Компьютеры управляют нашей жизнью? Рассказываем, какие для этого нужны алгоритмы

Не знаю, что Домингос и Харари думают теперь, в 2020-м, но большинство людей относится к подобным обещаниям скептически, и это можно понять без помощи компьютера.

В этом году мы узнали много нового о бесполезности разного рода прогнозов. В частности, мы научились не доверять алгоритмам. Летом из-за пандемии в британских школах отменили все выпускные экзамены. Оценки школьникам ставил наскоро созданный алгоритм – на основе успеваемости и среднего уровня школы.

На практике это значило, что многие прилежные ученики из плохих школ получили оценки хуже, чем могли бы, а слабые ученики из дорогих частных школ стали получать пятерки. Алгоритм лишил образовательную систему последних претензий на справедливость. Общество возмутилось, пристыженные власти сделали разворот на 180 градусов, дети получили оценки на основе прежней успеваемости, без алгоритмической поправки на уровень школы.

Всякий, кто регулярно заходит в интернет, быстро перестает доверять алгоритмам. Достаточно включить ноутбук или телефон, и тебе сразу советуют, что посмотреть, что купить, в кого влюбиться. Иногда эти рекомендации бывают довольно вменяемыми, но чаще – до смешного нелепыми; алгоритму при этом кажется, что он знает, чего хотите именно вы, – у него есть полная информация о ваших покупках, предпочтениях и привычках.

Этим летом я, как и большая часть людей на планете, оказался заперт дома. Я задумался: как выглядел бы мир, если бы мы позволили алгоритмам решать за нас, как нам жить? Примерно как Люк Рейнхард, герой опубликованного в 1971-м культового романа «Человек жребия», решавший все при помощи игральных костей (тот факт, что герой романа в конце концов стал убийцей, я решил проигнорировать).

Целый месяц я отдавал на откуп алгоритмам все решения, какие мог: что есть, что покупать, что смотреть. Какими бы странными, неприятными или опасными ни были эти рекомендации, я был обязан им следовать. Если бы алгоритм действительно понимал, чего я на самом деле хочу, моя жизнь изменилась бы не сильно – например, Facebook (Социальная сеть признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации) регулярно рекламировал бы мне все, что я и так уже купил на Amazon. Но что если нет? Что если алгоритмы окажутся по-настоящему плохи?

Прежде всего разберемся, что такое алгоритм? Это набор вопросов и инструкций для решения какой-либо проблемы. Допустим, если вы владеете ночным клубом, вам пригодится инструкция для фейсконтроля: во-первых, проверить возраст гостей. Во-вторых, если они младше 18, не пускать их внутрь. В третьих, если им точно исполнилось 18, впустить их. Поздравляю, вы написали алгоритм. Компьютеры принимают решения похожим образом – только инструкции у них сложнее, а цепочки вопросов и ответов много длиннее.

Однако, когда мы говорим об алгоритмах, которые нас раздражают, мы имеем в виду в первую очередь те алгоритмы, которые получают доступ к нашей личной информации и пытаются на ее основе решить, что показать нам дальше. Если вы зайдете в свой аккаунт на Amazon, положите в корзину продукты, а потом наберете в строке поиска «кола», то узнаете, считает ли вас система любителем кока-колы или пепси-колы.

Так что я сосредоточился на исследовании двух типов алгоритмов – тех, которые рекомендовали мне что-нибудь, и тех, которые подбирали для меня рекламу.

Чтобы полностью подчиниться власти компьютера, я покупаю и ставлю на кухне сразу две умные колонки: Nest Audio от Google и Echo Show от Amazon. У них разный характер: Nest – своего рода аудиоверсия Google, она просто зачитывает информацию с сайтов, а в Echo встроена Алекса, голосовой помощник, изображающий человека. Я прошу ее включить Radio One, но вместо этого включается плей-лист под названием «жизнерадостная поп-музыка».

Сообщения на экране предлагают мне задавать Алексе вопросы – например, спросить, была ли она когда-нибудь в Йоркшире. Это немного зловеще: я сам из Йоркшира, часто там бываю, и Amazon иногда доставляет мои покупки туда. Ну хорошо.

– Алекса, ты была когда-нибудь в Йоркшире?

В ответ голосовой ассистент показывает мне фотографии Йоркшира и шутит про Йоркшир с йоркширским акцентом.

Справедливости ради, Англия – самая нарциссическая страна на свете, и многим бы это понравилось. Но лично мне этот прием кажется пошловатым, и к тому же он укреп­ляет мою нелюбовь к фамильярным алгоритмам.

– Алекса, отвали, – говорю я. Помощник молчит. Продолжает играть «жизнерадостная поп-музыка».

Я спрашиваю Алексу, что мне съесть на завтрак. Она предлагает картошку фри с сыром. Пытается шутить? Трудно сказать. Пока я жарю картошку, Лаура, моя жена, просыпается и приходит на кухню, чтобы сварить себе кофе.

– Ну и зачем у нас на кухне столько гаджетов? – спрашивает она.

– Я же говорил, – отвечаю я, – я теперь подчиняюсь алгоритмам.

Лаура смотрит на меня косо и открывает холодильник.

– Алекса, – говорит она, – можешь сходить в магазин за молоком? Ричард, как обычно, допил последнее.

– Не поняла вас, – отвечает голосовой помощник.

Я еду на работу и, прежде чем купить кофе, узнаю у приложений Amazon и Costa, что мне взять вместо моего обычного эспрессо. Приходится пить латте. В вагоне поезда я работаю – а потом решаю, что должен купить первое, что мне прорекламируют. Это месячная подписка на Volvo CX60. Сказал А – не говори потом, что не хочешь потратить 699 фунтов (без НДС).

Под впечатлением от этой попытки я позволяю сайту booking.com выбрать, где мне провести выходные. Внутренне я надеюсь на Италию. Сайт отправляет меня в Харрогит (Северный Йоркшир).

Из музыки последние три дня я слушаю только рекомендации Spotify. Большая часть песен мне не нравятся, а те, которые нравятся, не подходят к обстановке: я люблю громкий хаус, но в два часа ночи, а не утром, когда выгуливаю собаку под дождем. Многое просто нелепо: кто мог подумать, что я захочу когда-нибудь послушать проходные треки с сольных альбомов Арта Гарфанкела?

Я пытаюсь понять логику Spotify. Арт Гарфанкел вроде бы фолк? Может быть, в подборку он попал, потому что я в последнее время часто слушал саундтрек к фильму «Плетеный человек»? Партия клавишных на следующем треке чем-то напоминает Metronomy, а я их фанат. Ничего не скажешь, умно.

Пытаться понять, как работает алгоритм, увлекательно – гораздо интереснее, чем слушать плей-лист, который он подобрал.

Одно из бесспорных преимуществ алгоритмов – они заставляют вас попробовать все, что вы давно собирались попробовать. Недалеко от меня есть паб, который все хвалят, но где я никогда не был, потому что мне лень потратить лишние пять минут на дорогу. Nest велит мне сходить. Отличный вечер.

С другой стороны, жить с алгоритмами – это как жить с женщиной, которую вы, конечно, любите и уважаете, но которая иногда дарит вам такие подарки, что сразу становится ясно: вы никогда не поймете друг друга по-настоящему. Сегодняшний пример: магазин аудио­книг Audible. Я скачиваю аудиокнигу, чтобы послушать по дороге в проклятый Харрогит. В последнее время я слушал либо книги по истории афро­американцев, либо книги о походах и экспедициях. Алгоритм рекомендует мне труд под названием «Втoржение чуждых видов». Это книга о том, как «наш остров был завоеван и освоен множеством животных, растений, грибов и других иностранных форм жизни, которым здесь не место».

Я решаю пойти в кино.

– Google, как думаешь, какой фильм мне понравится?

– Мой любимый – «Красавица и Чудовище». Во дворце была такая услужливая посуда!

– Алекса, на какой фильм мне сходить?

– Простите, я не знаю.

– Какой фильм мне понравится?

– Возможно, это ответ на ваш вопрос: фильмы (или кино) – форма аудиовизуальной коммуникации, использующая движущиеся картинки и звук. Большинство людей смотрят фильмы для того, чтобы развлечься.

Я иду на «Довод» – как все нормальные люди.

Харрогит – это обычный йоркширский курорт, который перестал стараться. Я еду туда на Volvo (кстати, неплохой автомобиль) и остаюсь там на ночь. Ничего примечательного не происходит – я сижу в баре и медленно напиваюсь. Пиво мне порекомендовал алгоритм. Я начинаю понимать, что слушаться алгоритмов и игральных костей – диаметрально противоположные методы. Герой «Человека жребия» подчинялся слепому случаю, и, как это было принято в 1970-е, пытался стать «аутен­тичным и свободным от рамок». Алгоритмы же, наоборот, помещают тебя в самые безопасные рамки из возможных: латте, жизнерадостная поп-музыка, плохое пиво, Харрогит.

Чтобы понять, почему меня отправили в Харрогит и заставили пить латте, нужно представлять себе, что творится в голове у программистов. В их отрасли, как и в любой другой, есть мода, и она меняется. В 1930-е американский ученый Винсент Атанасов скрестил алгоритмы и цепи двухпозиционных электрических переключателей и изобрел таким образом современные компьютеры. Началась первая волна увлечения новым изобретением – и первая медийная паника на тему компьютеров. Считалось, что, имея правильный алгоритм, ученые смогут воспроизвести человеческое мышление. Паника продолжалась недолго – довольно быстро оказалось, что многие понятия очень тяжело описать алгоритмически. Допустим, возраст – это просто. Но как объяснить компьютеру, что такое дерево? Или человеческое тело?

В 1970-х недолго казалось, что проблему можно решить с помощью систем машинного обучения – алгоритмов, способных непрерывно усваивать новую информацию и перестраивать на ее основе свои расчеты. Устроенный таким образом алгоритм для фейсконтроля мог бы, например, порекомендовать охране не проверять возраст посетителей в тех случаях, когда клуб пустует и его нужно заполнить; в антиутопической фантастике 1970-х такое часто встречается. В 1980-е программисты попытались научить компьютеры принимать решения на основе ключевых фактов, так, как это делают эксперты – например, врачи. Быстро выяснилось, что такой подход не работает, потому что эксперты часто полагаются на интуицию и инстинкты, оцифровать которые невозможно.

С 2002-го по 2010-й микропроцессоры становились быстрее, гигабайты – дешевле, и объем обрабатываемой компьютерами информации стал стремительно расти (в 2008-м все серверы мира совокупно обрабатывали 10 млрд гигабайт, в 2020-м – примерно 44 трлн). Этой информации, казалось, было достаточно, чтобы описать что угодно. Нужен алгоритм, объясняющий, как и когда рубить деревья? Пожалуйста: деревья любого рода сфотографированы, измерены и проанализированы, информация о погоде, росте лесов и ценах на древесину поступает непрерывно.

Эксперименты, в ходе которых огромные объемы данных скармливали мощным суперкомпьютерам, начали давать поразительные результаты. В 2012-м экспериментальный отдел Google дал одному из самых мощных компьютеров в истории доступ к случайным кадрам с YouTube и предложил алгоритму найти закономерности. Три дня и 10 млн кадров спустя компьютер научился отличать людей от кошек. Похожая система позволяет Google Translate подбирать слова – сервис обрабатывает миллионы одинаковых документов на разных языках. Примерно по тому же принципу работает и сайт, миллионы пользователей которого любят то же, что и я – на основе чужих вкусов он пытается угадать, что мне понравится.

Еще час музыки от Spotify, и мне приходится попросить о помощи. Я захожу на сайт, предлагающий услуги онлайн-репетиторов, и нанимаю первого же в разделе «Программирование». Это Майкл Джон Берджесс, независимый консультант, специалист по Big data – искусственный интеллект необходим ему для работы над диссертацией, а еще он интересуется психиатрией. Для начала я хвалюсь, что разгадал методы Spotify.

– Я сомневаюсь, что Spotify работает по такому принципу, – говорит он. – Теоретически это возможно, но на практике это потребовало бы неоправданно больших вычислительных мощностей.

Берджесс замечает, что это распространенная ошибка. Многие думают, что алгоритмы интересуются лично вами или, по крайней мере, товарами, которые вы купили. На деле алгоритмам важны другие люди. Spotify знает, что нескольким миллионам человек понравились примерно те же треки, что и мне, и предлагает мне то, что эти несколько миллионов послушали.

Единственный тонкий ход здесь – воспользоваться интеллектом и вкусами других людей и выдать их усред­ненный выбор за персональную рекомендацию.

Сообщение от Берджесса: «Прошу прощения, что вмешиваюсь не в свое дело, но будьте осторожны. Решив, что компьютеры способны выстраивать с вами личные отношения, можно очень быстро додуматься до очень мрачных вещей».

«Я это учту, спасибо», – пишу я в ответ, но про себя думаю, что он сгущает краски. Следующие несколько часов я смотрю видео на YouTube, всегда выбирая первый из предложенных вариантов, и неизбежно оказываюсь в разделе со смешными ошибками американских телеведущих.

Чтобы развеяться, я решаю купить себе подарок и ищу на Amazon «мужские подарки». Предложение номер один – освежитель для мошонки, который обычно стоит 40 фунтов, но сейчас продается со скидкой за 8. Если верить слогану на непримечательной упаковке, это «ароматный успокаивающий бальзам для мужской мошонки – чистое наслаждение». Приходится купить. Но я недоумеваю: если рекомендация усредненная, а 1062 оценки (четыре с половиной звезды из пяти) настоящие, то получается, что мошонку увлажняют все, кроме меня?

В 2008-м Netflix (в то время сервис, рассылавший DVD по почте) организовал конкурс для программистов с призовым фондом в $1 млн. Участникам предлагалось сделать систему рекомендаций точнее на 10%. Берджесс считает, что это была хорошая идея – она помогала демистифицировать алгоритмы. Благодаря Берджессу и своим экспериментам я четко осознал, что алгоритмические рекомендации раздражают, пока их механизм скрыт – например, как у дурацкой рекламы на Facebook (Социальная сеть признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации). Если механизм прозрачен, он перестает раздражать. Я нашел Criticker, отличный сайт, который идет на шаг дальше и предлагает вам сам оценить несколько фильмов, а потом выбирает похожие, но малоизвестные. Именно таким образом я открыл для себя шведский фильм 1971 года «Эмигранты» с Максом фон Сюдовом и Лив Ульман, и это был лучший вечер месяца.

Мой освежитель для мошонки доставили. Тюбик выглядит хуже, чем на фото и по неизвестной причине украшен британским флагом – вероятно, в честь Брекзита.

Пахнет как дешевый одеколон из 1990-х – будь я женщиной, этот запах наверняка напомнил бы о худшем сексе в моей жизни. Не могу сказать, что испытал чистое наслаждение, но ощущения нормальные. Проблема в другом – запах не выветривается.

До сих пор все, что рекомендовали мне алгоритмы, было довольно будничным, и мне начинает казаться, что положение поправит секс. В приступе внезапной смелости я нахожу приложение для знакомств 3Fun – «Одиночки и пары недалеко от вас». Реклама утверждает, что кроме меня там 2 миллиона пользователей. Я придумываю вымышленного партнера, выдаю себя за жителя Харрогита и пишу в анкете, что «мы с женой ищем приключения без обязательств».

Кстати о женах: через две недели у Лауры день рождения, так что я набираю в поиске на Amazon «подарки женам от мужей». Сайт предлагает мне зеркало для макияжа с увеличением для зоны глаз и светодиодами по краю. Этот подарок наверняка выведет ее из себя, но я всегда могу сказать, что он лучше остальных предложенных вариантов – например, множества бомбочек для ванны. На всякий случай я ищу «рождественские подарки для жен» и вижу... что это такое под номером 19? Неужели?.. Да, это мой увлаж­няющий бальзам для мошонки.

Иногда тяжело объяснить, почему алгоритмы рекомендуют тот или иной продукт. Определенную роль играет обучение – Netflix и подобные сервисы время от времени предлагают что-нибудь, не имеющее никакого отношения к вашим прошлым покупкам и просмотрам, чтобы проверить ваши вкусы. Предложив поваренную книгу мужчине, который обычно покупает комиксы про супергероев, можно обнаружить тайного гурмана. В интересах этих сайтов – предлагать вам как можно более широкий выбор. Дело здесь в явлении, которое Крис Йаффе, вице-президент Netflix по инновациям, назвал «проблемой кроличьей норы»: контента обычно столько, что пользователь в нем просто теряется.

Исследования показывают, что в среднем посетители проводят на главной странице Netflix полторы минуты, а затем, если не нашли ничего интересного, уходят. Получается, что алгоритм критически важен. В компании над ним работают 1000 человек, а профиль каждого пользователя обновляется каждые 24 часа – удивительно, если не знать, что десятипроцентное увеличение точности алгоритма принесло первый $1 млн дополнительной прибыли в течение недели. Именно на основе алгоритма в Netflix решали, на какие сериалы потратить в 2020-м $17 млрд бюджета.

Хотя для Netflix алгоритмы чуть ли не основа всего бизнеса, они сравнительно публичны. Это нехарактерно: другие компании ревностно охраняют свои рекомендационные механизмы; код поисковой системы Google – самая бдительно охраняемая коммерческая тайна после рецепта кока-колы.

Алгоритмы меняют и более серьезные сферы жизни, например, борьбу с преступностью. В сериалах этого не показывают, но оказалось, что алгоритмы, обрабатывающие географические данные, помогают полиции найти преступника гораздо быстрее, чем старый метод – составление психологических портретов.

Когда я сообщаю Берджессу, что увлажнитель для мошонки поверг меня в уныние, он, кажется, возмущается.

«Вы неправильно поняли, – объясняет он. – Помните, что система на самом деле ничего вам не советует, она даже не может понять ваш вопрос. Никто не знает, почему в конкретной подборке появился тот или иной товар. Я бы предположил, что этот крем часто покупают в праздники, и система посчитала его "рождественским подарком" – дело в совпадении. К тому же вы уже просматривали страницу этого товара – Amazon хочет вам что-нибудь продать, а по статистике самый верный способ это сделать – предложить вам товар, который вы уже смотрели или уже покупали. В общем, система составляет этот автоматический рождественский список на основе информации о вас, которая у нее уже есть».

Приложение для знакомств 3Fun подбирает мне 23 варианта – я начинаю думать, что сервис либо фальшивый, либо полон по-настоящему отчаявшихся людей. Первое сообщение – от сорокалетней пары, живущей совсем недалеко от меня. Жена на фотографиях в прозрачном черном белье. Описание профиля такое: «Мы – расслабленная пара, которой нравится разнообразие. Она стройная, сексуальная и умеет делать приятно. Он любит мотоциклы и как следует поездить (лол)».

Я просматриваю еще несколько профилей. Много странных имен и дешевого черного белья, но еще больше нормальных, неплохо выглядящих среднестатистических буржуазных пар, всех этих Томов, Оливий, Дэнов и Алис, которых можно встретить в супермаркетах подороже или на распродаже в модном торговом центре.

После консультации с Лаурой я устанавливаю Tinder. Пользоваться им, как это делают все остальные, мне нельзя – вместо этого я шлю тем, кому понравился, короткие сообщения, в которых объясняю, что я женатый журналист, который пишет материал про алгоритмы и хотел бы встретиться с кем-нибудь, кто, по мнению Tinder, должен мне понравиться. К моему удивлению, вторая же женщина, которой я пишу, отвечает: «По крайней мере, это более оригинальный подкат, чем "Привет, красотка!" И я, кстати, тоже увлекаюсь алгоритмами». Ее зовут Альберта.

Кажется, она слегка сумасшедшая, но правила есть правила: никаких исключений.

День восемнадцатый (четверг)

Самая серьезная проблема – не с развлечениями, а с пивом. Есть ли какой-нибудь сайт, который рекомендует необычное пиво? Если и есть, я его не нашел, и мне приходится целый месяц пить самые заурядные сорта. Строго говоря, «Корона» меня устраивает, но пить ее всю ночь? Подозреваю, дело в том, что пять лет назад я заказал несколько ящиков «Короны» для вечеринки и теперь за это расплачиваюсь. Алгоритмы не прощают ошибок прошлого.

Я сажусь в Volvo и еду на встречу с Альбертой в парке. Она красивая, общительная, рыжая, разведена, управляет сервисом онлайн-образования – отсюда увлечение алгоритмами. Альберта считает, что у Tinder есть свои минусы, но в целом он лучше других сайтов знакомств: «Обычно тебя заставляют заполнять очень длинные анкеты, а потом смотришь на пару, которую тебе подобрали, и оказывается, что вся эта информация была ни при чем. Видимо, просто имитируют сложный процесс подбора».

Альберта говорит, что познакомилась с десятком отличных мужчин через Tinder, но за последние десять лет так и не встретила никого, с кем можно было бы завести постоянные отношения, – а это ее главная цель. Она замечает, что Tinder, конечно, многое поменял, но в основном сделал возможными «миллионы романов на стороне». Мы приятно проводим пару часов. Я рассказываю ей про Берджесса, машину и увлаж­няющий крем. Альберта смеется («Надеюсь, ты перед встречей его нанес!») и обещает не пропадать.

Алгоритмические технологии – и это уже общепризнанный факт – оказывают заметное влияние на человеческое поведение и распределение власти и ресурсов в обществе. Для начала из-за них вас, скорее всего, уволят: недавно исследователи из Оксфордского университета предположили, что в ближайшие 10-20 лет количество рабочих мест в США сократится на 47%. Аналитики, конечно, уверяют, что появятся новые вакансии, но что это будет за работа – еще вопрос. Например, Ричард и Дэниэл Саскинд, авторы книги «Профессии: как технологии преобразят труд экспертов-людей», предлагают довольно комичный вариант: они считают, что людям достанутся роли «эмпатов» – посредников между клиентом и автоматической системой, а саму работу будут делать компьютеры.

Предположение, что алгоритмы могут стать умнее людей, вызывает у Берджесса смех.

«Компьютеры – вычислительные машины. Это не интеллект. Человеческий интеллект состоит из прошлого опыта, интуиции, воображения. Человек способен придумывать новое; а компьютеры могут только повторять уже придуманное. Пресса, конечно, подогревает страхи, – добавляет он, – и чем сильнее медийная паника, тем больше денег инвесторы вкладывают в технологию, потому что им кажется, что, если технология представляет угрозу, надо как можно раньше ей овладеть. В результате люди, которые работают в отрасли, начинают зазнаваться, прогнозы становятся все фантастичнее, и цикл повторяется».

Алгоритмы уже решают, будет ли просмотрено наше резюме или сколько мы заплатим за страховку – в последнем им помогает министерство здравоохранения, продающее свои базы данных частным компаниям, – но при этом у нас нет почти никакого права знать, что именно о нас известно этим системам, и мы не можем решать, как используются эти данные. Парадоксально, но чем мощнее становятся компьютеры, тем меньше организаций могут позволить себе по-настоящему мощные системы – сейчас они доступны только нескольким компаниям с бюджетами как у Google.

Сообщение от Альберты – она пишет, что свидание ей понравилось и что она хотела бы увидеться еще раз; она будет в Лондоне в пятницу.

В разговоре с Берджессом я упоминаю, что заинтересовался приложениями для знакомств, но конкретных деталей избегаю. Берджесс считает, что сервисы знакомств – отличный пример того, что от алгоритмов ждут слишком многого. «Системе для работы нужны цифры и метрики, так что ей приходится подбирать пару на основе, например, того, как часто человек отправляет сообщения людям, которые ему нравятся, – говорит он. – Но причину, по которой вы пишете кому-то чаще или реже, система определить не может. Это один из симптомов привязанности, но не главный. Компьютеры умеют делать некоторые выводы из подобных косвенных признаков, только и всего. Объявлять такие системы разумными было бы со стороны их разработчиков неприличным самомнением».

День двадцать шестой (пятница)

Свидание с Альбертой заканчивается плохо. Спустя час после встречи она предлагает сходить в бар, а я отказываюсь и говорю, что меня ждет Лаура. Альберта говорит:

– Я была уверена, что ты все это придумал.

– Но я был абсолютно честен.

Она не хочет меня слушать:

– Допустим, но я подумала, что это такая отмазка. У мужчин они всегда заранее приготовлены, и твоя мне показалась довольно остроумной.

– Я подумал, что если скажу все честно...

– Слушай, в тиндере все лгут, и я решила, что ты мне соврал. Мне кажется, Ричард, ты вводишь в заблуждение бедных женщин.

Мы все-таки идем в бар, и я признаюсь, что должен позволить алгоритму выбрать мне пиво. Альберта заказывает мне джин-тоник.

День двадцать восьмой (воскресенье)

У Лауры день рождения. Я дарю ей зеркало с Amazon. Она разворачивает подарочную упаковку. И говорит:

– Так, я не поняла, это что?

– Это алгоритм выбирал, – признаюcь я.

– И как он догадался, что у тебя чудовищный вкус?

Я сдаюсь:

– Ладно, вот твой настоящий подарок.

Потому что должны же быть границы.

Берджесс считает, что через несколько лет ажиотаж вокруг алгоритмов стихнет. Он напоминает, что такое уже было – в 1940, 1950, 1970-х. Обычно инвесторы рано или поздно понимают, что технология не такая угрожающая, какой ее преподносили, и в индустрии начинается зима – деньги перестают течь рекой.

«Алгоритмы не опасны. Алгоритмы, по сути, делают выводы из плохо понятого прошлого, а это не интеллект. Опасно, что люди, которые их разрабатывают, могут об этом забыть».

Я купил много полезного и много совершенно ненужного. Я выяснил, что алгоритм иногда может понять, чего ты хочешь – особенно если ты хочешь того же, чего хотел в прошлый раз, – но не способен понять, что тебе действительно нужно (обычно – что-нибудь новое).

Больше мне нравится то, чего я еще не делал, а не то, к чему привык. Алгоритм может подобрать вам пару среди людей, похожих на вас, но эпидемия ковида наглядно продемонстрировала нам, что люди, которые нам нравятся, редко на нас похожи. Человеку нужны другие люди, сюрпризы, новизна – а иначе мы так и будем пить безвкусный кофе на плохом курорте и смотреть вирусные видео, как следует увлажнив себе мошонку. ≠

Многие думают, что алгоритмы интересуются лично вами или, по крайней мере, товарами, которые вы купили. На деле алгоритмам важны другие люди