Информация оцифрована, но ее объем превышает нашу способность улавливать ее смысл. В качестве решения этой проблемы, специалист по информации Мартин Гилберт предлагает: «Единственный способ разобраться во всех этих данных, который мы сами себе оставили – это вышибать клин клином», используя «компьютеры с искусственным интеллектом» для «просеивания этих огромных объемов информации <…> Facebook, Amazon и Google пообещали <…> создавать стоимость из огромных объемов данных с помощью интеллектуального вычислительного анализа»
[516]. Рост надзорного капитализма неизбежно делает совет Гилберта опасным предложением. Сам не осознавая этого, Гилберт хочет просто закрепить привилегированное положение надзорных капиталистов и асимметрию власти, которая позволяет им подчинять разделение знания своим интересам.
Асимметричная власть Google опирается на все социальные источники, которые мы рассмотрели: на его декларации, его оборонительные укрепления, эксплуатацию им законодательства, наследие надзорной чрезвычайщины, стремления людей второго модерна и так далее. Но его власть не работала бы без гигантской материальной инфраструктуры, которую позволили выстроить доходы от надзора. Google – пионер в области «гипермасштабирования», который считается «самой крупной компьютерной сетью в мире»
[517]. Гипермасштабируемые операции можно встретить в компаниях, работающих с большими объемами информации, таких как телекоммуникационные компании и фирмы, занимающиеся глобальными платежами, где для центров обработки данных требуются миллионы «виртуальных серверов», экспоненциально увеличивающих вычислительные возможности без существенного расширения физического пространства, систем охлаждения или потребностей в электроэнергии
[518]. О машинном интеллекте, лежащем в основе мощного доминирования Google, сказано, что «на 80 % это инфраструктура» – система, включающая в себя специально построенные центры обработки данных, каждый размером с большой склад, разбросанные по 15 точкам земного шара, и в 2016 году, по оценкам, 2,5 миллиона серверов на четырех континентах
[519].
Инвесторы считают, что Google «догнать труднее, чем когда-либо», потому что в своем сочетании масштабной инфраструктуры и научной экспертизы он не имеет себе равных. Google известен как «компания полного цикла в области искусственного интеллекта», которая использует свои собственные хранилища данных «для обучения своих собственных алгоритмов, работающих на собственных чипах, развернутых в собственном облаке». Его доминирование дополнительно усиливается благодаря тому, что машинное обучение настолько интеллектуально, насколько это позволяет объем данных, на которых оно обучается, и Google располагает самым большим количеством данных
[520]. К 2013 году в компании осознали, что ее переход к «нейронным сетям», определяющим нынешние передовые рубежи искусственного интеллекта, существенно увеличит вычислительные требования и потребует удвоения мощностей дата-центров. Как сказал Урс Хельцле, старший вице-президент Google по технической инфраструктуре, «страшная тайна [ИИ] в том, что ему требуется безумное количество вычислений только для обучения сети». Если бы компания пыталась взвалить растущую вычислительную нагрузку на традиционные процессоры, пояснил он, «нам пришлось бы удвоить все присутствие Google – количество дата-центров и серверов – просто чтобы обеспечить три минуты или две минуты распознавания речи на каждого пользователя Android в день»
[521].
Когда строительство центров обработки данных стало крупнейшей статьей расходов компании, а затраты на электроэнергию – основным источником текущих издержек, Google нашел новый выход из этого инфраструктурного кризиса. В 2016 году он объявил о разработке нового чипа для «логики глубокого обучения» под названием тензорный процессор (tensor processing unit, TPU). TPU должен был значительно расширить возможности машинного интеллекта Google, потреблять лишь небольшую часть энергии, необходимой для существующих процессоров, и снизить как капитальные расходы, так и текущие издержки, обучаясь при этом эффективнее и быстрее
[522].
Ожидается, что глобальная выручка с товаров и услуг искусственного интеллекта вырастет в 56 раз, с 644 миллионов долларов в 2016 году до 36 миллиардов долларов в 2025 году
[523]. Научные исследования, необходимые для использования этих небывалых возможностей, и материальная инфраструктура, которая позволила бы их реализовать, спровоцировали «гонку вооружений» среди технологических компаний, которые начали охоту примерно за 10 000 профессионалов, имеющихся на планете, знающими, как обращаться с технологиями искусственного интеллекта, чтобы выманить знание из того, что иначе осталось бы невразумительной какофонией огромного континента данных. Самым агрессивным скупщиком технологий и талантов ИИ остается Google/Alphabet. В 2014–2016 годах он приобрел девять компаний, связанных с искусственным интеллектом, что вдвое больше, чем у его ближайшего конкурента – Apple
[524].
