Искусственный интеллект

(Рабочее название: «Новейшие методы эксплуатации в эпоху цифрового империализма»)

Товарищи! Граждане!

Мы стоим на пороге новой, невидимой, но оттого не менее жестокой формы порабощения. Если капитализм XIX века закабалял тело рабочего на фабрике, то капитализм XXI века, достигший высшей, империалистической стадии своего развития, порабощает его душу, его будущее, его кредитоспособность и саму возможность существования в обществе. Орудием этого порабощения выступает не что иное, как так называемый «искусственный интеллект» — слепой и беспощадный жандарм финансового капитала.

1. Критика буржуазной сущности «нейтрального» алгоритма.

Буржуазные идеологи и их прислужники из tech-корпораций трубят о «нейтральности» и «объективности» машинного анализа. Это — наглая, чудовищная ложь, призванная скрыть истинную сущность явления.

Алгоритм не нейтрален. Он есть сгусток интересов того класса, который его создал и которому он служит. Его «логика» — это логика максимизации прибыли, сокращения издержек и устранения «человеческого фактора», то есть фактора человеческой солидарности, сострадания и бунта.

Возьмём конкретный пример: система скоринга, определяющая кредитоспособность гражданина. Она не оценивает его моральные качества или трудолюбие. Нет! Она оценивает его исключительно как объект извлечения прибавочной стоимости. Если данные показывают, что гражданин проживает в «неперспективном» с точки зрения рентабельности районе, тратит деньги на «неоптимальные» товары (например, на содержание старого родителя или собаки), алгоритм хладнокровно выносит вердикт: «неэффективная единица». Доступ к кредиту, а значит, к образованию, медицине, жилью — ко всему, что составляет жизнь современного человека, — для него закрывается.

Это — новая цифровая цензура, цензура не идей, а возможностей, проводимая финансовой олигархией.

2. «Цифровой тейлоризм» как высшее выражение эксплуатации.

Как когда-то Тейлор разбивал движение рабочего на мельчайшие операции, чтобы выжать из него максимум, так и современный алгоритм дробит всю человеческую жизнь на данные (data). Каждый наш шаг, покупка, лайк, маршрут поездки становится объектом учёта, анализа и — контроля.

Учительница в Айове была уволена не человеком, а системой, потому что её «педагогическая эффективность» (выраженная в сухих цифрах отчётов) была признана недостаточной для окупаемости в «депрессивном регионе». Мы видим здесь ярчайший пример дегуманизации труда. Капиталу более не нужен учитель как воспитатель и носитель знания. Ему нужен оператор образовательных услуг, чья работа поддаётся тотальному цифровому аудиту и оптимизации.

Это — тейлоризм, возведённый в абсолютную, тоталитарную степень. Аппарат насилия (государство) и аппарат эксплуатации (корпорации) сливаются в новом цифровом аппарате подавления.

3. Классовый характер «технической ошибки».

Буржуазия любит списывать вопиющие несправедливости алгоритмов на «технические ошибки», «случайные корреляции» или «недостаток данных». Это — лицемерие.

Так называемая «ошибка» есть закономерное проявление классовой природы алгоритма. Когда система дискриминирует жителя сельской местности в пользу горожанина, пенсионера в пользу молодого сотрудника IT-корпорации, она не «ошибается». Она верно служит тому классу, который заинтересован в концентрации капитала и ресурсов в руках узкой прослойки «эффективных» менеджеров и технократов. Она проводит цифровую сегрегацию по классовому признаку, лишь прикрытую техническими терминами.

4. Что делать? Тезисы к программе действия.

Недостаточно возмущаться. Недостаточно требовать «исправить ошибку» для отдельно взятой учительницы или владельца собаки. Необходимо сломать сам аппарат, создающий эту систему угнетения.

Выдвигаю следующие тезисы:

1. Требование абсолютной прозрачности. Все алгоритмы, используемые государственными и финансовыми институтами, определяющие судьбы людей, должны быть открыты для проверки. Их код — это такой же закон, как и уголовный кодекс, и он не может быть коммерческой тайной.
2. Создание народных контролирующих органов. Из представителей профессиональных союзов, рабочих коллективов, научной интеллигенции долбны быть созданы комитеты, уполномоченные проводить аудит этих систем и налагать вето на их внедрение.
3. Национализация ключевых цифровых активов. Инфраструктура данных, базовые алгоритмы, определяющие жизнь общества, не могут находиться в руках кучки частных корпораций. Это — общенародное достояние, как и недра, и должно работать на все общество, а не на извлечение прибыли.
4. Разработка новой, человекоцентричной парадигмы. Технический прогресс неизбежен. Но он должен быть направлен не на замену человека, а на его освобождение от рутинного, отупляющего труда. Задача машины — служить человеку, а не определять его стоимость.


Цифровизация несёт в себе колоссальный освободительный потенциал. Но в условиях господства финансового капитала он оборачивается своей противоположностью — тотальным закабалением.

Борьба с диктатурой алгоритма — это не борьба с техникой. Это — новый фронт классовой борьбы. Это борьба за то, чтобы будущее, которое неумолимо наступает, было будущим не для избранных «эффективных» юнитов (units), а для всех трудящихся.

Пора отбросить иллюзии. Алгоритм — это новое оружие в старом, как мир, противостоянии труда и капитала. И на этом фронте не может быть компромиссов.

Власть — не серверам Google, а Советам народных депутатов!
Фабрики — рабочим, данные — народу!

На днях я публиковал на VC пост о том, что основатель LinkedIn восхитился результатами работы нейросетей. Его зовут Рид Хоффман, и он утверждал, что сделал "клон" своей соцсети благодаря нейросетям. Мой пост об этой новости набрал предостаточно  обратной связи в комментариях. Но многие усомнились в возможностях такого "клона" и хотели видеть получившийся результат. Справедливо. К сожалению, Рид Хоффман не опубликовал этот проект в публичный доступ. Поэтому я повторил все его шаги и создал прототип LinkedIn с помощью нейросетей и вместо него выложил проект в публичный доступ

🔗Ссылка на демонстрационный проект: https://danilashevchenko.github.io/LinkedIn-Prototype/

🔗Ссылка на репозиторий GitHub с кодом от ИИ: https://github.com/danilashevchenko/LinkedIn-Prototype

В получившемся варианте я специально сам ничего не менял и не улучшал для полноты картины. Конечно, получился всего лишь прототип, и в нем много ошибок. И прототип очень далек от качественного продукта. Но факт в другом. На создание такого проекта ушло не более 15 минут. Загрузил получившийся проект я в GitHub Pages, то есть и создание, и публикация проекта вышли в 0 рублей. По сути, любой человек, который умеет кликать мышкой и печатать на клавиатуре (больше мозгов не требуется), может создавать проекты по своим идеям, чтобы протестировать гипотезу по бизнесу, учёбе или работе буквально за 10–15 минут

Создание таких ИТ-продуктов без программирования называется вайб-кодинг. Я ещё в апреле этого года делал подборку инструментов для вайб-кодинга. Подборка здесь. Почти все инструменты дают возможность бесплатно создавать и тестировать проекты. Конкретно я использовал replit.com, поскольку его применял Рид Хоффман, когда создавал свой "клон" LinkedIn

Пишу о применении и влиянии новых технологий на бизнес и повседневную жизнь в канале Telegram: https://t.me/+NimdslpY9WU0MDYy