В современном мире данные стали новой валютой, управляющей нашим образом жизни и судьбами. Практически каждый аспект нашей жизни — от финансовых решений до аренды жилья и даже судебных процессов — в той или иной мере зависит от информации, собранной брокерами данных. Эти организации, которые действуют часто незаметно и без должного контроля, собирают, агрегируют и продают огромнейшие массивы личной информации, влияя на решения, которые мы считаем объективными и справедливыми. Кто такие брокеры данных и как они работают? Брокеры данных — это коммерческие структуры, которые закупают, собирают и анализируют данные из различных источников. Финансовые записи, история покупок, просмотры веб-страниц, геолокация в реальном времени — всё это становится объектом их внимания.
В результате получается подробный портрет каждого человека, который потом продаётся заинтересованным компаниям, государственным структурам и другим заинтересованным сторонам. При этом рынок брокеров данных радует прибыли: только в США он оценивается в сотни миллиардов долларов, а по всему миру насчитывается тысячи таких компаний. При этом регулирование этой отрасли минимально, особенно в таких странах, как США. Это означает, что данные могут продаваться без ограничений и без строгой проверки на точность. В итоге алгоритмы, которые питаются этими данными, часто основываются на неточных, устаревших или даже предвзятых сведениях.
Это становится причиной серьёзных последствий для миллионов людей. Одним из самых ярких примеров применения данных брокеров стали алгоритмы кредитного скоринга и underwriting — процесса оценки кредитоспособности при выдаче займов, ипотеки и кредитных карт. Бизнес и банки всё чаще полагаются не только на традиционные показатели, такие как кредитная история, но и на альтернативные источники: данные об оплате коммунальных услуг, уровень образования или даже способ заполнения форм онлайн. Эти алгоритмы — черные ящики, поскольку их работа непонятна для пользователей, а решение часто принимать на основании их вывода невозможно оспорить. Исследования показывают, что такие системы нередко приводят к дискриминации.
Например, соискатели с одинаковыми показателями, но разным этническим происхождением, сталкиваются с разным уровнем одобрения кредитов. Латинские, азиатские, коренные американцы и афроамериканцы значительно чаще получают отказы, что свидетельствует о глубоко укоренившихся в данных и алгоритмах предвзятостях. Аналогичная ситуация складывается и в сфере аренды жилья. Арендаторы почти не контролируют процесс оценки потенциального жильца — зачастую решение принимает автоматизированная система, которая анализирует кредитный рейтинг, наличие судебных решений по просроченной аренде или даже судимости. Результаты этих сервисов могут быть ошибочными, что подтверждается штрафами, наложенными государственными органами на компании за продажу и использование недостоверной информации.
Такие ошибки напрямую отражаются на жизни людей, заставляя их искать новое жильё или платить дополнительные депозиты без ясного понимания причин. Самые тревожные примеры использования данных брокеров встречаются в уголовном правосудии. Автоматизированные инструменты для оценки риска, такие как широко известная система COMPAS, помогают судьям принимать решения о мере пресечения и условно-досрочном освобождении. Такие алгоритмы анализируют личные данные обвиняемого, чтобы оценить вероятность рецидива или неявки в суд. В теории, автоматизация должна увеличить объективность, исключая человеческие пристрастия, однако на практике многие из этих систем усиливают существующие предубеждения, повторяя исторические ошибки дискриминации.
Расследования выявили, что такие алгоритмы гораздо чаще дают высокую оценку риска афроамериканским подсудимым, даже если те не совершали новых преступлений, и наоборот — снижают оценку риска у белых преступников, ведущих себя высокорисково. Более того, подсудимые практически не имеют доступа к алгоритмическим выводам, что делает невозможным оспаривание таких решений в суде. Общими проблемами для всех подобных систем остаются недостоверность данных, отсутствие прозрачности и использование чрезмерно личной информации. Нет чётких правил, какие данные допустимы при оценке заемщиков или нанимателей, а также в судебных процедурах. С распространением искусственного интеллекта и интеграцией сложных AI-алгоритмов в различные сектора, масштаб этой проблемы стремительно растёт.
Базы данных становятся больше, алгоритмы — умнее, но вместе с этим увеличиваются риски системных ошибок, усиления предвзятости и несправедливости. Общественное недовольство уже становится слышимым. Широкие слои населения и специалисты в области ИИ требуют больше контроля, прозрачности и ответственности со стороны компаний и властей. Для изменения ситуации необходимо комплексное решение, включающее обновление законодательства, регулирующего деятельность брокеров данных и использование алгоритмов в принятии решений. Необходимо требовать раскрытия принципов работы алгоритмов и предоставления права на проверку и оспаривание решений, влияющих на судьбу людей.
Надзор человека должен оставаться обязательной частью автоматизированных систем, чтобы избежать дехуманизации решений и гарантировать учёт контекста. Кроме того, каждый человек может предпринять личные меры для уменьшения объёмов собираемых о себе данных. Использование кешевых платежей, приватных браузеров, VPN и сервисов с надежным шифрованием значительно снижает доступ брокеров данных к информации, делая менее эффективными алгоритмы, склонные к ошибкам или предвзятости. Будущее цифрового общества зависит от того, сможем ли мы добиться разумного баланса между технологическими возможностями и защитой прав личности. Открытость, справедливость и ответственность должны стать краеугольными камнями современной цифровой экосистемы.
Если мы вовремя примем меры, то сможем построить общество, где технологии не подчиняют человека, а служат ему, обеспечивая конфиденциальность, равные возможности и доверие.
