допотопными, а самые примитивные алгоритмы просто накладывали статичный снимок лица на человека в видеоряде. Сейчас технология ушла далеко вперед: алгоритмы научились достаточно натурально переносить в видео даже мимику и движения головы. Это стало вызывать опасения пользователей. Например, после того как приложение ZAO, использующее технологию deepfake, возглавило рейтинг популярности на iOS в Китае, некоторые граждане обвинили разработчика в потенциальной угрозе их конфиденциальности.

Прислушаются ли к основателю Facebook власти демократических стран? Если оценивать тренды – наверное, да, раньше или позже. В то же время демократические традиции в Европе и Северной Америке пока по-прежнему сильны, и, хотя на Западе некоторые политики и общественные деятели уже высказываются о необходимости как-то регулировать некогда «абсолютно свободное пространство» Всемирной Сети (на Востоке это делается давно и без особых дискуссий), вряд ли в ближайшее время отношение к регулированию интернета изменится там кардинально.

Между тем известный журналист, основатель портала «Wikileaks» Джулиан Ассанж назвал людей, живших в 2000-х – 2010-х годах, «последним свободным поколением», имея в виду, что «цифровой след», который каждый пользователь интернета оставляет в сети, делает невозможным сокрытие действий, высказываний или даже ближайших планов человека. А искусственный интеллект, анализирующий массивы «больших данных», очень скоро будет знать о людях больше, чем они сами (возможно, уже знает).

Хотите купить новую мебель для дома? Вы забиваете запрос в поисковик и алгоритмы уже знают, какая именно мебель вам нравится, поскольку считают клики и затраченное вами время на просмотр тех или иных фотографий. Много переписываетесь со своей одноклассницей, которую недавно встретили на вечере встреч выпускников? Нейросеть, анализирующая ваши метаданные, отмечает неожиданный всплеск коммуникаций с новым абонентом и добавляет ее в ваши «устойчивые связи», хотя, возможно, вы женаты и совсем не хотели бы этого. Выложили свои «состаренные» фотографии в соцсеть? Искусственный интеллект, изучающий фотографии, которые выкладывают пользователи, отмечает ваш нездоровый вид, который будет через 20–30 лет, и закладывает риски появления у вас хронических болезней в медицинскую страховку. Ну и классический случай: некорректно высказались на своей страничке в Facebook о работодателе? Сегодня многие корпорации в автоматическом режиме собирают информацию о любых упоминаниях компании в соцсетях. Да, у вашего аккаунта всего 5 подписчиков, и все они ваши родственники, но это не имеет значения, ведь алгоритмы не дремлют. Готовьтесь, вы скоро будете уволены.

Впрочем, нейросети, анализирующие «цифровой след» и большие данные, не только контролируют людей. Они еще и помогают им, предсказывая то, что ранее было абсолютно невозможно, и выявляя совершенно неочевидные закономерности.

Алгоритмы делают жизнь «человека разумного» удобнее и комфортнее, во многом думая и принимая решения за него. И, как знать, может быть, именно это – не думать и не принимать решения – и нужно теперь человеку?

Однажды в офисе крупной американской сети супермаркетов Target раздался звонок. Возмущенный мужской голос в трубке произнес: «Моя дочь получила ЭТО по почте! Она еще учится в средней школе, а вы отправляете ей купоны на детскую одежду и детские кроватки?! Вы что, пытаетесь убедить ее забеременеть?!»

Менеджер Target не мог понять, что имел в виду отец клиентки. Посмотрев базу данных, он обнаружил, что последнее письмо компании, которое было адресовано несовершеннолетней дочери звонившего мужчины, действительно содержало рекламу одежды для беременных, детской мебели и фотографии улыбающихся младенцев. Менеджер торговой сети извинился, пообещал разобраться и перезвонить через несколько дней.

Когда сотрудник Target набрал номер отца девочки, то застал его несколько смущенным. «Я поговорил со своей дочерью, – сказал тот. – Оказывается, в моем доме произошли события, о которых я не был полностью осведомлен. Моя дочь должна родить в августе. Я вынужден извиниться перед вами».

Эта история стала возможной прежде всего потому, что американская сеть супермаркетов Target пошла по пути анализа искусственным интеллектом всех «больших данных», связанных с покупателями. Она присваивает покупателю идентификационный номер, привязанный к его банковской карте, электронной почте и номеру телефона. С помощью этого идентификатора аналитики компании следят за изменениями привычек и индивидуально настраивают программу лояльности для каждого клиента. Это дает возможности компании предугадывать потребительские запросы клиентов. Как говорят сотрудники самой сети, «мы отправим вам скидочные купоны на вещи, которые вы хотите, прежде, чем вы даже узнаете, что хотите их».

Похожие алгоритмы использует и другая американская торговая сеть – Walmart. Крупнейший мировой ритейлер уже давно использует комплексный анализ больших данных для повышения своих продаж, что позволяет искусственному интеллекту обнаруживать огромное количество совершенно неочевидных, на первый взгляд, закономерностей.

Так, во время сезона атлантических циклонов компания обнаружила, что в условиях приближающегося урагана люди чаще покупают не только аварийное оборудование и фонари, но и, например, печенье с клубникой. Данные были совершенно необъяснимы с точки зрения обычной человеческой логики, но менеджмент торговой сети решил прислушаться к совету искусственного интеллекта. В 2012 году, при приближении к атлантическому побережью Соединенных Штатов урагана «Сэнди», Walmart скорректировал план поставок товаров в магазины сети. В районы, находящиеся на пути урагана, была организована поставка дополнительной партии клубничного печенья, несмотря на то, что часть менеджмента компании отнеслась к идее со скепсисом. Искусственный интеллект не ошибся – принятое решение позволило значительно увеличить прибыль ритейлера в супермаркетах на побережье.

Big Data стали настоящим драйвером роста для многих компаний из разных отраслей, позволив предсказывать и осуществлять то, что раньше казалось немыслимым. Так, компания Coca-Cola стала продавать намного больше своих напитков, когда аналитические нейросети выяснили, что студенты активнее покупают газировку в дни, когда по телевизору показывают новые серии популярного в США сериала «Ходячие мертвецы».

В Лос-Анжелесе бутилированная вода продается лучше во время дождливой погоды. Объяснить логически этот факт не смог никто, тем не менее анализ «The Weather Company», сделанный искусственным интеллектом при сопоставлении погоды и покупок потребителей, доказал свою эффективность. Другое исследование компании показало, что женщины, которые находятся в местности с повышенной влажностью, покупают больше средств для увеличения объема волос. Это позволило увеличить продажи шампуней.

Бум Big Data привел к появлению и совсем, казалось бы, оригинальных сервисов. Так, платформа Duetto позволяет снять номер в отеле по самой выгодной цене тем людям, которые, по данным алгоритма, потенциально готовы потратить много денег на бары, кафе, SPA-процедуры или казино. Как нейросеть определяет таких гостей – не раскрывается, но многие гостиницы готовы предложить лучшую цену за номер, зная, что клиент потратит деньги на дополнительные услуги в стенах отеля.