Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации

Коуэн Тайлер

В компьютерах, поглощающих эту гору информации о совершаемых тем или иным лицом покупках, использовался алгоритм, позволяющий выявить среди покупательниц беременных: на начальном этапе беременности они покупали кальций, магний и цинк, в начале второго триместра — не содержащие ароматизаторов лосьоны, а по мере приближения родов — антибактериальный гель для рук и огромные пакеты ватных тампонов.

Нравится нам это или нет, но наши деловые партнеры будут использовать машинный разум в своих бизнес-интересах. При проведении важных переговоров или знакомстве с потенциальными партнерами все действия будут документироваться, а информация — моментально обрабатываться и анализироваться — подобно тому, как гениальный компьютер Watson производит разбор вопросов в телевикторине Jeopardy! Каждый участник сможет получать прямо по ходу переговоров оперативные отчеты о том, существует ли вероятность того, что представители противоположной стороны лгут, каков их уровень стресса, насколько подробна предоставляемая ими информация, кто является неформальным лидером

группы и как часто ими используются местоимения первого лица единственного числа — и все это на основе анализа голосовой информации. С помощью этой информации и еще ряда измеримых факторов программой будет составляться и транслироваться нечто вроде «считывания данных» с ведущегося разговора. От машины не требуется достигнуть совершенства или даже приблизиться к нему. Достаточно будет того, что она справляется с определенной задачей лучше человека.

В настоящее время разрабатывается программное обеспечение, способное на основе анализа голоса определять, лжет ли человек. Ведущими специалистами в этом направлении являются Дэн Джурафски из Стэнфордского университета и Джулия Хершберг из Колумбийского. По их заверениям, разрабатываемые ими программы уже способны выявлять обман лучше человека. Во всяком случае, благодаря последующим доработкам программы могут оказаться вполне способными решать заявленные задачи.

Представим, например, вибрирующий в кармане iPhone, подающий сигнал каждый раз, как компьютером выявляется ложь в словах собеседника. Или, например, такое сообщение появляется на ваших контактных линзах. Однако речь идет не только о гаджетах. В итоге мы придем к ситуации, когда подобный анализ, осуществляемый прямо по ходу переговоров, станет обычным делом. Специалисты, участвующие в переговорах, будут проходить специальную подготовку, позволяющую им обманывать или сбивать с толку программы анализа голосовой информации. Со своей стороны, в ответ на подобную тактику разработчики программ будут продолжать совершенствовать их, что положит начало бесконечной «гонке вооружений» между технологиями обмана и его выявления. Как следствие возникнет новый вид сложных социальных взаимоотношений. И эта новость важнее любого нового гаджета.

Докажет ли данный вид социальных взаимоотношений свою состоятельность при проведении переговоров, и не попытается ли он выйти за их рамки? Наше человеческое любопытство будет всегда требовать удовлетворения. Нам будут предложены новые пути разрешения наших сомнений на первом свидании: «Нравлюсь ли я ей?» «Этот парень флиртует со мной?» «А не женат ли он?» «Будет ли она возражать, если я поцелую ее в щечку?» Само собой разумеется, что мы не сможем помешать собеседнику принести с собой припрятанное устройство записи и анализа речи. А кто-то обязательно попытается разработать способ оценки генетической информации людей, с которыми ему приходится иметь дело — что уже было описано в новаторском кинофильме «Гаттака» (Gattaca).

Войдет машинный разум и в наши дома. Представьте себе, что происходящее в вашей гостиной и спальне будет записываться и анализироваться. Сама идея может показаться омерзительной, а сверяться с текущим прогнозом крепости брака папы и мамы вряд ли целесообразно. Но сможете ли вы противиться соблазну время от времени взглянуть краешком глаза на текущие данные прогноза?

Рассматривая возможные сферы применения аналитических способностей машинного разума, мы имеем в виду прежде всего его использование для оценки других людей, однако он может оказаться полезен и в качестве источника дополнительных сведений о нас самих. Представьте себе, что во время свидания, отойдя в туалет, девушка сверяется с карманным устройством, которое показывает ей, насколько молодой человек ей понравился. Устройство измеряет ее пульс, дыхание, интонации голоса, то, насколько подробно она рассказывает о себе, и любые другие биологические параметры, которые могут быть использованы в прогнозировании.

Самоанализ не обязательно ограничивать любовными вопросами. Какие товары нам действительно нравятся или действительно обращают на себя наше внимание? Каким образом мы реагируем на рекламу? Спросите у своего карманного устройства. В настоящее время Агентством по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам (подразделение Министерства обороны США) ведется работа над проектом «Компьютерное зрение — человеческий мозг». На текущем этапе применения технология помогает аналитикам быстро просматривать сделанные со спутников фотографии или армейскому водителю — преодолеть трудный участок местности. Как правило, технология применяется следующим образом: вы надеваете специальный шлем, которым осуществляется анализ нейронных сигналов всякий раз, как вы подсознательно испытываете определенный тип возбуждения («Опасность!», или «Соль!», или «Это что-то знакомое!»). Однажды необходимость надевать шлем отпадет: устройство будет гораздо более компактным и неприметным. Нам будет достаточно пройти вдоль полок с товарами в супермаркете или окинуть взглядом витрину магазина, и устройство отметит товары, которые привлекли наше внимание. Вполне вероятно, что устройство можно будет запрограммировать на то, чтобы через какое-то время оно напомнило вам об этих товарах или чтобы оно сохранило на будущее соответствующие данные, включая информацию на ценниках, и осуществило в Интернете поиск возможных купонов на скидки для этих товаров.

Даже если это неинтересно вам, это, скорее всего, будет интересно супермаркету. На тележках будут установлены устройства GPS, отслеживающие передвижения покупателя по магазину и отмечающие полки, к которым вы направляетесь чаще всего. Или же супермаркет сможет собирать данные о ваших предпочтениях на основе многократных посещений магазина, используя специальные видеокамеры и технологию распознавания

лиц. Супермаркеты уже начали использовать видеокамеры для ряда товаров: видеокамеры фиксируют изображение сетчатки глаза покупателей, чтобы определить, когда и каким образом, они замечают соответствующие товары. Кроме того, супермаркеты отслеживают и анализируют перемещения покупателя по сигналу его мобильного телефона. Когда вы заходите в супермаркет, вам обещают скидку, но только в том случае, если вы проведете банковской картой через специальное устройство в тележке и таким образом сообщите данные о себе. Многие покупатели охотно согласятся на скидку, точно так же как они соглашаются на участие в программах частых покупок, хотя это и означает, что супермаркет будет знать, что именно они покупают. Анонимности они предпочтут более низкую цену — как, впрочем, и я.

Торговые компании уже проводят подобные эксперименты. Ими была выявлена следующая закономерность: если цена на первый товар кажется покупателю ниже цены, которую он ожидал, то степень его доверия возрастает, и он готов потратить больше. Поэтому если умные машины заметят, что при входе в магазин, вы прежде всего направились к полке с дорогим шоколадом, то, вполне возможно, вас там будет ждать кратковременная «акция скидок», устроенная компьютером исключительно для вас.

Нетрудно понять, что подобные технологии, будучи использованными для анализа поведения и намерений человека, были бы способны испортить множество отношений и сорвать множество сделок. Горькая правда заключается в том, что, знай мы все или хотя бы некоторые из нелицеприятных фактов из жизни наших потенциальных любовных партнеров, мы могли бы стать столь осторожными, что уже никогда не осмелились бы на серьезные отношения. Проблема в том, что мы слишком сильно реагируем на негативную информацию: даже небольшой проступок одного человека способен заставить нас потерять доверие ко всем людям. Нам потребуется серьезно изменить наш менталитет, чтобы противостоять росту объемов информации, которой машинный разум вскоре будет пичкать нас и в которой будут представать «без прикрас» фактически все публичные фигуры и многие простые люди. Что, если карманное устройство сообщит отошедшей в туалет девушке, что пригласивший ее в ресторан молодой человек улыбался официантке несколько дольше, чем того требуют приличия? Иногда это показатель того, что такой парень — мерзкий тип и с ним надо расставаться без промедлений, но что, если в данном случае все не так? Позитивные заблуждения (у каждого из нас дети лучше других), помогающие нам справиться с ежедневными трудностями, могут дрогнуть перед лицом невозмутимой машинной критики. Случится это не в этом году и не в следующем, но, скорее всего, мы до этого доживем.

Умные компьютерные программы уже используются для выявления фальшивых отзывов на таких сайтах, как Amazon и TripAdvisor. Разработчикам компании Cornell удалось определить, как выявить фальшивые отзывы в 90% случаев. В оплаченных фальшивых отзывах используется слишком много прилагательных в превосходной степени, слишком много размытых оценок и недостаточно подробностей; кроме того, в них чаще используется местоимение «я», возможно, в качестве заменителя реальных знаний о товаре или услуге. Со временем авторы фальшивых отзывов соответствующим образом адаптируются, выявить их с помощью старых методов станет труднее и программное обеспечение потребует доработки, что даст начало еще одной бесконечной гонке вооружений.

Еще одной работой в данном направлении являются исследования по выявлению обманщиков на сайтах знакомств. В связи с чем можно ожидать в скором времени появления соответствующих программ. Предварительные результаты указывают на то, что авторы анкет, содержащих ложные сведения, избегают местоимения «я» (полная противоположность авторам фальшивых отзывов), часто используют отрицания (употребляют «неплохо» вместо «хорошо») и составляют более краткие описания в разделе «О себе» — вполне вероятно, делают они это для того, чтобы их последующие ложные сведения о себе как можно меньше противоречили друг другу. Те из них, кто указывает неверный возраст или вес, как правило, больше других пользователей сайта распространяются о своих успехах. Наши способности выявлять лгунов будут только совершенствоваться.

То, что мы становимся свидетелями столь многочисленных проявлений значительного прогресса в машинном анализе, пусть и на разных стадиях развития той или иной технологии, неслучайно. Во-первых, предсказанный Законом Мура рост компьютерных мощностей проявляется на практике, и конца этому пока не видно. Во-вторых, отрасль компьютерных технологий почти не регулируется. Если сравнить эту преображающую мир, способную покончить со стагнацией передовую отрасль со сферой здравоохранения, то выяснится, что нормативно-правовые препоны представляют собой гораздо более острую проблему для фармацевтических фирм и больниц, чем для компаний вроде Google, Amazon и Apple. Хорошо ли, плохо ли, но здравоохранение — с его лицензированием врачей, запутанными больничными правилами и сложным процессом получения разрешений от Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США — также меняется крайне медленно. И дело здесь не только в законодательстве, но и в том, что врачи и пациенты зачастую проповедуют крайне консервативные или моралистические взгляды в отношении того, что именно должно представлять из себя здравоохранение. Достаточно обратить внимание на недавнюю полемику вокруг стволовых клеток и генной инженерии. Вопросы медицины — это этическое минное поле, и, пожалуй, нам действительно следует быть особенно осторожными при оценке новых медицинских и институциональных достижений. В любом случае быстрого прогресса в данной сфере ожидать вряд ли стоит.