Цифровой двойник — это копия человека, продукта или процесса, созданная на основе данных. Это может показаться научной фантастикой, но некоторые утверждают, что в ближайшее десятилетие у вас, скорее всего, появится цифровой двойник.
Будучи копией человека, цифровой двойник, в идеале, будет принимать те же решения, что и вы, если вам будут представлены те же материалы.
Это может показаться очередным умозрительным утверждением футуристов. Но это гораздо более вероятно, чем людям хотелось бы верить.
Хотя мы склонны считать, что мы особенные и уникальные, при достаточном количестве информации искусственный интеллект (ИИ) может сделать множество выводов о наших личностных качествах, социальном поведении и решениях о покупке.
Эпоха больших данных означает, что собираются огромные объемы информации (так называемые "озера данных") о ваших явных взглядах и предпочтениях, а также о поведенческих следах, которые вы оставляете после себя.
Не меньшее удивление вызывает и то, в каких масштабах организации собирают наши данные. В 2019 году компания Walt Disney Company приобрела Hulu — компанию, которая, как отмечали журналисты и защитники, имеет сомнительный послужной список, когда речь идет о сборе данных.
Казалось бы, доброкачественные телефонные приложения — например, используемые для заказа кофе — могут собирать огромное количество данных о пользователях каждые несколько минут.
Скандал с Cambridge Analytica иллюстрирует эти опасения, поскольку пользователи и регулирующие органы обеспокоены перспективами того, что кто-то сможет идентифицировать, предсказывать и изменять их поведение.
Но насколько мы должны быть обеспокоены?
В исследованиях по моделированию под точностью понимается то, насколько точно копия или модель соответствует своему объекту. Верность симулятора относится к степени реалистичности симуляции по отношению к реальным образцам. Например, гоночная видеоигра дает изображение, которое увеличивается и уменьшается в скорости, когда мы нажимаем кнопки на клавиатуре или контроллере.
В то время как симулятор вождения может иметь ветровое стекло, шасси, рычаг переключения передач, педали газа и тормоза, видеоигра имеет более низкую степень реалистичности, чем симулятор вождения.
Цифровой двойник требует высокой степени достоверности, которая могла бы включать информацию реального мира в реальном времени: Если сейчас на улице идет дождь, то и в симуляторе будет идти дождь.
В промышленности цифровые двойники могут иметь радикальные последствия. Если мы сможем смоделировать систему взаимодействия человека и машины, у нас появится возможность распределять ресурсы, предвидеть нехватку и поломки, а также делать прогнозы.
Цифровой двойник человека будет включать в себя огромное количество данных о предпочтениях, предубеждениях и поведении человека, а также иметь информацию о непосредственном физическом и социальном окружении пользователя, чтобы делать прогнозы.
Эти требования означают, что создание настоящего цифрового двойника в ближайшем будущем маловероятно. Количество датчиков, необходимых для накопления данных, и технологические мощности, необходимые для поддержания виртуальной модели пользователя, будут огромными. В настоящее время разработчики довольствуются моделью низкой точности.
Создание цифрового двойника поднимает социальные и этические вопросы, касающиеся целостности данных, точности прогнозирования модели, возможностей наблюдения, необходимых для создания и обновления цифрового двойника, а также права собственности и доступа к цифровому двойнику.
Премьер-министр Великобритании Бенджамин Дизраэли часто цитирует слова: "Есть три вида лжи: ложь, проклятая ложь и статистика", подразумевая, что цифрам нельзя доверять.
Данные, собранные о нас, основаны на сборе и анализе статистики о нашем поведении и привычках, чтобы сделать прогнозы о том, как мы будем вести себя в тех или иных ситуациях.
Это мнение отражает непонимание того, как статистики собирают и интерпретируют данные, но оно поднимает важную проблему.
Одна из наиболее важных этических проблем, связанных с цифровым двойником, касается количественного заблуждения, которое предполагает, что цифры имеют объективное значение в отрыве от их контекста.
Когда мы смотрим на цифры, мы часто забываем, что они имеют конкретное значение, которое обусловлено измерительными инструментами, используемыми для их сбора. И инструмент измерения может работать в одном контексте, но не в другом.
Собирая и используя данные, мы должны признать, что в выборку попадают одни характеристики, а не другие. Часто такой выбор делается из соображений удобства или из-за практических ограничений технологии.
Мы должны критически относиться к любым утверждениям, основанным на данных и искусственном интеллекте, поскольку проектные решения нам недоступны. Мы должны понимать, как данные были собраны, обработаны, использованы и представлены.
Дисбаланс власти — это растущая дискуссия в обществе, касающаяся данных, конфиденциальности и наблюдения.
В небольших масштабах это может привести к возникновению или увеличению цифрового разрыва — разрыва между теми, кто имеет и не имеет доступ к цифровым технологиям. В более крупных масштабах это грозит новым колониализмом, основой которого является доступ к информации и технологиям и контроль над ними.
Даже создание цифровых двойников с низкой точностью дает возможность наблюдать за пользователями, делать выводы об их поведении, пытаться влиять на них и представлять их другим.
Хотя это может помочь в сфере здравоохранения или образования, неспособность предоставить пользователям возможность доступа и оценки своих данных может поставить под угрозу индивидуальную автономию и коллективное благо общества.
Субъекты данных не имеют доступа к тем же ресурсам, что и крупные корпорации и правительства. Им не хватает времени, обучения и, возможно, мотивации. Необходим последовательный и независимый надзор для обеспечения сохранения наших цифровых прав. The Conversation
Comments are closed.