ב-2010 עשתה פייסבוק ניסוי ב-60 מיליון בני אדם. תוצאת הניסוי עודדה 300 אלף מצביעים מתנדנדים ללכת להצביע בבחירות. כשמודעים לעובדה שטראמפ נבחר ב-2016 על חודם של 100 אלף קולות בלבד, הניסוי הזה מבהיר בדיוק מה כוחו של אחד התאגידים הגדולים בעולם.

אין כמעט מישהו שלא מכיר כיום את המונחים דאטה או ביג דאטה. בעולם שבו האינטרנט הפך למעין תודעה קולקטיבית של האנושות, המידע הזמין לנו בקצות האצבעות הוא אדיר מעבר לכל תפישה.

מעולם, בכל 6,000 שנות ההיסטוריה הכתובה, לא עמדה האנושות מול כמויות כאלה עצומות של מידע. אפילו מהפכת הקרוא וכתוב שפרצה ממכבש הדפוס הראשון של גוטנברג, מתגמדת ככל הנראה לעומת הררי הפטאבייט שמכיל העולם הדיגיטלי נכון להיום (Petabyte שווה מיליון טרהבייט, או 10 בחזקת 15).

כדי לעשות סדר בעומס המידע הבלתי נתפש הזה, כי המוח האנושי ודאי לא יועיל לנו, משתמשים באלגוריתמים ובכוח החישוב העילאי שלהם. יש שתי דרכים עיקריות לעשות זאת – האחת היא לתכנן אלגוריתם סטטי שפשוט עושה מה שאומרים לו, ולא יודע לחרוג מעבר לגבולות שהוצבו לו; והדרך השנייה היא ליצור אלגוריתם שלומד בכוחות עצמו – או "למידת מכונה" כפי שהיא נקראת.

מעולם, בכל 6,000 שנות ההיסטוריה הכתובה, לא עמדה האנושות מול כמויות כאלה עצומות של מידע. כדי לעשות סדר בעומס הזה, כי המוח האנושי לא יועיל לנו, משתמשים באלגוריתמים ובכוח החישוב העילאי שלהם

השיטה הזו היא החדשה יותר מבין השתיים, והיא זו שתפסה תאוצה משמעותית בשנים האחרונות. היינו מצפים שאלגוריתמים חכמים כאלה יצוצו בכל פינה כדי לעשות את חיינו נוחים יותר; אבל למעשה השימוש העיקרי שלהם כיום הוא… כן, ניחשתם – לעשות כסף; אבל לא רק.

הנה כמה דוגמאות.

הבינות המלאכותיות של גוגל (Rank Brain, Bert / Deep Rank) משתמשות בכמויות עצומות של נתונים כדי לקבוע אילו תוצאות חיפוש ומודעות פרסום יוצגו למשתמשים בכל רגע נתון. בסופו של יום זה מה שמביא לגוגל הכנסות של עשרות מיליארדי דולרים בכל רבעון.

דבר דומה מתרחש גם בעולם המסחר במניות. אם בעבר המילה "בורסה" העלתה בדמיון מגדלי ענק מלאים בסוחרים המנפנפים בידיהם, כיום המגדלים הללו מלאים במחשבי על שמעבירים מיליוני דולרים לכאן ולכאן בשברירי שנייה. אלגו-טריידינג כמעט אינו מצריך התערבות אנושית, ויש חברות שיודעות למנף היטב את שברירי השנייה הללו לטובת לקוחותיהן.

מומחית המחשבים הישראלית, דר' קירה רדינסקי פיתחה גם היא מספר אלגוריתמים מתקדמים תוצרת כחול-לבן. אלגוריתם Debra שפותח על ידי רדינסקי ב-2012 הצליח לחזות את העתיד ברמת דיוק של 80%, ושימש את ארגון האומות המאוחדות לחיזוי אסונות, מגיפות, מהפכות פוליטיות ואפילו רצח עם. בהמשך פיתחה רדינסקי אלגוריתם דומה למטרות שיווק בחברה שהקימה – Sales Predict – שלבסוף נמכרה לאיביי ב-40 מיליון דולר.

גם לפייסבוק יש את האלגוריתמים המתקדמים שלה, ואלו מיועדים לקבוע בעיקר מה תראו בניוזפיד שלכם – החל מפרסומות (שמביאות לה הכנסות של מיליארדי דולרים בכל רבעון), וכלה בתכנים של חברים, קבוצות ודפים בהם אתם חברים ועוד. אבל בניגוד לגוגל, שממנה עוד אפשר לצאת כאשר אתם מסיימים את החיפוש – פייסבוק היא בועה סגורה שבעתיים.

היינו מצפים שאלגוריתמים חכמים כאלה יצוצו בכל פינה כדי לעשות את חיינו נוחים יותר; אבל למעשה השימוש העיקרי שלהם כיום הוא… כן, ניחשתם – לעשות כסף; אבל לא רק

עולם של מניפולציות

בשנת 2010 פייסבוק הודתה שעשתה ניסוי ב-60 מיליון בני אדם: הוצגו להם שתי מודעות זהות שמזכירות להם שהיום הוא יום הבחירות, אבל באחת מהן היה הבדל קטן – תמונות של החברים שסימנו בפייסבוק "הצבעתי". במצב כזה, בו מוצגים לנו אנשים מוכרים ש"כבר רכשו" (אם נשאיל מונח מעולם השיווק) – יופעל עלינו לחץ כלשהו לעשות אותו דבר.

זה נקרא "אפקט העדר" או "לחץ חברתי"; או במילים קצת יותר מודרניות ומכובסות – "הוכחה חברתית" (Social Proof). ההבדל בין המודעות היה מינורי לחלוטין ולגמרי בלתי מורגש, אבל הוא הצליח להניע 300 אלף אמריקאים להצביע בבחירות.

זה לא נשמע הרבה, 300 אלף לעומת 300 מיליון אמריקאים; אבל אם נתקדם מעט אל העתיד – נגיע לשנת 2014. במהלך תקופה זו פנה אחד המועמדים לנשיאות ארצות הברית לחברה בשם קיימברידג' אנליטיקה, לצורך קמפיין בחירות דיגיטלי שהיה עתיד להעלות אותו על כס הנשיאות.

אותו מועמד לנשיאות ידע היטב עם מי יש לו עסק. לקיימברידג' אנליטיקה כבר היה ניסיון רב בהטיית בחירות בעשרות מדינות אחרות בעולם, בהן היא השתמשה כשפני ניסוי להוכחת הטכנולוגיה השיווקית שלה. מעבר לכך, החברה היא בעצם חטיבה אזרחית של יישומים צבאיים לשינוי התנהגות, שנוסו בהצלחה בעבר.

לא ניכנס כאן לשיטות בהן השתמשה קיימברידג' אנליטיקה, למרות שזה נושא מעניין בפני עצמו; מי שרוצה להעמיק מוזמן לראות את הסרט התיעודי המרתק של נטפליקס – The Great Hack.

הנקודה היא שבאמצעות מידע שהודלף מפייסבוק אודות 90 מיליון אמריקאים, וכן נתונים נוספים שנשאבו ממקורות אחרים, הצליחה קיימברידג' אנליטיקה לבצע מניפולציות עדינות ומתוחכמות מאין כמותן – שלבסוף העלו כנראה את דונלד טראמפ אל כס הנשיאות בארצות הברית.

באמצעות מידע שהודלף מפייסבוק על 90 מיליון אמריקאים, ונתונים שנשאבו ממקורות אחרים, הצליחה קיימברידג' אנליטיקה לבצע מניפולציות עדינות ומתוחכמות מאין כמותן – שלבסוף העלו כנראה את טראמפ לנשיאות

פער הקולות בין זכייה להפסד היה 100 אלף איש בלבד. זוכרים את הניסוי של פייסבוק מ-2010? הניסוי הצליח לשכנע 300 אלף איש להצביע בבחירות. אומנם באותו ניסוי תמים לא התיימרה פייסבוק להשפיע על השאלה למי להצביע, אבל בזה כבר טיפלה קיימברידג' אנליטיקה 6 שנים לאחר מכן – כפי שראינו.

שוב פייסבוק מצאה עצמה במרכזה של שערוריית פגיעה בפרטיות. בעוד שלקיימברידג' אנליטיקה זה עלה ביוקר – החברה נסגרה – לפייסבוק זה היה לא יותר מפגיעה קטנה בכנף: כולה קנס קטן של 5 מיליארד דולר. כלום ושום דבר לעומת המיליארדים שהיא מכניסה בכל רגע מפרסום.

מי שחושב שכוחה של פייסבוק מסתכם רק בפרסומות שגורמות לנו לקנות יותר, מוטב שיפקח עיניים. לא צריך להיות גאון טכני כדי להבין איך עובדת מערכת הפרסום בפייסבוק. כל מי שיודע כיצד לתמרן את האלגוריתמים באמצעות פרסום מדויק בסכין מנתחים, יכול לקבוע גם את תוצאות הבחירות – ולא רק אם נשתה זירו או קולה.

עמית אדלר הוא איש דיגיטל, גרפומן בלתי נלאה, בעל תואר שני בפילוסופיה והיסטוריה של המדע