Лев Манович. Фото – manovich.net
Лев Манович (Lev Manovich) – исследователь цифровой культуры, профессор компьютерных наук Городского университета Нью-Йорка, создатель лаборатории Software Studies Initiative, которая визуализировала данные для Google и Публичной библиотеки Нью-Йорка; автор 15 книг, включая «Эстетику искусственного интеллекта», «Культурную аналитику» и «Язык новых медиа». По версии популярного американского издания The Vergе, входит в список «50 наиболее интересных людей, создающих будущее».
– В конце 90-х вы писали, что постиндустриальное общество создаст новый тип медиа. Они не будут тиражировать одни и те же идеи для огромного числа людей (таким был индустриальный мир), а научатся точно в срок доставлять читателю то, что нужно именно ему. Это реальность, в которой ключевым фактором станет свобода воли читателя. Получилось?
– В любой новой технологии, которую использует миллионы людей – машина, телефон, интернет или город – можно найти и положительные, и отрицательные эффекты. В 90-е, когда web стал популярным, у многих было ощущение, что сейчас наступит утопия. Западные интеллектуалы, а они в основном «левые», спроецировали на интернет все свои идеалы. Они надеялись на демократичное пространство. Более свободное, горизонтальное, где каждый сможет делиться своим творчеством или развивать бизнес.
Прошло 20 лет, и в середине 2010-х стало понятно, что люди пользуются не то чтобы интернетом, а, скорее, социальными медиа. А социальные медиа – это корпорации. И алгоритмы, которые они задействуют, не только помогают, но и направляют нас.
И тогда всеобщий энтузиазм превратился в свою противоположность – жуткий пессимизм. Стало модным всё это ругать.
Конечно, не без причины. Мы увидели, как алгоритмы использовались в предвыборной кампании Дональда Трампа. С помощью таргета пользователям отправляли месседжи, которые изначально были им интересны. То же самое с «Брекситом». Иногда технология действительно служит дурным целям – людям могут показывать спам или сомнительные лозунги. Правда, для этого можно использовать и обычный телефон, а не только новые медиа.
В этом и парадокс. Компьютер – сравнительно новая технология, которая позволяет обрабатывать и хранить неограниченное количество информации. Но, в конечном итоге, всё разнообразие свелось к нескольким рейтингам «самого популярного». Хотя по идее можно настроить интерфейсы сервисов по-другому – так, чтобы они подталкивали нас к открытию нового.
– Недавно Instagram подбросил мне видео про поросёнка. Я его посмотрела, и всю следующую неделю приложение безостановочно показывало свиней. Это происходит потому, что в сервисах вроде Instagram или TikTok алгоритм следит за кликами. Но если что-то зацепило мой взгляд, это совсем не значит, что я хочу видеть это второй раз.
– Хороший пример. У нас нет stable identity, мы не набор неких постоянных интересов. По крайней мере, хочется надеяться, что мы сложнее.
20-30 лет назад гораздо меньше людей, чем сейчас, пользовались компьютером. Теперь телефон и доступ к социальным медиа есть у двух третей населения земного шара. Поэтому компании делают интерфейсы своих сервисов как можно проще.
Google очень простой – вы видите бокс, где сразу можно набирать текст. У него нет таких алгоритмов, как в Instagram, но как только вы начинаете печатать, поисковик использует самые популярные запросы и подсказывает, как продолжить текст.
Ещё одна проблема – непрозрачная механика алгоритма. Представьте, что вы ведёте машину и просите навигатор составить для вас маршрут. Программа предлагает один или несколько вариантов, но вы не знаете, по каким принципам она этот маршрут построила. И почему один лучше другого.
С интернет-сервисами так же. Я не призываю слишком сильно усложнять интерфейс, но, мне кажется, стоило бы хоть немного «обнажить механику» и объяснить пользователю, почему он видит то, что видит.
Сегодня мы переходим на нейронные сети. И снова – неизвестно, как сеть принимает решение. Мы уделяем много внимания вопросам приватности или чувствительности в интернете. Но не проблемам прозрачности. А ведь можно было бы посмотреть, что там происходит и как решения распределяются между связями нейронов – если бы общество создало такой запрос.
– Думаю, компании скрывают принципы работы алгоритмов из-за конкуренции.
– Да. Но конкурировать можно по-разному. Кто сказал, что самый простой продукт будет самым востребованным? Возьмём Photoshop. Он безумно сложный. Профессионально использовать Photoshop – то же самое, что управлять самолётом. И всё же это программа номер один в своей нише. Оказалось, люди готовы работать со сложным продуктом. Так что идея упрощения, когда вся механика спрятана от пользователя, не всегда ведёт к успеху.
– Вы упомянули нейронные сети. Как раз сейчас Midjourney и другие сервисы, которые генерируют изображения, взорвали мир медиа. Все генерируют картинки, даже крупнейшие СМИ. Как думаете, сам принцип, когда программа анализирует уже существующие картины и на их основе создаёт свою – это новое явление? Или любой художник по сути действует так же?
– Художник, который жил несколько веков назад, до изобретения фотографии, не видел миллионы культурных объектов. Он мог быть мастером, но никогда бы не нарисовал картину мгновенно и в тысяче разных стилей. Конечно, это современный эффект.
Программа рисует разнообразно, очень быстро, а кроме того, она ведь не копирует имеющиеся изображения, а придумывает новые. Мы можем увидеть на рисунке животное, которое едет на велосипеде по луне, а луна при этом выглядит как бейгл. Кажется, что у нейронной сети есть воображение и представление о законах физики.
Мы говорим о феномене генеративных медиа. И это не только картинки, но и тексты, и музыка. Можно вспомнить сервис Google, который изобретёт для вас мелодию по простому текстовому описанию. Хорошую или плохую – я не могу сказать, я не музыковед. Но уверен, что 90% юзеров будут удовлетворены.
Значит, музыку для подкастов можно делать автоматически, и платить никому не нужно. То же самое с дизайном, video games. Вы можете создавать анимацию, видео, аудио – да всё, что угодно.
Всё это провоцирует много страхов. Но так было всегда, когда появлялась новая технология. И если посмотреть на дискурс вокруг нейросетей, то он не отличается от того, что говорилось о Википедии.
– Как генеративные медиа изменят работу с информацией?
– Уже сегодня интернет заполнен контентом, который люди генерируют с помощью нейронной сети. Вы можете завести аккаунт в YouTube, потом ChatGPT напишет вам текст, другая программа найдет подходящие видео и картинки или нарисует их сама, третья – создаст ведущего-аватар, а четвёртая поможет озвучить.
Недавно вышла статья о том, что 51% американских школьных учителей уже используют ChatGPT, чтобы готовить тесты. И мы с вами говорим не о будущем, а о том, что происходит сегодня. Будьте уверены: некоторые из ваших коллег-журналистов уже пишут тексты с помощью чат-бота.
ChatGPT был обучен на триллионах страниц. Это практически 70% всего содержания Интернета. То есть он уже прочел почти всё, что люди когда-то написали.
Я спросил его, кто такой Лев Манович, он сказал, что знает, и прекрасно меня описал. Но когда я попросил написать параграф про будущее искусства в моём стиле, то не узнал себя. Это были абсолютно стереотипные идеи, которые я никогда бы не озвучил.
Выходит, ChatGPT может отвечать на огромное количество вопросов и даже сдавать экзамены. Но всё-таки выдает пока лишь то, что уже существует в больших количествах.
– Давайте представим современный цифровой ландшафт и читателя, который в нём оказывается. Раньше он целенаправленно заходил, скажем, на новостной сайт. Там была своя иерархия информации: сверху политика и экономика, то есть самое важное, потом ещё что-то и «подвал». Сейчас человек листает ленту Facebook или Instagram, которую для него составил алгоритм. Что он видит? И что это значит?
– Это серьёзный вопрос. Раньше мы шли на сайт условной Financial Times, видели текст в специальной рубрике и воспринимали его в контексте всей газеты. Теперь куски, или «атомы», этой информации отрываются от места, где они «родились» и приносятся нам в ленту вместе с сообщениями друзей и прочим контентом.
Это фрагментарность, и она неизбежно ведёт к тому, что их изначальный смысл улетучивается. А иерархия [информации], существовавшая раньше, разрушается. У нас были энциклопедии, институты, искусствоведы и писатели, которые говорили, какая газета, фильм или книга самые важные. А теперь Сеть всё смешала.
С другой стороны, эти «атомы» доступны миллионам людей. Не нужно платить за них, идти в кинотеатр или покупать DVD. С точки зрения нашей старой культуры, существовавшей до конца 90-х, это ужасно. Но, возможно, в точки зрения культуры будущего, которая ещё не возникла, это демократизация и первый шаг к чему-то хорошему.
Что важнее? Чтобы все кирпичики были аккуратно уложены в прекрасную иерархию и существовали для ограниченного числа людей, которые могут за них заплатить? Или чтобы они рассыпались, но стали доступны всем?
Мне кажется, на этот вопрос нельзя ответить объективно.
Беседовала Елена Верещагина.
