Чтение онлайн

Изобретение Google таргетированной рекламы открыло путь к финансовому успеху, но также заложило краеугольный камень более важной тенденции: изобретения и совершенствования надзорного капитализма. Его бизнес характеризуется как рекламная модель, и было много написано о методах автоматизированного аукциона Google и других аспектах его изобретений в области интернет-рекламы. Учитывая объем сказанного на эту тему, эти явления даже слишком хорошо описаны и одновременно недостаточно осмыслены теоретически. Наша цель в этой и последующих главах части I состоит в том, чтобы выявить «законы движения», которые определяют конкуренцию в сфере надзора, и для этого мы начинаем со свежего взгляда на исходную точку, когда были впервые обнаружены основополагающие механизмы надзорного капитализма.

Прежде чем мы начнем, я хочу сказать несколько слов о терминологии. Всякое столкновение с беспрецедентным требует нового языка, и, когда существующий язык не может охватить новое явление, я ввожу новые термины. Иногда, однако, я беру знакомые слова и намеренно использую их по-новому, потому что хочу подчеркнуть определенную преемственность в функционировании какого-то элемента или процесса. Так обстоит дело с «законами движения», под которыми обычно подразумеваются ньютоновские законы инерции, силы и закон равенства действия и противодействия.

За прошедшие годы историки приняли этот термин для описания «законов» промышленного капитализма. Например, экономический историк Эллен Мейксинс Вуд подробно описывает возникновение капитализма, показывая, как менялись отношения между английскими землевладельцами и крестьянами-арендаторами, когда собственники стали отдавать предпочтение производительности, а не принуждению:

Вуд описывает, как впоследствии эти новые «законы движения» проявили себя в промышленном производстве:

Я собираюсь показать здесь, что, хотя надзорный капитализм не отказывается от известных капиталистических «законов», таких как конкурентное производство, максимизация прибыли, производительности и роста, эта более ранняя динамика теперь работает в контексте новой логики накопления, которая вводит свои собственные особые «законы движения». В этой и следующих главах мы рассмотрим эту основополагающую динамику, в том числе специфические экономические императивы надзорного капитализма, определяемые извлечением данных и прогнозированием, его уникальный подход к экономии от масштаба и охвата в поставках сырья, всегда связанное с ним создание и совершенствование способов изменения поведения, которые инкорпорируют его основанные на машинном интеллекте «средства производства» в более сложную систему действий, и то, как требования изменения поведения ориентируют все операции на максимально полную информацию и максимально полный контроль, создавая основу для беспрецедентной инструментарной власти и ее социальных последствий. Пока же моя цель состоит в том, чтобы перевернуть наше отношение к знакомым событиям и явлениям, взглянув глазами на ранние дни оптимизма, кризиса и изобретательности Google.

Google был зарегистрирован в 1998 году. Стэнфордские аспиранты Ларри Пейдж и Сергей Брин основали его всего два года спустя после того, как браузер Mosaic открыл всемирную паутину для компьютерной публики. С самого начала компания воплощала в себе обещание информационного капитализма как освободительной и демократической социальной силы, которая вдохновляла и восхищала людей второго модерна по всему миру.

Благодаря такому масштабному подходу Google успешно внедрила компьютерное посредничество во множестве новых областей человеческого поведения, по мере того как люди пользовались поиском в интернете и строили свои взаимодействия с сетью с помощью растущего списка сервисов Google. Возникновение этих новых видов деятельности сопровождалось появлением совершенно новых источников данных. Например, в дополнение к ключевым словам, каждый поисковый запрос Google генерирует целый спектр побочных данных, таких как количество и последовательность поисковых терминов, конкретная формулировка запроса, орфография, пунктуация, паузы при наборе, последовательность кликов мышкой и географическое местоположение.

Вначале эти поведенческие побочные продукты хранились как попало и ни для чего не использовались. Первым человеком, который осознал чрезвычайную важность этих случайно сохраненных данных для Google, часто называют Амита Пателя, молодого аспиранта Стэнфорда, проявлявшего особый интерес к «интеллектуальному анализу данных». Его работа с подобными журналами данных убедила его в том, что на основе неструктурированных сигналов, сопровождающих каждое онлайн-действие, можно выстроить подробный рассказ о каждом пользователе – его мыслях, чувствах, интересах. Эти данные, заключил он, представляют собой по сути «широкий датчик человеческого поведения» и могут быть незамедлительно использованы для реализации мечты одного из соучредителей, Ларри Пейджа, о Поиске как о всеобъемлющем искусственном интеллекте [133] .

Инженеры Google вскоре поняли, что непрерывные потоки побочных поведенческих данных могут превратить поисковую систему в рекурсивную самообучаемую систему, которая постоянно улучшает результаты поиска и стимулирует инновации в виде таких продуктов, как проверка орфографии, перевод и распознавание голоса. Как заметил тогда Кеннет Кукье,

То, что рассматривалось как отходы производства – «выхлоп данных», оседающий на серверах Google во время работы поискового «движка», – быстро было переосмыслено как критический элемент превращения поисковой системы Google в процесс непрерывного самообучения и самосовершенствования.

На этой ранней стадии развития Google петля обратной связи, связанная с улучшением ее функций поиска, создавала нужный баланс сил: поиску требовались люди, на которых он мог бы учиться, а людям требовался поиск, который позволял им учиться. Благодаря этому симбиозу алгоритмы Google обучались и выдавали всё более релевантные и полные результаты поиска. Чем больше запросов, тем больше обучения; чем больше обучения, тем более релевантны результаты. Больше актуальности – больше поисков и больше пользователей [135] . К тому времени, когда молодая компания провела свою первую пресс-конференцию в 1999 году, чтобы объявить о покупке акций компании на 25 миллионов долларов со стороны двух наиболее уважаемых фирм венчурного капитала Кремниевой долины, Sequoia Capital и Kleiner Perkins, поиск Google уже обрабатывал по семь миллионов запросов в день [136] . Несколько лет спустя Хэл Вэриан, который в 2002 году пришел в Google в качестве главного экономиста, заметит:

Алгоритм Page Rank, названный в честь его основателя, уже давал Google значительное преимущество в определении наиболее популярных результатов для поисковой выдачи. Но в течение следующих нескольких лет именно сбор, хранение, анализ и изучение побочных продуктов этих поисковых запросов превратят Google в золотой стандарт веб-поиска.

Здесь необходимо понимать одно важное отличие. В этот ранний период поведенческие данные работали на благо пользователя. Пользовательские данные бесплатно создавали ценность, и эта ценность реинвестировалась в пользовательский опыт в виде совершенствования качества услуг – улучшения, которые пользователи тоже получали бесплатно. Пользователи предоставляли сырье в форме поведенческих данных, и эти данные собирались для повышения скорости, точности и актуальности, а также для создания дополнительных продуктов, таких как перевод. Я называю это циклом реинвестирования поведенческой стоимости (или ценности), в котором все поведенческие данные реинвестируются в улучшение продукта или услуги (рис. 1).