Педро Домингос - Верховный алгоритм
Еще интереснее, что этот процесс не закончится, когда вы найдете машину, дом, врача, работу или спутника жизни. Цифровая половинка станет постоянно учиться на своем опыте — точно так же как учитесь вы сами. Она будет искать оптимальные подходы везде, будь то собеседования о приеме на работу, свидания или поиск недвижимости. Она будет узнавать сведения о людях и организациях, с которыми взаимодействует от вашего имени, а потом — что еще важнее — черпать информацию из вашего общения с ними в реальности. Если программа предсказала, что вы с Элис будете прекрасной парой, а вам оказалось некомфортно вместе, цифровая половинка построит гипотезы о возможных причинах и проверит их в следующем раунде свиданий. Самыми важными открытиями она будет делиться с вами. («Вы уверены, что вам понравится X, но на самом деле вы скорее предпочтете Y».) Сравнивая ваши впечатления от различных гостиниц с обзорами на TripAdvisor, программа определит настоящие лакомые кусочки и найдет их в дальнейшем. Она не просто узнает, какие онлайн-магазины достойны доверия, но и поймет, как раскусить самые ненадежные. У вашей цифровой половинки будет модель мира, точнее, модель вашего отношения к миру. В то же время, конечно, все остальные тоже будут располагать непрерывно эволюционирующими моделями своего мира. Все стороны станут взаимодействовать и учиться, а потом применять полученные знания к следующему взаимодействию. У вас будет собственная модель каждого человека и организации, с которыми вы контактировали, а у них сформируется ваша. По мере совершенствования моделей взаимодействие будет все более похожим на то, что сложилось бы в реальном мире, однако происходить оно будет in silico и в миллион раз быстрее. Киберпространство завтрашнего дня превратится в очень обширный параллельный мир, который станет выбирать все самое перспективное, чтобы испробовать в реальности. Это будет похоже на новое, глобальное подсознание, коллективный «Ид» человечества, или «Оно»109.
Делиться или не делиться, а если да, то где и как
Конечно, полностью самостоятельное познание мира — медленный процесс, даже если ваша цифровая половинка делает это на порядок эффективнее, чем человек из плоти и крови. Если другие узнают вас быстрее, чем вы узнаете их, появятся проблемы. Чтобы этого избежать, надо делиться информацией: миллионы людей, объединив свои знания, узнают компанию или товар гораздо быстрее, чем один человек. Но с кем стоит делиться данными? Это, может быть, самый важный вопрос XXI столетия.
Сегодня данные можно разделить на четыре категории: те, которыми вы делитесь со всеми, те, которыми вы делитесь только с друзьями и коллегами, те, которыми вы делитесь с различными компаниями (сознательно или нет), и те, которые вы вообще не распространяете. К первому типу относятся, например, обзоры на Yelp, Amazon и TripAdvisor, рейтинги на eBay, резюме на LinkedIn, блоги, твиты и так далее. Эти данные очень ценны и порождают меньше всего проблем. Вы делитесь ими с миром, потому что сами того хотите, и это всем идет на пользу. Единственная сложность в том, что компании, которые хранят эти данные, не всегда разрешают массово их скачивать для построения моделей. Им следовало бы изменить свой подход. Сегодня можно зайти на TripAdvisor и увидеть обзоры и рейтинги заинтересовавших вас гостиниц, но как насчет модели факторов, которые делают гостиницу хорошей или плохой в целом? С ее помощью можно было бы оценивать гостиницы, у которых пока мало надежных обзоров или вообще их нет. TripAdvisor мог бы создать что-то подобное. А как насчет моделирования факторов, которые определяют привлекательность гостиницы именно для вас? Для этого требуется информация о вашей личности, и вы, возможно, не захотите делиться ею с TripAdvisor. Лучше, чтобы появилась доверенная третья сторона, которая соединит два типа данных и даст вам результат.
Данные второго рода тоже не должны создавать проблем, но это не так, потому что они соприкасаются с третьим видом данных. Вы делитесь новостями и картинками со своими друзьями на Facebook, а они делятся с вами. При этом каждый из вас делится всей этой информацией с сетью Facebook. Сеть получает преимущество: у нее миллиард друзей. День за днем она узнает о мире гораздо больше, чем смог бы узнать отдельный человек, и узнала бы еще больше, будь алгоритмы качественнее, а они совершенствуются с каждым днем благодаря нам — специалистам по обработке данных. Все эти знания Facebook использует главным образом для адресной рекламы, а взамен создает инфраструктуру для обмена информацией: на эту сделку идет каждый пользователь. Обучающиеся алгоритмы становятся все мощнее и извлекают из данных все больше и больше пользы, которая частично возвращается в форме более уместной рекламы и лучшего обслуживания. Единственная проблема в том, что Facebook вольна делать с данными и моделями то, что противоречит интересам пользователя, и этого избежать не получится.
Такая проблема появляется всюду, где человек делится данными с компаниями, а в наши дни подобные ситуации включают практически все действия в интернете и многие в реальной жизни. Вы еще не заметили, что вокруг идет яростная борьба за информацию о вас? Все хотят заполучить ваши данные, и это неудивительно — ведь таким образом можно найти лазейку в ваш мир, к вашим деньгам, голосу и даже к вашему сердцу. Пока у каждой компании есть лишь частица целого. Google знает, что вы ищете в интернете, Amazon располагает информацией о ваших покупках, AT&T — о телефонных звонках, Apple — о музыке, которую вы скачиваете, Safeway имеет полное представление о том, какие продукты едите, а Capital One — о ваших операциях с кредитными картами. Некоторые компании, например Acxiom, сопоставляют информацию о вас и продают ее, но на поверку (в случае Acxiom можно посмотреть на aboutthedata.com) ее получается немного и она отчасти ошибочна. Ни у кого и близко нет полной картины вашей личности. Это и хорошо, и плохо. Хорошо, потому что у того, кому удастся ее заполучить, появится слишком большая власть. Плохо — потому что, пока это так, создание всеобъемлющей модели невозможно. На самом деле вам нужно просто быть единственным владельцем такой модели и предоставлять к ней доступ исключительно на собственных условиях.
Последний тип данных — те, которыми вы не делитесь, — тоже создает проблему, и она заключается в том, что иногда следует предоставлять такую информацию. Может быть, это не приходило вам в голову, может быть, это непросто или у вас нет такого желания. В последнем случае стоит задуматься, есть ли у вас этическая обязанность делиться данными о себе. Один пример мы уже видели: больные раком могут внести вклад в победу над этим заболеванием, если предоставят доступ к геному опухоли и истории лечения. Но этим дело не ограничивается. Данные, которые мы генерируем в нашей повседневной жизни, могут дать ответы на всевозможные вопросы об обществе и политике. Социальные науки вступают в свой золотой век и наконец получат объем данных, сопоставимый со сложностью изучаемых явлений, а польза для всех нас будет огромной — при условии, что эти данные окажутся доступными и ученым, и людям, принимающим решения, и самим гражданам. Это не значит, что надо позволить другим подглядывать за вашей личной жизнью; это значит, что надо дать им возможность ознакомиться с полученными моделями, в которых будет только статистическая информация. Между вами и ними должен стоять честный брокер данных, который гарантирует, что информацией о вас не будут злоупотреблять и при этом не появится «халявщиков», которые стремятся получать преимущества, не делясь собственными данными.
Итого, проблемы есть у всех четырех видов данных. Решение у них общее: нужен новый тип компаний, который для ваших данных станет играть ту же роль, что банк для ваших сбережений. Банки (за редким исключением) не воруют и должны мудро инвестировать вклады. Сегодня многие компании предлагают консолидировать ваши данные где-то в облачном хранилище, но они все еще очень далеки от уровня банков персональных данных. Провайдеры облачных сервисов стремятся привязать вас к себе — а этого категорически нельзя допустить (представьте, что вы открыли счет в Bank of America и не уверены, можно ли будет когда-нибудь в будущем перевести средства в Wells Fargo). Некоторые стартапы предлагают вам хранить данные, а затем передают их рекламщикам, давая вам взамен скидки. На мой взгляд, смысл не в этом. В некоторых случаях вы бы дали такую информацию бесплатно, потому что сами в этом заинтересованы, а в некоторых ни за что не стали бы этого делать.
Компании нового типа, как я себе их представляю, за абонентскую плату будут предоставлять несколько функций. Во-первых, они станут анонимизировать ваши взаимодействия в электронном мире, проводя их через собственные серверы, и накапливать их, как и аналогичные действия других пользователей. Во-вторых, будут хранить в одном месте данные, собранные в течение вашей жизни, вплоть до круглосуточного видеопотока Google Glass, если у вас есть такие очки. В-третьих, они будут формировать полную модель вашей личности и вашего мира и постоянно ее обновлять. В-четвертых — применять эту модель от вашего имени, в рамках ее способностей, всегда делая ровно то, что сделали бы вы сами. Основное обязательство компании перед вами — никогда не использовать ваши данные и вашу модель вопреки вашим интересам. Гарантия не будет стопроцентной — в конце концов, мы и сами не застрахованы от того, чтобы иногда сделать что-нибудь себе во вред. Тем не менее жизнеспособность компании станет зависеть от выполнения договоренности в той же степени, как выживание банка — от сохранности ваших денег, поэтому можно будет доверять им так, как мы сегодня доверяем банкам.
