Искусственный интеллект - [20]

В ней Ашер представляет читателям как результаты полевых исследований, так и интервью с дата-журналистами из The New York Times, Guardian, ProPublica, WNYC (Общественное радио Нью-Йорка), AP, NPR (Национального общественного радио) и англоязычного подразделения «Аль-Джазиры». Работа Синди Роял о том, как журналисты используют программирование, важна для понимания его роли для редакций и актуальна с точки зрения возможной интеграции компьютерных навыков в программы подготовки журналистов[30]. В книге 2016 г. «Детективы демократии» (Democracy detectives) Джеймс Гамильтон подчеркивал актуальность журналистики данных для общества – и рассуждал о цене подобного служения. Ведение по-настоящему судьбоносных расследований в рамках журналистики данных обходится в сотни тысяч долларов. «Производство этих историй может стоить тысячи долларов, но они приносят миллионы в форме выгоды для всего сообщества», – пишет Гамильтон[31].

А в 2010 г. журналистика данных обзавелась подтверждающей печатью от самого Тима Бернерса-Ли: «Журналистам следует быть находчивыми в плане данных. Раньше для создания историй требовалось просто поболтать с человеком в баре, порой это работает и сейчас. Однако сегодня важно также внимательно изучать данные и вооружаться инструментами, позволяющими их анализировать и выбирать самое интересное. Важно видеть все в перспективе, помогать людям представлять общую картину происходящего в стране»[32]. А когда Нэйт Силвер запустил проект FiveThirtyEight.com и написал книгу «Сигнал и шум» (Signal and Noise), термин журналистика данных уже получил широкое хождение среди журналистов[33].

Пока развивались компьютеры, человек оставался человеком. Людям нельзя давать расслабляться. Надеюсь, это книга поможет вам начать мыслить как дата-журналист, чтобы впредь вы не верили в сказки о технологиях и могли видеть несправедливость и неравенство в современном компьютеризированном мире. Присущий журналистам скепсис и умение предположить, что может пойти не так, способны помочь нам перейти от слепого технологического оптимизма к более разумной, сбалансированной перспективе того, как улучшить жизнь, а не подвергнуть ее риску и угрозам с помощью технологий.

II Когда компьютеры не справляются

5 Почему ученики из малообеспеченных школ не справляются со стандартизированными тестами

Машины, коды, данные формируют удивительные и будоражащие воображение образы. Придерживаясь правильных расчетов, можно повысить прибыль, улучшить практику принятия решений, помочь вам найти себе пару и т. д. Величие данных горячо проповедуется и в современном образовании. В 2009 г. министр образования США произнес перед учеными следующее: «Я глубоко убежден, что сила данных способствует улучшению принимаемых нами решений. Данные предоставляют карту перемен. Они показывают, где мы находимся, куда нам следует двигаться и каковы категории наибольшего риска»[34].

Однако наивно полагать, что можно решить социальные проблемы при помощи одних лишь данных. Это я поняла, когда при помощи больших данных пыталась наладить работу местных общеобразовательных школ. Я потерпела неудачу: она связана с причинами, по которым современная технократическая американская система стандартизированных тестов никогда не заработает.

Однажды, когда мой сын был в первом классе, я, помогая ему с домашним заданием, столкнулась с проблемой.

– Мне нужно выписать природные ресурсы, – он мне сказал.

– Воздух, вода, нефть, газ, уголь, – ответила я.

– Я уже записал воздух и воду, – отозвался он. – Нефть, газ и уголь – это не природные ресурсы.

– Конечно, природные, – я возразила. – Они не возобновляемые, но все же природные ресурсы.

– Но их нет в списке, который учитель дал нам на уроке.

Быть родителем – значит иногда быть неготовым к ситуации, но в тот момент я столкнулась с настоящей эпистемологической дилеммой. Моя собственная эрудиция (и интернет) подсказывали, что вопрос предполагает множество «верных» ответов. Но только один из них позволит моему сыну получить наивысшую оценку за домашнее задание.

Я взглянула в рабочую тетрадь. На странице были изображены корова и зонт.

– Корова – это не природный ресурс, – произнесла я.

– Животные – это природный ресурс, – он ответил.

– Но коровы – часть природы, но не природный ресурс.

– Но учительница сказала, что животные тоже.

– А про зонтик ничего не было сказано?

– Я думаю, что зонтик обозначает воду. Я уже записал.

– Давай проверим в учебнике, – я чувствовала подступающее раздражение. – Если есть рабочая тетрадь, то найдется и учебник.

– Учебника нет, – ответил он.

– Ну, конечно, есть, – возразила я.

– Нам нельзя брать их домой, они только для работы в классе.

– Я помню, что учительница говорила, что есть онлайн-версии учебников. Она дала тебе адрес сайта или пароль?

– Нет.

Следующий час я провела в попытках войти на сайт, где можно было скачать учебник, а также в поисках его пиратской версии. Удача мне не улыбнулась.

Я знала, что стандартизированные тесты начнут давать в третьем классе. Однако если домашнее задание для первоклассника настолько сбивало с толку, то я не представляю, как он – или любой другой ребенок – должен будет сдавать эти тесты.