Мы уже вполне спокойно доверяем многие функции управления автомобилем бортовым компьютерам. Однако они принимают не все решения, а лишь те, которые удаются им лучше, чем человеку. Примером может служить круиз-контроль. Первые образцы этой системы позволяли водителю поддерживать определенную скорость движения без нажатия педали газа. Компьютер не воспринимал информацию о дорожной обстановке и не изменял скорость. Эти функции осуществлял водитель.

В более поздних системах «адаптивного» круиз-контроля компьютеру уже была отведена определенная роль в оценке окружающей обстановки. Некоторые системы предупреждают водителя или изменяют скорость движения на основе сенсорных данных, например, если в непосредственной близости оказывается другая машина или какое-то препятствие. Это позволяет соблюдать безопасную дистанцию, а водителю не нужно заботиться об отключении круиз-контроля в потенциально аварийных ситуациях. В системах оповещения и распознавания дорожных знаков Mercedes Benz, BMW и ряда других производителей применяются сочетания инфракрасных датчиков расстояния и фронтальных видеокамер, информация с которых обрабатывается бортовым компьютером, а в ряде случаев сопоставляется с геолокационной базой данных ограничений скорости. Следующей стадией разделения труда в деле управления автомобилем между человеком и компьютером являются системы автоматического экстренного торможения (AEB)[433]. Уже с первых шагов использование этих систем позволило почти на 50 процентов сократить количество наездов сзади, а распространение систем предупреждения лобовых столкновений сократило число таких происшествий примерно на четверть[434]. Современные технологии позволяют бортовым компьютерам связываться друг с другом и обмениваться информацией о местоположении, скорости и направлении движения, а также о ближайших намерениях – перестроениях, поиску парковки и т. п. Каждая из подобных инноваций – еще один шаг, приближающий наступление эпохи беспилотных автомобилей.

В наши дни компьютеры отвечают за многие аспекты безопасности движения. Но насколько уютно вы будете чувствовать себя за рулем машины, скорость которой автоматически увеличивается на основе показаний сенсорных устройств вне зависимости от предпочтений водителя? Компьютер может понимать наши пожелания и корректировать соответствующие параметры, но акцент должен оставаться на наших собственных решениях и их последствиях. Это будет становиться все более важным по мере того, как социальные данные интегрируются в коммерцию, финансы, трудовую деятельность, образование, здравоохранение и государственное управление. Требуя предоставить инструменты контроля над прозрачностью обработки информации и обеспечить осуществление права на свободу выбора, мы сохраняем контроль над самым важным – возможностью видеть, каким образом данные формируют наши решения при сохранении полномочий на самостоятельное принятие этих решений.

Как скажется использование данных в интересах людей на нашей жизни?

Поговорить о правах – замечательно, но разговоры бессмысленны, если никак не влияют на действительность. Перед нами стоят серьезные вопросы о возможных и приемлемых способах использования информации. Какие данные можно позволить использовать продавцам, предлагающим вам персональные скидки? Можно ли разрешить банкам учитывать ваше окружение в Facebook при принятии решения о выдаче кредита или это будет сродни старой практике дискриминации по признаку места жительства? Можно ли быть уверенным, что данные о состоянии здоровья сотрудников не станут известны работодателю и не скажутся на его кадровых решениях? Может быть, надо изменить планировку школьных классов, чтобы никто из учеников не выпадал из поля зрения систем наблюдения? Обмен информацией упрощает принятие решений и делает выбор более осознанным, но нам следует постоянно оценивать потенциальные плюсы и минусы предоставления данных и стремиться к полноценному использованию своих прав на знание и свободу выбора.

Покупки на собственных условиях

Принимая решения о покупках, люди обычно сравнивают цены, описания, оценки и отзывы, относящиеся к интересующим их товарам и услугам. Благодаря социальным данным, существовавшие информационные асимметрии удалось существенно исправить, но прозрачность относительно особенностей потребительского поведения также способна помочь людям с выбором покупок. В Amazon нас заинтересовало, что в большей степени помогает принять решение о покупке товара: данные о просмотрах («Покупатели, просматривавшие этот товар, интересовались также…»), данные о покупках («Купившие этот товар, просматривавшие этот товар, приобрели также…») или их сочетание («Покупатели, просматривавшие этот товар, в итоге купили…»). Оказалось, что удовлетворенность потребителей возрастала, если у них было больше информации о соотношении просмотров и фактических покупок других людей.

Сенсорные данные помогут компаниям сделать информацию о своей продукции прозрачнее. Каждой вещи, произведенной новозеландским производителем одежды Icebreaker, присваивается уникальный буквенно-цифровой код. Введя на интернет-сайте компании так называемый «Бе-ее код», потребитель может узнать, в каком овцеводческом хозяйстве выработали шерсть для его вещи[436]. Таким способом я выяснил, что шерсть для моего свитера родом с фермы Branch Creek Station, где Рэй Андерсон держит девять тысяч овец на территории площадью более шестнадцати тысяч акров. Ферма принадлежит семье Андерсон с тех пор, как его дед вернулся с Первой мировой войны.