Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения

У нас есть все основания полагать, что большинство подобных преступлений и сейчас совершается в мире финансов. Если мы чему-то и научились, то это тому, что движущая цель финансового мира – получить огромную прибыть, чем больше, тем лучше, и что даже какое-то подобие саморегулирования здесь немыслимо. Благодаря богатству этой индустрии и мощи ее лоббистов контроль над финансовой сферой совершенно недостаточен.

Представьте только, что полиция применила бы свою стратегию нулевой терпимости в области финансов. Банкиров и брокеров арестовывали бы за малейшие нарушения – будь то обработка потенциальных клиентов пенсионных фондов с предоставлением им лживых данных в ходе консультаций или другое мелкое жульничество. Представим, что полицейский спецназ выдвигается в Гринвич, штат Коннектикут[11], а полицейский агент под прикрытием внедряется в среду завсегдатаев одного из респектабельных баров рядом с Чикагской товарной биржей.

Конечно, это маловероятно. У патрульных полицейских нет ни квалификации, ни опыта для подобной работы. Все в их профессиональной деятельности, от физической подготовки до пуленепробиваемых жилетов, адаптировано под опасные улицы. Борьба с преступлениями «белых воротничков» требует людей с другими инструментами и другими навыками. Небольшие и недостаточно финансируемые команды, которые выполняют эту работу, от ФБР до следователей из Государственной комиссии по ценным бумагам и фондовому рынку, за десятилетия работы убедились в том, что банкиры практически неуязвимы. Они тратят много денег на наших политиков (это всегда помогает), а также считаются необходимыми звеньями нашей экономики (это всегда защищает): мол, если большие банки начнут тонуть, то экономика пойдет ко дну вместе с ними (у бедных нет такой защиты). Поэтому, если не считать пары зловещих исключений вроде основателя финансовой пирамиды Бернарда Медоффа, финансистов не арестовывают. В общем и целом они пережили крах рынка 2008 года практически без единой царапины. Что может повредить им сейчас?

Этими примерами я доказываю, что у полиции есть выбор, на что обратить основное внимание. Сегодня они сосредоточены почти полностью на бедных людях. Это их наследие и их миссия, как они ее понимают. И в наше время специалисты по анализу данных вплетают этот социальный статус-кво в свои модели, подобные PredPol, которые оказывают еще большее влияние на наши жизни.

В результате, несмотря на то, что в принципе PredPol предоставляет собой полезный и даже хорошо продуманный инструмент, он также является оружием математического поражения. И в этом смысле PredPol, пусть и с самыми лучшими намерениями, поощряет полицейских концентрироваться исключительно на бедных людях: чаще их задерживать, больше арестовывать и отправлять в тюрьмы. И начальники полицейских управлений во многих случаях (если не в большинстве) считают, что при этом они предпринимают исключительно разумные шаги в борьбе с преступностью. «Именно здесь она и гнездится», – говорят они вам, указывая на гетто на карте города. И теперь у них на руках есть новейшая технология (усиленная Большими данными), которая подкрепляет эту позицию, добавляя процессу точности и наукообразности.

В результате мы криминализировали бедность, полагая, что инструменты, которые мы при этом использовали, – не только научные, но и справедливые.

* * *

Однажды весной 2011 года я посетила дата-хакатон в Нью-Йорке. Цель подобных событий – собрать вместе хакеров, математиков и гиков-программистов и мобилизовать их умственные усилия, чтобы пролить свет на цифровые системы, которые играют в нашей жизни такую большую роль. Я объединила свои усилия с Нью-Йоркским союзом гражданских свобод (NYCLU), и мы хотели рассказать об одном из основных методов борьбы с преступностью в арсенале нью-йоркского департамента полиции – программе «Останови, опроси и обыщи» (Stop, question, and frisk). Широко известный общественности под сокращенным названием «останови и обыщи», этот метод получил значительно более широкое распространение в информационную эпоху CompStat.