Kevin Slavin: Come gli algoritmi danno forma al nostro mondo

Kevin Slavin sostiene che viviamo in un mondo progettato -- e sempre più controllato -- da algoritmi. In questo avvincente discorso a TEDGlobal, egli mostra come questi complessi programmi determinino le tattiche di spionaggio, il corso delle azioni, i dialoghi dei film e l'architettura. E ci fa notare come stiamo scrivendo codici che non riusciamo a capire, con implicazioni che non riusciamo a controllare.

Questa è una fotografia

scattata dall'artista Michael Najjar,

ed è reale,

nel senso che Najjar è andato veramente in Argentina

a scattare la fotografia.

Ma è anche finzione. C'è voluto un sacco di lavoro per farla.

Quello che lui ha fatto

è stato ridare forma, digitalmente,

a tutti i contorni delle montagne

per seguire le vicissitudini dell'indice Dow Jones.

Quindi quello che vedete,

quel precipizio, quel precipizio con quella vallata,

è la crisi finanziaria del 2008.

La foto è stata fatta

quand'eravamo nel più profondo di quella valle.

Non so dove siamo oggi.

Questo è l'indice Hang Seng

alla borsa di Hong Kong.

E topografie simili.

Mi chiedo perché.

E questa è arte. È una metafora.

Ma credo che il punto sia

che è una metafora convincente.

Ed è con questa convinzione che voglio proporre oggi

di ripensare un pochino

il ruolo della matematica contemporanea --

non solo la matematica finanziaria, ma la matematica in generale.

E che la sua transizione,

dall'essere qualcosa che estraiamo e deriviamo dal mondo

a qualcosa che di fatto comincia a dare forma al mondo,

il mondo intorno a noi e il mondo dentro di noi.

E sono in particolare gli algoritmi,

che sostanzialmente sono la matematica

che i computer utilizzano per decidere.

Acquisiscono sensibilità nei confronti della verità,

perché la ripetono continuamente.

Si induriscono, si calcificano,

e diventano realtà.

E ci stavo riflettendo in un luogo improbabile,

su un volo transtlantico un paio di anni fa,

perché mi è capitato di sedermi

vicino a un fisico ungherese che aveva più o meno la mia età

e abbiamo parlato

di com'era la vita durante la guerra fredda

per i fisici in Ungheria.

Gli ho chiesto: "Allora cosa faceva?"

E mi ha risposto: "La maggior parte del tempo distruggevamo gli stealth.

E ho detto, "Bel lavoro. Interessante.

Come funziona?"

E per capirlo,

dovete capire come funziona lo stealth.

E così -- sto semplificando molto --

ma sostanzialmente, non è come

far passare un segnale radar

attraverso 156 tonnellate di acciaio nel cielo.

Non sparisce.

Ma se riuscite a prendere questa cosa enorme

e trasformarla

in un milione di cose più piccole --

qualcosa come uno stormo di uccelli --

allora quando un radar lo cerca

è in grado di vedere

ogni stormo di uccello nel cielo.

E se siete un radar, è un lavoro pesante.

E mi ha detto: "Certo. Ma questo vale se sei un radar.

Noi non utilizzavamo i radar;

abbiamo costruito una scatola nera che cercava segnali elettrici,

comunicazioni elettroniche.

E ogni volta che vedevamo uno stormo di uccelli con comunicazioni elettroniche,

pensavamo che probabilmente aveva a che fare con gli Americani."

E ho detto, "Certo.

Ottimo.

Quindi avete efficacemente cancellato

60 anni di ricerche aeronautiche.

Qual è il secondo atto?

Cosa farete da grandi?"

E mi ha detto:

"Beh, servizi finanziari,"

E io: "Oh."

Perché se ne era parlato nei notiziari di recente.

E ho detto: "Come funziona?"

E mi ha detto: "Beh, oggi ci sono 2000 fisici a Wall Street,

e io sono uno di loro."

E ho detto: "Qual è la scatola nera per Wall Street?"

E mi dice: "È strano che tu lo chieda,

perché di fatto si chiama scatola nera delle transazioni.

Qualche volta lo chiamiamo algo trading,

trading algoritmico."

E il trading algoritmico si è evoluto in parte

perché gli operatori istituzionali hanno gli stessi problemi

che aveva l'aviazione degli Stati Uniti:

spostano le loro posizioni --

che sia Procter & Gamble o Accenture, o chiunque altro --

spostano milioni di azioni di qualcosa

all'interno del mercato.

E se lo fanno tutto d'un tratto,

è come giocare a poker e puntare tutto subito.

È come scoprire le carte.

Devono quindi trovare un altro modo --

e usano gli algoritmi per farlo --

per spezzare quella cosa enorme

in milioni di piccole transazioni.

E la magia e l'orrore di tutto questo

è che la stessa matematica

che si utilizza per spezzare questa cosa

in un milione di cose più piccole

può essere utilizzata per trovare un milione di piccole cose

e rimetterle tutte insieme

e rendersi conto di quello che sta succedendo sul mercato.

Quindi se volete farvi un'idea

di quello che sta succedendo sul mercato azionario proprio adesso,

quello che potete visualizzare è una serie di algoritmi

che sostanzialmente sono programmati per nascondersi,

e una serie di algoritmi che sono programmati per trovarli e agire.

Tutto questo è fantastico, e va bene.

E rappresenta il 70%

del mercato azionario degli Stati Uniti,

il 70% del sistema operativo

che prima rappresentava la vostra pensione,

la vostra ipoteca.

E cosa potrebbe andare storto?

Quello che potrebbe andare storto

è che un anno fa,

il 9% del mercato è scomparso in cinque minuti,

e l'hanno chiamato il crash lampo delle 2:45.

Improvvisamente, il 9% sparisce,

e nessuno, ancora oggi,

riesce a mettersi d'accordo su quello che è successo,

perché nessuno ha dato l'ordine, nessuno l'ha chiesto.

Nessuno aveva il controllo di quello che stava succedendo.

Tutto quello che avevano

era uno schermo davanti a se'

con tutti i numeri

e un bottone rosso

con scritto: "Stop."

Ed è questo il punto,

che stiamo scrivendo cose,

stiamo scrivendo cose che non riusciamo più a leggere.

Abbiamo reso questa cosa

indecifrabile.

E abbiamo perso il senso

di quello che sta realmente accadendo

in questo mondo che abbiamo costruito.

E stiamo cominciando a farci strada.

C'è un'azienda a Boston, la Nanex,

che utilizza la matematica e la magia

e non so cos'altro,

e raccoglie tutti i dati di mercato

e trova, almeno qualche volta, qualcuno di questi algoritmi.

E quando li trova, li tira fuori

e li appunta sul muro come farfalle.

E fan quello che abbiamo sempre fatto

quando siamo davanti a enormi quantità di dati che non capiamo:

gli da' un nome

e una storia.

Questo è uno di quelli che hanno trovato,

l'hanno chiamato il Coltello,

il Carnevale,

il miscelatore di Boston,

Crepuscolo

E la cosa divertente è che,

ovviamente, non percorrono solo il mercato.

Potete trovare questo tipo di cose ovunque guardiate,

una volta che sapete dove cercare.

Le potete trovare qui: questo libro sulle mosche

che potreste aver cercato su Amazon.

Potreste averlo notato

quando il suo prezzo era a 1,7 milioni di dollari.

È fuori catalogo -- nonostante questo ...

(Risate)

Se lo aveste comprato a 1,7 milioni, avreste fatto un affare.

Qualche ora dopo, era salito

a 23,6 milioni di dollari,

più imballo e consegna.

E la domanda è:

Nessuno comprava o vendeva niente; cosa stava succedendo?

E vedete questo comportamento su Amazon

così come lo vedete a Wall Street.

E quando vedete questo genere di comportamento,

quello che vedete è la prova

di algoritmi che entrano in conflitto,

algoritmi racchiusi tra di loro in un ciclo senza fine,

senza nessuna svista umana,

senza nessuna supervisione di un adulto

che dica: "1,7 milioni sono già tanti."

(Risate)

E come con Amazon, per Netflix è uguale.

Netflix ha utilizzato

diversi algoritmi negli anni.

Hanno cominciato con Cinematch, e ne hanno provata tutta una serie.

C'è Dinosaur Planet, c'è Gravity.

Ora usano Pragmatic Chaos.

Pragmatic Chaos, come tutti gli algoritmi Netflix,

sta cercando di fare la stessa cosa.

Sta cercando di acchiapparvi,

o di prendere il firmware all'interno del vostro cranio,

così da suggerirvi che film

potreste voler guardare --

ed è un problema molto, molto difficile.

Ma la difficoltà del problema

e il fatto che ancora non ne siamo venuti a capo,

è che non toglie niente

agli effetti che ha Caos Pragmatico.

Caos Pragmatico, come tutti gli algoritmi Netflix,

determina, in fin dei conti,

il 60%

dei film che verranno effettivamente noleggiati.

Quindi un singolo codice

con un'idea su di voi

è responsabile del 60% di tutti quei film.

E se invece poteste dare un voto a quei film

ancora prima che vengano girati?

Non sarebbe utile?

Beh, un paio di Inglesi specialisti dei dati sono a Hollywood,

e hanno algoritmi per le storie --

un'azienda di nome Epagogix.

Voi sottoponete la vostra sceneggiatura,

e sono in grado di dirvi, quantitativamente,

se è un film da 30 milioni di dollari

o un film da 200 milioni di dollari.

E il fatto è che non si tratta di Google.

Non è un'informazione.

Non sono statistiche informatiche; è cultura.

E quello che vedete qui,

o quello che normalmente non vedete,

è che questa è la fisica della cultura.

E se questi algoritmi,

come gli algoritmi di Wall Street,

si schiantassero un giorno e qualcosa andasse storto,

come potremmo saperlo,

cosa verrebbe fuori?

E sono nelle vostre case. Sono nelle vostre case.

Questi sono due algoritmi che competono nel vostro salotto.

Questi sono due aspirapolvere robot

che hanno due idee diverse su cosa vuol dire pulire.

E potete vederlo

se li rallentate e gli applicate delle luci.

Sono delle specie di architetti segreti nella vostra camera da letto.

E l'idea che l'architettura stessa

sia soggetta in qualche modo a un'ottimizzazione algoritmica

non è poi così inverosimile.

È reale e succede intorno a voi.

Lo sentite di più

quando siete in una scatola di metallo sigillata,

un nuovo stile di ascensore,

che si chiama ascensore a destinazione controllata.

Sono quelli in cui premete il tasto del piano dove volete andare

prima di entrare nell'ascensore.

E utilizza quello che si chiama algoritmo di raggruppamento delle cabine.

Quindi niente di insensato,

tipo lasciare che tutti vadano nella cabina che vogliono.

Tutti quelli che vogliono andare al 10° piano vanno nella cabina numero 2,

e tutti quelli che vogliono andare al 3°piano vanno nella cabina 5.

E il problema

è che la gente si spaventa.

La gente va in panico.

Ed è chiaro il perché. È chiaro.

È perché l'ascensore

è priva di strumenti importanti, come i pulsanti.

(Risate)

Cioè le cose che la gente usa.

Tutto quello che ha

è il numero che va su e giù

e il bottone rosso con la scritta, "Stop."

Ed è questo che stiamo progettando.

Stiamo progettando

questo dialetto da macchina.

Fin dove possiamo andare? Fin dove possiamo spingerci?

Si può andare molto, molto lontano.

Torniamo ora a Wall Street.

Perché gli algoritmi di Wall Street

dipendono da una capacità fondamentale

che è la velocità.

Lavorano su millisecondi e microsecondi.

Solo per darvi l'idea di quanto sia un microsecondo,

ci vogliono 500.000 microsecondi

per cliccare con il mouse.

Ma se siete un algoritmo di Wall Street

e siete cinque microsecondi in ritardo,

siete dei perdenti.

Se foste quindi un algoritmo,

cerchereste un architetto come quello che ho incontrato a Francoforte

che stava svuotando un grattacielo --

buttava fuori tutti i mobili, tutte le infrastrutture ad uso umano,

e metteva solo acciaio ai piani

per prepararlo ad accogliere la pila di server da installare --

tutto perché un algoritmo

possa avvicinarsi a Internet.

E pensate a Internet come a un sistema distribuito.

E ovviamente, lo è, ma è decentralizzato in luoghi precisi.

A New York, è decentralizzato

al Carrier Hotel

in Hudson Street.

E questo è da dove partono realmente i cavi per la città.

E la realtà è che più lontani siete,

più accumulate microsecondi di ritardo.

Questi ragazzi a Wall Street,

Marco Polo e Cherokee Nation,

hanno 8 microsecondi di ritardo

rispetto a questi altri

che vanno in edifici che si svuotano

intorno al Carrier Hotel.

E continuerà così.

Continueremo a svuotarli,

perché voi, centimetro per centrimetro

sterlina per sterlina, dollaro per dollaro,

nessuno di voi può tirare fuori un profitto da quello spazio

come il miscelatore di Boston.

Ma se guardate da lontano,

guardate da lontano,

vedrete un fossato lungo 1300 chilometri

tra New York City e Chicago

che è stato costruito negli ultimi anni

da una società di nome Spread Networks.

È un cavo in fibra ottica

posato tra le due città

solo per far passare un segnale

37 volte più veloce di un clic del mouse,

solo per questi algoritmi,

solo per il Carnival o per il Knife.

E se ci pensate,

che stiamo percorrendo gli Stati Uniti

con la dinamite e i bulldozer

così che un algoritmo possa concludere l'affare

tre microsecondi più velocemente.

tutto per una infrastruttura delle comunicazioni

di cui nessun essere umano sarà mai a conoscenza,

è una specie di destino evidente

sempre alla ricerca di nuove frontiere.

Sfortunatamente, c'è da lavorare.

Tutto questo è solo teorico.

Questi sono alcuni matematici al MIT.

E la verità è che gran parte di quello che dicono

è per me incomprensibile.

Ha a che fare con coni di luce e entanglement quantistico,

e io non ci capisco niente.

Ma so leggere questa mappa.

E quello che dice questa mappa

è che, se state cercando di fare soldi sui mercati dove ci sono i puntini rossi,

dove ci sono le persone, dove ci sono le città,

dovete mettere i server dove ci sono i puntini blu

per farlo in maniera efficace.

E quello che avrete potuto notare sui puntini blu

è che molti sono nel bel mezzo dell'oceano.

Quindi questo è quello che faremo, costruiremo bolle o cose simili,

o piattaforme.

Di fatto divideremo le acque

per fare soldi dall'aria,

perché è un futuro brillante

se siete un algoritmo.

(Risate)

E non sono i soldi che sono così interessanti.

È la motivazione che danno i soldi.

Stiamo di fatto terraformando

la terra stessa

con questa specie di efficacia algoritmica.

E sotto questa luce,

tornate indietro

alle fotografie di Michael Najjar,

e vi rendete conto che non sono metafore, sono profezia.

Sono la profezia

di quegli effetti sismici

della matematica che stiamo facendo.

E il panorama è sempre stato modellato

da questa strana, scomoda collaborazione

tra la natura e l'uomo.

Ma ora c'è questa terza forza di evoluzione: gli algoritmi --

il miscelatore di Boston, il Carnival.

E dovremo capire queste cose come fosse la natura.

E in un certo modo, lo sono.

Grazie.

(Applausi)