Читаем Воспитание машин. Новая история разума полностью

Труд тоже товар, который востребован на рынке, как и всякий другой. В индустриальном обществе работник является частью гигантского конвейера и должен, как и другие его части, соответствовать определенным профессиональным стандартам. Любые, пусть даже уникальные, способности за рамками стандартов воспринимаются как нежелательные отклонения. Соответственно множество талантов, не нашедших себе применения, в индустриальном обществе пропадают. Однако они могут обрести свое место в мире платформ, обслуживая бесконечно разнообразный спрос. Так, на платформе App Store независимые разработчики предлагают ее пользователям более 1 млн приложений для iOS, генерируя $50 млрд выручки в год. Таким образом, платформы организуют и обслуживают «длинный хвост» пользовательских предпочтений, с одной стороны, и «длинный хвост» производителей – с другой.

Наконец, last but not least, с развитием искусственного интеллекта массовое конвейерное производство будет сменяться гибкими производственными системами, каждая со своим собственным интеллектом. Совокупный интеллект человечества станет расширяться за счет бесчисленных программных агентов и роботов, каждый из которых будет обладать сверхчеловеческими способностями в сфере своих компетенций. Иными словами, начнет происходить повышение степени разделения труда. Таким образом, объем знаний и соответственно количество и качество управленческих решений в экономике будет возрастать. Это приведет к снижению издержек, более экономному расходованию ресурсов и, следовательно, к увеличению общего объема товаров и услуг при тех же энергозатратах. Если индустриальный уклад повысил энергетическую мощь цивилизации, то цифровой уклад повысит ее интеллектуальную мощь и, как следствие, энергоэффективность экономики. Каждый джоуль будет контролироваться и расходоваться с максимальной эффективностью, предотвращая тем самым надвигающийся глобальный экологический кризис. Сегодняшний повсеместный тренд на энергоэффективность – один из признаков перехода к новому укладу.

Цифровые платформы – это типовые ячейки новой цифровой экономики, приходящие на смену транснациональным компаниям индустриальной эпохи. Ведущие цифровые платформы быстро превращаются в «естественные монополии» благодаря известному сетевому эффекту, характерному для любых сервисов, основанных на машинном обучении. А именно: чем больше у сервиса пользователей, тем больше у него данных и тем выше его качество, что еще больше увеличивает количество его пользователей, и т. д. Возникает положительная обратная связь, приводящая к появлению лидера данного сегмента и его экспоненциальному росту. Именно за счет этого эффекта не так давно возникшие цифровые платформы превратились в крупнейшие глобальные компании, некоторые из которых перешагнули рубеж капитализации в $1 трлн.

Первые цифровые платформы: интеллект из больших данных

Цифровые платформы использовали машинное обучение с момента своего возникновения во времена «бума доткомов». Так, появившийся в 1998 году Google мгновенно завоевал популярность пользователей качеством своего поиска, основанного на алгоритме рейтингования всех страниц интернета с помощью анализа гигантского графа ссылок между ними. Это позволяло Google выводить на первую страницу наиболее авторитетные источники информации по любому вопросу, чего не могли предложить остальные поисковики, работающие лишь по ключевым словам. Так машинное обучение помогло Google объединить в своем индексе предметные знания всех производителей контента в интернете – через ссылки на авторитетные источники в html-страницах.

Для эффективного использования своего гигантского поискового индекса Google внедрил инновационную технологию массовой распределенной обработки данных (Map Reduce), создав первый поисковый суперкомпьютер, распределенный по нескольким дата-центрам. Но своим главным успехом Google обязан другой инновации – AdWords, превратившей его в цифровую платформу для рекламного бизнеса. С ее помощью Google предоставил доступ к глобальной аудитории мелким рекламодателям, вплоть до индивидуальных предпринимателей. Он сформировал и обслуживает «длинный хвост» рекламного рынка, тем самым увеличивая его объем на $135 млрд в год (¼ мирового рынка рекламы)[62]. Масштабирование сервиса достигается за счет использования предметных знаний самих рекламодателей: аукционный алгоритм автоматически отбирает наиболее интересные для аудитории объявления и определяет их справедливую цену.

Таким образом Google сформировал новую, гораздо более эффективную, чем средства массовой информации, инфраструктуру рекламного рынка, одновременно и снизив издержки, и увеличив емкость рынка. И все за счет алгоритмов обработки больших данных. Выручка на одного работника в Google составляет $1,4 млн – в 7 раз выше, чем в среднем по США. Всю основную работу делают алгоритмы.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Цивилизационные паттерны и исторические процессы
Цивилизационные паттерны и исторические процессы

Йохан Арнасон (р. 1940) – ведущий теоретик современной исторической социологии и один из основоположников цивилизационного анализа как социологической парадигмы. Находясь в продуктивном диалоге со Ш. Эйзенштадтом, разработавшим концепцию множественных модерностей, Арнасон развивает так называемый реляционный подход к исследованию цивилизаций. Одна из ключевых его особенностей – акцент на способности цивилизаций к взаимному обучению и заимствованию тех или иных культурных черт. При этом процесс развития цивилизации, по мнению автора, не всегда ограничен предсказуемым сценарием – его направление может изменяться под влиянием креативности социального действия и случайных событий. Характеризуя взаимоотношения различных цивилизаций с Западом, исследователь выделяет взаимодействие традиций, разнообразных путей модернизации и альтернативных форм модерности. Анализируя эволюцию российского общества, он показывает, как складывалась установка на «отрицание западной модерности с претензиями на то, чтобы превзойти ее». В представленный сборник работ Арнасона входят тексты, в которых он, с одной стороны, описывает основные положения своей теории, а с другой – демонстрирует возможности ее применения, в частности исследуя советскую модель. Эти труды значимы не только для осмысления исторических изменений в домодерных и модерных цивилизациях, но и для понимания социальных трансформаций в сегодняшнем мире.

Йохан Арнасон

Обществознание, социология
Живым голосом. Зачем в цифровую эру говорить и слушать
Живым голосом. Зачем в цифровую эру говорить и слушать

Сегодня мы постоянно обмениваемся сообщениями, размещаем посты в социальных сетях, переписываемся в чатах и не замечаем, как экраны наших электронных устройств разъединяют нас с близкими. Даже во время семейных обедов мы постоянно проверяем мессенджеры. Стремясь быть многозадачным, современный человек утрачивает самое главное – умение говорить и слушать. Можно ли это изменить, не отказываясь от достижений цифровых технологий? В книге "Живым голосом. Зачем в цифровую эру говорить и слушать" профессор Массачусетского технологического института Шерри Тёркл увлекательно и просто рассказывает о том, как интернет-общение влияет на наши социальные навыки, и предлагает вместе подумать, как нам с этим быть.В формате PDF A4 сохранён издательский дизайн.

Шерри Тёркл

Обществознание, социология