Атлас искусственного интеллекта: руководство для будущего

Развитие механизации имело большое значение, но только в сочетании с растущим изобилием энергии, получаемой из ископаемого топлива, оно смогло привести к массовому росту производственных мощностей индустриальных обществ. Этот рост производства происходил одновременно с серьезной трансформацией роли труда по отношению к машинам. Изначально задуманные как трудосберегающие устройства, фабричные машины должны были помогать рабочим в повседневной деятельности, но быстро стали центром производственной активности, определяя скорость и характер работы. Паровые двигатели, например, работающие на угле и нефти, приводили в движение непрерывные механические действия, которые влияли на темп работы на фабрике. Работа перестала восприниматься как продукт человеческого труда и приобрела все более машинный характер, а рабочие уже начали приспосабливаться к потребностям машины и ее особым ритмам и характеристикам. Опираясь на Смита, Карл Маркс еще в 1848 году отметил, что автоматизация абстрагирует труд от производства готовых предметов и превращает рабочего в «придаток машины»[120].

Интеграция человеческого труда с механическим оказалась настолько глубокой, что ранние промышленники стали рассматривать своих работников как сырье, которым можно управлять и контролировать, как любым другим ресурсом. Владельцы фабрик, используя местное политическое влияние и оплачиваемую силу, стремились направлять и ограничивать передвижение рабочих в пределах фабричных городов, иногда даже не позволяя им эмигрировать в менее механизированные регионы мира[121].

Все это также означало усиление контроля над временем. Историк Э. П. Томпсон в своем основополагающем эссе исследует, как промышленная революция привела к большей синхронизации рабочего процесса и более строгой дисциплине[122]. Переход к промышленному капитализму принес с собой разделение труда, надзор, часы и табели – технологии, которые также повлияли на восприятие времени людьми. Не обошлось и без вклада культуры: в восемнадцатом и девятнадцатом веках пропаганда трудолюбия велась в форме памфлетов и эссе о важности дисциплины, и проповедей о достоинствах раннего подъема и усердной работы до позднего вечера[123]. Использование времени стало рассматриваться как в моральных, так и в экономических терминах: понимаемое как валюта, время могло быть потрачено с умом или же впустую. Но чем более жесткие временные рамки устанавливались в цехах и на фабриках, тем больше рабочие начинали сопротивляться, борясь за само время. К 1800-м годам рабочие движения активно выступали за сокращение рабочего дня, который мог длиться до шестнадцати часов. Вот так само время стало ключевым объектом борьбы.

Поддержание эффективной и дисциплинированной рабочей силы на первых фабриках потребовало новых систем наблюдения и контроля. И вот одним из таких изобретений на заре промышленного производства стал наблюдательный корпус – круговая конструкция, где все рабочие фабрики располагались внизу, а начальство работало на возвышенности в центре, чтобы иметь возможность следить за рабочими. Разработанная в 1780-х годах в России английским военно-морским инженером Сэмюэлем Бентамом, находившимся на службе у князя Потемкина, эта система позволяла опытным руководителям следить за своими необученными подчиненными – в основном русскими крестьянами, которых Потемкин передал Бентаму, – на предмет выявления признаков некачественной работы. Кроме того, Бентам смог следить за надсмотрщиками на предмет признаков плохой дисциплины. Надсмотрщики, в основном мастера-кораблестроители, нанятые из Англии, вызывали у Бентама сильное раздражение своей склонностью к выпивке и мелким разногласиям друг с другом. «Утро за утром меня занимают главным образом споры между моими офицерами», – жаловался Бентам[124]. По мере того, как его разочарование росло, он приступил к перепланировке, которая максимально увеличила его способность следить за ними и за системой в целом. После визита своего старшего брата, философа-утилитариста Джереми Бентама, инспекционный корпус Сэмюэля стал источником вдохновения для знаменитого паноптикона – проекта типовой тюрьмы с центральной сторожевой башней, с которой охранники могли наблюдать за заключенными в камерах[125].

Со времен книги Мишеля Фуко «Надзирать и наказывать» стало привычным считать тюрьму отправной точкой современного наблюдения, а старшего Бентама – ее идейным родоначальником. На самом же деле тюрьма обязана своим происхождением работе младшего Бентама в контексте раннего производственного предприятия[126]. Паноптикон зародился как механизм рабочего места задолго до того, как был концептуализирован для тюрем.

Хотя работа Сэмюэля Бентама над инспекционным корпусом в значительной степени исчезла из нашей коллективной памяти, история, лежащая в ее основе, остается частью общего лексикона. Корпус являлся частью стратегии, скоординированной работодателем Бентама, князем Потемкиным, который хотел добиться расположения при дворе Екатерины Великой, продемонстрировав возможности модернизации сельской России и превращения крестьянства в современную рабочую силу. Инспекционный дом был построен для того, чтобы служить зрелищем для приезжих высокопоставленных лиц и финансистов, подобно так называемым потемкинским деревням, которые были не более чем украшенными фасадами, призванными отвлечь внимание наблюдателей от бедных сельских пейзажей, скрытых от глаз.

И это только одна генеалогия. Многие другие истории труда сформировали подобные практики наблюдения и контроля. Плантационные колонии Америки использовали принудительный труд для выращивания таких товарных культур, как сахар, а рабовладельцы зависели от систем постоянного наблюдения. Как описывает Николас Мирзоефф в книге «Право смотреть», центральную роль в экономике плантаций играл надсмотрщик, который следил за производственным процессом на колониальной плантации рабов. И этот надзор означал упорядочивание работы в рамках системы крайнего насилия[127]. Как описал один плантатор в 1814 году, роль надсмотрщика заключалась в том, чтобы «ни на мгновение не оставлять раба в бездействии; он следит за производством сахара, ни на секунду не покидая рабочее место»[128]. Этот режим также опирался на подкуп некоторых рабов едой и одеждой, чтобы привлечь их к расширенной сети наблюдения и поддерживать дисциплину и скорость работы в моменты отсутствия надсмотрщика[129].

В наши дни роль надзора возложена в первую очередь на технологии мониторинга. Управленческий класс использует широкий спектр технологий для наблюдения за сотрудниками, включая отслеживание их передвижений с помощью приложений, анализ лент в социальных сетях, сравнение шаблонов ответов на электронные письма и бронирования встреч, а также стимулирование различными предложениями, чтобы заставить их работать быстрее и эффективнее. Данные о сотрудниках используются для составления прогнозов о том, кто с наибольшей вероятностью добьется успеха (в соответствии с узкими, поддающимися количественной оценке параметрами), кто может отклоняться от целей компании, а кто способен организовывать других работников. Некоторые из них используют методы машинного обучения, а другие представляют собой более простые алгоритмические системы. По мере распространения искусственного интеллекта в производственных помещениях многие базовые системы мониторинга и слежения расширяются за счет новых прогностических возможностей, превращаясь в более инвазивные механизмы управления работниками, контроля активов и извлечения ценности.

Потемкинский ИИ и интернет-площадка Mechanical Turk

Один из менее признанных фактов об искусственном интеллекте – это количество низкооплачиваемых работников, которые должны помогать создавать, поддерживать и тестировать системы ИИ. Этот невидимый труд принимает различные формы: работа в цепочке поставок, краудворкинг по требованию и традиционные должности в сфере услуг. Эксплуатационные формы труда существуют на всех этапах создания ИИ, начиная с горнодобывающего сектора, где ведется добыча и транспортировка ресурсов для создания основной инфраструктуры систем ИИ, и заканчивая программной частью, где распределенные рабочие силы получают копейки за микрозадачу. Мэри Грей и Сид Сури называют такой скрытый труд «призрачной работой»[130]. Лилли Ирани называет его «автоматизацией, подпитываемой человеком»[131]. Эти ученые обратили внимание на опыт краудворкеров или микроработников, которые выполняют повторяющиеся цифровые задачи, лежащие в основе систем ИИ, такие как маркировка тысяч часов учебных данных и проверка подозрительного или вредоносного контента. Рабочие выполняют повторяющиеся задачи, которые поддерживают утверждения о волшебстве ИИ, однако они редко получают похвалу за то, что заставляют системы функционировать[132].

Хотя этот труд необходим для поддержания систем ИИ, он в большинстве случаев очень низко оплачивается. В ходе исследования, проведенного Международной организацией труда ООН, было опрошено 3500 краудворкеров из 75 стран, которые регулярно предлагают свой труд на популярных платформах для выполнения заданий, таких как Amazon Mechanical Turk, Figure Eight, Microworkers и Clickworker. Отчет показал, что значительное число людей получали ниже минимальной заработной платы, даже несмотря на то, что большинство респондентов являлись высокообразованными гражданами, часто со специализацией в области науки и техники[133]. Аналогичным образом, те, кто занимается модерацией контента – оценивает видео на предмет насилия или нецензурной лексики – также получают низкую зарплату. Как показали такие исследователи СМИ, как Сара Робертс и Тарлетон Гиллеспи, подобная работа способна оставить после себя длительные психологические травмы[134].

Между тем, без этой работы системы ИИ не будут функционировать. Техническое сообщество исследователей ИИ полагается на дешевый труд людей для решения многих задач, которые не могут быть выполнены машинами. В период с 2008 по 2016 год термин «краудсорсинг» появился менее чем в тысяче научных статей и достиг более чем двадцати тысяч – что вполне логично, учитывая, что в 2005 году запустили Mechanical Turk. Но в тот же период времени почти не обсуждалось, какие этические вопросы могут возникнуть, если полагаться на рабочую силу, которая получает гораздо ниже минимальной заработной платы[135].

Конечно, существуют серьезные причины игнорировать зависимость от низкооплачиваемой рабочей силы. Вся работа, которую выполняют люди, – от маркировки изображений для систем компьютерного зрения до тестирования правильности результатов работы алгоритма, – позволяет совершенствовать системы ИИ гораздо быстрее и дешевле, особенно если сравнивать с оплатой труда студентов за выполнение таких же задач (как это было принято раньше). По этой причине данный вопрос обычно игнорируется, и, как заметила одна исследовательская группа, использующая краудворкинг, клиенты, использующие эти платформы, «ожидают дешевого выполнения труда, как будто платформа – это не интерфейс для работающих людей, а огромный компьютер без затрат на проживание»[136]. Другими словами, клиенты относятся к человеческим работникам как к машинам, потому что признание их работы и справедливое вознаграждение за нее сделают ИИ более дорогим и менее «эффективным».

Иногда работников напрямую просят притвориться системой искусственного интеллекта. Компания x.ai, создающая цифровой персональный помощник, утверждала, что ИИ-агент по имени Эми может «волшебным образом планировать встречи» и выполнять множество повседневных задач. Но подробное расследование Bloomberg, проведенное журналисткой Эллен Хуэт, показало, что это вовсе не искусственный интеллект. «Эми» тщательно проверялась и переписывалась командой контрактников, работавших по многу смен. Аналогичным образом, личный помощник Facebook, M, полагался на регулярное вмешательство человека со стороны группы работников, которым платили за проверку и редактирование каждого сообщения[137].

Имитация ИИ – изнурительная работа. Сотрудники x.ai иногда работали по четырнадцать часов в смену, аннотируя электронные письма, чтобы поддерживать иллюзию того, что сервис автоматизирован и функционирует круглосуточно. Они не могли уйти в конце ночи, пока не заканчивались очереди писем. «Я уходил, чувствуя полное оцепенение и отсутствие каких-либо эмоций», – рассказал Хуэт, один из сотрудников в интервью[138].

Все это можно рассматривать как своего рода «потемкинский» ИИ – не более чем фасады, созданные для демонстрации инвесторам и доверчивым СМИ внешнего вида автоматизированной системы, которая на самом деле опирается на человеческий труд[139]. При благожелательном прочтении эти фасады являются иллюстрацией того, на что система может быть способна при полной реализации, или «минимально жизнеспособным продуктом», созданным для демонстрации концепции. При менее благосклонном прочтении «потемкинские» системы ИИ – это форма обмана, совершаемого поставщиками технологий, стремящимися заявить о себе в прибыльном технологическом пространстве. Но до тех пор, пока не появится другой способ создания крупномасштабного ИИ, не требующий длительной работы людей за занавесом, это основная логика работы ИИ.

Писательница Астра Тейлор назвала перепродажу высокотехнологичных систем, которые на самом деле не автоматизированы, обманом[140]. Кажется, что автоматизированные системы делают работу, которую раньше выполняли люди, но на самом деле система просто координирует работу человека в фоновом режиме. Тейлор приводит примеры киосков самообслуживания в ресторанах быстрого питания и систем самостоятельной кассы в супермаркетах как мест, где труд работника, казалось бы, заменен автоматизированной системой, но на самом деле он просто перенесен с оплачиваемого работника на клиента. Между тем, многие онлайн-системы, принимающие на первый взгляд автоматизированные решения, такие как удаление дублирующихся записей или оскорбительного контента, на самом деле обслуживаются людьми, работающими из дома над бесконечными очередями рутинных задач[141]. Подобно потемкинским декоративным деревням и образцовым мастерским, многие ценные автоматизированные системы включают в себя комбинацию низкооплачиваемых цифровых рабочих и потребителей, выполняющих бесплатные задачи для обеспечения функционирования систем. Тем временем компании стремятся убедить инвесторов и общественность в том, что работу выполняют умные машины.

Что же стоит на кону такого искусства? Истинные трудозатраты на ИИ постоянно преуменьшаются и замалчиваются, но силы, движущие этим представлением, лежат глубже, чем просто маркетинговый трюк. Это часть традиций эксплуатации и увольнения, когда люди должны выполнять более утомительную и повторяющуюся работу, чтобы заполнить автоматизированные системы. Однако этот подход может масштабироваться, обеспечивая снижение затрат и увеличение прибыли, при этом скрывая, насколько он зависит от удаленных работников, получающих прожиточный минимум и перекладывающих на потребителей дополнительные задачи по обслуживанию или проверке ошибок.

Ложная автоматизация не заменяет напрямую человеческий труд, скорее, она перемещает и рассредотачивает его в пространстве и времени, при этом усиливая разрыв между трудом и стоимостью, и тем самым выполняя идеологическую функцию. Работники, отчужденные от результатов своего труда и отделенные от других людей, выполняющих ту же задачу, легче подвергаются эксплуатации со стороны работодателей. Об этом свидетельствует крайне низкий уровень компенсации, которую получают краудворкеры по всему миру[142]. Они сталкиваются с реальным фактом, что их труд взаимозаменяем любым из тысяч других сотрудников, конкурирующих с ними за работу на платформах. В любой момент их может заменить краудворкер или, возможно, более автоматизированная система.

В 1770 году венгерский изобретатель Вольфганг фон Кемпелен сконструировал сложный механический автомат. Он построил шкаф из дерева с часовым механизмом, внутри которого прятался человек. Механический шахматист, как считали другие, отлично играл и все время выигрывал. Необычное устройство впервые было продемонстрировано при дворе императрицы Марии Терезии Австрийской, после чего его начали приглашать сановники и министры правительства, все из которых были абсолютно убеждены, что это разумный автомат. Реалистичная машина носила тюрбан, широкие штаны и отороченный мехом халат, чтобы создать впечатление «восточного колдуна»[143]. Этот расистский облик сигнализировал об экзотической непохожести, в то время, когда элиты Вены пили турецкий кофе и одевали своих слуг в турецкие костюмы[144]. Он стал известен как Механический Турок (Mechanical Turk). Однако, как оказалось, шахматный автомат являлся всего лишь искусной иллюзией: во внутреннем отсеке прятался умелый игрок, незаметно управлявший машиной.

Спустя 250 лет эта мистификация продолжает жить. Компания Amazon решила назвать свою краудсорсинговую платформу, основанную на микроплатежах, «Amazon Mechanical Turk», несмотря на ассоциации с расизмом и обманом. На платформе Amazon реальные работники остаются вне поля зрения в угоду иллюзии, что системы искусственного интеллекта автономны и разумны[145]. Первоначальная мотивация Amazon для создания Mechanical Turk возникла из-за неудач ее собственных систем искусственного интеллекта, которые не могли адекватно обнаружить дублирующие страницы товаров на розничном сайте. После ряда тщетных и дорогостоящих попыток решить эту проблему инженеры проекта привлекли людей, чтобы заполнить пробелы в своих оптимизированных системах[146]. Теперь Mechanical Turk связывает предприятия с невидимой и анонимной массой работников, которые борются за возможность поработать над серией микрозадач. Mechanical Turk – это массовая распределенная мастерская, где люди имитируют и улучшают системы искусственного интеллекта, проверяя и корректируя алгоритмические процессы. Это то, что глава Amazon Джефф Безос нагло называет «искусственным ИИ»[147].

Такие примеры потемкинского ИИ встречаются повсюду. Некоторые из них непосредственно видны: когда мы замечаем на дорогах один из современных самоуправляемых автомобилей, мы также видим человека-оператора на водительском месте, готового взять управление машиной на себя при первых признаках неисправности. Другие менее заметны, например, когда мы взаимодействуем с веб-интерфейсом чата. Мы имеем дело только с фасадами, скрывающими их внутреннюю работу, призванную скрыть различные комбинации машинного и человеческого труда в каждом взаимодействии. Мы не знаем, получаем ли мы ответ от самой системы или от человека-оператора, которому заплатили за ответ от ее имени.

Парадокс, с которым сталкивались многие из нас, заключается в том, что якобы для подтверждения подлинной человеческой личности при чтении веб-сайта нам необходимо убедить в этом систему reCAPTCHA компании Google. Поэтому мы послушно выбираем несколько квадратиков с номерами улиц, машин или домов. Мы бесплатно обучаем алгоритмы распознавания образов Google. И снова миф о доступности и эффективности ИИ зависит от слоев эксплуатации, включая использование массового неоплачиваемого труда для тонкой настройки систем ИИ самых богатых компаний на Земле.

Современные формы искусственного интеллекта не являются ни искусственными, ни интеллектуальными. Мы можем и должны говорить о тяжелом физическом труде шахтеров, труде на конвейере, кибернетическом труде в когнитивных потогонных цехах программистов-аутсорсеров, о низкооплачиваемом краудсорсинговом труде работников Mechanical Turk и неоплачиваемом нематериальном труде повседневных пользователей. Это те места, где мы видим, как планетарные вычисления зависят от эксплуатации людей по всей цепочке его добычи.

Концепция поточной линии и автоматизации рабочих мест: Бэббидж, Форд и Тейлор

Чарльз Бэббидж хорошо известен как изобретатель первого механического компьютера. В 1820-х годах он разработал идею дифференциального двигателя – механической вычислительной машины, предназначенной для составления математических и астрономических таблиц. К 1830-м годам он разработал концептуальный проект аналитического двигателя, программируемого механического компьютера общего назначения с системой перфокарт для подачи инструкций[148].

Бэббидж также проявлял большой интерес к либеральной социальной теории и много писал о природе труда – сочетание его интересов в области вычислений и автоматизации работы. Вслед за Адамом Смитом он отметил разделение труда как средство рационализации фабричной работы и повышения эффективности. Однако он пошел дальше, утверждая, что промышленную корпорацию можно рассматривать как аналог вычислительной системы. Как и компьютер, она включает в себя множество специализированных подразделений, выполняющих определенные задачи. Все они координируются для производства определенного объема работы, но при этом трудоемкость конечного продукта остается практически незаметной для процесса в целом.

В своих более спекулятивных работах Бэббидж представлял себе идеальные потоки работы, проходящие через систему, которую можно представить в виде таблиц данных и отслеживать с помощью шагомеров и повторяющихся механизмов[149]. По его мнению, благодаря сочетанию вычислений, наблюдения и трудовой дисциплины можно будет обеспечить все более высокую степень эффективности и контроля качества[150]. Это было странное пророческое видение. Только в последние годы, с внедрением искусственного интеллекта в рабочем пространстве, необычные цели Бэббиджа – вычисления и автоматизация труда – стали возможны в масштабах страны.

Экономическая мысль Бэббиджа развивалась по аналогии с экономикой Смита, но отличалась от нее в одном важном аспекте. Для Смита экономическая ценность объекта понималась в зависимости от стоимости труда, необходимого для его производства. В представлении Бэббиджа, однако, стоимость фабрики проистекала из инвестиций в разработку производственного процесса, а не из рабочей силы сотрудников. Настоящей инновацией являлся логистический процесс, а рабочие просто выполняли поставленные перед ними задачи и управляли машинами в соответствии с инструкциями.

По мнению Бэббиджа, роль рабочей силы в цепочке создания стоимости в основном негативная: сотрудники могли не выполнить задачи в срок, предписанный высокоточными станками, на которых они работали, будь то из-за плохой дисциплины, травм, прогулов или сопротивления. Как отмечает историк Саймон Шаффер, «Бэббидж рассматривал фабрики как совершенные двигатели, а вычислительные машины – как идеальные компьютеры. Рабочая сила могла стать источником проблем, но точно не источником ценности»[151]. Фабрика задумывалась как рациональная вычислительная машина с единственным недостатком: хрупкой и ненадежной человеческой рабочей силой.

На теорию Бэббиджа, безусловно, оказывал влияние финансовый либерализм, что вынуждало его рассматривать труд как проблему, которую необходимо решить с помощью автоматизации. При этом человеческие издержки мало учитывались. Никто не пытался выяснить, каким образом автоматизация сможет улучшить трудовую жизнь работников фабрик. Вместо этого идеализированная машина Бэббиджа в первую очередь нацеливалась на максимизацию финансовой прибыли для владельцев заводов и их инвесторов. Аналогичным образом, сегодняшние сторонники ИИ представляют концепцию производства, где приоритетом является эффективность, сокращение затрат и повышение прибыли, а не, скажем, помощь сотрудникам путем замены монотонной тяжелой работы. Как утверждает Астра Тейлор: «Эффективность, к которой стремятся ИТ-евангелисты, подчеркивает стандартизацию, упрощение и скорость, а не разнообразие, сложность и взаимозависимость»[152]. Данный факт не должен никого удивлять: это результат стандартной бизнес-модели коммерческих компаний, где наивысшей целью является акционерная стоимость. В настоящее время мы живем в системе, в которой компании настроены на извлечение как можно большей прибыли. Между тем, 94 процента всех новых американских рабочих мест, появившихся в период с 2005 по 2015 год, созданы для «альтернативной работы» – работы, не связанной с полным рабочим днем и зарплатой[153]. И пока они получают выгоду от растущей автоматизации, люди работают больше часов, на большем количестве мест, за меньшую зарплату и в небезопасных условиях.

Мясной рынок

Одной из первых отраслей промышленности, где была внедрена механизированная производственная линия, стала мясоперерабатывающая промышленность Чикаго в 1870-х годах. Поезда привозили скот к воротам скотобойни; животные направлялись на убой на соседние предприятия; туши перевозились на различные мясные и перерабатывающие станции с помощью механизированной системы подвесных тележек, образуя то, что стало известно как поточная линия. Готовую продукцию можно было отправлять на далекие рынки в специально сконструированных железнодорожных вагонах-холодильниках[154]. Историк труда Гарри Брэйверман отметил, что чикагские скотобойни настолько полно реализовали концепцию Бэббиджа об автоматизации и разделении труда, что человеческие приемы, необходимые на любом участке поточной линии, мог выполнять практически любой человек[155]. Низкоквалифицированным рабочим можно было платить минимальную сумму и заменять при первых признаках проблем. Они сами становились таким же товаром, как и упакованное мясо, которое производили.