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

Аналогичная, хотя и не столь острая головная боль — беспилотные автомобили. В 2019 году Илон Маск заявил, что к концу 2020 года автомобильная компания Tesla выпустит на дороги миллион самоуправляемых такси, которые он назвал «роботакси»[121]. На самом деле их число — ноль. И Tesla не одинока. Ни одна компания по производству самоуправляемых автомобилей не достигла своих целей. Оказалось, что с технической точки зрения проблема гораздо сложнее, чем готовы были признать создатели этой технологии. Когда вы садитесь в автомобиль, чтобы сгонять в бакалейную лавку, вам приходится на каждую преодоленную милю принимать примерно 160 решений. Это вроде и не так уж много, но когда решения основаны на почти безграничном количестве переменных, то масштаб проблемы становится куда серьезнее[122].

Проблемы недооценки и переоценки осложняются третьим моментом — непредвиденными последствиями, которые вообще не фигурируют в прогнозах. А у экспоненциальности неожиданные последствия возникают часто. Возьмем жевательную резинку. За десять лет, начиная с 2007 года, ее продажи в Америке упали на 15% — как раз в то время, когда 220 миллионов взрослых американцев приобрели свой первый смартфон. И это не просто совпадение. Когда люди стояли в очереди к кассе продуктового магазина, они убивали время, рассматривая лежащие на прилавке перед кассой товары, и жвачка была очевидной спонтанной покупкой. Теперь же все погружены в свои телефоны. Именно поэтому продажи жевательной резинки упали[123]. Никто этого предвидеть не мог. Чтобы предсказать влияние iPhone на продажи жвачки в продуктовых магазинах, понадобился бы современный Нострадамус.

Наша неспособность делать аккуратные прогнозы относительно экспоненциального роста достигла пика в 2020 году. Когда началась пандемия COVID-19, большинство из нас постоянно недооценивали, насколько быстро она будет распространяться. На ранних стадиях развития болезни число новых случаев заражения может быть незначительным. Но если темпы роста неумолимо увеличиваются, вскоре вы столкнетесь с проблемой. За две недели, начиная с 15 февраля 2020 года, в США было выявлено всего 60 новых случаев заболевания COVID-19. В следующие две недели было обнаружено 3753 новых случая, в последующие две недели — 109 995. К середине ноября добавлялось по 150 000 случаев в день.

В первые дни общественность и политики, по крайней мере в Америке и Европе, не могли охватить умом этот экспоненциальный рост. Политики, от Дональда Трампа до Бориса Джонсона, постоянно преуменьшали связанный с ним риск. Исследования, опубликованные в первый год пандемии, продемонстрировали то самое предвзятое отношение к экспоненциальному росту. На всех этапах пандемии люди недооценивали будущий ход распространения болезни. Участникам исследований, у которых были данные о росте числа зараженных за три недели, было предложено предсказать уровень заражения через неделю и две недели. Несмотря на наличие информации, люди очень плохо угадывали будущую траекторию развития болезни[124]. В среднем они недооценили первую неделю на 46%, вторую — на 66%. Делать прогнозы в эпоху экспоненциального роста трудно, и мы часто совершаем ошибки.

* * *

Если главная причина экспоненциального разрыва — наша неспособность предсказать темп экспоненциальных изменений, то вторая по значимости причина — наша неспособность адаптироваться к ним. Скорость изменений растет, а общество перестраивается гораздо медленнее. В наши институты встроена склонность к инкрементализму[125].

В том, что быстрые технологии опережают наши медленные институты, нет ничего нового. Это, наверное, одно из основных и неизбежных последствий инноваций. В XIX веке прорыв в области промышленных механизмов превратил британскую экономику в ведущую в мире. Но тут возникла заминка. В течение пятидесяти лет ВВП Великобритании быстро рос, но зарплата рабочих оставалась прежней; историк экономики Роберт Аллен называет это «паузой Энгельса»[126]. Те, у кого был капитал для инвестиций в новое оборудование, преуспели, потому что именно технологии были движущей силой роста. Но чтобы заработная плата рабочих наверстала разрыв, потребовались десятилетия[127].