Алгоритм написания эссе по обществознанию: Как писать эссе по обществознанию ЕГЭ 2021. - Управленческое образование

Содержание

шаблоны от ФИПИ и примеры правильного сочинения на олимпиаде в 2020 году, его план и клише для этого

Эссе — небольшое сочинение по конкретному вопросу, которое излагается в авторской манере и пишется в свободном стиле. Обычно на экзамене учащийся получает одно или несколько крылатых выражений известных людей, с которыми он и работает: объясняет, приводит реальные доказательства.

Такая форма проверки знаний получила наибольшее распространение в обществознании, в рамках которого рассуждают, высказывают мнение и аргументируют свою позицию.

Как правильно писать эссе по обществознанию?

В тексте учащиеся формулируют размышления, основываясь на знаниях пройденного курса. Позиция студента, приведенные аргументы подтверждаются фактами из истории или общественной жизни.

Нужно придерживаться определенных правил:

соблюдать смысловое единство;
употреблять проверенные факты и понятные термины;
писать в соответствии с заданной темой;
убедиться, что ответ содержательный, а излагаемый материал — достоверный;
приводить четкие, корректные и доказательные основные положения;

аргументировать суждения и выводы;
обеспечить правдивость и грамотность аргументации;
свободно цитировать и приводить примеры, которые подтверждали бы написанное;
приводить уместные аналогии.

На все это при проверке обращает внимание экзаменационная комиссия.

Перед тем, как приступать к заданию, внимательно изучите выбранные фразы и определите сферу, к которой они относятся. Из этой сферы вы должны взять несколько терминов и грамотно их расписать.

Есть 3 основных критерия, которые комиссия использует для оценки:

Насколько полно раскрыт смысл. Это должно следовать из текста. Пишите по делу и последовательно. Не допускается поверхностная переформулировка;
Насколько продумана структура. В ней должна прослеживаться логика повествования, употребляться понятная терминология. В конце обязательны выводы;

Количество и качество аргументов. Помните, что они должны соотноситься с заданием и подтверждать авторскую позицию.

1-й критерий — самый важный. Если проверяющий оценивает его положительно, то работа засчитывается.

Многие сосредоточены на том, что обязательно надо включить в текст, и забывают о том, чего писать не надо.

Это:

актуальность. Если высказывание находится в билете, то оно априори актуально, не обращайте лишний раз на это внимания;
биография. Член экзаменационной комиссии знает, кому принадлежат крылатое выражение. Не указывайте биографические сведения: годы жизни, выхода трудов и т. п.;
конкретное указание проблемы. Расписывайте содержание цитаты, так как в нем и находится проблема.

Не считайте количество слов и символов. Определенного минимума и максимума не существует. Завершайте работу тогда, когда тема будет полностью раскрыта.

Учитывайте, что орфографические ошибки не так важны, как содержание. Не задумывайтесь, как правильно пишется то или иное слово и где ставить запятую.

План прост и минимален:

введение. Пишется по желанию. Содержит общую постановку проблемы;
раскрытие смысла. Достаточно 2-3 предложений;
теоретическая часть. 3-4 предложения, подтверждающие или опровергающие точку зрения автора с помощью специальной терминологии;
фактическая часть. 4-6 предложений, где приводят примеры и подтверждают тезисы теоретической составляющей;
заключение. 1-2 предложения с подведением итогов.

Вся структура строится на 4-х главных критериях:

содержание. Важно в 2-3 предложениях раскрыть смысл, пояснить, что имел в виду автор;
теория. Выписывают важные понятия, дают им определения, называют их признаки (объяснить). Развивайте каждое из определений;
рассуждения. Работает прием «Если да, если нет». Представьте, что случится или не случится: «если цитата работает, то…», «если цитата не работает, то…». Обязательно добавьте выводы;
примеры. Источники можно и необходимо брать любые: книги, телепередачи, кино, газеты, интернет и т. д. Минимальное количество — 2. А вот максимального предела не существует. Но это не значит, что ими стоит исписывать половину работы. Идеальное количество — 3 (если один из них окажется неподходящим, вы все равно получите необходимое количество баллов за эту часть).

Любое определение развивается с помощью функций.

Не можете привести реальный пример — придумайте. Сошлитесь на какой-либо источник массовой информации: «В одной из передач „Наши новости“ я услышала о…». Комиссия не будет проверять, насколько эта информация достоверна: за все годы вышло столько передач, что пересмотреть их невозможно.

Перед тем, как приступать к выполнению задания, вооружитесь фразами-клише, которые помогут быстрее и качественнее справиться с заданием. Для каждой части работы они разные. Приведем некоторые шаблоны написания эссе по обществознанию:

Чтобы объяснить суть, используют:

«в этой фразе говорится о том, что…»;
«смысл приведенных слов в том, что…»;
«во фразе заостряется внимание на…»;
«автор говорит, что…».

Для объяснения своей позиции есть такие клише, как:

«соглашусь с тем, что…»;
«автор оказался прав, указывая на…»;
«на мой взгляд, данное высказывание в полной мере отражает ситуацию с…»;
«в некоторой степени я разделяю позицию по поводу…»;
«не соглашусь с автором, что…».

Для выражения многоаспектности, выбирают:

«данные слова можно проанализировать с нескольких сторон…»;
«для понимания цитаты можно рассматривать различные аспекты…»;
«приведенный текст можно понимать двояко…».

Чтобы эффективнее и эффектнее аргументировать, стоит употреблять:

«рассмотрим цитату с точки зрения _______ теории…»;
«сосредоточимся на теоретическом смысле фразы…»;
«у выбранного высказывания есть глубокое теоретическое обоснование…»;
«посмотрим на ситуации из общественной жизни…»;
«обратим внимание на реальные факты…»;
«мой опыт говорит о том, что…»;
«сказанное я могу подтвердить тем, что…».

Что можно использовать для формулировки выводов:

«таким образом…»;
«подводя итоги…»;
«в заключении отметим, что…»;
«все вышеизложенное…».

«Наука беспощадна — она безапелляционно опровергает привычные каждому человеку заблуждения».

Выбранное к рассмотрению высказывание относится к социальной сфере. Она исследует общество, принципы взаимодействия ее социальных групп, отдельных индивидов и межличностные отношения.

Высказывание напрямую связано с наукой. Наука — форма человеческого познания, комплекс определенных проверенных знаний, отражающих закономерности развития человека, общества и природы.

На мой взгляд, автор в полной мере отразил существующую ситуацию, показал ее такой, как она есть. Действительно, новые и многочисленные открытия в корне меняют взгляды и представления многих людей.

Подтверждения этим словам можно легко найти в истории:

многие века люди считали, что наша планета плоская. Но после того, как Магеллан отправился в свое кругосветное путешествие, выяснилось, что она имеет форму шара;
долгое время считалось, что все планеты вращаются вокруг Земли. Но Коперник доказал, что это не так. Оказалось, что все планеты вращаются вокруг солнца.

Таким образом, исходя из приведенных примеров, можно сделать вывод, что научные открытия постоянно опровергают предыдущие знания. Это вынуждает людей менять свои убеждения.

Источник: https://Studently.ru/blog/esse/napisanie-esse-po-obschestvoznaniju/

Как писать эссе по обществознанию, готовые сочинения

В данной статье вы узнаете, как написать эссе по обществознанию. Примеры прилагаются. Прежде всего необходимо уяснить, что для того, чтобы научиться писать эссе по обществознанию, необходимо довольно продолжительное время. Нельзя без предварительной подготовки написать эссе, которое бы эксперты оценили на высокий балл.

Устойчивые навыки, хорошие результаты появляются через 2-3 месяца работы (примерно 15-20 написанных эссе). Именно систематические занятия, целеустремленность приносят высокую результативность.

Нужно отточить свои навыки на практике при непосредственной помощи и тщательном контроле учителя. 5-ege.ru поможет вам в написании.

В отличие от эссе по литературе или русскому языку, где четко оговаривается минимальный объем работы и допускается общее размышление («философствование» без конкретизации), в эссе по обществознании объем не ограничен, но его структура и содержание принципиально иные.

Эссе по обществознанию – это фактически ответ на вопрос: «Согласен ли я с данным высказыванием и почему?». Именно поэтому в эссе по обществознанию обязательно должны присутствовать строгая аргументация, научность и конкретизация.

В то же время, следует отметить, что часто в качестве темы эссе используются весьма парадоксальные, необычные высказывания, требующие образного мышления, нестандартного подхода к раскрытию проблемы.

Это неизбежно накладывает свой отпечаток на стиль сочинения-эссе, требует максимальной концентрации сил и внимания.

Также хотелось бы добавить, что экзаменационное эссе оцениваются конкретными людьми.

Чтобы эксперт, проверяющий в день от 50 до 80 работ, отметил какое-то эссе как заслуживающее внимание, данное эссе должно не только отвечать всем нижеизложенным требованиям, но и отличаться определенной оригинальностью, неординарностью и самобытностью – это подразумевается самим жанром эссе. Поэтому необходимо не только изложить научно-фактический материал по теме, но и приятно удивить нестандартностью и гибкостью своего мышления.

Алгоритм написания эссе во время ЕГЭ

Посмотрите также образцы эссе:

Прежде всего, во время экзамена необходимо правильно распределить время. Практика показывает, что для написания эссе необходимо отводить не менее 1-1,5 часа из 3,5 часов, отведенных на ЕГЭ по обществознанию. Целесообразнее всего приниматься за написание эссе после того, как были решены все остальные задания КИМа, т.к. данный вид работы требует максимальной концентрации усилий выпускника.
Внимательно прочитать все предложенные на выбор темы.
Выбрать те темы, которые понятны, т.е. – ученик должен четко представлять – о чем данное высказывание, что автор хотел сказать данной фразой. Для того, чтобы снять сомнения в том, правильно ли он понимает тему, выпускник должен своими словами переформулировать фразу, определив главную мысль. Ученик это может сделать устно или на черновике.
Из выбранных понимаемых высказываний необходимо выбрать одну тему – ту, которую лучше всего ученик знает. Необходимо отметить тот факт, что нередко экзаменуемые выбирают легкие, на их взгляд темы, но которые оказываются сложными при раскрытии темы из-за ограниченности научного и фактического материала по данной проблематике (иными словами – в самой фразе все сказано, ничего нельзя добавить). В таких случаях эссе сводится к простому изложению смысла высказывания в разных вариантах и оценивается экспертами из-за плохой доказательной базы низко. Поэтому выбирать тему эссе нужно так, чтобы ученик при его написании мог полностью показать полноту своих знаний и глубину своих мыслей (т. е. – тема должна быть выигрышной).
При выборе темы эссе необходимо обращать внимание и на то, к какой социальной науке отнесено данное высказывание. Практика показывает, что ряд фраз может относиться сразу к нескольким наукам. Например, высказывание И. Гете «Человек определяется не только природными качествами, но и приобретенными» может принадлежать и философии, и социальной психологии, и социологии. Соответственно содержание эссе должно различаться в зависимости от этого, т.е. должно соответствовать указанной базовой науке.
Эссе полностью писать на черновик не нужно. Во-первых – из-за ограниченного времени, во-вторых – из-за того, что в момент написания эссе приходят одни мысли, а в момент переписывания – другие, а переделать готовый текст значительно труднее, нежели создавать новый. На черновике выпускник делает только план своего эссе, примерные краткие наброски смысла фразы, своей аргументации, точек зрения ученых, понятий и теоретических положений, которые он собирается приводить в своей работе, а также примерный порядок их расположения друг за другом с учетом смысловой логики эссе.
В обязательном порядке ученик должен высказать свое личностное отношение к выбранной теме в четко выраженной формулировке («Я согласен», «Я не согласен», «Я не совсем согласен», «Я согласен, но частично» либо подобны по значению и смыслу фразы). Наличие личностного отношения является одним из критериев, на основе которых оценивается эссе экспертами.
В обязательном порядке выпускник должен изложить свое понимание смысла высказывания. Т.е. старшеклассник своими словами объясняет – что автор хотел сказать данной фразой. Целесообразнее это сделать в самом начале эссе. И если совместить требования данного пункта с положениями предыдущего, то вот как, например, будет выглядеть начало эссе по философии «Прежде чем говорить о благе удовлетворения потребностей, нужно определиться, какие потребности составляют благо»: «Я полностью согласен с высказыванием великого русского писателя второй половины XIX – нач. XX вв. Л.Н. Толстого, в котором он говорит о подлинных и мнимых потребностях».
Очень тщательно необходимо подходить к подбору аргументов для подтверждения своей точки зрения. Аргументы должны быть убедительными, обоснованными. В качестве аргументов используются данные соответствующих наук, исторические факты, факты из общественной жизни. Аргументация личностного характера (примеры из личной жизни) оцениваются наиболее низко, поэтому их применение в качестве доказательной базы нежелательно. Следует помнить, что любой личный пример легко «превратить» в пример из общественной жизни, из социальной практики, если писать о нем от третьего лица (например – не «Мне нахамила продавщица в магазине, тем самым нарушив мои права потребителя», а «Допустим, что гражданину С. продавщица нахамила. Тем самым она нарушила его права как потребителя». Количество аргументов в эссе не ограничено, но наиболее оптимальным для раскрытия темы являются 3-5 аргументов. Следует также помнить, что примеры из истории наиболее уместны в политологических, частично – в правоведческих и социологических темах, а также в философских темах, связанных с теорией социального прогресса. Примеры из социальной практики (общественной жизни) – в социологических, экономических, правоведческих темах. Данные соответствующих наук должны быть обязательно использованы при выборе любой из тем.
Использование терминов, понятий, определений в эссе должно быть грамотным, уместным, применительно к выбранной теме и науке. Эссе не должно быть перегружено терминологией, тем более, если данные понятия не связаны с выбранной проблемой. К сожалению, часть выпускников стараются вставить в свою работу как можно больше терминов, нарушая принцип целесообразности и разумной достаточности. Тем самым они показывают, что не научились грамотно использовать научную терминологию. Термин должен быть упомянут к месту, такое упоминание должно свидетельствовать о его правильном понимании.
Очень приветствуется, если выпускник в своем эссе указывает точки зрения других исследователей на рассматриваемую проблематику, дает ссылку на различные толкования проблемы и различные пути ее решения (если таковое возможно). Указание на иные точки зрения могут быть прямыми (например: «Ленин считал так:…, а Троцкий – иначе:…, а Сталин – не был согласен с ними обоими:…»), а могут быть опосредованными, неконкретизированными, неперсонифицированными: «Ряд исследователей считает так:…, другие – иначе:…, а некоторые – предлагают совершенно иное:…».
Очень приветствуется, если в эссе указывается – кем был автор данного высказывания. Указание должно быть кратким, но точным (см. пример в п. 8). Если аргументируя свою позицию по указанной проблематике уместно упоминание взглядов автора фразы, это необходимо сделать.
Аргументы должны быть изложены в строгой последовательности, внутренняя логика изложения в эссе должна четко прослеживаться. Ученик не должен перескакивать с одного на другое и вновь возвращаться к первому без объяснения и внутренней связи, стыковки отдельных положений своей работы.
Завершать эссе необходимо выводом, в котором кратко подводится итог размышлениям и рассуждениям: «Таким образом, на основании всего вышеизложенного, можно утверждать, что автор был прав в своем высказывании».

Я полностью согласен с высказыванием известного французского социалиста, историка и политического деятеля первой половины ХХ века Жана Жореса, в котором он говорит об особенностях революционного пути общественного прогресса, об отличительных чертах революции.

Действительно, революция – это один из путей прогресса, движение вперед, к более лучшим и сложным формам организации общественного устройства.

Но так как революция есть коренная ломка всего существующего строя, преобразование всех или большинства сторон общественной жизни, происходящее за короткий промежуток времени, то эта форма прогресса всегда сопровождается большим количеством жертв и насилия.

Если мы вспомним революционный 1917 год в России, то увидим, что обе революции повлекли за собой жесточайшую конфронтацию в обществе и стране, вылившуюся в страшную Гражданскую войну, сопровождавшуюся небывалым ожесточением, миллионами погибших и пострадавших, невиданной до тех пор разрухой в народном хозяйстве.

Если мы вспомним Великую Французскую революцию, то тоже увидим разгул якобинского террора, гильотину, «работающую» без выходных и череду непрекращающихся революционных войн.

Если мы вспомним Английскую буржуазную революцию, то также увидим гражданскую войну, репрессии против инакомыслящих.

А когда посмотрим на историю США, то увидим, что обе буржуазные революции, прошедшие в этой стране, имели форму войны: сначала – войны за независимость, а затем – Гражданской войны.

Перечень примеров из истории можно продолжать и продолжать, но везде, где бы не происходила революция – в Китае, в Иране, в Нидерландах и т.д. – везде она сопровождалась насилием, т.е. варварством с позиции цивилизованного человека.

И пусть иные мыслители возвеличивали революцию (как, например, Карл Маркс, утверждавший, что революции – это локомотивы истории), пусть реакционеры и консерваторы отрицали роль революций в общественном прогрессе, мне ближе точка зрения Ж.Жореса: да, революция – способ прогресса, движение к лучшему, но совершаемое варварскими методами, то есть с применением жестокости, крови и насилия. Насилием нельзя создать счастья!

На небольшой балл

В своей цитате автор говорит о революции и о прогрессе. Революция – это способ преобразования действительности в короткое время, а прогресс – это движение вперед. Революция не является прогрессом. Ведь прогресс- это реформа.

Нельзя сказать, что революция не дает положительных результатов – например, русская революция позволила рабочим и крестьянам избавиться от тяжелого положения. Но по определению революция не является прогрессом, ибо прогресс – это все хорошее, а революция – это плохое.

Источник: https://5-ege.ru/esse/

Как писать эссе по обществознанию ЕГЭ?

Эссе по обществознанию – это последнее, 29 задание ЕГЭ. Вам на выбор даются пять цитат, соответствующих отдельным блокам наук: философии, экономики, социологии (социальной психологии), политологии и правоведения. Вы выбираете одну из тем и пишите по ней эссе.

Критерии оценивания эссе

В данном виде письменной работы вам нужно:

Выбрать одно из пяти высказываний каких-либо популярных и великих личностей и сформулировать одну из идей (не проблем!) на ваше усмотрение и развёрнуто раскрыть его.
Использовать теоретические понятия для точного и полного раскрытия выдвинутой вами идеи.
Для подтверждения идеи привести два аргумента из разных источников, развёрнуто их описать и связать с выбранной вами идеей.

Всего за эссе по обществознанию вы можете получить 6 баллов. Однако если вы неправильно выдвинули идею, то вся работа оценивается в 0 баллов и дальше не проверяется.

План эссе по обществознанию

Для написания правильной работы вам нужно следовать приведённым пунктам:

Сделать вступление.
Написать теоретическую часть.
Первый аргумент и его пояснение.
Второй аргумент и его пояснение.
Вывод.

Минимальное количество слов, которые необходимо написать в эссе, не указывается, поэтому вы можете писать работу любой длины.

Вступление

В этом пункте (первый абзац) вам нужно сформулировать одну из идей выбранного вами высказывания и объяснить его смысл.

Пример:

«Выработка бюджета есть искусство равномерного распределения разочарований». (М. Станс). – Это цитата по экономики, которое говорит о государственном бюджете (идея), её смысл заключается в том, что от того, как и куда распределяется расходная статья этого бюджета зависит настроение населения государства (смысл цитаты).

Таким образом вам необходимо работать с любым высказыванием, определяя его идею и раскрывая смысл.

Для вступления вы можете использовать следующие клише:

В своём высказывании/ цитате (ФИО автора) говорит о…
Смысл её/ его слов заключается в следующем: …

Это универсальные предложения, которые подойдут под любое высказывание.

НО! Эссе по обществознанию меняется, и, согласно новым критериям, нужно писать именно об идее, а не проблеме. Также не нужно писать об актуальности, потому что это устаревший шаблон, который раздражает большинство экспертов.

Теоретическая часть

В этом пункте вам нужно доказать первый абзац, опираясь на теоретические знания, то есть привести не меньше 3 понятий, относящихся к данной идее, раскрыть их значение, связать друг с другом и с выбранной темой. Заметьте, что вам не просто нужно написать определения понятий, но и пояснить их, порассуждать об их связи, об отношение к идее.

Также не нужно писать лишних понятий, не имеющих ничего общего с выбранной темой, то есть, если вы пишите о государственном бюджете, то и понятие берите, относящие к нему – сам госбюджет, его доходная и расходная части, пути, по которым деньги распределяются, источники доходной части и др.

Как таковых клише для этой части нет, но вы можете начать абзац со слов: «Для подтверждения этой идеи обратимся к теории».

Первый и второй аргументы

С этой частью у многих учеников возникают большие проблемы, ведь порой привести два примера из разных источников бывает сложно. Но всегда нужно быть хитрее, ведь источники аргументов можно придумать самим.

Например, у нас идея роли налогов в государстве. Первый аргумент у нас касается какой-либо развитой страны с высокими налогами. Допустим, Швеция. И его мы можем начать со слов:

«Примером для подтверждения этой идеи может послужить статья, которую я прочитал(а) в источнике (название газеты, журнала, телеканала и др.)» Далее описываем ситуацию с налогами в Швеции и делаем мини-вывод о высоких налогах и их влиянии на уровень развития страны.

В качестве второго примеры мы можем привести отсталую страну, у которой минимальные налоги, но и уровень жизни тоже очень низкий, например, Никарагуа или Зимбабве. И начинаем наш второй аргумент:

«Кроме того, из школьного курса (географии, истории, обществознания, ОБЖ и другие) мне известно о такой стране с…». Далее описываем положение бедной страны и связываем его с низкими налогами.

Заметьте, что аргументы имеют схожую структуру, но так как мы указали, разные источники, то спокойно получает 2 балла по этому критерию.

Главное указывайте точное название источника, не говорите, что просто услышали его, а конкретное напишите где именно.

Вывод

Критерия, который относится к выводу, нет, но это не значит, что заключение не нужно писать. Вы можете закончить на аргументах, но так ваше эссе не будет выглядеть законченным и цельным, поэтому вывод стоит написать.

В этом абзаце вы просто кратко подводите итог всему написанному выше, используя следующие клише:

«Таким образом, оба приведённых примеры ещё раз доказывают…»

Алгоритм написания эссе:

Внимательно прочитать все высказывания. Выделить одну или несколько основных идей. Сформулировать один или несколько тезисов в контексте высказывания, которые требуют обоснования.
Подумать какие термины и положения из курса обществознания можно отнести к данному высказыванию и написать их.
Корректность использования понятий, теоретических положений, рассуждений и выводов.
Качество приводимых фактов и примеров:
- примеров должно быть не менее двух, но можно привести и больше.
- в качестве источников могут использоваться факты общественной жизни, личного социального опыта (прочитанные книги, просмотренные кинофильмы), материалы учебных предметов (истории, географии и др.).
- они должны быть приведены без ошибок, конкретные и развернутые
- пример должен иллюстрировать заявленное суждение, поэтому не стремитесь разместить их в конце текста.

Источник: https://bingoschool.ru/blog/230/

Шаблон к эссе по Обществознанию ЕГЭ-2020

Доброго времени суток, читатель. Сегодня мы ознакомимся с планом написания эссе по обществознанию формата ЕГЭ-2020.

Для начала стоит ознакомиться с указаниями к работе и критериями оценивания задания. (Данную информацию можно найти в интернете)

1. Введение

(1-2 предложения)

В эссе по обществознанию этот пункт плана можно опустить и сразу перейти к раскрытию смысла исходного высказывания. За это баллы не снижаются. В данной части можете порассуждать над проблемой поставленной автором.

2. Раскрытие смысла высказывания

(2-3 предложения)

Полностью приводить цитату не обязательно,достаточно будет сослаться на её автора и изложить смысл фразы своими словами. Помните, что в отличии от сочинения по русскому языку, где обязательно вычленение проблемы, эссе по обществознанию может быть посвящено и явлению, и процессу, и просто констатации факта.

Можно использовать шаблоны:

«В предложенном высказывании N (известный философ,экономист, знаменитый писатель) рассматривает (описывает, рассуждает о…) таком явлении (проблеме, процессе) как…, трактуя его как…»
«Смысл высказывания (выражения) N состоит в том, что…»

3. Теоретическая часть

(3-4 предложения)

Здесь необходимо подтвердить или опровергнуть точку зрения автора, используя специальную терминологию, опираясь на знания, полученные в школе. Если вы согласны с точкой зрения автора — то эта часть представляет для вас перевод исходной фразы на «язык учебника»

4. Фактическая часть

(4-6 предложений)

Здесь нужно привести минимум два примера, подтверждающих тезисы, выдвинутые в прошлом абзаце. В этой части лучше избегать обобщений и говорить о конкретике. Не забывайте указывать источники информации.

Можно использовать шаблоны:

«В научной литературе неоднократно описывались эксперименты, посвященные…»
«Как мы знаем из школьного курса обществознания…»
«Писатель N в своём романе «(название романа)» поднимает данную ситуацию»

5. Заключение

(1-2 предложения)

Поскольку эссе по обществознанию представляет собой доказательство теоретического положения — можно завершить эссе, подводя итог сказанному.

Можно использовать шаблоны:

«Таким образом, и примеры из жизни, и читательский опыт позволяют утверждать, что (переформулированный основной тезис)»

Источник: https://zen.yandex.ru/media/id/5c59c68717200700ad670831/5e0dd2bc4e057700b19f7028

Схема написания ЭССЕ по обществознанию 2020 уебный год | Материал для подготовки к ЕГЭ (ГИА) по обществознанию (11 класс):

План-схема действий	Примеры	Рабочая колонка
1. Сформулируйте идею (идеи), затронутые автором.	В данном высказывании автор (например, Аристотель) затрагивает идею о…(указать какую) В высказывании содержится идея (идеи) о… Автор убежден в том, что … Автор обращает наше внимание на …	1
2. Раскрыть (пояснить) затронутую автором идею (идеи).	Эта тема волнует многих современников, потому что… Тема особенно актуальна для всего человечества… Моя семья заинтересована в …. Данная идея является актуальной в условиях глобализации и интеграции современного общества. Описать различные точки зрения на затронутую автором идею (идеи) или различные подходы к ее решению (аспекты).
3. Ваша позиция, ваше видение проблемы	Позиция автора не оставляет сомнений… Я безусловно согласен с … Автор безусловно прав в том, что …, но…
4. Теоретически обосновать свою позицию, применив обществоведческие знания по данной теме, корректно используя необходимые термины и понятия	Рассмотрим высказывание с точки зрения экономической (политической, духовной, социологической) теории… Обратимся к теоретическому смыслу высказывания… В экономической (политической, духовной, социологической) теории данное высказывание имеет свои основания… Рассуждения должны быть последовательными и непротиворечивыми, достоверными с точки зрения общественных наук.	2
5. Взаимосвязь и правильность терминов	Корректно используются термины, по каждому из них сделан вывод.	1
6.Привести конкретные примеры для иллюстрации приведенной идеи (идей)	В качестве примера можно привести следующий факт из общественной жизни… Данная ситуация подтверждается жизненной практикой… Эти идеи прослеживаются в произведении … Каждый пример должен быть сформулирован развернуто, подтверждать указанную идею, быть явно связан с идеей, затронутой автором.	2
7. Краткий вывод по поднятой в цитате идее	Таким образом, …. Несомненно, что …
Итого:		6

Учимся писать эссе. Подготовка к ЕГЭ по обществознанию

1. Учимся писать эссе

Подготовка к ЕГЭ по
обществознанию

2. Критерии оценивания эссе

К1 – Раскрытие смысла высказывания
Критерий К1 является
определяющим!!!
Если экзаменуемый в принципе не
раскрыл (или раскрыл неверно)
смысл высказывания и эксперт
выставил по критерию К1 0 баллов,
то ответ дальше не проверяется!!!

3. Критерии оценивания эссе

К2 – Характер и уровень
теоретической аргументации
Наличие ошибочных с точки зрения научного
обществознания положений ведёт к снижению оценки по
этому критерию на 1 балл
Избранная тема раскрывается с опорой на соответствующие
понятия, теоретические положения, рассуждения и выводы
2
В ответе приводятся отдельные, относящиеся к теме, но не
связанные между собой и другими компонентами
аргументации, понятия или положения
1
Аргументация на теоретическом уровне отсутствует (смысл
ключевых понятий не объяснён; теоретические положения,
рассуждения и выводы отсутствуют).
ИЛИ Используются понятия, положения и выводы, не
связанные непосредственно с раскрываемой темой
0

4. Критерии оценивания эссе

К3 – Качество фактической аргументации
Аргументы, содержащие фактические и смысловые ошибки,
приведшие к существенному искажению сути высказывания и
свидетельствующие о непонимании используемого
исторического, литературного, географического и (или)
другого материала, не засчитываются при оценивании
Факты и примеры, относящиеся к обосновываемому (-ым)
тезису (-ам), почерпнуты из различных источников:
используются сообщения СМИ, материалы учебных предметов
(истории, литературы, географии и др.), факты личного
социального опыта и собственные наблюдения. Приведено не
менее двух примеров из различных источников (примеры из
разных учебных предметов рассматриваются в качестве
примеров из различных источников)
2
Фактическая аргументация, относящаяся к обосновываемому
(-ым) тезису (-ам), дана с опорой только на личный
социальный опыт и житейские представления. ИЛИ
Приведены относящиеся к обосновываемому (-ым) тезису (-ам)
примеры из источника одного типа. ИЛИ Приведён только
один относящийся к обосновываему (-ым) тезису (-ам) пример
1

5. Критерии оценивания эссе

Максимальный балл – 5
При всём разнообразии подходов к
технологии написания эссе по
обществознанию можно выявить ряд
требований, которые в любом случае
необходимо выдержать:
1) адекватное понимание проблемы и
смысла высказывания;
2) соответствие содержания эссе
заявленной проблеме;

6. Критерии оценивания эссе

3) выделение и раскрытие в эссе
основных аспектов проблемы, на
которые указывает автор
высказывания;
4) раскрытие аспектов проблемы в
заданном научном контексте;
5) чёткая определенность позиции
учащегося, его отношение к проблеме,
к мнению автора высказывания;
6) обоснование собственной позиции на
теоретическом уровне;

7. Критерии оценивания эссе

7) подкрепление приведённых
теоретических положений
осмысленными фактами общественной
жизни, социального поведения,
личного опыта;
8) логичность рассуждений;
9) отсутствие обществоведческих
(сущностных, терминологических) и
иных (фактических, логических,
этических) ошибок;
10) соответствие эссе требованиям жанра
и нормам русского языка.

8. Структурные элементы эссе по обществознанию

1) цитата;
2) проблема, поднятая автором, её
актуальность;
3) смысл высказывания;
4) собственная точка зрения;
5) аргументация на теоретическом
уровне;
6) фактическая аргументация – два
примера из социальной практики,
истории, литературы,
подтверждающих верность
высказанных суждений;
7) вывод.

9. Работа с черновиком

Для того, чтобы логически правильно
построить работу, не пропустить
ничего
важного,
избежать
пространных
рассуждений,
на
черновике
можно
использовать
таблицу, обозначив в ней основные
структурные элементы будущего
эссе.

10. Работа с черновиком

1. Цитата
2. Проблема, поднятая
автором, её
актуальность
3. Смысл высказывания
4. Собственная точка
зрения
5. Теоретическая
аргументация
7. Вывод
6. Фактическая
аргументация

11. Алгоритм написания эссе по обществознанию

1. Сделайте осмысленный выбор цитаты для
работы. Запишите её в первый раздел
черновика.
2. В графу 2 впишите сформулированную
проблему
высказывания.
Выявление
проблемы осуществляется в процессе
обобщения. Вам необходимо за частным
мнением автора увидеть общий вопрос, на
который он отвечает. Необходимо помнить,
что само по себе высказывание автора – это
лишь один подход к решению той или
иной обществоведческой проблемы. Здесь
же
укажите
её
актуальность
в
современных условиях.

12. Алгоритм написания эссе по обществознанию

3. Запишите основную мысль автора в
раздел 3. Не стоит повторять цитату
дословно, главное – раскрыть смысл
высказывания. Можно использовать
следующие клише:
«Смысл данного высказывания состоит
в том, что…»
«Автор обращает наше внимание на
то, что…»
«Автор убеждён в том, что…»

13. Алгоритм написания эссе по обществознанию

4.
Определите свою позицию к
высказыванию автора. Здесь можно
согласиться с автором полностью
или
частично,
опровергнув
определённую часть высказывания,
или поспорить с автором, высказав
противоположное мнение.
Сформулированное
собственное
мнение по проблеме запишите в
графу 4 черновика.

14. Алгоритм написания эссе по обществознанию

5.
Подберите
теоретические
аргументы
собственной позиции по данной проблеме.
Для этого необходимо вспомнить основные
термины,
теоретические
положения.
Мысленно представьте себе словарь по
обществознанию, с которым вы работали
дома и на уроке, текст параграфа в
учебнике, схемы, составленные в тетради,
объяснения учителя. В графу 5 черновика
выпишите понятия, противоречия, тезисы,
обобщения. При этом следует помнить, что
они должны раскрывать и подтверждать
высказанную вами позицию. Помните, что
наличие ошибочных с точки зрения
научного обществознания положений ведёт
к снижению оценки по этому критерию на 1
балл.

15. Алгоритм написания эссе по обществознанию

6.
Подтвердите доказываемую мысль
фактами и примерами, почерпнутыми
из различных источников. Можно
использовать
сообщения
СМИ,
материалы
учебных
предметов
(истории, литературы, географии и
др.), факты личного социального опыта
и
собственные
наблюдения.
Необходимо привести не менее двух
примеров из различных источников
(примеры
из
разных
учебных
предметов рассматриваются в качестве
примеров из различных источников).

16. Алгоритм написания эссе по обществознанию

6.
Фактические аргументы должны
иллюстрировать
и
подкреплять
теоретические
положения,
использованные для обоснования
собственной позиции.
При отборе фактов, примеров из
общественной жизни и личного
социального опыта, необходимых
для подтверждения своей позиции,
мысленно ответьте на вопросы:

17. Алгоритм написания эссе по обществознанию

1) Подтверждают ли они моё мнение?
2) Не могут ли они быть истолкованы подругому?
3) Не противоречат ли они высказанному
мною тезису?
4) Убедительны ли они?
Если вы уверены, что приведенные
примеры действительно доказывают
вашу точку зрения, запишите их в
графу 6 черновика.
Следуя данным рекомендациям, вы
сможете
строго
контролировать
уместность приводимых аргументов и
примеров и не отойдёте от темы.

18. Алгоритм написания эссе по обществознанию

7.
Сформулируйте вывод. Он не
должен
дословно
совпадать
с
суждением,
выбранным
для
основания: вывод сводит воедино в
одном-двух предложениях основные
идеи аргументов и подводит итог
рассуждений,
подтверждающих
верность или неверность суждения,
ставшего темой эссе.

19. Алгоритм написания эссе по обществознанию

7.
Для формулирования проблемного
вывода могут быть использованы
фразы-клише:
«Таким образом, можно сделать вывод…»
«Подводя черту, хотелось бы отметить,
что…»
Вывод записывается в черновике в графу
7. Здесь же можно перечислить
вопросы, которые связаны с темой, но
остались нераскрытыми.

20. Алгоритм написания эссе по обществознанию

8. Оформите полученный материал в виде
эссе: составьте текст, используя словасвязки,
обращая
внимание
на
грамотное
написание
обществоведческих терминов. Текст
эссе разбейте на абзацы, каждый из
которых должен выражать отдельную
мысль. При этом соблюдайте принцип
красной строки.

21. Алгоритм написания эссе по обществознанию

Готовое эссе прочитайте, на полях
сделайте пометки, вставки, затем
проанализируйте
на
предмет
соответствия критериям, используемым
для оценки работы:
К1 – определение проблемы и раскрытие
смысла высказывания
К2 – характер и уровень теоретической
аргументации
К3 – качество фактической аргументации.

22. Примеры

1. Цитата
«Создаёт человека природа, но развивает
и образует его общество».
(В.Г. Белинский)
2. Проблема,
поднятая
автором, её
актуальность
Проблема биосоциальной сущности
человека, механизмы социализации.
3. Смысл
высказывания
Автор утверждает, что человек обладает
двойственной сущностью, включающей в
себя биологическую основу и социальную
составляющую. Белинский определяет
ведущую роль общества в становлении
личности.
Я согласен с мнение В.Г. Белинского
4. Собственное
мнение

23. Примеры

5. Для теоретической
6. Фактическая аргументация
аргументации необходимо
раскрыть тезисы и
1. Длительное отсутствие сна у
понятия:
человека разрушает его способность
человек – живой
организм
биологические
потребности,
биологически
наследуемые черты;
понятие социализации,
её этапы, механизмы,
направления;
агенты социализации;
роль социального
контроля в
формировании личности.
7. Вывод
к познавательной деятельности, к
адекватному поведению,
самоконтролю.
2. Социальная изоляция в первые
месяцы и годы жизни ребёнка может
привести к тяжёлой эмоциональной
неустойчивости и умственной
отсталости, к т.н. «синдрому
Маугли». Синдром Маугли обычно
развивается у детей, брошенных
родителями. У ребёнка не
вырабатывается практика речи,
прямохождения, общения и других
необходимых человек навыков.
Человеческий ребёнок может стать
человеком в полном смысле этого слова
только в обществе.

24. Примеры

1. Цитата
«Свобода одного заканчивается там, где
начинается свобода другого».
(М. Бакунин)
2. Проблема,
поднятая
автором, её
актуальность
Проблема свободы личности в обществе
является актуальной в условиях
формирования правового государства.
3. Смысл
высказывания
Автор утверждает, что человек абсолютно
свободным в общстве быть не может.
Я согласен с мнение М. Бакунина
4. Собственное
мнение

25. Примеры

5. Для теоретической
6. Фактическая аргументация
аргументации необходимо
раскрыть тезисы и
1. Право слушать громкую музыку,
понятия:
заниматься творчеством (КоАП РФ
свобода;
границы свободы;
свобода и
ответственность;
социальные гарантии
свободы;
закон как ограничитель
свободы в правовом
государстве.
7. Вывод
вводит ограничение до 22.00) не
должно препятствовать
осуществлению права на отдых
других людей.
2. Свобода предпринимателя в области
производства продуктов питания
ограничивается требованиями
соблюдения определённых
санитарных правил, установленных
законом.
В современном цивилизованным
обществе нет и не может быть
абсолютной свободы.

26. Примеры

как писать, план, клише, критерии оценки в 2021

Эссе — важная часть ЕГЭ по обществознанию. Чтобы получить высокий балл, нужна крепкая теоретическая база по предмету, начитанность, наблюдательность, способность анализировать, а также излагать свои мысли на бумаге. Мы приготовили несколько советов, чтобы помочь вам подготовиться к этому заданию.

Описание задания

Задание заключается в том, что экзаменуемому необходимо написать мини-сочинение на основе одного из предложенных высказываний. Каждое высказывание соотносится с определенным блоком из обществознания. Соответствующий блок указан напротив цитаты, это может быть социология, политология, экономика, философия, правоведение.

При раскрытии темы необходимо оперировать понятиями, терминами, категориями того блока, к которому относится выбранное высказывание.

Структура эссе по обществознанию

Алгоритм написания эссе включает в себя обязательные элементы и этапы, выполнение которых поможет получить высший балл:

главная цитата;
раскрытие сути высказывания;
собственный взгляд на раскрываемую проблему;
теоретическая аргументация;
практическая аргументация;
вывод.

Источник: pixabay.com

Начать стоит с грамотного подбора высказывания. Возможно, у вас есть «любимый» блок, тогда выбираем цитату из него. Если же нет или цитата не позволяет в полной мере показать ваши знания, то удобнее сделать выбор следующим образом: подобрать несколько подходящих терминов к каждому из высказываний и остановиться на том, к которому это было сделать проще.

Далее следует четко описать проблему и ее актуальность, раскрыть основную идею высказывания, свое отношение к ней, показать, согласны ли вы с автором или нет, почему. Это главное условие успешного написания эссе, так как если за этот пункт будет 0 баллов, то и за все эссе тоже. Напоминаем, что раскрыть идею — значит определить, что именно хотел сказать автор цитаты.

Из идей, которые вы описали, нужно сформулировать несколько теоретических суждений (минимум 2), описывая их соответствующими научными терминами и понятиями. В этом пункте вы должны продемонстрировать свою теоретическую базу по предмету, поэтому постарайтесь вспомнить подходящие определения, функции, характеристики.

После того, как была закончена теоретическая аргументация, нужно подкрепить все написанное ранее практическими примерами. Источниками для этого могут быть произведения искусства и литература, история, примеры из общественной жизни, а также личный социальный опыт. Важно помнить, что фактические аргументы должны быть из разных источников, то есть если вы описали свой жизненный опыт, то далее в качестве примера стоит использовать историческую сводку.

В выводе подытоживается весь написанный текст. Следует написать, что используемые примеры и аргументы помогают понять суть высказывания, также здесь следует пересказать цитату своими словами, чтобы еще раз показать, что вы поняли сказанное автором.

Правила написания эссе

Напомним об основных моментах, которые стоит держать в фокусе при написании эссе:

смысловое единство — каждое предложение должно быть связано с предыдущим, нельзя резко переключаться с темы на тему;
употреблять проверенные факты и понятную терминологию — используйте только те понятия и факты, в точности которых вы уверены, если вы будете ссылаться на факт с ошибкой, вам могут не только не поставить балл, но и снять его;
не отвлекаться от заданной темы — идею стоит раскрывать полно и подробно, при этом держа в фокусе главную мысль, для этого лучше составить план и следовать ему;
аргументировать суждения и выводы — каждую идею нужно подтверждать как теоретически, так и практически;
цитаты и примеры, подтверждающие написанное, — аргументация должна соответствовать вашим утверждениям, не противоречить им, а убеждать в правоте.

Критерии оценки эссе в 2021

Эссе оценивает по четырем критериям, за соответствие этим требованиям максимально можно получить 6 баллов.

Первый критерий — раскрытие смысла высказывания. То есть в цитате следует найти идею, которая связана с курсом, а также выделить вашу законченную мысль, которую далее и нужно будет обосновывать. Если по этому критерию 0 баллов, то и за все эссе ставится 0.

Второй критерий — теоретическое обоснование идеи. Использование терминов, понятий, теорий, которые напрямую связаны с высказанной мыслью. Теоретическое содержание вашего эссе должно складываться в единую цепочку рассуждений.

Третий критерий — правильное использование понятий, теоретических положений, рассуждений и выводов. Балл выставляется за то, что нет ошибок в фамилиях, терминах, теориях.

Четвертый критерий — качество приводимых фактов и примеров. Приводимые примеры должны быть напрямую связаны с выдвинутыми тезисами, а также быть развернутыми, подробными и понятными.

Фразы-клише для использования в эссе

Используйте шаблоны и фразы-клише в своем эссе. Лучше потратить время на описание проблемы или аргументацию, чем на попытку более красиво сформулировать фразу.

Источник: pixabay.com

Фразы для формулирования проблемы высказывания

автор хотел донести мысль о том…
смысл приведенного высказывания состоит в…
автор обращает внимание на…
актуальность поднятой проблемы состоит в…

Фразы для выражения своей позиции

нельзя не согласиться с автором данного высказывания…
я согласен с автором в том, что…
я придерживаюсь точки зрения…
на мой взгляд, в высказывании отражается…

Фразы для аргументации

рассмотрим высказывание с точки зрения…
обратимся к теоретическому смыслу высказывания / примерам из истории…
данное высказывание имеет основание в…
для обоснования данного высказывания…
факты общественной жизни говорят…

Фразы для формулирования вывода

таким образом…
следовательно…
в заключении можно сделать вывод…
на основании вышесказанного, можно утверждать…

Пример готового сочинения по обществознанию

Пример готового сочинения можно посмотреть здесь.

А если вы постоянно заняты подготовкой к экзаменам, и не остается времени на выполнение заданий по учебе, ФениксХелп с радостью поможет.

КАК НАПИСАТЬ ЭССЕ ПО ОБЩЕСТВОЗНАНИЮ

ЭССЕ СЛОЖНЫЙ ПЛАН РАЗВЕРНУТОГО ОТВЕТА

ЭССЕ СЛОЖНЫЙ ПЛАН РАЗВЕРНУТОГО ОТВЕТА Эссе это размышление на оригинальную тему с использованием имеющихся обществоведческих знаний. Цель эссе состоит в раскрытии смысла высказывания, а также в представлении

Подробнее Сергеев Алексей Валерьевич
Структура эссе 1. Цитата. 2. Проблема, поднятая автором; её актуальность. 3. Смысл высказывания. 4. Собственная точка зрения. 5. Аргументация на теоретическом уровне. 6. Не менее двух примеров из социальной
Подробнее ЭССЕ ПО ОБЩЕСТВОЗНАНИЮ
ЭССЕ ПО ОБЩЕСТВОЗНАНИЮ Клише для написания эссе Вступление Основная часть Заключение Для меня эта фраза является ключом к пониманию… Во-первых,… Во-вторых,… В-третьих,… Таким образом,… Выбор
Подробнее ПРАВИЛА НАПИСАНИЯ ЭССЕ
ПРАВИЛА НАПИСАНИЯ ЭССЕ Каковы литературные характеристики эссе? Как успешно применить литературную его сторону для написания выигрышного эссе? Эссе (с французского еssai — «попытка, проба, очерк») — прозаическое
Подробнее Как написать эссе по обществознанию.
Как написать эссе по обществознанию. Эссе по обществознанию «Краткий словарь литературоведческих терминов» трактует эссе как «разновидность очерка, в котором главную роль играет не воспроизведение факта,
Подробнее Пояснительная записка
Пояснительная записка Элективный курс «От текста к творчеству» предназначен для 10 класса средней школы и ориентирован на учащихся, желающих совершенствовать умения свободно выражать свои мысли и чувства
Подробнее ОК-1, ОК-6, ОК-7, ОПК-2, ПК-1, ПК-2
Аннотация рабочей программы дисциплины Б1.В.ДВ.13.1 «Управление общественными отношениями». Цели освоения дисциплины Целью освоения дисциплины Управление общественными отношениями является приобретение
Подробнее ГИА-9 ( ) По тексту 2,4 варианта
ГИА-9 (27.09.2012) По тексту 2,4 варианта 2 вариант 4 вариант А1 2 А1 1 А2 1 А2 2 А3 4 А3 3 А4 3 А4 1 А5 1 А5 2 А6 2 А6 3 А7 4 А7 4 В1 Позорить, бесчестить,бесславить В1 Удивленно,изумленно,испуганно В2
Подробнее 1. Пояснительная записка
1. Пояснительная записка 1.1. Рабочая программа по элективному предмету «Актуальные вопросы изучения обществознания» разработана в соответствии с учебным планом ГБОУ школы 113. Рабочая программа по элективному
Подробнее РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПЕДАГОГА
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПЕДАГОГА Ушакова Александра Михайловича Ф.И.О. по учебному курсу: «Практическое обществознание». 9 класс 204-205 учебный год Пояснительная записка. Актуальность: Данный курс предназначен
Подробнее Планируемые результаты освоения курса
Приложение 2.7 К Основной образовательной программе основного общего образования, утвержденной приказом МАОУ лицей 39 от 04.2. 207 г. 94 Рабочая программа курса внеурочной деятельности «Учимся работать
Подробнее Пояснительная записка
Пояснительная записка Дополнительное образование расширяет возможности детей и подростков в получении знаний, умений и навыков, которые позволят успешно адаптироваться в социальной среде, сделать правильный
Подробнее Урок 3. Введение 2. Все науки об обществе.
Урок 3 Введение 2. Все науки об обществе. 1. Цели урока в соответствии с линиями развития. Умение понимать связи между людьми в обществе ученики получают представление о сферах общественной жизни и осознают
Подробнее Памятка: как писать сочинение?
Памятка: как писать сочинение? 1. Введение в проблему. 2. Формулировка проблемы, затронутой в предложенном тексте. 3. Комментирование обозначенной проблемы. 4. Формулировка авторской позиции. 5. Высказывание
Подробнее ЭССЕ ПО ОБЩЕСТВОЗНАНИЮ
ЭССЕ ПО ОБЩЕСТВОЗНАНИЮ Что такое эссе? ЭССЕ Фр. essai опыт, проба, попытка, набросок, очерк Лат. exagium — взвешивание Прозаическое сочинение небольшого объема и свободной композиции, трактующее частную
Подробнее РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПЕДАГОГА
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПЕДАГОГА Колесниковой Ольги Викторовны Ф.И.О. по учебному курсу: «Практическое обществознание». 9 класс 204-205 учебный год Пояснительная записка. Актуальность: Данный курс предназначен
Подробнее Пояснительная записка
Пояснительная записка Программа элективного курса предназначена для учащихся 10-11 классов различных профилей, мотивированных на сдачу вступительного экзамена в ВУЗ по обществознанию и рассчитана на: 10
Подробнее Пояснительная записка
Пояснительная записка ЕГЭ по обществознанию относится к числу тех предметов, которые являются наиболее востребованными. Программа элективного курса «Подготовка к ЕГЭ по обществознанию» предназначена для
Подробнее Пояснительная записка
Пояснительная записка Введение в качестве итоговой формы аттестации по русскому языку в 11 классе итогового сочинения, целью которого задаются новые требования к качеству подготовки выпускников, ставит
Подробнее Эссе на 6/6 по обществознанию: пошаговый план и примеры работ с реального ЕГЭ | Подготовка к ЕГЭ и ОГЭ | Умскул
Структура и алгоритм написания эссе, разбор каждого блока, 55 примеров эссе на максимальный балл в этой статье.
Написать пару эссе за год – рисковать не научиться верно определять смысл высказывания. Нужна практика с самого начала подготовки. Поэтому учимся писать эссе уже сейчас!
Структура эссе (мини-сочинения) ЕГЭ по обществознанию
1 абзац – Смысл высказывания
2 абзац – Теория
3 абзац – Согласие с автором
источник
аргумент 1
4 абзац – Другой источник
аргумент 2
5 абзац – Вывод
Пока выглядит не очень понятно, давай рассмотрим подробнее.
Раскрытие смысла высказывания
Неправильно раскрыл – 0 баллов за всё эссе
Сначала выдели ключевые слова и аспекты, которые нужно раскрыть, чтобы ничего не упустить
Не переписывай цитату дословно, это не принесет тебе баллов
Главное – покажи суть, смысл высказывания
В большинстве случаев перефразировать недостаточно
За метафорами и сравнениями всегда скрываются конкретные обществоведческие понятия, важно их определить
Можно обозначить проблему, но как дополнение смысла. Такого критерия как «проблема» нет в мини-сочинении по обществознанию
Теоретическое содержание
Важна логическая цепь: движение твоей мысли
Главное – раскрыть тезис и доказать на теории, что автор прав (или нет, но с этим осторожнее)
Маленький объем не прокатит, написать 2 определения недостаточно
Не пиши бессвязно всё, что знаешь, а логически связывай
Теория должна быть в рамках выбранного блока. Не нужно в эссе по экономике писать политические термины
Лучше написать мини-вывод в конце теории, чтобы подтвердить тезис. «Исходя из вышесказанного, мы можем сказать о том, что…»
Факты и примеры (аргументы)
Нужно написать 2 аргумента
Аргументы должны раскрывать тезис с разных сторон: положительной и отрицательной
Аргумент должен быть согласован с теорией
Важен ход мысли, рассуждения, а не просто иллюстрация
Источники для аргументации: СМИ, личный социальный опыт, история. Рекомендую СМИ и историю. Аргументы должны быть из разных источников.
Алгоритм написания эссе
Успокоиться
Посмотреть на темы, выбрать ту, в которой ты можешь раскрыть смысл и теорию, а также аргументы (но в крайнем случае их можно придумать)
Составь небольшой план: что написать, чтобы закрыть все критерии
Начинай работать (если до конца экзамена больше часа, можно написать на черновик, но лучше приучать себя писать сразу в бланк)
Прочитай и перепроверь
Важные моменты в эссе
Написать 2 определения, как часто учат в школах, недостаточно для теории
Готовься нужно ко всем разделам, потому что ты не знаешь, какая тема на экзамене будет легкой. Часто попадаются неоднозначные или вовсе непонятные высказывания, нужно быть готовым ко всему
На экзамене вряд ли будет мнение автора, с которым ты можешь быть не согласен и можешь это аргументировать. Лучше соглашаться или соглашаться частично
3 аргумента нет смысла писать для «подстраховки». На ЕГЭ по обществознанию это не работает. Если есть ошибка в 1 аргументе, а 2 правильных, то всё равно снимут балл.
Если берем аргумент из истории, то берем до 2012 год, позже – засчитывается как социальный опыт
Вывод – самая простая часть. Мы просто резюмируем вышесказанное. За него всегда все получают баллы.
А где посмотреть примеры эссе?
55 эссе по обществознанию можно бесплатно скачать по этой ссылке. Делюсь примерами работ моих учеников с реального экзамена.
Также делюсь полным планом подготовки к ЕГЭ по обществознанию по всем темам, а также чек-лист «От 0 до 100» по этой ссылке (нажми, чтобы перейти) и начинай понемногу готовиться уже сейчас.
Чтобы получать бесплатные уроки по обществознанию и другие авторские материалы для подготовки от онлайн-школы Умскул, подпишись на еженедельную обществоведческую рассылку ВКонтакте.
Больше статей на про подготовку к ЕГЭ по обществознанию по хэштегам: #ум_егэ_обществознание #ум_егэ
Готовься к ЕГЭ, пока все отдыхают.
А мы делимся знаниями, которые сами по себе позволяют подготовиться на хорошие баллы и компенсируют репетиторов. В 2020 году ученики онлайн-школы Умскул набрали на 27,5 баллов больше, чем усредненный балл по России. Проводим бесплатные вебинары каждую неделю. Чтобы получить доступ к материалам, подпишитесь на бесплатную рассылку ОГЭ или ЕГЭ. Присоединяйтесь к нашему блогу и готовьтесь с лучшими!
В этом тебе помогут статьи:
Как писать эссе по обществознанию
Сегодня для учащихся обществознание является предметом обязательным, к тому же по нему дают различные творческие задания. Одним из подобных заданий является эссе. Данная работа имеет свои особенности, которые необходимо знать, прежде чем приступить к ее выполнению. Поэтому если вас интересует, как писать эссе по обществознанию, то советы и практические рекомендации вы сможете найти в данной статье. Мы составили для вас подробное практическое руководство по данному виду работ. А если же y вас нет на это времени, то наши специалисты готовы сделать всё за вас.
Советы для тех, кто хочет знать, как писать эссе по обществознанию
Обществознание является достаточно многогранной наукой, в ней много тем для обсуждения и поводов для размышления. Вот почему по этому предмету часто задают эссе учащимся, чтобы они имели возможность высказать свои мысли по поводу определённых высказываний. Также отличается и форма написания эссе. К ней имеется ряд особенных требований:
Наличие чёткой аргументации

Конкретизация повествования

Приведение научных фактов

Наличие обоснованного вывода

Помимо этого y эссе по данному предмету, в отличие от аналогичных работ по другим дисциплинам, может быть неограниченный размер. В разумных пределах, конечно же.
Однако есть и другие требования к тому, как писать эссе по обществознанию – сходные c написанием данной работы по другим предметам. И прежде всего это наличие авторского подхода, отображение его индивидуальности. В любом эссе вы смело высказываете свои мысли, при этом нестандартность подхода приветствуется. Просто задача в данном случае осложняется тем, что этот подход придётся обосновывать, приводя научные аргументы. Кроме того, как и в любом другом эссе, в работе по данной дисциплине должны присутствовать парадоксы, аналогии, ассоциации и прочие художественные приёмы. Что касается конструкции, то здесь она не так свободна, как, например, в эссе по литературе. Для начала вы должны сказать, согласны ли c определённым высказыванием, затем обосновать, почему, и в конце сделать вывод.
Даже у тех учащихся, для которых этот жанр несложен, могут возникать трудности с тем, как писать эссе по обществознанию. Ведь это не совсем типичная работа, однако, важность её сложно переоценить. Сегодня написание эссе по данной дисциплине включено в ЕГЭ, поэтому вам просто никуда не деться от этой повинности.
Алгоритм написания эссе по обществознанию
Первое самое важное, что вам предстоит сделать – это внимательно погрузиться в тему. Изучите данное вам высказывание, обратите внимание на формулировку – каждое слово важно. Вспомните всё, что вам известно по данной теме – вплоть до цитат великих людей, они в этом жанре очень приветствуются. Однако на одних цитатах не выехать, нужны ещё и научно обоснованные факты. Одним словом, подготовьте аргументацию. Изложите свои аргументы, не забывая придать повествованию личностный окрас, то есть, подавая её в форме «я считаю», «я согласен» и так далее. Затем подытожьте и сделайте грамотный вывод.
Если эссе не получилось
Когда вам не удаётся написать творческую работу – это вовсе не повод для огорчения. Возможно, это просто не ваше. Но зато её можно перепоручить толковому специалисту, который сделает всё за вас. Именно такие, и работают на нашем сайте. Они доподлинно знают, как писать эссе по обществознанию, поскольку из-под их пера уже успела выйти не одна подобная работа. Услуга будет предоставлена в кратчайшие сроки и c гарантией качества. А её стоимость обойдётся вам в довольно приемлемую сумму.
Вам понравилась статья?
Наши авторы уже более 10 лет пишут для студентов эссе, рефераты, курсовые и другие виды учебных работ и они отлично в них разбираются. Если Вам тоже надо написать эссе, то оформляйте заказ и мы оценим его в течение 10 минут!
Читайте другие статьи:
Этот аспирант использовал нейронную сеть для написания своих статей
Когда компания OpenAI, занимающаяся разработкой искусственного интеллекта, создала алгоритм написания текста GPT-2, она сначала сказала, что это слишком опасно для распространения в мире.
Конечно, в конечном итоге была выпущена полная версия нейронной сети. По большому счету, оказалось, что людей больше интересовало использование GPT-2 в качестве мастера подземелий ИИ, чем создание бесконечного потока фейковых новостей и пропаганды, о которых беспокоился OpenAI.
Но один злой гений проскользнул сквозь трещины: Тиаго, студент, получающий степень магистра в области бизнеса, сказал Futurism, что он использовал GPT-2 для написания эссе для своей курсовой работы.
Он был готов поделиться своей историей — и копиями своих эссе, созданных искусственным интеллектом — при условии, что футуризм не поделится идентифицирующей информацией, кроме его имени.
«Я не знаю, можно ли это квалифицировать как плагиат», — сказал Тьяго Futurism. «Я полагаю, что нет, может быть, но я не хочу сейчас рисковать.
Ниже приводится беседа футуризма с Тьяго, которая была слегка отредактирована для ясности.
Итак, вы использовали алгоритм ИИ GPT-2, чтобы написать одно из своих домашних заданий. Я должен сказать, что это невероятный ход.
Tiago: Ну, не все так. Я бы сказал, что все мои друзья, которые работают в сфере технологий и STEM, не понимают, насколько плохой в целом учебный план бизнес-школы. Я бы сказал, что это не столько подвиг для GPT-2, сколько доказательство плохой учебной программы бизнес-школы.
Вы не могли бы написать научное эссе, которое могло бы быть хоть сколько-нибудь убедительным, используя методы, которые я использовал. Многие курсы, которые я посещаю в бизнес-школе, также не позволяют мне этого сделать. Однако некоторые конкретные курсы менее информативны, и поэтому, если вам удастся написать несколько страниц с какой-то структурой и какими-то аргументами, вы сможете пройти. Я бы сказал, что для GPT-2 это не такое уж большое достижение.
Какое было фактическое задание?
Мы сделали презентацию о каком-то бизнес-кейсе, а затем нам нужно было написать дополнительное эссе.Три-пять страниц об этом экономическом обосновании и его значении. Странно объяснять.
Я также должен сказать, что я более пессимистичен, чем средний студент бизнес-школы — те курсы, которые вращаются вокруг бизнес-кейсов, не так основаны на фактах, как курсы, к которым вы могли бы привыкнуть. Поскольку бизнес-кейсы — это не теорема, они больше похожи на притчу.
Это может быть «насколько важны инновации» или что-то в этом роде. Вы можете сделать любой вывод, который хотите, и если он имеет смысл и вписывается в более общий рассказ, вам гарантирован проходной балл.Это очень далеко от публикации академического эссе — я хотел бы это подчеркнуть.
Что натолкнуло вас на идею использовать GPT-2, в частности, для этого задания?

Я прочитал статью о студенческом конкурсе сочинений об изменении климата. Один из участников был не студентом, а журналистом The Economist , который использовал GPT-2 для написания статьи. Это был очень близкий эксперимент по сравнению с моим эссе.
В тот момент я начал искать, как я могу использовать GPT-2 для написания эссе в некоторых моих классах.Однако у меня совсем нет технического образования, поэтому для меня это было чересчур.
Между тем временем и написанным мною эссе стало доступно средство Talktotransformer.com, которое делает GPT-2 доступным для всех через веб-браузер. Я не знаю подробностей, но именно это позволило кому-то с нетехническим образованием вроде меня использовать GPT-2 для написания моего эссе.
Как вы на самом деле написали эссе? У вас был план игры, или вы просто написали что-то в TalkToTransformer и надеялись на лучшее?
По сути, я написал план своего эссе, состоящий из нескольких предложений или абзаца на раздел, каждое с точкой.А затем я скармливал первое предложение каждого написанного мною абзаца, скармливал его в GPT-2 и получил полный абзац.
Мне пришлось повторить несколько раз, чтобы получить что-то близкое к тому, что я искал, а затем я вернул это в свой документ Word и перешел к следующему абзацу.
Итак, вы предоставляете по одному предложению на абзац, что-то вроде тематического предложения, и позволяете алгоритму заполнять его?
Я написал структуру и по одному предложению на абзац.Вся информация, которая была в этом заключительном эссе, была в этой структуре, но предложения были добавлены GPT-2. Иногда добавлялись ложные цитаты или ложная информация о компаниях, о которых я говорил. Я обнаружил, что добавление таких слов, как «инновации», «синергия» и тому подобное, сделало эссе более подходящим для курса.
Я сделал это для двух эссе на двух разных курсах. Когда я это делал, я полагал, что если я напишу свое первое предложение определенным образом, это увеличит вероятность того, что абзац будет выглядеть так, как я хочу.Итак, если я использую слова, которые есть во многих обзорных статьях, то вероятность того, что в сгенерированном абзаце будут сделаны похожие слова и похожие моменты, будет увеличиваться.
Что вы думаете о выходе? Вам это показалось правдоподобным? Приходилось исправлять какие-то ошибки?
Я бы написал первое предложение абзаца, скажем, суть абзаца такова: «Starbucks ввела новшества, повысив качество своего кофе». Я бы написал предложение, охватывающее всю суть, а затем скармливал его в GPT-2, и тогда я получал абзац.Я генерировал снова, пока не получал что-то, что находил более или менее правдоподобным.
Некоторые предложения генерируют параграфы разного тона. Так, например, если бы я использовал несколько ключевых слов, он бы написал цитату генерального директора Starbucks, как то, что он сказал бы на собрании акционеров. Но если я напишу его немного по-другому, он может рассказать что-то о том, как приготовить кофе.
То есть вы вообще не изменили абзац, когда он выглядел примерно так?
Произошла легкая правка.Удаление предложения из абзаца или добавление его в другом месте. Иногда GPT-2 начинал цитату, но не заканчивал ее, поэтому мне приходилось ее удалить.
Или он сделал бы несколько смелых заявлений, которые мне не нравились, потому что они были фактически ложными. Я бы удалил их.
А как получил? Получили ли за работу проходную оценку?
Оба раза я сдал. Но по одному из них было не так много отзывов, просто оценка. И второй — оценка отношения к предмету, уяснил ли он суть.
Он получил хорошую оценку. У меня нет оценок за других учеников, но я думаю, что 80 процентов класса сдали. Сложно сказать. Я сдал экзамен, некоторые ученики — нет, но я был далеко не лучшим. Я был явно одним из худших, кто прошел.
Для меня это было нормально, потому что я заканчиваю магистратуру, и это был один из моих последних уроков. Для меня это было просто пройдено или проиграно.
Вы вообще нервничали, когда отправляли работу? Вы беспокоились, что вас разоблачат?
Я был достаточно уверен, чтобы сдать его.Однако затем я поискал в Интернете и обнаружил, что есть действительно простой способ узнать, было ли эссе написано GPT-2. Чтобы передать его в GPT-2, и если он может предсказать следующие слова, значит, он был написан ИИ. Это легче обнаружить, чем обычный плагиат.
Я знал, что у бизнес-школы есть программное обеспечение, которое они использовали для выявления плагиата во всех эссе, отправляемых на их онлайн-платформу, и именно так я сдавал свои эссе. Так что я немного волновался, что компания, которая продала им программное обеспечение для защиты от плагиата, могла бы сделать обновление.
Я не думаю, что профессора даже рассматривали возможность написания эссе GPT-2, но меня немного беспокоило то, что компания, производящая программное обеспечение, добавила модуль. Но не так уж и много.
Вы были удивлены, когда ушли?
Не совсем. Я думаю, что людям, которые не учились в бизнес-школе, трудно понять, насколько низки стандарты для сдачи эссе. Я думаю, что профессора слишком горды, чтобы думать о возможности написания эссе ИИ.Но сделать это было действительно легко.
Я думаю, что в будущем это станет проблемой для бизнес-школ, и, к сожалению для студентов, она легко решается с помощью программного обеспечения для защиты от плагиата.
Я знаю, что ты в основном закончил учебу. Но если бы у вас было больше впереди, вы бы сделали это снова? Или для вас это было больше забавным экспериментом?
Да, я бы сделал это снова. На хорошую оценку просто не рассчитываешь. Последнее эссе получилось довольно неудачным, просто недостаточно, чтобы профессор вас подвел.
Подробнее о GPT-2: Теперь вы можете поэкспериментировать с «опасными» фальшивыми новостями OpenAI AI
Как читатель футуризма, мы приглашаем вас присоединиться к Singularity Global Community, форуму нашей материнской компании, чтобы обсудить футуристическую науку и технологии с единомышленниками со всего мира. Присоединяйтесь бесплатно, зарегистрируйтесь сейчас!
dance.net — Алгоритм написания эссе во время ЕГЭ (10253390)
Отредактировал RyanHell (366497) 18.04.2021 08:24:08
Отредактировал RyanHell (366497) 18.04.2021 08 : 24: 19
Прежде всего, необходимо правильно распределить свое время во время экзамена.Практика показывает, что на написание эссе следует выделить не менее 1–1,5 часа из 3,5 часов, отведенных на ЕГЭ по обществознанию. Лучше всего начинать писать обзоры учебных заведений после того, как решены все остальные задачи CMM, поскольку этот вид работы требует максимальной концентрации усилий выпускника.
Внимательно прочтите все предложенные темы.
Выбирайте темы, которые понятны, т. Е. Учащийся должен иметь четкое представление о том, о чем идет речь, и о том, что автор хотел сказать этой фразой.Чтобы не сомневаться в правильности понимания темы, выпускник должен переформулировать фразу своими словами, обозначив основную идею. Студент может сделать это устно или на черновике.
Из выбранных понятных утверждений следует выбрать одну тему — ту, которую студент знает лучше всего. Необходимо отметить тот факт, что часто испытуемые выбирают простые, по их мнению, темы, но которые оказываются сложными при раскрытии темы из-за ограниченного научного и фактического материала по предмету (иными словами — фразы сам все говорит, ничего добавить нельзя).В таких случаях эссе сводится к простому изложению смысла утверждения в разных вариантах и оценивается экспертами из-за слабой доказательной базы. Поэтому необходимо выбрать тему эссе так, чтобы учащийся при его написании мог полностью показать полноту своих знаний и глубину своих мыслей (т.е. — тема должна быть выигрышной).
При выборе темы реферата необходимо также обратить внимание на то, какие общественные науки относятся к данному утверждению.Практика показывает, что ряд словосочетаний может относиться сразу к нескольким наукам. Например, высказывание Дж. Гете «Человек определяется не только природными, но и приобретенными качествами» может относиться к философии, социальной психологии и социологии. Соответственно, содержание реферата должно различаться в зависимости от этого, т.е. соответствовать указанной фундаментальной науке.
Нет необходимости писать эссе полностью в виде черновика. Во-первых — из-за ограниченности времени, во-вторых — из-за того, что в момент написания эссе приходят одни мысли, а в момент переписывания — другие, и переделать готовый текст намного сложнее, чем создать новый.На черновике выпускник делает только набросок своего эссе, приблизительные краткие наброски значения фразы, свою аргументацию, точки зрения ученых, концепции и теоретические позиции, которые он / она собирается внести. свои работы, а также примерный порядок их расположения друг за другом с учетом смысловой логики эссе.
Студент в обязательном порядке четко формулирует свое личное отношение к выбранной теме («согласен», «не согласен», «не совсем согласен», «согласен, но частично» или фразы, похожие по смыслу и смыслу).Наличие личного отношения — один из критериев, по которому эссе оценивается экспертами.
Выпускник в обязательном порядке заявляет о своем понимании смысла утверждения. То есть старшеклассник своими словами объясняет то, что хотел сказать автор этой фразой. Желательно сделать это в начале эссе. А если совместить требования этого параграфа с положениями предыдущего, то, например, так будет выглядеть начало эссе по философии: «Прежде чем говорить о благе удовлетворения потребностей, необходимо Определите, какие потребности составляют добро »:« Полностью согласен с высказыванием великого русского писателя второй половины XIX — начала XX веков.Полностью согласен с утверждением великого русского писателя второй половины XIX — начала XX века Л.Н. Толстого, в котором он говорит об истинных и мнимых потребностях.
scamfighter.net. . .
Знатоки плюсов и минусов алгоритмов
(filistimlyanin / iStock.com)
Алгоритмы — это инструкции для решения проблемы или выполнения задачи. Рецепты — это алгоритмы, как и математические уравнения. Компьютерный код алгоритмичен. Интернет работает на алгоритмах, и весь онлайн-поиск осуществляется с их помощью.Электронная почта знает, куда обращаться, благодаря алгоритмам. Приложения для смартфонов — это не что иное, как алгоритмы. Компьютерные и видеоигры — это алгоритмическое повествование. Сайты онлайн-знакомств, рекомендательных книг и путешествий не могли бы работать без алгоритмов. Картографические системы GPS доставляют людей из точки A в точку B с помощью алгоритмов. Искусственный интеллект (ИИ) — это не что иное, как алгоритмы. Материалы, которые люди видят в социальных сетях, передаются им с помощью алгоритмов. Фактически, все, что люди видят и делают в сети, является продуктом алгоритмов.Каждый раз, когда кто-то сортирует столбец в электронной таблице, задействуются алгоритмы, и большинство финансовых транзакций сегодня выполняется с помощью алгоритмов. Алгоритмы помогают гаджетам реагировать на голосовые команды, распознавать лица, сортировать фотографии, строить и водить автомобили. Взлом, кибератаки и алгоритмы взлома криптографического кода. Сейчас появляются самообучающиеся и самопрограммируемые алгоритмы, поэтому вполне возможно, что в будущем алгоритмы будут писать много, если не большинство алгоритмов.
Алгоритмы часто представляют собой элегантные и невероятно полезные инструменты, используемые для выполнения задач.В основном это невидимые помощники, невероятно улучшающие человеческие жизни. Однако иногда применение алгоритмов, созданных с добрыми намерениями, приводит к непредвиденным последствиям. Последние новости связаны с этими проблемами:
Британский фунт упал на 6,1% за секунды 7 октября 2016 года, отчасти из-за валютных торгов, инициированных алгоритмами.
Инженеры Microsoft создали Twitter-бота под названием «Tay» прошлой весной в попытке поболтать с миллениалами, отвечая на их запросы, но через несколько часов он начал изливать расистские, сексистские и отрицательные твиты, основанные на алгоритмах, которым он «учился» как отвечать другим, основываясь на том, что было написано в Твиттере.
Facebook попытался создать функцию для выделения популярных тем со всего сайта в лентах пользователей. Во-первых, команда людей отредактировала функцию, но споры разгорелись, когда некоторые обвинили платформу в предвзятом отношении к консерваторам. Итак, Facebook передал работу алгоритмам только для того, чтобы обнаружить, что они не могут отличить настоящие новости от фейковых.
Кэти О’Нил, автор книги Оружие разрушения математики: как большие данные увеличивают неравенство и угрожают демократии , указала, что прогнозная аналитика, основанная на алгоритмах, имеет тенденцию наказывать бедных, на примере алгоритмической практики найма.
Алгоритмы с благими намерениями могут саботироваться злоумышленниками. 21 октября 2016 года на восточном побережье США произошел спад интернета после того, как хакеры забросали Dyn DNS, обработчик интернет-трафика, информацией, которая перегружала его сети, открыв новую эру интернет-атак с подключенных к Интернету устройств. Это произошло после того, как в сентябре эксперт по интернет-безопасности Брюс Шнайер предупредил, что «кто-то учится отключать интернет». А злоупотребление алгоритмом ленты новостей Facebook и всеобщее распространение фейковых новостей в Интернете стали предметом споров, поскольку в 2016 году U.С. Президентские выборы продолжились.
Исследователь Эндрю Тутт призвал к «Управлению по контролю за продуктами и лекарствами для алгоритмов», отметив: «Рост все более сложных алгоритмов требует критического осмысления того, как наилучшим образом предотвращать, сдерживать и компенсировать вред, который они причиняют…. Алгоритмическое регулирование потребует единообразия на федеральном уровне, экспертной оценки, политической независимости и предпродажной проверки, чтобы предотвратить — не подавляя инновации — внедрение на рынок неприемлемо опасных алгоритмов.”
В октябре 2016 года Белый дом опубликовал два отчета, в которых подробно описываются достижения алгоритмов и искусственного интеллекта и планы решения связанных с этим проблем, а также опубликован декабрьский отчет, в котором излагаются некоторые потенциальные последствия автоматизации, основанной на искусственном интеллекте, на рынке труда США и других странах. экономия.
17 января 2017 года Институт будущего жизни опубликовал список из 23 принципов полезного искусственного интеллекта, созданный собранием заинтересованных исследователей на конференции в Асимолар, в Пасифик-Гроув, Калифорния.Среди более чем 1600 подписантов Стивен Хокинг, Илон Маск, Рэй Курцвейл и сотни ведущих мировых исследователей искусственного интеллекта.
Использование алгоритмов распространяется по мере того, как предприятия и правительства создают, собирают и анализируют огромные объемы данных. Некоторые называют это веком алгоритмов и предсказывают, что будущее алгоритмов связано с машинным обучением и глубоким обучением, которое будет становиться все лучше и лучше все более быстрыми темпами.
В то время как многие из 2016 U.В ходе вскрытия президентских выборов в С. отмечалось революционное влияние веб-инструментов на их исход. Генеральный директор XPrize Foundation Питер Диамандис предсказал, что «пять крупных технологических тенденций сделают эти выборы скучными». Он сказал, что достижения в области квантовых вычислений и быстрое развитие ИИ и агентов ИИ, встроенных в системы и устройства в Интернете вещей, приведут к гипер-преследованию, влиянию и формированию избирателей, а также гиперперсонализированной рекламе, а также создадут новые способы искажать реальность и увековечивать ложь.
Аналитики, такие как Аниш Аниш из Стэнфордского университета, предвидят, что алгоритмы возьмут на себя государственную и частную деятельность в новую эру «альгократического управления», которое вытеснит «бюрократические иерархии». Другие, такие как Шошана Зубофф из Гарварда, описывают возникновение «капитализма наблюдения», который организует экономическое поведение в «информационной цивилизации».
Чтобы прояснить нынешнее отношение к потенциальному влиянию алгоритмов в следующем десятилетии, исследовательский центр Pew Research Center и Imagining the Internet Center Университета Илона провели широкомасштабный опрос экспертов в области технологий, ученых, корпоративных практиков и руководителей правительств.На вопрос о том, что будет в следующем десятилетии, ответили около 1302 человека:
Будет ли суммарный эффект алгоритмов положительным для людей и общества или отрицательным для людей и общества?
Ненаучный опрос показал, что 38% этих респондентов предсказали, что положительное влияние алгоритмов перевесит отрицательное для отдельных людей и общества в целом, в то время как 37% заявили, что отрицательное влияние перевесит положительное; 25% сказали, что общее влияние алгоритмов будет примерно 50-50, положительное-отрицательное.[См. «Об этом опросе экспертов» для получения дополнительной информации об ограничениях этого образца.]
Участников попросили объяснить свои ответы, и большинство из них написали подробные пояснения, которые дают представление о обнадеживающих и тревожных тенденциях. Респондентам было разрешено ответить анонимно; они составляют незначительное большинство письменных разработок. Эти результаты не отражают всех точек зрения, которые возможны для подобного вопроса, но они раскрывают широкий спектр ценных наблюдений, основанных на текущих тенденциях.
В следующем разделе мы предлагаем краткое описание семи ключевых тем, обнаруженных в письменных разработках. После этого вводного раздела дается более подробный анализ мыслей респондентов по каждой из тем. Все ответы слегка отредактированы по стилю.
Тема 1: Алгоритмы будут продолжать распространяться повсюду
Среди этих респондентов существует довольно единое мнение о том, что алгоритмы, как правило, невидимы для публики и что в следующем десятилетии их влияние будет расти в геометрической прогрессии.
Репрезентативное заявление об этой точке зрения поступило от Барри Чудакова , основателя и директора Sertain Research и StreamFuzion Corp. Он ответил:
«Если бы каждый алгоритм внезапно перестал работать, это был бы конец света, каким мы его знаем» (Педро Доминго, The Master Algorithm ). Факт: Мы уже перевели наш мир на машинное обучение и алгоритмы. Теперь вопрос в том, как лучше понять и управлять тем, что мы сделали?
«Алгоритмы — полезный артефакт, чтобы начать обсуждение более широкой проблемы влияния помощи с технологией на нашу жизнь.А именно, как мы можем увидеть их в работе? Рассмотреть и оценить свои предположения? И что наиболее важно для тех, кто не создает алгоритмы для жизни — как мы узнаем, как они работают, где они действуют, какие допущения и предубеждения им присущи и как сделать их прозрачными? Как рыбы в аквариуме, мы можем видеть, как они плавают, и не спускать с них глаз.
Факт: мы уже перевели наш мир на машинное обучение и алгоритмы. Теперь вопрос в том, как лучше понять и управлять тем, что мы сделали?
Чудаков Барри
«Алгоритмы — новые арбитры принятия человеческих решений практически в любой области, которую мы можем себе представить, от просмотра фильма (распознавание эмоций Affectiva) до покупки дома (Zillow.com) на беспилотные автомобили (Google). Deloitte Global прогнозирует, что к концу 2016 года более 80 из 100 крупнейших мировых компаний-разработчиков программного обеспечения будут иметь когнитивные технологии, опосредованные алгоритмами, которые будут интегрированы в свои продукты. Как пишут Брайан Кристиан и Том Гриффитс в книге Algorithms to Live By , алгоритмы обеспечивают «лучший стандарт, с которым можно сравнивать само человеческое познание». Они также являются стимулом для рассмотрения того же самого познания: как мы думаем и что значит думать с помощью алгоритмов, опосредующих наш мир?
«Главный положительный результат этого — лучшее понимание того, как принимать рациональные решения, и в этой мере лучшее понимание самих себя.В конце концов, алгоритмы генерируются методом проб и ошибок, путем тестирования, наблюдения и прихода к определенным математическим формулам, касающимся выбора, который делался снова и снова — и это может быть использовано для трудных выборов и проблем, особенно когда интуитивно мы не можем легко увидеть ответ или способ решения проблемы. Правило 37%, оптимальная остановка и другие алгоритмические выводы — это основанные на фактах руководства, которые позволяют нам использовать мудрость и математически подтвержденные шаги для принятия лучших решений.
«Дополнительным положительным результатом является возможность подключения. В технологическом повторении того, что духовные учителя говорили на протяжении веков, наши вещи демонстрируют, что все связано — или может быть — связано со всем остальным. Алгоритмы с настойчивостью и повсеместностью насекомых автоматизируют процессы, которые раньше требовали человеческих манипуляций и мышления. Теперь они могут управлять основными процессами мониторинга, измерения, подсчета или даже просмотра. Наша машина может сказать нам, чтобы мы притормозили.Наши телевизоры могут предложить фильмы для просмотра. В продуктовом магазине на ужин можно предложить здоровое сочетание мяса и овощей. Siri напоминает вам, что у вас годовщина.
«Основные негативные изменения сводятся к простому, но теперь довольно сложному вопросу: как мы можем увидеть и полностью понять значение алгоритмов, запрограммированных в повседневных действиях и решениях? Загвоздка вот в чем: чей это вообще разум? … В наших системах нет, и нам необходимо встроить то, что Дэвид Гелернтер назвал «верхним взглядом», — способность не только создавать технологические решения, но также видеть и исследовать их последствия, прежде чем мы будем строить бизнес-модели, компании и рынки на их сильных сторонах, и особенно об их ограничениях.”
Чудаков добавил, что это особенно необходимо, потому что в следующем десятилетии и далее: «За счет расширения сбора и анализа данных и последующего применения этой информации к процессам и объектам, которые ранее не применялись, добавляется уровень интеллекта или манипуляции мышлением. этот слой. Так что возможности предсказания преследуют нас, как домашнее животное. Результат: по мере того, как информационные инструменты и прогнозная динамика получают более широкое распространение, наша жизнь будет все больше зависеть от их внутренних выводов и повествований, которые они порождают.”
«Общее влияние повсеместных алгоритмов в настоящее время невозможно подсчитать, потому что присутствие алгоритмов в повседневных процессах и транзакциях сейчас настолько велико и в основном скрыто от общественности. Все наши системы расширенного мышления (алгоритмы подпитывают программное обеспечение и возможности взаимодействия, которые создают системы расширенного мышления) требуют большего, а не меньшего, и более глобальной перспективы, чем нам удавалось ранее. Расширяющийся сбор и анализ данных и, как следствие, применение этой информации может вылечить болезни, уменьшить бедность, принести своевременные решения людям и местам, где больше всего нужды, и развеять тысячелетние предрассудки, необоснованные выводы, бесчеловечные практики и игнорирование виды.Наши алгоритмы теперь переопределяют то, что мы думаем, как мы думаем и что мы знаем. Мы должны попросить их подумать о своем мышлении — обратить внимание на подводные камни и врожденные предубеждения, прежде чем они усвоятся и их будет труднее устранить.
«Чтобы создать надзор, который оценил бы влияние алгоритмов, сначала нам нужно увидеть и понять их в контексте, для которого они были разработаны. Это само по себе является непростой задачей, требующей от беспристрастных экспертов обратного отслеживания процесса разработки технологий для поиска моделей и формул, на основе которых были созданы алгоритмы.Затем, держа все под рукой, экспертам необходимо трезво оценить преимущества и недостатки или риски, которые создают алгоритмы. Кто готов к этому? У кого есть время, бюджет и ресурсы, чтобы исследовать и рекомендовать полезные варианты действий? Это описание работы 21 века — и рыночная ниша — поиск реальных людей и компаний. Чтобы сделать алгоритмы более прозрачными, циркуляры с информацией о продуктах и продуктах могут включать схему алгоритмических предположений, сродни боковой панели по питанию, которая сейчас встречается на многих упакованных пищевых продуктах, которые будут информировать пользователей о том, как алгоритмы влияют на интеллект в данном продукте, и краткое описание последствий этих предположений.”
Тема 2: Хорошие дела впереди
Ряд респондентов отметили множество способов, которыми алгоритмы помогут разобраться в огромных объемах данных, отметив, что это вызовет прорыв в науке, новые удобства и человеческие возможности в повседневной жизни, а также все большую способность связывать людей с информация, которая им поможет. Они выполняют, казалось бы, чудесные задачи, которые люди не могут сделать, и они будут продолжать значительно увеличивать человеческий интеллект и помогать в достижении великих дел.Типичным сторонником этой точки зрения является Стивен Даунс , исследователь Национального исследовательского совета Канады, который перечислил следующие положительные изменения:
«Примеры:
Банки . Сегодня банки предоставляют кредиты на основании очень неполных данных. Это правда, что многие люди, которые сегодня имеют право на получение ссуд, не получат их в будущем. Однако многие люди — и, возможно, намного больше людей — смогут получить ссуды в будущем, поскольку банки отказываются использовать такие факторы, как раса, социально-экономическое положение, почтовый индекс и т. Д., Для оценки пригодности.Более того, с большим объемом данных (и с более интерактивными отношениями между банком и клиентом) банки могут снизить свои риски, тем самым предоставляя больше кредитов, в то же время предоставляя ряд услуг, индивидуально направленных на то, чтобы реально улучшить финансовое состояние человека.
«Поставщики медицинских услуг . Здравоохранение — это значительные и растущие расходы не потому, что люди становятся менее здоровыми (на самом деле, в обществе, наоборот, верно), а из-за значительных накладных расходов, необходимых для поддержки все более сложных систем, включая рецепты, страхование, помещения и многое другое.Новые технологии позволят поставщикам медицинских услуг переложить значительную часть этой нагрузки на человека, который (с помощью систем личной поддержки) будет лучше управлять своим здоровьем, координировать и управлять своим собственным лечением и создавать меньшую нагрузку на систему. . По мере того, как общие затраты на здравоохранение снижаются, становится все более целесообразным предоставлять медицинское страхование с одним плательщиком для всего населения, которое, как известно, имеет положительные результаты и эффективность в отношении здоровья.
«Правительства .Значительная часть правительства основана на регулировании и мониторинге, которые больше не потребуются с развертыванием автоматизированных производственных и транспортных систем, а также сенсорных сетей. Это включает в себя многие из повседневных (и часто неприятных) взаимодействий, которые мы имеем сегодня с правительством, начиная с нарушений правил дорожного движения, проявления гражданского недовольства, несправедливого обращения в коммерческих и юридических процессах и т. Д. Простой пример: одна из самых серьезных политических проблем в Соединенных Штатах — это подтасовка политических границ в пользу действующих лиц.Избирательные подразделения, созданные с помощью алгоритма, в значительной степени исключают подтасовку (и, когда они открыты и обсуждаются, могут быть изменены для улучшения этого результата) ».
Выборка дополнительных ответов от анонимных респондентов:
Эффективность алгоритмов приведет к большему творчеству и самовыражению.
«Алгоритмы находят знания автоматизированным способом намного быстрее, чем это обычно возможно».
«Алгоритмы могут обрабатывать базы данных достаточно быстро, чтобы избавиться от бюрократии и бюрократии, которые в настоящее время замедляют прогресс.”
«Мы увидим меньше загрязнения, улучшим здоровье людей, меньше экономических отходов».
«Алгоритмы могут уравнять доступ к информации».
«Эффективность алгоритмов приведет к большему творчеству и самовыражению».
«Алгоритмы могут уменьшить проблемы с транспортировкой; они могут определить заторы и альтернативные времена и пути ».
«Беспилотные автомобили могут значительно сократить количество несчастных случаев в год, а также улучшить качество жизни большинства людей.”
«Более адресная доставка новостей, услуг и рекламы».
«Социальная наука, основанная на доказательствах, с использованием алгоритмов для сбора данных из социальных сетей и отслеживания переходов».
«Улучшенная и более активная работа полиции, направленная на районы, где можно предотвратить преступность».
«Меньше слаборазвитых регионов и больше международных коммерческих обменов».
«Алгоритмы уменьшают трения при принятии решений, покупках, транспортировке и многих других действиях.”
«Боты будут следовать приказам покупать ваши акции. Цифровые агенты найдут нужные вам материалы ».
«Любые ошибки можно исправить. Это будет означать, что алгоритмы со временем станут только более эффективными в соответствии с желаниями человечества ».
Темы, освещающие проблемы и проблемы
Участники этого исследования были в значительной степени согласны с тем, что многочисленные положительные стороны ускорения зависимости от кода будут продолжать стимулировать распространение алгоритмов; однако, как и во всех великих технологических революциях, у этой тенденции есть и обратная сторона.Большинство респондентов указали на проблемы, главная из которых заключалась в пяти последних основных темах настоящего отчета; у всех есть подтемы.
Тема 3: Человечество и человеческие суждения потеряны, когда данные и прогнозное моделирование приобретают первостепенное значение
Прогресс в области алгоритмов позволяет технологическим корпорациям и правительствам собирать, хранить, сортировать и анализировать массивные наборы данных. Эксперты в этом опросе отметили, что эти алгоритмы в первую очередь написаны для оптимизации эффективности и прибыльности без особых размышлений о возможных социальных последствиях моделирования и анализа данных.Эти респонденты утверждали, что люди считаются «вкладом» в этот процесс и не рассматриваются как реальные, мыслящие, чувствующие, изменяющиеся существа. Они говорят, что это создает ошибочное, логически управляемое общество и что по мере развития процесса, то есть когда алгоритмы начинают писать алгоритмы, люди могут оказаться вне цикла, позволяя «роботам решать». Представитель этой точки зрения:
Барт Книжненбург , доцент кафедры ориентированных на человека вычислений в Университете Клемсона, ответил: «Алгоритмы будут извлекать выгоду из удобства и прибыли, тем самым дискриминируя определенные группы населения, но также разрушая опыт всех остальных.Целью алгоритмов является соответствие некоторым нашим предпочтениям, но не обязательно всем из них: по сути, они представляют собой карикатуру на наши вкусы и предпочтения. Мой самый большой страх заключается в том, что, если мы не настроим наши алгоритмы для самоактуализации , людям будет просто слишком удобно следовать советам алгоритмов (или слишком сложно выходить за рамки таких советов), превращая эти алгоритмы в себя. -исполнение пророчеств и превращение пользователей в зомби, которые потребляют исключительно легкие в употреблении предметы.”
Анонимный футуролог сказал: «Это происходит с самого начала промышленной революции. Каждый раз, когда вы создаете человеческую систему, оптимизированную для повышения эффективности или прибыльности, вы дегуманизируете персонал. Эта дегуманизация теперь распространилась на наше здравоохранение и социальные службы. Когда вы удаляете человечество из системы, в которую включены люди, они становятся жертвами ».
Другой анонимный респондент написал: «Мы просто не можем зафиксировать каждый элемент данных, который представляет обширность человека и его потребности, желания, надежды, желания.Кто какие данные собирает? Знают ли вообще люди, отраженные в точках данных, или они просто согласились с условиями обслуживания, потому что у них не было реального выбора? Кто зарабатывает на данных? Как кто-нибудь может узнать, как его / ее данные обрабатываются и для каких целей, чтобы оправдать какие цели? Нет прозрачности, а надзор — фарс. Все это скрыто от глаз. Я всегда буду убежден, что данные будут использоваться для обогащения и / или защиты других, а не отдельных лиц. Это основная природа экономической системы, в которой мы живем.”
Выборка отрывков, связанных с этой темой, от других респондентов (подробнее см. Более полные версии в полном тексте отчета):
Алгоритмы обладают способностью формировать индивидуальные решения, даже не подозревая об этом, предоставляя тем, кто контролирует алгоритмы, несправедливую власть.
«Потенциал добра огромен, но вероятность неправильного использования и злоупотребления — преднамеренного и непреднамеренного — может быть больше».
«Компании стремятся максимизировать прибыль, а не максимизировать общественное благо.Хуже того, они переупаковывают стремление к прибыли как общественное благо. Мы приближаемся к пику волны, минусом которой является новая этика манипуляции, маркетинга, почти полное отсутствие конфиденциальности ».
«Уже сегодня мы видим, что на практике такие вещи, как« дифференцированное ценообразование », не помогают потребителю; это помогает компании, которая продает вещи и т. д. »
«Отдельные люди будут пастись, как скот, с предсказуемо разрушительными последствиями для верховенства закона, социальной справедливости и экономики.”
«Есть стимул только для дальнейшего сокрытия присутствия и операций алгоритмического формирования коммуникационных процессов».
«Алгоритмы… усиливают негативное влияние пробелов и исключений данных».
«Алгоритмы имеют возможность формировать индивидуальные решения, даже если они этого не знают, что дает тем, кто контролирует алгоритмы, несправедливую власть».
«Тот факт, что с помощью алгоритмов можно использовать Интернет для почти чтения наших мыслей, означает, [что] те, кто имеет доступ к алгоритмам и их базам данных, имеют огромные возможности для манипулирования большими группами населения.”
«Пугает отсутствие подотчетности и полная непрозрачность».
«Судя по утилитарным метрикам, у алгоритмического принятия решений нет недостатков; тот факт, что это приводит к постоянной несправедливости по отношению к тем самым классам меньшинств, которые он создает, будет проигнорирован. Общее Благо стало дискредитированным, устаревшим пережитком Прошлого ».
«В экономике, в которой все больше доминирует крошечная, очень привилегированная и изолированная часть населения, она будет в значительной степени воспроизводить неравенство в их интересах.Критика будет преуменьшена и отвергнута из-за того, что весь процесс прикрывается цифровой «логикой» ».
«Алгоритмы — это новое золото, и трудно объяснить, почему средний« хороший »расходится с индивидуальным« хорошим »».
«Мы будем интерпретировать негативное индивидуальное воздействие как необходимый сопутствующий ущерб« прогресса »».
«Это убьет местный интеллект, местные навыки, языки меньшинств, местное предпринимательство, потому что большая часть доступных ресурсов будет истощена глобальными конкурентами.”
«В прошлом алгоритмы создавались программистом. В будущем они, вероятно, будут развиваться с помощью интеллектуальных / обучающихся машин…. Люди потеряют свободу выбора в этом мире ».
«Будет только хуже, потому что нет« кризиса », на который нужно реагировать, и, следовательно, нет не только мотивации к изменениям, но и всех причин для продолжения, особенно со стороны заинтересованных влиятельных кругов. Нас ждет кошмар ».
«Веб 2.0 обеспечивает больше удобства для граждан, которым нужно добраться домой, но в то же время — и было бы наивно думать, что это совпадение — он также является монетизированным, корпоративным, лишающим силы и каннибализирующим предвестником Конца времен.(Я преувеличиваю для эффекта. Но ненамного.) »
Тема 4: Предубеждения существуют в алгоритмически организованных системах
Здесь связаны две нити мышления. Во-первых, создатели алгоритмов (авторы кода), даже если они стремятся к инклюзивности, объективности и нейтральности, встраивают в свои творения свои собственные взгляды и ценности. Во-вторых, наборы данных, к которым применяются алгоритмы, имеют свои ограничения и недостатки. Даже наборы данных с миллиардами единиц информации не отражают полноты жизни людей и разнообразия их опыта.Более того, сами наборы данных несовершенны, потому что они не содержат входных данных от всех или репрезентативной выборки всех. В этих ответах раскрываются две темы:
Джастин Райх , исполнительный директор лаборатории обучающих систем Массачусетского технологического института, заметил: «Алгоритмы в первую очередь будут разрабатываться белыми и азиатскими мужчинами — на основе данных, выбранных этими же привилегированными участниками — для пользы потребителей, подобных им самим. Большинство людей, занимающих высокие посты, сочтут эти новые инструменты удобными, безопасными и полезными.Вред от новых технологий больше всего пострадает те, кто уже находится в неблагоприятном положении в обществе, где рекламные алгоритмы предлагают объявления о залоге, которые предполагают, что читатели являются преступниками, заявки на получение ссуды, которые наказывают людей за доверенных лиц, настолько связанных с расой, что они эффективно наказывают людей на основе расы, и похожие проблемы ».
Дадли Ирландский , инженер-программист, заметил: «Все, позвольте мне повторить, все данных обучения содержат ошибки. По большей части это связано либо с расой, либо с классом, с изрядной долей простого наказания людей за то, что они не используют стандартный диалект английского языка.Перефразируя Иммануила Канта, из кривых бревен этих наборов данных никогда не было сделано ничего прямого ».
Выборка цитат других респондентов, связанных с этой темой (подробности см. В полном тексте отчета):
Одной из величайших проблем следующей эпохи будет балансировка защиты интеллектуальной собственности в алгоритмах с защитой субъектов этих алгоритмов от несправедливой дискриминации и социальной инженерии.
«Алгоритмы по определению обезличены и основаны на общих данных и обобщенных предположениях.Люди, пишущие алгоритмы, даже основанные на данных, не являются репрезентативной подмножеством населения ».
«Если вы начнете с места неравенства и используете алгоритмы для определения вероятного исхода для человека / системы, вы неизбежно усилите неравенство».
«Со всеми нами будут плохо обращаться как с более однородными, чем мы есть».
«Результатом может быть институционализация предвзятых и вредных решений под предлогом:« Решение принял компьютер, поэтому мы должны его принять.’»
«Алгоритмы будут отражать предвзятое мышление людей. Мусор на входе, мусор на выходе. Это затронет многие аспекты жизни, но лишь немногим поможет. Надзор будет очень трудным или невозможным ».
«Алгоритмы ценят эффективность выше правильности или справедливости, и со временем их эволюция продолжит те же приоритеты, которые изначально сформулировали их».
«Одной из величайших задач следующей эпохи будет балансирование защиты интеллектуальной собственности в алгоритмах с защитой субъектов этих алгоритмов от несправедливой дискриминации и социальной инженерии.”
«Алгоритмы претендуют на то, чтобы быть справедливыми, рациональными и беспристрастными, но просто навязывают предрассудки, не обращаясь за помощью».
«Если алгоритмы в основном не имеют открытый исходный код и, как таковые, могут быть изменены по отзывам пользователей справедливым образом, то власть, с которой вероятные производители алгоритмов (корпорации и правительства) должны делать выбор, выгодный для себя, будь то в условиях использования Интернета или договоренности о приверженности или политические предубеждения привнесут в алгоритмы как сознательные, так и бессознательные предубеждения.”
Тема 5: Алгоритмическая категоризация углубляет деление
В ответах многих респондентов были очевидны две взаимосвязанные идеи об общественных делениях. Во-первых, они предсказали, что будущее, основанное на алгоритмах, увеличит разрыв между разбирающимися в цифровых технологиях (преимущественно самыми обеспеченными, которые являются наиболее желаемой демографической группой в новой информационной экосистеме) и теми, кто не настолько связан или не может участвовать. . Во-вторых, они сказали, что социальное и политическое разделение будет поддерживаться алгоритмами, поскольку категоризация и классификации, основанные на алгоритмах, направляют людей в эхо-камеры повторяющегося и усиленного медиа и политического контента.Два наглядных ответа:
Райан Хейс , владелец Fit to Tweet, прокомментировал: «Двадцать лет назад мы говорили о« цифровом разрыве », когда люди имеют доступ к компьютеру дома по сравнению с теми, у кого его нет, или теми, у кого есть доступ к компьютеру. Интернет против тех, кто этого не сделал…. Однако через десять лет жизнь человека, чьи возможности и восприятие мира дополнены датчиками, обрабатываются мощным ИИ и подключен к огромным объемам данных, будет сильно отличаться от жизни тех, у кого нет доступа. к этим инструментам или знанию того, как их использовать.И этот разрыв будет сохраняться постоянно, когда те, у кого меньше возможностей, будут более уязвимыми во многих отношениях для тех, у кого больше ».
Адам Гисмонди , приглашенный учёный из Бостонского колледжа, написал: «Я опасаюсь, что, поскольку пользователи изолированы в различных идеологических областях, человеческая способность к сочувствию может пострадать. Сопротивление противоположным точкам зрения бросает нам вызов, и если мы сможем (активно или пассивно) избегать других с другими точками зрения, это негативно повлияет на наше общество.Будет полезно увидеть, какие функции наши крупные компании в области социальных сетей добавят в ближайшие годы, поскольку они будут иметь огромную власть над структурой информационного потока ».
Выборка цитат других респондентов, связанных с этой темой (подробности см. В полном тексте отчета):
Общий эффект для некоторых людей будет положительным. Это будет плохо для бедных и необразованных. В результате цифровой разрыв и неравенство в уровне благосостояния будут расти.Это будет чистым негативом для общества.
«Если нынешний экономический порядок останется на месте, то я не вижу роста алгоритмов, основанных на данных, которые принесут большую пользу кому-либо за пределами самых богатых слоев общества».
«Предположительно, социальное неравенство станет овеществленным».
«Главный риск состоит в том, что менее регулярные пользователи, особенно те, которые объединяются на одном или двух сайтах или платформах, не разовьют эту возможность навигации и выбора и окажутся в невыгодном положении.”
«Алгоритмы делают дискриминацию более эффективной и обеззараженной. Положительный эффект будет заключаться в увеличении прибыли для организаций, способных избежать рисков и затрат. Негативные последствия будут иметь все, что алгоритмы сочтут рискованными или менее прибыльными ».
«Общество будет расслоено в зависимости от того, какое доверие / поставщик удостоверений личности может позволить себе / иметь право работать. Уровень конфиденциальности и защиты будет разным. « Jackson’s Whole » Лоис Макмастер [Буджолд] внезапно кажется немного более пугающе реалистичным.”
«У нас есть радикально расходящиеся наборы ценностей, политических и других, и алгоритмы всегда основаны на системах ценностей их создателей. Таким образом, сценарий представляет собой один из огромных открытий возможностей — экономических и иных — под контролем либо таких, как Цукерберг, либо седых движителей глобального капитала, либо… ».
«Общий эффект будет положительным для некоторых людей. Это будет плохо для бедных и необразованных. В результате цифровой разрыв и неравенство в уровне благосостояния будут расти.Это будет чистым негативом для общества ».
«Расовая изоляция в потребительском таргетинге. Исключение по признаку пола в таргетинге на потребителей. Исключение класса в таргетинге на потребителей…. Националистическое исключение в потребительской ориентации ».
«Если алгоритмы, управляющие потоком новостей, подавляют противоречивую информацию — информацию, которая бросает вызов предположениям и ценностям отдельных людей — мы можем увидеть усиление крайностей разделения мировоззрений среди быстро расходящихся субпопуляций».
«Возможно, мы движемся к потокам информации с наименьшим общим знаменателем.”
«Эффективность и приятность, а также серотонин, которые исходят от предписаний, сильно переоценены. Важно сохранить в нашей жизни некоторый хаос ».
Ряд участников этого опроса выразили озабоченность по поводу изменений в информационных диетах общественности, «атомизации СМИ», чрезмерного акцента на крайних, уродливых, странных новостях и предпочтения «правдивости» над чем-то еще. фактический материал, который может иметь жизненно важное значение для понимания того, как быть ответственным гражданином мира.
Тема 6: Безработица вырастет
Распространение искусственного интеллекта (ИИ) может вызвать серьезную безработицу и все ее последствия.
Анонимный генеральный директор сказал: «Если задача может быть эффективно представлена алгоритмом, то ее можно легко выполнить с помощью машины. Негативная тенденция, которую я здесь вижу, заключается в том, что — с развитием алгоритма — люди будут заменены машинами / компьютерами для выполнения многих работ / задач. Какая же тогда будет судьба Человека? »
Выборка цитат других респондентов, связанных с этой темой (подробности см. В полном тексте отчета):
Я предвижу, что алгоритмы заменят почти всех рабочих без реальных возможностей для замененных людей.
«Искусственный интеллект и роботы могут подорвать рабочую силу и привести к потенциальной 100% безработице среди людей. Они будут умнее, эффективнее, продуктивнее и дешевле, поэтому для корпораций и бизнеса имеет смысл двигаться в этом направлении ».
«Значительный рост производительности за счет автоматизации увеличит разрыв между рабочими и владельцами капитала».
«Современное западное общество построено на социальной модели, согласно которой Капитал обменивается на Труд для обеспечения экономического роста.Если лейбористы больше не участвуют в этом обмене, последствия будут огромными ».
«Отсутствие работы, рост населения и меньшая потребность в автономном функционировании среднего человека. Какая часть этого теплая и нечеткая? »
«Я предвижу, что алгоритмы заменят почти всех рабочих без реальных возможностей для замененных людей».
«В долгосрочной перспективе это может быть хорошо для людей, если они откажутся от малоценных повторяющихся задач и мотивируют их выполнять те, которые создают более высокую ценность.”
«Надеюсь, страны ответят введением форм минимальной гарантированной заработной платы и бесплатного образования после K-12; в противном случае самые умные будут использовать онлайн-ресурсы, чтобы быстро превзойти обычных людей, а самые богатые будут использовать свою экономическую мощь для получения большего политического преимущества ».
Тема 7: Растет потребность в алгоритмической грамотности, прозрачности и надзоре
Респонденты этого опроса предложили различные идеи о том, как отдельные люди и культура в целом могут реагировать на алгоритмизацию жизни.Они выступали за то, чтобы общественное образование воспитывало у широкой публики грамотность о том, как работают алгоритмы. Они также отметили, что те, кто создает и развивает алгоритмы, не несут ответственности перед обществом, и утверждали, что должен быть какой-то метод, с помощью которого они несут ответственность. Комментарии представителя:
Сьюзан Этлингер , отраслевой аналитик Altimeter Group, сказала: «Так же, как мы все чаще хотим знать место и условия производства нашей еды и одежды, мы должны задаться вопросом, как принимаются наши данные и решения.Какова цепочка поставок этой информации? Есть ли четкое руководство и контрольный журнал? Были ли предположения основаны на частичной информации, ошибочных источниках или нерелевантных контрольных показателях? Достаточно ли мы обучили наши данные? Были ли задействованы нужные заинтересованные стороны, и чему мы научились на своих ошибках? Результатом всего этого является то, что весь наш способ управления организациями будет перевернут в ближайшее десятилетие. Способность создавать и изменять реальность будет заключаться в технологиях, которые по-настоящему понимают лишь немногие.Итак, чтобы гарантировать, что мы успешно используем алгоритмы, будь то для финансовой или человеческой выгоды, или для того и другого, нам необходимы структуры управления и подотчетности. Легче сказать, чем сделать, но если когда-либо было время объединить самые умные умы в отрасли с самыми умными умами в академических кругах для решения этой проблемы, то сейчас самое время ».
Крис Кутарна , автор книги Age of Discovery и сотрудник Оксфордской школы Мартина, писал: «Алгоритмы — это явная форма эвристики, способ систематизировать определенные выборы и решения, чтобы мы не постоянно пили из огня. гидрант сенсорных входов.Эта стратегия выживания всегда развивалась вместе с человечеством и со сложностью наших социальных систем и сред данных. Явное осознание наших упрощающих предположений и эвристики — важный момент, на котором наш интеллект и влияние созревают. Что изменилось сейчас, так это растущие возможности явного программирования этой эвристики для выполнения упрощения за пределами человеческого разума, внутри машин и платформ, которые доставляют данные миллиардам индивидуумов.Нам потребуется некоторое время, чтобы развить мудрость и этику, чтобы понять и направить эту силу. Между тем, мы, честно говоря, не знаем, насколько хорошо и безопасно это применяется. Первым и наиболее важным шагом является повышение социальной осведомленности о том, кто, как и где это применяется ».
Выборка цитат других респондентов, связанных с этой темой (подробности см. В полном тексте отчета):
Нам нужна какая-то радужная коалиция, чтобы выработать правила, которые не позволят встроенной предвзятости и групповому мышлению влиять на результаты.
«Кто охраняет стражей? И, в частности, какие «опекуны» что и для кого делают, используя обширный массив информации? »
«В капитализме нет стимулов бороться с пузырями фильтров, профилированием и негативными эффектами, а государственное / международное управление практически бессильно».
«Механизмы надзора могут включать более строгие протоколы доступа; подписать этические кодексы для цифрового управления и назначить хранителей информации; онлайн-отслеживание повторного использования информации отдельными лицами; функции отказа; установка сроков доступа; запрещена продажа третьим лицам без согласия.”
«Если не приложить больше усилий, чтобы сделать настоящую информационную грамотность частью базового образования, будет класс людей, которые могут использовать алгоритмы, и класс, используемый алгоритмами».
«Потребители должны быть информированы, образованы и, по сути, должны быть активными в своей ориентации на что-то тонкое. В этом суть компьютерной грамотности в 21 веке ».
«Решающее значение будет иметь поиск основы для обеспечения прозрачности и оценки результатов. Также необходимо иметь широкое представление об алгоритмической «цепочке создания стоимости», и эти данные являются ключевым фактором и не менее ценны, чем алгоритм, который они обучают.”
«Алгоритмическая подотчетность — это масштабный проект, требующий навыков теоретиков и практиков, юристов, социологов, журналистов и других. Это неотложная глобальная задача, за поддержкой которой нуждаются целеустремленные и мобилизованные эксперты ».
«В конце концов, будет признано, что закон об ответственности за программное обеспечение нуждается в реформе, поскольку прямо сейчас программисты могут избежать наказания за убийство».
«Закон непредвиденных последствий указывает на то, что возрастающие уровни социальной и технической сложности, закодированные в алгоритмах, гарантируют, что произойдут непредвиденные катастрофические события — вероятно, не те, о которых мы беспокоились.”
«В конечном итоге мы будем развивать механизмы, чтобы дать потребителям больший контроль, что должно привести к большему пониманию и доверию…. Противодействие будет неизбежным, но необходимым и в конечном итоге приведет к балансу, который будет более выгодным для всех нас ».
«Нам нужна какая-то радужная коалиция, чтобы выработать правила, которые не позволят встроенной предвзятости и групповому мышлению влиять на результаты».
«Алгоритмы слишком сложны, чтобы быть прозрачными или полностью безопасными.Эти факторы будут и дальше влиять на направление нашей культуры ».
«Я ожидаю, что будут разработаны метаалгоритмы, чтобы попытаться противостоять негативам алгоритмов».
Анонимные респонденты поделились следующими комментариями по теме:
«Золотое правило: тот, кто владеет золотом, устанавливает правила».
«Плохие парни, кажется, намного опережают хороших парней».
«Сопротивление бесполезно».
«Алгоритмы определяются людьми, которые хотят продать вам что-то (товары, услуги, идеологии) и будут искажать результаты в пользу этого.”
«Алгоритмы, безусловно, полезны, но, вероятно, недостаточны, если не сочетаются с человеческими знаниями и политической волей»
Наконец, это предсказание анонимного участника, который видит вероятную конечную точку как одну из двух крайностей:
«Общий удар будет утопией или концом человеческого рода; золотой середины не предвидится. Я подозреваю, что это утопия, учитывая, что мы пережили по крайней мере один экзистенциальный кризис (ядерный) в прошлом и что наш путь к миру, хотя и медленный, но прочный.”
Мнения ключевых экспертов о будущем влиянии алгоритмов
Ниже приводится краткая подборка комментариев нескольких из многих ведущих аналитиков, участвовавших в опросе:
«Направление людей к полезной информации»
Винтон Серф , член Зала славы Интернета, вице-президент и главный евангелист Интернета в Google: «Алгоритмы в основном предназначены для того, чтобы направлять людей к полезной информации, и я считаю это чистым положительным моментом».
Остерегайтесь «непроверенных, неотслеживаемых, не уточненных моделей»
Кори Доктороу , писатель, активист по информатике в MIT Media Lab и совладелец Boing Boing, ответил: «Выбор в этом вопросе слишком ограничен.Правильный ответ: «Если мы будем строго использовать модели машинного обучения, они улучшат ситуацию; если мы будем использовать их, чтобы скрыть несправедливость прикрытием машинного эмпиризма, будет хуже ». Amazon использует машинное обучение для оптимизации своих стратегий продаж. Когда они вносят изменение, они делают прогноз о его вероятном результате в продажах, а затем используют данные о продажах из этого прогноза для уточнения модели. Подрядчики в пенитенциарной системе Америки используют машинное обучение для оптимизации рекомендаций по вынесению приговора.Их модель также делает прогнозы о вероятных исходах (при повторном преступлении), но не отслеживает, дает ли их модель хорошие прогнозы, и нет никаких уточнений. Это позволяет им делать ужасные прогнозы без последствий. Эта характеристика непроверенных, неотслеживаемых, неотработанных моделей присутствует во многих местах: в списках наблюдения террористов; модели профилирования для уничтожения дронов; современные системы красной черты / Джима Кроу, ограничивающие кредит; алгоритмы прогнозирования полиции; и т. д. Если мы санкционируем или установим нормативные ограничения в отношении методов, которые исправляют это подлое поведение, то мы можем использовать эмпиризм для исправления предвзятости и повышения справедливости и беспристрастности фирм и государства (а также государственно-частных партнерств).Если же, с другой стороны, практика продолжается как есть, она заканчивается своего рода кошмаром в кафкианском стиле, когда мы делаем что-то, «потому что компьютер так говорит», и мы называем их справедливыми, «потому что компьютер так говорит».
«Общая тенденция к положительным результатам будет преобладать»
Джонатан Грудин , главный исследователь Microsoft, сказал: «Мы наконец достигли состояния симбиоза или партнерства с технологиями. Алгоритмы не контролируются; люди создают и корректируют их.Однако положительные эффекты для одного человека могут быть отрицательными для другого, а отследить причины и следствия может быть сложно, поэтому нам придется постоянно работать, чтобы понять и скорректировать баланс. В конечном счете, большинство ключевых решений будут политическими, и я оптимистично уверен, что общая тенденция к положительным результатам будет преобладать, учитывая огромные потенциальные возможности использования технологий. Меня меньше беспокоит преобладание плохих актеров, чем непреднамеренные и незамеченные негативные последствия, подкрадывающиеся к нам.”
«Безликие системы больше заинтересованы в наблюдении и рекламе, чем в реальных услугах»
Док Сирлс , журналист, спикер и директор Project VRM в Центре Беркмана Гарвардского университета, написал: «Самая большая проблема с алгоритмами сегодня — это природа черного ящика некоторых из самых крупных и важных алгоритмов. Примером может служить тот, который используется Dun & Bradstreet для определения кредитоспособности. Методы, лежащие в основе принимаемых им решений, совершенно непрозрачны не только для тех, чья репутация оценивается, но и для большинства людей, управляющих алгоритмом.Только программисты могут знать наверняка, что делает алгоритм, и даже они могут не понимать, что происходит. В некоторых случаях невозможно точно сказать, почему и как достигается решение алгоритма. И даже если ответственные стороны точно знают, как работает алгоритм, они назовут это коммерческой тайной и будут скрывать. Уже есть отпор непрозрачности алгоритмов, а иногда и огромных систем, стоящих за ними. Многие законодатели и регулирующие органы также хотят, чтобы, например, обширные серверные фермы Google и Facebook были более известны и поняты.Эти объекты имеют размер, масштаб и в некотором смысле важность атомных электростанций и нефтеперерабатывающих заводов, но почти не контролируются регулирующими органами. Это изменится. В то же время изменится размер сущностей, использующих алгоритмы. Они будут становиться все меньше и многочисленнее, поскольку большая ответственность за жизнь людей уходит от безликих систем, более заинтересованных в наблюдении и рекламе, чем в фактическом обслуживании ».
Призыв к #AlgorithmicTransparency
Марк Ротенберг , исполнительный директор Информационного центра электронной конфиденциальности, заметил: «Основная проблема с алгоритмическим принятием решений — это отсутствие подотчетности.Машины буквально превратились в черные ящики — даже разработчики и операторы не до конца понимают, как производятся выходные данные. Проблема усугубляется «цифровым сциентизмом» (моя фраза) — непоколебимой верой в надежность больших данных. «Алгоритмическая прозрачность» должна стать фундаментальным требованием для принятия всех решений на основе ИИ. Существует более серьезная проблема с увеличением результатов, основанных на алгоритмах, за пределами риска ошибки или дискриминации — возрастающая непрозрачность принятия решений и растущее отсутствие ответственности со стороны человека.Нам нужно противостоять реальности, что власть и власть переходят от людей к машинам. Вот почему #AlgorithmicTransparency — одна из величайших проблем нашей эпохи ».
Данные «будут использоваться не по назначению»
Ричард Столмен , член Зала славы Интернета и президент Фонда свободного программного обеспечения, сказал: «Люди будут вынуждены передать все личные данные, которые будут оценивать алгоритмы. Накопленные данные будут использоваться различными способами — компаниями, которые их собирают, мошенниками, взломщиками, которые крадут данные с сайта компании, а также государством с помощью писем национальной безопасности.Я слышал, что люди, которые отказываются от использования Facebook, подвергаются некоторой дискриминации. Возможно, скоро им будет отказано во въезде, например, в США. Даже если США на самом деле этого не сделают, люди будут опасаться, что они это сделают. Сравните это с оценкой китайского социального послушания для интернет-пользователей ».
Люди должны жить с результатами алгоритмов, «даже если они боятся рисков»
Дэвид Кларк , член Зала славы Интернета и старший научный сотрудник Массачусетского технологического института, ответил: «Я вижу, что положительные результаты перевешивают отрицательные, но проблема будет в том, что определенные люди пострадают от отрицательных последствий, возможно, очень серьезных, и общество пострадает. должны решить, как бороться с этими результатами.Эти результаты, вероятно, будут различаться по характеру и по нашей способности понять, почему они произошли, и эта реальность напугает некоторых людей. Но, как мы видим сегодня, люди чувствуют, что они должны использовать Интернет, чтобы стать частью общества. Даже если они опасаются последствий, люди соглашаются с тем, что они должны жить с результатами этих алгоритмов, даже если они опасаются рисков ».
«Это затронет КАЖДУЮ область жизни. Каждый. Одинокий. One. ’
Баратунде Терстон , научный сотрудник MIT Media Lab, обозреватель Fast Company и бывший директор по цифровым технологиям The Onion, написал: «Основные положительные изменения: 1) Отговорка о незнании вещей будет значительно уменьшена, поскольку информация станет еще более связанной и полный.2) Ошибки, возникающие в результате ошибок в человеческих суждениях, «знаниях» или времени реакции, будут значительно сокращены. Назовем это принципом «роботы ездят лучше людей». Сегодняшние водители будут ныть, но через 50 лет никто не захочет водить машину, если они смогут использовать это время, чтобы испытать неотличимую от реальности иммерсивную виртуальную среду, наполненную кучей ботов Бейонсе.
«3) Коррупция, которая существует сегодня в результате человеческого обмана, значительно сократится — взяток, взяточничества, кумовства.Если алгоритмы построены хорошо и надежно, возможность добавить эту неэффективность (например, нанять какого-нибудь идиота, потому что он ваш кузен) должна уменьшиться. 4) В целом, мы должны добиться гораздо более эффективного распределения ресурсов, включая дорогие (в долларах или экологических издержках) ресурсы, такие как ископаемое топливо. По сути, алгоритмическое понимание начнет влиять на дизайн наших домов, городов, транспортных сетей, уровни производства, обработку отходов и многое другое. В мире, где у каждого американца есть машина, которой она никогда не пользуется, много избыточности.Мы должны стать намного более энергоэффективными, если уменьшим дублирование процессов, создаваемых людьми.
«Но будут негативные изменения: 1) Увеличится скорость взаимодействия и объем обрабатываемой информации — все станет быстрее. Ни один из результатов повышения эффективности, достигнутых технологиями, никогда не приводил к большему количеству досуга, отдыха или счастья. Мы просто будем больше делать покупки, больше работать, решать больше вещей, потому что наши возможности делать все это увеличатся. Это похоже на добавление полос на шоссе в качестве решения для управления дорожным движением.Когда вы это делаете, вы просто поощряете больше людей водить машину. Настоящая уловка состоит в том, чтобы не добавлять больше автомобильных полос, а построить мир, в котором меньше людей нуждаются или хотят водить машину.
«2) Будет алгоритмическое и ориентированное на данные угнетение. Учитывая, что эти системы будут созданы явно несовершенными и предвзятыми людьми, мы, вероятно, создадим новые и гораздо менее заметные формы дискриминации и угнетения. Создатели этих алгоритмов и сборщики данных, используемых для их тестирования и первичной обработки, не имеют ни малейшего представления о всестороннем понимании культуры, ценностей и разнообразия.Они забудут проверить свое распознавание изображений на темной коже или свои медицинские диагностические инструменты на азиатских женщинах или их транспортных моделях во время крупных спортивных мероприятий в сильном тумане. Мы предположим, что машины умнее, но мы поймем, что они такие же тупые, как и мы, но лучше скрывают это.
«3) Целые группы людей будут исключены, и они, скорее всего, не узнают о параллельной реальности, с которой они не сталкиваются. Это затронет все сферы жизни. Каждый. Одинокий. Один.»
Призыв к «реформе отрасли» и «более разумным режимам регулирования»
Технолог Анил Даш сказал: «Лучшие части алгоритмического влияния сделают жизнь лучше для многих людей, но худшие излишества действительно непредсказуемо нанесут вред наиболее маргинализованным группам.Нам потребуется как отраслевая реформа внутри технологических компаний, создающих эти системы, так и гораздо более продуманные режимы регулирования, чтобы справиться со сложными возникающими проблемами ».
«Мы — общество, которое берет свое жизненное направление с ладони»
Джон Маркофф , автор книги Машины любящей благодати: поиск точек соприкосновения между людьми и роботами и старший писатель The New York Times, заметил: «Меня больше всего беспокоит отсутствие алгоритмической прозрачности.Все чаще мы являемся обществом, которое берет свое жизненное направление с ладони — наших смартфонов. Руководство по всему, от лучшего корейского барбекю до того, кого выбрать для супруга, генерируется алгоритмически. Однако мало что известно о ценностях и мотивах разработчиков этих систем ».
Исправьте «организационный, общественный и политический климат, который мы создали»
Дана Бойд , основатель Data & Society, прокомментировал: «Алгоритм сам по себе ничего не значит.На карту поставлено то, как создается и используется «модель». Модель состоит из набора данных (например, обучающих данных в системе машинного обучения) вместе с алгоритмом. Алгоритм — ничто без данных. Но модель тоже ничто без варианта использования. Та же технология может использоваться для расширения прав и возможностей людей (например, для выявления людей из группы риска) или для нанесения им вреда. Все зависит от того, кто использует информацию для каких целей (например, социальные службы или полиция). Из-за нездоровой динамики власти в нашем обществе я с сожалением подозреваю, что результаты будут гораздо более проблематичными — механизмы, ограничивающие возможности людей, сегментирующие и разделяющие людей на неравные группы, а также использующие слежку, чтобы заставить людей попадать в более тяжелые ситуации.Но так быть не должно. То, что поставлено на карту, не имеет ничего общего с технологиями; это напрямую связано с созданным нами организационным, общественным и политическим климатом ».
У нас уже есть алгоритмическая проблема: Кредитные рейтинги
Хеннинг Шульцринне , член Зала славы Интернета и профессор Колумбийского университета, отметил: «У нас уже были первые признаки трудностей с алгоритмическим принятием решений, а именно кредитные рейтинги. Их вычисления непрозрачны, и затем они использовались для всех видов целей, далеких от предоставления ссуд, таких как принятие решений о найме или сегментирование клиентов для различного обращения.Они приводят к утечке большого количества частной информации и раскрываются, намеренно или по неосторожности, организациям, которые действуют не в лучших интересах потребителя. Исправление данных сложно и требует много времени, поэтому они вряд ли будут доступны лицам с ограниченными ресурсами. Неясно, как предлагаемые алгоритмы решают эти хорошо известные проблемы, учитывая, что они часто не регулируются никакими правилами. Во многих областях входные переменные либо грубые (и часто являются прокси для гонки), например домашний почтовый индекс, либо крайне инвазивны, например, поминутно отслеживают поведение водителя.Учитывая отсутствие законов о конфиденциальности, в целом, есть все стимулы для организаций, которые могут наблюдать за нашим поведением, таких как рекламные брокеры, для монетизации поведенческой информации. Как минимум, учреждениям, оказывающим широкое влияние на общество, необходимо будет раскрывать используемые входные переменные, то, как они влияют на результат и подлежат проверке, а не только индивидуальные исправления. Честный, поддающийся проверке анализ затрат и выгод, измеряющий повышенную эффективность или лучшие результаты в отношении потери конфиденциальности или непреднамеренной дискриминации, позволил бы избежать принятия решений типа «поверьте нам, это будет замечательно, и это будет искусственный интеллект!».”
Алгоритмы «создают ценность и сокращают расходы» и будут улучшены
Роберт Аткинсон , президент Фонда информационных технологий и инноваций, сказал: «Как практически все технологии прошлого, алгоритмы будут создавать ценность и сокращать затраты, намного превышающие любые затраты. Более того, по мере того, как организации и общество приобретут больше опыта в использовании алгоритмов, появятся естественные силы для улучшения и ограничения любых потенциальных проблем ».
«Цель должна заключаться в том, чтобы помочь людям усомниться в авторитете»
Джудит Донат из Гарвардского центра Беркмана Кляйна по Интернету и обществу ответила: «Данные могут быть неполными или неправильными, а алгоритмы могут содержать ложные предположения.Опасность более широкого использования алгоритмов заключается в том, что процесс принятия решений становится оракульным: непрозрачным, но неоспоримым. Решение — дизайн. Процесс должен быть не черным ящиком, в который мы вводим данные и получаем ответ, а прозрачным процессом, предназначенным не только для получения результата, но и для объяснения того, как он пришел к этому результату. Системы должны иметь возможность создавать четкий, разборчивый текст и графику, которые помогут пользователям — читателям, редакторам, врачам, пациентам, соискателям кредита, избирателям и т. Д.- понять, как было принято решение. Системы должны быть интерактивными, чтобы люди могли исследовать, как изменение данных, предположений и правил повлияет на результаты. Алгоритм не должен быть новым авторитетом; цель должна состоять в том, чтобы помочь людям усомниться в авторитете ».
Делайте больше для обучения программистов с разным мировоззрением
Эми Уэбб , футуролог и генеральный директор Future Today Institute, написала: «Чтобы наши машины думали, мы, люди, должны помогать им учиться. Наряду с другими предварительно запрограммированными наборами данных для обучения наши личные данные используются, чтобы помочь машинам принимать решения.Однако не существует стандартных этических требований или предписаний для разнообразия, и в результате мы уже начинаем видеть более мрачное будущее, разворачивающееся в настоящем. Приведу слишком много примеров, но я перечислю несколько: потенциальные заемщики отказываются обращаться к банкам, лица с черными именами видят себя в рекламе, разыскивающей преступников, люди, которым отказывают в страховании и медицинском обслуживании. В большинстве случаев эти проблемы возникают из-за ограниченного мировоззрения, а не потому, что кодировщики по своей природе расисты.У алгоритмов есть отвратительная привычка делать именно то, что мы им говорим. Итак, что происходит, когда мы приказываем нашим машинам учиться у нас? И начать принимать решения самостоятельно? Единственный способ решить проблему алгоритмической дискриминации в будущем — это инвестировать в настоящее. Подавляющее большинство кодеров — белые и мужчины. Корпорации должны делать больше, чем публиковать отчеты о прозрачности своих сотрудников — они должны активно инвестировать в женщин и цветных людей, которые скоро станут следующим поколением работников.И когда настанет день, они должны выбрать новых сотрудников как по своим навыкам, так и по своему мировоззрению. Университеты должны удвоить свои усилия не только для набора разнообразных студентов — администраторы и преподаватели должны поддерживать их до окончания учебы. И не только студенты. Университеты должны диверсифицировать свои факультеты, чтобы студенты видели свое отражение в своих учителях ».
Влияние в краткосрочной перспективе будет отрицательным; в долгосрочной перспективе будет положительным
Ямайс Кашио , выдающийся научный сотрудник Института будущего, заметил: «Влияние алгоритмов на раннем этапе перехода будет в целом негативным, поскольку мы (люди, человеческое общество и экономика) пытаемся научиться интегрировать эти технологии. .Предвзятость, ошибки, коррупция и многое другое сделают реализацию алгоритмических систем хрупкой и сравнительно легко сделают использование этих ошибок для злого умысла, политической власти или лулзов. К тому времени, когда произойдет переходный период — вероятно, через 20 лет, а может, и чуть меньше — многие из этих проблем будут преодолены, и вспомогательные адаптации (например, потенциальное повышение универсального базового дохода) начнут приносить общую пользу. Другими словами, краткосрочный (это десятилетие) отрицательный, долгосрочный (следующее десятилетие) положительный.”
История будет продолжаться
Майк Либхольд , старший научный сотрудник и выдающийся научный сотрудник Института будущего, прокомментировал: «Будущее влияние алгоритмов на нашу жизнь будет меняться со временем по мере того, как мы осваиваем новые компетенции. Темпы принятия и распространения будут крайне неравномерными и будут зависеть от естественных переменных географических регионов, окружающей среды, экономики, инфраструктуры, политики, социологии, психологии и, что наиболее важно, образования. Рост преимуществ машинного интеллекта для человека будет больше всего сдерживаться нашей коллективной компетенцией в проектировании и эффективном взаимодействии с машинами.Как минимум, нам нужно научиться формировать эффективные вопросы и задачи для машин, как интерпретировать ответы и как просто обнаруживать и исправлять машинную ошибку ».
Сделайте алгоритмы «понятными, предсказуемыми и управляемыми»
Бен Шнейдерман , профессор информатики в Университете Мэриленда, писал: «Хорошо спроектированные алгоритмы усиливают человеческие способности, но они должны быть понятными, предсказуемыми и управляемыми. Это означает, что они должны быть прозрачными, чтобы пользователи могли понимать последствия их использования, и они должны подвергаться постоянной оценке, чтобы критики могли оценить предвзятость и ошибки.Каждой системе требуется ответственное контактное лицо / организация, которая поддерживает / обновляет алгоритм и социальную структуру, чтобы сообщество пользователей могло обсуждать свой опыт ».
В ключевых случаях передать управление пользователю
Дэвид Вайнбергер , старший научный сотрудник Гарвардского центра Беркмана Кляйна по вопросам Интернета и общества, сказал: «Масштабный алгоритмический анализ может выявить предсказательные и полезные взаимосвязи, даже если они находятся за пределами человеческих возможностей их понять.Это нормально, когда ставки низкие, например, рекомендация книги. Там, где ставки высоки, например, при алгоритмической фильтрации новостной ленты, нам нужно быть гораздо более осторожными, особенно когда стимулы для создателей не соответствуют интересам отдельных лиц или более широким социальным благам. В этих последних случаях рекомендуется предоставить пользователю больший контроль ».
Эти ученики выяснили, что их тесты были оценены ИИ — и простой способ обмануть
В понедельник Дана Симмонс спустилась вниз и застала своего 12-летнего сына Лазара в слезах.Он выполнил первое задание своего седьмого класса по истории на Edgenuity, онлайн-платформе для виртуального обучения. Он получил 50 из 100 возможных. Это было не на тренировочном тесте — это была его настоящая оценка.
«Он подумал:« Мне нужно будет получить 100 баллов за все остальное, чтобы компенсировать это », — сказал Симмонс в телефонном интервью для The Verge. «Он был совершенно удручен».
Сначала Симмонс пыталась утешить сына. «Знаете, у меня было вроде хорошо, знаете, некоторые учителя вначале ставили действительно суровые оценки», — сказала Симмонс, которая сама является профессором истории.Затем Лазар пояснил, что он получил свою оценку менее чем через секунду после того, как отправил свои ответы. Симмонс знала, что учительница не могла прочитать его ответ в то время — ее сына оценивали по алгоритму.
Симмонс наблюдал, как Лазар выполняет еще несколько заданий. Она посмотрела на правильные ответы, которые Edgenuity раскрыла в конце. Она предположила, что ИИ Edgenuity сканирует определенные ключевые слова, которые он ожидал увидеть в ответах студентов. И она решила сыграть в нее.
Теперь для каждого вопроса с коротким ответом Лазар пишет два длинных предложения, за которыми следует разрозненный список ключевых слов — все, что кажется относящимся к вопросу.«Вопросы такие:« В чем преимущество Константинополя для могущества Византийской империи », — говорит Симмонс. «Итак, вы проходите, хорошо, какие возможные ключевые слова связаны с этим? Богатство, караван, корабль, Индия, Китай, Ближний Восток, он просто вложил все эти слова ».
«Я хотел сыграть в эту игру, потому что мне казалось, что это простой способ получить хорошую оценку», — сказал Лазар The Verge. Обычно он выбирает ключевые слова из статьи или видео, на которых основан вопрос.
Очевидно, этого «словесного салата» достаточно, чтобы получить отличную оценку по любому вопросу с коротким ответом в тесте на Edgenuity.
Edgenuity не ответила на неоднократные запросы о комментариях, но справочный центр компании предполагает, что это может быть сделано намеренно. Согласно веб-сайту, ответы на определенные вопросы получают 0%, если они не содержат ключевых слов, и 100%, если они включают хотя бы одно. Другие вопросы получают определенный процент в зависимости от количества включенных ключевых слов.
Обновление алгоритма.Он его взломал: два полных предложения, за которыми следует словарный запас всех возможных подходящих ключевых слов. 100% на каждое задание. Студенты на @EdgenuityInc, вот ваш билет. Он прошел от F до A +, ничего не изучив.
— Дана Симмонс (@DanaJSimmons) 2 сентября 2020 г.
Поскольку COVID-19 побудил школы по всей территории США перевести обучение на онлайн или гибридные модели, многие передают часть обучения и выставления оценок на платформы виртуального обучения. Edgenuity предлагает более 300 онлайн-классов для учащихся средних и старших классов по различным предметам от математики до социальных наук, от классов AP до факультативов.Они состоят из обучающих видео и виртуальных заданий, а также тестов и экзаменов. Edgenuity преподает уроки и ставит оценки за задания. Фактические уроки математики и истории Лазара в настоящее время проводятся через платформу — его округ, Объединенный школьный округ Лос-Анджелеса, полностью онлайн из-за пандемии. (Район отказался комментировать эту историю).
Теперь он получает 100 баллов за каждое задание
Конечно, вопросы с короткими ответами — не единственный фактор, влияющий на оценки за Edgenuity — классы Lazare требуют других форматов, включая вопросы с несколькими вариантами ответов и ввод из одного слова.Разработчик, знакомый с платформой, подсчитал, что короткие ответы составляют менее пяти процентов содержания курса Edgenuity, и многие из восьми студентов The Verge , с которыми беседовала эта история, подтвердили, что такие задачи составляли меньшинство их работы. Тем не менее, такая тактика определенно повлияла на успеваемость Лазара в классе — теперь он получает 100 баллов за каждое задание.
Lazare — не единственная игровая система. Согласно веб-сайту компании, в настоящее время платформу используют более 20 000 школ, в том числе 20 из 25 крупнейших школьных округов страны, и двое студентов из разных средних школ в Лазар сказали мне, что нашли аналогичный способ обмана.Они часто копируют текст своих вопросов и вставляют его в поле ответа, предполагая, что оно может содержать релевантные ключевые слова. Один сказал мне, что они использовали этот трюк на протяжении всего последнего семестра и получали полную оценку «почти каждый раз».
Другой ученик старшей школы, который использовал Edgenuity несколько лет назад, сказал, что иногда он пытался отправить партии слов, связанных с вопросами, «только когда я был совершенно невежественен». Метод срабатывал «чаще всего». (Мы предоставили анонимность некоторым студентам, которые признались в жульничестве, чтобы у них не было проблем.)
Один студент, который сказал мне, что он не сдал бы свой урок алгебры 2 без эксплойта, сказал, что он смог найти списки точных ключевых слов или примеры ответов, которые требуются его вопросам с короткими ответами — он говорит, что вы можете найти их онлайн «девять раз из десяти». Однако вместо того, чтобы перечислять найденные им термины, он попытался проработать по три в каждом из своих ответов. («Ни один хороший читер не стремится к высшему баллу», — пояснил он.)
Остин Парадизо, который закончил университет, но использовал Edgenuity для нескольких классов в старшей школе, также не хотел употреблять словесные салаты, но несколько раз использовал подход с ключевыми словами.Он работал 100 процентов времени. «Я всегда старался дать хотя бы полусогласованный ответ, потому что было немного дешево просто добавить кучу ключевых слов в поле ввода», — сказал Парадизо. «Но если бы я был немного ленив, я легко мог бы просто написать случайную строку слов, относящихся к подсказке вопроса, и получить 100%».
Учителя действительно имеют возможность просматривать любой контент, представленный учащимися, и могут отменять выставленные Edgenuity оценки — учащийся по алгебре 2 говорит, что слышал о некоторых учащихся, которых ловили на использовании ключевых слов.Но большинство студентов, с которыми я разговаривал, и Симмонс сказали, что никогда не видели, чтобы учитель менял оценку, которую им присвоила Edgenuity. «Если учителя смотрели на ответы, им было все равно», — сказал один ученик.
Переход к Edgenuity оказался шатким для некоторых школ — родители в округе Уильямсон, штат Теннесси, восстают против использования платформы в своем округе, утверждая, что бесчисленные технологические ошибки повлияли на успеваемость их детей. В районе Стимбот-Спрингс, штат Колорадо, период регистрации был прерван, когда Edgenuity была переполнена студентами, пытающимися зарегистрироваться.
Симмонс, со своей стороны, рада, что Лазар научился использовать обучающий алгоритм — это, безусловно, полезный навык. Но она также признает, что его лучшие оценки не отражают лучшего понимания материала его курса, и ее беспокоит, что подобные подвиги могут усугубить неравенство между учениками. «Он получает пятерку с плюсом, потому что его родители имеют ученые степени и интересуются технологиями», — сказала она. «В противном случае он все равно будет получать Fs. О чем это вам говорит… цифровой разрыв в этой среде онлайн-обучения? »
Теория убедительных компьютерных алгоритмов для изучения риторического кода
Эсти Бек, Техасский университет — Арлингтон
(, опубликованный 22 ноября 2016 г. )
Представьте: Кандидат на работу, Джо Смит, потратил много времени, энергии и труда на академический рынок труда. Смит подал заявку в целевые университеты, получил поддержку в ходе нескольких первых собеседований и предпринял несколько визитов в университетский городок.В Dream University отдел кадров запрашивает проверку биографических данных, включая криминальные, финансовые и социальные медиа. Компания по проверке биографических данных запрашивает места, где он жил за последние семь лет, его номер социального страхования и его имена / учетные записи в социальных сетях. Неделю спустя Смит узнает, что проверка данных дала правильный учет криминальной и финансовой сфер, но в разделе социальных сетей показаны прогностические факторы антисоциального и / или враждебного поведения. Dream University отказывается нанять Смита, частично основываясь на отчете в социальных сетях, созданном с помощью компьютерных алгоритмов компанией по проверке биографических данных.
Представьте себе : у Джейн Джонсон отличный кредитный рейтинг, история своевременных платежей и открытая кредитная линия в размере 10 000 долларов США в крупной американской компании, выпускающей кредитные карты. Когда Джонсон совершает последние поручения по городу, чтобы провести отпуск за границей, она покупает товар в магазине, в котором не делает обычных покупок. Джонсон уходит в отпуск и через неделю возвращается к письму от компании, выпускающей кредитную карту. Компания сократила ее кредитную линию в размере 10 000 долларов до 3 000, сославшись на то, что другие клиенты, которые делали покупки в магазине Johnson, недавно совершили покупку, имели плохую историю погашения с компанией.Компьютерные алгоритмы автоматически уменьшили кредитный лимит, и почасовой сотрудник распечатал почтовое сообщение в пакетном режиме с 3000 аналогичных писем клиентам.
В то время как первый сценарий представляет собой беллетризацию, на момент написания этой статьи средства массовой информации сообщают об алгоритмах, используемых при принятии решений о приеме на работу, в том числе о проведении анализа социальных сетей на предмет поведенческих предикторов (все учтено). Последнее описание, однако, пришло в голову клиенту American Express в 2009 году (Куомо и др.).На основе алгоритмов, используемых American Express, сложные математические уравнения / процедуры разработали невидимую цифровую идентификацию (Beck), то есть идентификацию, разработанную с помощью отслеживания данных, аналитики и других технологий цифрового отслеживания, невидимых для людей об этом клиенте. Алгоритмы ранжировали географическую информацию и информацию из базы данных о других клиентах выше, чем оценка FICO и история платежей этого клиента.
Честно говоря, после того, как американская телевизионная новостная и развлекательная компания ABC News сообщила об этом в национальных и региональных СМИ, American Express исправила ситуацию и сообщила о совершенствовании своих компьютерных алгоритмов.Однако этот пример и другой вымышленный рассказ иллюстрируют влияние компьютерных алгоритмов на повседневную жизнь.
Обычно лидеры отрасли, журналисты средств массовой информации, [h] активисты и ученые приветствуют и осуждают алгоритмы как методы, улучшающие или ухудшающие жизнь общества. Возьмем, к примеру, краткий технический отчет международной консалтинговой фирмы McKinsey & Company, в котором говорится об оценке сенсорных технологий в движении Интернета вещей (Manyika). Проекты в отчете «Интернет вещей: ценность за пределами шумихи» 3.От 9 до 11,1 триллионов долларов к 2025 году от движения за Интернет вещей. Для лидеров бизнеса и отрасли такой прогноз беспроигрышный. В других местах новости и научные отчеты рисуют другой пейзаж. Как сообщила старший научный сотрудник Лорен Киршнер в ProPublica и перепечатала в The Atlantic , алгоритмическая предвзятость проникает в модели интеллектуального анализа данных, что ведет к финансовой, социальной и культурной дискриминации. Кроме того, Зейнеп Туфекич, доцент Школы информационных и библиотечных наук Университета Северной Каролины, рассказывает о том, как алгоритмические манипуляции поднимают вопросы о вычислениях и их роли в юридических, финансовых и социальных законах, нормах и обычаях.
Независимо от представлений заинтересованных сторон о роли алгоритмов в культуре и обществе, следующее утверждение неоспоримо: алгоритмы играют важную роль в том, как люди воспринимают онлайн и сетевую культуру. Алгоритмы, по словам специалиста по коммуникациям и СМИ Тарлтона Гиллеспи, «… теперь ключевая логика, управляющая потоком информации, от которой мы зависим …». Например, Facebook использует собственные алгоритмы, чтобы управлять сообщениями одних друзей по сравнению с другими (см. . Facebook; Pariser).Amazon использует алгоритмы для предоставления индивидуальных рекомендаций по покупкам (см. «Улучшите свои рекомендации»; Мангалиндан). Кроме того, Google использует алгоритмы для персонализированных результатов поиска (см. «Персонализированный поиск для всех»; Колборн). Независимо от того, что думает человек или организация об алгоритмах, не заблуждайтесь: алгоритмы — это проводники, управляющие интерфейсами. Они заставляют вещи происходить и влияют на изменения в машинных процессах и человеческом поведении.
Для всех алгоритмов обработки данных и их воздействия на социальную, юридическую и финансовую жизнь людей я склонен думать об этих языковых объектах как о квази-риторических агентах с убедительными способностями.Хотя традиционные способы мышления о компьютерных алгоритмах обычно не включают обсуждения убеждения, я, тем не менее, утверждаю, что алгоритмы убедительны из-за их перформативной природы, а также ценностей и убеждений, заложенных и закодированных в их структурах. В этой статье я предполагаю, что компьютерные алгоритмы убедительны из-за их перформативной природы и культурных ценностей и убеждений, заложенных / закодированных в их языковых структурах. Я использую убеждение из-за широко распространенной исторической и современной ассоциации формирования мыслей и действий.Конечно, риторика — это не только убеждение, и она гораздо шире, чем просто изменение убеждений аудитории. Однако, чтобы убедить риторов включить в риторическую науку процессы кодированного и письменного языка, то есть компьютерного кода, должна быть отправная точка.
Таким образом, после обсуждения компьютеров и письма и цифровой риторики — двух исторических соображений, которые лежат в основе этой работы, я даю краткие определения алгоритмов для читателей. Затем я намечаю историческое прослеживание разговоров в исследованиях СМИ, коммуникации, философии и риторической теории, которые подтверждают этот аргумент.В следующем разделе я определяю убедительные компьютерные алгоритмы и представляю три особенности убедительных компьютерных алгоритмов: алгоритмическую обработку, алгоритмическое включение / исключение; и алгоритмическая идеология. Получившаяся в результате теория позиционирует то, что ритор Кевин Брок называет «исследованиями риторического кода» для будущего развития цифровой риторики, но также дает ответ на критические исследования кода, вводя еще одну линзу (риторику) для исследований кода в целом.
Фоновое обсуждение компьютеров и письма и цифровой риторики
Представленная здесь теория основана на исторических работах специалистов по компьютерам и писательству, а в последнее время — цифровых риторов в области риторики и композиции.В первую очередь рассматривается историческое движение появления компьютеров и письма в конце 1970-х — начале 1980-х годов. Этот подход материализовался в ответ на развитие первых электронных и сетевых вычислительных машин, с появлением программного обеспечения для написания инструкций в классе (см. Хавишер и др.). С разработкой информационного бюллетеня, позднее ставшего журналом Computers & Composition , стали писать такие ученые и учителя, как Хью Бернс, Лиза Джеррард, Кэтлин Кифер, Хелен Шварц, Мими Шварц, Синтия Селф, Джеймс Стрикленд, Билли Уолстрон и Уильям Вреш. их внимание к функциональным и критическим вопросам, связанным с разработкой программного обеспечения, путем публикации своих результатов в первых выпусках журнала.Эти усилия превратились в субдисциплину, известную как компьютеры и письмо, сосредоточенные на истории, методах и педагогике, связанных с компьютерными технологиями и обучением письму на национальном и международном уровнях. Эти ранние разработки посеяли успехи в теоретических и педагогических науках, особенно с ускорением темпов за последние два десятилетия, поскольку достижения технологий возникли в вычислительных секторах. В то время как прогресс этих союзников компьютеров и письменности пролил свет на ценность технологий, достижения в области вычислений открыли возможность исследовать базовую инфраструктуру вычислительных технологий.Совсем недавно Карл Столли призвал ученых-писателей покопаться в исходном коде. Риторик Джеймс Браун-младший выдвинул теорию «робота-ритора» для понимания вычислений и риторического образования. Аннетт Ви определила вычислительную грамотность. А Брэдли Диглер и Джефф Райс редактировали сборник о развитии веб-технологий. Конечно, достижения в области компьютеров и писательские стипендии вынуждают учителей и ученых задуматься о роли технологий в написании учебных материалов, но также продвигают наши взгляды на риторические последствия технологий и письма на философских уровнях.
Вторым фоном, обрамляющим эту работу, является развитие цифровой риторики, впервые обсужденное Ричардом Лэнхэмом в его трактовке изобразительного искусства и электронных текстов в 1990-х годах. В своей главе «Цифровая риторика и цифровое искусство» Лэнхэм в основном описывает развитие изобразительного искусства в электронных пространствах и приводит примеры из печатного, электронного искусства и анимации в качестве основного материала для цифровой риторики, связанной с эстетикой и технологиями. В самом деле, как заметил Дуглас Эйман, работа Лэнхэма в значительной степени сосредоточена на художественном и литературном выражении, не обязательно с намерением определить цифровую риторику.Таким образом, занимая центральное место в определении цифровой риторики, Эйман дает подробный обзор научных дискуссий о цифровой риторике со времен работы Лэнхэма. При чтении работы Эймана включение дисциплинарных и междисциплинарных нарративов описывает цифровую риторику на основе того, что я считаю контекстуальным дизайном от каждого ученого, который дает определения, связанные с конкретными исследовательскими направлениями. Всего в трех кратких примерах определение цифровой риторики, данное Элизабет Лош, объясняет правительство и математические матрицы, тем самым вытекая из идеологии правительственных электронных коммуникаций.Статья Джеймса Заппена выражает желание найти определение цифровой риторики среди новых цифровых медиа. И Ян Богост утверждает, что цифровая риторика должна рассматривать вычислительные процессы как процедурные по отношению к аналитике и методам вычислений. Изучая, как ученые определяют цифровую риторику, Эйман объясняет исторические формации, чтобы представить инкапсулирующую теорию цифровой риторики как «. . . применение теории риторики (в качестве аналитического метода или эвристики для производства) к цифровым текстам и перформансам »(Интернет).
Хотя компьютеры и письмо и цифровая риторика используют разные методологии для работы в электронном компьютерно-опосредованном пространстве, оба поля формируют чувство поиска того, как люди и машины взаимодействуют друг с другом. В то время как преимущества касаются практики письма в классе, наряду с исследованиями и стипендиями, окончательный квест дает представление об экономике обмена знаниями и информацией с помощью цифровых технологий. По мере того, как люди развивают цифровые технологии, особенно с движением в многомиллионной индустрии Интернета вещей, риторам становится важно учитывать не только взаимодействие человека с машиной, но и взаимодействие машины с машиной.Опять же, понимание функции риторики в алгоритмических процессах — всего лишь один шаг в поддержку позиционирования изучения риторического кода как центрального в риторической науке.
Компьютерные алгоритмы: краткие определения
В то время как эта статья направлена на рассмотрение убедительной природы компьютерных алгоритмов, две основные области этой работы обращаются к интеллектуальной мысли в теории риторики и предлагают цифровым риторам сформировать связующее «исследование риторического кода».«Мне кажется, что убеждение и свобода действий находят свое отражение в объектах нечеловеческого языка, то есть в компьютерном коде. Не обязательно углубляясь в историческую литературу, посвященную искусству убеждения и человеческой деятельности, я надеюсь, что эта статья предложит комментарии, относящиеся к беседам в области цифровой риторики, теории риторики и письменным исследованиям.
С этой целью необходимо дать определение компьютерных алгоритмов, прежде чем переходить к теоретическому развитию и целям данной статьи.Поскольку представители компьютерных кругов считают Дональда Кнута отцом информатики, уместно включить только его понимание алгоритмических функций. В своем многотомнике Art of Computer Programming Кнут описывает алгоритмы с пятью характеристиками:
1) конечность или то, как алгоритм завершается после определенного количества последовательностей;
2) определенность или точные определения, которые алгоритм выполняет в своей функции;
3) входные данные или «качества», данные алгоритму до начала операции;
4) выход или отношение качеств к входу; и
5) эффективность или наиболее действенный и / или основной метод работы.
Цель Кнута — дать самые основные определения того, что делают алгоритмы . Важна функциональность алгоритма для выполнения команд. И наоборот, компьютерный ученый Роберт Седжвик, который исследовал компьютерные алгоритмы в своей книге, метко названной « Алгоритмы », определяет их как элементы, «… используемые в информатике для описания метода решения проблем, подходящего для реализации в виде компьютерных программ». Седжвик, который завершил свою докторскую работу под руководством Дональда Кнута, является преподавателем Принстонского университета и членом совета директоров Adobe Systems, далее описывает алгоритмы с точки зрения их производительности и времени работы.Седжвик понимает, что алгоритмы с точки зрения размера данных, необходимых для обработки, а также среднее время выполнения, которое, как ожидает ученый-компьютерщик, ожидает от алгоритма, являются необходимыми компонентами при разработке математических процедур.
Если составить впечатление из этих двух определений, можно было бы заключить, что алгоритмы являются объектами независимого языка. В информатике и математике знание времени выполнения и свойств оборудования обеспечивает структуру для анализа и оценки того, как программы будут обрабатывать данные.В отличие от бездумного процесса, структура требует вычислительных и процедурных схем для распознавания преимуществ и ограничений реализации программ. Можно также сделать вывод, что концепции алгоритмов глубоко укоренились в западных ценностях логики и организации. В рамках параметров определения содержится свидетельство того, как люди в западных обществах думают и общаются. Есть свидетельства фундаментальной взаимосвязи проблемы и решения. Есть также свидетельства ограничивающих факторов того, что алгоритмы могут и не могут делать, и какие алгоритмы выполняют и «знают» о реальных и искусственных обмена знаниями.
Теория
Алгоритмы в риторическом смысле с точки зрения автора или группы создателей придумываются, упорядочиваются, стилизованы, запоминаются (во многих смыслах) и доставляются. Обязательно ли из этого следует, что эти нечеловеческие языковые объекты, которые влияют на реальные изменения на фондовых рынках, финансовых данных, сайтах знакомств и пространствах социальных сетей, убедительны сами по себе? Убедят ли компьютерные алгоритмы?
Чтобы предложить убедительность компьютерных алгоритмов, я сначала обращаюсь к дискуссии в критических исследованиях СМИ, которая теоретизирует перформативность алгоритмов.В качестве дисциплины ученые и исследователи, занимающиеся критическими исследованиями СМИ, исследуют и исследуют критические позиции (сила и ее эффекты), связанные с инфраструктурой и содержанием СМИ. Опираясь на методы, основанные на социальных и гуманитарных науках, дисциплина согласуется с коммуникациями, но некоторые теоретики могут использовать смежные области, такие как философия, риторика, социология и антропология — и это лишь некоторые из них. Работая в рамках критических исследований средств массовой информации, исследователи изучают совокупность теоретических, методологических и практических позиций, лежащих в основе того, что Брайан Мотт и Роберт Л.Мак определяет это как «проведение критических исследований СМИ» с использованием «скептического отношения, гуманистического подхода, политической оценки и приверженности социальной справедливости» (15). Результаты таких исследований демонстрируют глубину и размерность герменевтической интерпретации медийной литературы, сетевого анализа конфигураций Интернета и культурологических подходов к жизненному опыту в медийном пространстве.
В рамках раннего исследования критических средств массовой информации Н. Кэтрин Хейлс исследует, как компьютерный код влияет на повседневную жизнь глобальных граждан через «посредничество» или стирание границ между человеческими и нечеловеческими технологиями в языковых актах.В своем исследовании режимов и свойств старых и новых медиа, а также человеческой речи и письменных действий, Хейлс приводит доводы в пользу воображаемого вычислительного человеческого сознания, способствуя «стиранию воплощения» (xi) постлюдей в эпоху компьютерных технологий. . В своей теории компьютерного кода Хейлс заявляет о перформативности, прося читателей принять такую предпосылку, потому что код заставляет вещи происходить, и, я добавлю, способ, которым его создатели / программисты разработали код для выполнения.Часть аргумента Хейлса состоит в признании лингвистических особенностей компьютерного кода по отношению к естественным языкам, но другая часть рассматривает транзакцию и посредничество в использовании языка между машинами и людьми как различные модальности (в этом смысле опыт). По словам Хейлса:
Код, выполняемый на машине, является перформативным в гораздо более сильном смысле, чем тот, который приписывается языку. Когда говорят, что язык перформативен, действия, которые он «совершает», происходят в сознании людей, например, когда кто-то говорит: «Я объявляю это законодательное заседание открытым» или «Я объявляю вас мужем и женой».Конечно, эти изменения в сознании могут приводить и действительно приводят к поведенческим эффектам, но перформативная сила языка, тем не менее, связана с внешними изменениями через сложные цепи посредничества. Напротив, код, выполняемый в цифровом компьютере, вызывает изменения в поведении машины и через сетевые порты и другие интерфейсы может инициировать другие изменения, все из которых реализованы при передаче кода. (49–50)
Перформативная природа кода, в понимании Хейлса, проистекает из логики команд письменного языка, т.е.е., код конечен, требователен и процедурен. В другом месте критический теоретик СМИ Александр Галлоуэй поддерживает утверждения Хейлса о его перформативной природе: «… Код — это прежде всего машинный [sic], а затем лингвистический; а межсубъективная инфраструктура — это не то же самое, что материальная … »(71).
Хейлс, кажется, предполагает разрыв разногласий в символическом посредничестве. На философском и теоретическом уровнях рамки перформативности, как обсуждали Джудит Батлер и Деррида в «Подпись, событие, контекст», обеспечивают основу для различий между речью и письменными действиями.Однако, как утверждает Хейлс в книге « Моя мать была компьютером», код «превосходит как письмо, так и речь, имея характеристики, которые не проявляются ни в одной из этих устаревших систем» (40). Обращаясь к философским позициям, выдвинутым Батлером и Деррида, язык тесно связан с силой , причем сила является интенциональностью, предварительным посредничеством или осознанием, которое вызывает начало действия и продолжение такой энергии в обмене. Основное различие между Батлером и Дерридой заключается в том, как они различают силу и интенциональность в речевых актах.Для Батлера понятие перформативности заимствовано из работы Джона Сирла по иллокутивным речевым актам или из того, что выполняет , а не из , представляющего или , описывающего в контексте. В то время как для Деррида, который предпочитает письмо речью, ставит под сомнение контекст и утверждает, что написанное слово разрывает контекст, отчасти из-за того, что оно разошлось с автором в момент произнесения слова. В то время как Деррида утверждает, что значение в речи и в письме является двусмысленным актом, таким образом избегая контекста, отсутствие автора в письме предоставляет читателю бесконечные значения значений при взаимодействии с письменным словом.Как Хейлс обсуждает в связи с различием Деррида, код не работает таким теоретическим образом, потому что на машинном уровне вычислений работа компьютеров основывается на точности, а не на двусмысленности языка. На всех уровнях интерфейса, от двоичного кода единиц и нулей на машинном уровне, до компиляторов, языков программирования и внешнего интерфейса, функций кода в определенных регистрах и контекстах, чтобы все происходило. Код не может выполнять свои функции без контекста.
Например, если бы я сказал использовать «блочную цитату» для длинного прямого цитирования, человек может вызвать в воображении любое из следующего: понятия MLA по сравнению с форматированием APA; по левому краю или по ширине шрифта в документе; или даже, для более творческих людей, представьте себе физический блок с цитатой, выгравированной или приклеенной на поверхности. Однако в HTML5 элемент для цитаты блока
имеет специфические особенности, присущие элементу в коде. Машина не вызывает творческие вариации
на основе историй и контекстов, а вместо этого выполняет программирование элемента в режиме, который программисты разработали для
— через все языки интерфейса и серверной части, компиляторы и машину. код.Однако, продумывая интерсубъективное посредничество людей, придающих несколько значений одному слову или слову-концепции и только одно значение, прикрепленное к элементу
, все еще остается значение, прикрепленное к элементу / коду, когда машина выполняет функцию. , однако ограниченный, что может быть в материальных / вычислительных пространствах.
Узкая модальность компьютерного кода может побудить некоторых рассматривать компьютерный код как менее убедительную (если вообще) форму риторики. Из-за функциональности и перформативности кода, для того, что он делает — его способности влиять на изменения в машинах и человеческом поведении — всегда есть какой-то смысл, связанный с машинным и человеческим уровнями понимания.В применении компьютерного кода, в частности алгоритмов, это дано в контексте создания разрывов кода с момента создания. Однако рутинное применение кода — регулярность приложения кода через его командные процессы — создает свой собственный контекст в работе; свой собственный остаточный перформативный акт в определенных контекстах. В то же время, читатель кода (будь то на уровне исходного кода или посредством косвенного использования в визуальном интерфейсе программного приложения) создает свой собственный набор контекстов или итераций.В общем, даже на машинном уровне, хотя Деррида может утверждать, что написанное слово отрывается от исходного контекста производства от кодера к алгоритму, код — как сказал бы Хейлс — работает, а когда алгоритмы запускаются, они создают свои собственные машинные контексты.
В интересах философских и теоретических соображений убеждения, если компьютерные алгоритмы создают свои собственные машинные контексты, которые не столь уникальны, как человеческие контексты при связывании понятий со словами, тогда рассмотрение перформативности кода — алгоритмов — укореняется. .В машинном контексте отношения языка и силы пребывают в эфемерном состоянии. Под эфемерным я подразумеваю создание контекста, в котором должно произойти письменное действие, а с его завершением — контекст завершающегося письменного акта, при этом пространственные и временные элементы контекста рассеиваются. Такое теоретическое обоснование напоминает рассуждения Томаса Риккерта о коре. Изучая работы Кристевой, Деррида и Улмера, Рикет отмечает, что « chōra трансформирует наши представления о начале, творчестве и изобретении, помещая их конкретно в материальную среду, информационные пространства и аффективные (или телесные) регистры» ( 252).Этот взгляд иллюстрирует другой способ размещения кода и алгоритмов в сфере риторики как хораика бытия и небытия того, что инкапсулирует риторика. В то время как Рикерт отмечает, что этот разговор порождает риторические изобретения, для Деррида место риторики в изобретении также привлекает внимание — хотя и вкратце — к пространственным и временным измерениям, в которых находится дискурс (и я бы добавил перформативность компьютерного кода).
Эти беседы, взятые вместе, дают образное исследование локативных и перформативных измерений компьютерных алгоритмов.Алгоритмы, связанные с компьютерным кодом, встроены в программное и аппаратное обеспечение машин. Когда данные вводятся в структуру алгоритма, возникает своего рода транзакционное изобретение, когда на мгновение пространственные, временные и языковые измерения данных, алгоритма и схем становятся в некотором смысле живыми — или live, таким образом выполняя ритуальные и рутинные действия по обработке и обмену информацией. Взаимная и рефлексивная природа алгоритмов в транзакционных изобретениях подчеркивает отношения в сети актантов, опираясь на теорию сети акторов Латура.Компьютерный алгоритм, не связанный с человеком, действует во взаимодействии входов и выходов данных. В некотором смысле идея Латура о «делегировании нечеловеческим существам», в которой объекты определяют, как люди или другие объекты двигаются или реагируют, намекает на тип агентства.
По общему признанию, даже как цифровой ритор, я борюсь с теоретическим переносом агентности на нечеловеческие объекты из-за того, как агенство традиционно определялось на научной стадии риторики. Даже работая над идеями, изложенными здесь, я остаюсь теоретически сомнительным и подозрительно относящимся к приписыванию убедительности письменному языку.Приведение такого аргумента почти антропоморфизирует код, чтобы приукрашивать и объединять перформативные аспекты нечеловеческих языковых объектов и процедур. Таким образом, подумайте вот о чем: если язык кодируется и привязан к пространственному и временному измерению, а компьютерные алгоритмы кодируются как активные процедуры после ввода данных, тогда обязательно следует, что имеет место убеждение?
Междисциплинарный теоретик Лукас Интрона, который регулярно публикует материалы об этике технологий и наблюдения, утверждает, что перформативность компьютерного кода следует понимать с точки зрения процесса кодирования от агента — к передаче — к получателю, и как таковые закодированные языковые объекты являются расширениями агентства.Процесс кодирования, согласно Интроне, «переводит действие (становление) от одного события к другому, тем самым расширяя действие / становление актеров за пределы единственного локального события» (117). В примере создания и развития компьютерных алгоритмов и компьютерного кода это кодирование также продвигает намерения и замыслы математиков и программистов. Когда алгоритмы и / или код выполняются, прошлое агентство и замыслы создателей переносятся в транзакционное изобретение , уступая место преобразующей маршрутизации старого и нового контекстов.В век цифровой риторики мы можем думать об алгоритмах как о квазиагентах, осуществляющих символическое действие человека. Но изменения, которые производят алгоритмы и влияют на них, поскольку сила идет глубже, чем агентство, и сокращает убедительный дизайн.
Если цифровые риторы используют то, что Introna называет «закодированным агентством», то неизбежно возникает вопрос о том, как действует или функционирует убеждение, если все это вообще. Три классических призыва — этос, логос и пафос — представляют собой интересные примеры теоретического случая алгоритмического убеждения.Если агент математика или программиста закодирован и расширен в их языковые действия, которые включают алгоритмы и языки программирования, тогда можно спросить: Что еще закодировано в этих действиях ?
В статье Technofeminism социолог Джуди Вайцман описывает, как кодирование пола происходит в технологических продуктах. Она прослеживает дизайн, разработку, производство и маркетинг микроволновой печи как пример гендерной природы материальных объектов. Первоначально разработанный и продаваемый одиноким мужчинам для быстрого питания, рекламодатели продавали его как «коричневый» продукт и помещали его рядом с высокотехнологичными технологическими и компьютерными устройствами в универмагах.Когда мужчины отказались от микроволновой печи, маркетологи переупаковали продукт как «белый» товар для домохозяек и продавали микроволновую печь наряду с бытовой техникой. Гендерная кодировка напоминает о передаче намерения. В иллокутивных актах намерение в коммуникативном акте имеет такое же значение, как и успешная передача сообщения. Когда программисты или маркетологи в примере Вайцмана передают сознательные и бессознательные идеологические ценности при создании кода или объектов, предполагаемая сила становится размытой, как отмечал Вайцман: «Маркетинг и розничная торговля играют ключевую роль в формировании спроса:« существует нечеткая граница между точным представлением потребителя, построением потребителя и контролем над покупателем »(47).При обслуживании компьютерного кода можно подвергнуть сомнению закодированные сообщения в алгоритмах с точки зрения представления, построения и управления обменом информацией и знаниями.
Процесс кодирования далее отражен в работе Тары Макферсон в ее главе «Почему цифровые гуманитарные науки такие белые? Или размышляя об историях расы и вычислений »в Debates in the Digital Humanities. Макферсон иллюстрирует взаимосвязь между правилом модульности, используемым в UNIX (дискретный код, который можно разбивать на части и менять местами в чистых интерфейсах), и социальным и политическим разделением рас в Соединенных Штатах.Она обращает внимание на то, как «… организация информации и капитала в 1960-е годы мощно реагирует — во многих регистрах — на борьбу за расовую справедливость и демократию, которая так характеризовала Соединенные Штаты в то время». С этой точки зрения, программисты UNIX исторически, социально и политически находились в сильной гонке и классифицированном политическом ландшафте своего времени, большая часть которого, хотя и неосознанно, включается в кодирование программы.
Эти два примера помогают проиллюстрировать как сознательное, так и бессознательное кодирование социальных, культурных и политических идеологий в нечеловеческих объектах.Будь то пол или раса, эйлизм, классовые или западные ценности или организация и логика, убедительные призывы убеждения появляются в процессе кодирования написания компьютерного кода. Компьютерные алгоритмы и код работают, передавая культурные ценности и убеждения программистов через структуру языка кода на исполнение кода.
Три особенности убедительных компьютерных алгоритмов
В видении создания убедительных компьютерных алгоритмов теперь уместно дать широкое определение такового.Убедительные компьютерные алгоритмы — это объекты на языке только для написания с закодированными действиями, транзакционными изобретениями и встроенными ценностями, убеждениями и логикой трех риторических обращений, выполняющих функции, которые обеспечивают основу для человеческих и нечеловеческих изменений. Однако у убедительных компьютерных алгоритмов есть три дополнительных определения, которые я разделяю для будущего теоретического рассмотрения и обсуждения.
Во-первых, алгоритмы могут быть систематическим способом обработки и организации информации для убедительных средств, с помощью которых логика помогает упорядочить то, как люди и машины воспринимают окружающий мир.Во-вторых, алгоритмы имеют решающее значение для включения и исключения практик использования или отбрасывания данных, которые не соответствуют структуре алгоритмической модели. В этом смысле, если структура алгоритма позволяет собирать данные только с веб-сайтов с более чем 20 гиперссылками, веб-сайты с менее чем 20 ссылками будут исключены из набора данных. Наконец, алгоритмы являются квазиобъективными идеологическими структурами, поскольку создание алгоритмической структуры опирается на знания и опыт создателя (создателей), а идеологические предубеждения всегда будут просачиваться в создание структуры к лучшему или к худшему. .
Алгоритмы и компьютерный код являются риторическими в том смысле, что алгоритмы облегчают и функционируют в сложных действиях для обмена и поиска информации в областях человеческой жизни, мышления и действия. Поскольку алгоритмы воплощают в себе логические процедуры действия, они обладают способностями убеждения в своих систематических функциях. Последовательность операций, встроенная в алгоритм, заставляет машину или человека выполнять и собирать данные, соответствующие параметрам алгоритма. Алгоритмы, как и силлогизмы, которые Кевин Брок обсуждает в своем исследовании, направляют мысли и действия человека и машины.Алгоритмическое убеждение основано на процедурах алгоритма, включая то, как они включают и исключают информацию.
Наряду с алгоритмическими процессами алгоритмы имеют структуру включения и исключения, встроенную в их регистры команд или, если хотите, в их лингвистическую структуру. Эта ориентация несколько отличается от описания ввода и вывода Кнута в его пяти описаниях алгоритмов. Для Кнута ввод и вывод зависят от внешних данных для заполнения алгоритма (ввод) и количества данных, произведенных в результате алгоритмического процесса (вывод).На абстрактном и примитивном уровне алгоритм является заменой функции введенных свойств.
На лингвистическом уровне базовое уравнение (которое соответствует определению базового алгоритма) имеет заранее определенные правила управления для его работы. Структура уравнения может допускать любое количество бесконечных переменных для букв; однако представление определенных знаков, например, предполагает исключение всех других типов математических функций. На самых базовых уровнях алгоритмическая логика действует, чтобы включать и исключать по самой своей структуре и функциям вводимые данные — намекая на логотипы.
Создатель или разработчики алгоритмической структуры также полагаются на свои знания и опыт при разработке процесса вычислений. Когда в 2006 году Facebook разработал свою новостную ленту, компьютерные ученые и инженеры, работающие с компанией, занимающейся социальными сетями, также создали метод ранжирования сообщений, которые пользователь будет видеть в своей новостной ленте чаще, чем другие. Алгоритм Facebook EdgeRank [Σ = U _e x W _e x D _e (Σ = ранг; U = сродство; W = вес; D = распад; e = край)] рассчитанные данные на основе: 1) сродства — насколько близко или много раз пользователи входили в контакт (край) друг с другом, просматривая страницы, комментируя сообщения и т. Д.; 2) вес — разряд по типу и частоте контакта с кромкой; 3) распад — время от последнего контакта с краем. Этот алгоритм позволял пользователям просматривать персонализированную новостную ленту на основе измеренных критериев (или данных) настроек дружбы в раскрывающемся меню «Уведомления», просматривать хронологию других пользователей, скрывать сообщения, типы сообщений, которые пользователи «лайкают», и даже скорость соединения из сети пользователя и тип устройства (см. McGee). Инженеры Facebook основывали эти критерии на представлениях о более частых контактах с людьми, а также на вычислении информации об устройстве, позволяющей просматривать контент в новостных лентах при более медленном подключении.
На первый взгляд, этот тип персонализации, основанный на идеологических представлениях о взаимоотношениях, может показаться полезным для более частого поддержания связи с теми, кто находится на Facebook. Как сообщил активист Эли Паризер в своей книге «Пузырь фильтров », эта персонализация создает больший диссонанс между пользователями и восприятием других, поскольку Facebook отфильтровывает контент от других пользователей, которые могут иметь разные взгляды или точки зрения — возможно, в результате части близости. алгоритма работает слишком хорошо.Беспокойство по поводу этой фильтрации возлагается на пользователей, испытывающих близорукость в отношении информации, когда возможность инакомыслия и публичного дискурса становится меньшим приоритетом, чем загрузка изображений домашнего питомца. Идеология сильно работает в алгоритмах, поскольку люди создают, упорядочивают и структурируют свой дизайн для анализа данных.
На мой взгляд, эти три дополнительных определения — алгоритмические процессы, включение / исключение и идеология — закладывают основу будущей теоретической научной работы над убедительными компьютерными алгоритмами.Цифровые риторы могли бы гораздо больше просвещать и защищать компьютерные алгоритмы, если бы мы думали о них с точки зрения действия и убеждения — тем самым поднимая теорию и практику нашей области с другими дисциплинами, включая цифровые гуманитарные науки, а также социологию, политологию и т. Д. коммуникации и медиа-исследования. Мы также можем положиться на историческую науку о критическом взаимодействии — будь то критическая грамотность или теория на практике, чтобы помочь нашим коллегам и студентам задавать вопросы, структурировать и изменять структуры дизайна, сознательно или бессознательно встроенные в компьютерные алгоритмы.
Исследования риторического кода
Другая причина, по которой я приводил этот аргумент, связана с формированием и устойчивой стипендией в области критических исследований кода. Появление критических исследований кода («CCS») предоставило критическим теоретикам суб-дисциплину для исследования взаимосвязи компьютерного кода с культурным, социальным и политическим содержанием посредством герменевтического анализа. Код, описанный Марком Марино как «знаковая система со своей риторикой …», представляет собой языковой режим для изучения гуманитариями и исследователями.С момента призыва Марино стипендии в области критических исследований кода процветали благодаря многочисленным конференциям, статьям и рукописи CCS размером с книгу.
В то время как методологическая направленность критических исследований кода с помощью герменевтики дала ценные и своевременные критические замечания и теории, возвращение к своевременному вкладу Марино в кодекс и риторику приглашает к работе риторов. Как цифровые риторы, риторическое обращение с кодом просто не может быть проигнорировано. Некоторые ученые, занимающиеся критическими исследованиями кода, анализируют код с герменевтической точки зрения, которая рассматривает код как статический объект для изучения.Хотя я не собираюсь заканчивать критику использования герменевтики в коде, я начинаю понимать, как такое приложение разделяет действие кода в его естественной среде и помещает код в текстовые редакторы для научных исследований, поэзии и т. Д. играть. Несомненно, в таких научных моделях есть ценность и достоинства. Однако, если наши коллеги из литературы и критической теории используют обучение и инструменты, разработанные на основе их домашних дисциплин в области изучения критического кода, то почему бы цифровым риторам не использовать свои социальные и гуманитарные теории и методологии для изучения, теоретического обоснования, и играть с алгоритмами и кодом?
Обращаясь к изучению риторического кода в исследованиях риторики и композиции, можно спросить, на чем сосредоточено такое внимание ученых и учителей?Что отличает изучение риторического кода (если вообще) от критического исследования кода? Несомненно, одно отклонение может быть связано с различными методологическими подходами, при этом критические исследования кода опираются на герменевтику, а исследования риторического кода также предлагают такой подход наряду с методологиями социальных наук. Но, безусловно, цифровая риторика субдисциплины ориентирована на учет социальных и культурных ценностей, заложенных в алгоритмы — как они работают и как они влияют на изменения в машинах и поведении людей.Таким образом, как исследования риторического кода могут трактовать социальные и культурные теории наряду с нечеловеческими теориями машинных контекстов? Кроме того, как может сосредоточение внимания ученых на риторических и теоретических трактовках компьютерных алгоритмов открыть междисциплинарные разговоры и отношения? Как такие точки зрения могут привлекать взаимодополняющие и расходящиеся взгляды? Поскольку алгоритмы влияют на изменения в поведении машин и людей, как иллюстрируют два сценария, представленные в данной статье, как могут те, кто связан с риторикой и письменными исследованиями, открыть путь к более глубоким знаниям о формировании, создании и использовании компьютерных алгоритмов в бесчисленном множестве цифровых и компьютерных алгоритмов. научные пространства?
Как три студента Массачусетского технологического института обманули мир научных журналов | MIT News
За последние годы область научных публикаций расширилась до примерно 30 000 рецензируемых журналов, выпускающих около 2 миллионов статей в год.Хотя этот рост привел к увеличению количества научных исследований, критики утверждают, что он также стимулировал рост числа некачественных «хищных издателей», которые спамят исследователям еженедельными «призывами к публикациям» и взимают высокую плату за статьи, которые они часто даже не публикуют. прочтите перед принятием.
Десять лет назад несколько студентов Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) заметили такие недобросовестные методы и решили с ними повеселиться. Джереми Стриблинг MS ’05 PhD ’09, Дэн Агуайо ’01 MEng ’02 и Макс Крон PhD ’08 потратил неделю или две между классными проектами, чтобы разработать «SCIgen», программу, которая случайным образом генерирует бессмысленные компьютерные- научные статьи с реалистичными графиками, рисунками и цитатами.
SCIgen возник в результате предыдущей работы Крона в качестве соучредителя онлайн-учебного пособия SparkNotes, которое включало генератор школьных сочинений, основанный на «контекстно-свободной грамматике». SCIgen работает как своего рода академическая «Безумная библиотекарь», произвольно добавляя в компьютерные модные слова, такие как «распределенные хеш-таблицы» и «византийская отказоустойчивость».
Программа была сырой, но она сработала: в апреле 2005 года работа команды «Rooter: A Methodology for the Typical Unification of Access Points and Redundancy» была принята в качестве неотрецензированного документа на Всемирной мультиконференции по системам. , Кибернетика и информатика (WMSCI), конференция, которая, по словам Крона, известна «спамом и нечеткими стандартами».”
Когда исследователи раскрыли свою мистификацию, начали поступать звонки от таких компаний, как The Boston Globe, CNN и BBC. Телефон Стриблинга зазвонил благодаря тому, что его имя было указано в газете первым. («Первым в случайном порядке», — с гордостью добавляет он.)
После того, как международная пресса привлекла внимание, WMSCI отозвала приглашение своей команды на участие. Чтобы не отпугнуть, студенты собрали 2500 долларов для поездки в Орландо, штат Флорида, где они арендовали комнату в конференц-зале, чтобы провести свой собственный «сеанс» случайно сгенерированных бесед, снабженных вымышленными именами, поддельными визитными карточками и поддельными усы.
В то время этот трюк мог показаться не чем иным, как глупым моментом в традициях «дела Сокаля», когда физик из Нью-Йоркского университета написал бессмысленную статью, которая была принята журналом постмодернистских культурных исследований. Но SCIgen на самом деле оказал на удивление существенное влияние, и многие исследователи использовали его, чтобы разоблачать конференции с низкими стандартами подачи заявок. Выходки команды побудили крупнейшую в мире организацию технических специалистов, Институт инженеров по электротехнике и электронике (IEEE), отказаться от спонсорства WMSCI; в 2013 году IEEE и Springer Publishing удалили со своих сайтов более 120 статей после того, как анализ французского исследователя показал, что они были созданы с помощью SCIgen.(Всего несколько недель назад компания Springer объявила о выпуске «SciDetect», инструмента с открытым исходным кодом, который может автоматически обнаруживать документы SCIgen.)
Трио выпускников CSAIL с тех пор занялись другими делами: Агуайо — технический руководитель в Meraki; Крон, который был соучредителем SparkNotes и сайта знакомств OKCupid, теперь управляет Keybase, стартапом, призванным сделать криптографию более доступной; и Стриблинг работал в IBM, Google и Nicira, прежде чем присоединиться к команде Крона в Keybase в этом месяце.
Но даже десятилетие спустя творение команды невероятно живет.Стриблинг говорит, что генератор по-прежнему получает 600 000 просмотров страниц в год, что приводит к сбою их исследовательского сайта CSAIL каждые несколько месяцев. Создатели по-прежнему получают регулярные электронные письма от студентов, изучающих информатику, с гордыми ссылками на статьи, которые они притащили на конференциях, а также заметки от исследователей, призывающие их делать версии для других дисциплин.
«Нашим первоначальным намерением было просто отомстить этим людям, которые рассылали нам спам, и, возможно, сделать людей более осведомленными об этих методах», — говорит Стриблинг, прежде чем невозмутимо: «Мы достигли нашей цели намного лучше, чем мы ожидали.”
SCIpher
К 10-летнему юбилею команда снова собралась для проекта, который снова нацелен на хищных издателей.
«SCIpher» позволяет скрывать секретные сообщения внутри случайно сгенерированных запросов на публикацию статей (CFP), которые, похоже, исходят от (вымышленных) конференций с такими названиями, как «Симпозиум LYGNY по реляционной, программно-определяемой технологии».
Ввод секретного сообщения в SCIpher создает текст для готового к отправке CFP, который получатель CFP может вернуть в генератор, чтобы восстановить исходное сообщение.
Стриблинг говорит, что рассматривает SCIpher как дерзкий способ разглашения коммерческих секретов — не говоря уже о том, чтобы высмеивать нелепые, полные жаргона названия конференций.
«Мы объединили почти произносимые акронимы со случайными модными словечками, заимствованными из грамматики SCIgen, чтобы выявить некую нишевую специализацию, которая возникает в результате тысяч одновременных конференций, требующих поиска авторов», — говорит Стриблинг. «Кроме того, хотя зашифрованное электронное письмо было бы большим красным флажком для некоторых следователей, по нашему опыту, когда вы отправляете запрос на получение документов, очень маловероятно, что кто-то его прочитает.”
Что такое алгоритм? — Определение и примеры — Видео и стенограмма урока
Реальный алгоритм жизни
Вы когда-нибудь пекли или готовили что-нибудь? Один из наиболее очевидных примеров алгоритма — это рецепт. Это конечный список инструкций, используемых для выполнения задачи. Например, если бы вы следовали алгоритму создания пирожных из смеси коробок, вы бы следовали трех-пяти шагам, написанным на обратной стороне коробки.
Одним из атрибутов алгоритма является то, что, поскольку это список инструкций, существует некоторый пошаговый процесс, который выполняется по порядку.Очень часто порядок, в котором приведены шаги, может иметь большое значение. Предположим, мы должны изменить порядок действий рецепта на обратной стороне коробки для пирожных и попросить кого-нибудь поставить пирожные в духовку на 22 минуты, прежде чем мы прикажем разогреть духовку. Это было бы глупо! Вот почему порядок шагов очень важен.
Пример из математики и информатики
Одно из наиболее распространенных применений алгоритмов — это информатика. Компьютеры ничего не могут сделать, если им не говорят, что делать.Алгоритмы позволяют нам давать компьютеру пошаговые инструкции для решения проблемы или выполнения задачи. Например, рассмотрим следующий алгоритм:
Для каждого нечетного числа от 1 до 9 умножьте его на 2 и прибавьте к нему 7. Затем запишите результаты в виде списка, разделенного запятыми.
Как нам начать следовать этому алгоритму? Сначала он говорит, что для каждого нечетного числа от 1 до 9 умножьте его на 2 и прибавьте к нему 7. Помните, что нам нужно выполнять шаги в том порядке, в котором они даны.Сначала мы начнем с первого нечетного числа, которое равно 1. Давайте умножим его на 2, а затем прибавим 7, чтобы получить 9. Затем мы перейдем к следующему нечетному числу, 3. Давайте умножим его на 2 и прибавим 7, чтобы получить 13. Мы повторяем этот процесс для 5, 7 и 9. Когда мы закончим, мы хотим записать результаты в виде списка, разделенного запятыми. Таким образом, наш окончательный результат — 9, 13, 17, 21, 25.
Написание алгоритма
Теперь, когда мы знаем, как следовать уже написанному алгоритму, как мы можем написать наш собственный алгоритм для выполнения задачи или решения проблемы? Например, если вам дано уравнение 3 x + 5 = 17, не могли бы вы написать алгоритм, чтобы объяснить кому-нибудь, как решить для x ?
Для этого подумайте о необходимых шагах и порядке их выполнения.Если бы вы сами решали это уравнение для x , вы, вероятно, сначала вычли бы 5 из обеих частей. У вас останется 3 x = 12. Затем вы разделите обе стороны на 3, чтобы получить x = 4. Таким образом, ваш алгоритм может выглядеть примерно так:
Сначала вычтите 5 с обеих сторон. Затем разделите обе стороны на 3.
Неплохо, правда? Алгоритмы — это всего лишь формальный способ написания пошаговых инструкций, которые нужно передать кому-то другому для выполнения задачи.
Стоит упомянуть, что можно написать несколько алгоритмов, выполняющих одно и то же. Например, другой алгоритм, который мог бы существовать для решения x в 3 x + 5 = 17, мог бы сказать:
Сначала вычтите 17 с обеих сторон. Затем прибавьте 12 с обеих сторон. Затем умножьте обе стороны на 1/3.
Это вполне приемлемый алгоритм, выполняющий ту же задачу. Другой может быть быстрее, так как в нем всего 2 шага, а не 3, но, в конце концов, он решает ту же проблему.
Резюме урока
Давайте сделаем несколько минут, чтобы повторить то, что мы узнали. В основном, мы определяем алгоритм как конечный список инструкций, используемых для решения проблемы или выполнения задачи.