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]. 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].
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]. 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
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.
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.
Daniel First, ‘Will big data algorithms dismantle the foundations of liberalism?’, AI & Soc, 10.1007/s00146-017-0733-4.
