Искусственный интеллект - [80]

Внутри сообщества специалистов в области машинного обучения были подвижки в сторону качественно иного понимания алгоритмического неравенства и ответственности. Сообщество вокруг конференции о честности и прозрачности машинного обучения (Fairness and Transparency in Machine Learning) – лидеры в этом вопросе[167]. Тем временем профессор Латанья Суини из Лаборатории приватности данных при Гарвардском университетском институте количественного социального анализа проводит по-настоящему новаторскую работу с точки зрения понимания потенциала возможностей нарушения приватности больших массивов данных, в частности медицинских. Цель лаборатории состоит в том, чтобы разработать технологии и политику, «гарантирующие защиту приватности при сборе частной (в том числе конфиденциальной) информации для выполнения разных задач»[168]. Кроме того, в Кембридже Лаборатория медиа при МТИ под руководством Джои Ито проводит превосходную работу по трансформации нарратива о расовом и этническом разнообразии в области вычислительной науки, а также способствует запуску систем запроса. Благодаря аналитической работе студента МТИ Картика Динакара, изучавшего феномен человека в контуре управления, профессор Лаборатории медиа МТИ Ияд Рахван начал разрабатывать проблему, обозначенную им как общество в контуре управления машинного обучения, благодаря которой надеется артикулировать моральные проблемы в современных системах ИИ (напоминает проблему вагонетки). В другом проекте, инициированном медиалабораторией МТИ и Центром Беркмана Кляйна в Гарварде и спонсируемом Фондом этики и управления искусственным интеллектом, фокус исследователей обращен к этике и управлению ИИ.

И, конечно же, в эти обсуждения также включаются дата-журналисты, которые продолжают делать свою работу, несмотря на резкую смену контекстов индустрии. Множество невероятных инструментов позволяет проводить хитроумный анализ информации и данных. Так, насколько мне известно, в DocumentCloud, безопасном онлайн-хранилище документов, содержится около 3,6 млн источников, которыми пользуется около 8400 журналистов из 1619 организаций по всему миру. DocumentCloud используют как небольшие, так и крупные новостные агентства со всего света, там можно найти и документы, фигурировавшие в историях вроде «Панамского архива» и те, что опубликовал Сноуден[169]. Число дата-журналистов растет медленно. Ежегодная конференция NICAR для журналистов данных в 2016 г. насчитала немногим больше тысячи человек. Ежегодно вручаются премии – вроде премии в области журналистики данных – за истории, которые внесли наибольший вклад в расследование вычислительных проектов. Есть повод для оптимизма.

В рамках этой книги мы затронули историю и основы современных вычислительных технологий. Размышляя о том, как люди воспринимают компьютеры, я решила отправиться туда, где родилась теория вычислительных машин: в Электротехническую школу Мура при Пенсильванском университете. Именно здесь можно увидеть остатки ENIAC – как предполагается, первого компьютера. В каком-то смысле «дом» этой машины также стал и моей отправной точкой. Я родилась в госпитале почти что за соседней дверью. Будучи выпускниками Пенсильванского университета, мои родители начали встречаться в 1970-х гг. Они много времени проводили вместе в компьютерном центре кампуса – разбирали перфокарты по боксам и затем спускались в компьютерный центр и ждали своей очереди, чтобы вставить их в считывающее устройство и провести статистические эксперименты на большом компьютере. Мама мне когда-то сказала, что если уронить пачку карт, то все кончится, не успев толком начаться: пришлось бы сильно постараться, чтобы собрать их в правильном порядке.

Снаружи здания Мура стоит мемориальный знак, посвященный ENIAC, с информацией, представленной тем же шрифтом, который используется историками для составления мемориальных табличек для домов вроде Бетси Росс. В день моего приезда все шло чинно и мирно. Десятки студентов в темных костюмах и платьях шли мимо меня по тротуару. У некоторых из них можно было заметить папки с надписью «Модель конгресса»[170] (Model Congress). Несколько молодых людей носили пуховики поверх костюмов. На другом была камуфляжная куртка с мехом по капюшону. Я слышала, как девушка жаловалась подруге, идя по улице в туфлях-лодочках: «Я даже не знаю, как правильно ходить на каблуках». Они все были радостными, чистыми и наслаждались ощущением, будто они взрослые, за которыми на территории кампуса не следит учитель. Я вспомнила, как в студенческие годы роли вроде «Модель ООН» (Model UN) (когда приходилось носить неудобный костюм) и похожие события помогли мне и моим друзьям адаптироваться к взрослой жизни. Одеваться как взрослые и представлять, будто участвуешь в реальных рабочих процессах, – все это помогало нам понять, каково быть взрослым. Полагаю, в скором времени будет возможно заменить такого рода опыт участием в видеоконференциях или онлайн-чатах; однако это будет скучно и плотность информации будет ниже. Сложно представить, что подростки действительно этого захотят.