Атлас искусственного интеллекта: руководство для будущего - страница 21

. Для этих коммерческих предприятий грузовые перевозки – относительно дешевый способ перемещения по сосудистой системе глобальной фабрики, однако они скрывают гораздо большие внешние издержки. Точно так же, как они склонны пренебрегать физическими реалиями и затратами инфраструктуры искусственного интеллекта, популярная культура и СМИ редко освещают судоходную отрасль. Автор Роуз Джордж называет это состояние «морской слепотой»[107].

За последние годы морские суда произвели 3,1 процента годовых глобальных выбросов углекислого газа, что больше, чем в Германии в совокупности[108]. Для минимизации внутренних затрат большинство компаний, занимающихся контейнерными перевозками, в огромных количествах используют низкосортное топливо, что приводит к повышенному содержанию в воздухе серы и других токсичных веществ. По оценкам, один контейнеровоз выбрасывает в атмосферу столько же загрязняющих веществ, сколько вырабатывают пятьдесят миллионов автомобилей, а шестьдесят тысяч ежегодных смертей косвенно объясняются загрязнением от грузовых судов[109].

Даже такие дружественные для отрасли источники, как Всемирный совет судоходства, признают, что тысячи контейнеров ежегодно теряются, опускаясь на дно океана или уходя в дрейф[110]. Некоторые контейнеры перевозят токсичные вещества, которые просачиваются в океаны; другие выпускают тысячи желтых резиновых уточек, и те в течение десятилетий выбрасываются на берег по всему миру[111]. Обычно работники проводят в море почти шесть месяцев, часто с длинными рабочими сменами и без доступа к внешней связи.

Наиболее серьезные издержки глобальной логистики ложатся на атмосферу Земли, океаническую экосистему и низкооплачиваемых работников. Корпоративные представления об ИИ не отражают долгосрочные затраты и длительную историю ресурсов, необходимых для создания вычислительных инфраструктур, и энергии, требуемой для их питания. Быстрый рост облачных вычислений, представляемых как экологически чистые, парадоксальным образом привел к расширению границ добычи ресурсов. Только лишь принимая во внимание эти скрытые затраты, а также обширные совокупности участников и систем, мы можем понять, что означает переход к большей автоматизации. Это требует работы против принципов технологического воображения, которое обычно совершенно не связано с земными делами. Например, поиск картинки «ИИ», который выдает десятки фотографий светящихся мозгов и двоичных кодов, парящих в космосе, оказывает мощное сопротивление взаимодействию с материальными аспектами этих технологий. Вместо этого мы начинаем с земли, с добычи и с истории индустриальной власти, а затем рассматриваем, как эти модели повторяются в системах труда и данных.

В конце 1960-х годов историк и философ технологии Льюис Мамфорд разработал концепцию мегамашины, желая проиллюстрировать, что все системы, независимо от их размера, состоят из работы отдельных людей[112]. Согласно Мамфорду, Манхэттенский проект стал определяющей современной мегамашиной, тонкости которой скрывались не только от общественности, но даже от тысяч людей, которые работали над ней на охраняемых объектах по всей территории США. В общей сложности 130000 человек трудились в тайне под руководством военных, разрабатывая оружие, которое должно было убить (по самым скромным подсчетам) 237000 человек, упав на Хиросиму и Нагасаки в 1945 году. Создание атомной бомбы зависело от сложной, секретной цепи поставок, логистики и человеческого труда.