Чтобы осознать масштабы этих различий, рассмотрим еще один проект Google, нацеленный на замену людей компьютерами. В 2012 году один из суперкомпьютеров компании попал на первые полосы газет, когда, просканировав 10 миллионов видеороликов на YouTube, научился узнавать кошку в трех случаях из четырех. Это впечатляет – до тех пор, пока мы не вспомним, что четырехлетний малыш делает это совершенно безошибочно. Когда дешевый лэптоп оказывается сильнее лучшего математика в одном типе задач, но при этом четырехлетний ребенок справляется с заданиями другого рода лучше, чем суперкомпьютер с 16 тысячами процессоров, бессмысленно рассуждать, кто сильнее – человек или компьютер. Различия между ними носят принципиальный характер.
Принципиальность различий между человеком и машиной означает, что выгоды, получаемые от работы с компьютерами, куда выше тех, что дают нам торговля и обмен с другими представителями человечества. Мы не «торгуемся» с компьютерами – точно так же как не торгуемся с домашней скотиной или лампочками, и в этом весь смысл: компьютер – инструмент, а не соперник. С точки зрения спроса это проявляется еще более явно. В отличие от жителей стран с растущей производственной базой, компьютеры не требуют более изысканной пищи или вилл с видом на море на Кап-Ферра; все, что им нужно, – это небольшая доза электрической энергии, причем у них не хватает ума даже захотеть ее! Разрабатывая новую технологию, которая поможет решить стоящие перед человечеством проблемы, мы получаем все ресурсы, что может дать нам этот узкоспециализированный торговый партнер, но нам не приходится конкурировать с ним за ресурсы. При правильном подходе технологии – это единственный способ избавиться от конкуренции в нашем транснациональном мире. Становясь все более мощными, компьютеры тем не менее не заменят людей: они будут для них дополнением.
Добавочный бизнес
Взаимодополняемость человека и компьютера – не только глобальный факт. Это еще и путь к созданию успешного бизнеса. Я осознал это на собственном опыте, полученном в PayPal. В середине 2000-х наша компания, пережив крах пузыря доткомов, быстро росла, но нас тревожила одна серьезная проблема: из-за мошенничеств с кредитными картами мы теряли больше 10 миллионов долларов ежемесячно. Совершая сотни и даже тысячи переводов в минуту, мы не могли физически отслеживать каждый из них – никакая команда контролеров не в состоянии работать с подобной скоростью.
Мы поступили так, как поступила бы на нашем месте любая команда инженеров: попытались найти автоматизированное решение. Для начала Макс собрал группу высокопрофессиональных математиков, которые провели тщательный анализ всех мошеннических транзакций. Затем, изучив результаты их работы, мы написали программу, способную автоматически опознавать и отменять фиктивные транзакции в реальном времени.
Тем не менее скоро стало ясно, что это решение не сможет работать само по себе: в течение часа или двух мошенники, осознав, что происходит, меняли свою тактику. Мы имели дело с врагом, умевшим быстро приспосабливаться к обстановке, – наше программное обеспечение не способно было адаптироваться вслед за ними. Меняя уловки, мошенники легко обводили вокруг пальца наш алгоритм автоматического слежения – но, как выяснилось, наших аналитиков-людей было не так-то легко обмануть. Макс со своими инженерами переписал программу, используя гибридный подход: компьютер отмечал наиболее подозрительные транзакции в пользовательском интерфейсе с качественным дизайном, а люди-операторы уже принимали окончательное решение о том, мошенническая она или нет. Мы назвали эту гибридную систему «Игорь» – в честь интернет-мошенника из России, похвалявшегося, что мы никогда не сможем справиться с ним. Благодаря ей в первом квартале 2002 года мы впервые получили прибыль по итогам квартала (а ведь еще годом ранее наши убытки составили 29,3 миллиона долларов за квартал!). ФБР попросило у нас разрешения использовать «Игоря» для раскрытия финансовых преступлений. А Макс напропалую хвастался тем, что сделался «Шерлоком Холмсом электронного преступного мира» – и это было действительно так.