Спасибо моим мужу и детям за их невероятную поддержку. Также спасибо Джону Джонсону, Стиву Уолдману, Маки Инаде, Беки Джефф, Аарону Абрамсу, Джули Стил, Карен Бернс, Мэтту ЛаМаните, Марте Пун, Лизе Рэдклифф, Льюсу Дэниелу и Мелиссе Билски. И, наконец, спасибо людям, без которых эта книга не могла бы родиться: Лоре Стросфелд, Аманде Кук, Эмме Берри, Джордану Элленбергу, Стивену Бейкеру, Джею Мэнделу, Сэму Кансон-Бенанаву и Эрни Дэвису.
В детстве я любила высматривать из окна машины номерные знаки других автомобилей. Я делила их на базовые элементы – числа, из которых они состояли. 45=3×3×5. Этот процесс, который называется разложением на множители, был моим любимым познавательным времяпрепровождением. Математика уже тогда очень меня интересовала, и особенно я была заинтригована простыми числами.
Моя любовь к математике постепенно переросла в страсть. В четырнадцать лет я отправилась в математический лагерь и вернулась домой, прижимая к груди кубик Рубика. Математика дала мне аккуратное, уютное убежище, где можно было укрыться от хаотичности реального мира. Математика двигалась вперед, ее поле знаний постоянно расширялось, от доказательства к доказательству. Я чувствовала, что могу сделать и свой вклад. Я изучала математику в колледже, и степень доктора философии получила тоже в области математики. Темой моей диссертации была алгебраическая теория чисел – область, основанная на разложении на множители, которое так интересовало меня в детстве. В конце концов я стала профессором в Барнард-колледже, математический факультет которого объединен с Колумбийским университетом.
А затем я резко изменила свою жизнь: ушла из колледжа и устроилась на работу специалистом по количественному анализу в один из крупнейших хедж-фондов – фонд David E. Shaw. Уйдя из академического заведения в мир финансов, я перенесла математику из абстрактной теории в практику. Операции, которые мы производили с цифрами, воплощались в триллионы долларов, перетекающих с одного счета на другой. Сначала я была ошеломлена и взбудоражена работой в этой новой лаборатории глобальной экономики. Но осенью 2008 года, не успела я проработать в этой области год с небольшим, экономика начала рушиться.
Это крушение продемонстрировало, что математика, когда-то бывшая моим убежищем, не только оказалась глубоко вовлечена в мировые проблемы, но и послужила причиной многих из них. Жилищный кризис, коллапс основных финансовых институтов, рост безработицы – все это произошло благодаря содействию и подстрекательству со стороны математиков, выдававших волшебные формулы. Более того – благодаря невероятной мощи, которую я так любила, математика смогла объединиться с технологиями, что привело к умножению хаоса и несчастий, а также к росту эффективности и масштабности систем, которые я теперь считаю ущербными.
Если бы мы проявили больше здравомыслия, мы отступили бы в тот момент на шаг назад, выяснили, как именно математика была использована во вред и что нужно сделать, чтобы предотвратить подобную катастрофу в будущем. Но вместо этого сразу после кризиса появились еще более крутые математические технологии, распространившиеся на новые области. С помощью этих технологий мы круглосуточно перерабатывали петабайты информации, большая часть которой была взята из социальных сетей или с сайтов интернет-магазинов. И анализ этих данных все больше сосредоточивался не на движениях глобальных финансовых рынков, а на людях – то есть на нас с вами. Математики и статистики изучали наши желания, перемещения и финансовые возможности. Они прогнозировали нашу кредитоспособность и оценивали наш потенциал в качестве студентов, работников, любовников, преступников-рецидивистов.
Это была экономика Больших данных, и она сулила потрясающие возможности. Компьютерная программа могла просмотреть тысячи резюме или кредитных заявок и за одну-две секунды разложить их по аккуратным спискам, поместив наверх самых многообещающих кандидатов. Это не только экономило время, но и считалось справедливым и объективным. Ведь в основе этой системы – не полные предубеждений человеческие существа, копающиеся в бумажных кипах, а машины, обрабатывающие бесстрастные цифры. Примерно к 2010 году математика утвердила себя в человеческих делах с небывалым ранее запасом прочности – и люди в большинстве своем это приветствовали.
Однако я увидела здесь проблему. Усиленные математикой приложения, на которых работала экономика данных, были основаны на выборе, сделанном несовершенными человеческими существами. Иногда выбор, без сомнения, делался из лучших побуждений. Но многие из этих моделей вставляли предубеждения, непонимание и предвзятость, свойственные каждому живому человеку, в программное обеспечение, которое во все большей степени управляло нашими жизнями. Подобно богам, эти математические модели были загадочными, а принцип их работы – непонятным ни для кого, кроме высшей касты – математиков и специалистов в области компьютерных наук. Их вердикты, даже неправильные и наносящие вред, оказывались вне рамок обсуждения и за пределами обжалования. И в их работе проявлялась тенденция к наказанию бедных и угнетенных слоев населения в нашем обществе, в то время как богатые становились еще богаче.
Я подобрала название для таких вредоносных моделей: оружие математического поражения, или сокращенно ОМП. Сейчас мы с вами разберем один пример, и я продемонстрирую разрушительные возможности этого оружия.
Как часто бывает, все началось с благой цели. В 2007 году Адриан Фенти, новый мэр Вашингтона, решительно взялся за улучшение недостаточно успешных школ. Перед ним стояла непростая задача: в то время половина старшеклассников едва дотягивала до конца девятого класса и лишь 8 % восьмиклассников осваивали соответствующую их возрасту программу по математике. Фенти нанял реформатора в области образования Мишель Ри и назначил ее на высокую должность председателя городского школьного совета Вашингтона.
Основной причиной, по которой ученики не получали знаний в достаточном количестве, считалось низкое качество преподавания. Поэтому в 2009 году Ри привела в действие план по «выкорчевыванию» плохих учителей. Этот процесс вскоре распространился на всю страну, затронув районы с наиболее проблемным образованием. И с точки зрения системного проектирования план был идеальным: давайте оценим учителей, избавимся от самых плохих и поместим самых лучших туда, где они смогут принести больше всего пользы. Говоря языком специалистов по анализу данных, это «оптимизирует» школьную систему, предположительно обеспечив лучшие результаты для детей.
