Эпоха надзорного капитализма. Битва за человеческое будущее на новых рубежах власти - стр. 84
Производственные мощности Google в области искусственного интеллекта питаются поведенческим излишком, и чем больше излишка они потребляют, тем точнее выдаваемые ими прогнозные продукты прогнозирования. Редактор и основатель журнала Wired Кевин Келли однажды предположил, что, хотя кажется, что Google стремится развивать свои возможности в сфере искусственного интеллекта для улучшения поиска, более вероятно, что Google разрабатывает поиск как средство непрерывного обучения своих развивающихся мощностей искусственного интеллекта[216]. В этом суть проекта искусственного интеллекта. Как чудовищный ленточный червь, машинный интеллект зависит от того, сколько данных он поглощает. В этом важном отношении новые средства производства принципиально отличаются от таковых в промышленной модели, когда существует определенное противоречие между количеством и качеством. Машинный интеллект – синтез, снимающий это противоречие, поскольку он достигает своего полного потенциала в плане качества только тогда, когда приближается к всеохватности.
По мере того как все больше компаний хотят заработать на надзоре в стиле Google, значительная часть мировых талантов в области науки о данных и смежных областей посвящают себя изготовлению прогнозных продуктов, которые повышают показатели кликабельности для таргетированной рекламы. Так, китайские исследователи, работающие в исследовательском отделе принадлежащего Microsoft поисковика Bing в Пекине, в 2017 году опубликовали сенсационные результаты. «Точная оценка показателей кликабельности (CTR) рекламы оказывает решающее влияние на доходы поисковых компаний; даже повышение точности наших продуктов на 0,1 % принесло бы сотни миллионов долларов дополнительного дохода», – утверждают они. Затем они демонстрируют новый способ применения сложных нейронных сетей, который обещает улучшение на 0,9 % по одному показателю идентификации и «значительный прирост количества кликов в онлайн-трафике»[217]. Аналогичным образом команда исследователей Google разработала новую модель глубоких нейронных сетей, с единственной целью учесть «взаимовлияния прогнозирующих факторов» и обеспечить «передовую производительность» для повышения показателей кликабельности[218]. Тысячи таких исследований – и рутинных, и революционных – в сумме создают дорогие, сложные, непрозрачные и эксклюзивные «средства производства» XXI века.
3. Продукты: Машинный интеллект перерабатывает поведенческий излишек в прогнозные продукты, предназначенные для предсказания наших чувств, мыслей и действий: прямо сейчас, чуть позже, или в более отдаленном будущем. Эта методология – среди самых тщательно охраняемых секретов Google. Характер его продуктов объясняет, почему Google раз за разом заявляет, что не продает личные данные. Что? Никогда! Руководство Google любит говорить о своей чистоте в отношении конфиденциальности, потому что компания действительно не продает свое сырье. Вместо этого компания продает прогнозы, которые только она и может изготовить из своих исторически рекордных частных запасов поведенческого излишка.