Искусство больших данных: невежество, мифы и фантазия прогресса

Несколько лет назад я председательствовала в комиссии, которая оценивала результаты работы исследовательских групп. Я не была связана с ними, а люди, производившие оценку, находились за границей. Эти обстоятельства должны были создать условия для объективной оценки исследовательской работы, что, конечно, имело серьезные последствия для ее финансирования в дальнейшем. Моя задача была довольно простой. Помимо помощи оценщикам в составлении отчетов, мне надо было поместить полученные результаты в экселевскую таблицу, которая автоматически подводила итог, предоставляя мне список победителей и проигравших. Я скрупулезно все это проделала. Однако, когда несколько часов спустя я вновь взглянула на форму, то почувствовала: что-то не так. Исследовательские группы, неизменно получавшие хорошие оценки экспертов, занимали не столь высокие позиции, как можно было предположить. Я вновь проверила, правильно ли перенесла все оценки в форму, но ошибок не нашла. Я нажала на кнопку расчета еще раз и получила те же результаты. Разочарованная, я решила сделать расчет самостоятельно. К моему удивлению, результаты оказались иными. Я отрицала возможность того, что компьютер мог совершить ошибку, и сделала расчет еще раз. В итоге мне пришлось признать, что в таблицу была заложена неверная формула. Когда я связалась с агентством, ее составившим, сначала мне никто не поверил, но, в конце концов, программисты компании подтвердили, что в алгоритме была допущена ошибка, которую им удалось исправить в результате моей жалобы. До этого случая я как пользователь очень доверяла подобным формам, но теперь задалась вопросом — сколько подобных ошибок мы совершаем в нашей работе, полагаясь на компьютеры, и почему мы преимущественно игнорируем этот факт? В мире больших данных мы имеем дело не только с потенциальными сбоями компьютеров, но и с высокой степенью непрозрачности, связанной с тем, как эти данные собираются, интерпретируются, кто имеет к ним доступ и возможность манипулировать ими. Также нельзя исключать ошибку выборки и не учитывать возросшее желание увидеть в данных то, что мы хотим увидеть. Сверх того, способ использования фирмами алгоритмов для прочесывания данных, как правило, является закрытой информацией. Поэтому неудивительно, что большие данные открывают новые просторы для слепоты. Как это ни парадоксально, когда мы собираем большие объемы информации, люди внезапно начинают видеть паттерны в случайных данных. Исследователи больших данных, соответственно, указывают на то, что мы испытываем апофению: наблюдаем паттерны там, где их на самом деле нет, просто потому, что огромный объем данных может предложить связи, которые распространяются во всех направлениях[1]. Торил Иоганнесен. Баланс в экономике и экологии. Из проекта «Слова и годы». 2016. Шелкография. Источник: toriljohannessen.no Один из способов, при помощи которых мы часто взаимодействуем с пробелами, — это попытка их изобразить. Пробелы, лакуны в знаниях особым образом связаны с фантазиями, которые мы создаем вокруг них. Искусство предоставляет возможность взглянуть на эти лакуны. Современное искусство очаровано новыми научными достижениями. Многие художники используют в своих работах изображения мыслительной деятельности, генетический код и знания в области астрофизики и физики в целом. Неудивительно, что и большие данные нашли свое место в области искусства. Например, норвежская художница Торил Иоганнесен в проекте «Слова и годы» обращается к большим данным для того, чтобы привлечь внимание зрителей к важным проблемам современного мира. Анализируя данные, приведенные в научных журналах, она создала картину, которая демонстрирует, когда и с какой частотой слово «кризис» используется в отношении природы и общества и как часто в статьях по генетике встречаются слова «жадность» и «желание»[2]. Еще до бурного развития статистики художники собирали данные и использовали их в художественных произведениях. Например, в середине 1990-х годов русские художники Виталий Комар и Александр Меламид в рамках проекта «Выбор народа» проводили опросы в разных странах на тему: «Какую картину хочет видеть большинство населения?» Согласно представлениям людей, красивая картина должна содержать виды природы с горами, солнечным небом и каким-нибудь животным в естественной среде, в то время как уродливая — изображения абстрактных треугольников в темных, непривлекательных цветах. По результатам исследования художники создали два диптиха — самую красивую и самую уродливую картины[3], которые вызвали у зрителей чувство разочарования — встретившись воочию со своим представлением, они лишились того чувства удивления, которое часто сопровождает хорошее произведение искусства. Воспринимая серьезно представления людей о красивом и уродливом произведении искусства, художники пытались передать словами и создать образ того, что нельзя было передать рациональным образом. То, что делает произведение искусства великим, обычно избегает слов, поэтому бывает непросто объяснить, почему одно произведение искусства красиво, а другое — уродливо. Чтобы описать природу того, что непросто передать словами, и того, что ускользает от рациональных представлений людей о самих себе и об окружающем мире, Жак Лакан использовал определение «реальное»[4]. Это определение не имеет отношения к тому, что мы обычно воспринимаем как реальность, но, скорее, к тому, что ускользает из восприятия реальности, формируемого при помощи языка, а также изображений. В настоящее время осуществляются различные попытки приблизиться к этому реальному при помощи науки и новых технологий. Например, генетика и нейробиология показывают, что расшифровка генома и совершенствование сканирования мозга могут помочь нам лучше понять, что делает нас людьми. Большие данные по-своему пытаются приблизиться к секрету субъективности. Эти попытки открывают пространство для новых фантазий вокруг непостижимого в субъективности. Доминик Кардон призывает нас задуматься над вопросами — о чем мечтают алгоритмы и как они воздействуют на человеческие желания? Хотя у нас часто создается впечатление, что с помощью алгоритмов мы можем избежать «тирании центра» и обеспечить диверсификацию общества, которое, как мы надеемся, в результате будет менее иерархическим, в действительности все обстоит наоборот, и алгоритмы позволяют сохранять неравенство. И мы не должны забывать о том, что устройства, предоставляющие данные, также становятся объектами, при помощи которых можно легко проводить новые формы хакерских атак. Торил Иоганнесен. Надежда и реальность в политологии. Из проекта «Слова и годы». 2010. Шелкография. Источник: toriljohannessen.no Одна из самых поразительных кибератак случилась в США в 2016 году, когда большое количество камер безопасности и других бытовых устройств были заражены довольно простой программой, угадывавшей их предустановленные пароли, — часто «admin», «12345» или даже «пароль». После того, как эти устройства были заражены, они превратились в армию простых роботов, которым в определенное время было дано указание совершить кибератаку при помощи массива текстовых сообщений небольшой компании в Манчестере в штате Нью-Гемпшир, которая была гигантским распределительно-коммутационным щитом с интернет-контроллером. Эта атака перегрузила линии связи компании. В результате многие американские компании, такие, как Twitter, Reddit, Airbnb и даже The New York Times, потеряли интернет-соединение или его скорость снизилась до минимума[5]. В то время как многие восприняли эту кибератаку лишь как временное неудобство, она предвестник гораздо более серьезных последствий. В эпоху интернета проблема заключается не только в том, что подобные взломы происходят в соединенных между собой холодильниках и камерах безопасности, но и в том, что они затрагивают все большее число медицинских инструментов и рекреационных устройств — таких, например, как часы для мониторинга сердечного ритма — транслирующих медицинскую информацию. Кибербезопасность этих устройств становится все более серьезной проблемой, поскольку государственные нормативные акты касаются финансовых данных или не относятся к медицинским записям[6]. С учетом того факта, что эти устройства являются портативными, возникают проблемы, связанные с их безопасностью, выходящие за пределы государственных юрисдикций. Вот почему некоторые эксперты по кибербезопасности призывают к производственному сотрудничеству в принятии стандартов безопасности до того, как возникнет какая-то серьезная кибератака, тогда как другие пытаются учить народ, как защититься от попытки взлома устройства и от присвоения личных данных новыми киберпреступниками. Мы часто поощряем стремление к знаниям; однако нежелание знать имеет для нашего выживания не менее важное значение. Желание закрыть глаза, не видеть чего-то травматичного, или не вспоминать то, что причиняет боль и с чем сложно иметь дело — это стратегии, которые люди усвоили со страстью, равной той, которая их толкает на поиски новых знаний. Природа такого невежества объясняется тем, что неким образом оно позволяет человеку дистанцироваться от того, что травматично. В частной жизни вытеснение помогает нам оттолкнуть то, что нам сложно осмыслить. Но что касается невежества, это выглядит так, словно у нас есть вся информация, но она к нам не имеет отношения. Например, человек информирован об угрозе, но ведет себя так, словно это его не касается. Такое невежество парадоксально породило ощущение всемогущества — в нашем восприятии мы сильнее, чем есть на самом деле. Чувство всемогущества может способствовать идее технологического развития и прогресса, которая не учитывает их негативных последствий. Торил Иоганнесен. Изобретатели, исследователи, художники, ученые и путешественники на страницах журнала National Geographic. Из проекта «Слова и годы». 2010. Шелкография. Источник: toriljohannessen.no Если сравнить невежество в использовании больших данных с отрицанием, которое наблюдается по отношению к изменению климата, мы можем заметить сходство в том, как эти две формы игнорирования взаимодействуют с идеей прогресса. Люди в странах с развитой экономикой боятся признаться себе в том, что вера в прогресс, лежащая в основе современного капитализма, — это нечто такое, что не может длиться вечно. Люди боятся столкнуться с перспективой того, что изменение климата может фактически привести к снижению экономического роста и что любое вмешательство правительства на рынке через различные механизмы контроля выбросов углекислого газа и введения штрафов для корпораций также может означать потерю идеи свободы, которая для многих связана с идеей свободного рынка. Даже люди, знакомые с предупреждениями ученых, часто следуют различным стратегиям, позволяющим им верить, что изменение климата само по себе не влияет на них. Они склонны отрицать как то, что изменение климата требует действий непосредственно от них самих, так и то, что обществу нужно изменить свой курс в отношении того, что оно воспринимает как развитие. Это отрицание часто связано с тем фактом, что многие люди боятся перемен и беспокоятся по поводу того, что могут означать потенциальные изменения в отношении их будущего. Люди могут также опасаться, что в будущем исчезнет идея прогресса, который, как они надеются, будет продолжаться. Клайв Гамильтон предупреждает, что расплачиваться по счетам, выданным за невероятно ускоренное развитие в прошлом, основанное в главном на энергии ископаемых топлив, придется следующим поколениям[7]. Процветание экономики в развитых странах позволяет нынешнему поколению жить дольше и вести более здоровый образ жизни. Проблема, однако, состоит в том, что оно не заплатило полную цену за этот прогресс. Остальная часть цены будет взиматься с будущих поколений. Что касается больших данных, у нас также есть чрезмерно оптимистичное представление о том, как эти данные способствуют прогрессу. И здесь тоже цену за эту веру заплатят наши потомки. Помимо проблем, связанных с ненадлежащим использованием данных, атаками консьюмеризма и новыми формами слежения, будущим поколениям придется иметь дело с тем, на что они никогда не давали согласия — что их данные будут собираться с момента зачатия. Вот почему исследователи, занимающиеся проблемами больших данных, предупреждают: наши представления о частной жизни и информированном согласии не учитывают тот факт, что сведения о детях сегодня собираются в большом масштабе, тогда как у них нет возможности контролировать или воспринимать влияние этого на их будущую жизнь[8]. Оптимистично настроенные исследователи любят подчеркивать, что большие данные не следует рассматривать просто с негативной точки зрения, то есть люди могут быть уполномочены использовать данные в своих интересах, и что данные, находящиеся в открытом доступе, являются существенным подспорьем в научных исследованиях и социальных переменах. Торил Иоганнесен. Логика и любовь в искусстве. Из проекта «Слова и годы». 2010. Шелкография. Источник: toriljohannessen.no Сторонники больших данных, таким образом, любят указывать на то, что человек должен иметь доступ к своим данным, чтобы иметь возможность в полной мере использовать их. Идея заключается в том, что устройства отслеживания и компьютер человека знают о его привычках больше, чем он сам. Знание собранных данных о себе поможет лучше ориентироваться в жизни. Марк Андреевич со скепсисом относится к такого рода энтузиазму, указывая на огромный дисбаланс власти, который существует между теми, кто собирает большие данные, и теми, кто является объектами такого сбора: «Даже если у пользователей был доступ к их данным, им недостало бы распознания шаблонов или предиктивных навыков тех, кто обрабатывает совокупные базы данных. Больше того, даже если индивидам предоставить данные всех прочих (чисто гипотетическое условие), им не хватило бы места хранения и скорости обработки, чтобы понять данные и применить их»[9]. К этому замечанию можно добавить, что психоанализ уже во времена Фрейда открыл, что люди, к сожалению, могут рационально утверждать, что заботятся о своем благосостоянии, покуда бессознательно делают все, что противоречит этому представлению. Так что они часто следуют не рационально провозглашенным целям, а по пути боли, вины и даже самонаказания. Примечания Dugain M., Labbe C. L’homme nu: la dictature in-visible du numérique. Paris: Plon, 2016. См. сайт художницы по http://www.toriljohannessen.no/Words_and_Years_page_1.html. Ссылки здесь и далее приведены по состоянию на 14 февраля 2019. Dissanayake E. Komar and Melamid Discover Pleistocene Taste // Philosophy and Literature vol. 22 no. 2 (1998). P. 486–496. Lacan J. Ecrits: The First Complete Edition in English. Translated by Bruce Fink. New York: W. W. Norton and Company, 2006. Sanger D. E., Perlroth, N. A New Era of Internet Attacks Powered by Everyday Devices // The New York Times, October 22, 2016. Haun K., Topol E. J. The Health Data Conundrum // The New York Times, January 2, 2017. Hamilton C. Requiem for a Species. London: Routledge, 2015. Lupton D., Williamson B. The Datafied Child: The Dataveillance of Children and Implications for Their Rights // New Media and Society vol. 1 no. 15 (2017). Andrejevic M. Big Data, Big Questions| The Big Data Divide // International Journal of Communication, 8 (2014). P. 1673–1689. Цит. на С. 1674.