СОДЕРЖАНИЕ
1. Концепция; 2. Webdriver Torso — диалог машинных акторов; 3. Unfavorable Semicircle — алгоритм, как инструмент художника; 4. Google DeepDream — саморефлексия машины; 6. Заключение; 7. Источники
КОНЦЕПЦИЯ
Киберпространство принято считать антропоцентричной средой, то есть местом, где всё крутится вокруг человека. На самом деле человечество делит эту среду с алгоритмами и ботами с самых ранних этапов развития сети. Мы привыкли думать, что полностью контролируем цифровой мир, потому что взаимодействуем с ним через понятные и привычные графические интерфейсы. Они создают комфортную оболочку, которая надежно скрывает от наших глаз истинный масштаб автоматизированных процессов.
Численность нечеловеческих акторов в интернете растет с каждым годом, постепенно вытесняя живых пользователей на второй план. Гигант в сфере кибербезопасности — корпорация Thales, ежегодно выпускает досье «Bad Bot Report», анализирующее интернет-трафик. На данном этапе больше половины всего мирового трафика занято машинными агентами, что подтверждается статистикой из последнего выпуска «Bad Bot Report 2026». Эта огромная масса состоит не только из вредоносных программ, но и из поисковых краулеров, сборщиков данных, торговых алгоритмов и бесчисленных систем автоматического мониторинга, обеспечивающих работу сети. Несмотря на доминирующее количество ботов, их присутствие чаще всего остается незамеченным для обывателя. Они функционируют на изнанке привычных интерфейсов, в так называемых слепых зонах киберпространства. Мы привыкли списывать странные сбои в интерфейсах, непонятные символы или сломавшиеся рекомендации видеохостингов на обычные технические ошибки. Обычный пользователь в такие моменты просто обновляет вкладку браузера и идет дальше. Однако иногда эта скрытая техническая инфраструктура вынужденно обретает визуальную форму. И именно в этот момент рядовой пользователь внезапно становится свидетелем прямой коммуникации машинных акторов между собой.
Речь идет об алгоритмическом или автоматизированном контенте, столкновение с которым приводит обычного человека в замешательство. Когда машина визуализирует свои внутренние процессы или передает данные другой системе через визуальные образы, результат выглядит странно и непривычно, поскольку он изначально не предназначен для нашего восприятия. Визуальный ряд подчиняется сугубо утилитарной функции и совершенно не следует эстетическим стандартам. Для нас это может выглядеть как вызывающий тревогу хаос, но на самом деле это контент, который создан машиной исключительно для других машин.
В данном исследовании рассматривается визуальная среда, возникшая из утилитарной функции. В этой системе координат человек, казалось бы, перестает быть смыслообразующим центром в обмене информацией. Он больше не диктует правила эстетики и не является целевой аудиторией этих сообщений. Превращаясь из главного зрителя в случайного свидетеля работы программ, человек вынужден признать:, что цифровой мир уже давно живет по своим собственным, нечеловеческим законам. Однако, несмотря на первоначально утилитарную функцию, алгоритм рождает вокруг себя совершенно новый пласт цифровой культуры.
WEBDRIVER TORSO
В 2014 году пользователи YouTube обратили внимание на подозрительную активность со стороны аккаунта Webdriver Torso. Канал публиковал видео, визуальный ряд которых представлял собой белый фон, на котором появлялись фигуры красного и синего цвета. Эти публикации, длительностью преимущественно одиннадцать секунд, сопровождались сгенерированными компьютером волнами, то есть синусоидальным писком. В левом нижнем углу каждого видео присутствовал технический текст.
Всего на канале опубликовано более 624 тысяч видео с единой стилистикой визуального и звукового ряда. Webdriver Torso быстро стал темой для обсуждения среди конспирологов. Одни считали, что аккаунт предназначен для связи между тайными агентами, другие — что это попытка наладить контакт со стороны внеземных форм жизни. Были также теории о том, что это может быть одним из скрытых вербовочных тестов организации Cicada 3301, занимавшейся созданием ARG.
Итальянский блогер под ником Soggetto Ventuno провел расследование, в ходе которого обнаружил целую сеть подобных Webdriver Torso аккаунтов под названием «ytuploadtestpartner_torso». После публикации расследования они были удалены или стали приватными. Из удаленных роликов Soggetto Ventuno смог получить кадры, на которых мелькали отражения окон и виды улиц, которые блогер сопоставил с фотографиями штаб-квартиры Google в Цюрихе. На этом моменте стало очевидно, что сигнал исходит с серверов самой компании.
Когда журналисты профильных изданий напрямую запросили комментарий у Google, подкрепив его найденными доказательствами, пресс-служба YouTube наконец ответила:
We’re never gonna give you uploading that’s slow or loses video quality, and we’re never gonna let you down by playing YouTube in poor video quality. That’s why we’re always running tests like Webdriver Torso
«Мы никогда не откажемся от быстрой загрузки без потери качества видео, и мы никогда не подведем вас, показывая YouTube в плохом качестве. Вот почему мы постоянно запускаем тесты вроде Webdriver Torso»
tmpRkRL85 — Webdriver Torso
Оказалось, что аккаунт Webdriver Torso был создан инженерами Google в Цюрихе исключительно как внутренняя утилита для тестирования производительности. Ее основная функция заключалась в том, что программа автоматически генерировала и заливала видео, в то время как другая система скачивала их и сравнивала с оригиналом, измеряя потерю качества при сжатии видеокодеками YouTube. Интересно, что еще до официального подтверждения со стороны корпорации, на аккаунте заметили ролики, в которые очевидно вмешался человек. Такие видео носили шуточный характер. Например, в ролике tmpRkRL85 красная фигура становилась силуэтом Рика Эстли. Видео 00014 содержало не квадраты, а снятую на камеру ночную Эйфелеву башню и страницу канала в соцсети, где обнаружили имена разработчиков. Под одним из видео также был опубликован комментарий с аккаунта Webdriver Torso: «Matei is highly intelligent» («Матей очень умный»), что отсылало к разработчику Матею Груберу.
00014 — Webdriver Torso
На примере этого случая можно рассмотреть столкновение человека с классической Machine to Machine коммуникацией, в которой пользователь не предполагался как реципиент. Попытка интерпретировать M2M общение и наделить его смыслом привела к появлению целого культурного явления.
UNFAVORABLE SEMICIRCLE
Original Unnamed Series — Unfavorable Semicircle. 2D визуализация
Весной 2015 года пользователи YouTube обнаружили аккаунт Unfavorable Semicircle, отличающийся необычной активностью — на канале публиковались ролики с визуальным рядом, преимущественно состоящим из абстрактных пикселей и коричнево-серых пятен. Картинка сопровождалась тишиной, механическим гулом или искаженным мужским голосом, перечисляющим случайные номера и символы. Отличительной чертой этого аккаунта было присутствие астрологического знака Стрельца в названиях видео и часто на самом изображении. Хронометраж колебался от нескольких секунд до одиннадцати часов статики.
Скриншот с архивного стороннего канала, публикующего удаленные записи.
За год активности скрипт сгенерировал и загрузил более 80 тысяч видеороликов, периодически публикуя по несколько материалов в минуту, что физически исключает человеческое участие на этапе создания. Как и в случае с Webdriver Torso, Unfavorable Semicircle стал центром дискуссий среди пользователей Reddit, породив множество конспирологических теорий. Интересно, что большая часть спекуляций, связанных с алгоритмическим контентом, склоняется к интерпретированию происходящего как попытки внеземных рас выйти на связь с человеком посредством земных технологий. Вовлеченные исследователи выяснили, что генерация некоторых видео была не совсем случайной. Если выстроить кадры друг за другом или наложить их, визуальный шум превращался в осмысленные изображения — спутники, скриншоты из «Википедии» или даже копию Золотой пластинки «Вояджера»
♐HARVEST — Unfavorable Semicircle. 2D и 3D визуализации пользователей c никами hellajt и inkfish.
♐NODE — Unfavorable Semicircle. 2D визуализация пользователя Discord с ником Extra.
Принципиальная разница между обычным M2M-контентом и деятельностью Unfavorable Semicircle заключалась в том, что утилитарная функция последнего так и не была подтверждена официально. Общество, активно вовлеченное в исследование феномена, предложило обоснованную гипотезу: глитчи в видеороликах существуют для тестирования уязвимостей Stagefright и Rowhammer в операционной системе Android. Это предположение базировалось на задокументированных ошибках воспроизведения на мобильных устройствах. Stagefright — стандартный медиа-движок в старых версиях Android, чья основная задача — обрабатывать аудио и видео, генерировать миниатюры и считывать метаданные. Согласно этой гипотезе, видеоряд Unfavorable Semicircle мог работать как троянский кодек, перегружавший буфер памяти.
