Прицельное мышление. Принятие решений по методикам британских спецслужб

Существует очевидный риск, что в конечном счете мы получим настолько много цифровых данных, что это потеряет всякий смысл. Наличие такого огромного количества оцифрованной информации повышает важность разработки алгоритмов искусственного интеллекта для ее сортировки и выделения из ее массива того, что кажется важным[19]. Такие методы основаны на применении Байесовского вывода, чтобы узнать, как лучше всего искать результаты, которые мы желаем обнаружить посредством алгоритмов поиска. Эти методы могут быть очень мощными (и более надежными, чем человек), если задача, которую им дают, четко определена. Например, это может быть проверка того, появляется данное лицо в большом наборе изображений лиц или нет, либо соответствует ли образец почерка любому из имеющихся в базе данных. Но эти алгоритмы надежны лишь настолько, насколько надежны данные, на основе которых они были разработаны и обучены, и всегда следует ожидать схоластических, или ложных, корреляций. Для изучения выбранного материала и внесения смысла в данные по-прежнему необходим аналитик[20].

Одновременно мы должны помнить, что цифровой мир также предоставляет нашим противникам широкие возможности для анонимной работы в интернете в режиме реального времени и взлома наших систем и кражи наших секретов. Признание наличия таких кибератак привело к тому, что либеральные демократии предоставили своим службам безопасности доступ к мощным методам цифровой разведки со строгими гарантиями, чтобы иметь возможность осуществлять массовый поиск данных о тех, кто нападает на нас.