Шошана Зубофф - Эпоха надзорного капитализма. Битва за человеческое будущее на новых рубежах власти

За прошедшие годы историки приняли этот термин для описания «законов» промышленного капитализма. Например, экономический историк Эллен Мейксинс Вуд подробно описывает возникновение капитализма, показывая, как менялись отношения между английскими землевладельцами и крестьянами-арендаторами, когда собственники стали отдавать предпочтение производительности, а не принуждению:

Эта новая историческая динамика позволяет говорить об «аграрном капитализме» в Англии раннего Нового времени, социальной форме со своими особыми «законами движения», которые в конечном итоге породят капитализм в его зрелой, индустриальной форме [131].

Вуд описывает, как впоследствии эти новые «законы движения» проявили себя в промышленном производстве:

Критическим фактором в отделении капитализма от всех других форм «коммерческого общества» было развитие определенных социальных отношений собственности, которые порождали рыночные императивы и капиталистические «законы движения» <���…> с капитализмом связаны конкурентоспособное производство и максимизация прибыли, необходимость реинвестировать излишки и неустанная забота о повышении производительности труда <���…> Эти «законы движения» потребовали глубочайших социальных преобразований и потрясений, чтобы прийти в действие. Они требовали преобразования метаболизма между человеком и природой, в том, как обеспечиваются важнейшие жизненные потребности [132].

Я собираюсь показать здесь, что, хотя надзорный капитализм не отказывается от известных капиталистических «законов», таких как конкурентное производство, максимизация прибыли, производительности и роста, эта более ранняя динамика теперь работает в контексте новой логики накопления, которая вводит свои собственные особые «законы движения». В этой и следующих главах мы рассмотрим эту основополагающую динамику, в том числе специфические экономические императивы надзорного капитализма, определяемые извлечением данных и прогнозированием, его уникальный подход к экономии от масштаба и охвата в поставках сырья, всегда связанное с ним создание и совершенствование способов изменения поведения , которые инкорпорируют его основанные на машинном интеллекте «средства производства» в более сложную систему действий, и то, как требования изменения поведения ориентируют все операции на максимально полную информацию и максимально полный контроль, создавая основу для беспрецедентной инструментарной власти и ее социальных последствий. Пока же моя цель состоит в том, чтобы перевернуть наше отношение к знакомым событиям и явлениям, взглянув глазами на ранние дни оптимизма, кризиса и изобретательности Google.

Google был зарегистрирован в 1998 году. Стэнфордские аспиранты Ларри Пейдж и Сергей Брин основали его всего два года спустя после того, как браузер Mosaic открыл всемирную паутину для компьютерной публики. С самого начала компания воплощала в себе обещание информационного капитализма как освободительной и демократической социальной силы, которая вдохновляла и восхищала людей второго модерна по всему миру.

Благодаря такому масштабному подходу Google успешно внедрила компьютерное посредничество во множестве новых областей человеческого поведения, по мере того как люди пользовались поиском в интернете и строили свои взаимодействия с сетью с помощью растущего списка сервисов Google. Возникновение этих новых видов деятельности сопровождалось появлением совершенно новых источников данных. Например, в дополнение к ключевым словам, каждый поисковый запрос Google генерирует целый спектр побочных данных, таких как количество и последовательность поисковых терминов, конкретная формулировка запроса, орфография, пунктуация, паузы при наборе, последовательность кликов мышкой и географическое местоположение.

Вначале эти поведенческие побочные продукты хранились как попало и ни для чего не использовались. Первым человеком, который осознал чрезвычайную важность этих случайно сохраненных данных для Google, часто называют Амита Пателя, молодого аспиранта Стэнфорда, проявлявшего особый интерес к «интеллектуальному анализу данных». Его работа с подобными журналами данных убедила его в том, что на основе неструктурированных сигналов, сопровождающих каждое онлайн-действие, можно выстроить подробный рассказ о каждом пользователе – его мыслях, чувствах, интересах. Эти данные, заключил он, представляют собой по сути «широкий датчик человеческого поведения» и могут быть незамедлительно использованы для реализации мечты одного из соучредителей, Ларри Пейджа, о Поиске как о всеобъемлющем искусственном интеллекте [133].

Инженеры Google вскоре поняли, что непрерывные потоки побочных поведенческих данных могут превратить поисковую систему в рекурсивную самообучаемую систему, которая постоянно улучшает результаты поиска и стимулирует инновации в виде таких продуктов, как проверка орфографии, перевод и распознавание голоса. Как заметил тогда Кеннет Кукье,

Другие поисковые системы 1990-х имели шанс сделать то же самое, но не воспользовались им. Около 2000 года в Yahoo! разглядели этот потенциал, но идея осталась идеей. Именно Google распознал золотой песок в пустой породе своих взаимодействий с пользователями и позаботился о том, чтобы собрать его <���…> Google использует информацию, образующуюся как побочный продукт взаимодействия с пользователем, или «выхлоп данных», который автоматически перерабатывается для улучшения существующих услуг или создания совершенно новых продуктов [134].

То, что рассматривалось как отходы производства – «выхлоп данных», оседающий на серверах Google во время работы поискового «движка», – быстро было переосмыслено как критический элемент превращения поисковой системы Google в процесс непрерывного самообучения и самосовершенствования.

На этой ранней стадии развития Google петля обратной связи, связанная с улучшением ее функций поиска, создавала нужный баланс сил: поиску требовались люди, на которых он мог бы учиться, а людям требовался поиск, который позволял им учиться. Благодаря этому симбиозу алгоритмы Google обучались и выдавали всё более релевантные и полные результаты поиска. Чем больше запросов, тем больше обучения; чем больше обучения, тем более релевантны результаты. Больше актуальности – больше поисков и больше пользователей [135]. К тому времени, когда молодая компания провела свою первую пресс-конференцию в 1999 году, чтобы объявить о покупке акций компании на 25 миллионов долларов со стороны двух наиболее уважаемых фирм венчурного капитала Кремниевой долины, Sequoia Capital и Kleiner Perkins, поиск Google уже обрабатывал по семь миллионов запросов в день [136]. Несколько лет спустя Хэл Вэриан, который в 2002 году пришел в Google в качестве главного экономиста, заметит: