Дождь барабанил по окнам коворкинга "InnoHub", расположенного на двадцать третьем этаже торонтского небоскреба в финансовом районе. За стеклом мелькали огни вечернего города, размытые потоками воды. Эмма Андерсен сидела за своим рабочим местом, погруженная в код, когда мир начал меняться.
Сначала это были мелочи – те самые детали, которые большинство людей просто не заметили бы. Ее приложение для анализа социальных сетей "EmotiTrend" начало выдавать странные паттерны. Алгоритмы искусственного интеллекта, которые она разрабатывала три года, вдруг стали находить в постах пользователей скрытые закономерности, образующие сложные узоры.
– Лукас, посмотри на это, – позвала она коллегу, не отрывая взгляда от экрана.
Лукас Мортенсен – программист-теоретик с взъерошенными русыми волосами и всегда покрасневшими от недосыпа глазами – подкатил свое кресло к ее столу. На нем была та же черная толстовка с логотипом GitHub, что и вчера. И позавчера тоже.
– Что не так с эмоциональной картой? – спросил он, потягивая уже остывший кофе из кружки с надписью "Нет багов – нет работы".
На экране отображалась тепловая карта эмоциональной активности пользователей социальных сетей за последние сутки. Обычно она показывала хаотичное распределение настроений – радость, грусть, гнев, страх – случайными пятнами по всей карте мира. Но сейчас.
– Это невозможно, – прошептал Лукас, наклоняясь к монитору.
Эмоции складывались в четкие геометрические узоры. Волны радости прокатывались по континентам синхронными импульсами, а очаги гнева образовывали правильные спирали, словно кто-то невидимый дирижировал человеческими чувствами. Из Токио расходились концентрические круги удивления, в Лондоне формировалась идеальная восьмиконечная звезда печали, а между Нью-Йорком и Лос-Анджелесом пульсировал ровный мост из страха.
– Может, глюк в коде? – предположила Эмма, но пальцы уже летали по клавиатуре, проверяя алгоритмы.
Она открыла консоль и запустила диагностику. Строки кода мелькали на экране – каждая знакомая, каждая написанная ее собственными руками. Система обработки естественного языка работала безупречно. Алгоритмы машинного обучения функционировали в пределах нормы. Но результат.
– Код чист, – констатировала она. – Более того, он работает лучше, чем когда-либо.
И это была правда. Точность предсказаний эмоциональных трендов подскочила с обычных 73% до невероятных 94%. Система начала предугадывать вирусные посты за часы до их публикации, предсказывать массовые настроения с математической точностью.
Лукас откинулся в кресле, почесывая бороду – привычка, которая всегда выдавала его глубокую задумчивость.
– А что если это не глюк? – медленно произнес он. – Что если система действительно нашла закономерности, которые мы не видим?
Эмма посмотрела на него с сомнением.
– Ты серьезно предполагаешь, что человеческие эмоции подчиняются каким-то скрытым паттернам? Что семь миллиардов людей чувствуют синхронно?
– Не знаю, – честно ответил Лукас. – Но посмотри на данные. За последние две недели точность наших предсказаний выросла в геометрической прогрессии. Вчера система предсказала тренд мема про котов на 97%. Позавчера – волну ностальгии по девяностым на 96%.
Он повернулся к своему компьютеру и открыл аналитическую панель.
– И это не только мы. Коллеги из Google сообщают об аномальной активности в YouTube-алгоритмах. Ребята из Facebook говорят, что их система рекомендаций начала работать слишком хорошо – люди проводят в приложении на 40% больше времени. А команда TikTok.
– Что с TikTok? – перебила Эмма.
– Они молчат. Но их акции выросли на 15% за неделю.
Эмма снова посмотрела на карту эмоций. Узоры медленно трансформировались, словно живые. Спираль гнева в Южной Америке разворачивалась против часовой стрелки, а волны радости в Скандинавии пульсировали в такт с она прислушалась. В такт с ее собственным сердцебиением.
