Неструктурированные данные нельзя объединить и отправить по новым каналам, созданным для ликвидных, продающихся и покупающихся активов. Они создают трение. Грин останавливается на декларативном термине, который одновременно и называет проблему, и оправдывает ее решение: «темные данные». Мораль, которая, как мы видели, оттачивалась в онлайн-мире – «если ты не в системе, то ты не существуешь», – годится, с небольшими поправками, и для этого нового этапа изъятия. Поскольку аппарат подключенных к сети вещей призван быть всем, то любое действие человека или вещи, выпадающее из этой предполагаемой всеохватности, является темным – опасным, неприрученным, мятежным, своевольным, неподконтрольным. Упрямое пространство темных данных представляется врагом амбиций IBM и ее клиентов. В этом явно слышатся отголоски идей Маккея, с его решимостью проникнуть в тайны вольных животных и недоступных областей. Сложность в том, что ничто не принимается во внимание до тех пор, пока оно не будет представлено как поведение, преобразовано в потоки электронных данных и выставлено на свет в качестве наблюдаемых данных. Все нужно осветить, чтобы подсчитать и согнать в стадо.

Таким образом, понятие «темных данных» с легкостью превращается в «выхлоп данных» повсеместной компьютеризации. Оно обеспечивает моральное, техническое, коммерческое и правовое обоснование для мощных систем машинного интеллекта, которые могут фиксировать и анализировать действия и обстоятельства, которые никогда не предназначались для всеобщего обозрения. Для тех, кто жаждет надзорных доходов, темные данные представляют собой прибыльные и крайне необходимые территории всеобщей динамичной головоломки-пазла, образованной стремлением надзорного капитализма к масштабу, охвату и действию. Поэтому технологическое сообщество и подает темные данные в качестве недопустимого «неизвестного неизвестного», угрожающего финансовым посулам «интернета вещей»[555].

Отсюда понятно, почему Грин изображает машинный интеллект, и в частности антропоморфизированную систему искусственного интеллекта IBM под названием Watson, уполномоченным спасителем «аппарата», которому угрожают расточительность и непроницаемость. Машинный интеллект в IBM величают «когнитивными вычислениями», по-видимому, чтобы избежать тревожных коннотаций непостижимой и неумолимой силы, которые связаны со словами «машина» и «искусственный».

Под руководством генерального директора Джинни Рометти корпорация вложила в Watson, провозглашенный ею «мозгом „интернета вещей“», немалые средства. Рометти хочет, чтобы IBM доминировала в тех сферах машинного обучения, которые отвечают за преобразование повсеместных данных в повсеместное знание и действие. «Первый вопрос связан с тем, как много у вас имеется темных данных, с которыми может совладать лишь Watson и когнитивные вычисления, – говорит Грин. – Вы знаете, какие ежедневно создаются объемы данных, и большая их часть пропадет впустую, если не будет использована. Эти так называемые темные данные открывают феноменальную возможность используя датчики, все в мире, по сути, можно превратить в компьютеры – будь то ваши контактные линзы, больничная койка или железнодорожный путь»[556]. Смысл в том, что новые инструменты надзорного капитализма будут представлять действия и состояния всего мира в виде потоков поведения. Каждый оцифрованный бит освобождается от своей жизни в социальном, и больше не испытывает неудобств, связанных с моральными соображениями, политикой, социальными нормами, правами, ценностями, отношениями, чувствами, контекстами и ситуациями. Внутри этого одномерного потока данные есть данные, поведение есть поведение. Тело – просто набор координат во времени и пространстве, точка, в которой ощущения и действия переводятся в данные. Все вещи, одушевленные и неодушевленные, имеют в этой гомогенизированной питательной смеси один и тот же экзистенциальный статус, каждая из них получает новую жизнь в качестве объективного и измеримого, индексируемого, доступного для просмотра и поиска и поиска «чего-то».

С высоты надзорного капитализма и его экономических императивов, мир, мое «я» и мое тело безвозвратно сводятся к статусу объектов, растворяясь в кровотоке грандиозной новой концепции рынков. Его стиральная машина, акселератор ее автомобиля, ваша кишечная флора схлопываются в одно измерение, где остаются лишь информационные активы, которые можно дезагрегировать, восстанавливать, индексировать, просматривать, обрабатывать, анализировать, повторно агрегировать, прогнозировать, превращать в товар, покупать и продавать – где угодно, когда угодно.

Мировоззрение, разработанное такими учеными, как Парадизо, и такими лидерами бизнеса, как Грин, задействовано сразу на многих фронтах, на которых цифровое всеведение с энтузиазмом приветствуется как рецепт надежного предсказания на службе гарантированных прибылей. Следующий параграф даст нам возможность увидеть это мировоззрение в действии в отрасли, далекой от пионеров надзорного капитализма, – автомобильном страховании. Извлечение излишка и прогнозирование создают новую логику накопления, и страховщики и их консультанты начинают обдумывать, как подобраться к надзорным доходам. В планах и практиках этих новых действующих лиц мы увидим и решимость воспользоваться экономией от охвата и действия, и признаки дрейфа в сторону темного нового мира, в котором к прибыли ведут автоматически действующие и точно таргетированные средства изменения поведения.

В главе 3 мы уже познакомились с Хэлом Вэрианом из Google, и теперь он снова будет показывать нам дорогу, раскрывая значение и конкретные требования императива прогнозирования. Вспомним, что Вэриан назвал четыре новых «применения» компьютеризации взаимодействий[557]. Первым из них было «извлечение и анализ данных», из чего мы вывели императив извлечения как один из основополагающих механизмов надзорного капитализма. Вэриан говорит, что три других новых применения – «новые формы договора, возможные благодаря лучшему мониторингу», «персонализация и кастомизация» и «постоянное экспериментирование» – «со временем станут еще важнее, чем первое»[558]. Это время пришло.