Страница 21 из 53
«Анализ» относится к комплексу узкоспециализированных вычислительных систем, которые я обычно буду называть в этих главах «машинным интеллектом». Мне нравится этот общий термин, потому что он приучает нас видеть за деревьями лес, помогая перевести внимание с технологии на ее цели. Но, пользуясь этой фразой, я также следую примеру Google. Компания заявляет, что находится «на переднем крае инноваций в области машинного интеллекта», термин, в который она включает, наряду с «классическим» производством по заданному алгоритму, машинное обучение, а также множественные вычислительные операции, которые часто называют другими словами, такими как «прогнозная аналитика» или «искусственный интеллект». Среди этих операций Google называет свою работу по языковому переводу, распознаванию речи, обработке изображений, ранжированию, статистическому моделированию и прогнозированию:
При выполнении всех этих и многих других задач мы собираем большие объемы прямой или косвенной информации, касающейся интересующих нас взаимосвязей, применяя алгоритмы обучения для их понимания и обобщения[130].
Эта работа машинного интеллекта превращает сырье в высокодоходные продукты фирмы – алгоритмы, предназначенные для прогнозирования поведения ее пользователей. Непроницаемость извне и эксклюзивность этих методов и операций – это ров, который окружает замок и обеспечивает его внутреннее функционирование.
Изобретение Google таргетированной рекламы открыло путь к финансовому успеху, но также заложило краеугольный камень более важной тенденции: изобретения и совершенствования надзорного капитализма. Его бизнес характеризуется как рекламная модель, и было много написано о методах автоматизированного аукциона Google и других аспектах его изобретений в области интернет-рекламы. Учитывая объем сказанного на эту тему, эти явления даже слишком хорошо описаны и одновременно недостаточно осмыслены теоретически. Наша цель в этой и последующих главах части I состоит в том, чтобы выявить «законы движения», которые определяют конкуренцию в сфере надзора, и для этого мы начинаем со свежего взгляда на исходную точку, когда были впервые обнаружены основополагающие механизмы надзорного капитализма.
Прежде чем мы начнем, я хочу сказать несколько слов о терминологии. Всякое столкновение с беспрецедентным требует нового языка, и, когда существующий язык не может охватить новое явление, я ввожу новые термины. Иногда, однако, я беру знакомые слова и намеренно использую их по-новому, потому что хочу подчеркнуть определенную преемственность в функционировании какого-то элемента или процесса. Так обстоит дело с «законами движения», под которыми обычно подразумеваются ньютоновские законы инерции, силы и закон равенства действия и противодействия.
За прошедшие годы историки приняли этот термин для описания «законов» промышленного капитализма. Например, экономический историк Эллен Мейксинс Вуд подробно описывает возникновение капитализма, показывая, как менялись отношения между английскими землевладельцами и крестьянами-арендаторами, когда собственники стали отдавать предпочтение производительности, а не принуждению:
Эта новая историческая динамика позволяет говорить об «аграрном капитализме» в Англии раннего Нового времени, социальной форме со своими особыми «законами движения», которые в конечном итоге породят капитализм в его зрелой, индустриальной форме[131].
Вуд описывает, как впоследствии эти новые «законы движения» проявили себя в промышленном производстве:
Критическим фактором в отделении капитализма от всех других форм «коммерческого общества» было развитие определенных социальных отношений собственности, которые порождали рыночные императивы и капиталистические «законы движения» <…> с капитализмом связаны конкурентоспособное производство и максимизация прибыли, необходимость реинвестировать излишки и неустанная забота о повышении производительности труда <…> Эти «законы движения» потребовали глубочайших социальных преобразований и потрясений, чтобы прийти в действие. Они требовали преобразования метаболизма между человеком и природой, в том, как обеспечиваются важнейшие жизненные потребности[132].
Я собираюсь показать здесь, что, хотя надзорный капитализм не отказывается от известных капиталистических «законов», таких как конкурентное производство, максимизация прибыли, производительности и роста, эта более ранняя динамика теперь работает в контексте новой логики накопления, которая вводит свои собственные особые «законы движения». В этой и следующих главах мы рассмотрим эту основополагающую динамику, в том числе специфические экономические императивы надзорного капитализма, определяемые извлечением данных и прогнозированием, его уникальный подход к экономии от масштаба и охвата в поставках сырья, всегда связанное с ним создание и совершенствование способов изменения поведения, которые инкорпорируют его основанные на машинном интеллекте «средства производства» в более сложную систему действий, и то, как требования изменения поведения ориентируют все операции на максимально полную информацию и максимально полный контроль, создавая основу для беспрецедентной инструментарной власти и ее социальных последствий. Пока же моя цель состоит в том, чтобы перевернуть наше отношение к знакомым событиям и явлениям, взглянув глазами на ранние дни оптимизма, кризиса и изобретательности Google.
II. Баланс сил
Google был зарегистрирован в 1998 году. Стэнфордские аспиранты Ларри Пейдж и Сергей Брин основали его всего два года спустя после того, как браузер Mosaic открыл всемирную паутину для компьютерной публики. С самого начала компания воплощала в себе обещание информационного капитализма как освободительной и демократической социальной силы, которая вдохновляла и восхищала людей второго модерна по всему миру.
Благодаря такому масштабному подходу Google успешно внедрила компьютерное посредничество во множестве новых областей человеческого поведения, по мере того как люди пользовались поиском в интернете и строили свои взаимодействия с сетью с помощью растущего списка сервисов Google. Возникновение этих новых видов деятельности сопровождалось появлением совершенно новых источников данных. Например, в дополнение к ключевым словам, каждый поисковый запрос Google генерирует целый спектр побочных данных, таких как количество и последовательность поисковых терминов, конкретная формулировка запроса, орфография, пунктуация, паузы при наборе, последовательность кликов мышкой и географическое местоположение.
Вначале эти поведенческие побочные продукты хранились как попало и ни для чего не использовались. Первым человеком, который осознал чрезвычайную важность этих случайно сохраненных данных для Google, часто называют Амита Пателя, молодого аспиранта Стэнфорда, проявлявшего особый интерес к «интеллектуальному анализу данных». Его работа с подобными журналами данных убедила его в том, что на основе неструктурированных сигналов, сопровождающих каждое онлайн-действие, можно выстроить подробный рассказ о каждом пользователе – его мыслях, чувствах, интересах. Эти данные, заключил он, представляют собой по сути «широкий датчик человеческого поведения» и могут быть незамедлительно использованы для реализации мечты одного из соучредителей, Ларри Пейджа, о Поиске как о всеобъемлющем искусственном интеллекте[133].
Инженеры Google вскоре поняли, что непрерывные потоки побочных поведенческих данных могут превратить поисковую систему в рекурсивную самообучаемую систему, которая постоянно улучшает результаты поиска и стимулирует инновации в виде таких продуктов, как проверка орфографии, перевод и распознавание голоса. Как заметил тогда Кеннет Кукье,
130
“Machine Intelligence,” Research at Google, 2018, https://web.archive.org/web/20180427114330/https://research.google.com/pubs/MachineIntelligence.html.
131
Ellen Meiksins Wood, The Origin of Capitalism: A Longer View (London: Verso, 2002), 125.
132
Wood, The Origin of Capitalism, 76, 93.
133
Levy, In the Plex, 46; Je