Виктор Майер-Шенбергер - Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

Успеха добьются компании, которые сумеют попасть в центр информационных потоков и научатся собирать данные. Для эффективного использования больших данных требуются технические навыки и хорошее воображение — мышление категориями больших данных. Основная ценность достанется тем, кто владеет данными. При этом важным активом может оказаться не только та информация, которая на виду, но и выбросы данных, полученные от взаимодействия людей с информацией. Используя такие выбросы с умом, компания улучшит существующую службу или запустит совершенно новую.

Большие данные таят в себе огромные риски. Они стирают правовые и технические ограничения, с помощью которых мы пытаемся сохранить конфиденциальность, тем самым выявляя неэффективность существующих основных технических и правовых механизмов. Раньше было хорошо известно, что относится к личной информации: имена, номера социального страхования, идентификационные коды и пр. Защитить такую информацию было относительно нетрудно, заблокировав ее. Сегодня даже с помощью самых безобидных данных, если их накоплено достаточно много, можно установить личность. Попытки придать данным анонимную форму или скрыть их уже неэффективны. Кроме того, установление слежки за отдельными лицами теперь влечет за собой более глубокое вторжение в частную жизнь, чем когда-либо, поскольку органы власти хотят увидеть не только как можно больше информации о человеке, но и как можно более широкий спектр его отношений, связей и взаимодействий.

Независимо от того, насколько большие данные угрожают конфиденциальности, существует другая уникальная и тревожная проблема. Ввиду того что прогнозы больших данных становятся все более точными, их можно использовать для наказания людей за прогнозируемое поведение, то есть действия, которые им предстоит совершить. Такие прогнозы невозможно опровергнуть в очевидной форме, поэтому никто не в силах себя оправдать. Наказание на этой основе отрицает понятие свободы воли и вероятность, пусть и небольшую, что подозреваемый выберет другой путь. Поскольку мы назначаем индивидуальную ответственность (и применяем наказание), человеческая воля должна быть неприкосновенна. Если будущее не оставит нам свободного поля деятельности, большие данные извратят саму суть человеческой природы: рациональное мышление и свободу выбора.

У нас пока нет надежных способов подстроить нормы и законы под специфику грядущего мира больших данных. Однако по мере постижения обществом их особенностей и недостатков его процветанию будут способствовать некоторые реформы. Мы в состоянии обеспечить свободный обмен информацией, учредив права исключения для данных, контролируя расстановку сил на рынке и поощряя государственные инициативы в поддержке идеи открытых данных. Мы можем расширить доступ к личной информации, установив способы ее приемлемого вторичного использования (для чего не понадобятся дополнительные разрешения), но в то же время ограничив сроки хранения и применения такой информации. Мы можем найти новые технические решения, например способы «размывания» признаков для установления личности. Прогнозы больших данных не должны служить назначению индивидуальной ответственности. Человеческая воля неприкосновенна. Наконец, людям нужно дать возможность исследовать алгоритмы и исходные данные, применявшиеся в ходе принятия решений, влияющих на их интересы (особенно если это влияние негативное). Для преодоления этой задачи необходимо новое поколение специалистов (алгоритмистов), призванных помочь анализировать и интерпретировать эффективность и законность инструментов и процессов обработки больших данных.

Большие данные станут неотъемлемой частью понимания и решения многих насущных глобальных проблем. Борьба с изменением климата требует анализа данных о загрязнении, чтобы понять, куда лучше всего направить усилия, и найти пути смягчения последствий проблем. Немыслимое количество датчиков, размещенных по всему миру (в том числе встроенных в смартфоны), позволяет моделировать ситуацию на более высоком уровне детализации. Улучшение структуры здравоохранения и снижение затрат на него, особенно в беднейших странах мира, станет значительной частью программы автоматизации процессов, которые в настоящее время нуждаются в человеческих суждениях, но могли бы выполняться компьютерами (например, изучение биопсии раковых клеток или обнаружение признаков инфекции до ее полного развития).