СИММЕТРИЧНАЯ АНТРОПОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ

БЕСПИЛОТНЫХ АВТОМОБИЛЕЙ

Н.И. Руденко

Николай Иванович Руденко | https://orcid.org/0000-0001-9511-3881 | diogenstyx@gmail.com |

к. социол. н., научный сотрудник Центра исследований науки и технологий | Европей-

ский университет в Санкт-Петербурге (ул. Гагаринская 6/1a, Санкт-Петербург, 191187,

Россия)

Ключевые слова

антропология технологий, беспилотные автомобили, симметричная антропология,

испытания, Яндекс

Аннотация

Умные технологии становятся массовым явлением. В этих условиях обостряется необ-

ходимость исследования их внедрения в повседневную жизнь человека. Антропология

техники ставит себе такую задачу. Эту антропологию можно разделить на два типа: пер-

вый оперирует привычными дисциплинарными языками с акцентом на культуре, вто-

рой пытается работать с динамикой социотехнических сборок. Данная статья - вклад

в исследования второго типа. Я полагаю, что мы можем понять причину успеха умной

технологии во взаимодействии с человеком, если обратимся к подходу симметричной

антропологии. Однако в последней не до конца проработана идея тестирования. В ста-

тье выдвигается тезис: тестирование в сети реализуется с помощью особых посредни-

ков. Таких посредников с увеличением сети становится больше, они объединяются в

серии, тестируя адаптацию сети к новым элементам и стабильность отношений между

элементами. Тезис проиллюстрирован двумя кейсами тестирования беспилотных авто-

мобилей в России.

Информация о финансовой поддержке

Российский научный фонд, https://doi.org/10.13039/501100006769 [проект № 20-78-10106]

чем причины успеха технологической инновации? Как изобретение -

идея на салфетке, схема, прототип - обретает свою жизнь и завоевывает

интерес пользователей?

Ответы на эти вопросы становятся особенно важными в контексте появле-

ния умных технологий. Многочисленные интеллектуальные помощники, робо-

ты в кол-центрах, алгоритмы, предлагающие выбор роликов на YouTube,

Статья поступила 11.11.2021 | Окончательный вариант принят к публикации 20.01.2022

Ссылки для цитирования на кириллице / латинице (Chicago Manual of Style, Author-Date):

Руденко Н.И. Симметричная антропология тестирования беспилотных автомобилей // Этнографи-

ческое обозрение. 2022. № 1. С. 30-48. https://doi.org/10.31857/S0869541522010031

Rudenko, N. I.

2022. Simmetrichnaia antropologiia testirovaniia bespilotnykh avtomobilei

[The Symmetrical Anthropology of Testing Autonomous Vehicles]. Etnograficheskoe obozrenie 1:

30-48. https://doi.org/10.31857/S0869541522010031

Этнографическое обозрение | ISSN 0869-5415 | Индекс 70845 | https://eo.iea.ras.ru

Руденко Н.И. Симметричная антропология тестирования беспилотных автомобилей

сегодня входят в пространства коммуникации и взаимодействия, которые дол-

гое время считались прерогативой людей. Такое проникновение осложняется

тем, что подобные пространства редко бывают полностью алгоритмизирован-

ными и часто предполагают работу с обратной связью, полученной от людей.

Сталкиваясь с неопределенностью и сложностью процессов человеческой ком-

муникации, многие интеллектуальные технологии на поверку оказываются не-

эффективными. Каким образом они все же могут преодолеть эти ограничения

и стать успешными?

Нередко социальные исследователи умных технологий утверждают, что

успех последних можно объяснить тем, как их используют люди. Именно люди

в конечном счете выполняют работу по нормализации существующего порядка,

конструируя “умность” той или иной самой продвинутой технологии (Корбут

2021: 212). Именно люди подстраиваются под ограниченный репертуар воз-

можностей роботов и создают коллективные интерпретации того, как нужно

взаимодействовать с ними. Одним словом, причиной успеха любой технологи-

ческой инновации являются люди.

Эта трактовка согласуется с антропологией, которая занимается изучением

того, как технологические новинки влияют на культуры и социальные инсти-

туты или, наоборот, испытывают влияние последних (Соколовский 2018: 105).

Такая антропология технологии пытается сделать акцент на уникальности со-

циального и культурного измерений. Она полагает, что именно люди упорядо-

чивают взаимодействие с технологиями и, в отличие от нечеловеков, обладают

рядом особых субстанциальных свойств. К примеру, людям, живущим в обще-

стве, приписывается способность разделять общие культурные репрезентации

или владение этнометодами для упорядочивания практических ситуаций.

На поверку подобное допущение оказывается проблематичным, если мы

посмотрим, как делаются, внедряются и используются умные технологии. Кро-

ме того, в такой трактовке сами технологии предстают лишь объектом констру-

ирования и их собственные свойства имеют вторичный характер. Если это так,

то инновационность любой технологической новинки всегда оказывается под

вопросом.

В противоположность этой техноантропологии в 1980-е годы возникает

другая, обращающая внимание на “сложные взаимозависимости тел и техник

и феномен возникающих на их основе техноорганических гибридов - сборок

и ассамбляжей, которые давно уже являются агентами, или акторами, обра-

зующими современные общества и культуры” (Там же: 114). Общий посыл

такой антропологии техники сводится к выходу за рамки привычных для тра-

диционных дисциплин понятий и анализу динамики конкретных социотехни-

ческих сетей. К примеру, С.В. Соколовский предлагает проект исследования

техно-корпо-реальности, в основе которого лежит идея о том, что созданная

человеком технологическая среда и его тело постоянно взаимно влияют друг

на друга (Соколовский 2017: 32).

Переход к новой техноантропологии является важным шагом к исследова-

нию вопросов, которые не ставились в традиционной антропологии техники.

Как взаимодействуют тела и технологии (см. статью М. Киселевой в этом но-

мере)? Как инновации возникают и адаптируются к разным социотехническим

средам? В данной статье я хочу ответить на второй вопрос. Для этого обращусь

к симметричной антропологии, или акторно-сетевой теории¹, - подходу, кото-

рый весьма близок по духу к проекту исследования техно-корпо-реальности.

Симметричная антропология, в отличие от более традиционных техноан-

тропологий, утверждает, что особенность инноваций в том, что они способ-

ны изменять существующие процессы, встраиваясь в них и образуя новые

Этнографическое обозрение № 1, 2022

ассоциации. Наука и технология предстают мощными силами, которые дают

современному обществу энергию и возможности для постоянной трансфор-

мации (Callon et al. 1986: 4).

Технологии наряду с людьми участвуют в производстве общества. Поэтому

нужно найти такой концептуальный язык, в котором человеческое-техническое

будет не априори данным различением, а результатом некоторого процесса.

Симметричная антропология как раз предлагает такой язык (Латур 2006: 169).

Для нее определяющим становится процесс испытаний внутри формирующих-

ся социотехнических сетей, где и люди, и технологии появляются как резуль-

тат действия одних сил на другие (Latour 1993a: 194). Симметричность как раз

указывает на необходимость прослеживания возникновения как человеческих,

так и технологических способностей. Понятие “испытание” (“тестирование”) в

этом случае основополагающее, поскольку, если мы утверждаем, что свойства

людей и вещей заранее не определены, они могут возникнуть лишь внутри ис-

пытания. Это придает процессам выстраивания любых социотехнических сбо-

рок контингентный характер: мы не знаем заранее, какие будут свойства, - все

зависит от испытания.

Однако если мы посмотрим на успешные технологии, то увидим, что их ди-

намика как раз не предполагает полной контингентности: в какой-то момент они

достигают стабильности отношений между своими элементами, и их действия

становятся предсказуемыми (Callon 1990: 144). Как указывают основополож-

ники симметричной антропологии Мишель Каллон и Бруно Латур, успешность

инновации определяется именно способностью создать стабильную связь меж-

ду сущностями внутри сети (Ibid.). Если это так, то возникают вопросы: как эта

связь может создаваться? кто ответственен за ее стабильность?

Исходя их теоретических построений симметричной антропологии, ста-

бильность порождается особыми посредниками, которые способны проводить

испытания с целью удостовериться, что отношения между сущностями в сети

устойчивы. В процессе разработки инноваций эти испытания принимают са-

мые разные виды: тестирование прототипа на ранних стадиях разработки, про-

верка работоспособности системы перед каждым новым использованием (когда

пилоты гражданской авиации несколько раз проверяют двигатели самолета пе-

ред взлетом) и т.д. Если эта гипотеза верна, и в сети действительно появляется

набор посредников, отвечающих за испытание ее элементов, то мы можем по-

ставить ряд вопросов: как инноваторы выбирают определенных тестирующих

посредников? что это за посредники? как эти посредники меняются в процессе

социотехнической динамики инновации? как они располагаются относительно

друг друга, чтобы создавать успешную инновацию?

В данной статье мне хочется ответить на эти вопросы на примере одной из са-

мых радикальных на сегодняшний день умных технологий - технологии беспи-

лотного автомобиля (далее - БА² или “беспилотник”) (Lipson, Kurman 2016;

Руденко 2020). БА претендует на то, чтобы взаимодействовать с пешеходами и

другими автомобилями на дорогах общего пользования без помощи человека.

Это предусматривает, что эта технология будет знать формальные и неформаль-

ные правила дорожного движения, будет способна на высокий уровень “понима-

ния” происходящего, будет уметь реагировать в реальном времени на ситуации

на дороге. Я хочу продемонстрировать, что успех этой радикальной инновации

является во многом результатом тех испытаний, которые она проходит во время

разработки. А сами испытания становятся возможными благодаря определен-

ным посредникам в сети, которые способны тестировать другие элементы.

В качестве эмпирического материала будут представлены два кейса тести-

рования БА в России; они относятся к разным проектам и к разным точкам в

Руденко Н.И. Симметричная антропология тестирования беспилотных автомобилей

динамике разработки беспилотников (к разным этапам реализации проектов).

Контраст между этими случаями способен показать, как посредники тестирова-

ния возникают в ходе трансформации проектов и как их отсутствие или нали-

чие влияет на стабильность социотехнической сети.

Статья будет построена следующим образом. Сначала я кратко охарактери-

зую традиционный антропологический подход к БА и покажу его недостатки.

Затем опишу симметричную антропологию, фокусируясь на понятии “испы-

тание”, и с ее позиций проанализирую технологию беспилотного автомобиля.

После этого дам развернутое описание двух кейсов, относящихся к проектам

разработки БА в России. В заключение я вернусь к идее того, что успех умной

инновации зависит от количества и качества посредников в сети, которые зани-

маются испытаниями.

Техноантропология культурных миров

Исследования в рамках традиционной техноантропологии касаются не соб-

ственно БА как социотехнической сборки, а культурных практик и представле-

ний вокруг общепринятой автомобильности, а также связанной с ними дорож-

ной ситуации. Так, американский антрополог Логан Маклафлин в своей работе

изучает социальные и культурные нормы взаимодействия разных участников

дорожного движения. Он приходит к выводу, что поведение участников опреде-

ляется не столько инфраструктурой и правилами дорожного движения (далее -

ПДД), сколько сложившейся локальной культурой вождения. Например, манера

езды в Южной Калифорнии “бампер к бамперу” отличается от привычного сти-

ля вождения в Германии, где дистанция между автомобилями гораздо больше

(McLaughlin 2016: 42).

Бизнес-антропологи Мелисса Цефкин и Эрик Винкхёшен, работающие

в исследовательском центре компании Nissan, изучали “социальные практи-

ки использования дороги” (Vinkhuyzen, Cefkin 2016: 523). Для этих авторов

вождение - “социальный акт интерпретации культурных знаков и сигналов”

(Ibid.: 524). Каждая интерпретация укоренена в конкретной ситуации, где

люди понимают, как они могут действовать. Исследователи полагают, что по-

рядок на дороге есть результат интерпретации культурных знаков. Поэтому,

если БА хочет быть “своим” для пользователей дороги, он должен “научить-

ся” правильно понимать эти знаки.

В схожем ключе написана работа британских географов Алана Латма-

на и Майкла Нэтрэсса, посвященная этнографии дорожной инфраструктуры

(Latham, Nattrass 2019). Они подчеркивают огромную роль неформальных пра-

вил во взаимодействиях участников движения на дороге. Эти неформальные

правила опираются на определенное “моральное” понимание происходящего, в

основании которого находится приоритизация тех или иных способов поведе-

ния (Ibid.: 2-3). К примеру, велосипедист на дороге может вести себя и как пе-

шеход (останавливаясь перед перекрестками, чтобы перевести свое транспорт-

ное средство на другую сторону дорогу), и как автомобиль (двигаясь в общем

транспортном потоке). Это поведение может быть оценено другими участника-

ми движения как правильное или неправильное вне зависимости от формаль-

ных ПДД. Авторы заключают, что разработчики БА должны будут заложить

внутрь алгоритмов определенное представление о моральном порядке.

Таким образом, характерной особенностью всех этих исследований являет-

ся гипостазирование коллективных представлений и нетехнических процессов

интерпретации и осмысления дорожного движения со стороны его участников.

Для представителей традиционной техноантропологии поведение на дороге во

Этнографическое обозрение № 1, 2022

многом опосредовано культурой, а люди - исключительные существа, имею-

щие к ней доступ. При этом сама технология БА берется как нечто самой собой

разумеющееся, не влияющее на процессы интерпретации и осмысления и пото-

му прозрачное для взгляда исследователя (Кузнецов 2020: 170)³.

Симметричная антропология

Симметричная антропология - это проект исследования нововременно-

го мира, предложенный Бруно Латуром и его коллегами Мишелем Каллоном,

Мадлен Акриш и другими. Преимущество такой антропологии в том, что она, в

отличие от социальных и естественных наук современного мира, не делит этот

мир в соответствии с привычными дисциплинарными категориями, а пытается

показать, что в основании этих категорий лежит более фундаментальный про-

цесс переводов, который и приводит в очень конкретных случаях к тем или

иным различениям. Как отмечает Латур, “даже наиболее рационалистически

мыслящий этнограф, оказавшись за тридевять земель, вполне способен объеди-

нить в одной и той же монографии мифы, этнонауку, генеалогии, политические

формы, техники, религии, эпосы и обряды тех народов, которые он изучает”

(Латур 2006: 166). Симметричность подхода Латура состоит в том, что он опи-

сывает разные сущности (людей, технологии, природные объекты, божества),

используя один и тот же словарь. Так, если в процессе создания технической

инновации задействованы и люди, и технические объекты, их нужно одинако-

во включать в нарратив, не придавая одним статус субъектов (действующих на

основании своих интересов или социальных правил), а другим - объектов (дей-

ствующих на основании физических законов) (Каллон 2015: 202) (подробнее

об этом см. в статье А. Кузнецова в этом номере). В то же время симметричная

антропология делает шаг в сторону от более привычной антропологии. В этой

концепции одно из центральных мест занимает понятие “испытание”.

В середине 1980-х и в 1990-е годы акторно-сетевая теория обращается к ис-

следованию технологий. Каллон вводит понятие “актор-сеть” в исследовании

провала разработки электрического автомобиля во Франции (Callon 1986: 28).

В ряде своих работ этого периода он показывает, как технологические проекты

возникают из процессов перевода, в ходе которых появляется набор сущно-

стей с определенными идентичностями и ролями, которые располагаются ря-

дом друг рядом с другом и работают как единое целое (Callon 1986, 1987, 1990;

Каллон 2015). Понятие акторной сети как раз указывает на характер и специфи-

ку такого состояния. Каллон разделяет основополагающую догму акторно-се-

тевой теории: любая идентичность акторов, любая стабильность отношений

может быть в какой-то момент поставлена под вопрос. Поэтому идентичности

и отношения внутри всегда тестируются. Дальше я покажу, почему это важно.

Принципиальным допущением для акторно-сетевой теории является допу-

щение ирредукции: ни одна сущность не может быть редуцирована или не ре-

дуцирована к любой другой сама по себе (Latour 1993a: 158). Это значит, что

формы, идентичности, роли не даны человеку или технологии от природы или

тем или иным божеством. Свойства атрибутируются сущностям в ходе испыта-

ний сил. Понятие “испытания сил” (trials of strength)⁴ указывает на весь набор

возможных трансформаций сущности, который возникает в ходе конкретных

эмпирических столкновений разных сил друг с другом. Тестирование есть си-

ноним таких испытаний сил.

Важно указать на то, что если форма любой сущности не дана трансцен-

дентно, а возникает из испытаний сил, то понимание того, что такое сущность,

возникает из практики. Иными словами, нет сущности до того, как она стала

Руденко Н.И. Симметричная антропология тестирования беспилотных автомобилей

действовать или испытывать действие других в определенных условиях. Латур

демонстрирует это в анализе эксперимента Луи Пастера с молочным брожени-

ем. Молочные дрожжи как некий феномен мира появляются внутри экспери-

ментальной социотехнической сети Пастера в ходе приписывания серым твер-

деющим пятнам на поверхности питательного бульона некоторой активности

и - впоследствии - образования субстанции (Latour 1993b: 8).

В более поздних работах Каллон описывает то, как появляются конкретные

свойства (формы) сущностей. Столкновение сил не появляется из ниоткуда,

оно происходит в контексте создания определенного порядка, определенного

акторного мира (Callon 1987: 22). В этом случае обыкновенно ситуация описы-

вается с точки зрения протагониста (напр., инженера, ученого, технопредпри-

нимателя), который стремится трансформировать сущности, заставив их быть

такими, какими необходимо для ее/его проекта, - она описывается с помощью

понятия “упрощение” (Callon 1986: 93). Упрощение (заинтересовывание) -

это очищение сущности от связей со всеми другими сущностями и от других

переводов. Однако, если просто убрать все связи одной сущности с другими

и оставить ее как есть, то ничто не гарантирует вероятности того, что ста-

рые связи опять не начнут появляться. Поэтому, помимо упрощения, Каллон

вводит понятие “расположение” (“вербовка”): т.е. фиксированные связи меж-

ду сущностями должны создаваться таким образом, чтобы форма одной сущ-

ности заставляла другую сущность принимать определенную форму (Callon

1987: 30). К примеру, чтобы робот-пылесос работал в домашних условиях так,

как это задумали разработчики, необходимо: а) упростить эту сущность, от-

делив ее от домашних животных, детей, разбросанных вещей на полу и т.д.;

б) расположить ее с другими сущностями, такими как электрическая розетка,

пространства квартиры и т.д. Если напряжение в розетке будет не таким, как

нужно пылесосу, или домашние животные будут мешать работе устройства, то

пылесос не сможет проявить все заложенные в него способности по автоном-

ной уборке квартиры.

И упрощение, и расположение - есть переводы, которые всегда должны

тестироваться на предмет того, действительно ли форма сущности такая, ка-

кая необходима для данного состояния сети. В ходе этого тестирования всегда

может что-то пойти не так, всегда может произойти контрзаинтересовывание

(или, иными словами, предательство [Каллон 2015: 223]).

Однако Латур отмечает, что испытание сил длится не бесконечно (Latour

1993a: 159). В какой-то момент оно заканчивается, когда форма сущности ста-

новится стабильной. Речь идет о тех ситуациях, когда сущность настолько проч-

но укореняется в отношениях с другими сущностями, что их формы взаимно

определяют друг друга. Можно привести в пример эффективную техническую

систему, все составные части которой стандартизированы и работают слажен-

но. Это означает, что появляется “черный ящик” - набор сущностей и их отно-

шений, действующих как единое целое. Для взаимодействия с ним достаточно

дать входной сигнал (нажать на кнопку), и мы с большой долей вероятности

получим некоторый результат. Наличие “черного ящика”, разумеется, не пред-

полагает, что он будет существовать вечно - как показывает второй кейс испы-

тания из данной статьи, “черные ящики” тестирования трансформируются под

влиянием новых данных и совершаемых элементами сети ошибок. В итоге ак-

торно-сетевая теория делает понятие тестирования (испытания) центральным

для своих построений. Она нацелена на понимание того, как в каждом конкрет-

ном случае происходит выстраивание порядков из набора испытаний сил.

Однако при сложности и глубине подобных теоретических построений без

ответа остается вопрос: а кто или что обеспечивает тестирование? Из принципа

Этнографическое обозрение № 1, 2022

ирредукции следует, что тестирование не возникает само по себе, оно опреде-

ляется посредниками внутри сети.

Таким образом, на посредников, которые отвечают за тестирование, рас-

пространяются все те принципы, о которых Каллон и Латур пишут в своих

работах про инновации. Каждый коллективный инноватор должен решать, на

кого из посредников положиться, каким образом расположить посредников от-

носительно друг друга так, чтобы их отношения были стальными и работали

на всю сеть. Необходимо испытывать самих посредников, проверяя, насколько

адекватно они представляют элементы сети (Akrich et al. 2002: 219).

Акторно-сетевая теория стремится отдать право решать, какое тестирова-

ние успешно, а какое нет, самим акторам. Иными словами, объяснять успеш-

ность испытаний через заранее данные категории непозволительно (Pinch

1993: 31). Необходимо лишь наблюдать за тем, как акторы строят свою сеть,

выбирая отвечающих за тестирования посредников, сталкивая их друг с дру-

гом, как объединяют посредников между собой и как из этого возникают ин-

новации, которые способны заинтересовать все большее количество акторов

(Каллон 2015: 211).

Далее на примере двух ситуаций испытания БА я покажу, что на ранних

этапах работы с социотехнической инновацией нет четкого набора посредни-

ков, на которых можно положиться, но есть множество сюрпризов. На более же

поздней стадии появляется целая серия посредников тестирования, позволяю-

щих обеспечить стабильность социотехнической сети.

Неопределенность и сюрпризы:

испытания беспилотного грузовика на раннем этапе разработки

В этом разделе я проанализирую наблюдения за одним публичным испы-

танием БА, разрабатываемого российской компанией⁵. В целях анонимизации

я назову ее компанией Х. В отличие от многих других проектов, которые де-

лают беспилотное такси, руководители данного проекта поставили себе цель

сделать автономный легкий грузовик для городских условий. У этого решения

есть несколько импликаций, важных для последующего описания. Во-первых,

это означает, что само транспортное средство (каркас и шасси) нельзя было

взять в готовом виде (как делают компании, которые разрабатывают легковые

БА), его нужно было спроектировать и произвести на заказ. Во-вторых, город-

ские условия предусматривают дополнительные сложности для функциониро-

вания беспилотника: к примеру, сигнал от спутника, нужный для определения

местоположения автомобиля, сильно искажается из-за высоких зданий.

Данный проект довольно быстро привлек внимание инвесторов, которые

хотели бы вложить в его разработку деньги. Однако одним из требований ин-

весторов было проведение и фиксация на видео испытаний, которые бы сви-

детельствовали о том, что грузовик обретает все новые и новые автономные

способности⁶. Первые демонстрируемые способности могли быть максимально

простыми. В том случае, о котором я пишу, машина должна была проехать в

“автономном” режиме по заранее записанному на ней же GPS-треку (совокуп-

ности точек). Подобная способность, как об этом говорили и сами разработчи-

ки, не является признаком автономности грузовика. Речь идет о базовой функ-

ции, которую должен выполнять любой БА. По сути, это просто следование

строгому алгоритму, не предусматривающему применение нейронных сетей

или машинного обучения.

Для российских компаний-разработчиков БА поиск подходящих испыта-

тельных полигонов - это большая проблема (Иванов 2020: 37). Компания X - не

Руденко Н.И. Симметричная антропология тестирования беспилотных автомобилей

исключение. Сначала была предпринята попытка протестировать способность

езды по GPS-треку на автодроме, однако она не увенчалась успехом. Автодром

как полигон для испытания имел свои плюсы и минусы. С одной стороны, рас-

положение на открытой местности позволяло без помех принимать хороший

GPS-сигнал. С другой - аренда автодрома стоила немалых денег, а его размеще-

ние на окраине города, как выяснилось, тоже создавало сложности. Тестировоч-

ная площадка находилась далеко от офиса компании, и у разработчиков не было

возможности быстро вернуться туда, чтобы внести корректировки в сценарий,

когда все идет не по плану. В назначенный час машина просто не заработала.

Попытки решить проблему в полевых условиях не привели к успеху. По непо-

нятной причине тестирование закончилось, не успев начаться. И только задним

числом удалось выяснить, что дело было в конфликте оборудования (Кузнецов

2019). Следующее испытание решили проводить прямо под окнами офиса ком-

пании, на территории технопарка в центре города.

Как было сказано выше, любое испытание, в ходе которого сущность

демонстрирует свои способности, зависит от определенных посредников.

Понятие “посредник” отсылает к элементам сети, на фоне которых можно

понять, что что-то происходит. В первом испытании БА, описанном выше,

важным посредником было само место тестирования - автодром. Для второго

испытания был выбран участок технопарка, через который проходили люди

и проезжали автомобили. Чтобы превратить этот участок в испытательный

полигон, разработчикам грузовика пришлось приложить значительные уси-

лия. Во-первых, организовать поддержку “союзников”, отвечающих за ад-

министративную и правовую стороны функционирования технопарка. Под-

держка была найдена в лице одного из гендиректоров технопарка, который

дал разрешение на проведение тестирования. Во-вторых, необходимо было

огородить участок от посторонних. Для этого была использована полосатая

лента, которая показывала пешеходам и водителям, что на территорию испы-

тания желательно не заходить (хотя ленту пришлось несколько раз отцеплять

и прицеплять обратно, чтобы по участку смогли проехать другие грузовики).

В-третьих, нужно было решить вопрос со временем: рядом с технопарком

находился большой музыкальный клуб, охранник которого беспокоился, что

фанаты намеченного на вечер концерта могут создать конфликтную ситуа-

цию вокруг беспилотного грузовика. Разработчикам пришлось проводить

испытания до начала концерта (Там же). Таким образом, создание тестиро-

вочного полигона приняло вид испытания как для самих разработчиков, так

и для работников технопарка: потребовалось изменение организационных,

пространственных и временных отношений.

Когда участок для тестирования был относительно стабилизирован, пришла

пора испытаний самого грузовика. На этом этапе разработчики поставили пе-

ред собой две цели: 1) протестировать, как механические части грузовика и его

программное обеспечение работают вместе; 2) протестировать, может ли грузо-

вик двигаться беспилотно, опираясь лишь на GPS-точки.

Алгоритм достижения второй цели был довольно простой: сначала грузо-

вик должен был несколько раз проехать по 30-метровому маршруту (прямому

пути с поворотом в его последней части) на управлении со смартфона; затем

записывался GPS-трек; далее трек загружался в компьютер грузовика, и гру-

зовик должен был полностью проехать по маршруту в “беспилотном” режиме.

Однако в ходе реализации этой программы возникло много ситуаций, которые

сделали формы тех или иных сущностей БА неожиданными, принеся разработ-

чикам много сюрпризов.

Во-первых, грузовик как транспортное средство оказался проблематич-

Этнографическое обозрение № 1, 2022

ным - его крышка постоянно цеплялась за шасси. Эти две части конструкции

были сделаны разными подрядчиками: шасси было взято от обычной грузо-

вой газели, а крышка изготовлена на заказ. Разработчики сначала обвинили

инженеров, неверно спроектировавших крышку, но затем пришли к выводу,

что виноваты изготовители, закрепившие неровно ее края (Там же).

Во-вторых, возникла проблема с этапом испытаний, на котором должна

была проводиться запись GPS-трека. По какой-то причине трек не фиксиро-

вался компьютером автомобиля. Для решения этой проблемы разработчики

выгрузили логи испытаний, проанализировали их, а затем исправили ошибку с

помощью метода парного экстремального программирования. Логи - это дан-

ные обо всех действиях БА, фиксируемых его компьютером. Программисты

в проекте часто обращались к ним для анализа того, что происходило в ходе

эксперимента.

В-третьих, после того как GPS-трек все же записался, оказалось, что и он не

без огрехов. Как я уже отметил, 30-метровый маршрут предусматривал поворот

за угол. Однако, как только автомобиль его делал, “сигнал со спутника поступал

плохо… и трек получался сильно искаженным (я так понял зигзагообразным, в

то время как это был плавный поворот)” (Кузнецов 2019).

Последняя проблема обсуждалась коллективно, разработчики пришли к вы-

воду о необходимости сглаживания траектории математическими средствами.

Однако в итоге это не помогло:

Грузовик в беспилотном режиме ехал еще более осторожно, чем до этого. Он действи-

тельно походил на ребенка, который делает первые шаги. Поначалу он аккуратно подру-

ливал, но потом, проехав метров десять или меньше, начал резко поворачивать влево и

даже уперся в бордюр, после чего A отключил его кнопкой (Там же).

Что такое беспилотный грузовик? Что такое GSP-трек? Насколько силен

GPS-сигнал? Насколько эффективен метод парного экстремального програм-

мирования? И даже: как создать испытательный полигон посреди оживлен-

ного технопарка, когда тебе то и дело мешают проходящие мимо люди и

проезжающие фургоны? На эти вопросы разработчики смогли найти ответы

только в ходе испытания. Как я показал выше, изначально ставились одни

цели, но в ходе испытания (еще раз нужно отметить, одного из самых первых

в истории разработки беспилотного грузовика) они изменились, поскольку

появилось очень много сюрпризов, новых форм людей и вещей. Оказалось,

что: крышка грузовика “конфликтовала” с шасси, так как изготовители неак-

куратно ее закрепили; GPS-трек по какой-то причине не записывался, хотя,

как выяснилось, команда программистов смогла быстро справиться с этим;

сигнал со спутника искажался из-за высоких домов, а алгоритмическое экс-

поненциальное сглаживание не позволяло решить эту проблему; наконец,

чтобы выкроить себе местечко для испытания, нужно было уметь защищать

его от других людей и вещей как во времени, так и в пространстве.

Так много сюрпризов! Так много ответов на вопросы, которые никто даже

не задавал! Неизвестность преследовала испытателей на каждом шагу. Даже

процесс испытания, как отмечает наблюдатель, был полон неопределенности

для самих разработчиков:

Любопытно, что и А (один из главных разработчиков. - Н.Р.), стоя с нами на отдалении,

не мог однозначно сказать, что именно сейчас происходит. Например, едет ли шаттл⁷ в

беспилотном режиме или нет, пишет он трек или нет. Но и далее выяснилось, что для тех

ребят, которые непосредственно управляли шаттлом, было далеко не все очевидно. Один

из них, A, как-то сказал: “Нужно смотреть по логам” (Там же).

Руденко Н.И. Симметричная антропология тестирования беспилотных автомобилей

Испытание было настолько непонятным, что даже опытные разработчики

постоянно задавали себе вопрос: что происходит? Логи были теми записями,

которые позволяли дать четкий ответ на этот вопрос. Их можно сравнить с

записями, которые автоматически делаются приборами в лабораториях и ко-

торые позволяют понять, как ведет себя то или иное вещество (Латур, Вулгар

2012: 193).

В итоге даже на очень раннем этапе разработки БА мы видим, что для испы-

тания социотехнической сборки нужны относительно стабильные посредники,

которые помогают определить формы элементов, а также зафиксировать то, как

и где происходит отход от этих форм. В данном кейсе отход был значительным:

испытание было полно сюрпризов и неопределенностей.

Дисциплинирование людей и нечеловеков:

посредники испытаний БА

на закрытом полигоне “Яндекса”

Этот кейс контрастен первому. В случае испытания беспилотного грузови-

ка мы увидели множество сюрпризов: сущности обретали свою неожиданную

форму, поскольку речь шла о тестировании на стадии раннего прототипирова-

ния небольшим стартапом. Рассмотрим теперь другой случай - Yandex Self-

Driving Group (далее - “Яндекс”), крупную коммерческую компанию с сотней

БА и собственным закрытым полигоном недалеко от большого российского

города.

“Яндекс” начал заниматься беспилотниками в 2017 г. и на данный момент

тестирует их в городах России, Израиля и США. Цель компании в том, чтобы

создать БА “пятого уровня автономности”, способный передвигаться в город-

ской среде любой сложности без опоры на какую бы то ни было инфраструкту-

ру. В будущем компания планирует использовать свои БА в рамках концепции

мобильности как услуги (mobility as a service). “Яндекс” полагает, что такси,

каршеринг и личное авто сольются в единую систему, предназначенную для

перевозки людей из одной точки в другую.

В тестировании БА “Яндекса”, как и в тестировании БА других компаний,

сформировался свой набор видов испытаний (Голиков, Соломенцев 2018):

1. Симулятор. Программное обеспечение, которое загружает данные из ре-

ального автомобиля, а также с сенсоров и алгоритмов и создает виртуальные

миры с пешеходами, разметками, другими автомобилями. В таких симуляциях

отрабатываются тысячи сценариев поведения БА.

2. Юнит-тесты. Специальные программы, проверяющие работоспособность

каждой платы и каждого алгоритма - не сошли ли они “с ума” с обновлением

версии беспилотника.

3. Стендовое тестирование. Оно предназначено для плат беспилотника - на-

боров интегрированных микросхем. На эти платы со специальных приборов

посылаются различные воздействия, имитирующие те, что происходят внутри

автомобиля.

4. Публичное тестирование. Это, вероятно, самый ответственный вид испы-

тания: он предполагает, что БА как разветвленная социотехническая сборка (ав-

томобильный объект, набор плат, набор алгоритмов, набор сенсоров) способен

передвигаться по дорогам общего пользования с соблюдением ПДД.

5. Тестирование на закрытом полигоне⁸. Этот вид испытания располагается

между симуляцией, юнит-тестами и стендовым тестированием, с одной сторо-

ны, и публичным тестированием - с другой. Именно на нем остановимся под-

робно.

Этнографическое обозрение № 1, 2022

Что является объектом тестирования на закрытом полигоне? Один из жур-

налистов телеканала “Россия 24” дает исчерпывающий ответ:

У этого полигона глобально две задачи: первая - тестирование собственно автомоби-

лей. Не столько набор опыта, не столько тренировка искусственного интеллекта, сколько

просто физическая проверка свежесобранных автомобилей, своего рода постпроизвод-

ственное ОТК. Тестируются два основных элемента. Первый - компоненты, из которых

собрана система беспилотника: те же датчики, лидары и проч. - на предмет производ-

ственного заводского брака. Ситуации не частые, но тем не менее случаются; такой авто-

мобиль на дороги с браком попасть не должен. Ну и второй: поскольку это собирается из

разных комплектующих, существует очень маленькая, но не нулевая вероятность брака

собственно производственного при изготовлении автомобиля, при сборке его силами ин-

женеров “Яндекса”. Это опять же проверяется здесь, на полигоне. Машина достаточно

долго гоняется в разных режимах, чтобы, не дай бог, не выяснилось, что на улицу потом

выпустили автомобиль с какими-то огрехами и неисправностями (Россия 24 2019).

Из этого описания мы видим, насколько сложен БА! Это и сам автомобиль

как техническое средство, и собранный инженерами “Яндекса” на свой страх

и риск комплект сенсоров. К тому же это также БА целиком как единая техни-

ческая и алгоритмическая сборка. Поскольку в мире нет стандартов того, как

делать беспилотники, то смонтированная конструкция постоянно тестируется.

Как отмечает один из инженеров “Яндекса”, БА и их комплектующие попадают

на закрытые полигоны только после прохождения всех других видов тестирова-

ния (кроме публичных тестов) (Голиков, Соломенцев 2018).

Закрытый полигон представляет собой большой асфальтированный пря-

моугольник размерами 600х300 м. Раньше он использовался для стоянки

спецтранспорта, затем был переоборудован под тестирование беспилотников.

Полигон состоит из двух частей. Первая - набор воссозданных, хотя и лишен-

ных конкретики, дорожных условий - включает зону, которая “изображает”

город (здесь есть перекрестки, знаки, светофоры, пешеходные переходы), и

зону, которая имитирует трассу (“более скоростные участки, плавные съез-

ды, разъезды, круговые движения с пересечением на больших скоростях”)

(Россия 24 2019). Наконец, здесь имеется имитация тоннеля (большой тем-

ный синий ангар, где не ловит сигнал спутника) (Концаренко 2019). Однако

инфраструктура тестирования для БА не ограничивается только физической

составляющей. С помощью специальных алгоритмов разработчики создают в

ПО беспилотника виртуальных пешеходов, другие автомобили и препятствия,

чтобы протестировать способность быстро и своевременно реагировать на

появление на дороге различных помех (Там же 2019). Первая часть - это, соб-

ственно, испытательный полигон, своеобразная экспериментальная площад-

ка, где автомобиль сталкивается с сущностями из городской дорожной среды

(причем как физическими, так и виртуальными), чтобы продемонстрировать

свои способности.

Вторая часть полигона - двухэтажное здание, которое выполняет функции

гаража, офиса и кухни. Здесь сидят операторы, следящие за мониторами на сте-

не. Один монитор показывает салон автомобиля, в беспилотном режиме ездя-

щего по испытательной площадке. “На соседний монитор выводятся данные

о том, сколько уже проехал этот автомобиль, а также статус собираемых им

логов” (Копиев 2019). Эта часть ответственна за сбор данных, она представляет

собой записывающее устройство, которое фиксирует все то, что происходит на

экспериментальной площадке.

Автомобили на полигоне “Яндекса”, как и в рассмотренном выше слу-

чае с грузовиком, не просто катаются, но одновременно производят много

данных - тех самых логов, о которых мы уже упоминали. Они сами себе

записывающие устройства: “Логи реальных поездок помогают выявлять про-

Руденко Н.И. Симметричная антропология тестирования беспилотных автомобилей

блемные места в работе алгоритмов и датчиков, которые сложно обнаружить

на компьютерных симуляторах: тень на камере, препятствие на пути радара,

сбой связи” (Концаренко 2019).

Логи не передаются от машины через интернет напрямую на серверы в

офис-гараж, поскольку данных слишком много. Все устроено так, что ма-

шина в какой-то момент, откатав многие часы на полигоне, заезжает в двухэ-

тажное здание, чтобы выгрузить накопленные логи. Очевидно, что логи, как

и в случае беспилотного грузовика, здесь также выступают теми формами

репрезентации, которые позволяют лучше оценить то, что происходит с каж-

дым из сотни автомобилей, поскольку даже самый опытный человеческий

глаз не способен зафиксировать это без их помощи.

В чем задача тестирования на закрытом полигоне? Она заключается в том,

чтобы трансформировать объекты тестирования (автомобиль, сенсоры, беспи-

лотную систему), создав в них нужные для езды в “реальном” мире способно-

сти (формы, свойства), и закрепить эти способности, сделав их неизменяемыми.

Эти способности могут быть разделены на две группы. Первая касается отра-

ботки рутинных действий автомобиля, связанных с большинством стандартных

дорожных ситуаций: например, распознавать дорожный знак и следовать его

указанию; уметь разгоняться до нужной скорости на длинных участках и, на-

оборот, сбавлять скорость перед поворотами. Вторая - это способность реаги-

ровать на опасные, внештатные (с точки зрения разработчиков) ситуации: к

примеру, аккуратно объезжать пешехода, вышедшего на проезжую часть, или

участок с незапланированным ремонтом асфальтового покрытия; сбрасывать

скорость, если оказавшаяся рядом машина не собирается уступать дорогу

(Копиев 2019). Само разделение на эти группы было сделано разработчиками

как ответ на те вызовы дорог общего пользования, с которыми автомобили

постоянно сталкиваются. Это указывает на то, что все посредники испытаний,

проанализированные мной ранее, связаны друг с другом.

Однако (и без этого симметричность описания была бы неполной) на поли-

гоне тестируются не только автомобили, но и люди, а точнее, страховочные во-

дители (инженеры по тестированию - QA-инженеры). Страховочные водители

нужны современным беспилотникам, чтобы вовремя взять управление на себя,

если БА не смог справиться с той или иной ситуацией на дорогах обществен-

ного пользования. Для подобных водителей есть два основных элемента ин-

фраструктуры испытания. Первый - это инструктор (Там же), обычно он сидит

в той же машине, что и страховочный водитель. Инструктор держит в руках

клавиатуру и нажимает на кнопки, заставляя беспилотник совершать странные

действия: резко сворачивать с дороги, сильно увеличивать скорость и т.п. Води-

тель должен распознать внештатное действие машины и быстро взять управле-

ние на себя. Второй элемент - это специальные программы, которые создаются

разработчиками “Яндекса”, чтобы имитировать проблемы БА: к примеру, это

может быть отключение того или иного сенсора. Водитель должен понять, что

машина едет “вслепую”, и совершить аварийную остановку.

Страховочные водители проходят настоящую трансформацию на испы-

тательном полигоне, даже если речь идет об очень опытных специалистах со

стажем более трех лет, поскольку вождение беспилотника предполагает набор

совершенно специфических навыков (Акопян 2019). Нужно сформировать при-

вычку к езде БА (к его ритму, звуку, плавности движения) и уметь проверять,

что в процессе проезда по полигону с беспилотником все в порядке. Нужно

“одновременно сканировать взглядом знаки и разметку, сверяться с изображе-

нием на планшете: правильно ли машина распознала дорожную ситуацию и

верно ли построила маршрут, и следить за тем, какие действия она совершает”

Этнографическое обозрение № 1, 2022

(Концаренко 2019). Наконец, требуется и определенная работа над собой:

нужно “научиться всегда быть наготове, при этом не находиться в постоянном

напряжении от ожидания резкого поворота руля или ускорения” (Акопян 2019).

Учитывая, что страховочные водители проводят в беспилотнике много часов

ежедневно, это важный навык.

Мое обращение к кейсу “Яндекса” преследовало цель описать “черный

ящик” тестирования на полигоне и показать, как объекты тестирования - люди,

машины, сенсоры и алгоритмы - трансформируются в ходе испытаний, обретая

необходимые для действия на публичных дорогах навыки. В процессе транс-

формации участвуют посредники испытания. Они, с одной стороны, обеспечи-

вают условия, позволяющие формировать необходимые объектам тестирования

способности, а с другой - собирают и фиксируют ошибки в действиях социо-

технической сборки.

В итоге мы видим, что здесь количество посредников, которые отвечают за

тестирование, по сравнению со случаем беспилотного грузовика, значительно

больше. Это не только симулятор, но и стендовые тестирования, юнит-тесты,

городская инфраструктура, страховочные водители и проч. Кроме того, мы ви-

дим, что эти посредники способны работать с гетерогенностью сети: они могут

мобилизовывать и людей, и алгоритмы, и технические объекты. В то же время

посредники не являются панацеей, они тоже ошибаются, но их ошибки фикси-

руются с помощью еще одного посредника - инфраструктуры логов.

Посредники объединяются в серии, создавая тем самым не просто отдель-

ные испытания, а взаимосвязанные потоки испытаний, прочерчивая понятную

и зафиксированную траекторию трансформации некоторой сущности (алгорит-

ма, человека, сенсора, платы). Потоковость нужна для того, чтобы иметь воз-

можность удостовериться, что любая сущность подготовлена к адаптации к той

или иной среде, а также способна предсказуемо взаимодействовать с другими

элементами сети. И одновременно посредники связаны друг с другом петлями

обратной связи и изменяют свой дизайн под влиянием вызовов и ошибок БА.

В итоге, когда БА выходит на публичные дороги, он представляет из себя

множество взаимосвязанных, многократно испытанных сущностей (людей,

сенсоров, алгоритмов, транспортных средств). Испытания не гарантируют аб-

солютной эффективности БА на дорогах общественного пользования⁹. Однако

они обеспечивают большую стабильность связей между сущностями и высо-

кую адаптируемость к элементам внешней среды.

* * *

Предполагается, что умная технология БА вскоре будет способна к комму-

никации и интеракции в “человеческих” средах. Однако успехи в развитии БА,

а значит, и интерес к ним пользователей, не очевидны. К примеру, некоторые

разработчики полагают, что выпускать беспилотники на публичные дороги в

современных городах неэтично и неэффективно (Харсеева 2019). Социальные

исследователи предлагают разные варианты объяснения того, как сделать БА

успешными коммуникационными и интеракционными партнерами. Этноме-

тодологи и культурные антропологи, представляющие одно из направлений

техноантропологии, полагают, что успешный БА должен усвоить привычки

и социальные представления, характерные для людей - участников дорожно-

го движения. Иными словами, умная технология должна владеть смыслами и

привычками, позволяющими действовать в определенных ситуациях так, чтобы

благополучно встраиваться в социальные и культурные процессы на дороге.

Другой ответ дает симметричная антропология. Она указывает на то, что

Руденко Н.И. Симметричная антропология тестирования беспилотных автомобилей

проекты разработки становятся успешными, если они оказываются способны

адаптироваться к релевантным для себя сущностям и адаптировать их к себе,

а также достигать устойчивой связи между своими собственными элементами.

Все эти процессы сопровождаются постоянными испытаниями сил, позволяю-

щими понять, насколько проект стабилен и успешен.

При этом в симметричной антропологии сами испытания являются не до

конца проработанным концептом. К примеру, не ясно, что или кто создает ис-

пытания и почему они обретают тот или иной характер. Я предлагаю гипотезу:

за испытания в сети отвечают отдельные посредники испытаний. Причем чем

более разветвленной становится сеть, тем больше таких посредников появляет-

ся. Они собираются в целые серии посредников и дают возможность создавать

предсказуемые траектории для любых сущностей в сети - в итоге эти сущности

обретают нужные способности для действия.

В данной статье я проанализировал два фрагмента, связанных с испытани-

ями БА. В одном из них испытание проводилось на ранних этапах разработки

и сопровождалось множеством сюрпризов, неопределенностью и неудачами.

В другом - мы увидели более широкую и разветвленную серию взаимосвя-

занных посредников испытаний, которая направлена на тестирование сущ-

ностей разной природы внутри социотехнической сети разработки БА. Мое

исследование позволяет задать новые вопросы, которые касаются роли испыта-

ний в социотехнических сборках: как появляются посредники, которые занима-

ются испытаниями? как эти испытания вписываются в общую логику действия

сборки? как они трансформируется вместе с ее социотехнической динамикой?

как они складываются в “черный ящик”, обеспечивая стабильность, предска-

зуемость и успех этой сборки? Ответы на эти вопросы нуждаются в детализи-

рованном описании ситуаций испытаний, и здесь роль антропологов техники

весьма значительна.

Примечания

¹Понятие “симметричная антропология” ввел впервые Б. Латур в работе

“Нового времени не было”. В данной статье мы будем считать равнозначны-

ми понятия “симметричная антропология” и “акторно-сетевая теория”.

²В статье я использую термин “беспилотный автомобиль” (БА) и для обо-

значения технологии, и для обозначения ее продукта - автомобиля.

³Помимо техноантропологии, исследующей культурные миры дороги и

автомобилей, есть и другие направления, которые по замыслу и духу ближе

к техноантропологии, изучающей сборки людей и нечеловеков. Здесь можно

привести в пример исследования южнокорейского этнографа Джиин Ли и его

коллег (Lee et al 2016), работу Э. Стейтона из MIT (Stayton et al. 2017), этно-

графию университетского проекта БА немецкого антрополога Г. Бота (Both

2020), работы шведского исследователя М. Эрикссона (Eriksson 2017) и бри-

танской STS-исследовательницы Н. Маррес (Marres 2020).

⁴Понятие силы в данном случае не указывает на некоторую новую транс-

цендентную сущность, которая способна определять формы других. Б. Латур

эксплицитно говорит, что вместо понятия “сила” можно использовать “сла-

бость”, “энтелехия” и проч. (Latour 1993a: 159). Важно, что само столкнове-

ние сил - это эмпирический процесс и что мы не можем предсказать заранее,

кто и с каким результатом сталкивается.

⁵Описание наблюдения было сделаныо А. Кузнецовым в декабре 2019 г. Он

выступает тем “устройством записи”, которое превратило реальность испыта-

ния в нарратив, который я здесь анализирую.

Этнографическое обозрение № 1, 2022

⁶Про важность демонстрации см.: Roland et al. 2002.

⁷“Шаттл” - другое название для легкого грузовика, который использовал-

ся в данном проекте.

⁸“Яндекс” - довольно закрытая для исследований компания, однако порой

она приоткрывает завесу над процессами своей разработки для прессы. В дан-

ном разделе мы будем опираться на показания “синоптиков” - нескольких жур-

налистов из научно-популярных и информационных изданий, которые посети-

ли полигон “Яндекса” в августе 2019 г. и написали о том, как он устроен.

⁹Так, за полтора года (с июня 2019 г. по октябрь 2020 г.) беспилотные автомо-

били “Яндекса” попали в две аварии и девять раз нарушили ПДД (Car.ru 2020).

Источники и материалы

Акопян 2019 - Акопян Д. “Будет ездить, пока есть бензин”. Как “Яндекс”

тестирует беспилотники // Autonews. 15.08.2019. https://www.autonews.ru/

news/5d53b3489a794706e200f5e2

Голиков, Соломенцев 2018 - Голиков А., Соломенцев Д. “ШТП: Создание беспи-

лотного автомобиля - лекция от Яндекс” // YouTube. 10.12.2018. https://www.

youtube.com/watch?v=L8lOxpZc3MM&t=37s

Иванов

2020

- Иванов Б. Starline // Дайджест “Кто водит?” 29.09.2021.

https://robotics.innopolis.university/wp-content/uploads/2020/09/Dajdzhest.pdf

Концаренко 2019 - Концаренко Ф. 24 часа без водителей и перерывов //

vc.ru.

15.08.2019.

https://vc.ru/transport/79199-24-chasa-bez-voditeley-i-

pereryvov?from=yandex

Копиев 2019 - Копиев Г. Внимание, виртуальный пешеход! Как устроен полигон

для беспилотных автомобилей Яндекса // n+1. 13.08.2021. https://nplus1.ru/

material/2019/08/13/yandex-self-driving

Кузнецов 2019 - Кузнецов А. Дневник наблюдения, компания Х. Испытание 2.

08.12.2019.

Россия 24 2019 - Россия 24. Яндекс впервые пустил посторонних на свой поли-

гон // YouTube. 07.08.2019. https://www.youtube.com/watch?v=8N_orfBTqzA

Харсеева 2019 - Харсеева И. Кто делает беспилотники для суровой русской

зимы. История стартапа BaseTracK // Inc.ru. 26.08.2019. https://incrussia.ru/

concoct/basetrack

Car.ru 2020 - В ходе испытаний беспилотники “Яндекс” совершили 9 правона-

рушений на дороге // Car.ru. 12.10.2020. https://car.ru/news/automobili/92187-

v-hode-ispyitaniy-bespilotniki-yandeks-sovershili-9-pravonarusheniy-na-doroge

Научная литература

Каллон М. Некоторые элементы социологии перевода: приручение морских

гребешков и рыболовов бухты Сен-Бриё // Социология власти. 2015. Т. 27.

№ 3. С. 196-231.

Корбут А.М. Одомашнивание искусственного интеллекта: умные колон-

ки и трансформация повседневной жизни // Мониторинг общественного

мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 1. С. 193-216.

https:// doi.org/10.14515/monitoring.2021.1.1808

Кузнецов А.Г. Туманности нейросетей: “черные ящики” технологий и нагляд-

ные уроки непрозрачности алгоритмов // Социология власти. 2020. Т. 32.

№ 2. С. 157-182. https://doi.org/10.22394/2074-0492-2020-2-157-182

Латур Б. Нового времени не было. Эссе по симметричной антропологии. СПб.:

Изд-во Европейского ун-та, 2006.

Руденко Н.И. Симметричная антропология тестирования беспилотных автомобилей

Латур Б., Вулгар С. Лабораторная жизнь. Конструирование научных фактов.

Гл. 2, Антрополог посещает лабораторию // Социология власти. 2012. Т. 1.

№ 6-7. С. 178-234.

Руденко Н.И. Социотехнические барьеры разработки беспилотных автомоби-

лей в России // Приключения технологий: барьеры цифровизации в России /

Отв. ред. Л. Земнухова. СПб.: ФНИСЦ РАН, 2020. С. 17-71.

Соколовский С.В. Антропоморфизмы и антропология техно-кор-

по-реальности

// Социология власти.

2017. Т.

29.

№ 3. С. 23-40.

https://doi.org/10.22394/2074-0492-2017-3-23-40

Соколовский С.В. Тела и технологии сквозь призму техноантропологии //

Антропологический форум. 2018. № 38. С. 98-121.

Akrich M., Callon M., Latour B. The Key to Success in Innovation Part II: The Art of

Choosing Good Spokespersons // International Journal of Innovation Management.

2002. Vol. 6. No. 2. P. 207-225. https://doi.org/10.1142/S1363919602000562

Both G. Keeping Autonomous Driving Alive: An Ethnography of Visions, Masculinity

and Fragility. Bern: Verlag Barbara Budrich, 2020.

Callon M. The Sociology of an Actor-Network: The Case of the Electric Vehicle //

Mapping the Dynamics of Science and Technology / Eds. M. Callon, J. Law,

A. Rip. L.: Palgrave Macmillan, 1986. P. 19-34.

Callon M. Society in the Making: The Study of Technology as a Tool for Sociological

Analysis // The Social Construction of Technological Systems: New Directions

in the Sociology and History of Technology / Eds. W.E. Bijker, T.P. Hughes,

T. Pinch. Cambridge, MA: MIT Press, 1987. P. 83-103.

Callon M. Techno-Economic Networks and Irreversibility // The Sociological Review.

1990. Vol. 38. P. 132-161. https://doi.org/10.1111/j.1467-954X.1990.tb03351.x

Callon M., Law J., Rip A. How to Study the Force of Science // Mapping the Dynamics

of Science and Technology / Eds. M. Callon, J. Law, A. Rip. L.: Palgrave

Macmillan, 1986. P. 3-15.

Eriksson M. The Normativity of Automated Driving: A Case Study of Embedding

Norms in Technology // Information & Communications Technology Law. 2017.

Vol. 26. No. 1. P. 46-58. https://doi.org/10.1080/13600834.2017.1269872

Latham A., Nattrass M. Autonomous Vehicles, Car-Dominated Environments, and

Cycling: Using an Ethnography of Infrastructure to Reflect on the Prospects

of a New Transportation Technology // Journal of Transport Geography. 2019.

Vol. 81. P. 1-8. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2019.102539

Latour B. The Pasteurization of France. Cambridge, MA: Harvard University Press,

1993a.

Latour B. Pasteur on Lactic Acid Yeast: A Partial Semiotic Analysis // Configurations.

1993b. Vol. 1. No. 1. P. 129-146.

Lee J. et al. A Question of Trust: An Ethnographic Study of Automated Cars on

Real Roads // Proceedings of the 8th International Conference on Automotive

User Interfaces and Interactive Vehicular Applications - Automotive’UI. Vol. 16.

P. 201-208. https://doi.org/10.1145/3003715.3005405

Lipson H., Kurman M. Driverless: Intelligent Cars and the Road Ahead. Cambridge,

MA: MIT Press, 2016.

Marres N. Co-Existence or Displacement: Do Street Trials of Intelligent Vehicles

Test Society? // The British Journal of Sociology. 2020. Vol. 71. No. 3.

P. 537-555. https://doi.org/10.1111/1468-4446.12730

McLaughlin L.M. Understanding Road Use and Road User Interaction: An Exploratory

Ethnographic Study Toward the Design of Autonomous Vehicles. MA thesis,

Department of Anthropology, University of North Texas, Denton, 2016.

Этнографическое обозрение № 1, 2022

Pinch T. Testing-One, Two, Three… Testing! Toward a Sociology of

Testing // Science, Technology, & Human Values. 1993. Vol. 18. No. 1. P.

25-41. https://doi.org/10.1177/016224399301800103

Roland A., Shiman P., Aspray W. Strategic Computing: DARPA and the Quest

for Machine Intelligence, 1983-1993. Cambridge, MA: MIT Press, 2002.

Stayton E., Cefkin M., Zhang J. Autonomous Individuals in Autonomous

Vehicles: The Multiple Autonomies of Self-Driving Cars // Ethnographic

Praxis in Industry Conference Proceedings. 2017. No. 1. P. 92-110.

https://doi.org/10.1111/1559-8918.2017.01140

Vinkhuyzen E., Cefkin M. Developing Socially Acceptable Autonomous

Vehicles // Ethnographic Praxis in Industry Conference Proceedings. 2016.

No. 1. P. 522-534. https://doi.org/10.1111/1559-8918.2016.01108

R e s e a r c h A r t i c l e

Rudenko, N.I. The Symmetrical Anthropology of Testing Autonomous

Vehicles

[Simmetrichnaia

antropologiia

testirovaniia

bespilotnykh

avtomobilei]. Etnograficheskoe

obozrenie,

2022, no.

1, pp.

30-48.

https://doi.org/10.31857/S0869541522010031 ISSN

0869-5415

Nikolay Rudenko | https://orcid.org/0000-0001-9511-3881 | diogenstyx@gmail.com |

European University at St. Petersburg (6/1a Gagarinskaya Str., St. Petersburg, 191187,

Russia)

Keywords

anthropology of technology, science and technology studies, autonomous vehicles,

symmetrical anthropology, testing, Yandex

Abstract

Smart technologies are becoming mainstream. In these conditions, the need

to study their implementation in human everyday life becomes more acute.

The anthropology of technology sets itself such a task. This anthropology can

be divided into two types: the first type operates with the usual disciplinary

languages with an emphasis on culture. The other is trying to work with the

dynamics of socio-technical assemblies. This article contributes to the second

type of research. I argue that we will be able to understand the success of smart

technology in interacting with humans if we turn to the approach of symmetric

anthropology. However, in the latter, the idea of testing is not fully worked out.

Therefore, I put forward the thesis that testing in the network is implemented

with the help of special intermediaries. Along with the growth of the network

of such intermediaries, the numbers of those become larger; they unite in a

series, testing the adaptation of the network to new elements and the stability of

relations between the elements. I illustrate the thesis taking two cases of testing

autonomous vehicles in Russia.

Funding Information

This research was supported by the following institutions and grants:

Russian Science Foundation, https://doi.org/10.13039/501100006769 [grant no.

20-78-10106]

Руденко Н.И. Симметричная антропология тестирования беспилотных автомобилей

References

Akrich, M., M. Callon, and B. Latour. 2002. The Key to Success in Innovation Part II:

The Art of Choosing Good Spokespersons. International Journal of Innovation

Management 6 (2): 207-225. https://doi.org/10.1142/S1363919602000562

Both, G. 2020. Keeping Autonomous Driving Alive: An Ethnography of Visions,

Masculinity and Fragility. Bern: Verlag Barbara Budrich.

Callon, M. 1986. The Sociology of an Actor-Network: The Case of the Electric

Vehicle. In Mapping the Dynamics of Science and Technology, edited by

M. Callon, J. Law, and A. Rip, 19-34. London: Palgrave Macmillan.

Callon, M. 1987. Society in the Making: The Study of Technology as a Tool for

Sociological Analysis. In The Social Construction of Technological Systems:

New Directions in the Sociology and History of Technology, edited by

W.E. Bijker, T.P. Hughes, and T. Pinch, 83-103. Cambridge, MA: MIT Press.

Callon, M. 1990. Techno-Economic Networks and Irreversibility. The Sociological

Review 38: 132-161. https://doi.org/10.1111/j.1467-954X.1990.tb03351.x

Callon, M. 2015. Nekotorye elementy sotsiologii perevoda: priruchenie morskikh

grebeshkov i rybolovov bukhty Sen-Brie [Some Elements of a Sociology of

Translation: Domestication of the Scallops and the Fishermen of St Brieuc Bay].

Sotsiologiia vlasti 27 (1): 196-231.

Callon, M., J. Law, and A. Rip. 1986. How to Study the Force of Science. In

Mapping the Dynamics of Science and Technology, edited by M. Callon,

J. Law, and A. Rip, 3-15. London: Palgrave Macmillan.

Eriksson, M. 2017. The Normativity of Automated Driving: A Case Study of

Embedding Norms in Technology. Information & Communications Technology

Law 26 (1): 46-58. https://doi.org/10.1080/13600834.2017.1269872

Korbut, A.M. 2021. Odomashnivanie iskusstvennogo intellekta: umnye kolonki

i transformatsiia povsednevnoi zhizni

[The Domestication of Artificial

Intelligence: Smart Speakers and Transforming Everyday Life]. Monitoring

obshchestvennogo mneniia: ekonomicheskie i sotsial’nye peremeny 1: 193-216.

https:// doi.org/10.14515/monitoring.2021.1.1808

Kuznetsov, A.G. 2020. Tumannosti neirosetei: “chernye iashchiki” tekhnologii

nagliadnye uroki neprozrachnosti algoritmov

[Nebulae of Neural

Networks:

“Black Boxes” of Technologies and Demonstrative Lessons

of the Opacity of Algorithms]. Sotsiologiia vlasti

(2):

157-182.

https://doi.org/10.22394/2074-0492-2020-2-157-182

Latham, A., and M. Nattrass.

2019. Autonomous Vehicles, Car-Dominated

Environments, and Cycling: Using an Ethnography of Infrastructure to Reflect

on the Prospects of a New Transportation Technology. Journal of Transport

Geography 81: 1-8. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2019.102539

Latour, B. 1993. Pasteur on Lactic Acid Yeast: A Partial Semiotic Analysis.

Configurations 1 (1): 129-146.

Latour, B. 1993. The Pasteurization of France. Cambridge, MA: Harvard University

Press.

Latour, B. 2006. Novogo vremeni ne bylo. Esse po simmetrichnoi antropologii [We

have Never Been Modern]. St. Petersburg: Izdatel’stvo Evropeiskogo universiteta.

Lee, J., et al. 2016. A Question of Trust: An Ethnographic Study of Automated Cars

on Real Roads. Proceedings of the 8th International Conference on Automotive

User Interfaces and Interactive Vehicular Applications - Automotive’UI 16:

201-208. https://doi.org/10.1145/3003715.3005405

Lipson, H., and M. Kurman M. 2016. Driverless: Intelligent Cars and the Road

Ahead. Cambridge, MA: MIT Press.

Marres, N. 2020. Co-Existence or Displacement: Do Street Trials of Intelligent

Этнографическое обозрение № 1, 2022

Vehicles Test Society? The British Journal of Sociology 71 (3): 537-555.

https://doi.org/10.1111/1468-4446.12730

McLaughlin, L.M. 2016. Understanding Road use and Road User Interaction: An

Exploratory Ethnographic Study Toward the Design of Autonomous Vehicles.

MA thesis, Department of Anthropology, University of North Texas.

Pinch, T.

1993. Testing-One, Two, Three… Testing! Toward a Sociology

of Testing. Science, Technology, & Human Values

(1):

25-41.

https://doi.org/10.1177/016224399301800103

Roland, A., P. Shiman, and W. Aspray. 2002. Strategic Computing: DARPA and the

Quest for Machine Intelligence, 1983-1993. Cambridge, MA: MIT Press.

Rudenko, N.I.

2020. Sotsiotekhnicheskie bar’ery razrabotki bespilotnykh

avtomobilei v Rossii [Socio-Technical Barriers to the Development of Self-

Driving Cars in Russia]. In Prikliucheniia tekhnologii: bar’ery tsifrovizatsii

v Rossii [The Adventures of Technologies: Barriers to Digitalization in Russia],

edited by L. Zemnukhova, 17-71. St. Petersburg: FNISC RAN.

Sokolovskiy, S.V. 2017. Antropomorfizmy i antropologiia tekhno-korpo-real’nosti

[Anthropotechnomorphisms andAnthropology of Techno-corp-reality]. Sotsiologiia

vlasti 29 (3): 23-40. https://doi.org/10.22394/2074-0492-2017-3-23-40

Sokolovskiy, S.V. 2018. Tela i tekhnologii skvoz’ prizmu tekhnoantropologii [Bodies

and Technology Through the Prism of Technoanthropology]. Antropologicheskii

forum 38: 98-121.

Stayton, E., M. Cefkin, and J. Zhang.

2017. Autonomous Individuals in

Autonomous Vehicles: The Multiple Autonomies of Self-Driving Cars.

Ethnographic Praxis in Industry Conference Proceedings

92-110.

https://doi.org/10.1111/1559-8918.2017.01140

Vinkhuyzen, E., and M. Cefkin. 2016. Developing Socially Acceptable Autonomous

Vehicles. Ethnographic Praxis in Industry Conference Proceedings 1: 522-534.

https://doi.org/10.1111/1559-8918.2016.01108