Самая престижная бизнес-школа в мире, Harvard Business School славится не столько своим уровнем образования, сколько своим брендом – она стала именем нарицательным, которое ассоциируется с заоблачными возможностями и невероятным карьерным ростом. Ее выпускники занимают около 20% руководящих позиций в крупнейших компаниях из списка Fortune 500, их можно найти среди президентов и губернаторов.
Ключевой успех школы основан на интеграции в процесс обучения методики case studies — так называется теоретическое и практическое изучение конкретных примеров из реальной жизни, их детальный разбор и выработка на базе этого возможных действий. Обучение в школе значительно расширяет горизонты, знакомит с будущими лидерами, нередко – будущими бизнес-партнерами.
Исторически так сложилось, что самой жизнеспособной атмосферой для ведения бизнеса в оказался именно капитализм. К 21-му веку он приобрел ряд новых нюансов, но не поменял своей сути: цель его та же, что и во времена Маркса, — тривиальная эксплуатация одного «прямоходящего» и «разумного» другим с целью извлечения максимальной прибыли.
Недавно профессор вышеупомянутой бизнес-школы Шошанна Зубофф решилась к сухому немецкому Das Kapital добавить определение «надзорный». Surveillance Capital, или S-Capital, сегодня приносит баснословные прибыли, методы и масштабы извлечения которых были недоступны воображению основоположника марксизма.
О том, как S-Capital незримо меняет привычный порядок вещей в жизни современного общества, и о грядущих способах его регулирования написала профессор Зубофф в своей книге «Эпоха надзорного капитализма», и об этом мы расскажем вам в этой статье.
История становления (читай – накопления) капитализма в ранних формах подразумевала труд рабочих или механизированный процесс: наемные работники производили сырье и продукцию, а хозяева сбывали ее в виде товара, с продажи которого формировалась прибавочная стоимость. Опираясь на эту несложную схему, к примеру, максимальная рыночная капитализация General Motors к 1965 году достигла $225 млрд: за этой цифрой стояли 40 лет труда более, чем 735 тысяч сотрудников. (Данные из книги “The Age of Surveillance Capitalism”). У корпоративного гиганта со штаб-квартирой в Бостоне – General Electric (компания ведет отсчет своей истории с 1892 года) максимальная капитализация достигала $140 млрд (в 2018 г. – $121,6 млрд).
Facebook, основанный в Кембридже в 2004 году, к 2016 году достиг капитализации в $332 млрд при штате менее чем в 18 тысяч человек.(Сегодня капитализация Facebook составляет почти 600 млрд).
Правда, впечатляет? Без шума и грохота, пыли и дыма. «Стальной император» Эндрю Карнеги диву бы дался — ведь только с его состоянием сравнима капитализация Facebook, стартовавшая 16 лет назад в гарвардской общаге. Механизмы извлечения прибыли кардинально изменились, теперь процесс создания пресловутого Das Kapital и успех предприятия требуют нового подхода. Хотя, по сути, цель та же – прибыль, и примата материи, главенства базиса по отношению к надстройке тоже никто не отменял.
Производство капитала подразумевает наличие ресурсов, но Alphabet и Facebook не владеют предприятиями по добыче природных ископаемых или чем-то в этом роде. Им все же нужны ресурсы — чтобы создавать, настраивать и контролировать алгоритмы. Но эти ресурсы – в основном человеческие, и извлекать ископаемые надо не из рудников на Аляске, а из голов в Калифорнии. Выглядит так, будто кампании делают деньги из воздуха, а более конкретно — из информации.
Речь идет о наращивании поведенческой ценности — данных о нас самих, которые собирает поисковик. Информация о поведении каждого отдельного пользователя и есть основной метод производства в «надзорном капитализме».
Владение такими объемами информации само по себе прибыли не приносит. Компании, занимающиеся сбором поведенческой ценности, не располагали реальным продуктом. Ситуация резко изменилась с появлением контекстной рекламы. Ad Words и Ad Sense способствовали рождению «надзорного капитализма». Сбором данных генерируется огромный Big Data, из которого вырабатываются персонифицированные предложения для мотивации таргетируемого пользователя на приобретение тех или иных товаров или услуг. Все пока еще, конечно, несколько косолапо, и такая реклама не всегда достигает своей цели.
Проблема в том, что для более точного попадания пока не хватает данных – хотя при этом отслеживание поведения пользователей уже успешно монетизируется. Несмотря на то, что заметное количество выстрелов остается холостыми, капиталы, приносимые «надзором», постепенно начинают приобретать воистину гигантские масштабы
Но то ли еще будет! Не зря профессия Big Data Management в списке самых перспективных. Будущие специалисты — манипуляторы наших жизней постараются делать поменьше холостых выстрелов, обрабатывая наши данные.
Благодаря закону Евросоюза о порядке использования файлов cookie, принятому несколько лет назад, все наконец-то узнали, что это за «печеньки» – что такое файлы cookie. Cookies обрабатывают личные данные и поведение пользователя на отдельно взятом сайте. Сортировка и профилирование этих данных позволяет собрать своего рода интернет-досье пользователя.
То же происходит с ‘Like’ Facebook, или подобными «жми»-функциями его вассалов (Instagram) и оппонентов (YouTube). Оценивая записи других пользователей или сообществ, предоставляется возможность предсказывать действия пользователя и предлагать ему контент или напрямую продукт, соответствующий его интересам или потребностям.
Инструментарий сбора данных о пользователях дополняют камеры с технологией распознавания лиц: это, как отмечает профессор Зубофф, — один эффективнейших инструментов в этом плане. Во-первых, они могут собирать информацию в тот момент, когда мы об этом даже не подозреваем: проходя по улице, гуляя с близкими или детьми, делая покупки или посещая банк. Во-вторых, алгоритм с определенной долей вероятности может фиксировать эмоции и настроения. Это позволяет значительно дополнить электронное «портфолио» пользователя.
Цифровой мир интегрируется и в бытовую среду: умные колонки, умные холодильники, дома и прочая AI-утварь создает внушительный поток данных о нас самих: когда мы просыпаемся, какой образ жизни ведем, наши вкусы и предпочтения. Все это помогает алгоритмам создать примерную модель нашего поведения и узнать о нас больше, чем известно нам самим.
Компании вроде Facebook и Google заинтересованы в накоплении поведенческого избытка (так Зубофф именует общий накапливаемый массив данных о поведении пользователей); однако в своих методах они недостаточно серьезно относятся к праву человека на неприкосновенность личной жизни.
Например, в 2018 году разгорелся скандал из-за того, что британская компания Cambridge Analytica использовала личные данные более 50 млн пользователей Facebook во время предвыборных кампаний.
Google Street View, собирая кадры населенных пунктов, немного перестаралась, запечатлев не только улицы и фасады, но в отдельных случаях также интерьеры домов и планировку дворов. После проверки Google-автомобиля выяснилось, что из-за ошибки в алгоритме собиралась и личная информация пользователей: логины, пароли, платежные данные и все прочее, что могло быть получено из открытого трафика.
В настоящее время в мире еще нет международных организаций, регулирующих сбор, хранение и использование данных, касающихся личной жизни пользователей. Уже стали появляться законы – их появление спонтанно или вызвано ситуационно, как, к примеру, в ЕС. Так что пока S-капиталисты или спецслужбы по-прежнему не имеют четких рамок в международном или локальном масштабе, чем и удачно пользуются, продолжая собирать массивы поведенческих данных.
Недавно разразился скандал в связи с несанкционированным использованием спецслужбами более 3 млрд фотографий пользователей Facebook, YouTube и прочих сетей. Скандал сейчас набирает обороты и уже резонировал в Forbes и The New York Times.
Учитывая случающиеся эксцессы, формирование законодательной базы для защиты данных личного характера становится крайне актуальным, хотя принятие и внедрение таких законов займет значительное время.
Корпорации проводят политику активного накопления и, по сути, захвата пользовательских данных любого вида. Эта тема богато представлена в литературных фантазиях и утопиях – от «1984» Джорджа Оруэлла до страшилок Netflix, в которых нарисован мир, где установлен тотальный контроль и слежка за каждым индивидуумом. Такой мир становится реальностью в Китае, где алгоритмы оценивают «благонадежность» граждан по их действиям.
Однако сам по себе «надзорный капитализм» не преследует целей, схожих с оруэлловским тоталитаризмом. Напротив, накопление компаниями информации о наших предпочтениях помогает оптимизировать среду потребления. Корпорации, заинтересованные в удовлетворении наших потребностей (и тем самым – своей потребности в обогащении), делают это гораздо эффективнее при наличии таких данных.
В общем, остается «только» вопрос о законах, регулирующих получение, хранение, распространение, воспроизведение, передачу и прочее использование информации личного характера. Регулирование этой сферы со стороны государственных органов и частных корпораций должно оставлять человеку право распоряжаться своими данными — информацией о данном человеке, его местонахождении, взглядах, предпочтениях, моделях поведения и т.д. Только при этом условии демократическое общество сможет защитить права и свободы граждан в условиях «надзорного капитализма».
Как уже говорилось в начале статьи, человечество выбрало капитализм – не важно, какой: американский, китайский или российский – и до сих пор в основном придерживается этой формы общественного устройства (исключения типа Северной Кореи – не в счет). Какой будет дальнейшая судьба современного капитализма, ставшего «надзорным», — покажет будущее.
Понравилось? Мы готовим объемный материал, в котором мы не лапидарно расскажем о главном инструменте «надзора» — искусственном интеллекте, AI. Хотя этот интеллект искусственный, не органический и не обладает сознанием, он не просто нейросеть, а нечто большее.
Не пропустите и подписывайтесь на наши новости.