Всего за 649 руб. Купить полную версию
Фотографии проекта Киберсин по-прежнему обладают неоспоримой притягательностью. Они снова и снова мелькают на дизайнерских досках настроения, демонстрируя эстетику, которая даже спустя много десятилетий все еще выглядит футуристично. Возможно, эти изображения впечатляют по той причине, что мы сохраняем мечту обработки реальных исходных данных и переработки их в цифровые схемы, после оценивания которых определяется правильный путь действий. Проект Киберсин излучал ощущение непогрешимости, хотя изобретатели уровня Тьюринга понимали, что компьютеры не могут работать настолько идеально. Как утверждал пионер кибернетики
Стаффорд Бир, мы стремимся использовать машины для автоматизации уже существующих структур и процессов, которые изначально являлись творениями человека. Указывая на этот парадокс, Бир писал в своей книге 1968 года Наука управления: Мы закрепляем в стали, стекле и полупроводниках те самые ограничения руки, глаза и мозга, для преодоления которых и был изобретен компьютер. Как и в случае с механическим турком, внутри машины остается человек.
Сегодня мы уже располагаем вариантами алгоритмического правительства и алгоритмической жизни: банки прибегают к машинам, чтобы определить, кто получит кредит; Spotify использует данные о ваших прошлых действиях, чтобы рекомендовать те песни, которые лучше всего подходят вашей душевной организации. Однако технология, которая все это обеспечивает, не похожа на проект Киберсин. У нее нет шестиугольных комнат и кресел с подлокотниками. Алгоритмы стали одновременно невидимыми и вездесущими, они содержатся в приложениях, которые мы носим с собой на телефонах, хотя их данные физически хранятся где-то далеко, на огромных серверных фермах с градирнями, расположенных в малозаметных местах на природе. Если в проекте Киберсин предполагалось, что мир, управляемый данными, может быть последовательным и понятным и его можно заключить в рамки помещения диспетчерского центра, то теперь мы знаем, что он абстрактный и диффузный, он везде и нигде одновременно. Нас побуждают забыть о наличии алгоритмов.
Новые технологии неизбежно порождают новые формы поведения, но это поведение редко совпадает с тем, которого ожидают изобретатели. Технология обладает собственным смыслом, который в конечном итоге выходит на первый план. Маршалл Маклюэн написал знаменитый афоризм Средство коммуникации есть сообщение в своей книге 1964 года Понимание медиа: внешние расширения человека. Он имел в виду, что структура нового средства передачи информации электрического света, телефона, телевидения важнее содержания, которое через него передается. Сама способность телефона соединять людей превосходит любой конкретный разговор. Маклюэн писал: Ибо «сообщением» любого средства коммуникации, или технологии, является то изменение масштаба, скорости или формы, которое привносится им в человеческие дела. В нашем случае средством передачи является алгоритмическая лента; она масштабирует и ускоряет взаимосвязь людей по всему миру до невообразимой степени. Смысл ее функции заключается в том, что на каком-то уровне наши коллективные потребительские привычки, переведенные в данные, приводят к одинаковости.
Этот сигнал проходит через преобразователь данных, который превращает его в пакеты, предназначенные для обработки различными алгоритмами. Данные о вовлеченности можно отделить от данных о рейтингах или от данных о тематике самого контента. Чтобы добавить информацию об отношениях пользователей друг к другу в рамках одной платформы, можно использовать социальный калькулятор например, я часто просматриваю в Инстаграме посты моего друга Эндрю, и это заставляет систему рекомендаций с большей вероятностью ставить его посты на первое место в моей персональной
ленте.
Далее идет конкретное уравнение индивидуального алгоритма. В современных платформах очень редко работает лишь один алгоритм обычно их много. Мы имеем дело с целым набором различных уравнений, которые учитывают переменные и обрабатывают их несколькими способами. Одно уравнение рассчитывает результат, основываясь только на вовлеченности (например, находит контент с самой высокой средней вовлеченностью), в то время как другое отдает приоритет социальному контексту контента для конкретного пользователя. Эти алгоритмы также получают тот или иной показатель приоритета относительно друг друга. Комбинированная фильтрация технология, в рамках которой используется несколько методов. Наконец, на выходе получается сама рекомендация следующая песня в автоматическом плейлисте или упорядоченный список постов. Алгоритм определяет, например, что сообщение из жизни друга появится в вашей ленте Фейсбука выше политических новостей.