Глава 4
Среда и условия
Осмысление сенсоризации общества

Приземистое невыразительное бежевое здание государственного учреждения на противоположной стороне улицы залито ярким солнечным светом. На переднем плане полицейский с подозрительным видом наклоняется к объективу камеры, выпрямляется и покачивает головой.

Мужской голос: Так, значит, я веду съемку совершенно открыто. И вообще, вас в принципе не касается, чем я тут занимаюсь.

Первый полицейский: Говоришь, нас не касается?

Мужской голос: Именно. Если я не задержан, всего доброго, парни.

В ответ на это другой полицейский вытаскивает пачку протоколов и мужчине объявляют, что он задержан. Полицейские обыскивают его, чтобы убедиться в отсутствии оружия, а затем он получает предупреждение.

Второй полицейский: Значит, чтобы было понятно. Мы пробьем тебя по базе. Нам надо убедиться, что ты не из тех, кто убивает полицейских.

Мужской голос: А что, снимать вас тоже нельзя? Это что, противозаконно?

Повисает длинная пауза, во время которой полицейский пристально вглядывается в объектив камеры. По крайней мере, так кажется, потому что направление его взгляда мешают определить солнечные очки с зеркальными стеклами. Он нахмуривается и сквозь зубы выдавливает ответ: «Нет».

На другом видео, записанном в тот же день, солнце сияет так же ярко, но на сей раз его лучи скользят по капоту патрульной машины. Видеорегистратор фиксирует полицейского, спокойно дожидающегося зеленого сигнала светофора, чтобы перейти улицу и остановить выезжающий с парковки минивэн. Полицейский, чей голос кажется знакомым, сообщает по радиосвязи свое местонахождение, после чего приказывает водителю открыть окно машины и объявляет, что его остановили из-за частично скрытого номерного знака.

Водитель сразу же сообщает полицейскому, что раньше у него было разрешение на управление коммерческими транспортными средствами, которое недавно приостановили, и это наверняка вызовет проблемы при проверке его прав. И действительно, диспетчер из участка сообщает по радиосвязи, что права недействительны, и полицейский арестовывает водителя не столько за езду без прав, сколько за то, что он делает это умышленно. День у Джеффа Грэя не задался.

Грэй состоит в группе гражданских активистов, снимающих представителей власти на видео, которые затем выкладываются на сайт «Фотография – не преступление». В начале этого же дня он проводил «аудит Первой Поправки» – фотографировал полицейских, входящих и выходящих из здания городского полицейского управления Орландо, чтобы проверить, будут ли они оспаривать его право заниматься этим. Он никак не ожидал, что из-за этого один из полицейских выследит его и арестует за мелкое нарушение правил дорожного движения.

Грэй не записывал, как его останавливают и арестовывают. Но видеорегистратор в патрульном автомобиле работал, и на аудиозаписи слышно, как полицейский переключается с общего режима на прямую связь, чтобы посоветоваться с коллегой, который предупреждал Грэя напротив здания полицейского управления.

Второй полицейский: Ну что, везти его прямо в изолятор или ты хочешь сделать кое-что еще?

Первый полицейский: (неразборчиво)

Второй полицейский: Что-что?

Первый полицейский: Туда уже едет Фрэнки, а мы сейчас поищем лейтенанта, чтобы узнать, не надо ли что-то еще сделать. У тебя сейчас запись отключена?

Второй полицейский: Что-что?

Первый полицейский: У тебя запись сейчас работает?

Второй полицейский: А, ну так сейчас у меня только внутри машины, но микрофон включен.

Когда дело дошло до оспаривания ареста в суде, Грэю повезло: в Солнечном штате Флорида действуют самые строгие в США законы о публичной информации. Он смог указать на существование отдельного пункта в информационном бюллетене прокуратуры штата, предписывающего полицейским останавливать водителей за нечеткие номерные знаки только в случае, если номер полностью нечитаем. Кроме того, он смог сослаться на разъяснительное письмо Департамента автомобильного транспорта об отсутствии оснований для ареста водителей с отозванным разрешением на управление коммерческими транспортными средствами. И, наконец, он смог воспроизвести записи с видеорегистратора в патрульной машине, которые свидетельствовали о том, что его номерной знак был различим, а полицейские обсуждали, вести ли его прямо в изолятор или сделать с ним «кое-что еще».

Полицейские из Орландо на собственном опыте убедились, что миниатюрные сенсорные устройства плюс дешевизна хранения информации дают возможность записывать все, что говорится и делается. Произошел разворот на 180 градусов: жизнь, по умолчанию проходившая «не под запись», превратилась в жизнь «под запись».

Подумайте о количестве камер видеонаблюдения. Они установлены в офисах, магазинах, банкоматах, общественном транспорте, на городских улицах и на приборных панелях автомобилей. Возможно, они установлены у вас или ваших соседей для наблюдения за входной дверью, ценностями и даже детьми. Камеры слежения находятся практически повсюду. Благодаря им можно получить запись совершенного преступления, но в первую очередь они предназначены для того, чтобы удерживать людей от противоправных действий. Так, в 2011 году общее количество камер видеонаблюдения в Великобритании оценивалось в два миллиона единиц – по одной на каждые тридцать жителей страны. Если эта пропорция верна для всего остального мира, мы получаем цифру примерно в 100 миллионов камер круглосуточного наблюдения, установленных в общественных местах. Впрочем, это всего лишь десятая часть миллиарда камер в смартфонах. Пройдет еще немного времени, и на каждого жителя планеты будет приходиться по одной камере видеонаблюдения.

Теперь подумайте о других сенсорных устройствах в смартфонах. Это как минимум один микрофон; GPS-приемник для определения местонахождения по спутниковому сигналу; магнитомер, реагирующий на магнитное поле Земли и позволяющий определять стороны света; альтиметр для определения относительной высоты местонахождения по атмосферному давлению; гироскоп для определения угловой скорости вращения; датчик движения, реагирующий на перемещения устройства; термометр; датчик влажности, датчик освещенности и датчик приближения, отключающий экран, когда вы подносите аппарат к уху. Таким образом, в каждом аппарате примерно с десяток сенсорных датчиков, что дает общую цифру в 10 миллиардов фиксирующих устройств – и это только те, что установлены в мобильных телефонах. Мы не учитывали автомобили, наручные часы, кондиционеры, электросчетчики и прочие элементы сетевой среды.

Если технологии и впредь будут развиваться в соответствии с законом Мура, то есть вычислительные мощности будут удваиваться каждые восемнадцать месяцев, то с большой долей вероятности к 2020 году мы окажемся в мире, где будет 1 триллион сенсорных датчиков. Примерно таких прогнозов придерживаются HP, IBM, Bosch и ряд других компаний.

Для съемки у здания городского полицейского управления Орландо Джефф Грэй использовал обычную видеокамеру – устройство, которое хорошо заметно издалека. Он не собирался прятать свою камеру, поскольку одной из целей его съемки было проверить, будут ли полицейские препятствовать его праву на получение информации. Напротив, запихнувший Грэя в патрульную машину полицейский знал, что она оборудована работающим видеорегистратором и микрофоном, но не предупредил Грэя о том, что сцена его ареста записывается. Кроме того, видеозаписи Грэя изначально предназначались для распространения в интернете, а полицейское управление вряд ли когда-нибудь обнародовало записи с видеорегистратора, если бы его к этому не принудили законы Солнечного штата.

Власти далеко не всегда предоставляют гражданам доступ к записям вроде тех, которые помогли Грэю оспорить свой арест. Большинство организаций, собирающих информацию о человеке, не делятся ею с ним. Записи, фиксирующие наше взаимодействие с окружающим миром, не просто трансформируют представления о приватности, они также меняют среду и условия взаимоотношений между людьми. Перед нами встают серьезные вопросы. Почему фото– и видеосъемка того, что у всех на виду, трактуется законами иначе, чем аудиозаписи того, что все слышат?. Какие новые типы сенсорных устройств будут приравниваться к камерам, а какие – к микрофонам? Почему наличие или отсутствие «права на запись» зависит от вида применяемого для этого устройства? Должен ли доступ к информации ограничиваться кругом владельцев устройств, с помощью которых она записана, или же право на него имеют все, кто присутствует на записи? Если один человек записывает событие с участием другого, кто имеет «право» решать, каким образом будет использована эта информация? Действительно ли способствует «лучшему поведению» то, что все вокруг записывается? А как понимать, если каких-то записей вообще нет?

Проблемы, возникающие в связи с непрерывной записью, может проиллюстрировать другой случай с полицией города Орландо. Один водитель успешно оспорил в суде штраф за езду в нетрезвом виде, сославшись на отсутствие видеозаписи момента своего ареста на видеорегистраторе полицейской машины. Для судьи не имело значения, что камера могла сломаться или ее забыли включить: в отсутствие видео в качестве подкрепляющего доказательства, он не счел полицейский протокол прямым свидетельством.

По мере дальнейшей сенсоризации окружающего мира нам придется примириться с пониманием, что оборотной стороной возможности сбора и распространения информации о своем самочувствии, настроении и местонахождении является возможность ее будущего использования кем-то еще и в собственных, совершенно неизвестных целях. Настало время создать такие условия применения этих данных, при которых польза (и личная, и общественная) будет оправдывать риски. Небольшие различия в правилах, создаваемых сегодня, могут привести к колоссальным последствиям в будущем. Я уверен в первостепенной важности изучения вопроса о том, как сенсорные данные могут использоваться на основе принципов прозрачности и свободы выбора.

Некоторые из проблем асимметричного распределения сил при использовании датчиков можно увидеть на примере реакции публики на пользователей устройства Google Glass в версии Explorer. В порядке эксперимента я почти целый день носил его, практически не снимая. Очки Google Glass всегда были у меня на носу, и окружающие прекрасно это видели.

Эксперимент закончился совершенно неожиданно. Это произошло в международном аэропорту Мехико, где пограничник выдернул меня из толпы пассажиров. Наличие Google Glass означало, что я мог вести фотосъемку в зоне, где это запрещено. То, что в данный момент устройство было выключено и служило в качестве обычных очков, не имело для пограничника никакого значения. Я попытался возражать, ссылаясь на то, что большинство смартфонов обладают тем же функционалом, что и Glass, но единственным результатом этого стали несколько часов, проведенных в тесном помещении для задержанных.

Реакцию пограничника на Glass нельзя считать нетипичной. Почему постоянное ношение камеры больше волнует окружающих, чем постоянное ношение смартфона? Очень многие из тех, кто начинал нервничать, увидев меня в Glass, наверняка чувствовали бы себя спокойнее при виде меня со смартфоном в руке. Мне стала интересна причина этой разницы: было ли это обусловлено возможностью видеосъемки без нажатия кнопок или дело было в том, что со стороны трудно определить, ведет ли Glass запись. В принципе можно было заметить маленький значок на внешнем дисплее коммутаций, но только в случае, если внимательно рассматривать мои очки, а не что-то еще вокруг.

Когда я носил Glass, людей также, очевидно, раздражала мысль о том, что мое внимание может быть разделено между беседой с ними и дисплеем. Я решил провести неформальный «эксперимент» и делал вид, что ищу информацию о своем собеседнике или получаю автоматический результат «поиска по изображениям» на основе того, что находится перед моими глазами, включая человеческие лица. Это обескураживало. Собеседники считали, что это ставит их в неравное положение. Они привыкли, что информация может быть под рукой, но в случае с Glass она сидела у меня на носу, причем они не имели возможности разобраться, на чем я сосредоточен в каждый данный момент – на них или на том, что мне показывают.

Возможно также, люди нервничали из-за того, что я мог сделать наш разговор публичным. Я мог бы транслировать потоковое видео со своего мобильного или отправлять запись в облако, чтобы ее смотрели в режиме реального времени. Что мешает тайком предоставить возможность слушать наш разговор третьим лицам? И что мешает сохранить его запись, получив таким образом возможность поделиться ей с заинтересованной стороной в будущем?

Многие ощущают дискомфорт, разговаривая с человеком в солнцезащитных очках с зеркальными стеклами. Это происходит потому, что возможность видеть глаза собеседника позволяет лучше уловить его отношение к предмету обсуждения. Устройство Google Glass хотя и не скрывает глаза, но тем не менее нарушает привычные нормы общения. Разнообразные реакции на Glass дают основание предположить наличие у людей трех главных опасений по поводу вездесущих датчиков и того, как они либо нарушают сложившиеся нормы общественного поведения, либо заставляют их изменяться.

Во-первых, это страх перед информационным неравенством: перед тем, что другая сторона может обнародовать полученные данные способом, который изменит суть ситуации или общения. Если доступ к информации есть только у одной из сторон, неравенство сил может стать невыносимым. Людей может беспокоить то, что асимметричность доступа к информации может способствовать надувательству (как в классическом примере с продавцом подержанных машин, впаривающим развалюху несведущему покупателю). Есть и проблема включения в контекст происходящего: сознание того, что внимание собеседника может быть направлено на что-то еще, усиливает чувство неуверенности в себе.

Во-вторых, это страх перед разглашением: перед тем, что кто-то другой может без разрешения предоставить полученную информацию людям или компаниям или выложить ее в сеть. При появлении нового собеседника каждый из участников разговора имеет возможность переменить тему, оценив лояльность присоединившейся «аудитории». Наличие камер наблюдения не столь очевидно, поэтому организации обычно расклеивают предупреждающие объявления. Благодаря этим оповещениям люди могут решать, как вести себя с учетом возможных последствий наблюдения и анализа их действий владельцами камер или их партнерами. Таким же предупреждением служило и устройство Glass, но люди были начеку постоянно, даже когда оно было отключено.

В-третьих, это страх перед хранением: перед тем, что кто-то другой может записывать и сохранять информацию. В этом случае опасения связаны с неопределенностью будущего анализа и использования полученной информации. В отсутствие гарантий позитивных последствий использования сделанной записи расчет на худшее может оказаться более полезным. Кроме того, законы о том, кто и что может воспроизводить без разрешения, сильно варьируются. Так, частным лицам и организациям разрешается устанавливать камеры, регистрирующие перемещения посетителей на принадлежащих им объектах собственности, но сами эти посетители такого права лишены. А законы о частных дронах с камерами, способными записывать разговоры с воздуха, будут обсуждаться еще много лет.

Возможно, самым большим опытом в ношении записывающих устройств обладает профессор Университета Торонто Стив Манн. Он носит различные варианты цифровых очков на протяжении более чем трех десятилетий. Еще будучи студентом МТИ, где он был в числе инициаторов проекта носимых компьютерных устройств, Манн редко расставался со своей версией цифровых очков, постоянно экспериментируя с различными способами их применения, включая прямую трансляцию в интернете всего, что он видел (во времена, когда примеры живой трансляции в сети можно было пересчитать по пальцам). Кроме того, он придумал термин sousveillance, которым обозначает свои видео– и аудиозаписи, сделанные на территории организаций, оборудованных камерами наблюдения. Sousveillance в данном контексте означает наблюдение за наблюдающим.

Манн пропагандирует использование носимых компьютерных устройств для расширения собственных возможностей. Он считает, что постоянно включенное устройство позволяет человеку получать информацию, которая может очень пригодиться в будущем, причем даже спустя несколько минут. Чтобы продемонстрировать это, он экспериментирует с различными методами расширения человеческих чувств и памяти с помощью носимых устройств: например, он детализирует в увеличенном масштабе далеко расположенные объекты или проигрывает на сверхмедленной скорости записи информации, которую человеческий глаз не может распознавать в режиме реального времени. Кроме того, носимые устройства Манна позволяют людям фильтровать входящую информацию, например скрывать нежелательную рекламу.

Хотя это и интересный функционал, я считаю, что сенсорные данные обретут свою действительную ценность, только когда ими начнут делиться с целью дальнейшей обработки. За год своих экспериментов с Glass я записал видеоматериал, на просмотр которого потребовалось бы несколько недель. Однако я просматривал только по несколько минут каждой записи и никогда не пользовался ими для принятия решений или анализа собственных поступков. У меня не было возможностей для эффективного поиска и выделения нужных фрагментов, а тем более для обработки данных в режиме реального времени с целью получения обратной связи и рекомендаций на будущее. У меня был инструментарий для сбора данных, но не было инструментов для выявления тех из них, которые пригодились бы в какой-то конкретной ситуации, а тем более для анализа, позволяющего обнаруживать закономерности или делать прогнозы.

В ближайшие несколько лет, по мере прогресса искусственного интеллекта и автоматизации маркировки данных в процессе обработки, эта ситуация изменится. Компании начинают осознавать, насколько важно анализировать все, от способа попадания покупателей в их магазины до уровня сосредоточенности сотрудников. Соответствующие технологии дешевеют и становятся доступными большинству организаций. Мы будем все больше рассчитывать на сенсорные данные в том, что касается рекомендаций для конкретных жизненных ситуаций.

Более двадцати лет назад Эрик Хорвиц из Microsoft Research и Мэттью Бэрри из НАСА рассматривали тему оптимизации отображения информации в ситуациях, когда важные решения должны приниматься в сжатые сроки, например в работе диспетчеров полета. Основываясь на классических трудах когнитивных психологов, они исходили из допущения, что люди не могут одновременно работать более чем с семью фрагментами информации. Более того, в напряженной обстановке и при большом количестве отвлекающих факторов, что обычно характерно для чрезвычайных ситуаций, это количество может снизиться всего до двух информационных составляющих. Первые модели Эрика, созданные для контроля полетов многоразовых космических кораблей, выявляли критически важную в данный момент информацию и выделяли ее на дисплеях инженеров.

Сенсорные данные, полученные в процессе общения, могут стать полезными, привлекая внимание к важным моментам, которые могли оказаться упущенными. Представьте себе, например, что у вас есть возможность направить запись разговора для обработки и анализа. Приложение Cogi позволяет отслеживать наиболее интересные фрагменты разговора. Последние пятнадцать секунд беседы загружаются во временный аудиобуфер телефона, и если вы слышите что-то интересное, то нажатием кнопки можете отправить их в запоминающее устройство и активировать запись, которая будет продолжаться до тех пор, пока вы ее не остановите. Если кнопку не нажимать, содержимое буфера будет обновлено. Когда это приложение используется несколькими людьми для записи одного и того же разговора, можно сравнить, что именно каждый из них выделил в качестве интересных для сохранения фрагментов. По мере накопления сохраненных записей они могут анализироваться, чтобы определить, какие участники беседы, слова или темы привлекали наибольшее внимание.

Уровень интереса и релевантность могут меняться по ситуации. Из примера с неопределенным «ягуаром» в главе 1 (который мог быть кошкой, автомобилем или операционной системой компьютера) мы знаем, что алгоритмы ранжируют результаты поиска на основе целого ряда контентных категорий, выделяя наиболее соответствующую вашим намерениям информацию. Знание конкретной ситуации позволяет инфопереработчикам повысить релевантность предоставленных результатов. Например, представим, что вы находитесь в зоопарке и ищете «ягуар» при помощи смартфона. Если у приложения есть доступ к вашим геолокационным данным, оно сравнит их с картой местности, и контент, относящийся к представителю семейства кошачьих, займет верхние места в результатах поиска. Если вы стоите на парковке зоопарка, приложению потребуется задействовать камеры телефона, чтобы понять, интересуетесь вы последней моделью дорогого автомобиля или хотите побольше узнать о больших кошках после сегодняшнего посещения.

Однако не всякий контекстный поиск очевиден. Если человек ищет «жасмин» после ночи, проведенной в клубе, весьма маловероятно, что он хочет с утра пораньше заняться садоводством и нуждается в информации о цветочках. Наверное, он ищет адрес круглосуточной китайской закусочной, где по дороге домой можно взять еду на вынос, или – это не более чем предположение – хочет посмотреть на живых моделей с сайта для взрослых Livejasmin. Он в городе или у себя дома? Чтобы отправить человека именно туда, куда он хочет, инфопереработчику потребуются его текущие и предыдущие геолокационные данные.

Учет окружающей обстановки также помогает принимать более удачные решения на долгосрочную перспективу или, как говорит Дэнни Канеман, думать «медленно», а не «быстро». Так, некоторые банки подумывали над тем, чтобы предлагать клиентам услугу «чтобы потом не пожалеть», основанную на истории их операций и текущей ситуации. В 4 утра в Лас-Вегасе вы запрашиваете у банкомата тысячу долларов. Вместо того чтобы сразу зашелестеть купюрами, аппарат выдает напоминание: «Вы действительно хотите снять такую большую сумму именно сейчас? Люди, которые в аналогичной ситуации говорили «да», обычно потом жалели об этом».

Если сенсорное устройство находится в вашем распоряжении, то условия, при которых ваша ситуация становится известной инфопереработчику, определяете вы. Но большую часть несметного числа записывающих вашу жизнь датчиков будут контролировать банки, магазины, работодатели, школы и органы власти. Интерес к использованию все более подробной личной информации нарастает, и этот интерес включает в себя не только то, где вы находитесь в каждый момент времени, но и то, с кем вы, как вы себя ощущаете и где центр вашего внимания по сравнению с тем, где ему «положено» быть. Но кто решает, в каких ситуациях нужны ваши «полные подробности»? Прежде чем перейти к этому фундаментальному вопросу, нам нужно понять, какие выводы можно сделать на основе сенсорных данных, не всегда находящихся в вашем распоряжении.

2 мая 2000 года ровно в 4 утра по всемирному координированному времени американские власти прекратили добавлять шум к сигналам двадцати четырех спутников министерства обороны, в результате чего точность определения местоположения объектов в системе GPS выросла на порядок, до нескольких метров. Это позволило расширить диапазон услуг навигации для частных лиц. Польза от гражданского применения высокоточного сигнала оказалась огромной: по имеющимся оценкам, в 2013 году только повышение эффективности бизнеса за счет применения GPS увеличило ВВП США на 70 миллиардов долларов. Вклад GPS в совершенствование здравоохранения, техники безопасности и охраны окружающей среды еще предстоит оценить.

Преподаватель университета штата Техас в Остине Тодд Хамфрис считает, что сигнал GPS для гражданского применения может быть еще более точным. Компания Samsung профинансировала работы, в ходе которых ему с коллегами удалось довести точность определения местоположения GPS-приемника обычного мобильного телефона до сантиметра. По прогнозу Хамфриса, в течение ближайших десяти лет практически все предметы будут оборудованы миниатюрными устройствами геолокации, и люди смогут искать свои пожитки примерно так же, как сейчас ищут информацию в интернете. Но и нынешней точности сигнала более чем достаточно, чтобы понять, где вы.

Геолокационные датчики весом с карандаш и размером с почтовую марку – не фантастика. Они уже существуют, причем заряда их миниатюрной батарейки хватает на год работы. Такая легкость, компактность и энергоэффективность достигаются путем использования маячковой конструкции: гаджеты работают не в режиме постоянного приема спутникового сигнала, а излучают уникальный сигнал-идентификатор по энергосберегающему протоколу bluetooth (BLE), который могут принимать устройства в радиусе десяти метров. Пользователь может установить приложение, отправляющее информацию о месте и времени обнаружения сигнала своего маяка в центральную базу данных изготовителя устройства. Сообщается об успешном использовании маячков для поиска потерянных ключей, отслеживания украденного имущества и поиска потерявшихся в толпе родных. Кроме того, Facebook и прочие собиратели больших данных стимулируют распространение маяков, бесплатно поставляя их организациям. Это позволяет приложению Facebook отметить приближение пользователя к маяку, чтобы предоставить ему релевантный данной местности контент и записать маршрут его перемещений.

Что мешает человеку подложить маячок в чей-то портфель или сумку? Ничто не мешает. Существующее законодательство не запрещает следить за кем-то с помощью геолокационного идентификатора (правда, если следящий – сотрудник правоохранительных органов, то для этого ему потребуется специальный ордер). Выбор механизмов защиты от подброшенного датчика – сугубо личное дело.

Быстрорастущий бизнес технологических средств защиты предлагает, например, широкий выбор портативных устройств подавления сигнала GPS или Bluetooth, эффективно «забивающих» работу всех приемников в радиусе нескольких метров. Хотя инструкции по самостоятельному изготовлению глушилок можно найти в интернете, их производство, продажа и использование запрещены в Соединенных Штатах и многих других странах. Тем не менее это не останавливает людей от попыток их применения. Один водитель грузовика, не желавший, чтобы работодатель отслеживал его маршруты в течение рабочего дня, установил в свою машину глушилку. Она сработала, причем не только в отношении GPS работодателя: из-за нее была нарушена работа диспетчерской полетов международного аэропорта Ньюарк. (Попытка скрыть свое местонахождение от босса стоила водителю 30 000 долларов штрафов.)

Глушилка не позволяет GPS-устройству определить свое местонахождение, но можно и заставить его сообщать неверные геолокационные данные. Тодд Хамфрис создал «GPS-имитатор», отправляющий фальшивые спутниковые сигналы на какой-либо конкретный приемник. Имитатор можно использовать, чтобы сообщить устройству ложные данные о местонахождении. Если в смартфоне или навигаторе автомобиля используется GPS, то их владельца можно умышленно отправить не туда, куда ему нужно попасть.

Наслушавшись таких историй про маячки, глушилки и имитаторы, можно навсегда расхотеть использовать любые устройства GPS или Bluetooth. Но дело в том, что информацию о местонахождении сообщает даже самый простой мобильник. В течение дня он переключается между вышками мобильной связи, создавая тем самым историю ваших передвижений. Если ваш телефон выходит в интернет через точки беспроводного доступа, провайдер может точно определить места, где вы их использовали. А поскольку, в отличие от GPS, wi-fi работает в помещениях, многие магазины стали предоставлять бесплатный доступ к нему – это один из способов отслеживать перемещение посетителей по торговым залам. Это важная инновация. Знание о вашем точном местонахождении очень ценно для магазина: он может делать вам конкретные предложения.

Еще один очень специфический источник информации о том, где вы были, – сделанные вами фотографии и фотографии, на которых вы присутствуете. Подавляющее большинство выкладываемых в интернет фото делается при помощи телефонов, а телефоны обычно оснащены GPS. Метаданные фотографии по умолчанию включают долготу и широту места, где она сделана. Хотя вы можете удалить эту информацию с любой фотографии, сделанной лично вами, контролировать метаданные фото с вашим участием, сделанных другими людьми, невозможно. Учитывая, что ежедневно делаются миллиарды фотографий, ваше местонахождение наверняка было где-то зафиксировано.

Метаданные геолокации – не единственная подсказка, встроенная в фотографию. Ваше местонахождение может выдать знаменитая достопримечательность, табличка с названием улицы или меню ресторана. Длина отбрасываемой тени может дать представление о времени суток. Алгоритмы обучены и работе с видео, поэтому гражданина, топающего по городским улицам, можно идентифицировать по особенностям походки и отслеживать его маршрут квартал за кварталом даже на мутноватой картинке камер наружного видеонаблюдения.

Кое-кто призывает к обману техники при помощи темных очков, шляп, грима и париков, однако ускользнуть от всевидящего ока систем распознавания лиц становится все более трудно. В главе 2 рассказывалось о разработанной в Facebook системе DeepFace, которая способна сопоставлять ваше лицо с другими изображениями с вашим тэгом, в том числе сделанными при совершенно другом освещении и в различных ракурсах. Можно попросить друзей убрать тэги с фото, но как быть с тэгами машинного происхождения, которых вы не видите? Кроме того, некоторые компании вводят процедуры проверки личности, требующие предоставления потоковых фото и видео пользователя.

Одним из первопроходцев в этой области была китайская платформа социальных медиа Tencent. Там заметили, что мессенджер QQ заполонили пользователи, выдающие себя за кого-то другого. Многие проститутки завели себе аккаунты для привлечения клиентов, использовав в качестве фото для профайла фотографии, скачанные из интернета. Иногда для пущей важности к ним добавлялось вроде бы юридически грамотное, но совершенно бессмысленное примечание «только в ознакомительных целях». Клиенты посообразительнее знали, что не стоит принимать фото в профайле за чистую монету, но практика распространялась такими бешеными темпами, что многие пользователи просто перестали доверять любой информации в профайлах на QQ. В Tencent разработали программу верификации профайла в динамическом режиме с помощью видео. Менеджер компании просил пользователя включить веб-камеру и выполнить в режиме реального времени какие-нибудь команды – прикоснуться к правому уху, поднять левое плечо и т. п. Если лицо на видео совпадало с фото в профайле, профайл считался верифицированным.

Решение Tencent подразумевало участие массы народа, занятого отдачей команд и оценкой видео, и при этом оставались еще десятки тысяч аккаунтов, проверить которые «вручную» было невозможно. Стремительное развитие программных средств распознавания лиц позволяет передать эту работу машинам, которые, ко всему прочему, способны заниматься этим в любое время суток. Платежная система Worldpay разработала «Камеру на устройстве ввода ПИН-кода», которая может сделать одну или несколько фотографий клиента, пока он вводит свой ПИН-код в терминале торгового предприятия. В Worldpay планируют свести все эти фото в централизованную базу данных и применить систему распознавания лиц для проверки личности человека, производящего оплату. Если изображение не совпадет с фото в базе данных, то оплата будет возможна только после предъявления продавцу документа, удостоверяющего личность покупателя. Похожим образом действовали и в MasterCard, введя программу «Проверки личности». Держатели карт создают свой биометрический портрет, загружая на сайт сканы своих отпечатков пальцев и фото лица. Затем, рассчитываясь за покупку, они отправляют свой отпечаток пальца и видеоселфи с телефона на авторизацию. Если сравнение с зарегистрированными биометрическими данными покажет несовпадение, транзакцию отменят. На ранних стадиях тестирования системы пользователей просили подмигнуть в видеокамеру, чтобы исключить предоставление украденных из интернета изображений и информации о карточке. В целях защиты своих клиентов и их денег некоторые банки и учреждения также создают собственные базы отпечатков пальцев и фотографий или пользуются платным доступом к внешним источникам. Если человек отказывается предоставить свои данные для этих целей, ему могут отказать в некоторых видах финансовой защиты.

Помимо узоров на кончиках пальцев у людей есть и другие уникальные биометрические параметры, позволяющие идентифицировать личность, например узор радужной оболочки глаза. Он не меняется на протяжении человеческой жизни, что означает его неограниченный «срок годности» в качестве биомаркера. К тому же для проверки отпечатка пальца надо просить человека прикоснуться к сканеру или к другой принимающей поверхности, а радужку можно сканировать с помощью камеры, расположенной на расстоянии до десяти метров. Исследователи биометрических параметров из Университета Карнеги – Меллона в Питсбурге получали пригодные для сравнения с контрольными изображения радужной оболочки с боковых зеркал автомобиля или у движущихся по помещению людей. В некоторых странах, в том числе в Индии, отпечатки радужной оболочки снимают (или планируют снимать) у каждого жителя, продлевающего срок действия государственного удостоверения личности.

Более того, чтобы идентифицировать личность человека или точно определить его местоположение, видеть его лицо необязательно. После мобильного телефона вторым по значению посредником, передающим информацию о вас и вашем местоположении, является ваш автомобиль. Закон предусматривает, что номерной знак транспортного средства должен быть удобочитаем (в этом лишний раз смог убедиться Джефф Грэй). Компания Vigilant Solutions из Ливермора, штат Калифорния, собирает изображения с десятков тысяч камер, установленных на парковках, в витринах магазинов и даже у частных домов. Использование данных, полученных из распределенных источников информации и связанных уникальными идентификаторами в центральной базе данных, позволяет восстановить маршруты передвижения конкретного человека. Для идентификации каждого номерного знака фотографии из сети камер Vigilant обрабатываются алгоритмами оптического распознавания. Компания заявляет, что ее база данных ежемесячно пополняется 100 миллионами идентифицированных номерных знаков.

В дополнение к фиксированным камерам Vigilant использует видеорегистраторы в автомобилях, передающие информацию в центральную базу данных. Такие устройста устанавливают себе многие сотрудники коллекторских компаний, разыскивающие автомобили, чьи владельцы перестали выплачивать кредиты. Размещение видеорегистраторов в автомобилях позволяет Vigilant значительно расширить географию сбора данных.

Существует два вида запросов к таким базам данных автомобильных номеров, как у Vigilant. Можно искать по конкретному номерному знаку и получить информацию о том, где и когда он был замечен, или же можно задать точное место и время и получить информацию о присутствовавших там номерах. Полицейские часто ищут номера, замеченные на месте преступления, чтобы установить возможных свидетелей и подозреваемых. Если машина человека находилась рядом, есть вероятность, что и сам человек тоже был там. В отличие от обычных граждан, полиция имеет доступ к регистрационной базе автомобильных номеров всех штатов и может установить владельца машины по номерному знаку. Американскому союзу защиты гражданских свобод удалось получить внутренние документы полиции, из которых следует, что цели использования этой базы «ограничены только пределами фантазии конкретного сотрудника».

Главными потребителями частных баз данных автомобильных номеров считаются правоохранительные органы, но в принципе платными услугами таких компаний, как Vigilant, может воспользоваться любой человек. В числе клиентов Vigilant – автодилеры, которым нужно изъять автомобиль за долги, и страховые компании, уточняющие детали ДТП. Базой данных пользуются и частные детективы. Получить номера автомобиля своего знакомого не составляет труда – для этого достаточно заглянуть в его гараж. Не надо нанимать сыщика, чтобы удостовериться в том, что супруг действительно задерживается в офисе допоздна каждый день. Достаточно ввести номер его автомобиля в базу и посмотреть, где побывала его машина, а заодно узнать, какие машины были рядом. А если нужно выяснить, чьи это машины, то база отлично знает, где чаще всего паркуется каждый из этих автомобилей, из чего можно сделать вывод о местах жительства и работы их владельцев. То, что раньше было дорогостоящим и рискованным предприятием, превратилось в недорогое и безопасное дело.

В некоторых штатах предпринимались попытки запретить создание коммерческих баз данных автомобильных номеров, но до сих пор их удавалось успешно блокировать по основаниям права на гласность и свободу слова. Фотографировать в общественных местах не запрещается, равно как и отправлять полученные изображения в облачные хранилища. Применение оптического распознавания также не является противозаконным деянием. Что можно сделать для защиты неприкосновенности частной жизни? Можно отменить номерные знаки и заменить их на незаметные для окружающих и камер видеонаблюдения устройства, передающие уникальный зашифрованный сигнал. Сигналы будут поступать на приемники, установленные государством. Разумеется, такие устройства могут быть взломаны (точно так же, как номерные знаки могут быть поддельными), а частные компании могут построить свои станции приема сигналов. Идеальных решений этого вопроса не существует.

Камеры – не единственные сенсорные датчики, способные собирать данные. Шум окружающей среды, зафиксированный микрофоном (в том числе микрофоном вашего мобильника), может содержать достаточно информации, чтобы определить тип автомобиля, на котором вы едете, по звуку мотора, вибрации кузова и шуршанию шин.

Если по анализу звука можно отличить вашу машину от других, то определить, сидите вы на месте или перемещаетесь, можно тем более, причем вне зависимости от включенной функции GPS. А если у вас включен голосовой помощник вроде Siri или Cortana, то он умеет определять, где вы находитесь, даже по звуковому фону.

Крупные компании производят также бытовые сенсорные устройства. Обосновавшийся в моей гостиной Amazon Echo постоянно находится в режиме ожидания – семь его микрофонов внимательно прислушиваются к происходящему. Руководство пользователя говорит, что устройство активируется по кодовому слову «Алекса», после чего начинает фиксировать все, что я говорю, – отвечает на вопросы или команды информацией, почерпнутой из сети, или оформляет покупки в Amazon. Голосовые команды, в том числе команду на пробуждение из «спящего» режима, различают также система Kinect для игровых консолей Xbox и смарт-телевизоры Samsung. Система Nest Cam, созданная Google, оповестит вас, если ее микрофон зафиксирует незнакомый звук, например «чужой голос» в доме в ваше отсутствие.

Действительно ли эти системы анализируют все произнесенное вслух, даже когда их об этом не просят? Можно уверенно утверждать, что некоторые из них так и поступают. И один из разработчиков признал это в частной беседе. В его компании данные используются для совершенствования программного обеспечения распознавания речи, особенно в условиях, затрудняющих это фоновых шумов. В спокойной домашней обстановке анализ звуков можно использовать для создания «отпечатков голосов» каждого из домашних и определения стереотипов (и тона!) общения. Чтобы выделить звук человека, не относящегося к домашнему кругу, Google должна знать голоса постоянных обитателей дома. Но если так, то почему компании, собирающие эту информацию, не очень стремятся обнародовать тот факт, что это делается для совершенствования систем? Ведь Google, в конце концов, не производитель обогревателей и систем типа видеоняня, а компания, работающая в области сбора и анализа данных.

Если бы компании проявляли большую открытость относительно этой аудиоинформации, от них можно было бы получать дополнительную пользу. Лично мне хотелось бы иметь доступ ко всем без исключения записям своего голоса – это был бы изумительный способ освежить забытую информацию или обнаружить какие-то интересные особенности своей речи, которых я не замечаю. Для создания более совершенных систем распознавания речи инфопереработчики используют каталоги звуков и слов. С помощью такого каталога я мог бы найти все, что говорил когда-либо о своем домашнем питомце в ситуации, если он вдруг заболел и мне нужно рассказать ветеринару об особенностях его поведения за последнюю неделю.

Звуковой ландшафт за пределами дома также многое говорит о местонахождении человека. Вой сирены или звуковой сигнал автомобиля звучат по-разному в зависимости от того, стоите вы на тротуаре, сидите в своей машине или выглядываете из окна на улицу. Звон посуды в ресторане не спутаешь ни с чем другим. То же относится и к судейским свисткам на стадионе, шуму морских волн или эху в ванной комнате. Когда вы едете на электричке по Токио, ваше местоположение можно определить по различным мелодиям, которые звучат на каждой станции. Такие очевидные звуковые подсказки относительно окружающей обстановки практически невозможно не расслышать в ходе телефонного разговора.

Сенсорные данные участвуют в построении социального графа. Представим себе двух людей, договаривающихся о тайной встрече. Они понимают, что анализ геолокационных данных телефонов может указать на то, что они одновременно находились в одном и том же месте, поэтому они выключают свои телефоны за несколько кварталов и убирают их в специальные чехлы, блокирующие сигнал. Предположим, что наступил «час расплаты», и биллинги их мобильников рассматриваются в качестве доказательств в суде. Будет ли указывать на то, что они были вместе в течение нескольких часов, тот факт, что их телефоны были недоступны именно в это время? Вполне возможно. Тем более если до момента отключения оба телефона двигались в направлении предполагаемого места тайной встречи.

Кроме того, социальный граф может помочь вычислить местонахождение человека. Скрывшись в Канаде, беглый преступник из Германии благоразумно избавился от своего мобильника и SIM-карты. Но, перестав ими пользоваться, он не захотел отказаться от звонков людям, с которыми обычно поддерживал связь. Список звонков любого человека позволяет заметить появление в нем нового номера с закономерностями связи, похожими на звонки с другого номера в прошлом. После десятка звонков на прежние номера с нового номера Интерпол обратил на них внимание, определил местонахождение телефона и задержал беглого преступника.

Инфопереработчикам, анализирующим сенсорные данные, придется все чаще обращать внимание на необходимость обеспечить оптимальное соотношение выгод для подавляющего большинства пользователей и потенциального вреда, который может быть причинен людям, даже не подозревающим, что их передвижения отслеживаются. Компания Jetpac, основанная в 2011 году и в 2014 году поглощенная Google, занимается идентификацией и классификацией фотоконтента с целью создания справочника, поиск в котором можно осуществлять по определенным признакам. Программное обеспечение компании развивается на основе общедоступных фото из Instagram (150 миллионов из 6000 городов по всему миру, многие из которых снабжены геометками, хэштегами или подписями. Если на фото, сделанных в каком-то определенном месте, много дам с накрашенными губами, приложение определит его как «шикарное». Такая информация поможет людям решить, подойдет им данное место или нет.

В Jetpac решили использовать свой софт распознавания объектов для создания списка «лучших хипстерских баров мира». Аналитики компании определили, что индикатором количества хипстеров, тусующихся в определенном месте, может служить количество усатых мужчин на фото. Оказалось, что самое большое количество хипстеров обитает в Турции. Но ведь этого не может быть! Тут аналитики Jetpac сообразили, что турецкие мужчины гораздо чаще отращивают усы, чем американские. Им пришлось привести данные в соответствие с местной спецификой, указывая различные исходные параметры для каждого из географических регионов. Это хороший пример функционирования принципов обратной связи между людьми и компьютерами в процессе анализа данных.

Другие открытия Jetpac на основе анализа фото в Instagram породили более щекотливые вопросы. Так, в Jetpac обнаружили, что на основе имеющихся данных можно составить список гей-баров в Тегеране. Это могло бы быть полезным иранцу соответствующей сексуальной ориентации, но в случае обнаружения такого списка религиозными властями страны последствия для гей-сообщества были бы ужасными. Кроме того, если это получилось у Jetpac, власти наверняка могут сделать то же самое.

Профессор МТИ Уильям Т. Фримен с коллегами разработал алгоритм, позволяющий измерять пульс человека по пиксельным изменениям окраски кожи на открытых участках его тела. После демонстрации результатов команду завалили просьбами предоставить программу, и ее выложили в интернет, разрешив свободно использовать в некоммерческих целях. Одна из просьб исходила от профессионального игрока в покер, который хотел получить возможность определять, блефует ли его партнер, по ускорению его пульса.

Более того, кардиологи установили, что ритмы сердца человека – то есть ЭКГ – столь же уникальны, как отпечатки пальцев или строение радужной оболочки глаза, причем фальсифицировать их намного сложнее. Эту информацию использовали MasterCard, Royal Bank of Canada и английский Halifax Bank, протестировавшие ЭКГ-браслет, предназначенный для удостоверения личности в банкоматах, интернет-банках и при совершении бесконтактных платежей. Браслеты, созданные на основе патентованных методик измерения, регистрации и верификации сердечных ритмов, производит компания Bionym из Торонто.

Данные, собираемые триллионами сенсорных датчиков по всей планете, находятся вне нашего контроля. Сооснователь и главный технолог Jetpac Питер Уорден пытался оценить, насколько технологии распознавания лиц повлекут за собой фундаментальные изменения балансов между приватностью и безопасностью и между приватностью и гласностью. С одной стороны, компании ищут более надежные способы защиты конфиденциальной информации и все чаще просят людей использовать биометрические данные в качестве уникального средства доступа к отдельным услугам или для обеспечения безопасности. С другой стороны, большая часть социальных данных создается в сотрудничестве между людьми в ходе совместных занятий по интересам или взаимоотношений. Контроль за сбором информации в целях защиты частной жизни человека потребовал бы установления режима своего рода полицейского государства, в котором были бы ограничены многие другие права на самовыражение.

К тому же три основных варианта защиты от нежелательного использования сенсорных данных далеки от совершенства. Криптографические средства, разрешающие доступ к данным только обладателям электронных ключей, не годятся в большинстве случаев распространения информации, например при размещении фото в Instagram. Социальные нормы, определяющие уместность распространения и использования информации, не защищают от злоумышленников. Остается защита, предусмотренная законодательными нормами. Срок в двадцать лет, потребовавшийся Луису Брэндису для законодательного закрепления права на неприкосновенность частной жизни, наглядно демонстрирует медлительность, с которой закон реагирует на технологический прогресс. В то же время относительная стабильность юридической системы является преимуществом в случае, когда нужно выделить обширные области информации, использование которой является оскорбительным и неприемлемым, например информации о расовой и гендерной принадлежности, сексуальной ориентации и болезнях. Я надеюсь, что общественность продолжит расширять этот список по мере развития использования социальных данных.

Однако простого расширения этого списка недостаточно. Нужны инструменты, позволяющие установить, что дискриминация была обусловлена использованием социальных данных. Каждый запрос к базе данных является единицей информации, используемой инфопереработчиками в целях совершенствования своих продуктов и сервисов, и эти данные тоже могут быть задействованы для обеспечения нашей безопасности. Важность этой задачи будет расти по мере того, как алгоритмы начнут применяться не только для определения нашего физического местопребывания, но и для выводов о том, в каком состоянии духа мы находимся.

Делом всей жизни почетного профессора психологии Калифорнийского университета в Сан-Франциско Пола Экмана стало измерение физиологического воздействия шести основных эмоций: гнева, печали, страха, неприязни, удивления и счастья. Он начинал с изучения реакций жителей пяти разных стран – Чили, Аргентины, Бразилии, Японии и США – на фото с изображением эмоциональных ситуаций. Он ожидал, что реакции будут носить отпечаток культурной среды, но оказался не прав. В каждом из опытов он наблюдал похожие выражения лиц: насупленные брови при гневе, опущенные уголки губ при печали, наморщенный нос при отвращении, прищур глаз при искренней улыбке. (В вежливой, но деланой улыбке участвуют только губы.) В 1978 году Экман и его коллега Уоллес В. Фризен свели все наблюдения в Систему кодирования лицевых движений (СКЛиД). На основе СКЛиД был осуществлен ряд разработок программного обеспечения распознавания лиц.

Экман предположил, что эмоции носят универсальный характер, поскольку являются искренним сигналом, сообщающим окружающим о настроении и отношении человека. Продолжая свои полевые исследования и эксперименты, он обратил внимание и на прочие физиологические проявления, связанные с каждой из базовых эмоций, – частоту пульса и дыхания, циркуляцию крови и общий мышечный тонус. Иногда люди переживают настолько быструю смену целого ряда эмоций, что заметить вспышку каждой из них невозможно без пристального наблюдения. Часто такие «микропроявления» бывают признаком желания скрыть какое-то чувство от окружающих или того, что человек не отдает себе в нем отчета. Из-за мимолетности этих выражений, продолжающихся пятую долю секунды или меньше, их можно с большей вероятностью разглядеть на записи, чем невооруженным взглядом.

Искренняя улыбка (слева) по сравнению с вежливой (справа): когда человек действительно рад, работа лицевых мышц вокруг глаз и рта образует складки на коже. Источник: Paul Ekman, PhD/ Paul Ekman Group LLC.

Экман консультировал компанию Emotient из Сан-Диего, разрабатывавшую программное обеспечение для распознавания эмоций на потоковом видео в режиме реального времени. Одним из первых коммерческих приложений Emotient стал поступивший на рынок в 2007 году «детектор улыбки». Он применялся в цифровых камерах Sony, делавших снимок, как только человек в кадре начинал улыбаться. Алгоритмы Emotient развивались быстрыми темпами. Единственная камера высокого разрешения, установленная в помещении на четыреста человек, например в конференц-зале или торговом центре, может одновременно считывать микровыражения эмоций на лицах всех присутствующих. Компания работает также над вариантом программы, позволяющей использовать ее в больницах для определения выражения боли на лицах пациентов. Действительно, научные исследования показали, что компьютеры лучше людей замечают признаки физического дискомфорта. Одно из первых приложений Emotient для Google Glass предназначалось для менеджеров магазинов: с его помощью можно было оценивать моральное состояние персонала или выявлять, как эмоции отражаются на покупках, – что и у кого покупают посетители. В январе 2016 года Emotient была поглощена Apple.

Лондонская компания Realeyes также использует результаты исследований Экмана для оценки выражений лиц зрителей рекламных роликов на экранах своих компьютеров или на мониторах, установленных в общественных местах. Последнее, в частности, было проведено в рамках кампании под названием «Боязнь сцены» по заказу производителя электроники LG. Местом действия были мужские туалеты, где над писсуарами установили видеомониторы LG. При появлении человека реклама прерывалась, и на экране возникала женщина, которая как будто могла видеть происходящее в туалете. Камеры Realeyes наблюдали смену выражений на лицах мужчин – от смущения и испуга до восторга. Анализ показал также, что часть мужчин испытывали отвращение и в начале, и в конце видео. Одна из конкурирующих компаний Affectiva, выделившаяся из состава Центра медиаисследований МТИ, занималась созданием системы эмоционального оповещения для людей с аутизмом, которым трудно определять значение выражений лиц окружающих. Коммерческие заказчики поручали Affectiva замеры эмоциональной реакции на рекламу, а социологи пользовались ее услугами для оценки реакции зрителей на выступления политиков в теледебатах.

Выражения лиц – далеко не единственный источник сбора и анализа данных о человеческих эмоциях. Эмоции также проявляются и в тоне, громкости (силе), качестве звука, продолжительности и скорости человеческой речи. Для создания одного из основных каталогов голосовых выражений эмоций ученые привлекли сотню актеров из пяти очень разных по культурным традициям англоязычных стран – Австралии, Кении, Индии, Сингапура и Соединенных Штатов. Актеры произносили простые тексты вроде чисел или дат с различной эмоциональной окраской.

Многие ученые считают, что подобные «постановочные» голосовые образцы не годятся для подготовки систем машинного обучения к успешной работе с обычной человеческой речью в режиме реального времени, поскольку актеры обучены придавать эмоциям излишнюю выразительность. В последних исследованиях для создания библиотек эмоций использовались огромные архивы телефонных переговоров колл-центров. Первичную информацию готовили сотрудники колл-центров, которым поручалось отмечать эмоциональное состояние собеседника и соответствующим образом обозначать аудиозапись разговора. Образцы раздраженной, безропотной, эмоционально напряженной или нейтральной речь, включая даже краткие реплики типа «а-а!», «о!», «ну!» или «оʼкей», использовались для обучения систем распознавания речи. В некоторых случаях в качестве дополнительного подтверждения эмоционального состояния потребителя ему задавался вопрос об оценке качества сервиса.

Такие компании, как LiveOps и Mattersight, предоставляющие услуги колл-центров, используют программные средства определения окраски речи для обеспечения лучшей коммуникации между сотрудником и клиентом. У клиента заметный региональный акцент? Тогда его звонок нужно перенаправить сотруднику из этого региона, чтобы общение прошло на более доверительном уровне. Голос клиента при ответах на навигацию голосового меню звучит раздраженно? Тогда перенаправим его к сотруднице, лучше всех справляющейся с трудными проблемами и клиентами. Если, несмотря на все ее старания, клиент повышает голос и разговаривает все более резким тоном, уровень аудиенции может быть повышен до разговора с менеджером. В LiveOps контекст этих аудиозаписей дополняется информацией о жалобах клиентов, почерпнутых из социальных сетей и других источников. Человек, сразу установивший контакт с работником колл-центра, может быть не настолько жестким в своей претензии, или его можно будет убедить купить товар или услугу. В Mattersight утверждают, что могут предоставлять еще более персонализированный сервис, соединяя сотрудника с клиентом на основе совпадения типа личности. Компания анализирует содержание и тональность предыдущих разговоров, классифицирует собеседников, например «общительный», «саркастичный», «серьезный», «застенчивый» и т. п., и направляет звонки сотрудникам, которым лучше удается общение с определенными типажами, что повышает уровень удовлетворенности клиентов. Заказчиками компании являются медицинские, страховые и телефонные компании, постоянно работающие с людьми, и для них успешность общения оператора колл-центра с клиентом очень важны.

Кроме того, специально разработанные алгоритмы могут «говорить» за тех, кто не может делать это самостоятельно. Часто можно услышать, что родители умеют различать просьбы, которые выражает своим плачем младенец. Но в большинстве случаев это отнюдь не факт. И неудивительно: у родителей очень узкая выборка для анализа. И в этом состоит разница между людьми и машинами в построении моделей на основе взаимодействия с окружающей действительностью. Создатель образовательного стартапа Udacity Себастьян Трун, работавший также над развитием проекта беспилотных автомобилей Google, замечает, что водители-люди совершенствуются в вождении на собственном опыте, тогда как Google-кары учатся на ошибках, совершенных всеми Google-карами. Люди учатся в основном на собственных неудачах и удачах, дополнением к которым служит опыт людей их социального окружения. Кроме этого они могут воспользоваться советами экспертов. В отличие от них, машины могут получать знания об ошибках от всех остальных машин в своей сети.

Дмитрий Каневский и его коллеги из IBM запатентовали систему, обучающуюся на данных о деятельности мозга, сердца и легких младенцев и аудиозаписях их крика и плача. Иногда младенец плачет, чтобы привлечь внимание, иногда из-за одиночества, и обработка данных может помочь родителям лучше отслеживать эмоциональное состояние своего ребенка и принимать соответствующие решения.

В будущем выводы о наших эмоциях можно будет делать на основе менее явных признаков, чем выражение лица или громкость и интонация голоса. Такие фитнес-браслеты, как Fitbit, Withings Pulse и Garmin Vivo, регистрируют основные показатели жизнедеятельности, включая частоту пульса в состоянии покоя и активности, которые можно соотносить с появлением и нарастанием определенных эмоциональных состояний. Пульс может измеряться при помощи инфракрасных датчиков, подобных находящемуся на задней панели Apple Watch, улавливающих покраснение кожи при усилении пульсации крови в организме. Многие клиники используют инфракрасные камеры для мониторинга сердцебиения пациентов, поскольку они дают более точную картину, чем устройства, размещаемые на теле и могущие оторваться. Xbox использует инфракрасное излучение для слежения в режиме реального времени за уровнем физической активности игрока и определения уровня его увлеченности или скуки. Эта информация используется для выдачи новых игровых задач, подобранных в соответствии с настроем играющего.

Еще труднее скрывать свои эмоции на биохимическом уровне. Анализ крови может выявить биохимические показатели страха, стресса и переутомления, но их же можно получить и из анализа пота. По заказу министерства обороны США корпорация GE разработала беспроводной датчик под названием Fearbit, крепящийся на тело как лейкопластырь. На стороне, соприкасающейся с кожей человека, расположены наноструктуры, улавливающие отдельные биохимические элементы и оповещающие компьютер в случае повышения их уровня. Сенсоры, способные «унюхать» химические составляющие воздуха, достаточно миниатюрны для размещения в мобильных телефонах. Их графеновые версии уже сейчас достаточно чувствительны, чтобы уловить присутствие молекул в масштабе нескольких долей на миллиард. Первые исследования дают основания предположить, что наличие стресса можно уловить по дыханию человека.

Сочетание различных датчиков эмоций может преобразовывать целые сферы жизнедеятельности. Так, аспиранты отделения эмоционального программирования медиалаборатории МТИ предложили систему под названием AutoEmotive, в которой несколько серийно выпускаемых сенсорных датчиков, встроенных в автомобиль, обеспечивают контроль за состоянием здоровья водителя и таким образом способствуют безопасному вождению. Ключевые биомаркеры уровня стресса предоставляют вмонтированные в рулевое колесо датчики влажности рук, пульса, дыхания и силы сжатия руки. Микрофон может фиксировать тональность и громкость любых фрагментов речи и определять моменты резкого испуга или нарастающего раздражения. Направленный внутрь салона видеорегистратор предоставляет высокоточную информацию об эмоциональных микровыражениях лица. При высоких уровнях показателей стресса водителя инфопереработчик может порекомендовать ему менее изматывающий маршрут или более спокойную музыку в плей-листе. Водитель может получать информацию об уровне своего стресса через окраску освещения приборной панели, что позволит ему принимать более взвешенные решения с учетом своего эмоционального состояния. Примерно так же как и в случае с оптимизацией информационных табло, которую предложил НАСА Эрик Хорвиц, AutoEmotive нацелена помогать людям распознавать стрессовые состояния, в которых они могут не вполне адекватно воспринимать окружающую обстановку.

При обсуждении того, как результаты анализа эмоций могут использоваться в процессе принятия решений, стоит иметь в виду, что среди психологов нет единого мнения о том, что происходит в организме при определенных эмоциональных состояниях. Самое главное разногласие касается оценки того, насколько субъективен эмоциональный опыт. Насколько влияет на эмоциональный отклик конкретная ситуация и личная история? Действительно ли вы боитесь, когда проявляете признаки страха – ускоренные дыхание и пульс, потоотделение и повышение уровня сахара в крови? Может быть, вас что-то резко шокировало, вы испытываете хроническую тревожность, слегка нервничаете, волнуетесь в предвкушении, переживаете парализующее воздействие фобии или просто занимаетесь спортом, пополдничав.

Пол Экман также обращает внимание на опасность повторения «ошибки Отелло» в интерпретации эмоций. В пьесе Шекспира Отелло видит на лице Дездемоны страх и горе, когда обвиняет ее в любви к Кассио и затем сообщает, что велел убить его. Отелло принимает эмоции Дездемоны за доказательство ее вины: она испугалась, что ее уличили, и горюет по своему погибшему любовнику, считает он. Экман указывает, что Дездемона действительно испытывала страх и горе, но отнюдь не по тем причинам, которые предполагал Отелло. Наоборот, она была испугана безосновательной ревностью супруга и опечалена неспособностью доказать свою невиновность, то есть горевала по поводу своей надвигающейся смерти. Трагическая ошибка Отелло показывает, что уловить физиологические признаки некой эмоции намного проще, чем определить, чем именно вызвана данная эмоциональная реакция. Руководствуясь в принятии решений данными о выражении эмоций, следует помнить об ошибке Отелло, причем вне зависимости от того, кем интерпретированы данные – человеком или машиной.

Выражения лица, колебания голоса и прочие физиологические данные – явные сигналы, и системы распознавания эмоций способны улавливать мельчайшие закономерности, незаметные для человека при всем его старании. Возможность доступа к переработанным данным об эмоциях в режиме реального времени может значительно улучшить нам жизнь, но она несет в себе и риски. Хотите знать о своем эмоциональном состоянии до, во время и после первого свидания или собеседования с потенциальным работодателем? Определение своего эмоционального состояния в каждой из этих ситуаций может иметь существенные последствия для дальнейшего развития событий. Если перед началом собеседования при приеме на работу вам сообщат, что будет использоваться приложение, определяющее ваше эмоциональное состояние, изменит ли это вашу поведенческую реакцию? Заставит ли больше волноваться или, наоборот, укрепит вашу уверенность в себе? Частично скрывать свои чувства в подобных ситуациях совершенно нормально, но это невозможно, если ваше лицо тщательно исследуется на предмет «утечек» в виде микровыражений.

В предыдущих главах я высказывал убежденность в том, что записи общения должны быть доступны всем его сторонам. Если ваш телефонный разговор «записывается в целях улучшения качества услуг», у вас должен быть доступ к этой записи. Но по мере того, как наше общение все больше и больше анализируется на предмет его эмоционального содержания, становится неясным, насколько справедливым можно считать доступ к первичной записи информации. Если некая компания использует голосовую информацию для выводов о вашем настроении и на основе этого анализа работает с вашим звонком особым образом, к каким данным у вас должен быть доступ? А что, если ваше эмоциональное состояние отличается от интерпретации, произведенной алгоритмами?

Кроме того, если мы хотим получать обработанные данные о своем эмоциональном состоянии, на основании которых мы могли бы улучшать взаимоотношения с родными, друзьями и коллегами, нам следует сделать несколько больше, чем надеть датчик на запястье или прикрепить камеру на лоб. Нам потребуется определить способы классификации и интерпретации сенсорных данных, возможно путем передачи подробных описаний своих чувств и присвоения персональной калибровки физиологическим измерениям, произведенным машинным способом. Какие из своих настроений и чувств мы готовы раскрывать, чтобы получать представления о закономерностях своего поведения, способные помогать в принятии решений?

Аудио– и видеозаписи можно использовать не только для того, чтобы определить ваше местоположение и эмоциональное состояние, но и для того, чтобы с удивительной точностью вычислить фокус вашего внимания. Действительно, с помощью обычной видеокамеры определить направление и продолжительность взгляда в режиме реального времени довольно просто. Когда вы поворачиваете голову, системы распознавания лиц и объектов понимают, что или кто теперь попадает в ваше поле зрения. Ученые из британского Университета Ланкастера и Института информатики имени Макса Планка в Германии на основе обычной видеокамеры создали систему, которая следит за направлением взгляда человека, проходящего мимо рекламного экрана, и соответствующим образом персонализирует предложения. Знание о том, что привлекает внимание человека, – мощное средство, поскольку во многих случаях люди направляют свой взгляд не осознанно, а подсознательно, реагируя на окружающие раздражители.

Кроме того, камеры могут определять мельчайшие признаки смещения внимания. Исследуя лучшие способы подачи информации диспетчерам НАСА, Эрик Хорвиц и его коллеги столкнулись с проблемой когнитивной нагрузки, то есть количества усилий, затрачиваемых на обработку информации и решение задачи. Исследование Дэнни Канемана и Джексона Битти показало, что относительный диаметр зрачка может служить показателем когнитивной нагрузки на человека в процессе выполнения работы. Зрачок расширяется, когда человек впитывает новую информацию, например слышит последовательность цифр, и сужается, когда он воспроизводит ее. И чем труднее задача, тем сильнее эти изменения.

Мельчайшие движения глаза сообщают о многих когнитивных процессах. Когда вы заостряете на чем-то свой взгляд, глаза приходят в движение, поскольку лишь менее одного процента сетчатки обладает достаточной плотностью рецепторов для различения деталей. Кроме того, головному мозгу необходимо справиться с проблемой «слепого пятна» в месте отхода зрительного нерва от сетчатки. Эти движения глаз, происходящие с частотой от пяти до ста раз в секунду и в нескольких угловых градусах, называются саккадами. Направление, продолжительность и частота саккад и их еще более миниатюрных составляющих – микросаккад сообщают об изменениях нашего в буквальном смысле слова фокуса. К тому же продолжительность фиксации может свидетельствовать о количестве времени, которое требуется мозгу для обработки информации о части некой общей картины. Фиксации являются признаком внимания.

Поскольку глаз одновременно воспринимает со стопроцентной точностью только пять-семь букв, процесс чтения требует постоянных саккад. При чтении мы фокусируем внимание на знакомых словах на значительно более короткие промежутки времени. «Регрессивные» саккады, при которых глаза постоянно возвращаются к уже просмотренной и обработанной информации, свидетельствуют о том, что воспринятая информация привела человека в замешательство. Приложение для слежения за взглядом, разработанное Каем Кунце из японского Университета Осаки, оценивает уровень сосредоточенности читателя по шкале от рассеянно-поверхностного до абсолютно погруженного. Кунце считает целесообразным, чтобы будущие приложения отмечали слова, вызывающие у читателя затруднения, и автоматически выдавали толкования во всплывающем окне. Приложения могли бы также определять, когда человека можно побеспокоить, исходя из уровня его погруженности в текст.

Микросаккады настолько крохотны (смещение менее одного градуса), что человек не может фиксировать их в режиме реального времени. Несколько компаний, в том числе шведская Tobii Group, разработали специальные устройства и программное обеспечение для наблюдения за взглядом, способные улавливать и анализировать эти движения. Треккеры направления взгляда обычно представляют собой устройства, проецирующие инфракрасные паттерны на человеческий глаз при помощи светодиода. Инфракрасный свет неразличим для глаз, но инфракрасная камера отслеживает движения роговицы, что позволяет сделать вывод о направлении взгляда.

Треккеры Tobii можно использовать «в полях» – например, чтобы понять, что привлекает внимание людей на полках магазинов или как происходит довербальное обучение ребенка. Одна из систем Tobii монтируется над дисплеем компьютера и не требует ношения очков. В своем развитии технологии пришлось преодолеть ряд трудностей. Дневной свет и электрическое освещение могут искажать сигналы инфракрасных источников. Изменения в освещенности, а также сенсорные или эмоциональные нарушения могут влиять на расширенность зрачка, затрудняя тем самым и слежение за взглядом, и оценку уровня внимания.

Чтобы треккер мог точно определять микросаккады и фиксации человеческого взгляда, он должен быть откалиброван. Для этого в экспериментальных или рабочих условиях приходится просить пользователей пройти процедуру калибровки. Но хитрые ученые придумали способы калибровки без осознанного участия пользователей, например путем проекции на экран картинки, предназначенной для привлечения внимания.

В Tobii изучают способы увязки информации о направлении взгляда с другими физиологическими показателями когнитивного процесса. К таким показателям относятся пульс, частота дыхания, кожно-электрический рефлекс (уровень электропроводимости кожи) и ЭЭГ (электроэнцефалограмма, измеряющая активность мозга). Все они изменяются вследствие реакции на внешний раздражитель и с высокой долей вероятности указывают на возрастание интереса и вовлеченности. Анализ данных треккеров направления взгляда в сочетании с другими потоками сенсорной физиологической информации может дать представление об уровне эмоциональной реакции человека на внешний раздражитель.

Обработка данных треккеров направления взгляда сулит возможности совершенствования процесса индивидуального обучения и повышения личной результативности. Результаты ряда опытов дают возможность предположить, что новичков можно обучать определенным шаблонным навыкам фокусировки взгляда, разработанным на образцах поведения экспертов в трудных ситуациях. В одном из экспериментов отслеживались движения глаз студентов, решающих набор задач в процессе обучения программированию с помощью компьютерной обучающей системы. Новички обычно рассматривали какую-то небольшую часть каждой задачи, вновь и вновь возвращаясь к материалу в поисках решения, тогда как более опытные студенты просматривали значительно большее количество информации, прежде чем приступить к созданию кода. Ученые утверждали, что процесс обучения ускорится, если новичкам покажут приемы саккад экспертов. Кроме того, эти приемы можно использовать, чтобы выделять важные элементы, ускользающие от внимания начинающих.

Похожие методы использовались при обучении молодых специалистов оценивать рентгеновские снимки. Новички учились по шаблонам взгляда и опытных специалистов, и таких же новичков, поскольку последние не всегда делают одинаковые ошибки. Обработка данных о направлении взгляда имеет богатый потенциал. Объединение закономерностей фокуса взгляда с данными компьютерного анализа рентгеновских снимков позволило самообучающейся системе указать на многие человеческие ошибки. В ближайшем будущем треккеры направления взгляда смогут помогать врачам в принятии оптимальных решений.

Результаты наблюдений за направлением взглядов начинающих и продвинутых студентов, решающих задачу по программированию систем управления базами данных. Воспроизводится по «Eye Tracking and Studying Examples: How Novices and Advanced Learners Study SQL Examples» by Amir Shareghi Najar, Antonija Mitrovic, and Kourosh Neshatian, Journal of Computing and Information Technology 23, no. 2 (2015).

Элементарное отслеживание направления взгляда можно осуществлять с помощью встроенных камер телефонов и компьютеров. Некоторые смартфоны оснащены специальным программным обеспечением, определяющим, на какое именно место экрана направлен взгляд пользователя, с возможностью автоматической прокрутки до конца этого фрагмента текста на дисплее. В течение ближайших нескольких лет, по мере совершенствования систем управления устройствами с помощью взгляда, мы станем свидетелями серьезных изменений во взаимодействии с машинами, сравнимых с последовавшими за изобретением мыши, тачскрина и голосового интерфейса. В апреле 2015 года Apple получила патент на использование камер и инфракрасных датчиков для измерения движений глаза. Эти данные можно использовать для противодействия эффекту Трокслера, при котором мозг «не обращает внимания» на длительное время находящийся в поле зрения неподвижный объект, например курсор.

Понятно, что подобная информация является для Apple и других компаний, занимающихся системами управления при помощи взгляда, настоящим кладезем данных об областях внимания пользователя, распространяющихся далеко за рамки изображенного на дисплее. Так, например, поскольку целый ряд неврологических заболеваний и синдромов, в том числе болезнь Альцгеймера, аутизм, дислексия, шизофрения и множественный склероз, воздействуют на механизм движения глаз, ученые изучают возможность использования треккинга в оценке направления взгляда в диагностике и в ходе наблюдения пациентов.

Треккеры взгляда могут также помогать в восстановлении сосредоточенности. При выполнении однообразной работы в течение длительного времени взгляд человека может смещаться с главного объекта внимания. Обычно это является прямым следствием физического или умственного утомления. Ученые исследуют особенности движения глаз, предшествующие моменту «отключения», с целью разработки треккеров взгляда, способных эффективно направлять внимание пользователей задолго до того, как они осознают риск упустить важную информацию. Насколько распространено явление «отключки»? Психолог из Гарвардского университета Дэниел Джилберт создал приложение для смартфона для оценки концентрации внимания на реальных событиях и выяснил, что от 20 до 40 процентов времени пользователи абстрагировались от происходящего.

Повторю, подобные приложения могут трансформировать процессы в обучении, в работе и в других областях, позволив организациям изучать и анализировать смещения фокуса внимания в мельчайших подробностях. Треккеры взгляда могли бы использоваться в качестве сигналов для замены работника при ослаблении степени его внимательности или же для оценки вознаграждения за выполнение задач, требующих полной сосредоточенности. Это вовсе не кошмарный сценарий про Большого Брата, отслеживающего каждое движение зрачка. Треккеры взгляда способны повысить результативность в областях, где усталость исполнителя может обойтись крайне дорого, например в автоперевозках на дальние расстояния или в управлении промышленными объектами повышенной опасности. Кроме того, Джилберт выяснил, что от невнимательности страдают не только работа и воспроизводящая память. Большинство людей сообщали, что огорчаются, осознав, что отвлеклись, даже когда отвлекаются на нечто приятное. Возможность понимания предпосылок, ведущих к отвлечению внимания, или возможность получить оповещение в случае смещения фокуса внимания стали бы мощными средствами повышения удовлетворенности работой и жизнью в целом. Польза, которую люди могут получать от замеров движения взгляда и уровня внимательности, состоит не в возможности контроля за их действиями, а в получении информации, способной совершенствовать процесс принятия решений.

Это особенно верно в случаях, когда сенсорные датчики используются для сбора информации об уровне внимательности там, где люди взаимодействуют друг с другом. Лаборатория Алекса «Сэнди» Пентланда в МТИ проводила эксперименты с социометрическими бэджами. В бэдж были вмонтированы акселерометр, измеряющий частоту и скорость перемещений, инфракрасный светодиод и инфракрасный датчик, улавливающий сигналы светодиодов с бэджей окружающих, для понимания, с кем человек встречается. Для установления связи с другими бэджами использовалась также технология Bluetooth. Анализируя сигналы, поступающие с бэджей, Сэнди и его группа могут создавать граф взаимодействий, например, сотрудников организации, содержащий информацию о том, где, с кем и как часто они встречаются. Социометрические бэджи фиксируют, кто с кем садится рядом на совещаниях, кто находится в центре внимания коллектива и кто всегда одобрительно кивает в ответ на высказывания конкретных людей. Изучается также, как человек держит себя на совещаниях и при индивидуальной работе: его осанка может указывать и на энтузиазм, и на переутомление.

Плюс к этому на основе голосовых данных бэджи собирают информацию о характере речи – ее тоне, тембре, громкости, скорости, соотношении времени говорения и слушания, закономерностях соблюдения очередности речи и перебивания собеседника. Сэнди говорит, что содержание разговоров не записывается, чтобы люди охотнее участвовали в экспериментах. Он также утверждает, что для выявления важнейших закономерностей общения полная аудиозапись не нужна.

Главный акцент делается не на том, о чем говорят, а на том, как это говорится. Так, люди обычно копируют манеру речи собеседника, когда хотят соответствовать ему, подружиться или избежать конфликта. Эта зачастую бессознательная тактика называется мимикрией. Авторитетность человека можно оценить по тому, как часто окружающие подстраивают свою речь под него. Люди с плавной речью, то есть редко употребляющие междометия и делающие паузы, обычно имеют репутацию экспертов, и их почти никогда не перебивают. Активность речи, то есть ее ускорение и нарастание громкости голоса, является показателем вовлеченности и эмоциональности.

Комплекс этих социометрических данных может дать представление об уровне сплоченности коллектива и о статусе человека в организационной иерархии вне зависимости от того, что написано на его визитке. Сэнди уверен, что сигналы, полученные датчиками, намного более объективны, чем самоотчеты или обычные наблюдения.

Бывший аспирант Сэнди Бен Уобер – сооснователь и президент консалтинговой фирмы Sociomretric Solutions. По заказу Bank of America он проводил исследование причин значительного превышения прогнозных показателей эффективности работы некоторых колл-центров по таким параметрам, как средний срок работы, квалификация и обучение сотрудников. Данные, полученные с социометрических бэджей, свидетельствовали о том, что лучшие коллективы часто проводили неформальные встречи и демонстрировали пониженные уровни стресса. Основываясь на этих результатах, ученые предложили провести А/В-тест: ввести в график некоторых коллективов колл-центров общие перерывы, чтобы предоставить больше возможностей для неформального общения. Показатели эффективности работы коллективов, где выделялось больше времени для неформального общения сотрудников, увеличивались примерно на 25 процентов.

Мы убедились в том, что самые разнообразные датчики способны улавливать наши ощущения и степень нашей сосредоточенности, однако пока в этом списке не значится устройства, способного расшифровывать человеческие мысли. И тем не менее приборы, способные показать часть происходящего в мозге человека, принимающего решения, существуют: это функциональные магниторезонансные томографы (ФМРТ). С помощью этих приборов исследователи мозга могут наблюдать кровоток и оксигенацию во временном разрешении около одной секунды и пространственном разрешении около одного миллиметра, что позволяет понять, какие отделы мозга активизируются в ответ на сенсорные сигналы. При встрече с информацией, противоречащей глубоким убеждениям человека, отделы его мозга, отвечающие за «трезвые суждения» (неэмоциональные задачи вроде арифметических), остаются неактивными. Помимо этого ФМРТ позволяет ученым увидеть, какие отделы мозга активизируются, когда человека просят высказать суждение или принять решение. Во многих случаях они убедились, что процесс приятия решения начинается намного раньше, чем считалось.

Мощное магнитное поле, необходимое для функционирования ФМРТ, создается сверхпроводящими магнитами, а для достижения сверхпроводимости система должна быть охлаждена почти до абсолютного нуля. Поэтому вероятность того, что мобильные телефоны когда-нибудь будут оснащаться ФМРТ, полностью исключена. Однако ученые исследуют другие возможности получения представления о нейронной активности головного мозга. Один из экспериментальных вариантов предполагает для измерения кортикального кровотока использовать миниатюрные беспроводные тепловизионные датчики, работающие в ближней инфракрасной области (БИО) спектра. Хотя картина измерений кровотока с помощью приборов, работающих в БИО, менее детальна по сравнению с ФМРТ, такие приборы гораздо портативнее. Возможно, будет интересно сопоставить результаты ФМРТ с картинкой, полученной «в поле» датчиками изображения, работающими в БИО. Технические инновации будущего откроют дополнительные возможности для понимания внутренних процессов головного мозга.

На примере ошибки Отелло мы убедились в огромном различии между констатацией физиологического состояния человека и пониманием обусловивших его обстоятельств сложно устроенной реальной действительности. Нам как обществу следует определить правила использования информации, получаемой с помощью новых технологий приема и передачи данных. Уже сейчас идут разговоры и о вживляемых чипах радиочастотной идентификации (RFID), и о карманных наноустройствах, способных секвенировать ДНК организма в режиме реального времени. А на подходе – целый арсенал сенсорных устройств, которые сегодня трудно себе представить.

Пару лет назад голландская студентка Зилла ван дер Борн устроила себе замечательные каникулы. В рамках учебного проекта она сообщила друзьям и родственникам, что уезжает путешествовать по Юго-Восточной Азии, и в течение последующих пяти недель публиковала в социальных сетях материалы о своих выдуманных приключениях, практически не покидая своей амстердамской квартиры. Фото для Facebook, якобы сделанные в Азии, были постановочными или изготовлены при помощи фоторедактора: вот Зилла ныряет с маской (в бассейне своего жилого дома), вот дегустирует местную еду (в соседнем азиатском ресторане), а здесь посещает буддийский монастырь (расположенный в родном Амстердаме). Она предусмотрительно размещала свои посты среди ночи, чтобы создать иллюзию разницы часовых поясов, а чтобы имитировать гостиничный номер во время сеансов связи с родителями в скайпе, она гасила свет в спальне и включала елочные гирлянды. Семья ни о чем не догадывалась до тех пор, пока девушка не «вернулась» и не рассказала о своем эксперименте. «Я сделала это, чтобы показать, сколько всего отфильтрованного и отретушированного размещается в социальных сетях. Я хотела доказать, как легко можно исказить реальность. Все знают, что фото моделей в журналах отретушированы, но мы часто не обращаем внимания на то, как сами ретушируем реальность и собственную жизнь», – пояснила она.

Хотя люди могут дозировать и приукрашивать данные, размещаемые ими в интернете, создавать убедительную альтернативную версию реальной жизни – дело затратное, и опыт ван ден Борн подтверждает это. Чтобы поддерживать иллюзию о своем путешествии, она была вынуждена постоянно заниматься организацией постановочных фото, работой с фотошопом и поиском сюжетов для своих видеочатов. Кроме того, большую часть времени в течение этих пяти недель ей пришлось просидеть взаперти. Любой выход из дома (например, на фотосессию в местный буддийский монастырь) был сопряжен с серьезными манипуляциями по маскировке личности. Это было неизбежно. В противном случае не могло быть уверенности в том, что программы идентификации фотографий Facebook или любого другого инфопереработчика не выявят ее истинное местонахождение. У подавляющего большинства людей нет ни времени, ни сил на такого рода ухищрения.

Фальсифицировать сенсорные данные будет становиться все сложнее. В недалеком будущем софт распознавания эмоций мог бы обратить внимание близких ван ден Борн на некоторую неестественность ее улыбки на фото и вызвать у них вопросы, действительно ли ей так хорошо в путешествии. И речь не идет о какой-то особой подозрительности друзей и родственников. Просто характеристики сигналов, получаемых через сенсорные данные, станут привычной частью нашей жизни, и мы будем считать эту информацию обычным явлением. Наличие в обществе отдельных персонажей, желающих обмануть окружающих путем фальсификации социальных данных, будет стимулировать использовать сенсорную информацию в качестве дополнительных свидетельств подлинности.

Эту главу я начал с рассказа о Джеффе Грэе, арестованном за видеосъемку полицейских в Орландо. Многие полицейские управления располагают обширными архивами записей, сделанных автомобильными видеорегистраторами и нагрудными камерами, которые могут становиться общедоступными только в результате долгих и мучительных судебных разбирательств. Когда летом 2015 года полицейское управление Лос-Анджелеса снабдило 7000 своих сотрудников нагрудными видеокамерами, было объявлено, что запись может быть обнародована только в случае признания ее доказательством в судебном процессе. Но это еще не худший пример асимметрии системы. Нагрудные камеры регистрируют не все, что делает и говорит полицейский, а только то, что он сочтет нужным записать. Более того, неограниченный доступ к базе записей получила очень небольшая группа людей, а именно сами сотрудники полицейского управления. Они могут брать для просмотра любые фрагменты записей нагрудных видеорегистраторов для написания рапортов о происшествиях, причем даже в случаях, когда объектом расследования является их собственное поведение. Это позволяет воспользоваться «белыми пятнами» в записи и доложить о событии таким образом, чтобы избежать дисциплинарных последствий. Почему для полицейских существуют одни правила, а для граждан, которым они обязаны служить, – другие?

В рамках борьбы с таким очевидным неравенством Американский союз защиты гражданских свобод создал облачный сервис, позволяющий гражданам автоматически загружать их собственные записи в режиме реального времени на случай, если они могут пригодиться в будущем. Одно из приложений предоставляет опцию оповещения находящихся поблизости людей о том, что инцидент записывается. Это позволяет зафиксировать собственную версию происходящего.

В некоторых организациях придерживаются принципов полной прозрачности. Примером может служить полицейское управление Сиэтла, где в рамках пилотной программы в декабре 2014 года нагрудные камеры получили 12 сотрудников. «Мы обсуждали, как будем использовать эти видеозаписи, и один из присутствующих сказал: «А людям-то от полицейского видео какой толк?» – делился с газетой «Нью-Йорк таймс» начальник оперативного состава. Но, вместо того чтобы отправлять все видео в закрытую базу данных, управление решило выкладывать их в YouTube. Для обеспечения соответствия действующему законодательству записи подвергаются некоторой редактуре: специальная программа замазывает лица и выключает аудиоканал.

Несмотря на редактуру, записи с нагрудных видеорегистраторов сделали информацию о поведении полицейских беспрецедентно доступной. При желании предприимчивый аналитик смог бы выявить основные особенности работы по поддержанию правопорядка, касающиеся, например, взаимодействия сотрудников с подозреваемыми, свидетелями и другими членами общества. Эти данные могли бы стать основой для проведения А/В-тестов, что позволило бы полицейскому управлению скорректировать некоторые процедуры для улучшения взаимоотношений с населением. А местные жители получили бы мощный инструмент для улучшения общественной среды.

К сожалению, такие приложения не защищают от возможности использования информации в противоправных целях. Но, несмотря на то что мы не можем остановить сбор информации о каждом клике, просмотре, контакте, беседе, шаге, взгляде, вздохе и слове, мы можем требовать закрепления прав на свои социальные данные, подразумевающих прозрачность и возможность выбора.