Фронтиры технополитики

2023-02-16 19:21:05 Чат-боты в политике. Часть 1: технооптимистичный взгляд

На фоне разрастания дискуссии вокруг ChatGPT полезно посмотреть, какое влияние это может оказать на политические процессы. Разные ИИ-ассистенты и чат-боты на сайтах госуслуг не в счет – нужно посмотреть на участие чат-ботов в конкурентном политическом процессе. И здесь есть ранние кейсы участия алгоритмов в электоральной гонке.

Первый кейс. В 2018 году активист Митихиро Мацуда баллотировался на пост мэра токийского района Тама-сити в качестве представителя программы искусственного интеллекта. Предвыборные плакаты и материалы содержали изображения андроида-женщины, в то время как кандидатом в мэры был алгоритм, обученный на открытых данных Тама-сити. Программа алгоритма была построена на основе петиций граждан, поданных в городской совет – исходя из их содержания, в программе акцент делался на социальных проблемах, с которыми горожане сталкивались в повседневной жизни. В итоге на выборах алгоритм занял третье место.

Второй кейс. В 2022 году чат-бот «Лидер Ларс» был выдвинут от Синтетической партии Дании для участия в парламентских выборах. «Лидер Ларс» представлялся алгоритмом и официально возглавлял политическую партию, участвуя в дискуссиях с пользователями со всего мира. Алгоритм как представлял текущую программу партии, так и дополнял ее: отвечая на вопросы пользователей, алгоритм получал дополнительную информацию о предпочтениях избирателей и транслировал ее в дальнейшем. Например, ядро его программы составляло предложение ввести безусловный базовый доход. Взойти на политический Олимп не удалось, так как партия не набрала нужное количество подписей для участия в ноябрьских выборах 2022 года. Но чат-бот до сих пор доступен в Discord. Минус: алгоритм способен понять английского собеседника, но отвечает на датском .

Эти кейсы показывают два основных преимущества алгоритмов/чат-ботов (в идеальном виде):
- в условиях недоверия граждан политическим партиям и парламентам чат-боты и алгоритмы способны поддерживать персональную коммуникацию, получать обратную связь, стимулировать политическое участие в разных проявлениях;
- алгоритмы и чат-боты создают программу в реальном времени, опираясь на желания и чаяния избирателей, а не экспертное мнение политтехнологов и консультантов.
Получается, нужно просто заменить кандидатов и партии чат-ботами?

Не все так просто. Завтра будет пост со второй частью – покажем, что остается не так с чат-ботами для их превращения из PR-хода в полноценных политических агентов. Открыть/Комментировать

2023-02-07 10:50:25 Открыть/Комментировать

2023-02-05 09:47:27 Почему автоматизация окончательно раздробит средний класс

Если дистанцироваться от взгляда, что автоматизация рабочих мест влияет на всех одинаково («рано или поздно нас всех заменит искусственный интеллект»), то можно заметить далеко идущие последствия технологизации труда для среднего класса.

Существуют разные подходы к определению среднего класса исходя из дохода, защиты от бедности, материальной обеспеченности. Один из подходов учитывает род деятельности/занятости человека: представители среднего класса ассоциируются с квалифицированными обладателями высшего образования, менеджерами, специалистами, экспертами, которые не занимаются ручным трудом.
Однако центральная тенденция технологизации – это переход от автоматизации рутинной деятельности к автоматизации мало- и среднекогнитивных операций, выполнением которых занимается во многом значительная часть «белых воротничков», относящихся к среднему классу. В итоге эти тенденции ведут к его размыванию: автоматизация производства вытесняет с рынка труда каждого шестого представителя среднего класса, а оставшиеся пять нуждаются в переквалификации. Как итог, в самых радикальных прогнозах средний класс сужается до наемных сотрудников, занимающих руководящие должности, а также представителей креативных индустрий и собственников бизнеса.

Более того, средний класс всегда воспринимается как ядро демократии и политического участия. Однако автоматизация оказывает влияние и на размывание среднего класса по данному признаку: в то время как вытесняемые с рынка труда начинают поддерживать левые партии и снижают электоральную активность, сохранившие за собой рабочие места продолжают активно участвовать в выборах и голосуют за консервативные или правые политические силы. Таким образом, происходит распыление избирателей от центристских партий к партиям по всему идеологическому спектру, что далее ведет к пересборке крупных социальных коалиций.

Конечно, описанное не является сценарием, который обязательно реализуется в полном виде. Однако текущее взаимодействие сферы образования, рынка труда, показателей статуса и престижа таково, что большая часть прогнозируемого может воплотиться в жизнь. Открыть/Комментировать

2023-02-02 12:53:05 Почему ChatGPT (и ему подобные) в образовании и науке – это хорошо

Пост про ChatGPT на канале должен был быть на выходных и иметь совсем другой стиль, но актуальные события заставляют разместить его пораньше и в другом контексте.

На фоне готовности объявить ChatGPT едва ли не угрозой национальной безопасности представим радикально-оптимистичный взгляд. Кому и почему в современном университете ChatGPT и ему подобные несут пользу? Всем.

1. Помощь и исследователям, и тем, кто пишет «статьи», когда того требует конъюнктура. Не секрет, что в современном университете ученый ученому – рознь. Есть люди, которые инвестируют в публикации новые модели, метафоры, данные, чтобы открыть ранее неизведанное в своей области – это обычно сложные и скрупулезные работы. Есть те, кто пишет наукоподобные рукописи, чтобы пройти конкурс, закрыть отчетность, выполнить план – статьи, где на 4-5 страницах рассказывается о всех проблемах мира и как их решить. ChatGPT помогает обеим группам. Первые могут спокойно делегировать машине незначительные вопросы, когда нужно вспомнить автора теории или уточнить фактологический материал (а-ля Джарвис), при этом оставив за собой всю работу по концептуализации и моделированию нового (ChatGPT новые исследовательские метафоры не придумывает, проверено). Вторые – делегировать машине целиком написание небольшого текста-шаблона, сократив свои временные издержки на «научное бремя».

2. Помощь студентам, преподавателям и научным руководителям. Если принять во внимание девальвацию высшего образования, то следующая ситуация закономерна и нормальна. Студенты: кто заинтересован и способен, делает своими силами на заслуженную оценку, кто не заинтересован и не в силах сделать – обращается к ИИ и получает среднюю оценку. Преподаватели: работают с теми, кто заинтересован и кого сумели заинтересовать, а также отрабатывают формальные часы с наименьшими энергозатратами с теми, кто не заинтересован и кого не заинтересовали. Или преподаватели могут создавать креативные задания, с которыми машина не справится напрямую.

3. Помощь управленцам в науке и образовании. Руководителям ВУЗов (и не только) все перечисленное тоже предоставляет преимущества. С одной стороны, можно сохранить статус-кво, что описано выше (сохранение разных образовательных и научных реальностей внутри университета). С другой стороны, можно запустить перенастройку системы, так как появляется возможность увидеть, насколько эти реальности несопоставимы по качеству результатов. В контексте перенастройки системы потребуется стимулирование новых форматов создания и обмена знаниями, когда машина участвует в процессе наравне с человеком. Отсюда - перестройка университетской бюрократии, изменение критериев научной деятельности, трансформация образовательного процесса, изменение образовательной инфраструктуры и т.д.

Всё перечисленное, напомню, радикально-оптимистичный взгляд. Подводных камней много, их можно обсуждать. Посмотрим.

На выходных - резюмирующий текст по автоматизации. Открыть/Комментировать

2023-01-30 10:07:03 Открыть/Комментировать

2023-01-28 10:42:47 Компании с самым большим числом патентов в области ИИ

Из топ-7 компаний в мире по числу патентов в области искусственного интеллекта три компании - из Китая. Данные, кстати, за 2021 год, сейчас скорее всего ситуация ещё интереснее, но итоговые цифры за 2022 появятся ещё нескоро

При этом первые два места сейчас принадлежат как раз китайским компаниям: Tencent (владеющая в числе прочего главным китайским мессенджером WeChat и кучей разработчиков игр) с 9.6 тысячами патентов и Baidu (главный китайский поисковик) с 9.5 тыс. патентов. У замыкающей тройку лидеров американской IBM - скромные на фоне лидеров 7.3 тысячи патентов

Что ещё интереснее - это темпы роста. Буквально в 2017 году по числу патентов в области ИИ лидировали Microsoft, Samsung и IBM, но с тех у них патентов стало где-то вдвое больше. А у китайских компаний - в 10-15 раз больше

Понятное дело, что патент патенту рознь и одна технология может быть ценнее десятка других, но темпы, с которыми растут китайские техи поражают Открыть/Комментировать

2023-01-25 08:12:50 Грани цифрового неравенства

Минцифры России в 2021 году объявило о начале второго этапа борьбы с цифровым неравенством, понимая его как неравенство в доступе к высокоскоростному Интернету. Однако следует отметить наличие гораздо большего количества измерений цифрового неравенства.

1. Неравенство в доступе к высокоскоростному Интернету (классическое понимание). Речь идет о дисбалансах в проникновении высокоскоростного Интернета в городах и сельской местности, что предопределяет различия в масштабах предоставления электронных услуг, а также неравенство в доступе к новым образовательным, экономическим и прочим возможностям, требующих онлайн-участия.

2. Неравенство в доступе к автоматизированным системам и цифровым госуслугам. Предоставление электронных услуг и продуктов имеет проактивный характер: учет данных пользователя в разных реестрах данных позволяет заранее определить, в каких услугах и в какое время возникнет потребность, создать заявки и рассчитать финансовые издержки на услуги. Отсутствие данных пользователя в важных реестрах ведет к необходимости самостоятельного обращения в государственные службы и создает предпосылки для неравенства в обеспеченности услугами, даже если на эти услуги есть равные права.

3. Неравенство, порождаемое непрозрачностью алгоритмов, неэффективным регулированием обучающих данных, некачественной регистрацией решений автоматизированных систем. Непредвзятость алгоритмов определяется тем, какие причинно-следственные предпосылки и обучающие данные использовались при их внедрении. Неравенство может быть заложено в допущениях и предпосылках, на которых основывается алгоритм. Примером является ситуация 2020 года в Великобритании, когда из-за эпидемии коронавирусной инфекции были отменены экзамены, а для выставления оценок выпускникам использовали алгоритм, который основывается на исторических данных об успеваемости школы и данных внутренних рейтингов учеников. Итогами выставления оценок алгоритмом стали заниженные оценки выпускников обычных школ и непомерно высокие оценки выпускников частных школ, что было обусловлено прежде всего несовершенством самого алгоритма, учитывающего в качестве объясняющей переменной уровень школы обучающихся.

Считается, что решение проблемы цифрового неравенства должно идти последовательно от ликвидации дисбаланса в проникновении высокоскоростного Интернета к регулированию прозрачности алгоритмов. Однако с учетом фрагментированности процессов цифровизации в разных сферах, более целесообразным видится работа по всем выделенным направлениям одновременно.

Тема цифрового неравенства на этом не ограничивается. В частности, есть более сложные измерения цифрового неравенства, которые будут рассмотрены позже. Открыть/Комментировать

2023-01-23 17:48:08 Открыть/Комментировать

2023-01-23 17:23:45 Приветствую всех читателей!

Данный канал посвящен цифровой политике и технополитике - наблюдаемой прямо сейчас трансформации политической среды, при которой технологии замещают институты, переформатируют организационные структуры, создают новые измерения социальных конфликтов и перераспределения власти. Необратимость и беспрецедентность этой трансформации являются дискуссионными, поэтому важно фиксировать любые новации в технополитике для прогнозирования будущих реалий.

Почему фронтиры цифровой политики? "Фронтиры цифровой политики" - метафора, которая лучше всего отражает множественность и непредзаданность ролей и статуса новых технологий в политике. Изначально фронтир - это подвижная пограничная территория, где не действуют законы соседних с ним стран, но где все соприкасаются со всеми, и где идет активное освоение земель самостоятельными лицами. Фронтиры цифровой политики - это подвижные и пока малоизученные границы взаимодействия политики и технологий, в динамике порождающие новые режимы власти, мобилизации, коммуникации и солидарности на основе цифровых и прочих новаций. Поэтому технополитика рассматривается во всем многообразии тем.

Что включает контент канала?
Записи и лонгриды на разные темы, в которых пересекаются технологии, политика, государство и общество
Разбор кейсов и примеров реализации цифровой политики, межстрановые сравнения, наборы данных, статистика
Анонсы и аннотации собственных научных публикаций - резюме официальных авторских работ, размышления по их будущему развитию
Также будут репосты из других каналов, ссылки на актуальные новости/события, которые связаны с технополитической тематикой

Есть также сайт, на котором размещена более полная информация об авторе + собраны и обновляются научные публикации автора + будут презентоваться более масштабные проекты.

Для связи всегда доступен по контактам из профиля канала, дополнительные контакты - на сайте. Открыть/Комментировать