Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Мы имеем смутное представление о себе и нуждаемся в любой помощи, чтобы расшифровать, кто мы такие. Современным инструментом для этого могут стать самоизмерения. Но у благородного дела рассекречивания нашей скрытой природы с помощью самоизмерений короткая история. До недавнего времени только крайне упорные люди могли изменять собственные показатели, избегая самообмана. Научное самоотслеживание было дорогим, проблематичным и ограниченным. Но в последние несколько лет крошечные и совсем недорогие цифровые сенсоры сделали запись параметров такой простой (надо просто нажать на кнопку), а разнообразие этих параметров таким значительным, что почти каждый теперь может измерить тысячу разных данных для себя самого. Эти эксперименты над собой уже начали менять наши представления о медицине, здоровье и человеческом поведении.
Цифровая магия уменьшила такие устройства, как термометры, мониторы сердечного ритма, датчики движения, электроэнцефалографы и сотни других сложных медицинских приспособлений до размера одного слова на этой странице. Иные уменьшились до размера точки, следующей за этим предложением. Подобные микроскопические измерители можно вставить в часы, одежду, очки, телефоны или распространить по комнатам, машинам, офисам и общественным местам, не потратив много денег.
Весной 2007 года я отправился на долгую прогулку по заросшим зеленью холмам за моим домом в Северной Калифорнии. Медленно взбираясь по тропе к вершине, мы обсуждали недавнюю новинку — маленький электронный шагомер, который крепился на шнурки обуви и записывал каждый шаг, а потом отправлял данные на iPod для дальнейшего анализа. Это крошечное устройство можно было использовать для подсчета калорий, потраченных во время подъема, и для учета физической активности. Мы начали перечислять другие доступные способы измерить свою активность. Неделей позже я отправился по той же дороге с Гэри Вулфом, автором журнала Wired, которого интересовало, как эти новые устройства для самоотслеживания повлияют на социальные взаимодействия. Тогда их было не больше десятка, но мы оба ясно видели, что сенсоры неуклонно уменьшаются, а значит, технологии слежения переживут взрывной рост. Как назвать этот культурный сдвиг? Гэри отметил, что, полагаясь на числа, а не на слова, мы описываем «себя в количественном измерении» (quantified self). И вот в июне 2007 года мы с Гэри объявили, что проведем первую встречу движения Quantified Self, открытую абсолютно для всех, кто считает, что измеряет некие параметры своей жизни. Мы оставили это определение максимально широким, чтобы посмотреть, кто придет. В итоге на мероприятие в моей студии в городе Пасифика прибыли более 20 человек.
Разнообразие вещей, за которыми следили эти люди, изумило нас. Они собирали информацию про свой рацион, физическую активность, циклы сна, настроение, состав крови, гены, местоположение и так далее в исчисляемых единицах. Некоторые создавали собственные устройства. Один человек отслеживал свои показатели в течение пяти лет, чтобы максимально развить силу, выносливость, концентрацию и производительность. Мы даже не представляли, что можно это делать с подобными целями. Сегодня все 200 подобных групп проводят регулярные встречи, а в целом в движение Quantified Self входят 50 000 человек. И каждый месяц в течение этих восьми лет кто-нибудь на такой встрече демонстрирует новый изобретательный способ проследить за своей жизнью, который казался невероятным или невозможным еще секунду назад. Некоторые индивиды выделяются экстремальными привычками. Но вещи, которые кажутся такими сегодня, скоро станут новой нормой.
Ларри Смарр, специалист по теории вычислительных машин и систем, ежедневно записывает около ста показателей своего организма, включая температуру поверхности кожи и кожно-гальванический рефлекс. Каждый месяц он переводит в числовое выражение микробный состав своих фекалий, который отражает состав микрофлоры кишечника. Изучение этого показателя становится крайне многообещающим направлением в медицине. Вооруженный этим потоком данных и массой любительских медицинских изысканий, Смарр на ранней стадии диагностировал у себя болезнь Крона, или язвенный колит — еще до того, как он сам или врачи заметили какие-либо симптомы. Позже операция подтвердила результаты самоотслеживания.
Стивен Вольфрам — гений, стоящий за умной программой Mathematica, которая представляет собой математический редактор (подобно текстовому). Будучи человеком цифр, Вольфрам применил свою компьютерную алгебру к 1,7 миллиона заархивированных файлов о собственной жизни. Он обработал все исходящие и входящие сообщения за 25 лет. Он зафиксировал каждое нажатие на клавишу за 13 лет, учел все свои телефонные разговоры, шаги, перемещения из комнаты в комнату в доме-офисе, а также GPS-координаты за пределами дома. Он отметил все изменения, которые вносил, работая над книгами и статьями. С помощью собственной программы Mathematica он превратил самоотслеживание в систему «личной аналитики», которая показала устойчивые тенденции в его рутинных занятиях за несколько десятилетий. Некоторые из них были довольно неочевидными, например, время дня, когда он был максимально продуктивен, выяснилось только после анализа данных.
Николас Фелтон — дизайнер, который тоже отследил и проанализировал все свои электронные письма, сообщения, записи на Facebook и в Twitter, телефонные звонки и перемещения за последние пять лет. Он регулярно делает годовые отчеты с визуализацией выкладок, полученных из данных, собранных за предыдущий год. В 2013 году Фелтон пришел к выводу, что в среднем был продуктивным 49% времени, особенно по средам, когда этот показатель достигал 57%. В любой отдельно взятый момент времени вероятность, что он был один, составляла 43%. Треть жизни (32%) он проводил во сне. Этот количественный обзор он использовал, чтобы «справляться лучше», в частности запоминать имена новых знакомых.
На встрече движения Quantified Self мы узнали о людях, которые записывают, на какое время они регулярно опаздывают или какое количество кофе выпивают, как долго сохраняют концентрацию внимания и сколько раз чихают. Я могу с уверенностью сказать, что, если какой-то параметр можно отследить, кто-то где-то этим занимается. На недавней международной конференции Quantified Self я бросил вызов: предложил придумать самый невероятный показатель, который может прийти нам в голову, и посмотреть, измеряет ли его кто-нибудь. В результате я спросил группу из 500 человек, занимающихся самоотслеживанием, следит ли кто-то за ростом ногтей. Этот параметр показался мне довольно абсурдным. Но один человек поднял руку.
Поскольку чипы становятся все меньше, батареи сохраняют заряд все дольше и существуют облачные технологии, некоторые инструменты для самоотслеживания стали использоваться в течение долгих периодов. Особенно это актуально для измерений, связанных со здоровьем. Большинству людей в лучшем случае удается раз в год попасть к врачу, чтобы там им измерили какой-то показатель. Но представьте, что не раз в год, а ежедневно и круглосуточно невидимые сенсоры измеряют и записывают частоту сердечных сокращений, артериальное давление, температуру, уровень сахара, показатели крови, циклы сна, процент жира в теле, уровень активности, настроение, электроэнцефалограмму и так далее. Количество результатов наблюдений для каждого из этих параметров достигает сотен тысяч. У вас есть данные измерений как в состоянии покоя, так и при максимальном напряжении, во время болезни и на пике здоровья, во все времена года и при любых условиях. За годы вы получите очень точные измерения вашей нормы — узкой области, где сходятся все точки. Оказывается, в медицине норма — это вымышленное среднее значение. Ваша норма не совпадает с моей, и наоборот, поэтому среднее значение не сильно пригодится конкретно вам. Однако благодаря самоотслеживанию в течение долгого времени вы найдете личную отправную точку — вашу норму, которая окажется бесценной, когда вы почувствуете себя плохо или захотите поэкспериментировать.
Мечта, которая станет достижимой в недалеком будущем: использовать личную базу данных о вашем теле (включая полную последовательность генов), чтобы составить персональный план лечения и сделать индивидуальные лекарства. Наука будет использовать отчет о вашей жизни, чтобы произвести медикаменты лично для вас. Например, с помощью умного персонализированного автомата, делающего таблетки, который появится у вас дома (как это описано в ). Он будет комбинировать лекарственные средства ровно в тех пропорциях, в которых нуждается ваш организм в конкретный момент. Если таблетка, принятая утром, облегчила симптомы, то вечером система изменит дозу.
Сегодня в ходе медицинских исследований обычно стараются провести эксперименты с участием как можно большего числа испытуемых. Чем больше их количество (N), тем лучше. Чтобы точно экстраполировать результаты на все население страны, лучше всего, если N = 100 000 человек, отобранных произвольно. Таким образом, неизбежные исключения будут отброшены через усреднение и исчезнут из результатов. На практике в большинстве клинических испытаний принимают участие 500 и менее человек (по экономическим причинам). Но если аккуратно провести исследование с N = 500, есть шанс, что результаты будут одобрены соответствующим ведомством.
С другой стороны, если проводить эксперимент только с собой, получится, что N = 1. Испытуемый только вы. Поначалу может показаться, что эксперимент с N = 1 недействителен с научной точки зрения, однако он крайне важен для вас. Во многом это идеальный эксперимент, потому что вы тестируете переменную Х по отношению к весьма конкретному испытуемому — вашему телу и разуму в конкретный момент. Какая разница, подойдет ли это лечение другим людям? Вам важно знать: как это повлияет на вас? Эксперимент с N = 1 обеспечивает этот результат с лазерной точностью.
Проблема с экспериментом, где N = 1 (который был общепринятой процедурой в медицине до наступления научной эпохи), не в том, что результаты бесполезны (они полезны), но в том, что себя очень легко обмануть. У всех есть догадки и ожидания относительно своего тела или пищи, а также идеи об устройстве мира (например, теории испарений, вибраций или микробов), которые могут серьезно помешать восприятию происходящего на самом деле. Мы подозреваем, что причина малярии — плохой воздух, поэтому переселяемся на возвышенность, и это немного помогает. Мы подозреваем, что от глютена у нас пучит живот, и стараемся найти подтверждения, игнорируя сведения о его полной непричастности к этому. Особенно мы подвержены предубеждениям, когда нам больно или мы в отчаянии. Эксперимент с N = 1 может оказаться полезным, только если мы сумеем отделить обычные ожидания экспериментатора от ожиданий испытуемого, но, поскольку обе роли играет один и тот же человек, это крайне трудно. Большие рандомизированные испытания с применением двойного слепого метода были изобретены именно с целью преодолеть такие предубеждения. Подопытный не знает о параметрах теста, а значит, у него не может быть установок. В новую эру слежения за самим собой самообман в экспериментах, где N = 1, отчасти компенсируют автоматические средства контроля (использование сенсора, который многократно проводит замеры в течение настолько долгого периода, что подопытный «забывает» о нем) и возможность следить за многими переменными разом, чтобы отвлечь подопытного, а затем использовать статистические средства для выявления тенденций.
Из многих классических исследований с большим количеством участников мы знаем, что лекарства часто работают благодаря эффекту плацебо. Эти трюки с собой в количественном выражении не могут в полной мере устранить его, скорее они действуют в совокупности с ним. Если вмешательство производит измеримое улучшение в вас, значит, оно работает. И не важно, вызвано ли это улучшение плацебо, ведь нас волнует только эффект, оказанный на испытуемого в эксперименте, где N = 1. Таким образом, и плацебо может привести к положительному результату.
В формальных исследованиях вам нужна контрольная группа, чтобы скомпенсировать вашу склонность видеть положительные результаты. Таким образом, в исследовании, где N = 1, экспериментатор, который измеряет себя, сам устанавливает отправную точку. Если следить за собой достаточно долго и использовать большое количество показателей, то можно описать свое поведение за пределами (или до начала) эксперимента, что в итоге выполнит функцию контрольных результатов для сравнения.
* * *
За всеми этими разговорами о числах скрывается важный факт о людях: у нас слабая математическая интуиция. Наши мозги не слишком хороши для статистики. Математика не наш естественный язык. Даже предельно наглядные диаграммы и графики требуют суперконцентрации. В долгосрочной перспективе количественный анализ себя в процессе самоотслеживания станет незаметным. Это явление выйдет далеко за пределы чисел.
Пример. В 2004 году Удо Вахтер, менеджер IT-проектов из Германии, взял внутренности маленького цифрового компаса и впаял их в кожаный ремень. Он добавил 13 миниатюрных вибрирующих пьезоэлементов, похожих на те, что устанавливают в смартфонах, и закрепил их по всей длине этого ремня. Наконец, он переделал электронный компас так, чтобы он не показывал север, а вибрировал в нужном месте ремня, когда тот застегнут и образует замкнутую окружность. Ее часть, «направленная» на север, всегда вибрировала. Когда Удо надевал ремень, он чувствовал север у себя на поясе. Через неделю постоянного ношения ремня у него появилось безошибочное ощущение севера. Оно было бессознательным. Удо мог указать направление не задумываясь, он просто знал. Через несколько недель у него сильно улучшилась ориентация в пространстве: он понимал, в какой части города находится, как будто мог чувствовать карту. В долгосрочной перспективе то же самое произойдет с постоянными потоками данных, поступающими из сенсоров на наших телах. Они перестанут быть числами и превратятся в новые чувства.
Эти новые синтетические ощущения будут не только развлекать нас. Естественные органы чувств эволюционировали многие миллионы лет, чтобы мы гарантированно выжили в мире дефицита. Угроза не получить достаточно калорий, соли или жиров не отступала. Как показали Мальтус и Дарвин, каждая биологическая популяция расширяется вплоть до предела, за которым начинается голод. Сегодня в мире, куда технологии принесли изобилие, угроза выживанию исходит из избытка, а не дефицита. Слишком много хорошего расшатывает наш метаболизм и психологию. Но тело не слишком-то умеет регистрировать этот новый дисбаланс. Эволюция не развила в нас чувство артериального давления или уровня сахара в крови. Но технологии способны и на это. Например, новое устройство Scout фирмы Scanadu размером с секундомер: если прикоснуться им ко лбу, покажет ваше артериальное давление, ЧСС, ЭКГ, уровень кислорода, температуру и электропроводность кожи буквально за секунду. Когда-нибудь оно будет измерять и уровень сахара в крови. Несколько стартапов в Кремниевой долине разрабатывают неинвазивный монитор, работающий без иголок, чтобы можно было каждый день проводить анализ крови, и когда-нибудь вы сможете им воспользоваться. Если взять эту информацию и представить ее не в виде чисел, а в форме, которую можно почувствовать, например в виде вибрации на запястье или сжатия бедра, такое устройство разовьет в нас новую способность ощущать собственный организм, которую мы не получили в результате эволюции, но в которой отчаянно нуждаемся.
* * *
Самоотслеживание вовсе не ограничивается здоровьем. Его горизонты обширны, как сама жизнь. Крошечные цифровые глаза и уши, которые можно носить на себе, могут записать каждую секунду целого дня: кого мы видели и что сказали, чтобы помочь нашей памяти. Сохраненный поток электронных писем и текстовых сообщений формирует бесконечный дневник нашего разума. Мы можем записывать в него музыку, которую слушали, книги и статьи, которые читали, места, которые посещали. Важные детали наших рутинных передвижений и встреч, а также единичных событий и переживаний тоже можно выразить в битах и влить в хронологический поток.
Это явление называется «жизнепотоком» (англ. Lifestream). Впервые его описал исследователь вычислительных систем Дэвид Гелернтер в 1999 году. По его мнению, жизнепоток — это не просто архив данных, а новый систематизирующий интерфейс для компьютеров. Вместо старого настольного компьютера — новый хронологический поток. Вместо браузера для интернета — браузер для потока. Гелернтер и его аспирант Эрик Фриман определяют архитектуру жизнепотока так.
Жизнепоток — это хронологически упорядоченный поток данных, который функционирует как дневник вашей электронной жизни. В нем хранятся все документы, которые создаете вы и которые посылают другие люди. В его истоке документы из прошлого (начиная с электронного свидетельства о рождении). Чем дальше от начала и ближе к настоящему времени, тем более свежие данные там хранятся: фотографии, переписка, счета, кинофильмы, голосовые сообщения, программы. На участке, переходящем от настоящего к будущему, в потоке содержится информация, которая потребуется позже: напоминания, записи в ежедневнике, списки дел.
Можно следить за тем, как поступают новые данные: они накапливаются в верхней части потока. Они перемещаются по нему с помощью курсора: прикоснитесь к документу на дисплее, и выпадет страница, содержание которой можно посмотреть. Можно вернуться назад или зайти в будущее и увидеть, что надо сделать на следующей неделе или в следующем десятилетии. Вся ваша кибержизнь представлена перед вами.
Каждый человек генерирует собственный жизнепоток. Когда мы с вами встречаемся, наши жизнепотоки пересекаются во времени: в прошлом, если мы уже виделись и даже поделились совместным фото, или в будущем, если все это только предстоит. Наши потоки густо заполняются невероятно сложным содержанием, но строгая хронологическая природа каждого подразумевает, что по ним легко перемещаться. Для нас естественно передвигаться вдоль оси времени, чтобы выделить какое-то событие. «Это случилось после поездки на рождественские каникулы, но до моего дня рождения».
По словам Гелернтера, преимущества жизнепотока как организующей метафоры состоит в том, что «на вопрос “куда я дел эту информацию?” всегда есть ровно один ответ: она в моем потоке. Идея оси времени, хронологии, дневника, ежедневника или альбома с вырезками гораздо более старая, органичная и включенная в человеческие культуру и историю, чем идея иерархии файлов». Как сказал Гелернтер: «Когда я приобретаю новое воспоминание, скажем, солнечным днем после обеда разговариваю с Мелиссой перед рестораном “Красный попугай”, мне не надо присваивать этому воспоминанию имя или помещать его в директорию. Я могу использовать что угодно в качестве ключевого параметра для поиска. И электронные документы не стоило бы называть или раскладывать по директориям. Я могу подмешивать в свой поток чужие, конечно, в той мере, в какой мне это разрешили другие люди. Я могу перетасовывать личный поток, эту электронную историю жизни, могу включать в него другие истории, принадлежащие группам или организациям, в которые вхожу я. Например, у меня будут потоки из журналов и газет, включенные в мой личный».
С 1999 года Гелернтер много раз пытался выпустить коммерческую версию своего программного обеспечения, но дело так и не пошло. Компания, которая купила его патенты, подала в суд на Apple за кражу идеи Lifestream и использование ее в системе архивирования Time Machine (чтобы восстановить файл с помощью Time Machine, нужно вернуться по оси времени в желаемую дату и найти там «снимок» всего содержимого компьютера на тот момент).
Но сегодня в социальных сетях у нас есть несколько работающих жизнепотоков, в частности в Facebook (в Китае — в WeChat). Ваша страница в Facebook представляет собой непрерывный поток фотографий, обновлений, ссылок, указателей и прочих документов из вашей жизни. Новые материалы постоянно добавляются в верхнюю часть. При желании в Facebook можно установить виджеты, которые покажут, какую музыку вы слушаете и какие фильмы смотрите. Вам даже предлагается хронологический интерфейс, который позволяет вернуться в прошлое. Когда друг (или незнакомец) ставит «лайк» под вашей записью или отмечает человека на фотографии, эти два потока смешиваются. И каждый день Facebook добавляет события, новостные ленты и новости компаний в мировой поток.
Но и это всего лишь часть общей картины. Составление жизнепотока можно считать активным и осознанным отслеживанием. Люди активно формируют свой поток, когда снимают фото на телефон, отмечают друзей или сознательно «чекинятся» в каком-то месте на сайте Foursquare. Даже сведения о физической активности с браслета Fitbit и подсчет шагов активно фиксируются, в том смысле, что на них предполагается обращать внимание. Вы не сможете изменить поведение, если так или иначе не будете обращать на него внимание.
Но есть и не менее важная область отслеживания — неосознанного и неактивного. Такой пассивный тип порой называют «лайфлоггинг». Идея в том, чтобы механически, автоматически, бездумно и полностью следить за всем и всегда. Записывать все, что можно записать, без предубеждений и в течение всей жизни. Вы обратите внимание на эти данные только в будущем, если они вообще вам потребуются. Лайфлоггинг — это весьма затратный и неэффективный процесс, поскольку большинство данных, которые вы запишете, никогда не будут использованы. Но, как и многие неэффективные процессы (например, эволюция), в нем есть своя гениальность. Лайфлоггинг возможен сейчас только потому, что вычислительные способности, хранилища данных и сенсоры стали такими дешевыми, что мы можем тратить их впустую. Но творческая «пустая трата» вычислительных операций стала рецептом для многих весьма успешных цифровых продуктов и компаний, и преимущества лайфлоггинга также кроются в экстравагантном использовании вычислительных возможностей.
Одним из первых лайфлоггинг начал Тед Нельсон в середине 1980-х годов (хотя он и не пользовался этим термином). Нельсон, изобретатель гипертекста, записывал все свои разговоры с другими людьми на аудио- или видеопленку вне зависимости от того, где происходило дело и насколько важной была беседа. Он познакомился и поговорил с тысячами людей, так что ему пришлось арендовать для этих записей большой контейнер. Вторым таким человеком был Стив Мэнн в 1990-е годы. Мэнн, который тогда работал в Массачусетском технологическом институте (теперь в Университете Торонто), взял камеру с налобным креплением и стал записывать всю свою жизнь на видеопленку. Абсолютно все, весь день, весь год. В течение 25 лет, пока он бодрствовал, камера была включена. Она была оборудована крошечным экраном, который находился перед глазом. Таким образом, камера Мэнна предвосхитила Google Glass на два десятилетия. Когда мы познакомились в июле 1996 года, я узнал, что Мэнн порой называет свое занятие «квантиметрической самотелеметрией» (quantimetric self sensing). Поскольку камера закрывала половину его лица, мне показалось, что рядом с Мэнном трудно вести себя естественно, однако он продолжал непрерывно и постоянно записывать всю свою жизнь.
Но настоящим образцом лайфлоггера может послужить Гордон Белл из исследовательского подразделения Microsoft. В течение шести лет, начиная с 2000 года, Белл документировал все аспекты своей профессиональной жизни в ходе огромного эксперимента, который он назвал MyLifeBits. Белл носил на шее специальную камеру, сделанную на заказ. Эта камера фиксировала тепловое излучение человека, если он находился неподалеку, и фотографировала каждые 60 секунд. Также нательная камера делала снимок, если отмечала перемену в освещении в новом месте. Белл записывал и архивировал каждый удар по клавиатуре, каждое электронное письмо, каждый сайт, на который заходил, каждый поисковый запрос и каждое открытое на компьютере окно, а также сколько времени оно оставалось открытым. Помимо этого, он записал многие свои разговоры и мог перемотать их назад в случае любых разногласий по поводу сказанного. Еще он сканировал все входящие бумажные документы в виде цифровых файлов и записывал все телефонные разговоры в виде текста (с разрешения другой стороны). Отчасти целью этого эксперимента было найти, какого рода инструменты стоило бы изобрести Microsoft, чтобы помочь сотрудникам справиться с океаном данных, который производит лайфлоггинг, потому что осмыслить эти данные гораздо сложнее, чем просто их записать.
Суть лайфлоггинга в формировании фотографической памяти. Если записать в лайфлог все, происходящее в вашей жизни, то потом можно восстановить пережитое, даже если ваш мозг его забыл. Это все равно что создать себе возможность «гуглить» в собственной жизни, как будто она индексируется и сохраняется в полном объеме. Наши биологические воспоминания такие прерывистые, что любая компенсация будет большим достижением. Экспериментальная версия Белла помогла ему повысить продуктивность. Он может проверить факты из предыдущих разговоров или восстановить идеи, о которых забыл. Его система смогла без труда записать его жизнь в битах, однако он понял, что для восстановления необходимых фрагментов нужны усовершенствованные инструменты.
Я тоже ношу маленькую камеру, пристегнутую к рубашке, вдохновившись идеей Гордона Белла. Она называется Narrative и представляет собой квадрат со стороной около 2,5 см. Камера делает фотографии каждую минуту в течение всего дня или когда я ее надеваю. Кроме того, я могу сделать снимок сам, если постучу по ней два раза. Все фотографии отправляются в облако, где они обрабатываются, а потом отправляются назад в мой телефон или интернет. Программное обеспечение камеры умно группирует фотографии в течение дня, а потом выбирает три самых репрезентативных кадра для каждого сюжета. Таким образом, поток фото сокращается. Используя подобное визуальное резюме, я могу очень быстро посмотреть 2000 кадров за день, а потом расширить поток конкретной сцены, добавив в него нужные кадры, чтобы найти именно тот момент, который мне хочется вспомнить. Весь жизненный поток дня можно посмотреть меньше чем за минуту. Мне это представляется умеренно полезным как весьма детальное визуальное резюме. Этот архив лайфлоггинга должен пригодиться всего пару раз в месяц, чтобы оправдать свое существование.
По данным Narrative, средний пользователь создает фотодневник, когда посещает конференции, едет в отпуск или хочет отметить для себя какое-то событие. Для конференций это идеально. Камера непрерывно снимает многочисленных людей, с которыми вы знакомитесь. Это гораздо лучше визитной карточки: годы спустя вы с легкостью вспомните, как они выглядели и о чем говорили, отыскав их в жизнепотоке. Фотопоток отлично подходит для отпуска и семейных мероприятий. Например, недавно я использовал камеру Narrative на свадьбе племянника. В поток вошли не только важнейшие моменты, которые видели все, но и беседы с людьми, с которыми я никогда до этого не общался. Нынешняя версия Narrative не записывает звук, но следующая будет. В ходе своих исследований Белл выяснил, что информативнее всего именно аудиозаписи с поддержкой и указателем из фотографий. Он сказал мне, что если бы надо было выбирать, он скорее вел бы аудио-, а не визуальный дневник своей жизни.
Если расширенная версия лайфлоггинга войдет в нашу жизнь, мы получим четыре вида преимуществ.
Этот архив информации можно эффективно использовать, чтобы помогать другим в работе и укреплять социальные взаимодействия, если владельцы согласятся в какой-то степени его открыть. В сфере здравоохранения доступные медицинские лайфлоги могли бы способствовать быстрому появлению медицинских открытий.
Многочисленные скептики отмечают два препятствия, которые сделают лайфлоггинг уделом скромного меньшинства. Во-первых, в нынешнем обществе самоотслеживание воспринимается как самая «гиковая» вещь, какую только можно вообразить. Владельцы Google Glass быстро перестали их носить, потому что им не нравилось, как они выглядели, и было неловко записывать происходящее в кругу друзей или, напротив, неловко объяснять, почему они не записывают. Как сказал Гэри Вульф, «ведение записей в дневнике считается достойным восхищения. Ведение записей в таблице кажется отталкивающим». Но я верю, что мы вскоре изобретем социальные нормы и технологические инновации, которые позволят справиться с ситуациями, когда лайфлоггинг может оказаться уместным или неуместным. Когда у первых пользователей в начале 1990-х годов появились мобильные телефоны, какофония звонков была просто ужасной. Эти аппараты очень громко звонили в поездах, туалетах, кинотеатрах. Говоря по ним, люди тоже сильно повышали голос. Если бы тогда вы подумали, как будет выглядеть мир в ближайшем будущем, когда все обзаведутся мобильными телефонами, то неизбежно представили бы дикий шум. Но этого не случилось. Были изобретены бесшумные виброзвонки, люди научились писать текстовые сообщения, и социальные нормы возобладали. Сегодня я могу пойти в кинотеатр, где у каждого зрителя будет сотовый телефон, и не услышать ни одного звонка и даже не увидеть ни одного освещенного экрана. Теперь это не принято. И мы выработаем подобные социальные правила и технические приемы, которые сделают лайфлоггинг приемлемым.
Во-вторых, как будет работать лайфлоггинг, если каждый человек начнет генерировать петабайты, если не экзабайты информации каждый год? Невозможно представить, что кто-нибудь сможет перебраться через этот океан битов. Вы утонете, не сделав ни одного открытия. Так ситуация обстоит при нынешнем развитии программного обеспечения. Извлечь смысл из этих данных — гигантская задача, на которую требуется масса времени. Надо обладать высокой математической грамотностью, разбираться в технологиях и иметь огромную мотивацию, чтобы выделить смысл из моря данных, которое вы порождаете. Вот почему самоотслеживание по-прежнему не очень популярно. Однако дешевый искусственный интеллект позволит справиться со многими из этих проблем. В исследовательских лабораториях он уже достаточно мощный, чтобы просеять миллиарды записей и вычленить важные и значимые тренды. Вот один пример: тот же искусственный интеллект в Google, который уже может описать, что происходит на произвольном фото, сумеет (когда это станет достаточно дешево) переварить снимки из моей камеры Narrative, и я смогу попросить на простом английском, чтобы мне нашли человека в пиратской шляпе, который был вместе со мной на вечеринке пару лет назад. Или я смогу выяснить, в каких помещениях у меня учащается сердцебиение. Что здесь повлияло: цвет, температура, высота потолков? Сейчас это кажется колдовством, но лет через десять такая просьба будет выполняться механически, почти как сегодняшний запрос в Google, который показался бы магией 20 лет назад.
Все же картина выходит недостаточно широкая. Мы — интернет людей — будем отслеживать большую часть своей жизни. Но интернет вещей гораздо больше, и миллиарды предметов начнут тоже отслеживать себя сами. В наступающие десятилетия почти каждый произведенный предмет будет иметь в себе кусочек кремния, подсоединенный к интернету. Одним из последствий этой всеобщей связи станет тот факт, что мы сможем максимально точно увидеть, как используется любая вещь. Например, в каждом автомобиле, выпущенном с 2006 года, есть крошечный чип бортовой системы диагностики, вмонтированный под приборную панель. Этот чип записывает, как используется машина. Он следит, сколько километров и на какой скорости пройдено, когда были резко нажаты тормоза, с какой скоростью делались повороты и сколько расходовалось бензина. Эти данные изначально предназначались, чтобы помочь ремонтировать машину. Некоторые страховые компании, например Progressive, снизят стоимость страхования, если вы дадите им доступ к логу бортовой системы. Аккуратные водители платят меньше. GPS-координаты машины тоже очень легко отследить, и в принципе реально брать с водителей налог в зависимости от того, как часто и по каким дорогам они ездят. Это можно было бы рассматривать как виртуальную плату за пользование дорогами или автоматические налоги.
Устройство интернета всего и природа облака, в котором он парит, требует отслеживания данных. Ожидается, что в ближайшие пять лет к облаку подключатся 34 миллиарда устройств, способных выходить в интернет и созданных для потоковой передачи информации. А облако существует для хранения данных. За всем, что прикоснется к облаку, можно будет следить, и мы будем это делать.
Недавно с помощью исследователя Камиллы Хартселл я обобщил все устройства и системы, которые постоянно следят за нами в США. Главное слово здесь — «постоянно». Я исключаю из этого списка нерегулярную слежку, которую нелегально ведут хакеры, преступники и киберармии. Также я не учитываю возможности государственных агентств, которые способны следить за конкретными людьми, когда и как хотят. (Возможность правительства следить за гражданами пропорциональна его бюджету.) В списке ниже перечисляются виды слежки, с которыми может столкнуться обычный человек в обычный день в США. Каждый пример был найден в официальных источниках или уважаемых изданиях.
Передвижения автомобилей. Каждая машина с 2006 года имеет встроенный чип, который начинает записывать информацию о скорости, пользовании тормозами, поворотах, пройденном расстоянии и ДТП, как только вы заведете машину.
Дорожное движение на трассе. Камеры на столбах и сенсоры, утопленные в дорожном покрытии, записывают местоположение машины, фиксируя номер и другие отличительные знаки. Каждый месяц записываются около 70 миллионов номеров.
Использование служб такси с частными водителями. Uber, Lyft и другие децентрализованные службы такси записывают ваши поездки.
Поездки на большие расстояния. Маршруты ваших перемещений на поездах и самолетах фиксируются.
Слежение с беспилотных аппаратов. Беспилотные аппараты Predator летают вдоль границ США и ведут запись.
Корреспонденция. Внешний вид всех бумажных почтовых сообщений, которые вы отправляете или получаете, сканируется и оцифровывается.
Коммунальные услуги. Коммунальные службы записывают информацию о вашем графике использования воды и электричества (мусор пока не каталогизируют).
Местоположение мобильных телефонов и запись звонков. Информация о том, откуда, когда и кому вы звоните (метаданные), хранится месяцами. Некоторые операторы сотовой связи не удаляют содержание звонков и сообщений от нескольких дней до нескольких лет.
Муниципальные камеры. В центрах большинства американских городов камеры записывают происходящее 24 часа в сутки 7 дней в неделю.
Рабочие, учебные и частные помещения. Сегодня 68% государственных служащих, 59% сотрудников частных компаний, 98% банков, 64% государственных школ и вузов и 16% домовладельцев живут или работают под взглядом камер.
Умный дом. Умные термостаты (вроде Nest) узнают о вашем присутствии, определяют модели поведения и передают информацию в облако. Умные электрические розетки (например, Belkin) следят за потреблением электроэнергии и временем ее использования, также отправляя данные в облако.
Домашние камеры слежения. Встроенные видеокамеры документируют вашу активность внутри дома и рядом с ним, отправляя материалы в облачные хранилища.
Интерактивные устройства. Ваши голосовые команды и сообщения с телефонов (Siri, Now, Cortana), игровых консолей (Kinect), смарт-телевизоров и устройств с голосовым управлением (Amazon Echo) записываются и обрабатываются в облаке.
Карты постоянного клиента в продуктовых магазинах. Супермаркеты следят за тем, что и когда вы покупаете.
Интернет-магазины. Магазины, такие как Amazon, следят не только за тем, что вы покупаете, но и за тем, на что смотрите и просто думаете купить.
Налоговая служба. Следит за вашей финансовой ситуацией в течение всей вашей жизни.
Кредитные карты. Конечно, каждая покупка отслеживается. История операций подвергается глубокому анализу с помощью искусственного интеллекта, чтобы выяснить ваши личные качества, национальность, идиосинкразии, политические убеждения и прочие предпочтения.
Электронные кошельки и электронные банки. Агрегаторы вроде Mint следят за вашей финансовой ситуацией — потребительскими и ипотечными кредитами, инвестициями. Электронные кошельки вроде Square и PayPal следят за покупками.
Распознавание лиц на фотографиях. Facebook и Google могут определить (отметить) вас на фотографиях, которые сняли другие люди и выложили в интернет. По местам, где были сделаны фотографии, можно проследить историю ваших физических перемещений.
Времяпрепровождение в интернете. Файлы cookie фиксируют ваши перемещения по сети. Более 80% сайтов из тысячи самых посещаемых используют cookie, которые следуют за вами, куда бы вы ни направились в интернете. Благодаря соглашениям с рекламными сетями даже сайты, которые вы никогда не посещали, могут узнать, чем вы интересовались.
Социальные медиа. Могут определять членов семьи, друзей и друзей друзей, находить бывших работодателей и нынешних коллег и следить за ними. Знают, как вы проводите свободное время.
Поисковые системы. По умолчанию Google вечно хранит все вопросы, которые вы когда-либо задавали этой поисковой системе.
Поставщики потокового мультимедиа. Следят за тем, какие фильмы (Netflix), музыку (Spotify) и видео (YouTube) вы потребляете, когда вы это делаете и как их оцениваете. Сюда же входит кабельное телевидение: история ваших просмотров записывается.
Чтение книг. Публичные библиотеки хранят информацию о взятых вами книгах примерно месяц. Amazon хранит записи о покупках вечно. Kindle следит за вашим чтением: какую часть книги вы прочитали, сколько времени уходит на каждую страницу, когда вы останавливаетесь.
Фитнес-трекеры. Ваша физическая активность, время дня и порой местоположение часто отслеживаются 24 часа в сутки как во сне, так и во время и бодрствования.
Поразительно легко представить, сколько власти получит любое учреждение, которое сможет объединить все эти потоки. Страх перед Большим братом объясняется легкостью объединения всех этих потоков с технической точки зрения. Однако в настоящий момент большинство их существуют независимо. Биты, составляющие потоки, не интегрированы и не приведены в соответствие друг с другом. Отдельные струи порой объединены (например, информация о пользовании кредитными картами и потреблении мультимедиа), но по большому счету нельзя сказать, что существует массивная система-агрегатор в духе Большого брата. Поскольку государственные структуры работают медленно, они очень сильно отстали от существующих технических возможностей. (Их собственные меры безопасности безответственно небрежны и устарели на десятки лет.) Кроме того, правительство США не объединило эти потоки, потому что тонкая стенка тяжело добытых прав на защиту частной жизни сдерживает его. При этом законодательство почти не может помешать корпорациям интегрировать как можно больше данных, и, соответственно, компании стали посредниками в сборе информации для правительства. Данные о клиентах — это новая золотая жила для бизнеса, поэтому одну вещь можно сказать точно: корпорации (и косвенно государство) будут собирать их в больших объемах.
В фильме «Особое мнение», основанном на рассказе Филипа Дика, представлено общество не слишком отдаленного будущего, где данные слежки используют, чтобы арестовать преступника еще до того, как он совершит преступление. Дик назвал это вмешательство выявлением «предпреступления». Когда-то я считал идею «предпреступления» абсолютно нереалистичной. С тех пор мое мнение поменялось.
Если вы посмотрите на приведенный выше список, в котором перечислены все способы постоянно следить за нашими действиями, нетрудно экстраполировать его на следующие 50 лет. Все, что раньше было неизмеримым, получает количественное выражение, оцифровывается и становится объектом отслеживания. Мы продолжим следить за собой и друзьями, а они будут следить за нами. Корпорации и государство будут следить за всеми еще больше. Через пятьдесят лет повсеместная слежка станет нормой.
Склонность копировать имеет скорее технологическую, чем просто социальную или культурную природу. Она появилась бы и в другой стране, даже в командно-административной экономике, даже при другом происхождении и на другой планете. Она неизбежна. Но хотя мы не можем остановить этот процесс, сопровождающие его законодательные и социальные нормы имеют огромное значение. Награда за инновации, права и обязанности обладателей интеллектуальной собственности, владение копиями и доступ к ним — все эти вещи оказывают огромное влияние на процветание и удовлетворенность общества. Всеобщее копирование неизбежно, но мы можем определить очень многие вещи, влияющие на его характер.
Отслеживание развивается по похожему неизбежному сценарию. Более того, можно заменить термин «копирование» из предыдущих абзацев на «отслеживание» в следующих, и мы увидим, какие параллели существуют между ними.
Интернет — самая большая и быстрая машина для слежения, и, если к ней прикасается то, что можно отследить, оно будет отслежено. Интернет хочет наблюдать за всем. Мы будем непрерывно следить за собой, друзьями, компаниями и правительствами. Этот факт невероятно беспокоит граждан и до некоторой степени корпорации, потому что когда-то слежка была редкой и дорогой. Некоторые борются против этой тенденции, а кто-то в конце концов начнет с ней работать. Те, кто сообразит, как приручить отслеживание, сделать его приличным и продуктивным, будут процветать, а те, кто попытается полностью запретить его и сделать незаконным, останутся позади. Потребители говорят, что не хотят, чтобы за ними следили, но на деле они продолжают кормить эту машину своими данными ради желаемых преимуществ.
Склонность к отслеживанию имеет скорее технологическую, чем просто социальную или культурную природу. Она появилась бы и в другой стране, даже в командно-административной экономике, даже при другом происхождении и на другой планете. Она неизбежна. Но хотя мы не можем остановить этот процесс, сопровождающие его законодательные и социальные нормы имеют огромное значение. Всеобщее отслеживание неизбежно, но мы можем определить очень многие вещи, влияющие на его характер.
* * *
Быстрее всего на этой планете увеличивается объем производимой нами информации. Она разрастается быстрее, чем любой другой показатель, который можно измерить за много десятилетий. Информация копится стремительнее, чем объемы укладываемого бетона (а они растут на 7% в год), быстрее, чем производительность смартфонов и микрочипов и чем побочные эффекты от нашей деятельности, такие как загрязнение окружающей среды и выбросы углекислого газа.
Два экономиста из Калифорнийского университета в Беркли суммировали объемы всей производимой информации и вычислили, что каждый год он растет на 66%. Эта скорость не кажется астрономической, если вспомнить, что, к примеру, поставки плееров iPod увеличились на 600% в 2005 году. Но такого рода подъем краткосрочен — он не может длиться десятилетиями (производство iPod резко упало в 2009 году). Объемы производимой информации устойчиво и невероятно быстро повышаются по крайней мере столетие. Рост на 66% в год — то же самое, что удвоение раз в 18 месяцев, и неслучайно это скорость, описанная в законе Мура. Пять лет назад человечество хранило сто экзабайтов информации. Это эквивалент восьмидесяти Александрийских библиотек на человека. Сегодня на каждого в среднем приходятся 320 таких библиотек.
Этот рост можно визуально представить и по-другому — в виде информационного взрыва. Каждую секунду каждого дня на планете производится 6000 квадратных метров материалов для хранения информации — жестких дисков, чипов, DVD, бумаги, пленки, и мы быстро заполняем их. Такая скорость — 6000 квадратных метров в секунду — приблизительно равна скорости ударной волны атомного взрыва, но в отличие от настоящего взрыва, который длится считаные секунды, этот, информационный, не кончается, а продолжается десятилетиями.
В повседневной жизни мы генерируем гораздо больше информации, которую пока не фиксируем и не записываем. Несмотря на взрывной рост отслеживания и хранения, большая часть повседневной жизни не переходит в цифровую форму. Эту неучтенную информацию можно назвать «дикой» или «темной». Приручив ее, мы гарантируем, что общий объем собираемой информации будет удваиваться еще многие десятилетия.
Каждый год мы получаем все больше данных, поскольку генерируем их относительно другой информации. Это называется метаданными. Каждый сохраненный нами бит побуждает создать еще один бит, относящийся к нему. Когда фитнес-трекер в виде браслета на моей руке фиксирует один шаг, он сразу же добавляет метку времени, а затем порождает еще больше новых данных, связывая последнюю информацию с собранной, и еще больше, отображая все это на графике. Подобным образом, когда девочка играет на электрогитаре и передает потоковое видео, собранная в этот момент информация создает основу для индексирующих данных о ее клипе, формирует биты данных для «лайков» или множество комплексных пакетов, необходимых, чтобы поделиться с друзьями. Чем больше данных мы фиксируем, тем больше порождаем. Эти метаданные растут даже быстрее, чем лежащая в основе информация, и почти не ограничены в масштабах.
Метаданные — это новое богатство, поскольку ценность битов увеличивается, когда они связываются с другими данными. Голый и одинокий бит ведет максимально непродуктивную жизнь. Нескопированный, неразделенный, не связанный с другими, он продержится недолго. Худшее будущее для него — припарковаться в темном изолированном подвале с данными. Больше всего биты хотят тусоваться с другими, связанными с ними битами, многократно воспроизводиться и, возможно, стать метабитом или действующим битом в участке устойчивого кода. Если бы их можно было олицетворить, мы бы сказали:
Биты хотят двигаться.
Биты хотят объединяться с другими битами.
Биты хотят, чтобы их учитывали в реальном времени.
Биты хотят, чтобы их дублировали, имитировали, копировали.
Биты хотят быть метабитами.
Конечно, это чистой воды антропоморфизм. У битов нет воли, однако у них точно есть склонности. Биты, связанные с другими битами, будут копироваться чаще. Биты склонны к самовоспроизведению, подобно эгоистичным генам. И так же как гены «хотят» программировать тела, которые помогают им воспроизводиться, эгоистичные биты «хотят» находиться в системах, которые помогают воспроизводиться и распространяться. Биты ведут себя так, словно хотят размножаться, передвигаться, распределяться. Если вы в чем-то полагаетесь на них, об этом полезно знать.
Поскольку биты хотят дублироваться, воспроизводиться и связываться, информационный взрыв и слежку за всеми на уровне научной фантастики нельзя остановить. Уж слишком много благ мы, люди, хотим извлечь из потоков данных. Главный выбор, стоящий сейчас перед нами, таков: какого рода тотальное слежение мы хотим практиковать? Хотим ли мы оказаться экспонатами в паноптикуме, где «они» знают о нас все, но мы ничего не знаем о них? Или же можно создать взаимную и прозрачную систему, в которую войдет наблюдение за наблюдателями? Первый вариант — ад, со вторым можно иметь дело.
Не так давно люди в основном жили в небольших населенных пунктах. Соседка из дома напротив следила за всеми вашими перемещениями. Она выглядывала из окна и смотрела, как вы идете к врачу, и видела, что вы принесли домой новый телевизор, и знала, кто приезжал к вам в гости на выходные. Но и вы тоже смотрели на нее в окно. Вы знали, что она делает по четвергам, и видели, что покупает в аптеке на углу. И у этой взаимной слежки были преимущества. Если в ваше отсутствие в ваш дом входил человек, незнакомый соседке, она звонила в полицию. А когда она уезжала, вы забирали почту из ее ящика. Эта привычка следить друг за другом в маленьком городке приносила пользу, потому что была симметричной. Вы знали, кто наблюдает за вами и что делает с этой информацией. Вы могли уточнить, насколько эта информация соответствует действительности, и получали некие блага от того, что за вами наблюдали. Наконец, вы наблюдали за вашими наблюдателями в тех же обстоятельствах.
Сегодня мы, как правило, испытываем дискомфорт из-за слежки за нами, потому что мало знаем о тех, кто за нами следит. Нам неизвестно, что именно они знают. Мы не влияем на то, как будет использована информация. Нельзя потребовать, чтобы ее исправили. Они снимают нас на видео, но мы не можем снять на видео их. И преимущества от наблюдений за нами смутны и закрыты. Эти отношения не сбалансированы и асимметричны.
Повсеместная слежка неизбежна. Поскольку мы не способны помешать системе за нами следить, можно лишь сделать эти отношения более симметричными. Это способ сделать взаимное наблюдение цивилизованным, для чего потребуются и технологические решения, и новые социальные нормы. Писатель-фантаст Дэвид Брин называет это «Прозрачным обществом» — так названа его книга 1999 года на эту тему. Чтобы примерно представить себе, как может воплотиться этот сценарий, вспомните биткоины — децентрализованную валюту с открытым исходным кодом, которая описана в . В системе «Биткоин» фиксируются все транзакции и записи находятся в открытом доступе. Таким образом, все финансовые операции становятся публичными. Подлинность транзакции подтверждается другими пользователями, которые наблюдают друг за другом, а не Центральным банком, следящим за всеми. Еще один пример: в традиционной криптографии использовали специально разработанные тайные коды, которые тщательно охранялись. Но хитрое усовершенствование под названием «шифрование с открытым ключом» (например, PGP) основано на коде, который может проверить любой. Кто угодно может подтвердить открытый ключ и довериться ему. Тем не менее одна из этих инноваций не избавляет от существующей асимметрии. Скорее они демонстрируют, как можно сконструировать системы, основанные на бдительности по отношению друг к другу.
В обществе, где принято следить друг за другом, может сформироваться ощущение собственных прав на доступ к данным о себе и извлекать из них пользу. Но это связано и с обязанностью, значит, у каждого есть обязанность сохранять полноту информации, ответственно ею делиться и быть объектом наблюдения для наблюдающих.
Альтернативы взаимному слежению не слишком перспективны. Если простые способы легкого наблюдения сделают незаконными, это будет так же неэффективно, как объявить нелегитимным легкое копирование. Я поддерживаю Эдварда Сноудена, который обнародовал десятки тысяч секретных файлов АНБ, показав роль агентства в слежке за гражданами, прежде всего потому, что, по моему мнению, ложь по поводу этой слежки — большой грех многих правительств, включая американское. Я аплодирую поступку Сноудена не потому, что объемы слежки могут сократиться, но потому, что может повыситься прозрачность. Если можно будет восстановить симметрию, чтобы мы могли следить за следящими, если мы сможем ограничить их действия законодательством (в этой сфере обязательно должны существовать правовые нормы) и заставим их отвечать за точность сохраненной информации, если мы сделаем преимущества этого процесса очевидными и важными, то тогда, я полагаю, масштабы наблюдений можно будет увеличить, и общество это примет.
Я хочу, чтобы мои друзья относились ко мне как к индивидуальности. Чтобы такого рода отношения стали возможны, мне надо быть открытым и «прозрачным» и делиться событиями жизни с друзьями, чтобы они знали обо мне достаточно для личных отношений. Я также хочу, чтобы компании относились ко мне как к индивидуальности, а значит, я должен быть открытым, «прозрачным» и делиться и с ними тоже, чтобы они могли установить со мной личные отношения. Я хочу, чтобы мое государство относилось ко мне как к индивидуальности, а значит, я должен открывать информацию о себе, чтобы отношение ко мне было личным. Соотношение между персонализацией и прозрачностью — один к одному. Чем больше персонализации хочется получить, тем больше прозрачности необходимо. Абсолютная сосредоточенность на собственной личности (тщеславие) требует абсолютной прозрачности (никакой частной жизни). Если я хочу быть непрозрачным для потенциальных друзей и организаций, то должен принять тот факт, что отношение ко мне будет общим, без учета моих конкретных особенностей. Я буду средним показателем.
А теперь представьте, что эти варианты написаны на линейке с бегунком. С левой стороны — пара личное отношение / прозрачность. С правой стороны — пара конфиденциальность / общее отношение. Бегунок может уйти в одну из двух сторон или оказаться в любом месте между ними. Однако, ко всеобщему удивлению, когда технологии дают нам выбор (и крайне важно, что этот выбор остается), люди склонны переводить бегунок до конца в сторону пары личное отношение / прозрачность. Они выбирают прозрачность, персонализацию и совместный доступ. Никакой психолог не предсказал бы этого 20 лет назад. Если сегодняшние социальные медиа открыли нам нечто новое о нашем биологическом виде, то это факт, что человеческое желание делиться побеждает желание сохранять конфиденциальность. Это удивляет специалистов. На данный момент на каждом распутье, где у нас был выбор, мы обычно склонялись к возможности больше делиться, быть более активными и прозрачными. Я бы обобщил это так: тщеславие побеждает конфиденциальность.
Многие эпохи люди жили племенами и кланами, где каждое действие было открыто и заметно — секретов не было. Наши мозги эволюционировали в условиях постоянного наблюдения друг за другом. С точки зрения эволюции такое отслеживание — естественное состояние. Я полагаю, что вопреки всем подозрениям замкнутый мир, в котором мы будем постоянно следить друг за другом, не угрожает резкими негативными проявлениями, потому что люди жили так миллион лет, и, если это будет по-настоящему равноправный и симметричный процесс, этот мир может оказаться удобным.
Это большое «если». Очевидно, отношения между мной и Google или между мной и правительством неравноправны и несимметричны по определению. Тот факт, что у них есть доступ к жизненному потоку каждого, тогда как у меня есть доступ только к моему, означает, что их возможности гораздо мощнее с количественной точки зрения. Но если некую симметрию можно восстановить, чтобы серьезный статус был сопряжен с такой же ответственностью и их широкие возможности обеспечивали мне какие-то блага, система может заработать. Посмотрим на это так: конечно, полицейские будут снимать граждан на видео. Это нормально при условии, что граждане тоже могут снимать полицейских и получать доступ к снятым ими материалам, а также делиться видеороликами, чтобы власть имущие отчитывались перед нами. Это не конец, но момент, с которого должно начаться прозрачное общество.
А что же с тем, что мы когда-то называли конфиденциальностью? Останется ли место для анонимности во взаимно прозрачном обществе?
Благодаря интернету сегодня настоящая анонимность более реальна, чем когда-либо. В то же время сеть делает настоящую анонимность в физической жизни гораздо менее доступной. Сделав один шаг, который нас маскирует, мы на два шага приближаемся к полному разоблачению. У нас есть определитель телефонного номера, но есть и блокиратор нежелательных звонков, а также фильтры для определенных номеров. Вскоре нас ждут биометрический мониторинг (радужная оболочка + отпечаток пальца + голос + лицо + ритм теплового излучения) и почти полная невозможность спрятаться. Мир, где все сведения о человеке можно найти и заархивировать, — это мир, где конфиденциальность невозможна. Вот почему многие умные люди стремятся сохранять легкий доступ к анонимности как к убежищу для частной жизни.
Однако каждая известная мне система, где анонимность была в порядке вещей, давала сбой. Сообщества, где принята общая анонимность, либо разрушают сами себя, либо сдвигаются от полной к псевдоанонимности, как, например, eBay, где за псевдонимом стоит настоящая личность, информацию о которой можно выяснить. У известной хакерской группы Anonymous постоянно меняется состав полностью анонимных добровольцев, объединяющихся для конкретных целей. Это группа онлайн-партизан с очень разными задачами. Они могут взломать Twitter боевиков ИГИЛ или сайт банка, который помешал их планам. Но хотя они продолжают упорствовать и создавать проблемы, так и неясно, как в итоге они влияют на общество: положительно или отрицательно.
В цивилизованном мире анонимность похожа на редкоземельный металл. В больших дозах эти тяжелые металлы относятся к самым ядовитым веществам на Земле. Они убивают. Однако те же элементы необходимы для жизни клетки. Но нужное количество так мало, что его трудно измерить. Такова и анонимность. Она необходима в следовых количествах. Будучи микроэлементом в исчезающе малых дозах, она хороша и даже необходима для системы. Анонимность позволяет порой людям бить тревогу, сообщая о нарушениях, и может защитить преследуемых. Но если анонимность присутствует в значительных количествах, она отравит систему. Хотя ее можно использовать, чтобы защитить героев; гораздо чаще ее применяют для ухода от ответственности. Вот почему самые серьезные оскорбления и преследования на таких сайтах, как Twitter, Yik Yak, Reddit и так далее, делаются анонимно. Отсутствие ответственности пробуждает в нас худшее.
Существует опасное представление о том, что массовая анонимность — благородное противодействие государству, которое лезет в наши дела. Но это все равно что накачать тело тяжелыми металлами, чтобы сделать его сильнее. Скорее частную жизнь можно защитить на базе доверия к другим, а это подразумевает, что вы всегда показываете, кто вы такой. В итоге чем больше доверия и ответственности, тем лучше. Как и все микроэлементы, анонимность никогда не стоит устранять полностью, но нужно поддерживать на уровне, как можно более близком к нулевому.
* * *
Все остальное в мире данных стремится к бесконечности. Или по крайней мере к астрономическим величинам. Средний бит в итоге становится анонимным и почти неразличимым, если рассматривать его в масштабе данных, имеющихся на планете. Более того, у нас заканчиваются приставки для обозначения огромных масштабов этого мира. Гигабайты есть у вас на телефоне. Терабайты когда-то были невообразимо огромными, а сегодня у меня на столе стоят три терабайта. Следующий уровень — пета. Петабайты стали новой нормой для компаний. Экзабайты сейчас используются в масштабах всей планеты. Возможно, мы дойдем до зеттабайтов через несколько лет. Йотта — последний научный термин для официального измерения величины. Дальше ничего нет. До сегодняшнего дня все, что могло находиться за пределами йотта, было фантастикой, не заслуживающий официального названия. Но в пределах двадцати лет или около того мы будем разбрасываться йоттабайтами. Для всего остального я предлагаю использовать термин «зиллион» — гибкое обозначение, которое охватит все и какие угодно новые величины в этом масштабе.
Большие количества чего-то порой могут преобразить природу этого чего-то. Больше — значит по-другому. Исследователь компьютерных технологий Джон Сторрс Холл пишет: «Если что-то имеется в достатке, возможно, и даже нередко, у него появляются качества, которые вообще не проявились в малых изолированных примерах. Наш опыт не знает случаев, когда разница в триллион раз не рождает количественное, в отличие от просто качественного, изменения. Триллион — это, в сущности, разница в весе между пылевым клещом (слишком маленьким, чтобы его увидеть, и слишком легким, чтобы его почувствовать) и слоном. Это разница между 50 долларами и годовым объемом производства на всей планете. Это разница между толщиной визитной карточки и расстоянием отсюда до Луны».
Назовем ее «зиллионикой».
Зиллион нейронов даст вам такую находчивость, на какую не способен миллион. Зиллион компьютерных чипов, подсоединенных к интернету, создают пульсирующее, вибрирующее единство, которого не обеспечат 10 миллионов. Зиллион гиперссылок предоставит информацию и продемонстрирует поведение, которого нельзя ожидать от ста тысяч. Социальная сеть существует на территории зиллионики. Искусственный интеллект, робототехника и виртуальные реальности требуют овладеть зиллионикой. Но навыки, необходимые для управления зиллионикой, пугают.
Обычные инструменты для работы с большими данными не очень хорошо действуют на этой территории. Способы статистических предсказаний, например оценка методом максимального правдоподобия, не подходят, потому что в мире зиллионики максимально правдоподобное значение становится невероятным. Чтобы справиться с зиллионами бит в реальном времени, потребуются совершенно новые области математики, полностью новые категории программных алгоритмов и радикально инновационная аппаратная часть. Какие широкие возможности!
Нас ждут иная организация данных и величие зиллионики, и они обещают нам новую машину в масштабах всей планеты. Атомами этой гигантской машины будут биты. Из них можно создавать сложные структуры, как молекулы из атомов. Повышая уровень сложности, мы переносим биты из данных в информацию, а затем в знания. Настоящая сила данных в изобилии способов, с помощью которых их можно перераспределить, реструктурировать, повторно применить, по-новому увидеть, использовать в ремиксах. Биты хотят быть связанными: чем больше отношений у бита информации, тем больше власти он получает.
Но проблема здесь обусловлена тем, что основная часть информации, которую можно использовать, представлена только в тех формах, которые понимают люди. Фотография, снятая на телефон, содержит последовательность из 50 миллионов битов, организованных таким способом, который имеет смысл для человеческого взгляда. Книга, которую вы читаете, состоит где-то из 700 000 битов, упорядоченных в соответствии с грамматикой вашего языка. Но у нас есть ограничения. Люди не могут прикоснуться к зиллионам битов, не говоря уже о том, чтобы их обработать. Чтобы исследовать весь потенциал зиллионбайтов информации, которые мы собираем и создаем, нужно быть способными организовать биты так, чтобы машины и искусственный интеллект могли их понимать. Когда машины обработают данные, полученные в результате самоотслеживания, это обеспечит нам инновационные и улучшенные способы посмотреть на самих себя. Через несколько лет, когда искусственный интеллект сможет понимать кинофильмы, мы будем использовать зиллионбайты визуальной информации в совершенно новых целях. Искусственный разум разделит изображения на элементы так, как мы тексты, а значит, сможет с легкостью собирать их в новом порядке так, как мы составляем в новом порядке слова и фразы, когда пишем.
Абсолютно новые отрасли возникли за последние два десятилетия благодаря идее разделения. Музыкальную индустрию перевернули технологические стартапы, которые позволили вычленять мелодии из песен и песни из альбомов. Революционный магазин iTunes начал продавать отдельные песни, а не альбомы. Когда музыкальные элементы отфильтровали и извлекли, их стало возможно комбинировать в новых сочетаниях, таких как плей-листы, которыми можно поделиться. Крупные газеты общей направленности разделились на тематические: объявления (Craigslist), биржевые сводки (Yahoo!), сплетни (BuzzFeed), ресторанную критику (Yelp) и истории (интернет), которые стали развиваться самостоятельно. Эти новые элементы можно перераспределить в новые текстовые объединения, то есть сделать из них ремикс. Например, поток новостей, на которые ссылается в Twitter ваш друг. Следующий шаг — разделить тематические объявления, новости и истории на еще более элементарные частицы, которые можно будет перераспределить еще более неожиданными и невообразимыми способами.
Из этого расщепления информации на еще более мелкие подчастицы родится что-то вроде новой химии. В следующие 30 лет важнейшей задачей станет дробление всей информации, которую мы отслеживаем и создаем: о бизнесе, образовании, науке, спорте и социальных отношениях, — на первоначальные элементы. Для предприятия такого масштаба потребуется масса циклов распознавания. Специалисты по обработке данных называют это «машиночитаемой» информацией, потому что искусственные интеллекты, а не люди будут работать с зиллионами. Когда вы слышите, например, термин «большие данные», речь идет именно об этом.
Эта новая информационная химия даст тысячи новых соединений и строительных материалов. Бесконечное отслеживание неизбежно, но это только начало.
К 2020 году мы будем производить 54 миллиарда сенсоров в год. Распределенная по всему земному шару, встроенная в машины, облекающая наше тело, наблюдающая за нами дома и на работе сеть сенсоров в следующие десять лет породит еще 300 зиллионбайтов данных. Каждый из битов, в свою очередь, породит вдвое больше метабитов. Отслеженный, разъятый и обработанный утилитарными искусственными интеллектами огромный океан информационных атомов может быть облечен в сотни новых форм, товарных новинок и инновационных услуг. Новый уровень слежения создаст возможности, которые потрясут нас.
Войти с помощью соц. сетей: