За стеной фильтров. Что Интернет скрывает от вас?

Недавно я получил приглашение в друзья на Facebook от кого-то, чье имя мне было незнакомо: большеглазой фигуристой девушки с густыми ресницами. Кликнув, чтобы понять, кто она такая (и, должен признать, чтобы приглядеться повнимательнее), я изучил ее данные. Информации обнаружилось немного, но она была похожа на человека, которого я мог знать. Некоторые интересы у нас совпадали.

Я еще раз всмотрелся в ее глаза. Они были крупноваты.

А когда я присмотрелся еще внимательнее, то понял, что это даже не фотография, а изображение, созданное в редакторе трехмерной графики. Такого человека не существовало. Моя новая потенциальная подруга была лишь кусочком программного обеспечения, ползающего по списку моих дружеских связей, чтобы собрать побольше данных от пользователей Facebook. Даже список ее любимых фильмов и книг был, похоже, составлен из предпочтений ее «друзей».

Подходящего слова для таких программ пока нет, но назовем ее «адвертар» — виртуальное существо, созданное с коммерческой целью. С учетом того, что стена фильтров поднимается все выше и выше и пробить ее становится сложнее, применение «адвертаров» может стать мощной адаптивной стратегией. Если я получаю новости только благодаря моим программам и друзьям, возможно, проще всего привлечь мое внимание, предложив мне программу в качестве друга.

В будущем технологии персонализации станут еще мощнее. Ткань нашей повседневной жизни будет все глубже пропитываться датчиками, способными улавливать новые личные сигналы и потоки данных. Серверные фермы, поддерживающие работу гуглов и амазонов, расширятся, а процессоры, на которых они работают, уменьшатся в размерах. Эта вычислительная мощь будет брошена на то, чтобы еще точнее угадывать наши предпочтения и даже события в нашей личной жизни. Персонализированные технологии «дополненной реальности» наложат свои проекции на наше восприятие реального мира — не только цифрового. И могут вернуться интеллектуальные агенты Николаса Негропонте. «Рынок — огромная сила, — говорит легендарный программист Билл Джой, основатель Sun Microsystems. — Он очень быстро тянет вас за собой. И если туда вы идти не хотите — это проблема»[378].

В 2002 году вышел фантастический фильм Minority Report («Особое мнение»), в котором фигурировала персонализированная голо-графическая реклама, обращавшаяся к пешеходам на улице. В Токио уже появились рекламные щиты в стиле «Особого мнения», правда, пока не голографические. Их задумали менеджеры корпорации NEC, и они основаны на программе PanelDirector, которая сканирует лица прохожих и сравнивает их с десятью тысячами фотографий из своей базы, пытаясь угадать их возраст и пол. Когда перед экраном оказывается молодая женщина, программа тут же показывает рекламу специально для нее. IBM тоже занята этой темой: ее рекламные дисплеи (пока в стадии прототипа) могут удаленно считывать информацию с удостоверений личности, чтобы приветствовать зрителей по имени[379].

В книге Reality Hunger («Голод по реальности»), составленной из фрагментов других текстов и переработанных цитат, Дэвид Шилдс описывает разрастающееся движение творческих деятелей, которые «врезают в свою работу всё большие куски реальности». Шилдс приводит разные примеры, в том числе фильмы «Ведьма из Блэр» и «Борат», телесериал «Умерь свой энтузиазм»; караоке, передачу Behind the Music на канале VH1 и телевидение общего доступа; «Шоу Эминема» и The Daily Show[380], документальные фильмы и мокьюментари. Это, как утверждает Шилдс, самое важное искусство нашего времени, часть новой модальности, для которой характерна «сознательная безыскусность» и «размывание (в том числе полное) различий между вымыслом и фактом». По мнению Шилдса, будущее искусства — в правдивости[381].

В том же направлении движется и технология. Будущее персонализации — и вычислений как таковых-представляет собой странный сплав реального и виртуального. Там наши города[382], спальные комнаты и все прочие пространства представляют собой «интеллектуальное окружение» (ambient intelligence). Наша среда меняется вокруг нас, чтобы соответствовать нашим предпочтениям и даже настроениям. И в этом будущем рекламодатели начнут разрабатывать еще более мощные и еще сильнее искажающие реальность способы продемонстрировать нам свои продукты.

Иными словами, подходит к концу то время, когда стена фильтров исчезает, как только мы отрываемся от компьютера.

Робот с «Гейдаром[383]»

Профессор из Стэнфорда Райан Кейло много думает о роботах. Но он не тратит время на рассуждения о киборгах и андроидах. Его больше интересуют роботы Roomba-маленькие пылесосы, уже вовсю продающиеся в магазинах. Владельцы дают своим машинкам имена, как домашним питомцам. Они умиляются, глядя, как маленькое неуклюжее устройство катается по комнате. Roomba вызывает эмоциональную реакцию, даже внушает иллюзию неких отношений. И в следующие несколько лет к ним присоединится целая армия их электронных братьев.

Проникновение человекоподобных машин в нашу повседневную жизнь ставит перед нами новые дилеммы по части персонализации и приватности. «Человечность» как виртуальных персонажей, так и реальных роботов вызывает сильные эмоции. И когда люди начнут относиться к машинам так же, как к другим людям, эти аппараты смогут убеждать нас поделиться личной информацией, которую мы бы сознательно никогда не выдали.

Прежде всего присутствие лица, похожего на человеческое, меняет наше поведение, побуждает нас вести себя так, будто мы находимся на публике. Одно из проявлений этого эффекта продемонстрировал китайский эксперимент с Джин-Джином и Чачей, мультяшными интернет-полицейскими. В то же время, по словам Кейло, люди гораздо менее охотно делятся частной информацией, когда их допрашивает виртуальный агент, чем когда им надо просто заполнить анкету[384]. Отчасти поэтому мода на интеллектуальных агентов в первый раз быстро сошла на нет: во многих случаях проще выудить у людей личную информацию, если им кажется, будто они в частном порядке вводят ее в неперсонализированный механизм, а не делятся ею с людьми.

С другой стороны, когда ученые Теренс Вернем и Брайан Хейр из Гарварда попросили нескольких добровольцев сыграть в игру, в которой они могли либо пожертвовать деньги, либо оставить их себе, изображение дружелюбного робота по имени Кисмет увеличивало пожертвования на 30 процентов[385]. Человекоподобные агенты склоняют нас держать при себе интимные подробности нашей жизни, потому что мы чувствуем себя так, будто рядом есть другие люди. Но для пожилых людей или детей в больнице виртуальный друг или робот может стать спасением от одиночества и скуки.

Это о хорошем. Тем не менее человекоподобные агенты обладают изрядной властью над нами. «Компьютеры, запрограммированные быть вежливыми или демонстрировать определенные личностные черты, — пишет Кейло, — могут оказать серьезнейшее влияние на уровень вежливости, восприимчивости и иные аспекты поведения испытуемых»[386]. Поскольку они вступают в контакт с людьми, они могут вытянуть информацию, которую мы вовсе не намеревались выкладывать. Флиртующий робот может считывать подсознательные сигналы — движения глаз, язык тела, — чтобы быстро определять особенности личности собеседника.

Проблема, по мнению Кейло, заключается в следующем: трудно все время помнить, что человекоподобные программы и агрегаты на самом деле не люди. «Адвертары» или роботы-помощники могут иметь доступ ко всем персональным данным, выложенным в онлайн. Они могут знать о вас даже больше, чем ваш лучший друг. По мере совершенствования методики убеждения и анализа личности эти механизмы получат необычайно тонкое представление о том, как можно менять ваше поведение.

Это возвращает нас к теме «адвертаров». В мире, где внимание дефицитно, сигналы, намекающие на присутствие живых существ, особенно людей, выделяются на общем фоне: мы запрограммированы уделять им внимание. Рекламный щит игнорировать гораздо проще, чем привлекательного человека, называющего вас по имени. И в результате рекламодатели могут счесть вполне оправданными инвестиции в технологию, позволяющую использовать «человечную» рекламу в общественных местах. Очередной привлекательный мужчина или красивая женщина, которые заносят вас в друзья на Facebook, могут оказаться всего лишь рекламой пакетика с чипсами.

Как выражается Кейло, «люди еще не эволюционировали до уровня технологий XX века. Человеческий мозг развивался в мире, где насыщенное социальное поведение могло исходить только от людей и где все воспринимаемые объекты — физические предметы»[387]. Теперь все это меняется.

Будущее уже наступило

Будущим мира персонализации движет простой экономический расчет. Получение сигналов о нашем поведении и вычислительная мощность, необходимая, чтобы просчитывать их, становятся дешевле, чем ранее. Когда цена снижается, новые и весьма изощренные возможности становятся все доступнее.

Возьмем распознавание лиц. С помощью MORIS, приложения для iPhone за три тысячи долларов, полиция в Ьроктоне (Массачусетс) может «щелкнуть» подозреваемого и в считаные секунды проверить по фотографии его личность и прошлые нарушения[388]. Если пометить именами несколько фотографий в программе управления картинками Google Picasa, то она уже может вычислить, кто есть кто на остальных ваших снимках. А по словам Эрика Шмидта, это относится и к архивам изображений Google, полученных со всего Интернета. «Дайте нам 14 своих фотографий, — сообщил он разработчикам на конференции Techonomy Conference 2010, — и мы сможем найти остальные ваши изображения с 95-процентной точностью»[389].

Правда, в конце 2010 года эта функция еще не была внедрена в поиск Google по изображениям. Израильский стартап Face.com, возможно, предложит такую услугу раньше, чем поисковый гигант[390]. Не каждый день компания разрабатывает полезную и даже революционную технологию, а затем позволяет конкуренту запустить такой продукт первым. Но у Google есть серьезные основания для беспокойства: способность искать людей по лицу может разрушить многие иллюзии нашей культуры о приватности и анонимности.

Многих эта технология может застать врасплох. И дело не только в том, что вашим друзьям (и врагам) будет легко находить ваши фотографии, сделанные другими, — как будто всему Интернету сразу проставили теги на Facebook. Они также смогут находить фотографии других людей, снятые кем-то еще, где вы на заднем плане идете или курите сигарету.

После обработки данных все уже просто. Хотите найти двух людей вместе — вашего бойфренда и ту слишком оживленную девушку-стажера, с которой, как вы подозреваете, он заигрывал, или же вашего сотрудника и топ-менеджера другой фирмы, пытающегося переманить его к себе? Пожалуйста. Хотите построить социальный граф в духе Facebook и понять, кто с кем чаще появляется? Легко. Хотите увидеть, кто из ваших коллег зарегистрировался на анонимном сайте знакомств или вывесил где-нибудь свои фото в неглиже? Хотите узнать, как выглядел ваш новый друг, когда злоупотреблял наркотиками? Хотите найти мафиози, воспользовавшихся программой защиты свидетелей, или шпионов, работающих под прикрытием? Возможности практически безграничны.

Естественно, распознавание лиц требует невероятных вычислительных мощностей. Программа Picasa работает медленно: на моем ноутбуке ей нужно несколько минут, чтобы обработать базу фотографий. Так что пока, возможно, слишком дорого, производить такие операции для всего Интернета. Но на стороне этой технологии — закон Мура[391], один из самых могущественных законов компьютерной техники: каждый год, по мере того как скорость процессоров в расчете на доллар удваивается, делать это будет вдвое дешевле. Рано или поздно массовое распознавание лиц — возможно, даже в реальном времени, что позволит опознавать людей на камерах безопасности и в прямом эфире, — станет возможным.

Эта технология чрезвычайно важна, поскольку создает разрыв в сфере приватности. Мы привыкли к полуанонимносги; хотя мы знаем, что кто-то может узнать нас в клубе или на улице, на деле это маловероятно. Но когда камеры безопасности и фотокамеры в телефонах смогут искать нас по лицу, об анонимности придется забыть. Магазины с камерами у входа и в проходах смогут точно отслеживать, куда заходят конкретные люди, что берут и как это соотноси гея с уже имеющимися данными о них, собранными фирмами вроде Acxiom. Этот обширный массив данных о том, куда вы ходите и чем занимаетесь, может быть использован для еще более индивидуализированного маркетинга.

И проще будет отследить не только людей. Это касается и отдельных объектов — то, что некоторые исследователи называют «Интернетом вещей» (The Internet of Things).

Как однажды заметил писатель-фантаст Уильям Гибсон, «будущее уже наступило — просто оно еще распределено неравномерно»[392]. В некоторых местах оно появляется раньше, чем в других. И одно из таких мест, как ни странно, — «Деревня Coca-Cola»: одновременно база отдыха, парк аттракционов и маркетинговое событие, проходящее регулярно в Израиле. При поддержке Facebook и Coca-Cola подростки, пришедшие в парклетом 2010 года, получили браслеты с крохотными микросхемами, позволявшими ставить метку «Мне нравится» на предметы реального мира. Достаточно было помахать браслетом перед входом на аттракцион — и в обновлении вашего статуса отмечалось, куда вы собрались. Сфотографируйте друзей специальной камерой и помашите браслетом перед ней, и фотография будет опубликована, уже помеченная вашим именем[393].

В каждый браслет был встроен чип радиочастотной идентификации (RFID). Такие чипы не нуждаются в батарейках, и есть только один способ их использовать: направить на них запрос и получить реакцию. Передайте маленький электромагнитный заряд, и чип протрещит уникальный идентификационный код. Сопоставьте код, например, с аккаунтом Facebook — и вы в деле. Чип может стоить всего 7 центов, а в будущем — еще дешевле.

Неожиданно компании получили возможность отслеживать любой товар по всему миру. Если вы присоедините чип к какой-нибудь детали автомобиля, то сможете наблюдать, как она путешествует на завод, попадает на сборочный конвейер, затем на демонстрационную площадку в дилерском центре, а потом в чей-то гараж. Больше не надо специально списывать запасы из-за порчи, отзывать целые модели из-за ошибки одного завода.

Также RFID дает системе управления зданием возможность отслеживать любые объекты в помещении и их местонахождение. При наличии достаточно мощного сигнала RFID может стать решением проблемы потерянных ключей. Он ставит нас, как пишет автор Forbes Рейхан Салям, перед лицом «мощной перспективы — реального мира, проиндексированного так же четко и системно, как Google проиндексировал и организовал Всемирную сеть»[394].

Это и будет «интеллектуальное окружение». Его концепция основана на простом наблюдении: те вещи, которые вам принадлежат, то, куда вы их помещаете, и то, что вы с ними делаете, отлично характеризует, что вы за человек и каковы ваши предпочтения. «В ближайшем будущем, — утверждает группа экспертов по ambient intelligence под руководством Дэвида Райта, — каждый произведенный продукт — наша одежда, деньги, бытовая техника, краска на стенах, ковры на полах, наши машины, что угодно, — будет сопровождаться встроенным интеллектом и сетями крошечных датчиков и активаторов, которые кое-кто называет "умной пылью"»[395].

А вот третий вид мощных сигналов, которые все дешевле получать и обрабатывать. В 1990 году секвестрование одной «буквы» ДНК — пары нуклеотидов — обходилось в 10 долларов. К 1999 году затраты упали до 90 центов. В 2004 году они пересекли новый порог — 1 цент, — а сейчас, когда я пишу эти строки, этот процесс стоит уже одну тысячную долю цента. К моменту, когда книга выйдет из печати, секвенирование, несомненно, станет еще дешевле. Где-нибудь лет через пять мы, должно быть, сможем секвенировать любой произвольно взятый человеческий геном по цене дешевле сэндвича в закусочной.

Все это похоже на эпизод фильма «Гаттака»[396], но стремление добавить такие данные в наши профили будет весьма сильным. Хотя мы понимаем, что ДНК определяет далеко не все — другая клеточная информация, гормоны и условия нашей среды играют большую роль, — все-таки есть множество несомненных корреляций между генетическим материалом и нашим поведением. Мы не только сможем предсказывать и предотвращать будущие проблемы со здоровьем значительно более точно — хотя и этого будет достаточно, чтобы многие из нас выстроились в очередь. Собирая вместе информацию ДНК и данные о поведении — например, данные iPhone о местоположении людей или обновления в Facebook, — предприимчивый ученый сможет провести статистический регрессионный анализ всего общества.

В этих данных кроются схемы и модели, о которых ученые даже и не мечтали. Если правильно задействовать их, они обеспечат невообразимо точную фильтрацию. В этом мире почти весь наш объективный опыт будет фиксироваться, переводиться в цифры и использоваться для корректировки нашего окружения. Возможно, главной проблемой будет придумывание вопросов, которые потребуется задавать в связи с этими огромными потоками битов. И программы все чаще будут задавать эти вопросы сами.

Конец теории

В декабре 2010 года исследователи из Гарварда, Google, «Британской энциклопедии» и «Словаря американского наследия» (American Heritage Dictionary) объявили о результатах совместного проекта продолжительностью в четыре года[397]. Команда проекта составила базу данных, охватывающую все содержание книг более чем за пять столетий. В общей сложности в нее вошли 5,2 миллиона книг на английском, французском, китайском, немецком и других языках. Теперь любой, кто зайдет на страницу Google N-Gram, может ввести запрос и посмотреть, как те или иные слова и фразы набирают и теряют популярность с течением времени: от появления их в роли неологизмов до затухания и забвения. По мнению исследователей, этот инструмент дает и еще более грандиозные возможности — «количественный подход к гуманитарным наукам», позволяющий по-научному картировать и измерять культурные изменения.

Уже первые находки показывают, насколько мощным может оказаться этот инструмент. Изучая отсылки к прошлым датам, исследователи обнаружили, что «с каждым годом человечество быстрее забывает свое прошлое». Также они утверждали, что их разработка может стать «мощным инструментом для выявления цензуры и пропаганды»[398] — благодаря выделению стран и языков, в которых наблюдается статистически ненормальное отсутствие определенных идей или фраз. Например, упоминания о Льве Троцком гораздо реже появляются в книгах на русском языке середины XX века, чем в английских или французских публикациях того же периода.

Несомненно, этот проект — колоссальное подспорье и исследователям, и просто любопытной публике. Однако едва ли единственным мотивом участия Google в нем была помощь науке. Помните слова Ларри Пейджа о том, что он хотел создать машину, «способную понять все», которую некоторые назвали бы искусственным интеллектом? Информация — ключевой элемент подхода Google к созданию интеллекта, и в пяти миллионах оцифрованных книг ее просто безумное количество. Чтобы вырастить настоящий искусственный интеллект, его нужно хорошо кормить.

Чтобы понять, как может работать этот механизм, рассмотрим сервис Google Translate, который сейчас обеспечивает сносный автоматический перевод почти с 60 языков[399]. Если вы думаете, что он создан на основе очень большой и весьма изощренной подборки словарей, то ошибаетесь. Инженеры Google решили опереться на вероятностный подход: они разработали программу, которая определяет, какие слова чаще появляются рядом с другими, а потом обработали огромные массивы доступных данных на разных языках, чтобы натренировать программу на них. Одним из самых крупных массивов были базы заявок на патенты и торговые знаки. В этом качестве они весьма уместны, поскольку во всех заявках говорится примерно одно и то же, они находятся в открытом доступе и их зачастую нужно подавать одновременно на разных языках. Translate «напустили» на сотню тысяч патентных заявок на английском и французском, и программа смогла установить, что когда в английской версии документа появляется слово word, то во французской версии с высокой вероятностью — слово mot. И по мере того как пользователи поправляют Translate, она переводит все лучше и лучше[400].

То, что Translate делает с иностранными языками, Google намеревается проделать практически со всем остальным. Соучредитель компании Сергей Брин выразил интерес к проработке генетических данных. Сервис Google Voice накапливает миллионы минут записей человеческой речи, которые инженеры надеются использовать при создании нового поколения программ для распознавания речи. Сервис Google Research собрал большую часть научных статей. И, естественно, пользователи вливают в него миллиарды поисковых запросов каждый день; это еще одна богатая жила культурной информации. Если бы у вас был секретный план-высосать данные всей цивилизации и создать с их помощью искусственный интеллект, — лучшего и пожелать нельзя.

Становясь все более изощренным, протомозг Google откроет новые, совершенно замечательные возможности. Ученые из Индонезии смогут сразу пользоваться новейшими докладами из Стэнфорда (и наоборот), не дожидаясь, пока их кто-то переведет. Не исключено, что через несколько лет мы сможем говорить с носителем другого языка с автоматическим переводом; это откроет новые каналы межкультурной коммуникации и понимания.

Но чем «интеллектуальнее» окажутся эти системы, тем труднее будет их контролировать и понимать. Не совсем верно утверждение, будто они живут своей собственной жизнью, — все-таки это программы. Но они достигают такого уровня сложности, при котором даже программисты не могут в полной мере объяснить выдаваемый результат.

Это уже касается и поискового алгоритма Google. Даже для его создателей его работа оказывается в некотором роде таинственной. «Если бы они и раскрыли правила работы механизма, — говорит эксперт по поиску Дэнни Салливан, — вы бы все равно ничего не поняли. Даже если Google назовет все 200 сигналов, которые использует, и раскроет весь код, вы не поймете, что с ним делать»[401]. Главный поисковый механизм Google — это сотни тысяч строк программного кода. По словам одного сотрудника Google, который общался с разработчиками поисковой системы, «команда подправляет и настраивает код; они на самом деле не знают, что именно работает и почему, они просто смотрят на результат».

Google обещает не перегибать палку в пользу своих продуктов. Но чем сложнее и «умнее» становится система, тем сложнее понять, так ли это. Указать, где именно возникают предубеждения и ошибки в человеческом мозге, трудно или даже невозможно: слишком много там нейронов и связей, чтобы свести все к одному дающему сбой узлу или кусочку ткани. В интеллектуальной системе вроде Google эта непрозрачность может создать реальные проблемы — как до сих пор не получившее объяснения техническое «падение» бирж 6 мая 2010 года, вызвавшее обрушение индекса Доу-Джонса на 1000 пунктов за несколько минут[402].

В одной своей провокационной статье главный редактор Wired Крис Андерсон утверждал, что большие базы данных сводят на нет потребность в научных теориях[403]. Зачем тратить время на формулировку гипотез на человеческом языке, если можно быстро проанализировать триллионы битов данных, выделить кластеры и установить все корреляции? Он цитирует директора по исследованиям Google Питера Норвига: «Все модели ошибаются, и все чаще вы можете добиться успеха и без них». Много чего можно сказать в оправдание этого подхода, но стоит помнить и о его оборотной стороне: если машины и могут увидеть результат, не имея моделей, то люди ничего не смогут без них понять. В попытках сделать управляющие нашей жизнью процессы понятными для людей есть ценность.

Изобретатель суперкомпьютеров Дэнни Хиллис как-то сказал, что величайшее достижение человеческой технологии — это инструменты, позволяющие нам создать больше, чем мы понимаем[404]. Верно, но это же и причина наших самых страшных бедствий. Чем больше программы, управляющие персонализацией, похожи на сложный процесс человеческого познания, тем тяжелее понять, почему или как они принимают свои решения. Простые правила, закрывающие доступ к чему-то людям определенной группы или класса, нетрудно обнаружить, но, когда то же самое действие оказывается результатом бурлящей массы корреляций в глобальном суперкомпьютере, все становится куда хитрее. А в итоге сложно призвать эти системы и обслуживающие их компании к ответственности за их действия.

Бесплатных виртуальных обедов не бывает

Если бы вы включили в январе 2009 года одну из 25 мексиканских радиостанций, вы могли бы услышать балладу El mas grande enemigo с соло на аккордеоне. Хотя мелодия напоминает польку и весьма веселая, поется там о трагедии: мигранта, пытающегося нелегально пересечь границу, предает его «проводник», и он остается умирать под палящим солнцем пустыни. Еще одна песня из альбома Migra corridos рассказывает другую часть этой грустной истории:

Если вам кажется, что эти тексты передают опасность пересечения границы слишком грубо и примитивно, то в этом-то и соль. Альбом Migra corridos записала одна фирма по заказу пограничной службы США. Это часть кампании, направленной на то, чтобы притормозить наплыв иммигрантов из-за границы. И песня — яркий пример того, что маркетологи деликатно именуют «финансируемыми рекламодателем медиа», или ФРМ[405].

Продакт-плейсмент вошел в моду не один десяток лет назад, и ФРМ — следующий логический шаг. Рекламодателям нравится продакт-плейсмент, поскольку эта уловка неплохо работает в медиа-среде, где все сложнее привлечь внимание людей к чему-либо, особенно к рекламе. Продакт-плейсмент нельзя перемотать или пропустить, не упустив часть того контента, который вам нужен. ФРМ — естественное развитие этой логики: медиа всегда были инструментами продажи товара, так почему же не устранить из этой цепочки посредника и не предложить производителям товара самим создавать контент?

В 2010 году Wal-Mart и Procter & Gamble объявили о совместном выпуске семейных фильмов «Тайны горы» и «Проект Дженсена», персонажи которых регулярно пользуются продуктами этих компаний[406]. Режиссер «Трансформеров» Майкл Бэй создал компанию Institute, работающую под слоганом «Здесь наука о брендах соединяется с отличными историями». «Ганзель и Гретель 3D» — первый ее продукт, будет специально «заточен» под продакт-плейсмент[407].

Индустрия видеоигр куда прибыльнее кинобизнеса, и в ней есть огромные возможности для внутриигровой рекламы и продакт-плейсмента. Massive Incorporated, платформа для рекламы в играх, купленная Microsoft за сумму 200–400 миллионов долларов, размещала на внутриигровых щитах и городских стенах рекламу таких компаний, как Cingular и McDonald's. Компания способна отслеживать, какие конкретно пользователи и на протяжении какого времени видели ту или иную рекламу. Игра Splinter Cell производства Ubisoft встраивает рекламу товаров вроде дезодоранта Ахе в игровой ландшафт, по которому путешествуют персонажи.

Даже книги не остались в стороне. Героиня Cathy's Book («Книга Кэти»), адресованной подросткам и опубликованной в сентябре 2006 года, накладывает на губы «убийственный слой Lipslicks». Это не случайность: «Книгу Кэти» опубликовала корпорация Procter & Gamble, владелец этого бренда губной помады[408].

Если продакт-плейсмент и рекламные медиа будут развиваться дальше, персонализация откроет перед ними новые горизонты. Зачем вписывать в книгу Lipslicks, если ваш читатель скорее купит помаду под брендом Cover Girl? Зачем устраивать в вашей видеоигре погоню в универмаге Macy's, если ваш клиент — постоянный посетитель магазинов Old Navy? Программисты обычно употребляют слово «архитектура» в метафорическом смысле. Но сейчас, когда люди проводят все больше времени на персонализируемых виртуальных площадках, нет никаких причин не менять эти миры под нужды пользователей. Или корпоративного спонсора.

Меняющийся мир

Обогащенные новыми данными психологические модели и новые потоки информации, позволяющие измерять все подряд: от сердцебиения до музыкальных вкусов, — открывают новые горизонты для онлайн-персонализации. Теперь меняться может не только ассортимент продуктов или новостных фрагментов, но и внешний облик и интерфейс сайта, на котором они демонстрируются.

Почему сайты должны выглядеть одинаково для каждого зрителя или клиента? Разные люди реагируют не только на разные продукты, но и на разные дизайнерские решения, цвета, даже формы описания. Довольно просто представить себе, как сайт Wal-Mart сглаживается и раскрашивается в теплые пастельные тона для одних покупателей, а другим выдает бескомпромиссный, минималистичный дизайн. И потом, когда есть возможность, зачем ограничиваться одним дизайном на пользователя? Может быть, лучше продемонстрировать мне одну сторону бренда Wal-Mart, когда я злюсь, и другую — когда я доволен?

Это вам не какая-то футуристическая фантазия. Группа специалистов бизнес-школы MIT во главе с Джоном Хаузером разработала базовую технику «морфинга» сайтов, в соответствии с которой интернет-магазин изучает клики пользователей, чтобы понять, какого рода информация и форматы представления работают лучше, а затем подстраивает дизайн под когнитивный стиль конкретного человека. По оценке Хаузера, такая подгонка может повысить вероятность «намерения купить» на 21 процент. Если брать отрасль в целом, то это миллиарды долларов. И потребительскими товарами дело не ограничивается: выиграть от этого могут и новостные сайты, и развлекательные порталы[409].

С одной стороны, благодаря такому морфингу мы можем чувствовать себя в Интернете более уютно. Каждый сайт, воспользовавшись нашими данными, может притвориться нашим старым знакомым. Но это открывает двери в странный, сноподобный мир, в котором наша среда постоянно перестраивается за нашей спиной. И, как и во сне, остается все меньше шансов поделиться этими впечатлениями с остальными.

Благодаря дополненной реальности такое восприятие жизни может вскоре постепенно утвердиться и в физическом мире.

«На современном поле битвы, — рассказал одному журналисту менеджер компании Raytheon Avionics Тодд Ловелл, — гораздо больше информации, чем нужно большинству людей. Если вы пытаетесь просто увидеть все своими глазами и читать информацию в битах и байтах, вы никогда ничего не поймете. Так что главная возможность современных технологий — взять все эти данные и превратить их в полезную информацию, которую пилот может очень быстро осознать и начать действовать»[410]. То, что Google делает с онлайн-информацией, проект Ловелла Scorpion («Скорпион») может сделать с реальным миром.

Дисплей Scorpion в виде монокля, который пилот реактивного самолета должен надевать на глаз, комментирует то, что видит летчик, в режиме реального времени. Он выделяет цветом потенциальные угрозы, подсвечивает цель, когда самолет может навести на нее ракету, обеспечивает ночное видение и устраняет необходимость постоянно смотреть на панель управления — ведь важна каждая микросекунда. «Он превращает весь мир в дисплей», — сказал агентству Associated Press летчик Пол Манчини[411].

Эта технология дополненной реальности быстро перемещается из кабин реактивных самолетов в потребительские устройства, способные устранять шум и повышать мощность сигналов в повседневной жизни. С помощью камеры iPhone и приложения, разработанного рекомендательным сервисом Yelp, вы можете увидеть, как над реальными витринами ресторанов случайным образом высвечиваются их рейтинги. Новые шумоподавляющие наушники могут улавливать и усиливать человеческий голос, понижая уровень другого уличного шума или звуков в самолете до минимума. Футбольный стадион «Ми-доулэндс» потратит 100 миллионов долларов на новые приложения, позволяющие зрителям матча анализировать игру в реальном времени, видеть ключевую статистику по мере ее появления и следить за действиями игроков с разных углов зрения. Это полноценное телевещание, наложенное на реальную игру[412].

А в Управлении перспективных исследований министерства обороны США (DARPA) идет работа над технологиями, на фоне которых Scorpion определенно покажется старомодным. С 2002 года DARPA бьется над «дополненным познанием», или AugCog; оно основано на данных когнитивной нейрологии и нейровизуализации, которые подсказывают, как оптимальнее направлять в мозг важную информацию[413]. Разговор об AugCog начинается с рассуждений о том, что есть базовые ограничения на количество задач, с которыми одновременно может справляться один человек, и «эти ограничения сами по себе могут колебаться в зависимости от ряда факторов, включая умственную усталость, новизну информации, скуку и стресс».

Отслеживая активность участков мозга, отвечающих за память, принятие решений и тому подобное, устройства с технологией AugCog могут понять, как «подсветить» наиболее важную информацию. Если вы и так поглощаете максимальный объем визуальной информации, то система может послать вам аудиосообщение. В ходе одного эксперимента, по данным Economist, пользователи устройства AugCog смогли повысить качество запоминания на 100 процентов, а кратковременную память улучшить на 500 процентов[414]. Если все это кажется притянутым за уши, вспомните: именно ребята из DARPA создавали Интернет.

Дополненная реальность — бурно растущая область, и эксперт по персонализации и дополненной реальности из Австралии Гэри Хэйс видит как минимум 16 различных способов ее использования для предоставления услуг и получения прибыли[415]. Как ему кажется, туристические компании могут продавать путеводители с элементами дополненной реальности, в которых информация об исторических зданиях, музейных ценностях и улицах накладывается на окружающие вас объекты. Покупатели могут с помощью телефона получать информацию об интересующих их товарах, в том числе их цене в других магазинах (Amazon.com уже предлагает примитивную версию этой услуги). Игры с технологией дополненной реальности могут размещать подсказки в реальном мире вокруг вас.

Технология дополненной реальности создает ценность, но это и возможность обращаться к потребителям с помощью новых, привлекающих внимание форм рекламы. В цифровой трансляции спортивных матчей уже можно накладывать корпоративные логотипы на футбольные поля. Новые же технологии позволяют делать это персонализи-рованно и уже в реальном мире: вы запускаете программу, чтобы найти друга в толпе, а на ближайшее здание проецируется гигантская реклама Coca-Cola с вашими лицом и именем.

Еще интереснее получится, если соединить персональную фильтрацию того, что мы видим и слышим, с распознаванием лиц: тогда вы сможете фильтровать не только информацию, но и людей.

Крис Койн, основатель одной из самых популярных служб онлайн-знакомств OkCupid, уже давно размышляет о фильтрации. Он говорит энергично, искренне, в задумчивости хмуря брови и размахивая руками, чтобы проиллюстрировать свои мысли. В университете он изучал математику и заинтересовался тем, как с помощью алгоритмов решать повседневные проблемы людей[416].

«Есть масса способов задействовать математические расчеты для получения прибыли, — говорил он мне за дымящейся миской бибим-бапа в корейском квартале Нью-Йорка. Многие его однокурсники получили высокооплачиваемую работу в хедж-фондах. — Однако мы заинтересовались другим — как с их помощью сделать людей счастливыми». И что может быть лучше, чем помочь им влюбиться?

Чем больше Койн и его соседи по студенческому общежитию Сэм Егер и Макс Крон изучали другие сайты знакомств, тем больше раздражались: было ясно, что там скорее заинтересованы в том, чтобы получить с людей деньги за рекомендации, чем помочь им реально найти друг друга. И к тому же, заплатив, вы зачастую получали координаты людей, уже не пользующихся этим сайтом, или тех, кто точно вам не ответит.

Койн и его команда захотели решить проблему математическими методами. Сервис планировалось предоставлять бесплатно. И вместо стандартного решения они решили разработать персонализированный алгоритм для каждого. Google оптимизирует выдачу, чтобы увеличить число кликов, а Койн собирался сделать все возможное, чтобы добиться реального общения: он прикинул, что если эту проблему можно решить, то прибыль как-нибудь да образуется. По сути, был разработан современный поисковик для подбора пары.

Когда вы заходите на OkCupid под своим логином, вам задают ряд вопросов. Верите ли вы в Бога? Готовы ли вы к сексу втроем? Противно ли вам курение? Переспали бы вы с кем-нибудь после первого свидания? Есть ли у вас заболевания, передающиеся половым путем? (Если да, вас отправят на другой сайт.) Вы также обозначаете, каких ответов на те же вопросы ждете от возможного партнера и насколько они важны для вас. С помощью этой информации OkCupid выстраивает ваше личное уравнение, помогающее вычислить идеальную пару. И когда вы ищете людей в своем районе, он с помощью того же алгоритма оценивает вероятность, что вы с ними поладите. Мощный серверный кластер OkCupid может выстроить рейтинг 10 тысяч человек, опираясь на 200 вопросов, и выдать результат меньше чем за десятую долю секунды.

И это действительно необходимо, потому что трафик OkCupid растет бешеными темпами. Сотни тысяч ответов попадают в систему каждую ночь, и каждый день регистрируются тысячи новых пользователей. Система становится все эффективнее.

В будущем, по мнению Койна, люди станут ходить по улице с дисплеями дополненной реальности. Вы входите в бар — и камера тут же сканирует лица в зале и сопоставляет их с базой данных OkCupid. «Программа скажет вам: девушка вот за тем столиком — это 88-процентный шанс. Мечты сбываются!»

Владимир Набоков как-то заметил, что «реальность» — это «странное слово, которое ничего не значит без кавычек»[417]. Идеи Койна вскоре могут стать нашей «реальностью». Это многообещающая концепция: хирурги, всегда правильно зашивающие рану; солдаты, не ставящие под угрозу жизнь населения, и более информированный, информационно плотный мир. Но есть и опасность: дополненная реальность знаменует собой конец наивного эмпиризма, мира, каким мы его видим, и начало чего-то нового, куда более изменчивого и странного. Это стена фильтров в реальном мире, снести которую будет все сложнее.

Потеря контроля

В полностью персонализированном будущем есть масса приятного.

Умные устройства — от пылесосов и электрических ламп до фоторамок — обещают нам, что наша среда будет именно такой, какой мы хотим ее видеть. В ближайшем будущем, по мнению эксперта по «интеллектуальному окружению» Дэвида Райта, мы сможем носить с собой свои предпочтения по освещению комнаты; а если в комнате несколько человек, то система сможет автоматически найти консенсус, усреднив предпочтения и придав больший вес мнению хозяина.

Устройства с технологией AugCog помогут отслеживать потоки данных, которые мы считаем самыми важными. В некоторых ситуациях они смогут спасать нам жизнь, например сигнал пожарной тревоги укажет путь к выходу таким образом, чтобы привлечь наше внимание. И хотя устройства AugCog, считывающие мозговые волны, еще далеки от массового производства, суть их уже получает воплощение в других потребительских продуктах. Технология Priority Inbox, используемая в Gmail, позволяет просмотреть письма и выделить те, которые оценивает как более важные, — это первый набросок такого продукта. Фильтры дополненной реальности позволяют «аннотировать» действительность и ставить в ней гиперссылки; нам будет дополнительно предоставляться информация, помогающая работать лучше, быстрее усваивать знания и принимать более правильные решения.

Это позитивная сторона. Но персонализация — всегда компромисс: в обмен на удобство вы расстаетесь с тайной частной жизни и позволяете машине частично ее контролировать.

Персональные данные становятся все более и более ценными, и рынок поведенческой информации, вероятно, ждет бум. Если производитель одежды поймет, что знание вашего любимого цвета дает ему рост продаж на 5 долларов, у него возникнет экономическое обоснование учесть этот момент в ценообразовании — а другие сайты найдут повод спросить вас об этом. (OkCupid помалкивает насчет своей бизнес-модели, но она, вероятно, основана на возможности рекламодателей таргетировать пользователей сайта исходя из данных ими ответов на сотни личных вопросов.)

И не всегда получение таких данных будет законным. Данные — уникальный товар для черного рынка, поскольку может быть не указано, откуда они появились и по каким каналам проходили. Райт называет это отмыванием данных, и оно уже началось: компании, рассылающие спам и распространяющие шпионские программы, перепродают посредникам информацию, полученную сомнительным путем. А посредники затем включают ее в базы данных, используемые в маркетинге крупных корпораций[418].

Более того, зачастую ваши данные преобразуются и обрабатываются так же непрозрачно, и поэтому неясно, какие именно решения принимаются на ваш счет, кем и до какой степени это вас затрагивает. Это очень серьезно применительно к самим потокам информации, но еще серьезнее, когда такие силы вмешиваются в работу нашего сенсорного аппарата.

В 2000 году соучредитель Sun Microsystems Билл Джой написал статью в журнал Wired под названием Why the Future Doesn’t Need Us («Почему будущее не нуждается в нас»). «По мере усложнения общества и стоящих перед ним проблем, а также повышения интеллектуальности механизмов, — писал Джой, — люди будут позволять машинам принимать все больше решений за себя, хотя бы потому, что решения машины приносят лучший результат, чем решения человеческие»[419].

Зачастую так и есть: системы, основанные на машинных решениях, действительно приносят значительную пользу. Цель технологий — дать нам больше свободы и контроля над миром: это освещение, реагирующее на наши прихоти и настроение, экраны и программные наложения, позволяющие нам общаться только с тем, с кем мы хотим, чтобы у нас не было нужды погружаться в рутину жизни. Однако ирония в том, что машины предлагают свободу и контроль, одновременно забирая их у нас. Одно дело — когда набор кнопок на пульте управления упрощает выполнение простых задач вроде переключения каналов. Другое — когда эти дистанционные пульты управляют всей нашей жизнью.

Мы вряд ли ошибемся, если скажем, что технологии будущего станут работать примерно так же, как технологии прошлого: неплохо, но не идеально. Они будут ошибаться. Они будут вносить беспорядок и раздражать нас. Они будут давать сбои, которые заставят нас задуматься, стоит ли вообще пользоваться этими системами. И мы всегда будем жить под угрозой того, что системы обернутся против нас: что ловкий хакер, взломавший монитор для наблюдения за оставшимся дома ребенком, теперь заполучил в свои руки камеру наблюдения, а кто-то, способный вмешаться в то, что мы видим, подвергнет нас опасности. Чем больше власти мы получаем над нашей средой, тем больше власти над нами получит тот, кто перехватит контроль над ней.

Вот почему стоит всегда помнить о базовой логике этих систем: вам не нужно создавать свой мир в одиночку, приходится искать баланс между вашими желаниями и заявлениями рынка. И хотя во многих случаях новые технологии делают нашу жизнь более здоровой и счастливой, они также позволяют коммерциализировать все подряд — даже наше чувственное восприятие. Трудно представить себе что-то более противное, чем реклама с поддержкой AugCog, которая наращивает давление, пока не начнет контролировать ваше внимание.

Это побуждает нас вернуться к вопросу Джарона Ланира: для кого же работают эти технологии? Если история чему-то учит, то, возможно, мы не главный их потребитель. И поскольку они все эффективнее нацеливают наше внимание, нужно внимательно следить за тем, куда они его направляют.