Читать «Будущее: рассекречено» онлайн - страница 61
Мэтью Барроуз
Мой коллега по Атлантическому союзу доктор Бэннинг Гаррет исследовал проблему мира, управляющегося алгоритмами, и рисков, с ним связанных. Он отмечает, что прогресс в сфере алгоритмов привлек гораздо меньше внимания общественности, чем рост производительности микропроцессоров (причем скорость развития алгоритмов существенно выходит за рамки закона Мура). Скорости процессоров ускорились в 1000 раз, но за тот же период, с 1988 по 2003 г., работа алгоритмов улучшилась аж в 43 тысячи раз. Алгоритмы и интернет вещей, который все чаще называют интернетом всего, – союз, заключенный на небесах, вносящий существенный вклад в науку, здравоохранение, эффективное использование ресурсов и умные города. Однако вместе большие данные и алгоритмы могут привести к массированной атаке на личную информацию. Более того, есть огромный потенциал для злоупотребления алгоритмами прогнозирования. «Уже сегодня страховые компании и комиссии по условно-досрочному освобождению используют прогнозные алгоритмы, чтобы вычислять риски; в США все больше мест, где работа полиции осуществляется на основе прогнозирования, после обработки данных выбираются улицы, группы или отдельные люди, которые становятся объектами более пристального внимания», – рассказал Гаррет.
Как объяснил Гаррет, основной ограничивающий фактор для анализа алгоритмов заключается в том, что результаты основываются на корреляциях, а не причинной зависимости. В своей книге о больших данных Виктор Майер-Шенберг и Кеннет Кукьер объясняют, что корреляции хороши, если их можно обнаружить «гораздо быстрее и дешевле, чем причинную зависимость». Однако ложные корреляции могут привести к ошибочной оценке со всеми вытекающими: например, преследование правоохранительными органами невинных граждан на основе предсказанной склонности к совершению преступлений.
Стэнфордский профессор и археолог Ян Моррис в своей последней книге «Война! Для чего она нужна?» начинает повествование с инцидента, который мог бы уничтожить б
