…Каких людей считать полезными членами общества, а от каких сл | Моноклер
…Каких людей считать полезными членами общества, а от каких следует избавиться, как от балласта. Евгеника и сегодня популярна в США, только мы ее так не называем. “Ты нам подходишь”, “Ты обладаешь правильными качествами, качествами тех, кто прежде добился здесь успехов”».
Комментируя появление платформ для видеособеседований, таких как HireVue, которые разрабатываются промышленными психологами и, кроме вербального теста, проводят сопоставление словесной информации с мимикой, жестами и эмоциями претендента, социолог из Корнеллского университета Ифеома Аджунва отмечает:
«Как и любой социолог, я знаю о стереотипах. Но я прежде не думала о том, что стереотипы можно закодировать в программе. Появление новых технологий привело к новым формам дискриминации, не предусмотренным нынешними антидискриминационными законами… Восприятие эмоций всегда крайне субъективно. Кроме того, многое зависит от культурных особенностей. К примеру, русский и американец одну и ту же эмоцию выразят совершенно по-разному: разными жестами, разными телодвижениями… У людей есть предрассудки и стереотипы, да. Но один менеджер с предрассудками просмотрит, скажем, 100 резюме за день, а вот программа с предрассудками, которыми пользуется вся корпорация, обработает сотни тысяч резюме. Меня беспокоит, что в результате автоматизации производства в обществе может возникнуть новый подкласс постоянно безработных людей. Человек получает отказы, а время идет. И вот в какой-то момент он понимает, что он и вовсе не востребован как работник. Кроме того, некоторые группы населения могут стать в принципе непригодными к трудоустройству, что попахивает евгеникой».
Как не вспомнить статью «Интеллект: темная история господства», в которой исполнительный директор и старший научный сотрудник Центра изучения будущего интеллекта Стивен Кейв рассказывает, когда и зачем интеллект был возведен в культ и кем и как он использовался в качестве прикрытия и оправдания господства одних людей над другими на протяжении веков, или рассказ Айзека Азимова «Профессия», где показано «светлое будущее», в котором машины определяли, к каким профессиям предрасположен человек, не оставляя им шанса на собственный выбор?
По этому поводу математик и специалист по обработке данных Кэти О’Нил, которая выступила на TED с темой «Эра веры в “большие данные” должна закончиться», говорит:
«Я очень боюсь, что все придет к тому, что тестирование будет начинаться задолго до подачи заявления. У нас уже есть система, готовящая нас к подаче заявления. Я бы назвала ее магистралью. И не сейчас, а в самом мрачном будущем, которого я боюсь, будет все то же самое, но раньше. Тестирование будет начинаться в детстве. Крупные компании будут собирать данные об обучении нашх детей. К семи годам машине будет понятно, на какую работу они смогут претендовать. За годы обучения в средней и старшей школе работодатель лишь уверится в своем мнении: да, это неудачники, они не заслуживают хорошей работы…».
Конечно, сегодня это история про США и до нас эти тенденции не скоро доберутся, однако, кажется, есть о чем задуматься.
