Юк Хуэй — в гостях у подкаста Acid Horizon! В нем он рассказывает про свою новую книгу о планетарном мышлении. Импульсом для ее написания, как рассказывает философ, послужило отсутствие по-настоящему политической философии технологий. Вот несколько хайлайтов из обсуждения:

🔗 планетаризация — это процесс, при котором пространство начинает подчиняться временной логике. Он связан, в частности, с колонизацией, хотя совсем не ограничен ей

🔗 вызовы эпохи антропоцена (например, климатический кризис) существуют для всех на Земле — вне зависимости от национальных границ. Поэтому и планетарное мышление должно развиваться вне зависимости от существующих национальных конфигураций

🔗 планетарное мышление всегда исходит из локальной (и заведомо неполной) перспективы — хотя и претендует на универсальность

Stay tuned — скоро мы расскажем об идеях философа подробнее, сосредоточившись на первых главах его книги. И выясним, как это — философствовать планетарно.

Чем больше моделей ИИ, тем лучше! Исследовательница технологий Кристина Лу доказывает это в своей новой статье в журнале Combinations. Разработчики уже научились сглаживать предрассудки, которым подвержены алгоритмы. А исследователи алгоритмической этики помогают создать ИИ, отражающий множественные точки зрения, а не одну единственную перспективу. Но это не решит главной проблемы, уверена Лу: сейчас все большие модели ИИ мыслят одинаково.

Скажем, большие языковые модели — будь то ChatGPT или Claude — имеют одинаковую онтологическую архитектуру. То есть то, как отдельные концепты соотносятся друг с другом — и к каким паттернам активации нейронов приводят. Все потому, что разработчики используют одну и ту же архитектуру трансформера, которая успела зарекомендовать себя на рынке. А еще — из-за того, что большие модели необычайно прожорливы, и для их обучения нужно много качественных данных. Поэтому разработчики нередко используют одни и те же датасеты.

К тому же, обучение конкурентоспособных языковых моделей попросту мало кто может себе позволить. Это требует огромных энергетических, финансовых и корпоративных ресурсов. В конечном счете, пишет Лу, само устройства рынка ИИ приводит к тому, что модели становятся все больше похожи друг на друга. А учитывая то, что мы все чаще полагаемся на ИИ, это может привести к гомогенизации мысли в целом.

Но на самом деле ИИ может помочь нам научиться мыслить по-новому, преодолев существующие культурные границы. Для этого нужно создать рыночную экосистему, в которой преимущество будет у небольших моделей с разнообразной архитектурой, заточенных на конкретные задачи — а не у ультимативного алгоритма, который умеет все. Но важно, чтобы эти модели имели интерфейс для связи друг с другом — и могли бы образовывать многосоставные гибриды.

На кону не просто будущее ИИ, утверждает Лу. Будущее интеллекта в целом — за химерическими моделями, которые объединяются друг с другом, коллаборируют и мутируют.

В нашем посте об этнографии алгоритмов мы обращались к онтологии-в-практике, разработанной антропологом Аннмари Мол. В своем исследовании атеросклероза Мол предлагает посмотреть и на болезни, и на техники их лечения как на набор практик. И тела, пораженные болезнью, и медицинские технологии существуют не как статичные сущности, но, скорее, осуществляют себя через конкретные действия.

Сегодняшний пользователь — это тоже в каком-то смысле пациент. Во всяком случае, так его видят продуктовые дизайнеры, утверждает исследователь техники Илья Смирнов. В новом эпизоде подкаста «юзер-гайст» от DH-центра ИТМО Илья разбирается в пересечениях между медицинскими исследованиями и социальными исследованиями технологий.

Ведь пациент — это, на самом деле, протокиборг. Если люди обращаются к медицинским институтам, они заведомо готовы к расширениям своего тела — лишь бы вылечиться. А еще и цифровые сервисы, и медицинские технологии схожи в том, что они собирают множественные реальности наших тел и знаний в локальные конфигурации. С одной стороны, эти сборки нас дисциплинируют и ограничивают, а с другой — открывают новые способы взаимодействия с внешним миром.

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.

21 декабря в «Гараже» пройдет артист-ток Алексея Шульгина — а потом перформанс кибер-панк-группы 386DX. Вот наш пост, в котором мы рассказываем об истории этого легендарного проекта. Дуэту художника и старого компьютера на чипе 386DX уже больше 20 лет!

На этот раз в перформансе примет участие саунд-художница Камила Юсупова. Ностальгические хиты мирового рока дополнит нойз и эмбиент. Если вы хотите прийти на артист-ток и концерт, не забудьте зарегистрироваться.

Делимся с вами новым сезоном Gamething — экспериментального подкаста о видеоигровой культуре, который ведут гейм-дизайнер Пиппин Барр и устный историк Дэвид Волински. На этот раз они рассуждают о внутриигровой фотографии в широком смысле — об агентнтости камеры в играх, статусе скриншота как документа и этике цифрового виденья.

Барр известен тем, что выступает в роли и теоретика, и практика геймдизайна. Мы рассказывали про его книгу, в которой он описывает скрытое вещество видеоигр — вычисления, правила, интерфейсы и деньги. Звучит как обычная книга про game studies, но есть одно «но» — каждый свой тезис Барр проиллюстрировал собственной игрой-прототипом. А Волински взаимодействует с игровым сообществом скорее в роли антрополога — например, он взял больше 600 интервью у разработчиков и теоретиков.

Подкаст Барра и Волински выходит в необычном формате. Сначала они договариваются играть в одну и ту же игру, а потом отправляют друг другу голосовые сообщения о своем опыте. Это больше похоже на аудиодневник на двоих. В этот раз они выбрали восемь игр с принципиально разной механикой. Скажем, Red Dead Online (2018) — это онлайн-режим для Red Dead Redemption 2, симулятора дикого запада с открытым миром. В этой игре есть фоторежим, но фотографировать других — значит быть уязвимым: камера не защитит от агрессивных игроков с оружием.

С другой стороны, есть игры, в которых фотографирование превращается в основную задачу. Например, в Pokémon Snap (1999) игроки выступают в роли ученых, преобразующих фауну игрового мира в упорядоченный фотоархив. Но чтобы сделать удачное фото, нужно разучить хореографию движений покемонов. Хорошо сфотографировать пикачу — не так-то просто, потому что он постоянно подпрыгивает; нужно попасть в момент, когда он замрет после прыжка. А хоррор-игра Fatal Frame (2002) раскрывает связь фотографии со сверхъестественным, которая была сильна с самого появления этой технологии. Чтобы защититься от призраков, игрокам нужно поймать их в кадр.

В сущности, Барр и Волински анализируют то, как мы смотрим на видеоигры — или как взгляд трансформируется в цифровых мирах. Отправная точка для их теоретических интуиций — «О фотографии» Сьюзен Сонтаг и Camera Lucida Ролана Барта. Но есть и важные тексты о внутриигровом фото, которые ведущие не затрагивают. Зато вы можете их прочитать, ведь еще в 2021 году художник Константин Ремизов собрал и прокомментировал для нас шесть громких эссе в этой области. Они доступны на сайте Garage Digital.

Выходим с каникул — и делимся с вами гайдом о том, как думать как социотехнический исследователь. Его написал социотехнический исслеователь Ранджит Сингх. Главный хайлайт его текста — четыре главных допущения, на которые опирается его собственная исследовательская практика. Вот они:

📍 Чисто технических систем не существует.
📍 Каждый технический артефакт заключает в себе определенную перспективу на общество — и пути к его трансформации. Но общественные изменения всегда неравномерны, и исследователям следует обратить внимание на различия в технологическом опыте у разных людей.
📍 В каждой технической системе заключен набор выборов. Часть из них делают те, кто строят систему, а часть — те, кто ей пользуется. Вопрос в том, почему мы выбираем одно, и не другое — и какой ценой.
📍 Между технологией и обществом существуют отношения обратной связи — они определяют форму друг друга.

Если вы хотите больше узнать о том, где заканчивается общество, а начинается технология (или о том, почему эта граница такая туманная) — советуем текст антрополога Ника Сивера об ИИ как корпоративном явлении. Вот здесь — наша краткая выжимка из него.

Бороться против капитализма — не только бесполезно, но и не очень-то и нужно, ведь со временем он станет жертвой собственных противоречий. Поэтому нужно не противодействовать капитализму, а, наоборот, помочь ему набрать обороты. Во всяком случае, так утверждает акселерационистская философия. В ее противоречиях разобрался Мэтт Саути — специалист по философии Ника Ланда и главред The Latecomer Mag.

Сам термин «акселерационизм» придумал философ Бенжамин Нойс в 2010 году. Так он назвал философию французских постструктуралистов — Жиля Делеза с Феликсом Гваттари, Жана-Франсуа Лиотара и Жана Бодрийяра. Эти философы устали от бесконечных жалоб на капитализм со стороны левых — и предложили радикальный выход. Капитализм — это мощная фрагментирующая сила: физический мир он редуцирует до простых числовых сигналов (у каждой вещи — своя цена). Но, как писали Делез и Гваттари в «Анти-Эдипе» (1972), нужно не тормозить этот процесс детерриторизации, а, наоборот, присоединиться к нему. И тогда капитализм, как кислота, разъест сам себя.

Но сам Нойс акселерационистов не очень-то ценил — даже имя, которое он им дал, в его понимании звучало пренебрежительно. С его точки зрения, такой подход лишает критику негативности: скажем, неясно, как трудящимся бороться с эксплуатацией и плохими условиями труда.

Но в 2013 году этот термин реабилитировали философ Алек Уильямс и экономист Ник Срничек — в своем «Манифесте акселерационистской политики». Они попытались сформулировать конкретную политическую программу для левых, опираясь на марксисткий экономический анализ. И для них существующие капиталистические инфраструктуры — это трамплин в будущий мир посткапитализма, где не будет никаких форм подчинения или исключения.

Наконец, в середине десятых акселерационизм становится частью интернет-культуры. Он приходит в Twitter — и так появляются l/acc и r/acc, акселерационизм левых и правых. Как и многие другие (например, «безусловный» — u/acc). Вишенка на торте — эффективный акселерационизм, или e/acc: его манифест написал венчурный инвестор Марк Андресен. По-сути, это просто новое название для технооптимистичного либертарианства: все и так хорошо, не мешайте нам зарабатывать деньги.

Новых акселерационистов объединяет одно — они опираются на работы Ника Ланда, но при этом интерпретируют их неверно, уверен Саути. Ведь позиция Ланда — антигуманна. В его философской вселенной субъект истории — сам капитализм, а не человек. Именно поэтому, уверен Ланд, мы не должны тормозить развитие капитализма. И как только он станет достаточно умным, а мы перестанем способствовать его развитию, от нас избавятся. И Ланда — в отличие от остальных акселерационистов — это мрачное будущее без людей вполне устраивает.

В чем связь между ткачеством, кибернетикой и феминистской теорией? Ее раскрывает инсталляция Кристины Пашковой «Глаз мастерицы», доступная в Открытом хранении. Она состоит из текстильных полотен, дополненных видео, визуальной поэзией и звуковым ландшафтом.

Мы можем сказать, ничуть не сомневаясь, что аналитическая машина ткёт алгебраические узоры так же, как жаккардовый станок ткёт листья и цветы. В этом, как нам кажется, он отличается оригинальностью, на которую разностная машина вряд ли могла бы претендовать. Это слова Ады Лавлейс — гениального математика и визионера. Она была важным соавтором и другом английского изобретателя Чарльза Бэббиджа, который в 1837 году придумал аналитическую машину, или прообраз современного компьютера.

Вычислительная машина Бэббиджа была по-настоящему универсальной. Пользователи могли сами задать алгоритм вычислений с помощью перфокарт. Но сами перфокарты появились еще до изобретения протокомпьютера: их использовали в жаккардовом ткацком станке. Отверстия в карте определяли, какие нити выйдут на поверхность полотна, а какие — останутся невидимыми. Так можно было автоматизировать создание сложных визуальных паттернов.

Как напоминает философ Сэди Плант, Ада, в отличие от самого Бэббиджа, предвидела, что его машина может быть использована не только для вычислений. Она была уверена, что это устройство сможет создавать любые репрезентации — от слов до изображений и звуков. Но на практике аналитическая машина была реализована только сто лет спустя, когда немецкий инженер Конрад Цузе разработал компьютер Z3. Правда, по задумке создателя, его машина должна была делать расчеты для военной промышленности нацистской Германии, а не создавать искусство.

Как показывает Плант, в фигуре Лавлейс собрались основные противоречия кибернетической эры — за сто лет до ее начала. Хоть умные машины, обладающие Тьюринг-полнотой, и могут плести любые смысловые узоры, их развитием двигает именно военная промышленность. Но в начале патриархальных машин для убийства стоит ткацкий станок — вместе с фигурой женщины-ткачихи.

Инсталляция Пашковой отталкивается от феминистской перспективы на историю вычислений. Полотна были созданы на цифровом жаккардовом станке TC2 — который сочетает возможности цифрового и ручного ткачества. А на одно из полотен, Enemy target, проецируется код из игры, описывающий поведение автоматической турели.

А вы когда-нибудь изображали чат-ботов? Датский медиа-исследователь Мальте Эрслев называет это бот-мимикрией: на Reddit есть целый сабфорум, где пользователи пишут от лица глуповатых ИИ-моделей. Притворяться роботом — это значит и упражняться в медиа-идиотизме, и писать теорию ИИ наоборот, уверен автор. Ведь миметические исследования алгоритмов начинаются с того, как их видит интернет-культура — и только затем приходят к свойствам самой технологии.

Боты в сети упорно мимикрируют под нас — хотя мы точно знаем, что большие языковые модели устроены иначе, чем мы сами. Чем больше они втираются к нам в доверие, тем больше поведенческих данных собирают — и тем лучше нас узнают. Проще говоря, подражать другому — значит не превратиться в него, а лучше его узнать. Но что если сделать все наоборот, и самим поиграть в роботов?

Эрслев уверен: это вполне валидный способ узнать что-то об ИИ. Особенно если вспомнить, что многие алгоритмы проприетарны — и пользователи вряд ли смогут узнать точно, как они работают. Ведь чтобы писать от лица бота, сначала нужно понять, какие принципы стоят за его письмом.

Другой вопрос в том, почему идея мимикрии занимает такое прочное место в нашем техносоциальном воображении. Знаменитый тест Тьюринга как раз построен на подражании: сможет ли машина притвориться человеком — и так обмануть оператора? Хотя тест был придуман еще в 1950 году, разработчики ИИ и сегодня используют его для того, чтобы продемонстрировать производительность новых моделей.

Проблема в том, что, по задумке самого же Тьюринга, его метод обнаруживает не некий абстрактный интеллект. В своей знаменитой статье «Вычислительные машины и разум» он намеренно уходит от попытки дать «мышлению» философское определение. Скорее, тест Тьюринга показывает, может ли машина совершать действия, внешне неотличимые от мышления в человеческом понимании.

Разработчики дисциплинируют машины — чтобы они вели себя, как люди. Но у этого процесса неизбежно есть и обратная сторона: машины начинают дисциплинировать пользователей. Выйти из этой петли можно, если повернуть отношения мимикрии в обратном направлении. Играть в роботов — значит ставить под вопрос культурные тропы о машинах и машинном. И, потенциально, — представить иные, не основанные на мимикрии сборки машинного и человеческого.

Кристина Пашкова (о ее работах в Открытом хранении мы рассказывали совсем недавно!) открыла персональную выставку на «Фабрике». Она называется «Циклы связей — Ре:действие», и мы советуем обратить внимание на ее публичную программу.

Уже завтра философ и киберфеминистка Йожи Столет расскажет о ткачестве как телесной и интеллектуальной технологии. А на следующей неделе пройдет серия артист-токов с художницами, переосмысляющими текстиль как медиум. Мика Сатоми покажет, как текстильное ремесло встречается с электроникой — а также взломом и неправильным использованием технологии. А Хоуп Ванг переосмыслит ткацкий станок как место, где воспоминание и изображение вступают в противоречие — и выяснит, как ремесло смыкается со сном.

Делимся свежей подборкой опен-коллов для художников и исследователей!

🔗 Исследовательский проект Identity Crisis Network организует конференцию в Загребе, которая будет посвящена противоречиям художественных, политических и иных идентичностей. Авторы пропоузалов, прошедших отбор, получат гонорар (€250), жилье на время конференции и частичное покрытие расходов на транспорт. Дедлайн — 28 февраля.

🔗 Исследовательский центр Бенджамина Браттона Antikythera (наследник программы Terraforming в «Стрелке») объявил конкурс научно-фантастических сценариев. Тема — геополитика планетарных вычислений. Отобранные сценарии опубликуют, а авторам заплатят гонорар ($150). Дедлайн — 15 марта.

🔗 Итальянский журнал Robida объявляет опен-колл в 11-й номер, посвященный садоводству в широком смысле (от сада как ладшафта до климатических кризисов). Принимают теоретические эссе, гайдлайны, травелоги и многое другое. Дедлайн — 31 марта.

Можно ли собрать архив всех полигонов Земли — и так сделать ее идеальную цифровую копию? В этом заинтересована и игровая индустрия, и проекты, связанные с предсказанием климата. Но художница Элис Бакнелл предупреждает: слишком увлекшись симуляцией, мы рискуем навсегда потерять оригинал.

Цифровые двойники реальных систем — и социальных, и органических — все плотнее вплетаются в нашу повседневность. Аэропорты используют симуляции пассажиропотока в реальном времени. А урбанисты опираются на симуляции при городском планировании — как если бы действие легендарной игры SimCity (1989) происходило в реальном мире.

Корпорации, обладающие мощными вычислительными ресурсами, разрабатывают симуляции планетарного масштаба. Например, в Nvidia создали платформу Earth 2. По задумке компании, она пригодится и в видеоигровой индустрии (где сможет создавать убедительные имитации реальных климатических условий), и в метеорологических прогнозах.

Природа симуляций, о которых пишет Бакнелл, двойственна. С одной стороны, они нужны индустрии развлечений, которая переносит нас в другие вселенные. А с другой — они могут помочь нам предотвратить природные и системные катаклизмы в нашем собственном мире. Но проблема в том, уверена художница, что такие симуляции работают в консервативной логике — то есть конструируют новую реальность, воспроизводя уже существующие паттерны.

К тому же, Земля не статична, но меняется на наших глазах. И главная движущая сила этих изменений — сама эпоха антропоцена. Включая и выбросы углекислого газа, которыми сопровождаются любые цифровые вычисления. Поэтому, как утверждает Бакнелл, чем больше ресурсов тратится на симуляцию, тем дальше она может оказаться от оригинала.

И если разработчики искусственных систем правда хотят сделать мир лучше, а не создать цифровую копию его трупа, им стоит задуматься о том, как включить хаос и неизвестность в свои прогнозы. А еще — учесть их влияние на окружающую среду.

Экспериментальный альманах-огонь — один из выпусков которого вышел при нашей поддержке — пополнился новыми материалами. Это стихи, переводы и визуальные работы, обращенные к мировому океану, воде и климатическим утопиям.

Список новых авторов — в форварде ниже; а ссылки на новые материалы появляются в канале альманаха.

Интернет уничтожил литературный жанр романа — как и паттерны чтения, с ним связанные. К такому выводу приходит нью-йоркский писатель Конор Трюакс — в своей колонке об автописьме на Spike.

В массовой культуре 10-х прочное место занял автофикшен. И, в частности, один из его подвидов, характерный для американского контекста, «интернет-роман». Скажем, громкая новелла писательницы Дарси Уайлдер, написанная как один большой Твиттер-дневник — и стилистически неотличимая от ее аккаунта в той же соцсети.

Но проблема интернет-романа в том, что в нем, на самом деле, почти ничего нет ни от интернета, ни от романа, утверждает Трюакс. Эта форма вторична по отношению к ленте социальных медиа — и не предлагает никакого художественного смещения. К тому же, она намертво привязана к реальной фигуре автора: такой автофикшен читается как обычный набор сплетен.

Настоящий же интернет-роман старше, чем сам интернет. Такие произведения Трюакс предлагает называть романом базы данных (database novel). Это письмо со сложной топологической структурой — когда новелла содержит ссылки сама на себя, а чтение устроено нелинейно. Например — «Бледный огонь» Владимира Набокова (1962), главное действие которого происходит в комментарии к основному тексту. Или «Полдень» Майкла Джойса (1987) — классика цифровой литературы. Этот текст существует в виде программы — и состоит из сюжетных фрагментов и неочевидных гиперссылок между ними.

С распространением интернета гипертекстовая литература стала обыденностью. Мы считываем не только и не столько текст, сколько отношения между разными текстами. В таком контексте как раз традиционная форма романа — как линейное повествование с фикциональными персонажами — выглядит свежо. А отключение от сети — с ее максимально буквальной, референтной логикой — иногда ощущается как остраняющий (если не эмансипаторный) жест.

Убить зверя в себе или самому стать им? Фрейдовский психоанализ тяготеет к первому варианту. Но философ Оксана Тимофеева предлагает пересмотреть наследие психоаналитика — в своей новой книге, которая так и называется: Мальчики, вы — звери.

Тимофеева предлагает вернуться к трем «звериным» фрейдовским кейсам. Это маленький Ганс, панически боявшийся лошадей; человек-крыса, одержимый неврозом навязчивых состояний; и человек-волк, которого хищники раз за разом навещали во сне. Во всех трех случаях психологические дисфункции приобретали сексуальный оттенок. Или, другими словами, сама сексуальность становилась местом, где разворачивался душевный конфликт.

Но что, если настоящий источник наших неврозов и фобий — это не столько травмы, сколько нарушенные отношения идентификации со зверьми и звериным? Ведь дисциплинарные механизмы современного мира четко делят существ на людей и не-людей — то есть полноценных и неполноценных, достойных сочувствия и недостойных.

Социальные нормы и запреты, согласно Тимофеевой, производятся машинами маскулинностями (которые, по совместительству, оказываются еще и машинами войны и насилия). Лошадь бьют — и машина маскулинности предлагает соотнести себя не с лошадью, а с ее хозяином. А миф о царе Эдипе, столь важный для Фрейда, это на самом деле история о том, как машина маскулинности втягивает отца и сына в порочный круг превентивного насилия.

На самом деле, уверена Тимофеева, мы не можем не сочувствовать зверям — потому что мы и есть звери. А сексуальность — это всего лишь интерфейс, медиирующий животное (которые мы вытеснили) и социальное (то есть наличное). Зверь кричит — а сексуальность преобразует крик то ли в боль, то ли в наслаждение.

Хорошие новости в том, что, как пишет авторка, за сценой желания прячется не только насилие, но и любовь, связывающая нас с другими на каком-то базовом, животном уровне. А психическое расстройство — это не столько дисфункция, сколько несостоявшаяся любовь к другим.

Техники производства животных и животного — это основная тема нашего недавнего веб-зина. Обнаружить зверя в себе — это еще и раскрыть всевозможные фильтры и интерфейсы, эту звериность скрывающую. Поэтому вопрос о животных — неизбежно и вопрос о технике.

Мы выпустили веб-зин о техноутопическом письме. Внутри — 12 кроссжанровых сай-фай текстов, включающих в себя гипертекстовые, визуальные и интерактивные элементы. Они построены вокруг фигуры кризиса — одновременно и несущего угрозы, и расширяющего границы языка и воображаемого.

Все тексты написаны участниками мастерской «Обочины времен. Видимый в последний раз свет звезды», проходившей в «Гараже» и ГЭС-2 прошлой осенью. А за его визуальную часть отвечала художница Анна Соз — которая сделала обложку для нашего сборника «Постчеловек: глоссарий», а еще — инсталляционный проект «Практическая независимость».

Уничтожит ли ИИ любопытство? Техножурналист Роб Хорнинг признается, что когда-то так и не смог дописать кандидатскую диссертацию — потому что слишком увлекался поиском источников. Вместо того, чтобы ответить на исследовательский вопрос, он находил десяток новых.

Но если раньше Хорнинг чувствовал себя неудачником и прокрастинатором, то сейчас он уверен, что все было не зря. Стать экспертом в той или иной дисциплине — значит научиться ориентироваться в ее теоретическом каноне. Но ни один исследователь не может прочитать все и узнать ответы на все вопросы. Вместо этого можно развить дисциплинарные интуиции, которые помогут ориентироваться в мире знания.

Чтобы произвести академический текст, нужно сделать серию выборов. А чтобы текст получился интересным, приходится выбирать не самые очевидные концептуальные решения. И этого как раз не хватает вероятностным ИИ-моделям, воспроизводящим самые частотные паттерны языка и мысли.

Поэтому, утверждает автор, компании, разрабатывающие ИИ-сервисы для экономии времени, продают пользователям нелюбопытство. Вероятностные машины могут написать за вас гладкий текст — но это не научит вас ключевым исследовательским качествам. Ведь письмо — это технология по экстернализации и развитию мыслей. Исследователи пишут, чтобы думать через письмо — а не ради конечного продукта.