Чи є запасний вихід з великих даних?

Відео: Технологія великих даних (big data) в Росії

Якщо великі дані порушують таємницю голосування і обирають президента, то напевно в їх силах провернути що-небудь ще. Керівник Лабораторії динаміки людини Массачусетського технологічного інституту в Бостоні Алекс Пентланд пропонує спочатку проаналізувати суспільство - він називає це Reality Mining, збір даних про навколишню дійсність - і тільки потім почати діяти. Якщо машина передбачить певну ймовірність того, що людина або група вийдуть з-під контролю, вони отримають стимул для зміни поведінки. Пропонована Пентланд соціологічна модель «стимул-реакція-нагорода» стане антиутопическим кошмаром, якщо випустити з уваги обов`язково наступне за цим наростання інтенсивності - негативні заходи впливу, так як постійно діючий над собою людина коли-небудь прийде до такого моменту, де всі рівні. Як виражається Майер-Шенбергер, «тоді машини скажуть:« Ми вичавили з людини все, що потрібно було, тепер ми можемо його відключити ». Тобто, наприклад, в торговому центрі робочі виробляють монтаж відеоспостереження (https://ndomofon.com/#!ustanovka-videonablyudeniya/c1xzk), після чого алгоритми складають еталонні моделі поведінки покупців - відхилилися від них, отримаєте електричний заряд, ну або штраф, який позбавляє вас знижок.


Страх перед однорідним суспільством повністю виправданий, проте людина все ж здатний направити великі дані в позитивне русло. Кореляції і моделі даних не можуть тримати в їжакових рукавицях ні уява, ні творчість. Марку Цукербергу, засновнику Facebook, якого можна зарахувати до авторів інформаційної революції, сколотити на ній цілий статок, пощастило, що під час його навчання в Гарварді в 2002 році предсказательной аналітики ще не було. Хороший алгоритм може ідентифікувати кандидата на відрахування, і якби Цукерберг вилетів з навчального закладу ще тоді, він би не зміг потайки зловжити IT-інфраструктурою елітного вузу для свого епохального соціального медіапроекту. Цукербергу щастило, бо він порушував правила. Цікаво, алгоритм розпізнав би це?







А Гарварду в свою чергу крупно повезло, що в більш пізньому відрахування не було відмовлено з міркувань стохастики. Завдяки історії успіху Цукерберга зріс імідж консервативного елітного вузу. Сьогоднішній Гарвард - це рай для початківців інтернет-геніїв, який із технологічних досліджень може конкурувати навіть з Массачусетським технологічним інститутом в Бостоні і Стенфордським університетом в Каліфорнії.


Не у всіх є задатки нового Цукерберга, Пікассо або Елли Фіцджеральд, але якщо ви користуєтеся соціальним простором, захищаєте свої права і йдете власним шляхом, ви міняєте плани великих даних на світ. Може бути, в цілях безпеки нам слід дозволити даними говорити самим за себе, щоб хто-небудь розробив алгоритм, який передбачить, яким буде наше майбутнє з великими даними і як знову звільнитися від усього цього в разі сумнівів?