Veštačka inteligencija, (anti)fašistička umetnost i fejsbuk algoritam

Pre nekoliko godina, Fejsbukovi algoritmi za automatsko sprečavanje govora mržnje cenzurisali su sliku nemačkog avangardnog umetnika Džona Hartfilda (John Heartfield). Hartfildova rotogravura koju su uklonili sa mreže predstavlja olinjalu božićnu jelku u obliku svastike, s postoljem u obliku još jedne svastike.

Iznad jelkine deformisane krošnje Hartfild je napisao: O Tannenbaum im deutschen Raum, wie krumm sind deine äste! O, božićno drvce na nemačkom tlu, kako su krive tvoje grane! To je parodija na poznatu germansku pesmicu O Tannenbaum, koja govori o ljupkim granama praznične jelke. U Berlinu tridesetih godina 20. veka, međutim, ove grane nisu bile ljupke. Bile su krive.

Ali, badava kreativnost: Fejsbukova veštačka inteligencija prepoznala je oblik kukastog krsta i sliku automatski skinula s društvene mreže. Algoritam se držao jednostavnog politički korektnog pravila:

IF svastika
THEN fašizam

Tako je rad Džona Hartfilda – velikog antinacističkog fotomontažera, posvećenog grafičkog aktiviste, novomedijskog radnika, dadaističkog mimera, revolucionara koji je uoči Drugog svetskog rata bio peta osoba na esesovskoj crnoj listi, doživotnog saradnika Bertolta Brehta i autora kojeg je Luj Aragon  nazvao prototipom antifašističkog umetnika – doživeo da ga korporativna veštačka inteligencija taguje kao fašizam.

Svastika kao antisvastika

Hartfild je rođen 1891. kao sin Franca, socijalističkog i anarhističkog pisca jevrejskog porekla, i Alise, tekstilne radnice, koja je zbog nestanka svog supruga izgubila razum. Rođen je kao Helmut Hercfeld, ali je u znak protesta protiv nemačkog nacionalizma i militarizma promenio ime. Zbog tadašnje anglofobije, i uopšte mržnje prema svim ne-Nemcima, sebe je preveo na engleski: Helmut je postao Džon, Hercfeld – Hartfild.

Istorija umetnosti pamti ga po fotomontažama za levičarske časopise Crvena zastava (Die Rote Fahne) i Radničke ilustrovane novine (Arbeiter-Illustrierte-Zeitung, AIZ). Hartfildove gravure prikazuju, primera radi, nemačku porodicu kako umesto hrane obeduje oružje, Geringa kao mišićavog kasapina s krvavom sekirom i Hitlera kao natčoveka koji guta zlato a pljuje đubre.

Sve to posmatra nemački malograđanin, gleda ali ne vidi, jer mu je glava – takvog ga je Hartfild prikazao – umotana u novinske listove kao u zatupljujući propagandni kupus:

Kao dadaista i antiburžujski trol, Hartfild je bio preteča današnjih mimera, kreatora internet mimova ili mema. Svoje foto-montaže Hartfild je kreirao ručno, tako što je sekao novinske isečke i spajao ih u nove celine, nove grafičke kompozicije, koje bi potom fotografisao i pravio foto-gravure za masovnu reprodukciju. Kombinovao je sliku i tekst pomoću najmodernijih tehnologija svog vremena, te na osnovu toga prozivao i provocirao – upravo ono što rade današnji mimeri. Za razliku od današnjih mimera Hartfild je pak zbog svojih radova umalo izgubio glavu. U aprilu 1933, nakon što su nacisti došli na vlast, esesovci su zakucali na vrata njegovog stana. Na vreme je čuo bat koraka, skočio je s balkona i sakrio se iza kante za smeće. Pobegao je najpre u Prag, docnije u London, gde je proveo Drugi svetski rat, da bi se posle rata vratio u Istočnu Nemačku i nastavio da radi s Brehtom. Umro je u aprilu, mesecu koji je za njega očito bio sudbonosan, 1968.

Danas je Hartfild deo svih ozbiljnijih istorija umetnosti, ali nije deo training seta Fejsbukovih algoritama, baze slikovnih podataka nad kojim se algoritmi treniraju, niti je politički korektnu korporativnu Ameriku briga za genijalna memetska podjebavanja avangardnog berlinskog memelorda. Istina, PR službe Silicijumske doline sve češće govore o etičkoj i politički odgovornoj tehnologiji, ali teško je ne zapitati se: da li tu iko zaistinski brine o traumatičnoj istoriji svastike kao simbola? Da li je tu ikome stalo do istinskog antifašizma? Ili se automatizovan wokeness svodi na korporativne odnose s javnošću, na ideologiju i – Hartfild bi rekao – buržoasku propagandu?

No, problem s kojim se suočavamo seže dublje od PR taktika data-driven moći. Da li je uopšte moguće formalizovati značenje simbola tako da ih računarski program uistinu razume? To pitanje, kao što ćemo videti, ima veze sa obećanjem veštačke inteligencije, još jedne ideologije koju danas živimo, ali pre nego što se uhvatimo ukoštac s tim, hajde da vidimo kako radi Fejsbukov algoritam za prepoznavanje fašizma.

Kvantifikacija fašizma

Da bi računarski program mogao da detektuje bilo koji znak, otuda i svastiku, programu treba pripremiti digitalnu bazu slikovnih podataka koji sadrže mnogo slika na kojima se taj znak vidi. Tehnički gledano, svaka digitalna slika je matrica piksela. To možete lako da proverite tako što ćete neku sliku, recimo fotografiju s letovanja, otvoriti u Fotošopu ili Pejntu, i onda je zumirati do maksimuma. More na slici, ili nebo, ili oblak, ili nar, pretvoriće se u pravougli mozaik kvadrata. Svaki od ovih kvadratnih piksela biće jednobojan. Tek zajedno, geometrijom mozaika, ovi kvadrati formiraju određene vizuelne obrasce: more, nebo, oblak, nar. To je ono što algoritam treba da prepozna: geometriju vizuelnog obrasca.

Ovakve slikovne data baze prave ljudi, naravno, jer jedino ljudi mogu da odluče zašto je neki znak važan kao simbol i šta su slike koje ga predstavljaju na adekvatan način. U samom startu, dakle, imamo ljudsku pristrasnost kao nužan deo procesa kreacije algoritma. Algoritam prosto dobije mnoštvo fotografija nara i potom svuda vidi nar. Ili more, ili nebo, ili oblake. Ili svastike. Nemoguće je eliminisati ideološki bias. Algoritmi utoliko rade kao pojačivači već postojećih ideologija, koje su ljudi, svesno ili ne, ugradili u njih.

Recimo da želimo da naučimo algoritam da prepozna svastiku kao grafički znak, kao vizuelni obrazac. To može da se uradi na mnogo načina. Veštačke neuralne mreže (artificial neural networks, ANN) trenutno su najpopularnija i najuspešnija tehnologija koja se koristi za ovakve zadatke. U pitanju su matematički modeli za optimizaciju funkcija, delimično inspirisani biološkim neuralnim mrežama u ljudskom mozgu. Izbor terminologije nije ni nevažan ni bezazlen, ali na to ćemo se vratiti kasnije.

Algoritam, dakle, ima pristup slikama. Neke od slika, one na kojima se vidi svastika, tagovane su kao svastika, dok su one druge, koje ne prikazuju svastiku, označene kao ne-svastika. Već u startu polazimo od tvrdog binarnog dualizma koji definišu ljudi: svastika, ne-svastika. Algoritam prolazi kroz svaki piksel svake slike i na osnovu toga baždari unutrašnja numerička stanja ili parametre. U svakoj novoj iteraciji, neki parametar se poveća, neki smanji. Slika je tagovana kao svastika? Parametri se ažuriraju na jedan način. Tagovana je kao ne-svastika? Parametri se ažuriraju na drugi način.

Jezikom savremenog računarstva, unutrašnji numerički parametri nazivaju se veštačkim neuronima, dok se njihovo baždarenje naziva procesom treniranja ili učenja, ali matematički gledano, ovaj proces nije ništa drugo do linearna algebra, sabiranje i množenje matrica, nešto što se uči još u osnovnoj školi, samo što matrice nisu 2 x 2, nego 10³ x 10⁶ puta ko zna još koliko. Slika ima puno, piksela još više, parametara baš puno, katkad i više miliona: to je ono što proces čini kompleksnim. Inače se jedinačine svode na automatizovanu statistiku i mogao bi da ih izračuna gimnazijalac.

Nakon što se proces treniranja završi, unutrašnji parametri su podešeni. Vrednosti ovih parametara opisuju geometriju svastike kao grafičkog znaka: opisuju, dakle, svastikin oblik.  Algoritam testiramo tako što mu damo nove slike, one koje se nisu nalazile u training setu. Algoritam učita novu sliku i počne da računa, piksel po piksel, broj po broj. Svaki piksel aktivira unutrašnje parametre na određen način. Ovaj proces se naziva aktivacijom neurona. Parametri u prednjim slojevima mreže aktiviraju parametre u zadnjim slojevima, sve dok se u ne desi aktivacija poslednjeg parametra, poslednjeg neurona, i na taj način se binarna logička klackalica premetne na jednu ili drugu stranu: 1 ili 0, svastika ili ne-svastika.

To bi, otprilike, bilo to. Preostaje nam da algoritmu dopišemo dodatnu IF klauzulu: IF svastika THEN fašizam. Tako, u grubim crtama, radi Fejsbukov algoritam.

U matematičkom smislu, problem smo rešili, ali u filozofskom smislu tek smo ga otvorili. Kakav je odnos oblika i značenja, sintakse i semantike? Baždarenjem unutrašnjih parametara, u algoritam smo ugradili oblik svastike, ali ne i značenje svastike. Filozofski teren na koji smo stupili neobično je klizav. Šta je uopšte značenje? Šta značenje znači? Može li se odvojiti od složenog istorijskog, društvenog, psihološkog i telesnog konteksta, koji nije samo nesaglediv i subjektivan, nego se i neprestano menja? Može li se formalizovati, kodifikivati unutar logički konzistentnog formalnog sistema, kao što je računarski program?

Vratimo se Hartfildu. Njegov primer je bolan isto koliko i poučan. Hajde što algoritam ne može da prepozna Hartfildov antifašizam, ali šta će algoritam reći kada ga budemo pitali zašto je Hartfild bio član Komunističke partije Nemačke? Šta će reći o tome što je Hartfild poenglezio svoje ime? Šta će reći o ciničnoj teoriji o dva totalitarizma, koja nastoji da izjednači fašiste i antifašiste? Šta će reći o stilu kojim su se služili nacisti, o fašističkoj estetici? Šta će reći o komunističkoj estetici, anarhističkoj estetici, liberalno-kapitalističkoj estetici? Kako se kvantifikuju pitanja etike i estetike?

To nije stvar iscrpnosti training seta ili dobronamernosti tehno-menadžera iz sektora za Big Data korporativnu etiku. Sve i da u data bazu unesemo kompletne istorijske arhive 20. veka, sve publikacije ikada objavljene u Berlinu, dadaističke manifeste, enciklopedije moderne i savremene umetnosti, zapisnike s Nirnberškog procesa, podatke o nemačkoj privredi i razvoju lumpenproletarijata, dokumentaciju antifašističke internacionale i sabrana dela Bertolta Brehta, kako ćemo računaru dočarati užas nacističkih čistki i koncentracionih logora? Kako ćemo, drugim rečima, ovaj subjektivni užas modelovati matematički, kako ćemo ga opisati kvantitativno – objektivnim brojevima? Da li je fašizam moguće svesti na brojeve?

Umesto nedvosmislenog odgovora, hajde da se zasad složimo da je pitanje značenja neodvojivo od pitanja ideologije. Vratimo se zato terminologiji savremenog računarstva, koja vrvi od antropocentričnih i biocentričnih termina, uistinu ideoloških termina, kao što su neuralne mreže, aktivacija neurona, mašinsko učenje, pa i sama veštačka inteligencija.

Upravo smo pokazali da proces parametarskog baždarenja algoritma, proces treniranja veštačke neuralne mreže, nije ništa drugo do računanje, mnoštvo numeričkih operacija: sabiranje, oduzimanje, množenje i deljenje. Metodologija koju smo koristili inspirisana je biološkim neuralnim mrežama, ali to ne znači da računar pravi bilo kakvu simulaciju mozga ili uma, nego da su programeri, koji su metodologiju izmislili, posegli za labavom biološkom metaforom. Računar samo računa. Ne radi ništa drugo. Niti uči u bilo kom smislu u kom mi učimo, niti zaista vidi slike, niti su njegove algoritamske strukture na bilo koji supstancijalan način modeli mozga ili uma.

Kada, međutim, neupućena osoba sluša o digitalnim neuralnim mrežama, naravno da će pomisliti na veštački mozak ili veštački um. Sama reč inteligencija nabijena je značenjem koje upućuje na svest, volju, nameru i subjektivnost. Zato je važno da razumemo otkud nam uopšte taj čudan termin – veštačka inteligencija.

Erkondišn svestan sebe

Pojam veštačke inteligencije često se pripisuje Alanu Tjuringu, osnivaču računarskih nauka, matematičaru i kriptografu, i jednom od najvećih heroja Drugog svetskog rata, čoveku koji je dešifrovao nemačku Enigmu i čiji rad protiv nacista verovatno možemo da uporedimo s Hartfildovim. To su, eto, dva antifašistička junaka naše priče: jedan je umetnik, drugi naučnik.

Tjuring pak nije pominjao veštačku inteligenciju. Govorio je o mogućnosti da se računari ponašaju inteligentno. Nije govorio o veštački inteligentnim bićima. Ukoliko računarski algoritam položi tzv. Tjuringov test, to znači da je algoritam kadar da proizvodi slike i tekstove koje ne možemo da razlikujemo od slika i tekstova živih umetnika i pisaca. Današnji generatori, kao što su DALL·E, Midjourney, ChatGPT i drugi, Tjuringov test polažu rutinski. To nam, međutim, ne govori ništa o unutrašnjoj psihološkoj realnosti samog algoritma, o njegovom privatnom životu, namerama i željama, volji, svesti, subjektivnim doživljajima, kvaliji i drugim metafizičkim osobinama koje smo spremni da pripišemo sami sebi i koje uistinu podrazumevamo svakog jutra kad se probudimo. Za Tjuringa, sve je to metafizička magla. Nebitno je šta je računar kao sistem za sebe i po sebi, bitno je samo to kako se ponaša, to kakvim ga mi percipiramo.

Veštačku inteligenciju kao termin nije uveo Tjuring, nego američki informatičar Džon Makarti. Makarti je manje oprezan od Tjuringa. Ne plaši se da poredi numerička stanja računarskih sistema i mentalna stanja ljudskih bića. Makarti govori o klasičnim sistemima, u koje ne spadaju samo računari, nego bilo koja mašina – klima uređaj, termostat ili zastava 101 – što nas na izvestan način ohrabruje da svoj erkondišn tretiramo kao svesno biće i ponekad ga pomazimo nežno kao dete ili psa.

Dabome, erkondišn nije ni približno kompleksan kao računar, ali radi po istom principu: pomoću prekidača, ulaza, izlaza, numeričkih stanja i klasične binarne logike. To su IF–THEN pravila, dualizam netačnog i tačnog, 0 i 1. Ako su naši mozgovi neka vrsta biološke mašine, pita se Makarti, zašto bismo prezali od toga da ljudske umove proglasimo pukim softverom mozgovnog hardvera? Zašto bismo oklevali da računar koji se ponaša inteligentno tretiramo kao inteligentno biće?

Tako otprilike glasi ideologija veštačke inteligencije, koja se oslanja na funkcionalističku školu filozofije uma i koju danas podržava krem Silicijumske doline. Mozak je hardver, um je softver, odnos mozga i uma u suštini je odnos hardvera i softvera. Rešili smo problem fenomenologije i filozofije svesti. Nerazmrsiv odnos subjekta i objekta, semantike i sintakse, značenja i oblika, uma i mozga, svesti i materije razrešen je običnim dekretom.

Na ovom talasu entuzijazma nastale su tehnologije poput veštačkih neuralnih mreža. Opijeni obećanjem veštačke inteligencije, programeri su svoje metodologije nazivali tako da zvuče što je moguće ljudskije. Tako smo uz veštačke neuralne mreže dobili i mašinsko učenje (machine learning), računarski vid (computer vision), veštački život (artificial life), čak i veštačku kreativnost (artificial creativity). Sve ove discipline proizvele su fascinantna praktična dostignuća, koja ne treba umanjivati, kojima uistinu treba ovladati i sa njima raditi, ali mi se sada ne bavimo njihovom naučno-tehnološkom evaluacijom, nego pokušavamo da mapiramo istorijski i ideološki kontekst u kojem su nastale.

Kao što istorijsko značenje Tjuringove mašine nije moguće razumeti mimo konteksta Enigme i Drugog svetskog rata, istorijsko značenje veštačke inteligencije neodvojivo je od Hladnog rata. U to vreme Sovjeti razvijaju svoje informacione tehnologije, Amerikanci svoje, vojno-industrijski kompleksi finansiraju istraživačke programe, razvija se DARPA, internet se polako rađa, dok se u Kaliforniji dešava spajanje dva naizgled kontradiktorna sveta: 1) desni svet konzervativnih vojnih inženjera, finansijera i stratega, i 2) levi svet hipi pokreta, garažnih bendova, dugokosih pronalazača, prvih kompjuterskih animatora i LSD psihonauta. Iz ovog spoja rodio se današnji informatički kapital. Otuda termine kao što je inteligencija ne treba da prihvatimo zdravo za gotovo. Na kraju krajeva, engleska reč intelligence ne označava samo kognitivnu sposobnost, nego i obaveštajnu delatnost. Sam Tjuring se bavio inteligencijom u oba značenja. Semantika je opasna rabota.

Ideologija veštačke inteligencije nije vezana za elektroniku kao takvu. Za nju je materijalna baza nevažna, važan je sâm proces računanja. Savremeni računari rade pomoću elektronskih tranzistora, što hardver čini sićušnim i kompaktnim, ali bi, tehnički gledano, isti efekat mogao da se proizvede i mehanički. Tranzistor je neka vrsta klackalice ili prekidača. Algoritme kakve pokreću Fejsbukovi serveri – na primer algoritam koji je cenzurisao Hartfilda – mogle bi da pokreću i mehaničke skalamerije napravljene doslovce od štapa i kanapa. Ove skalamerije jedva bi stale na kontinent, kamoli u zgradu, ali to bi u principu bila ista stvar. Ako bismo napisali pravi algoritam, tvrde AI ideolozi, skalamerija bi se probudila i počela da doživljava svet.

Ovakva ideja nije nova. Od automatizovanih lutkarskih pozorišta u Staroj Grčkoj do srednjovekovnih legendi o stvorenjima od gline koja oživljavaju u trenutku kada se prizove ispravna magijska čin, ideja veštačkog bića deo je magijskog i mitološkog nasleđa brojnih kultura i civilizacija. Tvrdnje današnjih AI ideologa, premda poduprte ozbiljnom matematikom, nisu daleko od magijskog mišljenja: sve šta treba da uradimo jeste da napravimo dovoljno sofisticirane matematičke modele, da numerički opišemo sve – more i oblake, svastiku i znak za mir, istinu i dobrotu, mržnju i samilost, umetnost i politiku, estetiku i etiku – i to će, ako se uradi dovoljno pametno, precizno i pedantno, gomilu prekidača dovesti u stanje egzistencijalne zebnje i teskobnog straha od smrti. Pardon: straha od isključenja glavnog prekidača.

Ako se um zbilja može redukovati na mašineriju a semantika na sintaksu, kao što AI ideolozi tvrde, značenje svastike sastoji se u onom IF–THEN pravilu: IF svastika THEN fašizam. Antifašistička borba postala je nikad jednostavnija. Nema svastike, nema ni fašizma. Zar ne?

Biće ipak da je stvar složenija. Hartfild nam je dokazao da je složenija. Značenje simbola ne nalazi se u samom simbolu, nego u složenom kontekstu koji se, poput nestalnog i razigranog oblaka, gomila i rastače oko simbola. Značenje proklizava, curi, menja se, evoluira, podriva samo sebe, zajedno s celokupnim društvom, zajedno s prirodom i svetom, uporedo sa istorijom samom, i ne može se definisati isto koliko ni ovaj trenutak.

Pardon: ovaj trenutak.

Ipak ne: ovaj trenutak.

Značenje teče kao Heraklitova reka. Čim pokušaš da ga formalizuješ, završiš u paradoksu.

Neljudska moć racionalne mašine

Da su paradoksi ozbiljna stvar, da nisu tek logička greška, neprirodnost, aberacija koje se treba kloniti, ljudi su znali su još u antičko vreme. Među evropskim paradoksoljupcima istakli su se Zenon i već pomenuti Heraklit. Indija je imala Nagarđunu i Čandrakirtija, Kina Lao Cea i Huinenga.

Nagarđuna je čak razvio alternativnu logiku prefinjeniju od klasične Aristotelove, u okviru koje iskaz može imati jednu od četiri vrednosti:

• 1) tačno;
• 2) netačno;
• 3) i tačno i netačno;
• 4) niti tačno niti netačno.

Tako nastaje četvorostruka logička struktura, koja se zove tetralema ili čatuškoti, što na sanskritu znači četiri kote, matrica sa četiri strane.

Ovakve neintuitivne, paradoksalne logike zapadna misao počela je da prihvata tek u 20. veku, nakon što je Kurt Gedel razbucao zasnivačke programe u matematici, Lojcen E. J. Brauver porekao zakon isključenja trećeg, a kvantna mehanika pokazala da mačka Ervina Šredingera možda nije ni živa, ni mrtva, nego – ko zna?

Tu je Gedel naročito zanimljiv, jer je matematički dokazao da se istine o nekom formalnom sistemu ne mogu u potpunosti iskazati unutar tog sistema. Gedelova Teorema nepotpunosti polazi od starog paradoksa lažljivca, to jest od rečenice Ovaj iskaz je netačan. Ako je netačan, sledi da je tačan, i obratno: ako je tačan, netačan je. Gedel je pronašao način da ovakve iskaze formalizuje i izrazi brojevima, da ih svede na algoritme, čime je dokazao da nijedan jezik, ljudski ili matematički, nije kadar da unutar samog sebe formuliše pojam istine. Takvi pokušaji nužno vode u protivrečja.

Naravno, Tjuring je čitao Gedela. Zato je, za razliku od programera koji su ga nasledili, bio oprezan kad je govorio o inteligentnoj mašineriji.

Hegel i Marks se takođe služe paradoksima i kontradikcijama, i to nazivaju dijalektikom. Za Hegela, kontradikcija je dinamo koji istoriju gura unapred tako što tera um da se aufhebunguje, da neprestano prevazilazi samog sebe i tako dolazi u stanje sve veće samospoznaje. Njegova šema podseća na fraktale ili rekurzivne funkcije: teza rađa antitezu, što dovodi do sinteze, koja postaje nova teza, koju prati nova antiteza, i sve tako, spiralno napred. Marks preuzima ovu logiku i primenjuje je na političku ekonomiju. Umesto da posmatra dejstvo kontradikcija na um, Marks ih detektuje u materijalnom svetu, tamo gde se život proizvodi. Tako formuliše ideju klasnog sukoba koji funkcioniše kao dijalektički dinamo, sukoba između robova i gospodara, kmetova i feudalaca, radnika i kapitalista. Za Marksa, kapitalizam je društvena mašina puna kontradikcija. Na primer, kapitalisti je u interesu da radnike plaća što manje, da bi više profita zadržao za sebe, ali mu to istovremeno i nije u interesu, jer tako radnicima opada kupovna moć, a time i njegov profit. Sama logika ove mašine porobljava ljude, čak i one ljude koji imaju koristi od te logike, i to je ono što Marks zove neljudskom moći. Ideologija, pak, služi tome da zamagli kontradikcije, moći podari legitimitet, a naše glave – kao na Hartfildovoj rotogravuri – zamota u kupus medijske propagande.

Dijalektička logika može nam pomoći ne samo da razumemo prvobitni uspeh socijalističkog modernizma, za koji se i Hartfild borio, nego i da nazremo uzroke njegovog potonjeg kolapsa. Dijalektički gledano, revolucija je izgubila upravo zato što je pobedila. Time što su došli na vlast komunisti su postali antikomunisti, nova vladajuća klasa, iako su sebe nastavili da nazivaju komunistima. Zadržali su znak, ali se promenilo značenje. Zar se nešto slično nije dogodilo i hrišćanstvu u Rimskom carstvu? Zar se slično ne dešava i danas demokratiji i liberalizmu? Kao da nam istorija poručuje: umri da bi živeo, pobedi da bi izgubio. Utoliko nam danas ne mogu pomoći ni marksizam, ni antimarksizam, nego možda – antiantimarksizam?

U svakom slučaju, uvidi koje smo naveli – od Zenona, Nagarđune i antičkih glavolomki, preko Hegela, Marksa i društvenih sistema, sve do Gedela, Šredingera i savremene kvantne mehanike – nama su nedostupni ukoliko svoje zaključke donosimo u sistemu klasične Aristotelove logike, sistemu krutog binarnog dualizma: tačno–netačno, 0–1. A to je, kao što smo videli, sistem u kojem operiše svaki računarski program, pa i algoritmi koje zovemo veštačkim neuralnim mrežama. Drugim rečima, veštačka inteligencija gluva je i slepa za najzanimljivije uvide u istoriji ideja.

To ne znači da nije upotrebljiva kao ideologija. Upravo zato što je toliko racionalna, konzistentna i funkcionalna, veštačka inteligencija ide rame uz rame s globalnim neoliberalnim poretkom, koji sam po sebi predstavlja sličnu mašinu – samo ne elektronsku nego društvenu. Nije čudo da globalna kapitalistička klasa, data vladari poput Ilona Maska i Džefa Bezosa, obožavaju AI i maštaju o transhumanističkoj transcedenciji, tehnološkom singularitetu i aploudu uma na rajski klaud server.

Veštačka inteligencija ne samo što mistifikuje moć poput srednjovekovne teologije – šta je Bog bio za feudalizam, to je AI za današnji poredak – nego i obezbeđuje univerzalan racionalan jezik, koji je potrebno nametnuti svima na planeti, prosto jer je racionalan, jer je lišen kontradikcija, jer je istinit. Unutar ovog pogleda na svet, ono šta nije izračunljivo – ne postoji. Šta pak jeste izračunljivo ne samo da postoji nego se može prodati, kupiti, staviti na kocku i akumulirati, kao što se sakupljaju poeni u video-igri.

Ako automate zamislimo kao ljude a ljude kao automate, to će nužno biti racionalni automati za maksimizaciju vlastite dobiti. Numerička logika profita postaje univerzalna metafizika.

U praksi, eto čemu služi narativ o natčovečnoj mašinskoj inteligenciji: uvođenju sveopšteg nadzora i kontrole, kvantifikovanju ljudskih aktivnosti, privatizaciji javnih dobara i nametanju tržišnog fundamentalizma koji teži da sve na svetu prebroji, izračuna i pretvori u profit. I tu je svejedno da li ovakav narativ šire: 1) tehnofili, koji izmaštan tehnološki singularitet vide kao utopiju, kao raj, ili 2) tehnofobi, koji ga vide kao distopiju, kao pakao. Predznak je nevažan. Važno je samo to da se o veštačkom umu masovno mašta.

Uglavnom, da bi ovakav mašinsko-ekonomski poredak imao legitimitet, on se mora simbolizovati antifašističkim simbolima. Njega je, drugim rečima, potrebno okružiti antifašističkom sintaksom, antifašističkim znacima i oblicima, kako bi njegova semantika, njegovo značenje, mogla da ostane neupitna. Dokle god stoji ispod antifašističke zastave sistem će delovati kao antifašistički, premda njegova strukturna dinamika i njegov životni sadržaj možda pre podsećaju na fašizam nego na antifašizam.

Tu se vraćamo na IF klauzulu i automatizovan wokeness: nema svastike, nema ni fašizma. Ukoliko zabranimo ružne reči – i to automatski, pomoću AI programa – ružne pojave će prestati da se dešavaju. Ako niko ne pominje unutrašnje kontradikcije, one kao da ne postoje. Problem je rešen.

Praksa paradoksa

Izuzev što problem ne samo da nije rešen nego je zamagljen i otuda još opasniji.

To su dobro razumeli Hartfild i stari dadaisti. Razumeli su da je put u pakao popločan malograđanskom pristojnošću i rigidnim kodifikovanim moralizacijama. Zato su se ponašali antiracionalno, vrištali besmislice a poeziju pisali od protivrečja. Zato su zen koane pretvorili u aktivističke slogane. Zato su se protiv propagande borili – propagandom. Zato je njihova svastika bila i – antisvastika. To nije bio pokušaj da se fašizam i antifašizam izjednače, kao što bi želeli današnji borci protiv oba totalitarizma, nego naprotiv: način da se poruči da apsolutno racionalna društvena mašina vođena krutom binarnom logikom nije ništa drugo nego fašizam sam.

Naši zenitisti – istovremeno i dadaisti i antidadaisti – Ljubomir Micić i njegov brat Branislav, poznat pod pseudonimom Branko ve Poljanski, iskazali su to sasvim direktno: dada je antidada. U njihovim avangardnim dadaističko-antidadaističkim listovima Dada-Jok i Dada Tank protivrečja su bujala kao pečurke: Šta je dada? Šta je antidada? Kako ćeš postati pravi dadaist? Ti moraš postati antidadaist.

Zenitisti su razumeli prirodu simbola: bilo koji simbol je poput usidrene barke, a njegovo značenje poput ogromnih i nekontrolisanih morskih struja koje divljaju podno te barke. Zato su zazivali radikalno samoprevazilaženje, radikalno napred: Uvek dalje voziti. Postao sam dadaist i u istoj sekundi prestao sam dada biti. Uvek napred.

Zenitisti su govorili o dadi i antidadi, ali za njih rešenje nije bilo ni dadaizam, ni antidadaizam, nego antiantidadaizam, tačnije antiantiantidadaizam, pardon, antiantiantiantidadaizam, i tako do kraja logike.

Kao praktičari paradoksa, dadaisti su ideologiju terali do paroksizma, do krajnje logičke zaoštrenosti, do trenutka kada kontradikcija prodire u svest, nula postaje jedinica a jedinica nula, tačno netačno a netačno tačno, i mi smo naterani da se začudimo.

Sada nam je jasan Hartfildov trijumfalni hack: znakom svastike raditi protiv značenja svastike.

Jasna nam je i beda Fejsbukovog algoritma: pravilom antisvastike raditi u korist značenja svastike.

Hartfild nas je terao da se čudimo, i kao poetska i kao politička bića. Samo u tom stanju moguća je radikalna mašta, svest koja umesto da optimizuje status quo nastoji da ga prevaziđe – svest koja se, Hegel bi rekao, aufhebunguje, a današnji mimeri, level-apuje – i tako stupa u prostor novog. Samo u tom stanju moguće je plodonosno, stvaralačko razmišljanje o AI algoritmima, Big Data politikama i generativnoj estetici, o mašinskim romanima i numeričkom slikarstvu, o neljudskoj moći složenih sistema i automatizovanoj akumulaciji globalnog kapitala.

U stanju, dakle, dubokog čuđenja. Nad sobom, nad svetom, nad istorijom, nad ovim trenutkom.

Kako se završio meč između Hartfildove roto-gravure i Fejsbukovog algoritma? Hartfild je izgubio, jer mu je rad povučen sa mreže, i upravo zato što je izgubio, Hartfild je pobedio, jer je meč pokazao da se poredak plaši čak i mrtvog Hartfilda. Da li je to posthumna poruka dadaista? Da protiv data-driven poretka pokušamo dada-driven poetikama? Ali ne frontalno, čelom o čelo, anti versus pro, nego radikalnom sintezom date i dade? 

Data dada: ne odbaciti AI tehnologije i ne prigrliti AI tehnologije, nijedno od ta dva, nego ih zajahati. Ne plašiti se njih, niti ih slaviti. Naučiti kako rade, ovladati njima i onda ih koristiti onako kako nisu predviđene da se koriste. Data dada: razvijati senzbilitet za tehnološke greške i gličeve, slepe mrlje i outliere. Data dada: izmišljati nove jezike. Data dada: subvertirati i pervertirati ideologiju mašinske racionalnosti. Data dada: graditi vlastite AI alate, čudne i revolucionarne instrumente, i njima stvarati sa onu stranu binarne logike. Baš kao što se Hartfild protiv propagande borio propagandom, borba protiv algoritama nije moguća bez algoritama.

Data dada data dada data dada data dada: T se neosetno pretvara u D a D vraća u T, dešava se tanano jednačenje po zvučnosti, koje naš jezik, poput živog prekidača, valja po nepcima kao po talasima istorije.

(Izvor: (O)GLED)