За стеной фильтров. Что Интернет скрывает от вас?, стр. 50

PR-отдел Facebook так и не отреагировал на мои письма с просьбой об интервью (возможно, потому что критичное отношение MoveOn к практике конфиденциальности им широко известно). Но, вероятно, они ответили бы, что это дает пользователям больше выбора и возможностей контролировать использование сервиса, чем Twitter. И правда, в настройках Facebook можно обнаружить массу разнообразных параметров, которые пользователи могут поменять.

Однако чтобы люди действительно могли что-то контролировать, нужно совершенно четко обозначить, каковы варианты, ведь выбирать можно только из известного. С этой проблемой многие столкнулись, пытаясь запрограммировать свои видеомагнитофоны: в них есть уйма разных функций, но на то, чтобы сообразить, как сделать с их помощью хоть что-то, уйдет полдня и куча нервов. Когда дело касается важных вопросов вроде защиты конфиденциальности данных и настройки онлайновых фильтров, недостаточно сказать, что вы разберетесь, если внимательно изучите инструкцию.

Короче говоря, на данный момент Twitter позволяет довольно легко управлять вашими фильтрами и ясно дает понять, что и почему вы видите, тогда как в Facebook и того и другого практически невозможно добиться. При прочих равных, если вас волнует контроль над стеной фильтров, лучше пользоваться сервисами вроде Twitter, чем сайтами вроде Facebook.

Наше общество все больше зависит от алгоритмов, и наши общественные функции — от ведения полицейских баз данных до управления электросетями и школами — выполняются при поддержке компьютерных программ. Нам нужно понять, что общественные ценности в области справедливости, свободы и открытия новых возможностей должны быть встроены в процесс написания программного кода и влиять на задачи, ради которых он создается. Как только мы осознаем это, то сможем выяснять, до чего нам есть дело, и представлять, как бы мы решили задачу, если бы стремились к чему-то иному.

Например, активисты, пытающиеся решить проблему «джерри-мендеринга» — закулисного процесса нарезки избирательных округов, дающего преимущество той или иной партии [435], — давно предлагали заменить политиков, решающих этот вопрос, программами. Кажется, все здорово: введите базовые принципы разметки округов, статистику о населении — и получите новую политическую карту. Но это не обязательно решит ключевую проблему, поскольку само устройство алгоритма имеет политические последствия: например, группировка населения по городам, этнической принадлежности или естественным границам территорий может повлиять на то, какая партия сохранит места в парламенте, а какая — нет. И если публика не будет уделять должного внимания работе алгоритма, то эффект может получиться противоположным: та или инаи партия получит преимущество с одобрения «нейтрального» кода.

Иными словами, очень важно хотя бы на базовом уровне понимать принципы работы алгоритмов. Гражданам все чаще придется принимать решения о программах, которые влияют на общественную и государственную жизнь. И даже если вы недостаточно подкованны, чтобы вчитываться в тысячи строк программного кода, все-таки надо знать хотя бы основные моменты: как выделяются переменные, как устроены программные циклы, что хранится в памяти, — и быть в курсе того, как эти системы работают и где могут совершить ошибку.

Изучить основы программирования, может быть, даже практичнее, чем изучать иностранный язык, особенно на первых порах. Имея несколько часов времени и базовую платформу, вы можете освоить составление программы «Здравствуй, мир!» и увидеть, как ваши идеи оживают. Через несколько недель вы будете делиться ими со всей Сетью. Чтобы научиться мастерски программировать, надо гораздо больше времени (как и в любой другой профессии), однако даже знание основ приносит большую отдачу. Чтобы достичь уровня, позволяющего понять, что же делают отдельные фрагменты кода, много времени не нужно.

Изменение нашего поведения это часть процесса, позволяющего пробить стену фильтров. Но пользы будет немного, если компании, продвигающие персоналпаацпю, тоже не начнут действовать иначе.

Что могут компании

Вполне понятно, что стремительно взлетающие на вершину гуглы и фейсбуки нашего мира не успевают осознать свою ответственность. Но крайне важно, чтобы они в самом скором времени поняли, какова их ответственность перед обществом. Уже недостаточно заявлять, что персонализированный Интернет — лишь производная от работы механизмов, обеспечивающих релевантность.

Для начала компании могут сделать свои системы фильтрации более прозрачными для публики, чтобы можно было обсуждать, как они исполняют свои общественные обязательства.

Как говорит Ларри Лессиг, «политическая реакция возможна лишь тогда, когда регулирование прозрачно» [436]. И тот факт, что компании, чья официальная идеология вращается вокруг открытости и прозрачности, сами настолько непрозрачны, — вовсе не случайность.

Facebook, Google и другие игроки рынка фильтрации утверждают, что публикация любой информации об алгоритмах — это раскрытие их бизнес-секретов. Но эта линия обороны куда менее убедительна, чем кажется на первый взгляд. Главное преимущество обеих компаний — необычайно большое число людей, доверяющих им и пользующихся их услугами (помните, как это привязывает потребителя к поставщику?). Как пишет Дэнни Салливан в своем блоге Search Engine Land, поисковик Microsoft Bing выдает «весьма конкурентоспособные» результаты, однако число его пользователей крошечно по сравнению с аудиторией конкурента. Google остается впереди не благодаря своим формулам, а благодаря числу людей, пользующихся им каждый день. PageRank и другие важные элементы этой поисковой системы «на самом деле относятся к наименее тщательно хранимым секретам в мире», — говорит сотрудник Google Амит Сингал [437].

Представители Google также утверждали, что им нужно держать свой алгоритм в строгом секрете, поскольку если он станет известен, то его проще будет перехитрить. Однако открытые системы сложнее одурачить, чем закрытые, именно потому, что в их случае в устранении лазеек заинтересованы все. Скажем, операционная система Linux, чей код открыт, более безопасна и лучше сопротивляется проникновению хакеров, чем системы с закрытым кодом вроде Microsoft Windows или Apple OS X.

Не так уж важно, становятся ли программные продукты более надежными и эффективными от хранения их алгоритмов в секрете или нет. Важнее то, что эта секретность защищает компании от ответственности за принимаемые решения, поскольку в этом случае в суть их деятельности трудно проникнуть извне. Но даже если полная прозрачность невозможна, все же компании должны пролить свет на свои подходы к фильтрации и сортировке.

Google, Facebook и другие гиганты мира новых медиа могут найти источник вдохновения в институте газетных омбудсменов, который стал важной темой для обсуждения в середине 60-х.

Филип Фойзи, топ-менеджер Washington Post, озвучил одно из самых ярких обоснований этой практики. «Недостаточно говорить, — писал он, — что наша газета каждое утро играет роль нашего собственного кредо, что в конечном счете мы сами себе омбудсмены. Практика доказала, что это не так и в принципе невозможно. Но даже если бы это и было возможно, то мы не смогли бы никого в этом убедить. Если мы просим читателя поверить, что способны честно и объективно относиться к самим себе, мы слишком многого от него ждем» [438]. Редакция газеты сочла его аргументы убедительными и в 1970 году назначила первого омбудсмена.

«Мы знаем, что медиа представляет собой великую дихотомию», — говорил Артур Науман, много лет работавший омбудсменом газеты Sacramento Bee, в своей речи в 1994 году. С одной стороны, СМИ должны быть успешным бизнесом, приносящим прибыль. «Но с другой стороны, речь идет о доверии общества, о своего рода общественных коммуникациях. Медиа — это институт, наделенный колоссальной властью над обществом, которая позволяет влиять на мысли и действия, освещая новости тем или иным образом. Эта власть может нанести ущерб обществу, а может пойти ему во благо» [439]. Было бы прекрасно, если бы представители новых медиа следовали этим принципам. Для начала — назначили независимых омбудсменов и дали больше информации о том, как работают их мощные алгоритмы фильтрации.