ミハイル・コジンスキーの心理測定法。 ミハル・コシンスキー「世界が人工知能によってどのように捉えられるか、私たちは気付かないだろう」
ズベルバンクの上級副社長アレクサンダー・ヴェディヤヒン氏によると、ロシアは2018年に心理測定モデルに基づいて借り手の信用度を評価するシステムを導入する予定だという。
「2018年にはすでにそうなっていると思います。 理想的な選択肢は、その人が電話であることで、誰であるか、すべての痕跡、すべての情報源がわかり、彼がどのような人であるかが明らかになり、刑務所のロザリオとウラジミール・セントラルが好きなら、彼は融資をすぐに承認する必要はほとんどなく、おそらくもう一度何かを確認する必要がある」とヴェジャキン氏は述べた（インターファクスからの引用）。
ズベルバンクは10～15年以内に人型ロボットの出現を予測
ヴェディヤキン氏は、10～15年以内に、汎用人工知能を備えたアンドロイドロボットが登場するだろうと述べた。 彼によると、 既存のシステム人工知能は開発者が設定した特定のタスクに限定されますが、人型ロボットは普遍的な知能を備えることになります。 このような人型ロボットは、ほぼあらゆる分野で使用できるとヴェディヤキン氏は述べた。 そうすることで、人間の感情を模倣するように訓練することができます。
トップマネージャーによると、心理スコアリングに関するパイロットプロジェクトはすでに実行されており、同意したクライアントの「限られたサンプル」が参加するという。 「私たちは個人データの保護に関する法律に従って完全に行動しており、これが私たちの取り組んでいる方向です。 これは社内で研究中のプロトタイプですが、ここでは顧客の完全な同意を得ています」とズベルバンクの上級副社長は述べた。
ヴェディヤヒン氏は、心理測定スコアリングはポーランドの研究者ミハイル・コシンスキー氏が開発した方法に基づくと述べた。 コシンスキーは、データ分析に基づく心理学の分野である心理測定学の第一人者です。 彼は、ユーザーの行動を分析することによって、 ソーシャルネットワーク、人の心理的な肖像画を構成します。
フィナンシャル・タイムズ紙は、ケンブリッジ大学とスタンフォード大学の科学者らによる研究について記事にした。 科学者たちは、ユーザーのプロフィールはソーシャルネットワークでの「いいね！」に基づいて編集されたものであるという結論に達しました。 フェイスブックは、彼の性格を最も近い人々よりもうまく説明しています。 ケンブリッジ大学とスタンフォード大学は、コンピューターは、わずか 10 件の「いいね！」を分析した場合は同僚よりも、70 件の「いいね！」を獲得した場合は友人より、150 件の「いいね！」を分析した場合は親戚よりも、そして 300 件の「いいね！」を分析した場合は配偶者よりもその人の性格をよりよく描写できると結論付けています。 の平均 フェイスブック FT によると、ユーザーあたりの「いいね！」の数は 227 です。
ケンブリッジ大学（英国）のデビッド・スティルウェル氏とミハル・コシンスキー氏は、ユーザーがソーシャルネットワーク上に残した「いいね！」に焦点を当て、ユーザーの性格や性格特性を「計算」できるコンピュータープログラムを開発した。 さらに、開発者によると、新しいアルゴリズムは実際の人間よりもはるかに正確にこれを実行します。
「人の性格の特徴を判断する能力は、私たちが毎日行う社会的行動から、誰と結婚するか、誰を信頼するか、誰を大統領に雇うか選出するかなどの長期的な決定に至るまで、私たちの社会生活の基礎です。 , - デビッド・スティルウェル氏のコメント - このようなアルゴリズムの結果は、正しい選択をするのに大いに役立ちます。」
コシンスキーとスティルウェルによるこのような開発はこれが初めてではない。 2013年には、Facebookユーザーの年齢、人種、性的指向、IQなどの「いいね！」の特徴をほぼ正確に判定するプログラムを導入した。
新しいソフトウェアバージョンに関しては、投稿の下に置かれた「いいね！」に基づいて、西洋の心理学者が人の性格モデルを研究するために使用する5つの基準に従ってユーザーを識別することができます。これらは、善意、寛容さ、誠実さ、感情的です。安定性と外向性。
アルゴリズムの精度をテストするために、研究者らは Facebook 用の特別なゲーム アプリケーション、myPersonality を作成しました。 これを扱う過程で、ユーザーは自分の世界観に関連するいくつかの質問に答えるよう求められ、またソーシャル ネットワーク内の 1 人以上の「友達」の性格特性を評価するよう求められました。
合計で、このアプリケーションは 8 万 7,000 人がダウンロードし、そのうち 1 万 7,000 人が Facebook 上の「友達」または Facebook でお互いを知っていました。 実生活.
驚くべきことが判明しました。仮想プログラムは、人の仮想および現実の友人や知人よりもはるかにうまく個人を識別するタスクに対処しました。 このプログラムでは、職場の同僚よりも人の性格をより正確に評価するには、わずか 10 件の「いいね！」が必要で、70 件の「いいね！」があれば、友人や親戚の 150 件を上回りました。
このような結果は曖昧な印象を残します。 専門家らは一方で、「いいね！」の分析は、これから取引する相手のより正確な人物像を構築するのに役立つと述べている。 私生活、仕事、ビジネスなど。
一方で、インターネット上の個人データのセキュリティには疑問があります。誰かがこのプログラムを使用しようとすると、私たちが望んでいる以上に私たちについて知ることができるからです...時間が経つにつれて、これにより人々は使用を制限することさえ強制される可能性がありますソーシャルネットワークの。
最近、インターネット上で人々がどのように行動するかを研究しようとする研究が数多く発表されています。 そこでつい最近、オハイオ大学の科学者らは、ソーシャルネットワークに自撮り写真を投稿するのが好きな男性は反社会的行動をとりやすいという結論に達した。
18歳から40歳までの約800人の男性が研究に参加するために募集された。 すべての参加者は、ソーシャルネットワークに写真を投稿する頻度を回答するよう求められました。 彼らはまた、アンケートに回答し、それに基づいて科学者たちは彼らの社会的行動と自己対象化（自分自身の外見への注意）についての結論を導き出しました。
土曜日のスイス雑誌 ダスストア Facebook のパーソナライズされた広告テクノロジーが米国の選挙と英国の EU 離脱に関する国民投票の結果にどのような影響を与えたかに関する調査結果を発表しました。 ドイツのシュピーゲル紙が指摘しているように、多くのジャーナリストはすでにこの調査を「今年のテキスト」と呼び始めている。すべてが揃っています:そして 最新技術; そしてそこから生まれた万能兵器 良い手悪い。 そして私たち一人ひとりを日々監視しています。 そして謎の顧客。 そして乞食から王子への変身（そしてその逆も同様）。 インサイダーはドイツ語本文の全訳を掲載しています。
11月9日朝8時半、ミハル・コジンスキーはチューリッヒ・スネハス・ホテルで目覚めた。 34歳の科学者は、ビッグデータといわゆる「デジタル革命」の危険性についての会議での報告を携えて、連邦高等技術学校（ETH）に講演するために来た。 コジンスキーは、データ分析に基づく心理学の分野である心理測定の第一人者であるため、このような講演で世界中を旅しています。 その朝、テレビをつけると、彼は爆弾が爆発したことに気づきました。 社会学者のあらゆる予想に反して、ドナルド・トランプが米国大統領に選出された。
コジンスキーは、トランプの勝利やさまざまな州の投票結果に関するニュースを長い間見ている。 彼は、この出来事が彼の科学の発展と何らかの形で関係しているのではないかと疑っています。 コジンスキーはため息をついてテレビを消す。
同じ日、これまで無名だったロンドンに本拠を置く企業が、「データ駆動型コミュニケーションに対する当社の革新的なアプローチが、ドナルド・トランプの勝利にこれほど大きな貢献をしたことに驚いている」というプレスリリースを発表した。 プレスリリースには、Alexander James Ashburner Nix という人物が署名しました。 彼は 41 歳、イギリス人で、ケンブリッジ アナリティカの責任者です。 ニクスはいつもスーツを着て、おしゃれな角縁の眼鏡をかけて、ブロンドのウェーブのかかった髪を後ろでとかしていることが多いです。
思慮深いコジンスキー、聡明なニックス、そして満面の笑みを浮かべたトランプ――前者はデジタル革命を可能にし、後者はデジタル革命を可能にし、後者はデジタル革命のおかげで勝者となった。
ビッグデータはどれほど危険ですか?
現在、過去 5 年間月に住んでいない人なら誰でも、ビッグ データという用語をよく知っています。 この用語は、インターネット上または「オフライン」上で行うすべての行為がデジタル フットプリントを残すことも意味します。 クレジット カードでの買い物、Google リクエスト、ポケットにスマートフォンを入れたままの散歩、ソーシャル ネットワークでの「いいね！」など、すべてが保存されます。 長い間このデータが何に役立つのか誰も理解できませんでした。最近、Google で「血圧を下げる方法」を検索したため、Facebook フィードに高血圧薬の広告がポップアップ表示される場合を除きます。 また、ビッグデータが人類にとって何なのか、大きな危険なのか、それとも大きな成果なのかも明確ではありませんでした。 しかし、11月9日以来、私たちはこれに対する答えを知っています。 結局のところ、インターネット上のトランプ陣営と英国EU離脱支持の陣営の背後には、ビッグデータを研究する同じ会社、ケンブリッジ・アナリティカとそのディレクター、アレクサンダー・ニックスがいる。 これらの投票の性質（そして今後数か月でヨーロッパに待ち受けているものの性質）を理解したい人は、2014 年に英国のケンブリッジ大学で起こった注目すべき出来事から始める必要があります。 つまり、コジンスキー心理測定学科で。
サイコメトリーはサイコグラフィーとも呼ばれ、人間の性格を測定する試みです。 現代心理学では、標準はいわゆる「オーシャンメソッド」（OCEANと綴られ、5つの次元のアナグラム）です。 英語）。 1980 年代に、2 人の心理学者が、あらゆる性格特性が 5 つの次元を使用して測定できることを証明しました。 これらはいわゆる「ビッグ 5」です: 寛容さ (新しいものに対してどの程度オープンか)、誠実さ (どの程度完璧主義者か)、外向性 (社会についてどのように感じているか)、協調性 (どの程度友好的で協力する意欲があるか) ）と神経症（自分自身からどれほど簡単に騙されやすいか） これらの測定に基づいて、あなたがどのような人を相手にしているのか、彼の欲望や恐れは何なのか、そして最終的にはどのように行動できるのかを正確に理解することができます。 問題はデータ収集にありました。ある人について何かを理解するには、膨大なアンケートに回答する必要がありました。 しかしその後、インターネットが登場し、次にフェイスブック、そしてコジンスキーが登場しました。
2008 年、ワルシャワの学生ミハル・コジンスキーは、 新生活: 彼は名門英国ケンブリッジの心理測定センター、世界初の心理測定研究所であるキャベンディッシュ研究所に入学しました。 彼はクラスメートとともに MyPersonality という Facebook アプリを考案し、立ち上げました。 ユーザーは膨大な質問リスト (「ストレスがかかるとすぐにイライラしますか? 他人を批判する傾向がありますか?」) に答えるように求められ、それからあなたの「性格プロフィール」が得られ、アプリケーションの作成者は非常に貴重な情報を受け取りました。個人データ。 作成者は、予想される十数人のクラスメートに関するデータの代わりに、数百人、数千人、そして数百万人もの人々に関する情報を受け取りました。 こうして二人の博士課程学生は、心理学研究史上最大のデータの「収穫」を集めた。
コジンスキーと同僚が今後数年間かけて開発したプロセスは非常にシンプルです。 まず、受験者は質問リスト、つまりオンライン テストを受け取ります。 それに対する答えから、科学者は被験者の個人的な価値を計算します。 次に、コジンスキー氏と彼のチームは、対象者の行動、つまりFacebook上での「いいね！」や再投稿、性別、年齢、居住地などを調査した。 これが研究者がつながりを得る方法です。 ネットワーク上のデータを簡単に分析すると、異常な結論が導き出されることがあります。 たとえば、男性が MAC 化粧品ブランドをフォローしている場合、その男性は同性愛者である可能性が高くなります。 逆に、異性愛の強力な指標は、ニューヨークのヒップホップ グループ、ウータン クランが好きかどうかです。 レディー・ガガのファンは外向的である可能性が高く、哲学的な投稿に「いいね」をする人は内向的です。
Facebook の 68 件の「いいね！」を分析するだけで、対象者の肌の色 (確率 95%)、同性愛者 (確率 88%)、および民主党または共和党への支持を判断するには十分です。
コジンスキーと彼の同僚は絶えずモデルを改良しました。 2012年、コジンスキーは、Facebookの68件の「いいね！」の分析だけで、対象者の肌の色（確率95％）、同性愛者（確率88％）、米国民主党または共和党への支持（確率85％）を判断するのに十分であることを証明した。 。 しかし、プロセスはさらに進み、知的発達、宗教的嗜好、アルコール、喫煙、または薬物への依存症になります。 このデータにより、対象者の両親が成年に達する前に離婚したかどうかを調べることも可能になった。 このモデルは非常に優れていることが判明し、特定の質問に対する被験者の答えを予測できるようになりました。 成功に酔いしれたコジンスキー氏は続けた。すぐにモデルは、10 件の「いいね！」を研究した後、職場の同僚よりも性格をよりよく認識できるようになった。 70 いいねを超えると、友達よりも優れています。 150 いいねの後 - 親よりも優れています。 300 いいねの後 - パートナーよりも優れています。 さらに多くの行動を学習すれば、その人自身よりもその人についてさらに詳しく知ることができるでしょう。 コジンスキーがモデルに関する記事を発表した日、苦情と仕事のオファーの 2 つの電話が彼に届きました。 どちらの電話も Facebook からのものでした。
友達限定
Facebook では、自分の投稿を公開および非公開として「ロック済み」としてマークできるようになりました。2 番目の場合、特定の友人グループのみが投稿を閲覧できます。 しかし、データコレクターにとっては、これも問題ではありません。 コジンスキー氏が常にFacebookユーザーの同意を求めてきたとすれば、最新のテストでは合格の前提条件として個人データへのアクセスが必要となる。
しかし、それは Facebook の「いいね！」だけではありません。コジンスキーとチームは、ユーザーのソーシャル メディアの写真に基づいて、ビッグ 5 の基準で人々を評価できます。 あるいは友達の数によっても、外向性の良い指標となります。 ただし、オフラインでも個人データを共有します。 スマートフォンのモーションセンサーは、私たちがスマートフォンで手を振っているかどうか、どれくらいの距離を運転しているかを示します（感情の不安定さと相関しています）。 コジンスキーが指摘しているように、スマートフォンは私たちが自発的または非自発的に記入する巨大な心理的アンケートです。 特に重要なことは、逆方向にも機能することです。データから心理的なポートレートを作成するだけでなく、これらのポートレートの中から必要なものを検索することもできます。 たとえば、心配している父親、内向的な内向的な人、どちらにしようか迷っている民主党支持者などです。 実際、コジンスキーは人々のための検索エンジンを発明しました。
コジンスキーは自分の仕事の可能性と危険性の両方をますます明確に理解していました。
この頃、2014 年初頭、コジンスキーはアレクサンダー・コーガンという名の若い助教授からアプローチを受けました。 コジンスキー法に興味のあるある企業から依頼があった。 この提案は、米国のFacebookユーザー1000万人を心理測定的に分析するというものだった。 目的については、秘密保持を理由に対話者は明言しなかった。 コジンスキーは、私たちが彼の研究所に有利な多額の資金について話しているので、最初は同意しましたが、その後、同意することを躊躇し始めました。 その結果、彼はコーガンから会社名を絞り出しました：SCL、Strategic Communications Laboratories (「戦略的コミュニケーション研究所」)。 コジンスキーさんはその会社の名前をグーグルで調べた。 同社のウェブサイトには「当社は世界的なキャンペーン管理会社である」と書かれており、心理学と論理に基づいたマーケティングを提供している。 選挙結果への影響に注目する。 コジンスキー氏は、この会社が米国で何ができるだろうかと当惑しながらサイトのページをクリックした。
アレクサンダー・コーガン
当時コジンスキーが知らなかったのは、後にパナマ文書やウィキリークスの暴露で明らかになったように、SCLの背後にはタックスヘイブンと結びついた複雑な企業システムがあるということだった。 このシステムの一部は発展途上国の危機の原因となっており、もう一つは NATO がアフガニスタン国民の心理操作方法を開発するのに役立っています。 の一つ 子会社 SCL は Cambridge Analytica であり、Brexit とトランプを求めるオンライン キャンペーンを陰で支えている邪悪な小さな会社です。
コジンスキー氏はこのことについて何も知らないが、何かが間違っているのではないかと疑っている。 調査を行った後、アレクサンダー・コーガンがSCLと取引する秘密会社を設立したことを知りました。 Das Magazin が入手できるこの文書から、SCL がコーガンの手からコジンスキー法に関するデータを受け取ったことがわかります。 コジンスキーは、コーガンが SCL スピンドクターに販売するために自分のシステムをコピーまたは再構築した可能性があることに突然気づきました。 科学者はコーガンとの連絡を直ちに打ち切り、研究所の責任者に状況を報告した。 研究所内で紛争が勃発しており、研究所は評判を恐れている。 コーガンはシンガポールに移り、結婚して自分をスペクトラム博士と呼び始めました。 コジンスキーはアメリカに移住し、スタンフォード大学で働き始めた。
1 年以上、すべてが順調に進みましたが、2015 年 11 月、急進的な EU 離脱支持者の指導者、ナイジェル・ファラージは、彼のインターネット キャンペーンと協力するために、あるビッグ データ企業、つまりケンブリッジ アナリティカを接続していると、彼の Web サイトで発表しました。 同社の中核的能力は、「オーシャンメソッド」に基づく新しいタイプの政治マーケティング、いわゆる「マイクロターゲティング」である。
コジンスキーのもとにはたくさんの手紙が届き始める。「ケンブリッジ」、「海洋」、「分析」という言葉を考えると、多くの人は彼が何らかの形でこれに関係していると考えている。 しかし、その時になって初めて彼自身もそのような会社の存在を知ります。 彼は恐怖を感じながらその会社の Web サイトを閲覧しました。 悪夢が現実となった。彼の手法が大きな政治ゲームに利用されているのだ。
2016 年 7 月、Brexit 国民投票の後、彼の頭に呪いが降りかかり始めます。 言って、あなたがやったことを見てください！ そのたびに、コジンスキー氏は言い訳をし、自分がその会社とは何の関係もないことを証明しなければならない。
まずBrexit、次にトランプ
10ヶ月が経ちました。 2016 年 9 月 19 日のカレンダーでは、米国の選挙運動が本格化しています。 クリーデンス・クリアウォーター・リバイバルの「バッド・ムーン・ライジング」のギター・リフが、ニューヨーク・グランド・ハイアットのネイビーブルーの部屋を満たす。 縮小版の世界経済フォーラムであるコンコルディア サミットが毎年開催されます。 現スイス大統領ヨハン・シュナイダー＝アマンを含む権力者が招待される。 「ケンブリッジ・アナリティカのディレクター、アレクサンダー・ニックスをようこそ」と心地よい女性の声が響く。 ダークスーツを着たひょろ長い男がステージに上がる。 静寂がホールを支配する。 これがトランプ大統領の新しいデジタル専門家であることは多くの人がすでに知っている。 トランプ大統領は数週間前、「間もなく私をミスター・ブレグジットと呼ぶようになるだろう」と謎めいたツイートをしていた。 実際、政治学者たちは当時すでにトランプ大統領の政策と英国のEU離脱支持者の政策の類似性について書いていた。 そして、トランプ氏とあいまいなケンブリッジ・アナリティカとの関係について知る人はほとんどいなかった。
Cambridge Analytica ディレクター Alexander Nix 氏
それまで、トランプのデジタルキャンペーンは多かれ少なかれ一人の人物、ブラッド・パースケールで構成されていた。 マーケティング愛好家であり、失敗したスタートアップの創設者でもある彼は、トランプのために 1,500 ドルのシンプルなウェブサイトを構築しました。 70歳のトランプ氏はデジタル時代の人間とはとても言えない。彼のデスクトップにはコンピューターすらない。 彼のパーソナルアシスタントがかつて私に語ったところによると、そんなものさえ存在しないのです。 Eメールトランプから。 アシスタント自身が彼にスマートフォンの使い方を教え、それ以来彼はスマートフォンからさまざまな考えを Twitter に注ぎ込んでいる。
対照的に、ヒラリー・クリントンは、初代「ソーシャルメディア大統領」としてのバラク・オバマの遺産を活用した。 彼女には民主党のメーリングリストがあり、何百万人もの購読者がおり、Google と Dreamworks からのサポートを受けていました。 2016年6月にトランプ大統領がケンブリッジ・アナリティカを雇用したとき、ワシントンでは多くの人が顔をしかめた。 この国のことを何も理解していないスーツを着た外国人野郎？ 真剣に？
「紳士淑女の皆様、ビッグデータと心理測定の力について今お話しできることを光栄に思います。 選挙運動」とニックス氏はサミットで語った。 その瞬間、彼の背後に、彼の会社のロゴが描かれたスライドが現れました。それは地図のようなネットワークで構成された脳の画像でした。 「数カ月前まで、テッド・クルーズは最も承認されていない候補者の一人でした」とブロンドの女性は語った。 英語のアクセントその場にいたアメリカ人は文学的なドイツ語を聞くスイス人のように感じられたほどだ。 「彼の名前を知っていたのは有権者の40％だけだった。」 出席者全員が、おそらく大統領選挙で最も説明のつかない出来事である、保守党のクルーズ上院議員の流星的な台頭の話を覚えていた。 共和党内の最後のトランプ大統領の本格的な反対者は、文字通りどこからともなく現れた。 「それで、どうやってそうなったの？」 ニックスは尋ねた。 2014年末、ケンブリッジ・アナリティカはまさに億万長者のロバート・マーサーから資金提供を受けたテッド・クルーズの顧問として米国選挙キャンペーンに参入した。 それまでは、キャンペーンは人口動態に基づいて行われていたとニックス氏は主張した。「真剣に考えれば、最も愚かな考えだ。すべての女性は同性であるため同じメッセージを受け取り、すべてのアフリカ系アメリカ人は人種に基づいて異なるメッセージを受け取るということだ」 このような素人っぽい方法で（そしてここではニックスですら何も付け加えることができない）、クリントンチームは社会学者によって促された形式的に同質なグループに社会を分割するというキャンペーンを展開した。 最後まで彼女に勝利をもたらしたもの。
ケンブリッジ・アナリティカ、テッド・クルーズの成功は彼女のおかげだと語る
そして、ニックスは別のスライドをクリックします。5 つの顔があり、それぞれが特定の性格プロファイル、つまりビッグ 5 の次元に対応しています。 「私たちケンブリッジ・アナリティカでは、すべての成人米国国民のアイデンティティを計算できるモデルを開発しました」とニックス氏は続けます。 ホール内は完全な静寂に包まれます。 Cambridge Analytica のマーケティングの成功は 3 つの柱に基づいています。 これは、ビッグデータとターゲット広告の研究である「海洋モデル」に基づいた心理行動分析です。 後者は、パーソナライズされた広告、つまり個々の消費者の性格にできるだけ近い広告を意味します。
ニックスは彼の会社がどのようにそれを行っているかを誠実に説明します（講義 利用可能ユーチューブで）。 彼の会社は、地籍リスト、ボーナス プログラム、電話帳、クラブ カード、新聞購読、医療データなど、考えられるすべての情報源から個人データを購入しています。 米国では、ほぼすべての個人データを購入することが可能です。 たとえば、ユダヤ人女性がどこに住んでいるか知りたければ、データベースを購入すれば安全です。 Cambridge Analytica は、このデータを登録済みの共和党支持者のリストおよび Facebook のいいねシェア データと照合して、個人の海洋プロファイルを作成します。 デジタル データから、恐怖、願望、興味を持った人々が突然現れ、住所も明らかになります。
この手順は、Kozinsky が開発したモデルと同じです。 Cambridge Analytica は、Facebook ユーザーから有意義な「いいね！」を獲得するために、IQ テストやその他の小規模なアプリも使用しています。 そしてニックスの会社は、コジンスキーが警告したことを実行している。 私たちのコントロール センターは次のようになります。注目してください」と Nix 氏はスライドをクリックしながら言います。 アイオワ州の地図が表示されます。そこでは、テッド・クルーズが予備選挙で予想外の多数の票を獲得しました。 マップ上には、パーティの色に応じて赤と青の小さな点が何十万も表示されます。 ニックスは基準を構築します。 共和党 - そして青い点が消えます。 まだ選択を決めていません - ポイントが少ないです。 男性はさらに少ないなどです。 その結果、年齢、住所、興味、政治的嗜好を伴う 1 人の名前が表示されます。 しかし、Cambridge Analytica は個人のメッセージをどのように処理するのでしょうか?
ニックス氏は別のプレゼンテーションで、銃規制法の例を用いて次のように説明した。 上級神経症的な場合、私たちは安全の源として武器を提示します。 ここで、左の写真は窓を割る強盗の手です。 そして右の写真には、日没に向かってライフルを持って野原を歩いている男性と息子が見えます。 明らかに鴨狩りです。 この写真は裕福で保守的な外向的な人向けです。」
トランプの矛盾した性質、彼の不謹慎さ、そしてそこから発せられるさまざまなメッセージの深淵が、突然彼の手に渡った。それは、個々の有権者にとって、彼自身のメッセージだった。 数学者のキャシー・オニール氏は8月、「トランプ氏は国民の反応だけに依存する完璧なご都合主義アルゴリズムのように振る舞う」と指摘し、トランプ氏とクリントン氏の3回目の討論会当日、トランプ陣営は17万5千を超える異なるバリエーションをクリントン氏に送信した。ソーシャル ネットワーク (主に Facebook) それらは、見出しと小見出し、背景色、投稿内での写真やビデオの使用など、情報の特定の受信者に心理的に可能な限り正確に適応するために、最も細部が異なるだけです。繊細な細工により、メッセージが可能になります。人口の最小グループの共感を得るために、ニクス自身がダス・マガジンに説明した：「このようにして、私たちは適切な村、近所、家、さらには特定の人々にさえ連絡することができます。」 マイアミのリトル・ハイチ地区では、次のように情報が発信されました。クリントン財団がハイチ地震の余波への参加を拒否したのは、住民がクリントンに投票するのを思いとどまらせるためであったが、もう一つの目的は、クリントン支持層（疑惑の左翼、アフリカ系アメリカ人、若い女性など）をハイチから遠ざけることであった。トランプ大統領のスタッフの一人の言葉を借りれば、投票箱は彼らの選択を「抑圧」するためだという。 Facebook のいわゆる「ダークポスト」も使用されました。これは、ニュースフィードの中央にある、特定のグループの人だけが見ることができる有料広告です。 たとえば、アフリカ系アメリカ人には、クリントン氏が黒人男性を捕食者に例えた動画付きの投稿が表示された。
ヒラリー・クリントンはケンブリッジ・アナリティカのアンチ広告の被害者の一人だった
「私の子供たちは、同じメッセージが書かれたポスターが誰にとっても何を意味するのか、もう説明できません」とニックスはコンコルディア・サミットでのスピーチを締めくくり、注目に感謝してステージを去った。
この特定の瞬間に、アメリカ社会がトランプの専門家によってどの程度処理されているかを言うのは難しい。なぜなら、彼らは中央テレビチャンネルを攻撃することはめったになく、最も頻繁にソーシャルネットワークとデジタルテレビを使用するためである。 そして、社会学者のパターンに従って活動したクリントンチームは依然として無気力なままだが、ブルームバーグ特派員サーシャ・イッセンバーグによれば、トランプ大統領の「デジタル本部」があるサンアントニオには「第二の本部」があるという。 ケンブリッジ・アナリティカの従業員計12人は7月にトランプ氏から10万ドル、8月に25万ドル、9月にさらに500万ドルを受け取ったが、ニックス氏の計算ではサービス料の総額は1500万ドルだった。
しかし、進行中の活動は過激でもある。2016年7月以来、トランプ陣営のボランティアは、特定の建物の居住者の政治的好みや性格タイプを示唆する申請書を受け取っている。 したがって、ボランティアの扇動者はこのデータに基づいて住民との会話を修正しました。 ボランティアは同じアプリケーションにフィードバックを記録し、データはケンブリッジ アナリティカ分析センターに直接送信されました。
同社は、17 州のみに焦点を当てて、アメリカ国民の 32 の精神タイプを特定しました。 そして、コジンスキーがMAC化粧品の男性ファンは同性愛者である可能性が高いことを発見したのと同じように、ケンブリッジ・アナリティカは、アメリカの自動車産業の支持者が間違いなくトランプの潜在的な支持者であることを証明した。 とりわけ、このような発見は、トランプ氏自身がどのメッセージをどこに適用するのが最適かを理解するのに役立った。 ここ数週間、陣営がミシガン州とウィスコンシン州に焦点を当てた決定はデータ分析に基づいていた。 候補者は制度適用のモデルとなった。
ケンブリッジ アナリティカはヨーロッパで何をしているのですか?
しかし、心理測定が選挙結果に及ぼす影響はどれほど大きかったのでしょうか? ケンブリッジ・アナリティカはキャンペーンの成功の証拠を急いで示していない。 これはまったく答えのない質問である可能性が十分にあります。 ただし、事実が 1 つあります。ケンブリッジ・アナリティカの支援のおかげで、テッド・クルーズ氏はゼロから予備選でトランプ氏の最も有力なライバルになったということです。 ここに地方票の増加があります。 これはアフリカ系アメリカ人の選挙活動の減少です。 トランプ大統領がこのプロジェクトにほとんど資金を費やさなかったという事実でも、パーソナライズされたプロモーションの効果について雄弁に物語ることができる。 そして広告予算の4分の3をデジタル領域につぎ込んだという事実さえも。 トランプ氏の関係者の一人がツイッターで書いたように、フェイスブックは選挙において完璧な武器であり、最良のアシスタントとなった。 ちなみに、ドイツでは反エリート主義の「ドイツのための選択肢」のFacebookフォロワー数が、CDUとSPDの第一党を合わせたよりも多い。
さらに、社会学者や統計学者が予測に大きな間違いを犯したために選挙に負けたとは決して断言できません。 逆も真です。統計学者が勝利しましたが、それは最新の手法を使用した統計学者だけでした。 歴史のジョーク: トランプは常にこの科学を批判してきたが、勝利したのは主にその科学のおかげだ。
2 番目の勝者は Cambridge Analytica です。 ブライトバートの主要な保守派代弁者であるスティーブ・バノン氏も同社の取締役会のメンバーである。 同氏は最近、トランプ陣営の上級戦略官に指名された。 フランス国民戦線の活動家で党首の姪であるマリオン・マレシャル・ルペン氏はすでに同社との協力を喜んで発表しており、同社の社内ビデオには「イタリア」をテーマにした会議の様子が映されている。 ニックス氏によると、今では世界中の顧客が彼に興味を持っているという。 すでにスイスやドイツからも協力要請が出ている。
マリー・ルペン氏はケンブリッジ・アナリティカの次の顧客になりたいと考えている
これらすべてはコジンスキーによってスタンフォード大学のオフィスから観察されている。 米国の選挙後、大学のすべてがひっくり返りました。 私たちは、科学的分析という研究者が利用できる最も鋭い武器を使って、コジンスキーの出来事の発展に応えます。 彼は同僚のサンドラ・マッツと一緒に一連のテストを実施し、その結果は間もなく発表される予定です。 科学者が Das Magazin に共有したこれらの発見のいくつかは衝撃的です。 たとえば、Cambridge Analytica が使用しているような心理的ターゲティングにより、Facebook 広告のクリック数が 60% 増加します。 パーソナライズされた広告を閲覧した後、ユーザーが行動を起こす (あれやこれやを購入する、または適切な候補者に投票する) 可能性は 1400% 増加します。
今、世界はひっくり返った。Brexitが起こり、間もなくトランプがアメリカを統治するだろう。 それはすべて、私たちに危険を警告したいと考えた男性から始まりました。 今、彼の仕事メールにまた大量の苦情が届くようになりました。 「いいえ」とコジンスキーは言う。 - それは私のせいではありません。 私は爆弾を作ったわけではなく、ただ爆弾が存在することを示しただけなのです。」
ミハイル・コシンスキーはデジタル・サイコメトリーの第一人者であり、人々のデジタル・フットプリントを分析しています。 私たちのプライバシーはどうなるのか、ニカ・ドゥブロフスカヤは心配そうに彼に尋ねた。
ミハル・コシンスキー - 心理学者、ビッグデータの専門家、ケンブリッジ大学心理測定センターの元副所長、現在はスタンフォード大学助教授、ビジネス、政治、諜報、ヘルスケアなどの新しいスタイルの心理測定における世界有数の専門家の一人。他の人が自分の目的で使用することができます。
- サイコメトリーとは何か、いつから存在し、どのように発展してきたかについて教えてください。
サイコメトリーは、心理測定の理論と方法論を研究する科学です。 彼女は、さまざまなアンケートやテストを使用して人の性格特性を分析する心理学者に従事しています。 これは非常に古くから存在しており、1000 年以上前、中国の役人は、今日アメリカで使用されている現代の GMAT や SAT に似た標準化されたテストに基づいて採用されました。
心理測定における最大の変化は、アンケートで人々にインタビューする代わりに、人々の行動を観察できるようになったことです。 心理学者は以前からそのことを知っていました 一番いい方法人を評価する - 彼を観察する。 パーティーの頻度を聞くのではなく、自分の目で確かめるのが一番です。 現実の生活では、これは非常に困難であり、人々を追跡し、彼らの行動を記録するには、信じられないほどの時間とリソースが必要であり、非常に不気味であることは言うまでもありません。
しかし、新しいテクノロジーの世界では、Facebook、ブラウザ、Google、スマートフォンを使用するたびに、私たち自身がためらうことなく多くのデジタル指紋を残します。 今日では、このデータを使用して人物の肖像画を作成することは難しくありません。 そして、この方法には多くの利点があります。 たとえば、人々が自分自身についての情報を歪曲することはより困難です。 過去に嘘をついた場合 心理テスト、そうすれば、彼は正直な人よりも簡単に有利になることができます。 今日、システムを欺くには、自分の行動を完全に変え、それを何年も続けなければなりません。 ですから、あなたが本当に組織化された人間として 5 年間振る舞えるのであれば、おそらくそうでしょう。
私の心理的プロフィールも知りたいです。 しかし、これは私だけでなく、私に何かを売ったり、何らかの形で私に影響を与えたりすることに抵抗がない人々にとっても興味深いことです。
もちろん、これを望む人もいるし、ある意味、これでも良いのです。 保健大臣は、あなたが喫煙をやめ、健康的な食事をし、長生きすることを望んでいます。 そして、それをあなたに正しく提示する方法を知っていれば、彼はあなたを助けてくれる可能性が高くなります。 あなたのです 学校の先生あなたが良くなるのを助けます 正直な男。 私たちの行動が私たち自身の利益のために影響を受ける例はたくさんあります。
私は、すべての個人情報がパブリックドメインにあり、私たちの知らないうちに誰でもそれを入手できることを支持しません。 しかし、もしその人が同意すれば、例えば、その人が自分自身を実現できる、朝起きたいと思えるような仕事を見つけるのを手伝うことができるでしょう。 または症状を追跡する 精神疾患さらには、顔写真やデジタル足跡を分析することで、自殺の高いリスクを予測することさえあります。 この病気はあなたの行動に影響を与えますが、その影響は非常に小さいため、コンピューターとは異なり、普通の人はそれに気付かないでしょう。 以前は、お金のある人だけが心理学者の診察を受けることができました。 今日、アルゴリズムのおかげで、私たちは診療所で何百ドルも費やすことを要求することなく、これらすべてを一般の人々に提供することができます。
あるいは、たとえば教育について考えてみましょう。 教師が聴衆に何かを言ったとします。しかし、彼は本当に誰に向かって話しているのでしょうか? 彼は、実際には存在しない平凡な学生と話しています。 その結果、多くの生徒が退屈してしまいます。ある生徒にとっては彼の話す速度が速すぎ、またある生徒にとっては遅すぎるのです。 また、生徒がどれだけ早く課題を完了するかを判断し、生徒に合わせてプログラムを調整できるアルゴリズムを開発中です。 コンピューターが辛抱強く待って、すべてをより明確に説明してくれるため、速い生徒はすぐに上達することができ、遅い生徒は遅れた生徒に放り込まれることはありません。
オンラインでのユーザーの行動の観察に基づいて、ユーザーに関する個人的な情報をどのようにして知ることができるのでしょうか?
あなたが Facebook を使用している間、Facebook はあなたの行動を研究し、この情報に基づいてあなたの心理的プロフィールを作成します。 その後、他のアルゴリズムによって使用され、興味のあるニュースや記事のみがフィードに表示されます。 それは素晴らしいことです。そうしないと、不必要な情報を扱うことにすぐに飽きてしまうからです。 Facebook は同じメカニズムを使用して広告を表示します。 それも素晴らしいことですが、まったく興味のない広告をなぜ見たいと思うのでしょうか? Facebook はお金を稼ぐために広告を表示する必要があります。私たちにとってそれは一種のユーザー料金です。 しかし、これらの広告が少なくとも役に立ったほうが良いでしょう。 したがって、あなたの知識と同意なしに誰もあなたの生活に侵入しない限り、ターゲットを絞ったマーケティングには何の問題もありません。 もちろん、アルゴリズムによるプロファイルの作成を防ぐために、誰もがオプトアウトできる必要があります。 しかし、他の人にとっては、生活がずっと楽になります。
あなたがそんなに楽観的であるのは非常に奇妙です。 他のインタビューでは、トランプの勝利後、あなたはあまり陽気ではありませんでした。
このジャーナリストは否定的なものだけを選びます。 悪いニュースは売れますが、誰も楽観的なことを聞きたくありません。
それなのに。 たとえば、私はアメリカ国民で、前回の選挙ではヒラリーに投票したくなかったので投票しませんでしたが、とにかく彼女が勝つと絶対に確信していました。 しかし今では、この決定はフィード内の情報をフィルタリングする Facebook によって私に課されたのだと思います。 私のプロフィールにはトランプには投票しないと書かれていますが、どちらかというとヒラリーに投票しなくても大丈夫です。 システムが捕らえることができたのは、この「何かあれば」のためでした。
はい、人々は情報バブルについて話しており、オバマさえも別れのスピーチでそれについて言及しました。 それは誤解に基づいたファッショントレンドです。 情報バブル現象を研究するための本質的に研究センターである機関さえあります。 あなたが何らかの問題を研究するための研究センターであれば、そのために助成金を受けているので、明らかにそれは見つかるでしょう。 しかし実際には、情報バブルを科学的に正当化することはできません。 ただ反対。
昔はそういう現象が本当にあったのですが、それは情報バブルから抜け出すことができなかったからなんです。 ロシアに住んでいたら、ロシアのプロパガンダしか聞いたことがないでしょう。 イギリスの裕福な家庭に生まれたとしても、情報は裕福な友人からしか得られなかった。 村にいる場合は、司祭と司書からのみ。
今ではインターネットがあります。 しかし、人々は自分の意見を裏付ける情報だけを認識する傾向を保っています。 この確証バイアスは、心理学で最も研究されている認知バイアスの 1 つです。 これは、あなたがリベラルであればリベラルな情報を好み、保守であれば保守的な情報を好むことを意味します。 以前は、それについて何もすることができず、それに気づくことさえありませんでした。 しかし今日、Facebook では、自分のバブルの外にいる人々からの完全にクレイジーな情報に遭遇することがあります。 これにより、これまでに知っていたこととはまったく反対のことを学ぶ機会が得られます。
今日、人々は政治の分野に限らず、かつてないほど多様な情報を消費しています。 最近、Spotify のチーフ エンジニアと話をしたところ、2016 年だけでも、人々が聴くバンドの種類が平均 20% 増加したと彼は言いました。 したがって、私たちは傾向があるにもかかわらず、より多くの情報を得ることができます。 明らかに、その一部は低品質であり、一部は単なる偽物です。 これらは新しいメディアであり、私たちはその使い方やフィルタリング方法を学ばなければなりません。このスキルは今日、これまで以上に重要になっています。
そして、ターゲットを絞った政治的マーケティングも良いことです。 あなたが住んでいるなら 大都市、関連する問題 農業、興味がありません。 そして、このことについて話す政治家をテレビで見かけたら、おそらくチャンネルを変えるでしょうが、それは間違っています。政治プロセスから自分を排除しているのですから。 しかし、新しいアルゴリズムにより、政治家は関心のある問題について有権者と1対1で話すことができるようになる。 パーティープログラムは、数千ページとは言わないまでも、数百ページにわたる長い文書です。 単純な人には理解できないでしょう。 アルゴリズムを使用すると、自分に当てはまるプログラムの部分を選択して表示できるため、プログラムに慣れることができます。
かつては、多くの人が関心を持たなかった問題について、政治家が全員に一度に 1 つのメッセージを送信するだけでした。 今、彼らはあなたに関係のあることについて話すことができます。 そして、それを早く始める人もいれば、遅く始める人もいることは明らかです。 以前から参加している人は、あなたの声がよく聞こえるようになったという理由だけでメリットが得られます。 他の政治家も間もなく参加し、力の均衡が回復し、私たち全員がその恩恵を受けるでしょう。
- しかし、トランプが最前線にいる間...
そう、トランプは大物ロビイストの支援のない男の成功物語だ。 それは単にばかばかしいことでした。彼は明確な考えを持たず、ばかげた話をしていました。 クリントンははるかに多額の予算を持っていました。 しかし、トランプ氏は国民に直接語りかけた。 バーニー・サンダースも今日では、単にツイッターで発言するというだけの理由で選挙で大躍進することができます。これは政治における真の革命です。 10年、20年前でさえ、彼のことを聞いた人は誰もいなかっただろう。
問題は、私や他のユーザーに、継続的な監視をやめ、個人情報を収集する Web から抜け出す本当の機会があるのかということです。
それを止めることは不可能です。 Facebook や Twitter の使用をやめるだけでも構いません。 ちなみに、この 2 社は最も積極的にデータを収集していません。 について考える クレジットカードまたは Web ブラウザ - これは非常に個人的なデータであり、あなたについて多くを語ることができるデジタルの足跡です。 そのため、照明を消して森の真ん中の洞窟に移動し、デジタル機器をすべて処分する必要がありました。 それでも、あなたは変人ですから、観光客があなたを見つけて写真を撮ったでしょう。 そしてここでもあなたはデジタルの足跡を残しています。 ここには既製のソリューションはありません。注意して分析し、作成する必要があります。 新しい政策機密性を保持し、その実装に必要な技術を開発します。 プライバシーを真剣に考える政治家に投票できます。
- 法律を変える？
プロセスが遅くなるだけだと思います。 あらゆる種類のユーザープロファイリングを禁止する法律が可決されれば、法律は崩壊し、レコメンダーシステム全体が機能しなくなります。 Spotify、Last.fm、Netflix、Facebook、その他すべて。 表示される検索結果もレコメンデーション エンジンの一部であり、Google も機能を停止してしまいます。 一般的に、私たちはますますデジタルに没頭し、より多くのデジタル指紋が残り、アルゴリズムがより賢くなるにつれて、将来的にはプライバシーを維持できなくなると考えています。
- そして、このプライバシーの喪失は何を意味しますか?
おそらく将来、あなたは自分の最も個人的な特徴さえ隠すことができなくなるでしょう。 今日はあなたのことを教えてください 政見、性的指向、宗教への所属、または言う必要はありません。 しかし、将来的にはその選択肢がなくなるかもしれません。 アルゴリズムはあなたを見透かします。 すでに今日では、追加のデータ分析に頼ることなく、あらゆる人の写真を撮影し、その人の性的指向が何であるかを 90% 以上の精度で判断することができます。 いいねやツイートがあれば、あなたについてどれだけ知ることができるかは言うまでもありません。 これは政府、企業、さらには 普通の人々。 シュタージが東ドイツで何十万人もの給与計算員を使ってやったことが、今日では学生がラップトップでできるようになった 高校.
しかし、同じテクノロジーは、サウジアラビアやおそらくロシアのような国に住む人々にとって、はるかに大きな危険をもたらします。 あなたが住んでいるなら サウジアラビアそしてアルゴリズムはあなたの政治的見解や性的指向を政府に伝えることができ、あなたはただ殺されるだけです。
- 同時に、Facebook は民間企業、ビジネスでもあります。
誰がメディアをコントロールするかが重要です。 それは明らかです マーク・ザッカーバーグ今日、多くの人が情報を消費するために使用する環境を独自に管理しています。 ラリー・ペイジ氏とサーゲイ・ブリン氏は、選挙結果に大きな影響を与える可能性のある別の環境を運営している。 そしてそれは多くのレベルで本当に危険です。 彼らは皆良い人かもしれないが、それを確信できる人はいないだろうか？ ザッカーバーグは大丈夫だとして、次のザッカーバーグがモンスターだったらどうなるでしょうか? 一人の人間が権力を持ちすぎるのは常に民主主義にとって好ましくないことですが、それは私たちがすでに直面していることです。
まず第一に、ザッカーバーグはアルゴリズムを変更できる。 しかし、少なくともマークは責任感のある人物であり、どちらかといえば彼が責められる可能性があることを人々は知っています。 しかし、単純な開発者、つまりサーバー ルームに座っている匿名の男には、そのような責任はありません。 明日、彼は Facebook のアルゴリズムの数行のコードを変更して、この巨大なマシンの動作に影響を与えることができますが、誰もそれに気付かず、さらに、それを行ったのが彼であることを人々が理解することは困難になるでしょう。
2 つ目の問題は、アルゴリズムが、ザッカーバーグ自身や開発者さえも予期しないことを実行し始める可能性があることです。 以前は、新聞を持っていて政治コラムを始めたいと思ったら、編集者とのミーティングを設定し、コラムがどのようなものであるべきかを伝えました。 制御は簡単で、所有者としては、新聞に何か間違ったことが掲載されていればすぐにわかりました。
Facebook のアルゴリズムは制御がはるかに難しく、誰に対しても異なるものを表示します。 ザッカーバーグも彼のエンジニアも、このアルゴリズムが実際に何をしているのか、内部で何が起こっているのかを理解できていない。 つまり、ニューラル ネットワークでさえ非常に単純ですが、巨大であるため、それがどのように機能するかを確かに理解できます。 これらの単純なものが非常に多くの層に分かれているため、システムは完全に理解できなくなります。 これにより、ザッカーバーグのアルゴリズムが私たちの知らない、したがって私たちが制御できないことを実行し始めるという逆説的な状況が可能になります。
- おお。 そして、この問題の解決策はどのように考えていますか?
従来のメディアは、ジャーナリストが誤った情報を発表しないように公的機関や政府の報道機関によって管理されています。 同じ基準が Facebook や Google のような企業にも適用されるべきだと思います。 すべての Facebook ユーザーはパーソナライズされたエクスペリエンスを持っているため、これを実装するのは明らかに困難です。 これは、誰が何回嘘をついたかを数えて罰金を課すことができる従来のメディアとの取引とは異なります。 しかし、ランダムな 1 万人または 10 万人のユーザーのエクスペリエンスを分析し、これに基づいてアルゴリズム全体の動作についての結論を導き出すことはできると思います。
- ユーザーではなくアルゴリズムを制御するということですね？
1 つのアルゴリズムを使用して他のアルゴリズムを制御することをお勧めします。 もし他のアルゴリズムがマーク・ザッカーバーグのアルゴリズムの働きに従えば、彼は自分の責任をより十分に認識するだけでなく、人々は彼をもっと信頼するだろう。 社会、政治家、ザッカーバーグ - 私たち全員が、サーバー ルームでのプログラマーの干渉から身を守ることができるこの新しいポリシーを採用する必要があります。 この追加のコントロールは公開かつオープンであり、誰もがその恩恵を受けることになります。 これは大学、複数の大学、 公的機関または各ユーザー。
現在、Facebook はアルゴリズムの背後にある奇妙な点に気づき、それを解明しようとしています。 たとえば、フェイクニュースを考えてみましょう。 これは彼らが長年直面してきた問題であり、解決に向けて懸命に取り組んでいます。 そして、彼らはフェイクニュースの表示を停止するようにアルゴリズムを調整することに成功したと言えます。 しかし、これらすべては、アルゴリズムがどのように機能するかを誰も理解していないことを示唆しています。私たちは結果を見てエラーを修正することしかできません。 これは他の分野にも当てはまります。すぐにあなたは医者に行き、医者はこう言うでしょう。「この薬を飲みなさい。よくなりますよ。」 しかし、なぜだかわかりません - コンピューターがそう言ったのです。 それは真実に違いありません。なぜなら、彼は事実上間違っていませんし、私よりもすべてをよく知っているからです。
- 私はおそらくその薬は飲まないと思います。
それは価値があると思います - ここではコンピューターの方が正確です。
「それでも、将来自分たちを守れると思いますか？」
私たちは法律を変え、テクノロジーをよりよく保護できる企業を設立することができます。 分散型暗号化テクノロジーについて議論できます。 しかし、私たちはすでに負けたプライバシーの戦いを続けるのではなく、どのように前進するかを検討する必要があります。 社会をもっとオープンで寛容なものにしましょう。 教育を受けた有権者を操作することはより困難であり、寛容な社会は、異なる見解、性的指向、宗教を持つ人々を脅かすことはありません。 そして団結しなければ自分たちを守ることはできません。 この問題は深刻すぎます。核爆弾だけから身を守ることはできません。 この例は単なる励みになりますが。 人類が開発した潜在的に危険なテクノロジーは他にもたくさんありますが、私たちはそれらに対処することができました。 原子力、ダイナマイト、包丁を思い浮かべてください。 もちろん、これらのテクノロジーが私たちの幸福に悪影響を与えるために使用されている例もありますが、一般的には私たちはそれらを管理することができます。 私たちは核エネルギーを扱うことができ、アルゴリズムも扱うことができます。
アーノルド・ハチャトゥロフがテキストの作成に参加しました。