Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О'Нил

Smart Reading, 2020

Этот текст – сокращенная версия книги Кэти О'Нил «Оружие математического поражения». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры. О книге Кэти О'Нил, бывший аналитик с Уолл-стрит, в своей книге «Оружие математического поражения» знакомит общественность с тревожным симптомом. Математические модели, которые пронизывают современную жизнь, угрожают разрывом социальных связей. Мы живем в эпоху алгоритма. Решения, которые оказывают влияние на нас, принимаются не людьми, а машинами. Теоретически это должно приводить к справедливому распределению благ: если всех судят по одним правилам, значит, предвзятость устранена. Однако на деле математические модели, которые работают с большими данными, непрозрачны, их невозможно проверить и отрегулировать. Модели поддерживают счастливчиков и наказывают угнетенных. Кэти О'Нил призывает разработчиков брать на себя ответственность за свои алгоритмы, а политиков – регулировать их использование. Зачем читать • Взглянуть на BigData с критической точки зрения, проанализировать их пользу и перспективность. • Ознакомиться с доступными практическими примерами исследований современных математических моделей. • Углубить экспертные знания аналитиков и маркетологов в области BigData. Об авторе Кэти О'Нил – обладательница степени PhD по математике Гарвардского университета. Работала на математическом факультете Массачусетского технологического института. В разгар кредитного кризиса служила частным аналитиком в хедж-фонде D. E. Shaw. Обозреватель Bloomberg View и автор блога mathbabe.org. Участница группы Альтернативного банкинга движения Occupy Wall Street, а также стартапов в области систем, предсказывающих покупки и клики. Основатель и директор аудиторской компании ORCAA.

1. Оружие матпоражения номер 1: бесконтрольное влияние

1.1. Алгоритмы Big Data используются сегодня во множестве сфер, оказывая самое непосредственное воздействие на жизнь человека. Наименее успешны матмодели в тех областях, которые связаны с моделированием поведения человека в глобальных масштабах. Не располагая необходимым объемом достоверных данных, специалисты заполняют пробелы другой, близкой и не очень, информацией на собственное усмотрение.

Это приводит к искажению конечного результата, и в итоге негативно сказывается на судьбах людей. Если раньше человеку с плохим кредитным рейтингом просто отказали бы в очередном кредите, то сегодня это показатель его общего грехопадения: Big Data используют данные о финсостоянии как промежуточные для применения в сфере трудоустройства и даже при поиске партнера для жизни. То же касается людей, однажды совершивших правонарушение. Таким образом Big Data превращаются в оружие математического поражения.

Поведение человека в той или иной ситуации зависит от очень большого количества факторов и обстоятельств. Никакой маталгоритм на сегодняшний день не способен их полноценно охватить, и маловероятно, что сможет в будущем. Ему бы пришлось справляться с часто меняющимися у людей вкусами и пристрастиями, с которыми порой неспособен справиться сам человек. Можно запрограммировать постоянные величины, но нельзя учесть постоянные изменения, утверждает автор.

Любые просчеты на начальном этапе создания алгоритма ведут к более глобальным с каждым новым витком участия Big Data в жизни людей. Этому способствует закрытость системы. Без дополнительных усилий она не раскроет причин, почему человеку отказали в работе или подняли стоимость страховки. На выяснение сути и восстановление справедливости необходимо тратить время, силы и средства, которые в нужной мере есть не у всех.

Конец ознакомительного фрагмента.