Умные граждане – умное государство

Политолог Генри Фаррелл[434] и его соавтор и исследователь, статистик Косма Шализи, также являются сторонниками эпистемологической картины мира. Они настаивают на том, что «демократия знает лучше». Стремясь усовершенствовать абстрактные концепции своих предшественников, авторы выстраивают компьютерные модели, направленные на улучшение современных институциональных структур, включая иерархические организации и рынки. Цель этих исследований – найти пути привлечения граждан к решению комплексных общественных проблем. Ученые уверены, что демократические методы работы способны обеспечить наилучшие результаты, а чтобы доказать действенность демократии, они используют математический и эмпирический инструментарий, а также сложные компьютерные симуляции. Одновременно Фаррелл проводит исследования способов сдерживания пристрастного поведения, которое мешает продуктивному участию.

Однако на сегодняшний день большинство приверженцев основного направления эпистемологической демократии все еще далеки от объединения теории с пониманием практики процесса принятия оптимальных решений, его контекста и наилучших стратегий и структур, в которых такой процесс может быть реализован. Интерес к теории коллективного интеллекта является важным шагом на пути к использованию компетенций граждан, но только лишь теоретического анализа явно недостаточно, чтобы предложить действенный рецепт альтернативной модели государственного управления[435]. Даже «эпистемологические демократы», поддерживающие идею использовать интеллектуальный потенциал граждан, до сих пор рассматривают индивидов в качестве носителей «знания» только в свете закона больших чисел. Теоретические работы, даже в области партисипаторной демократии, по-прежнему утверждают, что люди либо невежественны по своей природе, либо необразованны в силу обстоятельств.

Сквозь господствующую политическую теорию красной нитью проходит представление о гражданах как о неграмотных, склонных к агрессивности, неэффективных людях, способных в лучшем случае лишь к обсуждению, но не к продуктивным политическим действиям, за исключением голосования по конкретным вопросам. Институциональным структурам, серьезно относящимся к компетентности граждан, очень непросто преодолеть подобные установки официальной политологии, истоки и сущность которых тесно связаны с профессиональной и социальной ориентированностью политических институтов, охраняющих статус правящей элиты и исключающих чужаков. Аналогичным образом, новая теория коллаборативной демократии (collaborative democracy), рассматривающая граждан в качестве партнеров государства в процессе решения проблем, не может отказаться от идеи доминирования профессионализма в политической теории и практике, поскольку она тесно «увязана» и с наукой, и с технологией. Эти разные области интеллектуальной деятельности – политика и наука – не так уж отделены друг от друга, они имеют множество связей и переплетаются все больше. Вероятно, на изменение нынешнего отношения к компетентности граждан наиболее серьезное воздействие окажут новые технологии и достижения в области компьютерных наук, что приведет к переходу на новую ступень эволюции политических институтов.

Глава 4 Технологии поиска экспертных знаний

Где знания, которые мы потеряли в потоке информации?

Т. С. Элиот, «Скала», 1934 год[436]

Люди, управляющие экономическими и общественными процессами, должны иметь точное представление о реальной ситуации, которое дают фактические данные. Удовлетворить потребность в актуальной информации помогает технология больших данных – метод сбора и обработки больших объемов разноформатных данных, в том числе собранных и с помощью электронных датчиков. За два последних десятилетия мы научились создавать и хранить новые виды контента в огромных объемах. В конце 2012 года было подсчитано, что общий объем цифровой информации, генерированной человечеством, оценивается почти в 2,8 зеттабайт (2,8 триллиона гигабайт); к 2020 году[437] прогнозируется его увеличение до 40 ЗБ.

Согласно отчету Глобального института McKinsey 2011 года, годовой прирост данных составляет около 50 % – или почти 40-кратное увеличение по сравнению с 2001 годом. Хотя большинство устройств сбора информации, например датчики качества воздуха и воды, полицейские радары и камеры видеонаблюдения, являются частью инженерной городской инфраструктуры, основной прирост данных обеспечивают датчики, которыми оснащается современная потребительская техника. Наши автомобили, фитнес-браслеты и мобильные телефоны (и это лишь незначительная часть мобильных устройств с доступом в интернет, которые формируют так называемый «интернет вещей»[438]) часто оснащены датчиками расстояния, акселерометрами, барометрами, датчиками освещенности и прочими системами регистрации. Тем самым умные вещи собирают и передают массивы данных по воле человека или без его ведома.