21 lekcji na XXI wiek. Yuval Noah Harari

Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу 21 lekcji na XXI wiek - Yuval Noah Harari страница 16

21 lekcji na XXI wiek - Yuval Noah Harari

Скачать книгу

style="font-size:15px;">      Komu starczy czasu i energii, by zajmować się tymi wszystkimi chorobami? Najprawdopodobniej będziemy po prostu mogli polecić swojemu algorytmowi zdrowotnemu, by sam rozwiązał większość z tych problemów od razu w chwili ich wykrycia. Pewnie będzie wysyłał nam co jakiś czas do smartfona aktualizacje dotyczące naszych danych, z których dowiemy się, że „wykryto i zniszczono siedemnaście komórek rakowych”. Być może te powiadomienia będą sumiennie czytać hipochondrycy, większość z nas jednak nawet nie rzuci na nie okiem, tak jak nie poświęcamy uwagi choćby denerwującym komunikatom programów antywirusowych w komputerach.

Dramat podejmowania decyzji

      To, co zostało już zapoczątkowane w medycynie, przypuszczalnie będzie się również dokonywało w coraz większej liczbie innych dziedzin. Kluczowym w tym względzie wynalazkiem jest sensor biometryczny – czujnik, który człowiek może nosić na ciele lub mieć go wszczepionego gdzieś wewnątrz organizmu. Jego zadaniem jest przekształcanie procesów biologicznych w informacje w postaci elektronicznej, które mogą być magazynowane i analizowane przez komputery. Dysponując wystarczającą ilością danych biometrycznych oraz dostateczną mocą obliczeniową, zewnętrzne systemy przetwarzania danych mogą zhakować wszystkie twoje pragnienia, decyzje i opinie. Mogą cię poznać na wylot.

      Większość ludzi nie zna siebie zbyt dobrze. Ja na przykład zdałem sobie sprawę, że jestem gejem, dopiero gdy miałem dwadzieścia jeden lat, po kilku latach wypierania się tego. I nie jest to nic wyjątkowego. Większość gejów przez cały okres nastoletni nie jest pewna własnej seksualności. Wyobraźmy sobie teraz sytuację w 2050 roku, kiedy będzie istniał algorytm, dzięki któremu każdy nastolatek dowie się dokładnie, w jakim miejscu spektrum homo/hetero się znajduje (a nawet na ile jego miejsce na tej skali jest elastyczne). Być może działanie takiego algorytmu będzie polegało na tym, że podczas oglądania zdjęć albo filmów z atrakcyjnymi mężczyznami i kobietami czujniki będą śledzić ruchy gałek ocznych, ciśnienie krwi i aktywność mózgu badanego – i po pięciu minutach pojawi się wynik w skali Kinseya49. Coś takiego mogło mi oszczędzić wielu lat frustracji. Być może nigdy nie przyszłoby ci do głowy, by zrobić sobie taki test, ale mogłoby się zdarzyć i tak, że na przykład nudzilibyście się z grupą przyjaciół na urodzinach koleżanki i ktoś zaproponowałby, aby wszyscy po kolei sprawdzili na sobie ten świetny nowy algorytm, oczywiście podglądając swoje wyniki i je komentując. Jak byś zareagował?

      Nawet gdybyś po prostu wyszedł i schował się przed samym sobą oraz przed kolegami z klasy, i tak nie byłbyś w stanie ukryć się przed Amazonem, Alibabą ani tajną policją. W trakcie surfowania po sieci, oglądania YouTube’a albo aktywności w mediach społecznościowych algorytmy przez cały czas będą cię dyskretnie monitorowały, analizowały i mówiły Coca-Coli, że jeśli chce sprzedać ci jakiś napój gazowany, to powinna wykorzystać do tego raczej reklamę z chłopakiem bez koszulki niż z dziewczyną bez koszulki. Nawet ty sam nie będziesz o tym wiedział. Ale oni – owszem, a takie informacje będą warte miliardy.

      No ale przecież może to wszystko będzie całkiem jawne, a ludzie chętnie będą się dzielili informacjami, aby dostawać lepsze rekomendacje – a ostatecznie aby otrzymać algorytm, który podejmie za nich różne decyzje. Zaczyna się od prostych spraw, takich jak wybór filmu. Gdy w gronie przyjaciół siadacie przed telewizorem, by spędzić miły wieczór przed ekranem, najpierw musicie zdecydować, co będziecie oglądać. Pięćdziesiąt lat temu nie było wyboru, ale dzisiaj – wraz z pojawieniem się serwisów oferujących oglądanie na życzenie – mamy dostęp do tysięcy tytułów. Dojście do porozumienia w tych okolicznościach może być dość trudne, o ile bowiem ty lubisz thrillery science fiction, o tyle twój kumpel woli komedie romantyczne, a twoja przyjaciółka głosuje za wyrafinowanymi filmami francuskimi. Może się skończyć na tym, że za kompromis uznacie jakiś film klasy B, który dla wszystkich okaże się rozczarowaniem.

      W takiej sytuacji mógłby pomóc algorytm. Każde z was podałoby tytuły obejrzanych wcześniej filmów, które naprawdę się wam podobały, a algorytm – na podstawie swej potężnej bazy danych statystycznych – będzie mógł wyszukać idealny film dopasowany do waszej grupy. Niestety, taki prymitywny algorytm może podać błędne wyniki, zwłaszcza że jak dobrze wiemy, własna ocena nie jest wiarygodną miarą prawdziwych ludzkich upodobań. Często bywa tak, że ponieważ mnóstwo ludzi chwali jakiś film i uważa go za arcydzieło, czujemy się w obowiązku go obejrzeć. I choć w połowie seansu zasypiamy, później opowiadamy wszystkim dokoła, jakie to było niewiarygodne doświadczenie, byle tylko nikt nie pomyślał, że brak nam kulturalnego wyrobienia50.

      Tego typu problemy można jednak rozwiązać: wystarczy po prostu pozwolić algorytmowi zbierać na bieżąco dane na nasz temat. Będą one generowane podczas faktycznego oglądania filmów – nie trzeba już będzie polegać na naszych własnych samoocenach, których wiarygodność jest wątpliwa. Na początek algorytm może sprawdzić, jakie filmy obejrzeliśmy do końca, a które wyłączyliśmy w połowie. Nawet jeśli będziemy opowiadali wszem wobec i każdemu z osobna, że Przeminęło z wiatrem to najlepszy film, jaki kiedykolwiek nakręcono, to algorytm będzie wiedział, że nigdy nie obejrzeliśmy więcej niż pierwsze pół godziny i nigdy tak naprawdę nie widzieliśmy, jak płonie Atlanta.

      Algorytm jednak może zajrzeć znacznie głębiej. Obecnie tworzy się oprogramowanie zdolne wykrywać ludzkie emocje na podstawie ruchu gałek ocznych i mięśni twarzy51. Wystarczy podpiąć do telewizora dobrą kamerę, a taki software będzie już wiedział, podczas których scen się śmialiśmy, które wywoływały w nas smutek, a które nas nudziły. Następnie podłączymy algorytm do czujników biometrycznych, dzięki czemu będzie wiedział, w jaki sposób poszczególne klatki filmu wpływają na nasze tętno, ciśnienie i aktywność mózgu. Na przykład gdy będziemy oglądać Pulp Fiction, algorytm może zauważyć, że scena gwałtu wywołuje w nas lekkie, niemal niedostrzegalne podniecenie seksualne, a gdy Vincent przypadkowo strzela Marvinowi w twarz, rozśmiesza nas to (choć jednocześnie czujemy się tym zawstydzeni), nie łapiemy z kolei tego żartu na temat Big Kahuna Burger – ale i tak się śmiejemy, żeby nie wyjść na głupków. Gdy człowiek śmieje się w sposób wymuszony, korzysta z innych obwodów mózgowych i innych mięśni niż wówczas, gdy śmieje się dlatego, że coś go naprawdę bawi. Ludzie zazwyczaj nie potrafią dostrzec tej różnicy. Ale czujnik biometryczny byłby tu bezbłędny52.

      Słowo „telewizja” pochodzi od greckiego tele, oznaczającego ‘daleko’, oraz łacińskiego visio – ‘widzenie’. Pierwotnie miało to być urządzenie pozwalające nam widzieć z daleka. Niedługo jednak może ono sprawić, że to my b ę d z i e m y  w i d z i a n i z daleka. Jak przewidywał George Orwell w swej książce Rok 1984: gdy my będziemy oglądali telewizję, ona będzie oglądała nas. Gdy już zapoznamy się z całą filmografią Tarantina, być może z czasem zapomnimy większość jego filmów. Ale Netflix albo Amazon, albo ktokolwiek inny, kto będzie właścicielem telewizyjnego algorytmu, będzie znał nasz typ osobowości i będzie umiał w odpowiedni sposób naciskać klawisze naszych emocji. Tego rodzaju dane pozwolą Netflixowi i Amazonowi niesamowicie precyzyjnie dobierać dla nas filmy, ale też umożliwią im podejmowanie za nas najważniejszych decyzji w życiu – na przykład jakie studia wybrać, gdzie pracować albo z kim wziąć ślub.

      Oczywiście Amazon nie będzie cały czas bezbłędny. To niemożliwe. Algorytmy będą się ciągle myliły z powodu niewystarczających danych, wadliwego oprogramowania,

Скачать книгу


<p>49</p>

W 2017 roku zespół ze Stanfordu opracował algorytm, który podobno potrafi ustalić preferencję seksualną mężczyzny z trafnością do 91 procent, opierając się wyłącznie na analizie kilku zdjęć twarzy (https://osf.io/zn79k/). Ponieważ jednak opracowano go na bazie zdjęć, które ludzie sami wybierali i przesyłali na strony randkowe, w rzeczywistości może być tak, że algorytm rozpoznaje różnice w zakresie ideałów kulturowych. Rzecz nie musi polegać na tym, że rysy twarzy homoseksualistów różnią się od rysów heteroseksualistów. Chodzi raczej o to, że geje wrzucający swoje zdjęcia na gejowską stronę randkową próbują się dopasować do innych ideałów kulturowych niż heteroseksualni mężczyźni wysyłający swe zdjęcia na portale randkowe dla osób heteroseksualnych.

<p>50</p>

D. Chan, So Why Ask Me? Are Self-Report Data Really That Bad?, [w:] Statistical and Methodological Myths and Urban Legends, red. Ch.E. Lance, R.J. Vandenberg, New York – London 2009, s. 309–336; D.L. Paulhus, S. Vazire, The Self-Report Method, [w:] Handbook of Research Methods in Personality Psychology, red. R.W. Robins, R.Ch. Farley, R.F. Krueger, London – New York 2007, s. 228–233.

<p>51</p>

E. Dwoskin, E.M. Rusli, The Technology that Unmasks Your Hidden Emotions, „Wall Street Journal”, 28 stycznia 2015, https://www.wsj.com/articles/startups-see-your-face-unmask-your-emotions-1422472398 (dostęp: 6 września 2017).

<p>52</p>

N. Andrade, Computers Are Getting Better Than Humans at Facial Recognition, „Atlantic”, 9 czerwca 2014, https://www.theatlantic.com/technology/archive/2014/06/bad-news-computers-are-getting-better-than-we-are-at-facial-recognition/372377/ (dostęp: 10 grudnia 2017); E. Dwoskin, E.M. Rusli, The Technology That Unmasks Your Hidden Emotions, „Wall Street Journal”, 28 czerwca 2015, https://www.wsj.com/articles/startups-see-your-face-unmask-your-emotions-1422472398 (dostęp: 10 grudnia 2017); S.K. Scott, N. Lavan, S. Chen, C. McGettigan, The Social Life of Laughter, „Trends in Cognitive Sciences” 2014, nr 18(12), s. 618–620.