Большие данные вносят коррективы в характер бизнеса, рынков и общества, о которых подробнее мы поговорим в шестой и седьмой главах. В ХХ веке особое значение придавалось не физической инфраструктуре, а нематериальным активам, не земле и заводам, а интеллектуальной собственности. Сейчас общество идет к тому, что новым источником ценности станет не мощность компьютерного оборудования, а получаемые им данные и способ их анализа. Данные становятся важным корпоративным активом, жизненно важным экономическим вкладом и основой новых бизнес-моделей. И хотя данные еще не вносятся в корпоративные балансовые отчеты, вероятно, это вопрос времени.

Несмотря на то что технологии обработки данных появились некоторое время назад, они были доступны только агентствам по шпионажу, исследовательским лабораториям и крупнейшим мировым компаниям. Walmart[18] и CapitalOne[19] первыми использовали большие данные в розничной торговле и банковском деле, тем самым изменив их. Теперь многие из этих инструментов стали широкодоступными.

Эти изменения в большей мере коснутся отдельных лиц, ведь в мире, где вероятность и корреляции имеют первостепенное значение, специальные знания менее важны. Узкие специалисты останутся востребованными, но им придется считаться с большими данными. Помните, как в фильме «Человек, который изменил всё»[20]: на смену бейсбольным скаутам пришли специалисты по статистике, а интуиция уступила место сложной аналитике. Нам придется пересмотреть традиционные представления об управлении, принятии решений, человеческих ресурсах и образовании.

Большинство наших учреждений создавались исходя из предположения, что информация, используемая при принятии решений, характеризуется небольшим объемом, точностью и причинностью. Но все меняется: если данных чрезвычайно много, они быстро обрабатываются и не допускают неточности. Более того, из-за огромного объема информации решения принимают не люди, а машины. Темную сторону больших данных мы рассмотрим в восьмой главе.

Общество накопило тысячелетний опыт понимания и регулирования поведения человека. Но что делать с алгоритмом? Еще на ранних этапах обработки данных влиятельные лица увидели угрозу конфиденциальности. С тех пор общество создало массивный свод правил для защиты конфиденциальной информации. Однако в эпоху больших данных это практически бесполезная «линия Мажино»[21]. Люди охотно делятся информацией в интернете, и эта возможность – одна из главных функций веб-служб, а не слабое место, которое нужно устранить.

Опасность для отдельных лиц теперь представляет не угроза конфиденциальности, а вероятность: алгоритмы будут прогнозировать вероятность того, что человек получит сердечный приступ (и ему придется больше платить за медицинское страхование), не выполнит долговые обязательства по ипотечному кредиту (и ему будет отказано в займе) или совершит преступление (и, возможно, будет арестован заранее). Это заставляет взглянуть на неприкосновенность волеизъявления и диктатуру данных с этической точки зрения. Должна ли воля человека превалировать над большими данными, даже если статистика утверждает иное? Подобно тому как печатный станок дал толчок для принятия законов, гарантирующих свободу слова (раньше они не существовали, так как практически нечего было защищать), в эпоху больших данных потребуются новые правила для защиты неприкосновенности личности.

Обществу и организациям во многом придется изменить способы обработки данных и управления ими. Мы вступаем в мир постоянного прогнозирования на основе данных, в котором, возможно, не всегда сможем объяснить причины своих решений. Что значит, если врач не может обосновать необходимость медицинского вмешательства, при этом не требуя согласия пациента полагаться на «черный ящик» (а именно так и должен поступать врач, опирающийся на диагноз, который получен на основе больших данных)? Придется ли в судебной системе менять стандартное понятие «вероятная причина» на «вероятностная причина» – и если да, то каковы будут последствия для свободы человека и его чувства собственного достоинства?