Экспонента. Как быстрое развитие технологий меняет бизнес, политику и общество

Например, в начале 1980-х годов компании начали предоставлять первые услуги сотовой связи. В то время трубки были громоздкими, в разговорах было полно помех, услуги передачи данных не существовало, а зоны покрытия напоминали лоскутное одеяло. И все же становилось понятно, что у мобильной телефонии имеются очевидные преимущества. Гигантская американская телефонная компания AT&T попросила ведущую мировую консалтинговую фирму McKinsey оценить возможный размер рынка этого продукта. McKinsey составила прогноз: через двадцать лет, к 2000 году, рынок сотовых телефонов в США достигнет 900 тысяч абонентов[114].

Все оказалось не совсем так. Первый телефон, Motorola DynaTAC размером с кирпич, стоил в 1984 году 3995 долларов. Но основные компоненты с каждым годом удешевлялись, и телефоны следовали этой тенденции — становились лучше, меньше и дешевле. К 2000 году новый сотовый телефон можно было купить за пару сотен долларов. Возможности сетей тоже росли. В 1991 году сотовые сети только начинали внедрять услуги передачи данных — до этого времени телефоны использовались почти исключительно для голосовых контактов. В те дни, купив устройство для подключения компьютера к сотовой сети, вы могли передавать данные со скоростью 9600 бит (или около тысячи слов) в секунду. Если бы в то время были широко распространены цифровые фотоаппараты (а это было не так), отправка одной фотографии заняла бы несколько минут. К 2020 году обычные телефонные сети 4G смогли передавать на телефоны 30 миллионов бит в секунду или даже больше.

С ростом скорости сетей рухнули и тарифы на мобильную связь. С 2005 по 2014 год средняя стоимость передачи мегабайта данных (это примерно 150 тысяч слов) снизилась с 8 долларов до нескольких центов[115]. Иными словами, эксперты McKinsey просчитались. В 2000 году сотовые телефоны имелись более чем у 100 миллионов американцев. Самые известные в мире консультанты по менеджменту ошиблись в сто раз. Предсказать будущее трудно, а предсказать его по экспоненциальной кривой еще труднее.

Это проблема не только частного сектора. Международное энергетическое агентство — это межправительственная организация, созданная в 1974 году после разразившегося годом ранее мирового нефтяного кризиса. В ежегодном отчете МЭА «Перспективы мировой энергетики» уже давно прогнозируется количество электроэнергии, вырабатываемой солнечными электростанциями. В прогнозе, сделанном в 2009 году, МЭА предсказывало, что к 2015 году в мире будет производиться 5 гигаватт солнечной энергии. Агентство ошибалось. Фактическая цифра в 2009 году — да, именно в том году, когда был сделан этот прогноз, — составила 8 гигаватт. В 2010 году агентство повысило прогноз на 2015 год до 8 гигаватт. В 2011 году оно снова повысило его до 11 гигаватт. В 2012 году прогнозировались 24 гигаватта. В 2014 году агентство предсказало, что через год солнечных мощностей будет 35 гигаватт. Реальная емкость на 2015 год — 56 гигаватт! Группа экспертов со всего мира систематически ошибалась шесть лет подряд. Но этим дело не кончилось. После шести лет безнадежных прогнозов они продолжали это занятие еще несколько лет. В 2018 году, по оценкам МЭА, мировые солнечные мощности составили 90 гигаватт. Агентство решило, что в следующем, 2019 году цифры не изменятся — те же 90 гигаватт. В действительности же в 2019 году объем производства солнечной энергии превысил 105 гигаватт. К этому году прогнозируемый ими ежегодный рост был занижен на 100% — или на бесконечность, в зависимости от того, как считать. В течение этого десятилетия мы смотрели на то, как экспоненциальная технология падала в цене и росла в масштабах, и систематически ошибались[116].

Однако проблема не только в том, что мы недооцениваем экспоненциальный рост. Эксперты, которые помнят о силе экспоненциальности, также бывают склонны ее переоценивать. В книге The Age of Spiritual Machines («Эпоха духовных машин»), написанной в 1999 году, Рэй Курцвейл предсказал, что к 2019 году компьютер за 1000 долларов будет «примерно равен аналитическим способностям человеческого мозга»[117]. Этот прогноз оказался оптимистичным. Когда пытаешься соотнести быстрый, экспоненциальный рост с чрезвычайно сложной проблемой, небольшая ошибка в основных предположениях может свести на нет весь прогноз. А когда речь идет о такой сложной нейронной сети, как человеческий мозг, сделать правильные предположения практически невозможно. Согласно сегодняшним данным, в человеческом мозге около 100 миллиардов нейронов[118]. Каждый нейрон связан в среднем с тысячей других, что позволяет ученым предположить, что в нашем мозге 100 триллионов связей[119]. Если эти оценки окажутся верными и если мы правильно понимаем функции нейронов, то машину, имитирующую сложность мозга, можно будет создать в течение нескольких десятилетий. Но эти «если» слишком большие. Когда наше научное понимание предмета еще только формируется, прогнозы оборачиваются всего лишь догадками[120].