Измерять и навязывать. Социальная история искусственного интеллекта

В восьмой главе разъясняется двойственная роль неолиберального экономиста Фридриха фон Хайека в укреплении коннекционизма. В книге 1952 года «Сенсорный порядок» Хайек предложил коннекционистскую теорию разума, куда более продвинутую, чем определения ИИ, выработанные на Дартсмутском семинаре в 1956-м. В этом тексте, как предположили Мак-Каллок и Питтс, Хайек размышлял о создании машины, функционально подобной «нервной системе как инструменту классификации»[62]. Подобно кибернетикам Хайек изучал самоорганизацию разума, но с другой целью: его интересовала не промышленная автоматизация, а автономия рынка.

Девятая глава посвящена одному из наиболее важных и наименее изученных эпизодов в истории ИИ: изобретению Розенблаттом в 1950-х годах искусственной нейронной сети перцептрон. Несмотря на свои ограничения, перцептрон стал прорывом в истории вычислений – в нем впервые была автоматизирована техника статистического анализа; по этой причине его считают первым алгоритмом машинного обучения[63]. В качестве технической формы перцептрон претендовал на имитацию биологических нейронных сетей, но с математической точки зрения осуществлял совсем другой трюк. Чтобы решить задачу распознавания образов, машина представляла пиксели изображения как независимые координаты в многомерном пространстве. Любопытно, что статистический метод многомерной проекции зародился в психометрии и евгенике в конце XIX века и аналогичен тому методу оценки «общего интеллекта» [general intelligence], который Чарльз Спирмен реализовал в спорном тесте на определение коэффициента интеллекта (IQ). Это еще одно доказательство социальной генеалогии ИИ: первая искусственная нейронная сеть – перцептрон – родилась не как автоматизация логического рассуждения, а как статистический метод, который применялся для измерения интеллекта в когнитивных задачах и соответствующей этим измерениям организации социальной иерархии.

В заключении утверждается, что принцип действия ИИ представляет собой не только автоматизацию труда, но и навязывание социальной иерархии ручного и умственного труда посредством автоматизации. С XIX по XX век «хозяйский глаз» промышленного капитализма охватил все общество и установил новые формы контроля, основанные на статистических измерениях «интеллекта», с целью дискриминировать рабочих по уровню навыков. Результаты теста IQ применялись именно так: американский психолог Льюис Терман в 1919 году заявлял, что «IQ 75 или ниже обычно относится к неквалифицированным рабочим, от 75 до 85 – диапазон для полуквалифицированного труда, а показатели 80 или 85 вполне достаточны для успеха в некоторых видах квалифицированного труда»[64]. ИИ продолжает кодировать социальные иерархии и дискриминировать рабочую силу, косвенно навязывая метрики разумности. Классовые, гендерные и расовые предубеждения, которые системы ИИ, как известно, только усиливают, следует рассматривать не как технический недостаток, а как неотъемлемую дискриминационную черту автоматизации при капитализме. Предвзятость ИИ не ограничивается социальным угнетением: она также выражается в неявном навязывании иерархии труда и знаний, что усиливает поляризацию квалифицированных и неквалифицированных работников на рынке труда. Замену традиционных рабочих мест системами ИИ следует рассматривать вместе с умножением прекарных, низкооплачиваемых и маргинализированных рабочих мест в глобальной экономике[65]. ИИ и «призрачная работа» – две стороны одного и того же механизма автоматизации труда и социальной психометрии.

Наконец, выдвинутая в книге трудовая теория автоматизации представляет собой не только аналитический принцип, нужный для демонтажа «верховного алгоритма» монополий ИИ, но и принцип синтетический. Он говорит о практике социальной автономии, которая создаст новые формы знания и новые культуры изобретательства.

1. Материальные орудия алгоритмического мышления

Силу наших «ментальных» орудий усиливает сила наших «металлических» орудий[66].

Жаннет Винг, «Вычислительное мышление», 2008 г.

Использование материального орудия всегда дает больше знаний, чем вложено в его изобретение[67].

Петер Дамеров и Вольфганг Лефевр, «Орудия науки», 1981 г.

Правила стали механическими до того, как им могли следовать машины[68].

Лоррейн Дастон, «Алгоритмы до компьютеров», 2017 г.

Воссоздание расчлененного бога