style="font-size:15px;"> Я поняла, что могу либо критиковать их, либо к ним присоединиться, и выбрала второе. Вскоре я уже проводила еженедельные встречи Альтернативной банковской группы при Колумбийском университете, где мы обсуждали финансовую реформу. В ходе этого процесса я осознала, что обе мои вылазки за пределы академического мира – одна в финансы и другая в науку данных – обеспечили меня потрясающим доступом к технологиям и ОМП, приводимому в действие культурой.
Плохо продуманные математические модели в наши дни управляют экономикой везде, от рекламных кампаний до тюрем. Это ОМП обладает многими характеристиками, которые похожи на модель подсчета прогресса учеников, чуть не пустившую под откос карьеру Сары Высоцки в вашингтонских школах. Они непрозрачны, не подвергаются вопросам и сомнениям, массово распространены и занимаются тем, что сортируют, вычленяют и «оптимизируют» миллионы людей. Путая свои выводы с объективной реальностью, большинство из них создает губительные петли обратной связи ОМП.
Но есть одно важное различие между моделью подсчета увеличения коэффициента знаний учеников, созданной школьным округом, и, скажем, разновидностью оружия математического поражения, подсчитывающей перспективы выдачи микрокредитов. Они имеют разную отдачу. Для школьного округа отдача – что-то вроде политической валюты: ощущение, что задачи решаются. Но для бизнеса валюта используется самая стандартная: деньги. Для многих предприятий, применяющих эти грубые алгоритмы, притекающие к ним денежные потоки дают иллюзию доказательства того, что их модели работают. Посмотрите на ситуацию их глазами – и она для вас будет иметь смысл. Когда такие предприятия строят статистические системы, чтобы найти клиентов или манипулировать отчаявшимися заемщиками, растущий доход демонстрирует им, что они на правильном пути. Программное обеспечение хорошо делает свою работу. Проблема заключается в том, что прибыль выступает как мерило качества моделей. Мы увидим, как это опасное заблуждение будет проявляться снова и снова.
Это происходит из-за того, что специалисты по анализу данных слишком часто теряют из виду людей, для которых вроде бы предназначен этот анализ. Эти специалисты наверняка понимают, что программа, обрабатывающая данные, не может в определенном проценте случаев не дать неправильную оценку, ошибочно поместив того или иного человека в ту или иную социальную группу, что приведет к тому, что он не получит хорошую работу или шанс взять ипотеку на дом своей мечты. Но чаще всего люди, управляющие ОМП, не зацикливаются на этих ошибках. Их обратная связь – это деньги, а рост прибылей – их мотивация. Их системы разработаны так, чтобы захватывать как можно больше данных и оттачивать аналитику, обеспечивая все больший приток денег. Инвесторы, конечно же, радуются своей прибыли и осыпают компании-разработчики ОМП еще большим количеством денег.
А жертвы? Любой специалист по анализу внутренних данных
