Законодательное регулирование рекомендательных алгоритмов становится вызовом, убежден депутат Госдумы Антон Горелкин («Единая Россия»).
Парламентарий обратил внимание на то, что термин algorithmic anxiety (алгоритмическая тревожность) всё чаще используется в зарубежном дискурсе — им называют психологическое состояние, которое провоцируют рекомендательные алгоритмы. Человек начинает испытывать раздражение, беспокойство и даже тревогу от рекомендаций, когда не понимает, как они формируются, и когда не может от них избавиться. Этот феномен подробно описан в статье The Age of Algorithmic Anxiety), которая недавно вышла в издании The New Yorker, указал Горелкин.
Автор статьи приходит к выводу, что во всём виноваты технологические компании: именно они заинтересованы в максимальной непрозрачности алгоритмов.
«В попытках повлиять на алгоритм людям приходится теперь совершать какие-то неочевидные действия вроде проматывания ненужных постов, отказа от желания поставить лайк или написать комментарий. А кто-то просто переходит на те сервисы, которые практикуют отказ от рекомендательных алгоритмов», — рассуждает Горелкин в телеграм-канале.
Кроме того, рекомендации плохо влияют на музыкальные вкусы, добавил депутат. По его данным, Spotify, который несколько лет назад называли спасением индустрии грамзаписи, теперь всё чаще критикуют: пользователи потоковых аудиосервисов, полагаясь на алгоритм, теряют собственную идентичность, получая вместо культурного развития однообразный музыкальный паёк, а талантливые артисты зачастую не могут конкурировать с произведениями, которые создаются специально для ротации в Spotify.
«Одним словом, вред, который наносят обществу рекомендательные алгоритмы — а, точнее, их непрозрачное применение, с каждым днем становится всё более очевидным. А регулирование их работы — вызовом для законодателей всего мира», — делает вывод Горелкин.
Как сообщало ранее ИА REGNUM, депутат Госдумы Горелкин заявил о подготовке законопроекта о регулировании интернет-сервисов, предлагающих информацию или рекламу на основе запросов и личных данных пользователей.