Материал переведен в 2016 году

По мнению многих фанатов группы Metallica, официальная версия вышедшего в 2008 году альбома Death Magnetic не стоит того, чтобы ее слушать. После выхода альбома фанатские форумы были полны разочарованием, к которому примешивались жалобы о том, что песни звучали резко, перегружено и оглушительно. Слушателям понравилась музыка и лирика, однако композиции звучали настолько громко, что они не могли ничего разобрать. Было невозможно различить полутона. От музыки болели уши. И об этом говорили фанаты Metallica — люди, которых, казалось бы, не пугают крайности. Однако это было уже чересчур.

Похоже, все сходились в том, что Death Magnetic — неплохой альбом с хреновым звучанием. Что он был чрезмерно сжат, что ликвидировало какой бы то ни было динамический диапазон. Что он был загублен на стадии мастеринга. Спустя какое-то время 12 000 фанатов подписали петицию, содержавшую протест против «ушедробильного» альбома, вслед за чем стартовала кампания «отправь-гадость [диск]-обратно». Вся эта история подняла ряд вопросов не только о том, что пошло не так с Death Magnetic, но и о самом ремесле: что же такое мастеринг? Как это работает? Кажется, никто, за исключением самих звуковиков, не имеет об этом ни малейшего понятия.

В общем случае альбом проходит через большое количество людей, прежде чем попасть в ваши руки. Некоторых из них вы уже знаете: это, разумеется, музыканты и продюсер, выступающий в роли соавтора и ведущий группу сквозь тернии процесса создания музыки. Звукооператоры, которые делают множество дублей песен, обычно записывают все звуковые компоненты раздельно. Затем эти отдельные дорожки доставляются к звукорежиссеру сведения, который объединяет лучшие дубли, добавляет эффекты и сводит всё в целую песню.

Когда сведение заканчивается и альбом более-менее готов, он отправляется к мастеринг-инженеру — и на этом моменте общие знания о том, что происходит с музыкой, подходят к концу. Существует мнение, что инженер мастеринга может как спасти альбом, так и, в редких случаях, запороть его, однако зачастую даже сами музыканты только в общих чертах представляют себе, чем он на самом деле занимается. Если рок-музыканты — секс-боги музыки, то мастеринг-инженеры — их жрецы, те, кто методично и скрупулезно трудятся, и те, к кому люди стремятся за мистической мудростью и благословением.

«Это такое темное искусство», — говорит М.С. Шмидт, участник дуэта экспериментальной музыки Matmos. Его одногруппник Дрю Дэниел соглашается:

«Это мистический процесс, который не понимают многие музыканты, включая нас»

Работу мастеринг-инженера можно условно поделить на две части: завершающая редакция музыки и подготовка файлов к релизу. Большой объем работы носит настолько технический характер, настолько зависит от граничащего с одержимостью знания оборудования, акустики и физики, что, чтобы говорить о ней, вдаваясь в какие бы то ни было детали, нужно изъясняться на совершенно другом языке.

Однако попытаемся объяснить на доступном: оборудование, которым пользуются люди, записывающие и сводящие музыку, намного более высокого уровня, чем у большинства обычных слушателей. Профессиональные звукооператоры работают в строго выверенных помещениях, предназначенных для того, чтобы устранять случайные резонансы и эхо, а используемая ими акустическая система стоит больше вашей машины. Но поскольку мало кто может слушать диск в такой высококлассной обстановке, музыку нужно приспособить к воспроизведению в максимально хорошем качестве во всех формах и помещениях, в которых она со временем будет звучать: 7-дюймовый винил, MP3-файлы, звучащие из колонок ноутбука, кинотеатры с объемным звуком. Это лишь некоторые из них — и у каждого из перечисленных мест есть свои требования и ограничения.

Колонки ноутбука не могут звучать слишком громко: достаточно немного увеличить уровень громкости на высокой или низкой ноте, чтобы звук начал дрожать или искажаться; в кинотеатрах, напротив, нужен огромный динамический диапазон с мощным, глубоким басом. В сущности, где бы вы ни слышали музыку, будь то колонки вашей машины или заглавные титры любимого ситкома, она была отрегулирована инженером мастеринга, который думает об акустике и материально-техническом обеспечении места, где вы находитесь, и о том, как бы вам хотелось там себя чувствовать.

Инженеры мастеринга, с которыми я разговаривал, чтобы написать эту статью, использовали при описании своей работы одну и ту же фразу: «Делать песню конкурентоспособной на рынке». Что значит сделать так, чтобы музыка звучала лучше и качественнее — чище, громче, ярче — чем что-либо еще. Традиционно «рынком» было радио, на котором хорошо песня с хорошим мастерингом попадала в зону наилучшего восприятия, где вы чувствуете себя погруженным в музыку, но не раздавленным ей. По этой же логике, если у вашей песни плохой мастеринг, люди не заходят покупать ваш альбом. Что еще хуже, они могут переключиться на другую станцию. А теперь в понятие «рынок» входят еще и онлайн-трансляции, из-за которых возросла популярность прослушивания музыки в наушниках или на портативных устройствах с плохими колонками — платформы, которым тоже нужен свой мастеринг.

Цель современных инженеров мастеринга — сделать так, чтобы песня звучала лучше, чем все другие композиции этого жанра, на каком бы устройстве ее ни слушали: в хип-хопе бас должен быть более плотным, чем где-либо, пробирающим до костей; в поп-музыке основная вокальная линия должна быть чище, чем у остальных исполнителей; в самбе наиболее важна ритм-секция.

«Ты пытаешься достичь невозможного соответствия между тем, что создал исполнитель в превосходно оборудованной студии — или в занюханном подвале — и тем, что будет отлично звучать в чьих-нибудь наушниках или в торговом центре», — говорит мастеринг-инженер Джефф Кэри. «Из чего эта музыка сделана и как я могу сделать так, чтобы она по-прежнему звучала здорово во всех возможных ситуациях — так, как исполнитель на самом деле задумывал?»

Чтобы найти ответ на этот вопрос, необходима труднодостижимая комбинация вкуса, оборудования и действительно выдающегося слуха. У ветерана мастеринга Берни Грундмана есть все три компонента. Грундман, стройный мужчина с высоким лбом и тягой к рубашкам с воротником, живет в Лос-Анджелесе, где находится его открытая в 1984 году студия. 72-летний мастеринг-инженер работал с рядом музыкантов, имена которых звучат как перечень участников невероятно крутого летнего фестиваля: the Beach Boys, Леонард Коэн, Майкл Джексон, Вилли Нельсон, Мэрайя Кэри, Фрэнк Заппа, Мос Деф, Джони Митчелл и многие другие. Жанель Монэ даже упомянула его в своем вышедшем в 2013 году хите «Q.U.E.E.N.», зачитав: «Гении сведéния, как ты, Берни Грундман».

Репутация Грундмана как одного из первых великих современных инженеров мастеринга проистекает отчасти от его необычного и кропотливого отношения к оборудованию. В отличие от многих своих современников, Грундман работает только с аппаратурой, которую он и его технические специалисты разработали или настроили самостоятельно. Свойства каждой детали оборудования (и программного обеспечения) влияют на звучание сырых миксов, и в задачу мастеринг-инженера входит сохранение качества этого звука при трансформации миксов в мастер-файл, с которого будут записываться все будущие копии.

Когда я спросил Грундмана о его приверженности к уникальной аппаратуре — как цифровой, так и аналоговой — его ответ сочетал технический аспект с метафорическим. «То, каким образом персонал взаимодействует между собой и составляет проекты, поддерживается качеством оборудования, и [наша аппаратура] чище, чем что-либо там», — сказал он. «Когда ты пользуешься только компьютерным оборудованием, все начинает смешиваться друг с другом, а также добавляется механический аспект, который не имеет ничего общего с музыкой. Но чем лучше качество твоего оборудования, тем реальнее будет звучать композиция».

Знать, что звучит «реально» — возможно, самая тонкая, ключевая задача. Говорят, что основная цель прослушивания музыки — почувствовать себя так, будто ты находишься в помещении, где создавалась музыка, прямо по центру музыки, так, чтобы она обволакивала тебя. У студийных записей большая вероятность стать совершенными, потому что многочисленные дубли и монтаж позволяют музыкантам избавиться от несовершенств, скрытых в живом исполнении — однако эти манипуляции могут быстро разрушить всю иллюзию — звук. Правильный мастеринг — залог того, что звук станет чистым, глубоким, более обволакивающим, обеспечит оптимальные условия для того, чтобы получить идеальное ощущение от прослушивания даже из никчемных колонок и наушников. Неправильный мастеринг — и запись вытолкнет вас из музыки, нарушая — так, что вы даже не сможете это осознать — ваше понимание того, как музыка должна «по-настоящему» звучать.

За последние несколько лет широкий доступ к некоторым цифровым технологиям, используемым мастеринг-инженерами, породил сомнения в том, стоит ли отдавать альбом кому-то вроде Грундмана, чтобы он стал звучать лучше. В 2014 расположенная в Монреале фирма MixGenius запустила проект LANDR — «облачную» систему мастеринга, которая доводит процесс до автоматизма, используя алгоритмы, определяющие жанр, и позволяет вам выбрать определенный тип мастеринга. Процесс осуществляется «моментально», а пользование системой стоит от 2 до 20 долларов за дорожку, или 9 долларов за месячную подписку для MP3 файлов; для сравнения, мастеринг в хорошей студии может стоить до 500 долларов в час, хотя гонорары большинства инженеров мастеринга укладываются где-то между двумя этими суммами. Пользователи LANDR отмечают, что, хотя заниматься мастерингом с этой системой все же лучше, чем ничего, технология не проявляет особую гибкость или обучаемость. Ты получаешь то, за что заплатил: компьютерный алгоритм, а не живого инженера с чувством вкуса и опытом.

И все же, для начинающих артистов, стесненных в средствах, LANDR может казаться даром небес, а технология прекрасно вписывается в тренд записи «сделай сам», ставящей под сомнение необходимость оснащения крупных студий для того, чтобы создавать прекрасно звучащие образцы искусства. Даже такой знаменитый артист, как Кендрик Ламар, недавно выпустил сборник под названием «Без названия; без мастеринга». А эпилогом полемики относительно мастеринга Death Magnetic стал предоставленный альбомом наглядный урок о самостоятельной записи: уже в день релиза альбома они также выпустили оригинальные треки, разложенные на партии для отдельных инструментов для Guitar Hero 3, и игроки заметили, что версии из видеоигры звучали намного лучше, чем альбомные. Коварные фанаты извлекли необработанное аудио из выдач Guitar Hero и воссоздали альбом, исправив то, что покоробило их в оригинальном миксе и мастеринге. Результат в некоторых кругах получил название «настоящий» Death Magnetic.

Рост популярности дешевого мастеринга в духе «сделай сам» не сделал экспертный мастеринг устаревшим, а скорее раскрыл благотворное влияние, которое по-настоящему одаренный инженер может оказать на проект. Огромная часть влияния инженера мастеринга зависит от места, которое он занимает в жизненном цикле проекта: он — тот самый человек, обладающий правом решающего голоса в вопросе изменения звучания перед тем, как музыка будет представлена публике. «Для нас мастеринг представляет последнюю возможность разрешить проблемы с альбомом, чтобы сделать его более связанным, слаженным и пригодным для прослушивания», — рассказывает Дрю Дэниел из дуэта Matmos. «К тому же они тут как тут, когда нужно защитить тебя от некоторого нарциссизма и кричащих, но неубедительных способов преувеличить свои достижения в искусстве».

Эмили Лазар, одна из немногих знаменитых женщин в этой области и единственная женщина, получившая Грэмми за работу в мастеринге, объясняет финальное качество работы инженера мастеринга так:

«Я пытаюсь достичь того, с чем не может самостоятельно справиться инженер, артист или продюсер. Иногда это чисто техническая деталь, однако иногда дело касается и концепции. Люди проводят много времени — даже годы — снова и снова создавая миксы. После всего этого альбом может звучать совершенно не так, от трека к треку, поскольку новые люди принимают участие в процессе создания и привносят свои собственные идеи»

В этой связи мастеринг-инженер несет ответственность за тот вид правок, которые особенно важны для любого произведения искусства, созданного многими людьми. Над Lemonade Бейонсе, к примеру, работали более 100 человек, из-за чего добиться слаженности записи было очень сложно — и что подчеркивало важность перерыва для работы над акустической согласованностью в самом конце проекта.

Один из моих друзей-музыкантов сравнил инженеров мастеринга с разносчиками блюд на высокопоставленных профессиональных кухнях: «Они не занимаются готовкой, но они могут убедиться, что каждое блюдо приготовлено правильно, и занимаются внешним видом блюда и украшениями, чтобы весь обед выглядел одним целым». Метафора выглядит уместной, и ее единственный недостаток в том, что она недооценивает полный объем ответственности инженеров мастеринга. У ответственного за подачу блюд есть меню, в то время как у мастеринг-инженера в большинстве случаев нет ни малейшего понятия о том, что может появляться на его кухне с каждым часом. В обычный день инженер может работать над чем угодно, от одного до восьми проектов разных стилей и жанров. Так что, возможно, уместнее было бы сравнить кого-то вроде Грундмана или Лазар с мобильным разносчиком, который в течение дня заглядывает на разные кухни, каждая из которой работает с национальной кухней разных стран, собственными ингредиентами и персоналом.

Грундман быстро отметил, что он не выбирает и не мониторит артистов, а это значит, что каждый, кто хочет поработать с ним, может это сделать, если он будет располагать временем и они смогут заплатить за его работу. «Самое главное — у тебя не должно быть предубеждений», — объяснил он. «Каждый артист дает тебе взглянуть на то, что они чувствуют, и неважно, какая это музыка. Тебе нужно позволить себе настроиться на его волну и понять, что ты мог бы сделать, чтобы музыка была теснее связана со слушателем. Ты пытаешься внести что-то свое в мечту артиста».

Я встретился с инженером мастеринга Джо Ламбертом в утро работы над тремя альбомами: к моему приходу он завершил встречу с местным исполнителем и автором песен в своей студии в Джерси-Сити, Нью-Джеми, и работал над записями для австралийского поп-певца, параллельно занимаясь работой хэви-металл группы. Его дискография, как и у Грундмана, насчитывает много имен звезд: Канье Уэст, Clap Your Hands Say Yeah, Элис Купер и Мэнди Патинкин — все они побывали на диване в его студии. В прошлом году он работал над саундтреком для «Выжившего». Немного поседевший в свои 40 с чем-то, с татуировкой электрогитары на левом предплечье и в очках в черной оправе, теперь Ламберт ждал продюсера и исполнителя, чтобы заняться альбомом некой инди-группы.

Инженер с дружелюбным выражением лица ходил по комнате, предлагая рассказать о своем оборудовании и проигрывая отрывки из утренней работы. Вскоре после часа дня в комнату зашел загорелый растрепанный худой мужчина с тонкими губами, представившийся Максом. Это был Макс Драмми, бывший участник иди-поп-группы Chester French, больше всего известный своим краткосрочным браком с ныне покойной Пичес Гелдоф, широко освещавшимся в таблоидах. Его продюсер, Тайлер Вуд, одетый в армейскую куртку, зашел следом. В присутствии своих недавних клиентов энергия Ламберта немного возросла: он стал вести себя немного громче, немного более шутливо, намного более панибратски. Он обменялся с ними крепкими рукопожатиями и вышел из комнаты, чтобы принести воды, в то время как два молодых человека устроились на диване, стянув с себя куртки и расстегнув рюкзаки. Драмми слонялся по комнате с немного испуганным видом, рассматривая аппаратуру. Я спросил его, под каким псевдонимом он выступает.

Он поколебался: «…Макс?»
«Это дебютный альбом», — объяснил Вуд.
В комнату вернулся улыбающийся Ламберт. «Итак, парни. Делаем рок-альбом?»
«Да, зажжем сегодня», — ответил Вуд.

Ламберт искоса взглянул на Драмми, затерявшегося в километрах огромного шерстяного свитера — вроде тех, которые можно найти в секонд хэндах Нью-Мексико. «Обычно, чем тише музыкант, тем громче альбом», — сказал он. Драмми опустил голову.

Ламберт кратко, для диагностики, послушал каждую песню, слегка склонив голову в сторону и одобрительно кивая. Затем он снова прослушал альбом; его руки легко парили над панелью, невесомо поворачивая переключатели, щелкая кнопками там и сям. После того, как он вносил изменения, песня становилась ярче, голос Драмми становился ближе или начинал звучать издалека. Время от времени он выключал песню и поворачивался к другому компьютеру, отбирая несколько песен, которые совпадали по стилю или структуре с тем, чего пытался добиться Макс.

В какой-то момент Вуд прервал его: «Что это ты сейчас поставил? Это настолько идеально, что унизительно». Это была The Suburbs от Arcade Fire.

После нескольких прослушиваний и незначительной возни с одной из песен Ламберт поставил запись на паузу и повернулся лицом к двум сидящим перед ним мужчинам. «Сложновато, потому что, если мы оставляем вокал на этом уровне громкости, нам придется добавить баса».
«Меня волнует, что она становится слишком сжатой», — вмешался Вуд.
«Да, это я добавляю больше низких частот», — объяснил Ламберт, поправляя голосовую дорожку. «Услышав твой голос, я захотел усилить его, но потом дорожка стала скучнее, так что мы сделаем твой голос немного ниже…»

Во время их разговора Ламберт оставался шутливым и обходительным, как тренер младшей лиги, готовый предложить свое профессиональное мастерство, однако не эмоционально вовлеченным или не готовым отдавать приказы. В какой-то момент он положил руки на хрупкие плечи Драмми и мягко встряхнул его, как будто помогая ему избавиться от застенчивости. К своему экспертному слуху и техническим корректировкам он прикладывал добродушную доброту, эрудированность в том, что касается музыки и социального взаимодействия. Он, как описывала Эмили Лазар, «излучал правильную энергетику».

Песни смешались одна с другой. «Я пойду пописаю», — бросил Драмми, внезапно вскакивая.
«Не говори мне, что ты сделал, просто делай то, что считаешь нужным».
Когда он вышел, Ламберт повернулся к Вуду: «Теперь, когда бас-гитара звучит чисто, общее звучание, как по мне, стало намного шире».

Какое-то время они слушали на повторе.

«Слышишь эту гитару? Этот обертон? Раньше его там просто не было», — сказал Ламберт.
«Да, именно от обертонов гитара начинает звучать хорошо или плохо», — откликнулся Вуд.
«Хороший отрывок».
Двое удовлетворенно закивали.
Как раз в этот момент вернулся Драмми: «Ну что, теперь идеально?»

Автор: Джордан Кизнер
Оригинал: Pitchfork

Перевела: Влада Ольшанская
Редактировали: Роман Вшивцев и Артём Слободчиков

В мае прокуратура города Буэнос-Айрес впервые применила генеративный искусственный интеллект, чтобы прогнозировать судебные постановления в рамках некоторых разбирательств по искам о невыплате заработной платы.

Позднее департамент по рассмотрению административно-тяжебных и налоговых вопросов города Буэнос-Айрес загрузил материалы дела в ChatGPT, который отследил в них паттерны, предложил предварительную классификацию по каталогу шаблонов и сгенерировал решение. На данный момент с помощью ChatGPT вынесено 20 приговоров.

Согласно недавним исследованиям, проведенным в департаменте, использование генеративного искусственного интеллекта сократило время, необходимое для составления приговора, с одного часа до десяти минут.

Как сказал заместитель генерального прокурора по административным и налоговым вопросам Хуан Корвалан: «Мы, профессионалы, больше не главные герои истории. Мы стали ее редакторами».

Внедрение инструментов генеративного ИИ повысило продуктивность департамента. Однако теперь как представители судебной системы, так и независимые эксперты в области права озабочены возможной предвзятостью в судебном процессе, проблемами с использованием персональных данных, а также галлюцинациями искусственного интеллекта. Подобными вопросами задаются и далеко за пределами Аргентины.

Юрист Лукас Баррейро, специализирующийся на защите персональных данных и член гражданской ассоциации Privaia, занимающейся защитой прав человека в цифровую эпоху, поделился своим мнением с Rest of World: «Любое неправомерное использование, как например распространение конфиденциальной информации может повлечь за собой большие судебные издержки».

Юристы из США отнеслись к использованию генеративного ИИ в суде скептически. Федеральный судья округа Манхэттен Эдгардо Рамос сказал, что ChatGPT показал себя ненадежным средством. В Колумбии и Нидерландах специалисты раскритиковали использование ChatGPT в суде. Но не все юристы обеспокоены. Так, судья Апелляционного суда в Великобритании, который использовал ChatGPT, чтобы написать часть приговора, назвал его «весьма полезным».

По мнению Карвалана, переход к использованию генеративного искусственного интеллекта — это кульминация изменений, которые в течение многих лет претерпевала генеральная прокуратура Буэнос-Айреса. В 2017 году он собрал группу разработчиков, чтобы обучить систему на основе искусственного интеллекта PROMETEA. Она должна была автоматизировать юридические задачи и ускорить процесс рассмотрения дел. Группа использовала более 300 тысяч постановлений и материалов дел по страхованию жилья, премированию госслужащих, взысканию неоплаченных штрафов и отказам в выдаче лицензий на такси лицам с судимостью.

Дела были похожи между собой и вердикты были стандартными. Сотрудникам по-прежнему приходилось проверять приговоры, которые выносила программа. Вскоре производительность выросла почти на 300%, и теперь юристы могли обрабатывать около 490 дел в месяц по сравнению с прежними 130.

Как поясняет Корвалан, цели заменить человека не стояло. Всегда есть проверяющий. Это скорее способ переосмыслить работу.

Согласно отчету городской прокуратуры, PROMETEA может предсказывать исход дела с точностью 90% менее чем за 20 секунд. Внедрение PROMETEA стало поворотным моментом, говорит Мелиса Рабан, секретарь заместителя генерального прокурора по административно-тяжебным и налоговым вопросам.

Однако за эффективность программы пришлось заплатить: каждая новая категория преступлений, для которой задействовали PROMETEA, требовала дальнейшего обучения модели и разработки алгоритмов. В начале этого года Корвалан начал поэтапно отказываться от PROMETEA в пользу ChatGPT. 20 постановлений, подготовленные с помощью последнего, были рассмотрены адвокатом и утверждены заместителем прокурора. В настоящее время судебные органы расширяют использование программы на другие подразделения, включая отдел закупок, который занимается рассмотрением жалоб граждан.

«Цель проекта в том, чтобы сделать генеративный ИИ доступным», — подчеркивает при разговоре с Rest of World София Таммаро, служащая офиса заместителя генерального прокурора и ведущий разработчик проекта. Для Аргентины, которая отстает от развитых стран в доступе к передовым технологическим достижениям, — это большой шаг.

Эксперты опасаются, что у многих пользователей нет необходимой подготовки и цифровой грамотности, чтобы пользоваться стремительно меняющейся технологией, и это может стать причиной предвзятого отношения к мало представленным группам населения, а также других проблем.

«Хотя одни из них удастся предотвратить, появятся иные, потому что разработчики исходят из субъективных оценок, и это отражается в устройстве модели», — говорит Баррейро.

Команда Корвалана пытается снизить некоторые из рисков, возникающих при использовании искусственного интеллекта, в том числе опасность кражи данных и хакерских атак. «Мы все еще работаем над обезличиванием конфиденциальных данных, получаемых при анализе дел», — отмечает Таммаро.

Галлюцинации искусственного интеллекта также могут представлять значительные юридические риски. По данным исследования, проведенного в 2024 году в Стэнфорде, случаи, когда системы искусственного интеллекта выдают ложную или неактуальную информацию, составляют около 17% от общего числа при использовании генеративного искусственного интеллекта для юридических целей. По мнению Корвалана, уменьшить эти риски можно только путем использования программ с меньшей погрешностью, таких как PROMETEA, для дел с конфиденциальной информацией, в том числе связанных с гендерным и домашним насилием.

«PROMETEA прочно закрепилась в нашей работе. Ее отпечаток уже никогда не сотрется, — признается Роберто Бетанкур, директор по информационным технологиям и модернизации прокуратуры Буэнос-Айреса. — Она помогла нам понять механику принятия судебных решений».

На данный момент PROMETEA используется для вынесения приговоров в делах о государственных служащих, а также поиска и обработки запросов в интернете, которые включают сексуальное насилие или насилие над детьми. Со временем ее использование, скорее всего, сократится.

«PROMETEA словно блокбастер в мире, где набирает обороты Netflix. Подобные изменения происходят по всему миру», — резюмирует Корвалан.

По материалам The Rest of World
Автор: Виктория Мендицабал

Переводила: Александра Листьева

Вечером 16 октября 1984 года в реке Волонь на востоке Франции обнаружили тело четырехлетнего Грегори Виллемена. Маленький мальчик пропал из палисадника своего дома в Лепанж-сюр-Волонь ранее в тот же день. Мать отчаянно искала сына по всей деревушке, но его никто не видел. 

Вскоре стало ясно, что ребенок погиб не в результате несчастного случая. Руки и ноги мальчика были связаны веревкой, а до его исчезновения семья получала угрозы в виде писем и записей на автоответчике. На следующий день отцу ребенка, Жану-Мари Виллемену, пришло еще одно письмо. «Надеюсь, ты умрешь от горя, босс, — было написано неряшливым почерком. — Деньги не вернут тебе сына. Это моя месть, подонок».

Эта история стала самым известным нераскрытым делом об убийстве во Франции. Расследование неоднократно возобновлялось, было задержано множество подозреваемых. Кристин, мать Грегори, обвинялась в преступлении и ненадолго оказалась за решеткой, но позже была оправдана. Жан-Мари тоже отбыл тюремный срок после того, как застрелил своего двоюродного брата Бернара Лароша, ставшего главным подозреваемым. Следственный судья Жан-Мишель Ламбер, которому поручили это дело в 32 года, допустил серьезные ошибки на начальном этапе расследования и в 2017 году покончил с собой.

Более чем через тридцать лет после убийства Грегори полиция привлекла команду лингвистов из швейцарской компании OrphAnalytics, чтобы изучить письма: словарный состав, правописание и структуру предложений. Отчет, представленный в 2020 году, частично просочился в прессу и указывал на двоюродную бабушку Грегори — Жаклин Жакоб. Эти результаты подтвердили выводы предыдущего анализа почерка и лингвистической экспертизы, которые привели к аресту Жакоб и ее мужа в 2017 году. (Супругов позже освободили в том же году из-за процессуальных нарушений.)

Несмотря на то, что новые доказательства еще не были представлены в суде, есть надежда, что они могут помочь раскрыть дело, которое не дает покоя целому поколению. Это расследование также привлекло внимание к малоизвестной области судебной лингвистики. Во Франции применение стилометрии — науки, изучающей индивидуальные особенности письма, — долгое время ограничивалось академическими кругами. Дело Грегори стало первым случаем использования этого метода в крупном уголовном расследовании. 

К применению судебной лингвистики в этом деле изначально отнеслись скептично. Адвокаты супругов Жакоб отвергли предыдущий стилометрический анализ, назвав его «совершенно нелепым» и «псевдоэкспертизой». Филипп Астрюк, генеральный прокурор Апелляционного суда Дижона, отказался комментировать для этой статьи методы, используемые в текущем расследовании. Однако в недавнем интервью радиостанции RTL он предупредил: «Полагать, что дело внезапно разрешится благодаря лишь одному отчету, — наивно». 

«Пресса экспертизу не поняла, а юристы говорят, что она не поможет», — сказал в телефонном разговоре Клод-Ален Ротен, генеральный директор OrphAnalytics. Но он заверил, что результаты надежные. «Мы пришли к выводам, схожими с теми, которые следователи уже получили другими методами», — сообщил Ротен. Он также добавил, что в прошлом году OrphAnalytics завершила работу над новым отчетом, заказанным генеральным прокурором Дижона, который курирует расследование дела Виллемена. В нем анализировалось еще одно анонимное письмо. «Нам удалось составить весьма точное представление о личности автора», — отметил Ротен.

✺

По мнению лингвистов, занимающихся криминальной экспертизой, у каждого из нас есть свой особый стиль речи, который может быть таким же уникальным идентификатором, как и отпечаток пальца. Словосочетание «криминальная экспертиза» навевает образ ученого в защитном костюме, который осматривает место преступления в поисках капель крови. Однако у представителей этой профессии больше общего с Шерлоком Холмсом из рассказа «Скандал в Богемии». «Человек, написавший записку, немец. Вы замечаете странное построение фразы? — спрашивает детектив в рассказе 1891 года. — Француз или русский не мог бы так написать. Только немцы так бесцеремонно обращаются со своими глаголами» (Перевод Н. С. Войтинской — прим. Newочём). 

Понятие «судебная лингвистика», вероятно, было введено в 1960-х годах Яном Свартвиком, шведским лингвистом, который заново изучил противоречивое дело Тимоти Джона Эванса. Эванс, валлиец, был ошибочно обвинен в убийстве своей жены и дочери, осужден и повешен в 1950 году. Свартвик обнаружил, что за неграмотного Эванса показания записывала полиция и, вероятно, сфабриковала наиболее уличающие части признания. Настоящим виновным оказался сосед семьи, который, как выяснилось, был серийным убийцей.

Сегодня судебная лингвистика, пожалуй, наиболее известна своей ролью в раскрытии дела «Унабомбера» в Соединенных Штатах. С 1978 по 1995 год неизвестный отправлял по почте бомбы ученым, бизнесменам и случайным гражданам, убив трех человек и ранив не менее 24. Преступник-одиночка тщательно следил за тем, чтобы не оставлять отпечатков пальцев или следов ДНК, избегая поимки властями в течение 17 лет, и стал причиной одного из самых длительных и дорогостоящих уголовных расследований в истории США. Но в 1995 году он допустил роковую ошибку: сообщил полиции, что прекратит свои атаки при условии, если газета опубликует его манифест против технологий из 35 тысячи слов.

Когда документ появился в Washington Post, New York Times и журнале Penthouse, несколько человек, включая брата преступника, сообщили, что узнали стиль письма. Тем временем лингвист ФБР Джеймс Фицджеральд и социолингвист Роджер Шуй, изучавшие письма анонима, выявили в его тексте закономерности, которые помогли сузить круг подозреваемых. Например, такие написания как wilfully вместо willfully и clew вместо clue указывали на жителя Чикаго. В конце концов, лингвистические доказательства оказались достаточно весомыми, чтобы выдать ордер на обыск дома затворника-математика по имени Теодор Казински. Он вырос в Чикаго, но жил в сельской местности Монтаны, где нашли копии манифеста и самодельные бомбы.

 Пока власти США охотились за Унабомбером, область судебной лингвистики развивалась и в других странах. В 1992 году Бирмингемский университет провел первый британский семинар по судебной лингвистике, собрав ученых из Австралии, Бразилии, Голландии, Украины, Греции и Германии. В барселонском Университете Помпеу Фабра лаборатория судебной лингвистики существует с 1993 года. Однако эта область стала более структурированной лишь в следующем десятилетии: появились университетские исследовательские группы, магистерские программы, а также финансируемые государством полицейские лаборатории и агентства.

«Судебная лингвистика продолжает распространяться за пределы стран, где зародилась, и развивается благодаря обучению новых специалистов», — рассказывает Никки Маклеод, старший преподаватель Института судебной лингвистики, основанного в 2019 году в английском Бирмингеме.

Всё чаще лингвисты с опытом в компьютерных науках берутся за дела по «атрибуции авторства» — определению автора изучаемого текста, и в некоторых случаях проливают свет на давние литературные загадки. Например, в 2015 году специалист по вычислительным социальным наукам Райан Бойд и и социальный психолог Джеймс Пеннебейкер проанализировали пьесы Шекспира и сравнили их с «Двойным вероломством» — пьесой, авторство которой оспаривалось. С помощью программного обеспечения, проанализировавшего, помимо прочего, служебные слова вроде the, by, of, a, thee и ye, они определили Шекспира как автора пьесы и предположили, что над ее четвертым и пятым актами он мог работать вместе с писателем Джоном Флетчером. 

Специалисты по компьютерной лингвистике Флориан Кафьеро и Жан-Батист Кампс проделали аналогичную работу во Франции. Более века ученые утверждали, что Мольер не мог написать некоторые из своих лучших произведений по причине отсутствия образования. Они предполагали, что пьесы от имени Мольера написал поэт Пьер Корнель. Исследователям удалось опровергнуть эту теорию, проанализировав язык, рифму, грамматику и формы слов. В результате удалось провести четкую границу между пьесами Мольера и работами Корнеля. 

«Вы думали, что Мольер написал свои пьесы? Что ж… так оно и есть, — с усмешкой сказал Кафьеро, когда мы встретились в его кабинете в Национальной школе хартий в Париже, чтобы обсудить исследование. — Сенсации не получилось». 

Эти литературные расследования, за которыми часто пристально следили СМИ, помогли сделать судебную лингвистику более популярной во Франции и за ее пределами. После работы Кафьеро и Кампса над Мольером, их (вместе с OrphAnalytics) привлекли к расследованию New York Times, посвященному зачинщикам QAnon — крайне правой американской теории заговора, которая стала распространяться в интернете в 2017 году. Используя машинное обучение для анализа постов в социальных сетях различных подозреваемых, обе команды независимо друг от друга определили вероятных авторов анонимного Q: Пола Фербера, южноафриканского программиста, и Рона Уоткинса, американского конспиролога. Результаты, опубликованные в 2022 году, дали правдоподобное объяснение интернет-загадке, которая на протяжении многих лет сеяла хаос.

✺

В отличие от литературных загадок, где у лингвистов обычно много материала для работы, уголовные дела, как правило, включают лишь отрывки текста — признание, письмо с угрозой, предсмертную записку.

Ситуация меняется с появлением социальных сетей. Сейчас большинство людей создает обширную библиотеку публичных постов, твитов, текстовых сообщений и электронной переписки, по которым можно определить языковые особенности. Это может облегчить установление авторства, однако тогда возникают вопросы о неприкосновенности частной жизни и этичности этих методов.

«Такова обратная сторона медали, — сообщил мне Кафьеро. — Есть что-то тревожное в осознании того, что если вы под псевдонимом напишете какую-нибудь чушь в интернете, однажды в вашу дверь может постучаться полиция». 

Шейла Керальт, судебный лингвист из Барселоны, говорит, что многие дела, с которыми она сейчас работает, связаны с социальными сетями: «Раньше было гораздо сложнее найти материал о подозреваемом, и нам часто приходилось полностью отказываться от дела. Но сегодня люди без раздумий публикуют информацию в интернете, и это становится материалом для первичного анализа».

Однако лингвисты спешат отметить, что определение авторства — неточная наука. Когда судебных лингвистов задействуют в идентификации авторов в уголовных делах, они не дают однозначного ответа. Они скорее указывают на наиболее вероятного автора из списка подозреваемых.

Ротен, профессор микробиологии, объясняет, что алгоритмы выявляют закономерности в синтаксисе подобно тому, как это происходит в последовательности ДНК. Разница, по его словам, в том, что «в геномных последовательностях обнаруживается очень мало ошибок, чего нельзя сказать о текстах». В отличие от ДНК, которую преступник контролировать не может, автор анонимного письма с угрозами, вероятно, попытается скрыть свой стиль письма, например, пытаясь казаться менее образованным или иностранцем. 

И всё же лингвисты утверждают, что стиль почти невозможно скрыть, поскольку многие наши языковые решения принимаются неосознанно. Человек может намеренно допустить орфографическую ошибку, но забыть изменить менее заметные детали, например, особенности использования знаков препинания. «Люди много рассказывают о себе, когда пытаются скрыть свой стиль письма, — говорит Ротен. — Для нас это просто дополнительная информация».

Несмотря на то, что судебные лингвисты уже два десятилетия используют ранние формы искусственного интеллекта, недавние достижения в технологии ИИ открывают для этой области новые направления. Например, большие языковые модели позволяют анализировать огромные объемы данных и проводить более тонкий анализ, чем когда-либо прежде.

Для тех, кто привык работать в юридической сфере, сложность ИИ означает, что его не всегда можно эффективно использовать в уголовных делах. Самые мощные системы ИИ часто описывают как «черный ящик» — выявленные ими закономерности могут быть настолько запутанными, что их трудно понять даже профессиональному лингвисту, не говоря уже о присяжных или судье. Например, большие языковые модели могут выявлять в расшифровках текстов особые лингвистические паттерны, соответствующие конкретным людям или демографическим группам, но не способны предоставить обоснование полученных результатов. 

«То, что многие методы искусственного интеллекта дают прогноз, но мало объясняют, почему был сделан именно такой вывод, вызывает вопросы, — говорит Кафьеро. — Недостаточно того, что метод статистически надежен. Мы хотим иметь возможность объяснить, привести аргументы, почему этот текст сильно напоминает то, что мог бы написать конкретный подозреваемый». Кафьеро добавил, что надеется на технический прогресс, который сделает методологию ИИ более прозрачной.

Пока что «мы не можем использовать для судебных разбирательств только искусственный интеллект или вычислительные методы, — отмечает Керальт. — Всегда должен присутствовать эксперт, чтобы объяснить полученные данные или результаты».

✺

На момент написания статьи дело Грегори всё еще остается открытым, спустя 40 лет после совершения убийства. Получив отчет по стилометрии, генеральный прокурор теперь ожидает результатов нового анализа ДНК и анализа голосовых сообщений, отправленных родителям Грегори. Оба эти результата могут быть представлены в суде в ближайшие месяцы.

Для многих судебных лингвистов это дело — проверка легитимности их развивающейся области. «Франция входит в число стран, где судебная лингвистика наименее развита, поэтому риск крайне высок, — говорит Керальт, испанский лингвист. — Если дело завершится успешно, это станет большим прорывом, но если нет, последствия могут быть крайне негативными».

«Это очень громкое дело, — отмечает Кафьеро. — Можно с уверенностью сказать, что предстоит тяжелая борьба, сопровождаемая медийной баталией, которая попытается либо придать авторитет этим методам, либо их дискредитировать».

По материалам The Dial
Автор: Джулия Вебстер Аюсо

Переводилa: Екатерина Лобзева
Редактировала: Елизавета Яковлева

В начале 2022 года после грандиозного извержения вулкана государство Тонга погрузилось во тьму. Подводное извержение — в 1000 раз более мощное, чем бомба, сброшенная на Хиросиму, — вызвало цунами, которое ударило по архипелагу, где расположено Тонга, и покрыло пеплом белые пески коралловых островов.

Сила извержения Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай оборвала интернет-соединение Тонга, вызвав сбой в коммуникации именно в тот момент, когда разворачивалось бедствие.

После того, как недели спустя подводный кабель, который обеспечивает страну интернетом, восстановили, стал понятен масштаб проблемы. Отсутствие связи затруднило восстановительные работы и одновременно нанесло невероятный ущерб бизнесу Тонга, который сильно зависит от поступлений средств из-за границы.

Бедствие показало, насколько уязвима инфраструктура, от которой зависит работа интернета. Как отмечает Николь Старосельски, преподаватель Калифорнийского университета и автор книги «Подводная сеть», современная жизнь неотделима от интернета.

В этом смысле интернет — такая же необходимость, от которой зависит наша жизнь, как питьевая вода. И, как в случае с водой, немногие понимают, какой путь она проделывает, чтобы попасть из далекого резервуара в кран на кухне.

Сегодня люди представляют себе интернет как нечто незримое, висящее в атмосфере, — невидимое «облако» над нашими головами, из которого льется информационный дождь. Поскольку устройства не привязаны к проводам, многим кажется, что интернет в целом работает без кабелей, говорит Старосельски, однако в реальности всё гораздо более удивительно.

Почти весь интернет-трафик, включая видеозвонки, стриминг фильмов, электронную почту и сообщения в социальных сетях, доходит до нас по высокоскоростным волоконно-оптическим линиям связи, пролегающим на дне океана. Это вены современного мира, они охватывают около 1,5 млн километров и соединяют страны при помощи физических кабелей, по которым идет интернет.

В разговоре по WhatsApp Старосельски объясняет, что данные, которые передают мне ее голос, преодолеют путь от мобильного телефона до ближайшей вышки сотовой связи. «По сути, это единственный беспроводной прыжок во всей системе», — добавляет исследовательница.

От вышки данные пойдут дальше по сети континентальных волоконно-оптических кабелей, путешествуя под землей со скоростью света. Затем достигнут места выхода кабельной линии на берег и оттуда устремятся на морское дно, после чего выйдут на поверхность уже в Австралии, откуда звонит интервьюер.

«Наши голоса буквально лежат на дне океана», — подытоживает она.

Шпионы, саботаж и акулы

В последние годы законодатели по всему миру обеспокоены тем, что финансовая, правительственная и военная информация передается по кабелям толщиной не больше шланга и защищена всего лишь морской водой.

Глобальные конфликты также оказывают непреднамеренный разрушительный эффект на работу системы интернет-кабелей. В феврале 2023 года поддерживаемые Ираном хуситы напали на грузовое судно в Красном море. Вероятно, именно в результате затопления судна Rubymar были повреждены три местных подводных кабеля, что повлекло за собой перебои в работе значительной части интернет-трафика между Азией и Европой.

США и их союзники также выражают серьезную обеспокоенность тем, что неприятель может подключиться к подводным кабелям, чтобы завладеть «личной информацией, данными и каналами связи». В докладе Конгресса по этой теме, опубликованном в 2022 году, подчеркивается, что Россия или Китай могут получить доступ к подводным кабельным системам.

С таким методом шпионажа США хорошо знакомы: в 2013 году газета Guardian обнаружила, что британский Центр правительственной связи получил доступ к сети интернет-кабелей, чтобы отслеживать массив переписок как лицами, подозреваемыми в совершении преступлений, так и ни в чем не повинными людьми. Далее эта информация передавалась в Агентство национальной безопасности США.

В документах, обнародованных Эдвардом Сноуденом, говорится в числе прочего о том, что подводный кабель, соединяющий Австралию и Новую Зеландию с США, был взломан, благодаря чему Агентство национальной безопасности США получило доступ к австралийским и новозеландским интернет-данным.

Несмотря на множество опасностей и всё чаще звучащие предупреждения со стороны западных правительств, призывы к более активным действиям по обеспечению безопасности кабельной сети в основном остаются без ответа, и многие считают угрозы преувеличенными.

«Отсутствуют какие-либо общедоступные и проверенные сведения, указывающие на умышленные атаки в отношении кабельной сети со стороны какого-либо субъекта, будь то Россия, Китай или же не имеющая отношения к государству группа», — говорится в докладе Европейского союза от 2022 года.

«Вероятно, отсюда следует, что обсуждаемые сценарии угроз могут быть преувеличены».

Один из экспертов, беседовавших с Guardian, оказался более резок в своей оценке, назвав угрозу саботажа «бредом».

Если смотреть на данные, то акулы, якоря и рыболовство представляют большую угрозу для глобальной интернет-инфраструктуры, нежели российские шпионы. В американском докладе по этой теме говорится, что основную угрозу для сети представляют «случайные происшествия с участием людей». В среднем обрыв кабеля происходит «каждые три дня».

«В 2017 году судно у берегов Сомали случайно повредило подводный телекоммуникационный кабель, вследствие чего доступ к интернету отсутствовал три недели, а страна понесла убытки в размере $10 млн в день», — утверждается в докладе.

Интернет-неравенство

И всё же, по мнению многих экспертов, основной риск для интернета представляет не саботаж, шпионаж или даже случайные якори, а неравномерное распределение кабельной инфраструктуры, которая оплетает земной шар, соединяя электронные сети мира в единое целое.

«Кабели есть не везде, — рассказывает Старосельски. — Большая концентрация находится на севере Атлантического океана, связывая США и Европу, но вот в Южной Атлантике их уже не так много».

«Как видите, некоторые части мира отличаются высоким уровнем выхода в сеть… а также разнообразием способов для этого, в том смысле, что есть множество запасных вариантов на случай поломки».

По состоянию на 2023 год на дне океана находилось более 500 кабелей связи, однако, если бросить взгляд на карту подводной сети кабелей мира, то окажется, что преимущественно они сконцентрированы вокруг экономических центров и мест с большим количеством населения.

Неравномерное распределение кабелей особенно заметно в Тихом океане. На острове Гуам с населением 170 000 человек, где расположена американская военная база, связь обеспечивает не больше 10 интернет-кабелей. В Новой Зеландии, на территории которой проживает более пяти миллионов, кабелей семь. В Тонга лишь один.

После извержения тонгского вулкана в 2022 году правительства по всему миру начали действовать: вышли отчеты о уязвимости нынешней подводной сети кабелей, а технологические компании принялись усиливать ее безопасность, чтобы подобное больше не повторилось.

В июле 2024 года в Тонга опять произошел интернет-сбой.

Значительные территории страны остались в информационной темноте после того, как был поврежден подводный интернет-кабель, соединяющий острова, что привело к хаосу в работе местных предприятий.

Пока что экономические показатели говорят в пользу прокладки большего количества кабелей в западном мире и на развивающихся рынках, где спрос на цифровые технологии стремительно растет. Несмотря на риск саботажа или случайных повреждений, специалисты утверждают, что если рынок не потребует создания более устойчивых сетей, то велика опасность, что в таких местах, как Тонга, онлайн-связь будет отключаться и дальше, а это ставит под угрозу перспективы цифрового равенства, на которых был основан интернет.

По материалам The Guardian
Автор: Джонатан Ерушалми
Иллюстрация: Stuart Gregory/Getty Images

Переводила: Елизавета Яковлева
Редактировала: Анастасия Железнякова

Сегодня жители Нью-Йорка проходят мимо здания центрального телеграфа на Бродвее, не обращая на него особого внимания. Оно и понятно: на фасаде нет мемориальных досок, которые напоминали бы о его значимости, нет их и в вестибюле. Это здание не для праздных зевак: оно находится в муниципальной собственности города. Если вы в нем не работаете, вас не пропустят через проходную.

Несмотря на все это, 14-этажное здание телеграфа заслуживает особого исторического статуса — хотя на Манхэттене есть небоскребы и повыше. Именно здесь Фрэнк Спрейг, один из величайших и в то же время наименее известных изобретателей Америки, запустил первые электрические лифты в стране. Этим он способствовал вертикальному росту ландшафта Нью-Йорка, как никто другой. Сегодня мы воспринимаем лифты как нечто само собой разумеющееся, но именно они позволяют жить максимальному числу людей на минимальной площади. Благодаря лифтам увеличивается плотность населения, а из-за этого укрепляются социальные связи и уменьшается влияние городов на окружающую среду. Больше половины населения планеты живет в городах, которые (по состоянию на 2012 год) занимают менее трех процентов площади Земли.

На протяжении почти всей истории человечества города были невысокими, потому что люди не хотели подниматься высоко по лестницам. Два-три этажа — это нормально. Но нести кучу пакетов и кричащего младенца по крутой темной лестнице на четвертый или пятый этаж — это совсем другое дело.

Когда в 1882 году Томас Эдисон запустил первую электростанцию на Перл-стрит в Нижнем Манхэттене, наступила эра электричества. Тогда самыми высокими сооружениями в Нью-Йорке были башни Бруклинского моста, строительство которого близилось к завершению. В 1883 году выпускник Военно-морской академии Фрэнк Спрейг начал работать на Эдисона, но через 11 месяцев ушел от него, чтобы заниматься производством электродвигателей. Как объясняет писатель Джозеф Каннингем, один из ведущих экспертов по истории электрификации Нью-Йорка, двигатели Спрейга «совершили переворот в промышленности». Владельцы ткацких мануфактур использовали их в подъемных кранах, лифтах и ткацких станках. Однако целью Спрейга было создание электрического транспорта, и в 1887 году он получил контракт на замену конок (вагонов на конной тяге) на электрические трамваи в городе Ричмонд, штат Вирджиния.

В самом начале у Спрейга был только план городских рельсовых путей. Но он был гениальным механиком — знал всё о машинах и инструментах, необходимых для их создания и ремонта. По словам одного из его биографов, «машины сами хотели работать на Фрэнка Спрейга». В мае 1888 года, через год после подписания контракта, проект по созданию трамвайных путей «Ричмонд Юнион» был признан успешным: Спрейг разработал, построил и запустил первую полномасштабную систему коммерческих электрических трамваев в мире. Вскоре власти Бостона, по достоинству оценив транспортную систему Ричмонда, тоже обратились к Спрейгу, и Бостон стал вторым в мире городом, где появились трамваи. В 1905 году в США было проложено уже 32 тысячи км трамвайных путей. В крупных современных городах все железные дороги электрифицированы. С их помощью миллионы пассажиров каждый день быстро и эффективно добираются из пункта А в пункт Б.

После того как Спрейг успешно применил электродвигатели для перевозки людей на большие расстояния, он обратил взор ввысь. Так в 1892 году появилась компания «Электрические лифты Спрейга», которая некоторое время спустя получила контракт на установку лифтов в здании нью-йоркского телеграфа. Спрейг должен был доказать, что его механизмы по всем параметрам превосходили медленные и неуклюжие гидравлические лифты, которые были распространены в то время. Это была весьма рискованная сделка: если бы электрические лифты работали не так, как было обещано, Спрейгу пришлось бы за свой счет демонтировать их и заменить на гидравлические.

Эта работа заняла два года, но новые лифты работали безукоризненно. Более того, они ездили почти с такой же скоростью, что и современные.

Именно это стало ключом Спрейга к успеху. В городах все торопятся и хотят быстро перемещаться как по горизонтали, так и по вертикали. Минута в Нью-Йорке пролетает незаметно. В 1990 году итальянский физик Чезаре Маркетти продемонстрировал, что маршруты людей зависят не от протяженности, а от продолжительности пути. Иными словами, для нас важно не само расстояние, а количество времени, за которое мы его преодолеем. Это касается не только движения по горизонтали. Лифты Спрейга, установленные в здании нью-йоркского телеграфа, доказали, что можно перемещаться вверх и вниз так же быстро, как и пешком по ровной поверхности. Это предопределило дальнейшую судьбу небоскребов.

В 1913 году в Нью-Йорке был построен небоскреб «Вулворт-билдинг» высотой 241 метр. Он находится в двух кварталах к югу от здания телеграфа. Этот 60-этажный «собор торговли» прославился своими высокоскоростными электролифтами, которые обеспечивали быстрое перемещение посетителей и арендаторов. Долгое время «Вулворт-билдинг» был самым высоким зданием в мире, и его рекорд был побит только в 1930 году.

С тех пор в Нью-Йорке вырос целый лес небоскребов. В 2017 году группа экономистов подсчитала, что территория города (то есть сама земля без учета зданий), стоит почти $2,5 трлн. Цена так высока из-за того, что можно построить на этой земле — вернее, над ней. Цена была бы гораздо ниже, не будь у нас электрических лифтов. Сегодня, спустя почти столетие после смерти Спрейга в 1934 году, мало кому известно его имя и то, как он повлиял на облик современных городов. Для нас уже стали привычными сооружения, которые почти упираются в тропосферу, например, 163-этажная дубайская башня «Бурдж-Халифа» с 57 лифтами. Однако это не предел: скоро ее затмит «Джидда-тауэр» в Саудовской Аравии высотой один км. За электрификацию наземного транспорта и лифтов Спрейг заслуживает звания не только одного из величайших изобретателей со времен открытия электричества, но и основоположника современных вертикальных городов.

По материалам Time
Автор: Роберт Брайс 

Переводила: Юлия Самойлова
Редактировала: Анастасия Ананьина

Искусственному интеллекту казаться разумным легко, а вот человеку разработать действенную проверку знаний компьютера — трудно. 

Помните созданный IBM суперкомпьютер Watson? Тот самый, чей искусственный интеллект победил в американской телевикторине? В рекламе 2010 года говорилось: «Watson понимает естественный язык со всей его многозначностью и сложностью». Однако затем попытка Watson «произвести революцию в медицине с помощью искусственного интеллекта» с треском провалилась. Это наглядный пример того, что кажущееся владение языком и настоящее понимание человеческой речи — не одно и то же. 

Научить компьютер понимать человеческий язык — уже давно одна из основных задач исследований в области ИИ. Сперва ученые пытались вручную ввести в программу всё, что потребуется компьютеру для осмысления новостных сюжетов, художественной литературы или других текстов, написанных людьми. Такой подход, как и показал пример с Watson, оказался неэффективным, так как невозможно зафиксировать все неписаные законы, правила и допущения, необходимые для понимания текста. Позднее была предложена другая концепция: вместо встраивания в систему общеизвестных фактов мы позволим ЭВМ самостоятельно учиться понимать язык. Для этого собирают огромное количество текстов, по которым ИИ учится предсказывать слова. В результате получается то, что исследователи называют «языковой моделью». Если такие модели строятся на крупных нейросетях, как, например, GPT-3 от Open AI, они могут генерировать прозу (и поэзию!), поразительно похожую на созданную человеком, и выдавать замысловато выглядящие лингвистические рассуждения. 

Но можем ли мы сказать, что обученный на текстах тысяч веб-сайтов, книг и энциклопедий GPT-3 превзошел пустышку, которой оказался IBM Watson? Действительно ли он понимает язык, на котором говорит, и будто бы даже рассуждает? На эту тему мнения исследователей ИИ кардинально расходятся. Прежде подобные дискуссии больше относились к философской стороне вопроса, однако в последнее десятилетие ИИ вырвался из контролируемой среды в настоящую жизнь. И непонимание реалий этого мира может иметь значительные, а иногда и губительные последствия. В ходе одного из исследований было обнаружено, что Watson предлагал «многочисленные примеры небезопасных и неправильных рекомендаций по лечению». Другое исследование показало, что система машинного перевода Google допускала существенные ошибки в переводе с английского языка медицинских инструкций.

Как нам определить на практике, понимает ли компьютер? В 1950 году Алан Тьюринг, первопроходец в сфере вычислительной техники, попытался ответить на этот вопрос с помощью знаменитой «имитационной игры», которую теперь называют «тестом Тьюринга». Испытуемый, не видя, кто перед ним, пытался определить, с кем он говорит — человеком или машиной. Если судья не может понять, кто из собеседников человек, то тогда, по утверждению Тьюринга, мы в праве считать, что ЭВМ мыслит, а значит, и понимает. 

К сожалению, Тьюринг недооценил, как легко машинам удается вводить людей в заблуждение. Виртуальный собеседник «Элиза», созданный Джозефом Вейценбаумом в 1960-х годах в качестве пародии на психотерапевта, а также другие простые чат-боты во время беседы казались людям разумными существами, даже если они знали, что это программы. 

В научной работе 2012 года исследователи в области ИИ Гектор Левеск, Эрнест Дейвис и Леора Моргенштерн предложили более объективный тест под названием «схема Винограда». С тех пор ученые считают его одним (и, быть может, лучшим) из способов оценить разумность компьютера. Однако, как мы увидим далее, и он не идеален. Эта схема, названная в честь лингвиста Терри Винограда, включает пары предложений, отличающихся только одним словом. После каждого предложения следует вопрос. Вот два примера:

Предложение 1: Я наливал воду из бутылки в чашку, пока она не наполнилась. 

Вопрос: Что наполнилось: бутылка или чашка?

Предложение 2: Я наливал воду из бутылки в чашку, пока она не опустела.

Вопрос: Что опустело: бутылка или чашка?

Предложение 1: Дядя всё еще может обыграть Джо в теннис, хотя он и на 30 лет старше. 

Вопрос: Кто старше: Джо или его дядя?

Предложение 2: Дядя всё еще может обыграть Джо в теннис, хотя он на 30 лет младше. 

Вопрос: Кто младше: Джо или его дядя?

В каждой паре предложений от разницы в одно слово зависит, к какому предмету или человеку относится местоимение. Для правильного ответа на такие вопросы нужно обладать здравым смыслом. Именно на его проверку и нацелены схемы Винограда, компенсируя слабые места теста Тьюринга: ненадежные человеческие суждения или уловки чат-ботов. В частности, ученые разработали несколько сотен схем, которым «не помог бы» Google: компьютер не мог использовать эту и другие поисковые системы, чтобы дать правильный ответ. 

В 2016 году по этим схемам было устроено соревнование. Победившая программа дала только 58% правильных ответов, что не слишком отличалось от простого угадывания. Тогда Орен Эциони, ведущий исследователь в области ИИ, колко подметил: «Если ИИ не может определить, про что в предложении говорится «он» или «она», то тяжело представить, как машины захватят мир».

Как бы то ни было, умение ИИ решать схемы Винограда резко выросло благодаря появлению крупных нейросетевых языковых моделей. Отчет компании OpenAI за 2020 год гласит, что языковая модель GPT-3 справилась с 90% предложений из схем. А другие после практики конкретно на таких заданиях показали еще более убедительные результаты. На момент написания этой статьи лучшим результатом считается точность около 97% в решении определенного набора схем Винограда. Они являются составляющей SuperGLUE — соревнования ИИ в понимании языка. Такой показатель близок к уровню человеческого понимания. Означает ли это, что нейросетевые языковые модели стали по-человечески разумными?

Вряд ли. Несмотря на усилия разработчиков, схемы Винограда всё же можно было решить с помощью поисковых запросов. Как и во многих других тестах для ИИ, нейросети с помощью уловок успешно справлялись с этими схемами, на самом деле так и не понимая свои ответы. Рассмотрим, к примеру, следующие предложения: «спортивный автомобиль обогнал почтовый фургон, потому что он ехал быстрее» и «спортивный автомобиль обогнал почтовый фургон, потому что он ехал медленнее». Если языковую модель обучали на огромном корпусе предложений английского языка, то она обнаружит взаимосвязь между словосочетанием «спортивный автомобиль» и прилагательным «быстрый», «почтовый фургон» и «медленный». Тогда ИИ даст правильный ответ, руководствуясь этим соотношением, так и не поняв смысла предложений. Подобные статистические уловки, как оказывается, вполне срабатывают в соревновании SuperGLUE применительно ко многим схемам Винограда. 

Группа исследователей из Института искусственного интеллекта имени Аллена решила не отказываться от использования схем Винограда, а попробовать исправить их недостатки. В 2019 году они выпустили Winogrande — более крупный набор схем Винограда. Теперь количество примеров стало ошеломляющим: 44 000 предложений взамен нескольких сотен. Чтобы собрать так много примеров, исследователи обратились к известной краудсорсинговой платформе Amazon Mechanical Turk. Каждого пользователя (человека) попросили написать несколько пар предложений, но с ограничениями, чтобы в подборке затрагивались разнообразные темы. Однако на этот раз предложения в парах могли отличаться больше чем на одно слово.

Затем ученые постарались исключить предложения, с которыми бы сработали статистические уловки. Для этого удалили схемы, с которыми легко справились более простые программы ИИ. Как и ожидалось, оставшиеся предложения оказались гораздо труднее для ЭВМ, чем первоначальный набор схем Винограда. Люди по-прежнему давали почти все правильные ответы, в то время как показатели нейросетевых языковых моделей теперь были далеки от идеальных. Этот новый тест WinoGrande должен был компенсировать недостатки схем Винограда в качестве способа определения разумности ЭВМ. При этом обязательным условием стал тщательный подбор предложений, чтобы верные ответы нельзя было загуглить. 

Однако дело приняло неожиданный оборот. За почти два года, прошедшие с выпуска WinoGrande, нейросетевые языковые модели стали крупнее, а значит, результаты прохождения теста тоже улучшились. На момент написания этой статьи результаты лучших программ, обученных на терабайтах текста, а затем на тысячах примеров из WinoGrande, верны почти на 90% (у людей на 94%). Такой прогресс достигнут практически полностью благодаря увеличению размеров языковых моделей и их обучающих данных. 

Получается, более крупные языковые модели наконец достигли уровня понимания, равного человеческому? Вряд ли. Есть несколько моментов, о которых не стоит забывать, оценивая эти результаты. Например, поскольку предложения были написаны пользователями Amazon Mechanical Turk, их качество и связность были на разном уровне. Также, несмотря на то, что после предварительной проверки получилось избавиться от нескольких статистических уловок, более крупным и продвинутым языковым моделям все-таки удавалось находить ответы в сети. Более того, этим методом предложения проверяли по одному, и в результате некоторые из них остались без своего «двойника». Дальнейшее исследование показало, что нейросетевые языковые модели, которые проходили проверку на парах предложений (и верно отвечали в обоих случаях), показывали куда менее точные результаты по сравнению с человеком. А значит, прежний показатель в 90% не так значим, как мы думали. 

Чем же показательна вся эта история? В первую очередь тем, что по прохождению тестов зачастую сложно определить, действительно ли системы ИИ понимают информацию, которую обрабатывают. Теперь мы знаем, что для достижения высоких показателей в схемах Винограда и схожих испытаниях нейросети используют уловки, построенные на статистике, вместо настоящего осмысления, как у людей. 

На мой взгляд, проблема в том, что понимание языка подразумевает понимание окружающего мира, а компьютер, работающий только с языком, на понимание мира не способен. Только представьте, что требуется для понимания предложения: «Спортивный автомобиль обогнал почтовый фургон, потому что он ехал медленнее». Необходимо различать спортивные автомобили и почтовые фургоны, знать, что автомобили могут «обгонять» друг друга, ну и понимать самое простое: транспортные средства — это объекты, которые существуют в мире, управляемом людьми с их собственными целями. 

Всю эту информацию люди воспринимают как должное, но она не встроена в ЭВМ и не дается развернуто в тренировочных тестах для языковых моделей. По мнению некоторых когнитивистов, для изучения и понимания языка люди опираются на врожденные, доязыковые, базовые знания о пространстве, времени и других сущностных характеристиках мира. Если мы ждем от ИИ понимания человеческого языка на схожем уровне, то в первую очередь необходимо обучить компьютеры принципам, знакомым нам с рождения. Тогда для того, чтобы оценить их понимание, нам предстоит сначала оценить усвоение ими принципов, которые можно было бы назвать «метафизикой младенца».

Может показаться, что обучение и оценка ЭВМ лишь для того, чтобы довести их до умственных способностей малышей — это гигантский шаг назад после умопомрачительных подвигов Watson и GPT-3. Но если нам нужно подлинное и достоверное понимание, то это, может быть, единственно верный для компьютеров способ по-настоящему осознать, какие слова в предложении заменены местоимениями — и что из этого вытекает.

По материалам Quanta Magazine
Автор: Мелани Митчелл
Иллюстрация: Мэгги Чан 

Переводила: Екатерина Лобзева
Редактировали: Елизавета Яковлева, Софья Фальковская

Мои яйцеклетки, как и я, путешествовали эконом-классом. Мы — мой пес Стиви и я — заняли место 8D, а 12 моих замороженных ооцитов, четыре ряда по три в каждом, разместили на месте у окна сзади. Они уютно расположились в сосуде Дьюара, или криогенном контейнере, который спрятался в небольшом металлическом чемодане на колесиках. Чемодан втиснули перед сиденьем рядом с Паоло, курьером, который провожал яйцеклетки из клиники вспомогательной репродукции в итальянской Болонье в такую же клинику в Мадриде. Через несколько недель в ней мне проведут процедуру экстракорпорального оплодотворения (ЭКО). 

В то утро я наблюдала, как команда эмбриологов и их коллег бегают вокруг Паоло, принося и унося различные бумаги, которые тот покажет в аэропорту, чтобы спасти ооциты от просвечивания рентгеновскими лучами. Дьюар изнутри обит губкой, которая впитывает жидкий азот, а затем на протяжении 7–10 дней, в зависимости от размера чемодана, выпускает его обратно. Внутри сохраняется температура –196 ºC и ниже.

Благодаря достижениям криогеники и появлению холодовой цепи (процессы и мероприятия, обеспечивающие сохранение товара в условиях низких температур на всей цепи его движения от производства до потребителя — прим. Newочём) отправка гамет и эмбрионов по всему миру становится быстро растущей частью расцветшего рынка репродуктивных услуг. Люди всё позже заводят детей, и потребность во вспомогательных репродуктивных технологиях растет. Возможность отправлять яйцеклетки, сперму и эмбрионы в любую точку на карте позволяет десяткам тысяч пациентов получить доступ к таким услугам, если в их собственных странах репродуктивные технологии недоступны из-за законодательства или запретительных цен. Курьеры помогают будущим родителям собрать все «компоненты», необходимые для появления ребенка на свет, в одном месте, независимо от того, будут ли они использовать свой или донорский материал.

Существует много причин, по которым людям может понадобиться отправка яйцеклеток, спермы или эмбрионов из одного места в другое: стоимость услуг, более лояльное законодательство, доступ к определенной выборке донорских гамет, да и просто изменение жизненных обстоятельств, например, переезд по стране или за океан. 

Просто представьте — в США заморозка яйцеклеток стоит $10–15 тыс, в Болонье или Мадриде — треть или даже половину от этой суммы. Гестационное суррогатное материнство, при котором женщина вынашивает генетически неродного ребенка для клиентов, предполагаемых будущих родителей, законно не во всех американских штатах. Стоит такая услуга от ста до двухсот тысяч долларов по сравнению с 50–60 тысячами долларов в Украине (до недавнего времени страна считалась международным хабом по суррогатному материнству) или соседней Грузии. Донорские яйцеклетки водятся в избытке там, где их можно приобретать по закону, и практически недоступны там, где это запрещено. 

По всему миру за год проводится около 2,5 млн процедур искусственного оплодотворения. По словам Марка Савицки, главы компании Cryoport Systems из штата Теннесси, которая обеспечивает логистику по холодовой цепи, примерно для ста тысяч таких процедур требуется пересылка замороженного репродуктивного материала. 

Я заморозила яйцеклетки в Болонье в 2016 году и еще раз в Мадриде два года спустя, потому что в Нью-Йорке еще бы несколько лет копила на эту процедуру. Я заплатила за хранение материала в течение шести и четырех лет соответственно, и к 40 годам поняла, что готова попытаться забеременеть. Отправив болонские яйцеклетки в Мадрид, я в буквальном смысле сложила все яйца в одну корзину. 

Специальная доставка

Когда-то давно размножение требовало от людей находиться в непосредственной близости друг от друга. Заинтересованные лица должны были оказаться в одно время и в одном месте, чтобы сперматозоид смог оплодотворить яйцеклетку. Но примерно в 50-х годах прошлого века ученые научились криоконсервировать человеческие сперматозоиды, что привело к появлению банков спермы и позволило отправлять ее из одного места в другое. Перевозка биоматериалов стала возможна благодаря достижениям криогеники в 1950-х и развитию технологии Дьюара. Ее назвали в честь Джеймса Дьюара, который в 1892 году изобрел контейнер для хранения сжиженных газов. У сосуда были двойные стенки, а из пространства между ними был выкачан воздух.

Заморозка яйцеклеток, еще одно ключевое достижение, стала в некоторой мере ответом на правовые и культурные особенности Италии. Католическая церковь, как и вторящие ей ранние законы об ЭКО, считала эмбрион полноценной личностью. Поэтому долгие годы врачи могли замораживать лишь ограниченное число эмбрионов, полученных за ЭКО-цикл. (Похожий закон до сих пор официально действует в Германии — пациенты могут заморозить только три эмбриона и три раза попытаться забеременеть за один ЭКО-цикл. В результате многие предпочитают обратиться за медицинской помощью в другой стране). С неоплодотворенными яйцеклетками такой проблемы не было. Ученые вне Италии искали способы заморозить яйцеклетки и по другим причинам, например, чтобы сохранить пациентке возможность иметь детей после лечения рака. 

Однако яйцеклетки сложнее замораживать и размораживать из-за их структуры: по сути это большие одиночные клетки, они состоят в основном из воды, которая при заморозке превращается в кристаллы льда, способные повредить ткани клетки. Способы заморозки развивались — сначала появилась так называемая медленная заморозка, а затем метод витрификации, при котором ооциты погружаются в криопротекторный раствор и охлаждаются так быстро, что кристаллы льда не успевают образоваться. Поэтому к концу 1980-х число живорожденных младенцев немного увеличилось. Несмотря на то, что процент успеха для ЭКО зависит от возраста пациентки на момент заморозки и у разных клиник он отличается, некоторые исследования показывают, что количество успешных ЭКО с использованием замороженных яйцеклеток сопоставимо с результатами подсадок «свежих» ооцитов. 

Сегодня курьеров часто отправляют в другой город или страну — в эко-клиники, где хорошо развит определенный способ лечения или есть необходимые материалы. В Испании, например, в отличие от остальных стран Европы, относительно стабильный и достаточный поток донорских яйцеклеток. До февраля 2022 года люди, искавшие бюджетные услуги по суррогатному материнству и донорские яйцеклетки, очень часто выбирали Украину. 

Ученые Аника Кёниг и Хезэр Якобсон называют эти динамичные и быстро меняющиеся маршруты «репросетями»‎ — они быстро реагируют на изменения в законодательстве и другие непредвиденные обстоятельства вроде COVID-19. Подобная гибкость мировой репродуктивной индустрии напоминает поведение брендов одежды — они переносят производства из одной страны в другую, выбирая наиболее подходящие трудовое законодательство и инвестиционный климат, а обширная сеть поставщиков приносит им самое выгодное по цене сырье. 

Законодательные ограничения и разница в стоимости услуг — не единственные причины, по которым в сфере ЭКО так процветают курьерские доставки. Как отмечает австралийский социолог Кэтрин Уолдбай, подобные сервисы дают будущим родителям возможность выбирать доноров с желаемыми физическими или расовыми характеристиками. 

«Люди готовы искать определенные генетические качества на другом конце света, потому что они хотят, чтобы такая генетика была у них в семье», — поясняет Уолдбай. Ее исследование показывает, что женщины, которые не могли позволить себе заплатить 10 –15 тыс долларов за яйцеклетки от белого донора в США, выбирали донора европейского происхождения с нужным цветом кожи, волос и глаз в Южной Африке — там эта услуга обходилась им в $2700. По словам Уолдбай, очень часто клиенты ищут доноров с определенными фенотипическими, или расовыми, характеристиками, и находят их по более низкой цене. 

С Хелле Сайерсен Мирту я познакомилась в 2018 году на крупной конференции по репродуктивной медицине в Барселоне. Она тогда подбирала людей для работы на стенде компании Cryos International, где на стоящем по центру помещения столе красовались рогатые шлемы викингов. Cryos — самый крупный банк спермы в мире, их штаб-квартира располагается в датском Орхусе, есть подразделения в США и на Кипре. Компания отправляет сперму и яйцеклетки в более чем сто стран мира. Посетителям конференции предлагали сделать селфи в шлемах с рогами — такой своеобразный кивок в сторону репутации компании как поставщика «спермы викингов» от светловолосых и голубоглазых доноров. 

Мирту, которая с тех пор стала исполнительным директором компании, отмечает, что общества в азиатских и южно-африканских странах стали более толерантно относиться к одиноким матерям и лесбийским парам, и спрос на донорскую сперму в этих регионах вырос. Для того чтобы его удовлетворить, Cryos приходится искать доноров с отнюдь не самыми распространенными в Дании фенотипами. И клиенты точно знают, чего они хотят. «Китайцев не устраивают японские доноры, а японцы не хотят филиппинцев или корейцев», — объясняет Мирту. ‎

Клиенты могут сделать заказ практически из любой точки планеты (за исключением стран, где действуют местные ограничения, — в некоторых государствах запрещен импорт донорских яйцеклеток, а где-то установлены определенные правила по сохранению анонимности доноров спермы), но некоторым из них приходится идти на компромиссы, если не удается найти «донора мечты», признает Мирту. 

Ценный груз

Джон Лоуэн познакомился со своей женой-японкой, когда они вместе учились в канадском университете, и позднее переехал с ней в Токио. В обеих семьях были случаи заболевания раком, поэтому еще в 20 лет Лоуэн заморозил свою сперму в токийской клинике в качестве меры предосторожности. Пара поняла, что готова завести ребенка примерно в 2008 году, к этому времени жене Лоуэна уже диагностировали рак. Они приняли решение воспользоваться услугами суррогатной матери в Таиланде и там же найти донорскую яйцеклетку. Потерпев неудачу с поиском компании, которая бы доставила его замороженную сперму в Таиланд, Лоуэн взялся за дело сам. 

Он изучил в интернете процесс транспортировки спермы животных, и провел успешный эксперимент, перевезя образец мышиной спермы из исследовательского центра рядом с горой Фуджи в токийскую лабораторию. В следующий раз он повез уже свою собственную замороженную сперму из Токио в Бангкок. Лоуэн купил несколько сосудов Дьюара, и дешевых, и дорогих, и наполнял их жидким азотом, чтобы проверить, как долго они могут удерживать нужную ему температуру. 

Его поездка в Таиланд прошла успешно, и вскоре после первого ребенка в их семье появились близнецы, также выношенные тайской суррогатной мамой. Лоуэн вернулся в Токио, создал сайт и рассказал нескольким клиникам о своих услугах. «Так всё и началось», — вспоминает он. 

Во время третьей или четвертой поездки Лоуэн сделал важное открытие о жидком азоте: перед самолетом нужно пропитать им губку, которая затем будет его медленно выделять. Жидкий азот, который используется практически везде, — от криоконсервации и высокотехнологичных производств до изготовления мороженого, — при контакте с кожей может привести к холодному ожогу и не очень хорошо реагирует на перепады атмосферного давления, типичные для самолета. Борт, летящий ночным рейсом в Бангкок, уже несколько часов был в воздухе, когда Лоуэн услышал свистящий звук, который издавал сосуд Дьюара, стоящий у его ног. 

К счастью, все его соседи спали, и Лоуэн смог открыть крышку, чтобы немного сбросить давление. Образец уцелел, а сам Лоуэн получил легкие ожоги ног (и не мог заснуть весь оставшийся полет). 

Поскольку у токийской компании Лоуэна, CryoSend, не очень много конкурентов в регионе, в основном заказы поступают из Азии — Японии, Тайваня, Гонконга, Камбоджи, Малайзии, Сингапура. Образцы обычно отправляют в США, Грузию, Россию, Мексику, Казахстан и Камбоджу (до 2022 года в этот список входила и Украина), — в этих странах хорошо развиты услуги суррогатного материнства и сильно разнится диапазон цен. 

Во время пандемии бизнес немного затих, так как центры репродукции либо закрылись, либо значительно сократили поток пациентов. Но, когда они открылись, границы всё еще оставались закрытыми, и пациенты могли рассчитывать только на курьерские службы, вроде той, что создал Лоуэн. 

Лоуэн перестроил логистику своего сервиса под новую реальность. Если раньше международные посылки перевозил в руках один курьер, то сейчас построена сеть из проверенных курьеров по всему миру, и доступен премиум-сервис авиаперелетов: биоматериалы отправляют как медицинский груз, обычно прямыми рейсами. 

Курьерские службы предлагают много вариантов по доставке биоматериалов. Стефано Монако из FlyVet Europa — компании, чьи курьеры перевозят яйцеклетки, сперму и эмбрионы — полагает, что лучше всего выбирать доставку курьером. «‎Это персонализированные услуги, они не поставлены на поток», ‎ — подчеркивает он. Монако основал свою компанию в 2016 году, после того, как его брат-гинеколог пожаловался на то, что биоматериалы, которые доставляли в его миланский репродуктивный центр, часто оказывались ненадлежащего качества из-за транспортировки. 

Опции, предлагаемые транспортными компаниями, различаются в зависимости от того, сколько вы готовы заплатить. Можно выбрать доставку персональным курьером, транспортной компанией типа DHL или FedEx, или средний вариант, то есть сочетание доставки коммерческим рейсом и местными курьерами, чьими услугами Лоуэн пользовался во время пандемии. Стоимость транспортировки моих яйцеклеток составила 1300 евро. В нее входили билеты туда-обратно для Паоло, контейнер для яйцеклеток и кое-какие дополнительные расходы. (Когда я сказала Монако, сколько яйцеклеток я собираюсь отправить, он воскликнул «Ого, целая футбольная команда!».)

Компания CryoStork предлагает все три варианта: коммерческие службы доставки для биоматериалов, которые легко заменить (то есть для спермы), сочетание перевозки самолетом и услуг местных курьеров, а также доставка от двери до двери. Цены при этом начинаются от нескольких сотен и доходят до 7–8 тыс долларов, если речь идет о доставке от двери до двери. 

В конечном итоге пандемия даже помогла бизнесу Лоуэна. На сегодняшний день он вместе с восемью коллегами выполняет от 30 до 40 доставок биоматериалов в месяц. После начала февральских событий Лоуэн и его коллеги стали получать отчаянные просьбы вывезти биоматериалы из Киева, где располагается большинство украинских репродуктивных центров и агентств суррогатного материнства, и тогда их бизнес переместился ближе к Грузии. Но уже в сентябре Лоуэн снова планировал доставку биоматериалов в Украину. «‎Конфликты конфликтами, но люди всё равно хотят иметь детей»,‎ — поясняет он. 

Правое дело

Сложно ли работать курьером биоматериалов и как им стать? Все, с кем мне удалось поговорить, упоминали, что нужно любить путешествия, быть спокойным по натуре (если вдруг вас, как Лоуэна когда-то, окружат вооруженные белорусские солдаты, решившие, что вы занимаетесь контрабандой человеческих органов), и уметь решать проблемы. 

Лоуэн ищет людей с опытом в сфере путешествий — тех, кто сможет найти дорогу в незнакомом городе и не растеряется при отмене рейса или общении со свирепым сотрудником таможни. Марк Савицки из компании Cryoport взял на позиции курьеров нескольких бывших пилотов — благодаря удостоверениям им проще передвигаться по аэропорту, чем гражданским. 

43-летняя Николь Дорман всегда любила детей; она шутит, что ее нынешняя работа курьером биоматериалов — это «бэбиситтерство»‎. У Николь есть трое детей в возрасте от 14 до 22 лет, она прослужила четыре года в американской армии, а затем работала помощником учителя и школьным патрульным (они помогают школьникам переходить дорогу в местах с оживленным трафиком — прим. Newочём). Когда у нее случался перерыв в подработках, она проводила время с детьми и подрабатывала курьером службы доставки еды в Кларксвилле, штат Теннесси. 

Дорман начинала с доставки стволовых клеток для франкфуртской транспортной компании. Когда в ноябре 2020 года ей пришлось искать работу, она написала в несколько служб, которые специализировались на доставке биоматериалов для ЭКО, и Лоуэн ответил ей всего через 15 минут. С тех пор она работает на него, а также доставляет американские заказы для украинской ARK Cryo и британской EmbryoPort. 

70% своего времени Дорман проводит в пути. Наш разговор состоялся в середине мая, когда она готовилась к недельному путешествию: его начальной точкой был Индианаполис, а конечной — Братислава. Далее ей нужно было добраться на поезде до Праги, где ее ждал следующий заказ, и оттуда улететь в Грецию. Как и все курьеры, Дорман накопила кучу баллов по программам лояльности авиакомпаний. За 18 месяцев она перевезла 90 заказов. «Могу доставить заказ, уже даже не просыпаясь», ‎— шутит она. 

До пандемии Паоло работал страховым агентом в Варесе, небольшом городке рядом с Миланом. Когда поток клиентов снизился, двоюродный брат позвал его работать в компанию FlyVet Europa. Так он и встретился с моими яйцеклетками. 

Когда мы прилетели в Мадрид, Паоло показал мне, какая температура была в сосуде Дьюара ‎— от -196 до -200 °C. Всё прошло гладко, но мне всё же интересно, могла ли температура повлиять на ооциты. После разморозки только семь из 12 яйцеклеток, замороженных в Болонье, выжили, хотя тогда мне было 34 года, и я была моложе и здоровее. А вот из семи яйцеклеток, замороженных в Мадриде, когда мне было 36 лет, уцелели все.

Питер Хура, основатель киевской курьерской службы ARK Cryo, говорит, что при возникновении проблем часто винят курьерские компании, хотя на самом деле виноват может быть эмбриолог, который готовил яйцеклетки к отправке. В моем случае доля сохранных — 58% — яйцеклеток оказалась настолько ниже нормы в 80–90%, что испанский эмбриолог, который размораживал мои яйцеклетки в Мадриде, решил, что в Болонье использовали устаревший способ витрификации. 

Когда я обратилась в болонскую клинику, сотрудник эмбриологической лаборатории сказал, что они применили тот же способ, что и в Испании, и предположил, что виной всему человеческая природа. «В отличие от биологии ооцитов, техники криоконсервации стандартны. Нет никаких свидетельств того, что транспортировка как-то влияет на криоматериалы, поэтому, если перепадов температуры нет, больше нам по этому случаю добавить нечего», — подвел он итог. 

И хотя Хура, Монако и Лоуэн утверждают, что у них никогда не было осечек, в случае возникновения проблем при транспортировке сделать практически ничего нельзя. Страховка покрывает только расходы на создание эмбрионов, обычно по счетам из ЭКО-клиник — скудное утешение для пациентов, лишившихся своих гамет или эмбрионов. Cryoport, крупная международная компания, предлагает страховку, которая покрывает стоимость доставки плюс включает выплату в размере $40 тыс на новую процедуру ЭКО, если биоматериалы будут утеряны. Компания стремится к нулевым убыткам, но некоторые ситуации курьерам просто неподвластны, например, если в монреальском аэропорту по сосуду Дьюара случайно проехал автопогрузчик.

13 из 14 моих яйцеклеток, переживших разморозку, были удачно оплодотворены, и семь эмбрионов дожили до стадии бластоцисты. Одну из них подсадили мне, а остальные заморозили, и отправили обратно в сосуде Дьюара. Больше у меня нет своей «футбольной команды», но мне спокойнее жить, осознавая, что в Испании меня ждут шесть попыток забеременеть, и, в случае необходимости, они сядут на самолет под присмотром курьера и прилетят в Нью-Йорк. 

По материалам: MIT Technology Review
Автор: Анна Луис Сассман
Иллюстрации: Ник Литтл

Переводила: Екатерина Кузнецова
Редактировала: Елизавета Яковлева

*Дисклеймер: в тексте упоминается компания Meta (Facebook, Instagram и другие продукты), которая признана в России экстремистской организацией. 

«‎Давай на примере „‎‎Звездных войн“», — Трейси Джордан просит Фрэнка Росситано  в эпизоде сериала «‎Студия 30», когда он пытается объяснить эффект «‎зловещей долины». Как говорит Фрэнк, людям нравятся пройдохи с доброй душой вроде Хана Соло (реального человека) и роботы вроде C-3PO (немного похожие на человека), но их пугают неестественно выглядящие компьютерные штурмовики (или нарисованный Том Хэнкс в «‎Полярном экспрессе»). Прошло более 10 лет с момента выхода этой сцены, а «‎Звездные войны» всё еще пытаются выбраться из «‎зловещей долины»: так, поклонники очень ждали цифровое камео молодого Люка Скайуокера в сериале «‎Мандалорец», но он, как и воссозданные цифровые копии молодой принцессы Леи и гранд-моффа Таркина из оригинальной трилогии «‎Звездных войн», выглядел пугающе нереалистично. 

Всё это — примеры так называемых дипфейков. Дипфейк — общий термин для искусственно обработанных или созданных изображений, видео или вообще чего угодно. Само название происходит от основы большинства методов создания дипфейков — глубоких нейронных сетей (англ. deep neural networks  —  прим. Newoчём). Глубокие нейронные сети лежат в основе технологий, с которыми мы сталкиваемся ежедневно, например, систем распознавание лиц и голоса. А поскольку технологии развиваются стремительно и постоянно, дипфейки тоже прогрессируют. Дипфейковый Люк недавно снова засветился в сериале «‎Книга Бобы Фетта», спустя почти год после первого появления на экране, и на этот раз он выглядит очень реалистично. 

На данный момент одним из самых продвинутых инструментов создания дипфейков является генеративно-состязательная сеть. По сути, это две отдельные нейронные сети, которые соединены: одна из них генерирует фальшивые лица (генеративная часть), а вторая пытается отличить искусственно созданные первой сетью лица от реально существующих в базе данных. Тренируясь друг с другом, со временем обе сети развиваются в решении поставленной задачи (состязательная часть). Различающая часть со временем лучше отличает поддельные лица от реальных, а генеративная усложняет задачу первой, создавая всё более реалистичные подделки лиц. 

Всё это хорошо для небольшой генеративной сети. Хорошо и для фанатов «‎Звездных войн» и ныне бессмертного Люка Скайуокера. Но, возможно, плохо для нашего общества. 

Создание цифровых копий актеров для сериалов — затея относительно безобидная. Но возможность создавать убедительные дипфейки, например, мировых лидеров, может серьезно дестабилизировать общество. Провокационное и выпущенное в нужный момент дипфейковое видео может повлиять на проведение выборов, спровоцировать беспорядки или обострить отношения между странами.

Степень серьезности этой проблемы зависит от того, насколько развиты современные технологии дипфейков и как хорошо люди умеют отличать их от реальных изображений и видео. Для того чтобы ответить на эти вопросы, ученые провели два исследования, в которых попросили тысячи людей оценить подлинность реальных и поддельных изображений и видео. 

Самое свежее на данный момент исследование по данному вопросу провели психолог Софи Найтингейл из Ланкастерского университета и профессор Калифорнийского университета, специализирующийся на анализе цифровых изображений, Хани Фарид. В онлайн-эксперименте они попросили 315 участников разделить изображения лиц разных гендеров и рас на две категории — на реально существующие и искусственно смоделированные. В среднем общая точность составляла примерно 48%, хотя точность отдельных людей значительно варьировалась от 25% до 80%. 

В последующем эксперименте 219 участников выполняли то же задание, но, в отличие от первых, перед началом эксперимента им предоставили перечень признаков, по которым можно определить дипфейк, например, неподходящие серьги, разные уши или абсурдно тонкие оправы очков. После каждого ответа участники получали корректирующую обратную связь. «Обучение помогло, но не сильно,‎ — отмечает Найтингейл. — ‎Всё равно многие отвечали наугад». Средняя точность выросла лишь до 59%.

А как же те самые признаки дипфейков, которые люди учились различать? По мере того, как технологии развиваются, а дипфейки становятся более безупречными, эти признаки будут встречаться всё реже, считает Найтингейл. И мы вскоре вернемся к первоначальным показателям.

Но существует разница между изображением и видео. Одна из причин, почему до сих пор так сложно воссоздать правдоподобную цифровую копию Люка, состоит в том, что ей нужно показывать эмоции и говорить. Даже в «‎Книге Бобы Фетта» продюсеры четко понимали границы своих возможностей, часто вырезая из кадра лицо Люка в длинных диалогах. 

В декабре 2021 года команда исследователей Массачусетского технологического института и Университета Джонса Хопкинса во главе с Мэттом Грохом провела похожее исследование на умение людей отличать дипфейки, но предметом изучения стали видео. Они разработали сайт, на котором людям предлагалось оценить аутентичность реальных и дипфейковых видео, рандомно выбранных из архива, который Meta* подготовила для своего челленджа по распознавании дипфейков. Как и в эксперименте с изображениями, участникам предлагалось посмотреть видео и решить, реальное оно или искусственно смоделированное, а затем получить корректирующую обратную связь. Более девяти тысяч человек по всему миру самостоятельно нашли этот сайт и попытались отличить настоящие видео от цифрового фейка 67 тыс раз. Еще 6400 попыток нащелкали 304 участника эксперимента из разных стран, которых позвали исследователи. 

Средняя точность составила 66–72% в зависимости от группы участников — немного выше, чем в исследовании изображений, но стимулы в двух исследованиях во многом различались. Чтобы понять, насколько правдоподобны данные показатели, ученые сравнили результаты людей с результатами программы, разработанной специально для выявления дипфейков. На анализ ей предоставили те же видео, и в результате программа сумела обойти всех людей, достигнув точности в 80%.

Но это всё еще не лучший результат. Как же его получить? Сложить вместе суждения человека и компьютера. Для этого ученые попросили участников эксперимента оценить каждое видео еще раз. После первоначальной оценки участникам показывали вероятность дипфейковости видео, вычисленную компьютером, и спрашивали, не хотят ли они поменять свое мнение. В большинстве случаев мнение менялось. Средняя точность такой оценки оказалась немного выше, чем первоначальные показатели людей и компьютера по отдельности. Результаты этого исследования показали, что вместе человек и компьютер намного сильнее в распознавании дипфейков. 

Исходя из всего вышеизложенного, можно подумать, что человек безнадежно отстает в распознавании дипфейков. Но многие исследователи считают, что мы по природе своей профессиональные распознаватели лиц. Некоторые нейробиологи утверждают, что в нашем мозге есть отдельная область, отвечающая за обработку лиц. Как минимум ясно, что люди распознают лица иным способом, нежели любую другую визуальную информацию. Мы видим их повсюду: горные породы на Марсе напоминают очертания лица, фары и радиаторные решетки машин складываются в человеческие глаза и рот, а некоторые овощи нестандартной формы будто корчат гримасы. 

Именно эти наблюдения, по словам Гроха, стали стимулом их исследования: так как человеческий мозг обрабатывает лица особым образом, его не так просто обмануть дипфейками, в отличие от других видов дезинформации. А что же привносит компьютерная модель? Во-первых, в отличие от нас, ее визуальные системы ничем не ограничены. «‎Обработка слишком темного или размытого видео не представляет особой сложности для компьютера», — объясняет Грох. Это лишь один из примеров принципиальной разницы в восприятии человека и компьютера. Конечно, люди совершают ошибки, которые не совершает компьютер. Но иногда и компьютер ошибается там, где никогда не ошибется человек. Ошибки ИИ — обширная область исследований. Например, некоторые люди работают над так называемыми состязательными изображениями для систем машинного зрения: специальными изображениями, призванными ввести в заблуждение системы распознавания компьютера. Состязательным изображением может быть фото ящерицы, в правдоподобности которого модель распознавания уверена на 99%. Но затем, после замены нескольких тщательно отобранных пикселей, не заметных человеческому глазу, программа становится на 99% уверена в том, что на фотографии изображена улитка. 

Люди также легко подключают фоновые знания и контекст в свои рассуждения — компьютер так не умеет. В то же время, во время исследований этот навык не оценивается. Например, в случае с дипфейковым видео с Владимиром Путиным и Ким Чен Ыном, люди распознавали подделку с куда большим успехом, чем программа, которая была уверена в истинности представленного материала. 

Это яркий пример того, как люди могли принять во внимание такие факторы, как воспоминания о предыдущих высказываниях этих лидеров, звучании их голосов, или вероятность того, что они могут и не могут сказать в видео — все те вещи, которые неизвестны программе. 

Человеческое чувство такого рода контекста объясняет, почему даже самый безупречный дипфейк Люка в грядущем сезоне «‎Мандалорца» никого не обманет: все знают, что Марк Хэмилл уже не выглядит так, как раньше. 

Хотя в распознавании лиц люди довольно сильны, у нас есть и слабости в этой области. Найтингейл и Фарид провели еще один эксперимент, чтобы выявить, смогут ли участники интуитивно отличить дипфейки от лиц реальных людей. Они попросили 223 участников оценить по семибалльной шкале, насколько 128 лиц из предыдущей подборки заслуживают доверия. Дипфейковые лица набрали на полбалла больше, чем лица реальных людей. 

Найтингейл предположила, что причина такой разницы в уже хорошо известной науке склонности доверять более привычным и симметричным лицам: «‎Лица искусственно моделируются путем усреднения, — объясняет ученый. — Генеративно-состязательную сеть тренируют‎ с помощью большого количества изображений, реальных изображений и затем используют для искусственного моделирования лиц». Поэтому полученные лица выглядят обычными и симметричными — именно такими, каким мы склонны доверять. 

Возможно, оба исследования либо преуменьшают, либо преувеличивают серьезность проблемы. С одной стороны, в отличие от исследований, в нашей онлайн-реальности дипфейков гораздо меньше, чем реальных лиц, поэтому точность нашего восприятия гораздо выше, даже если мы будем считать реальным вообще все. Но, в отличие от исследований, в обычных условиях мы не так озабочены оценкой достоверности потребляемой информации. Это объясняет, почему многие люди теряют деньги из-за мошенников, использующих дипфейки.

Хуже того, наша способность отличать настоящее от фейка может вообще ничего не значить. Например, люди вполне в состоянии распознать фейк ньюс, но в социальных сетях они чаще всего делятся тем, что совпадает с их внутренними убеждениями, вне зависимости от того, правда это или фейк. Говоря о дипфейках, Грох заметил: «‎Если у человека при взгляде на дипфейк возникает эмоциональная реакция,  велика вероятность того, что он им поделится, а верит он в его правдоподобность или нет, уже неважно».

Могут ли разработчики и политики сделать что-нибудь, чтобы снизить риски от применения дипфейков? Найтингейл предложила разработать этические нормы для использования мощных технологий ИИ или создать специальные водяные знаки или встроенные идентификационные метки для алгоритмов дипфейков, чтобы их было проще распознать. Однако она считает, что есть и другие решения проблемы. «Вот почему я хочу донести идею о том, что в этом деле важно сотрудничество. Потому что я хочу, чтобы люди знали об этой проблеме», — заявляет ученая. 

«‎Выбрались ли мы из “зловещей долины”? — задает мне риторический вопрос Найтингейл. — ‎Кажется, мы просто оказались на другой ее стороне».

По материалам Nautilus 
Автор: Алан Джерн — когнитивный психолог и доцент психологии в технологическом институте Роуз-Халман, где он преподает социальное познание. 

Переводила: Аполлинария Белкина
Редактировала: Екатерина Кузнецова

Оказывается, нейросети, которые были изначально предназначены для обработки текстов, выступают отличными моделями того, как наш мозг понимает пространство. 

Нам все еще сложно понять, как мозг упорядочивает и использует информацию о пространстве: где мы находимся, что за углом, как куда-то добраться.  Для этого нужно задействовать целую совокупность воспоминаний и пространственную информацию, хранящуюся в десятках миллиардов нейронов, каждый из которых связан с тысячами других. Нейробиологи выделили нейроны решетки (вид нейронов в головном мозге, которые помогают ориентироваться в пространстве — прим. Newочём) в качестве ключевых элементов, отвечающих за составление мозгом карты местности. А вот продвинуться дальше уже сложно: исследователи ведь не могут извлечь из мозга серое вещество и изучить его, чтобы понаблюдать, как туда в форме изображений, звуков и запахов попадают пространственные воспоминания и как они позже взаимодействуют друг с другом. 

Искусственный интеллект предлагает иное решение. Многие годы нейроученые  использовали для моделирования возбуждения нейронов в мозге разные виды нейросетей — движков, за счет которых обеспечивается работа большинства deep-приложений. Недавнее исследование показало, что гиппокамп, крайне важная для памяти часть мозга,  на самом деле ни что иное, как трансформер. Так называют особый тип архитектуры нейросетей, появившийся в 2017 году и перевернувший процесс обработки языка машинами. Новые модели, созданные учеными, отслеживают пространственную информацию  так, как это делает сам мозг. 

Джеймс Уиттингтон — специалист в области когнитивной нейробиологии, который совмещает работу в Стэнфордском университете и лаборатории Тима Беренса в Оксфорде. Он утверждает, что если эти новые модели соответствуют трансформерам, то значит, они работают куда лучше и легко обучаемы.

Работы Уиттингтона и других ученых наводят на мысль о том, что трансформеры могут в значительной мере помочь моделям нейросетей лучше имитировать виды вычислений, выполняемых нейронами решетки и другими составляющими мозга. По словам Уиттингтона, подобные модели расширили бы наше понимание того, как работают нейронные сети и, что более вероятно, как в мозге производятся вычисления. 

«Мы не пытаемся создать электронную версию мозга, — объясняет Дэвид Ха, исследователь в сфере искусственного интеллекта, который работает над трансформерами в Google Brain (исследовательский проект Google по изучению искусственного интеллекта на основе глубокого обучения, именно в его рамках была создана архитектура трансформер — прим. Newочём). — Но можем ли мы создать механизм, способный выполнять ту же работу, что и мозг?»

Трансформеры впервые появились пять лет назад как новый способ обработки естественного языка искусственным интеллектом. Они стали тем самым секретным элементом знаменитых программ вроде BERT и GPT-3, которые генерируют правдоподобные тексты песен, сочиняют шекспировские сонеты и играют роль представителей службы поддержки.  

Трансформеры используют специальный механизм внимания self-attention, в котором все вводимые данные (слово, пиксель, числовая последовательность) всегда связаны между собой. (Остальные нейросети связывают вводимые данные только с некоторыми конкретными другими входными данными.) Хотя трансформеры были изобретены для решения языковых задач, они уже преуспели, например, в классификации изображений, а теперь еще и в моделировании мозга. 

В 2020 году исследователь в области ИИ Зепп Хохрайтер из Линцского университета и его команда использовали трансформер для модернизации модели извлечения памяти под названием «нейронная сеть Хопфилда». Эти нейросети были  впервые представлены 40 лет назад физиком из Принстонского универститета Джоном Хопфилдом, и они работают по общему правилу: одновременно активные нейроны строят друг с другом прочные связи.

Заметив, что исследователи ищут более совершенные модели для извлечения памяти, Хохрайтер и его коллеги обратили внимание на связь между тем, как извлекает воспоминания новый класс нейросетей Хопфилда и как используют механизм внимания трансформеры. Новые нейросети Хопфилда, разработанные Хопфилдом и Дмитрием Кротовым в лаборатории ИИ MIT-IBM Watson, могут, благодаря более надежным соединениям, хранить и извлекать больше информации, чем обычные. Команда Хохрайтера усовершенствовала их, добавив принцип, который действует как механизм внимания в трансформерах. 

В начале этого года Уиттингтон и Беренс усовершенствовали этот подход, модифицировав трансформер так, чтобы вместо восприятия информации в качестве линейной последовательности, то есть цепочки слов в предложении, он кодировал ее координатами в многомерных пространствах. Эта «хитрость», как назвали ее ученые, в дальнейшем улучшила эффективность модели в решении нейрозадач. Также оказалось, что модель математически эквивалентна моделям возбуждения нейронов решетки, которые видно при помощи функционального МРТ-сканирования. 

«У нейронов решетки такое потрясающее, красивое, правильное строение, и они выстраиваются в поразительные узоры, которые вряд ли возникли бы случайно», — делится Касвелл Берри, нейробиолог из Университетского колледжа Лондона. Новое исследование продемонстрировало, каким образом трансформеры воспроизводят точно такие же изменения, как и те, что происходят в гиппокампе. Трансформер может определить, где он находится, опираясь на информацию о своих предыдущих передвижениях и положениях в пространстве, и делает это ровно так же, как и заложено в традиционных моделях нейронов решетки.

В другой недавно опубликованной научной работе утверждается, что трансформеры могли бы расширить понимание и прочих функций мозга. В прошлом году Мартин Шримпф, специалист в области вычислительной нейробиологии Массачусетского технологического института, проанализировал 43 различные модели нейросетей, чтобы проверить, насколько точно они предсказали показатели нейронной активности человека, полученные с помощью функциональной МРТ и электрокортикографии. Мартин Шримпф обнаружил, что трансформерам удалось выявить почти все изменения, обнаруженные при томографии, что делает их самыми точными современными нейронными сетями.

Дэвид Ха и его коллега, специалист в сфере ИИ Юджин Танг, недавно разработали новую модель, которая способна отправлять большой объем данных через трансформер случайным, неупорядоченным образом, подражая тому, как тело человека передает сведения от органов чувств к мозгу. Трансформеру Ха и Танга, как и мозгу человека, удалось справиться с беспорядочным потоком информации. 

Юджин Танг объясняет, что нейросети запрограммированы принимать конкретные входные данные. Однако в реальной жизни наборы данных быстро меняются, и у большинства систем ИИ не получается к этому адаптироваться. Исследователи хотели поэкспериментировать с архитектурой программы, которая способна на быструю адаптацию. 

Несмотря на прорывные достижения трансформеров, Беренс воспринимает их лишь как новый шаг на пути к созданию точной модели мозга. «Я настроен скептически, — признается Беренс. — Не верю, что трансформеры станут похожи по принципу работы на человеческий язык, хотя на данный момент они строят модели предложений лучше всех прочих нейросетей». 

Касвелл Берри подытоживает: «Могут ли трансформеры точно спрогнозировать, где я нахожусь в данный момент и что увижу в следующий? Пока еще не понятно».

Шримпф тоже отмечает, что функциональность даже лучших трансформеров ограничена. Например, они могут хорошо работать со словами и короткими фразами, но не с более крупными лингвистическими задачами вроде рассказа историй. 

Исследователь добавляет: «По моим ощущениям, этот тип архитектуры нейронных сетей действительно поможет нам приблизиться к пониманию строения мозга, и дальнейшее обучение трансформеров сделает их работу еще более точной. Мы двигаемся в верном направлении, но это чрезвычайно сложная область знаний». 

По материалам Quanta Magazine
Автор: Стивен Орнес

Переводила: Екатерина Лобзева
Редактировала: Елизавета Яковлева

Так, я знаю, что NFT в переводе с английского означает невзаимозаменяемый токен. Но что это вообще значит?

Давайте начнем с самих слов. В экономике термин «взаимозаменяемый» используется в отношении предметов, которые можно обменять на другие предметы точно такого же рода. Доллар США взаимозаменяем, потому что, если вы поменяетесь со своим другом купюрами в один доллар, каждый из вас сохранит одинаковую покупательную способность. Большинство криптовалют тоже взаимозаменяемы — биткоин остается биткоином вне зависимости от того, каким именно биткоином вы обладаете.

Но большинство объектов материального мира не взаимозаменяемы, то есть они обладают уникальными качествами, что не позволяет обменять их на другие объекты такого же типа. Допустим, вы захотите обменять свою Honda Civic 2020 года выпуска на другую Honda Civic 2020 года, однако автомобили не будут в точности одинаковыми, и вам стоит узнать состояние другой машины перед тем, как согласиться на сделку.

В терминах криптовалют токены — это единицы стоимости, которые хранятся в блокчейне. Криптовалюты являются токенами, но не все токены могут использоваться в качестве денег. Токены могут быть подкреплены материальными активами. Nike, например, экспериментирует с криптотокенами, которые будут появляться у владельцев при покупке реальной пары обуви. В то же время они могут давать доступ к нематериальным активам – например, доступ к приватному чату или место в облачном хранилище.

То есть невзаимозаменяемые токены чем-то похожи на криптовалюты, но обладают уникальными свойствами и не всегда используются в качестве денег. Почему это так важно?

Всё так. Дело в том, что до недавнего времени невзаимозаменяемых товаров в интернете просто не существовало.

Интернет по своей сути — это огромная копировальная машина, где любой цифровой файл можно размножить бесконечное количество раз, и каждая копия будет идентична оригиналу.

Способность интернета производить копии привело к появлению огромного количествау цифровых объектов. Но копирование не позволяло сделать их раритетными. У художника, который захотел бы сделать только 100 «оригинальных образцов» своих цифровых работ, или у профессионального спортсмена, который собрался бы продавать болельщикам коллекционные карточки в электронном виде (да еще так, чтобы эти карточки сохраняли ту же ценность, что и обычные картонные), вариантов, честно говоря, немного.

Несколько лет назад люди поняли, что блокчейны (многопользовательские децентрализованные базы данных) можно использовать для создания уникальных цифровых файлов, которые нельзя скопировать. И поскольку эти файлы являлись бы просто записями в общедоступной базе данных, каждый пользователь мог бы выяснить, кому они принадлежат или отследить смену их владельцев.

Это и привело к созданию первых NFT.

Но разве большинство NFT не являются обычными файлами JPEG, которые можно запросто скопировать и сохранить на компьютере? Как это решает проблему копирования файлов?

Точно. Технология NFT не препятствует копированию файлов JPEG. Однако с ее помощью можно создать некопируемый цифровой актив, который связан с файлом JPEG и который можно использовать, чтобы определить «подлинность» конкретной копии JPEG.

NFT можно сравнить со свидетельством о подлинности, которое вы получаете, когда покупаете дорогую скульптуру. Сама скульптура может являться копией или подделкой, да и вообще кто-то может проникнуть в ваш дом и украсть ее, но благодаря свидетельству о подлинности вы всегда докажете, что являетесь владельцем оригинала.

Кажется, я начинаю понимать. Значит, NFT — это, по сути, способ заявить о праве собственности на цифровой файл?

Да, верно. Возможно, звучит не так уж и впечатляюще, но люди, которые всерьез занимаются NFT, считают, что возможность заявить о своем праве на цифровые файлы — это очень важный принцип.

Они утверждают, что ценность многим объектам в реальном мире придает ограниченное предложение. Если реализовать этот принцип в интернете с помощью NFT, то, по их мнению, откроется совершенно новый рынок для редких цифровых товаров.

В принципе теперь я понимаю, почему NFT — интересная технология. Но зачем платить за один цифровой объект миллионы долларов? На шикарной машине хотя бы можно ездить, а картиной Пикассо на стене можно любоваться, но на JPEG-файле не покатаешься.

Это правда: многие объекты NFT ценны не потому, что они полезны. В таких элитных сегментах рынка, как проект Bored Ape Yacht Club или коллекции NFT, выставленные на аукцион Sotheby’s за миллионы долларов, стоимость в основном подогревается спекуляциями и гонкой за престижем. (Bored Ape Yacht Club (BAYC), в переводе — «яхт-клуб скучающей обезьяны» — одна из самых популярных на рынке коллекций NFT – прим. Newочём.)

Защищая NFT и объясняя их популярность, представители отрасли настаивают на том, что NFT – далеко не единственная вещь, которая не имеет пользы. Люди постоянно тратят деньги на бесполезные в практическом плане предметы:возможно, некоторые получают от этого удовольствие, другие хотят похвастаться перед друзьями, а третьи таким образом обозначают принадлежность к определенной группе. Среди подобных покупок и материальные предметы (дизайнерская одежда, дорогие украшения), и цифровые (скины в Fortnite, короткие юзернеймы в Instagram). На продаже бесполезных, но роскошных товаров богатым людям строились целые империи, и даже если NFT представляли бы собой лишь новую разновидность цифровых предметов роскоши, на них все равно стоило бы обратить пристальное внимание как на перспективную сферу деятельности.

А откуда взялись мультяшные обезьяны и пингвины, которых любители криптовалюты используют в качестве аватаров в Twitter?

Это публичные NFT, или PFP NFT, которые используются в качестве картинки профиля. В основном они являются серией уникальных, но объединенных общей тематикой NFT, выпущенных в ограниченном количестве.

Сразу после выпуска (или «чеканки») эти NFT становятся своего рода цифровым предметом коллекционирования и пропуском в клуб для избранных. У многих NFT-групп есть собственные чаты в Discord, где владельцы токенов общаются исключительно друг с другом. В рамках некоторых проектов публичных NFT даже организуются оффлайн-мероприятия и вечеринки, на которые можно попасть только, если вы докажете, что являетесь владельцем одного из их NFT.

Эти публичные NFT позволяют заявить о принадлежности к группе, и владельцы таких токенов уже привыкли выставлять их в качестве аватарок в Twitter, обозначая членство в том или ином закрытом NFT-клубе. Все в мире криптовалют знают, что NFT из самых дорогих коллекций уходят за миллионы долларов за штуку, поэтому Jay-Z и Snoop Dogg и хвастаются своими токенами в Twitter.

Но NFT — это всего лишь коллекционные игрушки, только в цифровом виде, верно? Разве большая их часть в конечном счете не потеряет всю свою ценность?

Это вопрос на миллион. Точнее, на $40 млрд — таков предполагаемый размер рынка NFT. Возможно, люди, инвестирующие в NFT, правы — мы находимся на пороге революции, которая затронет способы покупки и продажи цифровых товаров, и тогда ранние NFT однажды станут такими же ценными, как оригинальные работы Пикассо и Моне.

Но похоже, что рынок NFT сейчас остывает из-за падения стоимости транзакций и отмены аукционов NFT на крупную сумму. Даже некоторые рьяные сторонники невзаимозаменяемых токенов обеспокоены перенасыщением рынка. Гари Вайнерчук, специалист по онлайн-маркетингу и знаток NFT, недавно сделал прогноз, что 98% NFT потеряют в стоимости (например, YouTube-блогер Логан Пол в 2021 году купил NFT, стоимость которого затем обвалилась на 99% — с $623 тыс. до $10 — прим. Newочём).

98%!

Да уж. NFT вызывают споры даже внутри криптосообщества. Некоторые инвесторы обходят их за километр, а другие рассматривают их как авантюрные сделки или развлечение.

Да и внутри мира NFT всё больше внимания стало уделяться «полезности». Иными словами, NFT прилагаются к другим вещам (например, билетам на концерт, сувенирам с автографами или раннему доступу к будущим релизам), чтобы обеспечить хоть какую-то ценность, даже если стоимость самого NFT упадет до нуля.

Все равно звучит сомнительно. В сфере NFT много мошенничества? А отмывание денег там есть?

Да, среди продавцов NFT существует множество мошенников. Так, нередки случаи, когда разработчик криптопроекта внезапно бросает его и исчезает с деньгами покупателей. Это называется «выдернуть коврик прямо из-под ног». Это случилось с несколькими раскрученными проектами, в том числе с Evolved Apes — его создатель пропал вместе с $2,7 млн.

Кроме того, многие проекты испорчены так называемым «бронированием», когда избранным предлагается купить NFT до того, как они станут доступны широкой публике. Бронирование означает, что бОльшая часть прибыли поступает инсайдерам с хорошими связями, которые получают свои невзаимозаменяемые токены со скидкой и могут продать их дороже, как только они будут доступны публично. Проведенное компанией Chainalysis исследование показало, что такие пользователи получали прибыль от перепродажи NFT в 75% случаев против 20% у обычных покупателей.

Отмывание денег, вош-трейдинг (то есть схема, когда продавец сбывает товар самому себе с целью завысить предполагаемую стоимость)  и другие подозрительные практики почти наверняка существуют и на рынке NFT. Неясно, насколько часто они происходят, но высокие риски заставляют финансовых регуляторов в отдельных странах, включая Китай, предупреждать о возможном использовании NFT и других криптоактивов для отмывания денег.

Конечно, поклонник NFT может возразить, что мошенничество и отмывание денег происходят и в обычной экономике. Например, расследование Сената США показало, что давно известный рынок произведений искусства изобилует схемами отмыва. Криптовалюты могут лишь облегчить сам процесс.

Давайте вернемся на шаг назад, потому что у меня еще остались вопросы о NFT и о том, как они работают. Я видел тред в Twitter, где NFT сравнивались с подарочными сертификатами на название звезды. При этом вы получаете всего лишь запись в базе данных, где утверждается, что она названа в вашу честь, но на сам астрономический объект вы претендовать не можете. А NFT включают права собственности или использования?

Необязательно. Во многих сделках с NFT покупатель получает просто уникальную запись в базе данных блокчейна, которая идентифицирует его как владельца цифрового товара — токена, а не того, что за ним стоит.

Например, человек, который купил NFT со знаменитым нян кэтом из мема 2011 года, в действительности не владеет ни авторскими правами на само изображение, ни правом использовать этот токен для производства мерча. Крис Торрес, создатель нян кэта, сохранил такие права за собой, апокупатели NFT получили, по сути, лишь «официальные» копии изображения с криптографической подписью Торреса.

Создатели NFT могут включить дополнительные права в продажу NFT. Однако они не обязаны этого делать. Громкие споры об авторских правах на NFT уже происходили. Например,в прошлом году компания Miramax подала иск против Квентина Тарантино, когда режиссер объявил, что продаст с аукциона неопубликованные отрывки из сценария «Криминального чтива» в виде NFT.

Говорят, что NFT часто крадут. Это правда?

Да, в последние месяцы произошло несколько таких краж, поскольку цены на популярные NFT выросли. Так злоумышленники обманом получили пароли криптокошельков нескольких членов Bored Ape Yacht Club, чьи NFT-картинки со скучающими обезьянами часто продаются за шестизначную или семизначную сумму за штуку. . А недавно хакеры украли NFT на сумму $1,7 млн у пользователей OpenSea — крупнейшей платформы для торговли NFT. (По оценке блокчейн-аналитиков Elliptic, в период с июля 2021 по июль 2022 года было заявлено о кражах NFT на сумму более $100 млн — прим. Newочём.)

Весьма распространен и другой вид кражи, когда NFT создается из материалов, которые защищены авторским правом. Многие художники жаловались, что их работы превращают в невзаимозаменяемые токены и продают как «официальные» версии без их разрешения. И хотя многие платформы пытались пресечь продажу украденных NFT, отдельные кражи, скорее всего, так и будут происходить при отсутствии контроля за рынком.

Если NFT настолько несовершенны, почему так много людей будто одержимы ими? Может, все-таки есть какой-то повод для оптимизма?

Я много говорил с создателями и коллекционерами NFT, и их аргументы обычно сводятся к нескольким ключевым моментам.

• Сегодняшний интернет слишком централизован, а NFT могли бы помочь его децентрализовать. Сейчас большинство людей, которые создают медиаконтент в интернете (например, художники, музыканты, стримеры), размещают свои работы на гигантских платформах, таких как Spotify, YouTube и Facebook. Эти платформы отлично подходят для привлечения аудитории, но зарабатывать деньги там сложно. По словам сторонников NFT, токены позволяют своим создателям напрямую продавать уникальные цифровые объекты поклонникам и сохранять гораздо большую часть дохода. Музыкант 3LAU может продать один NFT-альбом своему самому преданному фанату за $3,6 млн и заработать больше денег, чем принесет ему Spotify за всю жизнь .

• Мы вступаем в эпоху метавселенной — период, когда все больше наших повседневных взаимодействий и впечатлений будет связано с захватывающими цифровыми мирами, а не с «оффлайном». Точно так же, как многие дети сегодня тратят реальные доллары на скины в Fortnite и аксессуары в Roblox, взрослые, которые большую часть своего времени проводят в виртуальном пространстве, будут покупать всевозможные цифровые объекты, чтобы улучшить свою жизнь, и многие из этих предметов примут форму NFT.

• NFT — всё еще совершенно новая технология, и мы пока не можем представить все способы ее применения. Редкость цифровых предметов — это действительно важная концепция, которая запустит принципиально иной тип экономики уникальных виртуальных товаров, а нам понадобятся терпение и широта взглядов, пока мы будем ждать, что из этого всего выйдет.

Разве несколько лет назад не было шумихи вокруг «креативной экономики », когда люди верили, что платформы вроде YouTube и Twitter позволят всем этим видеоблогерам, геймерам и музыкантам зарабатывать деньги в интернете? Возможно, NFT в конечном итоге будут объединены под управлением нескольких крупных компаний, как это случилось с социальными сетями?

Безусловно, крупные платформы существуют и в мире NFT. Самая большая из них, OpenSea, оценивается в $13,3 млрд. Некоторые криптолюбители уже раскритиковали поведение этих платформ, которое противоречит заявленным целям о децентрализации. Критику вызвало, например, решение OpenSea не размещать определенные NFT, которые она считает украденными или незаконными.

Также верно, что владение NFT относительно централизовано: большинство ценных NFT, по-видимому, контролируется весьма немногочисленной группой людей.

Но рынок с концентрированной собственностью отличается от рынка, в основе которого лежит централизация. К тому же есть некоторые структурные факторы, способные помешать крупным компаниям захватить контроль над рынком NFT.

Начнем с того, что NFT являются личной собственностью, в отличие от большинства других цифровых товаров. Когда любой пользователь загружает видео на YouTube, компания-владелец платформы размещает его на собственных серверах и может принимать практически любые решения в его отношении — нарушает ли оно правила сообщества, разрешено ли показывать в нем рекламу, рекомендуется ли оно алгоритмом и так далее. Но NFT размещаются в личных криптокошельках, которые не привязаны к какой-либо конкретной платформе и могут использоваться как угодно по усмотрению своих владельцев.

Существует также идея операционной совместимости. NFT можно сделать взаимозаменяемыми, и в этом заключается одна из их особенностей. Иными словами, в отличие от купленного в Fortnite скина, который можно использовать только в самой игре, вы теоретически можете забрать NFT с собой из одной виртуальной среды в другую. Меч-NFT, который вы покупаете в одной видеоигре, может пригодиться в другой, а рисунок с животным, купленный как NFT, стать вашим аватаром в VR-метавселенной. Если же вам надоест компания OpenSea, вы можете просто забрать свои NFT (которые хранятся в вашем криптокошельке, а не на ее серверах) и обменять их на другой платформе.

Такого не встретишь в соцсетях. Если у вас есть канал на YouTube, вы не можете просто так взять и перенести подписчиков в TikTok.

Вообще-то, я и сам творческий человек. Что, если я захочу переключиться с рукоделия на NFT? Смогу ли я это все освоить?

Вы действительно можете перейти от продажи вязаных изделий на Etsy к продаже NFT ваших товаров на OpenSea, хотя нет никакой гарантии, что вы заработаете на этом больше (вероятность, что вам это не удастся, очень велика). Любой цифровой файл с тем или иным успехом может быть превращен в NFT.

У меня небольшой опыт продаж, но вот как выглядел мой путь. Сначала я использовал расширение для браузера под названием MetaMask, чтобы создать пустой криптокошелек. С помощью этого кошелька я открыл аккаунт на Foundation — платформе для торговли NFT. Через него я «отчеканил», то есть произвел, свой NFT. Для этого я загрузил файл на децентрализованный хостинг и создал актив на основе блокчейна, который ссылался на этот файл, а после выставил его на продажу.

Весь процесс занял несколько часов. Это, если не считать то огромное количество времени, которое я потратил, чтобы убедить начальство, что это не ужасная идея. Тем не менее чеканка NFT обошлась мне примерно в $100 — столько стоит комиссия за транзакцию.

В теории преимущества NFT понятны, но на деле все они весьма поверхностные, ведь так? Например, никто не использует NFT в видеоиграх — все просто покупают их и надеются, что цена вырастет.

Я бы не сказал, что «никто». Есть несколько крупных игр на основе NFT, например, Axie Infinity, которые позволяют игрокам использовать своих NFT-персонажей и зарабатывать реальные деньги за победы в онлайн-битвах.

Однако разумно сделать вывод, что сегодня большая часть деятельности в сфере NFT носит умозрительный характер.Если бы другой тип цифровых активов регулярно приносил людям большие доходы (или служил пропуском в компанию единомышленников, где можно хорошо провести время), то некоторые, вероятно, принялись бы торговать этими предметами вместо NFT.

В конечном счете главное преимущество NFT не в том, что они упрощают и делают дешевле торговлю цифровыми товарами (это не так), и не в том, что они постоянны и неразрушимы (сами токены вполне могут быть такими, но это не относится к цифровым файлам, которые к ним привязаны), да и будущим интеллектуальной собственности их тоже не назвать, ведь нам все равно понадобятся юристы, чтобы решать споры об авторских правах.

Главное их свойство — они позволяют людям создавать и торговать редкими цифровыми объектами — неважно, хорошо это или плохо.

.

По материалам: The New York Times
Автор: Кевин Руз

Переводил: Дмитрий Кравцов
Редактировал: Фёдор Каузов

Что такое DeFi?

DeFi (произносится «ди-фай») — сокращение фразы «децентрализованные финансы». Это общий термин для той части криптовалютной вселенной, которая направлена на выстраивание новой, нативной для интернета финансовой системы — с использованием блокчейнов для замены традиционных банковских посредников и механизмов доверия.

Скукота.

Погоди! Обещаю, будет интересно.

Ладно. Что ты имеешь в виду под «использованием блокчейнов для замены традиционных посредников и механизмов доверия»?

Давай немного углубимся в историю. Чтобы отправлять и принимать деньги в традиционной финансовой системе, нужны посредники — банки или биржи. И все стороны, совершающие транзакции, должны быть уверены, что посредники действуют честно и открыто. 

В DeFi этих посредников заменяют программы. Вместо проведения транзакции через банки и биржи люди торгуют непосредственно друг с другом, в то время как «смарт-контракты» на основе блокчейна выполняют работу по созданию рынков, регулированию торговых отношений и обеспечению честного и надежного процесса.

Получается, DeFi — это криптовариант фондовой биржи?

Это один из аспектов. Но DeFi также включает в себя кредитные платформы, рынки предсказаний, опционы и деривативы.

В общем, криптосообщество создает свою собственную версию Уолл-стрит — децентрализованную и с операциями исключительно в криптовалюте, с криптоверсиями множества продуктов, которые предлагают традиционные финансовые организации. И без особой бюрократии и правил, которые управляют существующей финансовой системой.

Уолл-стрит на Диком Западе! Окей, теперь мне интересно. Насколько крупный рынок DeFi?

Сумма средств, заблокированных в протоколе DeFi (или коэффициент TVL — стандартный способ измерения стоимости криптоактивов в проектах DeFi)  на данный момент составляет примерно $77 млрд, по данным портала DeFi Pulse. Если бы DeFi был банком, то находился бы на 38 месте в списке крупнейших банков США по депозитам. 

То есть не то чтобы огромный, но и не маленький.

Верно. И сумма заблокированных в протоколе средств — не единственный способ измерить рост рынка DeFi. Например, активность торговли на децентрализованных биржах выросла (в процентах) за последний год на трехзначные числа.

Или можно посмотреть на реакцию регуляторов и политиков, которые все сильнее беспокоятся по поводу DeFi. В сентябре 2021  прошла конференция по блокчейну, где выступал Майкл Хсу, действующий контролер денежного обращения США. Многие продукты DeFi напомнили ему о кредитных дефолтных свопах и других сложных производных инструментах, которые пользовались популярностью на Уолл-стрит до финансового кризиса 2008 года.

А сенатор Элизабет Уоррен, член Демократической партии, отдельно выделила DeFi на слушании о криптовалютах в декабре, назвав эту систему «самой опасной частью криптовалютного мира».

Почему люди так переживают по поводу DeFi?

Если вкратце, потому что рынок DeFi в основном не регулируется. В нем есть только небольшая часть механизмов и мер защиты прав потребителя, которые присутствуют в традиционной финансовой системе.

Можешь привести пример чего-то, что регулируется в традиционной финансовой системе, но не регулируется в DeFi?

Лучшим примером, наверное, будут стейблкоины. Стейблкоины — это криптовалюты, курс которых привязан к курсу валюты, поддерживаемой государством, например, доллару США.

Стейблкоины — важная часть рынков DeFi. Криптоинвестору ни к чему постоянно обменивать токены в доллары и назад или хранить свои активы в волатильных криптовалютах. Ему нужна криптовалюта, которая вела бы себя как стабильный доллар и которую можно использовать вообще без всякого взаимодействия с системой TradFi.

TradFi?

Так в DeFi в шутку называют традиционные финансы.

Забавно. Ладно, вернемся к стейблкоинам. Что в них такого опасного?

Ну… регуляторы утверждают, что, несмотря на название, стейблкоины на самом деле не такие уж стабильные.

Журналистка Джинна Смиалек видит причину беспокойства в том, что эмитенты стейблкоинов юридически не обязаны обеспечивать свою валюту один к одному безопасными наличными активами. Инвесторы, которые покупают стейблкоины, могут резонно предположить, что каждый USD Coin или Tether (два самых популярных стейблкоина, привязанных к доллару США) стоит $1, и что они могут обменять свои стейблкоины на реальные доллары в любое удобное время.

Но на текущий момент в законе нет требований к эмитентам стейблкоинов, связанных с обеспечением валюты. И если им будет не хватать резервов, чтобы покрыть все стейблкоины, которые они выпускают, вся система может обрушиться — если достаточное количество инвесторов решат одновременно вывести свои деньги.

Звучит так себе!

Да, будет нехорошо. Особенно из-за того, что стейблкоины — это основа торговли DeFi.  Поэтому инвесторы и регуляторы задаются вопросом, достаточно ли у основных эмитентов стейблкоинов активов для выплат держателям своей валюты в случае масштабного выкупа.

Значит, стейблкоины могут быть не такими уж стабильными. Что еще в DeFi может быть потенциально тревожным?

Криптофирмы, которые выдают кредиты, оформляют кредитные карточки и открывают сберегательные счета. У них нет того количества  механизмов и мер защиты прав, которые предлагают традиционные банки. Поэтому регуляторы в США начали борьбу с такими фирмами, утверждая, что это может быть опасно для потребителей.

Они также изучают децентрализованные биржи (DEX). В них операции происходят с помощью смарт-контрактов, а не централизованной торговой системы. Принципиальное отличие DEX от централизованных бирж в том, что они не хранят средства пользователей и не контролируют сделки.

А еще есть различные лазейки и мошеннические схемы…

Ох, просто прекрасно.

Ага. DeFi, как и криптовалюты в целом — привлекательная система для мошенников. Более $10 млрд было утеряно из-за хакерских атак и мошеннических схем в DeFi-проектах только за 2021 год. Такие данные опубликовала в отчете компания  Elliptic, которая занимается анализом блокчейна.

Обычно жертвам такого мошенничества особо некуда обратиться. И в отличие от депозитов в обычном банке, которые защищены Федеральной корпорацией США по страхованию вкладов, криптотокены невозможно заменить или вернуть.

Получается, что одна из самых стремительно развивающихся областей криптотехнологий — дико-западная версия Уолл-стрит, где нет защиты инвесторов, якобы «стабильные» валюты могут быть нестабильны и где твои деньги могут быть безвозвратно украдены в любой момент?

Резюме нелестное, но в общем довольно точное!

Зачем кому-то на такое подписываться?

По четырем причинам.

Во-первых, многим нравится DeFi, потому что это ново и никак не регулируется. Строительство совершенно новой финансовой системы с нуля — это интеллектуальное испытание, которое не встретишь каждый день. Многих людей привлекает потенциал открытого сектора и чистого листа. Смышленый трейдер или опытный финансовый инженер в DeFi сможет делать вещи, невозможные в традиционной финансовой системе. И потенциально – заработать большие деньги очень быстро.

Во-вторых, многие поклонники DeFi утверждают, что блокчейны технологически превосходят существующую банковскую систему, большая часть которой работает на древних базах данных и устаревшем коде. Большинство банковских транзакций, например, до сих пор полагаются на программы, написанные на языке COBOL, появившемся в 1960-х годах. Они говорят, что криптовалюта — первая форма денег, созданная для интернета. С ростом криптовалют понадобится новая, сетевая финансовая система для их поддержки.

В-третьих, если тебе по душе крипто/web3 видение децентрализованной экономики, DeFi — это финансовая архитектура, которая воплощает в реальность вещи, о которых ты мечтал. В традиционной финансовой системе у DAO, децентрализованной автономной организации, нет никаких шансов создать членский токен из ничего и использовать его для сбора миллионов долларов. Нельзя позвонить в JPMorgan Chase или Goldman Sachs и попросить оценить стоимость купленного в онлайн-игре лутбокса в криптовалюте. Но на платформах DeFi можно найти людей, которые готовы обменивать почти любой криптоактив на какой-то другой, без необходимости получать разрешение центральных органов.

И в-четвертых, существует и более идеалистическая когорта поклонников DeFi, которые считают, что все движется в куда более утопичном направлении.

Они говорят, что децентрализация финансов может помочь исправить ошибки текущей финансовой системы частично потому, что это ослабит влияние больших банков с Уолл-стрит на рынках и в экономике.

Как это будет выглядеть?

Фанаты уверены,  что использование DeFi может быть дешевле, эффективнее и прозрачнее, чем традиционные финансовые системы. Это становится возможно потому, что в DeFi человеческие механизмы доверия и посредники заменяются публичными блокчейнами и программным обеспечением с открытым кодом, благодаря чему уменьшается комиссия, транзакции проводятся быстрее, а лазеек для мошеннических схем становится меньше.

Они говорят, что это сделает инвестирование доступнее, предоставляя людям инструменты, которые раньше были только у профессиональных инвесторов. А из-за того, что в торговле криптовалютами можно участвовать анонимно и без одобрения банков, DeFi становится способом получения финансовых услуг для тех, кого не устраивает традиционный банковский сектор. Это поможет избежать дискриминации, не позволяющей некоторым получать финансовые услуги. 

В конечном счете, говорят оптимисты, DeFi со временем станет безопаснее и надежней, а по мере сглаживания существующих сейчас проблем привлекут больше пользователей. Они верят в то, что как web3 заменит алчные технологические платформы на коллективы, где пользователи являются и владельцами, так и DeFi заменит сегодняшние банки и брокерские операции на улучшенную, более честную систему.

Звучит круто, но я все равно переживаю. Разве мы не усвоили еще в 2008 году, к чему может привести отсутствие регулируемости финансов? Может ли DeFi спровоцировать новый финансовый кризис?

На текущий момент вероятность того, что DeFi приведет к катастрофе уровня финансового кризиса 2008 года, невелика. Это все еще сравнительно небольшая область мира криптовалют, ,что, в свою очередь, сравнительно небольшая область всей экономики. И многие из тех, кто инвестирует в DeFi сейчас — это обеспеченные люди, которые смогут выдержать даже крупные финансовые потери.

Но регуляторы не исключают, что DeFi вырастет настолько, что сможет представлять системную опасность — они с ног сбиваются, пытаясь сделать Дикий Запад криптовалют чуть менее диким.

По материалам The New York Times 
Автор: Кевин Руз

Переводил: Артем Белов
Редактировала: Юлия Мухтасимова

Начнем с простого: что такое DAO?

DAO расшифровывается с английского как децентрализованная автономная организация.

А что это значит?

DAO — новый тип организационной структуры, построенный на основе технологии блокчейн. DAO часто называют «криптовым сотрудничеством», а еще «финансовым флешмобом» или «групповым чатом с банковским аккаунтом». 

В своем классическим виде DAO — это группы, который формировались для достижения общей цели. Например, инвестирования в стартапы, управления стейблкоином или покупки NFT. Компания ConsenSys, занимающаяся разработкой программного обеспечения для блокчейна, дает DAO следующее определение: «руководящие органы, которые следят за распределением ресурсов на управляемых ими проектах и ответственны за их долгосрочный успех».

DAO управляется ее же членами при помощи токенов (чаще всего). Последние наделяют своего владельца определенными правами. К примеру, возможностью распоряжаться средствами из общей казны или правом голоса при принятии решений.

Как-то расплывчато. Можно пример?

Конечно. Самый известный — это ConstitutionDAO. Так называлась группа из тысячи пользователей крипты, которые собрали за неделю сумму, превышающую $45 млн, чтобы приобрести на аукционе Sotheby’s редкий экземпляр Конституции США. Но так как группа проиграла аукцион и позже объявила о завершении проекта, то это, пожалуй, не самый лучший пример (к тому же, после того, как организаторы объявили о возврате средств участникам, история приняла грязный оборот).

Лучше расскажу о PleasrDAO. Это группа художников, предпринимателей и инвесторов, которая была основана для того, чтобы принимать участие в крупных аукционах NFT-искусства. Они потратили $5,4 млн на NFT-работу, посвященную информатору и активисту Эдварду Сноудену, а также приобрели за $4 млн альбом Once Upon a Time in Shaolin хардкор-рэп группы Wu-Tang Clan.

После покупки эти работы стали собственностью членов DAO, которые теперь могут распоряжаться ими по собственному желанию. Допустим, выставить их в какой-нибудь галерее или разбить NFT на 1000 кусочков и продать поодиночке. Или же просто запереть в реально существующем или же виртуальном хранилище. В традиционной модели DAO все эти решения были бы закреплены в базе данных блокчейн-цепи посредством системы голосования с помощью токенов.

Я понимаю, почему люди скидываются на покупку различных вещиц. Но зачем для этого требуется совершенно новая криптоструктура управления? Почему бы не воспользоваться обычным краудфандингом?

Хорошая мысль. В некоторых случаях и правда удобнее выбрать вместо DAO платформу вроде Kickstarter, поскольку использование криптовалют для сбора больших сумм денег может привести к огромным комиссиям за транзакции. Например, когда ConstitutionDAO собрала $47 млн, ее пользователи заплатили сети Ethereum около $1,2 млн в качестве комиссии.

А какие у DAO еще недостатки?

Работа с DAO показала, что децентрализованное управление на основе блокчейна организовано гораздо сложнее, чем кажется на первый взгляд. Первая DAO, которая называлась просто The DAO, собрала более $150 млн на создание своего рода краудфандинговой инвестиционной компании, а затем развалилась из-за многочисленных проблем с законом, управлением и безопасностью. Схожие проблемы возникают у многих DAO и по сей день.

DAO также могут столкнуться с правовыми трудностями, если регулирующие органы решат, что выпускаемые токены являются ценными бумагами. Тогда потребуется прохождение того же процесса регистрации, что и от компании, продающей акции или облигации. В 2017 году Комиссия по ценным бумагам и биржам США установила, что DAO Tokens, родной токен The DAO, на самом деле относится к ценным бумагам, и на него должно было распространяться законодательство о ценных бумагах.

Резкий рост числа DAO в последнее время обеспокоил регулирующие и правоохранительные органы, которые считают, что некоторые DAO могут быть просто прикрытием для мошеннических схем.

«В отдельных случаях, по мнению криптоинвесторов и представителей регулирующих органов, речь идет даже о схемах Понци, нацеленных на повышение стоимости продаваемых ими цифровых токенов», — писали мои коллеги Эрик Липтон и Эфрат Ливни в недавней статье о трудностях, с которыми сталкиваются DAO.

Даже поклонники криптовалют говорят, что DAO еще не доказали, что способны на большее, чем просто распределение криптовалюты на криптопроекты.

Грейс Ребекка Рахмани, консультант по вопросам управления DAO (да, есть и такая должность), отметила в статье 2020 года, что «разработчикам DAO не удалось создать привлекательную технологию для решения проблем общества».

Тогда почему люди присоединяются к DAO?

Их привлекает новизна. DAO всё еще находятся на ранней стадии развития, и их сторонники утверждают, что в ближайшие несколько лет появятся более продуманные версии.

Если спросить апологетов DAO, то они скажут, что DAO лучше организаций, потому что:

• теоретически, они более прозрачны, поскольку важные для группы решения принимаются по блокчейн-цепи посредством токенов и голосования, результаты которого отображаются в базе данных;

• теоретически, они более демократичны, поскольку в принятии групповых решений может участвовать каждый член DAO, а не только совет директоров или руководство;

• теоретически, более гибки и динамичны, поскольку часто ориентированы на конкретные проекты, их проще быстро создать и закрыть, при этом бюрократических проволочек гораздо меньше, чем при создании традиционного стартапа.

Почему «теоретически»?

Потому что историй успеха DAO пока не так много, и их преимущества перед обычными организациями в большинстве своем еще не проявлены в деле. Одни сомневаются, что DAO подходят для сложных бизнес-решений, другие считают, что DAO — не что иное, как хитро замаскированные финансовые пирамиды.

Действительно, некоторые DAO и правда вроде как поймали на мошенничестве. Например, AnubisDAO — DeFi-проект с собачьей тематикой, создатель которого обвиняется в хищении у вкладчиков $60 млн.

К тому же корпоративные структуры без лидеров пока что не показали себя успешно за пределами криптомира. Большинство известных на сегодняшний день DAO — это так называемые «протокольные DAO», то есть предназначенные для управления именно криптовалютными проектами. Мы не знаем, как поведет себя модель DAO, если применить ее к обычному бизнесу.

Я не разработчик блокчейна и не криптоинвестор. Я обычный человек с обычной работой, живущий обычной жизнью. С чего бы меня должны интересовать DAO?

Пока что большинство людей не сталкиваются с DAO ежедневно. Однако мне кажется, что в любом случае важно знать, над решением каких проблем трудятся разработчики. Многие из них ищут способы преобразовать уже существующие организации в DAO. В их число, вероятно, входят и те, к которым вы принадлежите или же которые вам глубоко небезразличны.

Некоторые даже предсказывают, что DAO могут сыграть важную роль в политике, создав своего рода свободный, нерегулируемый криптокомитет политических действий, который обеспечит кампании и лоббистов деньгами и поможет им организовать работу с электоратом.

В своей базовой форме DAO представляет из себя новый способ для группы людей направить большую сумму денег и организационную энергию на реализацию того или иного проекта — будь то покупка текста Конституции, создание новой социальной сети или влияние на выборы. Это новая, революционная идея, и было бы разумно следить за ее эволюцией.

А как еще используют DAO? Какие самые прикольные варианты?

Поклонники криптовалют начинают экспериментировать с «социальными DAO» — это своего рода социальные клубы, принадлежащие сообществу, за вступление в которые нужно платить (в виде покупки токенов).

Наиболее известная социальная DAO называется «Друзья с привилегиями» (Friends With Benefits), которая насчитывает тысячи членов и недавно привлекла $10 млн от инвесторов, включая венчурную компанию Andreessen Horowitz.

«Друзей с привилегиями» сравнивают с «децентрализованным Soho House», чем-то вроде загородного online-клуба. Чтобы стать его членами необходимо купить определенное количество так называемых токенов $FWB. (В настоящее время полное членство стоит 75 токенов $FWB, или около $4000.) После вступления приходит приглашение в чат Discord, где участники обсуждают криптовалюты, обмениваются предложениями о работе и советами по инвестированию, а также проводят собрания для обсуждения будущих планов группы. Ее члены устраивают внутренние вечеринки на крупных криптоконференциях, а также организуют встречи в своих городах.

Погоди, я думал, крипта за децентрализацию управления и равные условия для всех. Как сюда вписывается закрытый клуб, членство в котором стоит $4000?

У Алекса Жанга, одного из руководителей Friends With Benefits, есть ответ на этот вопрос. Он считает, что в большинстве случаев, для FWB в том числе, цена токенов изначально была довольно низкой. Она росла по мере того, как со временем увеличивалась ценность членства — реальная или предполагаемая. Важно помнить, что токены — это актив, а не обычная периодическая плата за право быть членом, как в других видах общественных организаций. Если потребуется, то токены всегда можно продать. Тем не менее, для DAO важнее быть открытыми для тех, кто не может позволить себе их приобрести. Например, мы выплачиваем токены FWB писателям, кураторам, дизайнерам, волонтерам и другим лицам, которые способствуют выполнению нашей миссии, даем им возможность проявить себя и стать владельцами доли в сообществе.

Похоже, дела в DAO порой идут очень путанно, в некоторых случаях это вообще мошеннические схемы. А те DAO, которые занимаются чем-нибудь интересным, требуют большие деньги за членство. Что-то хорошее будет? Если DAO такие бесполезные, зачем же инвесторы их спонсируют и почему люди в них вступают?

Как и любой другой криптопроект, DAO привлекают людей по самым разным причинам: спекулятивная игра, погоня за трендами и утопизм.

В среде более серьезно настроенных сторонников DAO часто говорят о коллективной собственности. Как и апологеты web3, поклонники DAO считают, что нам нужна радикально иная модель собственности для следующего этапа развития интернета. DAO, по их мнению, могут позволить нам создать новый набор организаций и платформ, которые управляются их пользователями, регулируются справедливыми и прозрачными способами и зародились внутри интернета.

Например, можно создать социальную сеть, управляемую DAO, где пользователи могут голосовать за удаление определенных типов провокационных сообщений или выдавать жетоны людям, разместившим много ценного или познавательного контента. Или DAO-модифицированную версию облачных сервисов Amazon (AWS) , управляемую сообща, каждый член которой вносит свой вклад в создание новых функций и поддержание работы сети.

Венчурный капиталист и криптоинвестор Крис Диксон недавно заявил, что DAO «могут помочь скорректировать курс интернета к его первоначальному, идеалистическому видению: власть и деньги оттеснены к краям, сети растут и процветают вместе, равные условия для талантов в любой точке мира, процветающий творческий средний класс, и в целом разнообразное и интересное место».

Однако, безусловно, все может превратиться в дорогостоящий, неуправляемый бедлам, поскольку проблемы DAO связаны с объединением группы людей для достижения общей цели, вне зависимости от того, идет ли речь о криптовалюте или нет.

По материалам The New York Times 
Автор: Кевин Руз

Переводила: Елизавета Яковлева
Редактировала: Анастасия Железнякова