angajare din ultimii 21 de ani.

98
00:04:56,027 --> 00:04:57,563
Rezonabilă.

99
00:04:57,563 --> 00:04:59,495
Dar definiția succesului?

100
00:04:59,921 --> 00:05:01,265
Alegerea rezonabilă ar fi...

101
00:05:01,265 --> 00:05:03,067
păi, cine are succes la Fox News?

102
00:05:03,067 --> 00:05:06,681
Presupun că cineva care, să zicem,
a lucrat acolo patru ani

103
00:05:06,681 --> 00:05:08,539
și a fost promovat cel puțin o dată.

104
00:05:08,816 --> 00:05:10,397
Sună rezonabil.

105
00:05:10,397 --> 00:05:12,775
Apoi algoritmul ar fi instruit.

106
00:05:12,775 --> 00:05:16,656
Va fi instruit să caute oameni,
ca să înțeleagă ce a condus la succes,

107
00:05:17,219 --> 00:05:21,557
ce fel de cereri de angajare
au condus de-a lungul timpului la succes,

108
00:05:21,557 --> 00:05:22,855
conform definiției.

109
00:05:24,200 --> 00:05:26,015
Acum gândiți-vă ce s-ar întâmpla

110
00:05:26,015 --> 00:05:28,554
dacă am aplica asta
unui grup actual de candidați.

111
00:05:29,119 --> 00:05:30,748
Ar filtra femeile,

112
00:05:31,663 --> 00:05:35,593
pentru că ele nu par genul
care să fi avut succes în trecut.

113
00:05:39,752 --> 00:05:42,309
Algoritmii nu fac lucrurile echitabile,

114
00:05:42,309 --> 00:05:45,027
dacă-i aplici fără griji și discernământ.

115
00:05:45,027 --> 00:05:46,543
Nu fac lucrurile echitabile.

116
00:05:46,543 --> 00:05:48,685
Ei repetă procedeele noastre din trecut,

117
00:05:48,685 --> 00:05:49,902
tiparele noastre.

118
00:05:49,902 --> 00:05:51,835
Automatizează status quo-ul.

119
00:05:52,718 --> 00:05:55,507
Asta ar fi minunat
dacă am trăi într-o lume perfectă,

120
00:05:55,905 --> 00:05:57,237
dar nu trăim.

121
00:05:57,237 --> 00:06:01,343
Adaug că majoritatea companiilor
n-au procese de judecată jenante,

122
00:06:02,446 --> 00:06:05,064
dar specialiștilor în date
din acele companii

123
00:06:05,064 --> 00:06:07,267
li se spune să urmărească datele,

124
00:06:07,267 --> 00:06:09,414
să se concentreze pe acuratețe.

125
00:06:10,273 --> 00:06:11,684
Gândiți-vă ce înseamnă asta.

126
00:06:11,684 --> 00:06:14,595
Pentru că toți avem prejudecăți,
înseamnă că ar putea codifica

127
00:06:14,595 --> 00:06:17,545
discriminarea sexuală
sau orice alt fel de intoleranță.

128
00:06:19,488 --> 00:06:20,929
Un experiment de gândire,

129
00:06:20,929 --> 00:06:22,442
pentru că-mi plac:

130
00:06:23,574 --> 00:06:26,549
o societate complet scindată,

131
00:06:28,247 --> 00:06:31,595
divizată religios, toate orașele,
toate cartierele,

132
00:06:31,595 --> 00:06:34,656
și în care trimitem poliția
doar în cartierele cu minorități

133
00:06:34,656 --> 00:06:36,083
pentru a cerceta delicte.

134
00:06:36,451 --> 00:06:38,670
Datele arestărilor
ar fi foarte părtinitoare.

135
00:06:39,851 --> 00:06:42,446
Ce-ar fi dacă, în plus,
am găsi specialiștii în date

136
00:06:42,446 --> 00:06:46,611
și i-am plăti ca să prezică
unde ar avea loc următoarea infracțiune?

137
00:06:47,275 --> 00:06:48,762
Cartierul cu minorități.

138
00:06:49,285 --> 00:06:52,410
Sau să prezică cine ar fi
următorul infractor?

139
00:06:52,888 --> 00:06:54,283
Un cetățean minoritar.

140
00:06:55,949 --> 00:06:59,510
Specialiștii în date s-ar lăuda
cu cât de grozav și precis

141
00:06:59,510 --> 00:07:00,841
ar fi modelul lor

142
00:07:00,841 --> 00:07:02,134
și ar avea dreptate.

143
00:07:03,951 --> 00:07:08,586
Realitatea nu-i așa de drastică,
dar avem diviziuni profunde

144
00:07:08,586 --> 00:07:09,897
în multe orașe și comune,

145
00:07:09,897 --> 00:07:11,774
și avem destule dovezi

146
00:07:11,774 --> 00:07:15,026
în acțiunile părtinitoare ale poliției
și datele sistemului judiciar.

147
00:07:15,632 --> 00:07:18,457
Și chiar prezicem punctele critice,

148
00:07:18,457 --> 00:07:20,461
locurile unde se desfășoară infracțiunile.

149
00:07:20,461 --> 00:07:24,287
Și chiar prezicem, de fapt,
infracțiunile individuale,

150
00:07:24,287 --> 00:07:26,061
infracțiunile indivizilor.

151
00:07:26,972 --> 00:07:30,755
Organizația de știri ProPublica
a analizat recent

152
00:07:30,755 --> 00:07:33,753
unul din algoritmii
„riscului de recidivă”, cum li se zice,

153
00:07:33,753 --> 00:07:37,388
folosiți în Florida
în sentințele judecătorești.

154
00:07:38,411 --> 00:07:41,996
Bernard, în stânga, bărbatul de culoare,
a obținut zece puncte din zece.

155
00:07:43,179 --> 00:07:45,206
Dylan, în dreapta, trei din zece.

156
00:07:45,206 --> 00:07:47,891
Zece din zece, risc ridicat.
Trei din zece, risc scăzut.

157
00:07:48,598 --> 00:07:51,013
Au fost acuzați de posesie de droguri.

158
00:07:51,013 --> 00:07:52,241
Amândoi cu antecedente,

159
00:07:52,241 --> 00:07:54,961
dar Dylan comisese o crimă,

160
00:07:54,961 --> 00:07:56,191
iar Bernard nu.

161
00:07:57,818 --> 00:08:00,914
Asta contează,
deoarece cu cât ai scorul mai mare,

162
00:08:00,914 --> 00:08:04,381
cu atât ai mai multe șanse
să primești o sentință mai lungă.

163
00:08:06,294 --> 00:08:07,588
Ce se întâmplă?

164
00:08:08,526 --> 00:08:09,858
Spălare de date.

165
00:08:10,930 --> 00:08:15,377
E un proces prin care tehnologii
ascund adevăruri neplăcute

166
00:08:15,377 --> 00:08:17,232
în algoritmi de tip cutie neagră,

167
00:08:17,232 --> 00:08:18,516
pe care-i numesc obiectivi

168
00:08:19,320 --> 00:08:20,888
și meritocratici.

169
00:08:23,118 --> 00:08:25,533
Când sunt secreți,
importanți și distructivi,

170
00:08:25,533 --> 00:08:28,044
am inventat o denumire
pentru algoritmii ăștia:

171
00:08:28,044 --> 00:08:30,057
„arme de distrugere matematică”.

172
00:08:30,057 --> 00:08:31,645
(Râsete)

173
00:08:31,645 --> 00:08:34,733
(Aplauze)

174
00:08:34,733 --> 00:08:37,081
Sunt peste tot și nu din greșeală.

175
00:08:37,695 --> 00:08:41,438
Sunt companii private
care construiesc algoritmi privați

176
00:08:41,438 --> 00:08:42,834
pentru scopuri private.

177
00:08:43,214 --> 00:08:46,448
Chiar și cei de care am vorbit,
pentru profesori și poliție,

178
00:08:46,448 --> 00:08:50,601
au fost construiți de companii private
și vânduți instituțiilor guvernamentale.

179
00:08:50,601 --> 00:08:52,503
Ei numesc asta „sosul lor secret”,

180
00:08:52,503 --> 00:08:54,645
de asta nu ni-l pot dezvălui.

181
00:08:54,645 --> 00:08:56,869
E și o putere privată.

182
00:08:57,924 --> 00:09:02,619
Profită de faptul că exercită 
autoritatea impenetrabilă.

183
00:09:05,114 --> 00:09:08,068
Acum o să vă gândiți
că, din moment ce totul e privat,

184
00:09:08,068 --> 00:09:09,250
și există concurență,

185
00:09:09,250 --> 00:09:11,580
poate că piața liberă
o să rezolve problema.

186
00:09:11,584 --> 00:09:12,863
N-o s-o facă.

187
00:09:12,863 --> 00:09:15,977
Sunt mulți bani de câștigat
din inechitate.

188
00:09:17,127 --> 00:09:20,496
În plus, nu suntem
agenți economici raționali.

189
00:09:21,031 --> 00:09:22,323
Toți suntem părtinitori.

190
00:09:22,960 --> 00:09:24,597
Toți suntem rasiști și intoleranți

191
00:09:24,597 --> 00:09:28,380
într-un fel în care ne dorim să nu fi fost
și de care nici nu ne dăm seama.

192
00:09:29,352 --> 00:09:32,463
Dar știm asta, în ansamblu,

193
00:09:32,463 --> 00:09:35,427
pentru că sociologii
au demonstrat-o constant

194
00:09:35,427 --> 00:09:37,316
cu experimentele pe care le-au creat,

195
00:09:37,316 --> 00:09:39,988
când trimit mai multe cereri
la anunțurile de angajare,

196
00:09:39,988 --> 00:09:44,243
cu aceleași calificări, dar unele
au nume ca de albi și altele ca de negri,

197
00:09:44,243 --> 00:09:46,931
iar rezultatele sunt mereu dezamăgitoare.

198
00:09:47,510 --> 00:09:49,351
Deci noi suntem cei părtinitori,

199
00:09:49,351 --> 00:09:52,764
și introducem acele prejudecăți
în algoritmi,

200
00:09:52,764 --> 00:09:54,590
alegând ce date să fie selectate,

201
00:09:54,590 --> 00:09:57,357
așa cum aleg eu să nu mă gândesc
la tăiețeii ramen,

202
00:09:57,357 --> 00:09:59,006
am decis că nu-i relevant.

203
00:09:59,006 --> 00:10:04,724
Dar având încredere în datele
care reiau practicile din trecut

204
00:10:04,724 --> 00:10:06,762
și alegând definiția succesului,

205
00:10:06,762 --> 00:10:10,759
cum să ne putem aștepta
ca algoritmii să fie neafectați?

206
00:10:10,759 --> 00:10:13,119
Nu putem. Trebuie să-i verificăm.

207
00:10:14,165 --> 00:10:15,904
Trebuie să le verificăm echitatea.

208
00:10:15,904 --> 00:10:18,629
Vestea bună e
că le putem verifica echitatea.

209
00:10:18,633 --> 00:10:22,005
Algoritmii pot fi interogați

210
00:10:22,005 --> 00:10:24,073
și ne vor spune adevărul de fiecare dată.

211
00:10:24,073 --> 00:10:26,580
Și putem să-i reparăm.
Putem să-i îmbunătățim.

212
00:10:26,580 --> 00:10:28,979
Eu numesc asta un audit algoritmic

213
00:10:28,979 --> 00:10:30,692
și o să vă explic ce presupune.

214
00:10:30,692 --> 00:10:32,882
Mai întâi,
verificarea integrității datelor.

215
00:10:34,132 --> 00:10:36,819
Pentru algoritmul riscului de recidivă
de care am vorbit,

216
00:10:37,582 --> 00:10:41,175
o verificare a integrității datelor
ar însemna să acceptăm faptul

217
00:10:41,175 --> 00:10:44,725
că în SUA, albii și cei de culoare
fumează canabis în egală măsură,

218
00:10:44,725 --> 00:10:47,244
dar cei de culoare
au mai multe șanse să fie arestați,

219
00:10:47,244 --> 00:10:50,422
de patru sau cinci ori mai des,
în funcție de regiune.

220
00:10:51,317 --> 00:10:54,173
Cum arată prejudecata asta
în alte categorii de infracțiuni

221
00:10:54,173 --> 00:10:55,618
și cum o justificăm?

222
00:10:56,162 --> 00:11:00,631
În al doilea rând, ar trebui să ne gândim
la definiția succesului, să audităm asta.

223
00:11:00,631 --> 00:11:03,412
Vă amintiți algoritmul pentru angajare?
Am vorbit de el.

224
00:11:03,412 --> 00:11:06,601
Cineva care lucrează patru ani
și e promovat o dată?

225
00:11:06,601 --> 00:11:08,394
Ăsta e un angajat de succes,

226
00:11:08,394 --> 00:11:11,467
dar și unul
care e susținut de cultura lor.

227
00:11:12,089 --> 00:11:14,035
Dar și asta poate fi părtinitor.

228
00:11:14,035 --> 00:11:16,134
Trebuie să separăm aceste două aspecte.

229
00:11:16,134 --> 00:11:19,804
Ar trebui să luăm audiția pe nevăzute
drept exemplu.

230
00:11:19,804 --> 00:11:22,554
Presupune că cei care sunt audiați
stau după un paravan.

231
00:11:22,946 --> 00:11:24,897
În cazul ăsta vreau să mă gândesc

232
00:11:24,897 --> 00:11:30,398
că cei care ascultă au decis
ce-i important și ce nu

233
00:11:30,398 --> 00:11:32,454
și nu li se distrage atenția de la asta.

234
00:11:32,961 --> 00:11:35,730
Când s-a început cu audițiile pe nevăzute,

235
00:11:35,730 --> 00:11:39,178
numărul femeilor în orchestre
a crescut de cinci ori.

236
00:11:40,253 --> 00:11:42,328
Mai departe,
trebuie să examinăm acuratețea.

237
00:11:43,233 --> 00:11:46,967
În cazul ăsta, modelul valorii adăugate
pentru profesori ar eșua imediat.

238
00:11:47,578 --> 00:11:49,740
Niciun algoritm nu e perfect, desigur,

239
00:11:50,620 --> 00:11:54,225
deci trebuie să ne gândim
la erorile fiecărui algoritm.

240
00:11:54,836 --> 00:11:59,195
Cât de des apar erori
și pentru cine nu funcționează modelul?

241
00:11:59,850 --> 00:12:01,568
Care e costul acestui eșec?

242
00:12:02,434 --> 00:12:04,641
Și, în sfârșit, trebuie să analizăm

243
00:12:05,973 --> 00:12:08,159
efectele pe termen lung ale algoritmilor,

244
00:12:08,866 --> 00:12:11,073
buclele de feedback care se generează.

245
00:12:11,586 --> 00:12:12,852
Sună abstract,

246
00:12:12,852 --> 00:12:15,800
dar imaginați-vă că tehnicienii Facebook
s-ar fi gândit la asta

247
00:12:16,270 --> 00:12:21,125
înainte să decidă să ne arate
doar ce au publicat prietenii noștri.

248
00:12:21,761 --> 00:12:24,995
Mai am două mesaje, unul e
pentru specialiștii în date dintre voi.

249
00:12:25,450 --> 00:12:28,859
Specialiști în date,
nu trebuie să fim arbitrii adevărului.

250
00:12:29,520 --> 00:12:33,333
Ar trebui să fim traducătorii
discuțiilor etice care au loc

251
00:12:33,333 --> 00:12:34,721
în societate la scară largă.

252
00:12:35,579 --> 00:12:37,742
(Aplauze)

253
00:12:37,742 --> 00:12:39,292
Iar pentru voi, ceilalți,

254
00:12:40,011 --> 00:12:41,277
nespecializați în date:

255
00:12:41,277 --> 00:12:42,929
ăsta nu-i un test de matematică.

256
00:12:43,632 --> 00:12:44,980
E o luptă politică.

257
00:12:46,587 --> 00:12:50,494
Trebuie să pretindem responsabilizarea
suzeranilor noștri algoritmici.

258
00:12:52,118 --> 00:12:53,637
(Aplauze)

259
00:12:53,637 --> 00:12:57,886
Vremea încrederii oarbe în volumele mari 
de date trebuie să ia sfârșit.

260
00:12:57,886 --> 00:12:59,077
Mulțumesc mult.

261
00:12:59,081 --> 00:13:04,384
(Aplauze)