Наука сегодня напоминает снежный ком, который катится с горы, вовлекая в себя все, что оказывается на пути. Экспотенциально растет число научных публикаций, журналов, сайтов, фондов, баз данных, организаций, да и самих ученых. По оценкам ЮНЕСКО, еще в 2013 году в мире их насчитывалось почти 8 миллионов — на полной ставке. В 2020 году это число приблизилось к 10 миллионам человек. Уже можно говорить об “учёных массах”, к которым применимы законы управления массовым сознанием.  

Например, начиная с середины 2010-х, каждый год публикуется не менее 15 тысяч научных работ в области искусственного интеллекта. Число работ, выдающихся на-гора в нейронауках, раза в два больше. Прочесть даже малую их толику, хотя бы бегло просмотреть десятую часть этих работ просто нереально. Поэтому среди исследователей очень популярны всяческие “топ 10” или “топ-20” статей недели, учёные подписаны на множество таких рассылок, но даже в них чаще всего просто пробегают заголовки и абстракты.  

Работы для подборок подбирает, разумеется, искусственный интеллект, и получается забавная вещь: исследования по искусственному интеллекту публикуются для самого искусственного интеллекта, а уж он отбирает и решает, какие из этих работ прочтёт человек.  

При этом можно выделить несколько трендов. Во-первых, наука стала стерильна, разделившись на области, которые мало соприкасаются. Добившись того, чтобы два учёных из смежных областей не понимали друг друга, легче установить невидимые перегородки в глобальной иерархической системе подчинения и манипулирования производством и распределением знаний. Научный истеблишмент пожирает всё больше ресурсов, но основные открытия при этом делаются на стыке дисциплин, там, куда не дотянулась рука институций. Стерилизации помогает и наукометрия, цель которой – обеспечить сохранение существующего положения вещей, статус-кво. 

Во-вторых, наука всё больше фокусируется на самой себе и всё меньше – на познании мира человека. Учёные потерялись в зеркальных отражениях, занимаясь в основном своей собственной организацией и реорганизацией. В более широком смысле наука всё больше исполняет служебную роль в масштабном глобальном спектакле «гипернормализация» по оправданию статус-кво.  

В-третьих, наука стремительно утрачивает свою общественную составляющую, превращаясь в большой бизнес. Этот бизнес сначала концентрируется в руках сильнейших игроков, а потом и монополизируется ими, в духе железнодорожных баронов-грабителей конца XIX века.  

В 1968 году по науке как институту был нанесен удар слева. Парижский май отменил все авторитеты, и во время оккупации Сорбонны звучали призывы о том, что в “освобожденном обществе” любые научные иерархии должны быть ликвидированы и заменены равным обменом труда и услуг. Наука, как и все общество, подлежала радикальной трансформации. В одной из листовок говорилось: 

“Мы отказываемся быть учёными, оторванными от социальной реальности. Мы отказываемся быть использованными для извлечения прибыли правящим классом. Мы хотим ликвидировать разрыв между работой по созданию концепции, рефлексией и организацией… Учащиеся и студенты, безработная молодежь, в прошлую пятницу боролись бок о бок на баррикадах  не для того, чтобы сохранить университет на службе буржуазии: это целое поколение будущих руководителей, которые отказываются быть планировщиками нужд буржуазии и агентами эксплуатации и подавления рабочих”.  

Критике подвергалось технократическое государство в целом, безотносительно его формы, социалистической или капиталистической. Атака шла на разделение умственного и физического труда, на технократию с её научными методами управления, с её разрывом между замыслом и исполнением. Философ Пол Фейерабенд считал, что наука должна перейти в ведение общества, с решением академических вопросов демократическим путем: “Отделение церкви от государства должно быть дополнено отделением науки от государства”.  

Захват науки глобальными платформами 

Сегодня именно это и случилось, но совсем не так, как предполагал Фейерабенд. Наука не перешла из рук “репрессивного” государства и его “машины подавления” в руки самоуправляемого, как мечталось философу, общества. Власть над наукой заполучили корпорации. Через гранты, ставшие существенным, если не главным источником финансирования научных учреждений, они могут контролировать направление научных исследований. Серьёзная часть научных исследований производится корпорациями напрямую — особенно это касается разработок в областях высоких технологий, таких, как биотехнологии или  искусственный интеллект.    

Реклама 14

Мировым рынком научных публикаций в прямом смысле этого слова владеют глобальные финансовые институты. Сегодня он поделен между двумя платформами, Web of Science и Scopus. Web of Science содержит примерно 160 миллионов статей, представленняемых более чем девятью тысячами ведущих академических учреждений, корпорациями и правительствами всего мира. Здесь сконцентрирована работа миллионов ученых в сотнях областей науки на протяжении последних 115 лет.  

Другая платформа, Scopus, представляет из себя базу данных аннотаций и статей более 36 тысяч научных и отраслевых журналов, а также научных книжных серий от более чем 11 тысяч издателей. Главные сферы интереса Scopus – это биология и связанные с ней науки, социальные, естественные науки и все что относится к медицине. Scopus обеспечивает аннотирование статей ведущими экспертами, их рейтингование по разным методикам и поиск в базах данных патентов.  

Web of Science и Scopus отличаются некоторыми параметрами – например, база данных Scopus охватывает материалы лишь с 1966 года, в то время как WOS предоставляет доступ и к ресурсам предыдущих десятилетий. Но в целом эти структуры дополняют друг друга и, вполне можно сказать, поделили между собой научный мир.  

Одобрение этими двумя платформами той или иной работы – статьи, монографии, диссертации учёного — необходимо для ввода её в серьезный академический дискурс, от этого сегодня практически полностью зависит положение, в том числе материальное, ее автора. В России  одобрение Web of Science или Scopus – ключевой фактор оценки деятельности и самих ученых, и научных учреждений, которых они представляют.  

Поэтому представляет большой интерес, кто ими владеет, кто направляет их деятельность и пожинает плоды превращения науки в отрасль бизнеса.    

Платформа Web of Science принадлежит компании Clarivate, которая базируется в Филадельфии и Лондоне. Её акции торгуются на нью-йорской бирже, а рыночная капитализация, по последним данным составляет около 9 миллиардов долларов. Компания была создана группой финансистов, купивших в 2016 году подразделение научной аналитики одной из крупнейших мировых медийных корпораций, британской Thomson Reuters.  Покупателями стали инвестиционная фирма Onex Джерри Шварца с штаб-квартирой в канадском Торонто. Она имеет под управлением 33 миллиарда долларов активов, вкладывая деньги в такие сферы как финансовые услуги, ритейл, промышленность, здравоохранение, высокие технологии, СМИ и телекоммуникации. Джерри Шварц – известный инвестиционный банкир, работавший в одном из ведущих западных финансовых институтов Bearn Stearns, а затем основавший ряд компаний.  

Фирменный стиль Onex, по отзывам экспертов, отличается стремлением к полному контролю, резкому снижению издержек и операционной реструктуризации. Этот стиль, разумеется, был перенесён и в управление научными ресурсами. С союзником Onex дело ещё интереснее. Это весьма уважаемая когда-то британская финансовая корпорация Barings. Она была куплена за один фунт стерлингов голландским банком ING после скандала со своим трейдером Ником Лисоном, который поставил фирму на грань банкротства. Лисон не делал ничего необычного для Barings, он — разумеется, в обход законов, а как иначе? — просто занимался обычным трейдерским делом: высокорискованными спекуляциями на восточных финансовых рынках. За это его поощряло начальство, оно же закрывало глаза на двойную бухгелтерию и другие нарушения. Однажды Лисону не повезло, и он проиграл сотни миллионов долларов вкладчиков.  

Barings действует и в России, инвестируя в нефть и газ, промышленность, СМИ, технологии, телекоммуникации и финансовые услуги. Зарегистрированная в британском офшоре Гернси фирма Baring Vostok Capital Partners несколько раз признавалась «Российской компанией прямых инвестиций года». Правда, её глава Майкл Калви в 2019 году был арестован по подозрению в хищении 2,5 миллиардов рублей у банка «Восточный», но за него вступились Герман Греф и другие видные представители российского бизнеса. Любопытно, что Baring Vostok был ранним инвестором в российскую компанию «Яндекс», купив всего за 5 миллионов долларов 35,7 процента акций компании. При выходе «Яндекса» на нью-йоркскую биржу в 2011 году эта доля стоила уже порядка 4 миллиардов долларов, поднявшись в цене в 800 раз, а сегодня – порядка 7 миллиардов долларов. Эти цифры могут дать понимание того, как можно заработать на предвидении событий, и какие деньги делаются на управлении этими событиями. А здесь мы говорим о контроле и управлении не просто событиями, но и самим развитием мировой науки, а вместе с ней и определении будущего глобальных технологий.   

Компания Clarivate, созданная Onex и Barings, владеет платформой Web of Science и прекрасно зарабатывает на науке, не только принимая плату за публикации в своих журналах, но и продавая тысячам университетов и прочих учреждений свои весьма недешевые подписки и другие услуги, в том числе по патентованию и регистрации, обслуживанию и защите торговых марок, и даже промышленной разведке.  

Платформа Scopus принадлежит голландскому издательству Elsevier, которое в 1993 году слилось с британской издательско-консалитинговой группой Reed International и сейчас входит в  британско-голландскую издательскую группу, которая в 2015 году изменила название на RELX plc. Штаб-квартира группы базируется в Лондоне. Её председатель сэр Энтони Хэбгуд является одновременно председателем совета директоров Банка Англии и главой многонациональной сети ресторанов и отелей Whitbread, а также главой масштабного бизнеса по аутсорсингу Bunzl. Капитализация группы, по данным июля 2020 года, превысила 32 миллиарда долларов, а ежегодный доход составляет более 7 миллиардов. Акции группы уверенно растут и в короновирусные времена. В 2018 году учёные представили на суд Elsevier более чем 2,500 научных и отраслевых журналов, издаваемых группой, 1,8 миллиона статей, из которых 470 тысяч было принято к публикации. Над ними работали более 20 тысяч научных редакторов – как правило, ведущих эспертов в своих областях. Издательская группа всё больше ориентируется на продажу аналитических продуктов, что неизбежно ведёт к широкомасштабному применению  технологий искусственного интеллекта.  

Ворота для цифрового Левиафана 

Можно не сомневаться, что компании, контролирующие глобальный рынок научных публикаций, используют данные, собранные при помощи указанных платформ, для машинного обучения систем искусственного интеллекта, которые будут способны не только предсказывать поведение ученых, но и направлять его. На такой основе будет возможно управление как отдельными учёными, так и целыми отраслями науки и даже создание новых её отраслей.  

Глобальный охват упомянутых олигополий, их опыт, устоявшаяся репутация и разветвленная сетевая структура сделают применение машинного обучения в области прогнозирования научных исследований весьма эффективным и высокоприбыльным бизнесом. Несомненно, эти компании вполне могут создать цифровую операционную модель управления наукой.  

При этом само по себе управление наукой представляется, на современном этапе развития, вполне оправданным и даже необходимым. Как говорилось выше, наука становится слишком громоздкой и аморфной, а связи между ее отраслями – слишком случайными и неопределенными для того, чтобы вся эта махина функционировала должным образом. Однако весь вопрос заключается в целях такого управления.  

Одно дело – управление наукой на благо общества, для того чтобы дать все возможности самореализации талантливым людям, чтобы дать им эффективные инструменты, чтобы соединить вместе тех, кто может обогатить друг друга, и сделать это для открыто и без принуждения определяемого коллективного блага. Это невозможно без того, чтобы обеспечить свободный обмен идеями.  

Но цель сегодняшнего управления наукой заключается в том, чтобы повысить прибыльность инвестиций крупных финансовых структур, наподобие группы BlackRock или банковских консорциумов.  

Модель такого управления уже создана и отрабатывается –  нельзя забывать о том, что и Thomson Reuters, и Reed Elsevier всегда были на острие самых передовых технологических решений. В будущем управление мировой наукой в своей основе будет децентрализованным, что, однако, подразумевает ещё большую роль алгоритмов и алгоритмов изменения алгоритмов. Уже сегодня есть возможность введения новых алгоритмов и их постоянной корректировки, как это делается на таких платформах, как Netflix или Youtube. Такой подход позволяет осуществлять и мягкую цензуру, понижая в выдаче или вовсе делая невидимыми нежелательные материалы, и, наоборот, повышая выдачу материалов, на продвижание которых алгоритм будет настроен.  

Рабочий день учёного в самом близком будущем может начинаться с чтения аннотаций, выданных платформой, которая будет фиксировать реакцию учёного на прочитанное и обучаться на базе этого, предлагая всё более релевантные решения. Выдача аннотаций может быть скорректирована на основе того, что требуется в данный момент научному рынку, и учёный, желающий, чтобы его собственная работа была сочтена релевантной и получила больший рейтинг, будет менять свое поведение в соответствии с подталкиванием со стороны алгоритма.  

Наукометрия будет становиться всё более изощренной, а данные собираться постоянно: система будет стремиться к тому, чтобы фактически каждый шаг, а по возможности и каждая мысль учёного подверглась регистрации, измерению и аналитической обработке.  

Применение систем машинного обучения, таким образом, открывает перед глобальными финансистами, а именно им принадлежат упомянутые научные платформы, новые перспективы контроля над наукой и миллионами учёных. 

Но кто же будет ставить цели перед ИИ-системами управления мировой наукой? Чтобы ответить на этот вопрос, стоит обратиться к финансовым рынкам, которые оказались наиболее восприимчивыми к алгоритмическому управлению глобальными процессами. Здесь стоит вспомнить операционную систему Aladdin® инвестиционной корпорации BlackRock, под управлением которой находится активы на фантастическую сумму около 7,5 триллионов долларов. Aladdin – это не просто программное обеспечение для управления портфельными инвестициями. Система, базирующаяся на искусственном интеллекте и всё время обучающаяся, обладает наиболее полной информацией о мировых финансовых рынках и отдельных его участниках. В режиме реального времени она постоянно анализирует информацию и не только предсказывает риски, но и предпринимает шаги, чтобы их предотвратить, направляя в нужную сторону финансовые потоки. Система настроена на минимизацию рыночной неопределенности – а стопроцентного устранения этой неопределенности можно добиться лишь через тотальный контроль и управление.   

Вперед, к юберизации науки 

Скрытая работа по перестройке экономических, социальных и политических институтов человечества не имеет прецедентов. В рамках нынешней системы позднего капитализма экономический императив требует от каждой организации, неважно, частной, общественной или государственной, определенных действий по созданию и извлечению стоимости. Это открывает ворота перед Цифровым Левиафаном.   

Высокая монополизация управления мировой наукой сегодня позволит быстро наладить связь научно-аналитических платформ-монополистов с финансовыми рынками через такие платформы, как Aladdin. Это позволит создать новые и весьма специфические инструменты управления наукой, например, через торговлю фьючерсами на научные разработки, открытия и даже индивидуальные достижения ученых.  

Сегодня науку вполне можно рассматривать как отрасль экономики с множеством “научных фабрик” и сотнями тысяч занятых по всему миру. Эти фабрики уже управляются при помощи искусственного интеллекта, а в недалеком будущем слов “при помощи”, может, и не будет, то есть они будут управляться непосредственно Цифровым Левиафаном.  

Будет ли кто-то, в свою очередь, стоять над искусственным интеллектом и ставить ему задачи? В первое время, вероятно, да — как это происходит на том же Фейсбуке, где алгоритмы перестраиваются, чтобы оптимизировать доходы этой корпорации и увеличить сумму на счету Цукерберга — или улучшить его репутацию. Если рассматривать науку об ИИ как корпорацию или отрасль, то, видимо, целью ИИ, управляющего этой отраслью, сначала будет максимизация прибыли или каких-то еще численных показателей. Однако потом, когда ИИ, управляющий наукой, соединится с ИИ, управляющим, допустим, соцсетями, общий ИИ сможет ставить перед собой какие-то общие цели, базируясь на критериях, которые сам же для себя и разработает. Он тогда сможет “закрыть” какую-нибудь отрасль науки, как закрывают сегодня фабрику для того, чтобы улучшить финансовые показатели компании.  

Например, ИИ сможет “закрыть” астрономию или, допустим, литературу.  

Смогут ли ИИ, работающие на разные компании и в разных отраслях, объединиться? Почему бы и нет? Уберизация науки посредством ИИ на каком-то этапе развития вполне логична, и это может произойти в довольно близком будущем. 

Нужно учитывать, что компании, которым принадлежат WOS и Scopus, охватывают уже порядка 10 миллионов учёных. Это позволяет уже сегодня строить бизнес-модели, связанные с использованием возникающих сетевых эффектов и эффектов обучения.   

ИИ может раздавать задания и определять, какой тренд развивать, а какой нет, он может сделать так, чтобы эпохальную работу не заметили, или наоборот, какая-то статья, уводящая науку в бесперспективном направлении, получила бы широкую огласку. Эффективность труда учёных измеряется метриками и индексами цитирования, в соответствии с этими количественными показателями работы получают финансирование или, наоборот, закрываются. 

Показателями можно управлять через алгоритмы отбора и поиска так же, как Фейсбук управляет контентом через  алгоритмы. Это означает, что тот, кто контролирует научные сети, будет контролировать и содержанием научных работ, то есть у “него” будут в кармане ключи от технологического будущего всего человечества.  

К системам, которые интегрируют в себя базы данных типа WOS и Scopus, смогут подключаться внешние приложения, разработанные стартапами. Будут определены те процессы, которые необходимо оцифровать с помощью аналитики и ИИ, от переписки ученых и обмена ими информацией между собой и внешними агентами до организации их работы и анализа ее эффективности. Таким образом, будут выявлены и возникнут новые, ещё более управляемые бизнес-модели, обеспечивающие цифровую трансформацию, масштабирование платформ и их устойчивый рост. 

Если же интегрировать систему управления наукой с другими платформами Цифрового Левиафана, можно добиться ещё более поразительных результатов. Скажем, поведение ученых можно будет контролировать через вненаучные факторы, такие как социальный рейтинг или инструменты роевого управления. Таким образом, фактически будут созданы новые социальные институты, делающие науку полностью подконтрольной Цифровому Левиафану.  Точнее, социальный, политический, экономический тексты сольются в один текст, в самообучающийся поток, настроенный на повышение финансовой эффективности целого, то есть самого Левиафана. При этом не будет принципиальной разницы между индивидуальной и коллективной траекториями управления. Лаборатория Deep Mind компании Google ведет разработку цифровых агентов, способных «вести» человека от рождения до смерти, обмениваясь информацией с другими подобными агентами.   Имея преимущество масштаба, сетевых эффектов и машинного обучения, Левиафан быстро проникнет в смежные области, такие как государственное управление, поставив себе на службу существующие структуры. После этого ничто уже не сможет предложть альтернативную модель управления наукой, составив ему конкуренцию. Оцифрованная наука станет частью глобальной компьютерной сети всеобщего управления.

Автор — Игорь Шнуренко