Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

Майер-Шенбергер Виктор

Большинство наших учреждений создавались исходя из предположения, что информация, используемая при принятии решений, характеризуется небольшим объемом, точностью и причинностью. Но все меняется: если данных чрезвычайно много, они быстро обрабатываются и не допускают неточности. Более того, из-за огромного объема информации решения принимают не люди, а машины. Темную сторону больших данных мы рассмотрим в восьмой главе.

Общество накопило тысячелетний опыт понимания и регулирования поведения человека. Но что делать с алгоритмом? Еще на ранних этапах обработки данных влиятельные лица увидели угрозу конфиденциальности. С тех пор общество создало массивный свод правил для защиты конфиденциальной информации. Однако

в эпоху больших данных это практически бесполезная «линия Мажино». [21] Люди охотно делятся информацией в интернете, и эта возможность — одна из главных функций веб-служб, а не слабое место, которое нужно устранить.

21

Линия Мажино — система французских укреплений на границе с Германией.

Опасность для отдельных лиц теперь представляет не угроза конфиденциальности, а вероятность: алгоритмы будут прогнозировать вероятность того, что человек получит сердечный приступ (и ему придется больше платить за медицинское страхование), не выполнит долговые обязательства по ипотечному кредиту (и ему будет отказано в займе) или совершит преступление (и, возможно, будет арестован заранее). Это заставляет взглянуть на неприкосновенность волеизъявления и диктатуру данных с этической точки зрения. Должна ли воля человека превалировать над большими данными, даже если статистика утверждает иное? Подобно тому как печатный станок дал толчок для принятия законов, гарантирующих свободу слова (раньше они не существовали, так как практически нечего было защищать), в эпоху больших данных потребуются новые правила для защиты неприкосновенности личности.

Обществу и организациям во многом придется изменить способы обработки данных и управления ими. Мы вступаем в мир постоянного прогнозирования на основе данных, в котором, возможно, не всегда сможем объяснить причины своих решений. Что значит, если врач не может обосновать необходимость медицинского вмешательства, при этом не требуя согласия пациента полагаться на «черный ящик» (а именно так и должен поступать врач, опирающийся на диагноз, который получен на основе больших данных)? Придется ли в судебной системе менять стандартное понятие «вероятная причина» на «вероятностная причина» — и если да, то каковы будут последствия для свободы человека и его чувства собственного достоинства?

В девятой главе мы предлагаем ряд принципов эпохи больших данных, которые основаны на ценностях, возникших и закрепившихся в более знакомом нам мире «малых данных». Старые правила необходимо обновить в соответствии с новыми обстоятельствами.

Польза для общества будет огромной, поскольку большие данные помогут решению насущных глобальных проблем, таких как борьба с изменением климата, искоренение болезней, а также содействие эффективному управлению и экономическому развитию. При этом эпоха больших данных заставляет нас лучше подготовиться к изменениям организаций и нас самих, которые произойдут в результате освоения технологий.

Большие данные — важный шаг человечества в постоянном стремлении количественно измерить и постичь окружающий мир. То, что прежде невозможно было измерять, хранить, анализировать и распространять, находит свое выражение в виде данных. Использование огромных массивов данных вместо их малой доли и выбор количества в ущерб точности открывают путь к новым способам понимания мира. Это подталкивает общество отказаться от освященного веками поиска причинности и в большинстве случаев пользоваться преимуществами корреляций.

Поиск причин стал своего рода религией современности. Большие данные в корне меняют это мировоззрение, и мы снова оказываемся в таком историческом тупике, где «Бог умер». То,

в чем мы были непоколебимо уверены, в очередной раз меняется. На этот раз, по иронии судьбы, — за счет более надежных доказательств. Какая роль при этом отводится интуиции, вере, неопределенности, действиям вразрез доказательствам, а также обучению опытным путем? По мере того как мир переходит от поиска причинности к поиску корреляции, что нам нужно делать, чтобы продвигаться вперед, не подрывая глубинных основ общества, гуманности и прогресса, опирающихся на доводы? Эта книга намерена объяснить, в какой точке мы находимся и как сюда попали и какие выгоды и опасности нас ждут впереди. 

Глава 2

Больше данных

Большие данные позволяют увидеть и понять связи между фрагментами информации, которые до недавнего времени мы только пытались уловить. По мнению Джеффа Йонаса, эксперта компании IBM по большим данным, нужно позволить данным «говорить». Это может показаться несколько тривиальным, ведь с древних времен люди воспринимали данные в виде обычных ежедневных наблюдений, а последние несколько столетий — в виде формальных количественных единиц, которые можно обрабатывать с помощью сложнейших алгоритмов. [22]

22

О Джеффе Йонасе и о том, что «говорят» данные: беседа с Джеффом Йонасом (декабрь 2010 года, Париж).

В цифровую эпоху стало проще и быстрее обрабатывать данные и мгновенно рассчитывать миллионы чисел. Но если речь идет о данных, которые «говорят», имеется в виду нечто большее. Большие данные диктуют три основных шага к новому образу мышления. Они взаимосвязаны и тем самым подпитывают друг друга. Первый — это способность анализировать все данные, а не довольствоваться их частью или статистическими выборками. Второй — готовность иметь дело с неупорядоченными данными в ущерб точности. Третий — изменение образа мыслей: доверять корреляциям, а не гнаться за труднодостижимой причинностью. В этой главе мы рассмотрим первый из них — шаг к тому, чтобы использовать все данные, а не полагаться на их небольшую часть.

Задача точного анализа больших объемов данных для нас не новая. В прошлом мы не утруждали себя сбором большого количества данных, поскольку инструменты для их записи, хранения и анализа были недостаточно эффективными. Нужная информация просеивалась до минимально возможного уровня, чтобы ее было проще анализировать. Получалось что-то вроде бессознательной самоцензуры: мы воспринимали трудности взаимодействия с данными как нечто само собой разумеющееся, вместо того чтобы увидеть, чем они являлись на самом деле — искусственным ограничением из-за уровня технологий того времени. Теперь же технические условия повернулись на 179 градусов: количество данных, которые мы способны обработать, по-прежнему ограничено (и останется таким), но условные границы стали гораздо шире и будут расширяться.

В некотором смысле мы пока недооцениваем возможность оперировать большими объемами данных. Основная часть нашей деятельности и структура организаций исходят из предположения, что информация — дефицитный ресурс. Мы решили, что нам под силу собирать лишь малую долю информации, и, собственно, этим и занимались. На что рассчитывали, то и получили. Мы даже разработали сложные методы использования как можно меньшего количества данных. В конце концов, одна из целей статистики — подтверждать крупнейшие открытия с помощью минимального количества данных. По сути, мы закрепили практику работы с неполной информацией в своих нормах, процессах и структурах стимулирования. Чтобы узнать, что представляет собой переход на большие данные, для начала заглянем в прошлое.