Время чтения: 18 мин.
В лесу стояла чудесная елочка. Место у нее было хорошее, воздуха и света вдоволь; кругом же росли подруги постарше — и ели, и сосны. Елочке ужасно хотелось поскорее вырасти; она не думала ни о теплом солнышке, ни о свежем воздухе, не было ей дела и до болтливых крестьянских ребятишек, что собирали по лесу землянику и малину; набрав полные корзиночки или нанизав ягоды, словно бусы, на тонкие прутики, они присаживались под елочку отдохнуть и всегда говорили:
— Вот славная елочка! Хорошенькая, маленькая! Таких речей деревце и слушать не хотело.
Прошел год, и у елочки прибавилось одно коленце, прошел еще год, прибавилось еще одно — так, по числу коленцев, и можно узнать, сколько дереву лет.
— Ах, если бы я была такой же большой, как другие деревья! — вздыхала елочка. — Тогда бы и я широко раскинула свои ветви, высоко подняла голову, и мне бы видно было далеко-далеко вокруг! Птицы свили бы в моих ветвях гнезда, и я при ветре так же важно кивала бы головой, как другие!
И ни солнышко, ни пение птичек, ни розовые утренние и вечерние облака не доставляли ей ни малейшего удовольствия.
Стояла зима; земля была устлана сверкающим снежным ковром; по снегу нет-нет да пробегал заяц и иногда даже перепрыгивал через елочку — вот обида! Но прошло еще две зимы, и к третьей деревце подросло уже настолько, что зайцу приходилось обходить его кругом.
«Да, расти, расти и поскорее сделаться большим, старым деревом — что может быть лучше этого!» — думалось елочке.
Каждую осень в лесу появлялись дровосеки и рубили самые большие деревья. Елочка каждый раз дрожала от страха при виде падавших на землю с шумом и треском огромных деревьев. Их очищали от ветвей, и они валялись на земле такими голыми, длинными и тонкими. Едва можно было узнать их! Потом их укладывали на дровни и увозили из леса.
Куда? Зачем?
Весною, когда прилетели ласточки и аисты, деревце спросило у них:
— Не знаете ли, куда повезли те деревья? Не встречали ли вы их? Ласточки ничего не знали, но один из аистов подумал, кивнул головой и сказал:
— Да, пожалуй! Я встречал на море, по пути из Египта, много новых кораблей с великолепными высокими мачтами. От них пахло елью и сосной. Вот где они!
— Ах, поскорей бы и мне вырасти да пуститься в море! А каково это море, на что оно похоже?
— Ну, это долго рассказывать! — ответил аист и улетел.
— Радуйся своей юности! — говорили елочке солнечные лучи. — Радуйся своему здоровому росту, своей молодости и жизненным силам!
И ветер целовал дерево, роса проливала над ним слезы, но ель ничего этого не ценила.
Незадолго до Рождества срубили несколько совсем молоденьких елок; некоторые из них были даже меньше нашей елочки, которой так хотелось поскорее вырасти. Все срубленные деревца были прехорошенькие; их не очищали от ветвей, а прямо уложили на дровни и увезли из леса.
— Куда? — спросила ель. — Они не больше меня, одна даже меньше. И почему на них оставили все ветви? Куда их повезли?
— Мы знаем! Мы знаем! — прочирикали воробьи. — Мы были в городе и заглядывали в окна! Мы знаем, куда их повезли! Они попадут в такую честь, что и сказать нельзя! Мы заглядывали в окна и видели! Их ставят посреди теплой комнаты и украшают чудеснейшими вещами: золочеными яблоками, медовыми пряниками и тысячами свечей!
— А потом?.. — спросила ель, дрожа всеми ветвями. — А потом?.. Что было с ними потом?
— А больше мы ничего не видали! Но это было бесподобно!
— Может быть, и я пойду такою же блестящею дорогой! — радовалась ель. — Это получше, чем плавать по морю! Ах, я просто изнываю от тоски и нетерпения! Хоть бы поскорее пришло Рождество! Теперь и я стала такою же высокою и раскидистою, как те, что были срублены в прошлом году! Ах, если б я уже лежала на дровнях! Ах, если б я уже стояла, разубранная всеми этими прелестями, в теплой комнате! А потом что?.. Потом, верно, будет еще лучше, иначе зачем бы и наряжать меня!.. Только что именно? Ах, как я тоскую и рвусь отсюда! Просто и сама не знаю, что со мной!
— Радуйся нам! — сказали ей воздух и солнечный свет. — Радуйся своей юности и лесному приволью!
Но она и не думала радоваться, а все росла да росла. И зиму, и лето стояла она в своем зеленом уборе, и все, кто видел ее, говорили: «Вот чудесное деревце!» Подошло, наконец, и Рождество, и елочку срубили первую. Жгучая боль и тоска не дали ей даже и подумать о будущем счастье; грустно было расставаться с родным лесом, с тем уголком, где она выросла: она ведь знала, что никогда больше не увидит своих милых подруг — елей и сосен, кустов, цветов, а может быть, даже и птичек! Как тяжело, как грустно!..
Деревце пришло в себя только тогда, когда очутилось вместе с другими деревьями на дворе и услышало возле себя чей-то голос:
— Чудесная елка! Такую-то нам и нужно!
Явились двое разодетых слуг, взяли елку и внесли ее в огромную великолепную залу. По стенам висели портреты, а на большой кафельной печке стояли китайские вазы со львами на крышках; повсюду были расставлены кресла-качалки, шелковые диваны и большие столы, заваленные альбомами, книжками и игрушками на несколько сот далеров — так, по крайней мере, говорили дети. Елку посадили в большую кадку с песком, обернули кадку зеленою материей и поставили на пестрый ковер. Как трепетала елочка! Что-то теперь будет? Явились слуги и молодые девушки и стали наряжать ее. Вот на ветвях повисли полные сластей маленькие сетки, вырезанные из цветной бумаги, золоченые яблоки и орехи и закачались куклы — ни дать ни взять живые человечки; таких елка еще и не видывала. Наконец к ветвям прикрепили сотни разноцветных маленьких свечек, а к самой верхушке елки — большую звезду из сусального золота. Ну просто глаза разбегались, глядя на все это великолепие!
— Как заблестит, засияет елка вечером, когда зажгутся свечки! — сказали все.
«Ах! — подумала елка, — хоть бы поскорее настал вечер и зажгли свечки! А что же будет потом? Не явятся ли сюда из лесу, чтобы полюбоваться на меня, другие деревья? Не прилетят ли к окошкам воробьи? Или, может быть, я врасту в эту кадку и буду стоять тут такою нарядной и зиму и лето?»
Да, много она знала!.. От напряженного ожидания у нее даже заболела кора, а это для дерева так же неприятно, как для нас головная боль.
Но вот зажгли свечи. Что за блеск, что за роскошь! Елка задрожала всеми ветвями, одна из свечек подпалила зеленые иглы, и елочка пребольно обожглась.
— Ай-ай! — закричали барышни и поспешно затушили огонь. Больше елка дрожать не смела. И напугалась же она! Особенно
потому, что боялась лишиться хоть малейшего из своих украшений. Но весь этот блеск просто ошеломлял ее… Вдруг обе половинки дверей распахнулись, и ворвалась целая толпа детей; можно было подумать, что они намеревались свалить дерево! За ними степенно вошли старшие. Малыши остановились как вкопанные, но лишь на минуту, а там поднялся такой шум и гам, что просто в ушах звенело. Дети плясали вокруг елки, и мало-помалу все подарки с нее были посорваны.
«Что же это они делают! — думала елка. — Что это значит?» Свечки догорели, их потушили, а детям позволили обобрать дерево. Как они набросились на него! Только ветви трещали! Не будь елка крепко привязана верхушкою с золотой звездой к потолку, они бы повалили ее.
Потом дети опять принялись плясать, не выпуская из рук своих чудесных игрушек. Никто больше не глядел на елку, кроме старой няни, да и та высматривала только, не осталось ли где в ветвях яблочка или финика.
— Сказку! Сказку! — закричали дети и подтащили к елке маленького толстенького господина.
Он уселся под деревом и сказал:
— Вот мы и в лесу! Да и елка, кстати, послушает! Но я расскажу только одну сказку! Какую хотите: про Иведе-Аведе или про Клумпе-Думпе, который, хоть и свалился с лестницы, все-таки вошел в честь и добыл себе принцессу?
— Про Иведе-Аведе! — закричали одни.
— Про Клумпе-Думпе! — кричали другие.
Поднялся крик и шум; одна елка стояла смирно и думала: «А мне разве нечего больше делать?»
Она уж сделала свое дело!
И толстенький господин рассказал про Клумпе-Думпе, который, хоть и свалился с лестницы, все-таки вошел в честь и добыл себе принцессу.
Дети захлопали в ладоши и закричали: «Еще, еще!» Они хотели послушать и про Иведе-Аведе, но остались при одном Клумпе-Думпе.
Тихо, задумчиво стояла елка: лесные птицы никогда не рассказывали ничего подобного. «Клумпе-Думпе свалился с лестницы, и все же ему досталась принцесса! Да, вот что бывает на белом свете!» — думала елка: она вполне верила всему, что сейчас слышала, — рассказывал ведь такой почтенный господин. «Да, да, кто знает! Может быть, и мне придется свалиться лестницы, а потом и мне достанется принцесса!» И она с радостью думала о завтрашнем дне: ее опять украсят свечками, игрушками, золотом и фруктами! «Завтра уж я не задрожу! — думала она. — Я хочу как следует насладиться своим великолепием! И завтра я опять услышу сказку про Клумпе-Думпе, а может статься, и про Иведе-Аведе». И деревце смирно простояло всю ночь, мечтая о завтрашнем дне.
Поутру явились слуга и горничная. «Сейчас опять начнут меня украшать!» — подумала елка, но они вытащили ее из комнаты, поволокли по лестнице и сунули в самый темный угол чердака, куда даже не проникал дневной свет.
«Что же это значит? — думалось елке. — Что мне здесь делать? Что я тут увижу и услышу?» И она прислонилась к стене и все думала, думала… Времени на это было довольно: проходили дни и ночи — никто не заглядывал к ней. Раз только пришли люди поставить на чердак какие-то ящики. Дерево стояло совсем в стороне, и о нем, казалось, забыли.
«На дворе зима! — думала елка. — Земля затвердела и покрыта снегом: нельзя, значит, снова посадить меня в землю, вот и приходится постоять под крышей до весны! Как это умно придумано! Какие люди добрые! Не будь только здесь так темно и так ужасно пусто!.. Нет даже ни единого зайчика!.. А в лесу-то как было весело! Кругом снег, а по снегу скачут зайчики! Хорошо было… Даже когда они прыгали через меня, хоть меня это и сердило! А тут как пусто!»
— Пи-пи! — пискнул вдруг мышонок и выскочил из норки, за ним еще несколько. Они принялись обнюхивать дерево и шмыгать меж его ветвями.
— Ужасно холодно здесь! — сказали мышата. — А то совсем бы хорошо было! Правда, старая елка?
— Я вовсе не старая! — отвечала ель. — Есть много деревьев постарше меня!
— Откуда ты и что ты знаешь? — спросили мышата; они были ужасно любопытны. — Расскажи нам, где самое лучшее место на земле? Ты была там? Была ты когда-нибудь в кладовой, где на полках лежат сыры, а под потолком висят окорока и где можно плясать по сальным свечкам? Туда войдешь тощим, а выйдешь оттуда толстым!
— Нет, такого места я не знаю! — сказало дерево. — Но я знаю лес, где светит солнышко и поют птички!
И она рассказала им о своей юности; мышата никогда не слыхали ничего подобного, выслушали рассказ елки и потом сказали:
— Как же ты много видела. Как ты была счастлива!
— Счастлива? — сказала ель и задумалась о том времени, о котором только что рассказывала. — Да, пожалуй, тогда мне жилось недурно!
Затем она рассказала им про тот вечер, когда была разубрана пряниками и свечками.
— О! — сказали мышата. — Как же ты была счастлива, старая елка!
— Я совсем еще не стара! — возразила ель. — Я взята из леса только нынешнею зимой! Я в самой поре! Только что вошла в рост!
— Как ты чудесно рассказываешь! — сказали мышата и на следующую ночь привели с собой еще четырех, которым тоже надо было послушать рассказы елки. А сама ель чем больше рассказывала, тем яснее припоминала свое прошлое, и ей казалось, что она пережила много хороших дней.
— Но они же вернутся! Вернутся! И Клумпе-Думпе упал с лестницы, а все-таки ему досталась принцесса! Может быть, и мне тоже достанется принцесса!
При этом дерево вспомнило хорошенькую березку, что росла в лесной чаще неподалеку от него, — она казалась ему настоящей принцессой.
— Кто это Клумпе-Думпе? — спросили мышата, и ель рассказала им всю сказку; она запомнила ее слово в слово. Мышата от удовольствия чуть не прыгали до самой верхушки дерева. На следующую ночь явилось еще несколько мышей, а в воскресенье пришли даже две крысы. Этим сказка вовсе не понравилась, что очень огорчило мышат, но теперь и они перестали уже так восхищаться сказкою, как прежде.
— Вы только одну эту историю и знаете? — спросили крысы.
— Только! — отвечала ель. — Я слышала ее в счастливейший вечер в моей жизни; тогда-то я, впрочем, еще не сознавала этого!
— В высшей степени жалкая история! Не знаете ли вы чего-нибудь про жир или сальные свечки? Про кладовую?
— Нет! — ответило дерево.
— Так счастливо оставаться! — сказали крысы и ушли. Мышата тоже разбежались, и ель вздохнула:
— А ведь славно было, когда эти резвые мышата сидели вокруг меня и слушали мои рассказы! Теперь и этому конец… Но уж теперь я не упущу своего, порадуюсь хорошенько, когда наконец снова выйду на белый свет!
Не так-то скоро это случилось!
Однажды утром явились люди прибрать чердак. Ящики были вытащены, а за ними и ель. Сначала ее довольно грубо бросили на пол, потом слуга поволок ее по лестнице вниз.
«Ну, теперь для меня начнется новая жизнь!» — подумала елка.
Вот на нее повеяло свежим воздухом, блеснул луч солнца — ель очутилась на дворе. Все это произошло так быстро, вокруг было столько нового и интересного для нее, что она не успела и поглядеть на самое себя. Двор примыкал к саду; в саду все зеленело и цвело. Через изгородь перевешивались свежие благоухающие розы, липы были покрыты цветом, ласточки летали взад и вперед и щебетали:
— Квир-вир-вит! Мой муж вернулся! Но это не относилось к ели.
— Теперь и я заживу! — радовалась ель и расправила свои ветви. Ах, как они поблекли и пожелтели!
Дерево лежало в углу двора, на крапиве и сорной траве; на верхушке его все еще сияла золотая звезда.
На дворе весело играли те самые ребятишки, что прыгали и плясали вокруг разубранной елки в сочельник. Самый младший увидел дерево и сорвал с него звезду.
— Поглядите-ка, что осталось на этой гадкой, старой елке! — сказал он и наступил ногами на ее ветви — ветви захрустели.
Ель посмотрела на молодую, цветущую жизнь вокруг, потом поглядела на самое себя и пожелала вернуться в свой темный угол на чердак.
Вспомнились ей и молодость, и лес, и веселый сочельник, и мышата, радостно слушавшие сказку про Клумпе-Думпе…
— Все прошло, прошло! — сказала бедное дерево. — И хоть бы я радовалась, пока было время! А теперь… все прошло, прошло!
Пришел слуга и изрубил елку в куски — вышла целая связка растопок. Как славно запылали они под большим котлом! Дерево глубоко-глубоко вздыхало, и эти вздохи были похожи на слабые выстрелы. Прибежали дети, уселись перед огнем и встречали каждый выстрел веселым «пиф! паф!». А ель, испуская тяжелые вздохи, вспоминала ясные летние дни и звездные зимние ночи в лесу, веселый сочельник и сказку про Клумпе-Думпе, единственную слышанную ею сказку!.. Так она вся и сгорела.
Мальчики опять играли на дворе; у младшего на груди сияла та самая золотая звезда, которая украшала елку в счастливейший вечер ее жизни. Теперь он прошел, канул в вечность, елке тоже пришел конец, а с нею и нашей истории. Конец, конец! Все на свете имеет свой конец.
Когда случилось первое преступление? Вероятно, когда был нарушен первый изданный закон. Не будь правил, никто не смог бы их нарушать: ведь нечего. Многие вещи впитываются, что называется, с молоком матери: социальные и любые другие нормы, которые позволяют оставаться незапятнанным с точки зрения закона. Другие описываются в специальных документах.
К происходящим процессам адаптируются все: и те, кто нарушает, и те, кто придумывает новые ограничения. Поэтому одни правила (они же законы) сменяются другими, добавляются новые, исчезают утратившие актуальность. Есть общества, сумевшие добиться «гармонии» или высокого уровня безопасности. Существует множество рейтингов, в которых перечислены страны от худших до безопаснейших. На первых местах чаще оказываются Катар, ОАЭ, Тайвань, остров Мэн, Оман, Швейцария, Гонконг и ряд других (со списком можно ознакомиться по ссылке).
Мы отправимся в первую половину рейтинга, где между Украиной и Никарагуа расположились США. Здесь в 1928 году родился Филип К. Дик — автор научной фантастики, написавший в 1956 году рассказ «Особое мнение». В нем, напомним, троица мутантов, подключенная к предиктивной машине, умела предсказывать будущее. Точнее, будущие преступления. А чтобы они не произошли, к делу подключался специальный отряд.
Спустя примерно 60 лет после публикации рассказа оказалось, что идея, заложенная в «Особом мнении», реализуема. Ведь наступала эпоха «больших данных», «облаков» и все растущей вычислительной мощности компьютеров. Так, в 2012 году громко заявил о себе проект PredPol (происходит от словосочетания predictive policing — сам термин относительно новый, подобные технологии стали применяться в мире с начала нулевых). На пике развития PredPol называли «лидером прогнозирования преступлений».
Это классическое прогнозирование на базе математических моделей с обработкой массивов доступных данных (статистики), хоть и со своей спецификой и с добавкой машинного обучения. Подобным образом работала и другая платформа, применяемая американской полицией, — Operation LASER. Проблема оказалась не в том, как собираются данные, а в том, какие результаты выдает система. И вновь возникает аналогия с «Особым мнением».
В основу PredPol положили алгоритм предсказания сейсмической активности после землетрясений. К делу подключалось машинное обучение, обрабатывая все новые данные из полицейских отчетов (после первичного обучения системе «скормили» информацию о преступлениях за прошедшие 10 лет). Целью было создание предиктивного механизма, рассказывающего, где, когда и какое преступление готовится к совершению в пределах ближайших 12 часов. Применять алгоритмы можно было для ловли наркодилеров, угонщиков, воров и кого угодно еще.
Система действовала с переменным успехом, развернувшись к 2018 году. С переменным — потому что никто не мог оценить реальную эффективность PredPol. Кроме того, со временем стало понятно, что работает она как-то «не так».
Вокруг PredPol начали сгущаться тучи, а полицейские все больше критиковали платформу. Эксперты, поддерживающие ее, писали: «PredPol используется уже в более чем 60 полицейских департаментах по всей стране». Критикующие в тот же момент времени были чуть более конкретны: «PredPol используется в 60 полицейских департаментах из 18 тыс.».
Одновременно PredPol пыталась лоббировать свои интересы, предпринимая усилия для получения госконтрактов на миллионы долларов. Однако на волне критики это не удавалось.
Пролить свет на происходящее позволила утечка данных: в распоряжении журналистов Gizmodo и The Markup оказалось 7,4 млн сгенерированных PredPol отчетов, хранившихся на незащищенном сервере. На эту тему в декабре 2021 года вышел материал-расследование. Но еще до этого момента прогнозирующая система привлекла внимание экспертов.
С точки зрения обработки данных к PredPol вопросов не возникало: она делала то, для чего была разработана — анализировала поступающую информацию и предлагала прогнозы. Полиция получала наводки, точнее «тепловые карты», в горячих зонах которых могли (или должны были?) совершаться преступления. Также стало известно, что за период с 2018 по 2021 год как минимум 33 конкретных индивида попали под подозрение полиции на основании предсказания PredPol. При этом некоторые районы-рекордсмены за отчетный период набирали 11 тыс. прогнозируемых правонарушений — это много.
Да, городские районы из выборки стали средоточием преступности: система предсказывала по несколько серьезных правонарушений в день. Другие оставались полностью «белыми», без единого прогноза, что невозможно. Одновременно считалось, что система полностью лишена предрассудков, а безэмоциональный ИИ не может колебаться. Идеальный мир не за горами? Или дистопия?
На самом деле все было не так безоблачно. Представитель полиции небольшого городка Рио-Ранчо в штате Нью-Мексико рассказал, как PredPol обозначила удаленную область в пустыне «горячей точкой», требующей повышенного внимания: ИИ посчитал, что там регулярно происходят преступления — кражи автомобилей. Подобный вывод, как выяснилось, был сделан после того, как там обнаружили одну брошенную (и до этого действительно угнанную) машину. Но это самый безобидный пример. Тем более в ответ разработчики PredPol заявили: ПО может предоставлять неверную информацию, если вводных данных недостаточно.
Но в этом и заключается основная слабость как PredPol, так и аналогов (вероятно, COMPAS, CrimeScan и других, применяемых в США).
Статистик Кристиан Лам из организации Human Rights Data Analysis Group (занимается сбором информации о нарушении прав человека в мире) в Сан-Франциско пояснил: алгоритм делает то, что задумано, изучая модели, заложенные в данных. Однако опасно думать, что прогнозы расскажут о закономерностях возникновения преступлений: на самом деле они расскажут о паттернах в полицейских отчетах.
В связи с этим, считает Лам, действуя по старинке, полиция может ошибиться с меньшей долей вероятности, нежели при использовании спецалгоритмов, которым «как бы» не свойственны расизм и предрассудки.
Другие примеры указали на основную слабость данного ПО. Как гласили отчеты, оказавшиеся в распоряжении Gizmodo, PredPol рекомендовало усилить патрулирование в районах города Портридж, где черное население в девять раз превосходит среднее по городу белое. Аналогичная ситуация сложилась в Бирмингеме. В Лос-Анджелесе прогноз указал на «белый» район, но выбрал квартал, где проживает почти 100% латинос. В Чикаго PredPol прогнозировало больше преступлений там, где живут латинос и менее обеспеченные граждане. Может, оно на самом деле так? Не совсем, потому что это же ПО предсказало в «белом и богатом» районе только 5% из совершенных преступлений.
Интересный факт: в 2018 году компания-разработчик проводила исследование на тему возможной «предвзятости» продукта и пришла к выводу, что алгоритм указывает именно на черных и латинос на 400% чаще, нежели белых (по крайней мере в выбранной локации). Однако эти результаты не были переданы полиции, так как «исследование носило академический характер».
Авторы исследования попытались реализовать «твик», который влиял на распределение потенциальных правонарушений в социуме (избавляясь от превалирования определенных групп людей по расовому признаку). Это привело к расхождениям с отчетами полиции, однако все равно заявлялось, что «точность выше, нежели если бы ее делали люди». А от модернизации ПО отказались, так как это привело бы к «росту виктимизации и снижению защищенности уязвимых районов».
На основании этой информации можно сделать вывод: ориентируясь на отчеты, PredPol прогнозировало преступления там, где они чаще фиксируются (логично). При этом на фоне меньшего количества регистрируемых преступлений в «белых» и «богатых» районах ПО, сравнивая показатели, дополнительно уменьшало в последних «вес» правонарушений (ошибочное суждение, неравенство и «компьютерный предрассудок»). График выше является косвенным тому подтверждением, а Джумана Муса из организации Fourth Amendment Center сравнивает подобные прогнозы с попыткой поставить пациенту диагноз, не учитывая половину симптомов.
Более того, влияние на алгоритмы оказывает и сам факт внесения или невнесения информации о том или ином преступлении. Так, по информации отдела по сбору статистики американского минюста, в полицию сообщают только о 40% преступлений, связанных с насилием, и менее чем о трети совершенных имущественных преступлений. И чем богаче жертва, тем с меньшей вероятностью она сообщит о преступлении против себя (то же касается и белых). Отсюда и больше прогнозируемых преступлений в одних регионах и исключения из предсказаний в других.
Статистика относительно того, реагировала ли полиция на предсказания искусственного интеллекта и привели ли они к выявлению преступников, практически отсутствует (обычно ею отказываются делиться). Лишь 13 из 38 полицейских департаментов, которым были отправлены запросы, ответили. Большинство сослались на то, что PredPol они больше не используют, в одном заявили, что ИИ позволил им более эффективно использовать ресурсы.
В ответ эксперты отмечают, что прогноз PredPol мог приводить к возникновению феномена самореализующегося пророчества (упрощенно: полиция ждет преступления — действует иначе — находит преступление). К тому же ИИ часто отправлял полицию в изначально «неблагоприятные» районы — которые являлись таковыми еще до появления специализированного программного обеспечения. Копы как бы получали подтверждение: «Да, это плохое место, здесь надо действовать еще жестче». А использование ПО к тому же снимало с полицейских ответственность за принятие решений.
К чему все в итоге привело? Полицейские участки, которые платили от $20 тыс. до $100 тыс. в год в зависимости от размера подотчетной территории за обслуживание PredPol, отказались от применения «предсказательной машины». Причина: даже компьютер не смог справиться с расовыми предрассудками. А сама компания, как и ПО, сменила название на Geolitica, и теперь предоставляет все те же услуги по анализу преступности, но уже не в формате «Особого мнения».
Читайте также:
- Топ CEO, которые едва не угробили свои технологические компании. А у кого-то получилось
- Восторг или провал? Рецензия на блокбастер «Матрица: Воскрешение»
Наш канал в Telegram. Присоединяйтесь!
Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро
Перепечатка текста и фотографий Onlíner без разрешения редакции запрещена. ng@onliner.by
Онлайн-кинотеатры, особенно во время коронавирусных ограничений, когда люди по всему миру вынуждены больше времени проводить дома, показывают бурный рост. Сейчас каждая уважающая себя корпорация стремится запустить собственную платформу — среди них гиганты вроде Apple, HBO, Disney. Рассказываем, когда появились первые стриминговые сервисы, как именно они работают, почему так важны алгоритмы с рекомендациями и как Netflix стал едва ли не самой успешной подобной компанией, а также размышляем, окажутся ли онлайн-платформы способны заменить традиционные кинотеатры.
Придумали в начале 1990-х, успешно запустили в середине 2000-х
Так было и с первыми телевизорами: массовой технология потокового вещания (то есть стриминга, или мультимедиа, получаемого от провайдера потокового вещания через интернет) стала гораздо позже в сравнении с моментом, когда о технологиях передачи подобного контента задумались впервые.
Сама идея возникла примерно в начале 1990-х. Например, в 1992 году компания Starlight Networks запустила проект StarWorks. Именно его называют «первым стриминговым сервисом, работавшим в корпоративной Ethernet-сети предприятий и предоставлявшим доступ к видео в формате MPEG-1 по запросу пользователя». Понятно, что особого успеха в те годы достичь ему не удалось.
Однако попытки делали и другие компании. Скажем, в 1999 году Microsoft продемонстрировала программу Windows Media Player 6.4, в которой была встроенная функция потоковой передачи данных. В том же году Apple представила формат своего потокового мультимедиа в плеере QuickTime 4. Но единства между ними не было. То есть даже при наличии относительно хорошего для того времени интернет-соединения необходимо было загружать на один и тот же компьютер как минимум несколько плееров, чтобы суметь запускать медиафайлы от разных поставщиков.
Ситуация начала меняться с распространением широкополосного доступа в сеть и ростом количества его пользователей. Кроме того, в начале 2000-х компьютеры стали достаточно производительными, чтобы беспроблемно воспроизводить видео, передающееся через интернет (а не скачанное заранее). Да и позволить себе подходящую технику уже могло большее число человек.
В плюс сыграло еще несколько факторов. За десять лет с конца 1990-х в индустрии стали использоваться стандартизованные протоколы передачи информации в сети (в том числе видео- и аудиоформаты). Стоимость мегабайта данных, передаваемых через интернет, также начала идти вниз, а это влияло на упомянутое количество реальных пользователей, проводивших в сети все больше и больше времени.
Все сошлось в 2005 году с запуском YouTube, впоследствии изменившего представление людей о том, каким образом удобнее всего смотреть видеоконтент через сеть. Еще через пару лет (несколько источников утверждают, что на такой шаг представители компании пошли именно благодаря успеху YouTube) до понимания перспектив стриминга дошли и в Netflix.
Влияние этой компании на всю индустрию онлайн-кинотеатров и кинематограф сейчас настолько велико, что с ее подачи меняется сама структура производства и потребления медиаконтента. Чего стоит подход с выпуском сезона сериала в один момент, а не серийно каждую неделю. Впрочем, так было не всегда.
От компании по прокату DVD до инновационного сайта с эталонной системой рекомендаций
Основанная в 1997 году Марком Рэндольфом и Ридом Хастингсом, компания Netflix в то время занималась относительно привычным делом — прокатом DVD. Концепция была достаточно простая, но инновация крылась в самом способе коммуникации с клиентами и получения ими дисков с фильмами: Netflix работала только через интернет на собственном сайте и предлагала доставку дисков на дом.
А через два года, в 1999-м, внедрили еще одну инновацию — ежемесячную подписку на прокат для постоянных клиентов. То есть пользователь не мог случайно «попасть» на штраф за просрочку даты возвращения диска в пункт проката. А на этом, пускай и не особо гласно, жило множество конкурирующих компаний — в первую очередь Blockbuster Video, занимавший лидирующую позицию на рынке.
Правда, подобная концепция Netflix изначально была воспринята рынком, мягко говоря, в штыки. И действительно, на рубеже веков компания стала нести серьезные убытки. Пошли даже разговоры о слиянии Netflix с упомянутой выше Blockbuster. Однако сделка не состоялась. Официальная причина — владельцы компаний не договорились о цене.
Чтобы выжить, Netflix пришлось искать способы удержать пользователей при себе — и такой способ был найден. Причем задумка, как выяснилось позже, была настолько важная, что на ее основе сервис доминирует и сегодня.
Речь про рекомендательную систему на сайте компании, которая в разы точнее решений от конкурентов определяла вкусы зрителей на фильмы различных жанров и форматов. Уже к середине 2000-х она оказалась настолько смышленой (точность составляла 75%), что персонализировала выдачу для каждого отдельного клиента по множеству показателей. А позже компания даже предлагала миллион долларов тому, кто придумает, как еще ее улучшить.
Но, что не менее важно, рекомендации Netflix не ограничивались AAA-блокбастерами, которые и так все смотрели, а распространялись на независимые фильмы и сериалы малоизвестных режиссеров. Коллекция фильмов и локаций, в которых они хранились по всему США, быстро стали расти — логистика улучшалась.
Короче говоря, алгоритмическая система компании показывала себя эффективнее живых продавцов-консультантов в пунктах DVD-проката конкурирующих компаний и вполне успешно имитировала сарафанное радио. И дело пошло, о планах по продаже Netflix другим компаниям речь больше не заходила.
Netflix and chill, или 50% рынка всех стриминговых платформ
Последние диски Netflix перестала доставлять в 2011 году — в этот момент компания полностью перешла на стриминг в интернете и вышла на международный рынок. Во многом помогло в этом то, что она изначально ориентировалась на работу в сети.
За последующие десять лет сервис Netflix стал доступен жителям более 200 стран, начал снимать собственные шоу и сериалы, дублировать их на другие языки (включая русский). По состоянию на I квартал 2021 года платформа занимала 50% всего рынка стриминговых сервисов, существенно опережая конкурентов в лице Disney, Hulu, Apple и Paramount.
В какой-то момент сервис Netflix (не без натиска со стороны конкурентов) стал настолько популярным, что среди англоязычных пользователей начало распространяться выражение «Netflix and chill» — в прямом переводе оно обозначает «Посмотреть Netflix и расслабиться».
Но среди интернет-аудитории прижилась чуть другая трактовка. Она обозначает приглашение продолжить вечер дома у одного из партнеров после (или даже вместо) свидания — с сексуальным подтекстом. Что-то вроде «Зайдешь на чашечку кофе?».
Фраза превратилась в афоризм, и ее с разночтениями даже обыгрывали в голливудских комедийных фильмах — например, в «Почему он?» 2016 года, где девушка такой фразой приглашает парня домой на знакомство с родителями, не подразумевая ничего интимного, а тот понимает это слишком поздно.
Как именно работают стриминги, или почему в первые секунды просмотра видео кажется размытым
Не вдаваясь в совсем узкие технические подробности, то по большей части скорость, с которой на дисплее телевизора, ноутбука, смартфона, планшета или другого устройства после нажатия на виртуальную клавишу Play появится изображение запрашиваемого юзером контента из онлайн-кинотеатра, зависит от так называемых сетей доставки контента (Content Delivery Networks, CDN).
Если по-простому, то CDN берут оригинальный сайт и его содержимое и копируют данные на сотни серверов по всему миру вместо хранения информации на каком-то единичном сервере в определенной точке. Так работает не только Netflix (и остальные онлайн-кинотеатры), но и другие популярные ресурсы — скажем, Facebook или YouTube.
Благодаря этому загрузка данных происходит очень быстро, и неважно, находится владелец профиля в стриминговом видеосервисе, соцсети или другого ресурса в Минске или, скажем, в Будапеште. Серьезно на скорость загрузки географическое положение влиять не должно.
Некоторые платформы используют такие CDN от компаний-партнеров, другие строят их сами. Но суть примерно одна и та же: по команде пользователя посылается запрос, и приложение или сайт пытается определить ближайший сервер, с которого контент (в нашем случае это раскодированное видео) загрузится быстрее всего. По этой причине видеоролики сначала начинают проигрываться размыто, но через несколько секунд становятся более резкими: в этот момент происходит переподключение на сервер, способный предоставить наиболее высокое качество ролика.
В общем, в суперупрощенном виде процесс выглядит примерно так: приложение или сайт стриминговой платформы сами определяют, какое устройство в данный момент использует юзер, и выбирает нужный файл (разрешение картинки, формат аудио) с качеством, которое зависит от скорости интернет-соединения. Серверы по всему миру создают и хранят копию файла таким образом, чтобы ближайший к вам сервер предоставил контент с максимальными качеством и скоростью.
Алгоритмы станут еще умнее?
Netflix одним из первых понял, что его главное оружие — система рекомендаций, базирующаяся на вкусах миллионов пользователей. Но по таким же принципам действуют и другие онлайн-кинотеатры (неважно, западные или российские, которые часто встроены в продающиеся у нас телевизоры). Просто в американской компании в этом плане продвинулись чуть дальше, раньше позволив алгоритмам изучать поведение юзеров на сайте или в приложении (но так делают и другие игроки на рынке).
За счет этого сервисы понимают не просто то, какой контент предложить конкретному человеку, но и как подать его таким образом, чтобы пользователь его точно не пропустил. Например, для разных людей могут использоваться разные обложки для одного и того же фильма. А еще показываются разные версии трейлеров. По неофициальной информации, сейчас размышляют над тем, чтобы алгоритм сам «собирал» трейлер из разных моментов фильма под конкретного юзера.
Правда, несколько лет назад за счет таких особенностей даже разгорелся расовый скандал. Оказалось, что для людей со светлым и темным цветом кожи в США предлагался одинаковый контент, но с различными постерами. Конфликт удалось замять, но теперь на сайте с поддержкой Netflix особо отмечается: «При принятии решений система рекомендаций не использует демографическую информацию (например, пол или возраст пользователя)».
Обычные кинотеатры уйдут в прошлое? Вряд ли
Другой эффективный путь заполучения онлайн-кинотеатрами новых пользователей — создание контента, который доступен только на этой платформе. Например, Marvel (компания принадлежит Disney) активно развивает сериальную вселенную, в которую входят известные действующие лица из киновселенной с супергероями, а также персонажами из «Звездных войн».
В Apple решили идти аналогичным путем — например, недавний «Тед Лассо» официально доступен только подписчикам сервиса Apple TV+. Последний промоутируют также тем, что дают пробную бесплатную трехмесячную подписку тем, кто приобретет новый гаджет компании.
А потенциально хитовая «Матрица: Воскрешение» одновременно выйдет в США как в «классических» кинотеатрах, так и на платформе HBO Max. Стоимость подобного «лицензирования» пока не раскрывается, Однако фильмы такого калибра крайне редко (во всяком случае пока) одновременно запускаются как в привычном формате, так и онлайн.
Впрочем, утверждать, что онлайн-формат одержал победу над традиционным, когда важные для студий блокбастеры мирового масштаба сначала выходят в прокат в обычных кинотеатрах и только через определенное время появляются в сети, рано.
В обоих трейлерах фильма «Человек-паук: Нет пути домой», обещающего стать одним из самых кассовых картин года, постоянно добавляется: «Только в кинотеатрах». Другие фильмы Disney и Sony в следующем году пока придерживаются привычного формата дистрибьюции. Большинство крупных студий вроде Warner Bros. также собираются выпускать премьеры сперва в кинотеатрах. Об этом, например, говорит недавний трейлер ленты «Фантастические твари: Тайны Дамблдора».
Наш канал в Telegram. Присоединяйтесь!
Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро
Перепечатка текста и фотографий Onlíner без разрешения редакции запрещена. ng@onliner.by