Осмысление одного из самых трудных вопросов цифрового века.
1. Недостаток информации
При прояснении сложных или расплывчатых вопросов эффективным первым шагом обычно становится сосредоточение на фактах. Однако там, где дело касается соблюдения конфиденциальности, факты нам недоступны. Те, кто покушается на наши личные данные, будь то государство или бизнес, не хотят, чтобы мы ограничивали их приватность. Так, Агентство национальной безопасности США долгое время скрывало масштаб своих операций по электронной разведке. Даже недавно прозвучавшие разоблачения, сделанные бывшим сотрудником АНБ Эдвардом Сноуденом, дают лишь приблизительное представление о том, что происходит.
Ни один наблюдатель с полной уверенностью не может сказать, кто о ком и какие данные собирает в нашем мире сегодня. Некоторые организации, например АНБ, обладают несравненно большим объемом информации, чем кто-либо из отдельных граждан, но и они не знают ни всего набора алгоритмов, используемых коммерческими и правительственными организациями для работы с персональными данными, ни того, с какой целью эти алгоритмы используются.
Поэтому приватность сегодня — явление туманное и неопределенное, исследовать которое можно только донаучным образом. Нам приходится больше, чем хотелось бы, полагаться на теорию, философию, интроспекцию и анекдоты. Но это не значит, что мы не можем думать.
2. Что такое приватность
Отношение к приватности определяется культурными традициями. Родившись в штате Нью-Мексико, я провел одно лето среди индейцев пуэбло. Они жаловались, что антропологи нанесли их культуре больше вреда, чем миссионеры, поскольку обнародовали секреты их народа. Однако сын пожилой супружеской пары, которая рассказала мне об этом, сам стал антропологом. А китайские студенты в США имели обыкновение входить в комнаты без стука, не понимая, почему это недопустимо. Правда, и это изменилось, как переменился и сам Китай.
Иногда говорят, что для нынешней молодежи конфиденциальность не так значима, как для старшего поколения. Представители старшего поколения выросли в мире без портативных информационных устройств и чаще чувствуют себя неуютно перед направленной на них камерой.
Facebook и другие подобные компании ругают (илихвалят) зато, что они приучают молодежь проще относиться к деятельности АНБ и других разведывательных организаций. Возможно, что к наиболее активным борцам за соблюдение приватности относятся владельцы огнестрельного оружия, которые опасаются, что если они попадут в государственные списки, то оружие у них в итоге могут конфисковать.
Несмотря на разнообразие точек зрения на конфиденциальность, разговоры на политические темы обычно приводят к обсуждению компромиссов. Если государству необходимо анализировать информацию о каждом человеке, чтобы поймать террористов раньше, чем те совершат террористический акт, то человеку невозможно обеспечить одновременно и приватность и безопасность. По крайней мере, именно под таким соусом часто навязываются компромиссы.
В таком отношении к конфиденциальности есть некий перекос. Приватность, рассматриваемая в понятиях компромисса, неизбежно заключается в рамку освященного культурой фетиша, дающего чувство безопасности. В какой мере люди «готовы поступиться» личной информацией ради определенных преимуществ? При таком подходе неявно подразумевается, что стремление к конфиденциальности может быть анахронизмом, вроде слепого пятна в сетчатке глаза человека. Как будто речь идет о том, готов ли больной принимать невкусное лекарство для излечения от серьезной болезни. Подразумевается, что больной должен отказаться от такой разборчивости. Сходное утверждение гласит, что если люди «готовы поделиться большим», то они смогут получить больше удобств при пользовании социальными сетями или создать в них больше ценностей.
Такой подход есть попытка представить субъективное восприятие приватности как якобы переменчивое, но это может быть ошибкой. Что если в различии подходов к конфиденциальности у разных людей или культур содержится некая ценность? В конце концов, разнообразие культур следует считать истинным благом. Думать иначе значит подразумевать. что культурные, мыслительные и информационные навыки уже настолько хороши, что лучше некуда, что может быть только единственно верное отношение к личным данным. каким бы оно ни было. Экологу никогда не придет в голову, что эволюция достигла завершения. И, быть может, не следует загонять всех в единые правила информационной этики? Скорее всего, люди должны иметь возможность выбирать между различными уровнями приватности.
3. Приватность как средство влияния
В век информации конфиденциальность стала означать, что некие сведения, доступные для одних, недоступны для других. Приватность — это арбитр, решающий, кому быть больше под контролем.
Информация всегда давала преимущество в борьбе за богатство и власть, но в информационный век она стала главным оружием. Превосходство в обладании ею стало труднее отличить от денег, политического влияния и любых других показателей власти. Самые крупные финансовые схемы — всегда и самые компьютеризованные. Свидетельство тому — рост высокочастотного трейдинга. Большие вычислительные возможности не только дают преимущество отдельным компаниям. они стали важным макроэкономическим фактором, т.к. существенно расширили возможности финансового сектора. Такие компании, как Google и Facebook, не продают ничего, кроме вычислительных схем для повышения эффективности того, что мы все еще называем рекламой, хотя этот термин все больше теряет связь с увещеванием посредством риторики и стиля. Он приобрел значение прямого подталкивания людей к определенного рода информации. Сегодня большие вычислительные возможности все шире используются и в предвыборных кампаниях для поиска поддающихся убеждению избирателей и подталкивания их к нужному выбору. Приватность находится в центре баланса сил между государством и личностью и между деловыми и политическими интересами.
Такое положение дел означает, что человек, который не может защитить свои личные данные, теряет влияние. Приватность стала важным личным делом, которому большинство людей не обучены. Те, кто подготовлен к нему, лучше справляются с защитой своих личных данных в информационном веке (например, путем затруднения их кражи). Поэтому общество стало отдавать предпочтение людям с техническими наклонностями не только на рынке труда, но и в сфере личной жизни.
Некоторые киберактивисты настаивают. что нужно полностью исключить секреты. Но молодые радикалы, утверждающие, что совместное пользование данными— это прекрасно, часто одержимы идеями блокирования спайботов, которыми заражены большинство веб-сайтов, или использования шифрования при электронной связи. В этом они единодушны с крупнейшими техническими компаниями. Компания Facebook и ее конкуренты призывают своих пользователей к открытости и прозрачности, но прогнозирующие модели этих пользователей они держат в глубокой тайне.
4. Угроза зомбирования
Наша беда — исключительно благонравная техническая элита. Эти в большинстве своем молодые люди, управляющие гигантскими информационными компаниями, которые предоставляют такие современные услуги, как пользование социальными сетями или поиск во Всемирной паутине, а также их коллеги из мира разведки чаще всего действуют из лучших побуждений. Чтобы вообразить, каким наихудшим образом могут развиваться события, нам следует представить, что эти очаровательные радикалы превратились в злых старикашек или передали бразды правления в руки невежественных и корыстолюбивых наследников. Вообразить это нетрудно, поскольку подобные вещи регулярно происходили в человеческой истории. Тем, кто лично знает некоторых из этих преуспевающих в наши компьютерные времена людей, подобные мысли кажутся абсурдными. Но если мы хотим хоть как-то прогнозировать развитие технологии, мы должны как можно старательнее думать именно в этом мрачном направлении.
Если некий «наблюдатель», располагающий компьютером нужной мощности, соберет о ком-то достаточно много персональной информации, то он теоретически получит возможность предвидеть мысли и действия этого человека и управлять (манипулировать) ими. И если сегодня взаимосвязанные устройства могут быть еще не готовыми для выполнения этой задачи, то те, что придут им на смену завтра, будут готовы. Поэтому предположим, что какое-то сверхудобное потребительское электронное устройство нового поколения будет иметь форму пластыря на шее человека и будет способно напрямую получать из мозга информацию раньше, чем сам человек осмыслит ее, — например, о том, что он почти выбрал, в какое из ближайших кафе пойти. (Облегчение этого сложнейшего выбора стало стандартной задачей для потребительской техники нашего времени.)
Многие из компонентов, необходимых для создания подобных услуг уже существуют. В лабораториях, подобной той, которой руководит нейробиолог Джек Галлант (Jack Gallant) из Калифорнийского университета в Беркли, уже можно делать выводы о том, что видит, воображает или даже готовится сказать испытуемый, просто путем статистического анализа корреляции больших данных из функциональных ЯМР-томограмм его мозга, снятых в данное время, с обстоятельствами предшествующих исследований. Некий род чтения мыслей на основе одной лишь статистики уже был осуществлен.
Предположим теперь, что, имея при себе подобное сверхудобное устройство, вы находитесь на пороге решения пойти в кафе, но сами еще не осознали этого. И предположим также, что некий субъект, что-то вроде Facebook или АНБ будущего, имеет доступ к этому устройству и хочет перенаправить ваш интерес с кафе А к кафе Б. Когда вы уже выбрали кафе А, на вашем лобовом стекле появляется надоедливое послание от босса. Оно отвлекает и раздражает вас, и мысль пойти в кафе А больше не приходит вам в голову. Одновременно мысль о кафе Б выбрасывает на сайте знакомств твит от некоего перспективного потенциального кандидата. В вашем мозгу возникает просветление, и кафе Б вдруг представляется блестящей идеей. Вы стали объектом неопавловского манипулирования, осуществляемого целиком в зоне предсознания.
Идея этого мысленного эксперимента, имеющего долгую родословную в научной фантастике, состоит в том, что вычислительная техника и статистика могут позволить эффективно моделировать управление мыслями. Вполне возможно, что система рекомендаций из Сети в еще более сложных портативных устройствах может в ближайшие годы продвинуть нас в направлении к описанному выше сценарию управления мыслями.
5. Бич непрофессионализма
Традиционный способ увлекательного преподнесения научно-фантастической истории-предупреждения состоит в том, чтобы представить некоего злодея, который обретает всемогущество. Вместо рассмотрения подобного мрачного будущего я сосредоточусь на сценарии, который не только гораздо более вероятен, но и уже проявляется в своих начальных формах. Это не столько зловещая схема со сверх-профессиональными негодяями, сколько расплывчатая беда непрофессионализма.
В этом сценарии некая организация или, скажем, отрасль выделяет огромные ресурсы на алгоритмические манипуляции массами ради прибыли. Поначалу такой подход и впрямь будет приносить прибыль, но со временем станет абсурдным. И это уже происходит! Взгляните на масштабные статистические расчеты, которые позволили медицинским страховым компаниям США уклоняться от страхования клиентов, характеризуемых высокой степенью риска. В первое время эта стратегия оказалась прибыльной, но лишь до тех пор, пока число не имеющих страховки людей не стало недопустимо большим. Общество не смогло принять успех этой схемы. Представляется, что алгоритмическое нарушение приватности как средство достижения благосостояния и власти всегда будет приводить к подобным масштабным провалам.
Рассмотрим состояние современных финансов. Финансовые схемы, основанные на результатах масштабных статистических расчетов, поначалу часто успешны. Располагая достаточным объемом данных и достаточными вычислительными возможностями, можно экстраполировать будущее ценных бумаг, поведения человека или плавно протекающего процесса в мире — но лишь на какое-то время. Схемы на основе больших данных в итоге проваливаются по той простой причине, что одна статистика отражает лишь часть реальности.
До начала XXI в. в финансовых схемах на основе больших данных не использовалось вторжение в личную приватную сферу (например, путем моделирования поведения конкретных людей и подталкивания их к глупым займам под залог). Все было более отвлеченно. Моделировались ценные бумаги, и вложения в них управлялись автоматически без малейшего понимания того, что происходило в результате этого в реальном мире. Одним из первых примеров этого может служить фонд Long Term Capital Management в Гринвиче, штат Коннектикут. Это было блестящее и весьма успешное предприятие, но в 1998 г. оно рухнуло, и его спасение обошлось налогоплательщикам в огромные суммы. (Сегодня эту картину возобновляют схемы высокочастотного трейдинга, использующие еще большие объемы данных и более быстрые вычисления.) Однако в наши дни большая часть высокоавтоматизированного мира финансов использует те же самые массовые нарушения частной сферы, которые характеризуют шпионскую деятельность потребительского Интернета. Облигации с ипотечным покрытием, которые привели к мировому финансовому кризису, в итоге соединили нарушения приватности со схемами автоматического трейдинга. Произошел еще один космического масштаба провал, жертвой которого стало общество, Нет сомнений, что последуют и другие.
Речь идет не о сверхпрофессиональной элите, которая правит миром. Это касается каждого из нас, включая самых успешных операторов гигантских сетевых служб, которые не понимают происходящего. Нарушение приватности всех прочих людей поначалу работает, принося успех в результате вычислений, но в итоге приводит к краху. Такая схема уже порождала финансовые кризисы. В будущем кто-то, использующий самые мощные компьютеры и максимальные объемы личных данных, сможет достичь большего успеха в прогнозировании поведения всего населения, чем кто-либо другой в обществе. И последствия могут оказаться гораздо более мрачными.
6. Истинное значение больших данных
Человек, который продает возможности службы, способной собирать и анализировать информацию об огромном числе людей, склонен к крайней самонадеянности, достаточно глупой. Мне не раз приходилось слышать высказывания вроде такого: «В ближайшем будущем гигантские компьютеры смогут предсказывать поведение потребителей и направлять его так успешно, что вести дела будет не труднее, чем повернуть выключатель. Наши большие компьютеры притягивают деньги. как магнит железные опилки».
Мне довелось присутствовать, когда стартап из Кремниевой долины, надеявшийся быть приобретенным кем-либо из крупных игроков, заявил. что может отследить менструальный цикл женщины по тому какие ссылки она выбирает в Интернете. Компания утверждала, что может затем использовать полученную информацию для продажи этой женщине модных вещей и косметики в те периоды, когда она легче всего поддается воздействию рекламы. Такая схема может быть действенной до некоторого момента, но поскольку она основана исключительно на статистике, предсказать этот момент невозможно.
Подобным образом некая правительственная организация или, скорее, обслуживающий ее частный подрядчик может делать броские заявления о поимке преступников или террористов до того, как те совершат злодеяние, путем отслеживания и анализа состояния всего мира. Названия подобных программ (вроде Total Informational Awareness — «всеобщая информационная осведомленность») говорят о претензиях на богоподобную способность всевидения.
Научная фантастика рассматривала подобные вещи еще десятки лет назад. Один из примеров — «блок предупреждения преступлений» в фильме Стивена Спилберга «Особое мнение» (Minority Report), снятом по мотивам рассказа Филипа Дика 1956 г.. в создании которого я помогал много лет назад. Упомянутый блок в этом фильме ловил преступников еще до того, как они получали хоть какой-то шанс совершить преступление.
Создатели подобных систем надеются, что когда-нибудь метаданные позволят осуществить мегавариант неких «самозаполняющихся» алгоритмов для прогнозирования того, что мы намерены набрать на наших смартфонах. Пробелы в данных будут заполнять статистические алгоритмы. Изучение метаданных о преступных организациях с помощью таких алгоритмов должно выводить на неизвестных ранее ключевых членов этих организаций.
Однако пока, похоже, нет никаких свидетельств того, что метаданные позволили предотвратить террористические акты. Во всех известных случаях прямые расследования, приводившие к подозреваемым, предпринимались на основе соображений конкретных людей. В самом деле, когда ответственные представители различных масштабных компьютерных проектов (как частных, так и правительственных) начинали описывать, что они делают, заявления быстро опускались на землю, особенно при внимательном чтении. Однако при появлении намека на потенциальную террористическую угрозу наличие гигантской базы данных под рукой позволяет быстрее связать точки схемы этой угрозы. Но найти сами эти намеки база данных не помогает.
Сегодня часто демонстрируют дешевый фокус: анализ уже произошедших исторических событий, имеющий целью показать, что большие данные дали бы возможность заранее выявить ключевые фигуры этих событий. Примером может служить алгоритмический анализ современников Пола Ревира (Paul Revere), который показал, что Ревир был ключевой связующей фигурой в тогдашней общественной структуре. Исходным фактом в этом случае служит его членство в различных организациях перед началом войны за независимость США. Социолог Шин-Кап Хан (Shin-Кар Han) из Сеульского национального университета показал, что анализ сравнительно небольшой базы данных о составе различных патриотических организаций перед этой войной четко выявляет Ревира как ключевую связующую фигуру. Позднее аналогичные результаты получил на основе немного иной базы данных о тех же событиях социолог Киран Хили (Kieran Healy) из Университета Дьюка.
Можно быть достаточно уверенным, что именно Пол Ревир находился в самом центре групп, связывающих отдельных лиц. Эти результаты служат рекламой применения метаданных в деле обеспечения безопасности. Однако есть еще несколько факторов, которые следует рассмотреть прежде, чем настаивать, что исследования такого типа позволяют предвидеть события.
Пол Ревир, несомненно, занимал особое положение, позволявшее ему быть связующим звеном в каких-то делах. Однако если бы мы не знали исторического контекста, то не могли бы и узнать, что это были за дела. В подобном центральном положении мог бы оказаться человек, который умел варить лучшее пиво. Метаданные могут быть значимыми только при условии их увязки с обстановкой, определенной с помощью дополнительных источников информации. Статистика и анализ графов не могут заменить понимания, хотя какое-то недолгое время может казаться, что могут.
Опасность состоит в том, что статистический анализ больших данных может породить иллюзию машины. автоматически обеспечивающей безопасность, подобную иллюзии машин гарантированного благополучия, за которыми неизменно гонится Уолл-стрит. Огромное количество информации о нашей частной жизни накапливается, хранится и анализируется до того, как она продемонстрировала свою ценность.
7. Закон — это софт
Часто высказываются утверждения вроде такого: «Интернет и множество современных устройств, обменивающихся информацией через него, делают приватность отжившей». Но дело может обстоять и не так. Информационная технология разработана, а не открыта.
Это правда, что создание сетевой архитектуры с множеством пользователей и практически неисчислимым количеством соединений
сильно затруднило перемены. Архитектура стала «замороженной». Однако характер приватности в наших цифровых сетях еще не вполне заморожен. У нас пока есть возможность выбирать, чего мы хотим. Когда мы говорим о великих компромиссах между приватностью и безопасностью или между приватностью и удобствами, подразумевается, что эти компромиссы неизбежны. Мы как бы забываем о ключевой особенности компьютеров — их программируемости.
Поскольку люди связываются между собой и решают свои задачи именно с помощью софта — программного обеспечения, — возможно только то, что допускает этот софт. Это особенно верно в отношении правительств. Например, Закон о доступном медицинском обслуживании (Affordable Care Act, АСА, или Obamacare) теоретически позволяет ввести в некоторых штатах более высокую плату за медицинскую страховку для курильщиков, чем для некурящих. Теоретически— потому что в софте, разработанном для финансирования соответствующей программы здравоохранения США, не предусмотрено повышения цены страховки для курильщиков. Таким образом, закону предстоит вступить в силу без штрафа для курящих, и так он будет действовать до тех пор, пока в софт не будут внесены необходимые дополнения. Что бы ни думать о законе, именно ПО определяет, что будет происходить на деле.
Этот пример с штрафованием курильщиков указывает на более серьезные вещи. Хитрости в программах, обеспечивающих выполнение закона АСА или иного общественно значимого проекта, могут позволить узнавать о личной жизни людей больше, чем задумывали политики.
8. Как проектировать будущее, когда мы не знаем, что делаем
Есть два основных подхода к тому, как извлекать пользу из больших данных, не создавая побочного эффекта в виде вторжения в частную сферу. Один направлен на формулирование и ужесточение законодательных норм, а другой — на поощрение всеобщей открытости, чтобы каждый имел доступ ко всем данным и никто не мог получить неоправданного преимущества. Эти два подхода тянут в основном в противоположных направлениях.
Проблема с регламентацией приватности состоит в том, что она вряд ли будет выполняться. Статистика больших данных становится пагубной страстью, а регламентация частной сферы — чем-то вроде запрета наркотиков или алкоголя. Одной обескураживающей чертой регулярных утечек из АНБ оказывается то, что даже секретные правила и нормы, принятые этой организацией, почти не помогают. Ее работники используют служебное положение для того, чтобы шпионить, например, за романтическими приключениями. Тем не менее возможно, что некоторые новые нормы и надзор принесут какую-то пользу.
Л что же с противоположной идеей — расширения открытости данных? Проблема здесь в том, что значение имеет не только сама возможность доступа к данным. Более важны вычислительные возможности. используемые для их анализа. Всегда найдется кто-то с наиболее мощным компьютером, и соревнование с ним едва ли будет в вашу пользу. Открытость как таковая лишь усугубляет проблему, ибо усиливает стремление к обладанию самым мощным компьютером.
Доведем идею открытости до логического предела. Допустим, что АНБ завтра опубликует пароли ко всем службам и счетам, так что каждый сможет взглянуть на них. Google и его конкуренты тут же скопируют огромное количество данных, хранящихся в АНБ, систематизируют и проанализируют их лучше, чем это сможете сделать вы, и будут рады перехватить удачу у клиентов, которые могли бы использовать эти результаты с тем. чтобы найти способ манипулировать миром к своей выгоде, а не к вашей. Помните: сами по себе, необработанные, большие данные не дают могущества. Его дает сочетание больших данных с самыми мощными компьютерами, которых у вас нет.
Существует ли третий вариант? Почти общепринято мнение, что информация должна быть бесплатной. В частности, именно эта бесплатность позволила гигантским сетевым компаниям из Кремниевой долины так быстро подняться.
Есть смысл пересмотреть это общепринятое мнение. Если позволить информации иметь коммерческую стоимость, это может прояснить нашу ситуацию, вернув при этом вопросам приватности элемент индивидуальности, разнообразия и тонкости.
Если бы частным лицам платили за использование информации об их жизни, это могло бы устранить стремление к созданию обреченных на провал гигантских схем на основе больших данных. Схемы на основе данных должны будут приносить доход путем добавления стоимости, а не путем использования данных, принадлежащих частным лицам, против самих этих лиц.
Это тонкий вопрос, и я исследовал его в сотрудничестве с экономистом Исследовательского центра Пало-Алто и Института Санта-Фе Брайаном Артуром (W. Brian Arthur) и аспирантом Стэнфордского университета Эриком Хуаном (Eric Huang). Хуан расширил наиболее популярные модели страхового бизнеса, чтобы посмотреть, к чему приведет введение цены на информацию. Хотя результат сложен, общая картина такова: если компаниям придется платить людям за их информацию, это затруднит им выборочный подход, и им придется охватить людей, от которых в ином случае они бы отказались.
Важно подчеркнуть, что речь идет не о перераспределении преимуществ от крупных компаний в пользу мелких: введение платы за информацию будет полезно всем, поскольку каждый сможет зарабатывать больше вследствие стабильности и роста экономики. Более того, невозможно иметь такое количество государственных инспекторов, которое потребовалось бы для контроля выполнения законодательства о приватности. Вероятно, справиться с этой задачей могла бы та же самая армия частных бухгалтеров, которая обеспечивает сегодня жизнеспособность рынков.
Если рассматривать информацию как нечто, имеющее коммерческую ценность, то принципы коммерческого равноправия могли бы разрешить не поддающиеся точному определению дилеммы приватности. В сегодняшнем мире очень трудно обеспечить себе некий внутренний уровень конфиденциальности, если не иметь серьезных технических познаний. Людям, не обладающим такими познаниями, приходится либо присоединяться к социальным сетям, либо, если не сделать этого, столкнуться с большими трудностями в деле задания своего уровня приватности. В мире же с платной информацией человек сможет повышать или понижать цену своей информации и таким образом выбирать свой "уровень серого». Все что для этого потребуется — задание всего одного числа: цены.
Кто-то хочет сфотографировать вас? Теоретически он может сделать это, но плата за использование снимка может оказаться для него неприемлемо высокой. Задав слишком высокую цену за свою информацию, человек может потерять некоторые из своих преимуществ, но это — один из способов, которым может быть достигнуто культурное разнообразие даже при повсеместном распространении датчиков, связанных с большими компьютерами.
Есть здесь и политический аспект: при бесплатности информации финансовые возможности правительств в том, что касается шпионажа, ничем не ограничены, ибо люди не имеют возможности воздействовать на власть деньгами. Введите плату за информацию, и человек сможет решать, какую степень доступа к своей информации предоставить правительству, просто задавая цену этой информации.
Приведенное выше кратчайшее изложение дает лишь намек на идею платной информации, и даже если я продолжу еще на многих страницах, многие вопросы останутся. Но то же самое относится и к другим альтернативам. Ни один подход к проблеме приватности — ни радикальная открытость, ни новая регламентация — еще не доведен до зрелости.
Крайне желательно рассмотреть возможности проверки всех имеющихся идей. А сетевые инженеры должны встроить в программы все рассмотренные выше варианты независимо оттого, будут они когда-либо использоваться или нет, чтобы сетевые программы могли поддерживать будущие идеи и о платной информации, и об ужесточенной регламентации, и о всеобщей открытости. Мы не должны исключать ни одного варианта, если есть вероятность того, что мы когда-нибудь сможем применить его.
Мы, создающие большие системы обработки данных и устройства, связывающие эти системы, сталкиваемся с запутанной ситуацией, которая с развитием технологии будет лишь усугубляться. У нас есть весьма весомые основания делать то, что мы делаем. Большие данные могут сделать наш мир более благополучным, эффективным и жизнеспособным. Мы не должны останавливаться. Но при этом мы должны помнить, что наших знаний недостаточно, чтобы не ошибаться.
Нам нужно научиться действовать так, словно наша работа— это всегда лишь черновик, и всегда делать все возможное для того, чтобы предусмотреть возможность пересмотра сделанного вплоть до полной переделки.
(с) Джарон Ланир