Kitobni o'qish: «Мир-фильтр. Как алгоритмы уплощают культуру»

© 2024 by Kyle Chayka

© Е. Поникаров, перевод на русский язык, 2025

© А. Бондаренко, художественное оформление, макет, 2025

© ООО “Издательство Аст”, 2025

Издательство CORPUS ®

Художественное оформление и макет Андрея Бондаренко

* * *

Джесс

Возможно, вы не используете социальные сети, но они используют вас.

Эйлин Майлз

Суть многих вещей в Америке – “или так, или умри”.

Джордж Уильям Троу

Йозеф Фридрих Фон Ракниц. Предположительная схема механического турка. 1789

Введение
Добро пожаловать в Мир-фильтр

Механический турок

В 1769 году государственный служащий империи Габсбургов по имени Иоганн Вольфганг Риттер фон Кемпелен создал устройство, прозванное механическим турком. Этот подарок должен был произвести впечатление на императрицу Священной Римской империи Марию-Терезию Австрийскую. Почти что волшебная машина фон Кемпелена умела играть в шахматы и побеждать человека – всего лишь с помощью внутренних шестеренок и ремней. Как видно на исторических гравюрах, механический турок представлял собой большой деревянный ящик шириной около четырех футов, глубиной два с половиной фута и высотой три фута¹; за его дверцами можно было разглядеть сложный внутренний механизм. Сверху располагался человекоподобный автомат: над шахматной доской наклонялась фигура размером с ребенка – халат, тюрбан, впечатляющие усы (этот ориенталистский архетип объединял в глазах европейцев чужака-человека и чужака-машину). Турок протягивал над доской левую руку, брал фигуры и передвигал их. Машина сигналила после сделанного хода, определяла, когда противник жульничает, а лицо автомата могло менять выражение. Механический турок фон Кемпелена настолько всех одурачил, что во время своих путешествий по миру сразился с Бенджамином Франклином в 1783 году и Наполеоном Бонапартом в 1809 году. Оба ему проиграли.

Однако на самом деле механический турок не умел играть в шахматы. Не было ни искусственного интеллекта, управляющего автоматоном, ни кучи шестеренок, механически определяющих следующий ход. Внутри корпуса сидел невысокий человек, хорошо игравший в шахматы. Благодаря системе магнитов он мог отслеживать расположение пешек, коней и королей на доске². Используя систему рычагов и тросиков, игрок управлял рукой автомата: брал фигуры и передвигал их. Дым от свечки, которую спрятанному шахматисту приходилось использовать для освещения, уходил через скрытые отверстия в задней части машины³. Все внутренние механизмы не играли никакой роли, а лишь создавали видимость. Когда дверцы открывались и зрители заглядывали внутрь в рамках демонстрации ложной прозрачности, они не видели оператора: тот скрывался, используя передвижное сиденье – нечто вроде ложного дна в реквизите фокусника.

Механический турок создавал впечатляющую иллюзию машины, которая могла сама принимать решения и выглядела умнее человека, в то время как на самом деле автоматом управлял именно человек. Некоторые зрители подозревали обман. “Называть это автоматом – жульничество, и это заслуживает публичного осуждения”, – писал скептически настроенный британский автор Филипп Тикнесс в книге 1784 года, утверждая, что машиной управляли “невидимые сообщники”. Тикнесс продолжал: “Шахматист-автоматон – это человек в человеке; из чего бы ни состояла его внешняя форма, внутри он содержит живую душу”. Конечно, Тикнесс был прав, но тайна полностью раскрылась только в 1860 году, когда машина уже объехала Соединенные Штаты и попала в коллекцию Джона Кирсли Митчелла, личного врача Эдгара Аллана По⁴. Оригинальный автоматон погиб во время пожара, а сын Митчелла написал статью для журнала Chess Monthly. Однако то, что машина оказалась чистой иллюзией, только увеличило значимость механического турка.

За два века, прошедшие с момента его изобретения, это устройство стало распространенной метафорой для описания технологических манипуляций. Она олицетворяет человека, скрывающегося за фасадом, казалось бы, передовых технологий, а также способность таких устройств вводить нас в заблуждение относительно своей природы. (В 2005 году компания Amazon назвала “Механическим турком” свой сервис, в котором цифровые задачи, такие как расстановка тегов для фотографий или очистка данных, выполняются с помощью невидимого рынка аутсорсингового человеческого труда.) Механический турок подобен герою “Волшебника страны Оз”, прятавшемуся за занавесом, – всезнающая таинственная сущность, которая в конечном итоге оказывается чем-то гораздо более обыденным и понятным. Машина и трюк дополняют друг друга. Благодаря двойному обману турку удается “все время выигрывать” – как писал немецкий философ Вальтер Беньямин, размышляя об этом устройстве в эссе 1940 года.

В последнее время я довольно часто думаю о механическом турке, потому что он напоминает мне об одном технологическом призраке, преследующем нашу эпоху начала XXI века. Имя этому призраку – “алгоритм”. Алгоритм – это сокращение от “алгоритмических рекомендаций”, цифровых механизмов, которые поглощают кучу пользовательских данных, проталкивают их через набор уравнений и выплевывают результат, считающийся наиболее релевантным для заданных целей. Алгоритмы определяют сайты, которые мы находим с помощью Google; тексты, которые мы видим в ленте Фейсбука⁵; песни, которые бесконечным потоком проигрывает Spotify; людей, которых мы рассматриваем как потенциальных партнеров в приложениях для знакомств; фильмы, рекомендуемые на главной странице Netflix; персонализированную ленту видеороликов, которую выдает ТикТок; порядок постов в Твиттере⁶ и Инстаграме; папки, по которым автоматически сортируется наша электронная почта; рекламу, которая преследует нас по всему интернету. Алгоритмические рекомендации в значительной степени обуславливают наше взаимодействие с цифровым пространством – учитывая наши предыдущие действия и выбирая те фрагменты контента, которые в наибольшей степени соответствуют нашим моделям поведения. Они призваны интерпретировать наше поведение, а затем показывать нам то, что мы хотим увидеть.

Сегодня мы постоянно сталкиваемся со всевозможными алгоритмами, каждый из которых пытается угадать, о чем мы думаем, что ищем и чего желаем – еще до того, как даже мы сами осознаем ответы на эти вопросы. Когда я пишу электронное письмо, мое приложение Gmail предугадывает слова и фразы, которые я пытаюсь набрать, и пишет их за меня, словно читая мои мысли. Сервис Spotify выводит на экран музыкантов и альбомы, которые, по его прогнозам, я, скорее всего, буду слушать, и в итоге я часто выбираю их просто по привычке. Когда я разблокирую свой телефон, там уже висят фотографии из прошлого, которые я, возможно, захочу посмотреть – названные “воспоминаниями”, словно они существуют в моем подсознании; рядом мне предлагают и приложения, которые я, возможно, захочу открыть, и друзей, которым я, возможно, захочу написать сообщение. Инстаграм подсовывает доску настроений из того, что его алгоритм считает моими интересами: фотографии еды, снимки зданий, повторяющиеся нарезки популярных телепередач. ТикТок предлагает мне необъяснимую лавину видеороликов о том, как люди меняют плитку у себя в ванной, и я необъяснимым образом продолжаю их смотреть, хотя мне это ни к чему. Но ведь не может же моя идентичность сводиться к культурному потреблению?

Раньше все эти мелкие решения принимали люди: редактор газеты решал, какие материалы поместить на первую полосу; фоторедактор журнала отбирал фотографии для публикации; ответственный за программу фильмов выбирал, какие картины показывать в кино; диджей независимой радиостанции составлял плейлисты из песен, соответствующих его собственному настроению и особой атмосфере того или иного дня или места. Хотя эти решения, конечно, зависели от различных социальных и экономических сил, человек, отвечающий за них, обеспечивал базовый уровень качества и даже безопасности; однако при ускоренной подаче в интернете этот уровень может отсутствовать.

Алгоритмические рекомендации – это новейшая итерация механического турка: серия человеческих решений, облеченных в форму технологических, автоматизированных и получивших нечеловеческие масштабы и скорость. Эта технология, разработанная и поддерживаемая инженерами монополистических компаний и работающая на тех данных, которые мы – пользователи – постоянно предоставляем, заходя каждый день, одновременно создана нами и нами же управляет, манипулируя нашим восприятием и вниманием. Алгоритм всегда побеждает.

Открытие мира-фильтра

Название этой книги – “Мир-фильтр” (Filterworld) – мой термин, который означает обширную, взаимосвязанную и в то же время разрозненную сеть алгоритмов, влияющих на нашу сегодняшнюю жизнь и оказывающих особенно сильное воздействие на культуру и способы ее распространения и потребления. Хотя Мир-фильтр также изменил политику, образование, межличностные отношения и многие другие аспекты жизни общества, я сосредоточился только на культуре. Визуальные искусства, музыка, кино, литература или хореография – алгоритмические рекомендации и наполняемые ими ленты опосредуют наше отношение к культуре, направляя внимание на то, что лучше всего вписывается в структуру цифровых платформ. Автоматические рекомендации – это фильтры, которые отделяют то, что привлекает внимание, от того, что игнорируется, и тонко искажают внешний вид этих вещей, подобно фильтру в Инстаграме, усиливающему одни свойства и ослабляющему другие. Культурные успехи Мира-фильтра очевидны. К ним относятся такие явления, как “кантрифицирующие”⁷ действия ТикТока, который в 2018 году привел к мировой славе песню рэпера Lil Nas X “Old Town Road”; клишированные тенденции в дизайне, затопившие Инстаграм, такие как минималистичные интерьеры и однообразные логотипы со шрифтами без засечек, которые модные бренды взяли на вооружение в последние годы; вызывающий ярость поток бессмысленных споров в Твиттере.

Алгоритмические рекомендации диктуют жанры культуры: они поощряют определенные шаблоны продвижением в лентах, исходя из того, что сразу привлекает наибольшее внимание. В 2018 году писательница Лиз Пелли определила один из таких жанров – “стримбейт”⁸: “приглушенный, среднетемповый, меланхоличный поп”, характерный для Spotify. В 2019 году писательница Джиа Толентино аналогичным образом определила “лицо Инстаграма” – “отчетливо белое, но этнически неопределимое” сочетание черт, которое стало возможным благодаря пластической хирургии и обрело популярность на платформе: “Кошачьи глаза и длинные мультяшные ресницы; маленький, аккуратный нос и полные, пухлые губы”. Появился термин “голос ТикТока”; он обозначает скомканную монотонную протяжность многих закадровых голосов в видеороликах ТикТока. Каждая платформа вырабатывает свой собственный стилистический архетип, который определяется не только эстетическими предпочтениями, но и расовыми, гендерными и политическими убеждениями, а также фундаментальной бизнес-моделью корпорации, которой она принадлежит.

Процветающая в Мире-фильтре культура, как правило, доступна, интерактивна и совместна, она окружает вас. Ею можно делиться с широкой аудиторией, она сохраняет свое значение для разных групп, которые слегка корректируют ее в своих целях. (В Мире-фильтре все должно быть каким-то мемом – например, шуткой, которая поддается бесконечной переделке, или картинкой, оптимизированной для распространения по интернету.) Эта культура также является приятной или достаточно средней, чтобы ее можно было проигнорировать и ненавязчиво задвинуть на задний план, где она зачастую остается незамеченной, пока вы не начнете ее искать. Однако после того, как вы ее заметите, вы, как правило, обнаруживаете ее повсюду, как, например, было с внезапной популярностью зимой 2018 года “куртки Amazon” – пуховика, который рекомендовали участникам сервиса Amazon Prime на онлайн-платформе компании – еще одном алгоритмическом пространстве. В последующие годы эта оригинальная куртка Orolay вдохновила производство десятков реплик и копий, включая вариант от самой Amazon. Культура Мира-фильтра в конечном счете однородна и характеризуется всепроникающим чувством одинаковости, даже если ее артефакты не являются буквально одинаковыми. Она воспроизводит себя вплоть до скуки.

Я начал замечать эффекты Мира-фильтра в кофейнях – примерно в 2015 году. Когда в 2010-х годах я путешествовал по разным городам в качестве журналиста-фрилансера – Киото, Берлин, Пекин, Рейкьявик, Лос-Анджелес, – мне всегда попадалось кафе, которое походило на другие, виденные мною в других странах, и это вызывало ощущение дежавю. В этом типовом кафе, как я стал его называть, стены облицованы белой плиткой “под кирпич”; стоят широкие столы из переработанной древесины и стулья в стиле модерн середины века, имеющие хлипкие ножки; подвесные светильники снабжены эдисоновскими лампочками. “Инстаграмная” эстетика. И вне зависимости от города и времени суток в этом кафе неизменно сидят люди, похожие на меня: фрилансеры за ноутбуками, зачастую просматривающие социальные сети. Почему же интерьеры выглядят и функционируют одинаково в разных географических точках? Такая строгая одинаковость выходила за рамки обычных признаков глобализации. Мне захотелось найти ее первопричину.

Много путешествующий бизнес-консультант – миллениал из Берлина по имени Игорь Шварцман, который также заметил типовые кафе, описал мне этот феномен как международную “гармонизацию вкусов”. Благодаря алгоритмическим цифровым платформам – таким как Инстаграм, Yelp и Foursquare – все больше людей по всему миру учатся искать сходных продуктов и впечатлений в физической жизни. Через свои ленты они потребляют сходные виды цифрового контента, независимо от того, где живут, и в результате их предпочтения формируются в соответствии с этим образом. Ими манипулируют алгоритмы: приложения направляют их через физическое пространство в реальные места, которые обрели популярную в цифровом мире эстетику, завоевав внимание и рейтинги других пользователей. Более высокие рейтинги способствуют еще большему алгоритмическому продвижению и, следовательно, увеличению числа посетителей. Однако, несмотря на интернациональность этих эффектов, в их основе лежат западные платформы, которые базируются в основном в крохотном американском регионе – Кремниевой долине, а контролирует их горстка непостижимо богатых белых мужчин – абсолютная противоположность разнообразия.

Теоретик литературы индийского происхождения Гаятри Чакраворти Спивак писала в 2012 году: “Глобализация происходит только в капитале и данных. Все остальное – это антикризисные меры”. В эпоху Мира-фильтра цифровые платформы – Фейсбук, Инстаграм и ТикТок – стали накапливать и распространять по всему миру данные – в виде активности пользователей и их капитала, в виде серверных ферм и алгоритмических технологий, захватив миллиарды пользователей. Однородная культура – неизбежная реакция на ущерб от этого распространения, способ справиться с ним или приспособиться к нему. Долгое время я полагал, что эстетика типового кафе постепенно исчезнет, что это, возможно, не более чем преходящий тренд. Однако она только укрепилась. С расширением цифровых платформ распространилась и однородность, к которой они приводят.

Мир-фильтр и его гладкая одинаковость могут вызывать захватывающее, почти изнуряющее чувство тревоги. Однородность кажется неизбежной и отчуждающей, даже если она широко позитивно рекламируется. “Надзорный капитализм”, как назвала его исследовательница Шошана Зубофф, – это концепция, в рамках которой технологические компании монетизируют постоянное поглощение наших персональных данных, это усиление экономики внимания. И все же, несмотря на все эти данные, алгоритмы часто понимают нас неправильно, связывая не с теми людьми, рекомендуя не тот контент, поощряя в нас привычки, которые мы не желаем иметь. Сеть алгоритмов принимает за нас множество решений, а у нас практически нет возможности ответить ей или повлиять на ее работу. Этот дисбаланс порождает состояние пассивности: мы потребляем то, что рекомендуют нам ленты, не вникая в суть материала. Мы также подстраиваем свою деятельность в Сети под предлагаемые стимулы. Мы пишем твиты, публикуем посты в Фейсбуке и делаем фотографии для Инстаграма в том виде, который, как мы знаем, привлечет внимание и соберет лайки или клики, приносящие доход технологическим компаниям. Научные исследования показали, что эти лайки вызывают прилив дофамина в нашем мозгу, а, значит, погоня за ними и соблюдение предложенных нам правил вызывает привыкание.

Другая сторона нашего алгоритмического беспокойства – состояние оцепенения и невосприимчивости. Выброс дофамина становится несоразмерным, а шум и скорость ленты подавляют и перегружают. Наша естественная реакция – искать культуру, которая приветствует небытие, укрывает и успокаивает нас, а не ставит проблемы и не удивляет, как это должны делать яркие произведения искусства. Нас становится все труднее зацепить; истощается даже наша способность проявлять эмоции, интерес и любопытство.

Уплощение культуры

Чтобы понять, как Мир-фильтр формирует наш опыт, нужно понять, как он появился. Доминирование алгоритмических лент – относительно недавнее явление. На заре существования таких социальных сетей, как Твиттер, Фейсбук, Инстаграм и Тамблер, ленты контента на их сайтах отличались более или менее хронологическим порядком. Вы сами выбирали, с кем дружить или на кого подписываться, и посты этих людей появлялись в порядке публикации. В 2010-х годах число пользователей этих платформ выросло до миллионов и миллиардов, и они стали общаться с большим количеством людей одновременно, поэтому полные хронологические ленты стали громоздкими и не всегда интересными. Вы могли пропустить популярный или интересный пост только потому, что не заходили на платформу в нужное время. Поэтому в лентах постепенно увеличивалась процентная доля рекомендуемых постов, расположенных не в хронологическом порядке. Источниками этих алгоритмически выделенных постов могут быть даже аккаунты, на которые вы не подписаны, а их темы могут быть вам безразличны; они встраиваются в вашу ленту только для того, чтобы при открытии приложения там что-нибудь было.

Мотивом для такой трансформации послужило не столько удобство использования, сколько выгода. Чем больше времени пользователи проводят в приложении, тем больше данных они производят, тем легче их отследить и тем эффективнее можно продать их внимание рекламодателям. С течением времени ленты становились все более алгоритмизированными – особенно в переломный момент середины 2010-х годов.

ТикТок, запущенный в США в 2018 году, в качестве основной инновации сделал свою основную ленту For You (“Для вас”) почти полностью алгоритмической. В этом приложении пользователи следили не столько за теми, на кого подписались, сколько за контентом, подобранным для них алгоритмом рекомендаций (отсюда и бомбардировка моей ленты видеороликами про укладку плитки в ванной). ТикТок стал самой быстрорастущей социальной сетью в истории, заполучив свыше 1,5 миллиарда пользователей менее чем за пять лет, и его конкуренты, пытаясь наверстать упущенное, последовали его примеру с алгоритмизацией. В 2020 году Инстаграм добавил функцию видеороликов Reels, основанную на рекомендациях, а Твиттер после покупки Илоном Маском ввел в 2022 году колонку For You (“Для вас”) с рекомендуемыми твитами. И этот алгоритмический бум не демонстрирует никаких признаков спада – по крайней мере для крупных корпораций, на долю которых приходится большая часть трафика в интернете.

Теперь живых блюстителей и хранителей культуры, редакторов и диджеев заменили алгоритмические аналоги. Хотя такая трансформация понизила многие культурные барьеры для входа (поскольку теперь каждый может обнародовать свою работу в интернете), она также привела к своего рода тирании данных в реальном времени. Единственной мерой оценки культуры стало внимание, а то, что получает внимание, диктуется уравнениями, разработанными инженерами Кремниевой долины. Результатом такого алгоритмического контроля является повсеместная уплощенность, которая проявляется во всех областях культуры. Под уплощением я подразумеваю придание однородности, а также упрощение: сильнее всего продвигаются наименее неоднозначные, наименее подрывные и, возможно, наименее значимые части культуры. Уплощенность – это наименьший общий знаменатель, усредненность, которая никогда не была отличительным качеством самых значимых культурных достижений человечества.

Метафора Мира-фильтра встретилась мне в романе японского писателя Ясуо Танаки “Слегка хрустальные”, вышедшем в 1980 году. Эта книга – не драматическое повествование, а скорее список модных марок, брендов, ресторанов и бутиков. Автор в мельчайших подробностях описывает потребительскую среду в Токио, окружающую молодую женщину по имени Юри, рассказывает о том, что героиня покупает, а также о различных устройствах, которыми она пользуется, – литературный эквивалент аккаунта популярного блогера в Инстаграме. Роман начинается с того, что Юри просыпается и включает стереосистему рядом с кроватью. Она нажимает на кнопку, чтобы радио переключилось на FEN – станцию, передающую американскую рок-музыку. В сноске книга философствует о технологии подобной кнопки: это “удобная функция, позволяющая заранее задать частоту нужной вам станции”, хотя при этом “немного утрачивается безумная радость от ручной настройки”.

Автор обращает внимание на разницу между нажатием кнопки для мгновенной настройки на станцию и покручиванием ручки влево-вправо, когда вы пробиваетесь сквозь помехи и в конце концов обнаруживаете идеальное аналоговое положение. Возможно, второй вариант менее точен и удобен, зато он несколько более волшебен и человечен. В нем нет предустановки, нет заранее определенного решения. Культура Мира-фильтра – это культура предварительных установок, устоявшихся шаблонов, которые повторяются снова и снова. Подобная технология ограничивает наше потребление определенными способами, выйти за рамки которых уже не получится. Когда столь многое зависит от способности культуры распространяться через цифровые каналы, уходит, как выражается Юри, “безумное веселье” – то есть исчезает определенная степень оригинальности, небывалости, творчества и неожиданности.

Цель этой книги – не просто составить схему Мира-фильтра и описать его влияние, но и деконструировать его. Сделав это, мы сможем определить пути выхода из него и развеять вездесущую атмосферу тревоги и апатии, которую породили алгоритмические ленты. Мы можем избавиться от их влияния, только поняв их – открыв ящик механического турка и обнаружив внутри оператора.