В мире, где правят алгоритмы, критическое мышление едва не отправили в утиль, хотя этот процесс жизненно необходим любой организации в любой области. Никогда оно еще не казалось настолько новым и современным. В книге «Осмысление» Кристиан Мадсбьерг опровергает некоторые предположения (допущения), действующие в Кремниевой долине. Он показывает, как эта идеология влияет на наше представление об интеллектуальной жизни, ведь именно из-за наступающего на нас образа мыслей Кремниевой долины мы особенно остро нуждаемся в осмыслении.
Допущения в основе прорывных инноваций
О «прорыве» в Кремниевой долине говорят много. Успешные предприниматели в корне меняют традиционные способы ведения бизнеса. Они не просто продают продукт, а «совершают прорыв» на рынке. Рассмотрим подробнее допущение, лежащее в основе этого понятия. Так мы достигнем глубокого понимания инноваций и прогресса в том смысле, который им придается в Кремниевой долине. «Прорыв» в индустрии на языке Кремниевой долины предполагает начало с чистого листа. Это отражает научное мышление. Гипотеза считается действующей и «верной» до тех пор, пока она не сменится другой или не будет доказано обратное. Пока гипотеза подлежит исследованию, она имеет приоритет перед всей предыдущей работой. Конечно, это временно. Ее в итоге сменит другое предположение. Наука всегда движется вперед.
Данный образ мыслей резко противоречит интеллектуальным традициям гуманитарных наук. Здесь не предполагается полного разрыва с прошлым и опыт предшествующих поколений не считается устаревшим или неактуальным. Вместо этого гуманитарные науки сосредоточены на том, как преобладающие силы и принципы формируют современную культуру. Уделяют они внимание и возможности открытия знаний и оценок, понимание которых затруднено, намеренно или нет, отдаленностью во времени либо в пространстве. Т. С. Элиот в поэме «Ист-Кокер» 1940 года писал: «Есть смысл бороться лишь за то, что / Утерялось и нашлось, и снова утерялось…»
Но в Кремниевой долине бытует мнение, что у гуманитарных наук мало общего с профессиональной жизнью. «Совершить прорыв» — значит полностью отвергнуть накопленные знания. Такой подход отражает широко распространенное убеждение, что инновации требуют бесстрашной тяги к изменениям и разрыва с прошлым. И он практически полностью ассоциируется с молодостью. Кремниевая долина прославляет неопытность, ведь она позволяет рисковать без раздумий. Марк Цукерберг на выступлении в Стэнфорде в 2007 году сказал, что «молодые люди просто умнее». Ему вторит венчурный инвестор Винод Хосла. Выступая в 2011 году на одном из технологических мероприятий в Бангалоре, он заявил, что «люди в возрасте старше 45 лет по большо- му счету мертвы в отношении новых идей». В такой среде отказ от традиционной интеллектуальной жизни в порядке вещей. Некий аналитик сообщил журналисту New Yorker Джорджу Паркеру: «Если вы инженер Кремниевой долины, то не имеете ни малейшего стимула читать The Economist».
Одно из проявлений такой позиции — одержимость количественным анализом, который заменяет мудрость и опыт. Количественное выражение принимает разные формы. Например, движение «измерение себя». Его последователи используют электронные устройства для наблюдения и количественного выражения разных аспектов своего поведения. Движение отражает устойчивую тенденцию к количественному описанию во всем американском обществе: в здравоохранении, образовании, государственной власти и личной жизни. Это уже хорошо знакомые нам «большие данные».
Допущения в основе больших данных
Большие данные связаны с корреляцией, а не с причинной связью. Они могут выявить статистически значимую зависимость, но не объяснить ее. С увеличением наборов данных возрастает риск недостоверных статистически значимых корреляций. В огромном стоге сена может быть спрятана масса иголок. Большие данные предлагают информацию без какого-либо истолкования. Как отметил в 2014 году экономист и журналист Тим Харфорд в статье в Financial Times, «большие данные не решают проблему, которой веками одержимы специалисты по статистике и ученые. Не позволяют понять значение происходящего и определить, как своим вмешательством мы можем изменить систему к лучшему».
Google Flu Trends не оправдала ожиданий. Источник
Что происходит, когда большие данные используются вместо традиционных методов исследования, а не наряду с ними? Ситуация с Google Flu Trends служит наглядным примером. В 2008 году исследователи Google поставили цель использовать поисковые запросы для предсказания массовых вспышек гриппа. Ученые отслеживали в Google запросы, связанные с заболеванием. Предполагалось, что поисковая система поможет выявлять очаги гриппа быстрее, чем центры по контролю и профилактике заболеваний. С помощью технологии анализа данных в реальном времени и распознавания паттернов исследователи применили свою теорию на практике. Результаты были опубликованы в журнале Nature. Все указывало на грандиозный успех. Запросы Google позволяли прогнозировать вспышки гриппа на две недели быстрее, чем данные центров по контролю и профилактике заболеваний.
Но затем Google Flu Trends стала давать сбой. Она упустила из виду эпидемию вируса H1N1 в 2009 году и серьезно переоценила вспышки гриппа в 2012–2013 годах. За двухлетний период, закончившийся в 2013 году, прогнозы Google Flu Trends были завышены в 100 из 108 недель. Что пошло не так? Среди прочих проблем алгоритм Google был уязвим перед любыми запросами, связанными с сезоном гриппа, но не с самим заболеванием. Таким образом, запросы вроде «студенческий баскетбол» (соревнования по баскетболу среди команд колледжей проводятся в марте, в период эпидемий) и «куриный бульон» считались сигналом о гриппе, хотя это совершенно случайная корреляция без реальной причинно-следственной связи с заболеванием. Большим данным безразлично, почему сделан запрос: они отражают эмпирический подход. Любые отклонения и искажения при принятии решения людьми отбрасываются. Предпочтение отдается дедуктивному способу рассуждения. Индуктивные методы исследования отвергаются. При достаточном объеме данные говорят сами за себя, и вам не нужна теория. Но в случае с Google Flu Trends для того чтобы придать корреляциям значение и установить причинно-следственную связь, необходим более глубокий анализ. Большие данные не могут просто избавиться от зависимости от традиционных методов исследования. Их смысл по-прежнему зависит от интерпретации. Вопреки всем усилиям Кремниевой долины, большие данные никогда не будут нейтральными.
Несмотря на примеры вроде Google Flu Trends, показывающие ограничения больших данных, сторонники Кремниевой долины продолжают обращать людей в свою веру. Их доводы основаны на легендарной статье «Конец теории» Криса Андерсона, опубликованной в журнале Wired в 2008 году. Якобы то, как мы объясняли действительность в прошлом — с помощью моделей и гипотез, — становится все менее актуальным. Превращается в грубое приближение к истине. В 2008 году интернет, смартфоны и системы управления взаимоотношениями с клиентами уже обеспечивали переизбыток данных. «Цифры говорят сами за себя, — писал Андерсон, цитируя Питера Норвига, директора по исследованиям в Google. — Все модели неверны. И все чаще вы справляетесь с задачей без них». Андерсон развил идеи Норвига и пошел в рассуждениях дальше: «В этом мире огромные массивы данных и прикладная математика заменяют любой другой инструмент, который нам только доводилось использовать. Долой теории человеческого поведения — от лингвистики до социологии. Забудьте таксономию, онтологию и психологию. Кто знает, почему люди поступают так или иначе? Суть в том, что это происходит. И мы можем отследить и измерить все их действия с беспрецедентной точностью. При достаточном объеме данные говорят сами за себя».
Эти компании поддались идее о целесообразности данных, поверили в то, что больший набор фактов всегда гарантирует лучший результат. Считается, что обширные данные лучше отвечают интересам потребителей. Позволяют более точно отражать их нужды и чаяния. Ведут к прогрессу общества в целом. Но действительно ли больше значит лучше?
Большие данные не учитывают потребностей отдельного человека. Источник
Понимание мира на основе выборки фактов, исчисляемых миллионами, предполагает радикальный отказ от других типов исследования. Большие данные дают некоторую информацию о людях в целом, но поразительно мало сообщают об отдельном человеке. Насколько правдиво можно отразить ситуацию с позиций Кремниевой долины, если этот образ мыслей отрицает, что человеческое поведение неотделимо от контекста?
Допущения в основе технологий
В 2010 году в интервью Wall Street Journal Эрик Шмидт, на тот момент главный исполнительный директор Google, утверждал:
«Большинство не хотят, чтобы Google отвечал на их вопросы… они желают, чтобы поисковая система говорила им, что делать дальше». Эти слова отражают незаметный на первый взгляд сдвиг в культуре интернета и — в более широком смысле — в западном обществе. И такие перемены настораживают. Мы ищем что-то в Google или выкладываем пост на Facebook. А постоянно меняющиеся алгоритмы в основе этих платформ формируют получаемую нами информацию о друзьях, событиях в мире, состоянии здоровья и благополучии. Люди не замечают, но Кремниевая долина определяет сведения, к которым есть доступ, и перекраивает их под наши потребности и предпочтения.
Часто высказывается точка зрения, что персонализация ведет к поляризации общества. Людей снабжают контентом, отражающим их мировоззрение, и ограждают от тех, кто придерживается иных взглядов. В результате общественная жизнь становится все менее динамичной.
Зачем искать свежую информацию, учиться чему-то новому, раздвигать границы обсуждений или выходить за рамки общепринятых идей? Ведь нас постоянно пичкают информацией, в точности отражающей наше мировоззрение и предпочтения. Именно это явление журналисты, эксперты и политические аналитики назвали «эпохой постправды». При образе мыслей Кремниевой долины людей не так волнует истина, как возможность поучаствовать в дискуссиях. Этот опыт позволяет утвердиться в своем мнении и почувствовать признание.
По материалам книги «Осмысление»
Обложка поста: pixabay.com
