Войны новых технологий

Дональд Рамсфельд первым среди военных заговорил о понятии «известное неизвестное» [23–26]. Правда, более опасным будет сочетание «неизвестное неизвестное», о котором он тоже говорил, что это то, чего мы не знаем, что не знаем.

Нынешняя увлеченность возможностями, открывшимися от анализа больших данных, привела к тому, что Юваль Харари написал о датаизме, о том, что новой религией станет дата и алгоритмы по ее обработке, поскольку человек не знает о своем собственном поведении того, что знают алгоритмы.

В неадекватной обработке данных он увидел и причины гибель СССР: «Капитализм победил коммунизм не потому, что был более этичным, что индивидуальные свободы священны или Бог разгневался на язычников-коммунистов. Капитализм выиграл холодную войну скорее потому, что распределенная обработка данных была лучше централизованной, по крайней мере в периоды ускорения технологических изменений. Центральный Комитет КПСС просто не мог вести дела в стремительно изменяющемся мире конца двадцатого столетия. Когда все данные собираются в секретном бункере, а все важные решения принимаются группой постаревших бюрократов, можно создавать вагонами ядерные бомбы, но вы не сделаете Apple или Wikipedia» [27].

К. Борн, известный специалист по большим данным, однако, подчеркнул существующее различие в поиске причинно-следственных связей и просто корреляции [28]. Он говорит, что если покупатель берет продукт А, а также продукт Б, то бизнесу необязательно искать причинную зависимость, а пользоваться этим как корреляцией.

Поэтому вполне понятно звучит голос против завышения роли алгоритмов, когда их подают сегодня как панацею от всех проблем человечества: «В мире есть много неопределенности, которую нельзя разрешить или уменьшить – это то, что неизвестно. Подобно тому, что вы знаете, что умрете, но не знаете, когда. Множество подобной случайной неопределенности определяет следствия в реальном мире. Алгоритмы не могут объяснить этого. Представьте, что Гугл-Карты расскажут вам наиболее быстрый путь к новому месту. Но они не могут предсказать, что на половине дороги вам встретится гигантская авария. Тем самым пока есть случайные ошибки и неопределенности, влияющие на последствия больше, чем люди признают это, алгоритмы не будут совершенными, они не будут даже приближаться к этому. Они просто лучше делают это, чем могут люди»[29].

Кстати, мы должны все время помнить, что и ИТ-технологии не решили ни одной важной проблемы (голод, вода, климат, экология, здоровье). Мы не готовы в этом признаться сами себе, но это так.