Читать книгу "Мегатех. Технологии и общество 2050 года в прогнозах ученых и писателей"

В течение десятилетий, которые потребуются новым компаниям, поднявшимся на волне искусственного интеллекта, чтобы добраться до берега, будут происходить новые сражения. Конкурентная активность и возможности фирм будут меняться. Открытые и коллективные цепочки поставок программного обеспечения могут показаться явным преимуществом для будущих победителей, но во многих отношениях эта открытость делает соревновательную гонку более быстрой и трудной. В отличие от момента, когда во вторую волну зарождающейся отрасли ПО вступала Microsoft, компаниям седьмой волны придется конкурировать со многими победителями прошлых времен – в том числе с IBM, Microsoft, Google, Amazon, Facebook и др. И хотя венчурные капиталисты, вероятно, продолжат вкладывать большую часть своих средств в компании, занимающиеся разработкой ПО, последним придется много потрудиться, чтобы превзойти признанных лидеров.

В списке привлекательных возможностей как для предпринимателей, так и для инвесторов уже сейчас происходят вполне заметные изменения. По большей части инвестиции в программное обеспечение исторически были сосредоточены в области разработки инструментов, платформ и приложений, призванных позволить предприятиям достичь большой операционной эффективности или масштаба. Во многих отношениях предприниматели и их венчурные инвесторы играли для предприятий роль своего рода торговцев оружием. Однако с некоторых пор Amazon и Netflix, к которым недавно добавились Uber и Airbnb, нацелились на основной бизнес предприятий: розничную торговлю, развлечения, транспорт и гостиничный. Программное обеспечение теперь во многом определяется и формируется клиентским опытом и обеспечивает потребителю большие возможности и прозрачность.

Uber, основанная на пятой волне, в 2009 году, является компанией, работающей с большими данными. В мире Uber в кармане каждого человека всегда лежит включенный многоядерный компьютер с геолокацией, который позволяет клиенту заказать автомобиль в любое время. Это же устройство дает возможность водителям входить в систему, находить работу или прекращать ее по своему желанию. Алгоритмы, использующие различные источники больших данных (начиная от погоды, новостей и культурных событий до транспортных проблем), определяют цены и наилучший маршрут. Не требуется особого воображения, чтобы увидеть, как именно искусственный интеллект принесет пользу Uber, улучшая бизнес и привлекая новых клиентов. Машинное обучение позволит Uber лучше предвидеть предложение и спрос, чтобы регулировать свои цены. Компания может дополнить свой парк беспилотными автомобилями. Обработка естественного языка позволит компьютерам полнее и лучше взаимодействовать со своими заказчиками. Ситуация с Airbnb аналогична, только здесь искусственный интеллект будет использоваться в индустрии гостеприимства.

Рис. 5.3. Рост спроса на программы: цепочка поставок ПО из репозитория Maven Central

Запросов на загрузку ПО с открытым исходным кодом, млрд

Предприниматели и венчурные капиталисты принялись наперегонки вылавливать все, что может быть оцифровано, просматривая отрасль за отраслью и бросая глобальному бизнесу перчатку в стремлении захватить как можно больше. В 2015 году венчурные инвестиции в компании, создающие новое ПО, в одной лишь отрасли финансовых услуг достигли 13,8 млрд долларов, что более чем вдвое превышает общий объем инвестиций в подобные компании в 2014-м и в шесть раз больше, чем в 2011-м. В других отраслях ситуация схожа. Армии разработчиков ПО неистово работают, стремясь победить в конкурентной борьбе. Ускоряющийся темп разработки иллюстрирует статистика одной из бесчисленных цепочек поставок программного обеспечения – скачивание из Maven Central, центрального репозитория одноименной системы сборки ПО (рис. 5.3).

Билл Гейтс был прав: ПО может создавать весьма значительные ценности. Но даже он сейчас считает, что риски, связанные со «слишком поумневшим» искусственным интеллектом, проблема весьма отдаленного будущего. Волна искусственного интеллекта начинает становиться заметной, и вряд ли созданный на ее гребне продукт сможет сравняться с творческими способностями Билла Гейтса, Стива Джобса, Марка Цукерберга или новых предпринимателей. Однако нет сомнений в том, что в будущем основным полем боя станет способность разумно использовать «Интернет всего» и огромные объемы данных для обслуживания клиентов и предоставления им новых возможностей.

6. Великий спор об инновациях

Райан Авент

На наших глазах происходит бурная дискуссия, сможет ли технология в будущем обеспечить что-либо подобное всплеску роста производительности, который мы видели в прошлом.

В течение нескольких недель в начале 2016 года можно было видеть занимающийся над горизонтом рассвет новой и яркой технологической эпохи. Пока колонны грузовиков ехали по Европе, их водители расслаблялись и на несколько часов передавали управление компьютерам. Посреди Атлантического океана приземлилась многоразовая ракета частной космической компании SpaceX, способная доставлять в космос спутники на управляемом компьютером носителе. А в Сеуле построенная Google мощная система искусственного интеллекта AlphaGo победила лучшего в мире игрока в го – игре с намного большим числом потенциальных ходов, чем поддается прямому перебору, в отличие от шахмат.

Менее чем за два десятилетия текущего тысячелетия человечество создало новые технологии, казалось бы, с безграничными возможностями практического применения. Тем не менее даже когда мир с удивлением наблюдал за этими чудесами, дискуссии о будущем пронизывал глубокий пессимизм. Примерно в это же время экономист из Северо-Западного университета Роберт Гордон опубликовал впечатляющую книгу о прошлом и будущем роста эффективности производства в США – The Rise and Fall of American Growth: The U. S. Standard of Living Since the Civil War («Рост и падение уровня эффективности производства в США: Уровень жизни в США со времен гражданской войны»). В ней он утверждал, что волна инноваций во второй половине XIX века преобразовала богатые экономики и создала предпосылки для быстрого роста производительности труда в течение ста последующих лет. Электричество и автомобили, канализация и современная медицина заложили основу для десятилетий глубоких перемен, создавших современный мир.

В недалеком будущем Гордон не видит возможности повторения подобной картины. По его мнению, цифровая революция хотя и важна, но сравнительно ограничена по своему трансформационному потенциалу. Десятилетия развития информационных технологий не породили ничего похожего на резкий рост производства на душу населения (с учетом инфляции), который можно было наблюдать в промышленно развитых странах в середине XX века (рис. 6.1). Ожидаемая продолжительность жизни растет не так быстро, как когда-то. Предсказания светлого будущего, широко распространенные в 1950-х и 1960-х годах и опиравшиеся на появление робототехники, прогресс в ракетостроении и изобретение мощных компьютеров, не смогли воплотиться в жизнь. Окружающий мир сам был лучшим доказательством правоты Гордона. Компьютеры, чудесные плоды цифровой революции, стали быстрее, приобрели новые возможности, но оплата труда многих рабочих с учетом инфляции росла совсем не так, как пятьдесят лет назад. Население стран с самой богатой экономикой скорее обозлено и разочаровано, чем удовлетворено и оптимистично.

Рис. 6.1. Головоломка производительности.

Ежегодное изменение производительности труда в США, %

Вопрос, на который трудно ответить, заключается в том, будет ли технология по-прежнему разочаровывать людей. Когда машины станут беседовать с нами на человеческом языке, а беспилотные автомобили правильно и вовремя доставлять драгоценные товары прямо к дому, предвосхищая желания клиента, – будет ли мир по-прежнему чувствовать себя застрявшим в тупике, как сегодня? Гордон и многие другие ученые утверждают, что да. Цифровые технологии, хотя и великолепно смотрятся, не могут обеспечить такого же качественного улучшения уровня жизни, как фундаментальные изобретения конца XIX века. Хотя инновации, порожденные цифровыми технологиями, и будут стимулировать рост экономики, он столкнется с серьезными препятствиями в виде старения населения и увеличения неравенства.

Оптимисты, которых тоже предостаточно, говорят «нет». Они предлагают потерпеть. И у них более серьезные аргументы.

У пессимистов большое начальное преимущество: данные на их стороне. В качестве ключа к долгосрочному повышению доходов и уровня жизни экономисты называют рост производительности труда, то есть численное значение количества продукции с единицы земли, рабочей силы и капитала. В первые десятилетия после Второй мировой войны производительность в странах с богатой экономикой резко возросла, но в 1970-х так же резко упала. В конце 1990-х она снова вернулась на утраченный уровень, особенно в США, и многие экономисты объявили, что информационные технологии наконец стали давать плоды. Тем не менее к середине 2000-х годов этот бум, вернее, бледное подобие бума, снова прекратился, и перспектив его возобновления нет.

По мнению Гордона, это все, чего можно было достигнуть. По его словам, скачок экономического роста, связанный с технологическим бумом, представлял собой получение прибыли от перевода информации на цифровые носители, распространения персональных компьютеров и Интернета. Хотя последние технологические достижения выглядели впечатляюще, их оказалось недостаточно для повышения производительности труда. Мобильная связь и социальные сети не слишком меняют способность человечества производить больше из меньшего. Перефразируя венчурного капиталиста Питера Тиля, нам обещали летающие автомобили, но вместо этого дали социальные сети. Беспилотные автомобили не ускоряют экономического роста, поскольку производительность труда человека, едущего в автомобиле, не меняется в зависимости от того, за рулем он или нет.

Между тем, отмечают пессимисты, прогресс в вычислительной технике, позволивший достичь существующих сегодня технологий, замедляется. На протяжении полувека инженеры мерилом прогресса для инженеров было универсальное эмпирическое правило, известное как закон Мура и названное в честь основателя Intel Гордона Мура (глава 4). В соответствии с ним, количество транзисторов на кристалле микросхемы удваивается каждые два года. Этот впечатляющий рост позволил производителям вычислительной техники миниатюризировать свою продукцию, перейдя от дорогостоящих, занимающих целые залы энергоемких машин к суперкомпьютерам, которые мы сегодня носим в карманах. К сожалению, закон Мура перестает действовать.

С учетом всего вышесказанного, утверждает Гордон, перспектива технологического возрождения в первой половине третьего тысячелетия кажется довольно мрачной. Неужели все действительно так?

Некоторые экономисты задаются вопросом, не является ли указанная проблема лишь статистической иллюзией: экономические оценки просто не поспевают за технологическими изменениями? Стоимость, произведенную в сфере услуг и информационных технологий, на которые приходится все больше экономической активности, оценить гораздо труднее, чем результаты работы фабрик или ферм. Многие чудесные новые цифровые товары – вроде «Википедии» или набора услуг Google – бесплатны. Более того, увеличение потребляемой стоимости все больше и больше является результатом улучшения качества или персонализации – здесь можно вспомнить, например, о персональных списках воспроизведения музыки или видео, составленных с учетом вкусов слушателя. Государственные статистики изо всех сил стараются уловить подобные нюансы, и хотя неверная методика измерений вносит свою долю в то, что производительность труда показывает незначительный рост, специалисты не склонны считать эту методику самым важным фактором. Множество подобных проблем возникало и с определением государственных статистических показателей в 1990-е годы, когда входящая в их число производительность труда стремительно росла. Поэтому сейчас, когда исследователи пытаются оценить методическую ошибку в определении стоимости, создаваемой новыми технологиями, они приходят к величинам, значительно меньшим, чем оценки потерь стоимости от вялой динамики производительности труда.

В общем, хотя теория Гордона неплохо объясняет некоторые досадные экономические неудачи нескольких последних десятилетий, не стоит применять ее к будущему. На самом деле в понимании характера технологических изменений пессимисты делают три ошибки.

Прежде всего, они недооценивают совокупный эффект экспоненциального роста вычислительной мощности. Закон Мура действительно теряет силу, но долгое время его безотказного действия подвело технологии к границе новых удивительных открытий. Как утверждают в нескольких последних книгах ученые из Массачусетского технологического института Эрик Бринолфссон и Эндрю МакАфи, процессы экспоненциального роста обманчивы. Они цитируют старую притчу, в которой человек изобрел шахматы и принес их радже. В качестве оплаты он попросил рис, количество которого надлежало рассчитать следующим образом: одно зерно за первую клетку шахматной доски, два – за вторую, четыре – за третью и так далее, удваивая количество зерен на каждом следующем квадрате. Раджа охотно согласился, думая, что общее количество будет невелико. Тем не менее на второй половине доски цифры оказались уже огромны: 4 млрд зерен уже на первой ее клетке. Соответственно, за каждый новый квадрат следовала плата, столь же большая, как все предыдущие, вместе взятые.

Аналогичным образом ранние удвоения вычислительной мощности обеспечили важные, но скромные улучшения. Но с течением времени каждое последующее ее поколение обеспечивает импульс, равный всем предыдущим, вместе взятым. За последнее десятилетие пессимистов неоднократно удивляло достижение технологических целей, еще совсем недавно казавшихся очень далекими. В середине 2000-х беспилотные автомобили виделись явлением, далеко выходящим за пределы возможностей существовавших тогда технологий. Всего через несколько лет Google выпустил подобные машины на городские улицы, а сегодня большинство производителей реализуют в своих авто значительное количество автономных функций. Победа AlphaGo также случилась гораздо раньше, чем предполагалось. Вне зависимости от того, в какой мере оправдывается закон Мура, каждое следующее поколение теперь все равно обеспечит гораздо больший вклад в прогресс вычислительных технологий, чем все прошлые удвоения.

Вторая причина оптимизма заключается в том, что закон Мура в любом случае больше не является препятствием для технологического прогресса. Производители интегральных микросхем экспериментируют с новыми конструкциями и материалами, чтобы добиться улучшения их работы и после того, как закон Мура перестанет работать. Такие компании, как Amazon и Google, обеспечивают множество облачных вычислений. Это означает, что возможности пользовательского устройства мало зависят от используемых в нем микросхем. Улучшение вычислительной мощности также было дополнено усовершенствованием алгоритмов. Победа AlphaGo стала возможной за счет не только грубой вычислительной силы, но и изощренного машинного интеллекта, «продумывающего» способы победы над противниками.

В совокупности эти факторы означают, что для увеличения мощности и возможностей «думающих» машин существует гораздо больше путей. Они также позволяют предположить, что прогресс, достигнутый в области вычислительной мощности, не просто способствует росту экономики, мало-помалу давая возможность выполнять работу все быстрее с помощью все более компактного устройства – нет, на каждом этапе технология достигает все новых горизонтов, открывая пользователям принципиально новые возможности.

Если это правда, то почему технологический прогресс не привел к большему росту и как мы можем быть уверены, что последний будет возможен в будущем? Третья и самая сильная причина оптимизма заключается в том, что для обучения применению новых мощных технологий требуется время.

Гордон несколько несправедлив к цифровой революции. Он справедливо называет крупные инновации, такие как электрификация и автомобили, в качестве причины роста производства на душу населения, который богатые страны мира переживали с конца XIX до середины XX века. Однако он не уделил должного внимания важнейшему вопросу: на реализацию потенциала этих инноваций пришлось потратить довольно много времени. Ученые, экспериментировавшие с электричеством, к 1890 году добились важных успехов в фундаментальных областях знаний, но тем не менее приложения, повышающие эффективность производства, стали использоваться далеко не сразу. Они потихоньку распространялись при помощи компаний, искавших хитроумные новые способы задействования электричества. Например, телеграфия появилась довольно давно, но широкая электрификация домов и заводов, приведшая к росту производительности труда, была достигнуты гораздо позже.

Чэд Сайверсон из Чикагского университета отмечает, что рост производительности в век электричества был неравномерным. Он сравнивает кривые производительности труда в эпохи электрификации и компьютеризации. Линии этих графиков удивительно похожи (рис. 6.2).

Рис. 6.2. Дежавю. Сравнительная производительность труда в США

Задержка между появлением технологии и полноценным ее использованием в основном обусловлена временем, необходимым для выяснения того, как наилучшим образом применить новейшие открытия и соответствующим образом перестроить окружающий мир. Например, первые безлошадные повозки появились в конце XIX века, но число автомобилей существенно увеличилось лишь много позже. Во-первых, производители должны были понять, как снизить расходы, правительствам следовало изменить правила поведения на дорогах и вложить деньги в новые формы инфраструктуры, различным фирмам нужно было поэкспериментировать с автомобильными бизнес-моделями. Люди накапливали необходимый опыт вплоть до последних десятилетий XX века, когда появление гипермаркетов повысило производительность в розничном секторе США.

Эта динамика означает, что рост производительности всегда является отражением технологического развития, произошедшего несколько раньше – в среднем, от 5 до 15 лет (а иногда, как считают экономисты Сусанто Басу из Бостонского колледжа и Джон Фернальд из Федерального резервного банка Сан-Франциско, и больше). Повышение производительности в конце 1990-х – начале 2000-х годов большей частью основывалось на внедрении программных систем для управления предприятием, разработанных гораздо раньше; вклад компаний, зарабатывавших деньги при помощи Интернета, был сравнительно небольшим. Точно так же должно пройти некоторое время, прежде чем такие вещи, как беспилотные автомобили, начнут способствовать экономическому росту. Более того, мы не можем себе представить, что произойдет, когда сегодняшние технологии наконец начнут влиять на этот показатель. Карл Бенц и Генри Форд могли бы рассматривать автомобиль как улучшенную версию безлошадной кареты, помогающей людям путешествовать дальше, быстрее и не зависеть от животных. Но они не могли предвидеть, что машины приведут к резким изменениям городского ландшафта, или что в один прекрасный день международная торговля начнет расширяться благодаря системе, в которой контейнеры перегружаются с судов на грузовики.

Точно так же мы не можем предвидеть варианты использования в отдаленном будущем и долгосрочные последствия появления беспилотного автомобиля. Почти наверняка его будут применять не так, как сегодняшние автомобили, управляемые людьми. Вместо этого изменится сама фундаментальная природа этой техники. Гораздо меньше людей захотят купить себе такую машину, вместо этого нанимая такси без водителя лишь тогда, когда в нем возникнет необходимость. Дороги лучшего качества и сокращение потребности в парковках могут изменить структуру городов. Многие перевозки вполне могут осуществляться на машинах, в которых вообще нет людей. Мы сможем заказать из дома все, что нам нужно, просто попросив об этом вслух. Например, захотев гамбургер, достаточно будет просто сказать об этом – и домашний компьютер отправит запрос в местный ресторан. А тот отправит еду в пункт назначения в крошечном беспилотном автомобиле. Компьютеры, которые достаточно умны, чтобы управлять машинами в условиях плотного трафика (а они будут способны на гораздо большее), могут использоваться в самых разных областях – для проведения операций, обучения студентов разговорной речи, управления фермами и энергосистемами и т. д.

Сегодня компьютеры достаточно компактны и дешевы, чтобы использовать их где угодно и устанавливать во что угодно. Развитый искусственный интеллект позволит им манипулировать физическим миром так, как мы даже не можем себе вообразить. Однако легко понять, что преобразования в обществе и экономике, обусловленные этими инновациями, будут столь же радикальными, как и произведенные некогда канализацией, автомобилями и электричеством.