Кэти О'Нил - Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения

Именно этот ответ Сара Высоцки и получила от школьного округа. Джейсон Камрас позже сообщил Washington Post , что исправления были «подозрительными» и что цифры у ее пятого класса могли быть неверными. Но эти свидетельства не были достаточно убедительными. По его мнению, с Сарой поступили справедливо.

Видите парадокс? Алгоритм обрабатывает массу статистических данных и выдает вероятность того, что определенный человек может быть ненадежным арендатором, сомнительным заемщиком, террористом или плохим учителем. Эта вероятность выражается в результате, который может разрушить чью-то жизнь. Однако когда человек высказывает претензии к этому результату, то «подозрительные» свидетельства, могущие его оспорить, просто не принимаются во внимание. Дело должно быть железобетонным. Люди – жертвы ОМП, как мы увидим снова и снова, должны предоставить гораздо более четкие свидетельства, чем сами алгоритмы.

Пережив шок от увольнения, Сара Высоцки оставалась без работы всего несколько дней. Ее окружала масса людей, включая ее бывшего директора, которые готовы были поручиться за нее как за отличного учителя, и в результате она быстро нашла работу в школе соседнего округа, в Северной Вирджинии. Благодаря спорной модели бедная школа потеряла хорошего учителя, а богатая школа, которая не увольняет людей на основании результатов ученических тестов, этого хорошего учителя приобрела.

После ипотечного кризиса я остро осознала, насколько повсеместно распространено ОМП в банковском деле, и ту опасность, которую оно предоставляет для нашей экономики. В начале 2011 года я ушла из хедж-фонда. Позже, переименовав себя в специалиста по анализу данных, я присоединилась к стартапу в области онлайн-торговли. С этой выигрышной позиции мне было прекрасно видно, как легионы других видов ОМП ввинчиваются во все области промышленности и многие из них при этом усиливают неравенство и наказывают бедных. Оружие математического поражения находилось в самом сердце бурно развивающейся экономики данных.

Чтобы распространить информацию об ОМП, я завела блог под названием MathBabe . Моей целью была мобилизация коллег-математиков на борьбу с небрежным использованием статистики и основанных на предвзятости моделей, которые создавали свои собственные токсичные петли обратной связи. Специалисты по анализу данных, которых заинтересовал мой блог, сообщали мне о распространении ОМП в новых областях. Но в середине 2011 года, когда в Нижнем Манхэттене развернулось протестное движение «Захвати Уолл-стрит», я поняла, что нам нужно работать с более широкой аудиторией. Тысячи протестующих собрались, чтобы потребовать экономической справедливости и финансовой подотчетности. Однако, когда я услышала интервью с участниками этого движения, я обнаружила, что они зачастую не знают о самых основных проблемах, связанных с финансами. Они явно не читали мой блог. (Тут я должна добавить, что необязательно знать все детали системы, чтобы понять, что она неработоспособна.)

Я поняла, что могу либо критиковать их, либо к ним присоединиться, и выбрала второе. Вскоре я уже проводила еженедельные встречи Альтернативной банковской группы при Колумбийском университете, где мы обсуждали финансовую реформу. В ходе этого процесса я осознала, что обе мои вылазки за пределы академического мира – одна в финансы и другая в науку данных – обеспечили меня потрясающим доступом к технологиям и ОМП, приводимому в действие культурой.

Плохо продуманные математические модели в наши дни управляют экономикой везде, от рекламных кампаний до тюрем. Это ОМП обладает многими характеристиками, которые похожи на модель подсчета прогресса учеников, чуть не пустившую под откос карьеру Сары Высоцки в вашингтонских школах. Они непрозрачны, не подвергаются вопросам и сомнениям, массово распространены и занимаются тем, что сортируют, вычленяют и «оптимизируют» миллионы людей. Путая свои выводы с объективной реальностью, большинство из них создает губительные петли обратной связи ОМП.

Но есть одно важное различие между моделью подсчета увеличения коэффициента знаний учеников, созданной школьным округом, и, скажем, разновидностью оружия математического поражения, подсчитывающей перспективы выдачи микрокредитов. Они имеют разную отдачу. Для школьного округа отдача – что-то вроде политической валюты: ощущение, что задачи решаются. Но для бизнеса валюта используется самая стандартная: деньги. Для многих предприятий, применяющих эти грубые алгоритмы, притекающие к ним денежные потоки дают иллюзию доказательства того, что их модели работают. Посмотрите на ситуацию их глазами – и она для вас будет иметь смысл. Когда такие предприятия строят статистические системы, чтобы найти клиентов или манипулировать отчаявшимися заемщиками, растущий доход демонстрирует им, что они на правильном пути. Программное обеспечение хорошо делает свою работу. Проблема заключается в том, что прибыль выступает как мерило качества моделей. Мы увидим, как это опасное заблуждение будет проявляться снова и снова.

Это происходит из-за того, что специалисты по анализу данных слишком часто теряют из виду людей, для которых вроде бы предназначен этот анализ. Эти специалисты наверняка понимают, что программа, обрабатывающая данные, не может в определенном проценте случаев не дать неправильную оценку, ошибочно поместив того или иного человека в ту или иную социальную группу, что приведет к тому, что он не получит хорошую работу или шанс взять ипотеку на дом своей мечты. Но чаще всего люди, управляющие ОМП, не зацикливаются на этих ошибках. Их обратная связь – это деньги, а рост прибылей – их мотивация. Их системы разработаны так, чтобы захватывать как можно больше данных и оттачивать аналитику, обеспечивая все больший приток денег. Инвесторы, конечно же, радуются своей прибыли и осыпают компании-разработчики ОМП еще большим количеством денег.

А жертвы? Любой специалист по анализу внутренних данных скажет вам, что ни одна статистическая система не может быть идеальной. Жертвы – это сопутствующий риск. И зачастую их признают, как Сару Высоцки, всего лишь расходным материалом. Забудьте о них на минуту, скажут вам, и подумайте обо всех тех людях, которые получили полезные предложения через рекомендации от поисковиков, или нашли любимую музыку на сайте Pandora , или идеальную работу на LinkedIn , или, возможно, встретили любовь всей своей жизни на Match.com . Думайте о впечатляющих масштабах, позабудьте о мелких недостатках.

Большие данные имеют много горячих поклонников, но я к ним не отношусь. Эта книга будет острейшим образом сосредоточена на другом направлении: на том ущербе, который приносит оружие математического поражения, и на несправедливостях, которые оно порождает. Мы исследуем ущерб, который был нанесен людям в критические моменты их жизни: во время поступления в колледж, при попытках взять кредит, при вынесении им приговора в суде, в поисках работы. Все эти жизненно важные рубежи всё в большей и большей степени контролируются тайными моделями, которые произвольно наказывают людей.