Як застосувати великі дані до реального світу

У цьому випуску Fast Forward я розмовляв з Хічамом Одджірі, генеральним директором та співзасновником Enigma, компанії, яка спеціалізується на зборі та осмисленні великих наборів даних. Enigma - це компанія з управління операційними даними та розвідкою для приватних клієнтів, але, мабуть, найвідоміша для Enigma Public - це колекція наборів даних, доступних для пошуку, доступних для загального користування, що включає все, від зарплати працівників офісу Білого дому до перевірок ресторанів у Нью-Йорку. Ми говорили про потужність великих даних, межі конфіденційності споживачів та майбутнє нашого світу, керованого даними.

Чому ти мені не поясниш трохи про те, що означає бути сьогодні відкритою компанією даних?

Абсолютно. Ми почали просто збирати величезну кількість публічних даних у будь-якому місці, де ми могли їх знайти, місія справді полягала в тому, щоб спробувати з'єднати дуже різні факти про світ. Ми зрозуміли, що в міру того, як порушено доступ до цих базових даних, ця модель віддзеркалюється для власних даних людей, для схем звітності публічно-приватних даних, як у регуляторних умовах. Дійсно, що ми принесли, було це поняття відкритих даних як оперативної моделі скрізь, де ми їздили.

Сьогодні наша мила пляма - це обробляння цього масивного сховища загальнодоступних даних і приведення його до участі у фактичних проблемних середовищах, які часто стоять за брандмауером для підприємств. Хоча ми збираємо та поширюємо величезну кількість даних, ми виявили, що наступний крок уперед насправді інтерпретувати ці дані та пов'язувати їх із приватними даними дійсно допомагає масштабувати вплив деяких проблем, які ми хотіли вирішити.

Люди чують про відкриті набори даних, публічні набори даних, приватні набори даних. Про які набори даних ми говоримо тут?

Ми говоримо про вихідні дані, офіційні дані, речі, які публікували б урядові установи, речі, які публікували б міжнародні агентства, все, що є різним, від записів про реєстрацію корпоративних даних та оцінки майна до віз H-1B або перевезення вантажних контейнерів. Однозначно не кажучи про такі речі, як дані LinkedIn, які останнім часом були величезною темою дискусій щодо того, чи це навіть загальнодоступний набір даних. Нещодавно був такий позов з великою суперечкою.

Але ми говоримо здебільшого про офіційні джерельні дані, де існував мандат і своєрідне офіційне юридичне схвалення для виведення цього в загальнодоступне надбання, здебільшого для підвищення прозорості економічної та торговельної системи. Нам дуже важливо знати, наприклад, з точки зору підзвітності, що проводить наш уряд з різними приватними компаніями або, з точки зору підзвітності, на що розподіляються візи серед компаній. Ці дані, вони часто збираються урядом для альтернативних цілей, таких як звітність, планування, розподіл ресурсів, а потім передаються громадськості для отримання цієї вторинної та часто третинної вигоди. Найпопулярніший приклад - просто дані про погоду, правда?

Всі дані про погоду, які ми збираємо, надходять з офіційних джерел або GPS як технологія.

Отже, ви берете всі ці набори загальнодоступних даних, а потім можете об'єднати їх з приватними наборами даних, які компанія конкретно дасть вам і дійсно побачите розуміння поєднання цих двох?

Так, дуже часто. Подумайте про випадок канонічного використання, коли ви намагаєтесь зробити щось на кшталт того, щоб зрозуміти, чи компанія навіть реальна. Якщо це невелика компанія, візьміть, скажімо, ресторан чи малий бізнес. Дуже часто такий профіль, який вони мали б на них, надзвичайно тонкий. Але якщо ви подивилися на такі речі, як їхні ліцензії на алкогольні напої чи навіть інспекції з праці та інспекції охорони здоров'я, ви отримаєте набагато більш детальну картину того, хто вони.

Часто це допомагає цим компаніям якось засвідчити, що вони навіть реальні для отримання доступу до кредитів, для страхування подібних речей. Перехід від "Ось ваша програма на 18 сторінках" і дуже дратівливий процес через сім різних наборів відповідності, до чогось, що може статися в Інтернеті автоматизованим способом і менш вагомим для ризику способом.

Тож замість того, щоб просто вводити їх у Google, щоб побачити, чи є у них веб-сайт, і чи справжній вони, ви можете мати усі ці інші набори даних перевірити навіть для базових даних?

Абсолютно.

Перш ніж ми йшли в прямому ефірі, ми говорили про Ozark, тож ваше улюблене шоу, моє нове улюблене шоу та ідея використовувати ці набори даних для відповідності та фінансової звітності та навіть для полювання на відмивачів грошей.

Так. Перш за все, одне з найкращих шоу там. Величезна підключення до Netflix, стала першокласною голлівудською студією.

Вони заплатили за це. Вони купили свій шлях на цей ринок.

Вони, безумовно, є. Але шоу про цього персонажа Джейсона Бейтмена, який опиняється як відмивачка грошей цього наркокартеля. Проблема полягає в тому, що він рятує життя, кажучи, що збирається поїхати до Озарків і знайти нові канали, щоб відмити гроші. Він починає купувати цей сонник і потім переживає різні витрати.

Проблема відмивання грошей є величезною теоретичною проблемою, оскільки, чесно кажучи, ви дивитесь на схеми діяльності серед різних торговців чи споживачів фінансових послуг, а також на зв'язки між ними. Тож вам сподобається зареєстрований агент, очевидно, хтось, як Джейсон Бейтман, який збирається навколо та робить це для пари підприємств. Він купує їх приватно і починає отримувати своє ім'я у різних різних формах, і ви помітите таку схему діяльності. Очевидно, що з цим банкам доводиться боротися, тому що це шкодить системі, і вони на гачок для цього.

Злочин пішов так само цифровим і децентралізованим, як і музика. Це набагато більша проблема. Немає жодної великої родинної мафії, яку уряд може приховувати місяцями і отримувати їх у стилі Капоне. Це загальна погоня на багатьох фронтах. Ми допомагали і працювали над тим, щоб публічні дані відповідали на цю проблему, але також пропонували нашу технологію, яку ми використовували для об'єднання всіх цих загальнодоступних даних для вирішення цієї проблеми, лише тому, що банки мають багато технологічного підвищення рівня зробити об'єднання власних наборів даних у потужні, контекстуальні підказки для цих слідчих, які вони мають щодо персоналу.

Я відчуваю, що ми зараз знаходимо всі ці публічні дані, створені державними установами. У нас є всі ці набори приватних даних. Кожна компанія має безліч наборів даних і безліч різних форматів, часто, в межах однієї компанії. Однак стандартизації не так багато, і змусити їх працювати разом - це головна проблема.

Це величезна проблема, і, мабуть, одна з найбільших тез, яку ми маємо на Enigma, - це велика розбіжність. Один з моїх інвесторів назвав це так - є світ, де дані розміщуються в бітах, і є світ, де це інструменти в атомах. Технологічні компанії, Google, Facebook, Amazon, всі вони виконали дивовижну роботу, взявши дані, отримані від вашої діяльності, переглядаючи Інтернет та створюючи такі нові сервіси, як пошук та кращий досвід електронної комерції. Але ці дані все є. Це цифрове значення. Це просто слухати вас в Інтернеті. Веб - це протокол, і ці протоколи були розроблені, щоб говорити один з одним.

Але коли у вас є ці дані, що є атомами, або реальним світом, як хтось заходить у банк в Озарках і просить невелику позику, це виглядає інакше, ніж хтось хтось заходить у інше відділення банку, або вантажний контейнер корабель, який заходить, запитує назву компанії, яка здійснює доставку. Усі ці дані були розроблені - або не розроблені - говорити один одному, тому існує величезна проблема зшивання цих даних разом. Я думаю, що цим меншим, суто технологічним галузям знадобиться довший час, щоб отримати великі дані від переваг того, що ви бачили в галузі технологій. Але коли вони зроблять це, я думаю, що це дуже змінить те, як ми живемо щодня в досить вражаючий спосіб.

Я також розумію, що, коли є фінансовий мотив зібрати ці набори даних і створити ці відомості, підприємства знаходять спосіб оплатити їх, і вони знаходять спосіб це здійснити. Компанії, що займаються кредитними картками, - одні з перших компаній, які змогли виявити закономірності та виявити шахрайство. Я відчуваю, що державний сектор значно відстає, коли йдеться про створення розуміння з цих обсягів даних. Це справедлива оцінка?

Приватний сектор завжди, в деяких сенсах, мав перевагу в операціоналізації технологій. Фінансовий стимул величезний, а також стиль роботи меншого підрозділу. Уряд США фактично є однією з найбільших організацій у світі, і зробити що-небудь зроблене - це справді проблема людей. Переконайтеся, що стимули вирівнюються, переконуючись, що люди приймають правильну кількість ризику.

Але ми бачили, як уряд робить дуже інноваційні речі. Ми співпрацювали з Містом Новий Орлеан, я думаю, це було як два роки тому, щоб допомогти їм в основному передбачити, де знаходяться хазяї трущоб, здебільшого встановити в цих будинках детектори диму. Пост-Катріна, у вас був цей величезний запас. Дуже багато господинь відходили, залишаючи людей із поганими умовами. Чесно кажучи, детектори диму роблять просто чудову роботу щодо запобігання смерті від пожежі. Замість того, щоб відправляти пожежника до випадкового будинку, що робити, якщо ви використовували такі фактори, як демографічні показники та скільки років було будівлі, і коли останній раз було встановлено певний тип установки такої інфраструктури, як телекомунікаційна інфраструктура?

Ви використовуєте всі ці факти, і ви отримуєте ступінь враження дверей, які ви стукаєте, що значно вище. Ми бачили, що багато подібного грошового кулі для матеріалів місцевого самоврядування розігруються досить сильно. Очевидно, що в розвідувальній спільноті було надзвичайно багато використання даних, як ви можете собі уявити. Ми виявляємо, що є інновації. Знову ж таки, справа в тому, як ви це операціоналізуєте.

У вас є всі ці точки даних, але тоді вам потрібно запитувати їх відповідним чином, шукати шаблони. Вам майже доводиться шукати кореляції, і це ціла низка питань та відповідей. Це встановлення зв'язку з даними, які, я думаю, ми тільки починаємо розбиратися, як це працює.

Так. Ми починаємо розбиратися, як це працює з точки зору набору навичок. І ось така зміна розуму щодо статистичного мислення проти статистичного мислення. Там є така приказка: "Усі моделі помиляються, але деякі є корисними", - це справді про те, чи можете ви без даних, без алгоритмів трохи контекстуалізувати параметри свого статистичного мислення. Я не можу отримати це право, як, наприклад, у випадку пожежі, ми можемо не отримати це право, але ми можемо збільшити наші шанси виправити це, або ми можемо зменшити площу поверхні ризику або те, що нам потрібно шукати. Здійснюючи таке ставлення до проблеми, це набір навичок номер один, коли йдеться про можливість мислити статистично. Деякі люди замикаються на "Ну, єдиний спосіб, в якому ми можемо бути впевнені, - це якщо у нас є X, Y і Z."

Я надам вам випадок на приватному прикладі. Дуже часто в банках з міркувань історичного шахрайства та дотримання правил, як вони перевіряли, чи справді хтось, перш ніж видати кредитну карту, переконувались, що їх номер телефону та їх адреса відповідають тому, що вони мали у заяві. Зараз не всі компанії використовують фактичні стаціонарні телефонні лінії. Не всі компанії використовують свою основну адресу як ту, яку вони фактично працюють. Зараз у WeWork працюють якісь застарілі реалії, і люди, які використовують голос через IP. Приємно визначити людей через їхню соціальну присутність або через деякі набори даних, які ми привозимо в Enigma, які забезпечують ці допоміжні точки доказу. Оглянувши та запустивши історичну статистику, щоб перевірити, чи є ймовірність того, що вона буде реальною, порівняно з гарантією, що ви отримаєте заздалегідь ці альтернативні засоби.

Я думаю, що це теж цікавий момент, що припущення про те, що всі моделі будуть помилятися, або значною мірою неправильно або неправильно, але це нормально, оскільки це все ще може допомогти вам прийняти хороші рішення. Це та навичка, якою ми робимо гарну роботу, навчаючи своїх дітей, і де вони взагалі могли б пройти це навчання? Я маю на увазі, це не було б обов'язково з математики. Це не було б в соціальних студіях. Звідки вони отримують цю чутливість?

Статистика часто підкласифікована, як і математична освіта загалом, але ви це бачите в інших місцях. Ви бачите, що це з'являється навіть у вашому каналі ESPN сьогодні. Людям набагато комфортніше, коли передбачення є частиною їхнього життя. Чесно кажучи, я люблю ці моменти чорного лебедя, коли все це літає нам в обличчя. Пройдіть останні вибори. У вас була перемога Хіларі, і ви мали кращих світових науковців даних в одній з найкращих установ, які називали це неправильним.

Перемога, але перемога не мала 70-відсоткової ймовірності перемогти, оскільки це все ще означає, що Дональд Трамп перемагає один із трьох разів. І вгадайте, що? Це був один із цих трьох разів.

Абсолютно. І тоді є освіта, що ми бачимо, як ці зразки роблять людей комфортнішими. В аудиторіях я думаю, що однією з найбільших проблем у нас є лише прикладне навчання. Начебто, я поняття не маю, чому вони не навчають особистих фінансів у класі. Я маю на увазі, що я був ідіот зі своїми грошима у віці 18 років та впливом на борги та все це. Я все ще дивуюсь, що вони цього не роблять, тому я відчуваю, що ми рухаємося у світі, де освіта отримуватиме все більше і більше про прикладні речі, а менше про теоретичні речі. Але тоді я переживаю, якщо ми втратимо частину культурного навчання. Це все компроміс.

Я піду ще далі по цій дорозі і поговорю про штучний інтелект.

Штучний інтелект, надзвичайно трансформаційна технологія. Мені здається, що існує роль штучного інтелекту, який допомагає нам осмислити цей світ надмірності даних і знайти ці зразки для нас. Ви оптимістично налаштовані на те, що AI допомагає нам зрозуміти це чи це буде щось зовсім окреме від решти нашого людського досвіду?

Ні, я маю на увазі, я оптиміст в тому сенсі, що я оптимістичний щодо людства взагалі. Я відчуваю, що це фліп-ген, що трапляється з людьми в якийсь період часу. Одне з речей, яке мені найбільше подобається у справі про штучний інтелект, - це те, що це фактично допоможе технології відійти, тому що саме зараз акцентовано увагу на технології та даних, які є такими присутніми. Але насправді робота з даними дуже інтенсивна. Існує причина, по якій вони називають пошук даних, коли ви шукаєте речі в наборі даних. Це дуже неприємно. Набори даних не є чистими. Це в певному сенсі безлад.

Що мені подобається в AI, це те, що він створює ці петлі зворотного зв'язку з спостережуваного досвіду. Хоча ви збираєте всі ці дані з усіх цих місць, ви не обов'язково знаєте, як вони зійдуться, щоб ви почали вивчати результати. Машинне навчання допомагає нам насправді бути трохи більш орієнтованими на результати в тому, як ми дістаємось до статистичного мислення. Я думаю, що це допоможе нам відмовитись від гнучкості цієї роботи і буде трохи більш орієнтована на результат у тому, як ми підходимо до цього. Тепер, безумовно, буде страшно з точки зору впливу на автоматизацію в деяких областях, де, чесно кажучи, я вважаю, що AI слід залишити в спокої, як на зміну присяжних. Чи зможемо ми колись отримати таку якість емоційного інтелекту? Не знаю.

І вам доведеться вибрати і сказати, що ви хочете тієї емоційної якості присяжних на відміну від чистої ймовірності того, що ця людина винна чи не винна?

Так. Для мене основне людство, я думаю, це надзвичайно важливо. Відверто кажучи, просто будучи в бізнесі і бачити, наскільки людський дотик важливий навіть для того, щоб переконати людей почати статистично думати, я впевнений, що ми не втратимо це з появою ШІ в масштабах.

Ми трохи торкнулися того, чи є LinkedIn публічним набором даних. Дуже багато людей, вони відчувають, що вони живуть у цьому світі, де все про них доступне в Інтернеті, починаючи з моделей їх придбання до віку та закінчуючи історією хвороби. Це робить людей незручним. Це змушує людей хвилюватися, що уряд має занадто багато інформації. Мене особисто більше хвилює, що приватні компанії мають надто багато інформації та вони значно менше регулюються.

Так.

Чи потрібні закони для захисту нашої особистої інформації? Чи слід обробляти особисту інформацію окремо, ніж записи уряду?

Абсолютно. Ми маємо дуже низький захист щодо законів, які регулюють спосіб надання наших даних. Подумайте про це в певних професіях. У медичній професії він знаходиться на закритті. Але чомусь це не обов'язково на закритті в інших галузях. Причиною цього було те, що ти не міг багато зробити зі своєю особистою інформацією. Сьогодні у них справді добре розуміється, як змусити вас конвертувати або ймовірність того, що ви будете десь. На мою думку, це насправді здебільшого корисно для нас.

Але в той же час, наші дані все-таки заслуговують на таку кількість святості в тому, як з ними поводиться. Європа виходить з дуже сильними законами. Існує закон, який називається GDPR. Він буде введений в дію в 2018 році, і він несе все, щоб переконатися, що компанії відстежують рід своїх особистих даних, хто їх має, яким чином надається доступ до нього в межах компанії, до того, щоб бути забутими заходами. Коли ви говорите "Видалити мої дані", ви фактично їх видаляєте чи зберігаєте їх для якоїсь іншої інформації? Отже, завжди існує обмін між споживачами та послугами, для яких вони працюють. Дуже багато цих послуг безкоштовні, і ми їх любимо, правда?

Я б віддав частину себе за доступ до YouTube, правда? Я просто дуже радий цьому.

І, мабуть, у вас є.

І, певно, маю. Але це не означає, що ту частину, яку я віддаю, не слід зберігати в безпечній коробці і що я знаю, що ця коробка знаходиться під бункером і всі ці хороші речі.

Також ідея закінчення терміну дії даних, що в цифровому світі сьогодні є порівняно новою концепцією. Раніше було певне неясність. Якщо щось сталося 30 років тому, було б важко знайти записи та отримати профіль з того часу. Але там діти, які вже все життя були в Інтернеті, і те, що вони робили та розміщували, коли їм було 13, буде там, коли їм 63.

Так.

У нас немає юридичної інфраструктури, яка може вирішити цю проблему будь-яким значущим чином.

Ні, у нас немає, і це волохата область. Це волохата область закону про зайнятість. Це волохата область для побачень, правда?

Якщо ви подивитеся на чийсь профіль у Facebook - я думаю, що культура адаптується до цього, до чиєїсь присутності в Інтернеті буде публічною. Але це майже театрально. Наче ваша громадська присутність - не справжній ви. Що це за фільм про Джима Кері? Ми всі надягаємо маску, метафорично кажучи. Тож я думаю, що ваша присутність в Інтернеті буде більше схожа на цю галерею чи художній твір, який описує вас, і тоді ви справжні ви. Але ти все ще робиш знімок тіла або щось на кшталт … Тобто, ти не хочеш бути публічним. Існує справжнє питання, чи мають люди, які є досить молодими, здатні вирішувати, чи розумно розміщувати це в Інтернеті чи ні. Страшно, точно.

Говорячи про розміщення дурних речей в Інтернеті, поговоримо про адміністрацію Трампа. Я чув на декількох фронтах … Ви, очевидно, працюєте з великою кількістю публічних наборів даних. Вам потрібно зайти багато разів і попросити дозволу, щоб отримати цю інформацію, або зрозуміти, як її поглинути. Чи легше зараз? Як змінився доступ до публічних наборів даних з моменту вступу адміністрації Трампа?

Так. Моє перше застереження, коли я говорю про цей матеріал, - велика різниця між адміністрацією Трампа та урядом США. Уряд США на сьогодні є однією з більш прозорих інститутів, з якими я коли-небудь стикався у світі. Ми диво прозорі щодо наших однолітків за кількістю даних, які ми викладаємо, за те, наскільки ми фінансуємо подібні речі, тому застереження номер один.

Що стосується Трампа, я маю на увазі, мені було дуже зрозуміло, що всі повинні бути дуже тривожні щодо позиції цієї адміністрації щодо прозорості та обміну інформацією. Перш за все, є дуже чіткі речі, такі як зняття списку відвідувачів Білого дому, що було практикою, яку застосовував Обама, і я вважаю однією з центральних систем бухгалтерського обліку уряду. Були дані EPA, були дані про клімат, і взагалі навіть існували дискусії з приводу впливу деяких даних перепису. Ви повинні пам’ятати, це не маленькі починання. Я думаю, що перепис США - це понад 4 мільярди доларів інвестицій кожного разу, коли в них бере участь понад 300 000 добровольців.

Деякі з цих речей ми побачимо їх вплив через чотири роки, тільки враховуючи цикли фінансування того, як це відбувається. Хоча ця адміністрація, безумовно, не є доброзичливою, я вважаю, що основи прозорості в цій країні є досить сильними. Як не дивно, це походить і зліва, і справа. Досить сильний, щоб переконатися, що цей рух до відкритості інформації залишається тут.

І на цих наборах даних багато їздить.

Так. Це те, як ми вирішуємо, куди поставити лікарні. Це те, як ми вирішуємо, як рухати швидку допомогу. Ось як ми вирішуємо так багато базових послуг, як поводження з відходами покладається на подібні речі.

Розкажіть людям, які переглядають загальнодоступний набір даних Enigma, який я відвідував неодноразово … супер, супер класно. Що люди повинні чекати, коли вони туди їдуть? Що вони можуть з цього вийти?

Одне з наших зобов’язань - постійно чесно ставитись до цієї місії збирання всіх даних, але повертати їх, наскільки ми можемо, людям. Це абсолютно безкоштовно використовувати в некомерційних цілях, журналістських цілях. Ми хочемо переконатися, що кожен має доступ до цих даних. Вам навіть не потрібно входити в систему або не потрібно давати нам будь-яку інформацію для подальшого доступу до неї. Коли ми заснували компанію, була велика передумова щодо доступу.

Оскільки ми роками дізналися багато іншого, дизайн та доступ до інтерфейсів, пошук та надійність були дуже важливими. Інший - курація, і це величезна увага Enigma Public, яку ми знову розпочали цього літа, було це поняття, що люди повинні знати, як ці дані використовуються. Люди повинні знати не тільки найкращі практики роботи з даними, але й які набори даних корисні для чого. Що нового, що цікавого? Я думаю, що така освіта - це те, до чого ми дуже раді бути частиною, і те, що ми сподіваємося, що люди отримають друге місце, де вони приземляться на майданчику.

Це обов'язково варто перевірити. Я думаю, знову ж таки, підприємства бачать ці дані, і вони знають, що вони можуть будувати бізнес на цьому. Я думаю, що для журналістів і для громадян потрібно набагато більше освіти.

Безумовно, набагато більше освіти і, сподіваємось, цілий шар послуг, що надає речі, які доставляють речі людям, як я і ви, коли ми не визираємо, так би мовити.

Дозвольте задати вам питання, які я задаю всім, хто приходить на шоу. Яка технологічна тенденція стосується вас найбільше? Чи є щось, що тримає вас в ночах?

Тенденція, яка найбільше стосується мене або те, що мені здається, на горизонті, на яке слід стежити найбільше, - це поняття біологічного програмування, тому те, наскільки нам стає набагато краще в програмному створенні низки біологічного життя організми. Це має величезний вплив на благо, але також має величезний вплив на здатність створювати дрібні, в основному зловживання через цю річ. Де б не зустрічалися технології та біо, я завжди трохи переймаюся тим, як це впоратися. Це як наступна хвиля для мене, післяядерна, насправді наша здатність робити такі речі, як програмно послідовні речі в невеликій лабораторії та розповсюджувати її.

Проблема полягає в тому, що навіть якщо ми приймаємо закони тут, у США, це не означає, що хтось не може робити те саме дослідження в Китаї чи в Росії.

Абсолютно - і навіть з точки зору безпеки, правда? Таким чином, ми справді починаємо мати засоби для того, щоб кожен міг зробити власну програму біологічної війни. Тож це для мене те, що мене найбільше хвилює. Але на зворотному боці є такі речі, як персоналізована медицина, те, що ти справді можеш зрозуміти моє тіло, ти можеш майже створити цю біологічну версію програмного забезпечення, призначеного для лікування будь-якої хвороби. Так само, як і я, я також схвильований за це.

Я думаю, що недоліком буде те, що нам потрібна якась етична структура для впровадження цих нових технологій. Ми це зробили з ядерною зброєю та ядерною енергетикою, ледве, але ми це зробили там, і я думаю, нам буде потрібно щось розвивати подібний. На особистому рівні, чи є технологія, якою ви користуєтесь щодня, що просто перетворила ваше життя, на що ви дивуєтесь?

Це щось дивно, але просто FaceTime. Або відеочат. У мене є кілька членів родини за кордоном, і я багато подорожую на роботу. Різниця між телефонним дзвінком та відеочатом просто недбало по телефону, це справді змусило мене відчути всю обіцянку, що Інтернет підключив усіх. Здатність за лічені 15 секунд. Я родом з Марокко, тому я бачу когось по всьому світу і кажу: "Гей, що ти робиш?" побачивши, як виглядає погода в їхньому середовищі, і як вони одягнені, і їхня поведінка, це дійсно змінило те, як я відчуваю, що я пов'язаний з людьми навколо мене, і змусив мене відчути, що ми всі живемо в цьому великому селі трохи більше, і я як це почуття.

Є щось цікаве, що я спостерігав, як підйом відеоконференцій начебто піднімається. Це буде наступне. Ніхто більше не телефонуватиме. Відеоконференції ніколи насправді не знімалися, але відеочат, більш особистий, глибоко інший і не в робочому середовищі, щось майже більш випадкове, ніж телефонний дзвінок. Наче це може бути миттєвою справою.

У мене є 3-річна дочка, і вона цілком звисає. Вона спілкується у відеочаті перед тим, як телефонувати. Вона не знає, що таке телефонний дзвінок. Ви ставите динамік і просите її поспілкуватися з кимось, і вона зовсім не зацікавлена. Ти поставив її перед дідом на FaceTime, і вона могла бути там 20 хвилин.

Це буде настільки ж дивно, як і ті поворотні телефони, якими діти сьогодні не вміють користуватися. Хічам, як люди можуть слідкувати за тобою в Інтернеті, дізнатися, що ти робиш, і не відставати від Енігми?

Перейдіть на enigma.com. Перевірте Enigma Public напевно, це public.enigma.com. Перевірте наш веб-сайт. У нас є досить активний акаунт у Twitter, для нас поки немає Instagram.

Ніколи не кажи ніколи.

Ніколи не кажи ніколи. Але …

Ви можете зробити чудові речі з інфографікою.

Так, це правда. Ми насправді величезні шанувальники даних щодо. У нас є ця класна частина нашого сайту, labs.enigma.com, де це всі наші експерименти та деякі наші про-боно-проекти, як, наприклад, той, про який я згадав з Новим Орлеаном, тож я б також перевірив це.

Дуже круто. Велике спасибі за те, що пішли далі

Дивовижно. Дуже дякую за те, що мене взяли.