Читать книгу "Мегатех. Технологии и общество 2050 года в прогнозах ученых и писателей"

Вторая область, готовая к преобразованию под влиянием больших данных, – образование. Государственная система образования, став в 1800-х годах на Западе привычным делом, должна была заменить частных учителей (а именно так обычно получали образование представители высших классов). Раньше преподавание было индивидуальным и адаптированным к способностям конкретного человека. Теперь система отражала промышленную организацию того времени – фабрику. Обучение стало серийным, одинаковым для всех – учащиеся словно двигались по конвейеру. Трудно было организовать это как-то иначе. В те времена, как и сейчас, данные о качестве обучения снимались в виде единовременных измерений: балл за контрольную, оценка за работу в классе и т. д. Но никто не анализировал их на постоянной основе с тем, чтобы определить, что работает лучше для конкретного ученика или как адаптировать курс к его потребностям. До недавнего времени это было бы слишком дорого и громоздко. Однако понемногу подобные ограничения исчезают. В результате мы можем представить себе, как будет выглядеть образование к 2050 г.: собранные данные будут использоваться для оценки работы как ученика, так и учителя, а также для понимания того, что лучше всего способствует учебному процессу. Большие данные позволят снова ввести индивидуальное обучение, утраченное в эпоху единообразного государственного образования.

Образовательная платформа станет цифровой, поэтому информацию можно будет собирать на каждом шагу. Иногда это будет означать использование «перевернутого» класса, в котором ученики слушают лекции дома, а приходят на занятия для решения задач и выполнения упражнений (чтобы учитель мог им помочь).

Первые примеры подобного подхода к учебе уже есть. В 2012 году преподаватель информатики в Стэнфорде Эндрю Ын. вел онлайн-курс, и собранные при этом данные помогли ему улучшить преподавание. Проанализировав видеожурналы работы аудитории, он заметил странную картину: студенты, как правило, просматривали материал последовательно, но, дойдя до урока 7, возвращались на несколько недель назад – к уроку 3. Учитывая, что на курсе учились десятки тысяч человек, это не могло оказаться случайностью. Что же происходило? Н. присмотрелся внимательнее: более ранний урок был посвящен математике, и ученики возвращались к нему, чтобы освежить материал. В результате преподаватель понял, что ему нужно изменить учебную программу: поставить больше уроков математики в начале – это позволит студентам подготовиться к наиболее трудным моментам программы.

Онлайн-классы – это цветочки. Будучи электронной книгой, учебник учится у студента в той же степени, что и наоборот. Устройство знает, читает ученик или нет – и насколько быстро. Если его внимание отвлекается (это проявляется в более медленной скорости чтения), электронная книга может автоматически вставить короткое видео с объяснением или викториной. Устройство будет в курсе, читает ли ученик в воскресенье днем дома или в понедельник утром в автобусе – и сможет увидеть, коррелируют ли более высокие баллы за тест с изучением материала до или после обеда.

При этом информация в образовании, как и в здравоохранении, перестанет собираться лишь время от времени, а станет использоваться постоянно, образовав устойчивый поток данных. Это обеспечит реализацию метода, носящего название «адаптивное обучение». Идея заключается в анализе действий ученика и выборе материала и темпа обучения, подходящих именно ему. К примеру, если ученик быстро решает три задачи на треугольники подряд, ПО поймет, что пора перейти к чему-то более сложному. Если же, наоборот, задачи на длину окружности вызывают затруднения, система добавляет дополнительные упражнения. Адаптивное обучение гарантирует освоение всех материалов того или иного предмета, прежде чем двинуться дальше.

К 2050 году данные позволят вернуться к индивидуальному преподаванию. При этом получить образование станет легче и дешевле.

Верховенство права и власть закона очень важны, но большинство людей наверняка желают видеть мир с меньшим количеством юристов. «Первое, что мы сделаем – убьем всех адвокатов», – провозглашает Дик Мясник в драме Шекспира «Король Генрих VI». До недавнего времени закон был одной из отраслей, где сбор информации осуществлялся наиболее консервативно, это область письменных аргументов и человеческих суждений. Но все меняется. К 2050 году данные будут лежать в основе юридической профессии и определять основы правосудия.

Уже сейчас большие данные используются для выявления неправомерной деятельности полиции и несправедливых решений судов, например, можно оценить частоту вынесения обвинительных приговоров в США в отношении молодых черных и белых мужчин. Несколько фирм уже предлагают услуги по подбору присяжных, рассчитывая вероятность того, что, скажем, азиатская женщина проголосует за осуждение женщины-подсудимой. Система работает путем корреляции огромных массивов демографических данных о присяжных с результатами судебных разбирательств, позволяя юристам повысить шанс наилучшего выбора.

Еще одна область – истребование имеющихся по делу документов в электронной форме. Сложные корпоративные судебные процессы могут предполагать необходимость ознакомиться с миллионами страниц документов. В прошлом подобным занимались целые армии молодых юристов. Это было дорого и неэффективно. Но для выявления подозрительного поведения сканировать материалы по ключевым словам или отслеживать трафик электронной почты могут алгоритмы, причем гораздо быстрее и точнее людей.

Существуют и другие полезные приемы. Компания Ravel перенесла огромные массивы данных по прецедентному праву – заявления, постановления, приговоры и тому подобное – в огромные хранилища данных, откуда их можно при необходимости извлекать и находить взаимосвязи. Цель состоит в том, чтобы революционизировать поиск правовой информации. В конечном итоге юристы не только найдут соответствующие прецеденты, но и увидят, какие из них чаще всего упоминаются при выигрыше или проигрыше дел – вплоть до уровня округа или судьи. Они смогут определить, какие аргументы чаще всего использует адвокат оппонента и каковы наиболее эффективные стратегии противостояния им.

К 2050 году большинство юридических обоснований и контрактов – по крайней мере изначально – будут составляться с помощью алгоритма, использующего большие массивы данных для поиска наиболее выгодных вариантов. Но документы должны быть рассмотрены и утверждены адвокатом-человеком, дабы убедиться, что обе стороны не имеют никаких претензий. Точно так же – хотя алгоритм и может вынести надежный и авторитетный приговор по основным видам споров – ассоциации адвокатов будут по-прежнему требовать участия в процессе судьи-человека, чтобы обе стороны конфликта и общественность чувствовали: в деле учтены все конкретные обстоятельства.

Главный принцип судебной практики заключается в том, что правосудие не просто должно быть осуществлено, оно должно восторжествовать. Поэтому новое мышление предусматривает право каждого на достойный суд – суд человека, а не робота.

Большие данные улучшат правоприменение и создадут более справедливое общество. К 2050 году не будет случаев, когда ответчику будет отказано в выходе на свободу под залог по причине того, что он может скрыться от правосудия. Вместо этого сумма залога будет основана на тех же данных, на которых банки сегодня опираются, определяя ставки по ипотеке. Аналогичным образом как выдумка будет восприниматься идея о том, что члены совета по условно-досрочному освобождению могут посмотреть заключенному в глаза и понять, по-прежнему ли он опасен для общества или его уже можно выпустить из тюрьмы. Вместо этого решение будет основываться на статистической вероятности рецидива в данном случае.

Одним из последствий слияния данных и права станет повышение эффективности юридической профессии, поскольку она будет использовать более весомые аргументы и принимать более быстрые решения. (Правда, неизвестно, станут ли клиенты получать меньшие счета.) При использовании больших данных осуществление закона станет проще и дешевле, а доступ к правосудию расширится. Сегодня обращение к судебной системе для урегулирования спора является роскошью, многие люди не имеют такой возможности, в случаях, когда неприятности не достигают уровня, превышающего неудобства от судебной канители. По мере того как данные изменят экономику юридических услуг, затраты на получение возмещения по закону могут снизиться. И мы обнаружим, что верховенство права глубже проникнет в общество – так же, как снижение расходов на хранение и передачу информации вследствие изобретения печатного станка позволило расширить распространение знаний.

Данные приведут к значительным улучшениям ситуации не только в областях медицины, образования и права, но и во всем обществе. Тем не менее существуют законные опасения, что это может нанести огромный ущерб в плане занятости населения. Если алгоритм может обнаружить рак лучше человека-патолога, не лишатся ли работы многие врачи? Если один преподаватель может учить онлайн одновременно сотни тысяч студентов, возможно, нам понадобится меньше преподавателей? А убивать юристов и вовсе нет необходимости, они сами исчезнут, поскольку горстка старших партнеров вполне сможет контролировать работу алгоритмов, и им не потребуется армия младших сотрудников.

Для многих это, безусловно, будет тяжелым периодом. Однако в долгосрочной перспективе нет причин, по которым рынок таких услуг, как медицина, образование и право, не должен расширяться, а занятость в них даже увеличится. Характер труда также может измениться к лучшему, ведь черновой работой, которую никто не хотел бы делать, будут заняты алгоритмы.

Возьмем, например, патологов. Некоторые из них по-прежнему будут необходимы для взаимодействия с программой, проверки ее работы и обеспечения правильного пополнения базы данных нужными новыми результатами. По мере того как эффективность работы системы начнет повышаться, а цены падать, анализы людей будут собираться ежедневно, а не лишь тогда, когда кто-то нащупает у себя уплотнение и придет к хирургу. И эта процедура будет осуществляться не только для тех, кто может себе это позволить, но для всего населения. Таким образом, мы, несомненно, узнаем о развитии заболеваний много нового, чего никогда не знали раньше, когда нам не хватало информации. В таком мире нам может понадобиться больше патологов, а не меньше.

Аналогичный бум в сфере занятости может наблюдаться и в других профессиях. Если классы станут «перевернутыми», практическое обучение окажется еще более важным. Мы просто избавимся от «мудреца на сцене», вещающего, пока студенты спят. Учителя будут действовать как спортивные тренеры, которые находят правильный баланс между подталкиванием игроков к проявлению инициативы и подсказками при нехватке у тех собственных знаний. Но это потребует новых навыков. Аналогичным образом нам может понадобиться больше юристов, и тогда у нас будет более справедливое общество, поскольку для расширения доступа к правовой защите для большего числа людей с алгоритмами станут работать адвокаты.

Благодаря этим достижениям мы станем лучше понимать, что происходит в мире, но хуже – почему. Система машинного обучения может определить, что в образце клетки нет рака, но она не может указать, почему: вариантов настолько много и они могут быть настолько сложными, что разобраться в них человеку может быть не под силу. Скажем, алгоритм определяет кого-то в группу риска по отношению к тому, чтобы бросить учебу, но ни один из параметров в отдельности не объясняет, почему это происходит. Программное обеспечение может подсказать полиции, что следует патрулировать конкретный квартал, поскольку там высока вероятность всплеска преступности, но оно не может указать, почему ситуация складывается так, а не иначе.

Таким образом, мы заменим превратности жизни эпохи до появления больших данных, когда недостаток информации тормозил рост знаний новыми капризами жизни в эпоху ИИ, когда у нас наконец появится избыток информации, но мы утратим способность разобраться в причинах тех или иных явлений. Общество добилось большей эффективности, но ему не хватает знаний о причинах и следствиях работы системы. По большей части решения в 2050 году будут приниматься по принципу «черного ящика», лишенного прозрачности, которая является краеугольным камнем ответственности за совершаемые действия.

Праву придется адаптироваться к этому новому миру. Директива ЕС о защите данных, вступившая в силу в 2018 году, указывает на предоставление общественности «права на объяснение» алгоритмических решений, равно как и «право на забвение» для обеспечения конфиденциальности. Законодатели США, со своей стороны, открыто опасаются, что передовые методики обработки данных могут привести к новым формам высокотехнологичной дискриминации. Вопрос причинно-следственной связи может стать камнем преткновения. На карту поставлено слишком многое. Инженер крупной американской компании, занимающейся медицинским оборудованием, признает: в одном из разработанных его фирмой устройств используется несколько более грубая методика, поскольку лучший алгоритм основан на «глубоком обучении» (deep learning) и не дает четкого объяснения принципов свой работы, как того требует законодательство.

К 2050 году мир, не задумываясь, обменяет причинно-следственные связи на эффективность – точно так же, как к концу эпохи Просвещения общество признало: то, что можно визуально наблюдать (например, вращение Земли вокруг Солнца), не объясняет природных явлений. Использование больших объемов данных смирит гордыню человечества.

По мере роста ценности данных, все громче зазвучат призывы к установлению более четкой денежной стоимости информации, особенно персональных данных. Будет заманчиво защитить последние правом собственности. Компаниям станет сложнее получать разрешение на использование персональных данных, и они будут нести более серьезные наказания, если не смогут защитить их конфиденциальность или неправильно распорядятся ими.

Так же как сегодня существуют банки для денежных активов, в будущем появится новый сектор экономики – банк данных для информационных активов компаний и людей. В 2016 году многие люди скачали блокировщики рекламы, встраиваемые в браузер. Легко представить, что в будущем подобное ПО за отдельную плату будет устанавливаться для управления передачей данных между человеком и сайтом. Но если мы будем не готовы расплачиваться предоставлением данных, за до сих пор бесплатные сервисы – такие, как Facebook и Google – придется платить. Так что в 2050 году неприкосновенность частной жизни, вероятно, станет такой же роскошью, как полет бизнес-классом или покупка второго дома.

К тому времени информация будет собираться практически обо всем происходящем в мире. Это приведет к трем крупным изменениям в жизни людей. Во-первых, наши действия станут более эффективными, а в некоторых случаях будут производиться совершенно по-новому. Во-вторых, мы будем лучше понимать мир и видеть его таким, какой он есть на самом деле, а не только то, что доступно при наличии мизерного количества данных. В-третьих, информация из потенциально полезной вещи станет насущной необходимостью, то есть мы постоянно будем все отслеживать, как кинофильм, а не запоминать время от времени, как фотоснимок.

Большие данные не обеспечат рай на земле. ИИ не ликвидирует смертность. Лев не возляжет рядом с агнцем, а автоматы Калашникова не превратятся в палки для селфи. Но на основании полученных данных практически все будет оптимизировано. И мир станет немного лучше.

15. Представьте, что все люди получили новые возможности

Мелинда Гейтс

Если бы у каждой женщины в мире был смартфон, это изменило бы их жизнь.

«Кто такая Сабита?» Я смотрела на Сабиту Деви, когда она произносила эти слова. Она описывала свою жизнь жены и матери в Джаркханде, одном из самых бедных штатов Индии. Большую часть дней она проводила в четырех стенах своего дома.

– Никто в моей деревне не знал моего имени, – сказала Сабита. Все контакты с внешним миром полностью регламентировал ее муж: с кем она могла говорить, что купить, когда обратиться к врачу. Она была изолирована ото всех, кроме детей.

Чувство одиночества является общим для женщин всех времен, где бы они ни жили – просто обратитесь к творчеству любой американской писательницы-феминистки прошлого столетия. Урегулировать эту проблему невероятно сложно, поскольку решение предполагает постепенное изменение доминирующих норм жизни в тысячах культур, и компьютерных приложений, обеспечивающих это, не существует.

Но это не означает, что последние не помогут. Предположим, у каждой женщины в мире будет смартфон. Это сможет разрушить их изоляцию, и они смогут раскрыть свой потенциал, как никогда раньше.

Возьмем здравоохранение. Когда у каждой женщины есть смартфон, она сможет получить нужную информацию в нужное ей время и в нужном формате. Например, неграмотная нигерийская женщина в первом триместре беременности может получить голосовое сообщение на языке хауса, описывающее анемию и объясняющее, как восполнить нехватку железа. Та же система может напомнить ей, когда нужно пойти в женскую консультацию или сделать прививки ее детям. В конце концов, при возникновении нестандартных проблем с помощью смартфона женщина сможет связаться с врачом. Кроме того, под его руководством она получит возможность использовать свой телефон для измерения температуры, артериального давления и других жизненно важных показателей, чтобы помочь определиться с ее диагнозом.

Возьмем сельское хозяйство. Бедные фермеры остаются таковыми в значительной степени потому, что у них нет информации о том, как получить максимальную отдачу от своей земли. Например, они почти ничего не знают о содержании питательных веществ в почве, а значит, не могут правильно подобрать удобрения или культуры, которые будут расти здесь лучше всего. У них также нет достоверной информации о рыночных ценах, поэтому они вынуждены принимать цену, предлагаемую закупщиком. Поскольку большинство фермеров в Африке (и в Южной Азии) – женщины, это их проблема. Женщины-фермеры менее продуктивны, чем мужчины, по разным причинам: от гендерных предубеждений при подготовке кадров для сельского хозяйства до психологических сложностей при найме мужчин и управлении ими во время сбора урожая.

Но с помощью смартфонов женщины-фермеры смогут просмотреть обучающие видеоролики других местных фермеров о местных почвах и погодных условиях. А специальные приложения сообщат, по каким ценам покупают их урожай на различных рынках. Наконец, при помощи телефонов женщины-фермеры смогут организовывать кооперативы, чтобы выражать свои требования голосом мощной группы, а не отдельных лиц.

Еще один пример – банковская деятельность. Даже у самых бедных женщин имеются некоторые активы. Одним из ключей к расширению прав является обеспечение возможности самостоятельно контролировать свою жизнь. Самое поразительное исследование, результаты которого я когда-либо читала, показывает: когда женщины определяют семейный бюджет, выживаемость детей повышается на 20 % – просто потому, что деньги тратятся более рационально (например, на продукты питания и здравоохранение).

Традиционные банки считают невыгодным обслуживать клиентов, совершающих мелкие операции. Это заставляет бедных женщин лавировать в неофициальной экономике, прятать наличные деньги, покупать неликвидные активы в виде ювелирных изделий или скота и брать займы у ростовщиков под грабительские проценты.

Цифровая технология сокращает транзакционные издержки. Это означает, что люди могут при помощи своих телефонов безопасно и в небольших количествах экономить и занимать деньги, а также приобретать страховки. Такая технология уже используется в Бангладеш и Кении. Однако во многих странах с формирующейся цифровой экономикой доминируют мужчины, поскольку именно они владеют мобильными телефонами гораздо чаще женщин. В Бангладеш телефон есть у 46 % женщин и у 76 % мужчин. В результате лишь 13 % женщин Бангладеш используют мобильные деньги, тогда как среди мужчин ими пользуются 32 %. Когда эти цифры станут сопоставимы во всем мире, путь к экономическому благополучию миллиардов людей будет открыт.