Мир-фильтр. Как алгоритмы уплощают культуру - Кайл Чейка

оксфордской рубашки[31] закатанные рукава лучше, чем застегивающиеся на запястьях, а поднятый воротник – хорошая идея (вопреки моему собственному вкусу, сформировавшемуся в средней школе, когда я бунтовал против моды на Abercrombie[32]). Согласно алгоритму Echo Look, наилучший выбор для джинсов – синий деним. Система выдавала оценку, но не предлагала ни целостного понимания, ни эмоционального обоснования. “Проверка стиля” просто сравнивала ваш выбор со средним значением данных в своих архивах. Ваш вкус в моде представлялся наилучшим, когда соответствовал вкусу других людей. Более того, устройство Echo Look также рекомендовало немедленно купить одежду, соответствующую идеальному дресс-коду, и компания Amazon, продававшая ее, разумеется, извлекала прибыль из своего видения алгоритмической усредненности.

Такова модель культурных предпочтений “снизу вверх”, противоречащая как личному определению вкуса, так и существовавшей до интернета системе законодателей вкуса – людей, которые вручную выбирали, что является классным и крутым, и навязывали это всем остальным. Такая иерархия лучше всего показана в ставшей мемом сцене из фильма “Дьявол носит Prada” 2006 года. Мерил Стрип играет в нем копию главного редактора Vogue Анны Винтур, а Энн Хатауэй – ее наивную ассистентку, которая только постигает основы работы в модных журналах. В одном из эпизодов на героине Хатауэй толстый голубой свитер, который она по наитию купила на распродаже – похоже, не столько из-за его стильности, сколько из-за удобства. Но Стрип объясняет, что такое решение было продиктовано ей заранее, такими же редакторами моды, как она. Монолог Стрип звучит высокомерно: “Ради появления этого оттенка были затрачены миллионы долларов и огромный труд, и хотя вы уверены, что сделанный вами выбор подчеркивает вашу независимость от моды, на самом деле вы носите свитер, который был выбран для вас людьми в этой самой комнате из горы «тряпок»”. Его выбрали люди – законодатели вкуса.

В конечном итоге вкус – это своего рода алгоритм, который классифицирует вещи как хорошие или плохие. Уравнение, на котором он основан, учитывает личные предпочтения, предубеждения, почерпнутые из маркетинга, социальный символизм, а также непосредственное восприятие предмета культуры и в итоге выдает персональный ответ на вопрос, нравится ли вам данная вещь или отталкивает. Поэтому бывает трудно отличить этот органический социальный код от программного кода рекомендательных алгоритмов, но делать это крайне важно.

Кто должен говорить вам то, что вам нравится, – живой редактор моды или алгоритмическая машина, принявшая форму книжного магазина Amazon, ленты Spotify или домашней страницы Netflix? Это центральная дилемма культуры в Мире-фильтре. Первый вариант непредсказуем; в нем всем заправляют элитные хранители – могущественная группа, сформировавшаяся за столетие существования современной культурной индустрии и испещренная собственными слепыми пятнами и предубеждениями, включая гендерные и расовые. (В эту группу входят не только преимущественно белые редакторы модных журналов в Нью-Йорке, но и голливудские продюсеры, руководители звукозаписывающих компаний и музейные кураторы.) Однако человеческие недостатки могут оказаться еще более значимыми в алгоритмической экосистеме, когда действия массовой аудитории диктуют то, что нельзя не заметить. Де-факто частью этого уравнения являются расизм, сексизм и другие формы предвзятости.

Пользователи Сети часто изолированы от взглядов и культур, которые не соответствуют их собственным. Общую цифровую среду диктуют технологические компании с безжалостными капиталистическими экспансионистскими мотивами, которые создают не самую благодатную почву для культуры. Если редактор модного журнала может периодически использовать свои возможности, чтобы выбрать и продвинуть ранее неслыханную идею, то алгоритмическая лента никогда этого не сделает; она может лишь повторять уже сложившиеся взаимодействия. Таким образом, у нас, пользователей, оказывается меньше шансов столкнуться с чем-то шокирующе новым и решить для себя, нравится ли нам это. К примеру, мода часто становится сильнейшей формой искусства, если она не следует правилам и не гонится за усредненными показателями. Отчасти ее привлекательность заключается в нарушении социального кода: надеть что-то неожиданное или странное, даже иногда бросить вызов собственному вкусу. Это то, к чему не могут приблизиться никакие автоматические рекомендации. Алгоритмические ленты – это обоюдоострый меч: возможно, модельер из какой-нибудь социально отчужденной группы найдет способ обхитрить алгоритм Инстаграма и добиться популярности, не дожидаясь, пока его заметит белый редактор, который может быть предвзято настроенным к нему. Но в этом случае он подчиняется принципам технологической компании, еще более могущественной и еще более незрячей, нежели этот редактор.

Возможно, Amazon Echo Look стал слишком сложным алгоритмическим мостом. Критики скорее восприняли устройство как инновационную камеру, а не как приспособление для создания стиля. Оно так и не обрело популярность. В 2020 году компания объявила, что устройство снимается с производства и камеры с сопутствующим приложением полностью прекращают работу. В соответствующем заявлении компании говорилось, что она намерена “применить в моде искусственный интеллект и машинное обучение”. Функцию “Проверка стиля” встроили в приложение Amazon, предназначенное для покупок. Возможно, компания все же достигла своей конечной цели – собрать данные о наших вкусах, чтобы в будущем использовать их в каком-нибудь приложении с усовершенствованным алгоритмом рекомендаций.

Нормализация вкуса

Сила алгоритмического давления – не теория. Это не какое-то мрачное антиутопическое будущее, а всепроникающая сила, которая уже сейчас оказывает влияние на потребителей и создателей культуры. У потребителей бомбардировка рекомендациями может вызвать своего рода гипноз, который практически неизбежно приводит к прослушиванию, просмотру или покупке продукта – независимо от того, соответствует ли он вашему вкусу или нет. Подтверждение этому я обнаружил в колонке советов, опубликованной модным критиком Рейчел Ташджиан в ее электронной рассылке Opulent Tips. Валери Питер, женщина двадцати с небольшим лет, написала Ташджиан в 2022 году, пожаловавшись на то, что алгоритмические ленты усложнили осознание ее собственных стилевых предпочтений. “Я просидела в интернете последние десять лет и не понимаю, что мне нравится – то, что нравится мне, или то, что мне должно нравиться по желанию алгоритма”, – писала Питер, демонстрируя острый случай алгоритмической тревожности. Инстаграм, ТикТок и Пинтерест казались тупиком. “Мне нужно то, что мне действительно нравится, а не то, что мне пытаются продать”, – заканчивала она свое письмо. Я связался с Питер, чтобы выяснить, что именно вызвало этот кризис вкуса, и в итоге мы обсудили, как развитие социальных сетей коренным образом изменило наше отношение к культуре.

В то время Питер заканчивала аспирантуру, изучая электротехнику, и жила там же, где училась, – в Манчестере (Англия). В детстве, путешествуя между Нигерией в Британией, она весьма интересовалась модой и следила за всеми подиумными показами. Друзья говорили, что ей следует стать модным писателем, однако она решила выбрать более надежную с финансовой точки зрения карьеру, оставив свои увлечения в качестве хобби. Она рано получила доступ к интернету и еще подростком