Такое недоверие было трудно развеять, учитывая, что сотрудники Facebook придерживались либеральных взглядов, а 87 процентов их политических пожертвований шли демократам. Уже столкнувшись с натиском незаконных антиконсервативных обвинений в предвзятости, компания была обеспокоена возможностью появления реальных. Каплан стал главным внутренним наблюдателем, проверяя предложения по изменению продуктов на предмет предвзятости или чего-либо, что можно было бы обвинить в этом. Кроме того, Каплан контролировал принятие решений о модерации отдельных материалов - ему подчинялась Моника Бикерт, глава отдела контентной политики компании. Разумеется, все подчинялись Сэндберг, когда нужно было сделать особенно важный звонок, и она отступала перед Цукербергом, когда речь шла о чем-то действительно щекотливом. Хотя генеральный директор иногда вмешивался в вопросы модерации контента и политики, он, как правило, считал их досадными отвлечениями. На практике за Капланом часто оставалось последнее слово в вопросах ранжирования, правил и правоприменения, что было побочным направлением его основной работы по обеспечению счастья или, по крайней мере, успокоения влиятельных лиц Вашингтона.
По мере того как роль Каплана в Facebook становилась все более понятной за его пределами, либералы стали повторять за консерваторами обвинения в политическом фаворитизме. Но хотя он иногда выступал от имени консерваторов, даже его критики внутри Facebook не считали его фанатиком.
Истинный конфликт интересов заключался не в том, что компания поручила лоббисту-республиканцу разбирать ее правила и высказывать свое мнение о механизмах ее работы, а в том, что она передала эти обязанности лоббисту любой ориентации. Миллиарды пользователей Facebook будут управляться человеком, чья работа заключается в том, чтобы заботиться не о них, а о Facebook.
Глава 5
Когда речь заходит об очистке лент пользователей, некоторые проблемы качества должны быть легкой добычей. Это было ясно Майклу Макнелли, который пришел в Facebook в апреле 2017 года после тринадцати лет работы в Google, где он занимался обучением ранних моделей машинного обучения для борьбы со спамом.
Трудно переоценить, насколько актуальной была проблема спама на рубеже XXI века, когда массовые сообщения были готовы разрушить электронную почту, а возможно, и общение в Интернете в целом. Спам рос в геометрической прогрессии в то время, когда фильтры, призванные его остановить, добивались лишь незначительных успехов. Конгресс принял закон - CAN-SPAM Act - и прокуроры отправили несколько человек в тюрьму за организацию спам-операций, но в конечном итоге это ничего не изменило. А вот работа по машинному обучению, над которой трудились люди вроде Макнелли, помогла.
Для людей то, что считается спамом, было интуитивно понятным и сразу распознаваемым. Для компьютеров - не очень. Поэтому большая часть работы заключалась в том, чтобы выяснить, какие объективные сигналы люди склонны подавать, когда сталкиваются со спамом. К моменту прихода Макнелли компания Google уже находилась на переднем крае изучения этого вопроса. В одном из конкретных случаев инженер Google по имени Саймон Тонг придумал поведенческий метод обнаружения порнографии.
Тонг не оценивал изображения - в те времена искусственный интеллект для компьютерного зрения был грубым по современным меркам. Все, что он делал, - это смотрел, куда перемещались курсоры пользователей при получении массовых писем. В случае с обычными письмами никакой закономерности не было. Но в случае с порнографией мышь получателя сразу же начинала зависать над изображением, как извращенный ирландский сеттер. Реакция была почти непроизвольной - мгновенное подергивание, отражающее то, что делают люди, когда неожиданно сталкиваются с обнаженным товарищем - мы смотрим.
У плохих парней тоже были свои шаблоны. Макнелли и его коллеги использовали сочетание автоматизации, анализа данных и здравого смысла, чтобы отличить вредоносных пользователей от нормальных, но не только для электронной почты, но и для рекламного мошенничества и фиктивных отзывов. Самой большой константой было то, что злоумышленники, как правило, были слишком увлечены использованием продуктов компании. Google хотел, чтобы люди отправляли много писем, кликали на рекламу и писали много отзывов - но только до определенного момента. Слишком частое выполнение действий вызывало подозрение, а то и откровенную враждебность. Самыми опасными пользователями были те, которые с точки зрения простого использования выглядели как самые лучшие.