Что происходит между нами

16 июля 2013 года психически неуравновешенная жительница Нью-Йорка похитила собственного семимесячного сына из учреждения на Манхэттене, где младенец находился под временной опекой[213]. Известно, что в таких случаях шансы найти ребенка падают с каждым часом, к тому же у полиции был повод опасаться за жизнь мальчика, поэтому было решено использовать специальную систему оповещения, созданную для объявления о чрезвычайных ситуациях. Около четырех часов утра миллионы жителей города получили на свои мобильные телефоны специальное текстовое сообщение:

В тексте объявления был указан номер машины, использованной для похищения[214]. Через некоторое время ее заметили на улице, в полицию поступил звонок, и младенец был спасен. Жизненно важная информация пробилась через фильтр внимания жителей города.

Три недели спустя дорожная полиция Калифорнии с помощью этой же системы «Эмбер Алерт» разослала вначале региональное, а затем и общенациональное сообщение о похищении двух детей недалеко от Сан-Диего. Текст был отправлен на миллионы мобильных номеров жителей Калифорнии, опубликован в твиттере калифорнийской дорожной полиции, появлялся на дорожных табло основных магистралей, которые обычно используются для объявлений о ситуации на дорогах. Жертвы похищения вскоре были найдены целыми и невредимыми.

В обоих случаях все закончилось хорошо не только благодаря технологиям, но и потому, что большинство людей готовы защитить ребенка, даже незнакомого. Читая о террористических атаках или жестоких военных действиях, мы приходим в ужас именно от сообщений о пострадавших детях. Такое отношение проявляется вне зависимости от культурной принадлежности человека.

Система «Эмбер Алерт» работает по принципу краудсорсинга: в решении масштабной проблемы участвуют одновременно тысячи, а то и миллионы людей. Краудсорсинг как механизм организации совместной работы используется в самых разных областях: для подсчета численности популяции диких птиц или животных, поиска примеров и цитат для редакторов Oxford English Dictionary или расшифровки текстов. В американской армии и органах охраны правопорядка этим подходом тоже заинтересовались, так как за счет привлечения большого числа добровольцев можно радикально увеличить объем собираемых данных.

Краудсорсинг – лишь один из примеров организации общественных отношений, позволяющий объединить энергию, опыт и знания и организовать взаимодействие многочисленных групп. В известном смысле это тоже способ разгрузить мозг и перенести часть нагрузки на внешнюю среду.

В декабре 2009 года Агентство оборонных перспективных исследовательских разработок США (DARPA) назначило премию в размере 40 000 долларов любому добровольцу, который обнаружит десять надувных зондов, размещенных у всех на виду в разных точках страны[215]. Агентство DARPA – это подразделение министерства обороны США, оно считается создателем интернета (точнее, в DARPA спроектировали первую компьютерную сеть Arpanet[216], на базе которой и был разработан современный интернет). Эксперты агентства занимаются поиском решений масштабных задач в сфере национальной безопасности и обороны, а также проверкой готовности страны к мобилизации в случае острого кризиса. Чтобы оценить всю важность поставленной перед добровольцами задачи, попробуйте заменить «надувные зонды» на «грязные ядерные бомбы» или «взрывоопасные вещества».

В назначенный день сотрудники DARPA спрятали десять красных метеозондов диаметром 2,4 м в разных местах по всей стране. Приз ожидал первого человека или группу, которые смогли бы точно определить местоположение всех шаров.

Когда появилась первая информация о проекте, многие эксперты утверждали[217], что с помощью традиционных методов сбора информации эту задачу не решить. Начались споры об оптимальных подходах: несколько недель обсуждение шло и в университетах, и в лабораториях по всему миру. Большинство считали, что победить удастся тем, кто использует спутниковую съемку, – но это снимало лишь часть проблем. Участникам проекта придется поделить территорию США; но как получить достаточно качественные изображения и успеть быстро проанализировать колоссальное число фотографий? Как будет организован анализ изображений: придется собирать толпу добровольцев или найдется способ написать компьютерный алгоритм, который выявит снимки, на которых видны красные шары нужного диаметра? (По сути, это та же задача, что и в книжках «Где Уолли?»[218], и до 2011 года компьютерные программы с этим не справлялись.)

Некоторые эксперты предполагали, что волонтеры в ходе поисков попытаются использовать разведывательные самолеты, телескопы, эхолокаторы или радары. А может, они применят спектрограммы, химические сенсоры или лазеры? Том Томбрелло, профессор физики из Калифорнийского технологического института, предложил довольно хитроумный подход: «Я бы нашел способ добраться до зондов перед запуском и установил бы на каждый из них GPS-трекер. Тогда найти их было бы проще простого».

В конкурсе приняли участие 53 команды, или 4300 человек. Победила группа исследователей из Массачусетского технологического института: они справились с задачей меньше чем за час. Как им удалось? Никаких спутниковых изображений они не использовали; вместо этого – как вы наверняка уже догадались – сформировали громадную сеть из добровольцев. Это и есть краудсорсинг в действии. На поиск каждого из десяти зондов институт выделил 4000 долларов. Если вы замечали красный надувной шар и сообщали поисковой команде точные координаты, то получали 2000 долларов. Если шар находил ваш приятель, которого вы уговорили участвовать в поиске, он получал свои 2000, а вам доставалась 1000 долларов – просто за то, что вы привлекли еще одного участника. Если шар находил приятель вашего приятеля, вам причиталось 500, и так далее. Конечно, для отдельного человека вероятность заметить один из десяти шаров была крайне мала. Но если каждый ваш знакомый уговорит своих знакомых поучаствовать в эксперименте, а те убедят своих знакомых, быстро сформируется целая сеть, все члены которой общими усилиями смогут внимательно осмотреть каждый закоулок по всей стране. Интересно, что эксперты в области социальных сетей и сотрудники министерства обороны не смогли оценить, сколько человек придется мобилизовать в случае реальной экстренной ситуации, скажем, если нужно будет найти ядерную бомбу. Для обнаружения десяти зондов-шаров, установленных DARPA, хватило 4665 человек.

С помощью больших групп – широкой публики – можно решать серьезные задачи, не вовлекая ни корпорации, ни государственные учреждения. Пример краудсорсинга – Википедия[219]: любой, кто владеет информацией, может размещать здесь статьи, благодаря чему сайт стал одним из крупнейших справочных источников в мире. Википедия – это энциклопедия нового формата. Проект Kiсkstarter стал новаторской площадкой в области венчурного финансирования: свыше 4,5 миллиона человек[220] инвестировали с его помощью более 750 миллионов долларов и поддержали почти 50 000 разнообразных проектов, авторами которых стали кинорежиссеры, музыканты, художники, дизайнеры и другие творческие личности. Создатели платформы Kiva использовали инструменты краудсорсинга в банковской индустрии и сфере предоставления микрозаймов для начинающих предпринимателей из развивающихся стран. В первые несколько лет работы Kiva почти миллион частных кредиторов предоставил займы на общую сумму 500 миллионов долларов миллиону заемщиков из 70 стран мира.

Чаще всего в краудсорсинговых проектах участвуют далеко не эксперты в сфере реализации проекта, но искренне интересующиеся этой темой. Думаю, что наиболее заметные результаты краудсорсинг обеспечил проектам Yelp и Zagat: на этих сайтах потребители могут оставлять отзывы об услугах и формировать рейтинги. Этот подход отлично работает и на сайтах вроде Amazon.com, где покупатели имеют возможность написать отзыв о купленном товаре. В прежние времена, до интернета, в газетах и журналах, например в Consumer Reports, публиковались отзывы профессиональных критиков о товарах и услугах. А теперь обычные люди получили возможность поделиться впечатлениями на сайтах типа TripAdvisor, Yelp и Angie’s List: скажем, похвалить гостиницу за чистую и тихую комнату или раскритиковать ресторан, в котором недостаточно чисто или маленькие порции. Нельзя не признать, что и у старой системы были преимущества: тогда отзывы писали профессионалы, имевшие серьезный опыт. Читая отзыв специалиста о ресторане, вы точно знали, что автор побывал во многих подобных заведениях и может сравнивать. Отзывы об автомобилях или технических новинках также писали эксперты, сопоставлявшие технические характеристики и обращавшие внимание на детали, которых мы с вами и не заметили бы, но которые тем не менее очень важны (к примеру, эффективность антиблокировочной тормозной системы на мокрой дороге).

Краудсорсинг обеспечил разнообразие отзывов и предоставил возможность всем желающим делиться впечатлениями, но к доступной теперь информации нужно относиться осторожно. Можно ли вообще доверять мнению толпы? И да, и нет. То, что большинству кажется позитивным и правильным, совершенно не обязательно всегда и во всем подойдет лично вам. Наверняка вы без труда вспомните книгу или музыкальное произведение, которые пришлись вам по вкусу, хотя большинство людей их не оценили. Но с точки зрения количественной оценки мнение многих довольно объективно отражает реальность. Приведу простой пример: перед нами большая банка с конфетами, и мы просим людей оценить, сколько их там. Конечно, в основном ответы будут ошибочными, но среднее арифметическое по всей группе окажется очень близким к реальной цифре[221].

Компании, создающие собственный контент, – Amazon, Netflix, Pandora – научились использовать мнение больших групп пользователей в рамках математических алгоритмов, лежащих в основе так называемой стратегии коллаборативной фильтрации: они отслеживают корреляцию или совпадения в поведении отдельных групп и используют эти данные для формирования рекомендаций. Возможно, вы замечали на каких-нибудь сайтах фразы типа «пользователям, купившим это, также понравилось вот это»: так и выглядит коллаборативная фильтрация. Однако здесь возникают и проблемы: компании могут не принимать в расчет отдельные нюансы и обстоятельства принимаемых потребителями решений. Купив книгу по садоводству в подарок своей тете, вы рискуете получить массу ссылок на книги схожего содержания, подобранных якобы специально для вас, – ведь рекомендательный алгоритм не знает, что вы ненавидите садоводство, а книжку приобрели в подарок. А если случалось хотя бы однажды скачать фильм для детей, то очень может быть, что вас стали донимать рекомендациями фильмов для семейного просмотра, хотя вам гораздо интереснее остросюжетные боевики.

Автомобильные системы навигации тоже работают на принципах краудсорсинга. Когда приложения Waze или Google Maps подсказывают оптимальный маршрут, они исходят из состояния трафика на текущий момент – но откуда у них данные о загруженности дорог? Да ведь они получили возможность отслеживать перемещение мобильных телефонов тысяч пользователей и могут оценивать, как быстро все телефоны, которые находятся в этот момент в машинах, движутся по дороге. Если вы застряли в пробке, то GPS-координаты вашего телефона могут по несколько минут не обновляться; если дорога свободна и машины движутся быстро, то мобильник в вашем кармане тоже постоянно движется, и это ясно по изменению его координат. Используя эти данные, система делает предположения о дорожных пробках и строит оптимальный маршрут. Как и в любых проектах на основе краудсорсинга, качество системы серьезно зависит от количества пользователей или участников. В известном смысле эти проекты схожи с работой телефона, факса или электронной почты: если техническая новинка есть лишь у пары людей, в ней нет особого толку – но по мере роста числа пользователей полезность системы резко возрастает.

Художник и изобретатель Сальваторе Яконези использовал краудсорсинг, чтобы провести сравнительный анализ подходов к лечению рака мозга, который у него обнаружили несколько лет назад. Он разместил всю медицинскую информацию о собственном состоянии в интернете и получил более 500 000 откликов; сформировались целые группы врачей, которые стали обсуждать возможные подходы к лечению. «Люди из самых разных стран стали предлагать решения, основанные на накопленных человечеством знаниях и традициях», – писал Яконези. Прочитав комментарии и обдумав предложенные варианты, он согласился на традиционную операцию, но в сочетании с альтернативными подходами. Сейчас Сальваторе здоров[222].

Сфера, в которой краудсорсинг применяется, возможно, чаще всего, остается практически незаметной для большинства: это reCAPTCHA, то есть нечетко написанные слова, которые используются, чтобы не позволить так называемым ботам, то есть компьютерам, получить доступ к защищенным страницам. Человеку прочесть и напечатать предложенное слово довольно легко, а компьютер этого чаще всего не может. (Слово CAPTCHA – сокращение от Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart, или «Полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга, позволяющий отличить людей от компьютеров». Сокращение reCAPTCHA указывает на возможность многократного использования возможностей человеческого мозга.[223]) Откуда берутся эти нечеткие изображения слов[224]? Часто это страницы старых книг или рукописей, которые были оцифрованы, но Google их все же сложно расшифровать. На каждое слово человеку требуется секунд десять; за день удастся разобрать более 200 миллионов слов, а это 150 000 рабочих часов в день. Грех не использовать это время на что-то полезное.

Технологии автоматического сканирования письменных материалов и превращения их в тексты, доступные для поисковых систем, пока неидеальны. Во многих случаях человек может разобрать рукописное слово, а компьютер нет. Вот для примера отрывок из книги, которую Google пытается оцифровать[225]:

После того как текст был отсканирован, две разные системы распознавания (так называемые OCR, системы оптического чтения символов) пытались превратить неразборчивые знаки во что-то читаемое. Те слова, в отношении которых программы дают разный результат, считаются не подлежащими расшифровке, и их используют в программе reCAPTCHA, фактически передавая на проверку посетителям сайтов. А откуда система понимает, что вы узнали слово верно? Система сопоставляет непонятные слова с расшифрованными, исходя из предположения, что если вы можете прочесть известное системе слово, то вы человек, а не бот, и тогда вы, скорее всего, верно прочтете и нерасшифрованное пока слово. Когда несколько независимых пользователей предлагают одно и то же прочтение нерасшифрованного слова, эта версия признается верной и добавляется в сканированный текст.

Созданная компанией Amazon платформа для поиска и предложения краудсорсинговых услуг Mechanical Turk используется для решения задач особого рода: компьютеры справляются с ними не особенно хорошо, а людям без дополнительной мотивации они кажутся скучными. Эта платформа использовалась в ходе проведенного недавно когнитивными психологами эксперимента, результаты которого опубликованы в журнале Science. Добровольцы (каждому заплатили по три доллара) должны были прочесть историю, а потом пройти тест, по результатам которого оценивался их уровень эмпатии. Эмпатия предполагает способность смотреть на ситуацию с разных точек зрения, а для этого нужно использовать задумчиво-мечтательное состояние мозга (сеть пассивного режима работы мозга); при этом задействуется префронтальная кора, передняя поясная, а также зона их соединения с височно-теменным узлом[226]. Подозреваю, что, скажем, республиканцы и демократы, вспоминая друг о друге, эти зоны не используют. Исследования показали, что люди, которым пришлось читать отрывок из художественной прозы (а не текст более легкого жанра или научно-популярный), гораздо успешнее смогли на следующем этапе считывать чужие эмоции. Была сформулирована теория, что художественная проза вовлекает читателя в декодирование мыслей и чувств героев – в отличие от популярных и научных текстов, которые такой задачи не ставят. Для эксперимента потребовались сотни добровольцев, и если бы пришлось работать с ними очно в лабораториях, было бы потрачено гораздо больше времени.

Разумеется, человеку свойственно хитрить и искать более легкие решения, и любой, кто собирается использовать краудсорсинг, должен это учитывать. Читая в интернете отзывы о ресторане, никогда не знаешь, написаны они тем, кто там на самом деле побывал, или родственниками владельца. В случае с Википедией проверка достоверности реализуется автоматически, просто в силу того, что над каждой статьей работают довольно много человек. В основе этого подхода лежит предположение, что обманщиков, мошенников и вообще людей, склонных к антисоциальному поведению, в любой образованной случайным образом группе меньшинство, поэтому добро всегда побеждает зло. К сожалению, в реальности это не всегда так, но в основном принцип справедлив, поэтому результатам, полученным с помощью краудсорсинга, в целом можно доверять. А еще этот метод во многих случаях оказывается удивительно эффективной альтернативой привлечению проверенных проплаченных экспертов.

Находятся люди, верящие, что «толпа всегда права», но ошибочность этого утверждения уже неоднократно доказана. Отдельные личности могут проявлять упрямство и узость взглядов и опираться при этом на неверную информацию, но если собрать группу экспертов, которые смогут оценить и скорректировать результаты работы добровольцев, можно серьезно повысить точность и качество результатов в таких проектах, как Википедия. Адам Гопник, журналист New Yorker, объясняет:

«Прекрасно, когда достичь согласия удается относительно легко, – но в том, что сохраняются группы с диаметрально противоположными взглядами по таким вопросам, как, скажем, природа происхождения капитализма, тоже нет ничего страшного: вы имеете возможность услышать обе точки зрения. Проблема начинается, когда одна сторона права, а другая нет, но не осознаёт этого. На страницах Википедии, посвященных Туринской плащанице или обсуждению авторства Шекспира, публикуется немало сомнительных данных, в силу чего там продолжаются споры. В киберпространстве полно как сторонников теории креационизма[227], так и эволюционистов. Так что проблема не в отсутствии разумных доводов, а в непреодолимом упорстве идиотов»[228].

В социальных сетях действительно полно и скучных старых заблуждений, и фантастических новых возможностей.