Юдханджая Виджератне – Цифровая каста (страница 4)

Короче говоря, типичный крупный стартап.

Вурт, как выяснилось, был моим боссом – более или менее – и, по сути, олицетворял PR-подразделение NumberCorp; он парил между инженерами и менеджерами по развитию и занимался всем от маркетинга до совещаний. По пятницам он вел небольшой вебкаст под названием «Электроовцы».

– Это отсылка к Филипу К. Дику, – с гордостью признался он.

Я сделал вид, будто понял, что он имеет в виду, и зашел в рабочую почту. В конце концов, это же Долина – здесь все творят странные и даже безумные вещи с экзотическими аллюзиями.

Вурт выделил мне кабинет на балконе – сплошь стекло и имитация кирпича. В углу стоял выдвижной стол. Я дважды постучал по нему пальцем, и поверхность засветилась. Хорошо. Wi-Fi. Я переключился с телефона на стол. Там обнаружилось несколько автоматизированных презентаций для новых сотрудников: я подключил наушники, откинулся на спинку кресла и принялся изучать материалы.

Раньше – в 2000-х, 2010-х и 2020-х – миром по большей части управляла незримая математика. Я называю ее незримой, потому что люди, выдумавшие переменные в уравнениях, не имели ни малейшего понятия о том, что с ними происходит и как именно. Это касалось множества вещей – личных финансов, рынка ценных бумаг, подростковой беременности, но главным примером были кредитные рейтинги.

По своей сути кредитный рейтинг – это невероятно сложный алгоритм, позволяющий выразить ваш финансовый статус в числовой форме. Сколько денег вы зарабатываете за месяц? Много ли пропустили платежей по кредитке? Каковы условия вашей ипотеки? Есть ли у вас кредитная история и если да, то насколько длинная? Все это, плюс еще тысяча факторов, послужило исходным материалом для крайне хитроумных математических моделей, созданных для предсказания рисков.

В тогдашних США и Великобритании эту оценку, официально известную как рейтинг FICO, внедрили компании Equifax, Experian и TransUnion. Эта троица титанов могла обеспечить вам райскую жизнь или отправить в самые глубины ада. Хороший кредитный рейтинг указывал на здравое финансовое поведение. А плохой означал, что вам могут отказать в приеме на работу, поднять плату за коммунальные услуги или не выдать ипотеку. В Китае ту же роль играл Sesame Credit, находившийся в ведении гиганта электронной коммерции Alibaba, и еще несколько компаний, которые по сути решали ту же задачу.

Почти всех их погребла под собой NumberCorp.

И дело было не только в технологиях. Кредитные рейтинги постоянно становились предметом разногласий. Система опиралась на невероятно сложную сеть, в которую входили все от мошенников с Уолл-стрит до работника местного банка, отказавшего вам в кредите. Банки и финансовые учреждения снимали миллиардные сливки, пока среднестатистических Джо и Джейн выселяли из собственных домов и низводили до статуса безрабов. Экономический кризис 2008 года должен был показать обществу, насколько капризны подобные модели, но правительства спасли шаткую экосистему, и мир продолжил жить прежней жизнью. В итоге кризис был отложен до 2025-го, когда боты-трейдеры свихнулись, финансовая система пошла вразнос, а активисты предали Уолл-стрит огню. С нас хватит, сказали правительства.

А затем в этой темноте раздался шепот Джулиуса Коммона. Если вы хоть раз видели его за работой, то поймете, почему я решил воспользоваться такой странной метафорой. Ценность человека не ограничивается его банковским счетом, говорил он нужным людям. Дайте мне опробовать другой подход.

Изначально его решение, как и многие из подобных начинаний, было всего лишь математической моделью, набором замысловатых уравнений, основанных на препарированной книге о персональных финансах и на редкость всеобъемлющем понимании современного человечества. В отличие от тех, кто выдумал старые кредитные рейтинги, Джулиус точно знал, сколько наших данных утекает во внешний мир – через социальные сети, лайки, дизлайки, отметки геолокации, комментарии, синтаксис напечатанного текста, мотивы, клики, людей, которые отреагировали на наши действия, и даже приложения, которые мы решили установить на свои телефоны. В любой конкретный момент исследователь данных, подключенный к социальной сети и имеющий возможность соотнести ее с информацией о покупках и поисковых запросах от горстки избранных провайдеров вроде Amazon и Google, способен вынести о вас более справедливое суждение, чем ваша мать.

Первая версия «Номера» была довольно скромна в исполнении обещанного: в отличие от более старых скоринговых алгоритмов, он штрафовал типчиков, живущих на широкую ногу, поддерживал художников, писателей, активистов, людей, чьи голоса и мотивы были важнее их банковского счета, и следил за тем, чтобы мамам и папам с их щепетильной бережливостью был гарантирован приемлемый уровень жизни. Джулиус взял этот результат за основу, впарил его нескольким крупным банковским консорциумам – из числа тех, что оберегают активы на триллионы долларов, – и вуаля: так родилась NumberCorp.

Моей задачей был ее пиар. С самого начала мне стали платить кучу денег – ту самую легендарную зарплату а-ля «Кремниевая долина» – и выделили собственный уголок. По моим экранам, в причудливой оргии вкладок, проходили потоки всей необходимой для работы информации. Исследование рынка. Поисковая оптимизация. Профили компаний. Анализ инфлюенсеров.

Поступил рабочий запрос. Динь. В нашей системе Workbench каждое рабочее задание сопровождалось перечнем людей, которые должны были что-нибудь посмотреть, проверить или утвердить.

«Напиши две страницы о нашем продукте и последствиях его внедрения», – говорилось в запросе. К нему прилагался список имен: Ибрагим Монард, Энистон Шодри, Расселл Вурт. Это было проверкой.

«Ну ладно, – подумал я. – На вид задача несложная».

Я собрал разрозненные фрагменты пазла и взглянул на картину целиком. В моей голове все еще были свежи воспоминания о топ-100 журнала Time, при помощи которого Вурт объяснял принцип работы «Номера». Насколько я понял, существует масса проприетарных программ, которые читают ваши сообщения, определяют, кто ваш собеседник, где именно вы отметили геолокацию и так далее. Первым этапом было определить ваше примерное местоположение в безумно сложной сети онлайн-пользователей. Далее следовал более глубокий анализ. Регулярные орфографические ошибки, определенное соотношение репостов и оригинальных постов, просмотр определенных типов контента, определенные классы работы, невнимание к собственному статусу – и социальная модель моментально понижает ваши шансы достичь экономического успеха. А значит, присваивает меньший номер. Грамотная речь, репосты определенных видов контента и определенное количество внимания со стороны остальной соцсети – залог высокого рейтинга.

«Говоря простым языком, – небрежно нацарапал я, – «Номер» изучает данные и пытается оценить значимость вашей личности».

Прочитав это предложение, я почувствовал, будто заглянул в глубокий колодец.

Склонившись над небольшим рабочим столом, я писал и переписывал текст. Но мне откровенно не хватало информации. Поначалу это удивляло, но затем доводило до белого каления. Компания на шесть миллиардов долларов, и ноль интереса со стороны прессы – лишь туманные PR-анонсы о сотрудничестве. Очень скоро я достиг предела собственных знаний и направился прямиком в неизведанные воды откровенной спекуляции.

Тем не менее мне хотелось произвести хорошее впечатление, поэтому к трем часам дня статья была готова. Вурт как раз шел наверх. Он толкнул дверь головой, неуклюже вильнул и вошел в комнату с триумфальным видом, не пролив ни капли кофе. Я показал ему статью.

– Но мы используем не только Facebook*, – заметил он.

– Не только?

– Боже правый, нет конечно! – Вурт, похоже, был удивлен. – Чувак, мы используем все, что только можно. Удостоверения ООН дают нам информацию о перемещениях. Twitter, Anagram, Tenjin. Даже данные геолокации. У нас, между прочим, есть договор почти с каждым университетом, что дает нам доступ и к записям об образовании. Я к тому, что в этом деле замешано гораздо больше – повторяю, гораздо больше – данных.

Мне хотелось возразить, что я ничего об этом не знал. Я ведь только присоединился к их команде.

– Google ничего не выдает.

– Ну да, публичная информация выглядит сильно упрощенной, – подтвердил он. – Очень многое нельзя выкладывать в открытый доступ. Можешь ли ты, к примеру, найти приличное описание того, как работает современный поисковый алгоритм Google? Или хроника Facebook*?

Где-то вдалеке прозвенел колокольчик, громкая трель которого эхом пронеслась по залу. Что-то вроде перерыва на чай.

Затем прозвенел и мой стол. Это был комментарий от Энистон.

«Слишком общо, – заключила она. – Хотя бы немного почитай о конкретных бизнес-примерах и индустрии кредитных оценок. Нам нужно что-то противопоставить конкурентам».

«Ожидал большего. Переделать целиком», – отрезал Ибрагим Монард.

Вурт задумчиво отхлебнул кофе.

– Хорошая новость в том, что писать ты умеешь, – сказал он. – Удачная затравка и выводы. А плохая – в том, что ты не знаком с технической стороной дела. Ну да ладно. Давай-ка попробуем еще раз…

Должен заметить, что суть работы в NumberCorp я уловил довольно быстро. Моим непосредственным начальником был Вурт. Следующим по важности человеком в моем окружении оказалась Энистон Шодри, постдок из Гарварда, которая носила светлые, как у викингов, волосы и заправляла отделом развития бизнеса.