Спрэчная логіка ў аснове фантазіі аўтаматызацыі

Тэхналогія не вырашае даверу, падсправаздачнасці і працы - яна перакладае адказнасць з сістэм на людзей.

У прыватным, дзяржаўным і некамерцыйным сектарах для растучых сховішчаў дадзеных ужываецца агульны рэцэпт: сумяшчальнасць → інтэграцыя → аптымізацыя → аўтаматызацыя.

Абяцаючы пачатак у эпоху "разумных гарадоў", "эфектыўных паслуг" і "неабмежаванага адпачынку", аўтаматызацыя - гэта фантазія, якая рухае бягучай рэвалюцыяй у сферы бізнесу і бюракратыі.

Ці перажыты вялікім аб'ёмам інфармацыі (ідэнтыфікаванай асобай і іншым спосабам), атрыманай вашымі аперацыямі ў эпоху лічбаў? Каб не баяцца, тут існуе эпоха аўтаматызацыі.

Адзін стэк, каб вырашыць іх усіх

Аўтаматызацыя абяцае (таннае) выкананне. Ён пакланяецца ў алтары эфектыўнасці. Ён малюе вашы злосныя праблемы як адладкі, а вашыя складаныя сістэмы - набор лінейных прычынна-выніковых сувязяў, якія чакаюць іх раз'яднання. Ён не адрознівае тыпы праблем і працэсы, з якімі сутыкаюцца прыватныя і дзяржаўныя інстытуты. Гэта дазволіць не толькі здабываць вашы дадзеныя для алмазаў, але і выразаць і шліфаваць камяні. Прасцей кажучы, гэта "зменіць свет".

Арганізацыі не проста мабілізуюць уласныя дадзеныя. Найлепшыя ўяўленні ідуць ад аналізу масіўнай колькасці дадзеных з розных крыніц. Менавіта таму агенцтвы дзяржаўнага сектара збіраюць дадзеныя па службах і чаму кампаніі-спажыўцы збіваюць асабістую інфармацыю сваіх кліентаў. Як цытуе New York Times, у 2018 годзе амерыканскія кампаніі выдаткавалі амаль 20 мільярдаў долараў на набыццё і апрацоўку дадзеных пра спажыўцоў. Абяцаная логіка выдаткаў ідзе прыкладна так:

На этапе 1, сумяшчальнасць, дадзеныя робяцца машыначытальнымі і засваяльнымі. Надышлі дні ручной лічбавання PDF-файлаў. Усё большая колькасць інструментаў, уключаючы сканеры, камп'ютэрнае бачанне і алгарытмы апрацоўкі натуральнай мовы, становіцца ўсё больш дасканалым пры наборы нават самых забруджаных субстратаў дадзеных і вывядзення прадукта праз здабытыя і скампіляваныя дадзеныя, спелыя для аналізу. З дапамогай графічнай аналітыкі нават самыя розныя наборы дадзеных могуць быць шматслойнымі для майнинга.

На этапе 2, інтэграцыя, дадзеныя з асобных сістэм аб'ядноўваюцца і становяцца даступнымі праз інтэрфейсы, прыборныя панэлі і базы дадзеных. Падоўжныя даследчыкі, радуйцеся! Сіласы нацягнуты. Графікі аналізуюцца. Раней нябачныя адносіны былі змадэляваныя і візуалізаваны. Тэндэнцыі абвешчаныя, іх сіла і накіраванасць расчлянёны і падаюць столькі "разумення".

На этапе 3, аптымізацыя, алгарытмы выкладваюцца на стэк, які абяцае зрабіць такія рэчы, як "рэкамендаваць", "персаналізаваць" і "прадказаць" значна лепш, чым любы просты чалавек можа і калі-небудзь мог. Замест складанага ўзаемадзеяння зацікаўленых бакоў з бруднымі дыскусіямі пра каштоўнасці, гэтыя алгарытмы прымаюць пад увагу логіку прынятых намі рашэнняў і дамінуючых наратываў - ад капіталізму і неаліберальнага інстытуцыяналізму. Яны імкнуцца да эфектыўнасці. Яны імкнуцца да росту. Калі б сістэмы папярэднікаў, якія стваралі свае гістарычныя ўводныя дадзеныя, былі ўстойлівымі, справядлівымі і справядлівымі, алгарытмы могуць быць занадта. Калі не, то наперад - паскорыць калапс.

На этапе 4 аўтаматызацыя, новыя алгарытмы ўскладаюць новыя абавязкі. Абапіраючыся на стэк, які ўжо патрабуе лепшага разумення сістэмнай дынамікі і ўзаемасувязі, яны зараз прапануюць перабудаваць механізмы падсправаздачнасці і структуры прыняцця рашэнняў. Яны вызначаюць крэдытаздольнасць. Яны выдзяляюць дапамогі па ахове здароўя. Яны прадказваюць доступ да дзяржаўных паслуг - на артаганальных раней паводзінах альбо на здольнасці даказаць сваю асобу.

Нажаль Прынамсі, у хуткім часе абяцаная зямля выглядае як спроба стварыць лічбавы рахунак DHS у Арканзасе, і, на жаль, гэта не вельмі.

"Будучыня ўжо ёсць - проста нераўнамерна размеркавана"

З майго цяперашняга акуня ў філантропіі я бачу зрух, які адбываецца паўсюдна - з рознай хуткасцю ў розных месцах, змяняючы саму глебу для працы, якую мы хочам зрабіць у розных галінах і рэгіёнах - часам падступна, заўсёды няўмольна.

У мінулым я працаваў у дзяржаўным сектары (Інстытут імя Чаброўскага), прыватным сектары (сіндыкаваныя даследаванні ў галіне тэхналогій ф'ючэрсу) і ў міжсектарным кансалтынгу (распрацоўваў інавацыйныя экасістэмы для прызавых конкурсаў). За адносна кароткі час я перайшоў поўны круг ад энтузіяста па тэхналагічных занятках (ва ўзросце 24 гадоў я назваў сябе ў заяўцы на працу як «зносны евангеліст») да асцярожнага скептыку ў магчымасцях тэхналогій пазітыўна ўмяшацца ў чалавечыя сістэмы.

У мінулым годзе я ўдзельнічаў у сустрэчы на ​​Санд-Хіл, штат Джорджыя, разбіўшы барабан пра этыку цэнтравання і справядлівасць у развіцці аўтаматызаваных сістэм грамадскага сектара, калі энтузіяст грантадаўцаў і інтэграцыі дадзеных вельмі сур'ёзна спытаў: "Чаму вы працягваеце гэта даваць?" - Маўляў, што можа пайсці не так? "

На гэты момант, з майго пункту гледжання, усё менш пра тое, што можа пайсці не так, і больш пра тое, што ўжо ёсць. У цэнтры фантастыкі аўтаматызацыі нешта гнілае.

Аўтаматызацыя мае мноства назваў ("штучны інтэлект", "алгарытмічнае прыняцце рашэнняў" і г.д.), але любіць хаваць сваю сапраўдную сутнасць. Вось некалькі шматлікіх асобаў, якія ён носіць.

Сметнік у, смецце выходзіць.

І большая частка гэта смецце.

Вядома, "вялікія дадзеныя" выявілі карэляцыю і адносіны, якія дазваляюць манетызацыю, стварэнне кошту і паляпшэнне прадастаўлення паслуг (магчыма, менш, чым вы думаеце). Але гэта шмат у чым нягледзячы на ​​якасць і праўдзівасць дадзеных, а не з-за гэтага.

Калі казаць пра адзін з шматлікіх памылковых звестак, то, што мы будуем, на самай справе не з'яўляецца штучным інтэлектам, гэта (недасканаласць) чалавечага інтэлекту ў маштабах індустрыяльнай грамадскай тэхнікі - так, чалавек за заслонай па-ранейшаму скручваецца ў ручках цывілізацыі. І так, гэта сапраўды белы чалавек, які носіць грузавыя шорты з шкарпэткамі і сандалямі ў Пало-Альто.

Планаванне часта маскіруе сябе пад прадказанне.

У маштабе, алгарытмы ствараюць будучыню, якое яны прагназуюць.

Калі машыны робяць дакладны прагноз, гэта трыумф статус-кво, а не прадбачання.

Часцей, як і ў людзей, яны робяць прароцтвы, якія спраўджваюцца. Яны будуць служыць больш таго ж, хутчэй, на гэты раз, больш дакладна і з меншым укладам. Для таго, каб рэкамендаваць глядзець далей на Netflix, гэта сапраўды выдатна. Я не імкнуся спыняць падабацца навукова-фантастычным фільмам з моцнай жаночай ролі. (У выпадку, калі ён не пракраўся ў ваш бурбалка з фільтрам, не спіце на імгненным лагеры, класічнай The Pyramid.)

Але калі гаворка ідзе аб прадастаўленні паслуг у грамадскім сектары і сістэмах, якія рэальна ўплываюць на сем'і і сродкі да існавання, гэта зусім іншая гісторыя. Чаму мы наўмысна мадэлюем будучае прыняцце рашэнняў па мінулых мадэлях, якія, як мы ведаем, былі сістэматычна прадузята, несправядлівымі, нераўнапраўнымі, дыскрымінацыйнымі і ў многіх выпадках ідэалагічна безадказнай, калі не небяспечнай? Несумненна, алгарытмы даволі добра вучацца ад мінулых мадэляў да праектавання будучых рашэнняў. Але ў незлічоных сістэмах гэта апошняе, што мы павінны хацець, каб яны зрабілі.

Трэнне - гэта рухавік стабільнасці - і прагрэсу.

Здаровыя сістэмы квітнеюць на мяжы хаосу.

Аўтаматызацыя трапляе пад сцяг "прагрэсу", але выяўляе сябе агентам застою.

Трэнне - барацьба - тэарэтычна з'яўляецца рухаючай сілай біялагічнай эвалюцыі, выкарыстання інструментаў і развіцця тэхналогій, квітнеючай імуннай сістэмы і шмат іншага. І тым не менш, у кнізе рэцэптаў аўтаматызацыі яна першая ў спісе інгрэдыентаў.

Балюча рабіць уласнае даследаванне? Алгарытмы будуць здабываць велізарныя запасы інфармацыі, таму вам не прыйдзецца. Баліць чакаць у чарзе? Алгарытмы могуць аптымізаваць час прыбыцця. Хворыя складаць адказы ў рамках асноўнай чалавечай камунікацыі? Алгарытмы могуць прапанаваць адказ, які па-свойму проста так, як вы.

Але ў чым справа ў гэтым спешцы, каб змазваць кожнае (транс) дзеянне? Што можа быць страчана, калі нам больш не трэба чакаць, пакутаваць ад нуды, змагацца, думаць пра гэта ці нават паспрабаваць?

Аптымізацыя і ўплыў - тонкія формы кантролю.

Запазычаныя ў бізнес-мадэлях рэкламных тэхналогій, канчатковая гульня аўтаматызацыі ў капіталістычным грамадстве - гэта не проста продаж большай колькасці рэчаў, а фактычна распрацоўка паводзін чалавека.

Аўтаматызацыя перадачы дадзеных, якая абапіраецца на аўтаматызацыю, падтрымлівае капіталізм назірання, і ён хоча затупіць наша агенцтва, пазбавіць нас санктуарыя і сцерці нашу непрадказальнасць. Як сцвярджае Шошана Зубоф, "забудзьцеся пра клішэ, што калі гэта бясплатна, то вы - гэта не прадукт, а проста бясплатная крыніца сыравіны, з якога вырабляецца прадукцыя для продажу і куплі ... Вы не прадукт, вы закінуты туш. "

У "Алгарытме і блюзе: тыранія прыходу разумнай тэхнікі Утопіі" Брет Фрышман апісвае некаторыя ідэалогіі, якія ляжаць у аснове "разумных тэхналогій" і аўтаматызацыі:

"Мяркуецца, што смартфоны, сеткі, машыны, дамы, адзенне і гэтак далей зробіць наша жыццё прасцейшай, лепшай, шчаслівейшай. Гэтыя прэтэнзіі ўкараняюцца глыбока ў ўтапічнай тэхналогіі разумных тэхналогій, якая грунтуецца на папярэдніх тэхнічна-утапічных візіях, такіх як кібер-утопізм, а таксама з эканамічна-ўтапічных бачанняў, такіх як каадэйская ідэя без трэння, ідэальна эфектыўных рынкаў і тэйларысцкае бачанне навукова кіраваных, выдатна прадуктыўных рабочых. У нашым сучасным свеце лічбавых сетак гэтыя бачання выходзяць далёка за рамкі першапачатковага кантэксту ідэалізаванага Інтэрнэту, рынкаў і працоўных месцаў. Разумныя тэхналогіі могуць кіраваць значна большай часткай нашага жыцця ".

У машынным навучанні няма ніякай магіі.

Толькі адзінкі і нулі, графікі і карэляцыі.

У машынным навучанні няма ніякай магіі, гэта толькі каскадны паток абцяжараных працэсаў прыняцця рашэнняў (і, такім чынам, падсправаздачнасці). Вядома, дысбаланс сілы, уласцівы свету, у якім некаторыя людзі прымаюць рашэнні ад імя іншых людзей (калі не казаць пра нечалавечых), дастаткова праблематычна, але ці сапраўды мы ўпэўненыя, што праслаўленыя матэматычныя ўраўненні зробяць лепшую працу?

Размаўляючы з New York Times, нядаўна дзед камп'ютэрнага праграмавання Дональд Кнут прызнаўся: "Я хвалююся, што алгарытмы становяцца занадта вядомымі ў свеце. Высветлілася, што камп'ютэрныя спецыялісты непакоіліся, што нас ніхто не слухае. Цяпер я перажываю, што занадта шмат людзей слухае. "

Зразумела, што многія асобы, якія прымаюць рашэнні, ужо падумалі, што машыны лепш для выбару, чым мы. Кодэкс адказвае за важныя сістэмы і рашэнні, у многіх выпадках нават не задумваючыся над працэсамі, накіраванымі на выпраўленне і вынясенне судовых рашэнняў. Хто можа дазволіць сабе зацяжную юрыдычную бітву, каб звярнуцца за зваротам пасля таго, як няправільны алгарытм адмаўляе здароўе? Як ні дзіўна, толькі тыя, чый прыбытак перашкаджае ім, наогул маюць патрэбу ў доступе да дзяржаўных паслуг.

Хто перамагае - а хто прайграе - у аўтаматызаваным свеце?

Аўтаматызацыя абяцае навесці цалкам новыя формы няроўнасці.

Усё часцей прадастаўляецца доступ да паслуг, якія выразна ставяць чалавечы твар да аўтаматызацыі паслуг. І ў аўтаматызаваным свеце прыватнае жыццё і прытулак - гэта прывілеі, за якія вы плаціце.

"Лепш ніколі не азначае лепшага для ўсіх. Для некаторых гэта заўсёды азначае горш ». - Маргарэт Этвуд

Для папярэдняга прагляду таго, хто плануе выйграць у доўгай гульні, прыгледзьцеся да некаторых найбольш галасавых прыхільнікаў аўтаматызацыі: + Міжамерыканскі банк развіцця (IDB) прасоўвае выкарыстанне прагнастычнай аналітыкі ў дзяржаўным сектары, што з'яўляецца часткай пастаяннага фетышу. таксама вядомы як "дадзеныя для развіцця". + Для IBM дадзеныя новай нафты. Для прадпрыемстваў праграмнага забеспячэння аўтаматызацыя - гэта вячэра, а дзяржаўны сектар - гэта масавы рынак, які развіваецца. + Як мы чулі ад Марка Цукерберга ў Facebook, калі (слаба) аспрэчваецца Кангрэсам практычна па любой праблеме з платформай, якая зараз з'яўляецца апасродкаваннем глабальнага спажывання інфармацыі (першапачаткова распрацавана для зніжэння трэння, звязанага з праверкай дзяўчат-першакурснікаў): алгарытмы гэта выправяць. + Вялікія кансалтынгавыя фірмы, такія як Accenture, могуць атрымаць выгаду ад таго, што называюць сваім "тэхналогіяй бачання". На гэтым тыдні МакКінсі знаходзіцца пад агнём за дапамогу і легітымізацыю аўтарытарных урадаў.

У прынцыпе, у выніку аўтаматызаванай будучыні маюцца на ўвазе нейкія кампрамісы. Нам прадаюць купюру з улікам меркаванага значэння эфектыўнасці, але робяць нябачныя кампрамісы ў капітале. Нам абяцаюць свабоду ад трэння, але ў канчатковым выніку страчваюць сэрэндапізм. Нашы сістэмы аптымізуюць размеркаванне рэсурсаў, але толькі дзякуючы нам пастаянна аглядаюцца і ўсё больш адказныя за кіраванне нашымі ўзаемадзеяннямі з сістэмай. Мы з нецярпеннем чакаем будучыні, у якой наркаманія пераносіцца машынальна, але змагаецца за тое, каб утрымліваць чалавечую годнасць і значнае жыццё. Мы спакушаем логіку простага вымярэння і ацэнкі, але забываем, што не ўсё, што мае значэнне, можна вымераць.

Структурная няроўнасць дакладна знаходзіцца ў аналітычнай шторцы аўтаматыкі.

Празмерная залежнасць ад аналізу дадзеных функцыянальна аддае перавагу відам карэляцый, якія лінейная алгебра добра выяўляе, але не тыя, якія ўзнікаюць са складанай дынамікі сістэмы.

На сённяшні дзень неаб'ектыўныя алгарытмы - гэта добра вядомая праблема. Паколькі яны належаць на мінулыя дадзеныя, яны падвяргаюцца кадыфікацыі дрэнных мадэляў, заснаваных на зборы дрэнных дадзеных, нераўнапраўным гістарычным размеркаванні паслуг (і, такім чынам, наглядзе за насельніцтвам з нізкім узроўнем даходаў і меншасці) і папярэдне выказаных здагадках. Мы можам бачыць доказы гэтай прадузятасці ў расісцкіх і сэксісцкіх выніках намаганняў па аўтаматызацыі ў розных галінах.

Але, арыентуючыся на ўкараненне справядлівасці, падсправаздачнасці і празрыстасці ў машынным навучанні, мы ўсё яшчэ не бачым лесу для дрэў. У прыватнасці, спробы выправіць зрушэнне алгарытмаў звычайна не ўлічваюць структурныя няроўнасці. Паколькі яно пагружана ў гісторыю і нараджаецца з гістарычных дадзеных, аўтаматызацыя ведае толькі, як паглыбіць пазы існуючых заканамернасцей, ацэньваючы толькі тыя зменныя, якія былі выдзелены для вымярэння, а потым зрабілі сэнс праз іх адносіны да іншых паказчыкаў.

Але мы павінны праблематызаваць і звяртацца менавіта да структурнай экасістэмы, у якой размяшчаецца аўтаматызацыя, калі мы хочам сабраць абяцанне аналітычных інструментаў. Юрыдычна ўстойлівы да статыстычнага аналізу, вада, у якой мы плаваем - багатая тушонка, напоўненая апавяданнямі пра панаванне, ідэалогіямі росту і спажывання, асноватворнай ілжывай дыхатаміяй, нястрымнай індывідуальнай, усюдыіснай дэзінфармацыяй і экалагічным фаталізмам - гэта тое, на што мы можам зірнуць на краю але наўрад ці выйдзе.

З дапамогай аўтаматызацыі трансцэндэнтнасць не прапануецца. Аптымізацыя, так. Змякчэнне можа быць. Рашэнні, толькі ў імя. Замест гэтага, фантазія аўтаматызацыі нясе этос выключнасці і нахабную прывабнасць "канца гісторыі". Фантазія аўтаматызацыі мяркуе разгортванне аналітыкі, каб зафіксаваць структуры статус-кво. Гэта пэўны погляд на «прагрэс». Гэта можа быць нашмат лепш, мяркуе ён, пакуль размеркаванне сіл і рэсурсаў на высокім узроўні застаецца амаль аднолькавым.

Гледзячы на ​​алгарытмы, якія абяцаюць зрабіць рэвалюцыю ў сферы аховы здароўя, Шэнан Матэрн піша:

Больш за тое, сляпая вера, што паўсюдны збор дадзеных прывядзе да "адкрыццяў, якія прыносяць карысць усім", заслугоўвае скептыцызму. Маштабныя эмпірычныя даследаванні могуць узмацніць дыспрапорцыі ў галіне аховы здароўя, асабліва калі дэмаграфічны аналіз не грунтуецца на канкрэтных гіпотэзах і тэарэтычных рамках. Этык Селія Фішэр сцвярджае, што ў такіх даследаваннях, як праект "Чалавек" трэба дакладна вызначыць, "што значыць клас, раса і культура, прымаючы пад увагу, як гэтыя вызначэнні пастаянна фармуюцца і пераглядаюцца грамадскімі і палітычнымі сіламі", і як пэўныя групы былі маргіналізаваны, нават паталагічна, у медыцынскім дыскурсе і практыцы. Па словах даследчыкаў, якія робяць высновы на аснове назіраных карэляцый - неэтэрызаваных і не запісаных у гісторыю - рызыкуюць "аднесці праблемы са здароўем да генетычных ці культурных настрояў у маргіналізаваныя групы, а не да палітыкі, якая падтрымлівае сістэмныя палітычныя і інстытуцыйныя няроўнасці ў галіне аховы здароўя". - Shannon Mattern, "Арганізацыі дадзеных у кодавай прасторы"

Аўтаматызацыя перакладае цяжар падсправаздачнасці з сістэмы на людзей.

Міф пра неабмежаваны вольны час праз аўтаматызацыю ўжо звініць ілжывым.

У аўтаматызаваным свеце працэсы былі перароблены не для паляпшэння карыстацкага досведу, а для павелічэння прыбытку і / або скарачэння выдаткаў на чалавечы капітал.

Але, як паказвае даследаванне Карэн Леві на аўтаперавозках, аўтаматызацыя не замяняе людзей настолькі, колькі ім захоплівае. Як і гвалтоўны былы партнёр, ён праводзіць апытанні, замахваецца, праводзіць міліцыю і маніпулюе, патрабуючы інтымнага доступу да цела і патрабуе павелічэння доступу да розуму.

Без ўмяшання тыя, хто ўжо знаходзіцца на мяжы, будуць яшчэ больш маргіналізаваны. І калі аўтаматызацыя разгортваецца ў службовым становішчы, у кожнага чалавека, які ўзаемадзейнічае з аўтаматызаванымі сістэмамі, вымаецца значэнне і / або нябачная праца.

Цяпер пацыент каардынатар і прыхільнік уласнай дапамогі. Спажывец актыўна спажывае ў бягучым цыкле спажывання. Грамадзянін цяпер арбітр уласнай праўды і куратар яе ўласнага сэнсу. У нязменных галінах нябачная (і неаплатная) праца зараз неабходна арыентавацца ў сістэмах, у якіх мы непарыўна ўдзельнічаем, і мы выяўляем - чалавека - усё больш адказнага і ўсё больш камертызаванага ў актах спажывання, грамадзянскай пазіцыі і імкнення да здароўя і дабрабыту.

Няма такога паняцця, як нейтральная тэхналогія.

У фрактальнай іерархіі тэхналогій аўтаматызацыі нябачныя значэння ўбудоўваюцца ўсюды, дзе вы паглядзіце.

Ёсць каштоўнасці - маральныя каштоўнасці - у кожным выбары дызайну, у кожным працэсе ўкаранення, у кожнай змененай арганізацыйнай культуры і ў кожным уплыве на прыняцце рашэнняў ад канчатковага карыстальніка.

Фарміраванне аўтаматызацыі як "тэхнічнага выпраўлення" альбо непазбежнага прымянення тэхналогіі засланяе векавыя філасофскія і маральныя асновы алгарытмаў машыннага навучання, якія ўтрымліваюцца ў стэку аўтаматызацыі, занадта часта працуе аўтапілотам замест таго, каб весці жорсткія і ўключныя размовы. пра велічыні, якія супрацьстаяць колькаснай ацэнцы і вымярэнню.

Што тычыцца тэхналогій аўтаматызацыі, мы ніколі не павінны лічыць нейтралітэтам, не кажучы ўжо пра станоўчы прагрэс. Гэта асабліва важна, калі гаворка ідзе пра інтэграцыю дадзеных і аўтаматызацыю ў дзяржаўным сектары. Тая ж тэхнічная інфраструктура, пабудаваная для падтрымкі празрыстасці ўрада, можа быць лёгка разгорнута для сацыяльнага кантролю. Тыя ж пласты аналітыкі, якія абяцаюць зрабіць сістэмы крымінальнага правасуддзя больш справядлівымі, таксама могуць выкарыстоўвацца для запаўнення прыватных турмаў з маргіналізаванымі грамадзянамі. І тыя ж механізмы назірання, якія абяцаюць павысіць бяспеку грамадства, могуць быць выкарыстаны для абмежавання доступу грамадзян да паслуг.

Кітай прасоўвае сваю сістэму сацыяльнага крэдытавання, літаральна заснаваную на ўрадавай фразе "калісьці ненадзейная, заўсёды абмежаваная", як спосаб павысіць давер грамадзян да ўрада. У мінулым годзе кітайскія чыноўнікі сустрэліся з калегамі па меншай меры ў 36 краінах, каб падзяліцца сваім падыходам да "новых сродкаў масавай інфармацыі і кіравання інфармацыяй" (чытайце: лічбавае кіраванне). У Мексіцы, дзе ўжо толькі 2% грамадзян лічаць, што яны жывуць у поўнай дэмакратыі, празрыстасць пераадольвае адказнасць, пакідаючы на ​​сваім шляху не толькі праўду, але і цынізм і адмежу. У Бразіліі вядомая і шырокая інтэграваная агульнадаступная сістэма дадзеных, пабудаваная для аўтаматызацыі прадастаўлення сацыяльных паслуг, падключаецца да дадзеных пра занятасць у прыватным сектары, гэтак жа, як жорсткі лайнэр уступае ў пасаду, які рамантаваў ваенную дыктатуру. У Кеніі ўрад намячаў каталогізаваць геаметрыю геаметрыі кожнага вуха. А ў ЗША будуюцца грамадскія інтэграваныя сістэмы дадзеных, якія неўзабаве закрануць большасць грамадзян.

Каб было зразумела, многія адданыя дзяржаўныя служачыя, якія кіруюць нашымі дзяржаўнымі службамі, слушна вітаюць інтэграцыю дадзеных; У многіх раёнах нават атрыманне доступу да інфармацыйных панэляў у рэжыме рэальнага часу знутры ўласнага агенцтва па-ранейшаму з'яўляецца важкай перспектывай. Але ёсць карыснае адрозненне паміж дадзенымі, якія выкарыстоўваюцца для паляпшэння вынікаў за кошт даследаванняў, у параўнанні з дадзенымі, якія выкарыстоўваюцца для індывідуальнага кіравання справамі, прагнастычнай аналітыкі, падтрымкі рашэнняў і аўтаматызаванага прадастаўлення паслуг. Я хвалююся, што тэхналагічныя кампаніі прадаюць дзяржаўны сектар на базе аўтаматызацыі, інструменты якога ўкладаюць каштоўнасці капіталізму, а не ўстойлівасці; эфектыўнасць, а не справядлівасць; статус-кво, а не справядлівасць. І адзначым, незалежна ад таго, колькі найлепшых практык прытрымліваюцца пры распрацоўцы і ўкараненні (як гэта было ў інтэграванай сістэме дадзеных у акрузе Аллегіні, штат Пенсільванія), у кожнай гісторыі аўтаматызацыі ёсць як мінімум два бакі.

Усе выявы прадастаўлены Даніэлем Рэнам на Flickr

У кожным месцы, дзе вы шукаеце, фантазія аўтаматызацыі - гэта пошук пакупкі і ўрадлівай зямлі, каб пасадзіць яе насенне. Нягледзячы на ​​востры шум, які паступае ад прадпрымальніцкіх прадпрыемстваў прадпрыемства, ён часцей за ўсё робіць гэта ціха, падступна і стратэгічна.

Пацярпелыя суполкі застаюцца ў курсе да першага кантакту з памыйным працэсам альбо нахабнай працы карыстальнікаў. Універсітэцкія IRB - гэта рэч, пра якую вельмі доўга імкнуліся і пры гэтым ужо даўно забыліся ў спешцы. Сістэмы паднімаюцца на аптовы рынак з аднаго кантэксту, бела маркіруюцца і прапускаюцца ў іншы. Прададзеныя абяцаннем мадэрнізацыі і прагрэсу, нашы лідэры абавязуюцца забяспечваць камерцыйны пазаштатны грамадскі кантроль.

Хачу падкрэсліць, што нішто з гэтага не асуджае інтэграцыю дадзеных, графічную аналітыку ці машыннае навучанне. Гэта каштоўныя інструменты ў камплекце, якія таксама павінны ўключаць сацыяльныя навукі і ўдзел зацікаўленых бакоў. Але кантэкст, у якім гэтыя інструменты разгорнутыя, усталёўвае залежнасць шляху. Фантазія, якая абумоўлівае набыццё і прызначэнне гэтых інструментаў, заслугоўвае ўважлівага вывучэння. Бізнес-мадэлі, якія яны падтрымліваюць, убудаваныя каштоўнасці, якія яны кадуюць, ступень арыентаванасці на чалавека, якую яны адлюстроўваюць, як яны тонка пераносяць адказнасць паміж зацікаўленымі бакамі, і структурныя няроўнасці, якія яны пагражаюць зафіксаваць - глыбока важныя. І сучасны кантэкст, у якім інструменты аўтаматызацыі прадаюцца і разгортваюцца, мае вялікія недахопы.

Абавязацельствы па ўдзелу ў грамадстве, арыентаваныя на асобы метадалогіі і падыходы да рэалізацыі, строгі і пастаянны этычны агляд, уключэнне сацыяльных навукоўцаў і мастакоў па змаўчанні ў працэсы распрацоўкі, алгарытмічны аўдыт, а таксама выразнае і ўсеабдымнае абмеркаванне таго, якія каштоўнасці ўкладаюцца ў інструменты (асабліва саспелыя). для перагляду: нявыказаныя сацыяльныя кампакты паміж грамадзянамі і камерцыйнымі / прававымі механізмамі кіравання) могуць прайсці доўгі шлях да забеспячэння аўтаматызацыі, не араматызаванай аўтарытарызмам, але не, калі мы будзем спаць за рулём гэтай машыны, якая самастойна едзе.

Штосьці гніе ў цэнтры мары, і нам трэба тэрмінова прачнуцца - перш чым аўтаматызаваць парушаныя абяцанні нашага мінулага ў саму тканіну нашай будучыні.