Бог, человек, животное, машина. Технология, метафора и поиск смысла
Шрифт:
Это была книга Иова: Наш разум - неисправный инструмент. Божья воля совершенна. Все, что мы можем сделать, - это покориться. Но на этот раз я не мог смириться с таким выводом. Роман дал мне понять, что я глубоко восхищаюсь Иваном в его бунте, так же как восхищался Иовом в его бунте. Обсуждение в классе не смогло изменить того факта, что Иван показался мне более героическим и принципиальным, чем его набожный брат, более готовым довести сложные истины религии до логического завершения и отстоять свои глубоко укоренившиеся убеждения. В этом было что-то мужественное - и как же так получилось, что человеческое мужество оказалось более совершенным, чем божественная справедливость? Я уже знал христианский ответ на этот вопрос: это был еще один признак моей слабой веры, доказательство того, что я тоже восстал против Бога. Но к тому моменту было уже слишком поздно. Иван подсказал мне выход - или, возможно, просто дал язык, чтобы его сформулировать. Книга открыла новое измерение проблемы, которую я представлял себе строго в бинарных терминах. Я не мог спорить с божественной справедливостью или доказывать, что Бог -
–
Только спустя годы я понял, что моим противником в этой игре был не всемогущий Бог, а система человеческого мышления. Кальвинистский акцент на инаковости Бога, его возвышенности, заслонял тот факт, что эта доктрина была создана и увековечена людьми и окрашена их субъективными интересами. Не случайно новый кальвинизм с его карающим, мужественным Богом процветал в первые годы тысячелетия, когда страна в целом поддалась воинственности и регрессивным героическим мифам. Когда я вспоминаю разглагольствования моего профессора против терапевтического деизма и феминизированного Христа, я не могу не видеть искажения политики эпохи Буша, в которой обещания сострадательного консерватизма рухнули в беззаконный вигилантизм "шока и трепета".
Чем больше мы стараемся избавить мир от нашего образа, тем больше окрашиваем его человеческими недостатками и фантазиями. Чем больше мы настаиваем на исключении себя и своих интересов из уравнения, тем больше мы получаем всемогущих систем, которые кишат человеческими предрассудками и предубеждениями. Это парадокс, на который Арендт обратила внимание в своем эссе об освоении космоса, парадокс, который она позаимствовала у Вернера Гейзенберга. Гейзенберг утверждал, что квантовая механика усложнила наши поиски некой "истинной реальности", которая скрывается за воспринимаемым нами миром. Когда человек пытается выйти за пределы своей собственной точки зрения, утверждал он, он неизбежно "сталкивается с самим собой в одиночестве". Арендт распространила эту идею на современные технологии. Мы создаем инструменты, которые должны быть исключительно объективными. Но поскольку эти инструменты сделаны по нашему образу и подобию и созданы в определенном историческом контексте, современный технологический субъект, подобно человеку Гейзенберга, "тем реже встречается с чем-либо, кроме себя и рукотворных вещей, чем сильнее он желает исключить все антропоцентрические соображения из своей встречи с окружающим его нечеловеческим миром". Мы все время пытаемся выйти за пределы себя и своих интересов, но чем больше мир становится населенным нашими инструментами и технологиями, тем маловероятнее, "что человек встретит в окружающем его мире что-то, что... в конечном счете, не является им самим в другом обличье".
В наши дни нетрудно найти примеры технологий, которые содержат нас самих "в другом обличье". Хотя самые впечатляющие технологии машинного обучения часто описываются как "инопланетные" и не похожие на нас, они подвержены ошибкам, которые слишком похожи на человеческие. Поскольку алгоритмы опираются на исторические данные - используют информацию о прошлом, чтобы сделать прогноз на будущее, - их решения часто отражают предубеждения и предрассудки, которые уже давно окрасили нашу социальную и политическую жизнь. Алгоритмы Google показывают женщинам больше объявлений о низкооплачиваемой работе, чем мужчинам. Было установлено, что алгоритмы доставки Amazon в течение одного дня обходят стороной черные районы. В отчете ProPublica было обнаружено, что система оценки вынесения приговора COMPAS с гораздо большей вероятностью назначает чернокожим обвиняемым более высокие показатели рецидивизма, чем белым обвиняемым. Эти системы не нацелены на конкретные расы или полы и даже не учитывают эти факторы. Но они часто ориентируются на другую информацию - почтовые индексы, доходы, предыдущие встречи с полицией, - которая несет в себе историческое неравенство. Эти решения, принимаемые машиной, в конечном итоге усиливают существующее социальное неравенство, создавая петлю обратной связи, которая еще больше затрудняет преодоление давней истории структурного расизма и человеческих предрассудков в нашей культуре.
На самом деле общественность все больше обеспокоена проблемой предвзятости алгоритмов, хотя многие из предлагаемых решений только запутывают моральные параметры дискуссии. В большинстве случаев компаниям предлагается сделать свое программное обеспечение менее склонным к ошибкам или использовать наборы данных, более точно отражающие население, что особенно подчеркивается в разговорах о технологиях распознавания лиц, которые печально известны тем, что неверно идентифицируют черные и коричневые лица, что привело в 2020 году к первому ложному аресту, произведенному с помощью алгоритма. История Роберта Джулиана-Борчака Уильямса, чернокожего мужчины из Детройта, который был арестован после того, как программа распознавания лиц ошибочно идентифицировала его с изображением магазинного вора, заснятого камерами наблюдения, была показана во многих национальных новостных изданиях и вызвала бесконечные стенания экспертов в области права, требующих улучшения алгоритмов. Но во многих случаях такие призывы к совершенствованию служат лишь лицензией на расширение технологий наблюдения. Как отмечает Ванг в книге "Карцеральный капитализм", само существование систем наблюдения и машинного обучения в определенных местах является признаком того, кого выделяют для охраны порядка, и само по себе является частью системной предвзятости (преступления, совершенные на Уолл-стрит или в преимущественно белых пригородах, не дают данных, потому
Конечно, гораздо проще свалить вину за несправедливость на ошибочные алгоритмы, чем осмысленно бороться с тем, что они рассказывают о нас и нашем обществе. Во многих случаях наши отражения, которые создают эти машины, глубоко нелестны. В качестве примера можно вспомнить Тэй, чат-бота с искусственным интеллектом, выпущенного компанией Microsoft в 2016 году, который был создан для общения с людьми в Twitter и учился на основе своих действий с пользователями. Уже через шестнадцать часов она начала изрыгать расистские и сексистские оскорбления, отрицать Холокост и заявлять о поддержке Гитлера. Еще более показательной была нейросеть, обученная на изображениях прошлых президентов США, которая летом 2016 года предсказала победу Дональда Трампа на предстоящих выборах. В течение нескольких месяцев этот факт приводился в качестве примера того, как легко ИИ может ввести в заблуждение. Как отметил один из исследователей Google, за несколько дней до выборов, поскольку в наборе данных не было женщин-президентов, "ИИ не смог сделать вывод, что пол не является релевантной характеристикой для модели". Учитывая исход тех выборов и то, как часто разговоры о них возвращались к роли женоненавистничества и двойных стандартов, можно утверждать, что алгоритм был прав, предполагая, что пол действительно является релевантной характеристикой. Машина знала нас лучше, чем мы сами.
Для Арендт проблема заключалась не в том, что мы продолжали создавать вещи по своему образу и подобию, а в том, что мы наделяли эти артефакты некой трансцендентной силой. Вместо того чтобы сосредоточиться на том, как использовать науку и технологии для улучшения условий жизни человека, мы стали верить, что наши инструменты могут соединить нас с высшими истинами. Желание отправить человека в космос стало для нее метафорой этой мечты о научной трансцендентности. Она пыталась представить себе, как выглядит Земля и земная человеческая деятельность, находясь так далеко за ее поверхностью:
Если мы посмотрим с этой точки вниз на происходящее на земле и на различные виды деятельности людей, то есть применим архимедову точку к себе, то эти виды деятельности действительно покажутся нам не более чем "явным поведением", которое мы можем изучать с помощью тех же методов, что и поведение крыс. Если смотреть с достаточного расстояния, то автомобили, на которых мы ездим и которые, как мы знаем, построили сами, будут выглядеть так, как будто они, по выражению Гейзенберга, "являются такой же неотъемлемой частью нас самих, как раковина улитки - для ее обитателя". Вся наша гордость за то, что мы можем сделать, исчезнет, превратившись в некую мутацию человеческой расы; вся технология, рассматриваемая с этой точки зрения, на самом деле уже не выглядит "как результат сознательных человеческих усилий по расширению материальных возможностей человека, а скорее как крупномасштабный биологический процесс". В этих условиях речь и повседневный язык действительно перестали бы быть осмысленным высказыванием, которое выходит за рамки поведения, даже если оно его только выражает, и его гораздо лучше было бы заменить предельным и сам по себе бессмысленным формализмом математических знаков.
Проблема заключается в том, что точка зрения, столь далекая от человеческой природы, не может объяснить человеческую деятельность. Взгляд на Землю с Архимедовой точки заставляет нас рассматривать наши изобретения не как исторический выбор, а как часть неумолимого эволюционного процесса, который полностью детерминирован и телеологичен, подобно повествованию Курцвейла о Сингулярности. Мы сами неизбежно становимся лишь винтиками в этой машине, неспособными толком объяснить свои действия, поскольку единственным верным языком является язык квантификации, который машины понимают гораздо лучше, чем мы.
Примерно об этом предупреждал Джарон Ланье в своем ответе на предложение Криса Андерсона отказаться от научного метода и обратиться за ответами к алгоритмам. "Смысл научной теории не в том, чтобы ангел оценил ее", - писал Ланье. "Ее цель - постижение человеком. Наука без поиска теорий означает науку без людей". В конечном итоге мы отказываемся от своей обязанности создавать смысл на основе наших эмпирических наблюдений, чтобы определить для себя, что такое справедливость, мораль и качество жизни, - от этой задачи мы отказываемся каждый раз, когда забываем, что смысл - это неявная человеческая категория, которую нельзя свести к количественной оценке. Забыть эту истину - значит использовать наши инструменты в ущерб нашим собственным интересам, создавать машины по нашему образу и подобию, которые не делают ничего, кроме как дегуманизируют нас". Арендт цитирует Кафку, который лаконично подытоживает дилемму: человек, по его словам, "нашел архимедову точку, но использовал ее против себя; кажется, что ему было позволено найти ее только при этом условии".