Эндрю Макафи, Эрик Бриньолфсон - Машина, платформа, толпа

Основные идеи

• В XXI веке работа успешных компаний основывается на принципах “машина, платформа, толпа”.
• Решения, принимаемые с помощью анализа данных, могут сравниться по качеству с суждениями и выводами экспертов, а нередко даже превосходят их.
• Алгоритмы машинного обучения стремительно развиваются благодаря росту объема данных. Но до сих пор никому еще не удалось заложить в системы машинного обучения здравый смысл.
• Многие виды операций в бизнесе, которые прежде предполагали участие людей, переходят в цифровой формат и становятся виртуальными.
• Цифровые платформы распространяются в самых разных отраслях, обеспечивая получение сетевых экономических эффектов в физическом мире.
• Благодаря “толпе” люди могут обмениваться информацией и опытом, не нуждаясь в централизации.
• Хотя массовый вклад в создание информации в Интернете совершенно бессистемен, децентрализация и отсутствие иерархии способствуют появлению инноваций.
• Во вторую эру машин меняется соотношение сил – разума и искусственного интеллекта, материальных активов и платформ, централизованных структур и толпы, – однако коммерческие компании по-прежнему доминируют в экономике.

Краткое содержание

“Тройная революция”

Промышленная революция, с которой началась первая эра машин, полностью изменила характер производства. На заре ХХ века произошел переход от парового двигателя к электричеству. А в XXI веке успешные компании, такие как Uber и Airbnb, представляют собой, по выражению специалиста по стратегии Тома Гудвина, “неописуемо тонкую прослойку” собственности. Этим компаниям принадлежат цифровые приложения и программный код, но материальных активов – объектов физической инфраструктуры и недвижимости, товарных запасов – у них практически нет.

“Понимание того, когда, где, как и почему машины, платформы и толпы приносят пользу, дает ключ к успеху в современной экономике”.

Такого рода компании и целые отрасли, к которым они относятся, радикально отличаются по своей структуре от традиционных отраслей. Их работа основывается на трех принципах: “машина, платформа и толпа”. Машины, наделенные искусственным интеллектом, дополняют человеческий разум. Платформы, такие как Uber и Airbnb, обеспечивают предложение товаров и услуг. “Толпа” предоставляет огромный объем данных и масштабы, которые становятся возможны только благодаря большому количеству пользователей.

“Вторая эра машин”

Наступление второй эры машин проходило в два этапа. Первый этап начался в конце 1980-х годов и достиг своего пика в середине 1990-х. В этот период происходила цифровизация стандартизированных бизнес-процессов, таких как расчет заработной платы, выставление счетов или сборка автомобилей. Второй этап начался примерно в 2010 году. К этому времени помимо выполнения инструкций, составленных программистами, компьютеры уже умели самостоятельно обучаться и решать задачи. К 2015 году по всему миру распространились социальные сети, а смартфоны стали обыденностью. Наделенные искусственным интеллектом машины научились выполнять сложные задачи, взаимодействовать с людьми, ставить медицинские диагнозы и проектировать всевозможные объекты.

С середины 1990-х годов компьютеры выполняли множество вычислительных операций, хранили и передавали данные, но оценивал ситуацию и принимал решения человек. Так выглядит “стандартное партнерство” человека и машины. Сегодня, несмотря на то что цифровые технологии повсеместно используются в бизнесе и повседневной жизни, многие продолжают считать, что человеческая интуиция и способность выносить суждения превосходят возможности машины. Ведь опытный человек принимает решения, опираясь на интуицию и оценку ситуации, а даже самый современный компьютер способен лишь производить действия с данными.

Но в действительности работа алгоритмов с использованием большого объема данных часто дает лучшие результаты, чем суждение человека. Решения, принимаемые на основе анализа данных, могут сравниться по качеству с суждениями и выводами экспертов, а нередко их превосходят. Человеческий разум легко поддается влиянию многообразных когнитивных искажений, действия которых практически невозможно избежать. В отличие от человека компьютер выдерживает четкую последовательность рассуждения.

“Трудно вспомнить какую-нибудь значительную компанию в любой сфере рынка, которую не затронула бы накатывающаяся технологическая волна”.

Все больше компаний убеждаются в необходимости пересмотреть партнерство человека и машины – с тем чтобы оно стало отражать и даже предвосхищать стремительный прогресс технологий и рост цифровых мощностей. Компаниям имеет смысл передать машинам выполнение таких задач и принятие таких решений, с которыми машины хорошо справляются сами, без вмешательства человека. Способность машин делать выводы на основе анализируемых данных зависит от точности и качества вводимых данных, а также от правильного выбора критериев эффективности. При этом, однако, ни один метод принятия решений – компьютером или человеком – не свободен от ошибок. Задача компаний – свести эти ошибки к минимуму, научиться их выявлять и исправлять.

“Почти разумные машины”

В 1950-х годах ученые, работавшие над проблемой машинного разума, получившего название искусственного интеллекта, хотели создать машины, которые бы мыслили самостоятельно. Одним из самых первых методов было создание системы следования четким, хотя и сложным пошаговым правилам, которая действует наподобие человека, изучающего иностранный язык. Такая система хорошо зарекомендовала себя при поиске самых “красивых” решений логических и математических уравнений. В то же время она давала очень далекие от ожиданий результаты в области понимания и перевода естественных языков и оказалась совершенно бесполезна для элементарных рассуждений, основанных на здравом смысле.

Еще один метод состоял в создании машин, которые способны учиться с помощью подражания, подобно тому как ребенок усваивает родной язык. Чтобы заставить машину выучить язык и развить у нее навыки распознавания речи, ученые обучали компьютер на множестве примеров. С тех пор машинное обучение шагнуло далеко вперед – во многом благодаря развитию технологий анализа больших данных и появлению в Интернете огромного количества текстов, изображений, видео- и аудиозаписей.

“Резкое увеличение объема данных… поддерживает и ускоряет разработки в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения”.

Сегодня большинство исследователей пришли к выводу, что методика создания искусственного интеллекта на основе системы правил устарела. Современные разработчики строят модели, с помощью которых машины обучаются правилам самостоятельно. Технологии машинного обучения все еще находятся на начальном этапе своего развития, и нельзя исключить, что в будущем они окажут значительное влияние на алгоритмы принятия решений в бизнесе.

“Виртуализация”

Большинство экономических и социальных взаимодействий (например покупка продуктов, заказ еды, регистрация багажа в аэропорту, банковские операции) всегда предполагали контакты с другими людьми. Но благодаря развитию цифровых интерфейсов поставщики услуг все чаще автоматизируют свои традиционные процессы. Фактором, содействующим такой автоматизации, стало широкое распространение мобильных устройств и сетей.

Так, посетители ресторанов сети Eatsa делают заказы и оплачивают их с помощью установленных в ресторанах планшетов, а получают блюда через специальные ячейки, не контактируя ни с кем из работников. Большинство людей снимают деньги со своих счетов через банкоматы. В банкомате можно просмотреть баланс по счету, перевести деньги, сделать платеж, а в некоторых случаях даже депонировать чек, сфотографировав его с помощью мобильного приложения. Тем не менее “виртуализированное” взаимодействие такого рода нельзя считать полностью автоматизированным – оно до сих пор предполагает участие человека.

Эксперты спорят, как далеко может зайти такая виртуализация. Для многих транзакций, например в финансовой сфере, все равно будет требоваться хотя бы минимальное участие человека. Тем не менее уже существуют и успешно работают финансовые компании, которым удается полностью обходиться без участия человека и принимаемых им решений. Как правило, для поколения, родившегося в цифровую эпоху, такая виртуализация не только допустима, но и привлекательна. Со временем благодаря технологическому прогрессу виртуализация проникнет в новые сферы жизни и заменит множество процессов, посредником в которых традиционно выступает человек.

Роботы

Не обладая развитым зрением и осязанием, роботы лучше всего оперируют объектами правильной формы, имеющими грани. А у людей лучше получается обращаться с предметами неправильной формы, например овощами и прочими ингредиентами для приготовления пищи. Кулинарией по-прежнему занимаются исключительно люди, хотя ученые уже работают над созданием простейших роботов-поваров. Так, в одном ресторане в Китае робот-повар готовит еду в воке в технике стир-фрай. В 2015 году на Ганноверской промышленной выставке-ярмарке британская фирма представила автоматизированную кухню с руками-манипуляторами, которые копируют движения рук повара. А один стартап разработал машину, которая делает до 400 гамбургеров в час.

Сегодня сфера робототехники находится в состоянии, которое директор Исследовательского института Toyota Гилл Прэтт называет “кембрийским взрывом”, имея в виду взрывной рост биологического многообразия в кембрийский период, произошедший 500 миллионов лет назад и приведший к возникновению большинства форм жизни на Земле. Сейчас машины учатся видеть, что открывает множество возможностей в самых разных областях.

“Прогресс уже позволяет нам строить машины, выходящие за пределы вселенной битов и взаимодействующие с людьми и вещами в мире атомов”.

В основе взрывного роста робототехники лежит сочетание целого ряда факторов. В том числе это резкое увеличение объема доступных данных, создание алгоритмов, которые все лучше обрабатывают эти объемы, совершенствование технологий быстрой и высокоэффективной беспроводной передачи данных на любые расстояния, доступ к мощной облачной вычислительной инфраструктуре, а также экспоненциальный рост эффективности цифровых устройств. Уже в ближайшие годы роботы и другие цифровые машины начнут активно влиять на экономику, взяв на себя выполнение “бездумной, грязной и опасной”, а также дорогостоящей работы.

Распространение платформ

Всего за одно поколение вторая эра машин полностью преобразила множество традиционных отраслей. Технологический прогресс и в прошлом вызывал потрясения в разных отраслях экономики, но они были куда более растянутыми по времени и никогда не распространялись так быстро на весь мир.

Вот несколько отраслей, в которых начиная с середины 1990-х годов произошли стремительные фундаментальные перемены: фотография, музыка, радиовещание, большие торговые центры, телекоммуникации, пресса. Эти перемены связаны с самой природой цифровой информации и цифровых сетей. Копия единицы цифровой информации идентична своему оригиналу, абсолютно бесплатна, и пользователи распространяют ее по сетям практически мгновенно. У цифровых платформ “предельные издержки близки к нулю”, из-за чего традиционные товары и услуги, такие как газеты или компакт-диски, оказываются в крайне невыгодной конкурентной ситуации.

“Компьютерная сеть в течение жизни одного поколения глубоко и бесповоротно преобразовала несколько казавшихся незыблемыми отраслей экономики”.

Цифровые платформы появляются и в отраслях, работающих с физическими объектами, таких как транспортные услуги и недвижимость. Примеры такого рода платформ O2O (“из онлайна в офлайн”) – Uber и Airbnb. Платформы О2О обеспечивают получение сетевых экономических эффектов в физическом мире. Они обрабатывают колоссальные массивы данных потребителей, спрос на их услуги растет, а затраты на обслуживание практически не меняются. Кроме того, платформы О2О предоставляют компаниям возможность управлять выручкой на основе сложных математических моделей анализа данных. Например, хозяева жилья, арендуемого через Airbnb, получают возможность извлекать максимальный доход как в высокий, так и в низкий сезоны. Uber предоставляет своим водителям картографический сервис, использование которого повышает вероятность найти пассажира. Прямо на наших глазах новые платформы О2О возникают во Франции, Индонезии, Китае и других странах, что свидетельствует об их быстром распространении по всему миру.

“Толпа” устраняет необходимость в централизации

Уже в начале 1990-х годов самые проницательные аналитики поняли, что одним из наиболее важных качеств Всемирной сети станет сведение воедино информации из разных источников. Интернет – это глобальная библиотека, на много порядков превышающая по своему объему все библиотеки мира, вместе взятые. В ней есть информация любого рода, но нет руководителей. По своей природе Интернет не является иерархической структурой. Хотя массовый вклад в создание информации в Интернете совершенно бессистемен, децентрализация и отсутствие иерархии способствуют появлению инноваций.

“Вследствие недавних изменений в технологиях компаниям пришла пора переосмыслить баланс между разумом и машинами, продуктами и платформами, ядром и толпой”.

Благодаря Интернету разного рода “толпы” получили возможность объединять усилия ради достижения значимых целей. Известно достаточно примеров такой коллективной работы, и один из наиболее ярких – успех операционной системы Linux с открытым программным кодом. Организовать “толпу” так, чтобы она производительно работала для достижения общих целей, помогают несколько принципов. Призыв к работе должен быть максимально открытым и передаваться по множеству каналов; при этом не стоит требовать от участников проекта подтверждающих их квалификацию сертификатов. Учитывая огромное число участников, следует продумать, как наиболее простым способом оценивать вклад в работу каждого из них. Необходимо четко установить, какие результаты должны быть получены по окончании проекта, чтобы люди ясно представляли, над чем работать и как распределены сферы ответственности. Участники сами решают, какие работы по проекту они будут выполнять. Ведущие децентрализованных проектов должны быть специалистами в данной области и уважать ценности, которые воплощает собой проект.

Деятельность компаний во вторую эру машин

Двигателем современной экономики капитализма всегда была деятельность коммерческих компаний. Однако усиление позиций оснащенной технологиями толпы заставляет усомниться в том, что компания по-прежнему играет ключевую роль – по крайней мере, в том виде, в каком это изначально представлялось. Сейчас активно выстраиваются сети со сложной структурой, которые обслуживают интересы как индивидов, так и коллективов; широко доступны мощные цифровые инструменты. Продолжат ли существовать в ближайшем будущем компании того типа, который возник в промышленную эпоху? Существует мнение, что именно компания как форма ведения бизнеса (в особенности компания крупная) – это главный источник проблем в экономике капиталистических стран. Чтобы избавиться от этих проблем, предлагается провести тотальную децентрализацию. Технологический прогресс, по всей видимости, ей способствует.

“Толпе противостоит ядро– накопленные в компании и во всех связанных с ней коммерческих структурах знания, процессы, опыт и возможности”.

Тем не менее крупные компании, как и раньше, занимают господствующие позиции в экономике, по крайней мере, в США. Одна из причин этого кроется в природе контрактов, которые по определению не могут быть исчерпывающими: ни в одном контракте нельзя предусмотреть все непредвиденные обстоятельства, которые могут возникнуть. У владельца актива всегда остается право контроля и полномочия принимать решения. Существование компании призвано решить именно эту проблему, связанную с неполнотой договорных условий и остаточными правами контроля: в компании заранее определено, кто будет ею руководить от имени владельцев и как последние будут делить полученный доход. Руководители формулируют стратегические концепции и цели и организуют эффективную работу множества сотрудников.

“Возможности человеческого разума, качественные товары и услуги и хорошо налаженные структуры организации по-прежнему важны для преуспевания бизнеса”.

Компании второй эры машин могут сильно отличаться от компаний предшествующих эпох. Сегодня фирмы с дальновидным руководством стремятся предоставлять своим сотрудникам равные возможности для высказывания новых идей, обеспечивать прозрачность действий и принимать решения на основе анализа данных.

Об авторах

Эндрю Макафи, главный научный сотрудник Школы менеджмента Слоуна при Массачусетском технологическом институте, и профессор Эрик Бриньолфсон являются авторами бестселлера “Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий”.