Spoznaj samega sebe – skozi pametno uro
Med hladno vojno je potreba po upravljanju obsežnih in kompleksnih sistemov v realnem času spreobrnila pojem racionalnosti. Ta ni bila več razumljena kot nekaj, kar zahteva človeški um, temveč raje velike tehnične sisteme. Medtem ko je razsvetljenska ideja racionalnosti poudarjala refleksivnost (v smislu »spoznaj samega sebe«) in moralne sodbe (v smislu Kantovega kategoričnega imperativa), pa je novo pojmovanje racionalnosti poudarjalo objektivnost (v obliki številk) in strogo upoštevanje vnaprej določenih pravil (v obliki seznamov, zaporedij ukazov in računalniških algoritmov).
Če je bil analitik v freudovski psihoanalitični seansi študiozno ravnodušen, moramo zdaj predpostaviti, da novi aparati, na katerih temelji naše samospoznavanje, nepredvidljivo nihajo med tem, da nam pomagajo, in tem, da so nam odkrito sovražni.
Raziskovanje sebstva se je preobratu dolgo upiralo. Skozi večino 20. stoletja so kot sredstva samospoznavanja prevladovali pristopi znotraj psihologije, ki so temeljili na individualni introspekciji. Izjema je bil behaviorizem, ki je temeljil izključno na opazovanju vedênja, brez vsakršnega ozira na opise duševnih stanj. Njegov vpliv na proučevanje sebstva je bil omejen – behaviorizem se je bolj kot opazovanju sebe posvečal opazovanju drugih, pa tudi njegovi metodološki in politični temelji so bili precej kontroverzni: njegovega glavnega zagovornika B. F. Skinnerja so, z besedami Noama Chomskyja, »obsojali kot zagovornika totalitarnega razmišljanja in čislali kot zagovornika strogo upravljanih družbenih okolij«
Razmah poceni majhnih digitalnih senzorjev in procesorjev pa je preobrat prinesel tudi na področje posameznikovega samospoznavanja. Eden vplivnejših zagovornikov »kvantificiranega sebstva«, Gary Wolf, je idejo leta 2010 javnosti predstavil takole:
»Ljudje počnejo stvari iz nerazumljivih razlogov, ki so skriti tudi njim samim. Pred stotimi leti bi se drzen raziskovalec, očaran nad uganko človeške osebnosti, najbrž zatekel k tedaj novim psihoanalitičnim konceptom, kot sta represija in nezavedno. Te zamisli so oblikovali ljudje z ljubeznijo do jezika. Tudi ko so se terapevtski koncepti o sebstvu razširili v poenostavljeni, dostopnejši obliki, so vsebovali nekaj izrazito literarnega humanizma svojih izumiteljev. Prevladujoče oblike samospoznavanja – od lagodnosti psihoanalitikovega kavča do klepetavosti vprašalnika za samopomoč – pot do (spo)znanja iščejo skozi besede. Merilci [ang. trackers] pa uberejo drugo pot. Namesto da bi svoje notranje svetove prevpraševali z govorjenjem in pisanjem, se zanašajo na številke. Tako konstruirajo kvantificirano sebstvo.
…
Kontrast s tradicionalnimi terapevtskimi načini pojmovanja razvoja osebnosti je ogromen. Ko se kvantificiramo, ne poskušamo več odkriti globlje zakopane resnice skozi vsakdanji obstoj. Namesto tega želimo spoznati ravno sebstvo naših najbolj trivialnih misli in dejanj, sebstvo, ki bi ga brez tehnične pomoči komaj opazili. Čar kvantificiranega sebstva je ravno v domnevi, da veliko naših težav izvira iz preprostega pomanjkanja instrumentov za razumevanje tega, kdo smo. Naš spomin je slab; delujemo pristransko; naša pozornost je lahko usmerjena le v eno ali dve stvari naenkrat. Nimamo pedometra v nogah, alkotesta v pljučih ali glukometra v žilah. Niti fizično niti mentalno nismo opremljeni za samoanalizo: potrebujemo pomoč strojev.«
Wolf tu predstavi tri argumente. Prvič, ljudje in njihovo znanje o samih sebi so nezanesljivi. Deloma zato, ker ima človeška zavest – zmožnost videnja, razumevanja in pomnjenja sveta – omejeno kapaciteto: večino dogodkov preprosto prezremo, pozabimo ali potlačimo v podzavest. Deloma pa zato, ker so ljudje nečimrni, nepošteni in nagnjeni k zablodam o sebi: spomin si hitro preuredijo tako, da ustreza njihovi samopodobi in ne korespondira z resničnim sebstvom. Z drugimi besedami: ljudje so še v najboljših okoliščinah nezanesljiv vir samospoznanja.
Drugič, psihologija ni le blazno staromodna (»pred stotimi leti …«), temveč tudi elitistična (»literarni humanizem«). Prejšnji prevladujoči način samospoznavanja je torej temeljil na nezanesljivih virih, povrh tega pa je uporabljal še zastarele metode, posute z nepopravljivim snobizmom. Skratka: neuporabno. A nadomesti ga lahko nov način samospoznavanja: način, katerega obstoj je odvisen od strojev; način, katerega beleženje sveta ni le mnogo obsežnejše, temveč tudi nedvomno pravilno, saj objektivne dogodke zaznava brez izpuščanja ali izkrivljanja. To porodi novo razumevanje sebstva, ki ga je mogoče neposredno izboljševati.
Argument se nadaljuje tako: ko se enkrat soočimo s kruto resnico, da smo v dnevu premalo hodili (da smo torej napravili manj od pregovornih 10.000 korakov), ostanemo brez izgovorov. Nismo ravnali prav, spodletelo nam je, in dokazi za to so neizpodbitni. Pri tem občutimo vrstniški pritisk (kot v kontekstu terapevtskih skupin – npr. pri anonimnih alkoholikih), le da pritisk zdaj vršijo neizprosni, nezmotljivi stroji. Ti nam pomagajo, da postanemo najboljša različica samih sebe.
Odkar se je pred desetletjem ta argument pojavil v javnosti, se je fenomen merjenja samih sebe množično razširil: po določenih ocenah kar 33 % odraslih na svetu spremlja svojo telesno pripravljenost, bodisi z namenskimi merilniki bodisi z mobilnimi aplikacijami. Možno je sicer, da so v to oceno vključeni vsi s pametnim telefonom (zaradi vnaprej nameščenih aplikacij), a zanesljivejša anketna raziskava je pokazala, da se aktivno meri okoli 20 % vseh odraslih v ZDA. V vsakem primeru je tovrstno merjenje postalo množično gibanje za tehnološko pismene pripadnike srednjega razreda in pomemben način, kako ljudje dojemajo sami sebe. Skrbi, ki so prišle s covidom-19 , so se še dodatno okrepile s projekti, kot je »kvantificirana gripa«.
Namen tega besedila ni ponavljanje znanih kritik tega neobehaviorističnega pristopa: bodisi kot takega, ki ovira vpogled v dejansko sebstvo; ki je pretirano normativen; kot primer neoliberalne samooptimizacije, ki vodi v povečanje zunanjega nadzora in izkoriščanja; ali kot površinski »solucionizem«. Namesto tega želim predstaviti razmislek o mejah, ki jih prinaša tehnološki pogled nase; o tem, kako te meje ustvarjajo nekaj, čemur pravim »znane nespoznavnice«, ki, kolikor jih pustimo pri miru, potencirajo splošen občutek paranoje.
Znane nespoznavnice
V prvih letih vojne v Iraku je Donald Rumsfeld govoril o »znanih neznankah« – stvareh, o katerih ne vemo ničesar razen tega, da obstajajo – in o »neznanih neznankah« – stvareh, pri katere ne vemo niti tega, da obstajajo. Rad bi dodal še eno kategorijo: znane nespoznavnice [ang. known unknowables]. Stvari, o katerih lahko spoznamo le, da obstajajo, sočasno s tem spoznanjem pa postane jasno, da jih niti ne moremo podrobneje spoznati. Ali z drugimi besedami: spoznamo lahko le, da nam ostajajo nepoznane.
Vemo, da nikoli ne bomo vedeli, kaj natančno se počne z našimi podatki, zakaj se beležijo, ali so vsi zabeleženi podatki dostopni tudi nam in ali obstajajo druge uporabe teh podatkov, ki bi nam v prihodnosti lahko škodovale.
Pri kvantificiranih sistemih lahko govorimo o treh vrstah znanih nespoznavnic, ki se nahajajo izven obzorja vidnosti, ki ga ti sistemi ustvarijo. Pri tem ne gre za nekakšne luknje v znanju, ki jih bomo še zapolnili, ko se bodo sistemi izboljšali. Četudi se obzorje vidnosti veča, se nespoznavnice večajo z njim: so namreč konstitutivni del kvantificiranih sistemov, neposredno povezane z vrstami vednosti, ki jih sistemi proizvajajo, in s pogoji, znotraj katerih te vednosti nastajajo. Sklepamo lahko celo, da se s širjenjem upodatkovljanja na različna področja širijo tudi nespoznavnice, ki jih upodatkovljanje proizvaja.
Prva znana nespoznavnica so že podatki sami. Obljubam o kvantifikaciji je skupna naslednja predpostavka: podatek je preprosto število, ki nedvoumno in samoumevno predstavlja kompleksen zunanji dogodek, iz katerega (podatek) neposredno izhaja. Številka na pedometru predstavlja število opravljenih korakov; ti predstavljajo vsoto moje hoje; ta predstavlja pomemben dejavnik mojega zdravja; če presežem mejo 10.000 korakov na dan, bom zdrav. Trhli temelji te predpostavke so očitni že na prvi pogled. Prvič: podatki niso nikoli »surovi«, temveč vedno že »kuhani«: niso enostavno naravno dejstvo, temveč proces kulturno pogojene fabrikacije, ki realnost proizvaja. Da ne govorimo o pomenih, ki so jim pripisani. Številka 10.000 korakov na dan izhaja iz japonske marketinške kampanje za prodajo pedometrov v letu 1964. Številka je odlična: lahko si jo je zapomniti, je čista in objektivna v svoji dekontekstualizaciji in dovolj visoka, da nam predstavlja zadovoljiv dosežek. Sodobne raziskave v zdravstvu pa so jo umestile nekam med arbitrarno in nesmiselno. Drugič: ker je vrlina teh strojev ravno v preseganju naših zaznav in vrlina podatkov v predstavljanju naših »nezavednih« dejanj – ki so premajhna, preveč trenutna, preštevilna, da bi se jih lahko zavedali brez kognitivne preobremenitve in paralize –, ne moremo preveriti pristnosti teh podatkov brez pomoči drugih strojev, ki pa prav tako ustvarjajo lastne nize podatkov. Tako pademo v zajčjo luknjo neskončnih skritih kotičkov in ne moremo vedeti, kakšno je natančno razmerje med podatki in dogodki, ki naj bi jih ti podatki predstavljali.
Kaj v resnici kaže številka na pedometru? Kljub zavajajoči preciznosti številke na zaslonu verjetno ne predstavlja niti točnega števila dejansko prehojenih korakov. Ne le zaradi vprašljive natančnosti merjenja, temveč tudi zaradi arbitrarne konvencionalnosti kategorije, ki jo merimo. Korak na števcu ni dejansko narejen korak (karkoli bi to sploh bilo), temveč presežen prag v nekem modelu »korakov«, pri čemer model odraža, kar je dostopno tehničnim čutom. Poleg tega si v praksi vsi koraki niso enakovredni. Vseeno pa se bosta dva kratka koraka štela kot dva dogodka, četudi z njima prehodim enako razdaljo kot z enim dolgim korakom. V najboljšem primeru podatki predstavljajo neke vrste približek. Toda kako približen je ta približek in kaj storiti s številko, ostaja nespoznavno. In to nam je znano.
V praksi zavoljo učinkovitosti podatkov to težavo navadno odrivamo na stranski tir. Kot pri prehodu od vzročnosti do korelacij, tudi tu ni pomembna razlaga, temveč učinki: dokler podatki delujejo, ni pomembno, kako so nastali. A opredelitev učinkovitosti je veliko bolj kompleksna, ko gre za dolgoročne napovedi, sploh v povezavi z nečim tako nejasnim, kot je posameznikova blaginja. V teh primerih je teže odriniti nadležno vprašanje o tem, kaj naj bi mi podatki pravzaprav povedali o meni. K temu se vrnem kasneje.
Druga znana nespoznavnica je znanje, ki ga kvantifikacija ne ustvari. Prednost osebne izkušnje je vtis celovitosti. Ko se zjutraj zbudim spočit in pripravljen vstati, lahko s precejšnjo gotovostjo rečem, da sem dobro spal. Skoraj po definiciji nimam zavestnega znanja o svojem spancu – razen morda sanj, čeprav te spadajo že v drugo domeno –, vendar mi kljub temu ni težko podati uporabne sodbe o njegovi kvaliteti. Kvantificirano znanje pa je drugačno: njegova natančnost temelji na redukciji.
Četudi bi lahko prej navedene težave z zanesljivostjo in čitljivostjo presegli, so številke pridobljene z merjenjem le enega ozkega vidika, kar takoj nakazuje obstoj drugih vidikov, ki bi lahko bili pomembni, a niso bili izmerjeni. Če je to možno, se lahko oziroma bi se morali izmeriti tudi ti drugi vidiki – to pa spodbuja nepotešljivo lakoto po podatkih in vodi v samopoganjajočo se širitev režimov upodatkovljanja. A tak proces zgolj premika ciljno črto. Čim natančnejša je meritev, tem ožja je, kar realnost spreminja v nekakšen točkovni oblak. Vendar se iz skupka točk nikoli ne oblikuje celostna podoba. Morda tako izgleda od daleč, a ko povečamo ločljivost – ko se točkam približamo –, je med njimi vedno veliko praznega prostora. In kot v fraktalni geometriji ta proces nima naravnega konca.
Recesivni objekti
Kvantifikacija ustvarja tisto, kar Sun-Ha Hong imenuje »recesivni objekti« – »stvari, ki obljubljajo razširitev meja naše spoznavnosti, a s tem izpostavijo ravno negotovost, ki ogroža trditve o (spo)znanju«. Recesivnost je v osnovni obliki del vseh sistemov vednosti. A kot opozarja Hong, imajo »določene oblike recesivnosti izrazite politične in etične nasledke«. V našem primeru je to arbitrarnost meje med znanim in tistim, kar ostaja nespoznavno. Znano je, kar nam poda stroj, ne glede na to, kaj izpusti. Tako nastane prepad med strojnim pogledom nase (in znanjem, ki temelji na tem pogledu) ter vsakodnevno doživeto izkušnjo. Meritve namreč ne razširjajo zgolj naših čutov, temveč nas soočajo z bistveno drugačno perspektivo: tehnični senzorji nam omogočajo dostop do sveta onkraj lastnih kognitivnih zmogljivosti (ki so s stališča kvantifikacije že tako netočne in nezanesljive).
O nečem ne moremo imeti hkrati trdnih dokazov in nič dokazov. V svetu recesivnih objektov pa to ne drži. Pravzaprav je obratno: sam proces (spo)znanja ustvarja predpogoj za »ne-znanje«. Ne v smislu preprostega razširjanja mej znanja, temveč paradoksalno v prinašanju nespoznavnega v ospredje.
V tradicionalnih velikih sistemih so bili potencialno škodljivi učinki recesivnosti omejeni z zaupanjem v institucije in strokovnjake, ki sisteme upravljajo. Vojski, ki upravlja sistem protiraketne obrambe, moramo zaupati, da zna dovolj dobro presoditi, katera pika na radarju je raketa, in da ji je vse, kar mora razumeti, da bi lahko na podlagi take indikacije ukrepala, na voljo in izmerjeno. Čeprav vemo, da takšno znanje nikoli ni popolno, zaupamo institucijam, da skozi obsežne tehnične sisteme ustvarjajo najboljše možno znanje. Takšno zaupanje v institucije seveda nikoli ni bilo enotno ali popolno. Vendar pa je bila paranoja, ki jo sproži nezaupanje in ne-znanje, omejena na majhne izolirane skupine in usmerjena navzven, proti državi. Kvantificiranje samega sebe pa je nekaj povsem drugega: vsaka posameznica in posameznik vse delo opravita sama zase. Pri tem bi se načeloma lahko vzpostavil še en na zaupanju osnovan odnos, saj je zdaj vse pod neposrednim osebnim nadzorom, a razen pri nekaj najbolj predanih uporabnikih se zgodi ravno nasprotno. Kompleksnost hitro postane neobvladljiva in subjekti, poklicani v samospoznavo, se soočijo z nemogočnostjo te naloge. Zato nastane močna potreba po tem, da se obrnemo na nove »strokovnjake«, ki nam prodajajo specializirano strojno in programsko opremo ter analitična orodja za osmišljanje podatkov. Mislimo si, da inženirji pri Fitbitu (ki ga je novembra 2019 kupil Google) pač znajo kalibrirati senzorje in interpretirati podatke.
To pa nas sooči s tretjo znano nespoznavnico: mašinerijo, ki ustvarja vednost, in vprašanjema, kdo jo konstruira in s kakšnim namenom. Če so razkritja Edwarda Snowdena o NSA in Cambridge Analytici dosegla kaj več, kot le ustvarila svoje lastne »recesivne objekte«, so popularizirala globoko sumničavost do tehnologij, s katerimi so organizirana naša življenja, in do podjetij, ki te tehnologije ustvarjajo. Zdaj vsi slutimo, da so za navedenimi funkcionalnostmi in uradnimi vmesniki plasti, ki so nam popolnoma skrite. Nekaj jih poznamo, vendar vemo tudi, da mnogih ne ter da je tisto, kar vemo, morda zastarelo že v trenutku, ko smo izvedeli. Konec koncev so se vladni programi, ki jih je razkril Snowden pred sedmimi leti, do danes najverjetneje spremenili, ne le zaradi tehnološkega napredka, ampak tudi kot odziv na njihovo razkritje v javnosti. Sklepati moramo, da je vsaj del razloga, zakaj so nam te plasti in funkcionalnosti skrite, v tem, da delujejo proti nam, našega soglasja za takšno delovanje pa ne bi mogli pridobiti, če bi imeli možnost, da ga odrečemo. Z drugimi besedami: vemo, da nikoli ne bomo vedeli, kaj natančno se počne z našimi podatki, zakaj se beležijo (za izboljšanje našega zdravja ali ker so dragoceni nekomu drugemu?), ali so vsi zabeleženi podatki dostopni tudi nam in ali obstajajo druge uporabe teh podatkov, ki bi nam v prihodnosti lahko škodovale. Če je bil analitik v freudovski psihoanalitični seansi študiozno ravnodušen, moramo zdaj predpostaviti, da novi aparati, na katerih temelji naše samospoznavanje, nepredvidljivo nihajo med tem, da nam pomagajo, in tem, da so nam odkrito sovražni.
Iz tega izhaja nov občutek sebstva. Toda ne takšen, ki ga obljubljajo evangelisti »samokvantifikacije« – prozoren stroj, ki ga je mogoče v neskončnost prilagajati in optimizirati –, temveč mnogo temačnejši. Sebstvo, ki ne more biti nikoli prepričano vase, ki si ne more zaupati in mora predpostaviti, da je znanje o njem nezanesljivo, je sebstvo, ki stalno preži na samo sebe. Z drugimi besedami: paranoja, ki je bila nekoč usmerjena navzven, se usmeri tudi navznoter.
Paranoidno sebstvo
Paranoja po navedbah britanske vladne spletne strani healthline pomeni »razmišljanje in občutek, da ste ogroženi, četudi za to ni dokazov oziroma jih je zelo malo«. Seznam simptomov »paranoidne osebnostne motnje«, ki ga navaja ameriška vladna spletna stran MedlinePlus, se začne z »zaskrbljenostjo, da imajo drugi ljudje skrite motive, [in] mislijo, da bodo [posameznika] drugi izkoriščali oziroma mu škodovali«. V kliničnih definicijah ocena paranoje temelji na razliki med splošno sprejetimi dokazi, da imajo drugi skrite načrte oziroma nas skrivaj izkoriščajo – v tem primeru je skrb »upravičeno nezaupanje« – in odsotnostjo sprejetih dokazov – v tem primeru gre za »osebnostno motnjo«, ki temelji na blodnjah.
Meja med tem, kar šteje kot dokaz, in tem, kar ne, je sicer lahko predmet razumne razprave, a vseeno predvidevamo, da so skrajnosti spektra med nezaupanjem in paranojo medsebojno izključujoče. O nečem ne moremo imeti hkrati trdnih dokazov in nič dokazov. V svetu recesivnih objektov pa to ne drži. Pravzaprav je obratno: sam proces (spo)znanja ustvarja predpogoj za »ne-znanje«. Ne v smislu preprostega razširjanja mej znanja, temveč paradoksalno v prinašanju nespoznavnega v ospredje.
Samokvantifikacija torej ne prinaša trdnega samospoznanja, temveč sebstvo destabilizira na treh ravneh. Prvič, na epistemološki ravni: odnos med svetom, ki ga je treba izmeriti, in podatki, ustvarjenimi z merjenjem, ostaja v najboljšem primeru dvoumen. Podatki so daleč od tega, da bi bili objektivno pravilni in jasni (ali objektivno napačni in potrebni popravka v naslednji iteraciji merilnega postopka) – vselej ostajajo dvoumni, potrebni interpretacije in kontekstualizacije, preden lahko podajo resnične informacije, kaj šele znanje.
Drugič, na fenomenološki ravni: natančnost kvantitativnih trditev o znanju temelji na njihovi redukciji zapletenih situacij na izmerljive kazalnike. Z vsako redukcijo so izpuščene nove stvari, in paradoksalno, bolj ko se poglabljamo, večje postaja območje, ki ni bilo zajeto.
Tretjič, na ekonomsko-politični ravni: s tem, ko se vse bolj zanašamo na omenjene infrastrukture za spoznavanje sveta (ko ustvarjamo, analiziramo in uporabljamo vse več podatkov), se vse bolj širi prepad med tem, kar lahko spoznamo sami, in tem, kar lahko o nas povedo stroji. Ta prepad je mogoče premostiti le z zaupanjem: s predpostavko, da je tisto, kar nam povedo stroji, pravilno ustvarjeno in analizirano v interesu osebe, na katero se podatki nanašajo. Toda tovrstno zaupanje se nenehno spodkopava: ne le zaradi splošno izkoriščevalskega značaja podatkovnih režimov v »nadzorovalnem kapitalizmu« in trenda črnih skrinjic, ampak tudi zaradi razmerij moči med tistimi, ki zagotavljajo tehnologije, in vsemi ostalimi. Razlike v moči so tako ogromne, da je končnim uporabnikom nemogoče kritično oceniti samorazumevanje, ki ga pridobijo iz teh infrastruktur. Na neki način so vsi kompleksni stroji svojim uporabnikom netransparentni.
Večina ljudi o svojih avtomobilih ne ve veliko več od tega, kar je razvidno iz vmesnikov, ki so jim na voljo. A če je treba, lahko svoj avto odpeljejo k mehaniku, ki mu je delovanje stroja transparentno. Novost pa je, da zdaj nihče ne ni zmožen vpogleda v tehnologije, ki so jim na voljo. Ne le zaradi njihove kompleksnosti, ampak tudi zaradi moči podjetij in njihovih lastnikov, ki prevladajo nad zmožnostmi civilne družbe za neodvisno raziskovanje in zmožnostmi države za učinkovit nadzor. Ti problemi niso omejeni na tehnologije samokvantifikacije, se pa prek njih zažirajo v samozavedanje. Vse to ustvarja novo sebstvo, ki ima preveč zaupanja v svoje (spo)znanje, hkrati pa je globoko sumničavo do vsega, kar morebiti preži v skritih kotičkih znanih nespoznavnic. Sokratov »vem, da nič ne vem« dobi povsem nov pomen.
Več podatkov ne bo rešilo problema
Večja količina podatkov ne bo pomagala odpraviti problema. Namesto tega je treba do različnih ravni nespoznavnic pristopati na različne načine. Na epistemološki ravni je treba podatke razumeti kot nepopravljivo dvoumne in razviti mehanizme za spopadanje s to dvoumnostjo, namesto da jo potlačujemo z vse bolj zapletenimi metodami podatkovne znanosti. Izven tehnoloških sistemov smo veliko bolj sposobni živeti z dvoumnostjo. Kot poudarja Mireille Hildebrandt, je dvoumnost pomemben vir človeške svobode, saj ravno iz nje izhaja potreba po odločanju na podlagi vrednot. Če je več stvari enako verjetnih, moramo sprejemati odločitve, ki jih ne bi bil zmožen noben algoritem.
Drugič, na fenomenološki ravni postaja vedno bolj očitna potreba po raznolikosti sistemov vednosti. Kvantifikacija teži k razvrednotenju drugih, predvsem utelešenih, implicitnih in celostnih sistemov znanja kot nepreciznih ali zastarelih ter k njihovemu neupoštevanju, ker niso strojno berljivi. Temu se moramo zoperstaviti z eksplicitnejšim razumevanjem prednosti, pa tudi omejitev kvantificirane vednosti, okrepiti moramo povezave do drugih sistemov znanja in zgraditi nove.
Tretjič, ekstremne razlike v razmerjih moči med ponudniki tehnološke infrastrukture in lastniških storitev, ki temeljijo na podatkih, so v veliki meri posledica monopolističnega kapitalizma. Nedavne razprave o tem, kako uporabiti protimonopolno zakonodajo za »brezplačne storitve«, ki jih zagotavljajo novi monopolisti, ter dejstvo, da so regulatorji v ZDA in EU začeli sprejemati potencialno pomembne protimonopolne ukrepe, so dober znak, da problem prepoznavamo, čeprav to še ne pomeni, da ga tudi ustrezno rešujemo. Dokler bodo ti problemi obstajali, bo strah pred znanimi nespoznavnicami – deloma upravičen, deloma paranoičen – ostal v jedru kvantificiranega sebstva.
—
Prevedla: Neja Berger.
Esej je prevod poglavja »The Known Unknowables of Quantification and the Paranoid Self«, objavljenega v knjigi Digital Unconscious – Nervous Systems and Uncanny Predictions! (Autonomedia 2021, ur. Konrad Becker in Felix Stalder).
Avtorjeva spletna stran: tukaj.
