Николас Карр - Стеклянная клетка. Автоматизация и мы

Одно из самых интересных последствий подхода, ориентированного на человека, – это адаптивная автоматизация. В соответствующих системах компьютер запрограммирован так, что он сам обращает пристальное внимание на работающего с ним человека. Разделение труда между программой и оператором постоянно корректируется в зависимости от того, что происходит в каждый данный момент [22]. Если компьютер уловил, что оператор должен выполнить какое-то сложное действие, то машина может взять на себя все сопутствующие работы. Избавленный от необходимости отвлекаться на второстепенные задачи оператор сосредоточится на решении главной проблемы. При спокойном течении событий ЭВМ может передать выполнение рутинных операций человеку, что позволяет ему сохранять осведомленность о ситуации и совершенствовать навыки. Используя аналитические возможности электроники в гуманистических традициях, адаптивная автоматизация ставит своей целью держать оператора на пике кривой Йеркса – Додсона, предотвращая как чрезмерное увеличение, так и уменьшение когнитивной нагрузки. Министерство обороны США, породившее в свое время систему Internet, в настоящее время вплотную занимается проектами «нейроэргономических» систем, которые, используя разнообразные датчики работы головного мозга и тела, могут улавливать когнитивное состояние человека, а затем регулировать параметры задач таким образом, чтобы компенсировать недостаток восприятия, внимания или рабочей памяти [23]. Адаптивная автоматизация сулит большие перспективы в отношении внесения толики человечности в отношения между обычными пользователями и компьютерами. Первые пользователи таких систем говорят, что чувствуют себя так, словно общаются с коллегой, а не с машиной.

Исследования последствий автоматизации в основном посвящены изучению больших, сложных систем, связанных с рисками, например с управлением самолетами, работой машинных залов больших предприятий и военными операциями. Отказ таких систем может привести к гибели людей и материальному ущербу. Однако эти исследования важны также и для разработки вспомогательной автоматизации принятия решений, которая используется врачами, юристами, менеджерами и другими специалистами при анализе данных. Эти программы многократно тестируют, чтобы сделать их простыми в обучении и использовании, но тем не менее ориентированная на технологии этика продолжает править бал. «В типичных случаях, – пишет Джон Ли, – экспертные системы работают как протезы, заменяющие несовершенное и непоследовательное человеческое мышление более точными компьютерными алгоритмами» [24]. Они создаются в первую очередь для того, чтобы вытеснить, а не поддержать человеческое суждение. С каждым следующим усовершенствованием скорости обработки введенных данных и прогнозной способности компьютера программист все больше передает ответственность за принятие решения от профессионала к программе.

Раджа Парасураман, много лет добросовестно изучавший личностные последствия автоматизации, считает, что это в корне неверный подход. Парасураман утверждает, что вспомогательные системы принятия решений работают лучше всего, если они дают профессионалу необходимую информацию в нужный момент, не сопровождая ее инструкциями о возможных действиях [25]. Самые умные идеи приходят человеку в голову, когда он имеет возможность самостоятельно обдумать сложившуюся ситуацию. Ли соглашается с Парасураманом: «Менее автоматизированный подход, который ставит оператора в положение человека, принимающего решение, имеет большие шансы на успех, – пишет он. – Лучшие экспертные системы предоставляют операторам альтернативы в выборе интерпретаций и гипотез». Дополнительная и часто неожиданная информация помогает противодействовать естественному пристрастию к компьютерным инструкциям, которое иногда мешает человеку принять верное решение. Такой подход подталкивает аналитика к рассмотрению проблемы под разными углами зрения и с учетом большего числа возможных вариантов. Ли подчеркивает, что система должна оставить принятие окончательного решения человеку. «В отсутствие совершенной компьютерной автоматики и при использовании таких подверженных критике систем, – говорит он, – вероятность совершения ошибки, как подтверждают проведенные исследования, становится ниже» [26]. Компьютеры отлично справляются с просмотром огромных массивов данных, но специалист все равно остается более тонким и мудрым мыслителем, чем его цифровые партнеры.