Luis von Ahn: Online Massenkollaboration

Wie viele von Ihnen mussten schon einmal ein Internetformular ausfüllen, beid dem Sie aufgefordert wurden eine Reihe verzerrter Buchstaben wie diese zu lesen? Wie viele von Ihnen fanden das wirklich lästig? OK, hervorragend. Also, ich habe das erfunden. (Lachen) Oder ich war einer der Leute, die das erfunden haben.

Dieses Ding heisst CAPTCHA. Es ist dazu da sicherzustellen, dass der der das Formular ausfüllt wirklich ein Mensch ist und nicht irgendein Computerprogramm, das geschrieben wurde um das Formular viele Millionen Mal abzuschicken. Das funktioniert, weil Menschen, wenigsten die nicht sehbehinderten, keine Probleme haben diese verzerrten schnörkeligen Buchstaben zu lesen, während Computerprogramme das bisher einfach noch nicht so gut können. Im Fall von Ticketmaster zum Beispiel, müssen Sie diese verzerrten Buchstaben tippen, um zu vermeiden, dass Kartenschwarzhändler ein Progamm schreiben das Millionen von Tickets kauft, immer jeweils zwei.

CAPTCHAs werden überall im Internet benutzt. Und weil sie so häufig benutzt werden, ist die genaue Sequenz der zufälligen Buchstaben die dem User gezeigt wird oft nicht so glücklich. Dies ist ein Beispiel von der Yahoo Anmeldungsseite. Die zufälligen Buchstaben die dem User gezeigt wurden sind W, A, I, T, und das ergebit natürlich ein Wort ("WARTEN"). Aber das beste daran ist die Nachricht, die beim Yahoo Helpdesk etwa 20 Minuten später einging. Text: "Hilfe! Ich warte schon über 20 Minuten und nichts passiert." (Lachen) Diese Person dachte, sie müsse warten. Natürlich ist das nicht so schlimm wie für diese arme Person.

(Lachen)

Das CAPTCHA Projekt machten wir hier bei Carnegie Mellon vor über 10 Jahren, und es ist überall benutzt worden. Lassen Sie mich Ihnen nun von einem Projekt erzählen, das wir einige Jahre später machten, eine Art Entwicklung von CAPTCHA. Dies Projekt haben wir reCAPTCHA genannt. Wir starteten das hier bei Carnegie Mellon, dann machten wir daraus ein Start-up-Unternehmen. Und dann vor eineinhalb Jahren hat Google dieses Unternehmen gekauft.

Lassen Sie mich erzählen, was dieses Projekt gestartet hat. Dieses Projekt begann mit folgender Erkenntnis: etwa 200 Millionen CAPTCHAs werden jeden Tag von Leuten auf der Welt getippt. Als ich das zum ersten Mal hörte, war ich recht stolz. Ich dachte mir, was für einen Einfluss meine Forschungsarbeit hat. Aber dann begann ich mich schlecht zu fühlen. Es ist so, jedes Mal wenn Sie ein CAPTCHA tippen, verschwenden Sie im Wesentlichen 10 Sekunden ihrer Zeit. Und wenn man das mit 200 Millionen multipliziert, ergibt sich, dass die Menschheit insgesamt ca. 500.000 Stunden pro Tag damit vergeudet diese lästigen CAPTCHAs zu tippen. Dann begann ich mich schlecht zu fühlen.

(Lachen)

Und ich dachte, dass wir CAPTCHAS nicht ganz loswerden können, da die Sicherheit des Webs sozusagen von ihnen abhängt. Aber dann überlegte ich, ob wir irgendwie diese Leistung für etwas verwenden können das gut für die Menschheit ist. Also, sehen Sie es ist so. Während Sie das CAPTCHA schreiben, während dieser 10 Sekunden, da macht Ihr Gehirn etwas Erstaunliches. Das Gehirn macht etwas, das Compuer noch nicht machen können. Also, können wir Sie dazu bekommen in diesen 10 Sekunden etwas Nützliches zu tun? Um es anders auszudrücken, gibt es ein riesiges Problem, das wir mit Computern noch nicht lösen können, aber das, wenn wir es in winzige 10 Sekunden Teile teilen, jedesmal wenn jemand ein CAPTCHA löst, dieser jemand ein kleines bisschen des Problems löst? Die Antwort ist "Ja" und daran arbeiten wir jetzt.

Was Sie vielleicht nicht wissen ist, dass wenn Sie heutzutage ein CAPTCHA tippen bestätigen Sie nicht nur, dass Sie ein Mensch sind, sondern helfen uns zusätzlich noch dabei Bücher zu digitalisieren. Lassen Sie mich erklären, wie das funktioniert. Es gibt viele Projekte, die versuchen Bücher zu digitalisieren. Google hat eins. Das Internet Archive hat eins. Amazon, mit dem Kindle, versucht Bücher zu digitalisieren. In Grunde genommen macht man es indem man mit einem alten Buch anfängt. So etwas haben Sie schon einmal gesehen, nicht war? So ein Buch? (Lachen) Also man nimmt ein Buch und dann scannt man es.

Ein Buch zu scannen ist wie ein Digitalfoto von jeder Seite des Buches zu machen. Man erhält ein Bild für jede Seite des Buches. Dies ist ein Bild mit Text für jede Seite des Buches. Der nächste Schritt in diesem Prozess ist, dass der Computer jedes Wort in diesem Bild entziffern muss. Dabei wird OCR genannte Technologie benutzt, optical character recognition / Optische Zeichenerkennung, die ein Bild des Textes nimmt und versucht herauszufinden, was für Text sich darauf befindet. Das Problem ist, dass OCR nicht perfekt ist. Besonders bei älteren Büchern bei denen die Tinte verblichen ist und Seiten gelb geworden sind, kann OCR viele Wörter nicht erkennen. Zum Beispiel bei Sachen die vor mehr als 50 Jahren geschrieben worden kann der Computer etwa 30 Prozent der Wörter nicht erkennen. Was wir also nun machen ist, dass wir all die Wörter nehmen die der Computer nicht erkennen kann und Leute die für uns lesen lassen während sie ein CAPTCHA im Internet schreiben.

Wenn Sie also das nächste Mal ein CAPTCHA tippen, sind die Wörter die Sie tippen tatsächlich Wörter aus Büchern die digitalisiert werden und die der Computer nicht erkennen konnte. Warum wir jetzt zwei Wörter anstatt einem haben ist, dass eines der Wörter ein Wort ist, das das System aus einem Buch hat, aber von dem es nicht wusste, was es bedeutet, und das zeigt es Ihnen nun. Aber da es die Antwort darauf nicht kennt, kann es Sie dafür nicht bewerten. Deswegen geben wir Ihnen ein anderes Wort, eines für das das System die Antwort kennt. Wir sagen Ihnen nicht welches was ist, und wir sagen, bitte tippen Sie beide. Und wenn Sie das richte Wort schreiben für das, für das das System die Antwort bereits kennt, dann nimmt es an, Sie sind ein Mensch und es gewinnt an Zuversicht, dass Sie das andere Wort korrekt geschrieben haben. Und wenn man diesen Prozess mit so 10 unterschiedlichen Leuten wiederholt, und alle sich einig sind was das neue Wort ist, dann ist ein weiteres Wort fehlerfrei digitalisiert.

So funktioniert das System. Und da wir das vor drei, vier Jahren herausgebracht haben, haben viele Websites gewechselt von dem alten CAPTCHA bei dem Leute Zeit vergeudet haben zum neuen CAPTCHA bei dem Leute helfen Bücher zu digitalisieren. Zum Beispiel Ticketmaster. Jedes Mal also wenn Sie Tickets bei Ticketmaster kaufen, helfen Sie ein Buch zu digitalisieren. Facebook: Jedes Mal wenn Sie einen Freund hinzufügen oder jemanden anstupsen, helfen Sie dabei ein Buch zu digitalisieren. Twitter und etwa 350.000 andere Seiten benutzen alle reCAPTCHA. Die Zahl der Seiten die reCAPTCHA benutzen ist tatsächlich so hoch, dass die Zahl der Wörter die wir pro Tag digitalisieren sehr, sehr gross ist. Es sind etwa 100 Millionen pro Tag, das entspricht etwa 2.5 Millionen Büchern pro Jahr. Und all dies geschieht Wort für Wort, bloss durch Leute die im Internet CAPTCHAs tippen.

(Applaus)

Natürlich, da wir so viele Wörter pro Tag machen, können komische Sachen passieren. Besonders jetzt, wo wir den Leuten zwei zufällig gewählte englische Wörter nebeneinander geben. Da können komische Sache passieren. Zum Beispiel zeigten wir dieses Wort. Es ist das Wort "Christen"; nichts falsch daran. Aber wenn man es zusammen mit einem anderen zufällig gewählten Wort zeigt, dann können schlimme Dinge passieren. Wir bekommen das hier. (Text: schlechte Christen) Aber es kommt noch schlimmer, weil die Seite wo wir dies gezeigt haben The Embassy of the Kingdom of God heisst. ("Botschaft des Reich Gottes") (Lachen) Huch. (Lachen) Hier ist noch ein richtig schlimmes. JohnEdwards.com (Text: "Verdammter Linker") (Lachen) Jeden Tag also beleidigen wir überall Leute.

Natürlich beleidigen wir nicht bloss Leute. Es ist so, weil wir zwei zufällig gewählte Wörter zeigen, können interessante Sachen passieren. Dies hat sogar zu einem wirklich grossen Internet-Meme geführt, bei dem Tausende von Leuten mitgemacht hat, namens CAPTCHA art ("CAPTCHA Kunst"). Ich bin mir sicher einige von Ihnen haben davon gehört. Das funktioniert so. Stellen Sie sich vor, Sie benutzen das Internet und sehen ein CAPTCHA das sie ein wenig eigenartig finden, so wie dies CAPTCHA. (Text: unsichtbarer Toaster) Dann sollten Sie davon einen Screenshot machen. Dann füllen Sie natürlich das CAPTCHA aus, weil Sie uns helfen ein Buch zu digitalisieren. Aber dann, machen Sie erst einen Screenshot und zeichnen dann etwas in Bezug darauf. (Lachen) So funktioniert das. Davon gibt es Zehntausende. Einige davon sind sehr niedlich. (Text: hab`s gepackt) (Lachen) Einige sind eher lustig. (Text: bekiffte Gründer) (Lachen) Und einige davon wie paleontological shvisle, sind mit Snoop Dogg.

(Lachen)

Okay, dies ist also meine Lieblingszahl on reCAPTCHA. Dies ist was mir am ganzen Projekt am meisten gefällt. Dies ist die Zahl unterschiedlicher Personen die uns geholfen haben wenigstens ein Wort aus einem Buch mit reCAPTCHA zu digitalisieren: 750 Millionen, das ist etwas mehr als 10 Prozent der Weltbevölkerung, haben uns geholfen Wissen der Menschen zu digitalisieren. Es sind solche Zahlen, die mein Forschungsprogramm motivieren. Die Frage die meine Forschung motiviert ist die folgende: Schaut man auf die ganz grossen Erfolge, diese wirklich grossen Sachen die die Menschheit in ihrer Geschichte getan und geschafft hat, wie zum Beispiel der Bau der Pyramiden in Ägypten, oder der Panamakanal, oder einen Mann auf den Mond bringen -- sie haben einen eigenartige Tatsache sie wurden alle mit etwa der gleichen Anzahl von Leuten gemacht. Es ist eigenartig; diese wurden alle mit etwa 100.000 Leuten gemacht. Der Grund dafür ist, das vor dem Internet die Koordination vom mehr als 100.000 Personen, nicht zu sprechen von deren Bezahlung, im Wesentlichen unmöglich war. Aber jetzt mit dem Internet, habe ich Ihnen gerade ein Projekt gezeigt bei dem wir 750 Millionen Leute dazu gebracht haben uns bei der Digitalisierung menschlichen Wissens zu helfen. Die Frage also, die meine Forschung motiviert ist, wenn wir mit 100.000 einen Mann auf den Mond bringen können, was können wir dann mit 100 Millionen tun?

Basierend auf dieser Frage also haben wir an verschiedenen Projekten gearbeitet. Lassen Sie mich Ihnen von einem das mich am meisten begeistert erzählen. Dies ist etwas, woran wir halb im Stillen gearbeitet haben in den letzten 1½ Jahren etwa. Es wurde noch nicht vorgestellt, es heisst Duolingo. Da es noch unveröffentlicht ist, psst! (Lachen) Ja, ich kann mich auf Sie verlassen. Also das ist das Projekt. Und so hat das angefangen. Es begann damit, dass ich meinem Studenten eine Frage stellte. Severin Hacker. OK, das ist Severin Hacker. Ich stellte meinem Studenten also die Frage. Sie haben übrigens richtig gehört; sein Nachname ist Hacker. Also ich stellte ihm diese Frage: Wie können wir 100 Million Leute dazu bringen, das Web in jede bedeutende Sprache kostenlos zu übersetzen?

OK, über die Frage kann man viel sagen. Erstmal, das Web zu übersetzen. Zur Zeit ist das Web in mehrere Sprachen unterteilt. Ein grosser Teil davon ist auf English. Kann man kein English, kann man nicht darauf zugreifen. Aber es gibt grosse Teile in anderen unterschiedlichen Sprachen, und wenn man jene Sprachen nicht kann, kann man nicht darauf zugreifen. Daher möchte ich das ganze Web übersetzen, oder wenigsten den Grossteil des Webs, in jede bedeutende Sprache. Das ist es, was ich machen möchte.

Sie sagen jetzt vielleicht, warum können wir zum übersetzen keine Computer benutzen? Warum können wir nicht maschinelle Übersetzung benutzen? Maschinelle Übersetzung übersetzt schon einige Sätze hier und da. Warum können wir das nicht dazu benutzen das ganze Web zu übersetzen? Das Problem ist, das es dazu noch nicht gut genug ist, und in den nächsten 15 bis 20 Jahren wird es das wohl auch nicht sein. Es macht viele Fehler. Selbst wenn es keine Fehler macht, weiss man nicht ob man ihm trauen kann, weil es so viele Fehler macht.

Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel zeigen, etwas das maschinell übersetzt wurde. Es ist eigentlich ein Forumsbeitrag. Jemand versuchte eine Frage über JavaScript zu stellen. Das wurde von Japanisch auf Englisch übersetzt. Ich lasse Sie das einfach lesen. Diese Person beginnt damit sich dafür zu entschuldigen, dass dies mit einem Computer übersetzt wurde. Der nächste Satz also ist die Einleitung zur Frage. Er erklärt also nur etwas. Denken Sie daran, es ist eine Frage über JavaScript. (Text: Bei oft, installieren Sie die Ziege-Zeit ein Fehler erbrechen.) (Lachen) Dann kommt der erste Teil der Frage. (Text: Wie viele Male wie der Wind, ein Pol, und der Drache?) (Lachen) Dann kommt mein Lieblingsteil der Frage. (Text: Dies Beleidigung Vaters Steine?) (Lachen) Dann kommt das Ende, für mich das Beste von allem. (Text: Bitte entschuldigen Sie sich für Ihre Dummheit. Es gibt viele dank Ihrer.) (Lachen) OK, also Computerübersetzung, noch nicht gut genug. Also zurück zu meiner Frage.

Wir brauchen also Leute um das ganze Web zu übersetzen. Die nächste Frage, die Sie haben könnten ist, warum können wir nicht einfach Leute dafür bezahlen? Wir könnten professionelle Übersetzer dafür bezahlen das ganze Web zu übersetzen. Wir könnten das machen. Leider wäre das äusserst teuer. Zum Beispiel einen winzig kleinen Teil des ganzen Web, Wikipedia, übersetzen in eine andere Sprache, Spanisch. Wikipedia gibt es auf Spanisch, aber das ist sehr klein im Vergleich zur Grösse auf Englisch. Es hat etwa 20 Prozent der Grösse von Englisch. Wollten wir die anderen 80 Prozent auf Spanisch übersetzen, würde es mindestens 50 Millionen Dollar kosten -- und das ist schon im ausgebeutetsten Outsourcing-Land von allen. Das wäre also sehr teuer. Was wir also machen wollen ist, dass 100 Millionen Leute das Web in jede bedeutende Sprache übersetzen, kostenlos.

Wenn wir das machen wollen, dann wird bald klar, dass wir dabei auf zwei grosse Hürden treffen werden, zwei grosse Hindernisse. Das erste ist der Mangel an Zweisprachigen. Ich weiss nicht einmal, ob es 100 Millionen Menschen gibt, die das Web benutzen, und zweisprachig genug sind, um uns übersetzen zu helfen. Das ist ein grosses Problem. Das andere Problem auf das wir stossen werden ist ein Mangel an Motivation. Wie motivieren wir Menschen, das Web tatsächlich kostenlos zu übersetzen? Normalerweise muss man Menschen dafür bezahlen. Wie motivieren wir sie also, das kostenlos zu machen? Wegen dieser zwei Dinge kamen wir anfangs nicht voran. Aber dann erkannten wir, das es tatsächlich einen Weg gibt, beiden Problemen mit derselben Lösung zu begegnen. Es gibt einen Weg, zwei Fliegen mit ein Klappe zu schlagen. Nämlich aus der Übersetzung etwas zu machen, das Millionen Menschen tun wollen, und das auch beim Problem des Mangels an Zweisprachigen hilft, und das ist Sprachunterricht.

Es zeigt sich, dass es heute über 1.2 Milliarden Menschen gibt, die eine Fremdsprache lernen. Menschen wollen nämlich wirklich eine Fremdsprache lernen. Nicht bloss weil sie dazu in der Schule gezwungen sind. Zum Beispiel, alleine in den USA gibt es über 4 Millionen Leute, die über 500 Dollar bezahlt haben für Software um eine neue Sprache zu erlernen. Leute wollen also wirklich eine neue Sprache lernen. Woran wir also die letzten eineinhalb Jahre gearbeitet haben ist eine neue Website -- sie heisst Duolingo -- bei der der Grundgedanke ist, dass Leute eine neue Sprache kostenlos lernen während sie gleichzeitig das Web übersetzen. Sie lernen also durchs Handeln.

Das funktioniert, wenn Sie Anfänger sind, geben wir Ihnen sehr, sehr einfache Sätze. Es gibt natürlich eine Menge sehr einfache Sätze im Web. Wir geben Ihnen sehr, sehr einfache Sätze zusammen mit der Bedeutung eines jeden Wortes. Und während Sie sie übersetzen, und sehen wir andere sie übersetzen, beginnen Sie, die Sprache zu lernen. Und während Sie Fortschritte machen, geben wir Ihnen immer komplexere Sätze zu übersetzen. Aber zu jeder Zeit lernen Sie durchs Handeln.

Das verrückte an dieser Methode ist, das sie wirklich funktioniert. Erstens lernt man wirklich eine Sprache – – wir sind fast fertig damit es aufzubauen, und testen es gerade – man kann damit wirklich eine Sprache erlernen, und man lernt sie damit etwa so gut wie mit führenden Fremdsprachen-Lernprogrammen. Leute lernen also wirklich eine Sprache. Und sie lernen sie nicht nur ebenso gut, es ist tatsächlich viel interessanter. Weil man bei Duolingo mit echten Inhalten lernt. Anstatt mit erfundenen Sätzen zu lernen, lernt man mit echten Inhalten, was schon an sich interresant ist. Leute lernen also wirklich eine Sprache.

Aber was vielleicht noch überraschender ist, die Übersetzungen die wir von den Site-Nutzern bekommen, selbst wenn sie bloss Anfänger sind, die Übersetzungen die wir bekommen sind ebenso genau, wie die von professionellen Übersetzern, und das ist sehr überraschend. Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel zeigen. Dies ist ein Satz, der von Deutsch auf Englisch übersetzt wurde. Oben ist Deutsch. In der Mitte ist eine englische Übersetzung, die von einem professionellen Übersetzer für Englisch gemacht wurde, dem wir 20 Cent pro Wort für seine Übersetzung bezahlt haben. Und unten ist eine Übersetzung von Duolingo-Usern, von denen keiner Deutsch konnte bevor er anfing die Seite zu benutzen. Wie Sie sehen können ist es ziemlich perfekt. Natürlich benutzen wir hier einen Trick um die Übersetzungen so gut zu machen wie die von professionellen Übersetzern. Wir fassen die Übersetzungen mehrerer Anfänger zusammen um die Qualität eines einzelnen professionellen Übersetzers zu erreichen.

Obwohl wir die Übersetzungen zusammenfassen kann die Site recht schnell übersetzen. Lassen Sie mich Ihnen das zeigen, dies ist unsere Schätzung, wie schnell wir Wikipedia von Englisch auf Spanisch übersetzen könnten. Denken Sie daran, dies ist 50 Millionen Dollar wert. Wollten wir Wikipedia auf Spanisch übersetzen, könnten wir das in fünf Wochen mit 100.000 aktiven Usern machen. Und wir könnten das in 80 Stunden machen mit 1 Million aktiven Usern. Da alle Projekten an denen meine Gruppe bisher gearbeitet hat Millionen von Usern hatten, sind wir zuversichtlich, dass wir mit diesem Projekt extrem schnell übersetzen werden können.

Was mich am meisten an Duolingo begeistert ist, dass ich glaube dass es eine faires Geschäftsmodell für Sprachunterricht anbietet. Also es ist so: Im aktuellen Geschäftsmodell für Sprachunterricht ist, dass der Lernende bezahlt, vornehmlich zahlt der Lernende Rosetta Stone 500 Dollar. (Lachen) Das ist das aktuelle Geschäftsmodell. Der Haken an diesem Geschäftsmodell ist, dass 95% der Weltbevölkerung keine 500 Dollar haben. Es ist also extrem unfair für Arme. Es ist völlig auf Reiche ausgerichtet. Bei Duolingo hingegen schafft man tatsächlich einen Wert, während man lernt – man übersetzt etwas – und wir könnten zum Beispiel jemandem die Übersetzungen berechnen. So könnten wir dies zu Geld machen. Da Leute während Sie lernen Wert schöpfen, müssen sie nicht mit Geld bezahlen, sie bezahlen mit ihrer Zeit. Das Magische daran ist, dass sie mit ihrer Zeit bezahlen, aber das ist Zeit die sie sowieso gebraucht hätten, um die Sprache zu erlernen. Das Schöne an Duolingo finde ich, dass es ein faires Geschäftsmodell ist – eines, das arme Leute nicht benachteiligt.

Also das ist die Seite. Danke sehr. (Applaus) Das ist die Seite. Sie ist noch nicht aktiv, aber Sie können sich dort für unsere private Testversion anmelden, die wohl in drei bis vier Wochen starten wird. Wie haben Duolingo noch nicht gestartet.

Übrigens, hier spreche ich, aber Duolingo ist tatsächlich die Arbeit eines wirklich grossartigen Teams, von dem einige hier sind. Vielen Dank.

(Applaus)