Измерять и навязывать. Социальная история искусственного интеллекта - страница 6

Сопротивляясь узкотехническим подходам, все большее число авторов рассматривают социальные последствия ИИ с точки зрения рабочих, сообществ, меньшинств и общества в целом. Эти авторы ставят под вопрос виртуозность алгоритмов, которые якобы «разумны», но по факту усиливают неравенство, усугубляют гендерные и расовые предубеждения и укрепляют новую форму извлечения знаний. Благодаря книгам «Убийственно большие данные» (2016) Кэти О’Нил, «Алгоритмы угнетения» (2018) Сафии Нобл, «Гонка за технологиями» (2019) Рухи Беньямин, «Дискриминация данных» (2021) Уэнди Чан (Цюань Сицин) и другим работам расширяется новая область знания – критические исследования ИИ[42]. В основе этого направления лежат более ранние исследования ИИ, кибернетики и рациональности времен холодной войны, среди которых стоит упомянуть «Искусственное понимание» (1998) Элисон Адамс, «Вычисления и человеческий опыт» (1997) Филипа Агре, «Закрытый мир» (1996) Пола Эдвардса, «Возможности вычислительных машин и человеческий разум» (1976) Джозефа Вайценбаума и статью Хьюберта Дрейфуса «Алхимия и искусственный интеллект» (1965) для корпорации RAND (эту работу обычно считают первой философской критикой ИИ)[43].

Размещая свою книгу внутри растущего корпуса критических работ, я стремлюсь осветить социальную генеалогию ИИ и, что важнее, точку зрения социальных классов, которые развивают ИИ как особое представление о мире и особую эпистемологию. На формирование информационных технологий и ИИ в XX веке воздействовали различные социальные группы и конфигурации власти. Можно сказать, что парадигмы механического мышления (а затем и машинного интеллекта) возникли в разное время и разными способами не на плечах гигантов, а на плечах торговцев, солдат, командиров, бюрократов, шпионов, промышленников, менеджеров и рабочих[44]. Автоматизация труда представляет собой ключевой аспект каждой из этих генеалогий, но историография технологий часто это игнорирует, предпочитая взгляд «сверху».

Например, согласно популярной точке зрения подъем кибернетики, цифровых вычислений и ИИ детерминистски объясняется обильными финансовыми вливаниями со стороны Пентагона в годы Второй мировой и период холодной войны[45]. Однако недавние исследования показали, что архипелаг «военной рациональности» был нестабилен и на нем культивировались только парадигмы, имевшие ключевое значение в моделировании гонки вооружений и логистических проблем, – теория игр и программирование линейных перемещений[46]. Как бы то ни было, государственный аппарат начал влиять на информационные технологии задолго до военной гонки Второй мировой. Автоматизация поиска, выдачи информации и статистического анализа начали применяться с целью механизировать государственную бюрократию и работу правительства по меньшей мере с переписи 1890 года, когда Герман Холлерит представил табулятор для обработки перфокарт. «Правительственная машина», по выражению Джона Агара, предвосхитила появление в эпоху цифровых технологий крупных центров обработки данных, к которым причастны не только интернет-компании, но и спецслужбы, что во всех подробностях описали математик Крис Уиггинс и историк Мэтью Л. Джонс