21 урок для XXI века. Юваль Ной Харари
Читать онлайн книгу.
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?
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].
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
В 2017 году исследователи из Стэнфорда разработали алгоритм, который якобы определяет сексуальную ориентацию человека с точностью 91 % только на основе нескольких фотографий его лица (https://osf.io/zn79k/). 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.
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.