Евгений Черешнев

А во-вторых, например, страховки сейчас все чаще ориентированы на сбор данных именно о вашем поведении в магазинах. Поэтому ситуация, в которой страховка тупо перестанет действовать, если вы покупаете сладкие сдобные пончики при идентифицированных болезнях сосудов или приближающемся диабете, — дело недалекого будущего. То есть даже если пончики оплатил кто-то другой, трекинг в самом магазине может в теории легко выделить, у какой витрины вы стояли дольше всего. Этого будет достаточно для решения страховой компании. Пример, конечно, нарочито утрированный в иллюстративных целях, но вполне реализуемый

Когда у владельцев сервисов самостоятельно собрать наши данные не получается — приходится покупать. И дорого. Зачем Facebook купил Instagram за $1 млрд? Чтобы интегрировать поток фотографий в функционал своей социальной сети? Конечно же, нет — лишь для того, чтобы сопоставить базы пользователей и, объединив поведенческую информацию о них, получить возможность еще более точного профилирования и, как следствие, продаж еще большего количества рекламы и сервисов заинтересованным компаниям, в том числе не продающим конкретные товары, а занимающимся, например, исключительно политтехнологиями и управлением общественным мнением. Потраченный на покупку Instagram миллиард уже давно окупился.

Или другой пример — покупка популярного мессенджера WhatsApp за $21,8 млрд, или $55 за пользователя. Зачем? Чтобы добавить функционал мессенджера в социальную сеть? Конечно же, нет, главная цель — обогащение базы данных двумя потоками. Первый — это номера телефонов реальных людей, а второй — это метаданные, то есть информация о том, кто, с кем и когда общался. Сопоставляя эту информацию с основными базами Facebook и Instagram, соцсеть в разы расширила возможности настроек для рекламы. По моим подсчетам, Facebook сегодня зарабатывает в среднем $200 в год (!) на каждом активном пользователе. Поэтому в следующий раз, когда вам скажут «бесплатный продукт», знайте, что реальный продукт — это вы и уже ясно, как на анализе вашей личной жизни заработать.

С 1946-го многое изменилось. Лунным модулем корабля «Аполлон» уже управлял компьютер с тактовой частотой 2 мегагерца и объемом встроенной памяти 72 килобайта. Для сравнения: в iPhone 12 используются шестиядерные процессоры с частотой 2490 мегагерц [32], то есть у сотен миллионов жителей планеты в карманах находятся компьютеры в 10 000 раз (конечно же, по очень грубой оценке) мощнее тех, что обеспечили высадку человека на Луну.

Зачем нужна реклама, мы с вами довольно детально разобрались в предыдущих главах, — если оперировать терминологией маркетинговой воронки, просто для того, чтобы ваш профиль и идентификатор перемещался из колонки «неизвестный» в колонку «лояльный».

Маркетинговые системы типа Marketo с элементами ИИ предлагают атаковать клиентов контентом, который произведет максимальный эффект с точки зрения конверсии в покупку. Я говорю «атаковать», ибо то, чем занимается система, ничем иным, кроме как взломом человеческой психологии, не назовешь

И за эту способность выбирать за нас из миллионов доступных вариантов то, что нам нравится, берутся вполне живые деньги

Значительная скидка (от 30%) — это психологический элемент, который позволяет вам почувствовать себя лучше, чем вы есть на самом деле, за счет того, что вы оказались в нужное время, в нужном месте и вы везунчик: у вас сейчас есть возможность получить что-то на условиях, недоступных всем остальным людям.

-сферы не остановить), он в другом — если мы хотим называть себя свободным и прогрессивным обществом, то должны найти способ перестать собирать данные нынешними условно-обманными способами, изменить процедуры для передачи контроля над данными их производителям (а это непосредственно люди и бизнесы) и сделать данные коммерческой частной собственностью, как это происходило когда-то с вещными правами. Уважение к частной собственности ознаменовало переход от эпохи вождеств, основывавшихся на праве сильного, к цивилизованному обществу.

Машины на сегодняшний день научились извлекать смысл из текстов. Это означает, что сегодня ИИ может «просмотреть» новость на сайте и сжать ее смысл до одной фразы («Новая вспышка конфликта в секторе Газа»). Существуют многочисленные бесплатные и платные библиотеки, доступные программистам для разработки собственных решений с этим функционалом. Помимо работы с контентом, NLP очень помогает в автоматических переводчиках, ведь одна и та же фраза на русском, английском и японском может иметь совершенно разные (не тождественные) смыслы. ИИ сегодня умеет этот самый смысл все успешнее извлекать. Подробнее узнать об инструментах с открытым исходным кодом и скачать их можно здесь [33].