А алгоритмы обыграли журналиста со счетом 1: 0.
Но речь идет не только о реальном спорте: многие все больше увлекаются воображаемыми командами, которые они сами и формируют. В Соединенных Штатах и Канаде есть почти 60 млн человек, которые подбирают несуществующие команды из игроков Национальной футбольной лиги и соревнуются со своими друзьями. В среднем они тратят на работу со своими командами по 29 часов в год. Компания Yahoo начала использовать алгоритм Wordsmith для еженедельного выпуска персонализированных новостей о вымышленных командах на основе данных НФЛ. Люди никак не смогли бы создавать миллионы выпусков новостей, рассылаемых каждую неделю для удовлетворения аппетита игроков, которым не терпится узнать, как идут дела у их команд.
Разумеется, в том, что новости нам рассказывают алгоритмы, есть и свой зловещий аспект. Как многократно напоминает нам исторический опыт, повествование – мощное политическое орудие. Недавние исследования показали, что данные и факты не слишком сильно влияют на мнение людей. Только данные и факты, вплетенные в повествование, обладают способностью убеждать и изменять мнения. Того, кто убежден, что прививки опасны для детей, редко убеждают статистические данные о том, как вакцины останавливают распространение заболеваний. Но если рассказать ему историю о человеке, заболевшем корью или оспой, и дополнить ее данными статистики, вполне вероятно, что это заставит его изменить свое мнение. Как говорит в книге «Из-под обломков» (Out of the Wreckage: A New Politics in the Age of Crisis, 2017) Джордж Монбио, «Вытеснить историю может только история».
Тот факт, что истории можно использовать для изменения мнений, безжалостно эксплуатируют компании наподобие Cambridge Analytica. Собрав личные данные 87 млн пользователей фейсбука при помощи приложения «Вот твоя цифровая жизнь» (This is your digital life), эта фирма смогла составить психологические профили, по которым после этого можно было подобрать новостные сообщения, позволяющие повлиять на то, как голосуют эти люди. Сначала алгоритмы распределяли новости случайным образом, но постепенно научились определять, какие из них привлекают переходы по ссылкам.
Вскоре они обнаружили, что молодые, консервативно настроенные белые американцы положительно реагируют на фразы вроде «осушить болото» или идею строительства стены для защиты от нелегальных иммигрантов. Тогда алгоритм начал заполнять их ленту фейсбука историями, специально созданными алгоритмами же для любителей болот и стен. При этом он целенаправленно подбрасывал эти истории тем, чью точку зрения они с большей вероятностью могли изменить, и не показывал тем, на кого они, скорее всего, не повлияли бы.
Когда стало известно, что компании Cambridge Analytica удалось осуществить такие манипуляции избирателями, общественное возмущение привело к краху компании. В этом можно увидеть иронию: фирму погубил тот самый фактор, на который она ставила, – способность новостного повествования влиять на реальные события.
Компания Cambridge Analytica закрылась, но по-прежнему существует множество других, которые продолжают применять глубинный анализ данных для обеспечения стратегических преимуществ всем тем, кто готов им платить. Если мы хотим хотя бы в малой степени управлять собственной жизнью, важно понимать, как такие алгоритмы могут помыкать нашими эмоциями и политическими взглядами и как каждый из них, исходя из одной и той же информации, может сплести совершенно разные байки, идеально подпитывающие наши личные пристрастия и мнения.
Здесь я должен открыть карты и признаться, что я написал не весь текст этой книги. Я поддался искушению использовать современную версию Чудесного автоматического грамматизатора Роальда Даля. В книге есть фрагмент из 350 слов, написанный алгоритмом, который специализируется на коротких сочинениях с использованием ключевых слов, которые в него вводишь. Удалось ли ему пройти литературный тест Тьюринга? Заметили ли вы эту подмену?
[125]
Разумеется, одна из опасных сторон применения любого алгоритма для написания статей на основе уже существующих текстов связана с плагиатом. Этот алгоритм мог подвести меня под монастырь. Мне удалось найти в Сети опубликованную на другом сайте статью, некоторые элементы которой подозрительно похожи на те абзацы, которые предложила мне программа. Надо думать, когда автор этой статьи привлечет меня к суду за плагиат, я точно узнаю, что текст, созданный искусственным интеллектом, не так полезен, как принято думать.
Несмотря на все свое разнообразие и новаторство, алгоритмическое сочинительство в том виде, в каком оно существует сейчас, не представляет опасности для писателей. Чудесный автоматический грамматизатор так и остается всего лишь плодом человеческой фантазии. Даже логические истории, которые рассказывают друг другу математики, по-прежнему способен сочинять только человеческий разум. Существует такое множество историй, что выбрать из них достойные изложения все так же трудно. Только человек способен понять, почему разум другого человека захочет отправиться с ним в то творческое путешествие, которое он предлагает. Компьютеры, несомненно, будут помогать нам в этих путешествиях, но они будут играть роль телескопов и пишущих машинок, а не сочинителей.
16
Зачем мы творим: встреча разумов
Творчество – квинтэссенция того, что не
механично. И тем не менее каждый отдельный
акт творчества механичен и может быть
объяснен так же, как, например, икота
[126].
Дуглас Хофштадтер
Компьютеры – это новое мощное средство расширения возможностей человеческого кода. Мы открыли в игре го новые ходы, которые расширили наши стратегии игры. Джазмены услышали те элементы своего звукового мира, о присутствии которых в своем репертуаре они и не подозревали. Нам стали доступны математические теоремы, в которых не мог разобраться человеческий разум. Состязательные алгоритмы создают произведения искусства, соперничающие с творениями, которые демонстрируются на международных выставках. И тем не менее мое исследование не выявило ничего такого, что представляло бы угрозу для самого существования человеческого творчества. По меньшей мере пока что.
В своем путешествии я постоянно испытывал неуверенность. С одной стороны, я был абсолютно убежден в том, что алгоритмы никогда не смогут даже приблизиться к тому, что делают люди, когда они рисуют, музицируют или пишут. И все же я постоянно возвращался к осознанию того, что все решения, которые принимает автор художественного произведения, в той или иной степени обусловлены алгоритмической реакцией организма на окружающий его мир. Насколько легко будет машине выработать реакцию столь же богатую и сложную, как реакция, которую вырабатывает человеческий код? Человеческий код развивался на протяжении миллионов лет. Спрашивается, насколько можно ускорить такое развитие?
