EmTech Stage: Facebooks CTO zu Fehlinformationen

Fehlinformationen und soziale Medien sind untrennbar miteinander verbunden; Da Plattformen wie Twitter und Facebook zu einer weltumspannenden Größe angewachsen sind, ist auch die Bedrohung durch die Verbreitung falscher Inhalte gewachsen. Inmitten einer unbeständigen Wahlsaison in den USA und einer tobenden globalen Pandemie zeigt sich die Macht von Informationen, Meinungen zu ändern und Leben zu retten (oder sie zu gefährden) voll zur Geltung. Im ersten von zwei exklusiven Interviews mit zwei der mächtigsten Köpfe der Technologiewelt setzt sich Gideon Lichfield, Chefredakteur von Technology Review, mit Mike Schroepfer, CTO von Facebook, zusammen, um über die Herausforderungen bei der Bekämpfung falscher und schädlicher Inhalte auf einer von genutzten Online-Plattform zu sprechen Milliarden auf der ganzen Welt. Dieses Gespräch stammt von der virtuellen MIT-Konferenz von EmTech und wurde aus Gründen der Länge und Klarheit bearbeitet.

Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie unter die dieswöchige Folge von Deep Tech und unsere Tech-Police-Deckung.

Kredite:

Diese Folge von EmTech wurde von Jennifer Strong und Emma Cillekens produziert, mit besonderem Dank an Brian Bryson und Benji Rosen. Wir werden von Michael Reilly und Gideon Lichfield herausgegeben.

Transkript:

Stark: Hallo zusammen, hier ist Jennifer Strong. Letzte Woche habe ich versprochen, etwas von EmTech, der großen Jahreskonferenz unserer Redaktion, für Sie auszuwählen. Hier ist es also. Da die Wahlen in den USA nur noch wenige Tage entfernt sind, werden wir uns direkt mit einem der umstrittensten Themen in der Welt der Technologie und darüber hinaus befassen – Fehlinformationen.

Vieles davon beginnt jetzt auf Verschwörungswebsites, aber in den sozialen Medien wird es verstärkt und verbreitet. Diese Unternehmen ergreifen immer mutigere Maßnahmen, um bestimmte Arten von gefälschten Nachrichten und extremistischen Gruppen zu verbieten, und sie verwenden Technologien, um Fehlinformationen herauszufiltern, bevor Menschen sie sehen können. Sie behaupten, darin immer besser zu werden, und sagen, dass sie eines Tages das Internet wieder für alle sicher machen können. Aber können sie das wirklich?

In den nächsten beiden Folgen treffen wir die Chief Technology Officers von Facebook und Twitter. Sie haben beide SEHR unterschiedliche Ansätze verfolgt, wenn es um Fehlinformationen geht, zum Teil, weil vieles, was auf Facebook passiert, in privaten Gruppen stattfindet, was es schwieriger macht, das Problem anzugehen. Während auf Twitter fast alles öffentlich passiert. Also, zuerst - Facebook. Hier ist Gideon Lichfield, der Chefredakteur von Tech Review. Er ist auf der virtuellen Hauptbühne von EmTech für eine Sitzung, die fragt: „Kann KI das Internet aufräumen“? Dieses Gespräch wurde aus Gründen der Länge und Klarheit bearbeitet.

Lichtfeld: Ich wende mich an unseren ersten Redner, Mike Schroepfer. Allgemein allen seinen Kollegen als Schrep bekannt. Er ist der CTO von Facebook. Er arbeitet seit 2008 bei Facebook und als es noch viel kleiner war, wurde er 2013 CTO. Letztes Jahr hat die New York Times ein großes Profil von ihm geschrieben, das sehr interessant zu lesen ist. Es trug den Titel „Facebooks KI-Experte steht nun vor der Aufgabe, es aufzuräumen. Manchmal bringt ihn das zu Tränen. Schrep, willkommen. Vielen Dank, dass Sie sich uns bei EmTech angeschlossen haben.

Schröpfer: Hey Gideon, danke. Froh hier zu sein.

Lichtfeld: Facebook hat vor allem in den letzten Monaten einige ziemlich aggressive Schritte unternommen. Sie sind gegen QAnon vorgegangen, Sie haben Holocaustleugnung und Anti-Impf-Werbung verboten. Aber die Leute warnen seit Jahren vor QAnon, die Leute warnen seit Jahren vor Fehlinformationen gegen Impfungen. Also, warum hast du so lange gebraucht? Was, was hat sich in Ihrem Denken geändert, um Sie zu dieser Aktion zu bewegen?

Schröpfer: Ja, ich meine, die Welt verändert sich ständig. Wie Sie wissen, gibt es viele aktuelle Daten über den Anstieg antisemitischer Überzeugungen oder mangelndes Verständnis für den Holocaust. Wie Sie wissen, hat sich QAnon in den letzten Jahren immer mehr zu einer Gewaltandrohung entwickelt. Und die Vorstellung, dass es im Zusammenhang mit einer US-Wahl zu Gewaltandrohungen kommen würde, ist neu. Und so tun wir, insbesondere an Orten, an denen die Gesellschaft und Dinge, die kritische Ereignisse sind, wie eine Wahl, alles, was wir können, um sicherzustellen, dass sich die Menschen sicher und geborgen fühlen und informiert sind, um die Entscheidung zu treffen, die sie treffen müssen, um zu wählen, wen sie treffen müssen ist in der Regierung. Und deshalb ergreifen wir aggressivere Maßnahmen.

Lichtfeld: Sie sagten gerade etwas, Sie sagten, es gäbe eine Menge Daten. Und das stimmt bei mir mit etwas überein, dass Alex Stamos, der ehemalige Chief Security Officer von Facebook, kürzlich in einem Podcast sagte, dass Entscheidungen bei Facebook wirklich auf der Grundlage von Daten getroffen werden. Also ist es das, was Sie brauchen, Sie brauchten überwältigende Datenbeweise, aber wissen Sie, die Holocaustleugnung verursacht Schaden oder das QAnon schadet, bevor Sie dagegen vorgehen.

Schröpfer: Was ich sagen würde, ist das. Wir betreiben einen Dienst, der von Milliarden von Menschen auf der ganzen Welt genutzt wird, und daher möchte ich nicht den Fehler machen, anzunehmen, dass ich verstehe, was andere Menschen brauchen, was andere Menschen wollen oder was passiert. Eine Möglichkeit, dies zu vermeiden, besteht darin, sich auf Fachwissen zu verlassen, wo wir es haben. Wissen Sie, zum Beispiel für gefährliche Organisationen haben wir viele Leute mit Hintergrund in der Terrorismusbekämpfung, wir sind nach West Point gegangen, wir haben viele Leute mit Hintergrund bei der Strafverfolgung, wo Sie über Wahleinmischung sprechen, wir haben Experten mit Hintergrund und Abstimmung und Rechte.

Sie hören also Experten zu, äh, und Sie sehen sich Daten an und Sie versuchen, dieses Thema zu verstehen, anstatt, wissen Sie, Sie wollen nicht, dass ich diese Entscheidungen treffe. Sie wollen eine Art Experten und Sie wollen, dass die Daten es tun. Und weil es nicht nur um dieses Problem hier geht, es geht um Fragen der Privatsphäre, es geht um Probleme und Gebietsschemata, und ich würde sagen, dass wir versuchen, rigoros bei der Verwendung von Fachwissen und Daten zu sein, wo immer wir können, Wir machen also keine Annahmen darüber, was in der Welt passiert oder was unserer Meinung nach die Menschen brauchen.

Lichtfeld: Nun, lassen Sie uns ein bisschen mehr über QAnon sprechen, speziell wegen des Ansatzes, den Sie offensichtlich beim Umgang mit diesen Informationen verfolgen, wenn Sie versuchen, Ihre KIs darauf zu trainieren, schädliche Dinge zu erkennen. Und die Schwierigkeit bei diesem Ansatz liegt darin, dass Fehlinformationen ihren Kontext ständig ändern, oder? Und Fehlinformationen über Muslime in Myanmar, die dort Unruhen auslösten. Sie wissen nicht, dass das Fehlinformationen sind, bis sie erscheinen. Das Problem bei Q Anon scheint mir zu sein, es ist so etwas, es ist nicht wie ISIS oder so. seine Überzeugungen ändern ständig die Konten, ändern sich ständig. Wie geht man also mit etwas um, das so schlecht definiert ist wie eine solche Bedrohung?

Schröpfer: Nun, wissen Sie, ich werde darüber sprechen, und ich denke, aus technischer Sicht eine der schwierigsten Herausforderungen, auf die ich mich in den letzten Jahren wegen ähnlicher Probleme sehr konzentriert habe Subtilität, verschlüsselte Sprache und feindliches Verhalten, das Hassrede ist. Es gibt offene Hassreden, die sehr offensichtlich sind, und Sie können Phrasen verwenden, die Sie gespeichert haben, oder, oder, oder Schlüsselwörter. Aber die Leute passen sich an und sie verwenden verschlüsselte Sprache und sie tun es täglich, wöchentlich. Und Sie können dies sogar mit Memen tun, bei denen Sie ein Bild haben und dann einige Wörter darüber legen, und es ändert die Bedeutung vollständig. Du riechst heute großartig. Und die Bilder von Stinktieren sind etwas ganz anderes als, wissen Sie, eine Blume, und Sie müssen alles zusammenfügen.

Und so, ähm, und ähnlich, wie Sie sagen, mit QAnon und es kann Subtilität und solche Dinge geben. Aus diesem Grund habe ich mich so sehr auf ein paar wichtige KI-Technologien konzentriert. Einer davon ist, dass wir die Leistungsfähigkeit dieser Klassifikatoren beim Verständnis und Umgang mit nuancierten Informationen erheblich gesteigert haben. Wissen Sie, vor fünf oder zehn Jahren waren Schlüsselwörter wahrscheinlich das Beste, was wir tun konnten. Jetzt sind wir an dem Punkt angelangt, an dem unsere Klassifikatoren Fehler in den Kennzeichnungsdaten oder Fehler erkennen, die menschliche Prüfer manchmal machen. Weil sie mächtig genug sind, um Subtilitäten in Themen wie „Ist das ein Post, der zu Gewalt gegen einen Wähler aufruft? Oder drücken sie nur ihren Unmut über die Stimmabgabe oder diese Bevölkerung aus? Das sind zwei sehr … leider ist es ein schmaler Grat, wenn man sich anschaut, wie vorsichtig die Leute versuchen, die Sprache zu codieren, um sie irgendwie zu umgehen.

Und so sehen Sie ähnliche Dinge bei QAnon und anderen. Und so haben wir jetzt Klassifikatoren, die, wissen Sie, unsere State-of-the-Art-Arbeit in mehreren Sprachen sind und wirklich beeindruckend sind in dem, was sie durch Techniken erreicht haben, die wir anwenden können, wie Selbstüberwachung, ähm, um sich Milliarden von Daten anzusehen, um zu trainieren. Und das andere, was wir haben, ist, dass wir eine ähnliche Technik wie diese verwenden, die es uns ermöglicht, es am besten als eine Art Fuzzy-Matching zu beschreiben. Was als menschlicher Rezensent die Zeit verbringt und sagt, weißt du was, ich denke, dass diese Fehlinformationen oder dies eine QAnon-Gruppe ist, obwohl sie in verschiedenen Sprachen codiert ist, was wir dann tun können, ist eine Art Auffächerung und finden Sie Dinge, die semantisch ähnlich sind, nicht die genauen Wörter, keine Schlüsselwörter, keine regulären Ausdrücke, ähm, aber Dinge, die in einem, in einem eingebetteten Raum, der semantisch ähnlich ist, sehr ähnlich sind. Und dann können wir Maßnahmen gegen sie ergreifen.

Und das ermöglicht, was ich schnelle Reaktion nenne. Also, selbst wenn ich gestern keine Ahnung hatte, was dieses Ding war, können wir heute, wenn ein Haufen menschlicher Prüfer es findet, ihre Arbeit irgendwie über das Netzwerk verstärken und diese neuen Informationen proaktiv jederzeit implementieren. Nur um dies in einen Kontext zu stellen, wissen Sie, im zweiten Quartal haben wir 7 Millionen COVID-Fehlinformationen gelöscht. Offensichtlich gab es im vierten Quartal des letzten Jahres keine COVID-Fehlinformationen. Also mussten wir eine Art neue Klassifizierungstechniken entwickeln, um dies zu tun. Und ich habe das Team herausgefordert, die Bauzeit unseres Klassifikators von früher vielen, vielen Monaten auf manchmal Wochen, Tage, Minuten zu verkürzen. Wenn ich zum ersten Mal ein Beispiel sehe oder zum ersten Mal eine neue Richtlinie lese, möchte ich in der Lage sein, einen Klassifikator zu erstellen, der auf Milliarden von Benutzern funktioniert. Und wissen Sie, wir sind noch nicht so weit, aber wir machen rasche Fortschritte

Lichtfeld: Brunnen. Ich denke, das ist die Frage, wie schnell der Fortschritt ist, richtig? Das, diese 7-Millionen-Fehlinformationsstatistik. Ich habe gesehen, dass dies von einem Facebook-Sprecher als Antwort auf eine Studie zitiert wurde, die im August von Avaaz veröffentlicht wurde. Und es hatte sich COVID-Fehlinformationen angesehen, die herausfanden, dass die Top-10-Websites, die Fehlinformationen verbreiteten, viermal so viele geschätzte Aufrufe auf Facebook hatten wie gleichwertige Inhalte von den Websites von 10 führenden Gesundheitseinrichtungen, wie der WHO, sie fanden heraus, dass nur 16 % davon Alle gesundheitsbezogenen Fehlinformationen, die sie analysierten, waren mit einem Warnhinweis von Facebook versehen. Mit anderen Worten, Sie tun offensichtlich viel, Sie tun viel mehr als Sie es waren, und Sie, und Sie sind immer noch weit hinter der Kurve zurück. Wie, und das ist eine Krise, die Menschen tötet. Was denken Sie, wie lange Sie brauchen werden, um dorthin zu gelangen?

Schröpfer: Ja, ich meine, ich denke, das ist, wo, wissen Sie, ich möchte, dass wir mehr Daten darüber veröffentlichen. Denn was Sie wirklich brauchen, um Äpfel mit Äpfeln zu vergleichen, ist die Gesamtreichweite dieser Informationen und sozusagen die Informations-, Art der Expositions-Diät des durchschnittlichen Facebook-Nutzers. Und ich denke, es gibt ein paar Stücke, die die Leute nicht bekommen. Der erste ist, dass der Newsfeed der meisten Leute mit Inhalten von ihren Freunden gefüllt ist. Wie Nachrichtenlinks, das ist eine Art Minderheit der Aufrufe von All-In und den Nachrichten-Feeds der Leute und Facebook. Ich meine, der Zweck von Facebook ist es, sich mit Ihren Freunden zu verbinden, und Sie haben das wahrscheinlich selbst erlebt. Es sind Posts und Bilder und solche Dinge.

Zweitens zu Dingen wie COVID-Fehlinformationen, mit denen man das wirklich vergleichen muss, zum Beispiel mit Ansichten unseres COVID-Informationszentrums, das wir buchstäblich ganz oben in den Newsfeed geschoben haben, damit jeder Informationen erhalten kann auf diesem. Wir machen ähnliche Dinge, ähm, zum Wählen. Wir haben geholfen, fast zweieinhalb Millionen Wähler in den USA zu registrieren. Ähnliche Informationen, wissen Sie, für Fragen der Rassengerechtigkeit angesichts all der schrecklichen Ereignisse, die dieses Jahr passiert sind. Was ich also nicht habe, ist die umfassende Studie, wissen Sie, wie oft jemand den COVID-Informations-Hub im Vergleich zu diesen anderen Dingen angesehen hat? Ähm, weißt du, aber ich vermute, dass sie viel mehr dieser guten Informationen von uns bekommen.

Aber schau, weißt du, immer wenn irgendetwas von diesem Zeug entkommt, bin ich noch nicht fertig. Deshalb bin ich immer noch hier und mache meinen Job, wir wollen das besser machen. Und, und, und ja, ich wünschte, es wären 0 %. Ich wünschte, unsere Klassifikatoren wären zu 99,999 % genau. Sie sind nicht. Weißt du, meine Aufgabe ist es, sie so schnell wie möglich dorthin zu bringen. Und wenn wir mit diesem Anruf fertig sind, werde ich daran arbeiten. Was ich tun kann, ist nur einen Blick auf die jüngste Geschichte und den Projektfortschritt zu werfen. Weil ich die Vergangenheit nicht reparieren kann, aber ich kann heute und morgen reparieren. Wenn ich mir Dinge wie Hassreden ansehe, wo, wissen Sie, im Jahr 2017 zunächst nur etwa ein Viertel der Hassreden von unseren Systemen gefunden wurde. Fast drei Viertel davon wurden zuerst von jemandem auf Facebook gefunden. Was schrecklich ist, was bedeutet, dass sie dem ausgesetzt waren und es uns melden mussten. Und jetzt liegt die Zahl bei 99, 94,5 %. Sogar im letzten, weißt du, zwischen dem zweiten Quartal dieses Jahres und der gleichen Zeit im letzten Jahr haben wir die Menge an Inhalten, die wir wegen Hassreden entfernen, um das Fünffache erhöht. Und das kann ich alles nachvollziehen. Nun, diese Zahl sollte 99,99 sein, und wir sollten diese Unterhaltung nicht einmal führen, weil Sie sagen sollten, ich habe nie etwas von diesem Zeug gesehen, und ich höre nie davon, weil es weg ist.

Das ist mein Ziel, aber ich kann es noch nicht erreichen. Aber wenn Sie sich nur das Letzte ansehen, wissen Sie, jedes Mal, wenn ich etwas sage 5Xs in einem Jahr, oder es geht von 24% auf 94% in zwei Jahren, und ich sage, wir haben ein, wir haben es nicht , Mir gehen die Ideen nicht aus, wir setzen immer noch State-of-the-Art-Sachen ein wie diese Woche, nächste Woche, letzte Woche, deshalb bin ich insgesamt optimistisch, dass wir das verschieben werden Problem an einen Ort bringen, wo es nicht das erste ist, worüber Sie mit mir sprechen wollen, aber ich bin noch nicht da.

Lichtfeld: Es ist ein technisches Problem. Es ist auch offensichtlich ein Personalproblem. Sie werden offensichtlich mit dem Memo vertraut sein, das Sophie Zhang, eine ehemalige Facebook-Datenwissenschaftlerin, bei ihrer Abreise geschrieben hat. Und sie schrieb darüber, wie sie in einem der Teams gearbeitet hat, Sie haben mehrere Teams, die daran arbeiten, schädliche Informationen auf der ganzen Welt zu identifizieren. Und ihre Hauptbeschwerde war anscheinend, dass sie das Gefühl hatte, dass diese Teams unterbesetzt waren und sie Entscheidungen darüber, ob sie beispielsweise Fehlinformationen über eine Wahl in einem Land als gefährlich behandeln sollte, priorisieren musste. Und wenn man diese Entscheidungen priorisiert, kann es manchmal Monate dauern, bis ein Problem gelöst ist, und das kann echte Konsequenzen haben. Ähm, Sie haben, glaube ich, was für 15.000 menschliche Moderatoren im Moment, glauben Sie, dass Sie genug Leute haben?

Schröpfer: Ich glaube nie, dass wir genug Leute für irgendetwas haben. Also ich, weißt du, ich war noch bei keinem Projekt, bei dem wir nach Dingen gesucht haben, an denen wir arbeiten können, und das meine ich wirklich ernst. Und wir, wissen Sie, mit 35.000 Menschen, die daran arbeiten, wissen Sie, von der Seite der Überprüfung und des Inhalts und der Sicherheit. Die andere Sache, über die wir meiner Meinung nach nicht viel reden, ist, wenn Sie mit den Leitern meines KI-Teams sprechen und sie fragen, was Schrep in den letzten drei Jahren von uns verlangt hat, ist es Integrität, es ist Inhaltsmoderation . Es ist nicht cool, wizzy, neue Dinge. Es ist wie, wie bekämpfen wir dieses Problem? Und es ist Jahre her, dass wir daran gearbeitet haben.

Also habe ich die Besten und Klügsten genommen, die wir in der Firma haben, und gesagt, weißt du, und es ist nicht so, dass ich ihnen befehlen muss, es zu tun, weil sie daran arbeiten wollen. Ich sage, wir haben dieses riesige Problem, wir können helfen, lasst uns das erledigen. Sind wir schon fertig? Nein. Bin ich ungeduldig? Absolut. Wünschte ich, wir hätten mehr Leute, die daran arbeiten? Die ganze Zeit. Wissen Sie, wir müssen unsere Kompromisse bei diesen Dingen eingehen, und Sie wissen, ähm, aber meine Aufgabe, wissen Sie, und was wir mit der Technologie tun können, ist, einige dieser Kompromisse zu beseitigen. Wissen Sie, jedes Mal, wenn wir einen neuen, leistungsfähigeren Klassifikator einsetzen, nimmt das unseren menschlichen Moderatoren eine Menge Arbeit ab, die dann an Problemen auf höherer Ebene arbeiten können. Weißt du, anstelle von dir, du weißt, wirklich einfache Entscheidungen, sie gehen zu Fehlinformationen und wirklich vagen Dingen über, und die Bewertung gefährlicher Gruppen und diese Art, Menschen auf der Schwierigkeitskurve nach oben zu bringen, verbessert auch die Dinge. Und das versuchen wir zu tun.

Stark: Wir machen eine kurze Pause – aber zuerst möchte ich eine andere Show vorschlagen, von der ich denke, dass sie Ihnen gefallen wird. Brave New Planet wägt die Vor- und Nachteile einer breiten Palette leistungsstarker Innovationen in Wissenschaft und Technik ab. Dr. Eric Lander, der das Broad Institute von MIT und Harvard leitet, untersucht schwierige Fragen wie;

Lander: Sollten wir die Erdatmosphäre verändern, um den Klimawandel zu verhindern? Und können Wahrheit und Demokratie die Auswirkungen von Deepfakes überleben?

Stark: Brave New Planet ist von Pushkin Industries. Sie finden es überall dort, wo Sie Ihre Podcasts erhalten. Wir sind gleich danach wieder für Sie da.

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Stark: Willkommen zurück zu einer Sonderfolge von In Machines We Trust. Dies ist ein Gespräch zwischen Mike Schroepfer von Facebook und Gideon Lichfield, Chefredakteur von Tech Review. Es geschah live auf der virtuellen Bühne unserer EmTech-Konferenz und wurde aus Gründen der Länge und Klarheit bearbeitet. Wenn Sie mehr zu diesem Thema wünschen, einschließlich unserer Analyse, lesen Sie bitte die Shownotes oder besuchen Sie uns unter Technology Review dot com.

Lichtfeld: Ein paar Fragen, die ich aus dem Publikum stellen werde, wie wirken sich Fehlinformationen auf die Einnahmequelle von Facebook aus? Und ein anderer ist, äh, wie wirkt sich das auf das Vertrauen in Facebook aus? Nun, es scheint einen grundlegenden Mangel an Vertrauen in Facebook zu geben, und wie misst man Vertrauen? Und der Glanz, den wir diesen Fragen geben wollen, ist, dass Sie sich offensichtlich um Fehlinformationen kümmern, dass sich viele Leute, die bei Facebook arbeiten, darum kümmern oder sich darüber Sorgen machen, aber es gibt, denke ich, eine zugrunde liegende Frage, die die Leute haben kümmert sich Facebook als Unternehmen darum, wird es dadurch negativ genug beeinflusst, um das Problem wirklich ernsthaft anzugehen?

Schröpfer: Ja. Ich meine, schau, ich bin auch eine Person in der Gesellschaft. Ich interessiere mich sehr für Demokratie und die Zukunft und dafür, das Leben der Menschen positiv voranzubringen. Und ich fordere Sie auf, in unseren Büros jemanden zu finden, der sich anders fühlt. Und so arbeiten wir, ja, wir arbeiten bei Facebook, aber wir sind Menschen in der Welt und mir liegt viel an der Zukunft meiner Kinder. Und naja, naja, du fragst, kümmert es uns? Und die Antwort ist ja. Ähm, weißt du, haben wir die Anreize? Worüber haben wir heute viel geredet? Wir haben über Fehlinformationen und andere Dinge gesprochen, weißt du ehrlich, worüber würde ich lieber reden? Ich würde lieber über VR und die positive Nutzung von AR und all die großartigen neuen Technologien sprechen, die wir entwickeln, denn das ist normalerweise das, worüber ein CTO sprechen würde.

Also ist es offensichtlich etwas, das das Vertrauen in das Unternehmen herausfordert, das Vertrauen in unsere Produkte, das ist ein großes Problem für uns, ähm, vom Standpunkt des Eigeninteresses aus gesehen. Also, selbst wenn Sie denken, dass ich voll davon bin, Sie nur, von einem praktischen, eigennützigen Standpunkt aus, wie als Marke, als Konsumprodukt, das Menschen jeden Tag freiwillig nutzen, wenn ich versuche, ein neues Produkt wie Portal zu verkaufen , die eine Kamera für Ihr Zuhause ist, wie die Menschen, die dem Unternehmen vertrauen, das hinter diesem Produkt steht, und denken, dass wir, wissen Sie, ihre besten Absichten im Herzen haben. Wenn sie es nicht tun, wird es eine große Herausforderung für absolut alles, was ich tue. Ich denke also, dass die Interessen hier ziemlich übereinstimmen. Ich glaube nicht, dass es viele gute Beispiele für kostenlose Konsumgüter gibt, die überleben, wenn die Leute sie nicht mögen, die Unternehmen nicht mögen oder sie für schlecht halten. Aus eigennütziger Sicht ist dies also ein kritischer Punkt für uns.

[Credits]

Stark: Dieses Gespräch mit dem CTO von Facebook ist die erste von zwei Episoden über Fehlinformationen und soziale Medien. Im nächsten Teil unterhalten wir uns mit dem CTO von Twitter. Wenn Sie die Analyse unseres Newsrooms zu diesem Thema und der Wahl hören möchten, habe ich einen Link in unsere Shownotes eingefügt. Ich hoffe, Sie werden es überprüfen. Diese Folge von EmTech wurde von mir und Emma Cillekens produziert, mit besonderem Dank an Brian Bryson und Benji Rosen. Wir werden von Michael Reilly und Gideon Lichfield herausgegeben. Wie immer danke fürs Zuhören. Ich bin Jennifer Stark.

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