Войны новых технологий - стр. 30
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.
Есть отдельные сферы, где применение алгоритмов «вырывает» человека вперед. И это есть настоящий захват будущего из настоящего. В бизнесе это модели Нетфликса и Амазона, в политике – выборы. Например, о выборах Трампа прозвучало в очередной раз следующее: «Алгоритмы и модели команды, разработанные специалистами по данным фирмы Cambridge Analytica, стали базой этого прорыва. Используя данные из базы в пять тысяч частей личностной информации (религия, наличие оружия, типы покупок) о 220 миллионах американцев, Cambridge Analytica смогла определить, где у Трампа больше шансов мотивировать людей, которые обычно не голосуют, где поддержка Клинтон среди демократов мала, где кандидату следует появиться самому, особенно в последние дни кампании» [30].
Военные очень четко отслеживают общие изменения в ожидаемом будущем, чтобы из них сделать выводы о структуре безопасности в это время. Им следует понять, какие могут возникать военные задачи в новых условиях, и какой новый инструментарий может появиться. Причем он может появиться как у самих военных, так и у их противников. Американский совет по разведке все время занят этим прогнозированием (см., например, прогноз 2030 года [31], см. также работу более методологического плана на тему, как в принципе это делается [32]).