Читати книгу - "ХЗ. Хто знає, яким буде майбутнє"

Інтернет, що працює дедалі швидше, зв’язує свідомість людей у єдине ціле. Наші колективні знання, пам’ять і сприйняття стають спільним надбанням та зберігаються в цифровому вигляді. Ми вирощуємо новий вид технологічного суперорганізму, глобальний мозок, сформований із взаємопов’язаних людських можливостей. Цей глобальний мозок — гібрид машини і людини. Його органами чуття є камери, мікрофони, клавіатури та локаційні сенсори кожного комп’ютера, смартфона та будь-якого пристрою «інтернету речей». Його свідомістю є колективні уявлення мільярдів людей розумних, а алгоритми ретельно впорядковують, спрямовують і розвивають їх.

Цифрові сервіси Google, Facebook і Twitter, що майже в реальному часі поєднують сотні мільйонів, ба навіть мільярдів, людей, — це примітивний штучний інтелект. Взаємозалежність інтелекту цих систем та спільноти людей, які їх формують, — те саме, що відбувається в наших організмах. У кожному з нас живуть трильйони диференційованих клітин, і лише деякі містять нашу ДНК. Більшість — іммігранти, гігантський мікробіом мікроорганізмів, які колонізували наші внутрішні органи, шкіру, кровоносну систему. У наших тілах набагато більше мікроорганізмів, аніж людських клітин, але то не загарбники, а функціональна частина цілого. Без мікроорганізмів, які ми прихистили, ми б не перетравлювали їжу й не перетворювали її на корисну енергію. Згідно з дослідженнями, бактерії в нутрощах навіть впливають на наші думки і почуття299. Багатоклітинний організм — це сукупність комунікацій, екосистема, платформа чи ринок, як на те, що об’єднує всіх учасників. Коли ринок виходить із ладу, ми хворіємо або не реалізовуємо потенціалу.

Люди живуть у нутрощах штучного інтелекту — організму, що тільки народжується. Може, глобальний штучний інтелект, так само як ми, не буде незалежним утворенням, а існуватиме в симбіозі зі свідомістю людей, що живуть у ньому і поруч із ним.

Ми щодня прищеплюємо глобальному мозку нові навички. DeepMind починала тренувати свою програму для гри в ґо з вивчення ігор, які зіграли люди. У січні 2016 року розробники писали в журналі Nature: «Глибокі нейронні мережі тренують за допомогою інноваційного методу, що поєднує навчання з учителем, тобто уроки від чемпіонів, та навчання з підкріпленням — за рахунок практики, самостійних ігор»300. Отже, програма починала зі спостережень за людьми, які грають у ґо, потім закріпила засвоєне, зігравши сама із собою мільйони разів та перевершивши рівень досвідчених майстрів. Схема, відповідно до якої люди безпосередньо чи опосередковано навчають алгоритми, мала важливе значення для стрімкого розвитку сервісів на базі штучного інтелекту.

Утім безпосередня розробка навчальних наборів даних для штучного інтелекту — ніщо, порівняно з даними, які люди викладають в інтернет просто так. Пошуковик Google, фінансові ринки і соціальні мережі, як-от Facebook і Twitter, збирають дані з трильйонів взаємодій між людьми, змішують ті дані в колективний інтелект, на якому можуть працювати алгоритми вузького штучного інтелекту. Фахівець з обчислювальної нейробіології та підприємець у галузі штучного інтелекту Бо Кронін зазначив: «Google досягнула успіху, бо навчилася зі слабким штучним інтелектом виконувати завдання, що, як раніше вважалося, до снаги лише сильному штучному інтелекту (йдеться про логічні висновки і розв’язання задач, тобто функції людського інтелекту). Завдання виконуються за рахунок пошуку відповідностей між новими вхідними даними й архівним масивом зразків, що траплялися раніше»301. Вузький штучний інтелект, що повсякчас потрапляє під обстріл даних від мільярдів користувачів, дедалі більше скидається на сильний. Одне слово, це системи колективного інтелекту, що за допомогою алгоритмів формують колективні знання і рішення мільйонів людей.

Виходить класична концепція «ринку», де, за браку централізованої координації, ціни на товари, вартість робочої сили, наявність покупців і продавців для всіх плодів Землі та продуктів людської винахідливості регулюються «невидимою рукою» (згідно зі знаменитим афоризмом Адама Сміта).

Та чи можна порівнювати «невидиму руку» ринку за участі торговців і споживачів, що мають власні інтереси, із «невидимою рукою» ринку, де комп’ютерні алгоритми всім заправляють і формують інтереси учасників?

Алгоритми не тільки згуртовують інтелектуальні можливості і рішення людей, а й впливають на них та розширюють. Як зазначив Джордж Сорос, сили, що формують нашу економіку, не є ані правильними, ані неправильними: вони лише відображають наші колективні уявлення чи знання. Ми вже говорили про вплив алгоритмів на засоби масової інформації.

Швидкість та масштаби електронних мереж змінюють фінансові ринки, і ми наразі не до кінця розуміємо, як це відбувається. Фінансові ринки, що згуртовують уявлення мільйонів і визначають відповідно до них ціни, схильні до упереджених прогнозів, помилок, спричинених алгоритмами, та маніпуляцій, і це призводить до катастрофічних наслідків. Горезвісний крах фондового ринку Flash Crash 2010 року стався через те, що алгоритми високочастотного трейдингу відреагували на ринкову маніпуляцію одного трейдера, і всього за 36 хвилин індекс Доу-Джонса впав на тисячу пунктів (це майже трильйон доларів ринкової вартості). За кілька хвилин індекс знову піднявся, але лише на 600 пунктів.

Flash Crash засвідчив, що швидкість електронних мереж сприяє дезінформації та нераціональним рішенням. Колись про ціни на товари з Китаю люди дізнавалися зі швидкістю кліперів, потім — зі швидкістю телеграм, а тепер електронні біржові маклери і торговці споживчими товарами тримаються якнайближче до точок присутності (дата-центрів провайдерів високошвидкісного інтернету), щоб виграти мілісекундну перевагу. У цих перегонах люди-трейдери безнадійно відстають. Понад 50 відсотків біржових операцій здійснюються програмами, а не людьми.

У людей без машин тепер практично немає шансів. Майкл Льюїс, автор книжки Flash Boys про високочастотний трейдинг, розповів про це в інтерв’ю з ведучим радіопередачі Fresh Air Національного громадського радіо США Террі Ґроссом: «Якщо я дізнаюся про зміну ціни раніше за всіх, якщо я дізнаюся про зростання чи падіння курсу акцій раніше за вас, то можу діяти швидко... Це так, ніби я знаю результат кінних перегонів ще до того, як вони відбулися... Часова перевага у високочастотному трейдингу є настільки малою, що йдеться буквально про мілісекунду. Кажуть, людина блимає оком за 100 мілісекунд, отож треба діяти за одну соту цього часу,