COOLna

Jedno z nejzajímavějších varování poskytl už v roce 1994 americký IT teoretik Philip Agre (mimochodem člověk s velmi zajímavým životním příběhem):

Dva modely ochrany soukromí jsou kontrastovány. Model sledování využívá vizuální metafory (např. „Velký bratr se dívá“) a vychází z historických zkušeností sledování tajné policie. Méně známý model zachycování využívá lingvistické metafory a má hluboké kořeny v praxi aplikované výpočetní techniky, pomocí níž jsou lidské činnosti systematicky Reorganizováno tak, aby je počítače mohly sledovat v reálném čase. Model zachycení je diskutován s odkazem na systémy v mnoha doménách.

Už tehdy se řada odborníků oprávněně obávala širokých možností pro špehování a dozor, které vládám i dalším aktérům poskytne rychlý technologický rozvoj. A už tehdy také pracovali s metaforami, které ve veřejné debatě kolují dodnes. Skloňují se Orwell, Huxley i Kafka, cituje se z románu 1984, rozebírá se Benthamův panoptikon, všichni se bojí všudypřítomných odposlechů a v pozadí všeho stojí představa zlé tajné služby ve službách totality, která sleduje každý náš krok.

Jde jistě o důvodné obavy, které se ostatně z velké části naplnily (stačí se podívat na poměry v Číně nebo Snowdenovu aféru), ale Agre varuje, že tento přístup má i přesto jisté mezery.

Jde o metafory, které vycházejí ze starších historických zkušeností s totalitami 20. století – většinou jsou vizuální (řeší se ono reálné sledování, kamery a obrazovky), a jde spíše o politické varování, které je sice důležité, ale neřeší skutečné principy fungování digitálních technologií. Jsou tu ovšem i méně zjevné, ale potenciálně mnohem závažnější cesty, kterými nás mohou nové technologie kontrolovat a usměrňovat.

Přísliby efektivní online inzerce jsou z větší části založeny právě na jasném a čitelném strojovém sledování uživatelského chování (realitu ovšem zná každý, kdo někdy na sociálních sítích inzeroval nebo se snažil zbavit dotěrných reklam na výrobek, který už dávno koupil), a Agre podotýká, že pro jakékoliv efektivní tržní prostředí je potřeba jasná čitelnost a co nejméně nejasností.


Začíná to již u toho, že cena informace coby komodity stoupá v přímé úměře k její čitelnosti. A projevuje se to také tím, že se mnohoznačná, nejasná a na kontextu závisející komunikace používá hlavně v rodinách a těsně spjatých komunitách (kde dokážeme odhadnout, proč je na nás naštvaná partnerka nebo jestli se babičce doopravdy líbil vánoční dárek), kdežto na burze či v armádě komunikujeme pomocí jasných, předem definovaných pokynů a akcí.


Není náhodou, že odpor proti logice strojové gramatiky existoval už dávno před počítači a mnozí kritici tohoto fenoménu vycházeli z prostředí odborů a zaměstnaneckého aktivismu. Jedním z prvních případů ohýbání lidského chování do strojově čitelné logiky bylo zavádění moderní pásové výroby. Kontrolovat a hodnotit práci malé dílny se zkušenými řemeslníky je mnohem těžší než dohlížet na výrobní linku, kde lze vše snadno a efektivně spočítat a pracovníky dle libosti nahrazovat.

V současnosti se to jasně projevuje v sektoru takzvané gig economy, kde lze nájemnou práci kurýrů či taxikářů velmi efektivně hodnotit a řídit právě díky tomu, že je zprostředkovaná aplikacemi a strukturovaná tak, aby byla pro algoritmy co nejlépe čitelná.

A každý, kdo někdy pracoval v „moderně a efektivně“ řízené továrně či kanceláři, také dobře ví, k čemu tyto postupy vedou. Zaměstnanci se místo skutečně smysluplné práce zaměřují na ony strojově čitelné cíle (všechny ty KPI, ROI a hodinové výkazy práce), a na druhou stranu také velmi dobře vědí, jak kontrolu obcházet a „imitovat činnost“.

Digitální inzerce a SEO jsou obory doslova definované snahami o co nejlepší zvládnutí strojové řeči a její využití ve svůj prospěch, a intuitivně to chápe i každý influencer nebo i řadový uživatel sociálních sítí.

Teorie Philipa Agreho byly na začátku 90. let velmi vizionářské, ale v jedné věci se přesto mýlily. Tehdejší odborníci předpokládali, že se lidé budou tomuto ohýbání komunikace a přizpůsobování digitální gramatice bránit, stejně jako se kdysi dělníci bránili zavádění pásové výroby a větší kontroly práce.

Nejspíš ale nečekali, že to nakonec řada z nás udělala ráda a dobrovolně. Sociální sítě totiž vedle těchto (na první pohled neviditelných) problémů nabídly hlavně lákavé benefity, a nakonec jsme se zamilovali i do oněch záseků a problémů způsobených limity strojové řeči – pokud se vrátím k úvodnímu příkladu rozdílů Twitteru a Mastodonu, jedním z chybějících prvků Mastodonu jsou právě ony neodolatelné hádky, ironie a digitální šikana, kterou umožňují nedokonale nastavené nástroje Twitteru.


I přes v současnosti populární předpovědi o pádu sociálních sítí se zdá, že tu s námi budou i nadále, a potíže s omezeným a život nevystihujícím počítačovým jazykem bychom ostatně řešili i na jakémkoliv jiném typu platforem. Není také reálné, abychom každou komunikaci řešili hezky lidsky a nezprostředkovaně tváří v tvář, a tak je v otázce digitální gramatiky na místě spíše vyjednávání než radikální odpor.


Pokud chceme část svého digitálního chování před vševidoucími platformami ukrýt, nabízí se nejrůznější taktiky rezistence, ať už výše uvedené slangy, skryté významy nejrůznějších dostupných akcí (třeba oblíbené okaté ignorování přečtené zprávy neboli left on read), nebo na sociálních sítí všudypřítomná ironie, dvojsmysly a napůl vážně myšlené vtipy.


Je ovšem potřeba myslet i na to, že snadná strojová čitelnost a omezený digitální „slovník“ je nezbytný třeba i pro kvalitní moderaci obsahu, a jasné čitelnosti se snaží uniknout i nejrůznější typy propagandy, šikany a nenávistných projevů. Začít lze už u toho, že video je i přes technické pokroky stále strojově „čitelné“ hůře než text, a proto se také na TikToku a dalších video platformách výrazně hůře rozpoznává a filtruje závadný obsah.


Stejně jako u mnoha jiných otázek v oblasti nových médií, i v případě negativních efektů omezeného digitálního jazyka je potřeba hlavně mít na mysli, že něco takového vůbec existuje.

Že naše komunikace na sociálních sítích není „přirozená“, ale formována omezenou paletou dostupných nástrojů, jejichž logice pak sami přizpůsobujeme naše chování. A že jakékoliv strojové vyhodnocování lidského chování bude vždy plné chyb, které se ještě dále násobí při zpětném lidském výkladu, a musíme se proto mít na pozoru, když ke zdánlivě vědeckému a efektivnímu strojovému řízení lidí přikročí bezskrupulózní politici či manažeři.


A pokud se pustíme do hledání platforem, které umožňují plnější a méně omezenou komunikaci, jednou z takových je starý dobrý e-mail, a tedy i newslettery.