VIII. Резюмируя логику и практику надзорного капитализма

 

С Google во главе надзорный капитализм быстро стал стандартной моделью информационного капитализма в сети и, как мы увидим в следующих главах, постепенно привлек конкурентов из других секторов. Эта новая рыночная форма заявляет, что удовлетворять подлинные потребности людей менее прибыльно и, следовательно, менее важно, чем продавать прогнозы их поведения. Google обнаружил, что мы представляем меньшую ценность, чем ставки на наше будущее поведение, сделанные другими. Это изменило все.

Поведенческий излишек обеспечил успех Google. В 2016 году 89 % доходов его материнской компании, Alphabet, были получены от программ таргетинговой рекламы Google[210]. Масштаб сырьевых потоков отражается в том факте, что Google доминирует в интернете, обрабатывая в среднем более 40 000 поисковых запросов в секунду – более 3,5 миллиарда поисковых запросов в день и 1,2 триллиона поисковых запросов в год по всему миру на 2017 год[211].

Благодаря своим беспрецедентным находкам в 2014 году Google, стоивший 400 миллиардов долларов, опередил ExxonMobil по рыночной капитализации и всего через шестнадцать лет после своего основания стал второй по величине компанией в мире после Apple[212]. В 2016 году Alphabet/Google время от времени оттеснял Apple с первой позиции; по состоянию на 20 сентября 2017 года он занимал в мире второе место[213].

Полезно на время отстраниться от деталей и взглянуть на общую картину – то, как кусочки головоломки складываются вместе:

1. Логика: Google и другие надзорные платформы иногда относят к «двусторонним» или «многосторонним» рынкам, но механика надзорного капитализма работает иначе[214]. Google нашел способ превратить свои нерыночные взаимодействия с пользователями в дополнительное сырье для производства продуктов, предназначенных для подлинно рыночных сделок со своими настоящими клиентами – рекламодателями[215]. Перевод поведенческого излишка, который находился вне рынка, внутрь рыночной сферы, позволил Google наконец превратить инвестиции в доходы. Тем самым корпорация создала, из воздуха и с нулевыми предельными издержками, целый класс активов, образованный жизненно важным сырьем, полученным в результате нерыночного поведения пользователей в интернете. Сначала это сырье просто «находили», как побочный продукт поисковых действий пользователей. Позже на эти активы начали агрессивно охотиться и активно извлекать, в основном путем слежки за пользователями. Одновременно корпорация создала новый тип рынка, на котором продавались и покупались ее собственные «прогнозные продукты», изготовленные из этого сырья.

Вкратце происходящее можно описать так: поведенческие излишки, на которых покоится состояние Google, можно рассматривать как надзорные активы. Эти активы становятся важным сырьем в погоне за надзорными доходами и их превращением в надзорный капитал. Эту логику накопления капитала в целом лучше всего понимать как надзорный капитализм, который оказывается краеугольным камнем основанного на надзоре экономического порядка: надзорной экономики. Основная модель здесь – подчинение и иерархия, когда прошлая взаимность между фирмой и ее пользователями оказывается подчиненной производному проекту захвата нашего поведенческого излишка для целей других. Мы больше не являемся субъектами реализации стоимости. Не являемся мы, как настаивают некоторые, и «продуктами» продаж Google. На самом деле, мы – объекты, из которых извлекается и экспроприируется сырье для фабрик прогнозирования Google. Прогнозы относительно нашего поведения – вот продукты Google, и они продаются его подлинным покупателям, а не нам. Мы – средства для достижения целей других людей.

Индустриальный капитализм превратил в товар природное сырье, а надзорный капитализм, чтобы изобрести новый товар, распространил свои притязания на человеческую природу. Теперь уже человеческую природу выскабливают, рвут на части и прибирают к рукам в рамках рыночного проекта нового столетия. Думать, что вред сводится к тому очевидному факту, что пользователи не получают плату за предоставляемое ими сырье, – просто неприлично. Подобная критика – недоразумение, которое позволяет использовать механизмы ценообразования для институционализации и, следовательно, узаконивания извлечения человеческого поведения для производства и продажи. Она игнорирует ключевой момент, состоящий в том, что суть эксплуатации здесь – представление наших жизней в виде поведенческих данных ради усовершенствования контроля над нами со стороны посторонних. Интересные вопросы здесь связаны с тем, что наши жизни вообще представляются в виде поведенческих данных; что условие этого повсеместного превращения – неведение; что право на принятие решения улетучивается еще до того, как мы узнаем, что надо принимать какое‑то решение; что некоторые последствия этого урезания прав не можем ни увидеть, ни предсказать; что нет выхода, нет возможности высказаться и нет лояльности, только беспомощность, смирение и психическое онемение; и что шифрование – единственная активная мера, которую нам остается обсуждать, сидя за обеденным столом и обмениваясь случайными мнениями о том, как бы спрятаться от сил, которые прячутся от нас.

2. Средства производства: производственный процесс Google эпохи интернета – критически важный компонент беспрецедентного. Его конкретные технологии и методы, которые я обобщенно называю машинным интеллектом, постоянно развиваются, и легко испугаться их сложности. Один и тот же термин может означать сегодня одно, а через год или через пять лет – нечто совсем другое. Например, по крайней мере с 2003 года велись разговоры о том, что Google разрабатывает и использует «искусственный интеллект», но сам этот термин не стоял на месте, по мере того как возможности эволюционировали от примитивных программ, способных играть в крестики‑нолики, к системам, управляющим целыми парками беспилотных автомобилей.

Производственные мощности Google в области искусственного интеллекта питаются поведенческим излишком, и чем больше излишка они потребляют, тем точнее выдаваемые ими прогнозные продукты прогнозирования. Редактор и основатель журнала Wired Кевин Келли однажды предположил, что, хотя кажется, что Google стремится развивать свои возможности в сфере искусственного интеллекта для улучшения поиска, более вероятно, что Google разрабатывает поиск как средство непрерывного обучения своих развивающихся мощностей искусственного интеллекта[216]. В этом суть проекта искусственного интеллекта. Как чудовищный ленточный червь, машинный интеллект зависит от того, сколько данных он поглощает. В этом важном отношении новые средства производства принципиально отличаются от таковых в промышленной модели, когда существует определенное противоречие между количеством и качеством. Машинный интеллект – синтез, снимающий это противоречие, поскольку он достигает своего полного потенциала в плане качества только тогда, когда приближается к всеохватности.

По мере того как все больше компаний хотят заработать на надзоре в стиле Google, значительная часть мировых талантов в области науки о данных и смежных областей посвящают себя изготовлению прогнозных продуктов, которые повышают показатели кликабельности для таргетированной рекламы. Так, китайские исследователи, работающие в исследовательском отделе принадлежащего Microsoft поисковика Bing в Пекине, в 2017 году опубликовали сенсационные результаты. «Точная оценка показателей кликабельности (CTR) рекламы оказывает решающее влияние на доходы поисковых компаний; даже повышение точности наших продуктов на 0,1 % принесло бы сотни миллионов долларов дополнительного дохода», – утверждают они. Затем они демонстрируют новый способ применения сложных нейронных сетей, который обещает улучшение на 0,9 % по одному показателю идентификации и «значительный прирост количества кликов в онлайн‑трафике»[217]. Аналогичным образом команда исследователей Google разработала новую модель глубоких нейронных сетей, с единственной целью учесть «взаимовлияния прогнозирующих факторов» и обеспечить «передовую производительность» для повышения показателей кликабельности[218]. Тысячи таких исследований – и рутинных, и революционных – в сумме создают дорогие, сложные, непрозрачные и эксклюзивные «средства производства» XXI века.

3. Продукты: Машинный интеллект перерабатывает поведенческий излишек в прогнозные продукты, предназначенные для предсказания наших чувств, мыслей и действий: прямо сейчас, чуть позже, или в более отдаленном будущем. Эта методология – среди самых тщательно охраняемых секретов Google. Характер его продуктов объясняет, почему Google раз за разом заявляет, что не продает личные данные. Что? Никогда! Руководство Google любит говорить о своей чистоте в отношении конфиденциальности, потому что компания действительно не продает свое сырье. Вместо этого компания продает прогнозы, которые только она и может изготовить из своих исторически рекордных частных запасов поведенческого излишка.

Прогнозные продукты снижают риски для клиентов, советуя им, на что и когда ставить. Качество и конкурентоспособность такого продукта напрямую зависит от того, насколько он близок к точному знанию: чем надежнее прогноз, тем ниже риски для его покупателей и тем выше объем продаж. Google сумел стать гадалкой цифрового века, которая полным ходом заменяет интуицию наукой, чтобы за деньги погадать на наши судьбы, но не нам, а своим клиентам. С самого начала прогнозные продукты Google были в основном нацелены на продажи таргетированной рекламы, но, как мы увидим, реклама была началом надзорного проекта, а не его концом.

 

РИС. 2. Открытие поведенческого излишка

 

4. Рынок: Прогнозные продукты продаются на новых видах рынков, на которых торгуют исключительно будущим поведением. Прибыли надзорного капитализма имеют своим источником главным образом эти рынки поведенческих фьючерсов. Хотя на ранних этапах развития этой новой разновидности рынков основными игроками были рекламодатели, нет никаких оснований считать, что подобные рынки должны ограничиваться только этой группой. То, что новые системы прогнозирования связаны с рекламой, – это только стечение обстоятельств, как стечением обстоятельств было и то, что новая система массового производства Форда лишь случайно была связана с автомобилями. В обоих случаях эти системы могут быть применены во многих других сферах. Как мы увидим в следующих главах, уже различима тенденция, когда любой, кто заинтересован в том, чтобы приобрести вероятностную информацию о нашем поведении и/или повлиять на будущее поведение, может за определенную плату начать играть на рынках, где за деньги предсказываются судьбы людей, групп, тел и вещей (см. рис. 2).

 

 

Глава 4

Ров вокруг замка

 

 

И первая попытка удалась им.

Родясь, тем завершили курс наук –

И жили, не испытывая мук,

Полны и правотою, и согласьем.

 

У. Х. Оден, Сонеты из Китая, I [219]