Rusija planira u 2018. godini uvesti sistem za procjenu kreditne sposobnosti zajmoprimaca na osnovu psihometrijskih modela, rekao je Aleksandar Vedjahin, viši potpredsjednik Sberbanke.

“U 2018. mislim da će već biti. Idealna opcija je lice, telefon, da shvatimo ko, sve tragove, sve izvore, pa da postane jasno kakva je osoba, a ako voli zatvorsku brojanicu i Vladimir Central, onda jedva da treba odmah odobrite zajam, najvjerovatnije, morate ponovo nešto vidjeti “, rekao je Vedyakhin (citat Interfaksa).

Sberbank predviđa pojavu humanoidnih robota za 10-15 godina

Za 10-15 godina pojavit će se android roboti sa univerzalnom umjetnom inteligencijom, rekao je Vedyakhin. Prema njemu, postojeći sistemi umjetna inteligencija ograničena je na specifične zadatke koje postavljaju programeri, a humanoidni roboti će biti opremljeni univerzalnom inteligencijom. Takvi humanoidni roboti mogu se koristiti u gotovo svim oblastima, rekao je Vedyakhin. Pritom se mogu obučiti da oponašaju ljudske emocije.

Prema riječima top menadžera, već je u toku pilot projekat psihološkog bodovanja u kojem učestvuje „ograničen uzorak“ klijenata koji su pristali. “Postupamo u potpunosti u skladu sa zakonskom regulativom koja se odnosi na zaštitu ličnih podataka, tako da je to pravac u kojem radimo. Ovo je prototip koji interno proučavamo, ali ovdje uzimamo punu saglasnost klijenata”, rekao je viši potpredsjednik Sberbanke.

Vedyakhin je precizirao da će se psihometrijsko bodovanje zasnivati ​​na metodi koju je razvio poljski istraživač Mihail Kosinski. Kosinski je vodeći autoritet u psihometriji, grani psihologije zasnovanoj na analizi podataka. Razvio je sistem koji, analizirajući radnje korisnika u socijalna mreža, predstavlja psihološki portret osobe.

Financial Times je pisao o studiji naučnika sa univerziteta Cambridge i Stanford. Naučnici su došli do zaključka da je profil korisnika sastavljen na osnovu njegovih lajkova na društvenoj mreži Facebook, opisuje njegovu ličnost bolje od čak i najbližih ljudi. Univerziteti Kembridž i Stanford zaključili su da kompjuter bolje opisuje ličnost osobe od kolege nakon analize samo 10 lajkova, od prijatelja nakon 70 lajkova, od rođaka nakon 150 lajkova i od supružnika nakon 300 lajkova. Prosjek za Facebook broj lajkova po korisniku je 227, napominje FT.

David Stillwell i Michal Kosinski sa Univerziteta Cambridge (Velika Britanija) razvili su kompjuterski program koji može "izračunati" ličnost i karakterne osobine korisnika, fokusirajući se na "lajkove" koje je ostavio na društvenim mrežama. Štaviše, prema riječima programera, novi algoritam to radi mnogo preciznije od stvarnih ljudi.

„Sposobnost prosuđivanja karakteristika ličnosti osobe je kamen temeljac našeg društvenog života, od društvenih akcija koje svakodnevno preduzimamo do dugoročnih odluka kao što su ko da se oženi, kome da veruje, koga da zaposli ili izabere za predsednika. , - komentira David Stillwell. - Rezultati ovakvih algoritama mogu nam značajno pomoći da napravimo pravi izbor."

Ovo nije prvi takav razvoj Kosinskog i Stilwella. 2013. godine uveli su program koji je gotovo precizno određivao "lajkove" kao što su dob, rasa, seksualna orijentacija i IQ korisnika Facebooka.

Što se tiče nove verzije softvera, na osnovu "lajkova" postavljenih ispod objava, ona je sposobna da identifikuje korisnike prema pet kriterijuma koje zapadni psiholozi koriste za proučavanje modela ličnosti osobe: to su dobra volja, otvorenost, savesnost, emocionalnost. stabilnost i ekstraverzija.

Kako bi testirali tačnost algoritma, istraživači su kreirali posebnu aplikaciju za igru ​​za Facebook - myPersonality. U toku rada sa njim, korisnici su zamoljeni da odgovore na brojna pitanja vezana za njihov pogled na svet, kao i da procene karakterne osobine jednog ili više svojih „prijatelja“ na društvenoj mreži.

Ukupno je aplikaciju preuzelo 87 hiljada, dok je 17 hiljada bilo "prijatelja" na Facebooku ili se poznavalo u pravi zivot.

Ispostavila se nevjerovatna stvar: virtuelni program se mnogo bolje nosio sa zadatkom identificiranja osobe nego što su to radili virtuelni i stvarni prijatelji i poznanici neke osobe! Programu je bilo potrebno samo 10 "lajkova" da bi se dala tačnija procena ličnosti osobe od njegovih kolega na poslu, 70 "lajkova" - da bi premašili broj prijatelja i 150 - rođaka.

Takav rezultat ostavlja dvosmislene utiske. S jedne strane, kažu stručnjaci, analiza "lajkova" nam može pomoći da izgradimo precizniji portret osobe s kojom ćemo imati posla - u lični život, posao, posao i tako dalje.

S druge strane dovodi u pitanje sigurnost ličnih podataka na Internetu, jer ako se neko odluči koristiti program, može saznati više o nama nego što želimo... S vremenom to može čak i natjerati ljude da ograniče korištenje društvenih mreža.

Nedavno se pojavila mnoga istraživanja koja pokušavaju da proučavaju ljude prema tome kako se ponašaju na internetu. Tako su nedavno naučnici sa Univerziteta Ohajo došli do zaključka da su muškarci koji vole da objavljuju selfije na društvenim mrežama skloni asocijalnom ponašanju.

Približno 800 muškaraca starosti od 18 do 40 godina je regrutovano da učestvuju u studiji. Svi učesnici su zamoljeni da odgovore koliko često objavljuju svoje fotografije na društvenim mrežama. Ispunjavali su i upitnike na osnovu kojih su naučnici izvlačili zaključke o njihovom društvenom ponašanju i samoobjektivizaciji (pažnja prema vlastitom izgledu).

Subotnji švajcarski magazin Das Store objavio istragu o tome kako su Facebookove personalizirane tehnologije oglašavanja utjecale na rezultate američkih izbora i referenduma o izlasku Velike Britanije iz EU. Kako navodi njemački Spiegel, mnogi novinari su već počeli istragu nazivati ​​"tekstom godine".Ima sve: i Najnovije tehnologije; i univerzalno oružje iz kojeg je došlo dobre ruke u lošem; i svakodnevni nadzor svakog od nas; i misteriozne mušterije; i transformacija iz prosjaka u princa (i obrnuto). Insajder objavljuje potpuni prijevod njemačkog teksta.

Ujutro 9. novembra u pola devet Michal Kozinski se probudio u ciriškom hotelu Sunnehus. Ovaj 34-godišnji naučnik došao je da govori u Saveznoj višoj tehničkoj školi (ETH) sa izvještajem na konferenciji o opasnostima velikih podataka i takozvane "digitalne revolucije". Kozinski putuje po cijelom svijetu s ovakvim predavanjima, jer je vodeći stručnjak u psihometriji - grani psihologije koja se temelji na analizi podataka. Uključujući TV tog jutra, shvatio je: bomba je eksplodirala. Donald Trump je izabran za predsjednika Sjedinjenih Država, uprkos svim prognozama sociologa.

Kozinsky dugo gleda vijesti o Trumpovom trijumfu, o rezultatima glasanja u različitim državama. On sumnja da je ono što se dogodilo na neki način povezano sa njegovim naučnim razvojem. Kozinski uzdahne i ugasi televizor.

Istog dana, do tada opskurna firma sa sjedištem u Londonu šalje saopštenje za javnost u kojem piše: “Začuđeni smo da je naš revolucionarni pristup komunikacijama vođenim podacima dao tako značajan doprinos pobjedi Donalda Trumpa.” Saopštenje za javnost potpisao je jedan Alexander James Ashburner Nix. On ima 41 godinu, Britanac je i vodi Cambridge Analytica. Niks uvek nosi odelo, moderne naočare sa rogastim okvirom i obično začešlja svoju plavu, talasastu kosu.

Promišljeni Kozinski, uglađeni Nix i široko nasmijani Trump - prvi je omogućio digitalnu revoluciju, drugi je omogućio, posljednji je zahvaljujući tome postao pobjednik.

Koliko su veliki podaci opasni?

Sada je svima koji nije živio na Mjesecu posljednjih pet godina poznat pojam Big Data. Ovaj izraz također znači da sve što radimo - na internetu ili "offline" - ostavlja digitalni otisak. Kupovina kreditnom karticom, Google zahtjev, šetnja sa pametnim telefonom u džepu, svaki lajk na društvenoj mreži: sve je to sačuvano. Za dugo vremena niko nije mogao shvatiti za koju korist bi ovi podaci mogli biti korišteni - osim kada se oglasi za lijekove za hipertenziju pojavljuju na Facebook feedu, jer smo nedavno tražili na Googleu "kako sniziti krvni tlak". Takođe nije bilo jasno šta su Big Data za čovečanstvo - velika opasnost ili veliko dostignuće? Ali od 9. novembra znamo odgovor na ovo. Uostalom, iza Trumpove kampanje na Internetu, i iza kampanje podrške Bregzitu, stoji ista kompanija koja istražuje Big Data: Cambridge Analytica i njen direktor Alexander Nix. Svako ko želi da razume prirodu ovih glasova (i prirodu onoga što je pred Evropom u narednim mesecima) trebalo bi da počne sa izuzetnim događajem koji se održao 2014. na Univerzitetu Kembridž u Velikoj Britaniji. Naime, na Odsjeku za psihometriju Kozinskog.

Psihometrija, koja se ponekad naziva i psihografija, je pokušaj mjerenja ljudske ličnosti. U savremenoj psihologiji standard je takozvana "okeanska metoda" (koja se piše OCEAN, anagram od pet dimenzija na engleski jezik). Osamdesetih godina dva psihologa su dokazala da se svaka crta ličnosti može izmjeriti pomoću pet dimenzija. To su takozvanih "velikih pet": otvorenost (koliko ste otvoreni za nove stvari), savjesnost (koliko ste perfekcionista), ekstraverzija (kako se osjećate u društvu), prijaznost (koliko ste prijateljski raspoloženi i spremni na suradnju ) i neuroticizam (koliko vas lako otmu od sebe) Na osnovu ovih mjerenja možete tačno shvatiti s kakvom osobom imate posla, koje su njene želje i strahovi i na kraju kako se može ponašati. Problem je bio u prikupljanju podataka: da bi nešto shvatio o osobi, od njega se tražilo da ispuni ogroman upitnik. Ali onda se pojavio internet, pa Facebook, pa Kozinski.

2008. godine počeo je student iz Varšave Michal Kozinski novi zivot: upisao je prestižni engleski Cambridge, Centar za psihometriju, Cavendish laboratoriju, prvu laboratoriju za psihometriju na svijetu. Sa svojim kolegama iz razreda osmislio je i pokrenuo Facebook aplikaciju pod nazivom MyPersonality. Od korisnika je zatraženo da odgovori na ogromnu listu pitanja („Da li se lako iznervirate pod stresom? Imate li sklonost da kritizirate druge?“), zatim dobijete svoj „profil ličnosti“, a kreatori aplikacije su dobili neprocjenjive vrijednosti lične podatke. Umjesto očekivanih podataka o desetak drugova iz razreda, kreatori su dobili informacije o stotinama, hiljadama, a potom i milionima ljudi. Dvojica doktoranda su tako prikupila najveću "žetvu" podataka u istoriji psiholoških istraživanja.

Proces koji su Kozinsky i kolege razvili u narednih nekoliko godina prilično je jednostavan. Prvo, ispitanik dobija listu pitanja, onlajn test. Iz odgovora na njega naučnici izračunavaju lične vrijednosti subjekta. Zatim, Kozinsky i njegov tim proučavaju radnje subjekta: lajkove i ponovne objave na Facebooku, kao i njegov spol, godine i mjesto stanovanja. Ovako se istraživači povezuju. Iz jednostavne analize podataka na mreži mogu se izvući neobični zaključci. Na primjer, ako muškarac prati marku kozmetike MAC, veća je vjerovatnoća da će biti gej. Naprotiv, jak pokazatelj heteroseksualnosti je ako se osobi sviđa hip-hop grupa Wu-Tang Clan iz New Yorka. Obožavalac Lady Gage je vrlo vjerovatno ekstrovertna osoba, a osoba koja "voli" filozofske postove je introvertna.

Analiza 68 Facebook lajkova je dovoljna da se utvrdi boja kože subjekta (sa 95% vjerovatnoće), njegova homoseksualnost (88% vjerovatnoće) i privrženost Demokratskoj ili Republikanskoj stranci

Kozinski i njegove kolege su stalno poboljšavali svoj model. Kozinski je 2012. godine dokazao da je analiza od 68 lajkova na Facebooku dovoljna za određivanje boje kože subjekta (sa vjerovatnoćom od 95%), njegove homoseksualnosti (88% vjerovatnoće) i privrženosti američkoj Demokratskoj ili Republikanskoj stranci (85% vjerovatnoće) . Ali proces ide dalje: intelektualni razvoj, vjerske sklonosti, ovisnost o alkoholu, pušenju ili drogama. Podaci su čak omogućili da se sazna jesu li se roditelji ispitanika razveli prije punoljetnosti ili ne. Model se pokazao toliko dobrim da je postalo moguće predvidjeti odgovore ispitanika na određena pitanja. Opijen uspjehom, Kozinsky je nastavio: ubrzo je manekenka nakon deset proučenih lajkova uspjela bolje prepoznati ličnost od svojih kolega na poslu. Nakon 70 lajkova - bolje od prijatelja. Nakon 150 lajkova - bolje od roditelja. Nakon 300 lajkova - bolje od partnera. Sa još više naučenih radnji, bilo bi moguće naučiti više o osobi nego što ona sama uči. Na dan kada je Kozinski objavio članak o svojoj manekenki, dobio je dva poziva: žalbu i ponudu za posao. Oba poziva su bila sa Facebooka.

Samo za prijatelje

Sada na Facebooku možete označiti svoje objave kao javne i privatne, "zaključane": u drugom slučaju, samo određeni krug prijatelja ih može vidjeti. Ali za sakupljače podataka ni to nije problem. Ako je Kozinski oduvijek tražio pristanak korisnika Facebooka, savremeni testovi zahtijevaju pristup ličnim podacima kao preduslov za njihovo polaganje.

Ali ne radi se samo o lajkovima na Facebooku: Kozinski i tim mogu ocijeniti ljude prema kriterijima Big Five na osnovu njihove korisničke slike, fotografije na društvenim mrežama. Ili čak po broju prijatelja: dobar pokazatelj ekstroverzije! Ali također dijelimo lične podatke kada smo van mreže. Senzor pokreta u pametnom telefonu pokazuje da li s njim mašemo rukom, koliko daleko vozimo (korelira sa emocionalnom nestabilnošću). Kako Kozinsky primjećuje, pametni telefon je ogroman psihološki upitnik koji dobrovoljno ili nehotice ispunjavamo. Ono što je posebno važno, djeluje i u suprotnom smjeru: ne samo da možete napraviti psihološki portret od podataka, već možete tražiti potrebne među tim portretima. Na primjer, zabrinuti očevi, ogorčeni introverti, neodlučne pristalice demokrata. U stvari, Kozinsky je izmislio pretraživač za ljude.

Kozinski je sve jasnije shvatao i potencijal i opasnost svog rada.

Otprilike u to vrijeme, početkom 2014. godine, Kozinskom se obratio mladi docent po imenu Alexander Kogan. Imao je zahtjev određene kompanije zainteresirane za metodu Kozinskog. Prijedlog je bio da se psihometrijski analizira 10 miliona američkih korisnika Facebooka. U koju svrhu sagovornik nije rekao iz razloga povjerljivosti. Kozinski se u početku složio, jer je riječ o velikim sumama u korist njegovog instituta, ali je onda počeo oklevati uz njegov pristanak. Kao rezultat toga, istisnuo je ime kompanije iz Kogana: SCL, Strategic Communications Laboratories (“Strategic Communications Laboratories”). Kozinsky je proguglao ime kompanije. „Mi smo globalna kompanija za upravljanje kampanjama“, stoji na web stranici kompanije, nudeći marketing zasnovan na psihologiji i logici. Fokusirajte se na uticaj na ishod izbora. Kozinski je zbunjeno kliktao na stranice sajta, pitajući se šta bi ova kompanija mogla da uradi u SAD.

Alexander Kogan

Ono što Kozinski u to vrijeme nije znao je da je iza SCL-a bio složen korporativni sistem vezan za porezne oaze, kao što je kasnije pokazano u Panamskim papirima i Wikileaksovim izlaganjima. Dio ovog sistema odgovoran je za krize u zemljama u razvoju, drugi je pomogao NATO-u da razvije metode psihološke manipulacije građanima Afganistana. Jedan od podružnice SCL je Cambridge Analytica, zlokobna mala kompanija koja stoji iza onlajn kampanja za Brexit i Trumpa.

Kozinski ne zna ništa o tome, ali sumnja da nešto nije u redu. Nakon sprovođenja istraživanja, saznao je da je Alexander Kogan stvorio tajnu kompaniju koja posluje sa SCL-om. Iz dokumenta, kojim raspolaže Das Magazin, proizilazi da je SCL podatke o metodi Kozinskog dobio iz ruku Kogana. Kozinskom je odjednom sinulo da je Kogan možda kopirao ili ponovo izgradio svoj sistem da bi ga prodao SCL spin doktorima. Naučnik odmah prekida kontakt s Koganom i obavještava svog šefa instituta o situaciji. U institutu se sprema sukob, institucija strahuje za svoju reputaciju. Kogan se preselio u Singapur, oženio se i počeo se zvati Dr. Spectrum. Kozinski se preselio u Sjedinjene Države, počevši da radi na Stanfordu.

Više od godinu dana sve je išlo glatko, ali je u novembru 2015. vođa radikalnih pristalica Brexita Nigel Farage objavio da njegova web stranica povezuje određenu Big Data kompaniju, Cambridge Analytica, da radi na njegovoj internet kampanji. Osnovna kompetencija firme je: nova vrsta političkog marketinga - takozvano "mikro-ciljanje" - zasnovano na "okeanskoj metodi".

Kozinski počinje primati mnogo pisama - s obzirom na riječi "Cambridge", "ocean" i "analytics", mnogi misle da je on nekako povezan s tim. Međutim, tek tada on sam sazna za postojanje takve kompanije. S užasom pregledava web stranicu firme. Noćna mora se ostvarila: njegova metodologija se koristi u velikoj političkoj igri.

U julu 2016., nakon referenduma o Bregzitu, kletve počinju da mu padaju na glavu. Reci, vidi šta si uradio! Kozinski se svaki put mora opravdavati i dokazati da nema nikakve veze s tom kompanijom.

Prvo Bregzit, pa Tramp

Prošlo je deset mjeseci. Na kalendaru 19. septembra 2016. predizborna kampanja u SAD je u punom jeku. Gitarski rifovi ispunjavaju tamnoplavu sobu njujorškog Grand Hyatta uz Bad Moon Rising Creedence Clearwater Revival. Održava se godišnji samit Concordia, svjetski ekonomski forum u malom. Pozvani su moćnici, čak i sadašnji predsjednik Švicarske Johann Schneider-Ammann. „Pozdravite Alexandera Nixa, direktora Cambridge Analytica“, zvuči prijatan ženski glas. Mršav čovjek u tamnom odijelu izlazi na scenu. U sali vlada tišina. Mnogi već znaju da je ovo Trumpov novi digitalni stručnjak. „Uskoro ćete me zvati gospodin Bregzit“, zagonetno je tvitovao Tramp nekoliko nedelja ranije. Zaista, politolozi su već tada pisali o sličnosti Trampovih programa i programa pristalica izlaska Britanije iz EU. I malo ko je znao za Trumpovu vezu s opskurnom Cambridge Analyticom.

Direktor Cambridge Analytica Alexander Nix

Do tada se Trumpova digitalna kampanja sastojala od manje-više jednog čovjeka: Brada Parscalea. Marketinški entuzijasta i osnivač propalog startupa, napravio je jednostavnu web stranicu od 1.500 dolara za Trumpa. Trump (70) teško se može nazvati čovjekom digitalnog doba: na njegovom desktopu nema čak ni kompjutera. Kao što mi je jednom rekao njegov lični asistent, ne postoji čak ni nešto kao što je email od Trampa. Sama asistentica ga je naučila da koristi pametni telefon - sa kojeg od tada sipa tokove misli na Tviter.

Nasuprot tome, Hillary Clinton se oslanjala na naslijeđe Baracka Obame kao prvog "predsjednika društvenih medija". Imala je demokratske mailing liste, milione pretplatnika, podršku od Gugla i Dreamworksa. Kada je Trump angažovao Cambridge Analytica u junu 2016. godine, mnogi u Washingtonu su napravili facu. Stranci u odijelima koji ništa ne razumiju u ovoj zemlji? Ozbiljno?

„Čast mi je, dame i gospodo, da vam sada kažem o moći velikih podataka i psihometrije u izborna kampanja“, rekao je Nix na samitu. Iza njega se u tom trenutku pojavio slajd sa logom njegove kompanije: slika mozga, sastavljenog od mreža, poput mape. "Do prije nekoliko mjeseci, Ted Cruz je bio jedan od najmanje odobrenih kandidata", rekla je plavuša sa engleski naglasak, toliko da su se prisutni Amerikanci osjećali kao Švicarci koji čuju književni njemački. “Samo 40% biračkog tijela zna njegovo ime.” Svi prisutni su zapamtili priču o meteorskom usponu konzervativnog senatora Cruza, možda najneobjašnjiviji događaj u predsjedničkoj utrci. Posljednji od Trumpovih ozbiljnih protivnika unutar Republikanske stranke bukvalno je iskočio niotkuda. "Pa, kako se to dogodilo?" upitala je Nix. Krajem 2014. Cambridge Analytica je ušla u predizbornu kampanju u SAD upravo kao savjetnik Teda Cruza, kojeg je finansirao milijarder Robert Mercer. Do tada, tvrdio je Nicks, kampanje su bile demografski vođene: "Najgluplja ideja, ako razmislite ozbiljno: sve žene dobijaju istu poruku jer su istog spola, svi Afroamerikanci dobijaju drugačiju poruku na osnovu svoje rase." Na tako amaterski način (a tu čak ni Nix ne može ništa dodati) Clintonov tim je vodio kampanju: podijeliti društvo na formalno homogene grupe koje su potaknuli sociolozi. Baš one koje su joj dale pobjedu do samog kraja.

Cambridge Analytica kaže da Ted Cruz svoj uspjeh duguje njoj

A onda Nix klikne na drugi slajd: pet lica, od kojih svako odgovara određenom profilu ličnosti, dimenzijama velikih pet. “Mi u Cambridge Analytica smo razvili model koji će nam omogućiti da izračunamo identitet svakog punoljetnog građanina SAD-a,” nastavlja Nix. U sali vlada potpuna tišina. Marketinški uspjeh Cambridge Analytica temelji se na tri stuba. Ovo je psihološka analiza ponašanja zasnovana na "modelu okeana", proučavanju velikih podataka i ciljanom oglašavanju. Ovo drugo znači personalizirano oglašavanje, kao i oglašavanje koje je što bliže karakteru pojedinačnog potrošača.

Nix iskreno objašnjava kako njegova kompanija to radi (predavanje dostupan na YouTube-u). Njegova firma kupuje lične podatke iz svih mogućih izvora: katastarskih lista, bonus programa, telefonskih imenika, klupskih kartica, pretplate na novine, medicinskih podataka. U SAD-u je moguće kupiti gotovo sve lične podatke. Ako želite da znate, recimo, gde žive Jevrejke, možete bezbedno da kupite bazu podataka. Cambridge Analytica zatim ukršta ove podatke sa listama registrovanih pristalica GOP-a i Facebook podacima o dijeljenju lajkova kako bi kreirala lični oceanski profil. Iz digitalnih podataka iznenada se pojavljuju ljudi sa strahovima, težnjama i interesima - i sa adresama stanovanja.

Procedura je identična modelu koji je razvio Kozinsky. Cambridge Analytica također koristi IQ testove i druge male aplikacije da dobije značajne lajkove od korisnika Facebooka. A Niksova kompanija radi ono na šta je Kozinski upozorio: „Imamo psihograme svih odraslih Amerikanaca, to je 220 miliona ljudi. Naš kontrolni centar izgleda ovako, molim vas obratite pažnju”, kaže Nix, klikćući kroz slajdove. Pojavljuje se mapa Iowe, gdje je Ted Cruz dobio neočekivano veliki broj glasova na predizborima. Stotine hiljada malih tačaka su vidljive na mapi: crvene i plave, prema bojama zabave. Nix gradi kriterijume. Republikanci - i plave tačke nestaju. Još se niste odlučili za izbor - ima manje bodova. Muškarci - još manje, i tako dalje. Kao rezultat, pojavljuje se ime jedne osobe: sa godinama, adresom, interesima, političkim preferencijama. Ali kako Cambridge Analytica obrađuje pojedince sa svojom porukom?

U drugoj prezentaciji, Nix je objasnio kako, koristeći primjer zakona o kontroli oružja: „Za uplašene ljude sa visoki nivo neuroticizma, oružje predstavljamo kao izvor sigurnosti. Ovdje je na lijevoj slici ruka provalnika koji je razbio prozor. A na desnoj slici vidimo čovjeka sa sinom, koji koračaju poljem s puškama prema zalasku sunca. Očigledno lov na patke. Ova slika je za bogate konzervativne ekstroverte.”

Trampova kontradiktorna priroda, njegova beskrupuloznost i čitav ponor raznih poruka koje iz toga proizlaze odjednom su mu išle na ruku: za svakog pojedinačnog glasača svoju poruku. "Trump se ponaša kao savršen oportunistički algoritam koji se oslanja samo na reakciju javnosti", primijetila je matematičarka Cathy O'Neill u avgustu. Na dan treće debate između Trumpa i Clintonove, Trumpov tim je poslao preko 175 hiljada različitih varijacija na društvene mreže (uglavnom Facebook) Razlikovale su se samo u najsitnijim detaljima kako bi se što preciznije psihološki prilagodili konkretnim primaocima informacija: naslovi i podnaslovi, boje pozadine, upotreba fotografija ili video zapisa u postu. Filigransko izvođenje omogućava slanje poruka kako bi rezonirao među najmanjim grupama stanovništva, sam Nix je objasnio Das Magazinu: „Na ovaj način možemo doći do pravih sela, kvartova ili domova, čak i do određenih ljudi.“ U četvrti Little Haiti u Majamiju objavljene su informacije o odbijanje Fondacije Clinton da učestvuje u posljedicama potresa na Haitiju - da odvrati stanovnike da daju svoje glasove Clintonu, bio je još jedan cilj: držati Clintonovu izbornu jedinicu (poput sumnjivih ljevičara, Afroamerikanaca i mladih djevojaka) podalje od glasačku kutiju, kako bi "suzbili" njihov izbor, po riječima jednog od Trumpovih službenika. Korišćene su i Facebook-ove takozvane „mračne objave“: plaćeni oglasi u sredini vijesti koje su mogle vidjeti samo određene grupe ljudi. Na primjer, Afroamerikancima su prikazani postovi sa video snimcima u kojima Clinton poredi crnce s grabežljivcima.

Hillary Clinton bila je jedna od žrtava antireklamiranja Cambridge Analytica

„Moja deca više ne mogu da objasne šta svima znači poster sa istom porukom“, završava Nix svoj govor na samitu Concordia, zahvaljuje se na pažnji i napušta binu.

Teško je reći koliko Trampovi stručnjaci u ovom trenutku obrađuju američko društvo, jer rijetko napadaju centralne televizijske kanale, a najčešće koriste društvene mreže i digitalnu TV. I dok Clintonov tim, koji je radio po obrascima sociologa, ostaje letargičan, u San Antoniju, gdje se nalazi Trumpovo "digitalno sjedište", postoji, prema dopisniku Bloomberga Sasha Issenberg, "drugi štab". Ukupno desetak zaposlenih u Cambridge Analytici primilo je 100.000 dolara od Trampa u julu, još 250.000 u avgustu i još pet miliona u septembru. Nix je izračunao da je ukupna uplata za usluge 15 miliona dolara.

Ali tekuće aktivnosti su također radikalne: od jula 2016. volonteri Trumpove kampanje primaju aplikaciju koja sugerira političke preferencije i tipove ličnosti stanovnika određene zgrade. Shodno tome, volonterski agitatori su na osnovu ovih podataka modificirali svoj razgovor sa stanovnicima. Volonteri su zabilježili povratne informacije u istoj aplikaciji - a podaci su poslani direktno u analitički centar Cambridge Analytica.

Firma identificira 32 psihotipa među američkim građanima, koncentrirajući se na samo 17 država. I baš kao što je Kozinski otkrio da su muški obožavatelji MAC kozmetike vjerovatno homoseksualci, Cambridge Analytica je dokazala da su pristalice američke automobilske industrije definitivno potencijalne Trumpove pristalice. Između ostalog, takva otkrića su pomogla i samom Trumpu da shvati koje poruke je gdje najbolje primijeniti. Odluka kampanje da se posljednjih sedmica fokusira na Michigan i Wisconsin bila je zasnovana na analizi podataka. Kandidat je postao model za primjenu sistema.

Šta Cambridge Analytica radi u Evropi?

Ali koliki je bio uticaj psihometrije na izborni rezultat? Cambridge Analytica ne žuri da pokaže dokaze o uspjehu svoje kampanje. Sasvim je moguće da je ovo pitanje bez odgovora. Mada, postoji jedna činjenica: zahvaljujući podršci Cambridge Analytica, Ted Cruz se iz ničega pretvorio u najozbiljnijeg Trumpovog konkurenta na predizborima. Evo porasta glasova na selu. Evo smanjenja izborne aktivnosti Afroamerikanaca. Čak i činjenica da je Trump potrošio tako malo novca na projekat može dovoljno govoriti o djelotvornosti personalizirane promocije. Pa čak i činjenica da je tri četvrtine budžeta za oglašavanje stavio u digitalnu sferu. Facebook je postao savršeno oružje i najbolji asistent na izborima, napisao je na Twitteru jedan od Trumpovih saradnika. Inače, u Njemačkoj antielitistička Alternativa za Njemačku ima više pratilaca na Facebooku nego vodeće stranke CDU i SPD zajedno.

Osim toga, nikako se ne može tvrditi da su sociolozi i statističari izgubili izbore jer su napravili veliku grešku u svojim prognozama. Istina je obrnuto: pobijedili su statističari, ali samo oni koji su koristili najnovije metode. Šala istorije: Tramp je stalno kritikovao ovu nauku, ali je pobedio uglavnom zahvaljujući njoj.

Drugi pobjednik je Cambridge Analytica. Breitbartov glavni konzervativni glasnogovornik, Steve Bannon, također je u upravnom odboru kompanije. Nedavno je imenovan za starijeg stratega Trampovog tima. Marion Maréchal Le Pen, aktivistica francuskog Nacionalnog fronta i nećaka lidera stranke, već je sa zadovoljstvom najavila saradnju sa kompanijom, čiji interni korporativni video prikazuje sastanak na temu "Italija". Prema Nixu, za njega su sada zainteresovani kupci iz cijelog svijeta. Već je bilo zahtjeva za saradnju iz Švicarske i Njemačke.

Marie Le Pen želi biti sljedeći klijent Cambridge Analytica

Sve to Kozinski posmatra iz svoje kancelarije na Stanfordu. Nakon američkih izbora, sve je na univerzitetu naopako. Na razvoj događaja Kozinskog odgovaramo najoštrijim oružjem dostupnim istraživaču: naučnom analizom. Zajedno sa koleginicom Sandrom Matz proveo je niz testova čiji će rezultati biti objavljeni uskoro. Neki od ovih nalaza, koje je naučnik podelio sa Das Magazinom, šokantni su. Na primjer, psihološko ciljanje, poput onog koji koristi Cambridge Analytica, povećava broj klikova na Facebook oglase za 60%. Vjerojatnost da će ljudi nakon gledanja personaliziranih oglasa poduzeti akciju (kupiti ovu ili onu stvar ili glasati za pravog kandidata) povećava se za 1400%.

Sada se svijet okrenuo naglavačke: Brexit se dogodio, Trump će uskoro vladati u Americi. Sve je počelo sa čovjekom koji nas je htio upozoriti na opasnost. Sada ponovo dobija gomilu pritužbi u svoj radni e-mail. „Ne“, kaže Kozinski. - To nije moja krivica. Nisam napravio bombu, samo sam pokazao da postoje."

Michael Kosinski je guru digitalne psihometrije, koji analizira ljude u njihovim digitalnim otiscima. Šta će biti s našom privatnošću, zabrinuto ga je upitala Nika Dubrovskaja.

Michal Kosinski - psiholog, specijalista za velike podatke, bivši zamjenik direktora Centra za psihometriju Univerziteta Kembridž, sada docent na Univerzitetu Stanford, jedan od vodećih svjetskih stručnjaka za psihometriju novog stila, koji posao, politika, inteligencija, zdravstvo ili samo drugi ljudi mogu koristiti u svoje svrhe.

- Recite nam šta je psihometrija, koliko dugo postoji i kako se razvijala.

Psihometrija je nauka koja proučava teoriju i metodologiju psiholoških mjerenja. Bavi se psiholozima koji analiziraju crte ličnosti osobe koristeći različite upitnike i testove. Postoji jako dugo: prije više od hiljadu godina kineski službenici su zapošljavani na osnovu standardiziranih testova, sličnih modernim GMAT i SAT koje danas koristimo u Americi.

Najveća promjena u psihometriji je to što umjesto intervjuiranja ljudi upitnicima, sada možemo promatrati njihovo ponašanje. Psiholozi to odavno znaju Najbolji način procenite osobu - posmatrajte je. Umjesto da se pitate koliko često se zabavljate, najbolje je da se sami uvjerite. U stvarnom životu to je jako teško, bilo bi potrebno nevjerovatno mnogo vremena i resursa da se ljudi prate i snimaju šta rade, a da ne spominjemo da je to prilično jezivo.

Ali u svijetu novih tehnologija i sami, bez oklijevanja, ostavljamo mnogo digitalnih otisaka prstiju – svaki put kada koristimo Facebook, pretraživač, Google, pametni telefon. Danas nije teško koristiti ove podatke za izradu portreta osobe. A ova metoda ima mnoge prednosti. Na primjer, ljudima je teže iskriviti informacije o sebi. U prošlosti ako ste lagali psihološki test, onda bi lako mogao steći prednost nad nekim ko je pošten. Danas biste morali potpuno promijeniti svoje ponašanje i držati ga se mnogo godina zaredom da biste prevarili sistem. Dakle, ako ste zaista u stanju da se ponašate kao dobro organizovana osoba pet godina, onda verovatno jeste.

Voleo bih da znam i svoj psihološki profil. Ali ovo zanima ne samo mene, već i one koji nisu skloni da mi nešto prodaju ili nekako na mene utiču.

Naravno, ima ljudi koji to žele, i to je, na neki način, čak i dobro. Ministar zdravlja želi da prestanete da pušite, da se hranite zdravo i da živite duže. I veća je vjerovatnoća da će vam pomoći ako zna kako da vam to ispravno predstavi. Je tvoje školski učitelj pomaže da budete dobri pošten čovjek. Mnogo je primjera u kojima se na naše ponašanje utječe za naše dobro.

Nisam pristalica da svi lični podaci budu u javnom domenu i da ih svako može dobiti bez našeg znanja. Ali ako neko pristane, mogli bismo mu, na primjer, pomoći da nađe posao na kojem bi se mogao realizirati, za koji bi želio da ustane ujutro. Ili pratite simptome mentalna bolest pa čak i predvidjeti visok rizik od samoubistva analizirajući fotografije lica ili digitalnih otisaka stopala. Bolest utiče na vaše ponašanje, ali taj uticaj može biti toliko mali da ga prosečna osoba, za razliku od kompjutera, neće primetiti. U prošlosti su samo ljudi s novcem mogli priuštiti posjete psihologu. Danas, zahvaljujući algoritmima, sve to možemo dati običnim ljudima, a da od njih ne tražimo da potroše stotine dolara u ljekarskim ordinacijama.

Ili razmislite, na primjer, o obrazovanju. Pretpostavimo da nastavnik nešto kaže publici - ali s kim on zapravo razgovara? On razgovara sa prosječnim studentom koji zapravo ne postoji. Kao rezultat toga, mnogim studentima postaje dosadno: za neke on govori prebrzo, za druge presporo. I razvijamo algoritme koji mogu odrediti koliko brzo učenik završava zadatke i prilagoditi mu program. Brzi učenik će moći brzo da napreduje, spori neće biti bačen u zaostale, jer će kompjuter strpljivo čekati i sve mu jasnije objasniti.

I kako tačno, na osnovu posmatranja ponašanja korisnika na mreži, možete naučiti nešto lično o njima?

Dok koristite Facebook, on proučava vaše ponašanje i na osnovu ovih informacija kreira vaš psihološki profil. Nakon toga ga koriste drugi algoritmi tako da se u feedu prikazuju samo vijesti i priče koje vas zanimaju. I to je super, jer biste se inače vrlo brzo umorili od baratanja nepotrebnim informacijama. Facebook koristi iste mehanizme da vam prikazuje oglase. I to je odlično – zašto biste željeli vidjeti oglase koji vas uopće ne zanimaju? Facebook mora da prikazuje oglase da bi zaradio novac - za nas je to svojevrsna korisnička naknada. Ali bolje je da su ti oglasi barem korisni. Stoga često nema ništa loše u ciljanom marketingu sve dok niko ne ulazi u vaš život bez vašeg znanja i pristanka. Naravno, svako bi trebao imati mogućnost da se odbije, kako bi spriječio algoritam da kreira profil. Ali svima ostalima to čini život mnogo lakšim.

Veoma je čudno što ste tako optimistični. U drugim intervjuima, nakon Trampove pobede, bili ste mnogo manje raspoloženi.

Ovo novinari biraju samo negativno. Loše vijesti se prodaju, niko ne želi čuti ništa optimistično.

I jos. Na primjer, ja sam američki državljanin, a na prošlim izborima nisam glasao jer nisam htio glasati za Hillary, ali sam bio potpuno siguran da će ona ipak pobijediti. Ali sada mislim da mi je ovu odluku nametnuo Facebook, filtrirajući informacije u feedu. Na mom profilu piše da neću glasati za Trampa, ali mogu, ako ništa drugo, ne glasati ni za Hilari. Sistem je mogao da iskoristi ovo „ako ništa“.

Da, ljudi govore o informacijskom balonu, čak ga je i Obama spomenuo u svom oproštajnom govoru. To je modni trend zasnovan na zabludi. Postoje čak i instituti koji su u suštini istraživački centri za proučavanje fenomena informacionog balona. Očigledno, ako ste istraživački centar za proučavanje nekog problema, naći ćete ga, jer za to dobijate grantove. Ali u stvari, nema naučnog opravdanja za informacijske balone. Upravo suprotno.

U prošlosti je takav fenomen zaista postojao, i to zbog činjenice da je bilo nemoguće izaći iz informacionog balona. Ako ste živjeli u Rusiji, čuli ste samo rusku propagandu. Ako je rođen u bogatoj engleskoj porodici, informacije je dobijao samo od bogatih prijatelja. Ako na selu, onda samo od njihovog sveštenika i bibliotekara.

Sada imamo internet. Ali ljudi su zadržali tendenciju da percipiraju samo informacije koje potvrđuju njihove stavove. Ova pristranost potvrde jedna je od najistraženijih kognitivnih pristranosti u psihologiji. To implicira da ako ste liberal više volite liberalne informacije, ako ste konzervativac, više volite konzervativne informacije. Ranije nisi mogao ništa da uradiš po tom pitanju, nisi ni shvaćao. Ali danas na Facebooku povremeno naiđete na neke potpuno lude informacije od ljudi koji su izvan vašeg balona. Ovo vam daje priliku da naučite nešto što je potpuno suprotno od onoga što ste ranije znali.

Danas ljudi konzumiraju neviđenu raznovrsnost informacija, i to ne samo u političkoj sferi. Nedavno sam razgovarao sa glavnim inženjerom Spotify-a i on mi je rekao da se samo u 2016. broj bendova koje ljudi slušaju povećao u prosjeku za 20%. Dakle, iako smo predisponirani, ipak dobijamo više informacija. Očigledno je da će neki od njih biti lošeg kvaliteta, a neki jednostavno lažni. Ovo su novi mediji i moramo naučiti kako ih koristiti, filtrirati - ova vještina danas postaje važnija nego ikada.

I ciljani politički marketing je također dobra stvar. Ako živite u veliki grad, problemi povezani sa poljoprivreda, niste zainteresovani. A ako vidite političara na TV-u koji priča o tome, vjerovatno ćete promijeniti kanal, što je pogrešno, jer se isključujete iz političkog procesa. Ali novi algoritam daje političarima mogućnost da razgovaraju jedan na jedan s biračima o pitanjima do kojih im je stalo. Partijski programi su dugački dokumenti, stotine, ako ne i hiljade stranica. Jednostavna osoba ih neće moći razumjeti. Algoritmi vam omogućavaju da odaberete dio programa koji se odnosi na vas i prikažete ga kako biste se mogli upoznati s njim.

Nekada su političari svima odjednom slali jednu poruku o problemu do kojeg mnogi nisu marili. Sada mogu razgovarati o onome što je relevantno za vas. I očito je da će neki to početi raditi ranije, neki kasnije. Oni ranije će imati koristi samo zato što vas sada mogu bolje čuti. Uskoro će se pridružiti i drugi političari i ravnoteža snaga će se uspostaviti, svi ćemo od toga imati koristi.

- Ali dok je Tramp na čelu...

Da, Trump je priča o uspjehu čovjeka bez podrške velikih lobista. Bilo je jednostavno smiješno: nije imao jasnu ideju, pričao je gluposti. Klintonova je imala mnogo veći budžet. Ali Tramp se direktno obratio ljudima. I Bernie Sanders danas može daleko dogurati na izborima samo zato što ima šta da kaže na Tviteru – ovo je prava revolucija u politici. Čak i prije 10 ili 20 godina, niko ne bi čuo za njega.

Pitanje je da li ja ili bilo koji korisnik imamo stvarnu priliku da zaustavimo stalni nadzor i izađemo iz mreže koja prikuplja lične podatke.

Nemoguće je to zaustaviti. Iako možete jednostavno prestati koristiti Facebook i Twitter. Inače, ove dvije kompanije najmanje agresivno prikupljaju podatke. misliti o kreditna kartica ili web pretraživač - ovo su vrlo lični podaci, digitalni otisci koji zaista mogu puno reći o vama. Tako da bih morao ugasiti svjetla, preseliti se u pećinu usred šume i riješiti se svih digitalnih uređaja. A i tada bi te neki turista našao i slikao, jer si čudak. I ovdje opet ostavljate digitalne otiske. Ovdje nema gotovih rješenja, treba biti oprezan, analizirati, kreirati nova politika povjerljivosti, razviti potrebne tehnologije za njegovu implementaciju. Možete glasati za političare koji privatnost shvataju ozbiljno.

- Promeniti zakone?

Mislim da to samo usporava proces. Ako donesete zakon koji zabranjuje bilo kakvu vrstu profiliranja korisnika, on će se urušiti, cijeli sistem preporuka će prestati s radom. Vaš Spotify, Last.fm, Netflix, Facebook, sve. Rezultati pretraživanja koje vidite također su dio motora za preporuke, a i Google bi prestao raditi. Općenito, vjerujem da kako budemo sve više digitalizirani i ostavljamo sve više digitalnih otisaka prstiju, a algoritmi postaju pametniji, nećemo moći zadržati privatnost u budućnosti.

- A šta će značiti ovaj gubitak privatnosti?

Možda u budućnosti nećete moći sakriti čak ni svoje najličnije osobine. Danas mi možeš reći šta si Political Views, seksualnu orijentaciju, vjersku pripadnost, ili ne morate reći. Ali u budućnosti možda nećete imati taj izbor. Algoritmi vide pravo kroz vas. Već danas smo u mogućnosti da fotografišemo bilo koju osobu i sa tačnošću većom od 90% utvrdimo koja je njena seksualna orijentacija, bez pribjegavanja analizi dodatnih podataka. Da ne spominjem koliko možete naučiti o sebi kada ima lajkova i tvitova. To će moći da urade vlade, kompanije pa čak obični ljudi. Ono što je Štazi uradio u Istočnoj Nemačkoj, koristeći stotine hiljada ljudi na platnom spisku, danas student može da uradi na svom laptopu srednja škola.

Ipak, ista tehnologija predstavlja daleko veću opasnost za ljude koji žive u zemljama poput Saudijske Arabije ili možda Rusije. Ako živite u Saudijska Arabija a algoritam može reći vladi koji su vaši politički stavovi i seksualna orijentacija - možete jednostavno poginuti.

- Facebook je istovremeno i privatna kompanija, biznis.

Važno je ko kontroliše medije. Očigledno je da Mark Zuckerberg danas sama upravlja okruženjem koje mnogi ljudi koriste za konzumiranje informacija. Larry Page i Sergey Brin vode još jedno okruženje koje ima potencijal da ima ogroman utjecaj na izborne rezultate. I zaista je opasno na mnogo nivoa. Možda su svi dobri momci, ali ko zna sa sigurnošću? Pretpostavimo da je Zuckerberg u redu, ali šta ako je sljedeći Zuckerberg čudovište? Uvek je loše za demokratiju kada jedna osoba ima previše moći, ali to je ono čime se već sada bavimo.

Prije svega, Zuckerberg može promijeniti svoj algoritam. Ali Mark je, barem, odgovorna osoba, i ljudi znaju: ako išta, on može biti kriv. Ali jednostavan programer, anonimni tip koji sjedi u serverskoj sobi, nema takvu odgovornost. On sutra može da promeni par linija koda u Facebook algoritmu i utiče na rad ove ogromne mašine, a niko to neće primetiti, štaviše, ljudima će biti teško da dokuče da je to on uradio.

Drugi problem je što algoritam može početi raditi stvari koje niko ne očekuje, čak ni sam Zuckerberg i njegovi programeri. U prošlosti, ako ste imali novine i željeli da pokrenete političku kolumnu, dogovorili ste sastanak sa urednicima i rekli im kako bi to trebalo da izgleda. Bilo je lako kontrolisati, a kao vlasnik, odmah ste mogli da vidite da li vaše novine štampaju nešto pogrešno.

Facebook algoritme je mnogo teže kontrolisati, svima pokazuju različite stvari. Ni Zakerberg ni njegovi inženjeri nisu u stanju da shvate šta ovaj algoritam zapravo radi, šta se dešava u njemu. Odnosno, svakako možemo razumjeti kako to funkcionira, jer su čak i neuronske mreže prilično jednostavne - ali su ogromne. Toliko je slojeva ovih jednostavnih stvari da sistem postaje potpuno nerazumljiv. To omogućava paradoksalnu situaciju kada Zuckerberg algoritam počne raditi stvari o kojima nemamo pojma i koje, shodno tome, ne možemo kontrolirati.

- Vau. I kako vidite rješenje ovog problema?

Tradicionalne medije kontrolišu javne organizacije i vladine medijske agencije kako bi se osiguralo da novinari ne objavljuju lažne informacije. Mislim da bi se isti standardi trebali primjenjivati ​​na kompanije poput Facebooka ili Googlea. Očigledno, ovo je mnogo teže implementirati, jer svaki korisnik Facebooka ima personalizirano iskustvo. Nije kao da se bavite tradicionalnim medijima u kojima možete izbrojati ko je koliko puta lagao i kazniti ih. Ali mislim da možemo analizirati iskustvo slučajnih deset ili sto hiljada korisnika i na osnovu toga izvući zaključke o ponašanju algoritma u cjelini.

- Predlažete da se kontroliše algoritam, a ne korisnik, zar ne?

Predlažem korištenje jednog algoritma za kontrolu drugih algoritama. Kada bi drugi algoritmi pratili rad algoritama Marka Zuckerberga, ne samo da bi on bio potpunije svjestan svoje odgovornosti, već bi mu ljudi više vjerovali. Društvo, političari, Zuckerberg - svi moramo usvojiti ovu novu politiku koja nas može osigurati od uplitanja programera u server sobi. Svi će imati koristi od ove dodatne kontrole, javne i otvorene. To može pratiti univerzitet, nekoliko univerziteta, javne organizacije ili svakog korisnika.

Sada, kada Facebook primjećuje čudne stvari iza njihovog algoritma, pokušavaju to shvatiti. Uzmimo, na primjer, lažne vijesti. To je problem sa kojim se dugo suočavaju i naporno rade na njegovom rješavanju. I možemo reći da su uspjeli prilagoditi algoritam na način da prestane da prikazuje lažne vijesti. Ali sve ovo sugerira da niko ne razumije kako algoritam funkcionira - možemo samo pogledati rezultat i ispraviti greške. To se odnosi i na druge oblasti – vrlo brzo ćete doći kod doktora, a on će vam reći: “Popijte ovaj lijek, pomoći će vam. Ali ne znam zašto - kompjuter je tako rekao. Mora da je istina, jer on se praktično ne vara i zna sve bolje od mene.

- Verovatno ne bih uzeo te pilule.

Mislim da bi se isplatilo - kompjuteri su ovde precizniji.

"Ipak, mislite li da ćemo se moći zaštititi u budućnosti?"

Možemo promijeniti zakone i stvoriti kompanije koje su u stanju bolje zaštititi našu tehnologiju; možemo razgovarati o decentraliziranim tehnologijama šifriranja. Ali umjesto da nastavimo da se upuštamo u bitku za privatnost koju smo već izgubili, trebali bismo razmisliti kako dalje. Pokušajmo društvo učiniti otvorenijim i tolerantnijim. Teže je manipulisati obrazovanim biračima, tolerantno društvo neće ugrožavati ljude drugačijih pogleda, seksualne orijentacije ili religije. I ne možemo se braniti ako se ne ujedinimo. Ovaj problem je preozbiljan - ne možete se zaštititi od nuklearne bombe sami. Iako je ovaj primjer samo ohrabrujući. Imamo mnogo drugih potencijalno opasnih tehnologija koje je čovječanstvo razvilo i uspjeli smo se nositi s njima. Zamislite nuklearnu energiju, dinamit ili kuhinjske noževe. Očigledno, postoje primjeri da se ove tehnologije koriste protiv našeg blagostanja, ali općenito uspijevamo da ih kontrolišemo. Možemo upravljati nuklearnom energijom - možemo upravljati algoritmima.

Arnold Hačaturov je učestvovao u radu na tekstu.