⅁‌‌‌‌ garage.digital

Разрешит ли ИИ неразрешимые политические споры? Техножурналист Роб Хорнинг рассказывает о новых проектах на базе машинного обучения, которые помогают небольшим группам достичь консенсуса. И настроен он скептически: автоматизацию публичной сферы сложно отличить от технологичной тотальной слежки.

Согласно социологу Юргену Хабермасу, публичная сфера — это место, где производится консенсус. С одной стороны, консенсус не дан заранее — люди сами должны его создать через серию коммуникативных действий. Или, проще говоря, договориться друг с другом — найти убедительные аргументы и придумать компромисс между ними. С другой стороны, в теории Хабермаса не существует никакой вышестоящей инстанции, которая могла бы этот консенсус валидировать. Консенсус рационален — но только постольку, поскольку его произвели рациональные коммуникативные действия.

Недавно в Google создали «Хабермас-машину». Это большая языковая модель, которая, по задумке разработчиков, ускоряет производство согласия в политических вопросах. Вот как она работает: допустим, есть группа людей с политическими разногласиями. Сначала нейросеть собирает мнения у каждого отдельного участника — и, опираясь на эти данные, генерирует некое «усредненное» высказывание. Участники выставляют ему оценки — по ним модель понимает, достигнут ли компромисс. Процесс повторяется до тех пор, пока оценки не достигнут максимума.

Еще один пример — недавний прототип приложения для манипуляции общественным мнением. По задумке разработчиков, оно поможет запускать вирусные информационные кампании в социальных медиа — и так менять реальность. Пользователям рассылаются пуш-уведомления с готовыми текстами, а им остается только их запостить.

Проблема таких «Хабермас-машин» в том, что они, как пишет Хорнинг, подменяют политику псевдо-физикой. То есть некими законами природы, данными свыше — и с которыми нам остается только согласиться. Только место «природы» здесь занимает черная коробка алгоритмов.

Но если вчитаться в самого Хабермаса, то станет понятно, что идея автоматизированной публичной сферы противоречит сама себе. В этих проектах ИИ занимает место высшей инстанции, валидирующей или отвергающий решения сообщества. А Хабермас в своей теории как раз пытался избавиться от этой фигуры рационального суверена.

Еще одна проблема — прагматическая. Разработчики из Google утверждают, что их проект призван помочь сообществу перейти от слов к политическому действию. Но в реальности достижение консенсуса не предшествует действию — а, скорее, идет бок о бок с ним. Если между участниками нет доверия и они не умеют самостоятельно решать конфликты, то их действия быстро потеряют согласованность.

Internal exile

Habermas machines

Achieving consensus can be hard, so wouldn’t it be nice if a machine could produce it as a kind of consumption good?

www.group-telegram.com/fr/againstthedigital.com/184

1.6K viewsDec 15, 2024 at 14:45

Разрешит ли ИИ неразрешимые политические споры? Техножурналист Роб Хорнинг рассказывает о новых проектах на базе машинного обучения, которые помогают небольшим группам достичь консенсуса. И настроен он скептически: автоматизацию публичной сферы сложно отличить от технологичной тотальной слежки.

Согласно социологу Юргену Хабермасу, публичная сфера — это место, где производится консенсус. С одной стороны, консенсус не дан заранее — люди сами должны его создать через серию коммуникативных действий. Или, проще говоря, договориться друг с другом — найти убедительные аргументы и придумать компромисс между ними. С другой стороны, в теории Хабермаса не существует никакой вышестоящей инстанции, которая могла бы этот консенсус валидировать. Консенсус рационален — но только постольку, поскольку его произвели рациональные коммуникативные действия.

Недавно в Google создали «Хабермас-машину». Это большая языковая модель, которая, по задумке разработчиков, ускоряет производство согласия в политических вопросах. Вот как она работает: допустим, есть группа людей с политическими разногласиями. Сначала нейросеть собирает мнения у каждого отдельного участника — и, опираясь на эти данные, генерирует некое «усредненное» высказывание. Участники выставляют ему оценки — по ним модель понимает, достигнут ли компромисс. Процесс повторяется до тех пор, пока оценки не достигнут максимума.

Еще один пример — недавний прототип приложения для манипуляции общественным мнением. По задумке разработчиков, оно поможет запускать вирусные информационные кампании в социальных медиа — и так менять реальность. Пользователям рассылаются пуш-уведомления с готовыми текстами, а им остается только их запостить.

Проблема таких «Хабермас-машин» в том, что они, как пишет Хорнинг, подменяют политику псевдо-физикой. То есть некими законами природы, данными свыше — и с которыми нам остается только согласиться. Только место «природы» здесь занимает черная коробка алгоритмов.

Но если вчитаться в самого Хабермаса, то станет понятно, что идея автоматизированной публичной сферы противоречит сама себе. В этих проектах ИИ занимает место высшей инстанции, валидирующей или отвергающий решения сообщества. А Хабермас в своей теории как раз пытался избавиться от этой фигуры рационального суверена.

Еще одна проблема — прагматическая. Разработчики из Google утверждают, что их проект призван помочь сообществу перейти от слов к политическому действию. Но в реальности достижение консенсуса не предшествует действию — а, скорее, идет бок о бок с ним. Если между участниками нет доверия и они не умеют самостоятельно решать конфликты, то их действия быстро потеряют согласованность.

BY ⅁‌‌‌‌ garage.digital