Компютърните кодове спасяват човешки животи, управляват автомобили, контролират пазарите, но също така подготвят бъдещето на новия дигитален кастов свят.
На 14 юли 2015 г. в 8:30 часа иранският външен министър Мохамад Зариф обявява от терасата на виенския дворец Кобург сензационна новина: „Имаме споразумение с Шесторката за ядрената програма” . Така след 12-годишен преговорен маратон най-после е постигнато историческо решение между Техеран и петте страни – постоянни членки на Съвета за сигурност на ООН, плюс Германия. Освен Мохамад Зариф аплодисменти за постигнатата договореност получават още държавният секретар Джон Кери, руският външен министър Сергей Лавров, както и външните министри на Франция, Великобритания, Китай и Германия. Но най-голяма заслуга за този успех има един човек, който десетилетия наред остава извън полезрението на медиите, но който има огромен принос за реализиране на американската външна политика. Той се казва Брус Буено де Мескита. Той е професор по политология в Нюйоркския университет и е част от института „Хувър” към Станфордския университет. Веднага след като взема дипломата си в средата на 80-те от Мичиганския университет, той постъпва на работа в свръхсекретния анализаторски отдел на ЦРУ. Още от 1986 г. неговите алгоритми са част от външнополитическата стратегия на всички американски президенти. Като студент Мескита попада на книгата на Уилям Райкър „Теория на политическите коалиции”, в която американският политолог за първи път прилага теорията на игрите към политиката и успява да прогнозира развитието на множество събития през следващите години, включително развитието на Карибската криза и политиката на разведряване в началото на 70-те. Брус Буено де Мескита развива теориите на Райкър и разработва първите политически алгоритми. Така се утвърждава като „най-големият експерт по създаването на прогностични алгоритми” в света. Той е човекът, който още през 1983 г. предвещава краха на СССР и разпадането на комунистическата система, а неговите алгоритми залягат в основата на плановете на ЦРУ за ускоряване на тези процеси. Според неговите прогнози се развиват и преговорите с Иран. Буено де Мескита работи по тази тема още от края на 90-те. Според Кристофър Стайнър, автор на книгата „Как алгоритмите управляват света”, когато се прави прогноза за това как ще се развие определена политическа ситуация като например сагата с ядрената програма на Иран, трябва да се анализират хиляди фактори и елементи. Стандартният подход на анализаторите е да се подреди хронологията на събитията, след това да се сравни с идентични събития от миналото, после се цитират едно или две изказвания на отговорни политически фактори и така се защитава обявената теза, която се представя като прогноза. По същия модел работят и традиционните анализатори на ЦРУ, само че те разполагат с доста по-богата и неофициална информация от медийните коментатори. Алгоритмите на Мескита обаче работят доста по-различно и по-обективно. „Когато разчитаме на интуицията си, без да искаме пропускаме голяма част от фактите. Тогава математиката запълва тази празнина” – споделя Буено де Мескита. Той разказва, че неговите алгоритми не пропускат нищо и че отчитат дори личните и държавните интереси на всеки политически играч. Алгоритъмът хладнокръвно приема, че всеки ще действа така, както най-добре ще защити интересите на своята страна. От голямо значение е и до каква степен резултатът от политическата игра е важен за всеки играч. Възможно е върховният лидер да не е особено заинтересуван от събитията, поради което се налага промяна в тактиката. Тогава усилията трябва да се насочат към лидери на по-ниско ниво, за които обаче резултатите ще бъдат изключително важни, например за увеличаване на влиянието им в бъдеще. Точно този подход, разработен от Мескита в средата на 80-те, успява да направи пробив в йерархичната комунистическа система и да извади на сцената второстепенни играчи, които след това имат решаваща роля за разпада на съветската система. „Когато знаем мотивацията на всеки играч, неговите интереси, влиянието, с което разполага, много лесно бихме могли да съставим алгоритъм, който да работи в наша полза” – казва Мескита. Той селектира различни променливи величини и информации, след това определя кръга от основни играчи и причините, поради които са замесени в тези политически процеси. Останалото изчисляват алгоритмите. Буено де Мескита разработва алгоритъма относно Иранската ядрена програма още през 2009 г. и оттогава Вашингтон неизменно следва неговите прогнози. Неговите „ботове” (софтуерни роботи или виртуални агенти) преценяват през последните пет години всеки фактор, замесен в политическия спор: политически играчи, страни, ефекта от санкциите, дори експертното ниво и възможностите на иранските ядрени учени. Прогнозата на Мескита вещае, че към 2014 г. Иран ще разполага с достатъчно обогатен уран, за да може да създаде атомна бомба. Ето защо препоръката е до този срок да се търсят всички възможни компромиси за постигане на споразумение. Алгоритъмът също така посочва, че Иран няма намерение да използва реално този уран за създаване на ядрено оръжие и страната ще продължи да развива ядрената си програма за мирни цели. Алгоритъмът се аргументира с напълно логични факти и доказва тезата си, че Техеран няма никакво намерение да се конфронтира със САЩ: страната разполага с военна мощ, която е 72 пъти по-слаба от американската армия, а освен това Иран не е нападал друга държава през последните шест века! Но иранците са горди натури, не биха се подчинили на натиск и не биха приели условия, които са унизителни. Иран би приел условията на Запада само ако те отчитат високото ниво на технологично развитие на страната. Точно според този сценарий се развиват и преговорите през последните пет години, а алгоритмите на Мескита се оказват много по-точни от всички доклади на ЦРУ по темата. Още едно събитие се развива точно според алгоритмите на Буено де Мескита. На 5 май 2010 г. той представя пред директора на ЦРУ Леон Панета и шефа на Отдела за компютърни анализи на Пентагона Ендрю Маршал своя доклад, с който прогнозира началото на Арабската пролет. Неговият алгоритъм предсказва, че египетският президент Хосни Мубарак до една година ще загуби властта си. Още на следващия ден Панета извиква отново проф. Мескита в кабинета си заедно с адвоката му, за да подпише секретно споразумение, което го задължава да не споменава за своята прогноза пред никого. Едва миналата година Панета споделя, че е направил това „по молба на голяма инвестиционна банка от Уолстрийт, която се опасявала, че тази информация би могла да се използва за „сделки на века”, които биха сринали световната финансова система. Засега ролята на Буено де Мескита в развитието на Кримската криза и гражданската война в Украйна остават в тайна. Неговите прогнози са строго засекретени. Но без съмнение след няколко години вероятно ще стане ясно, че отново алгоритмите са сработили и развитието на събитията през цялото време е било под контрол.
Във филма Sneakers от 1992 г., не особено сполучливо преведен на български като „Проникване”, има една сцена, в която героите на сър Бен Кингсли и Робърт Редфорд обсъждат темата за властта. „Не става въпрос за това кой има повече куршуми. Навън се води война, стари приятелю, световна война. И печели не този, който има повече патрони. Печели този, който контролира информацията. Какво виждаме и чуваме, какво работим, за какво мислим. Всичко се свежда до информацията” – казва Козмо (Кингсли) на Мартин Бишоп (Редфорд). Тези пророчески думи са реалност вече повече от 20 години.
Наскоро IBM обяви, че всеки ден хората създават умопомрачителните 2,5 квинтилиона байта информация. (Това са около 500 милиона филма, или 1 милион пъти по-голям обем от този, който би могъл да побере човешкият мозък!) Без алгоритмите не бихме могли да се справим с този гигантски обем от данни. Например 70% от сделките на Уолстрийт се осъществяват благодарение на анализите на алгоритмите. Естествено изниква въпросът: доколко могъщи са наистина алгоритмите? По своята същност те са напълно безвредни. Всяка готварска рецепта представлява един прост алгоритъм: поредица от последователни действия, които ни гарантират приготвяне на вкусна храна. Алгоритмите са серия от последователни инструкции, изпълнявани стъпка по стъпка от компютъра. Но въздействието им върху нас е огромно, тъй като те филтрират информацията, която стига до нас. Те ни връщат резултатите от търсенето в Google, те са в състояние да променят начина, по който гледаме на света, алгоритъм вече написа симфония, много по-красива от произведенията на Бетовен, алгоритми намалиха престъпността в Лос Анджелис с 27% и т.н. Обаче проблемът с развитието на технологиите е дефиниран перфектно от френския антрополог и урбанист Пол Вирилио: „Изобретяването на кораба означава също така и изобретяване на корабокрушението”.
Основи на креативния шопинг
В началото на април проф. Майкъл Б. Ейсън, експерт по генетика, геномика и цивилизационно развитие в Бъркли, влиза в своя акаунт в Amazon.com, за да си купи книгата „Развитие на мухата” на британския биолог от Кеймбридж Питър Лоурънс. Цената на екземпляр втора ръка е около 17 лири, около 35-40 долара. Но в този ден проф. Ейсън застива пред лаптопа си от удивление: Amazon предлага чисто нови книги от двама продавачи, но цените им са шокиращи: 1 730 045 и 2 198 177 долара. Ейсън си казва, че е станала някаква грешка. Той не може да си представи, че някой ще реши да продава специализирана книга за биологията на мухите на цената на кашон с най-скъпото червено вино в света 1787 Château Lafite Rothschild! На следващия ден обаче изненадата се сменя със ступор: цените на книгите скачат съответно на 2 194 443 и 2 788 233. И така чак до 18 април, когато проф. Ейсън изпада в шок: и двете книги се продават на една и съща цена 23 698 655,93 долара плюс пощенските разходи от 3,99 долара! На следващия ден обаче най-накрая ситуацията се нормализира и книгата се предлага вече на обичайната си цена от 106 и 110 долара. Как е възможно Amazon да се гаври по такъв начин със своите клиенти и да им предлага цени на книги, колкото са цените на жилищата в Trump Tower на Доналд Тръмп в Ню Йорк – около 24 милиона долара! Всъщност има логично обяснение: просто алгоритъмът на Amazon „е полудял”, влизайки в ценова война между продавачите на книгата. Алгоритъмът е програмиран така, че да предлага малко по-висока цена от тази на продавачите, като я приравнява към по-високата оферта. Но кодът сработва грешно и така се стига до абсурдната цена, която е коригирана едва след намесата на програмист от компанията. Всеки път когато отваряме нов браузър в интернет, някой някъде веднага ни идентифицира и започва да следи нашето поведение: нашият IP address се регистрира, върху нашето устройство се инсталират онези малки шпиони, наречени cookies (бисквитки), които ползват информацията за нашата „пазарска кошница”. Те позволяват да ни облъчват с конкретни реклами, които биха могли да ни интересуват. Например, ако в своя имейл напишете Лондон или Берлин, скоро ще бъдете затрупани от оферти за евтини полети до Лондон или Берлин. Още през 1890 г. американският психолог Уилям Джеймс стига до заключението, че човек е много повече от тяло и психика, а е „съвкупност от всичко, което нарича „мое” – моето родно място, моята къща, моята съпруга, моите деца, моите приятели, моята работа, моя авторитет, моята родина, моята яхта, моята банкова сметка” и др. Тази констатация е два пъти по-валидна в ерата на алгоритмите. В зависимост от това къде живее, как прекарва времето си, какво търси в интернет всеки получава своя „идентичност” – по пол, раса, социална група, интереси, доходи, възможности. Алгоритмите са способни да преценят разликата между това дали купувате в интернет самолетни билети, домакински уреди, козметика, хранителни добавки, билети за концерти или нещо друго. Тази разлика формира нашата алгоритмична идентичност, която представлява гигантски бизнес. Става дума за индустрията на уеб анализаторските фирми. Тези компании събират огромни масиви с информация за потребителите в интернет. Но освен това те използват и свои уникални алгоритми за обработка на тези данни и създават индивидуални досиета на всеки. Една от най-големите компании за интернет рейтинг в света се казва Quantcast със седалище в Сан Франциско и офиси в Ню Йорк, Чикаго, Лос Анджелис, Детройт, Лондон и Дъблин. Тя следи посещенията на 100 милиона потребители в най-популярните уебсайтове и разполага с потребителски досиета на 240 милиона американци и още 500 милиона потребители от целия свят. Бизнесът на тази компания е свързан с разработването на формула за потребителските навици на хората. След това фирмата консултира най-големите компании как да използват тази информация, за да увеличават продажбите и печалбите си. През изминалата година рекламата в печатните издания на САЩ е намаляла със 7,9% и е стигнала обем 27 милиарда долара. Докато в интернет се е увеличила с 13% и е достигнала 53 милиарда долара. Число, което догонва телевизионната реклама, която е 79 милиарда долара. Президентът на Quantcast Конрад Фелдман го обяснява ясно: „Няма нужда някой да развива хипотези кой е идеалният потребител за един или друг продукт и как може да се достигне. Имаме възможности да измерваме в реално време ефекта от рекламната кампания, като следим какво наистина работи. Посланието трябва да се променя според характеристиките на аудиторията след анализа на огромно количество от данни”. Британецът Конрад Фелдман има сериозен опит. Веднага след като завършва университета, той създава първия си професионален алгоритъм за борба с прането на пари и успява да го продаде на няколко големи банки. „Моят алгоритъм позволяваше да се следи движението на милиарди транзакции и да се откриват съмнителни парични потоци. Той проследяваше всичко, към което хората демонстрират интерес. Финансите дават интересни данни, но те са свързани само с това, за което хората харчат парите си. Докато интернет има информация за интересите им и за промяната в поведението им на микро и макрониво” – разказва Фелдман. Когато той пристига в САЩ, е учуден от факта, че рекламните блокове по телевизията са по 20 минути на всеки час, но ефектът е отчайващ. Рекламата в телевизията е „стрелба на посоки”, тъй като телевизията не разполага с възможностите, с които интернет разполага. Amazon е компанията, която първа започва да използва алгоритъм за клиентите си, тя следи предпочитанията на всеки клиент и му предлага подобни заглавия, с което вдига продажбите си драстично. По този начин Quantcast започва да създава алгоритмични досиета на потребителите в онлайн магазините, като ги класифицира според демографски и психографски профили, интереси, начин на живот, доходи, възможности. Така Конрад Фелдман стига до мотото на компанията си: „Ние знаем, преди да го направиш”. Facedeals е друга американска фирма, която разработва камери за лицево сканиране и разчитане на лицеви мимики. Те се поставят в магазините, където сканират лицата на клиентите, след което установяват връзка с техните профили в Facebook, и така събират допълнителна информация за тях. На тази основа на клиентите се предлагат рекламни оферти, което увеличава вероятността за покупка. Но още през 1980 г. във фундаменталния си труд „Третата вълна” футуристът Алвин Тофлър обявява „ерата на демасификацията” (тоест краят на масмедиите) и началото на един качествено нов етап в развитието на цивилизацията – персонализацията на информацията, продукта, посланията.
Формулата на дискриминацията
Гафът на алгоритъма в конкретния казус с проф. Ейсън и книгата „Развитие на мухата” се нарича ефект на „филтриращия балон”. Този термин е измислен от Илай Парисър, който е собственик на сайта Upworthy и пише книга по тази тема. Парисър първи анализира един странен факт: когато двама души търсят едно и също нещо в интернет, те всъщност получават различни резултати. Парисър дава за пример търсенето на информация за British Petrolium. Той написва BP от компютъра в дома си, същото написва и секретарката му от компютъра в офиса. Тя получава като резултат информация за екологичната катастрофа от април 2010 г., когато в Мексиканския залив се изляха милиони тонове петрол от взрив на нефтена платформа, управлявана от BP. Докато той получава информация за възможностите за инвестиции в British Petrolium. При друг подобен опит тя написва Рихард Вагнер и резултатите й връщат информация за творчеството на германския композитор. Докато в същото време Парисър получава информация за бояджийски принадлежности Wagner Spray Tech. За разлика от либертарианската идея за един отворен и хоризонтален свят ключов елемент в културата на алгоритмите е създаването на йерархични структури. На практика „софтуерното разделение” създава нова дигитална кастова система. Чрез алгоритмите хората си гарантират достъп до стоки, услуги и възможности. Но в същото време алгоритмите са и репресия, защото могат да попречат на хората да имат същите свободи и блага. Всичко зависи от това в коя дигитална каста са попаднали. „Човешкото софтуерно разделение” се проявява в т.нар. „диференцирано определяне на цената”, което се прилага от компании като Amazon или такситата Uber. С помощта на алгоритъм компанията получава информация за това, че определени клиенти са склонни да платят по-висока цена за даден продукт. Алгоритъмът „разпознава” кой клиент се нуждае отчаяно от даден продукт и е готов да плати висока индивидуална цена. За първи път алгоритъм за различни цени е въведен от Google през септември 2012 г. под името „Динамична цена за електронно съдържание”, който позволява променливо индивидуално ценообразуване за онлайн продукти, като видео и аудио, електронни книги и компютърни игри, в зависимост от профила на купувача. Алгоритъмът за части от секундата анализира профила на купувача и определя дали той е склонен да плати повече за това, което търси. В кода на „формулата” е заложена възможността цената да скача до четири пъти над редовната. Алгоритъмът на Google разпознава, че сте търсили това заглавие в миналото и при това сте го търсили много настойчиво, затова сега смело ви го предлага – само на вас и на специална цена. През последните две години е регистриран истински бум на т.нар. „емоционално слухтящи алгоритми”, които са създадени, за да прогнозират емоционалното състояние на хората според анализа на гласа, лицевото изражение и историята на поведението в мрежата. Преди две години изследователската лаборатория на Microsoft анализира редица данни от телефонни разговори, мобилни приложения и местоположение на участниците, за да прогнозира тяхното настроение. На тази основа разработва алгоритъм, който оценява настроенията на хората с точност до 93%. Защото настроенията оказват сериозно влияние върху предпочитанията на клиентите. Да предположим, че вашият компютър или мобилен телефон регистрира, че сте доста уязвим в един определен момент – да речем, внезапно ви заболи зъб. В този случай алгоритъмът ще ви предложи подходящо лекарство, естествено, на съответната увеличена цена. Много теоретици на интернет защитават тезата, че в дигиталния свят дискриминацията по пол, раса, етнос, сексуалност отпада. Но на нейно място се появява нова дискриминация, още по-изтънчена, още по-унизителна и още по-безкомпромисна. Френският философ Жил Дельоз твърди, че при предишните общества контролът и властта са се осъществявали в рамките на определени линейни пространства, като например училището, работното място, семейното огнище. Всяко едно от тези места изгражда свои собствени правила за контрол и поведение, които важат само за това място, а между тези пространства хората изпитват свободата на неконтролирания живот. Но с алгоритмите всичко това се променя. Вече целият живот става обект на постоянно наблюдение, макар че то е незабележимо, неосезаемо, невидимо. Властта е навсякъде, макар да изглежда, че сякаш не е никъде. Това е същността на нашата нова алгоритмична реалност. Светът се превръща в „дигиталния паноптикум”, идеалния затвор, измислен от британския философ Джереми Бентъм, в който един надзирател наблюдава всички затворници, но остава невидим за тях. По този начин те не знаят кога точно са наблюдавани и остават с впечатлението, че са обект на постоянен контрол. За фирмите е важно да знаят всичките наши желания и капризи, за да могат удобно да ни класифицират в определена категория. Явно, че в технологичното общество гражданите имат всичко, което си поискат, с изключение на едно нещо: свободата.
Всеки рови в профила ти
Кой не мечтае да работи за Google, Facebook, Twitter и за няколко години да стане милионер. Но това е почти невъзможно, защото тези компании не пускат обяви за работа, не селектират таланти с интервюта и не четат CV-та. Тази дейност е поверена на специална фирма, която носи името Gild – най-големият играч на пазара за кадри за технологичните компании. Gild e глобален лидер в бизнеса с наемане на таланти за най-големите компании. Компанията използва уникален алгоритъм, чрез който анализира десетки хиляди различни характеристики и данни, за да постигне „широко прогнозно моделиране”. „Компаниите, за които работим, са затрупани с автобиографии. Но тези компании не търсят хора за работа, те търсят различните, уникални таланти за работа” – коментира главният научен ръководител на Gild Вивиан Минг. Но използването на алгоритми е подложено и на сериозна критика от експертите. През юли 2015 г. учени от Carnegie Mellon University представят доклад за свое конфиденциално изследване, което разкрива сензационния факт, че Google умишлено използва специален алгоритъм, чрез който представя реклами за изпълнителни директори предимно на мъже, като дискриминира жените. Разкриването на тази несправедливост става възможно едва след създаване на нов софтуер, наречен „Рекламен рибар”, който позволява да се проследи моделът на работа на персонализираните реклами от Google. Тъй като алгоритъмът на Google е много сложен и се базира върху цяла поредица от фактори, учените трябвало да използват серия от фалшиви акаунти на потенциални кандидати за работа. Експериментът доказва, че на „мъжката” група са предложени 1852 обяви за работа за ръководни кадри с високи заплати, на жените само 318. Google излиза със специално становище по този повод, като обяснява, че „алгоритмите са програмирани така, че да представят рекламите пред точно определена аудитория според изричните изисквания на рекламодателите”. Google освен това подбира кадри и според т.нар. стратегия „Езерото Уобегон”, заемка от американски хуморист, който твърди, че е израсъл край измисленото езеро Уобегон, където „всички жени са силни, всички мъже са красиви и всички деца са левенти”. Стратегията „Езерото Уобегон” изисква от кандидатите за работа да покажат умения, които са далеч над средното ниво на средния Google потребител. Компанията обръща особено внимание на нещо толкова неизмеримо като „умения”. Друго разследване на учени от University of Maryland установява дискриминационна практика при подбора на кадри и за Facebook. Ръководителят на екипа проф. Синтия Матушек разкрива, че при подбора на кадри за Facebook изрично е посочено изискването да познавате служител на компанията, който да гарантира за вас! Идеята е подобна на тази, според която действа професионалната социална мрежа LinkedIn, чиито алгоритми търсят връзки между отделния човек и професионалиста, с когото той се опитва да установи контакт. По принцип идеята е приемлива до определено ниво, но в крайна сметка тя може да се окаже пречка за социалната мобилност на много кандидати за работа. Друго изследване на три американски университета си поставя за цел да установи дали профилите във Facebook могат да се използват като достоверен източник на информация за прогнозиране дали даден кандидат може да се справи с новата си работа. Експертите анализират снимки, коментари на стената и търсят отговор на въпроса „Доколко емоционално стабилен е този човек?”, както и „Доколко може да се разчита на него?”. Особено положителна оценка получават онези потребители, които пътуват често, имат много приятели, демонстрират широк спектър от интереси и хобита. Но пък и „купонджиите” не са непременно характеризирани като „негативни кандидати”, защото хората, които умеят да се забавляват, най-често са екстроверти, приятелски настроени и комуникативни, което е нещо положително за създаване на креативен климат на работното място. Изследователите правят тестове с работодателите на тези хора и установяват, че наистина съществува сериозна връзка между оценките на данните от Facebook и демонстрираните качества на работното място. Заключението е, че профилите във Facebook са наистина надежден източник на информация. Изследване на University of Cambridge сред 58 000 американски потребители на социалните мрежи установява, че чрез анализ на „лайковете” много точно могат да се определят важни лични качества на потребителите: възраст, IQ, сексуални предпочитания, емоционално и интелектуално ниво. Същата система показва много добри резултати и при анализи на постингите в Twitter. През последните две години са проведени още шест сериозни изследвания и те всички стигат до еднозначното заключение: анализите на активността на потребителите в социалните мрежи дава много важна информация с минимум 75% точност за политическите пристрастия, социалната ориентация, интелектуалното и емоционалното ниво на индивида, раса, пол, интереси. Компанията CourseSmart пък използва алгоритми, с които позволява на учителите да следят своите ученици извън класната стая. New York Times посвещава на фирмата CourseSmart специален материал, озаглавен „Учителят ти знае дали отваряш електронните си учебници”. В него се разказва за тексаски учител, който ползва услугите на CourseSmart, за да следи какво правят 70 негови ученици. Така учителят разбира, че повечето от учениците изобщо не отварят учебниците си редовно, както той им препоръчва, а се опитват да научат всичко наведнъж в нощта преди тестовете. Услугата на CourseSmart е нещо като Big Brother, но с добри намерения. Компанията Google пък следи своите служители, като им предлага безплатен обяд или фриволни занимания в гимнастическите салони в своите офиси. Програмистите на компанията са разработили алгоритъм за проследяване на „нивото на щастие”, което изпитват служителите на работното си място – Googlegeist. Така шефовете на Google получават регулярно доклади за психофизическото състояние на персонала. След което реагират бързо за решаване на проблемите. Идеята е служителите на компанията не само да продават продуктите й, но и да го правят „по-бързо и с усмивка”. Много фирми печелят благодарение на алгоритмите. Такава е и Nara, която започва своята дейност, като предлага на клиентите препоръки за посещения на ресторанти според техните предпочитания, вкус, навици. Постепенно обаче добавя към препоръките за ресторанти още хотели, дрехи, аксесоари и др. Компанията дори си поставя за цел да реализира идеята за „социална мобилност”, тоест, ако някой реши да промени рязко начина си на живот – например да се превърне в професионален дегустатор на вино, фирмата предлага схема, по която да го постигне. Всъщност същността на бизнеса на Nara е тъкмо в това – всеки, който има желание да промени съдбата си, да го постигне, като излезе от интернет и потърси късмета и съдбата си в реалността. „Интернет се е превърнал в една гигантска бизнес машина, с която ние общуваме чрез нашите очи и кликове, а тя ни връща реклами и хаос. Ние се опитваме да променим този модел, като премахнем хаоса, безредието и шума и създадем разумен и логичен начин хората да достигат до нещата, които наистина ги интересуват” – коментира главният инженер на Nara Натан Уилсън. Проблемът е, че алгоритмите на Nara си позволяват да вземат решения от името на своите клиенти с оправданието, че „намаляват хаоса и шума” на света, като филтрират онова, което можем или не можем да виждаме в мрежата.
Малиновите торти и престъпността
Преди десет години най-голямата компания за търговия на дребно Walmart се натъква на любопитна информация. Благодарение на своя специален алгоритъм за анализ на предпочитанията на своите 245 милиона клиенти Walmart установява, че при спешните доставки по време на изключително лошо време и урагани клиентите търсят освен бутилирана вода, бира и скоч лента още и... малинови торти! За да изпробват тези резултати, те увеличават доставките на малинови торти по време на три урагана – „Франсез” през 2004 г., „Катрина” през 2005 г. и „Санди” през 2012 г. Оказва се, че алгоритъмът е сработил безупречно! Затова психологът Колийн Маккю и директорът на полицията в Лос Анджелис Чарли Бек проявяват интерес към алгоритъма на Walmart и решават да го използват за намаляване на престъпността чрез една формула за прогнозните полицейски операции. От цялата събрана информация за престъпленията в Лос Анджелис се създава „карта на огнищата на престъпност”. Изключителна помощ им оказва полицейският инспектор Шон Малиновски, който става известен в полицейските среди като „компютърният талант”. Малиновски започва кариерата си като маркетингов експерт, който работи за компании, произвеждащи дъвки и маргарин. По някаква случайност попада и в разработването на проект на полицията в Детройт, свързан с борбата с шофирането след употреба на алкохол. Проектът се оказва изключително успешен и Шон започва работа в полицията. Малиновски има вроден талант да работи именно срещу престъпниците. Според него престъпността прилича на земетресенията, тя се проявява в ограничени „сеизмични зони” на криминалитет, наречени „горещи точки на престъпността”. Установява се, че престъпниците действат в ограничен периметър от улици. За Сиатъл това са едва 4,5% от улиците на града! В Минеаполис престъпленията са ограничени едва до 3,3% от улиците, където се извършват половината от регистрираните в града престъпления. В Бостън престъпниците вилнеят в периметър от 8% от улиците, където се извършват 66% от престъпленията. Предприемайки превантивни мерки в тези райони, полицията успява да намали престъпността с 55% благодарение на алгоритъма на Малиновски!
Да изхвърлим правистите
В историческата трагедия на Шекспир „Хенри VI” има една знаменита фраза на един от съмишлениците на бунтаря Джак Кейд – Дик Касапина. След като дава два цента в подкрепа на бунта и застава на страната на Кейд, Дик казва: „Първо трябва да изтребим всички юристи!”. Алгоритмите вече дават възможност да се реализира една историческа мечта: да се отървем от юристите. Да вземем например периода на досъдебното производство. Това е един изключително важен етап, свързан със събирането на доказателства по делото, за да може да има справедлив съдебен процес. Алгоритъмът е в състояние да проучи огромно количество документация по делото за много по-кратко време от обичайното. Необходимо е само документите да бъдат индексирани според определени ключови понятия или да бъдат класифицирани. Компютърният алгоритъм може да търси доказателства по определена тема, например „пране на пари” или „данъчна измама”. Алгоритъмът може дори да търси и „липса на правна база” за дадено действие. Световен лидер в тази област е компанията Blackstone Electronic Discovery, която е в състояние да анализира за кратко време около 1,5 милиона документа на цена от 100 000 долара. Клиенти на електронната юридическа кантора са не само Министерството на правосъдието на САЩ, но и компании като Apple, Adobe, Uber. Тъкмо Blackstone е компанията, която събира доказателства за Apple в „патентния процес на века” срещу Samsung. Двата технологични гиганта се съдят заради дизайна на смартфони и таблети. Blackstone подпомага Apple и в друг патентен процес, този срещу Motorola. И тъкмо благодарение на работата на електронното следствие Apple печели процесите, които води в САЩ, и обратно – заради невъзможността да събере достатъчно доказателства губи съдебните спорове в Южна Корея, Япония и Великобритания. Джон Кели, основател и собственик на Blackstone, разказва за New Yorker, че бизнесът на електронната му юридическа кантора се разраства. „Днес обемите от информация, които се налага да се обработват при досъдебното производство, наистина експлодират. Преди 20 години един типичен процес налагаше да се проучат около десетина кашона с документи с веществени доказателства. Днес в дигиталната епоха базите данни са огромни и е напълно нормално да ни се налага да проучваме по 100 и повече гигабайта документи, което се равнява на 1-2 милиона страници.” В процеса на Apple срещу Samsung „електронните следователи” на Blackstone откриват конкретно едно обстоятелство, което накланя везните в полза на американската компания: оказва се, че южнокорейският електронен гигант заличава веществени доказателства. Всички електронни писма на Samsung имат наложен автоматичен срок за съхранение от две седмици, след който автоматично се самоунищожават. Това е оценено като опит да се прикрият факти и е отчетено в полза на Apple. Счита се, че юридическите алгоритми ще разрушат корупцията и субективния фактор в съдебната система, тъй като ще действат превантивно и няма да допуснат системата, призвана да раздава справедливост, да се използва за лични цели, както става сега. В класическата си книга „Себичният гений” британският биолог, еволюционист и неодарвинист Клинтън Ричард Доукинс коментира как съдебната система работи умишлено неефективно, за да могат юристите да работят съвместно в „изкусно кодирано сътрудничество”, като „доят” своите клиенти за колкото се може по-дълъг период. По своята същност това също е един алгоритъм, но той е диаметрално противоположен на този, който предлагат новите технологии, които позволяват всеки един съдебен спор да се решава максимално справедливо за кратки срокове. Според американския учен и преподавател по право в Станфордския университет Лорънс Лесиг „правото и компютърният код са двете страни на една и съща монета”. Той базира своите аргументи върху научните прозрения на Готфрид Лайбниц отпреди 300 години. Великият математик е убеден, че съдебната отговорност може да се определя с използване на математически изчисления. В същото време противниците на алгоритмите разполагат със солидни контрааргументи. Те смятат, че алгоритмите могат да работят напълно логично, но това не означава, че са „неутрални”. Технологиите не са нито лоши, нито добри, а още по-малко са неутрални. Но алгоритми се използват навсякъде, дори и на такива места като Агенцията за национална сигурност на САЩ. Днес алгоритмите са вездесъщи. Най-голямата тайна на света (като изключим алгоритмите на Агенцията за национална сигурност) са алгоритмите на търсачката Google, които се охраняват много по-строго от рецептата на Coca-Cola. И тези алгоритми определят нашето колективно бъдеще.