существовавшими в рамках западного проекта Модерна. Посмотрите на возрастающую неразличимость человеческого и животного, человеческого и не-человеческого – классические бинарные оппозиции нарушены повсеместным вторжением технического опосредования. Развивая сенсорные возможности и эволюционируя в своей «разумности», цифровые технологии делают возможным и материализуют другое состояние Бытия между (или по ту сторону?) человеком и животным, ни с одним из них не совпадающее, однако затрагивающее их обоих. Эти технологии пронизывают нашу плоть и сливаются с нашей кожей и кровью; они перестраивают наши нейронные сети и меняют мыслительные паттерны, по мере того как объекты приобретают всевозрастающие возможности для «умного» обучения, реакции, суждения и ответа. Эти перемены глубоко влияют на сознание, на органы чувств, на эволюцию и познание как человеческих, так и не-человеческих агентов. И даже эта бинарная оппозиция может больше не устоять: можем ли мы начать думать о цифровом в ачеловеческой (ahuman) форме – как о самостоятельном цифровом агенте, с собственной разумной способностью, чье миропонимание действительно выходит за антропоцентрические рамки?

Ключевым элементом этого смещения перспективы и возможности этого другого определения Бытия выступает вычислительный алгоритм. Его можно коротко определить как инструкции или правила, написанные языком, подходящим для того, чтобы компьютер мог обработать задачу и впоследствии решить ее либо выполнить. Заняв свое место в новой триаде (наряду с человеческим и животным), цифровая технология совершает двойной прорыв. Алгоритм не только обретает собственную жизнь, но также берет на себя и наши жизни – до такой степени, что мы начинаем говорить об отдельной алгоритмической жизни и ее условиях в многочисленных существующих в мире ее воплощениях. Со сдвигом и развитием вычислительной культуры мы можем прояснить не только состояние алгоритмических условий жизни в XXI веке, но также определить ее неудачи и промахи, а также то, как вычислительная культура не справляется с выполнением обещанного. Анализ правил, глюков и ошибок имеет огромное значение для оценки подъема и упадка алгоритмов. Если коротко, то такой анализ формирует новое дискурсивное поле, где алгоритмы становятся объектом социально-критического исследования.

Разработанный нами Кодекс[8] устанавливает параметры изучения алгоритмических детерминаций (Peters, 2012) экономической, социальной, политической и культурной жизни наряду с развивающимися формами их бытия и действия. В нем приводится далеко не полный список предложений к изучению алгоритмических состояний (states), анализу производимых алгоритмами форм жизни и критическому осмыслению масштаба переплетений жизни с алгоритмами и алгоритмическими операциями. Кодекс выражает наш призыв к алгоритмическим исследованиям (АИ), открывая изучение определенных, переработанных и произведенных алгоритмами горизонтов бытия.

Кодекс

Данные – это валюта нашего времени.

В основе движения потребительной и меновой стоимости данных находятся алгоритмы.

Производство, сбор, распространение, обращение и владение данными эффективны ровно в той степени, в какой таковыми являются делающие их возможными алгоритмы.

Алгоритмические исследования (АИ) – это критическое изучение социальной, политической и культурной жизни алгоритма и условий его изменения, эволюции и возможности. Они дают критическую оценку социальному порядку (и упорядочиванию) жизни, на которую влияют алгоритмы.

АИ – это изучение цифровизации данных, датафикации жизни, распространения приложений и проникновения их в наше существование, биоинструментализации, инструментализации и калькулируемости повседневности.

АИ – это изучение алгоритмического знания, его эпистемических формаций и формулировок.

АИ – это изучение алгоритмически произведенных сетей, машинного производства интеркоммуникации сетевых машин. Таким образом, АИ – это изучение алгоритмически обеспечиваемой машинной жизни. АИ – это изучение алгоритмического субъекта: социального и политического субъекта, произведенного алгоритмической практикой и воспроизводящего ее, а также ее формы бытия, действия и становления.

АИ – это изучение алгоритмически установленных (пред-)сказуемых фьючерсов и структурируемых ими субъектов потребления.

АИ – это, соответственно, критическое изучение алгоритмически моделируемого реструктурирования агентности и ее утраты, автономии, ее структур и ее ограничений.

Если коротко, АИ – это критика алгоритмического капитализма, его способа производства, бытия и субъективностей; жизни в переходе и жизни в потреблении; политической культуры и культурной политики.

АИ – это изучение всевозрастающей транзитивности превращенной в данные социальной жизни, ее программирования, ее кодов и ее приложений: алгоритмического.

См. также: Алгоритм; Альтергоритм; Вычислительный поворот; Феминистская постгуманитаристика; Постдисциплинарность; Толерантности и длительность.

Дэвид Тео Голдберг и Дженна Нг

(Перевод Екатерины Хмелинской)

Альтергоритм

Альтергоритм получил свое имя от слова «альтернатива», обозначающего возможность состояния дел, отличного от имеющегося в настоящий момент, и слова «алгоритм», означающего определяющее вычислительные операции, множество автономных правил, часто используемых в математике, программировании, оценке рисков и в первую очередь спекулятивных операциях[9]. На самом деле я использую этот термин, чтобы обозначить им практики предвидения альтернативных, часто невозможных сценариев при помощи формальных моделей, то есть все тех же алгоритмов, ставящих под вопрос естественные законы вероятности.

Троп альтергоритма – это, на мой взгляд, реакция на два накладывающихся друг на друга процесса. Первый из них – это окружение, среда, вращающаяся – экологически, экономически и политически – за пределами нашего контроля. Многие, включая меня самого, описывали эту реальность как возвращение Истории с большой буквы, но все более популярные антропоцен (Steffen et al., 2007) или даже капиталоцен – термин Джейсона В. Мура (Moore, 2014), означающий корреляцию между нашим экологическим состоянием и условиями капиталистического существования, – подойдут, пожалуй, для подобной маркировки еще лучше. Второй процесс, на который отвечает альтергоритм, – это то, что Ульрих Бек (Beck, 1992; Бек, 2000; см. также Giddens, 1998) называл «обществом риска», и то, что в относительно недалеком прошлом стали попросту называть «алгоритмической культурой» (Striphas, 2015). Это стремление современной культуры использовать алгоритмы, коды и симуляции для предсказания и упреждения возможных результатов существующих процессов. Летчик во время обучения, например, может использовать симулятор полета, чтобы протестировать свою способность реагировать на все возможные сценарии; инвестиционный банкир может разработать алгоритм предсказания цены актива; страховая компания подсчитывает вероятность несчастных случаев, болезней и смертей; а во время первой войны в Персидском заливе, как утверждал Жан Бодрийяр (1995), американская армия предусмотрела все упомянутое выше, разыграв сценарий пьесы в точности до запятой без согласия и за счет своего врага. Другими словами, то, на что отвечает альтергоритм, – это степень, в которой первый процесс является антитезисом или, возможно, индикатором провала последнего. Возращение Истории – это сценарий, который либо не был предсказан алгоритмами, либо, что более вероятно, не был чем-то, что декодеры, преобразующие данные, захотели прочесть.

Что я имею в виду под альтергоритмом – это карта актуального будущего, возникающего из виртуального настоящего, в противовес обычному алгоритму, который используют для отображения виртуального будущего в рамках параметров реального настоящего. Альтергоритм – это имя практики,