Читаем Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим полностью

Идеальное прогнозирование невозможно. Анализ больших данных, скорее, дает возможность прогнозировать наиболее вероятное поведение конкретного человека в будущем. Рассмотрим модель больших данных профессора Пенсильванского университета Ричарда Берка. Он утверждает, что эта модель может спрогнозировать, совершит ли убийство заключенный, если его выпустить условно-досрочно на поруки. В качестве исходных данных Берк использует бесчисленные переменные конкретных случаев, включая причину лишения свободы, дату первого преступления, а также демографические данные, такие как возраст и пол. Берк считает, что может прогнозировать будущее поведение с 75%-ной точностью. Что ж, неплохо. Но это также означает, что, если комиссия по условно-досрочному освобождению станет полагаться на анализ Берка, одно из ее четырех решений окажется ошибочным, то есть комиссия напрасно лишит свободы раскаявшихся заключенных либо отпустит на волю будущих убийц.

Основная проблема не в том, что общество подвергается большему риску, чем необходимо. Главная беда в том, что при такой системе мы наказываем людей, лишая их личной свободы, прежде чем они сделают что-то плохое. А путем предварительного вмешательства мы никогда не узнаем, что произошло бы на самом деле. Мы не позволяем судьбе вмешаться и при этом привлекаем частных лиц к ответственности за их возможные поступки, которые мы спрогнозировали. Такие прогнозы невозможно опровергнуть.

Это сводит на нет саму идею презумпции невиновности, которая лежит в основе нашей правовой системы и, по сути, нашего чувства справедливости. Поскольку мы несем ответственность за действия, которых, возможно, никогда не совершим, ответственность за спрогнозированные действия также отрицает способность людей делать нравственный выбор.

Опасность выходит далеко за рамки уголовного правосудия. Она охватывает все случаи человеческих суждений, в которых прогнозы больших данных используются для признания нашей виновности в будущих действиях. Сюда входят дела гражданских судов о совершении проступка по неосторожности, а также корпоративные решения по увольнению сотрудников.

Возможно, с такой системой общество стало бы более безопасным и эффективным, но разрушилась бы существенная часть того, что делает человека человеком, — наша способность выбирать действия и нести за них ответственность. Большие данные стали бы инструментом коллективизации человеческого выбора и отказа от свободы воли в нашем обществе.

Как уже говорилось в предыдущих главах, у больших данных множество преимуществ. И если они превратятся в самое мощное орудие дегуманизации, то не из-за свойственных им недостатков, а из-за того, что мы сделаем с прогнозами. Принуждая людей отвечать за спрогнозированные, но еще не совершенные действия, мы полагаемся на прогнозы больших данных, полученные на основе корреляций, и принимаем решения о виновности, которые должны учитывать причинные связи.

Большие данные помогают лучше понять текущие и будущие риски, а также скорректировать свои действия соответствующим образом. Их прогнозы помогают пациентам и страховщикам, кредиторам и потребителям. Но большие данные ничего не говорят о причинности. В отличие от них для признания «вины» — виновности частных лиц — требуется, чтобы подсудимый выбрал то или иное действие. Его решение служит причиной для последующего проступка. Именно потому, что большие данные основаны на непричинных корреляциях, они непригодны для того, чтобы судить о причинности, а значит, и признавать чью-либо виновность.

Беда в том, что люди настроены смотреть на мир сквозь призму причин и следствий. Таким образом, большие данные находятся под постоянной угрозой неправильного использования — в целях установления причинности или подкрепления наших наивных предположений о том, насколько эффективнее стал бы процесс принятия решений о признании виновности, если бы мы вооружились прогнозами больших данных.

Это скользкий путь в мир, изображенный в кинофильме «Особое мнение», в котором индивидуальный выбор и свобода воли ликвидированы, личный моральный компас заменен интеллектуальными алгоритмами, а частные лица беспрепятственно подвергаются коллективному суду. В таких условиях большие данные угрожают сделать нас заключенными (возможно, в буквальном смысле) в рамках вероятностей.

<p>Диктатура данных</p>

Большие данные бесцеремонно вторгаются в частную жизнь и угрожают свободе, создавая для нас невиданные риски. При этом они усугубляют старую проблему — привычку полагаться на цифры, в то время как они гораздо более подвержены ошибкам, чем мы думаем. Пожалуй, наиболее яркий пример того, как последствия анализа данных могут завести в тупик, — история Роберта Макнамары.

Перейти на страницу:

Похожие книги

1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих
1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих

Книга предоставляет полное описание приемов и методов работы с программой "1С:Управление небольшой фирмой 8.2". Показано, как автоматизировать управленческий учет всех основных операций, а также автоматизировать процессы организационного характера (маркетинг, построение кадровой политики и др.). Описано, как вводить исходные данные, заполнять справочники и каталоги, работать с первичными документами, формировать разнообразные отчеты, выводить данные на печать. Материал подан в виде тематических уроков, в которых рассмотрены все основные аспекты деятельности современного предприятия. Каждый урок содержит подробное описание рассматриваемой темы с детальным разбором и иллюстрированием всех этапов. Все приведенные в книге примеры и рекомендации основаны на реальных фактах и имеют практическое подтверждение.

Алексей Анатольевич Гладкий

Экономика / Программное обеспечение / Прочая компьютерная литература / Прочая справочная литература / Книги по IT / Словари и Энциклопедии