В современную эпоху цифровых технологий и искусственного интеллекта наше взаимодействие с алгоритмами становится неотъемлемой частью повседневной жизни. Алгоритмы, которые рекомендуют музыку, фильмы, новости и даже потенциальных друзей, создают эффект замкнутого круга, где пользователь все чаще выбирает знакомое, обходя новые идеи и возможности. Это явление ставит под вопрос не только индивидуальную свободу выбора, но и фундаментальные основы либеральной демократии. В своей книге "You Must Become an Algorithmic Problem" Хосе Маричаль рассматривает эти вызовы и предлагает критический взгляд на то, как алгоритмы формируют наше поведение, порождают пассивность и требуют переосмысления социальных контрактов в цифровую эпоху. Важным аспектом взаимодействия с алгоритмами является понятие баланса между исследованием того, что неизвестно, и эксплуатацией проверенных предпочтений.
Этот баланс тесно связан с понятием из области машинного обучения - reinforcement learning, или обучение с подкреплением. В нем агенты искусственного интеллекта стремятся найти оптимальную стратегию, комбинируя использование уже успешно освоенных действий и изучение новых возможностей. Подобный механизм естественен для людей - мы учимся не только на основе опыта, но и через экспериментирование. Этот процесс поддерживает творческое мышление и адаптацию, которые необходимы для развития как личности, так и общества. Однако подход технологических гигантов зачастую обращается в другую сторону.
Для компаний, таких как Google или Meta, предпочтительно, чтобы пользователь оставался в узком круге своих интересов и предсказуемых моделей поведения. Такой пользователь легче поддается таргетированию и формирует стабильную "рекламную ценность". Чрезмерное же исследование новых сфер и непредсказуемость вызывают затруднения у алгоритмов классификации, превращая человека в "алгоритмическую проблему" - элемент, который сложно описать и использовать в маркетинговых целях. В этом контексте пользователи извращенно становятся "плохими неолиберальными субъектами", чье непредсказуемое поведение нарушает коммерческие и социальные ожидания. С точки зрения политической науки, подобная тенденция имеет глубокие последствия для либеральной демократии.
Демократия базируется на гражданах, готовых проявлять открытость к новым идеям, спорить, переосмысливать свои взгляды и участвовать в непрерывном процессе общественного диалога. Это требует способности к "конъектуре и опровержению" - метода, при котором предположения подвергаются сомнению и корректировке. Если же алгоритмические платформы побуждают человека ограничиваться уже знакомым, подобный диалог угасает. Люди становятся менее склонными к риску, а более предсказуемыми и стабильными в своих предпочтениях, что в конечном итоге ведет к стагнации общественной жизни. Более того, современное общество можно охарактеризовать как "ординальное общество", в котором любое действие человека фиксируется и получает числовое значение.
Аналогично тому, как государства в прошлом стремились сделать своих граждан "читаемыми" для облегчения управления, сегодня алгоритмы фиксируют и классифицируют каждого из нас с беспрецедентной точностью. Такая обработка данных значительно снижает пространство для индивидуальной автономии и творчества, что, в свою очередь, сказывается на способности общества к самообновлению. Вызов, стоящий перед нами сегодня, состоит в том, чтобы переосмыслить наш собственный алгоритмический социальный контракт. Очень похоже на то, как граждане договора Хобса, Локка или Руссо наделяют государство правом управлять ими в обмен на защиту и порядок, мы предоставляем платформам наши данные и свободу выбора в обмен на удобство и персонализацию. Но следует задаться вопросом: готовы ли мы стать предсказуемыми субъектами, полагаясь на алгоритмы в формировании нашей культурной жизни и, следовательно, в формировании наших взглядов и убеждений? Или мы готовы становиться "алгоритмическими проблемами" - теми, кто не поддается предсказаниям, кто исследует, сомневается и бросает вызов гегемонии искусственного интеллекта? Путь сопротивления в век предиктивных технологий непрост.
Противоречия между эффективностью алгоритмов и необходимостью человеческой непредсказуемости вызывают необходимость поиска новых моделей взаимодействия. Пересмотр нашего алгоритмического контракта может включать разработку платформ, которые поощряют исследование и дают равные возможности для эксплуатирования и открытий. Это может быть реализовано через долгосрочную поддержку разнообразия контента и стимулирование критического мышления у пользователей. Сопротивление алгоритмической предсказуемости - это не только вопрос личной свободы, но и коллективной ответственности. Либеральная демократия существует благодаря гражданам, которые готовы принимать риски в мышлении и поведении, бросать вызов устоявшимся нормам и обеспечивать постоянное обновление общественной дискуссии.
Если мы потеряем этот элемент, мы рискуем превратиться в одностороннюю, неразвитую массу потребителей, управляемых предсказуемыми паттернами и алгоритмическими рамками. Именно поэтому важно, чтобы пользователи цифровых платформ были осведомлены о природе алгоритмов и их влиянии на выборы и мировосприятие. Осознание собственных алгоритмических поведенческих моделей позволит людям сознательно выбирать, когда и как им исследовать или пользоваться уже знакомым. Такие осознанные действия помогут сохранить баланс между стабильностью и изменением, необходимый для жизнеспособности как индивидуумов, так и общества в целом. В итоге, становление "алгоритмической проблемой" - это метафора вызова, который мы должны принять.
Это приглашение к активному сопротивлению излишней предсказуемости и к внештатному мышлению. В эпоху, когда технологии все больше формируют нашу жизнь, именно способность к исследованию и непредсказуемости станет защитой от упадка демократических институтов и ключом к социальной эволюции. Переосмысление нашей роли в цифровом мире и активное участие в формировании условий взаимодействия с предиктивными технологиями открывает путь к будущему, где человек не просто объект анализа и управления, а субъект изменений и новаторства. Принятие "алгоритмической проблемы" не означает отказ от удобств технологий, но требует осознанности, самоопределения и постоянного стремления к расширению границ собственного опыта. .
