Рози Брайдотти
Постчеловек: глоссарий

Ауд Сиссель Хоэль – профессор кафедры медиаисследований и визуальной культуры в Норвежском университете науки и технологий. Ее исследования касаются роли изображений и орудий труда в познании и мышлении, с особым вниманием к фотографии, научным инструментам, измерениям, медицинским изображениям и визуализации. Публикации Хоэль охватывают широкий круг тем по пересекающимся областям визуальных исследований, естествознания и философии медиа.

Стейси Элеймо – профессор английского языка, заслуженный преподаватель, директор по изучению окружающей среды и исследованиям в области устойчивого развития в Техасском университете в Арлингтоне. Ее публикации включают Undomesticated Ground: Recasting Nature as Feminist Space (2000), Bodily Natures: Science, Environment and the Material Self (2010) и Protest and Pleasure: New Materialism, Environmental Activism and Feminist Exposure (2016) и др.

Цз Ман Чан – художница-номад; путешествуя между Гонконгом и отдаленными Оркнейскими островами на севере Шотландии, она создает произведения, совмещающие перформанс, инсталляцию и видеоарт. Сокуратор фестиваля Papay Gyro Nights, предоставляющего участникам площадку для встречи искусства, мысли и земли.

Мел Й. Чен – доктор лингвистики, адъюнкт-профессор кафедры гендерных и женских исследований Калифорнийского университета в Беркли, руководитель Центра изуШия сексуальной культуры. Научные и преподавательские интересы включают квир- и гендерную теорию, изучение животных, критическую расовую теорию и азиатско-американские исследования, исследования ограничений физических возможностей, естественно-научные изыскания и критическую лингвистику. Автор книги Animacies: Biopolitics, Racial Mattering, and Queer Affect (2012), в которой исследуются вопросы расиализации, квиринга, инвалидности и аффективной экономики.

Кети Чухров – доктор философских наук. Автор многочисленных публикаций по философии, теории искусства, культуры и политики в журналах Afterall, «ХЖ», Artforum, Brumaria, Documenta magazines, E-flux journal, «Вопросы философии», «Логос» и т. д. С 2012 по 2017 год – руководитель научно-теоретического отдела ГЦСИ. Среди ее книг Pound &£ (1999) и «Быть и исполнять: проект театра в философской критике искусства» (2011), сборник драматических поэм «Просто люди» (2010), Desire and Boredom in Soviet Socialism (2020). Сферой научных интересов является перформативность, влияние политэкономии исторического социализма на его эпистемы, искусство как институт современности в контексте научно-технической организации.

Мирко Тобиас Шафер – адъюнкт-профессор Департамента новых медиа и цифровой культуры в Утрехтском университете и директор Утрехтского института данных. Его исследовательский интерес вращается вокруг социально-политического влияния медиатехнологий. Автор книги Bastard Culture! How User Participation Transforms Cultural Production (2011), соредактор Digital Material: Tracing New Media in Everyday Life and Technology (2009), The Datafied Society: Study Culture through Data (2016) и др.

Шила Шейх – лектор Центра исследований культуры в Голдсмитс-колледже Лондонского университета; исследует связь постколониальной культуры и глобальной политики. До этого являлась научным сотрудником и координатором публикаций в финансируемом ERC проекте Forensic Architecture, базирующемся в Центре исследовательской архитектуры. В настоящее время работает над монографией Staging Environmental Justice, в рамках которой рассматривает то, как может выглядеть экологическое правосудие в рамках и за рамками международного права, а также как экспериментальные, спекулятивные форумы могут воплотить в жизнь деколониальное представление об экологической справедливости. Наряду с написанием научных статей работает с художниками, акционистами, активистами и т. д.

Тамара Шеперд – адъюнкт-профессор Департамента коммуникации, медиа и кино в Университете Калгари. Изучает феминистскую политическую экономию цифровой культуры, анализируя труд, политику и грамотность в социальных сетях, мобильных технологиях и цифровых играх. Член редакционной коллегии издания Social Media + Society. Ее статьи были опубликованы в Convergence, First Monday, Triple С и в Canadian Journal of Communication.

Вандер Эйкельбоом – писатель и культуркритик, интересующийся континентальной философией, партиципаторными медиакультурами и телесным опытом интерактивных медиа. Он преподает медиаисследования в Утрехтском университете и Академии мультимедийного и коммуникационного дизайна (CMD) в Бреде. Руководитель, исследователь, автор и главный редактор проекта Sense of Smell, результатом которого стали книга Sense of Smell (2014) и инсталляция Famous Death.

Пьер Юиг (род. 1962, Париж) – живет и работает в Париже и Нью-Йорке. Учился в Ecole Nationale Supérieure des Arts Décoratifs в Париже. Имел многочисленные международные персональные выставки в таких местах, как и Центр Помпиду (Париж, 2013–2014), Музей искусств округа (Лос-Анджелес), Музей Людвига (Кельн, 2014), Метрополитен-музей (Нью-Йорк, 2015) и др.

Коллективы

Critical Software Thing – это коллектив художников, мыслителей и исследователей, заинтересованных в осмыслении «вещи» с позиции software studies. Толчком для рождения группы послужила серия дискуссий о понятии исполнения (execution), то есть проблема исследования того, чем на самом деле является исполнение и как оно может быть связано с компьютерной программой. Авторы книги Executing Practices, выпущенном издательством Autonomedia в серии DATA Browser (2018). Авторами представленной статьи являются члены коллектива Critical Software Thing Одри Самсон, Леа Малдтофте, Винни Сун, Эрик Снодграсс и Франсиско Гальярдо.

Коллектив MTL, Ниташа Дхиллон и Амин Хусейн, объединяет в своей практике исследования, эстетику и действие. Ниташа – визуальный художник, проживает в Нью-Йорке и Нью-Дели и в настоящее время готовит диссертацию на кафедре медиаисследований Государственного университета Нью-Йорка в Буффало. Амин – палестино-американский юрист, художник и организатор, проживающий в Нью-Йорке. Он в течение пяти лет занимался юридической практикой до того, как стал художником, пройдя обучение в Школе Международного центра фотографии и в Программе независимого обучения Уитни. В настоящее время Амин преподает в школах Галлатина и Стейнхардта в Нью-Йоркском университете и в программе Пратта для дипломников.

The Otolith Group / Группа «Отолит» – это отмеченный наградами творческий коллектив и организация, основанная Анджаликой Сагар и Кодво Эшуном в 2002 году. Она создает фильмы, инсталляции и перформансы, на базе обширных исследований истории научной фантастики и наследия транснационализма. Группа Otolith была включена в шорт-лист премии Тернера в 2010 году.

Territorial Agency / Территориальное агентство – независимая организация, которая инновационно продвигает устойчивые территориальные преобразования и работает над ними. Основанная архитекторами и урбанистами Энн-Софи Рённског и Джоном Палмезино, она занимается укреплением возможностей местных и международных сообществ в комплексном управлении пространственными изменениями. Проекты направляют имеющиеся пространственные ресурсы на развитие их полного потенциала. Агентство работает над созданием инструментов и методов обеспечения более высокого архитектурного и градостроительного качества на современных территориях.

А

Алгоритм

Пожалуй, наиболее распространенные формы алгоритмов – представленные в сознании большинства пользователей компьютеров и интернета – имеют место в корпоративных приложениях и взаимодействии с интерфейсами: поисковый алгоритм Google, обеспечивающий представление ранжированных (упорядоченных) результатов; рекомендации будущих покупок от Amazon, eBay или Alibaba, основанные на индексах значения покупательских привычек; потоки обновляемых Facebook^[7] -статусов, поставленных в очередь и доставляемых в качестве сигналов для ответных действий и дальнейшего распространения; размещение рекламы на боковой панели почты Gmail и многочисленные «бесплатные» коммуникационные приложения, обращающие биты (и байты) ваших сообщений в потенциальную возможность перевести коммуникацию в финансовое русло. Функциональные возможности этих алгоритмов по своему замыслу появляются и действуют на уровнях, доступных человеческому восприятию. Уровни абстракции, функции кода, отношения между кодом, аппаратным обеспечением и человеческой соматикой, а также темпоральные характеристики вычислений и передачи данных через интернет не появляются, не взаимодействуют и не работают на доступном или каком-либо еще сознательном уровне человеческого восприятия. В этой невосприимчивости человека к обороту и извлечению стоимости вычислительный алгоритм предстает в качестве артефакта постчеловечества и капиталоцена.

Для многих пользователей критическое знание об этой артефактности является предметом если не консенсуса, то по крайней мере сознательного подхода, однако материальность, функциональность и модальность алгоритмов остаются в самом классическом смысле слова в черном ящике – знание, получаемое из демонстрируемых наглядных следствий, эффектов, без понимания процесса. Демонстрируемые же эффекты составляют лишь малый срез задуманных (включая неосознанные) аффектов: желаний, соматических и ритмических. Но чтобы добраться до этой запутанности эффектов и аффектов, ящик нужно открыть и задаться простыми вопросами: «Что такое алгоритм? Что он может? Что он создает?»

Алгоритм сам по себе – явление, к вычислениям не относящееся. Это набор модульных или автономных инструкций, последовательно выполняемых, чтобы нечто сделать или создать, включающий необходимые элементы, ограничения и процедуру, взятые вместе в динамике. Когда определения алгоритмов предлагаются технически неосведомленной аудитории, алгоритм часто объясняют с помощью метафоры рецепта выпечки. Список ингредиентов соответствует вводу, а массив данных и/или переменных вместе с пошаговой инструкцией, как смешивать, соединять, просеивать, бланшировать и подогревать, соответствует процедурным, встроенным, вложенным командам повторения и возврата, составляемым с помощью кода. И так же, как рецепт тыквенного хлеба не есть испеченный тыквенный хлеб, код сам по себе тоже не является алгоритмом, пока его не запустят. Материализация тыквенного хлеба или поиска Google есть по своему исполнению интраакция, воплощенная в определенных материальностях, одновременно дискретных и модульных. Предыдущее предложение предполагает, что для того, чтобы наше метафорическое равенство осталось верным, тыквенный хлеб мог бы легко, но с другим ингредиентом стать банановым. Но так не получается. Материальность банана не равна тыквенной. Хотя часть специй, которые используются в дополнение и к тыкве, и к банану, одинаковые, остальные – разные. Химия запекания бананов ближе к запеканию яиц, а не тыкв. Суть здесь сводится к вопросу материальных различий и возможностей (affordances) алгоритмов аналоговых и алгоритмов вычислительных.

Химический процесс выпекания тыквенного хлеба, включая температуру и время, основан на отслеживании комбинированных материальных ритмов муки, разрыхлителя и соды, сахаров, специй, масел растительных и/или сливочных, яиц и/или бананов и сахарной тыквы. Даже в этом списке ингредиенты и процесс различаются, если тыквенный хлеб возникает в виде диаграммы из веганских и чисто растительных материальных ритмов, из растительного, а не сливочного масла, из бананов, а не яиц или же в виде диаграммы сцепления животных и растительных материальных ритмов. Об этих материальных ритмических различиях можно подумать с существенной долей абстракции как о различиях в материально-ритмическом конструировании функций для устройства на основе Android и устройства на основе Apple OS. Метафору можно расширить еще дальше, включив в нее бессознательные эффекты и аффекты: запеченные сахарно-углеводные соединения в тыквенном хлебе при попадании в пищеварительный тракт человека увеличивают уровень сахара и в крови, ускоряя метаболизм и вызывая инсулиновый ответ, который замедляет и притупляет функции тела и мозга (и так далее, и так далее, и так далее…). Отношения быстроты и медлительности, ритмы сложных интраактивных материй, составляющих тело. Этот ритмический материальный процесс, отчасти доступный восприятию, известный своими эффектами и аффектами, достаточно буквально действует в темпоральных рамках человека, тела, а не только и не исключительно сознания.

А что с материальным ритмами вычислительных алгоритмов? Какой пищеварительный коррелят не подразумевает поедание вычислительного устройства? Если говорить откровенно, вычислительные алгоритмы выполняются – и только – на вычислительных устройствах. Пример псевдокода (частично код, а частично описание алгоритма либо функции естественным языком):

a = 0;

при (a <= 100; a = a + 1) {

печать (а, ",") };

Машины считывают по одной строчке за раз, сверху вниз, если не изменить направление. Первая строчка, a = 0, – это ингредиент, или описание переменной. Первая часть второй строчки говорит устройству, как долго готовить, a <= 100, или так долго, пока a меньше или равно 100. Это считается. Вторая часть второй строки уточняет процесс, который произойдет с ингредиентом или переменной, a = a + 1, что при первой итерации (и всех последующих) означает, что каждый раз, когда a вбрасывают в смесь, a увеличивается на единицу, а = 0 + 1 [следовательно, после первого выполнения a = 1]. Фигурные скобки можно сравнить с резервуаром, содержащим результаты нашего цикла. Так что устройство «печатает» 1, но, что самое важное, это «при» означает, что мы остаемся в цикле, пока a не превысит 100. Так что резервуар, функция печати, будет наполняться, пока не получит a = 100, и машина будет печатать 1, 2, 3, […], 100, а затем остановится. Этот результат будет достигнут меньше чем за секунду после нажатия кнопки «выполнить» без необходимости что-либо понимать в вычислении, темпоральности, условии и ограничении или формате вывода. Этот результат не является процессом. Как и объяснение синтаксиса алгоритма.

Каждый символ, элемент синтаксиса и системная функция («при») в этом очень простом куске псевдокода – в исполнении – представляет собой нечто совершенно иное для машины. a, = и 0 первой строки – это связанные байты (bundled bytes), код внутри кода, соответствующий компоновке электрических цепей, временному и затухшему импульсу в памяти. При, a <= 100 и т. д. – это вложенные функции, наборы кода внутри наборов вложенного кода, которые заставляют цепочки с a танцевать, двигаться, меняться, заряжаться и разряжаться, ритмический импульс, не-импульс, импульс, скрытый в самой материальности цепочек. Так как a считается, повторяется до 100, машина резонирует, вибрирует, нагревается, заряжается и разряжается. Алгоритм (algorithm) более точно понятен как алгоРИТМ, как материальные заряды, резонансы, темпоральности в утробе машины, а также как направленные и сконструированные заряды, резонансы, темпоральности, распределяемые вдоль и поперек (across and through) ее ритмически питаемых и беспорядочных интерфейсов, полностью совместимых с человеческими соматическими зарядами, биоритмами, аффективно-эстетическими проявлениями. Меньше чем за секунду. Спрятанные в черный ящик в эффектах сознания, превзойденные в бессознательных аффектах. Тела, в движении и покое, ограничении и замысле, энергетике и дискретных материальностях, интраакциях, модульных, автономных функциях и соматических расстройствах.

Свайп. Клик. Холд. Проверить. Контрольная сумма. Проверить. Лайкнуть. Купить прямо сейчас.

Постчеловеческие алгоРитмы.

Вторжение Google в наши личные данные даже царапины на коже не оставит.

См. также: Вычислительный поворот; Альтергоритм; Алгоритмические исследования; ИИ (искусственный интеллект); Информационная непрозрачность; Общество метаданных; Сетевой аффект; Не-человеческая агентность; Постчеловеческая этика.

Джейми «Скай» Бьянко

(Перевод Екатерины Хмелинской)

Алгоритмические исследования

В основе алгоритмических исследований лежит эпистемологическое утверждение о том, что цифровые технологии видоизменяют условия возможности ряда важнейших дискурсивных и материальных практик. Эти практики и формы их производства, представления, распространения и обращения включают определение Бытия, структурирование Социального, инструментализацию Политического и активизацию Культурного. Посредством интенсивных вмешательств в саму структуру этих ключевых концептуальных практик они переоснащают – и во многом заново производят – саму природу того, что мы понимаем под жизнью как таковой.

В частности, Бруно Латур и Эдуарду Вивейруш де Кастру описали значительные сдвиги, произошедшие с категориальными различиями, относительно стабильно существовавшими в рамках западного проекта Модерна. Посмотрите на возрастающую неразличимость человеческого и животного, человеческого и не-человеческого – классические бинарные оппозиции нарушены повсеместным вторжением технического опосредования. Развивая сенсорные возможности и эволюционируя в своей «разумности», цифровые технологии делают возможным и материализуют другое состояние Бытия между (или по ту сторону?) человеком и животным, ни с одним из них не совпадающее, однако затрагивающее их обоих. Эти технологии пронизывают нашу плоть и сливаются с нашей кожей и кровью; они перестраивают наши нейронные сети и меняют мыслительные паттерны, по мере того как объекты приобретают всевозрастающие возможности для «умного» обучения, реакции, суждения и ответа. Эти перемены глубоко влияют на сознание, на органы чувств, на эволюцию и познание как человеческих, так и не-человеческих агентов. И даже эта бинарная оппозиция может больше не устоять: можем ли мы начать думать о цифровом в ачеловеческой (ahuman) форме – как о самостоятельном цифровом агенте, с собственной разумной способностью, чье миропонимание действительно выходит за антропоцентрические рамки?

Ключевым элементом этого смещения перспективы и возможности этого другого определения Бытия выступает вычислительный алгоритм. Его можно коротко определить как инструкции или правила, написанные языком, подходящим для того, чтобы компьютер мог обработать задачу и впоследствии решить ее либо выполнить. Заняв свое место в новой триаде (наряду с человеческим и животным), цифровая технология совершает двойной прорыв. Алгоритм не только обретает собственную жизнь, но также берет на себя и наши жизни – до такой степени, что мы начинаем говорить об отдельной алгоритмической жизни и ее условиях в многочисленных существующих в мире ее воплощениях. Со сдвигом и развитием вычислительной культуры мы можем прояснить не только состояние алгоритмических условий жизни в XXI веке, но также определить ее неудачи и промахи, а также то, как вычислительная культура не справляется с выполнением обещанного. Анализ правил, глюков и ошибок имеет огромное значение для оценки подъема и упадка алгоритмов. Если коротко, то такой анализ формирует новое дискурсивное поле, где алгоритмы становятся объектом социально-критического исследования.

Разработанный нами Кодекс^[8] устанавливает параметры изучения алгоритмических детерминаций (Peters, 2012) экономической, социальной, политической и культурной жизни наряду с развивающимися формами их бытия и действия. В нем приводится далеко не полный список предложений к изучению алгоритмических состояний (states), анализу производимых алгоритмами форм жизни и критическому осмыслению масштаба переплетений жизни с алгоритмами и алгоритмическими операциями. Кодекс выражает наш призыв к алгоритмическим исследованиям (АИ), открывая изучение определенных, переработанных и произведенных алгоритмами горизонтов бытия.

Кодекс

Данные – это валюта нашего времени.

В основе движения потребительной и меновой стоимости данных находятся алгоритмы.

Производство, сбор, распространение, обращение и владение данными эффективны ровно в той степени, в какой таковыми являются делающие их возможными алгоритмы.

Алгоритмические исследования (АИ) – это критическое изучение социальной, политической и культурной жизни алгоритма и условий его изменения, эволюции и возможности. Они дают критическую оценку социальному порядку (и упорядочиванию) жизни, на которую влияют алгоритмы.

АИ – это изучение цифровизации данных, датафикации жизни, распространения приложений и проникновения их в наше существование, биоинструментализации, инструментализации и калькулируемости повседневности.

АИ – это изучение алгоритмического знания, его эпистемических формаций и формулировок.

АИ – это изучение алгоритмически произведенных сетей, машинного производства интеркоммуникации сетевых машин. Таким образом, АИ – это изучение алгоритмически обеспечиваемой машинной жизни. АИ – это изучение алгоритмического субъекта: социального и политического субъекта, произведенного алгоритмической практикой и воспроизводящего ее, а также ее формы бытия, действия и становления.

АИ – это изучение алгоритмически установленных (пред-)сказуемых фьючерсов и структурируемых ими субъектов потребления.

АИ – это, соответственно, критическое изучение алгоритмически моделируемого реструктурирования агентности и ее утраты, автономии, ее структур и ее ограничений.

Если коротко, АИ – это критика алгоритмического капитализма, его способа производства, бытия и субъективностей; жизни в переходе и жизни в потреблении; политической культуры и культурной политики.

АИ – это изучение всевозрастающей транзитивности превращенной в данные социальной жизни, ее программирования, ее кодов и ее приложений: алгоритмического.

См. также: Алгоритм; Альтергоритм; Вычислительный поворот; Феминистская постгуманитаристика; Постдисциплинарность; Толерантности и длительность.

Дэвид Тео Голдберг и Дженна Нг

(Перевод Екатерины Хмелинской)