21 урок для XXI века

Нам непросто осознать, что наши чувства представляют собой результат вычислений, поскольку быстрый вычислительный процесс протекает далеко за порогом нашего сознания. Мы не ощущаем, как миллионы нейронов мозга просчитывают вероятности выживания и продолжения рода, и поэтому ошибочно полагаем, что боязнь змей, выбор полового партнера или отношение к Евросоюзу определяются некой таинственной «свободой воли».

Теоретики либерализма ошибаются, полагая, что наши чувства отражают свободу воли, однако вплоть до недавнего времени руководствоваться чувствами было вполне разумно. В наших чувствах нет никакой магии, и все же именно они лучше всего помогают понять, чему нам учиться, на ком жениться, за какую партию голосовать. Никакая внешняя по отношению ко мне система никогда не поймет мои чувства лучше, чем я сам. Даже если бы испанская инквизиция или советский КГБ следили за мной каждую минуту каждого дня, у них не хватило бы биологических знаний и вычислительных мощностей, чтобы вмешаться в процессы, определяющие мои желания и мой выбор. С практической точки зрения было разумно считать, что мы обладаем свободой воли, потому что наша воля определяется в основном взаимодействием внутренних сил, невидимых снаружи. Я могу наслаждаться иллюзией контроля над своим внутренним миром, тогда как внешние наблюдатели никогда не поймут, что происходит у меня в мозгу и как я принимаю решения.

Так что либералы правы, когда советуют людям поступать по велению сердца, а не подчиняться диктату священника или партийного аппаратчика. Но по мере того как на место испанской инквизиции и КГБ будут заступать Google и Baidu, «свобода воли», скорее всего, превратится в миф, и тогда либерализм может лишиться своих практических преимуществ.

На наших глазах происходит слияние двух масштабных революций. Биологи проникают в тайны человеческого тела, мозга и чувств. Одновременно специалисты в области вычислительных систем открывают беспрецедентные возможности обработки данных. Когда биотехнологическая революция сольется с революцией в ИТ, появятся алгоритмы Big Data, способные следить за нашими чувствами и понимать их гораздо лучше, чем мы. И тогда власть перейдет от людей к компьютерам. Иллюзия свободы воли, скорее всего, развеется, если я каждый день буду сталкиваться с институтами, корпорациями и госучреждениями, которые манипулируют тем, что я до недавних пор считал своим внутренним миром, недоступным для других.

Для краткости воспользуемся следующей формулой:

б x в x д = ввч, где

б – биологическое знание,

в – вычислительная мощность,

д – объем данных.

Их произведение – ввч – возможность взломать человека.

Мы уже видим, как это работает в медицине. Самые важные медицинские решения опираются не на наше самочувствие, и даже не на компетентные прогнозы врача, а на вычисления компьютера, который понимает наше тело лучше, чем мы. Через несколько десятилетий алгоритмы больших данных, обрабатывающие непрерывный поток биометрической информации, смогут следить за нашим здоровьем ежедневно, 24 часа в сутки. Они выявят грипп, рак или болезнь Альцгеймера на самой ранней стадии – задолго до того, как мы почувствуем, что с нами что-то не так. Затем они порекомендуют необходимое лечение, диету и режим, разработанные с учетом наших физических данных, ДНК и особенностей личности.

Люди получат лучшее здравоохранение в истории, но именно поэтому они, вероятно, будут постоянно болеть. В нашем организме всегда есть неполадки и всегда есть что улучшить. В прошлом человек ощущал себя совершенно здоровым, пока не чувствовал боль или не начинал страдать от нарушения каких-то функций, например от хромоты. Но к 2050 году благодаря биометрическим датчикам и алгоритмам больших данных болезни будут диагностироваться и лечиться задолго до появления боли или нарушения функций. В результате вы всегда будете считаться «больным» и выполнять те или иные рекомендации алгоритма. А отказавшись лечиться, вы можете лишиться страховки или даже работы – зачем работодателю платить за ваше упрямство?

Одно дело – не отказываться от сигарет, несмотря на статистические данные, связывающие курение с раком легких. Совсем другое – продолжать курить, вопреки категорическому предупреждению биометрического датчика, который обнаружил в верхней доле левого легкого 17 раковых клеток. А если вы решите проигнорировать предупреждение, что будет, когда датчик сообщит информацию вашей страховой фирме, вашему начальнику и вашей матери?

Но где взять время и силы, чтобы бороться со всеми этими болезнями? Скорее всего, мы научимся так программировать следящий за нашим здоровьем алгоритм, чтобы он сам справлялся с большинством выявленных проблем. В идеале он будет периодически слать отчеты нам на смартфон, сообщая, что «обнаружены и уничтожены 17 раковых клеток». Ипохондрики, конечно, расстроятся, но большинство людей просто проигнорируют эти сообщения точно так же, как сегодня мы игнорируем сообщения антивирусной программы на компьютере.

Драматизм принятия решений

То, что уже происходит в медицине, по всей видимости, будет распространяться и на другие сферы человеческой деятельности. Главное изобретение – биометрический датчик на поверхности или внутри тела, который преобразует биологические процессы в электронную информацию для компьютерной обработки и хранения. Достаточное количество информации и достаточная вычислительная мощность позволят внешним системам обработки данных вызнать все о ваших желаниях, решениях и мнениях. Они смогут точно определить, кто вы.

Большинство людей плохо себя знает. Я сам только в 21 год, после нескольких лет отрицания, наконец понял, что я гей. И мой случай не исключение. В подростковом возрасте многие геи сомневаются в своей сексуальной ориентации. Теперь представьте себе ситуацию: в 2050 году алгоритм точно подскажет подростку, в какой части спектра ориентации (гомосексуальной или гетеросексуальной) он находится и насколько гибка эта позиция. Возможно, алгоритм покажет вам фотографии или видео привлекательных мужчин и женщин, проследит за движением ваших глаз, кровяным давлением и активностью мозга, и уже через пять минут определит ваше положение на шкале Кинси [47] . Подобное изобретение могло бы избавить меня от нескольких лет фрустрации. Возможно, сами вы не испытываете желания проходить такой тест, но однажды на чьем-нибудь дне рождения кто-то из друзей предложит всем проверить себя с помощью нового крутого алгоритма (а все остальные будут стоять и смотреть, комментируя результаты). Вы откажетесь и уйдете?

47

В 2017 году исследователи из Стэнфорда разработали алгоритм, который якобы определяет сексуальную ориентацию человека с точностью 91 % только на основе нескольких фотографий его лица . Но алгоритм разрабатывался на основе фотографий, которые люди выбирали сами для загрузки на сайты знакомств, и поэтому он мог идентифицировать различия в культурных идеалах. Это не значит, что выражение лица геев обязательно отличается от выражения лица у людей традиционной ориентации. Скорее геи, размещающие свои фото на сайте знакомств для геев, пытают соответствовать другому культурному идеалу, чем люди традиционной сексуальной ориентации, публикующие свои фотографии на соответствующих сайтах знакомств.

Но даже если вы скрываете свою сексуальную ориентацию от себя и друзей, у вас не получится скрыть ее от Amazon, Alibaba или тайной полиции. Пока вы бродите по интернету, смотрите YouTube или листаете социальные сети, алгоритмы будут внимательно следить за вами, изучать вас и сообщать компании Coca-Cola, что, если она хочет продавать вам свои напитки, ей лучше использовать рекламу с полуобнаженным парнем, а не с полуобнаженной девушкой. Сами вы об этом даже не узнаете. Но они – будут знать, и ценность такой информации будет исчисляться миллиардами.

С другой стороны, нельзя исключить, что люди сами будут с готовностью делиться личными данными, чтобы получать наилучшие рекомендации, а то и вовсе просить алгоритм принимать решения вместо них. Начнется все с самого простого, например с выбора фильма для просмотра. Когда вы усаживаетесь с друзьями перед телевизором, сначала нужно решить, что все будут смотреть. Полвека назад у вас не было выбора, но сегодня, с развитием интерактивного телевидения, в вашем распоряжении – тысячи названий. Договориться непросто, потому что вы, например, любите научно-фантастические триллеры, Джек предпочитает романтические комедии, а Джилл обожает французский артхаус. В итоге компромиссом станет, скорее всего, бездарный малобюджетный фильм, который разочарует всех.

В подобной ситуации на помощь придет алгоритм. Вы сообщите ему, какие из ранее просмотренных фильмов понравились каждому из вас, и он, покопавшись в огромной базе данных, найдет идеальное решение для всей группы. К сожалению, слишком грубый алгоритм может ошибиться, особенно из-за того, что сведения, которые люди сообщают о себе, не всегда точно отражают их истинные предпочтения. Например, мы слышим, как многие хвалят фильм, называя его шедевром, чувствуем себя обязанными его посмотреть, засыпаем на середине, но все равно говорим, что восхищены, не желая выглядеть профанами [48] .

48

David Chan, ‘So Why Ask Me? Are Self-Report Data Really That Bad?’ in Charles E. Lance and Robert J. Vandenberg (eds.), Statistical and Methodological Myths and Urban Legends (New York, London: Routledge, 2009), 309–336; Delroy L. Paulhus and Simine Vazire, ‘The Self-Report Method’ in Richard W. Robins, R. Chris Farley and Robert F. Krueger (eds.), Handbook of Research Methods in Personality Psychology (London, New York: The Guilford Press, 2007), 228–233.

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.