Kevin Slavin: Wie Algorithmen unsere Welt prägen

Das ist eine Fotografie vom Künstler Michael Najjar, und sie ist echt, im Sinne, dass er nach Argentinien ging um ein Bild zu schießen. Aber es ist auch erfunden, denn danach wurde eine Menge Arbeit hineingesteckt. Und was er gemacht hat ist, dass er tatsächlich am Computer das Profil der Berge umgeformt hat, so dass es den Launen des Dow-Jones-Index folgt. Was man also sieht, dieser Steilhang, dieser hohe Steilhang mit dem Tal ist die Finanzkrise von 2008. Dieses Photo wurde gemacht, als wir tief in diesem Tal hier drüben steckten. Ich weiß nicht, wo wir jetzt sind. Das ist der Hang-Seng-Index von Hong Kong. Mit einer ähnlichen Topographie. Ich frage mich warum.

Und das ist Kunst. Es sind Metaphern. Aber ich denke, der Punkt ist, es sind Metaphern mit Biss. Und mit solch einem Biss möchte ich heute vorschlagen, dass wir die Rolle von zeitgenössischer Mathematik ein bisschen überdenken –  nicht nur Finanzmathematik, sondern Mathematik im Allgemeinen. Ihr Übergang von etwas das wir von der Welt abgeleitet haben zu etwas, das diese tatsächlich zu formen beginnt – die Welt um uns herum und die Welt in uns. Und es sind im Besonderen Algorithmen, die Im Grunde genommen die Mathemathik sind die Computer benutzen, um irgendwas zu entscheiden. Sie erlangen ein Wahrheitsvermögen, weil sie sich immer und immer wiederholen. Und sie verkalken und verknöchern, und werden wirklich.

Und ich habe über das nachgedacht, neben allen anderen Orten, in einem transatlantischen Flug vor ein paar Jahren, weil ich zufällig neben einem ungarischen Physiker in meinem Alter saß und wir unterhielten uns darüber, wie das Leben während des Kalten Kriegs war für Physiker in Ungarn. Ich sagte: „Was habt Ihr also gemacht?“

Und er meinte: „Nun, wir haben hauptsächlich versucht, die Tarnkappentechnik zu knacken.“

Und ich sagte: „Das ist gute Arbeit. Das ist interessant. Wie funktioniert das?“ Um das zu verstehen, muss man ein bisschen wissen, wie die Tarnkappentechnik funktioniert. Und – das ist eine starke Vereinfachung – aber im Grunde ist es nicht so, dass man ein Radarsignal einfach durch 156 Tonnen Stahl im Himmel hindurch schicken kann. Es wird nicht einfach verschwinden. Aber wenn man dieses riesige, massive Ding nimmt und es in eine Million kleiner Dinge verwandelt – sowas wie ein Vogelschwarm –  dann muss der Radar, der danach sucht in der Lage sein, jeden Vogelschwarm am Himmel zu sehen. Und wenn man ein Radar ist, ist das ein echt mieser Job.

Er sagte: „Ja, aber so ist das, wenn man ein Radar ist. Also haben wir keinen Radar benutzt; wir haben eine Blackbox gebastelt, die nach elektrischen Signalen sucht, elektronischer Kommunikation. Und jedesmal, wenn wir einen Vogelschwarm mit elektronischer Kommunikation sahen, dachten wir, dass es wahrscheinlich etwas mit den Amerikanern zu tun hat.“

Ich sagte: „Ja. Das ist gut. Ihr habt gewissermaßen 60 Jahre Luftfahrtforschung zunichte gemacht. Was ist der zweite Akt? Was machst du jetzt, wo du groß bist?“ Und er meinte: „Nun ja, Finanzdienstleistungen.“ Und ich sagte: „Oh.“ Denn die waren damals in den Nachrichten. Ich fragte: „Wie funktioniert das?“ Und er sagte: „Nun, es gibt heute 2.000 Physiker an der Wall Street und ich bin einer von ihnen“ Und ich fragte: „Was ist die Blackbox für die Wall Street?“

Er antwortete: „Witzig, dass du danach fragst, denn man nennt das tatsächlich Blackbox-Handel. Manchmal wird es auch Algo-Handel genannt, algorithmischer Handel.“ Algorithmischer Handel entwickelte sich einerseits, weil institutionelle Händler die gleichen Probleme hatten wie die United State Air Force, nämlich dass sie Positionen verschieben – sei es Proctor & Gamble oder Accenture, was auch immer – sie verschieben eine Million Aktien von irgendwas durch den Markt. Und wenn sie das alles auf einmal machen, ist es wie Poker spielen und sofort alles zu setzen. Nur ein Wink mit der Hand. Deshalb mussten sie einen Weg finden – dafür benutzen sie Algorithmen – dieses große Ding in eine Million kleiner Transaktionen aufzuspalten. Der Zauber und der Schrecken davon ist, dass die gleiche Mathemathik, die man verwendet, um das große Ding in eine Million kleiner Dinge aufzuspalten, auch dafür benutzt werden kann, eine Million kleiner Dinge zu finden, diese wieder zusammenzunähen und herauszufinden, was eigentlich im Markt vor sich geht.

Also, wenn Sie irgendein Bild brauchen davon, was gerade auf dem Aktienmarkt passiert, können Sie sich einen Haufen Algorithmen vorstellen, die im Grunde dazu programmiert sind, Dinge zu verstecken und ein Haufen Algorithmen, die dafür programmiert, sind diese zu finden und zu handeln. Das ist alles großartig und es ist gut so. Und das sind 70 Prozent des Aktienmarkts in den Vereinigten Staaten, 70 Prozent des Betriebssystems, das einmal bekannt war als Ihre Pension und Ihre Hypothek.

Was könnte schon schief gehen? Was schief gehen kann ist, dass vor einem Jahr neun Prozent des ganzen Markts in nur fünf Minuten verschwunden sind, sie nannten es den Flash-Crash von 2:45 Uhr. Ganz plötzlich waren neun Prozent einfach dahin und bis heute kann niemand sich darauf einigen, warum das passiert ist, weil niemand es bestellt oder darum gebeten hat. Niemand hatte Kontrolle darüber, was eigentlich vor sich geht. Alles was sie hatten, war ein Bildschirm vor sich mit Zahlen darauf und einem roten Knopf auf dem „Stop“ steht.

Und das ist der Punkt, wir schreiben diese Dinger, wir schreiben diese Dinger, die wir nicht mehr lesen können. Wir haben etwas erschaffen, das unlesbar ist. Wir haben das Gefühl dafür verloren, was eigentlich vor sich geht in der Welt, die wir erschaffen haben. Wir beginnen jetzt unseren Weg dahin. Es gibt eine Firma in Boston namens Nanex, sie benutzen Mathematik und Magie und was weiß ich noch, sie greifen nach all diesen Marktdaten und sie finden tatsächlich manchmal einige dieser Algorithmen. Und wenn sie sie finden, ziehen sie sie raus und heften sie an die Wand wie Schmetterlinge. Sie machen das, was wir stets gemacht haben, wenn wir mit riesigen Datenmengen konfrontiert sind, die wir nicht verstehen – nämlich ihnen einen Namen zu geben und eine Geschichte. Und das ist einer, den sie gefunden haben, sie nennen ihn das Messer der Karneval, der „Boston Shuffler“ Dämmerung.

Und der Witz ist, dass die natürlich nicht nur im Markt laufen. Man kann diese Art von Dingen überall finden, sobald man verstanden hat wie man danach suchen muss. Man kann sie hier finden: Das ist ein Buch über Fliegen, das ihr vielleicht auf Amazon nachgeschlagen habt. Ihr habt es vielleicht bemerkt, als sein Preis bei 1,7 Millionen gipfelte. Es ist vergriffen – immer noch... (Gelächter) Wenn man es bei 1,7 Millionen gekauft hätte, wäre es ein Schnäppchen gewesen. Ein paar Stunden später war der Preis bei 23,6 Millionen Dollar angekommen, plus Versand und Bearbeitung. Und man fragt sich: Niemand hat etwas gekauft oder verkauft; was ist geschehen? Man findet dieses Verhalten auf Amazon so sicher, wie man es an der Wall Street findet. Und wenn man diese Art von Verhalten sieht, sieht man tatsächlich die Anzeichen von Algorithmen im Konflikt, Algorithmen, die sich gegenseitig in Schleifen fangen ohne menschliche Übersicht, ohne irgendeine erwachsene Kontrolle, die sagt: „Eigentlich sind 1,7 Millionen viel.“

(Gelächter)

Mit Netflix ist es genauso wie mit Amazon. Also hat auch Netflix über die Jahre mehrere verschiedene Algorithmen benutzt. Sie begannen mit Cinematch und probierten einige andere aus. Es gibt Dinosaur Planet oder Gravity. Jetzt benutzen sie Pragmatic Chaos. Pragmatic Chaos versucht wie alle Netflix Algorithmen, die gleiche Sache zu tun. Er versucht zu verstehen, was in deinem menschlichen Schädel tickt, damit er einen Vorschlag machen kann welchen Film du als nächstes schauen möchtest – was ein sehr, sehr schwieriges Problem ist. Aber die Schwierigkeit des Problems und die Tatsache, dass wir es nicht wirklich durchblicken, kann nicht verhindern, welche Auswirkungen Pragmatic Chaos hat. Wie alle anderen Netflix Algorithmen bestimmt Netflix letztendlich 60 Prozent aller Filme die ausgeliehen werden. Ein Stück Programmcode mit einer Vorstellung über dich ist also für 60 Prozent dieser Filme verantwortlich.

Aber was wäre, wenn du diese Filme bewerten könntest bevor sie gedreht sind? Wäre das nicht praktisch? Nun, ein paar Wissenschaftler aus Großbritannien sind in Hollywood und sie haben Storyalgorithmen – ein Unternehmen namens Epagogix. Man kann sein Skript dort durchlaufen lassen, und sie können einem sagen und quantifizieren, dass es ist ein 30-Millionen-Dollar-Film ist oder ein 200-Millionen-Dollar-Film. Das Ding ist, das hier ist nicht Google. Das sind nicht Informationen. Das sind nicht Finanzdaten; das ist Kultur. Und was man hier sieht, oder was man hier eigentlich normalerweise nicht sieht, ist sowas wie die Physik der Kultur. Wenn diese Algorithmen, wie die Algorithmen der Wall Street, eines Tages schief oder krumm laufen, wie wüssten wir dann, wie sowas aussehen würde?

Und sie sind in Ihrem Haus. Sie sind in Ihrem Haus. Hier sind zwei Algorithmen, die um Ihr Wohnzimmer kämpfen. Es sind zwei verschiedene Putzroboter, die zwei sehr verschiedene Vorstellungen von Sauberkeit haben. Man kann es sehen, wenn man es verlangsamt und Lichter befestigt. Sie sind eine Art geheime Architekten in Ihrem Schlafzimmer. Die Vorstellung, dass selbst Architektur sich der Optimierung von Algorithmen unterwirft, ist nicht so weit hergeholt. Es ist sehr real und es passiert um uns herum.

Man kann es am meisten fühlen, wenn man sich in einer geschlossenen Metallbox befindet, eine neue Art von Aufzug, die „ankunftsbestimmte“ Aufzüge genannt werden. Es sind diejenigen, bei denen man den Knopf vom Zielstockwerk drückt, bevor man in den Aufzug einsteigt. Und die benutzen einen sogenannten Bin-Packing-Algorithmus. Also nichts von diesem Blabla, dass man jeden in die Kabine lässt, die er gerne hätte. Jeder der zum 10. Stock will, muss in den zweite Kabine, und jeder der zum dritten Stock will, muss in die fünfte Kabine. Das Problem dabei ist, dass die Leute ausflippen. Die Leute kriegen Panik. Und man sieht warum. Sie sehen warum. Es kommt daher, dass dem Aufzug ein paar wichtige Steuerungsmerkmale fehlen, zum Beispiel Knöpfe. (Gelächter) Dinge, an die Menschen gewöhnt sind. Alles was dieser hier hat, ist eine Nummer, die sich rauf oder runter bewegt und ein roter Knopf auf dem „Stop“ steht. Dahin bewegt sich unser Design. Unser Design ist gemacht für die Sprache einer Maschine. Wie weit kann man das treiben? Wie weit geht es? Man kann es sehr, sehr weit treiben.

Lassen Sie mich zur Wall Street zurückkehren. Denn die Algorithmen der Wall Street hängen alle von einer besonderen Qualität ab, nämlich Geschwindigkeit. Und die bewegt sich in Millisekunden und Mikrosekunden. Und nur um ein Gefühl zu vermitteln, was eine Mikrosekunde ist, es braucht 500.000 Mikrosekunden für einen einzelnen Mausklick. Aber wenn man ein Wall-Street-Algorithmus ist und man ist fünf Mikrosekunden hinterher, dann ist man ein Verlierer. Wenn Sie also ein Algorithmus wären, würden Sie nach einem Architekten suchen wie dem, den ich in Frankfurt traf, der einen Wolkenkratzer ausräumte – alle Möbel raus, alle Infrastruktur mit menschlichem Nutzen raus, und die Stockwerke mit Stahl auslegen, um für den Einzug einer Masse an Servern bereit zu sein – nur damit der Algorithmus näher zum Internet gelangt.

Man stellt sich das Internet als ein verteiltes System vor. Und das ist es natürlich, aber verteilt von bestimmten Orten aus. In New York wird es von hier verteilt: vom Carrier Hotel das sich in der Hudson Street befindet. Genau da gelangen die Kabel in die Stadt. Und die Realität ist, je weiter entfernt man davon ist, verliert man jedes Mal einige Mikrosekunden. Diese Typen an der Wall Street, Marco Polo und Cherokee Nation, die sind acht Mikrosekunden hinter all den anderen, die in das leere Gebäude ziehen, das nur um die Ecke vom Carrier Hotel steht. Und das wird weiter so geschehen. Wir werden weiterhin Gebäude ausräumen Weil Sie, Inch für Inch und Pfund für Pfund und Dollar für Dollar, niemand von Ihnen könnte soviel Gewinn aus diesem Raum quetschen wie es ein Boston Shuffler Algorithmus kann.

Aber wenn man rauszoomt, wenn man herauszoomt, kann man einen Graben von 825 Meilen sehen zwischen New York City und Chicago, der während der letzten Jahre gebaut wurde von einer Firma, die sich Spread Networks nennt. Das ist ein Glasfaserkabel, das zwischen diesen zwei Städten verlegt wurde nur um ein Signal zu senden, das 37 Mal schneller ist, als Sie eine Maus klicken können – nur für diese Algorithmen, nur für den Karneval und das Messer. Und wenn man darüber nachdenkt, dass wir uns durch die Vereinigten Staaten bohren, mit Dynamit und Steinsägen, damit ein Algorithmus einen Deal drei Mikrosekunden schneller abschließen kann, alles für ein Kommunikationsnetzwerk, das kein Mensch kennen wird, da manifestiert sich das Schicksal und es wird immer nach einer neuen Grenze streben.

Leider wird unsere Arbeit auf der Strecke bleiben. Das ist nur theoretisch. Das sind einige Mathematiker vom MIT. Aber um ehrlich zu sein, verstehe ich nicht wirklich viel von dem, was sie sagen. Es kommen Lichtkegel vor und Quantenverwicklungen und ich verstehe nicht wirklich etwas davon. Aber ich kann diese Karte lesen. Und diese Karte sagt, dass wenn man versucht Geld zu verdienen in den Märkten, wo die roten Punkte sind, das ist dort wo die Menschen leben, wo die Städte sind, dann muss man die Server dorthin stellen, wo die blauen Punkte sind, um das am Effizientesten zu tun. Und die Sache, die Ihnen vielleicht bei den blauen Punkten auffällt ist, dass viele davon mitten im Ozean sind. Also das werden wir dann tun, Blasen oder irgendwas dorthin stellen oder Plattformen. Oder wir teilen das Wasser und holen uns das Geld aus der Luft, denn es ist eine rosige Zukunft wenn man ein Algorithmus ist.

(Gelächter)

Und es ist nicht das Geld, das tatsächlich so interessant ist. Es ist das, wozu uns das Geld bewegt. Das wir tatsächlich die Erde umbauen mit dieser Art von Algorithmeneffizienz. Und in diesem Licht, kehrt man zurück, betrachtet die Bilder von Michael Najjar und versteht, das diese keine Metapher sind, sondern eine Prophezeiung. Sie sind eine Prophezeiung für die Art von seismischen und irdischen Effekten der Mathematik, die wir schaffen. Die Landschaft wurde stets von dieser Art seltsamer, unbehaglicher Zusammenarbeit zwischen Mensch und Natur gestaltet. Aber jetzt gibt es eine dritte koevolutionäre Kraft: Algorithmen – den Bosten Shuffler, den Karneval. Wir werden diese als Natur verstehen müssen. In gewisser Weise sind sie das auch.

Vielen Dank.

(Applaus)