Неизбежно. 12 технологических трендов, которые определяют наше будущее

• кибернетический интеллект машины и человека;

• интеллект, использующий квантовые вычисления, логика которых человеку непонятна.

Если какой-то из этих потенциальных типов интеллекта возможен, он появится через пару десятилетий. Цель этого гипотетического списка в том, чтобы подчеркнуть: любой тип познания узкоспециализирован. Типы искусственного интеллекта, который мы создаем сегодня и будем создавать в грядущем столетии, предназначены для выполнения специализированных задач, как правило, тех, с которыми человек справиться не в состоянии. Самыми важными механическими изобретениями человечества становятся не те машины, которые делают что-то лучше человека, а те, которые справляются с задачами, которые человек выполнить не может. Самыми важными мыслительными машинами будут не те, которые способны думать быстрее и лучше человека, а те, которые научатся думать так, как человек никогда не сможет.

Чтобы найти ключ к решению самых сложных загадок современности – квантовой гравитации, темной энергии и темной материи, – возможно, нам потребуется другой тип интеллекта, помимо человеческого. А для ответа на еще более сложные вопросы, которые возникнут после решения этих загадок, может понадобиться еще более мощный разум. Фактически возможно, нам нужно будет изобрести промежуточный интеллект, который поможет в формировании более сложного разума, создать который самостоятельно человек не может. Нам нужны способы мыслить иначе.

Сегодня многие научные открытия требуют объединения интеллектуальных усилий сотен людей. Однако в ближайшем будущем мы можем столкнуться с классами проблем настолько глубокими, что для их решения потребуется объединение усилий сотен разных типов интеллектов. Это подведет нас к культурологической черте, так как человеку будет психологически нелегко принимать ответы от «инородного» интеллекта. Пример можно наблюдать уже сегодня: математические доказательства, предложенные компьютером, воспринимаются многими с огромной неохотой. Человеческий интеллект не в состоянии понять их, поэтому ему приходится довериться последовательности алгоритмов, а это требует новых навыков – понимания, когда им можно доверять. Взаимодействие с искусственным интеллектом потребует от нас похожих умений, а также дальнейшего расширения границ нашего восприятия. Встроенный искусственный разум изменит то, как мы занимаемся наукой. По-настоящему «умные» инструменты ускорят и изменят наши вычисления; по-настоящему огромный постоянный объем данных в режиме реального времени ускорит и изменит наши способы построения моделей; по-настоящему «умные» документы ускорят и изменят наше принятие того, когда мы что-то «знаем». Научный метод – это способ познания, но он основывается на действующих механизмах, свойственных человеку. После добавления нового типа интеллекта в этот метод науке придется основываться и развиваться в соответствии с критериями нового интеллекта. С этого момента все изменится.

Искусственный интеллект с тем же успехом можно назвать инопланетным. Нет гарантии, что в следующие 200 лет у человечества состоится контакт с инопланетной формой жизни, населяющей одну из миллиардов планет с условиями обитания, похожими на земные, но есть почти стопроцентная уверенность, что к тому моменту человечество создаст искусственный интеллект. Когда мы лицом к лицу встретимся с созданными нами самими «пришельцами», перед нами возникнут те же преимущества и вызовы, которые ждут человечество после контакта с представителями внеземных цивилизаций. Это заставит человека переоценить свою роль, убеждения, цели и идентичность. В чем предназначение человека? Мне хочется верить, что наш ответ станет таким: в изобретении новых типов интеллекта, которые не способны развиться естественным эволюционным путем. Наша задача – создать машины, которые будут мыслить иначе, создать «инопланетный» интеллект.

Подход искусственного интеллекта к науке будет как у инопланетянина – значительно отличаться от подхода обычных ученых, и это заставит людей также относиться к науке с другой перспективы: подумать об иных способах производства материалов или одежды, или иначе начать относиться к финансовым инструментам, или любым другим областям науки и искусства. Чужеродность искусственного интеллекта станет для человека более ценной характеристикой, чем его скорость или мощность.

Искусственный разум поможет нам лучше осознать, что мы вкладываем в понятие «интеллект» в первую очередь. Раньше мы бы сказали, что только «суперумный» искусственный разум способен управлять автомобилем, одержать победу над человеком в интеллектуальной игре Jeopardy! или распознать миллиард лиц. Однако когда наши компьютеры сделали все это за последние несколько лет, мы перевели эти достижения в разряд очевидно механических и едва ли заслуживающих называться истинным интеллектом. Мы дали этому название – «машинное обучение». Каждое достижение искусственного интеллекта меняет определение этого успеха на «не искусственный интеллект».

Однако мы не только меняем определение искусственного интеллекта, мы переосмысляем, что значит быть человеком. За последние 60 лет, когда с помощью механических процессов были воссозданы образцы поведения и характеристики, которые раньше приписывались исключительно людям, нам пришлось переоценить, что делает человека человеком. По мере изобретения все новых типов интеллекта мы будем вынуждены признать, что все больше черт, которые раньше были уникальной особенностью людей, уже таковыми не являются. Каждый шаг назад – человек больше не уникальное создание, которое способно играть в шахматы, управлять самолетом, создавать музыку или изобретать математические законы – будет болезненным и наполненным печалью. Следующие три десятилетия, а фактически, возможно, и все столетие, человечество проведет в состоянии непрекращающегося кризиса идентичности, в попытках ответить на вопрос, для чего нужны люди. Если человек – не уникальный создатель инструментов, художник, этик, тогда что, если такая черта есть в принципе, делает человека человеком? Величайшая ирония заключается в том, что самой большой пользой от применения искусственного интеллекта в повседневной бытовой жизни будет не увеличение продуктивности, или создание экономики изобилия, или новый подход к науке, хотя все это, несомненно, произойдет. Самой большой пользой от появления искусственного интеллекта станет то, что он поможет определить природу человека. Искусственный интеллект нужен людям, чтобы понять, кто мы.

* * *

«Инопланетный» разум, которому мы в ближайшие несколько лет будем уделять наибольшее внимание, – тот, которому человек дает тело. Мы называем их роботами. Они появятся во всем многообразии форм, размеров и конфигураций, условно говоря, представляя разные виды. Некоторые из них смогут передвигаться, как животные, но большинство будут стационарными, как растения, или рассеянными, как коралловые рифы. Роботы уже среди нас. Их появление в нашей жизни прошло тихо и незаметно, но вскоре их присутствие станет более серьезным и значимым – это неизбежно. Изменения, которые они привнесут, затронут основы человеческого существования.

Представьте, что семь из десяти работающих американцев завтра будут уволены. Что они станут делать в такой ситуации? Сложно поверить, что вообще можно будет говорить об экономике, если уволить больше половины рабочей силы страны. Тем не менее именно это, хотя и очень медленно, происходило с рабочей силой во время промышленной революции в начале XIX века. Двести лет назад 70 % трудоспособных американцев жили на фермах{48}. Сегодня в результате процесса автоматизации механические устройства заменили 99 % работников{49} (и рабочих животных). Однако люди не остались без дела. Вместо этого в результате все того же процесса автоматизации возникли сотни миллионов рабочих мест в абсолютно новых областях. Те, кто когда-то был занят обработкой земли, теперь трудились на множестве заводов и фабрик, без остановки штамповавших сельхозтехнику, автомобили и другие промышленные товары. После этого – одна волна за другой – появлялись новые профессии: специалист по ремонту бытовой техники, печатник на офсетной машине, инженер-химик пищевого производства, фотограф, веб-дизайнер… Каждая новая специальность возникала на волне предыдущей автоматизации. Большинство из нас выполняет сегодня ту работу, которую фермеры в 1800-х не могли себе даже представить.

В это, может быть, сложно поверить, но еще до окончания нынешнего столетия 70 % современных профессий будут автоматизированы, включая ту, которой вы сейчас занимаетесь. Иными словами, проникновение роботов во все сферы жизни человека неизбежно, и замена ими специалистов-людей – только вопрос времени. Этот сдвиг предопределен второй волной автоматизации, которая концентрируется на искусственном познании, дешевых сенсорах, машинном обучении и распределенном интеллекте. Такой широкий процесс автоматизации затронет все типы занятости: от физического до интеллектуального труда.

Во-первых, машины закрепят свой успех в уже автоматизированных отраслях промышленности. После того как роботы полностью вытеснят рабочих с конвейера, они начнут заменять их на складах. Быстрые роботы, способные поднимать грузы по 70 кг, будут день-деньской без перерыва на обед выгружать коробки, сортировать их и загружать в фуры. Такие роботы уже активно используются на складах интернет-гиганта Amazon. Процесс сбора овощей и фруктов продолжит автоматизироваться, пока труд человека не перестанет быть нужным на фермах, которые специализируются на конкретных продуктах. В аптеках будет работать робот, выдающий лекарственные препараты по рецептам, в то время как провизор станет заниматься консультированием пациентов. Фактически прототип такого робота, выдающего медикаменты, уже есть и используется в больницах Калифорнии. До настоящего момента эти «умные» машины не перепутали ни одного назначения, чего нельзя сказать о фармацевтах. Затем требующие сноровки обязанности по уборке помещений в офисах и школах будут передаваться роботам, которые станут наводить порядок поздно ночью, начиная с простого мытья полов и окон и заканчивая более сложными задачами – мытьем туалетов. Грузовые перевозки на дальние расстояния на участках автострад будут осуществляться роботами, встроенными в кабины большегрузных автомобилей. К 2050 году функции водителя грузовика в подавляющем большинстве случаев начнут выполнять не люди, а роботы. Так как в США сегодня грузоперевозки представляют собой один из самых распространенных видов деятельности, это весьма серьезное заявление{50}.

Тем временем роботы продолжат свое вторжение в сферы деятельности «белых воротничков». Искусственный интеллект уже встроен во многие устройства, которые мы используем, просто мы его так не называем. Посмотрите на один из новейших компьютеров Google, который способен составить точное описание любой предложенной ему фотографии{51}. Выберите случайный снимок из интернета, компьютер «взглянет» на него и в точности опишет. Он будет продолжать правильно описывать одну фотографию за другой и, в отличие от человека, никогда не устанет. Программа для перевода с искусственным интеллектом от Google превращает телефон в персонального переводчика. Скажите что-нибудь в микрофон по-английски, и она тут же повторит сказанное вами на понятном китайском, русском, арабском или нескольких десятках других языков. Переключите телефон на собеседника, и приложение переведет его ответ. Программа переводит любые тексты, например с турецкого на хинди или с французского на корейский и так далее. Дипломатические переводчики высокого уровня еще какое-то время не останутся без работы, а вот с повседневными переводами в сфере бизнеса машины вполне справятся. Фактически роботы смогут делать какую угодно бумажную работу, в том числе из области медицины. Выполнение рутинных задач в любой профессии, связанной с большим объемом информации, может быть автоматизировано. Не имеет значения, кто вы по профессии: врач, переводчик, редактор, юрист, архитектор, журналист или даже программист, – внедрение роботов будет носить массовый характер.

Сегодня мы переживаем переломный момент.

Под влиянием стереотипов, как должен выглядеть и действовать «умный» робот, мы можем пропустить, что уже происходит вокруг. Требовать, чтобы искусственный интеллект выглядел антропоморфно, – все равно что требовать, чтобы искусственные летательные аппараты были похожи на птиц и махали крыльями. Кроме того, роботы будут мыслить иначе, чем человек.

Возьмем, например, принципиально новый вид роботов – робота Baxter, созданного компанией Rethink Robotics. Он был спроектирован Родни Бруксом, бывшим профессором Массачусетского технологического института, который создал робот-пылесос Roomba. Baxter – один из первых примеров нового класса промышленных роботов, предназначенных для совместной работы с человеком. Выглядит он не слишком впечатляюще. Разумеется, у него большие, сильные «руки» и плоский дисплей, как у многих промышленных роботов. Он способен выполнять монотонную физическую работу, как и остальные промышленные роботы. Но у него есть три важных отличия.

Во-первых, он в состоянии оглядываться вокруг и указывать направление своего «взгляда», изменяя положение картонных глаз на голове. Робот может работать на производстве вместе с людьми и не травмировать их. Кроме того, рабочие понимают, видит ли их «умный» помощник. Промышленные роботы предыдущего поколения такими возможностями не обладали, и это означало, что они физически не могли работать совместно с людьми. Типичный промышленный робот сегодня отделен от рабочих ограждением из проволочной сетки или помещен под стеклянный колпак. Рядом с ними просто опасно находиться, так как они не замечают окружающих. Подобные меры безопасности не позволяли промышленным роботам работать в небольших магазинах, где обеспечивать такие условия нецелесообразно. В идеале рабочие должны иметь возможность получать и передавать материалы роботу или слегка менять его настройки в течение дня, и, если робот изолирован, сделать это трудно. С Baxter все по-другому. Он обладает встроенной технологией обратной связи и может почувствовать, если с кем-то или чем-то столкнулся. Робота можно включить в электрическую розетку у себя в гараже и запросто работать рядом с ним.

Во-вторых, любой может обучить Baxter. Он не настолько быстрый, сильный или точный, как другие промышленные роботы, но он определенно умнее. Для обучения достаточно просто взять его руки и направлять, выполняя правильные движения в нужной последовательности. Это обучение методом повторения. Робот выучивает процедуру, а затем повторяет ее. Любой рабочий может обучить его, не придется даже говорить. Чтобы заставить роботов предыдущих версий внести изменения в выполнение задачи, требовались профессиональные разработчики и программисты, которые писали тысячи строк программного кода, а затем отлаживали программу. Код загружался по частям, крупными кусками и нечасто, так как перепрограммировать робота в процессе эксплуатации было невозможно. Реальная стоимость типичного промышленного робота – это не столько стоимость его аппаратной части, сколько расходы на его эксплуатацию. Цена начинается от $100 000{52}, но за весь цикл эксплуатации можно потратить в четыре раза больше на программирование, обучение и техническое обслуживание{53}. Совокупные расходы на жизненный цикл типичного промышленного робота могут составлять полмиллиона долларов и больше.

Третья отличительная особенность Baxter в том, что он дешевый. Его цена составляет $25 000{54}, в то время как совокупная стоимость его предшественников $500 000. Промышленных роботов предыдущего поколения с их пакетным режимом программирования можно сравнить с универсальными ЭВМ, тогда как Baxter – это первый РС-робот. Его могут не воспринимать всерьез как игрушку энтузиастов-любителей, у которой отсутствуют основные функции, например субмиллиметровая точность. Однако, как в случае с РС и в отличие от древней универсальной ЭВМ, пользователи напрямую взаимодействуют с роботом без долгого ожидания помощи со стороны специалистов и иногда могут использовать его для несерьезных вещей. Он достаточно дешевый, так что даже владельцы малого бизнеса могут себе позволить приобрести его для упаковки товаров, или индивидуальной раскраски продукции, или управления собственным аппаратом для 3D-печати. Или же этим роботом можно оснастить завод по производству iPhone.

Робот Baxter изобретен в старинном кирпичном здании на берегу реки Чарльз Ривер в Бостоне. В 1895 году это здание было промышленным чудом в самом центре нового промышленного мира. В нем даже генерировалось собственное электричество. В течение сотен лет заводы и фабрики, находившиеся в стенах этого здания, меняли мир вокруг. Сегодня возможности Baxter и целой волны первоклассных роботов-рабочих, появление которых уже не за горами, заставили изобретателя Родни Брукса задуматься о том, что их внедрение изменит производственный процесс сильнее, чем последняя промышленная революция. Глядя из окна своего офиса на бывшую промышленную территорию, он говорит: «Сегодня производственный процесс ассоциируется у нас только с Китаем. Однако когда стоимость производства упадет благодаря применению роботов, транспортные расходы станут гораздо более значимым фактором, чем затраты на производство. Дешевле будет делать что-то рядом. В итоге мы получим сеть местных льготированных предприятий, где большинство товаров будут производиться на территории в пределах восьми километров от места, где они требуются».

Это может быть верно в отношении производства разных товаров, при этом значительная часть рабочих мест, где будут продолжать работать люди, остается в сфере услуг. Я предложил Бруксу прогуляться со мной до ближайшего кафе McDonald’s и рассказать мне, какие рабочие места там могут занять его роботы. Брукс задумался и предположил, что пройдет еще лет тридцать до того, как роботы начнут готовить людям еду: «В сфере быстрого питания вам не удастся долго выполнять одну и ту же задачу. Вы всегда действуете спонтанно, так что вам нужно реагировать быстро. Мы не пытаемся продавать специализированные решения. Мы создаем универсальные машины, которые другие сотрудники могут самостоятельно настроить для совместной работы». Когда люди начнут трудиться вместе с роботами, неизбежно их задачи будут сливаться, и вскоре та работа, которую выполняли люди, станет задачей для роботов, а новую работу, которая будет в зоне ответственности людей, нам пока сложно даже представить.

Давайте разобьем отношения людей и роботов на четыре категории, чтобы лучше понять процесс замещения человека ими.

1. Работа, которую могут выполнять люди, но с которой роботы справляются эффективнее

Люди могут ткать, но автоматизированные станки производят идеальную ткань при очень невысокой себестоимости. Единственная причина, по которой сегодня можно купить вещь, сделанную вручную, – если вы хотите, чтобы в ней присутствовала изюминка как следствие неидеальности из-за производства человеком. Однако, вероятно, мало кому хочется иметь автомобиль с изюминкой. Сложно положительно оценить вышедшее из строя оборудование, когда вы едете со скоростью 110 км/ч по автостраде, отсюда вполне логичный вывод: чем меньше человеческого фактора при производстве автомобилей, тем лучше.

И все же, когда требуется выполнение более сложных обязанностей, мы по-прежнему ошибочно убеждены, что роботам и компьютерам доверять нельзя. Именно поэтому мы с такой неохотой признаем, что роботы успешно справляются с выполнением интеллектуальных задач, в некоторых случаях даже более эффективно, чем с механическими действиями. Компьютеризированная система автопилота способна управлять самолетом Boeing 787 на протяжении всего рейса, за исключением семи минут полета{55}. Пилот находится в кабине для управления самолетом в течение этих семи минут и далее «на всякий случай», при этом время, когда он действительно необходим, быстро сокращается. В 1990-х годах компьютерные программы по оценке ипотечных кредитов полностью заменили людей. Сегодня в большинстве случаев компьютеры выполняют расчет налогов, проводят рентгенографический анализ и сбор доказательств для предварительных слушаний – все это когда-то выполняли высокооплачиваемые специалисты.

Мы безоговорочно приняли факт работы роботов на промышленном производстве. Вскоре мы согласимся и с тем, что их можно эффективно задействовать в сфере услуг и при выполнении интеллектуальных задач.

2. Работа, которую люди не могут выполнять, а роботы способны

Банальный пример: человек не может сам сделать один-единственный шуруп, в то время как автоматизированный механизм способен производить тысячу одинаковых шурупов в час. Без процесса автоматизации нам не справиться с производством единственной компьютерной микросхемы: эта работа требует той степени точности, концентрации и внимания, на которую мы в силу своей природы просто не способны. Точно так же ни один человек и даже группа людей, невзирая на уровень их образования, не в состоянии быстро осуществить поиск по всем веб-страницам в мире и обнаружить одну с указанием стоимости яиц в Катманду вчера. Каждый раз, когда вы нажимаете на кнопку поиска, вы прибегаете к помощи робота, чтобы сделать то, что человек как биологический вид не способен в одиночку.

Тема замещения людей роботами сегодня одна из преимущественно обсуждаемых, в том числе в прессе. Наибольшую пользу роботы и процесс автоматизации могут принести в тех областях, где человек физически не способен справляться. Например, у нас физически не хватит объема внимания на исследование каждого квадратного сантиметра каждой компьютерной томографии, которые делаются для обнаружения раковых клеток. У человека нет миллисекундных рефлексов, необходимых, чтобы выдуть из расплавленного стекла бутылку. Человек не обладает безотказной памятью, чтобы помнить все подачи в Главной лиге бейсбола и высчитать вероятность следующей в режиме реального времени.

Человек не отдает роботам хорошую работу. В большинстве случаев они выполняют ту, с которой люди никогда бы не справились. Без роботов она осталась бы невыполненной.

3. Работа, которую раньше люди не могли даже представить

Это самое большое преимущество применения роботов: сегодня человек с помощью их и компьютерного интеллекта имеет возможность делать то, что еще 150 лет назад не мог себе даже представить. Он может избавиться от опухоли в кишечнике с помощью операции, проведенной через пупок, снять на видео свою свадьбу, управлять марсоходом, напечатать на ткани рисунок, который друг прислал по электронной почте. Мы занимаемся миллионом новых дел, которые привели бы в замешательство и шок фермеров 1800-х. Эти новые виды деятельности – не просто те дела, которые раньше выполнять было сложно. Скорее они относятся к категории мечтаний, ставших реальностью благодаря возможностям машин, которые в состоянии их реализовать. Это та работа, которую создали машины.

До изобретения автомобиля, кондиционера, плоскоэкранных мониторов и мультипликации ни один из жителей Древнего Рима и не мечтал о том, чтобы смотреть на двигающиеся картинки, пока едет до Афин со всеми удобствами и климат-контролем. Я путешествовал так совсем недавно. Еще сто лет назад ни один китаец не задумался бы о покупке небольшой глянцевой коробочки для разговоров с друзьями, живущими далеко, до того, как установит дома водопроводную систему. Сегодня каждый день можно видеть, как китайские крестьяне, у которых нет домашнего водопровода, покупают смартфоны. Искусственный интеллект, внедренный в игры-стрелялки, внушил миллионам подростков горячее желание стать профессиональными разработчиками компьютерных игр, – мечта, которая просто не могла появиться, например, у мальчика Викторианской эпохи. Вполне реально наши изобретения создают нам новые рабочие места. Каждый успешный процесс автоматизации стимулирует появление новых рабочих мест, которые мы не могли бы себе даже представить без внедрения автоматизации в нашу жизнь.

Повторюсь: множество новых задач, возникших в результате автоматизации, невыполнимы без нее. Сегодня, когда мы обладаем поисковиками, у нас появился помощник, которому можно поручить тысячу дел. О’кей, Google, где мой телефон? Google, можешь совместить людей, страдающих от депрессии, с врачами, предлагающими средства от нее? Google, когда начнется следующая вирусная эпидемия? С точки зрения развития технологий нет разницы между людьми и машинами: технологии обеспечивают новые возможности и варианты и тем и другим.

Готов поспорить (ничем при этом не рискуя), что людьми самых высокооплачиваемых профессий в 2050 году станут применяться машины и автоматизированные процессы, которые еще даже не изобретены. Иными словами, сегодня мы не можем сказать, в чем будет заключаться эта деятельность, потому что нам пока неизвестны технологии, которые сделают ее возможной. Роботы создают работу, которую мы пока даже не можем представить.

4. Работа, которую сначала способны выполнять только люди

Единственное, что могут делать только люди и что пока недоступно роботам (и еще долго будет недоступно), – это решать, чем еще люди хотят заниматься. Это не искусная игра слов: наши желания вдохновляются нашими предыдущими изобретениями, и этот вопрос возникает снова и снова.

Когда роботы и механические устройства выполняют весь наш основной объем работы, так что мы с легкостью удовлетворяем свои базовые потребности в еде, одежде, крыше над головой, мы переходим на новый уровень свободы и начинаем задаваться вопросом: «В чем мое предназначение?» Промышленная революция сделала гораздо больше, чем просто привела к увеличению средней продолжительности жизни человека. Она позволила гораздо большему проценту людей решить, что они должны стать балеринами, профессиональными музыкантами, математиками, спортсменами, модными дизайнерами, инструкторами по йоге, писателями-фантастами и людьми, у которых на визитке указана единственная в своем роде профессия. Благодаря помощи машин у человека есть возможность заниматься этими профессиями, хотя со временем машины заменят его и в них. Тогда у нас будет даже больше возможностей придумать себе ответ на вопрос: «Чем я хочу заниматься?» Сменится еще не одно поколение людей, пока робот научится отвечать на этот вопрос.

Эта постиндустриальная экономика продолжит расширяться, потому что частичная задача каждого человека будет в том, чтобы изобретать новые занятия, которые впоследствии превратятся в рутинную работу для роботов. В обозримом будущем автоматизированное управление автомобилями и грузовиками станет повсеместным. Это приведет к тому, что бывшие водители грузовиков освоят новую для себя профессию оптимизатора маршрута – специалиста, встраивающего алгоритм движения транспортных средств так, чтобы затраты времени и ресурсов были минимальными. Активное применение робототехники при проведении медицинских операций заставит врачей овладеть новым навыком по поддержанию сложной техники в стерильном состоянии. Когда автоматическое отслеживание абсолютно всех действий человека станет повседневным явлением, появятся аналитики новой формации, которые помогут людям работать с полученными данными. И, конечно, станет невозможным обойтись без целой армии «нянь для роботов» – технических специалистов, которые начнут следить за работоспособностью «умных» машин и поддерживать ее. И каждая из этих новых профессий впоследствии будет отдана роботам.

О настоящей революции можно будет говорить тогда, когда у каждого человека в распоряжении появится персональный робот – потомок Baxter. Представьте, что вы – один из 0,1 % людей, которые все еще занимаются сельским хозяйством. У вас небольшая ферма, где вы выращиваете органические овощи и фрукты и напрямую продаете их покупателям. Вы все еще называетесь фермером, но практически всю работу выполняют роботы. Ваша верная армия трудится под палящим солнцем: уничтожает сорняки и вредителей, собирает урожай, руководствуясь «умной» системой проб почвы. Ваша новая работа в качестве фермера заключается в том, чтобы управлять всей этой системой. Сегодня, возможно, вам нужно проанализировать, какие сорта томатов лучше посадить, завтра – выяснить, какие потребности есть у ваших клиентов, послезавтра – пришло время обновить информацию на этикетках. Все остальные задачи, где есть четкие, измеряемые критерии, выполняются роботами.

Сейчас это кажется невероятным, сложно представить себе робота, способного собрать подарок из груды составных частей, или сделать запасные части для газонокосилки, или изготовить материалы для отделки новой кухни. Также трудно вообразить, что у наших племянниц и племянников десяток роботов будет штамповать в гараже инверторы для стартапа друзей по выпуску электромобилей. Сложно представить, что наши дети станут дизайнерами электрических устройств и будут создавать на заказ, например, ограниченные серии аппаратов для приготовления десерта с использованием жидкого азота для продажи миллионерам в Китае. Но именно это сделает возможным развитие персональных роботов.

В будущем у каждого появится возможность иметь персонального робота, но один лишь факт обладания им не служит гарантией успеха. Скорее успех ждет тех, кому лучше всех удастся наладить процесс совместной работы с роботами и машинами. Географическое расположение производственных кластеров станет важным фактором, но не из-за разницы в затратах на оплату труда, а из-за различий в человеческом профессиональном опыте. Все дело в симбиозе людей и роботов.

Задачей человека станет создание новых рабочих мест для роботов, и это бесконечный процесс. Так что у нас гарантированно всегда будет по крайней мере одна работа.

* * *

В скором будущем отношения между человеком и роботами станут еще более сложными. Тем не менее уже сегодня можно разглядеть появляющийся образец. Неважно, какие у вас сейчас работа и заработная плата, – вы будете вновь и вновь проходить через предсказуемый цикл отрицания. Итак, ниже приведены семь этапов замены человека роботом.

1. Робот/компьютер не справится с теми задачами, которые выполняю я.

2. [Чуть позже]

ОК, он справляется с большинством моих задач, но не со всеми.

3. [Чуть позже]

ОК, он справляется со всеми моими задачами, но не может обойтись без меня, когда ломается, а случается это часто.

4. [Чуть позже]

ОК, он безукоризненно выполняет рутинные дела, но мне нужно обучать его для выполнения новых задач.

5. [Чуть позже]

ОК, ОК, пусть он выполняет мою старую, скучную работу, потому что очевидно, что человек не должен тратить на это время.

6. [Чуть позже]

Ого, теперь, когда робот выполняет мою старую работу, я могу заняться гораздо более интересными вещами и к тому же больше получать!

7. [Чуть позже]

Я так рад, что робот/компьютер не справится с теми задачами, которые выполняю я.

[Все повторяется]

Это не гонка против машин. Если мы начнем бороться с ними, мы неизбежно проиграем. Это гонка вместе с машинами. Уровень вашей заработной платы будет зависеть от того, насколько эффективно вы сможете работать совместно с роботами. Примерно 90 % ваших коллег по работе окажутся незаметными машинами. Большинство из того, что вы начнете делать, не будет осуществимо без них. Граница между тем, что делаете вы и они, станет весьма условной. Возможно, вы даже не сможете воспринимать это как работу, по крайней мере сначала, так как все, что хоть отдаленно напоминает тяжелый труд, будет по умолчанию передаваться роботам.

Мы должны уступить им место. Многие рабочие места, за сохранение которых для людей сражаются политики всех калибров, на самом деле представляют собой работу, на которую никто не хочет идти, просыпаясь утром. Роботы будут выполнять то, чем занимались люди, и делать это гораздо лучше. Роботы будут выполнять работу, с которой человек справиться не в состоянии. Роботы смогут делать то, что мы пока даже представить себе не можем. И роботы помогут нам создавать новые рабочие места для себя, которые дадут нам возможность раскрыть свой потенциал и понять, кто мы. Они помогут нам сфокусироваться на том, чтобы стать человечнее, чем мы были.

Это неизбежно. Пусть роботы займут наши рабочие места и помогут каждому из нас придумать дело нашей мечты.

Глава 3

Эффект потока

Интернет – это самый большой в мире копировальный аппарат. На фундаментальном уровне он передает каждое движение, каждую букву, каждую мысль – каждое наше действие в глобальной сети. Чтобы переслать сообщение из одного уголка интернета в другой, протоколы передачи данных требуют неоднократного копирования всего сообщения в процессе передачи. Некоторая информация воспроизводится десятки раз, пока проходит обычный цикл через память, быстродействующую буферную память (кэш), сервер, маршрутизаторы и обратно. Технические компании хорошо зарабатывают на продаже оборудования, обеспечивающего этот бесконечный процесс. Если что-то, поддающееся копированию, например песня, фильм, книга, попадает в интернет, это обязательно будет сделано.

Цифровая экономика держится на этом потоке свободно распространяющихся копий. Фактически наша цифровая коммуникационная сеть спроектирована так, что копии передвигаются по ней с минимальным возможным сопротивлением. Они перемещаются настолько свободно, что мы можем начать воспринимать интернет как сверхпроводник, где копия, которая однажды попала в интернет, будет перемещаться в сети вечно, как электричество в сверхпроводящем проводе. Это мы подразумеваем под вирусным распространением в интернете. Копии повторно воспроизводятся, эти дубликаты распространяются дальше и становятся источниками новых копий, образуя бесконечную волну. Стоит ей только попасть в интернет, копия остается там навсегда.

Эта система суперраспределения стала базисом нашей современной экономики и благосостояния. Это мгновенное воспроизведение данных, идей и мультимедиа лежит в основе главных секторов экономики XXI века. Предрасположенные к копированию продукты, например программное обеспечение, музыка, фильмы и игры, составляют наиболее ценную часть экспорта США, к тому же их производят отрасли, в которых США обладают глобальным конкурентным преимуществом. Иными словами, благосостояние Америки покоится на очень большом устройстве, которое без разбора, но постоянно копирует информацию. Остановить это тотальное воспроизведение нет никакой возможности. Даже если бы это удалось сделать, то поставило бы под угрозу не только благосостояние нации, но и привело бы к прекращению работы самого интернета. Свободное распространение копий составляет суть этой глобальной коммуникационной системы. Их поток неизбежен.

Предыдущая экономическая модель человеческой цивилизации основывалась на складах произведенных товаров и заводах, забитых запасами грузов. Эти физически существующие товары по-прежнему остаются необходимыми, но их больше не достаточно для обеспечения благосостояния и счастья. Внимание потребителей сместилось с физических товаров на поток нематериальных продуктов, таких как копии. Мы ценим не только физическое расположение атомов в предмете, но и их интеллектуальную организацию и даже больше – способность адаптироваться и меняться в ответ на наши потребности.

Предметы, ранее производившиеся из конкретных материалов, сегодня продаются в виде гибких услуг, которые постоянно обновляются. Ваш автомобиль, припаркованный около дома, трансформировался в персональный транспортный сервис по запросу, который обслуживают такие компании, как Uber, Lyft, Zip и Sidecar, повышающие качество сервиса быстрее, чем улучшаются сами автомобили. Покупка продуктов перестала быть бессистемной, сегодня устойчивый поток домашних товаров беспрепятственно льется в наши дома{56}. Каждые несколько месяцев у вас улучшается функционал мобильного телефона, потому что поток новых операционных систем, автоматически обновляющихся на вашем смартфоне, добавляет новые свойства и обеспечивает преимущества, для получения которых раньше требовалось сменить телефонный аппарат. Если же вы и в самом деле меняете его, то у вас есть возможность продолжить пользоваться знакомой операционной системой и перенести все персональные настройки в новый телефон. Эта последовательность постоянных обновлений не имеет конца. Это сказка наяву для ненасытного человеческого аппетита: поток бесконечных улучшений.

Сердце этого нового состояния постоянного потока составляют все более мелкие единицы вычислений. В настоящий момент мы переходим на третий этап этого процесса, который условно можно назвать «Потоки».

На начальном этапе вычислительная система отражала реалии промышленной эпохи. Как заметил Маршалл Маклюэн[14], первая версия нового средства информации, как правило, имитирует то, на смену чему оно пришло{57}. Первые коммерческие компьютеры использовали метафору офиса. На дисплее компьютера отображался «рабочий стол», «папки» и «файлы». Они были организованы в иерархическом порядке, свойственном всей промышленной эпохе, которую полностью изменило появление компьютера.

На втором цифровом этапе на смену метафоре офиса пришел организационный принцип сети. Базовой единицей стали уже не файлы, а «страницы». Они были организованы не в папки, а во взаимосвязанную сеть. Она представляла собой совокупность из миллиарда страниц с гипертекстовыми ссылками, содержащими все, включая как сохраненную информацию, так и активные знания. Интерфейс с рабочим столом сменился на «браузер» – универсальное окно, способное видеть все страницы. Эта сеть, состоящая из ссылок, была горизонтальной.

Сегодня у нас происходит переход на третий этап. Страницы и браузеры утрачивают былую актуальность. Основными единицами становятся потоки и ленты. Мы постоянно мониторим ленты новостей в твиттере и сообщения на стене в фейсбуке. Мы в потоковом режиме смотрим фотографии, фильмы и слушаем музыку. Новостная лента бежит в нижней части телевизионного экрана. Мы подписываемся на каналы на YouTube, на RSS-ленты разных блогов. Нас захлестывают потоки извещений и обновлений. Наши приложения улучшаются благодаря потоку обновлений. На смену ссылкам пришли теги. Мы ставим теги и «лайки», отмечая понравившиеся моменты в потоке. Некоторые потоковые сервисы, например Snapchat, WeChat и WhatsApp, функционируют исключительно в настоящем времени, без прошлого и будущего. Новые потоки данных не позволяют прошлым задерживаться. Если вы увидели какую-то информацию, отлично. Потом она просто пропадет.

Кроме того, у нас изменилось отношение ко времени ожидания. На первом этапе большинство задач носило периодический характер. Ежемесячно мы получали счета на оплату. Мы платили налоги в один и тот же день года. Услуги телефонной связи предоставлялись на период до 30 дней. Задачи накапливались, а затем мы их сразу решали. Затем, на втором этапе, в нашу жизнь вошла сеть, и очень быстро уровень нашей готовности ждать изменился: мы захотели получать обратную связь в тот же день. Когда мы снимали деньги с банковского счета, мы ожидали, что эта операция отразится в документах в тот же день, а не к концу месяца. Когда мы отправляли электронное письмо, мы ожидали ответ чуть позднее в тот же день, а не через две недели, как в случае с обычной почтой. Наш временной цикл изменился и перешел в ежедневный режим. Это значительное изменение. Уровень ожиданий сдвинулся настолько быстро, что многие институты оказались к этому не готовы. Люди испытывали нетерпение и раздражение, если не получали нужную им форму, которую они должны были заполнить, в тот же день, и просто уходили.

Сегодня, на третьем этапе, мы перешли от ежедневного режима в режим реального времени. Если мы отправляем кому-то сообщение, то ждем немедленного ответа. Если мы тратим деньги, то ждем, что это сразу же отразится в балансе банковского счета в режиме реального времени. Почему результаты медицинских анализов бывают готовы лишь через несколько дней, а не сразу же? Когда мы пишем тест в классе, почему нам не могут тут же сообщить оценку? Когда мы смотрим новости, мы хотим знать, что происходит прямо сейчас, в эту самую секунду, а не час назад. Если это не происходит в режиме реального времени, этого не существует. Следствием этого – и довольно важным – становится то, что, чтобы действовать в режиме реального времени, все должно находиться в состоянии потока.

Например, просмотр фильма по запросу означает, что этот фильм должен быть доступен прямо сейчас. Как и у большинства семей, у которых оформлена подписка на Netflix, у нашей семьи сформировалась устойчивая привычка: если фильм недоступен в режиме потокового видео, мы не обращаем на него внимания. Каталог фильмов на DVD у компании Netflix почти в десять раз больше, чем для потоковых кинокартин, к тому же качество фильмов на DVD выше. Но мы предпочитаем посмотреть что-то менее интересное прямо сейчас, чем подождать пару дней и получить более качественный фильм на DVD. Доступность становится важнее качества.

То же самое касается и книг. В доцифровую эпоху я покупал печатные книги задолго до того, как собирался их прочитать. Если я видел интересную книгу на полке магазина, я брал ее. Сначала благодаря интернету мой запас непрочитанных книг значительно пополнился, так как я встречал все больше и больше хороших рекомендаций онлайн. С появлением Kindle я переключился на покупку только электронных книг, но при этом сохранил привычку приобретать их, когда встречал хороший отзыв. Это было так просто! Один клик – и книга у вас. Затем на меня снизошло прозрение, которое, думаю, не обошло стороной и других людей: когда я покупаю книгу заранее, она находится там же, где и остальные, которые я не покупал (в «облаке»), но только в категории оплаченных. Так почему бы тогда просто не оставить ее в категории неоплаченных? Сегодня я покупаю книгу только тогда, когда готов приступить к ее чтению в ближайшие 30 секунд. Этот тип совершения покупок стал естественным следствием потокового характера нашей действительности в режиме реального времени.

В промышленную эпоху компании делали все возможное для экономии собственного времени за счет повышения производительности и эффективности труда. Сегодня этого больше недостаточно. Теперь нужно экономить время клиентов. Компании должны делать все возможное для взаимодействия с потребителями в режиме реального времени. Реальное время – это время конкретных людей. Банкомат выдает деньги гораздо быстрее банковского служащего, и это более эффективно, но что нам действительно сегодня нужно, так это постоянный доступ к наличным, что-то вроде управления ими в режиме реального времени, как предлагают компании Square, PayPal, Alipay или Apple Pay. Чтобы соответствовать современным запросам, наша технологическая инфраструктура должна стать очень гибкой и подвижной. Существительные должны трансформироваться в глаголы. Конкретные товары – превратиться в услуги. Данные не могут оставаться без движения. Все должно находиться в состоянии потока.

Совокупность бесчисленного количества информационных потоков, перемешивающихся, переходящих один в другой, – это то, что мы называем «облаком». Программные приложения попадают оттуда к вам в виде потока обновлений. Облако – это то, куда отправляются ваши текстовые сообщения, прежде чем они дойдут до монитора вашего друга. Облако – это то, где в вашем аккаунте ждут своего часа фильмы, пока вы не захотите их посмотреть. Облако – это то место, где хранятся ваши музыкальные треки. Облако – это то, где находится Сири[15], даже в момент разговора с вами. Облако – это новая организационная метафора для компьютера. Таким образом, фундаментальными единицами этой третьей цифровой системы становятся «поток», «теги» и «облака».

* * *

Первой отраслью, которая под натиском новой действительности перешла к режиму реального времени и облаку копий, стала музыкальная индустрия. Возможно, потому, что музыка сама по себе похожа на поток (движение нот, чья красота длится, пока длится этот поток), музыкальная индустрия первая начала трансформироваться. По мере неохотного движения в этом направлении появился определенный образец изменений, который в дальнейшем еще не раз повторится в других медиаотраслях: книжной, кинематографической, игровой, новостной. Чуть позже этот же процесс трансформации от неизменяемости к потоку захватит области продаж, транспорта и образования. Неизбежный сдвиг в сторону изменчивости и мобильности сегодня трансформирует практически все сферы жизнедеятельности общества. История о переходе музыки в состояние потока может показать, что нас ожидает.

На протяжении более чем ста лет технологии меняли музыкальную индустрию. Первые проигрывающие устройства были способны делать запись продолжительностью четыре с половиной минуты, поэтому музыканты сокращали композиции, чтобы они укладывались в отведенное время. Сегодня стандартная продолжительность эстрадной песни составляет четыре с половиной минуты. Возможность дешевого промышленного воспроизведения грамзаписей 50 лет назад обеспечила нам умопомрачительное число недорогих точных копий музыкальных композиций, а заодно и ощущение, что музыка стала предметом потребления.

Великий переход, происходящий сейчас в музыкальной индустрии, представляет собой сдвиг от аналоговых копий к цифровым. Эту трансформацию пионеры в своей области Napster и BitTorrent обозначили еще десять лет назад. Индустриальная эпоха была временем аналоговых копий – точных и дешевых. Информационная эпоха проходит под знаком цифровых – точных и бесплатных.

Фактор бесплатности сложно игнорировать. Он определяет воспроизведение в таком масштабе, который раньше казался просто невозможным. Десять самых популярных музыкальных видеоклипов были просмотрены (бесплатно) более 10 миллиардов раз{58}. Конечно, бесплатно копируют не только музыку: еще тексты, изображения, видео, игры, целые сайты, корпоративное программное обеспечение, файлы для 3D-печати. В условиях новой онлайновой реальности все, что поддается процессу воспроизводства, будет скопировано бесплатно.

Универсальный закон экономики гласит, что в момент, когда что-то становится бесплатным и общедоступным, положение этого чего-то в экономическом уравнении неожиданно меняется на противоположное. Когда электрическое освещение в вечернее время было явлением новым и редким, у бедноты не оставалось другого выхода, как пользоваться свечами. Позднее, когда электричество стало легкодоступным и практически бесплатным, наше восприятие изменилось, и ужин при свечах теперь символ роскоши. В промышленную эпоху точные копии приобрели большую ценность, чем созданный вручную оригинал. Чем более распространенной становится копия, тем выше ее ценность в глазах потребителя, так как к ней начинают предлагать техническое обслуживание и запасные детали.

Сегодня шкала ценностей в очередной раз перевернулась. Полноводный поток бесплатных копий подорвал установившийся порядок. В этой новой перенасыщенной цифровой вселенной бесконечного бесплатного цифрового воспроизведения копии стали настолько повсеместно распространенными и дешевыми, фактически бесплатными, что по-настоящему стало цениться только то, что нельзя воспроизвести. Технологии говорят нам, что копии больше ничего не стоят. Иными словами, при их переизбытке они полностью обесцениваются. И наоборот, то, что не поддается воспроизведению, становится редким и обретает ценность.

В условиях, когда копии бесплатны, нужно продавать что-то, что невозможно скопировать. Что это может быть?

Например, доверие. Его нельзя воспроизвести в массовом порядке. Невозможно купить оптом. Нельзя скачать доверие, сохранить его в базе данных или на складе. Нельзя просто скопировать чье-то еще доверие. Его можно только заработать, и то со временем. Его нельзя подделать или имитировать (по крайней мере длительное время). Так как мы предпочитаем иметь дело с теми, кому доверяем, нередко мы готовы переплачивать за эту привилегию. Мы называем это явление брендингом. Компании с узнаваемым брендом могут назначать более высокие цены за те же товары и услуги, которые предлагают никому не известные конкуренты, потому что потребитель наделяет их кредитом доверия относительно того, что они обещают. Так что доверие становится тем нематериальным активом, ценность которого неизменно растет в перенасыщенной копиями реальности.

Есть еще несколько качеств, сходных с доверием, которые не поддаются копированию, а потому становятся ценными в условиях «облачной» экономики. Легче всего их можно определить, если начать с простого вопроса: почему потребитель должен платить за то, что он мог бы получить бесплатно? Что на самом деле он покупает, когда платит за то, что мог бы получить бесплатно?

На практике не поддающиеся копированию ценности – это то, что «лучше, чем бесплатно». Бесплатно – это хорошо, но то, что вы получили, лучше, потому что вы за это заплатили. Я условно называю эти качества генеративными. Генеративная ценность – это качество или свойство, которое должно генерироваться в момент совершения сделки. Такую ценность невозможно скопировать, воспроизвести, сохранить или подделать. Она уникальна и создается в режиме реального времени в момент конкретной сделки. Генеративные качества создают добавленную ценность бесплатных копий, и в таком формате их можно продавать.

Ниже приводятся восемь генеративных ценностей из разряда «лучше, чем бесплатно».

Оперативность

Рано или поздно можно найти бесплатную копию абсолютно всего, что вам хочется. Но если ее создатели отправляют копию вам по электронной почте в момент выпуска ее на рынок или сразу после ее создания, она приобретает генеративную ценность. Многие люди идут в кинотеатры на премьеру фильма и платят немалые деньги за билеты, чтобы увидеть то, что чуть позже станет доступно бесплатно или почти бесплатно при скачивании в сети. На самом деле эти зрители платят не за сам фильм, а за возможность увидеть его незамедлительно.

Продукты, которые выводят на рынок первыми, нередко содержат наценку за оперативность. Этот фактор может стимулировать процесс продаж и обладать несколькими уровнями, включая предоставление доступа к бета-версиям. Бета-версии приложений или программного обеспечения в определенный момент были обесценены, так как считались незавершенным продуктом. Однако сегодня мы пришли к пониманию того, что они также содержат фактор оперативности, который сам по себе обладает ценностью. Оперативность – понятие относительное (она может определяться и в минутах, и в месяцах), но этот фактор присутствует абсолютно во всех продуктах и услугах.

Персонификация

Обычную запись какого-нибудь концерта можно найти бесплатно, но, если вы горите желанием получить версию, обработанную так, чтобы она идеально звучала именно в вашей гостиной, словно музыканты вживую играют у вас дома, возможно, вы будете готовы выложить за нее приличную сумму. В этом случае вы фактически платите не за копию концерта, а за генеративную персонификацию. Свободно распространяемая копия книги может быть специально отредактирована издателями, чтобы соответствовать вашему предыдущему опыту чтения. Свободно распространяемая копия фильма, который вы покупаете, может быть сокращенной версией, адаптированной к семейному просмотру (без сцен насилия и секса). В обоих этих случаях вы получаете продукт бесплатно, но платите за персонификацию. Аспирин сегодня стоит копейки, но лекарственные препараты на основе аспирина, разработанные специально под вашу ДНК, могут быть очень ценными и дорогими. Персонификация требует постоянного диалога между создателем и потребителем, творцом и поклонником, производителем и пользователем. Это качество характеризуется высокой степенью генеративности, так как имеет повторяющийся характер и требует много времени. Специалисты по маркетингу используют термин «липучесть» (stickiness), который означает, что обе стороны в процессе прилагают усилия к созданию этого генеративного актива и неохотно переключаются на что-то новое из-за необходимости начинать все сначала. На этом уровне глубины невозможно работать методом «вырезать и вставить».

Интерпретация