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

Однако сегодня предоставлять Тому точные, актуальные фотографии практически любой части планеты было бы делом обычным и дешевым – несколько десятков долларов. Такие изображения используют хедж-фонды и сырьевые трейдеры, причем именно так, как предполагал мой босс. Например, чтобы понять покупательский спрос и в результате оценить, насколько хорошо идут дела в секторе розничной торговли, такие компании подсчитывают количество автомобилей на парковках торговых центров. Или анализируют тени, отбрасываемые нефтяными танкерами, чтобы оценить их загрузку и, следовательно, мировой спрос на нефть. Американская страховая компания Lemonade, прежде чем предложить полисы страхования жилья, по спутниковым снимкам оценивает риск лесных пожаров[79]79
  Azeem Azhar, “Disrupting the Insurance Industry with AI,” Exponential View with Azeem Azhar [podcast], August 14, 2019. https://hbr.org/podcast/2019/08/disrupting-the-insurance-industry-with-ai.


[Закрыть].

К концу 2018 года вокруг Земли вращалось около 2000 действующих спутников. По данным Союза обеспокоенных ученых, в 1991–2000 годах было запущено 118 спутников, около десяти в год – четыре пятых из них были коммерческими, в основном для связи (остальные правительственные или военные)[80]80
  Authors analysis of the UCS Satellite Database, December 8, 2005. https://www.ucsusa.org/resources/satellite-database.


[Закрыть]. В 2018 году было запущено 372 спутника, более чем в двадцать раз больше, чем в начале века.

Рост количества спутников нового поколения, как вы уже догадались, произошел благодаря стандартизации. Стандартные компоненты сделали спутники дешевле, а космос – доступнее. Они позволяют создавать спутники стандартных размеров, например маленькие низкоорбитальные, известные как CubeSats. Затем ракеты поднимают спутники стандартных размеров, что значительно снижает затраты на выход из атмосферы Земли[81]81
  Tereza Pultrova, “ArianeGroup Futurist Sees Smallsat Standardization as Key for Timely Launch,” SpaceNews, October 25, 2017. https://spacenews.com/arianegroup-futurist-sees-smallsat-standardization-as-key-for-timely-launch/.


[Закрыть].

В программном обеспечении стандартизация тоже стала обычным делом. Она привела к распространению компонентизации: многие стандартные задачи, которые мы ставим перед ПО, теперь доступны в виде готовых блоков кода. Современный разработчик программного обеспечения может потратить столько же времени на соединение таких предподготовленных компонентов, сколько и на написание чего-то нового. Новое мобильное приложение может включать десятки тысяч или больше строк кода, но разработчикам, пишущим приложения, нет нужды набирать эти строчки самим. Скорее они найдут стандартизированные компоненты, разработанные другими. Такая унификация означает, что компании могут использовать опыт разных отраслей: некто, разрабатывающий приложение, предназначенное для путешественников и помогающее им бронировать жилье, может воспользоваться компонентом календаря, изначально разработанным для приложения, планирующего деловые встречи.

Все это говорит об изменении характера технологического развития. Современные технологии чаще комбинируются и рекомбинируются. И этот процесс приводит к появлению очередных инноваций.

* * *

Лаура О’Салливан училась в выпускном классе колледжа Маунт-Мерси в Корке (Ирландия), когда решила разработать автоматизированную систему, способную выявлять аномалии в мазках из шейки матки. Годом раньше произошел скандал: результат такого теста у двухсот ирландок был отрицательным, а потом у них все-таки обнаружили рак. Лауре было всего 16 лет, когда она поставила перед собой цель решить эту проблему. Она знала о недавнем прорыве в области машинного зрения – способности компьютеров идентифицировать объекты или узоры на изображениях, о которой мы говорили в главе 1. Лаура подумала, что эту технологию можно использовать для выявления злокачественных образований на снимках мазков.

У Лауры был лишь начальный опыт программирования – пару каникул она провела в лагерях для программистов – и никакой формальной подготовки. «Я прошла несколько онлайн-курсов по машинному обучению и глубокому обучению на сайтах Coursera и Стэнфордского университета. Мне необходимо было понять основы», – рассказывала она мне. Лаура начала свой проект во время летних каникул, изучая, как строить и настраивать свёрточные нейронные сети, как находить и очищать данные. К счастью, датская больница Herlev выложила в открытый доступ данные мазков, которые девушка могла использовать.

Это было непросто. Набор данных был, говоря языком специалистов по обработке и анализу данных, несбалансированным. В нем было слишком много, предположительно, аномальных, потенциально раковых изображений и недостаточно здоровых. В реальном мире все было бы наоборот: у большинства женщин мазки показали бы, что женщины здоровы, и лишь у немногих, что женщины больны. Такая несбалансированность данных могла вызвать проблемы в системе Лауры.

Она нашла способ искусственно создать больше данных, представляющих здоровые образцы. Так получился бы надежный набор, который позволил бы алгоритмам эффективно обучаться. Техника, которую она использовала (генеративно-состязательные сети, или GAN), была весьма актуальной. Первые результаты с помощью GAN исследователь из Калифорнии Ян Гудфеллоу получил всего четыре года назад[82]82
  Ian J. Goodfellow et al., “Generative Adversarial Networks,” Cornell University Machine Learning Statistics, June 10, 2014. https://arxiv.org/abs/1406.2661.


[Закрыть]. Лаура смогла бесплатно загрузить код для работы GAN с сайта GitHub, на котором разработчики программного обеспечения сотрудничают и свободно делятся своими наработками. Все вычисления проводились на домашнем компьютере отца Лауры. У него было дополнение, которое Лауре очень нравилось, – два экрана: на одном она могла просматривать свой код, а на другом – руководства по вычислениям.

К декабрю 2018 года Лаура доработала свои результаты. Я встретился с ней в январе 2019 года во время финального этапа конкурса молодых ученых Ирландии – ее новая программа определяла аномалии на изображениях лучше любого врача. Неудивительно, что она получила приз.

Опыт Лауры – прекрасный пример третьей движущей силы экспоненциальных технологий: изобилия сетей. За последние пятьдесят лет появилось множество информационных и торговых сетей. Никогда еще не было так просто переслать денежные средства из одной части мира в другую. Никогда еще не было так просто переправить мем из Сантьяго в Сидней[83]83
  Until the Industrial Revolution, information traveled around the world at about one mph; this increased to around three to four mph in the 1800s. The arrival of the telegraph in the latter part of that century increased the speed of transmission by nearly one hundred times. The internet has made the spread of information essentially instantaneous. See Gregory Clark, A Farewell to Alms: A Brief Economic History of the World, The Princeton Economic History of the Western World (Princeton, NJ: Princeton University Press, 2007), pp. 306–307.


[Закрыть]. Никогда еще не было так просто перевезти часть электронного оборудования из Шэньчжэня в Стокгольм. И если уж на то пошло, никогда еще не было так просто за считаные недели распространить вирус из какого-то удаленного места в огромной стране по сотне других государств.

Сети изменили характер торговли, изобретений, науки, взаимоотношений, болезней, финансов, информации, угроз и многого другого. И что очень важно, эти потоки информации приводят к экспоненциальному развитию и распространению технологий.

Можно выделить несколько форм сетей, особенно важных для активизации экспоненциальных технологий, прежде всего информационные сети. Они развивались на протяжении десятилетий. В 1970-х годах, когда компьютеры стали более распространенными в академических кругах, их начали использовать для обмена результатами исследований. Примерно в то же время началось развитие интернета. К 1990 году к нему были подключены 300 тысяч компьютеров более чем в двенадцати странах, по большей части в университетах. Ученые вдруг смогли запросто пересылать друг другу работы по электронной почте. И они пересылали.

Оставался лишь шаг к созданию больших бесплатных академических баз данных. Молодой физик Пол Гинспарг сражался с потоком пересылаемых по электронной почте статей. Он придумал централизованную систему, в которую можно было бы загружать все препринты. Когда я впервые обратился к этой системе в середине 1992 года, она была размещена в Лос-Аламосской национальной лаборатории. Исследователи получали доступ к ней через программу Gopher – предшественницу WWW – по заманчивому интернет-адресу xxx.lanl.gov. Сегодня творение Гинспарга известно как arXiv (произносится «архив»; буква Х – это греческая «хи»). Оно произвело революцию в распространении научных знаний.

На arXiv стали доступными тысячи качественных научных работ, хотя и нерецензированных. Гинспарг и его сотрудники положили начало движению открытого доступа, цель которого – расширить доступ к научной мысли. Сегодня arXiv, начав свою деятельность в области физики высоких энергий, распространился на такие дисциплины, как астрофизика, компьютерные науки и математика. К 1994 году в arXiv было более 10 тысяч работ; в декабре 2019 года – 23 миллиона исследований по всем дисциплинам[84]84
  “ArXiv Usage Statistics,” Cornell University ArXiv. https://arxiv.org/help/stats.


[Закрыть]. Поскольку каждая из этих работ всегда была доступна на arXiv, прежде чем попасть в печатный журнал с его строгой экспертной оценкой, его прозвали «сервером препринтов».

Этот феномен не ограничивается физикой – преимущества препринтов оценили и в других областях. В 2003 году для биологов был запущен BioRxiv, а PsyArXiv для психологов и SocArXiv для социальных наук появились в 2016 году. В настоящее время над ускорением распространения академических знаний работают около пятидесяти сервисов препринтов[85]85
  Martin Rittman, “Research Preprints: Server List”. https://docs.google.com/spreadsheets/u/4/d/17RgfuQcGJHKSsSJwZZn0oiXAnimZu2sZsWp8Z6ZaYYo/edit#gid=0.


[Закрыть].

Серверы препринтов обладают такой мощностью, потому что стирают границы между академическими исследованиями. Они позволяют обычным людям бесплатно получать доступ к передовым идеям. А это расширяет круг тех, кто может участвовать в научном процессе. Правильность такого подхода стала особенно очевидна в пандемию коронавируса. Первая научная статья о вирусе была опубликована на сервере препринтов 24 января 2020 года. К ноябрю 2020 года на этих серверах и в других источниках с открытым доступом было выложено более 84 тысяч статей о COVID-19, при этом в различных дисциплинах[86]86
  “COVID-19 Primer.” https://covid19primer.com/.


[Закрыть]. И Лаура О’Салливан – еще один пример того, как сервер препринтов ускоряет распространение новых идей. Удивительно, что такая мощная концепция, как генеративно-состязательные сети, смогла менее чем за пять лет пройти путь от нерецензированного предварительного документа до школьного проекта на другом континенте.

Серверы препринтов – лишь один из примеров того, как новые информационные сети становятся инструментами быстро развивающегося сотрудничества. Интернет открывает возможность сотрудничества через тысячи, миллионы других сетей. GitHub позволяет 56 миллионам разработчиков программного обеспечения сотрудничать в рамках 60 миллионов различных программных проектов[87]87
  “The 2020 State of the Octoverse,” Github Inc. https://octoverse.github.com/.


[Закрыть]; Behance помогает дизайнерам работать над творческими проектами; блоги дают людям шанс писать об идеях и комментировать их; через Wikipedia любой может получить доступ к огромным массивам специализированной информации и внести в нее свой вклад. Социальные сети выполняют ту же функцию, что и частные чат-группы.

Эти информационные сети становятся катализаторами возникновения экспоненциальных технологий. Они продвигают ноу-хау, которые делают возможными прорывные технологии. Интернет распространяет идеи по всему миру среди миллионов пользователей, интересующихся теми или иными явлениями.

В то время как информационные сети помогают идеям распространяться по всему миру, транспортные контейнеры делают то же самое для физических товаров. В 1950-х годах такие продукты, как нефть и зерно, обычно перевозили в танкерах или сухогрузах; другие товары доставлялись в ящиках разного размера или в свободном состоянии. Погрузочно-разгрузочные работы выполнялись вручную. Это был трудоемкий, медленный и дорогостоящий процесс. Перемещение товаров из США в Европу или наоборот могло занимать три месяца, а стоимость транспортировки достигала 20 % стоимости груза.

Использование контейнеров изменило все. Первые морские контейнеры прибыли в порт Хьюстона на судне Ideal-X в апреле 1956 года. Длина их составляла 35 футов (10,668 м), ширина – 8 футов (около 2,5 м), высота – 8 футов. Здесь тоже сыграла свою роль стандартизация: к 1965 году Международная организация по стандартизации согласовала спецификацию для морских контейнеров (8 футов в ширину, 8,5 фута в высоту и 10, 20 или 40 футов в длину[88]88
  2,5 м в ширину, 2,6 м в высоту и 3, 6 или 12,2 м в длину. Прим. ред.


[Закрыть]). Контейнеры стало возможным выгружать в портах по всему миру и закатывать прямо на грузовики с плоской платформой. И первые суда с такими контейнерами отправились из США в марте 1966 года[89]89
  Marc Levinson, Outside the Box: How Globalization Changed from Moving Stuff to Spreading Ideas (Princeton, NJ: Princeton University Press, 2020), pp. 61–67.


[Закрыть].

На самом первом судне было 226 контейнеров. Через год по морскому пути между Оклендом на западном побережье США и заливом Камрань во Вьетнаме, где располагалась американская военная база, начал курсировать контейнеровоз, вмещающий 609 контейнеров. Такие суда становятся все больше и больше. Спущенный на воду в 2020 году крупнейший в мире контейнеровоз HMM Algeciras уже смог вместить 23 964 контейнера[90]90
  “HMM Algeciras: World’s Biggest Container Ship Arrives in Essex,” BBC News, June 14, 2020. https://www.bbc.com/news/uk-england-essex-53041733.


[Закрыть].

Последствия были потрясающими. С 1980 по 2015 год общая вместимость контейнеровозов во всем мире выросла в 25 раз. Это было частью долгосрочной тенденции – снижения стоимости ведения бизнеса в глобальном масштабе. В период с конца Второй мировой войны по 1980 год, когда контейнеровозы составляли менее десятой части тоннажа мирового грузового флота, стоимость морских перевозок снизилась в 2,5 раза. В последующие тридцать лет они составят три пятых от гораздо большего мирового грузового флота – и цены снова наполовину снизятся. С падением цен резко возросли объемы. С 2000 по 2018 год объем перевозок через контейнерные порты вырос более чем в 3 раза[91]91
  “Container Port Traffic (TEU: 20 Foot Equivalent Units),” World Bank Data. https://data.worldbank.org/indicator/IS.SHP.GOOD.TU.


[Закрыть].

Эти новые технологии морских перевозок в сочетании с интернетом, электронной коммерцией и компьютеризированными системами заказов делают логистику все более эффективной. Цепочка поставок «точно в срок» означает, что многое из того, что мы, возможно, купим через неделю, сейчас находится где-то в океане на грузовом судне. Такие огромные компании, как Apple, держат товары – или «товарно-материальные запасы в наличии» – на складе на срок до десяти дней. Компания знает, что через две недели продаст продукцию на миллионы долларов, но эта продукция еще не произведена. Компания может положиться на цифровую сеть интернета, чтобы принять заказ и скоординировать его, и на физическую сеть грузовиков и кораблей, чтобы удовлетворить весь прогнозируемый спрос.

Такие торговые сети способствуют непрестанному развитию и распространению новых технологий. Они позволяют товарам проникать на отдаленные рынки быстрее, чем когда-либо прежде. Новые продукты – новейшие модели телефонов и ноутбуков – могут появиться на всех мировых рынках в один и тот же день. Когда 29 июня 2007 года компания Apple представила свой первый iPhone, устройство продавалось в единственном магазине в Сан-Франциско. К моменту запуска одиннадцатой версии телефона 20 сентября 2019 года он был доставлен жаждущим покупателям в сотни разных городов более чем в тридцати странах мира.

Таким образом, эти сети и есть третий двигатель эпохи экспоненциального роста. По мере того как мир становится все более взаимосвязанным – информацией и транспортными путями, – технологиям все легче распространяться по нему со стремительной скоростью.

* * *

Сейчас мы уже можем понять, где находятся истоки новой волны экспоненциальных технологий. Ими движут три взаимно усиливающих друг друга фактора: преобразующая сила обучения на практике, растущее сочетание новых технологий и возникновение новых сетей информации и торговли.

Однако картина не будет полной, если мы не разберемся в экономическом и политическом контексте. Как вы могли заметить, ни одну из этих движущих сил нельзя объяснить без обращения к более широкому набору сдвигов в политике и экономике. В частности, к процессу глобализации. Наша непрекращающаяся способность учиться на практике основана на постоянно растущем международном спросе на товары. Стандартизация деталей, программного обеспечения и технологических протоколов отчасти обусловлена появлением глобальных институтов по стандартизации. Рост торговых сетей связан как с развитием новых рынков, так и с появлением новых технологий. Технологии, политика и экономика взаимосвязаны. Фактически мы можем проследить взаимное усиление экспоненциальных технологий и глобализации. Закон Мура был сформулирован в 1965 году, а первый международный контейнеровоз отплыл из Нью-Джерси в марте 1966 года.

Следовательно, чтобы понять истоки экспоненциальных изменений, нам необходимо заглянуть за пределы технологий. Когда ставшие отличительной чертой экспоненциальной эпохи технологии еще только зарождались и не успели по-настоящему заявить о себе, новая политическая ортодоксия входила в пору своего становления. По мнению историка экономики Биньямина Аппельбаума, именно в конце 1960-х – начале 1970-х годов экономисты в США начали «играть главную роль в формировании государственной политики»[92]92
  Binyamin Appelbaum, quoted in Azeem Azhar, “How Free-Market Economists Got It Wrong,” Exponential View, December 27, 2019. https://www.exponentialview.co/p/-how-free-market-economists-got-it.


[Закрыть]. До этого экономисты существовали на академической периферии и в недрах центральных банков. Но в 1970-х все изменилось.

Это хорошо известная история. Богатые страны подверглись токсичному сочетанию низкого экономического роста и высокой инфляции, известному как «стагфляция». Волны забастовок и топливных кризисов разъедали доверие к западным правительствам. Когда вера в правительство пробила новый минимум, избиратели и политики бросились искать другой способ ведения дел. Все было готово к возникновению новой экономической школы, знаменосцем которой стал профессор Чикагского университета Милтон Фридман.

Фридман верил, что рынки будут работать лучше, если государство перестанет стоять у них на пути. После окончания Второй мировой войны правительства западных стран приняли довольно интервенционистский подход к своей экономике. До 1979 года верхняя ставка подоходного налога, выплачиваемого на доходы от инвестиций, составляла 98 % в Великобритании и 70 % в США. В Великобритании во второй половине 1970-х годов базовая ставка налога составляла 33 %. А с высокими налогами пришло и ручное управление: национализация отраслей, жесткое регулирование и интервенционистская промышленная политика. Но сторонники Фридмана выступали за другой подход. Ослабив регулирование и снизив налоги, правительства могли высвободить силу рынка и вернуть высокий экономический рост и управляемую инфляцию. Эта дружественная рынку идеология нашла свое отражение в знаменитой доктрине Фридмана, согласно которой социальная ответственность корпораций и делового сектора заключается в увеличении прибыли, и не более того[93]93
  Milton Friedman, “A Friedman Doctrine – The Social Responsibility of Business Is to Increase Its Profits,” New York Times, September 13, 1970. https://www.nytimes.com/1970/09/13/archives/a-friedman-doctrine-the-social-responsibility-of-business-is-to.html.


[Закрыть].

Последствия потрясли все и вся. В 1976 году, когда Фридман получил Нобелевскую премию по экономике, Чикагский университет был, пожалуй, самым важным экономическим институтом в мире. Происходило массовое принятие власти рынков. После избрания Рональда Рейгана в США и Маргарет Тэтчер в Великобритании эти идеи нашли свое отражение в правительстве. Неожиданно акцент сместился с государства на рынок. В 1981 году сам Рейган произнес знаменитую фразу о том, что, по его мнению, «правительство – это проблема», а не решение. Обе администрации раздули костер либерализации рынка, устраняя предполагаемые препятствия для успеха бизнеса. Попутно они вызвали волну предпринимательской активности по обе стороны Атлантики, в результате чего появились новые рынки – от банковского дела до гостиничного бизнеса и технологий.

Большинство читателей уже знакомы с этой трансформацией. Многие пережили ее. Но мы редко останавливаемся на ее связи с технологиями, особенно с экспоненциальными, о которых шла речь в этой главе. Экономика свободного рынка способствовала глобализации. А глобализация помогла раскрутить экспоненциальную эпоху. Все это означает, что мы можем проследить начало эры экспоненциальных технологий не только до открытия закона Мура или создания основополагающего процессора Intel 4004 в 1971 году. Не менее важным оказалось появление новой политической ортодоксии. Свободный рыночный капитализм высвободил силу экспоненциальности в конце 1970-х.

Именно тогда были заложены основы перехода к экспоненциальной эпохе. Но для того чтобы она приобрела очертания, потребовалось время. Назвать реальную дату начала экспоненциальной эпохи сложно. Она не похожа на эпоху полетов (начало которой положили Орвилл и Уилбер Райт в Китти-Хок в 1903 году), или атомную эпоху (первый атомный реактор «Чикагская поленница – 1»[94]94
  Название дано за кустарную конструкцию в виде штабеля блоков. Прим. ред.


[Закрыть], 1942 год), или космическую (вывод на орбиту первого спутника Земли в 1957 году). Экспоненциальное изменение – это непрерывная плавная кривая, в ней нет резких скачков или не связанных друг с другом моментов. И как мы видели в главе 1, сначала изменения едва заметны, потом скорость увеличивается обманчиво медленно, и только затем все взлетает. В точке А на рис. 5 мир выглядит статичным. В точке Б все происходит обескураживающе быстро.

Рис. 5. Экспоненциальная эпоха. Мы находимся в точке А или в точке В?

Я считаю, что точка А на этом графике находится где-то между 1969 и 1971 годами, в период разработки интернета и микропроцессора. Даже тридцать лет спустя экспоненциальная технология все еще развивалась неспешно. Когда я в середине 1990-х годов создавал интернет-сервисы, офлайновые продукты оставались гораздо более важными, чем онлайновые. Конечно, некоторые гуру из Кремниевой долины уже рассмотрели потенциал. Но остальной мир его еще не видел: технологические изменения только зарождались, они еще не перевернули «реальный мир» с ног на голову. Сайт, который я создал для журнала Economist в 1996 году, привлекал лишь малую часть читательской аудитории печатного издания.

И вот в какой-то момент после 1990-х годов мы достигли точки Б. К 2020 году печатная версия журнала Economist насчитывала 900 тысяч читателей, а в Twitter у него было более 25 миллионов подписчиков[95]95
  Dominic Ponsford, “Economist Readership Analysed: Detailed Breakdown of Brand Reach for H1 2020,” Press Gazette, August 14, 2020. https://www.pressgazette.co.uk/economist-readership-brand-reach/.


[Закрыть]. На мой взгляд, переломный момент, когда экспоненциальные технологии начали действительно преобразовывать все вокруг, наступил во втором десятилетии XXI века. В 2010 году было продано 300 миллионов смартфонов, а к 2015-му их ежегодные продажи достигли 1,5 миллиарда. В 2014–2015 годах средняя мировая стоимость солнечной фотоэлектрической энергии опустилась ниже стоимости энергии, вырабатываемой при сжигании угля. Что касается бизнеса, то 2011 год стал первым за последние десятилетия, когда крупнейшей компанией мира оказалась не нефтяная компания: Apple опережала ExxonMobil в течение нескольких недель. Если не произойдет резкого изменения, то Exxon в последний раз считалась самой дорогой компанией в мире в 2013 году. К началу 2016-го в десятку крупнейших на планете входили шесть компаний, основанных на экспоненциально развивающихся цифровых технологиях, – Apple, Tencent, Alphabet, Microsoft, Amazon и Facebook.

Именно это я и называю экспоненциальной эпохой. Мы живем не просто во времена экспоненциальных технологий, а в период, когда эти технологии и их влияние стали определяющей силой в нашем обществе. Социальные преобразования происходили благодаря возможностям новых технологий и в предыдущие эпохи. Но в последние годы эти технологии развиваются беспрецедентными темпами – более чем на 10 % в год. По мере совершенствования они комбинируются и рекомбинируются, создавая все новые и новые возможности. Они проникают во все сферы нашей жизни, перестраивая наш подход к бизнесу, работе, политике и меняя даже наше представление о себе.

Однако революционная сила экспоненциальной эпохи состоит не только в самих изменениях. Она заключается в том, как люди реагируют на них. Именно об этой реакции человека на экспоненциальную эпоху мы далее и поговорим.