Dane w rękach obywateli

Obywatele oddają informacje o sobie wielkim korporacjom albo politykom, co stanowi zagrożenie dla demokracji. To ewidentna asymetria władzy. Trzeba przełamać te nierówności i dać obywatelom narzędzia, dzięki którym będą mogli zrozumieć świat, w którym żyją. Z Davidem Chavalariasem, dyrektorem Instytutu Systemów Złożonych rozmawia Joanna Glinkowska

Zajmujesz się dziedziną, która pozwala na użycie jednego terminu dla opisania tak odległych fenomenów jak ludzki mózg, tkanka miejska czy zmiana klimatu. Tym terminem jest system złożony. Czym charakteryzują się systemy złożone?

David Chavalarias: Systemy złożone to takie systemy naturalne i sztuczne, w których wiele elementów wchodzi w bezpośrednie interakcje na poziomie lokalnym, co w efekcie prowadzi do powstania globalnej struktury. Kluczem jest samoorganizacja i brak centralizacji. Systemy złożone są wszędzie wokół nas. Dajmy na to geny – nie ma żadnego centralnego mechanizmu, który odpowiada za ich zachowania w komórkach. Wszystkie żywe organizmy są systemami złożonymi.

Perspektywa systemów złożonych pozwala rozumieć jak materia, ale także byty ludzkie i nieludzkie, wykorzystują samoorganizację do tworzenia struktur, które są bardziej złożone od pojedynczych elementów tych struktur i od systemów zarządzanych centralnie.

Dlatego czasem rozumiemy je błędnie, widząc tylko fragment, jak w przypadku zaprzeczania zmianie klimatu?

Tak, to może być problem. Denialiści często argumentują, że naukowcy od 30 lat alarmują o zmianie klimatu, a mimo to wszystko jest ok. Nie rozumieją, że systemy złożone, a takim jest zmiana klimatu, nie działają linearnie. Nie są stopniowalne i mogą nagle się zmienić bez specjalnych znaków ostrzegawczych. Chociaż naukowcy ostrzegają przed nadchodzącymi zmianami na dużą skalę, laicy dostrzegają jedynie lokalne, często bardzo niewielkie zmiany we wzorcach klimatycznych i mają pewne trudności z wyobrażeniem sobie, że duże systemy, takie jak arktyczna i antarktyczna pokrywa lodowa, mogą się załamać w ciągu kilku lat.

Jak badać systemy złożone?

Systemy złożone dyscyplina naukowa na przecięciu innych dyscyplin, takich jak fizyka, matematyka i informatyka, która może być wykorzystywana w biologii, ekologii czy socjologii. Jako dyscyplina naukowa posiada swoje narzędzia i metodologię badań. Jednym z tych narzędzi jest teoria grafów, która pozwala badać relacje między obiektami i szukać struktur wewnątrz nich. Grafy można stosować do badania sieci genetycznych, żeby znaleźć zestawy genów wchodzące ze sobą w interakcje, sieci sematycznych, żeby zobaczyć w jakie relacje wchodzą słowa wewnątrz tekstu, czy sieci społecznych, żeby badać np. elektoraty polityczne. To jest przykład jednego podejścia, wywodzącego się z matematyki, które może być użyteczne do prowadzenia badań w zupełnie innych dziedzinach. Badania w obszarze systemów złożonych polegają na szukaniu zależności. Sprawdzamy jak pojedyncze byty mogą kolektywnie stworzyć złożone struktury bez centralnego zarządzania. Moim obszarem badań są systemy społeczne. Badam samoorganizację społeczną.

Do tego potrzebne są zaawansowane narzędzia, które pozwolą na przetwarzanie ogromnej ilości danych różniej proweniencji. Czy to znaczy, że nie jesteśmy w stanie zrozumieć zachodzących w społeczeństwie zjawisk bez pomocy odpowiednich narzędzy do przetwarzania danych, takich jak superkomputery (HPC, high performance computing)?

To dobre pytanie. Teorię systemów złożonych możemy stworzyć bez pomocy dodatkowych narzędzi, czerpiąc z matematyki lub używając zwykłego komputera. Ale kiedy chcesz odnieść się do realnie istniejących systemów, metoda naukowa wymaga aby porównać stawianą tezę z danymi zaczerpniętymi z realnego świata. Jak już wiemy z definicji, systemy złożone składają się z wielu istot czy elementów, wchodzących ze sobą w interakcje. Żeby to ogarnąć potrzebne są technologie.

Bo ilość danych przerasta moce przerobowe naszego umysłu?

Doświadczając świata umysłem i oczami odnosimy się do apriorycznych modeli, założeń, jak świat powinien wyglądać. Twoje oczy rozpoznają kontury przedmiotu jeszcze znanim możesz pomyśleć ten przedmiot na poziomie świadomym. Rozpoznanie konturu dokonuje się dzięki zespołom neuronów, które, swoją drogą, same są systemami złożonymi. Dokonują one uproszenia danych, pochodzących z siatkówki oka, przetwarzając je na informację dającą się pomyśleć. Jeśli natomiast jesteś przed systemem złożonym, przykładowo chcesz poznać zależności ekonomiczne na giełdzie, musisz dokonać mniej więcej takiej samej operacji, jakiej dokonuje twój mózg przetwarzając światło padające na siatkówkę w informację. Musisz w tym oceanie danych znaleźć strukturę, zanim będziesz zdolny do objęcia tego zjawiska rozumem. I w tym przypadku potrzebny jest model i maszyny do przetwarzania danych. Żeby myśleć o systemach złożonych, takich jak interakcje na Twitterze czy zależności na rynkach giełdowych, trzeba uporządkować dane. Systmy złożone nie są bezpośrednio dla nas dostępne poprzez zmysłowe poznanie. Tu muszą zajść dwa stadia: procesowanie informacji przez komputer i przez twoją koncepcję świata, bo przecież maszyny nie pracują same, to człowiek odpowiada za instrukcje i algorytmy…

Fragment mapy stanu wiedzy naukowej na temat zachowań pszczół wykonanej przy użyciu narzędzia do text miningu Gargantext, na podstawie całości opublikowanych w Pubmed artykułów naukowych dotyczących pszczół

Jesteś szefem Instytutu Systemów Złożonych, gdzie interdyscyplinarny zespół pracuje nad udostępnianiem narzędzi pozwalających na analizę systemów złożonych. Zwykle przetwarzanie i analiza danych odbywa się w celach komercyjnych albo politycznych, a z danych korzystają ci, których na to stać i wykorzystują je w prywatnych polityczno-ekonomicznych interesach. Wy udostępniacie narzędzia analizy big data naukowcom ale też zwykłym ludziom. Dzięki temu każdy może sprawdzić prawdziwość informacji, samemu analizując zależności.

Trzeba zrozumieć systemy złożone, żeby zrozumieć otaczający nas świat. Zbieranie danych i ich przetwarzanie to potężna technologia. Wykorzystywana jest przez bigtech i polityków. Jak zauważyłaś, to są narzędzia dla bogatych. Platformy zbierające dane zarabiają na ich sprzedaży, a kupić mogą je jedynie wielcy gracze. Z mojego punktu widzenia to ewidentna asymetria władzy. Obywatele oddają informacje o sobie wielkim koroporacjom albo politykom, co stanowi też zagrożenie dla demokracji. Trzeba przełamać te nierówności i dać obywatelom narzędzia, dzięki którym będą mogli zrozumieć świat, w którym żyją. Są już firmy, które dostarczają takie narzędzia ludziom, ale w określonych sytuacjach. Dam ci jeden przykład: przewidywanie natężenia ruchu na drogach. Zebrane na podstawie całościowej analizy ruchu i danych z GPS informacje są następnie oddawane obywatelom, żeby ci mogli organizować swoje przejazdy omijając korki. Efekt? Mniej korków. Korzyść dla wszystkich. To pokazuje, że jeśli oddasz społeczności obraz jej własnych zachowań, pozwolisz uniknąć wielu problemów generowanych przez nich samych. Myślę, że analogicznie jest w polityce. Dostęp do informacji na tym polu także powinien być powszechny.

Robisz to w projekcie Politoscope, który pozwala mapować polityczną twittosferę.

Oddaję ludziom ich własne dane, możliwość zobaczenia w większym obrazku i z dystansu dynamiki przepływu informacji. Dlaczego docierają do mnie konkretne informacje? Skąd pochodzą określone tematy? Dlaczego stały się ważne? Będąc wewnątrz tych mechanizmów nie sposób to zauważyć. Potrzebne jest globalne spojrzenie, analiza wieloelementowej, zmieniającej się struktury. W mediach społecznościowych istniejemy w bańkach informacyjnych, o zupełnie nieprzystających do siebie wizjach świata. Przed pierwszą turą wyborów we Francji mówiło się, że sondy wskazują że Macron ma 30% poparcia. Są ludzie, którzy powiedzą „na pewno nie, bo nie znam nikogo kto głosuje na Macrona”. To typowy przykład funkcjonowania w bańce informacyjnej.

Wyjście z bańki umożliwiają narzędzia, które nazywasz makroskopami. Co to takiego?

Makroskop to pojęcie wymyślone przez Joëla de Rosnay. Makroskopy, jako przeciwieństwo mikroskopów, pozwalają na obserwacje systemów złożonych z zewnątrz, z oddali.

Graf wykonany za pomocą Politoscope przedtawiający twittosferę w tygodniu po pierwszej turze wyborów prezydenckich we Francji, 11-17.04.2022

Makroskop jakim jest Politoscope został uruchomiony na rok przez wyborami prezydenckimi we Francji w 2017 roku. Aktualnie projekt monitoruje ruch w mediach społecznościowych, jaki generują aktualne wybory. Czy zauważasz jakąś zmianę w sposobach manipulacji opiniami wyborców w ciągu tych kilku lat?

Środek ciężkości internetowego krajobrazu politycznego przesunął się na skrajną prawicę. Po pierwsze, krajobraz polityczny uległ całkowitej zmianie wraz z pojawieniem się dwóch ogromnych społeczności: jednej skrajnie prawicowej i drugiej, z silnymi powiązaniami ze skrajną prawicą i skrajną lewicą, która uformowała się wokół sprzeciwu wobec środków zapobiegania Covid-19, takich jak kwarantanna i szczepienia. Druga grupa jest nowa, ale kierowana przez antyunijnego, sprzeciwiającego się NATO i proputinowskiego byłego lidera skrajnej prawicy. Widać, że ta nowa społeczność „antyszczepionkowców” odegrała kluczową rolę w manipulowaniu opinią publiczną. W jakiś sposób zinternalizowała ona rodzaj obcej ingerencji, którą obserwowaliśmy podczas poprzednich wyborów prezydenckich, i istnieje wiele powodów, by sądzić, że ta społeczność jest infiltrowana przez zagranicznych agentów, na przykład przez członków Kremlowskiej Agencji Badań Internetowych. To oni szerzyli prokremlowską propagandę, gdy tylko rozpoczęła się inwazja na Ukrainę i wzywali do głosowania na Marine Le Pen lub próbowali przekonać przeciwników Le Pen do wstrzymania się od głosu w obu turach wyborów w 2022 roku.

Często wspominasz o heurystycznej mocy map, ale ten kij ma dwa końce. Mapy, wizualizacje danych, wykresy mogą być niezwykle plastycznym narzędziem demagogii. Co jako odbiorca możemy zrobić żeby zdemaskować manipulację wizualnymi reprezentacjami danych?

Wróćmy do firm specjalizujących się w analizie danych na potrzeby korporacji i polityków. Na zamówienie klienta mogą sprawdzić na przykład jaka jest jego reputacja na Twitterze. Problem w tym, że nawet klient takiej firmy nie wie jakich metod używają do tworzenia wizualizacji danych. Metodologia jest niedostępna, więc łatwo manipulować obrazem danych, chociażby umieszczając firmę klienta w centrum mapy-wizualizacji. Na podstawie tych analiz, tych makroskopów, często podejmowane są polityczne decyzje. A skoro tak sie dzieje, muszą istnieć sposoby sprawdzenia ich wiarygodności. Takim sposobem jest wgląd w metodologię tworzenia wizualizacji danych. Instytucje publiczne wykonujące analizy danych powinny udostępniać metodologię, którą się kierują.

Widok wystawy Reseaux-mondes w Centre Pompidou, fot. Magdalena Frankowska

Na wystawę Reseaux-mondes w Centre Pompidou przygotowałeś serię filmów wideo, które pokazują sieci wpływów na Twitterze poprzez wizualizację danych w czasie. Wybrane tematy to m.in. zmiana klimatu, Omicron i rosyjska propaganda. Wyobrażam sobie, że zobaczenie złożoności zależności, a nie tylko jednego popularnego wpisu może zupełnie zmienić nasz stosunek do zdarzeń i osób. Z drugiej strony, taka ekspozycja na pewno nie jest na rękę wszystkim politykom. Czy odczuwasz to bezpośrednio?

Jak dotąd nie wywierano na mnie żadnych nacisków. Ale zdaję sobie sprawę, że gdybym robił to samo będąc w Rosji, to pewnie byłbym teraz w więzieniu. Na szczęście jestem afiliowany z francuską publiczną instytucją naukową – Centre national de la recherche scientifique (CNRS). Sam wybieram tematy badań i nikt nie wpływa na ich wyniki. Jedynym grząskim gruntem są kwestie etyczne. Tutaj mam zasady, których się trzymam. Nigdy nie publikuje imion osób prywatnych, podpisuję jedynie osoby publiczne. Nigdy też nie udostępniam nieprzetworzonych danych, które zawierają jakiekolwiek prywatne informacje.

Zdaje się, że jesteś w chlubnej mniejszości, bo na takich danych można wiele zarobić. I mimo że jesteśmy coraz bardziej świadomi wartości informacji i tego, że stała się towarem, nadal ignorujemy zagrożenia związane z gromadzeniem danych. Trudno się dziwić, biorąc pod uwagę język, jakim jesteśmy czarowani i określenia używane w marketingu serwisów społecznościowych, nawiązujące do wspólnotowości, współtworzenia: crowdsourcing,collaboration, community-based. Jednym z celów twojej działalności jest edukowanie o niewidzialnych metodach nadzoru i niematerialnych sieciach, które łączą bazy danych i czynią informacje o naszych transakcjach, miejscach pobytu, zdrowiu, pracy, nawykach, relacjach łatwymi do wykorzystania. Co jest twoim zdaniem największym niebezpieczeństwem związanym z gromadzeniem danych w sieci?

Tworzenie na podstawie roproszonych danych profili osób. Te profile są grupowane i wyszukiwalne, co umożliwia precyzyjne targetowanie. W marketingu pozwala to na dotarcie do konkretnej grupy osób, które są zainteresowane produktem. W polityce można grupować ludzi na podstawie tego, jakie mają przekonania. Z takim mikrotargetowaniem można zmieniać przekaz w zależności od grupy docleowej, tworząc jeden komunikat dla danej grupy, a inny, sprzeczny z nim, dla innej. I nikt nie dowie się, że sam sobie przeczysz. Mówisz ludziom dokładnie to, co chcą usłyszeć. Prosta droga do demagogii. W tej chwili jednak największym zagrożeniem jest to, co dzieje się, kiedy tego rodzaju dane dostaną się w ręce reżimów totalitarnych jak Chiny czy Rosja. Rosyjski Facebook pierwotnie był firmą prywatną, został przejęty przez Federalną Służbę Bezpieczeństwa Federacji Rosyjskiej (FSB) i teraz wszystkie dane są w rękach Putina. To pozwala reżimowi namierzać oponentów i wtrącać ich do więzień. Z kolei Trumpowi prawie udało się z QAnon. Jeśli Atak na Kapitol z 6 stycznia 2021 roku przyniósłby oczekiwany przez niego skutek i Trump zostałby przy władzy, znaczyłoby to że wszystkie dane gromadzone przez Google, Apple, Twitter i inne korporacje amerykańskie dostałyby się w ręce polityków pod faszystowskimi rządami Trumpa. Nie zawachałby się użyć tych danych dla własnych korzyści. Zdarzyło się już, że chciał pozyskać dane wszystkich osób, które odwiedziły jedną ze stron internetowych organizacji zaangażowanej w walkę z katastrofą klimatyczną. Wtedy dostęp do tych danych został mu odmówiony, ale kiedy zagrożona jest demokracja, zagrożone są też nasze dane. Wielkie korporacje gromadzą dane użytkowników, klasyfikują je i grupują, wiedzą wszystko o wszystkich, deklarują że używają tych danych w celach marketingowych, ale jeśli w pewnym momencie te dane trafią w ręce dyktatora, posłużą od razu do kontrolowania społeczeństwa.

O innym zagrożeniu piszę w swojej nowej książce Toxic Data. Comment les réseaux manipulent nos opinions [Toksyczne dane. Jak sieci manipulują naszymi poglądami – przyp. red.]. Coraz więcej ludzi jest podłączonych do sieci i spędza coraz więcej czasu online. To z internetu – z mediów społecznościowych i wyszukiwarek – czerpiemy informacje. Warto mieć świadomość, że te środowiska cyfrowe są przez kogoś zaprojektowane. Widzimy coś, bo ktoś chce, żeby właśnie to widzieli. Za każdym algorytmem stoją ludzie i ich wybory. To znaczy, że nasza percepcja rzeczywistości może być manipulowana przez cyfrową infrastrukturę, łącznie z tym w co chcemy wierzyć, jak chcemy się zachowywać. Teraz to już nie tylko gromadzenie danych, ale fałszowanie środowiska.

W jaki sposób?

Na wszystkich nas wpływają ludzie, z którymi wchodzimy w interakcje i wiadomości, z którymi się stykamy. W sieci te dwa filary kształtujące twoją tożsamość są projektowane przez Big Tech: proponują ci nowe połączenia i monitorują, z kim wchodzisz w interakcje, w dużej mierze decydując o tym, kto będzie czytał twoje posty i jakie treści będą do ciebie docierać. Jeśli się nad tym zastanowić, największe firmy technologiczne mają pełną kontrolę nad środowiskiem cyfrowym i mogą je kształtować tak, aby osiągnąć swój cel, czyli dobre wyniki ekonomiczne. Oczywiście, wszelkie manipulacje muszą być utrzymywane w zakresie akceptowalnej przez użytkowników, prawdopodobnej wizji rzeczywistości, ale ponieważ media społecznościowe mogą zmieniać percepcję milionów ludzi jednocześnie, najmniejsze przekłamanie ma znaczący wpływ na społeczeństwo.

Wykorzystujesz metody takie jak text mining (eksploracja tekstu – przyp. red.) do analizy prac naukowych. Ostatnio przeprowadziłeś analizę badań o Covid-19. Jak takie techniki mogą być wykorzystywane na akademiach? Jak mogą wpłynąć na rozwój nauki? A może mogą pomóc uniknąć fałszowania rezultatów badań w celach propagandowych lub zarobkowych?

Mówiliśmy o zagrożeniach, a to z kolei dobra strona mediów cyfrowych i przetwarzania danych. Przekopywanie się przez ogromne ilości danych tekstowych i tworzenie wizualizacji daje możliwość ukazania struktur, relacji i dynamiki rozwoju określonych wątków czy podejść naukowych. Żyjemy w społeczeństwach podzielonych na grupy, wyznające określone wartości i mające określony obraz świata. Każda z tych grup jest aktorem produkującym wiedzę i próbuje przekonać inne do swojego punktu widzenia. Kiedy masz dostęp do wszystkich tych działań, wszystkich cyfrowych śladów zostawionych przez poszczególnych aktorów, możesz stworzyć globalny obraz, zmapować dane. Taka mapa pomaga zrozumieć, co się dzieje i gdzie ty się znajdujesz wśród wszystkich relacji, czyli na jaki rodzaj treści jesteś wyeksponowany.

Mógłbyś podać przykład?

Pracuję nad badaniem ewolucji nauki poprzez analizę całości opublikowanych artykułów naukowych. Każdego roku publikowanych jest miliony artykułów, wiele z nich jest miernej jakości. Tak było też w przypadku badań nad Glifosatem, powszechnie używanym jako środek przeciwko chwastom. Na rynek wprowadziła go w latach 70. firma Monsanto. Było dużo kontrowersji związanych z wpływem tego preparatu na zdrowie. Powstały tysiące artykułów naukowych na ten temat. Oczywiście istnieją korporacje, które mają interes w tym, żeby takie podejrzenia obalić, więc finansują badania, żeby udowodnić że Glifosat, czy inny preparat, nie jest szkodliwy. Warto wtedy zmapować całość badań, jakie są tendencje, jak wiedza zmienia się w czasie i przede wszystkim skąd pochodzą te badania, przez kogo są finansowane. Nie otrzymamy ostatecznego dowodu, ale będziemy dysponować mapą zależności i szeroką perspektywą. To jest też istotne na szczeblu państwowym. Kiedy podejmowane są uchwały, na przykład o zakazie używania danych pestycydów, decyzje zapadają na podstawie wypowiedzi ekspertów. Nie ma możliwości, że cały senat zapozna się z dziesiątkami tysięcy artykułów naukowych na ten temat. Wtedy przydatne są narzędzia, które mapują całą złożoność debaty i kondensują stan wiedzy. Text mining (eksploracja tekstu) to narzędzie, którego używam też w projekcie Politoscopes. Dzięki niemu możliwa jest analiza niezliczonej ilości wpisów na twitterze pod kątem popularności tematów, tego jak się zmieniają w czasie, a także w której bańce znajdujemy się my sami, co do nas dociera, a co nie. W interakcjach online brak jest przestrzennej współobecności. Widzisz wpis, ale nie osobę, która go napisała, więc trudniej wyczuć intencje stojące za komunikatem. Politoscope daje możliwość zobaczenia, że w którym miejscu sieci relacji znajduje się dana osoba. Możemy zrekonstruować krajobraz i zlokalizować skąd pochodzi dany wpis, gdzie sytuuje się w obrębie sceny politycznej. To niezwykle cenne informacja, która pozwala na trafną interpretację, rozpoznanie nie tylko co pisze autor wpisu, ale też tego, w co chce żeby jego czytelnicy wierzyli. W ten sposób można wykryć propoagandę.

Częstotliwość pojawiania się wybranych tematów w czasie na Twitterze polityków startujących w wyborach prezydenckich we Francji w 2022 roku. Screenshot ze strony politoscope.org

Używasz też systemów analizy big data do materiałów historycznych. Projekt Social Dynamics in Urban Context mapuje korelację między praktykami społecznymi a ewolucją przestrzeni miejskiej Paryża, łącząc dane ze starych map i inwentarzy handlowych. Niesamowite jak dzięki nowym technologiom można odtwarzać skomplikowane procesy z przeszłości, takie jak urbanizacja. Czy dzięki możliwościom analizy dużych ilości danych zmieni się nasze postrzeganie historii?

Każda nowa technologia ma zastosowanie do teraźniejszości i przeszłości. Weźmy chociażby badanie DNA. Od kiedy możemy badać DNA, możliwe jest zbadanie, dajmy na to, antycznych kości. Możemy rozwiązać nierozwiązane kryminalne sprawy sprzed dziesiątek lat. To w pewnym sensie zmienia przeszłość. Przepisujemy na nowo historię dzięki nowym technologiom. Dzięki badaniu systemów złożonych dowiadujemy się o procesach, które doprowadziły do obecnego stanu. Historia to zbiór punktów, pojedynczych wydarzeń umieszczonych w czasie…

Fakty bez powiązania.

Dokładnie. A nowe technologie, podobnie jak genetyka, pozwalają nam powiązać te fakty, zrozumieć dlaczego zaszły pewne zdarzenia, jak przebiegały procesy.

Jeśli kluczowymi zagadnieniami systemów złożonych są samoorganizacja i decentralizacja, to trudno nie zapytać o Internet. Jego początkom towarzyszyła utopijna wizja egalitarnej sieci, która zapewni wszystkim równy dostęp do wiedzy i informacji. Potem przyszło Web 2.0 ze strukturą peer-to-peer i prosumentami, genrującymi i konsumującymi treści. Teraz mówi się o Web3, sieci bazującej na blockchainie, z ekonomią opartą na obrocie tokenami. To powrót do marzenia sprzed lat o emacypacji przez decentralizację. Co o tym myślisz? Czy to na pewno pozytywna wizja?

Jak wspominasz, na początku Internet miał być światową agorą, narzędziem pozwalającym na dyskusję i wymianę wiedzy. W rzeczywistości ruch w sieci coraz bardziej koncentruje się na dużych platformach. Tu trzeba zaznaczyć, że Facebook nie działa w modelu Web3, nie jest nawet przykładem Web 2.0. To scentralizowana platforma ulokowana na serwerze. Wszystko koncentruje się wokół korporacji, które odniosły sukces, i które same przekształciły internet w coś bardzo scentralizowanego. Interakcję są zdecentralizowane, ale dostawcy platform to monopoliści. Ideałem Web 2.0 był zdecentralizowany model peer-to-peer. Tu pojawił się problem zaufania, brakowało gwarancji, że druga osoba cię nie oszuka. Airbnb czy PayPal to wykorzystały i stały się pośrednikiem dającym gwarancję bezpieczeństwa w transakcjach, z pozoru odbywających się bezpośrednio między użytkownikami sieci. Blockchain pozwala na ominięcie pośrednictwa. Nie mówię o blockchainie bitcoina, który pochłania wiele energii. Istnieją zrównoważone alternatywy. Widzę w tym potencjał na implementację pierwotnych założeń Internetu. Zdecentralizowana wymiana, ale z odpowiednią gwarancją.

A jak opisałbyś w szerszym ujęciu moment, w którym jesteśmy, biorąc pod uwagę rózwój mediów cyfrowych i technologii komunikacyjnych?

Jesteśmy teraz na rozdrożu. Wszyscy jesteśmy powiązani. Żaden kraj nie może działać osobno. Jeśli Putin zdecyduje się użyć broni nuklearnej to nie będzie tylko dotyczyło Rosji. Jeśli Chiny na masową skalę wydobywają i spalają węgiel, to nie dotyczy tylko Chin. Istnieje mnóstwo mniej oczywistych współzależności między krajami. Biorąc pod uwagę globalne procesy, wszyscy jesteśmy na wspólnej drodze. Pytanie, jaki jako ludzkość obierzemy kierunek. Jeśli wybierzemy system bardziej scentralizowany, być może zarządzany przez AI, i w pewnym momencie podjęte zostaną złe decyzje, to będzie znaczyło, że wszyscy poszliśmy w złym kierunku. Centralizacja to władza garstki osób, a jeśli te osoby się pomylą, to wszyscy będziemy ponosić konsekwencje. A jeśli skupimy się na rozwoju systemów zdecentralizowanych, nadal będziemy dzielić ten sam los, ale pozwoli to na rozproszenie ryzyka i podejmowanie decyzji na poziomie wspólnotowym, włączając różne punkty widzenia i, prawdopodobnie, minimalizując dzięki temu ryzyko błędu. Na tym etapie nie wiadomo jak powinna wyglądać taka decentralizacja, ale moim zdaniem jest niezbędna. Ludzkość musi zacząć działać jak jednen organizm. Teraz wiedza oddzielona jest od praktyki, a winą obarcza się jednostki. Wszyscy wiedzą o zmianie klimatu, ale działają tak, jakby jej nie było. Musimy wdrożyć kolektywne myślenie i kolektywne działanie. Tak widzę rozwój sieci.

Po raz pierwszy natrafiłam na twoje badania w kontekście sztuki. Zastanawiam się co sam myślisz o sztuce…

Sztuka i nauka są połączone. Obie bazują na idei odkryć, kreatywności, innowacji i niestandardowego postrzegania rzeczywistości.

Jaka może być rola sztuki w badaniach naukowych?

Tworząc wideo na wystawę Reseaux-mondes poddałem dane sonifikacji. To był czysto estetyczny zabieg, nie wynikają z niego dodatkowe informacje. Czemu to zrobiłem? Po pierwsze uważam, że potrzebujemy trochę pozeji w nauce (śmiech). Nie da się być ciągle po stronie rozumu, czasem trzeba sięgnąć do doświadczeń zmysłowych. A po drugie, trzeba przedstawiać treści naukowe w różnych modalnościach: w wywodzie naukowym, racjonalnie, ale też przez dźwięki, obraz. W ten sposób działa nasze poznawanie i rozumienie. Sztuka w tym sensie może poszerzyć spektrum zagadnieneń, które rozumiemy. Jednocześnie sztuka może przynieść korzyści dla nauki dzięki analogiom. A analogie są motorem odkryć naukowych.

David Chavalarias – dyrektor Instytutu Systemów Złożonych w Paryżu Ile-de-France (Complex Systems Institute of Paris Ile-de-France, ISC-PIF). Doktor kognitywistyki w Ecole Polytechnique oraz absolwent matematyki i informatyki w Ecole Normale Supérieure de Cachan. Dyrektor ds. badawczych we Francuskim Narodowym Centrum Badań Naukowych (CNRS) we Francji. Zajmuje się badaniem dynamiki społecznej i poznawczej, zarówno z punktu widzenia modelowania, jak i eksploracji danych („data mining”). Jego badania są silnie interdyscyplinarne i obejmują: epistemologię ilościową, wizualizację informacji, modelowanie dynamiki kulturowej, modelowanie sieci społeczno-semantycznych, badanie procesów odkryć naukowych i ekonomię poznawczą.