Suvremenim razvojem tehnologije dominira nekolicina kompanija: Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft i Facebook zajedno čine “veliku petorku”, kako ih naziva Vincent Mosco. Kada govorimo o vrijednosti dionica tih kompanija, Apple i Amazon su pojedinačno premašili rekordnu vrijednost od jednog bilijuna (tisuću milijardi!) dolara. Apple je kompanija koja se, između ostalog, bavi proizvodnjom računalnog softvera, osobnih računala i mobilnih uređaja. Amazon dominira online kupovinom, globalnom distribucijom potrošnih roba, te računarstvom u oblaku (eng. cloud computing). Microsoft se primarno bavi proizvodnjom računalnog softvera. Microsoft i Apple nastali su sredinom 70-ih godina prošlog stoljeća te su pratili i oblikovali brojne trendove u razvoju osobnih računala, operativnih sustava i mobilne tehnologije. Amazon nastaje sredinom devedesetih i uspješno je prebrodio burzovni krah s kraja desetljeća da bi postao jedna od dominantnih kompanija u razvoju oblaka i analize velikih podataka. Google (osnovan 1998., a 2015. restrukturiran u Alphabet Inc.) i Facebook (osnovan 2004.) nastaju u drugačijem okruženju od Applea, Microsofta i Amazona. Alphabet Inc. je razvio primarnu djelatnost u proizvodnji usluga pretrage interneta pa je tako u 2018. ostvario tržišni udio mrežnog pretraživanja od više od 80 posto među globalnim korisnicima mobilnih uređaja. Facebook dominira društvenim umrežavanjem, a kompanije poput Myspacea, koje su svojedobno konkurirale Facebooku, danas su gotovo pale u zaborav. Istovremeno, Google i Facebook zajedno su preuzeli 64 posto ukupnog globalnog rasta digitalnog oglašavanja između 2012. i 2016. Nakon burzovnog kraha iz 2001. investicije stagniraju, pa Google i Facebook svojim poslovnim modelima nastoje prvo privući internetske korisnike da bi oglašavanjem osigurali isplativost vlastitih usluga, privukli financijski kapital i, konačno, učvrstili monopol nad tržištima u kojima pružaju digitalne usluge.

Njihovu dominaciju ovdje promatramo kroz koncept ekonomskog viška kako ga nazivaju Baran i Sweezy u svojoj teoriji monopolnog kapitala. Ekonomski višak autori jednostavno definiraju kao razliku između onoga što društvo proizvodi i troškova te proizvodnje. Promatrajući Google i Facebook kao internetske platforme čiji se poslovni model temelji na globalnoj akumulaciji kapitala, vidljivo je da uz relativno malu radnu snagu, ali i značajna interna ulaganja u istraživanje i razvoj, uspijevaju ostvariti znatan višak vrijednosti u usporedbi s tradicionalnim industrijskim kompanijama. U tom nas smislu zanimaju uzroci tog fenomena koji se mogu objasniti kombinacijom teorije digitalnog rada i monopolnog kapitala. Dakle, pomoću koncepta ekonomskog viška analizirat ćemo digitalni duopol Googlea i Facebooka u skladu s teorijom stvaranja viška vrijednosti na temelju eksploatacije plaćenog i neplaćenog digitalnog rada. Analiza ekonomskog viška omogućava nam razumijevanje političkih i socijalnih posljedica monopola u suvremenoj globalnoj, digitalnoj ekonomiji te razmatranje smjernica za stvaranje političkih programa na temelju redistribucije ekonomskog viška.

Digitalni rad i eksploatacija internetskih korisnika 

Tezu o medijskoj publici kao potrošnoj robi prvi je iznio Dallas Smythe koji je tvrdio da komunikacija nije samo sustav nadgradnje i ideologije, već dio odnosa proizvodnje i društvene reprodukcije. Drugim riječima, Smythe tvrdi da je najveći dio neradnog vremena zapravo vrijeme koje publika provodi gledajući, slušajući i čitajući medije. Vrijeme koje publika potroši koristeći različite medije prodaje se oglašivačima. Slobodno vrijeme, stoga, predstavlja neplaćeni rad medijskih publika koji eksploatiraju mediji i oglašivačka industrija. Smytheova “nadopunjena” verzija Marxove radne teorije vrijednosti uspješno je primijenjena na digitalne medije. Tako, na primjer, Christian Fuchs ističe da korporativni digitalni mediji oglašivačima prodaju podatke po cijenama koje su veće od uloženog stalnog i promjenjivog kapitala. Višak vrijednosti sadržan u tim potrošnim robama dijelom je rezultat eksploatacije stalno zaposlenih radnika digitalnih kompanija, a dijelom digitalnog rada korisnika interneta. Višak vrijednosti povećan je činjenicom da internetski korisnici nisu plaćeni pa su, naglašava Fuchs, beskonačno eksploatirani.

Krajem 70-ih godina kad je Smythe iznio svoju tezu, moglo se govoriti o tendenciji stvaranja monopola masovnih komunikacija kao i kulturnom imperijalizmu američke filmske i televizijske industrije. Međutim, usprkos rastu globalne moći američkih medija, radilo se ipak o marginalnoj industriji u ekonomskom smislu. Danas je situacija preokrenuta pa se može govoriti o komunikacijskoj i tehnološkoj industriji kao o glavnom pokretaču suvremenog kapitalizma. Štoviše, u 2017. godini tehnologija je bila sektor s najvećom tržišnom kapitalizacijom (ukupna vrijednost dionica). Među sto vodećih globalnih kompanija tehnologija je bila dominantni sektor s ukupnom vrijednošću od 3,583 bilijuna američkih dolara. Na drugom je mjestu financijski sektor s 3,532 bilijuna američkih dolara. S obzirom na to da tehnološkim sektorom dominira ranije spomenuta “velika petorka”, komodifikacija publike i digitalni rad postaju nezaobilazne kategorije u analizi poslovnih modela najvećih kompanija, ali i u analizi društvenih nejednakosti i odnosa moći na globalnom internetu.

U 2017. godini Alphabet Inc. (Google) je sa 80110 zaposlenika ostvario ukupni prihod od 110,855 milijardi američkih dolara, od čega 86 posto dolazi od oglašavanja. Istovremeno, Facebook je sa 25105 zaposlenika ostvario ukupni prihod od 40,653 milijarde američkih dolara, od čega 98 posto od oglašavanja. Na temelju veličine digitalnih tržišta, količine oglašavanja po glavi stanovnika i veličine internetske populacije moguće je procijeniti koliki su prihod Google i Facebook ostvarili u Hrvatskoj. U 2016. godini Google je preuzeo 43,4 posto, a Facebook 12,9 posto cjelokupnog tržišta digitalnog oglašavanja. Dakle, dvije globalne kompanije preuzele su ukupno 56,3 posto cjelokupnog tržišta digitalnog oglašavanja u Hrvatskoj što iznosi nešto iznad 25 milijuna eura. Pritom je ključna činjenica da Google i Facebook nemaju registriranu djelatnost u Hrvatskoj, čime se izbjegava direktno oporezivanje njihovih prihoda.

Prema istraživanju Dicka Bryana i njegovih suradnika iz 2017. godine, registracijom djelatnosti na Bermudima, Google je u 2011. platio ukupnu poreznu stopu od 3,6 posto iako je standardna stopa poreza na korporativne prihode u Europi prosječno 22 posto. Drugim riječima, Google i Facebook uspijevaju osigurati prihode na temelju eksploatacije digitalnog rada internetskih korisnika, neujednačene međudržavne regulacije i neoliberalne politike slobodnog protoka kapitala. Takva eksploatacija poluperifernih tržišta stvara strukturne probleme za održivost digitalnih industrija poput novinarstva. Naime, lokalni komercijalni mediji prepušteni su digitalnom tržištu na kojem je sve manje mogućnosti za održivost temeljem digitalnog oglašavanja. Rješenje situacije leži u snažnijoj potpori javnim i neprofitnim medijima jer je društvena cijena korištenja besplatnih globalnih servisa poput Googlea i Facebooka, u kombinaciji s laissez-faire pristupom digitalnim tržištima, pražnjenje digitalne demokracije od relevantnog informativnog sadržaja.

Intelektualno vlasništvo i bitka za monopol

Eksploatacija korisnika interneta poprima različite oblike. Ne radi se samo o eksploataciji vremena kako je to analizirao Fuchs. Radi se, također, i o eksploataciji koja nastaje na temelju vlasništva nad podacima koje stvaraju internetski korisnici. Digitalne platforme Google i Facebook temelje svoj poslovni model na analizi velike količine podataka. Dio se tih podataka sistematizira i analizira za prodaju zainteresiranim oglašivačima. Drugi se dio tih podataka koristi za unaprjeđenje digitalnih usluga mrežne pretrage i društvenog umrežavanja. Što se više koriste platforme, više se podataka akumulira i evaluira. Duže korištenje omogućuje stvaranje podataka koji se prisvajaju i koriste za razvoj različitih algoritamskih rješenja. Algoritamska su rješenja zaštićena različitim oblicima intelektualnog vlasništva kao što su patenti. Stoga je ostvarivanje privatnog vlasništva nad digitalnim podacima temelj procesa koji David Harvey naziva akumulacija obezvlašćenjem. U tom je smislu važno istaknuti potrebu za analitičkim razdvajanjem potrošnih roba koje kompanije poput Googlea i Facebooka proizvode: s jedne strane publike, a s druge strane algoritme. Algoritamska rješenja omogućuju uspostavu tržišne dominacije navedenih kompanija.

Kao što tvrdi Matteo Pasquinelli, strojevi i algoritmi ne proizvode višak vrijednosti već akumuliraju i povećavaju višak vrijednosti na temelju eksploatacije generalnog intelekta. Drugim riječima, dok su u 2017. prihodi za Google bili oko 110, a za Facebook oko 40 milijardi američkih dolara, istovremeno je vrijednost njihove imovine bila 197 milijardi za Google i 87 milijardi za Facebook. Ta se imovina odnosi između ostalog i na nematerijalnu imovinu i različita prava intelektualnog vlasništva. Primjera radi, u 2017. Google je držao prava nad preko 15000 patenata. Prava se ostvaruju prikupljanjem i analizom podataka unutar samih kompanija i ulaganjem u istraživanje i razvoj. U 2017. godini Alphabet Inc. je uložio 16,625, a Facebook 7,754 milijardi američkih dolara u istraživanje i razvoj. Glavne su stavke tog troška plaće inženjerima i računalnim stručnjacima za razvoj novih proizvoda. Dakle, analiza velike količine globalno prikupljenih podataka zahtijeva značajnu tehničku infrastrukturu i ulaganja u istraživanje i razvoj. Time se slabi tržišno natjecanje jer su pragovi izlaska na tržište konkurentskih tražilica i servisa za društveno umrežavanje previsoki. Istovremeno su usporene inovacije jer globalni duopol proizvodi i akumulira patente i intelektualno vlasništvo eksploatacijom stalno zaposlenih suradnika i neplaćenih korisnika interneta.

Dominantna se tržišna pozicija jača brojnim akvizicijama kojima se dolazi do novih patenata i visokoobrazovane radne snage. Neke od najvećih i najpoznatijih akvizicija Alphabeta su Motorola koja je 2011. kupljena za 12,5 milijardi američkih dolara te YouTube koji je 2006. kupljen za 1,65 milijardi. Motorola je omogućila Googleovu ekspanziju na tržište mobilnih uređaja. Facebook je 2014. kupio WhatsApp za 19 milijardi američkih dolara te 2011. Instagram za 1 milijardu američkih dolara. Prihodi od oglašavanja osiguravaju svojevrsnu proizvodnu bazu za Google i Facebook, a prava intelektualnog vlasništva dominaciju nad tržištima pružanja specifičnih digitalnih usluga. Poslovni se model, dakle, temelji na uspostavi velikog broja korisnika, privlačenju prihoda od oglašavanja te osiguravanju prava intelektualnog vlasništva.

Financijska nadgradnja

Spektakularna akumulacija bogatstva digitalnih kompanija ne bi bila moguća bez financijskih ulaganja. Ne radi se, naravno, o novom ekonomskom fenomenu, nego o činjenici da financijalizacija dominira nad proizvodnjom kao njezina svojevrsna nadgradnja koja u velikoj mjeri postaje nezavisna i nekontrolirana. Financijalizacija označava i širu neoliberalnu promjenu načina upravljanja kompanijama. William Lazonick i Mary OʼSullivan tako ističu da su velike kompanije do 1970-ih provodile politike zadržavanja i ponovnog ulaganja prihoda (eng. Retain and reinvest). Nakon 1970-ih primjećuje se strukturna promjena i trend ka smanjenju radne snage i distribuciji prihoda i viška vrijednosti među dioničarima (eng. Downsize and distribute). Kada govorimo o financijalizaciji tehnoloških kompanija, ona je neraskidivo vezana uz stvaranje novih poslovnih modela i tržišta digitalnim uslugama. Konačni proizvod su algoritmi, softver i druga tehnička rješenja čiji razvoj zahtijeva ekstenzivna ulaganja investicijskog kapitala.

Google je počeo trgovati dionicama 2004., a Facebook 2012. godine. Sve kompanije koje trguju dionicama obvezne su objavljivati godišnji izvještaj (Form 10-K) u kojem navode glavne financijske indikatore poslovanja firme te objašnjavaju rizike u poslovanju postojećim i potencijalnim dioničarima. Pregledom Googleovih izvještaja između 2004. i 2016. vidljive su promjene u poslovanju tvrtke te različiti kompetitivni, ekonomski, organizacijski, tehnološki i zakonodavni rizici. Osobito se ističu dva rizika: rizik od gubitka prihoda od oglašavanja i rizici povezani s ostvarivanjem i zaštitom prava intelektualnog vlasništva. Smanjenje ovih rizika provodi se inovacijama u pružanju usluga mrežnog pretraživanja čime se pokazuje i simbiotska veza između financijske nadgradnje i proizvodne baze digitalnih kompanija. Početkom 2018. tržišna kapitalizacija za Alphabet Inc. (Google) iznosila je 719 milijardi američkih dolara, a za Facebook 492 milijarde američkih dolara. Glavni su dioničari obiju kompanija njezini osnivači i bliski suradnici. Za Alphabet Inc. glavni su dioničari Larry Page i Sergei Brin. Osobno bogatstvo Larry Pagea u 2018. procijenjeno je na 53,9 milijardi američkih dolara, a Sergei Brina na 52,5 milijardi. Najveći Facebookov dioničar je Mark Zuckerberg. Njegovo je bogatstvo procijenjeno na 60,7 milijardi. Financijalizacija je, dakle, s jedne strane omogućila strelovit uspon digitalnih tržišta i razvoj novih usluga, ali i akumulaciju osobnog bogatstva za najveće dioničare i osnivače digitalnih kompanija.

Redistribucija ekonomskog viška 

Poslovna strategija Googlea i Facebooka temelji se na trima važnim etapama. Prvo, osigurati stabilan izvor prihoda koji se primarno odnosi na prihode od oglašavanja. Drugo, izgraditi portfolio nematerijalne imovine, odnosno intelektualnog vlasništva kao što su patenti. Treće, osigurati priljev investicijskog, financijskog kapitala koji pomaže u brzom razvoju digitalnih usluga i uspostavi tržišnih monopola te osigurava materijalno bogatstvo najvećim dioničarima. Nevjerojatna tržišna kapitalizacija tehnoloških kompanija koja je među 100 najvećih kompanija u 2017. iznosila 3,583 bilijuna (tisuća milijardi!) američkih dolara ogledni je primjer načina na koji se stvara ekonomski višak u suvremenom monopolno-financijskom algoritamskom kapitalizmu. Jedna od ključnih posljedica globalnog duopola Googlea i Facebooka je destabilizacija različitih modela oglašavanja koji su prethodno bili vezani uz tradicionalne medije. Iz perspektive političke ekonomije medija glavna je kritika medijima bio prevelik utjecaj oglasa na uredničke politike. U digitalnom okruženju, novinska industrija ima sve manje šanse za osiguranjem komercijalnih prihoda od oglašavanja pa je, paradoksalno, gubitak prihoda od oglašavanja jedan od glavnih uzroka suvremene demokratske krize medija na internetu.

Stoga se može govoriti o specifičnim strukturnim uvjetima u kojima globalni duopol Googlea i Facebooka destabilizira tradicionalnu proizvodnju vijesti utemeljenu na prihodima od oglašavanja. Dok se ne uspostave novi modeli demokratske uloge digitalnih medija globalni će duopol nastaviti dominirati internetom. Redistribucija ekonomskog viška stoga postaje temeljno ekonomsko, ali i političko pitanje 21. stoljeća. Inicijative Europske komisije iz 2018. kao što je prijedlog oporezivanja digitalnih kompanija na temelju prihoda koje ostvaruju u zemljama članicama korak je u pozitivnom smjeru. Međutim, taj prijedlog očekivano zapinje zbog lobiranja velikih kompanija u Bruxellesu te otpora država koje imaju najveću korist od registrirane djelatnosti internetskih kompanija u njihovim zemljama, kao što su naprimjer Irska i Luksemburg. Istovremeno, prijedlog porezne direktive ostaje ograničen u temeljnom pitanju redistribucije i ponovnog ulaganja takvih poreznih prihoda. Redistribucija prihoda od oporezivanja digitalnih kompanija javnim i neprofitnim medijima bio bi veliki korak naprijed u uspostavi progresivnog i demokratskog interneta. Međutim, takve se inicijative, u pravilu, ostavljaju nacionalnom zakonodavstvu članica Europske unije. Dok pitanje redistribucije ekonomskog viška u javne i neprofitne medije ne postane političko pitanje teško je očekivati značajne pomake osim daljnje nekontrolirane liberalizacije, hiperkomercijalizacije i monopolizacije digitalne ekonomije pod vodstvom nekolicine američkih kompanija.

Reference:

Baran, P i Sweezy, P. (1966) Monopoly Capital: An Essay on the American Economic and Social Order. London i New York: Modern Reader Paperbacks.

Bryan, D., Rafferty, M. i Wigan, D. (2017) “Capital Unchained: Finance, Intangible Assets and the Double Life of Capital in the Offshore World”. Review of International Political Economy 24(1): 56-86.

Lazonick, W. i OʼSullivan, M. (2000) “Maximizing Shareholder Value: A New Ideology of Coprorate Governance“. Economy & Society 29(1): 13-35.

Mosco, V. (2017) Becoming Digital: Toward a Post-Internet Society. Emerald Publishing.

Europska komisija (2018) “Proposal for a Council Directive Laying Down Rules Relating to the Corporate Taxation of a Significant Digital Presence”. Dostupno na https://ec.europa.eu/taxation_customs/sites/taxation/files/proposal_significant_digital_presence_21032018_en.pdf 

Fuchs, C. (2014) Digital Labour and Karl Marx. New York: Routledge. 

Pasquinelli, M. (2015) “Italian Operaismo and the Information Machine”. Theory, Culture & Society 32(3): 49-68.

Smythe, D. (1977) “Communications: Blindspot of Western Marxism”. Canadian Journal of Political and Social Theory 1(3): 1-27. 

Ovaj članak objavljen je u sklopu projekta Zamagljene slike budućnosti koji je sufinanciran sredstvima Fonda za poticanje pluralizma i raznovrsnosti elektroničkih medija.

Stajalište da više informacija rezultira boljim odlukama ne odgovara svijetu oko nas.

U članku Kraj teorije objavljenom 2008. u časopisu Wired, Chris Anderson je ustvrdio da su goleme količine podataka sada dostupnih istraživačima učinile tradicionalni znanstveni proces zastarjelim. Istraživači više ne moraju izrađivati modele svijeta i testirati ih na uzorku podataka. Umjesto toga, složenost golemih i totalizirajućih skupova podataka obrađivat će ogromni računalni klasteri, i tako sami proizvesti samu istinu: “S dovoljno podataka, brojevi sami govore.” Kao primjer Anderson je naveo Googleove prevoditeljske algoritme koji su bez poznavanja dubinske strukture jezika sposobni izvoditi zaključke o njihovim međusobnim vezama temeljem ekstenzivnih korpusa prevedenih tekstova. Anderson je proširio ovaj pristup na genomiku, neurologiju i fiziku, područja u kojima se znanstvenici sve više služe komputacijskim procesima velikih razmjera kako bi doznali nešto iz velike količine informacija koje su prikupili o kompleksnim sustavima. U dobu velikih podataka, kako je ustvrdio, “korelacija je dovoljna – možemo prestati tragati za modelima.”

Ovo vjerovanje u moć podataka, u tehnologiju nesputanu skučenim ljudskim pogledima na svijet,  praktički je srodna nekim tvrdnjama koje su bliže metafizici. Vjerovanje u neospornost podataka vodi izravno do vjerovanja u istinu tvrdnji dobivenih iz podataka. A ako podaci sadrže istinu, onda će oni sami, bez uplitanja morala, polučiti najbolje ishode. U izlaganju na Googleovoj Zeitgeist konferenciji u Londonu 2013. godine, Googleov predsjednik Eric Schmidt rekao je da se “genocid u Ruandi 1994. godine ne bi dogodio da je tamo bilo mobitela”. Schmidtova tvrdnja se sastojala u tome da bi tehnološki posredovana vidljivost – učinivši događaje i djelovanja vidljive svima – promijenila sam karakter tih događaja. Ova tvrdnja ne samo da ne odgovara historijskim činjenicama (UN-ovi dužnosnici, američke satelitske fotografije i drugi izvori nudili su dovoljno dokaza o tome što se događalo tijekom genocida), nego je i dokazivo neistinita. Analiza nemira u Keniji 2007. godine, kada je preko tisuću ljudi ubijeno u etničkim sukobima, pokazala je da su mobilni telefoni ne samo proširili nego i ubrzali nasilje. No, ne trebamo tražiti tako ekstremne primjere da bismo uvidjeli kako je vjerovanje u tehnološki determinizam u pozadini velikog dijela našeg razmišljanja i argumentiranja o svijetu.

“Big data” nije samo popularan termin iz poslovnog svijeta, već i način gledanja na svijet. Vođen tehnologijom, tržištima i politikom, taj pogled na svijet počeo je oblikovati velik dio našeg mišljenja. No, on je manjkav i opasan. On je u proturječnosti sa stvarnim saznanjima do kojih dolazimo kada doista upotrebljavamo tu tehnologiju, uz sve razumijevanje kako ona radi i koje su njene mogućnosti. Pretjerano oslanjanje na podatke, što nazivam “kvantificiranim mišljenjem”, počelo je potkopavati našu sposobnost da smisleno sudimo o svijetu i učinci toga očituju se u puno područja.

No, to nije ništa novo. Theodor Adorno i Max Horkheimer su 1947. godine u Dijalektici prosvjetiteljstva osudili “trenutni trijumf činjeničnog mentaliteta” – prethodnika kvantificiranog mišljenja – i precizno analizirali zabludu u promišljanju velikih podataka koju je gore iznio Anderson: “Ona ne funkcionira preko slika ili pojmova, preko sretnih uvida, nego se odnosi na metodu – eksploataciju tuđeg rada – i na kapital… Ljudi od prirode žele naučiti kako je iskoristiti ne bi li i nju i druge ljude u potpunosti podčinili. To je jedini cilj”. Naše vrijeme od njihovoga razlikuje to što smo izgradili komunikacijsku i komputacijsku mrežu koja je opkružila svijet ne bi li testirala tu tvrdnju. Iako ponekad stvara sasvim nove oblike ponašanja i interakcije, najčešće nam ta mreža pokazuje sa zadivljujućom jasnoćom veze i tendencije koje su dotad bile latentne ili skrivene. Uslijed sve veće standardizacije znanja postaje sve teže i teže suprotstaviti se kvantificiranom mišljenju, i to zato što su napredovanja u tehnologiji sjedinjena sa znanstvenom metodom i društvenim napretkom. No, kao što se nadam pokazati, tehnologija u konačnici otkriva svoja ograničenja.

* * *

Mooreov zakon korisna je ulazna točka za ispitivanje načina na koji teorija tehnologije postaje društvena praksa. Iako se temeljni na tržišnoj dinamici, on je postao opasno ukorijenjen u ideju napretka. Zakon koji je Gordon Moore formulirao 1965. predviđa da će se broj tranzistora u integriranom sklopu ili mikročipu udvostručiti otprilike svake dvije godine. Iako je točna brojka varirala tijekom godina, ova se teorija pokazala iznimno pouzdanom: kao rezultat dobili smo gotovo konstantnu uzlaznu krivulju koja je pokretala zadnjih pedeset godina ekonomskog rasta i dovela do njemu odgovarajućeg vjerovanja u korisnost i neizbježnost tehnološke inovacije. Mooreov zakon je korišten da bi se objasnili ciklusi rasta produktivnosti, napreci u biotehnologiji, skokovi u rezolucijama digitalnih kamera i dosta drugih povezanih procesa te se duboko ukorijenio u znanstvenom mišljenju tako da se o svakoj narednoj tehnologiji, od baterija do solarne energije, razmišljalo u sličnim razmjerima.

U Mooreovom zakonu implicitna je kontinuirana efikasnost tehnoloških rješenja, kao i njihova predvidivost, što je dalo zamah solucionizmu: vjerovanju da se svi problemi čovječanstva mogu riješiti primjenom dovoljne količine hardvera, softvera i tehnološkog promišljanja. Solucionizam počiva na vjerovanju da su sve složene aktivnosti svodive na izmjerljive varijable. No, dok naše tehnologije postaju sve sposobnije obrađivati sve veće i veće količine podataka, to se vjerovanje polako razotkriva kao zabluda. Ukratko, naše inženjerstvo pokušava uloviti korak s našom filozofijom.

Nedavno je formuliran “Eroomov zakon” – izokrenut Mooreov zakon – kako bi se opisao problem u farmakologiji. Otkrivanje lijekova postaje sve skuplje. Broj lijekova odobrenih za upotrebu na ljudskim pacijentima na milijardu dolara potrošenih za istraživanje i razvoj prepolovi se svakih devet godina od 1950-ih. Ovaj je problem dugo zbunjivao istraživače. Prema načelima tehnološkog rasta, trend bi se trebao kretati u suprotnom smjeru. U članku Dijagnosticiranje opadanja efikasnosti u farmaceutskom istraživanju i razvoju iz 2012. godine, autori predlažu i ispituju nekoliko mogućih razloga za to. Započinju s društvenim i fizičkim utjecajima kao što su povećana regulacija, povećana očekivanja i iscrpljivanje lakih meta (tzv. problem “lako dosezljivih rješenja”). Svaki od ovih razloga je – uz određene rezerve – odbačen, zbog čega je pitanje o iscrpljenju procesa otkrivanja ostalo otvorenim.

Tijekom posljednjih dvadeset godina otkrivanje lijekova prošlo je kroz veliki strateški pomak, od malih istraživačkih timova intenzivno fokusiranih na male skupine molekula prema automatiziranoj potrazi širokog zahvata za potencijalnim reakcijama unutar ogromnih baza kemijskih spojeva. Ovaj proces – poznat kao HTS [high-throughput screening] – predstavlja industrijalizaciju otkrivanja lijekova. Zamislite nešto između moderne tvornice automobila – same pokretne trake i robotske ruke – i podatkovnog centra – ormari i ormari s utorima za servere, ventilatorima i opremom za kontrolu atmosferskih uvjeta – i bit ćete bliže izgledu suvremenog laboratorija nego ako zamislite staru sliku (uglavnom) muškaraca u bijelim kutama koji se igraju sa staklenim posudama u kojima se odvijaju kemijske reakcije. HTS daje prednost količini nad dubinom. On radi na površini kemijskog prostora, simultano testirajući međusobne reakcije tisuća molekula. Istodobno, otkriva gotovo nedosežnu protežnost tog prostora i nemogućnost modeliranja svih mogućih interakcija. Otkrivanje lijekova usporava, sugeriraju autori članka, zato što farmaceutska industrija vjeruje da je eksploatacija podataka čistom računalnom snagom nadmoćna “neurednom empirizmu starih pristupa”. Dominantnost HTS-a ne uspijeva objasniti preference u uzorcima koje koristi (bazama molekularnih uzoraka koje su prikupile druge korporacije, a koje se često međusobno podudaraju) ni društvene uvjete iz kojih proizlazi potreba za automatizacijom. “Automatizacija, sistematizacija i mjerenje procesa dobro su funkcionirali u drugim industrijama”, pišu autori. “Zašto pustiti da tim kemičara i biologa traga metodom pokušaja i pogreške neizvjesnog trajanja, kad možemo jednostavno i učinkovito pratiti milijune indikatora prema genomički određenom cilju, pa ponoviti isti taj proces za idući cilj, pa nakon toga za još jedan?”

Trebalo je proći dvadeset godina slijepe vjere u podatke da bi se shvatila ograničenja ovog pristupa i da bi se opet počelo zagovarati onaj neuredni empirizam. Iznimno uspješni farmakolog sir James Black, najpoznatiji po svom radu na razvoju beta-blokera kojima se liječe srčane bolesti, skovao je riječ “neizravnost” [obliquity] da bi opisao sljedeće osnovno načelo: “često ćeš najuspješnije postići nešto dok se trudiš napraviti nešto posve drugo”. U svjetlu tog uvida, mnoga farmaceutska poduzeća danas pokušavaju kombinirati HTS sa širim istraživanjem kemijskog prostora pod vodstvom ljudi. Takav pristup ne čudi ako pogledamo kako su se otkrivanje čistom računalnom snagom i otkrivanje ljudskom inteligencijom kombinirali u jednom drugom opakom problemu: to je šah.

* * *

Još od 1950-ih entuzijasti su se zalagali za upotrebu računala u cilju automatizacije šahovske igre. Nakon mnogih napredovanja i neuspjeha IBM-ov Deep Blue konačno je nadvladao najboljeg igrača na svijetu, Garija Kasparova. Pristup Deep Bluea bio je analogan HTS-ovom: prelazio je preko prostora mogućnosti svih potencijalnih poteza i određivao najbolji mogući smjer. Za mnoge je poraz koji je stroj nanio ljudskoj domišljatosti označio epohalnu promjenu u odnosu automatiziranog i prirodnog mišljenja. No, nešto se neobično dogodilo sa šahom nakon te 1997. godine. Umjesto da kapituliraju, velemajstori su ponovno preosmislili vlastito mišljenje. Godinu dana kasnije Kasparov je otvorio prvi turnir onog što je zaživjelo kao napredni šah. U naprednom šahu igrači se smiju pomagati računalima – i rezultati toga otkrivaju puno. Zahvaljujući hardverskim i softverskim unapređenjima u godinama koje su protekle nakon pobjede Deep Bluea, danas čak i relativno slaba računala mogu redovito pobijediti velemajstore na turnirskoj razini. No, kako je pokazao napredni šah, relativno slaba računala u suradnji s ljudskim igračima će obrisati pod s najsofisticiranijim superračunalima. Suradničko, a ne opozicijsko mišljenje dovelo je do radikalnih napredaka u šahovskoj teoriji i otvorilo potpuno nova područja igre.

Strojna automatizacija HTS-om i procesi izračuna u kompjutorskom šahu primjeri su kvantificiranog mišljenja: redukcije polja samo na podatke, na ono što može biti kvantificirano i zato obrađeno i procijenjeno s iluzijom bezinteresnosti. No, nijedan proces nije bezinteresan ili razdvojen od psiholoških i socijalnih utjecaja, što je razlog zbog kojeg kvantificirano mišljenje neizbježno podbacuje. U kompjutorskom šahu i HTS-u vidjeli smo primjere u kojima naše tehnologije postaju toliko napredne da otkrivaju slabosti naših pretpostavki o njima.

Suradnje koje su nastale iz uvida ove slabosti u šahu i farmakologiji ne bi bile moguće da nije bilo sve boljeg razumijevanja načina na koje strojno mišljenje funkcionira, ali i prepoznavanja njegovih ograničenja u uvjetima snažnih socijalnih i komercijalnih pritisaka. No, zaustaviti se na ovim primjerima značilo bi zanemariti nasilje koje se i dalje čini u ime kvantificiranog mišljenja, kao i šire implikacije tog mišljenja na naš odnos sa svijetom. Ovo nasilje najvidljivije je kad se kvantificirano mišljenje primjenjuje na područja spoznaje koja zahvaljujući tome što se radi o oružjima u rukama moći ne dopuštaju takvu kritiku ili takvo uzdizanje.

Tijekom rujna 2010. godine američki zračni napad u jednoj zabačenoj afganistanskoj regiji rezultirao je smrću desetoro ljudi, uključujući čovjeka koji je u izvješću za medije International Security Assistance Forcea nazvan Muhammed Amin. Ovaj Amin bio je talibanski “vladar iz sjene”  provincije Takhar i više rangirani član Islamskog pokreta Uzbekistana. No, u narednim tjednima javljali su se sve brojniji glasovi, od afganskih dužnosnika do zapadnjačkih izvjestitelja, koji su tvrdili da je udar pokosio konvoj radnika u kampanji za nacionalne izbore i da je “Amin” zapravo bio Zabet Amanullah, bivši talibanski zapovjednik koji je sada surađivao s vladom. Amanullah se vratio u svoju pokrajinu nakon gotovo desetljeća da bi podržao izbore i lokalnu obnovu. Izvjestitelji su čak pronašli “pravog” Muhammeda Amina u Pakistanu. No, unatoč ovim tvrdnjama, američki zapovjednici nastavili su govoriti da je Amanullah doista Amin i da su tajne službe potvrdile da su “nesumnjivo” pogodili pravu metu.

Kate Clarke, bivša BBC-jeva dopisnica iz Kabula, provela je ekstenzivnu analizu ubojstva u Takharu i njezin izvještaj za Afganistansku analitičku mrežu pruža nam neke uvide u proces kojim su američki obavještajci odabrali krivu osobu: taj proces, kao i njegov ishod, daleko su od toga da budu jedini svoje vrste. Na temelju informacija od pritvorenika u američkom zatvoru, obavještajne službe mapirale su mrežu mobilnih uređaja koje su navodno rabili Talibani i članovi Islamskog pokreta Uzbekistana: niz SIM kartica koje su povezivale njihove vlasnike s ekstremističkim aktivnostima. Navodno je jedna od ovih SIM kartica primala stalne pozive od Muhammeda Amina. Poslije nekog vremena pripala je njemu te se on počeo “predstavljati” kao Zabet Amanullah – rabio je to ime kao pseudonim. Ali to ime nije bilo pseudonim i, kao što će biografije ovih dvaju muškaraca pokazati, došlo je zamjene njihovih identiteta, pri čemu je tom nerazumijevanju dodatno kumovalo američko slabo razumijevanje lokalne politike. Clark piše: “Kad ih se pritisne s pitanjem postojanja – i smrti – pravog Zabeta Amanullaha, oni tvrde da nisu pratili ime, nego da su ciljali telefone.”

Ovo je isti proces koji je korišten u identificiranju “visokorangiranog člana Al-Kaide” u dokumentu američke National Security Agency iz 2012. koji je objavio Edward Snowden. Ahmad Muaffaq Zaidan je u tom tajnom dokumentu, koji uključuje i njegovu fotografiju i identifikacijski broj s liste za praćenje terorista, izdvojen na temelju presretnutih telefonskih poziva. Nadzorna evidencija pokazala je da je sa Zaidanovog telefonskog broja upućeno puno poziva brojnim terorističkim operativcima te da je on često putovao po Pakistanu, Afganistanu i Bliskom istoku. Takvo ponašanje odgovaralo je profilu Al-Kaidinog glasnika, nekoga tko možda surađuje sa samim Osamom bin Ladenom. Dokumenti su, međutim, propustili registrirati to da je Ahmad Muaffaq Zaidan šef ureda Al-Jazeere u Islamabadu. Algoritamskoj imaginaciji novinarska i teroristička praksa učinile su se funkcionalno identičnima. U Turskoj je Tayyip Erdoğan nedavno pozvao na donošenje novog zakona kojim bi se novinari označili kao teroristi: “Ne treba definirati kao terorista samo onoga tko je povukao okidač, već i onoga tko je to omogućio, bez obzira na njegovu titulu.” U Britaniji Metropolitanska policija pravdala je uhićenje Davida Mirande, partnera istraživačkog novinara Glenna Greenwalda, opisujući puštanje u javnost tajnih dokumenata kao nešto što “ima za cilj utjecati na vladu” i što je “učinjeno radi promicanja nekog političkog ili ideološkog razloga” te stoga “potpada pod definiciju terorizma”. Kvantificirano mišljenje napušta verbalna obrazloženja i jednostavno reproducira ovakvu politiku u neprobojnom kodu.

Krivo prepoznavanje Zaidana nije završilo fatalno, ali krivo prepoznavanje Amanullaha jest, i to nije bio izdvojeni slučaj. Informacije prenesene u kôd podataka i izolirane od drugih oblika razumijevanja nisu samo pristrane već i nasilne. Ili, riječima bivšeg direktora NSA-a Michaela Haydena: “Mi ubijamo ljude na temelju metapodataka.” Kao što je pokazala Anita Ghodes, koja na Sveučilištu u Mannheimu istražuje nasilje u ratnim sukobima, manipulacija informacijama nije samo propaganda nego i oružje. Ghodes je proučavala isključivanja internetske komunikacije u sirijskom sukobu da bi pokazala kako je vlada Bašara al-Asada koristila internet ne da bi spriječila praćenje napada, nego da bi olakšala same napade: “prekidanje svih veza potencijalna je taktika u sklopu većih vojnih ofenziva.”

* * *

Vidimo dakle da nasilje počinjeno u slučajevima kao što su ovi koje smo opisali ima tri aspekta: nasilje nad tijelima koja bivaju uništena navođenim projektilima ili bojler-bombama, nad društvom koje je u nemilosti procesa odlučivanju čije je funkcioniranje neiščitljivo, bilo zbog tehnološkog prikrivanja ili vladine tajnosti, te nad društvenim poimanjem znanja kad se ono proizvodi na načine koje ne možemo razumjeti niti kritizirati. Ovo nasilje vidljivo je kroz prizmu samih tehnologija koje su ga proizvele i to je nasilje počinjeno nad našom sposobnosti da smisleno djelujemo u svijetu. Unatoč stajalištima ljudi poput Haydena, nije nemoguće da oni koji rade na nadzoru uvide destruktivnu moć sveopće kvantifikacije. William Binney, bivši tehnički direktor NSA-a, izjavio je pred Britanskim parlamentarnim povjerenstvom u siječnju 2016. da je masovno prikupljanje komunikacijskih podataka “beskorisno u 99 posto slučajeva”. “Ovaj pristup košta živote, a koštao je živote i u Britaniji, zato što preplavljuje analitičare s previše podataka.” Taj je “pristup” proces kvantificiranog mišljenja koji se temelji na metodi “prikupi sve i obradi sirovom računalnom snagom”.

Kad se takvo mišljenje ukotvi u kulturu, njegov pojednostavljeni oblik širi se na sve načine viđenja i percipiranja svijeta. Tvrdim da ekvivalent takvog kvantificiranog mišljenja treba također prepoznati i u teorijama zavjere i antiznanstvenim načinima mišljenja – oni su, i to je ključno, također nastali iz istog redukcionizma. Oni nisu zrcalo znanosti, nego analogon, i to onaj utemeljen na istim pretpostavkama. Stajalište prema kojem više nekritičkih preuzetih informacija dovodi do boljih odluka očito ne odgovara našoj suvremenoj situaciji.

U studiji nazvanoj Inženjeri džihada, objavljenoj 2007. godini i ove godine proširenoj u knjigu, oksfordski sociolozi Diego Gamberra i Steffen Hertog analizirali su biografije 404 znana člana nasilnih islamističkih grupa i usporedili ih prvo s nenasilnim islamističkim skupinama, a potom i s neislamističkim ekstremistima. Otkrili su da je jedna profesija neproporcionalna zastupljena među islamskim radikalima: inženjerstvo. Također su otkrili da se ova nadzastupljenost inženjera “ne pronalazi samo u islamskom svijetu nego i među zapadnjačkim ekstremistima” te da “ne varira značajno prema zemljama”. Autori pripisuju ovaj nalaz interakciji između “posebnih društvenih teškoća s kojima se suočavaju inženjeri u islamskim zemljama” i “kognitivnih značajki i dispozicija svojstvenih inženjerima”.

Da bi objasnili te “svojstvene kognitivne značajke i dispozicije”, autori citiraju britanski obavještajni dosje kojeg je 2005. otkrio Sunday Times. Zabilježeno je da “[islamski] ekstremisti ciljaju na škole i fakultete na kojima mladi ljudi mogu biti vrlo znatiželjni, ali manje propituju i prijemčiviji su za ekstremističko rezoniranje/argumente”. No, jesu li inženjeri općenito prijemčiviji za ekstremističke argumente?

Proučavajući političku orijentaciju inženjera općenito autori su otkrili značajnu naklonost prema konzervativnosti: “Udio inženjera koji se izjašnjavaju kao pripadnici desne strane političkog spektra veći je nego u bilo kojoj drugoj disciplini.” Nasilni džihadizam i drugi oblici desničarskog ekstremizma dijele dvije karakteristike koje su detektirali sociolozi Seymour Martin Lipset i Earl Raab: “monizam” i “simplizam”. Monizam je opisan kao “tendencija da se podjele i ambivalentnosti smatraju nedopustivima […], da se potiskuju razlike i neslaganja, zatvaraju tržišta ideja”, dok je simplizam “nedvosmisleno određivanje jednog uzroka multifaktorijalnih pojava i jednog rješenja za njih”.

Ovaj je problem najbolje oprimjeren u kibernetici, proučavanju kontrole i komunikacije u sistemima i, specifičnije, interakcije kontrole i komunikacije. Za kibernetiku je ključno vjerovanje u sposobnost mapiranja cijelog sistema iz čega proizlazi uspostavljanje kontrole nad njim. To je navelo njemačkog znanstvenika Reinharda Schulzea na tezu da je radikalni islam “kibernetički pogled na društvo” u kojem totalizirajući pogled na svijet daje impuls nasilnim desničarskim tendencijama. No, ova je tendencija u podlozi svih drugih kibernetičkih filozofija, uključujući kvantificirano mišljenje. Redukcija problemskog prostora i zamjena uzročnosti korelacijom, bila ona svjesna ili ne, mehanizam je obrade podataka. Protuintuitivna povezanost povećanja informacija s reduktivnim doktrinarnim ekstremizmom ne bi nas trebalo previše iznenaditi – a činjenica da se ona i dalje nastavlja svjedočiti o našim kognitivnim preferencama. Pa ipak, okruženi smo dokazima – dokazima koje je vidljivim učinila sama mašinerija koju smo konstruirali da ih stvorimo, od medicinskih istraživanja do globalnog nadzora, i od nasilnog ekstremizma do teorija zavjere. Rezultati koje tvrdimo da nam taj okvir daje nisu modeli samog svijeta nego modeli kompleksnosti; njihova neadekvatnost ne upućuje na problem s modelom nego sa samim eksperimentalnim rezultatima. Umjesto da se odreknemo modela, za što se Anderson zalagao, potrebno je da shvatimo kako moramo proizvesti nove modele kompleksnog isprepletanja koje nadilazi dosege sistemske analize.

* * *

ISIS ima naziv za sklizak, gotovo nespoznatljiv teren na kojem smo se našli, iako ga ekstremisti shvaćaju u negativnom smislu. Radi se o “sivoj zoni”: svijetu ograničene spoznatljivosti i egzistencijalne sumnje koji podjednako užasava i ekstremiste i empiriste. U tom smo svijetu prisiljeni priznati uzak doseg empirijskog sagledavanja i ponovno se okrenuti drugim oblicima stvaranja znanja: kontingentnijim, zamršenijim i umreženijim. Pojava sive zone, koja je uvijek bila tu, ali je ostala neprimijećena, položena onkraj granica naših ograničenih, neumreženih područja znanja, nije neuspjeh razumijevanja nego priznavanje novog načina razumijevanja. Ovo razumijevanje ne može se odvojiti od naših praksi stvaranja znanja. Svijet nije nešto što neutralno proučavamo, o čemu neutralno prikupljamo znanje, u pogledu kojeg možemo neutralno djelovati. Točnije je reći da mi stvaramo svijet razumijevajući ga i da način na koji razumijemo svijet mijenja taj svijet. Riječima fizičarke i pjesnikinje Karen Barad: “Prilikom stvaranja znanja ne radi se prosto o stvaranju činjenica, nego o stvaranju svjetova ili, prije, o stvaranju specifičnih svjetovnih konfiguracija – i to ne u smislu njihova izmišljanja ex nihilo ili putem jezika, vjerovanja ili ideja, nego u smislu materijalnog međudjelovanja s dijelom svijeta koje će mu dati specifični materijalni oblik.”

Kvantificirano mišljenje dominantna je ideologija suvremenog života: ne samo u području znanosti ili računarstva nego i u vladinim politikama, društvenim odnosima i pojedinačnim identitetima. Ono je prisutno podjednako u formalnim istraživanjima i podsvjesnim instinktima, u proračunima ekonomske štednje i determinacijama društvenih medija. Ono je kritična ravnoteža na koju smo položili našu sposobnost djelovanja u svijetu, kritično ne prepoznajući stvarnu osnovu za takvo djelovanje. “Više informacija” ne proizvodi “više istine”, nego je ugrožava. Ne možemo samo stajati postrani kao nezainteresirani promatrači procesa koji navodno stvaraju istinu dok god oni i dalje proizvode posve interesne ciljeve. Umjesto toga trebamo ponovno izraziti, u novim pojmovima, u svjetlu naših tehnologija i uz poštovanje prema njima, važnost priznavanja kompleksnosti i sumnju u naše promišljanje svijeta.

* * *

James Bridle je publicist i umjetnik koji u svom radu istražuje povijest tehnoloških predviđanja, komputacijskog procesiranja i alternativnih modela razmišljanja o svijetu. Njegove radove naručivale su mnogobrojne galerije i institucije diljem svijeta i interneta. Tekstove o književnosti, kulturi i tehnologiji objavljivao je u časopisima Wired, Domus, Cabinet, Atlantic, New Statesman, Guardian i Observer. Redovito gostuje na fakultetima, konferencijama i drugim događajima. Njegov pojam nove estetike kao istraživačkog projekta potaknuo je raspravu i inspirirao mnoge umjetničke i teorijske odgovore. Bridle u sklopu Human Rights Film Festivala u srijedu, 7. prosinca 2016. održava predavanje naslovljeno Cloud Thinking. Tekst What’s Wrong With Big Data? izvorno je objavljen u časopisu za ideje, znanost i kulturu New Humanist, a s engleskog ga je preveo Ante Jerić.