Выбрать главу

Ґу познайомився зі своїми першими інвесторами через розгалужену мережу стипендіатів. Він спілкувався з ними на зборах і зустрічах зі стипендіатами Тіля. Не те, щоб йому особливо хотілося відвідувати ці заходи. Він здебільшого пристосувався до мережі. Стипендіальна програма не мала структурованої системи зустрічей, окрім принагідних зборів у звичайному ресторані в Пало-Альто. «Насправді ж кожен робив свою справу», — згадує він. Іноді більш організовані групи збиралися разом, але зазвичай кожен покладався сам на себе.

Однак Пол, здавалося, розквітнув у цій некерованій системі. Йому подобалося, що для досягнення успіху там не існувало формальної структури. «Думаю, традиційна система передбачає дуже лінійний напрям того, що робити для досягнення успіху, — пояснював він. — Ти найбільш детерміновано потрапляєш на певний рівень успіху. І зазвичай, коли намагаєшся запустити компанію, насправді не існує підручника для визначення того, що тобі потрібно робити. Навіть якщо ти робиш все за підручником, це не гарантує успіху, тому що жодного підручника насправді не існує». Ґу подобався елемент ризику.

А між тим його щоденною працею було оцінювати ризики в такий самий спосіб, як це робили бізнеси й індустрії Східного узбережжя. Його компанія для передбачення майбутнього успіху використовувала такі критерії успішності, як загальний середній бал (GPA). В Upstart Ґу зосереджувався на специфічних способах оцінки. «Питання не в тому, чи спроможний ти повернути позику, а в тому, наскільки серйозно ти ставишся до своїх обов’язків». Він зрозумів, що люди, які двічі перевіряють свої домашні завдання або сумлінні на заняттях, схильні дотримуватися своїх обіцянок. Це був спосіб оцінювати людей за допомогою даних. У місці, де навички спілкування не на найвищому рівні, м’яко кажучи, алгоритми були надійнішим методом передбачень[25].

Ґу зайшов так далеко, що висловився, ніби алгоритм навіть визначає вдачу людини. Індикатори застерігали, що людина може бути ненадійною, якщо не має постійного контракту на мобільний номер, а використовує картки поповнення. Можливо, це попереджувальний знак, що людина не має стабільного заробітку.

Отже, нині Кремнієва долина навіть намагалася оперувати даними й цифрами для визначення характеру. Можливо, ці дані могли передбачити моральність, відповідальність і надійність людини. Можливо, хмарний софт з обробки даних про особу міг би замінити людське сприйняття й допомогти ейчарам передбачити, коли працівники звільняться, якими будуть їхні робочі показники та скільки вони протримаються на роботі. Він характеризував би менеджерів як «шаманів» або «термінаторів». Аналіз персоналу за допомогою ключових слів, як у Google пошуку, стає щоразу поширенішим, і навіть щось настільки ефемерне, як вдача людини, оцифровують.

Схоже на те, що інженери й діти, які були ботанами в школі, аналізують проблеми соціалізації так, немовби це інженерна проблема. Знаючи всі дані, вони зможуть знайти підхід до соціуму, зрозуміти, як їм говорити та взаємодіяти з людьми. Їм було складно ходити на побачення й тусити. Можливо, алгоритм здатен розв’язати проблему. Інженери вивчали соціальні зв’язки з одержимою пристрастю, вважаючи, що і їх вони зможуть хакнути.

У певному сенсі оцифровування характеру було способом залишатися політично коректним і водночас жорстко триматися фактів. Дані ж бо не збрешуть, чи не так? Суб’єктивні оцінки ображають людину, натомість цифрове визначення характеру є об’єктивним. Зрештою, вони визначили потенційні показники злочину за допомогою такої системи, як CompStat у Нью-Йорку — комп’ютерної обробки статистики, запровадженої в Департаменті поліції Нью-Йорка в середині 1990-х років. Уже ніхто не мусив казати: «Цей поганий район складається з представників цієї раси». Дані робили це за них.

Отже, думали вони, чому б алгоритмові не визначати, буде людина успішною чи ні. З певного огляду їхня система пішла проти етосу Кремнієвої долини. Усе життя якимось чином обраховується і може експоненційно розширюватися. Скажімо, польоти в космос або зміна правил фінансового світу не стали б можливими, якби не були низкою цифр. Дані виключають емоції, страх і — що дуже раціонально — відчуття поразки. Цифри — холодні, контрольовані показники. У них не буває творчої кризи й сентиментальних ступорів, які трапляються в людей тонкої душевної організації.

вернуться

25

Стаття Кевіна Харді «Using Algorithms to Determine Character», The New York Times, July 26 липня 2015 р.