– Это была я, – сообщила Тиа. – Прости. Я тоже человек.

– Не извиняйся, – буркнул Грегори, не отрываясь от монитора. – Я сам хотел прокашляться, просто не успел. Спасибо, что опередила.

– У тебя и кашель с задержкой на три секунды, – сказал Даниэль, не отрываясь от отладочной панели. – Хроническая ирония мешает гортани.

– Зато ты говоришь ртом, а думаешь локтем, – парировал Грегори.

– Тихо, – Элиза подняла руку, не глядя. – У нас нейросеть на грани самоосознания, а вы как в школьной столовке.

Они работали над модулем согласия уже сутки без перерыва. И дело было даже не в кофе – которого не осталось с трёх утра, – а в том, что задача, над которой корпели лучшие умы этого проекта, с каждым часом становилась всё более философской.

Официально «модуль согласия» был лишь частью аналитического ядра проекта «Алетейя»: нейросетевая система, предназначенная для анализа противоречивых свидетельств – визуальных, аудиальных, текстовых, поведенческих – и вывода консенсусной версии происходящего с указанием уровня достоверности для каждого фрагмента. Фактически – это был интеллект, способный сказать: «Вот что, скорее всего, было на самом деле», даже если все участники событий давали разные показания, и даже если сами не были уверены.

Проще говоря, это был судья.

Только без эмоций. Без предпочтений. Без личных травм и утреннего настроения.

– Тиа, ты доделала матрицу перекрёстной верификации по временным срезам? – спросила Элиза, просматривая журналы загрузки.

– Да, но… – Тиа замялась. – Я столкнулась с одним нюансом. Если один из свидетелей явно врёт, но его показания статистически ближе к усреднённому мнению остальных – что делать?

– Принцип приоритета достоверности, – машинально отозвался Даниэль. – Но с поправкой на контекст. Мы же вшили в систему эталон доверительных кривых, помнишь?

– Вшили. Но у нас нет эталона на манипуляторов, – возразила Тиа. – Точнее, он есть, но они всё ещё слишком хорошо маскируются под разумных.

– Добро пожаловать в человечество, – вздохнул Грегори. – Тут каждый второй – маскирующийся манипулятор. Иногда даже перед самим собой.

– Тем более, – сказала Элиза. – Именно поэтому модуль должен учитывать весовую погрешность намерения. Это главное отличие от обычного анализа данных. Мы оцениваем не просто что сказано, а почему и как это было сказано.

– Интенсиональный фильтр? – оживился Даниэль. – А что, если… секундочку… – он заскользил пальцами по панели, открывая новую ветку кода. – Если мы введём параметр «прогноз на искренность»?

– Звучит как «погода по лжи», – хмыкнула Тиа.

– Не, серьёзно, – сказал он, уже полностью погрузившись в строчку кода. – Мы же можем построить модель, которая не просто классифицирует высказывание как ложь или правду, а оценивает вероятность того, что человек сам верит в свою версию.

– Самообман, – кивнула Элиза. – Это и есть главный враг верификации. Отличная идея. Добавь это в блок когнитивной прозрачности.

– Так и запишем: модуль будет оценивать достоверность информации не как бинарную истину, а как континуум веры – от полной уверенности в вымышленном до сомнительного ощущения правды, – прокомментировал Грегори. – По-моему, это ближе к реальности, чем любой новостной выпуск.

Час спустя, модуль был собран в черновом режиме. Он ещё не знал, как правильно звать ложь по имени, но уже учился догадываться, когда истина прикрыта слоем человеческой неуверенности, тревоги или желания понравиться.

– Тестовый прогон? – спросила Тиа.

– Гони тест-кейс, – кивнула Элиза.

На экран вывели записи с камер: четыре человека рассказывают о произошедшем инциденте на станции. У всех – разная версия. Кто-то уверен, что видел взрыв. Кто-то – спор. Один утверждает, что вообще ничего не происходило, и он спал.