O genealogii pokusy: od Simulmatics do suwerenności danych

🇬🇧 English
O genealogii pokusy: od Simulmatics do suwerenności danych

📚 Na podstawie

If then. How one data company invented the future
()
John Murray Publishers

👤 O autorze

Jill Lepore

Harvard University

Jill Lepore jest profesorem historii amerykańskiej im. Davida Woodsa Kempera (rocznik 1941) oraz profesorem prawa na Uniwersytecie Harvarda. Jest również etatową autorką w „The New Yorker”. Badania naukowe Lepore koncentrują się na brakach i asymetriach w zapisach historycznych, ze szczególnym uwzględnieniem historii i technik dowodowych. Do jej najważniejszych prac należy „These Truths: A History of the United States” (*Te prawdy: Historia Stanów Zjednoczonych*).

Wprowadzenie

Artykuł analizuje ewolucję ambicji nauk społecznych – od pionierskich prób modelowania zachowań przez Simulmatics Corporation w latach 60., po współczesne systemy predykcji. Jill Lepore nazywa tę firmę „brakującym ogniwem” łączącym dawną wojnę psychologiczną z dzisiejszą gospodarką algorytmiczną. Tekst ukazuje, jak próba przełożenia decyzji na język reguł zmieniła postrzeganie człowieka: z podmiotu w obiekt reakcji na bodźce. Dowiesz się, jak narodziła się koncepcja uwagi jako zasobu i dlaczego współczesna walka o suwerenność danych w UE jest kluczowa dla przyszłości demokracji.

Simulmatics: brakujące ogniwo i Maszyna Ludzi

W latach 60. Simulmatics zdefiniowało uwagę jako zasób skończony i modelowalny – „magazyn o ograniczonej pojemności”. To tam narodziła się logika IF/THEN (jeśli/to), w której zachowanie człowieka opisuje zbiór precyzyjnych reguł, a wolna wola staje się jedynie miarą braku danych i mocy obliczeniowej. „Ludzie od co-jeśli” stworzyli antropologię trybu przypuszczającego, w której przyszłość staje się rachunkiem wariantów.

Instytucjonalnym wyrazem tej pokusy była Maszyna Ludzi (People Machine). Wykorzystano ją w kampanii Kennedy’ego, segmentując populację na 480 typów wyborców. Zamiast debaty obywatelskiej, zaproponowano rynek reakcji, gdzie polityka staje się mechanizmem zarządzania ekspozycją na bodźce. To urzeczowienie struktury świadomości społecznej sprawiło, że demokracja zaczęła być postrzegana jako przestrzeń optymalizacji, a nie wzajemnego zrozumienia.

Logika regułowa, uczenie maszynowe i zysk z proroctwa

Istnieje fundamentalna różnica między klasyczną logiką regułową a współczesnym uczeniem maszynowym. W Simulmatics reguły były jawne i wpisane przez człowieka. Dziś reguła jest statystycznym wynikiem wyłaniającym się z korelacji danych. Prowadzi to do zjawiska określanego jako zysk z proroctwa. Model biznesowy nie tylko bada popyt, ale go kreuje – precyzyjna ekspozycja na informacje kształtuje preferencje, co gwarantuje samospełnienie prognozy.

Porażka w Wietnamie obnażyła błędy metodologiczne takich symulacji. Systemy przetwarzające dane o morale generowały „łańcuchy dezinformacji” (daisy-chains) – dane były fałszowane przez strach i karierowiczostwo. To potwierdza prawo Goodharta: miara, która staje się celem, przestaje być dobrą miarą. Gdy wskaźnik zaangażowania staje się narzędziem zysku, system zaczyna generować konflikt i uzależnienie, a nie rzeczywiste zainteresowanie użytkownika.

Parlament Europejski: spór o suwerenność danych

Spór o dostęp algorytmów do danych poza UE to starcie wizji Europy jako regulatora i uczestnika globalnej gry. EPP podchodzi do sprawy pragmatycznie, akceptując dominację gigantów chmurowych przy zachowaniu kontroli kontraktowej. Z kolei Socjaliści i Demokraci (S&D) widzą w danych zasób publiczny i domagają się twardej suwerenności, by chronić obywateli przed asymetrią władzy predykcyjnej.

Frakcja Renew Europe stawia na przejrzystość algorytmiczną i interoperacyjność, odrzucając cyfrowy protekcjonizm. Natomiast Zieloni proponują „ekologię danych”, ostrzegając przed kolonizacją uwagi i utratą zdolności do samostanowienia. Dla nich globalne chmury to infrastruktura eksploatacji poznawczej, która wymyka się europejskim standardom odpowiedzialności. Debata ta pokazuje, że dane to nie tylko technologia, ale fundament nowoczesnej władzy.

Nieprzewidywalność: fundament wolności demokratycznej

W świecie zdominowanym przez algorytmiczną optymalizację musimy zrehabilitować nieprzewidywalność jako wartość, a nie defekt. Społeczeństwo całkowicie obliczalne traci zdolność do krytyki własnych reguł i normatywnego uczenia się. Czy zdołamy odzyskać kontrolę nad „magazynem uwagi”, zanim algorytmy całkowicie zawładną naszą rzeczywistością?

Obrona prawa do błędu i spontaniczności to nie nostalgia, lecz warunek przetrwania autentycznej wspólnoty demokratycznej. Szansa na zachowanie ludzkiej podmiotowości tkwi w uznaniu, że pewien margines nieobliczalności jest niezbędny, byśmy pozostali wspólnotą zdolną do samodoskonalenia, a nie tylko zbiorem typów reagujących na zaprogramowane bodźce.

📖 Słownik pojęć

Simulmatics Corporation
Pionierska firma z lat 60. XX wieku, która jako pierwsza podjęła próbę komputerowego modelowania zachowań społecznych i decyzji wyborczych.
People Machine
System algorytmiczny dzielący populację na setki typów behawioralnych w celu przewidywania ich reakcji na konkretne bodźce polityczne.
Ubóstwo uwagi
Teoria Herberta Simona, według której w świecie nadmiaru informacji uwaga odbiorcy staje się najrzadszym i najcenniejszym zasobem ekonomicznym.
Daisy-chains
Łańcuchy dezinformacji powstające w strukturach hierarchicznych, gdzie dane są filtrowane i fałszowane, by spełniać oczekiwania przełożonych.
Prawo Goodharta
Zasada mówiąca, że gdy konkretny wskaźnik staje się celem polityki lub biznesu, przestaje on być wiarygodną miarą rzeczywistości.
Algorytm uczący się
System AI, w którym reguły działania nie są definiowane ręcznie przez człowieka, lecz wyłaniają się ze statystycznych korelacji w zbiorach danych.
Suwerenność danych
Koncepcja prawno-polityczna dotycząca kontroli państwa lub wspólnoty nad danymi obywateli oraz ich fizyczną lokalizacją w infrastrukturze IT.

Często zadawane pytania

Czym była Maszyna Ludzi (People Machine)?
Było to narzędzie stworzone przez Simulmatics, które segmentowało wyborców na 480 typów, by przewidywać ich reakcje na komunikaty polityczne w kampanii Kennedy'ego.
Dlaczego uwaga jest traktowana jako 'magazyn o skończonej kubaturze'?
Wczesne modele Simulmatics zakładały, że percepcja człowieka ma ograniczoną pojemność, a skuteczne modelowanie polega na obliczeniu, co aktualnie zajmuje tę przestrzeń.
Jaka jest główna różnica między dawnymi a współczesnymi algorytmami?
Dawne systemy opierały się na sztywnych regułach logicznych IF/THEN wpisanych przez ekspertów, podczas gdy nowoczesne algorytmy same generują reguły na podstawie danych.
Na czym polega zjawisko 'zysku z proroctwa' w gospodarce algorytmicznej?
Polega ono na tym, że algorytmy nie tylko przewidują przyszłe zachowania, ale poprzez precyzyjne sterowanie ekspozycją na informacje, aktywnie je kreują.
Jakie zagrożenia niosą ze sobą wskaźniki takie jak 'morale' czy 'zaangażowanie'?
Gdy złożone ludzkie emocje zostają zredukowane do parametrów, systemy zaczynają optymalizować wskaźnik (np. kliknięcia), ignorując realne skutki społeczne, jak uzależnienie czy konflikt.

Powiązane pytania

🧠 Grupy tematyczne

Tagi: Simulmatics Corporation suwerenność danych People Machine algorytmiczna gospodarka przewidywania ubóstwo uwagi reguła IF/THEN modelowanie behawioralne segmentacja wyborców algorytm uczący się daisy-chains dane w chmurze RODO ontologia człowieka pacyfikacja serc i umysłów zysk z proroctwa