Игорь Шнуренко - Человек взломанный

Технократам удалось опровергнуть Лейбница, который считал, что не бывает полной пустоты, и что если где-то нет материи, там обязательно присутствует сознание, дух. Нет, в прекрасном новом мире айфонов и приложений здоровья реальность подвергается тотальному выкачиванию, и человеческое сознание заменяется мерцающим возле-знанием, этим гипнотическим состоянием, когда человек становится совершенным нейроном, цепляясь дендритами своей руки к нейрону-смартфону.

Итак, реальность нашей цивилизации — это яйцо, ну, а камень, которым наносится удар — это коронавирус.

К коронавирусной армии мы обратимся позднее, а теперь стоит разъяснить, чем так ценен для корпораций «большой цифры» человек-новая нефть. Здесь необходимо большое отступление, ибо нужно поставить читателя в контекст, а материалов на эту тему очень мало. Большие СМИ в России перестали быть профессиональными, материалы про технологии там часто делаются «по заказу», то есть за деньги или за доступ к административному ресурсу, о чем читателю, разумеется, не сообщают. Кроме того, информация о бизнес-модели «поведенческой экономики» и «надзорного капитализма» сознательно скрывается от все менее образованного общества «Яндексом», Сбербанком и другими компаниями, которые разрабатывают золотую жилу «новой нефти». Поэтому не расскажут об этом и эксперты, работающие на эти компании или зависимые от них. Хотя в англоязычных странах на эту тему существует целое море литературы, в том числе академической, выходят книги и публикации в «большой прессе», в России такие сведения маргинализируются или замалчиваются, а их авторы провозглашаются «конспирологами и алармистами».

Человеческая бигдата (ЧБД) не зря рассматривается как стратегический ресурс. Она действительно напоминает нефть еще и в том смысле, что лежит в основе новой экономики, служа своего рода мультипликатором. Если у вас есть доступ к ЧБД — будет множество «иксов», порядков прибыли, ибо на простые «персональные данные» наслаивается множество других данных, составляющих ЧБД, из которого, на своего рода нейросетевых станках — системах искусственного интеллекта — производятся поведенческие продукты и продукты управления.

На торговле человеческими данными можно заработать по-разному. Во-первых, напрямую продавая, покупая и передавая исходные персональные данные людей — здесь речь идет о данных паспортов и других документов, информации о месте жительства и так далее. Это данные, на которых особо не заработаешь, во всяком случае честно, если не обращаться к каким-то мошенническим схемам. Напрямую продавать такую информацию — все равно что впаривать дискеты с данными по электричкам — такое было лет двадцать назад, но не имеет смысл сегодня. Однако именно о таком способе заработка на данных чаще всего пишут СМИ, эта тема обсуждается на круглых столах, фигурирует в законах…

Часто при этом говорят о так называемых «обезличенных данных» — имеется в виду, что собранные данные якобы можно лишить привязки к определенному человеку. Технически такое возможно, хотя задача эта сама по себе непростая — но гораздо меньше говорится о том, что обратную задачу — идентификацию личности по набору данных — можно решить без проблем, причем пользуясь не какими-то секретными базами, а лишь информацией из открытого доступа. Люди сегодня оставляют столько цифровых следов, что говорить о каком-либо реальном «обезличивании» кого бы то ни было не приходится.

В любом случае, у корпораций есть гораздо более выгодные способы использовать данные, чем их примитивная продажа. На продаже данных дают заработать небольшим стартапам, собирающим дополнительные данные — биометрию, данные о здоровье, занимающихся распознаванием лиц, эмоций и мотиваций. А вот бизнес-модель крупнейших цифровых корпораций типа Facebook, Microsoft, Twitter или Google основана на торговле поведенческими продуктами — это приносит каждой из них десятки миллиардов долларов ежегодно, не случайно капитализация некоторых из этих компаний сопоставима с целыми отраслями экономики, например, энергетикой. Поведенческие продукты вырабатываются при помощи систем с искусственным интеллектом из персональных или дополнительных данных на своего рода «фабриках обработки данных», расположенных в «облаках» («облачным лидером» выступает компания Amazon, капитализация которой составляет уже пару триллионов долларов и за время коронавирусного кризиса только выросла).

Немногие люди отдают себе отчет в том, насколько велики объемы и разнообразны данные, собираемые этими компаниями, и насколько совершенны методы их обработки. Ученые из ведущих академических учреждений мира могут только мечтать о таких возможностях.

В принципе, работу компаний «большой цифры» я бы сравнил с салоном speakeasy времен сухого закона в Америке. С пыльной улицы виден облупленный фасад с надписью «Аптека», но если пройти внутрь, то через тайную дверь, о которой знают только свои, можно спуститься в подвал, где рекой льется виски, а лучшие люди города сидят за покерным столом. Так и тут: с виду, например, Google — это скромный поисковик, который выдает несколько результатов по запросу пользователя. И запоминает их: все, разумеется, для повышения качества услуг — совершенствования системы поиска!

Однако пока в «аптечной» части Google аптекарь лениво ищет по полкам нужное клиенту снадобье, в подпольной части уже вовсю берут в оборот всю подноготную этого клиента — чтобы найти какую-нибудь его слабость, разбудить его внутренних демонов, и подсадить его на что-нибудь — все равно на что — так, чтобы он больше не вышел из этой аптеки никогда.

Так самым ценным ресурсом для цифровых платформ оказывается «поведенческая прибавка», полученная от пользователей и вроде бы совсем не нужная для «основной» деятельности тех же поисковиков или соцсетей. Какое отношение к поиску, допустим, сайта о рецепте пиццы имеет сохранение в памяти Google всех запросов конкретного человека, данных о том, в какой манере человек набирал запрос, исправлял ли его и как именно, насколько грамотно и быстро он формулирует запрос, как долго был на сайте, куда пошел дальше, совершил ли покупку, каким образом это сделал, где в это время физически находился, какие сайты любит посещать, в какое время суток, как долго на них находится и так далее? Не все знают, как многое можно сказать о человеке не по самим данным, а по метаданным, то есть вроде бы косвенной информации — хотя можно догадаться, что история наших блужданий в интернете многое о нас может рассказать.