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].
