Мальцев В.А.

М 21 Карл Маркс и Большие Данные / В.А. Мальцев. - М.: Родина, 2019. - 288 с.

К концу второго десятилетия XXI века мир меняется как никогда стремительно: ещё вчера человечество восхищалось открывающимися перед ним возможностями цифровой эпохи - но уже сегодня государства принимают законы о «суверенных интернетах», социальные сети становятся площадками «новой цензуры», а смартфоны превращаются в инструменты глобальной слежки. Как же так вышло, как к этому относиться и что нас ждёт впереди? - Поискам ответов именно на эти предельно актуальные вопросы посвящена данная книга.

Беря за основу диалектические методы классического марксизма и отталкиваясь от обстоятельств сегодняшнего дня, Виталий Мальцев выстраивает логическую картину будущего, последовательно добавляя в её видение всё новые факты и нюансы, а также представляет широкий спектр современных исследований и представлений о возможных вариантах развития событий с различных политических позиций.

Книга, которая заставит вас задуматься

Почитатели «Матрицы» и ценители антиутопий, наверное, будут пенять автору книги «Карл Маркс и большие данные» за излишний академизм. А серьезные специалисты, наоборот, будут указывать на научно-популярный характер изложения важнейших проблем. Но как всегда, истина посредине. И вдумчивый читатель найдет в представляемой книге то, что он ищет: и понятное изложение непростых проблем и дискуссий вместе с довольно содержательным и строго научным изложением материала.

Данная книга представляет собой неожиданно злободневное исследование, вытекающее из взаимозависимых обстоятельств состояния человеческого сообщества, которое находится на пороге эпохи новейшей технологической революции (которой уже по счету?). И эта революция грозит (или пока ещё просто обещает? - ответ - в книге!) уже совсем скоро изменить привычный нам мир до неузнаваемости.

Да, современные технологии, пресловутая «цифровизация» постепенно проникает всё глубже в обыденную жизнь. Хотя мы в России справедливо возмущаемся отставанием страны в этой сфере. И даже раздражаемся от бесконечных обсуждений, например, планов создания федерального агентства по робототехнике и искусственному интеллекту и соответствующей должности в правительстве с полномочиями вице-премьера. Согласимся, что четыре промышленных робота на 10 тысяч заводских рабочих, что приходилось в России в 2017 году - это хило. По плотности индустриальной робототехники РФ занимает предпоследнее место среди 27 государств, охваченных исследованием Международной федерации робототехники (IFR). Когда наши власти рапортуют, что за пять лет - с 2013 по 2017 годы - в России купили и внедрили в общей сложности 2152 промышленных робота - это явно не повод для гордости. Как и четверть миллиона рублей - цена костюма робота-гуманоида, в который облачился аниматор для демонстрации по гостелевидению «достижений» российской робототехники на форуме профессиональной ориентации для школьников «Проектория» в Ярославле, что ежегодно проводится по распоряжению президента.

Спрос на аниматоров в костюмах роботов есть, а вот российский спрос на робототехнику, по оценкам Национальной ассоциации участников рынка робототехники, в 70 раз ниже, чем в среднем по миру. Понятно, что Россия опять догоняющая сторона и в цифровизации, и в робототехнике, и в разработках искусственного интеллекта. Но это не отменяет того факта, что глобальные перемены в этих сферах затрагивают все сегменты и страты современного общества. И порой почти незаметно, однако безвозвратно преобразуют нашу повседневную жизнь.

Люди по старой привычке или даже в силу своей природы предпочитают обращать внимание только на те изменения, что приносят им пользу или облегчают жизнь: будь то оптимизация процессов или быстрые удовольствия в широком понимании. Но большинство обычных граждан склонно закрывать глаза на отложенные или не очевидные на первый взгляд последствия. А государства и корпорации изо всех сил стараются не отставать от заданного Гордоном Муром экспоненциального темпа роста производительности вычислительных устройств.

Хватит ли человеку знаний, чтобы «одомашить» Искусственный интеллект? Получится ли у него приручить роботов - или придётся с ними конкурировать? Почему информационные корпорации получают огромную прибыль, предоставляя пользователям сервисы бесплатно? Как обстоят дела по ту сторону «Великого китайского файервола»? Реально ли обеспечить право на неприкосновенной частной жизни в условиях интернета вещей? А главное - нужно ли это?

«Карл Маркс и большие данные», вопреки названию, обращается не только к энтузиастам «левого» движения и сторонникам неуёмного технического прогресса. Книга Виталия Мальцева будет интересна максимально широкой аудитории, размышляющей о возможных направлениях развития современного мира. Благо, автор взял на вооружение принцип, ставший популярным благодаря Стивену Хокингу, и в своей работе избегает избыточных обращений к сугубо профессиональной терминологии и сухим академическим формулировкам. Вместо этого автор предпочитает для иллюстрации идей прибегать к явлениям современной культуры. И это весьма похвально. Ведь если несколько утрировать, то «Карл Маркс...» - это как бы аналоговое исследование. И потому заслуживает серьёзного подхода к заключённым в нем идеям. Подобный приём делает текст увлекательным и предельно доступным для усвоения любым читателем.

За основу методологии исследования автором взяты прошедшие проверку временем и практикой диалектические методы классического марксизма. И потому утверждения в работе предельно выверены, а рассуждения, симуляции и экстраполяции, приземлённые в смысле своей укоренённости в объективных обстоятельствах сегодняшнего дня, выстроены в форме последовательного разностороннего их рассмотрения. Ответ на злободневные вопросы предлагается искать в области взаимоотношений социальных классов, анализе современного капитализма, а главное - существующих ему альтернативах.

Конечно, Карл Маркс в некотором смысле использовал «большие данные». И название книги - это не только дань Марксу-ученому, чья теория помогает предвидеть будущее и изменять настоящее. Причем, как показывает автор, с этим у Маркса все в порядке не только в XIX и ХХ, но и в XXI веке. Вопрос альтернативы капитализму, или точнее тому, во что он превратился в XXI веке, остается весьма злободневным.

Рассматривая с марксистских позиций всевозможные модные рассуждения о «посткапитализме», новых технологических укладах, «цифровизации», автор как бы надсмехается над всеми насмешками всевозможных либеральных пропагандистов по поводу того, что мол, классики марксизма несколько поспешили с вынесением смертного приговора капитализму...

Напомню, в «Капитале» у Маркса выведена одна из ключевых закономерностей: в процессе капиталистического накопления норма прибыли (и ссудный процент как основная форма прибыли) будет неумолимо понижаться. И это неизбежно приведет к «смерти» капитализма.

И вот спустя 100 лет после ленинского «Империализма, как высшей стадии капитализма», наступило не просто неумолимое понижение нормы прибыли - в банковскую ской сфере уже несколько лет фиксируются отрицательные ставки. Уже Яков Ротшильд, президент и основной акционер инвестиционного фонда RIT Capital Partners, предупреждает, что в ближайшие годы главной целью бизнеса будет не приращение капитала, а его сохранение. Но Ротшильду, видимо, недосуг перечитать «Капитал», в котором классик формулирует закон - тенденцию нормы прибыли к понижению.

Итак, капитализм стал планетарным явлением. На Луну и Марс капитализм пока не перенесся. Поэтому совокупный капитал уже увеличиваться не может, поскольку реальный рост ВВП закончился. Началось жестокое время «черного передела» остатков капитала. Уже определены первые санкционные жертвы, на очереди обладатели 13 трлн долларов вкладов в офшорах, «неправильные» капиталисты из России, арабского мира, африканских стран и азиатских «тигров» и пр.

Итак, «самовозрастание» капитала закончилось. «Цифра» и виртуализация финансов его не спасают. Началось его «убывание». А ведь классики марксизма даже не представляли себе, что ссудный процент может опуститься ниже нуля. Могут возразить: отрицательные ссудные ставки пока лишь в цитадели капиталократии - у стран «золотого миллиарда», и странам периферии не дают их опускать... Но это временно, пока идет переток капиталов с периферии в центр.

Да, изворотливость капитализма, капиталократии - этих хозяев печатного станка «фантиков» и всевозможных электронных симулякров - не знает границ. Уничтожив мировую систему социализма, Капитал приступает к уничтожению самого себя. Вспомним фактическую отмену «священного права частной собственности», происшедшую в ходе кризисов последних лет. Она проявилась и как экспроприация вкладов на Кипре у «неправильных» капиталистов, и как отказ банков от тайны вкладов под угрозами санкций от Минфина и Госдепа США. Капиталократия стремится сохранить власть над человечеством, теперь уже для руководства выстраиваемой ею глобальной распределительной системой, где «цифра», виртуальные деньги - это не средство обмена, а основа ценности всего - и материального, и духовного.

Ради своего выживания капиталократия, исчерпав глобально-территориальные пределы экспансии после краха мировой системы социализма, пытается сделать рыночными вроде бы совсем не рыночные сферы, в том числе духовное производство.

Основа капиталократии есть виртуализация финансов, их отвязка как от золотого эквивалента, так и от реального производства. Произвольно производимые капиталократией или транснациональной международной олигархией виртуальные «цифровые» знаки навязываются в качестве универсального эквивалента не только стоимости, но и ценности вообще. Идет превращение этих виртуальных знаков из механизма обслуживания обмена в механизм присвоения и управления. Функционирование капиталократии как системы требует разрушения нерыночных ценностей, приватизации (с опорой на неограниченность частного источника финансов) функций государства, разрушения суверенитета национальных государств. Параллельно через установление тотального финансового контроля над СМИ идет монополизация информационного пространства и формирования «нужного общественного мнения». Мы видим, как происходит вытеснение политики политтехнологией и превращение политических теорий в утилитарные инструменты управления, в бренды, а политических субъектов - в фирмы, «торгующие» этими политическими брендами.

Приватизация транснациональными монополиями и олигархией государственных функций и «общественного мнения» помогает им установить контроль над сферой общественного воспитания. Цель навязывания новых систем образования не только формирование «квалифицированного потребителя», как, например, указывалось в программе Всемирного банка для России по реформе образования, но и разрушение структур личности, способности к самостоятельному мышлению, построению картины мира, принятию самостоятельных решений. Идет принуждение масс к бесконечному возрастанию потребления, навязывание моделей ненужного, престижного и даже вредного для здоровья, воспроизводства человека потребления.

Особо не скрывается цель всех этих общественных трансформаций: власть над людьми должна распространяться на их сознание. И здесь роль пресловутой «цифры» - колоссальна.

Да, современные «хозяева денег» осознают, что существовавшая в течение нескольких веков капиталистическая модель экономики и общества себя изжила. И в «плановом порядке» готовят человечество к переходу к другой модели, где они могли бы оставаться хозяевами, но уже не денег, а всего мира как совокупности природных ресурсов, материальных производительных сил и всех людей, их сознания. Уже открыто говорят о пришествии нового рабовладения или нового феодализма, но в «цифровой» упаковке.

Ради сохранения умершей капиталистической системы даже в условиях «убывания капитала», перехода воспроизводства капитала в зону отрицательных значений система господства «производителей денег» готовит человечество к обрушению в «темные века». Нарастающая архаизация огромных мировых пространств, уничтожение модернизационных режимов на Ближнем и Среднем Востоке, всевозможные «цветные революции», попытки «откола» от «золотого миллиарда» ненадежных стран Южной Европы, закачка миллионов беженцев в Европу - вот зримые проявления в политическом процессе этих тенденций. И все это на фоне призывов к всеобщей роботизации и цифровизации, внедрения искусственного интеллекта.

Все это элементы гигантского проекта по трансформации обреченного капитализма. Противостоять этому «новому рабству» или «новому феодализму» для большинства и почти бессмертным «царям горы», возвышающимся над морем хаоса, можно лишь в том случае, если понимаешь, в чем состоят планы нынешних «хозяев денег». Причем эти планы обрушения значительной части человечества в «темные века» ради сохранения власти «хозяев денег», «печатных денежных станков», «цифры», капиталократии информационно обволакиваются, например, культивированием интереса к художественной литературе по темам фэнтези - сплошь о феодальных мирах с фантастическими способностями людей и столь же фантастическими существами. Идет стремительное наращивание технологий по уводу в мир виртуальных грез...

В современном мире альтернативы нет: либо переход к социализму и коммунизму, либо выпадение в глобальную распределительную систему в форме нового средневековья и даже нового рабовладения. На эти проекты указывают современные события в мире. Социализм - спасение от этого страшного будущего, уготованного человечеству хозяевами денег в условиях фактической смерти капитализма - прекращения самовозрастания капитала.

Не стремясь навязывать читателю какую-либо точку зрения в качестве единственно верной, автор шаг за шагом выстраивает логическую картину вероятного будущего, добавляя в её видение лишь те новые факты и нюансы, что имеют под собой аргументирующий базис. И в качестве этого базиса - широкий спектр как проверенных временем, так и современных исследований. Заслуживает похвалы и подход, когда для большей объективности перед читателем представляются взгляды и оценки на те или иные варианты развития событий с разных, иногда вплоть до полярно противоположных идеологических, политических и, в том числе, философских позиций.

Более того, автор не обходит стороной и спорные вопросы с точки зрения привычных подходов марксистской идеологии. Его попытка перевести дискуссию из области проблематики начала прошлого века в поле реалий современности, а затем и середины-конца текущего столетия, хотя и вызовет дискуссии, но заставит задуматься.

Да, к концу второго десятилетия XXI века мир меняется как никогда стремительно: ещё вчера человечество восхищалось открывающимися перед ним возможностями цифровой эпохи - но уже сегодня государства принимают законы о «суверенных интернетах», социальные сети становятся площадками «новой цензуры», а смартфоны превращаются в инструменты глобальной слежки. Автор рассматривает эти и многие другие вопросы текущей повестки дня с марксистских позиций, с удивительной проницательностью вытаскивая на поверхность глубинные социальные противоречия.

Не потеряться в структуре переходов между зачастую довольно неблизкими дисциплинами при движении мысли от простого к сложному, охватывая внутренним взором всю расширяющуюся картину комплексно, читателю позволяет постепенное развёртывание богатого арсенала аргументов и статистических выкладок, в то же время помогающее «поймать волну» логики автора.

В результате Мальцеву удаётся выставить перед читателем ряд (иногда фундаментальных) аспектов неизбежного преображения общества в грядущую эпоху в новом свете - но в первую очередь читателю предлагается задуматься над тем или иным тезисом и самостоятельно найти ему подтверждения или попытаться опровергнуть. С той же целью автор порой «оставляет за кадром» доказательства и обоснования отдельных тезисов - таким образом он «заигрывает» со своим читателем, как бы предлагая безмолвному слушателю стать заочным собеседником, а сольную лекцию превратить в увлекательный семинар.

Несмотря на в целом даже несколько спорный характер отдельных выводов данной работы, вместе с тем «Карл Маркс и большие данные», в силу избранной методологии исследования, как бы между строк оказывается пронизан утопическими настроениями. Он полон неизбывного духа гуманистического романтизма, столь свойственного как в целом «левой» идеологии (всё-таки не просто так имя автора «Капитала» вынесено в название), так и методам футурологии.

Суммируя вышесказанное, «Карла Маркса и большие данные» за авторством Виталия Мальцева следует признать качественной современной научно-популярной книгой, сочетающей в себе солидную исследовательскую и аналитическую работу с интересной формой подачи, имеющей основной целью увлечь читателя и мотивировать его к дополнительным, уже самостоятельным изысканиями по затронутым вопросам.

Доктор политических наук Сергей Павлович Обухов

Введение

Каждая эпоха развития человеческой цивилизации определяется существующими в обществе производственными отношениями. Экономике различных исторических периодов, в свою очередь, свойственны индивидуальные, обусловленные временем и технологическим прогрессом, факторы развития. Наиболее прогрессивные и интенсивные методы производства постепенно начинают преобладать над старыми и в один момент становятся фундаментом для коренной трансформации самих производственных отношений, определяющих всю эпоху и жизнь каждого человека.

Начиная с конца ХХ века (а ярко выраженно — с 10-х годов XXI века), мы являемся свидетелями новой революции — революции больших данных. Развитие передовых способов производства, а за ними и всей экономики начинает определяться владением информацией и большими объемами данных, доступными для обработки и анализа. Под революцией в данном случае подразумевается не единичный акт, а постоянный процесс зарождения, становления, роста и, в конечном счете, победы новых типов производства над старыми, неизбежно ведущий к радикальным переменам в бытии каждого человека. Проницательный читатель сразу заметит, что информация во все исторические периоды была связана с материальным производством, являлась его неотъемлемой составляющей, более того, важные этапы изменений способа производства часто сопровождались

и изменением методов передачи и обработки информации. А начиная с середины ХХ века в процессе научно-технической революции наука (и информация как результат научной деятельности) уже стала ведущим фактором развития экономики. Вместе с тем, прямо сейчас на наших глазах объемы накопленной человечеством информации преодолевают некий количественный рубеж, кардинально изменяя свои качественные свойства. С большими данными мы сталкиваемся каждый день, порой не замечая этого: когда ищем информацию в Интернете, лайкаем посты в социальных сетях, переводим текст, вызываем такси, слушаем музыку, лечимся у врача, учимся, работаем или даже когда не делаем ничего. Каждый человек в цифровую эпоху плавает в океане данных и ежесекундно создает новые.

Мы рассмотрим материальные предпосылки начавшейся революции, то, как сегодня на ее раннем этапе информация, количество и вариативность данных начинают играть ключевую роль в любом передовом производственном процессе и постепенно обретают ведущую роль в экономике.

Революции больших данных уже посвящено большое количество технических трудов, рассматривающих проблемы обработки и анализа больших данных, популярных публикаций, описывающих потрясающие примеры и возможности, которые она открывает человечеству. Вместе с тем ощущается недостаток осмысления происходящих изменений с общественно-исторической точки зрения в контексте сложившихся в мире классов и социальных отношений. Также ничтожно малый объем работ посвящен опасности и общественным проблемам, встающими перед человечеством в связи с начавшейся на наших глазах революцией. Например, стремительному росту глобального неравенства, массовому вмешательству в личную жизнь, размыванию старых общественных институтов. Но главное, многие ученые, описывающие феномен больших данных, так или иначе признают отсутствие у ведущей общественно-научной парадигмы адекватных ответов на вызовы времени. Ответов, уже предложенных с удивительной проницательностью Карлом Марксом и многими его последователями, которые мы опишем и дополним в этой книге.

Сами по себе технологии, будь то паровой двигатель, современный компьютер или искусственный интеллект, независимо от нашего отношения не являются плохими или хорошими. Подобные изобретения позволяют человеку создавать все больше товаров и услуг, тратя на это все меньше времени, а внедрение инноваций в производство на длительное время становится основным фактором развития экономики. Вместе с тем, в зависимости от того, как люди, государства и общество будут использовать появляющиеся технологии, они могут стать как инструментом освобождения человека, улучшая наше материальное положение и даруя больше свободного от работы времени, так и инструментом эксплуатации, вынуждающим нас работать еще больше за меньшую заработную плату, страдать на ненавистной работе, отдавая все излишки и достижения технологии предприимчивому хозяину производства. Каждая технологическая революция кардинально меняла жизнь человека — для кого-то в лучшую, а для кого-то в худшую сторону. Участники массового движения луддитов в начале XIX века ломали новые станки, лишающие их работы, а современные таксисты блокируют офисы Uber, заставляющего их работать за сущие копейки. Совсем скоро начавшаяся революция коснется каждого из нас — и безработного студента, и фермера, и простого учителя. Изучить ее — значит быть готовым к переменам и иметь возможность преодолеть вызванные ею негативные последствия.

В чем же заключается сущность революции больших данных? Как будет меняться мир и жизнь общества в ходе этой революции, какие опасности и возможности таят в себе грядущие перемены? Почему происходящее является принципиально новой революцией (а не, например, одним из этапов НТР)? Каким образом большие данные способны определять развитие экономики и, главное, влиять на эффективность производственных процессов? При чем здесь Карл Маркс? На все эти вопросы мы постараемся ответить, но главный и основной вопрос книги состоит в том, как же добиться справедливости, обернуть революцию больших данных на пользу всему обществу.

Основным методом исследования происходящих событий будет исторический анализ в рамках марксистской диалектики, рассматривающей процесс изменения общества в контексте противостояния различных социальных классов. Но, не ограничиваясь одним лишь марксизмом, порой мы будем рассматривать исторический процесс и с других точек зрения, в том числе традиционно оппозиционных историческому подходу. Любителям фантастики будут интересны отсылки к современным и классическим, утопическим и антиутопическим произведениям, которыми мы постарались наполнить эту книгу.

В первой главе, получившей название «Революция больших данных», мы разберемся с основными понятиями, сущностью начавшейся революции и ее материальными предпосылками. Рассмотрим примеры применения больших данных, а также некоторые аспекты нашей жизни, на которые революция уже оказала свое влияние. Опишем, какие опасности для общества она может в себе таить.

Для точного восприятия и адекватного анализа последствий все происходящее нужно рассматривать в конкретном историческом контексте. Вторая глава — «Капитализм и большие данные» посвящена анализу некоторых особенностей современного капитализма. Продолжая раскрывать характер начавшейся революции, мы покажем, какое место занимают большие данные в системе товарно-денежных отношений, кто и как будет пожинать плоды революции, опишем часть общественных противоречий грядущей эпохи. В конце мы дадим прогноз нашего будущего по завершении начавшейся революции больших данных на основе глобального капитализма.

Третья глава, именуемая «Социализм и большие данные», осветит читателю альтернативную основу начавшейся революции, покажет незаметные на первый взгляд свойства и невероятные возможности больших данных, поможет выйти за рамки устоявшихся общественных норм, взглянув на происходящее с вершины исторического процесса.

В четвертой, последней и, возможно, наиболее предвзятой главе мы оценим возможности государств, общественных организаций, классов и индивидов самим влиять на ход исторического процесса или, говоря словами

В.И. Ленина, стать сознательным историческим деятелем в контексте происходящей на наших глазах революции, определять и корректировать ее итоги и, вместе с ними, свое будущее в совершенно новом мире, который наступит гораздо раньше, чем вы ожидаете. Обозначив название главы как «Большие данные и классовая борьба», мы рассмотрим широкие возможности исторического творчества, открываемые революцией перед обществом, изменение его социальной структуры и обострение классовых противоречий, конкретные задачи и трудности, стоящие перед творцами истории в эпоху больших данных.

Постараемся лишний раз не надоедать читателю научными терминами и странными понятиями, а, наоборот, насытить рассказ красочными литературными иллюстрациями, сделав его понятным для каждого. Художественные описания и примеры призваны сделать произведение любопытным и познавательным для читателя, мало знакомого с творчеством марксистов или исследованиями больших данных. Мы старались показать варианты будущего с наименьшей долей абстракции, в то же время не доводя их до уровня фантастики, но опираясь на научные исследования и конкретные экономические законы. Нашей целью было написать серьезную книгу, при этом сделав ее интересной для самых разных читателей.

В исключительных случаях автор, следуя великой традиции русских философов, не будет утруждать себя излишними доказательствами, оставляя это на долю своих менее ленивых коллег и самой истории, надеясь на дальнейшее разностороннее рассмотрение поднятых тем более подробно.

Многие приводимые умозаключения ввиду своей радикальности или неоднозначности будут вызывать больше вопросов, чем давать ответов, сразу же пробудив критическое отторжение подготовленного читателя. В таком случае не стоит торопиться выбрасывать книгу в мусорное ведро, а немножко потерпеть — в конце каждой главы мы отдельно ответим на наиболее частые критические вопросы, неминуемо возникающие у читателей.

Глава 1. Революция больших данных

В этой вводной главе мы, прежде всего, определимся с тем, что же такое революция больших данных, и ее основными понятиями, рассмотрим примеры их применения и возрастающее влияние на экономику. Те, кто каким-то образом не слышал о больших данных, сможет понять, в чем заключается их сущность, а более продвинутым читателям важно будет точно определиться с ключевыми понятиями новой революции — «информацией», «данными», «материальными предпосылками революции».

Революция как процесс

О больших данных сегодня очень много пишут и говорят в самых разных контекстах. В наши дни практически любой человек ежедневно сталкивается с большими данными — они исправляют наши опечатки в поисковой строке или текстовом редакторе, автоматически переводят текст, предлагают оптимальных партнеров на сайтах знакомств, с удивительной точностью предсказывают погоду, показывают оптимальный маршрут до дома, позволяют рационализировать производство, предвидеть и предотвратить заболевания... Несмотря на то, что сам термин «большие данные» в академической среде использовался и раньше, широкое распространение он стал получать начиная с 2008 года, а уже в 2011 году большинство крупных производителей информационных технологий, таких как Microsoft, Oracle, IBM, использовали это понятие в своих концепциях и исследованиях'. Суть его сводится к тому, что современные технологии по сбору, обработке и хранению данных достигли небывалых высот, благодаря чему анализ данных путем нахождения скрытых корреляций и закономерностей позволяет открывать новые, неочевидные на относительно малых объемах данных факты. Кроме того, большие данные позволяют рассматривать исследуемые процессы более конкретно, на уровне тысяч или даже миллионов мельчайших взаимодействий, подобно тому, как при помощи микроскопа можно рассматривать крохотные элементы веществ, невидимые невооруженным глазом.

Поясним, что под характеристикой «малые/боль-шие» понимается не только физический объем самих данных, но и их вариативность и многообразие, скорость их прироста и возможности обработки.

При этом нельзя точно сказать, где заканчиваются малые данные и в какой момент они становятся большими. Является ли миллион отдельных показателей малыми данными, а два миллиона уже большими? Или, может быть, большие данные — это только те, которые измеряются терабайтами, для обработки которых требуются суперкомпьютеры и продвинутый искусственный интеллект, а простой структурный анализ уже невозможен?

Посмотрев на происходящую революцию, связанную с резким увеличением данных, исторически, с высоты сотен и тысяч лет, мудрый читатель заметит, что люди испокон веков собирали и обрабатывали данные, пытаясь познать и подчинить себе окружающий мир.

Древние люди держали все собранные знания в голове, передавая важнейшие из них через различные табу, сказания и наскальные рисунки. В Месопотамии для хранения данных использовали глиняные таблички, а в Египте— папирус. Постепенное накопление данных и совершенствование способов их сохранения оказывали не последнее влияние на становление таких общественных институтов, как религия, государство, наука. С течением времени человечество собирало все больше данных и стремилось извлечь из них максимальную пользу. От ранних веков до нового времени и наших дней разнообразные разведки и статистические службы старательно занимались сбором всевозможных данных — начиная с подсчета количества овса, потребного для кавалерии, и заканчивая перлюстрацией любой личной переписки, до которой могли дотянуться. Данные накапливались до того объема, чтобы называться «большими», и в докомпьютерную эпоху даже анализировались без помощи искусственного интеллекта. Так, авторы бестселлера «Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим» приводят в пример Мори Мэтью Фонтейна, служившего руководителем Картографического департамента ВМС США: исследовав старые, десятилетиями пылившиеся на складе корабельные книжки и дополнив их данными из формы, заполняемой вновь прибывшими кораблями, он еще в первой половине XIX века составил фундаментальную карту морского пространства, позволяющую капитанам судов экономить сотни часов и дней своих плаваний, используя наиболее оптимальные маршруты с учетом течений и ветров². В массовости данных также нет ничего нового — еще в 1924 году у Евгенического учетного бюро в Колд-Спринг-Харбор было более 750 000 записей, описывающих «врожденные физические, умственные и темпераментные свойства» американских семей³. Или же другой пример — применение больших данных в спорте. Много говорят о том, что победа профессиональной спортивной команды сегодня — это во многом победа стоящей за ее спиной команды математиков⁴. Анализ игры, поведения соперников, многочисленных разнообразных показателей позволяет спортсменам существенно улучшить результат и добиться успеха. Впрочем, подобные методы в большом спорте применялись в Советском Союзе как минимум с семидесятых годов прошлого века⁵.

Можно привести еще много примеров того, как накопленное количество информации, ее разнообразие и скорость обработки в один момент позволяли извлекать из нее новые качественные свойства. Периодическое перетекание количества в качество есть свойство информации.

Невозможно сказать, когда точно заканчиваются «малые» данные и начинаются «большие». В некоторых отраслях, где ранее невозможно было без огромного труда собрать и записать данные, теперь благодаря современным технологиям такая возможность появилась, а их даже относительно небольшой объем порой дает потрясающий результат и описывается в публикациях и статьях в качестве примера использования технологии «больших данных». В иных же сферах объем может исчисляться терабайтами и миллиардами записей — и также хранить в себе скрытые качества. Но даже это не значит, что революция больших данных для них уже пройдена: дальнейший рост объемов, вариативности и возможностей по обработке данных рано или поздно откроет их владельцам новые полезные факты, не очевидные при анализе данных меньшего количества. Например, внедрение банком HSBC системы анализа хранящихся у него больших данных (денежных транзакций, геоданных, поведения клиентов и т.д.) за первые же две недели выявил криминальные группы и мошеннические схемы более чем на 10 миллионов долларов⁶.

Как уже говорилось, это является лишь этапом перетекания количества информации в качество — с увеличением объема данных (а также их количества, вариативности, точности, скорости обработки) из них можно будет извлекать все больше новой информации. В какой-то момент «большие данные» могут стать «очень большими данными», а потом «очень-очень большими» и так далее — их «размер» ограничивают лишь возможности сбора и обработки, определенные рамками технологического прогресса той или иной исторической эпохи.

В наше время созрели материальные предпосылки для целой революции больших данных. Кардинально сократилось историческое время, требуемое для перехода количества информации в качество. Революция больших данных, начавшаяся на наших глазах, состоит из множества качественных скачков перетекания «малых данных» в «большие» (а тех, что уже «большие», рано или поздно в «очень большие» и так далее) и приобретения ими новых полезных качеств. Говоря о трактовке определения больших данных, современных людей иногда сравнивают с индейцами племени пихара, живущих в лесах Бразилии. Они используют всего три числительных: одно означает «один-два», другое — «несколько», а третье — «много» или «гораздо больше».

Прежде чем приступить к описанию материальных предпосылок начавшейся революции, объясняющих данный феномен, и приводить конкретные примеры использования больших данных, отметим еще кое-что.

Революция больших данных в способах производства тесно связана с четвертой технологической революцией, о которой сейчас активно пишут многие экономисты и на пороге которой, судя по всему, уже стоит человечество. Первые три произошли в результате массового использования техники в производстве, изобретения парового двигателя и машинных способов генерации энергии, появления компьютеров. Обычно, говоря о новой технологической революции, в первую очередь подразумевают развитие искусственного интеллекта и роботизации экономики, способной в ближайшие годы заменить десятки традиционных профессий. В свою очередь искусственный интеллект очень близок с большими данными, поскольку он обучается, анализируя и интерпретируя данные. Позже мы постараемся доказать, что именно данные и феномен информации являются основной составляющей в процессе изменения типа производства и именно их нужно рассматривать в качестве главного элемента четвертой технологической революции.

Более того, как мы увидим во второй и третьей главе, начавшаяся революция в скором времени принесет человечеству новые возможности коммуникации подобно тем, какие однажды подарили нам книгопечатание, телефон или Интернет. Такие кардинальные изменения в средствах передачи информации, каждый раз изменявшие общество и ход истории до неузнаваемости, получили название информационных революций.

Таким образом, революция больших данных, заключающаяся в безостановочном перетекании количества (вариативности, валидности, скорости получения и обработки)

данных в качество, при котором они приобретают новые полезные свойства, несет в себе изменения для общества, включающие в себя одновременно технологическую и информационную революцию. А значит, вероятно, приведет к изменению производственных отношений и всей нашей жизни. Подобно тому, как в разные исторические периоды на смену аграрному производству приходила индустриализация, а позже научнотехническая революция, сегодня владение большими данными постепенно становится ведущим фактором развития экономики. Разберемся с этим поподробнее.

Материальные предпосылки революции

Рассмотрим, благодаря чему революция больших данных началась и почему не прервется в ближайшие десятилетия. В ее основе лежат три фактора.

Первый — это стремительная датификация, то есть резкое изменение объемов получаемой и хранимой человечеством информации. Под датификацией в целом понимается представление процессов жизнедеятельности и окружающего нас мира в виде данных, будь то исписанные глиняные таблички, книги, граммофонные пластинки или современные цифровые носители. Конечно, резкий рост объемов датификации во второй половине двадцатого века связан с изобретением первых компьютеров и цифрового способа хранения и обмена информации. Уже в 2002 году объем цифровых данных, накопленных в мире, превысил объем данных на аналоговых носителях. При этом датификацию неправильно отождествлять с цифровизацией, поскольку это более широкий процесс описания окружающего мира языком эмпирических данных. Например, алгоритмы современных нейронных сетей позволяют анализировать изображения и описывать их содержание, рассматривать цифровые изображения как данные или анализировать миллионы сообщений в социальных сетях, обобщая их совокупность в виде данных, то есть как бы датифицировать уже существующую цифровую информацию, извлечь из нее новые показатели.

Многие еще помнят дискеты, распространенные в конце двадцатого века и вмещающие до 3 мегабайт, а бортовой компьютер современного автомобиля с автопилотом обрабатывает до гигабайта данных в секунду⁷. Широкое развитие Интернета, компьютеров и смартфонов, ежедневно создающих и передающих огромные массивы информации, не позволяет процессу датификации замедлиться, а, наоборот, с каждым годом увеличивает его темпы.

Наиболее датифицированной сферой общественной жизни сейчас является поведение человека в Интернете, где действия каждого пользователя сохраняются, соотносятся с другими данными и анализируются — в первую очередь для предоставления релевантной рекламы, уже невозможной в наши дни без больших данных. Датификация распространяется и на остальной мир — перемещения, покупки, датчики в автомобилях, умная бытовая техника и многое другое. Ежедневно мы создаем и взаимодействуем с огромным количеством данных. Это при том, что период активной датификации только начался и пока что затрагивает далеко не все аспекты нашей жизни. Процесс датификации все новых сфер окружающего мира неумолимо продолжается. Если в 2018 году весь объем хранимой человечеством цифровой информации был равен чуть более 20 зеттабайтам,

то уже к 2025 году он вырастет более чем в 8 раз и достигнет 160 зеттабайт⁸. Датификация производства или любой другой сферы жизнедеятельности позволяет обрабатывать полученную информацию в системе больших данных — извлекать прибыль, упрощать некоторые процессы, лечить людей, обманывать их... Все мы плаваем в море данных, и с каждым годом это море становится все больше. Именно датификация по-своему является основным локомотивом революции больших данных, каким в начале ХХ века была электрификация, позволяющая существенно увеличить производительность труда и облегчить жизнь человека. Кстати, второй по величине производитель программного обеспечения, корпорация Oracle, так и назвала большие данные: «Электричество двадцать первого века — новый вид энергии, которая трансформирует все, к чему прикасается, в бизнесе, правительстве и в личной жизни»⁹.

Источник: IDC's Data Age 2025 study, sponsored by Seagate, April 2017

Вторым фактором революционных изменений является рост вычислительной мощности компьютеров. Давид Хаус из Intel, анализируя рост количества транзисторов

и увеличение тактовых частот процессоров, сформулировал закон, в целом продолжающий работать и сегодня, согласно которому производительность процессоров удваивается каждые 18 месяцев.

Кроме того, уже в обозримом будущем прогнозируется внедрение полноценного квантового компьютера¹⁰, использующего явления квантовой суперпозиции и квантовой запутанности для обработки данных, что позволит сделать резкий рывок в производительной мощности вычислительной техники. Так, корпорация Google, выпустившая недавно 72-кубитный квантовый процессор, уже заявила, что ее открытия позволяют в самом ближайшем будущем достичь квантового превосходства¹¹.

Третий фактор представляет собой совокупность открытий в области искусственного интеллекта и машинного обучения, сокращающих сложность обработки большого количества информации. Параллельно с развитием мощностей вычислительной техники учеными создаются все более совершенные модели обработки информации, которые упрощают работу с данными, ускоряющими процесс и уменьшающими затраты на обработку больших объемов информации. Например, произошедший в 2012 году перелом, связанный с переосмыслением подхода к свёрточным нейронным сетям, позволил в разы увеличить скорость и улучшить качество машинного распознавания изображений, видео- и аудиоинформации, текста и т.д. Подобные нейронные сети сегодня находят применение в самых разных областях и показывают крайне высокую эффективность, позволяют по-новому рассмотреть, разобрать на составляющие и обработать изображения, видеозаписи, текст и многое другое. К примеру, уже в 2016 году нейронные сети научились распознавать изображения эффективнее человека¹². Развитие искусственного интеллекта позволяет заменить множество профессий¹³ и кардинально изменить сложившиеся в обществе социальные отношения. Искусственный интеллект позволяет быстро обрабатывать большие данные. А большие данные, в свою очередь, почти всегда необходимы для работы искусственного интеллекта. Классическим примером здесь является беспилотный автомобиль, получающий все большее распространение в развитых странах, чье обучение обеспечено результатами анализа данных, полученных с датчиков автомобилей навигационных систем и других источников. Здесь же стоит упомянуть «наукастинг» — технологию распознавания паттернов и анализа данных в реальном времени. Анализ больших данных позволяет предсказывать будущее с высокой долей вероятности. Сегодня наукастинг обычно ассоциируют со сверхточным прогнозом погоды, вроде системы погодного анализа Deep Thunder, которая позволяет дать тщательно локализованный анализ осадков в Нью-Йорке и Рио-де-Жанейро на несколько дней вперед, прогнозируя не только погоду, но и, например, где именно могут рухнуть линии электропередачи в результате снегопада или какие этажи пострадают от грядущего наводнения¹⁴. Погода — это лишь одна из областей «наукастинга», находящаяся на самом виду. Опираясь на современный анализ данных, в перспективе наукастинг позволит предвидеть различные события практически в любой области, где датификация достигла необходимых для этого объемов.

Несмотря на невероятные достижения, совершенные нами в XXI веке, некоторые ученые со скепсисом относятся к техническому прогрессу — экспоненциальное развитие технологий не будет длиться вечно или следоватьчеткому графику. События, происходящие в мире, невероятная череда случайностей, каждый раз определяющая жизнь поколений, могут на время притормозить технологический прогресс. Однако такие изменения затронут в основном скорость его развития, но не изменят его вектор, направленный на усиление производительной мощности вычислительных машин, датификацию всех сфер человеческой жизни, внедрение искусственного интеллекта. Различные общественные события или технологические коллапсы могут лишь на непродолжительное время отсрочить и растянуть ход начавшейся революции.

Революция больших данных протекает на наших глазах и будет определять социальные отношения, политическое устройство, образ жизни всей эпохи. Сегодня мы наблюдаем лишь первые лучики ее рассвета (о которых речь пойдет дальше), но и они уже поражают общество своей новизной, ученых — своей глубиной, а бизнес — своей ценностью.

Данные и информация

Чтобы окончательно разобраться с пониманием революции больших данных, нужно определиться с ее ключевыми понятиями, какими являются данные и информация. Информация является одним из наиболее дискуссионных феноменов последних пятидесяти лет, ввиду чего имеет огромное множество определений в зависимости от подхода, контекста, научной парадигмы и прочих факторов. Поэтому, прежде всего, стоит оговориться, что описываемые определения информации и данных не претендуют на роль строгого и универсальногопонятия, а нужны нам для полноты и наглядности описания революции больших данных и ее социальных последствий.

Итак, данные сами по себе в общем смысле являются набором зафиксированных на бумаге, в человеческой памяти, на цифровом носителе или еще каким-либо образом фактов. При этом любой факт сам по себе имеет смысл только в системе фактов.

Например, сам по себе факт того, что вес Проксимы Центавра составляет 2,446Е29 килограмма, ничего не скажет человеку, мало интересующемуся астрономией. Если же мы включим описанный факт в систему фактов, например, что вес этого красного карлика и ближайшей к нашему Солнцу звезды составляет 0,123 солнечной массы, эти данные обретут смысл и станут информацией. Теперь читатель может сделать вывод о том, что Проксима Центавра примерно в девять раз меньше Солнца и является не такой уж крупной звездой. При этом, чтобы сделать подобный вывод, читатель также прежде включит новые сведения в собственную систему данных, базирующуюся на представлениях о размере Солнца, школьных знаниях математики и астрономии, рассказах родителей, популярных фильмах и многом другом. ...