Текст книги "Управляя компаниями будущего. Мышление полного спектра для развития бизнеса"

Глава 4. Фильтры для обеспечения ясного видения ситуации. Борьба с недоверием

В 2018 году SoapAI – стартап Кремниевой долины – разработал один из первых цифровых фильтров, предназначенных для того, чтобы помочь молодым людям разобраться в переизбытке информации и определить, какие новости представляют собой фейк, а какие нет. Независимо от того, добьется компания коммерческого успеха или нет, я надеюсь, что ее разработка – первая ласточка в создании целого ряда подобных фильтров в следующем десятилетии. Далее в этой главе я расскажу подробнее о SoapAI – одном из пионеров в этой области.

Подобного рода системы помогут людям лучше понимать приближающееся будущее. Мне кажется, фильтры ясности должны быть высококонкурентным пространством, развивающимся благодаря технологическим инструментам, которые известны уже довольно давно (как, например, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение), но только со временем получают практическое и масштабируемое применение.

Термин «фильтр ясности», возможно, вам незнаком, но само понятие фильтрации информации для того, чтобы донести ее в понятном виде, далеко не ново. Своеобразными фильтрами были деревенские старейшины, а также шаманы, священники и другие авторитеты, которым люди доверяли и которые помогали остальным понимать события и явления окружающего мира. В наши дни роль фильтра часто выполняет личный врач, который помогает справиться с болезнями и принять решение в пользу здорового образа жизни.

Функции фильтров, обеспечивающих достоверной информацией, выполняют люди, создающие смыслы.

Например, одним из таких людей был Мартин Лютер Кинг – младший[60]60
  Мартин Лютер Кинг – младший (1929–1968) – американский баптистский проповедник и общественный деятель, получивший известность как лидер движения за гражданские права чернокожих в США с 1954 года до своей смерти в 1968 году. Лауреат Нобелевской премии мира (1964) за борьбу с расовым неравенством через ненасильственное сопротивление. Прим. ред.


[Закрыть]. Я посещал ту же Духовную семинарию Крозера, что и доктор Кинг. Я учился в ней как раз тогда, когда он был убит. Это событие стало настоящим потрясением для сообщества. Семинария отреагировала введением нового учебного курса, посвященного жизни и мировоззрению Мартина Лютера Кинга. Программа курса предусматривала воссоздание тех интеллектуальных течений, которые оказали наибольшее влияние на доктора Кинга, когда он сам учился в семинарии[61]61
  Эти влияния кратко обобщаются в недавно вышедшей книге: Patrick Parr, The Seminarian: Martin Luther King Jr. Comes of Age (Chicago: Lawrence Hill Books, 2018).


[Закрыть], курс читал один из его бывших преподавателей по христианской этике Кеннет Ли Смит. Я тоже учился у профессора Смита.

Из этого курса я узнал в подробностях, как Мартин Лютер стремился к ясности в понимании реальной ситуации и старался донести эти знания до людей. Свою известность он получил как борец за гражданские права, но из курса, который читал профессор Смит, я узнал, что на самом деле доктора Кинга больше всего занимал вопрос социальной справедливости. Во времена Кинга понятие социальной справедливости охватывало разные вопросы – от бедности до экологии (первый День Земли отмечался в 1970 году, всего через два года после его смерти), от противодействия войне во Вьетнаме и тревоги по поводу трудовых ресурсов до положения с соблюдением гражданских прав. Тэвис Смайли ярко пишет о том, как ближайшие соратники Мартина Лютера Кинга безжалостно давили на него, особенно в последний год жизни, убеждая сосредоточить усилия только на защите гражданских прав и не заниматься другими вопросами борьбы за социальную справедливость, которые они считали факторами, отвлекающими от главной цели[62]62
  Tavis Smiley, with David Ritz, Death of a King: The Real Story of Dr. Martin Luther King Jr.’s Final Year (New York: Little, Brown, and Company, 2014).


[Закрыть]. Однако доктор Кинг обладал нестандартным мышлением и видел весь спектр проблем в совокупности, из которой невозможно вычленить отдельные категории, рамки или ярлыки. Он видел всю картину социальной несправедливости.

Доктор Кинг был и остается своего рода фильтром, обеспечивающим ясность видения общей картины, для многих людей, в том числе и для меня. На чернокожих американцев навешивали ярлыки и подвергали их дискриминации, но, по его мнению, это было только частью общей картины несправедливости в обществе. Подобно Питеру Друкеру, о котором я рассказывал в главе 1, Мартин Лютер Кинг – младший обладал мышлением полного спектра еще до того, как стали доступными цифровые инструменты, которые могли бы ему помочь.

КТО СЕГОДНЯ ВЫСТУПАЕТ В РОЛИ ФИЛЬТРОВ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИХ ЯСНОСТЬ

На собрании в честь пятидесятилетия Института будущего колумнист Томас Фридман выступил с речью о будущем такого понятия, как доверие. Мероприятие состоялось в Музее компьютерной истории 27 сентября 2018 года. Он говорил о своем подходе к работе журналиста в современном турбулентном мире:

Я стараюсь мыслить, не признавая никаких рамок, а не просто нестандартно. Как иначе можно осветить с разных точек зрения большое количество событий, которые происходят в разных местах и в разное время?

Многие мыслят в рамках устоявшихся стереотипов, некоторые – вопреки ограничивающим рамкам. Есть те, кто использует рамки в качестве временных подпорок при разработке новых идей, пока не наступит более ясное их понимание. Но очень немногие мыслят безо всяких шаблонов, чтобы отчетливо представлять полный спектр возможностей. Жесткие ограничительные рамки, в которые мы загоняем людей, будут постепенно раздвигаться по мере обогащения инструментария и совершенствования навыков мышления полного спектра.

На визитной карточке Фридмана как сотрудника The New York Times написано: «Колумнист, освещающий вопросы смирения, достоинства, доверия, лидерства, ответственности и развития». Эти слова провоцируют людей, с которыми он встречается впервые, на разговор, не связанный никакими стереотипами. Фридман помогает читателям разобраться в текущих событиях и понять, какие силы будущего возникают на наших глазах, не загоняя дискуссию в четко очерченные рамки. Мне нравится в произведениях Тома Фридмана то, что он активирует нашу способность использовать мышление полного спектра, не навязывая, как или что нам думать.

Еще один пример человека, выступающего в роли фильтра, обеспечивающего ясность, – это Айра Флатоу, автор программы Science Friday на Общественном радио. Как-то в пятницу утром, когда писал эту книгу, я услышал, как он берет интервью у Марка Медовника, автора книги «Жидкости. Прекрасные и опасные субстанции, протекающие по нашей жизни»[63]63
  Издана на русском языке: Медовник М. Жидкости. Прекрасные и опасные субстанции, протекающие по нашей жизни. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017. Прим. ред.


[Закрыть].

С жидкостями мы сталкиваемся повсюду, но, слушая интервью, я понял, что в моем представлении понятие жидкости сводится к очень узкой категории. На самом же деле жидкости – это целый спектр, даже спектры, всевозможных текучих веществ. Например, я не знал, что арахисовая паста – это жидкость и ее нельзя проносить в самолет. Еще я не знал, что жидкое мыло – довольно неоднозначная концепция продукта, поскольку большая часть мыла тратится впустую и утекает в канализацию вместе с избыточным количеством воды. Жидкости – это нечто гораздо большее, чем то, чем они кажутся. Теперь я воспринимаю их как некий спектр возможных вариантов. Повседневная жизнь жидкостей предстает в совершенно ином свете, если смотреть на них сквозь призму мышления полного спектра.

Шоу Science Friday – достойный подражания пример того, как можно обучать большие группы людей мышлению полного спектра. Вот как авторы передачи объясняют свою задачу:

На протяжении 25 лет мы знакомим радиослушателей с ведущими учеными и напоминаем о том, как интересно узнавать что-то новое. Но мы не просто радиошоу. Мы производим высококачественные цифровые видео, оригинальные статьи для сайтов и образовательные ресурсы для преподавателей и лиц, занимающихся неформальным просвещением. Мы любим говорить, что наша программа – развлечение для мозга любознательных людей[64]64
  Айра Флатоу в радиошоу «Научная пятница». WNYC Studios, https://www.sciencefriday.com/about/: «Все наши программы производятся независимо в рамках инициативы “Научная пятница” – некоммерческой организации, занимающейся пропагандой информации о науке и научных исследованиях среди населения. Компания WNYC Studios – дистрибьютор нашего радиошоу, которое вы можете слушать на волнах общественных радиостанций во всех уголках США».


[Закрыть].

Я уверен, что у каждого, кто читает эту книгу, есть любимый автор, колумнист, подкаст или какой-то другой источник, помогающий в создании смысла, который служит фильтром информации и которому вы доверяете. В будущем мы все так же будем доверять таким людям, как Том Фридман и Айра Флатоу, но в нашем распоряжении появятся и технологичные инструменты и средства коммуникации, которые станут намного более мощными фильтрами, обеспечивающими ясное видение настоящего и будущего. Однако при этом каждому из нас нужно разобраться с собственными предубеждениями и зашоренностью. Фильтры ясности могут поколебать наши устоявшиеся представления, они же могут заставить нас видеть только те вещи, в которых мы были заранее убеждены.

Где найти ясность в будущем, полном хаоса и потрясений? Как избежать беспричинной уверенности в собственной правоте и ошибочной категоризации? Как ограничить самоуверенность и развить ясность видения настоящего и будущего? Как новые цифровые инструменты могут помочь лучше фильтровать информацию, чтобы обеспечить ясность?

ФОРМИРОВАНИЕ НОВЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЯСНОСТИ

Я футуролог, а не специалист в области технологий[65]65
  Большую часть своей карьеры я посвятил социологии, работая с людьми, обладающими гораздо более глубокими познаниями в сфере технологий, чем я. Собирая материал для этой главы, я обращался к своим коллегам, и особенно много полезного я почерпнул из разговоров с Джереми Киршбаумом, Алексом Вото, Джамайсом Кашио и Тоши Ху. Кроме того, я нашел несколько недавно изданных книг, которые очень помогли мне в попытках раскрыть характер изменений, типичных для будущего: Kai-Fu Lee, AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order; Thomas W. Malone, Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together; and Andrew McAfee and Erik Brynjolfsson, Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future.


[Закрыть]. Я мыслю в терминах будущего времени и пытаюсь выявить зарождающиеся мощные волны перемен. На собственном длительном опыте прогнозирования я убедился, что в большинстве случаев, прежде чем какое-либо крупное изменение выстрелит, приходится ждать 30–50 лет. Вокруг нас практически не происходит ничего абсолютно нового. Практически все, что мы наблюдаем сейчас, было опробовано и не оправдало ожиданий много лет назад, особенно в сфере технологий. Не нужно задавать вопрос «что нового?», поскольку, если это действительно что-то новое, скорее всего, оно не дойдет до практического воплощения в ближайшее десятилетие. Есть смысл задать вопрос: «Что готово выстрелить?» И именно на нем мы сосредоточимся в этой главе.

В следующие десять лет поднимется новая волна развития цифровых фильтров, необходимых, чтобы справиться с тугим клубком из токсичной дезинформации и ложной уверенности. Люди будут нуждаться в надежных средствах, которые помогут увидеть хоть какой-то смысл в том, что происходит вокруг, даже если там нет никакого особого смысла. Фильтры, обеспечивающие ясность в восприятии происходящего, вооружат нас мощными ресурсами, способными уменьшить степень всеобщего недоверия и, может быть, даже повысить уровень доверия. Они помогут провести границу между ясностью и чрезмерной уверенностью.

Вот несколько главных отличий.

• Ясность проявляется в создании историй (Мартин Лютер Кинг был замечательным рассказчиком). Уверенность проявляется в составлении правил.

• Ясность предполагает интерес к другим точкам зрения (доктор Кинг интересовался всеми аспектами социальной справедливости). Уверенность мало совместима с любознательностью.

• Ясность предполагает понимание того, что вы многого не знаете (доктор Кинг был одновременно и сильным, и скромным). Уверенность исключает понимание того, что вы чего-то не знаете, и не предполагает никакого желания учиться.

Новые фильтры для обеспечения ясности не станут абсолютно новыми разработками. Скорее всего, это будет совокупность технологий и инструментов, которые были опробованы в той или иной форме раньше. Что окажется действительно новым, так это увеличение вычислительной мощности (производительности) компьютеров, снижение стоимости и растущая простота использования новых технологий людьми без специального образования и далекими от техники.

Новые фильтры откроют более широкие возможности выбора как для добра, так и для зла. Я оптимистично смотрю на вещи и надеюсь, что люди будут использовать новые инструменты более ответственно. Мы должны направить наши усилия на поиск креативных путей использования новых инструментов в благих целях. Нужно понимать, что технологии сами по себе ни зло, ни благо.

Я познакомился с Кай-Фу Ли, когда он был молодым гением-технарем, правой рукой Джона Скалли, занимавшего в то время пост СEO Apple. Теперь Ли считается ведущим экспертом по перспективам развития и использования ИИ. В своей книге о будущем ИИ он размышляет об открывшейся ему истине, и я вполне разделяю его мнение:

В том, что касается понимания будущего ИИ, все мы уподобляемся детям детсадовского возраста. У нас полно вопросов, на которые нет ответов, мы пытаемся заглянуть в будущее со смесью детского любопытства и взрослой озабоченности[66]66
  Kai-Fu Lee, AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order (Boston: Houghton Miffln Harcourt, 2018).


[Закрыть].

В своей книге Groupware («Групповое программное обеспечение»)[67]67
  Robert Johansen, Groupware: Computer Support for Business Teams (New York: The Free Press, 1988).


[Закрыть], вышедшей в 1988 году, я выделил 17 подходов к коллективной работе с использованием компьютеров, которые показывали, как компьютеры могли бы обеспечивать взаимодействие между членами проектной группы, включая систему поддержки принятия групповых решений, управление проектами, создание презентаций, программы для фильтрации текста, структурирование деловых переговоров, групповые авторские разработки и средства связи, используемые для проведения совещаний рабочей группы. Сейчас уже никто не говорит о «групповом программном обеспечении», поскольку компьютерная поддержка для бизнес-команд стала неотъемлемой частью структуры и процесса коллективной работы. Термин «групповое программное обеспечение» сыграл свою роль в выявлении и оценке нарождающейся потребности и набора инструментов, которые могли бы эту потребность удовлетворить.

Теперь, в 2020 году, мы видим аналогичный пример в виде концепции так называемых фильтров ясности, развитие которой будет следовать тем же закономерностям, что и концепция группового программного обеспечения в 1988 году. Термин «фильтры ясности», может быть, и не приживется, как не прижился термин «групповое программное обеспечение». Однако в хаотичном мире настоящего и будущего растет потребность в фильтрах, обеспечивающих ясность понимания того, что происходит вокруг, и в то же время повышается степень доступности новых инструментов, которые в этом помогут.

Стартап SoapAI, о котором я упоминал в начале этой главы, собирает информацию из великого множества самых разных источников, включая сюжеты и эхо-камеры новостных радио– и телепередач, политические концепции, научные исследования и обсуждения в социальных сетях. Используя ИИ и технологию машинного обучения, компания отыскивает верифицированные источники и отбирает наиболее достоверную информацию для пользователей. Проблема в том, как верифицировать информацию, кто будет этим заниматься и на основе каких критериев. И не станет ли этот процесс уязвимым для хакерских атак?

Благодаря технологии машинного обучения компания SoapAI имеет невероятный масштаб охвата. Аналитика больших данных и визуализация предоставляют доселе невиданные возможности для создания смыслов. Игровое взаимодействие существенно облегчает использование этой платформы.

В приложениях на платформе SoapAI персонализированная обзорная информация по наиболее актуальным и популярным темам и вопросам представлена посредством элегантного интерфейса из всплывающих пузырей, а не списков. Пузыри на экране можно сортировать и перегруппировывать и создавать целые кластеры на основе тех или иных интересов, ценностей и приоритетов пользователя.

Программное обеспечение SoapAI находится в постоянном поиске закономерностей в потоке новостей, открыто бросает вызов общепринятым категориям и выходит за их рамки. Оно отыскивает новые связи и новые способы мышления в широком диапазоне возможностей.

Компания SoapAI – один из первых представителей нового поколения фильтров, обеспечивающих ясность, и я надеюсь, что она будет быстро развиваться. SoapAI ориентирована на молодых людей, которых нужно научить более осмысленно воспринимать поток информации и отсеивать ненужное. При традиционных средствах массовой информации многие формировали свое мнение о том, что происходит вокруг, на основе материалов печатных изданий, которым доверяли. Сейчас, в век распространения токсичной фейковой информации, трудно понять, кому можно доверять. Взаимное недоверие приняло угрожающие масштабы.

SoapAI проводит предварительный отбор среди тысяч источников информации – это могут быть ученые, руководители разных уровней, политики и знаменитости, – по самым обсуждаемым темам и вопросам. Информация группируется в информационных пузырях, которые помогают пользователям отсеять лишнее в процессе поиска контента, необходимого для создания ясной картины. Пользователи получают возможность увидеть закономерности и сформулировать информированное мнение, опираясь на знание, составленное из разнообразных мнений и идей, которые были верифицированы на основе четких критериев.

SoapAI помогает пользователям уточнить и сделать более ясной их собственную точку зрения, используя многочисленные – и порой противоречивые – источники информации. Платформа создает разнообразный контекст, тем самым стимулируя и развивая контекстное мышление. Она позволяет видеть картину происходящего за рамками повседневного, ежечасного новостного безумия, захлестнувшего кабельные каналы. SoapAI фокусируется на поиске и отборе заслуживающих доверия источников, отсеивании избыточной информации и очищении (отсюда и использование информационных пузырей) своей обширной базы данных, поступающих из многочисленных источников. Эта платформа напоминает гениального аналитика, который никогда не спит. В отличие от большинства современных средств массовой информации, которые начинают удалять фейковые новости после того, как те уже всплыли в информационном пространстве, SoapAI проводит фильтрацию предварительно отобранных источников, прежде чем принять вводимые данные.

Такие фильтры обеспечения ясности, как SoapAI, помогут пользователям развить способность смотреть на вещи с разных точек зрения. Они будут побуждать к формированию контекстного мышления на основе информационных пузырей, состоящих из обсуждений, актуальных вопросов и сюжетов.

НЕЙРОБИОЛОГИЧЕСКАЯ ОСНОВА ПРОТИВОПОСТАВЛЕНИЯ «ЯСНОСТЬ – УВЕРЕННОСТЬ»

Ясность видения – способность разглядеть за беспорядком и противоречиями будущее, которое еще не видят другие. Лидеры должны ясно представлять, в каком направлении и к какой цели идти, но проявлять большую гибкость в отношении того, какими путями достичь поставленной цели[68]68
  Ясность – один из десяти будущих навыков лидера, о которых я писал в книге Leaders Make the Future. Ясность – также важный компонент новой грамотности лидера, который в книге «Новые навыки лидера» я называю умением оглядываться в прошлое из будущего, но действовать в настоящем.


[Закрыть]. В хаосе настоящего существует много дилемм – проблем, которые невозможно решить и которые никуда не исчезнут, но нам необходимо попытаться разобраться в них и действовать в любом случае, даже не имея всей полноты информации, в условиях ограниченной видимости. Лидер должен обладать умением принять решение в нужный момент – без излишней поспешности (классическая ошибка решателя проблем или истинно верующего), но и не запаздывая с решением (классическая ошибка ученого-теоретика)[69]69
  Bob Johansen, Leaders Make the Future, pages 56–74.


[Закрыть]. Лидеры должны быть образцом ясности. В том неопределенном будущем, которое нас ожидает, люди станут буквально жаждать ясности.

Между ясностью и уверенностью в своей правоте существует большая разница. Нейробиолог Роберт Бертон объясняет, как наш мозг, стремясь к состоянию уверенности, часто нас обманывает:

Вопреки тем ощущениям, которые дает нам уверенность, это чувство появляется в результате не осознанного выбора, даже не мыслительного процесса. Чувство уверенности и аналогичные состояния, выражающие наше ощущение «мы точно знаем, что это такое», возникают в результате непроизвольных процессов в мозге, которые, подобно чувствам любви и гнева, развиваются независимо от разума[70]70
  Robert Burton, On Being Certain: Believing You Are Right, Even If You’re Not (New York: St. Martin’s, 2008).


[Закрыть].

Постепенно мы начинаем понимать нейробиологическую основу различий между ясностью и уверенностью. Замечательная работа Бертона напоминает мне о социологической концепции предвзятости подтверждения, суть которой состоит в том, что упорно цепляться за сложившиеся убеждения легче, чем воспринимать новые. Легче верить, что новый опыт вполне соответствует тому, что вы уже переживали в прошлом и что вам хорошо знакомо, чем воспринимать его как нечто новое или отличное от привычных представлений. Современная когнитивистика и нейронаука используют концепцию «предвзятости подтверждения только собственного мнения» для объяснения феномена того, что люди начинают верить во что-то лишь потому, что в это верят другие участники их социальной группы, даже если это неправда.

Многие обладают уверенностью, но мало кто – ясностью. Категоризация – одна из форм уверенности, исключающая сомнения в ее правомерности. Противоположность ясности не хаос, а уверенность.

Ясность имеет размытые контуры. Мой коллега Джамайс Кашио рассматривает стремление к ясности видения будущего как «достаточно хороший» способ мышления, подходящий для решения собственных задач, когда нет необходимости добиваться особой точности – или, может быть, такая точность вообще недостижима. Ясность – более размытое понятие, чем уверенность, и в этом нет ничего страшного.

Новые фильтры ясности снизят степень размытости, и они уже почти у нас в руках. Для отсеивания токсичной ложной информации потребуются мощные фильтры, и они начинают появляться уже сейчас. Новые технологии и медиаинструменты способствуют активизации и развитию более надежных форм мышления полного спектра, и это позволит лучше понимать, что нас ожидает в будущем, извлекать соответствующие выводы, принимать более эффективные решения в настоящем.

Современные инструменты часто загоняют нас в категории, которые мы не выбирали. Методы маркетинга и рекламы разделяют нас на группы таким образом, чтобы компаниям было легче продавать нам свою продукцию. Социальные сети вовлекают нас в группы по интересам, которые категоризируют и фильтруют информацию для нашего удобства. Современные средства коммуникации дают нам возможность слышать только тех людей, с которыми мы заранее согласны. Технология двоичных вычислений, лежащая в их основе, предполагает, что в конечном счете все должно быть сведено к нулю или единице. Однако в будущем бинарный выбор уступит место возможности выбора из целого спектра вариантов.

ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ЯСНОСТИ

Инновационные инструменты помогут нам разобраться в окружающем хаосе. Разрабатываемые фильтры ясности позволят мыслить в разных диапазонах возможностей и избегать преждевременной категоризации с помощью креативного использования:

• общедоступных датчиков,

• визуализации закономерностей,

• игрового взаимодействия,

• средств создания смыслов.

В мире, где общедоступные дешевые датчики используются повсеместно, состояние нашего организма и лекарства, которые мы принимаем, будут отслеживаться непрерывно в онлайн-режиме. Сейчас система медицинского обслуживания функционирует «извне внутрь»: люди, которых мы называем медицинскими работниками, осматривают нас, колют, тыкают какими-то устройствами, берут анализы. Через десять лет уход за здоровьем (сейчас это скорее уход за больными) будет осуществляться на основе информации, поступающей изнутри нашего организма и интерпретируемой медицинским работником. В лечении диабета уже можно видеть некоторые намеки на возможности инновационного подхода.

Визуализация данных, полученных с помощью датчиков, поможет нам увидеть скрытые взаимосвязи между нашим состоянием и моделью здорового образа жизни, что позволит принимать более эффективные решения. Большие данные бесполезны, если не развита аналитика этих данных, позволяющая понять, что происходит. Инновационный подход к сбору и анализу больших данных был нацелен на увеличение вычислительных мощностей для широкомасштабного сбора информации. В настоящее время организации собирают больше данных, чем смогут когда-либо использовать. Эти данные подвергаются риску хакерских атак и ненадлежащего или неправомерного использования, что подрывает доверие к самому процессу сбора данных в целом и к компаниям, вовлеченным в этот процесс.

Визуализация позволит нам проникать внутрь сложных наборов данных, а не полагаться на статистику и нормальные кривые, делая обобщения и извлекая смысл из данных, полученных из вторых или третьих рук. Мы сможем понимать, что с нами происходит, исходя из ощущений нашего организма, а не только производя некие умозаключения. Компьютеризация станет способом создания иммерсивной обучающей среды, благодаря которой можно будет полностью погрузиться в процесс приобретения знаний. Со временем эти технологии будут включать хептику[71]71
  Хептика (haptics) – человеко-машинная коммуникация, основанная на сенсорике. Оперативно корректируемый аватар-манипулятор, который передает звук, изображение и осязание к удаленно расположенным пользователям. Прим. ред.


[Закрыть] – возможность осязать информацию. Ближе всего к этим технологиям подошли современные видеоигры в виртуальной реальности, и дети получают опыт их использования раньше взрослых.

Технологии, которые мы сейчас называем видеоиграми и сторителлингом, будут трансформироваться в разные формы эмоционально нагруженных средств коммуникации, которые в итоге станут помогать нам лучше ориентироваться в окружающем мире. (Более подробно об этом говорится в главе 9.) Нейронаука позволит понять, как работает наш мозг, как он систематизирует опыт и переживания. В ближайшее десятилетие нейронаука приобретет практический характер, помогая нам учиться фильтровать информацию и составлять ясное представление о реальной жизни.

Это будет не просто инновационная технология, а креативное сочетание технологий и новых навыков, которые легче всего даются цифровым аборигенам. (Более подробно об этом рассказывается в главе 6.) Как результат такого слияния возникнет масса эффективных способов, которые помогут людям ориентироваться в информационном потоке, отсеивать ложную информацию, дезинформацию и не использовать категоризацию других людей в качестве оружия.

Я не утверждаю, что выбор между ясностью и уверенностью должен быть однозначным или что он дается легко. В поисках ясности мы будем сталкиваться с множеством тех же когнитивных искажений, которые заложены в неподтвержденной уверенности. Например, будут ли общедоступные дешевые датчики измерять то, что надо? Что эти датчики упускают? Не загоняем ли мы данные в такую визуализированную форму, которая сколько показывает, столько и скрывает? Не создаем ли мы такие игровые нарративы, которые не несут познавательной нагрузки? И наконец, что происходит, если то или иное событие или явление действительно не содержит никакого смысла? В хаотическом будущем многие вещи просто не будут иметь смысла, даже при наличии лучших фильтров ясности. Фильтры ясности должны быть разработаны таким образом, чтобы не создавать иллюзию объективности там, где ее нет. Что такое ясность понимания применительно к бессмыслице?

Ставки высоки и в будущем станут только расти. В начале 2019 года состоялась очередная Мюнхенская конференция по безопасности, на которой обсуждалась тема «НАТО 70 лет: кризис альянса». Выступая на конференции, президент и директор по правовым вопросам корпорации Microsoft Брэд Смит предупредил: «Искусственный интеллект – это наше все». Он изменит правила игры, как это произошло в свое время с появлением электричества. Он назвал настоящее время «моментом Спутника» и сказал: «Это самый трудный технологический вызов, с которым пришлось столкнуться США»[72]72
  Из сюжета Ника Робертсона на CNN, 18 февраля 2019 года. Из материалов Мюнхенской конференции по безопасности для европейских лидеров, дипломатов, специалистов по вопросам безопасности и руководителей компаний «НАТО 70 лет: кризис альянса», которая проходила в мюнхенском отеле Bayerischer Hof 18 февраля 2019 года.


[Закрыть]. И Китай, и Россия бросают вызов США, именно они составляют очевидную конкуренцию. Однако слабо структурированные террористические группы могут оказаться еще более опасными. Брэд Смит употребляет термин «искусственный интеллект» в широком смысле, включая в это понятие технологию машинного обучения, которая делает компьютеры самообучающимися. Уже сейчас мы видим явные признаки подобного развития событий. Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом, позволяющим совместно с человеческим разумом увидеть множество связей между различными элементами любых систем, которые кажутся совершенно оторванными друг от друга. Однако появление первых практических образцов его применения будет продиктовано коммерческой выгодой и желанием все держать под контролем.