Юваль Ной Харари - 21 урок для XXI века [Версия с комментированными отличиями перевода]

Такого рода проблемы легко решить, если просто позволить алгоритму не полагаться на наши сомнительные самоотчеты, а собирать данные о нас в реальном времени, во время просмотра фильмов. Для начала алгоритм просто запомнит, какие фильмы мы досмотрели до конца, а какие бросили на середине. Даже если мы говорим всем и каждому, что «Унесенные ветром» – лучший из когда-либо снятых фильмов, алгоритм будет знать, что мы ни разу не продержались больше получаса и никогда не видели горящей Атланты.

Но алгоритм способен и на более глубокий анализ. В настоящее время разрабатывается программное обеспечение, умеющее распознавать эмоции человека по движению глаз и лицевых мышц [49] Elizabeth Dwoskin and Evelyn M. Rusli, ‘The Technology that Unmasks Your Hidden Emotions’, Wall Street Journal, 28 January 2015, https://www.wsj.com/articles/startups-see-your-face-unmask-your-emotions-1422472398 , accessed 6 September 2017. . Дополните телевизор хорошей камерой, и программа будет знать, какие сцены заставляют вас смеяться, какие вызывают грусть, а какие скуку. Затем предоставьте алгоритму доступ к показаниям биометрических датчиков, и он определит, как разные кадры влияют на частоту сокращений вашего сердца, на кровяное давление и активность мозга. Когда, например, мы смотрим «Криминальное чтиво» Тарантино, алгоритм может отметить, что сцена изнасилования вызывает у нас едва заметный импульс сексуального возбуждения, что случайный выстрел Винсента в лицо Марвину заставляет нас виновато рассмеяться, а шутку про бургер мы вообще не поняли – но все равно засмеялись, просто чтобы не выглядеть глупо. Когда вы заставляете себя смеяться, работают не те цепи нейронов в мозгу и не те лицевые мышцы, которые приходят в действие при искреннем смехе. Люди, как правило, не видят этих различий – но алгоритм их улавливает [50] Norberto Andrade, ‘Computers Are Getting Better Than Humans at Facial Recognition’, Atlantic, 9 June 2014, https://www.theatlantic.com/technology/archive/2014/06/bad-news-computers-are-getting-better-than-we-are-at-facial-recognition/372377/ , accessed 10 December 2017; Elizabeth Dwoskin and Evelyn M. Rusli, ‘The Technology That Unmasks Your Hidden Emotions’, Wall Street Journal, 28 June 2015, https://www.wsj.com/articles/startups-see-your-face-unmask-your-emotions-1422472398 , accessed 10 December 2017; Sophie K. Scott, Nadine Lavan, Sinead Chen and Carolyn McGettigan, ‘The Social Life of Laughter’, Trends in Cognitive Sciences 18:12 (2014), 618–620. .

Слово «телевизор» образовано от греческого корня tele , что означает «далеко», и латинского visio – «вижу». Изначально это было устройство, которое позволяло нам видеть издалека. Но вскоре с его помощью издалека будут видеть нас . Как предсказывал Джордж Оруэлл в романе «1984», телевизор будет наблюдать за нами, пока мы его смотрим. Возможно, мы быстро забудем все фильмы Тарантино. Но Netflix, Amazon или любой другой владелец телевизионного алгоритма не забудет, какой у нас тип личности и как управлять нашими эмоциями. Такие данные позволят им не только с невероятной точностью выбирать для нас фильмы, но и принимать за нас самые важные решения в жизни – чему учиться, где работать, на ком жениться.

Разумеется, иногда Amazon будет ошибаться. Это неизбежно. Ошибки будут возникать из-за недостатка данных, несовершенства программы, нечетко поставленных целей и хаотичного характера самой жизни [51] Daniel First, ‘Will big data algorithms dismantle the foundations of liberalism?’, AI & Soc, 10.1007/s00146-017-0733-4. . Но программа Amazon и не должна быть идеальной. Достаточно, чтобы в среднем алгоритм превосходил человека. А это не так уж трудно, потому что большинство людей плохо себя знают и, принимая самые важные в своей жизни решения, совершают ужасные ошибки. Люди страдают от недостатка данных, несовершенства программы (генетической и культурной), нечетких определений и хаоса жизни намного больше алгоритмов.

Можно перечислить множество проблем, с которыми сталкиваются алгоритмы, и прийти к выводу, что люди никогда не будут им доверять. Но это сродни составлению списка недостатков демократии с последующим заключением, что ни один здравомыслящий человек не поддержит такую систему. Широко известны слова Уинстона Черчилля о том, что демократия – худшая политическая система, если не считать всех остальных. Люди могут прийти к таким же выводам (справедливым или не очень) об алгоритмах больших данных: у них масса недостатков, но лучшей альтернативы у нас нет.

Ученые все яснее понимают природу процессов, связанных с принятием человеком решений, и соблазн довериться алгоритмам, скорее всего, будет усиливаться. Знания о процессе принятия решений мозгом не только повысят надежность алгоритмов больших данных, но и сделают менее надежными человеческие чувства. Когда правительства и корпорации взломают операционную систему человека, на нас обрушится шквал точно выверенных манипуляций, рекламы и пропаганды. Манипулировать нашим мнением и эмоциями станет так легко, что мы будем вынуждены довериться алгоритмам – подобно тому, как пилот самолета, у которого закружилась голова, должен игнорировать свои ощущения и довериться приборам и автоматике.