рекламы на эти индивидуальные профили". Сочетание академических исследований и применения искусственного интеллекта для выявления ключевой аудитории позволило SCL сделать несколько смелых заявлений о взаимосвязи между передаваемыми сообщениями и успехом своих кампаний. Так, например, работая на американскую консервативную организацию, SCL "утверждала, что 1,5 миллиона рекламных впечатлений, полученных в ходе их кампании, привели к повышению явки избирателей на 30 % по сравнению с прогнозируемой явкой для целевых групп".
С 2016 года индустрия влияния значительно расширилась: Бриттани Кайзер, разоблачительница Cambridge Analytica, отметила, что в настоящее время сотни компаний, использующих методы, схожие с SCL, работают над кампаниями влияния. Так, издание Buzzfeed сообщило, что двадцать семь онлайн-кампаний по дезинформации, связанных с PR- или маркетинговыми фирмами, были разоблачены как фальшивые, а одна из них обещала "использовать все инструменты и использовать все преимущества, чтобы изменить реальность в соответствии с желаниями нашего клиента". Но это касается не только политических кампаний. Напротив, одной из причин такого положения дел является то, что бизнес убедили в том, что аналитика данных поможет ему успешно найти потенциальных клиентов и увеличить свою долю на рынке. Как следствие, мы наблюдаем рост числа спонсируемых постов людей с клеймом "агентов влияния" на платформах социальных сетей, таких как Instagram. В 2018 году объем рынка агентов влияния оценивался в 137 миллионов долларов. Ожидается, что в 2020 году он вырастет до 162 миллионов долларов. В 2020 году глобальные расходы на цифровую рекламу достигнут 378 миллиардов долларов, из которых большая часть приходится на Google и Facebook, похоже, что многие маркетологи считают, что аналитика данных, основанная на электронной коммерции, в сочетании с целевым онлайн-маркетингом может принести серьезную финансовую прибыль тем компаниям, которые готовы вкладывать средства.
Однако вопрос о том, есть ли у Google или Facebook инструменты, позволяющие взломать ваш мозг и предсказать, как вы отреагируете на сообщение в Интернете, остается открытым. Например, онлайн-эксперименты показали, что целевая персонализированная реклама обычно нацелена на аудиторию, которая уже с большой вероятностью купит товар. Иными словами, реклама имеет ограниченный эффект в плане охвата аудитории, выходящей за рамки тех, кто уже имеет предварительные предпочтения. И если это действительно так, то большая часть денег, потраченных на онлайн-влияние, не достигает тех людей, на которых бизнес хотел бы ориентироваться, чтобы увеличить свою долю на рынке. Однако, как отмечает один из комментаторов, дело в том, что и маркетологи, и те, кто покупает цифровое онлайн-влияние, "верят, что их маркетинг работает, даже если это не так". Если это действительно так, то пьянящая идея о том, что цифровые инфраструктуры могут быть использованы для предсказания поведения людей, не имеет под собой оснований.
То, что верно для маркетинговой индустрии, верно и для вооруженных сил в более широком смысле. Действительно, в американских и российских вооруженных силах давно существует интерес к формированию восприятия и управлению поведением людей - интерес, восходящий к попыткам Советского Союза перевернуть ядерное сдерживание и теорию игр с помощью процесса рефлексивного контроля (Chotikul 1986; Thomas 2004). По сравнению с холодной войной, сейчас все изменилось: веб-платформы обеспечивают немедленную обратную связь с аудиторией, которая воспринимает деятельность по оказанию влияния. Это означает, что такие организации, как SCL или Cambridge Analytica, имеют возможность более эффективно оценивать уровень отклика; а это - находка для вооруженных сил, поскольку военным нужен такой прогностический анализ, потому что без него они не могут надеяться контролировать интерпретацию войны в XXI веке. Подобно бизнесменам, желающим, чтобы их маркетинговый бюджет приносил предсказуемую прибыль на вложенные средства, военные предрасположены к желанию получить коэффициент конверсии сообщений. Ведь если они не могут контролировать сообщения, значит, они потеряли контроль над восприятием людьми поля боя. И в этом отношении аналитика данных и цифровые инфраструктуры вдохнули новую жизнь в стремление военных предсказать связь между сообщением и изменением поведения, хотя неясно, смогут ли эти операции влияния охватить аудиторию помимо тех, кто уже предрасположен к передаваемым сообщениям.
Все эти противоположные импульсы напоминают нам о том, что способ создания и сбора данных отражает глубокую медиатизацию современной войны. Ведь вооруженные силы полагаются на инструменты добычи данных и анализа, которые стали возможны только благодаря технологам, работающим на платформах, созданных в Силиконовой долине. Признавая зависимость правительства от цифровых инфраструктур, которые оно предоставляет, Кремниевая долина стремится получить дополнительные рычаги влияния на бюрократические данные, предлагая облачные хранилища и другие услуги по управлению данными. Вся эта деятельность частного сектора, конечно же, противоречит культуре иерархических и разделенных военных бюрократий, производящих данные в первую очередь. В то же время это открывает возможность того, что такое обыденное и скучное дело, как ведение документации, может стать более сексуальным благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту, способствуя аналитическим процессам, которые быстро просеивают огромные хранилища данных и устанавливают связи между материалами, которые иначе были бы невозможны. Однако верно и то, что после того, как государственные бюрократические структуры передадут свои хранилища данных и станут зависимы от облачных технологий, пути назад уже не будет.
Все это создает проблемы для таких держав, как Китай и Россия, которые находятся по разные стороны цифрового разрыва с Соединенными Штатами, даже если они стремятся изменить баланс мировой политики в сторону от американского влияния. Как свидетельствуют файлы Сноудена, эта широкомасштабная деятельность по оказанию влияния включает в себя попытки убедить технологические компании более благосклонно относиться к разведывательной деятельности США, вплоть до переделки серверов и маршрутизаторов американского производства. Например, в 2013 году Агентство национальной безопасности США потратило 250 млн долл. в год на программу, целью которой было "тайное влияние" на дизайн продукции технологических компаний. К марту того же года агентство уже создало инфраструктуру, необходимую для сбора 97 миллиардов данных о шести странах всего за один месяц. Это не только показывает значимость инвестиций правительства США в кибербезопасность и цифровой шпионаж, но и говорит о том, что американская информационная инфраструктура очень развита - несмотря на их заявления об обратном.
Если сравнить американскую информационную инфраструктуру с китайской и российской, становится очевидным, что все три страны используют разные подходы к слежке и вовлечению своих ИТ-сообществ. В то время как китайское правительство использует крайне милитаризованный подход к своим ИТ-проектам (Kania 2019), даже оно осуществляет драконовскую слежку, Устремления российского правительства в области ИИ, машинного обучения и робототехники намного превосходят его возможности по использованию венчурных инвестиций, привлечению или даже обучению инженеров соответствующей квалификации (Dear 2019). Важно избежать ориенталистской ошибки и утверждения, что открытые общества каким-то образом лучше справляются с инновациями, чем авторитарные государства, поскольку очевидно,
