Текст книги "Роботы наступают: Развитие технологий и будущее без работы"

Что делает информационные технологии особенными

Непрерывный рост производительности аппаратной начинки компьютеров на протяжении нескольких десятилетий указывает на то, что каким-то чудом нам удается оставаться на крутом участке S-образной кривой значительно дольше, чем в случае с любой другой технологией. Однако в реальности развитие компьютеров по закону Мура можно представить в виде лестницы с S-образными кривыми в качестве ступеней, каждая из которых отражает определенный этап в эволюции технологий производства полупроводников. Например, литографический процесс получения элементов интегральных микросхем изначально был основан на методах фотолитографии. Когда размер отдельных элементов уменьшился до такой степени, что длина волны видимого света уже была слишком велика, чтобы обеспечить дальнейшее развитие, полупроводниковая промышленность перешла к рентгеновской литографии{104}104
  Подробнее об S-обратных кривых в производстве полупроводников см.: Murrae J. Bowden, «Moore's Law and the Technology S-Curve», Current Issues in Technology Management, Stevens Institute of Technology, Winter 2004, https://www.stevens.edu/howe/sites/default/files/bowden_0.pdf.


[Закрыть]. График на рис. 3.2 дает схематичное представление об эволюции технологии как последовательности переходов от одной S-образной кривой к другой.

Одной из определяющих характеристик развития информационных технологий является относительная простота перехода к последующим S-образным кривым. Ключ к устойчивому росту не в том, что плоды висят низко, а в том, что до них можно добраться, взобравшись на дерево. Взбираться по дереву не так уж и просто – это сложный процесс, сопровождающийся яростной конкуренцией и требующий огромных инвестиций. Без масштабного сотрудничества и планирования также не обходится. С целью координации усилий отраслевые организации публикуют объемный документ под названием «Международный план по развитию полупроводниковой технологии» (International Technology Roadmap for Semiconductors, ITRS), в котором составители, по сути дела, подробно излагают свое видение эволюции отрасли согласно закону Мура в ближайшие 15 лет.

При нынешнем положении вещей производители аппаратных средств могут столкнуться с трудностями того же рода, что и разработчики других видов технологий. Иными словами, для перехода к той самой следующей S-образной кривой может потребоваться гигантский – и, скорее всего, недостижимый – скачок вперед. Историческая траектория закона Мура заключается в уменьшении размера транзисторов, с тем чтобы на одном чипе помещалось все больше и больше элементов. К началу 2020-х гг. размер отдельного структурного элемента компьютерного чипа уменьшится приблизительно до пяти нанометров (миллиардных частей метра), и, скорее всего, это очень близко к фундаментальному ограничению, за пределами которого дальнейшая миниатюризация невозможна. Однако существует ряд альтернативных стратегий, которые могут обеспечить продолжение роста, включая построение чипа по трехмерной модели и использование экзотических материалов на основе углерода{105}105
  См., например: Michael Kanellos, «With 3D Chips, Samsung Leaves Moore's Law Behind», Forbes.com, August 14, 2013, http://www.forbes.com/sites/michaelkanellos/2013/08/14/with-3d-chips-samsung-leaves-moores-law-behind; John Markoff, «Researchers Build a Working Carbon Nanotube Computer», New York Times, September 25, 2013, http://www.nytimes.com/2013/09/26/science/researchers-build-a-working-carbon-nanotube-computer.html?ref=johnmarkoff&_r=0.


[Закрыть][21]21
  Архитектура 3D-чипов подразумевает размещение элементов друг над другом в несколько слоев. В августе 2013 г. компания Samsung Electronics начала производство флеш-памяти с трехмерной структурой упаковки чипа. Если этот метод докажет свою экономическую состоятельность при использовании в куда более сложных процессорных чипах, разрабатываемых такими компаниями, как Intel и AMD, он может обеспечить выполнение закона Мура в будущем. Еще одна возможность связана с использованием экзотических материалов на основе углерода в качестве альтернативы кремнию. Графен и углеродные нанотрубки – результат недавних исследований в области нанотехнологий, могут однажды стать новым средством сверхпроизводительных вычислений. Ученым из Стэнфордского университета уже удалось создать примитивный компьютер на основе углеродных нанотрубок, хотя по производительности пока он значительно уступает коммерческим процессорам на базе кремния. – Прим. авт.


[Закрыть].

Даже если развитие аппаратных средств компьютеров застопорится, останется целый ряд возможностей для продолжения прогресса. Информационные технологии существуют на пересечении двух различных реальностей. Закон Мура правит бал в мире атомов, где все новое рождается в борьбе за создание более быстрых устройств, сопровождающейся шагами по минимизации вырабатываемого ими тепла или поиску способов его отведения. Напротив, мир битов – это абстракция, мир без трения, где темпы роста определяются качеством алгоритмов, архитектурой (концепцией построения вычислительных систем) и методами прикладной математики. В некоторых областях алгоритмы уже намного обогнали аппаратные средства по темпам развития. Как недавно показал в своей работе Мартин Гретшель из Института Цузе в Берлине, при использовании компьютеров и ПО, существовавших в 1982 г., для решения одной особенно сложной проблемы в области планирования производства потребовалось бы полных 82 года. В 2003 г. на решение той же самой проблемы ушло бы около минуты – эффективность выросла приблизительно в 43 млн раз. Аппаратные средства за тот же период стали быстрее приблизительно в 1000 раз. Таким образом, использование более совершенных алгоритмов обеспечило рост производительности примерно в 43 000 раз{106}106
  President's Council of Advisors on Science and Technology, «Report to the President and Congress: Designing a Digital Future: Federally Funded Research and Development in Networking and Information Technology», December 2010, p. 71, http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/pcast-nitrd-report-2010.pdf.


[Закрыть].

Не все ПО эволюционирует так быстро. В частности, это относится к областям, в которых ПО связано с людьми напрямую. В интервью Джеймсу Феллоузу из журнала The Atlantic в августе 2013 г. специалист по компьютерным системам Чарльз Симони, отвечавший за разработку Microsoft Word и Excel, высказал мнение, что в основной своей части ПО далеко не в полной мере использует результаты эволюции аппаратных средств. В ответ на вопрос об областях, в которых существует наибольший потенциал для роста, Симони сказал: «Если говорить в общем, никто больше не будет делать ничего, что связано с рутиной и повторением»{107}107
  James Fallows, «Why Is Software So Slow?», The Atlantic, August 14, 2013, http://www.theatlantic.com/magazine/archive/2013/09/why-is-software-so-slow/309422/.


[Закрыть].

Кроме того, колоссальные перспективы для дальнейшего развития может дать разработка более совершенных методов объединения большого количества недорогих процессоров в рамках вычислительных систем с массовым параллелизмом. Пересмотр существующих технологий построения аппаратных средств на основе абсолютно новых теоретических моделей также может обеспечить гигантский скачок по пути увеличения вычислительной мощности компьютеров. Наглядным доказательством того, что тщательно продуманное архитектурное решение, основанное на использовании сложных внутренних связей, может обладать потрясающими вычислительными возможностями, является самая мощная вычислительная машина в мире, с которой ничто не может сравниться: человеческий мозг. При создании мозга у эволюции не было возможности опираться на закон Мура. «Аппаратная» часть мозга человека ничуть не быстрее, чем у мыши, и при этом она в тысячи миллионов раз медленнее современной интегральной микросхемы – вся разница в сложности устройства{108}108
  По расчетам популяризатора науки Джоя Касада, нейроны обмениваются сигналами со скоростью 150 м/с. Это намного медленнее скорости обмена сигналами в компьютерных чипах. См.: Joy Casad, «How Fast Is a Thought?», Examiner.com, August 20, 2009, http://www.examiner.com/article/how-fast-is-a-thought.


[Закрыть]. Поэтому максимум вычислительных возможностей – и, вероятно, возможностей машинного интеллекта – может быть достигнут, если однажды исследователи смогут совместить аппаратные средства, пускай даже с современными показателями производительности, с чем-то, близким к мозгу по уровню сложности устройства. Первые робкие шажки в этом направлении уже сделаны: в 2011 г. компания IBM представила компьютерный чип, выполняющий так называемые «когнитивные вычисления» и работающий по принципу человеческого мозга, который получил говорящее название SyNAPSE, и теперь работает над новым языком программирования, который будет использоваться вместе с чипом{109}109
  Пресс-релиз компании IBM: «IBM Research Creates New Foundation to Program SyNAPSE Chips», August 8, 2013, http://finance.yahoo.com/news/ibm-research-creates-foundation-program-040100103.html.


[Закрыть].

Помимо непрерывного роста производительности аппаратных средств и во многих случаях ПО я бы выделил еще две характеристики, определяющие специфику информационных технологий. Первая связана с тем, что в процессе собственной эволюции информационные технологии превратились в по-настоящему универсальный инструмент. Пожалуй, трудно найти какие-либо аспекты нашей повседневной жизни, и в особенности деятельности коммерческих и иных организаций независимо от их размера, которые не испытывали бы значительное влияние со стороны информационных технологий или не зависели от них в большой степени. Компьютеры, сети и Интернет стали неотъемлемой частью нашей экономической, социальной и финансовой системы. Информационные технологии повсюду, и нам уже трудно представить свою жизнь без них.

Многие аналитики сравнивают информационные технологии с электричеством – еще одной революционной универсальной технологией, которая получила широкое распространение во второй половине XX в. Особенно убедительные аргументы в пользу уподобления информационных технологий электричеству приводит Николас Карр в своей книге 2008 г. «Великий переход» (The Big Switch)[22]22
  Николас Дж. Карр. Великий переход. Революция облачных технологий. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013.


[Закрыть]. Хотя многие из этих сравнений и кажутся уместными, правда в том, что повторить успех электричества не так-то просто. Электрификация удивительным образом преобразила бизнес, всю экономику в целом, социальные институты и жизнь отдельных людей. При этом результат преображения всегда был исключительно положительным. Вряд ли найдется развитая страна, в которой есть хотя бы один человек, уровень жизни которого не вырос бы значительно с появлением электрической энергии. Революционный потенциал информационных технологий, скорее всего, будет проявляться более дифференцированно, а результат преобразований для многих далеко не всегда будет исключительно положительным. Причина кроется в еще одной отличной характеристике информационных технологий: когнитивной способности.

Информационные технологии заключают в себе такой уровень интеллекта, который в определенной степени можно назвать беспрецедентным для истории развития технологий. Компьютеры принимают решения и решают проблемы. Компьютеры – это машины, которые способны (в очень ограниченном и узкоспециализированном понимании этого слова) думать. Никто не станет утверждать, что современные компьютеры приблизились к тому, что можно назвать человеческим уровнем интеллекта. Но при этом очень часто упускается из виду главное: компьютеры все лучше и лучше умеют выполнять узкоспециализированные, рутинные и предсказуемые задачи и, вполне вероятно, в скором времени будут превосходить в этом умении многих людей, занимающихся сейчас такой работой.

Основным двигателем экономического развития в истории человечества была профессиональная специализация или, как бы это назвал Адам Смит, «разделение труда». Один из парадоксов прогресса в компьютерную эпоху заключается в том, что по мере увеличения степени специализации различные виды работ становятся все более легко поддающимися автоматизации. Многие эксперты сказали бы, что с точки зрения общего уровня интеллекта самые передовые современные технологии едва превосходят способности насекомого. И, однако же, насекомые не способны управлять реактивными самолетами, резервировать столики в ресторанах или вести торговлю на Уолл-стрит. Компьютеры сейчас делают все это, и совсем скоро они заявят о себе в огромном количестве других областей.

Сравнительное преимущество и умные машины

Экономисты, не соглашающиеся с тем, что однажды машины лишат значительную часть нашего экономически активного населения перспектив трудоустройства, часто опираются в своей аргументации на одну из важнейших идей в экономической науке: теорию сравнительного преимущества{110}110
  См., например, «Rise of the Machines», The Economist (Free Exchange blog), October 20, 2010, http://www.economist.com/blogs/freeexchange/2010/10/technology.


[Закрыть]. Чтобы понять суть этой теории, давайте представим себе двух людей. Джейн – исключительный специалист. Имея за плечами многие годы интенсивного обучения и невероятное количество успешных операций, она считается одним из ведущих нейрохирургов в мире. Сразу после колледжа, а потом и медицинского факультета Джейн прошла обучение в одной из лучших кулинарных школ Франции и теперь еще и готовит, как профессиональный шеф-повар уникального дарования. Том – обычный парень. При этом он очень хороший повар и не раз получал похвалу за свое мастерство. Однако его готовка не идет ни в какое сравнение с шедеврами Джейн. Ну и, разумеется, Тома никто бы даже близко не подпустил к операционной.

Учитывая, что Том не может конкурировать с Джейн ни как повар, ни уж тем более как хирург, смогут ли они договориться так, чтобы это было выгодно им обоим? Теория сравнительного преимущества дает на этот вопрос утвердительный ответ и поясняет, что Джейн могла бы нанять Тома в качестве повара. Зачем ей делать это, если она может добиться лучшего результата, занимаясь готовкой сама? Ответ: у Джейн будет больше времен и сил для того, в чем она действительно лучше всех (и что дает ей основную часть дохода), т. е. для нейрохирургии.

Главная идея, лежащая в основе теории сравнительного преимущества, заключается в том, что вы всегда сможете найти работу, если будете специализироваться на чем-то одном и делать свою работу по крайней мере не так плохо, как все остальные. Тем самым вы даете другим возможность также выбирать специализацию и зарабатывать больше. Что касается Тома, единственное, что он умеет делать «не так плохо», как остальные, это – готовить. Джейн повезло больше (и она намного богаче), потому что она по-настоящему уникальный специалист в том, что делает «не так плохо», и этот ее талант к тому же очень высоко ценится на рынке. На всем протяжении экономической истории сравнительное превосходство было главным фактором дальнейшего сужения специализации и развития торговли.

Теперь давайте несколько изменим эту историю. Представьте, что Джейн может легко и без больших материальных затрат клонировать себя. Если вы смотрите фантастические фильмы, представьте себе фильм «Матрица: перезагрузка», в котором Нео сражается с десятками клонов агента Смита. Допустим, что в данной конкретной схватке Нео в конце концов одерживает победу, но, мне кажется, Тому может так не повезти, когда Джейн решить уволить его, чтобы заменить собственным клоном. Принцип сравнительного преимущества работает благодаря альтернативным затратам: выбирая одно, человек вынужден отказаться от возможности делать что-то еще. Время и пространство ограничены; невозможно быть в двух местах одновременно и заниматься сразу двумя видами деятельности.

Компьютеры и в особенности ПО легко поддаются тиражированию. Во многих случаях цена их клонирования оказывается ниже расходов по найму человека. Возможность клонировать интеллект лишает смысла понятие альтернативных затрат. Теперь Джейн может делать операции на мозге и готовить одновременно. Зачем ей тогда нужен Том? Можно поручиться, что очень скоро клоны Джейн начнут вытеснять из профессии менее талантливых нейрохирургов. В эпоху умных машин принцип сравнительного преимущества придется пересмотреть.

Задумайтесь, какие возможности открываются перед крупной корпорацией, которая сможет обучить одного сотрудника, а потом путем клонирования создать целую армию сотрудников, каждый из который мгновенно овладеет всеми знаниями и опытом первого сотрудника, но при этом еще и будет способен продолжать обучение и адаптироваться к новым ситуациям в будущем. Когда появится возможность реплицировать и масштабировать заключенный в информационных технологиях интеллект в рамках организаций, это может привести к коренной перестройке отношений между людьми и машинами. Для огромного числа рабочих компьютеры перестанут быть простым средством увеличения производительности – они станут полноценной их заменой. Это, разумеется, приведет к колоссальному увеличению показателей производительности во многих компаниях и целых отраслях, но также и сделает их куда менее трудоемкими.

Тирания «длинного хвоста»

Лучше всего влияние распределенного машинного интеллекта видно в самой индустрии информационных технологий. Распространение Интернета привело к появлению чрезвычайно прибыльных и могущественных корпораций с поразительно маленьким числом сотрудников. В 2012 г. корпорация Google, например, получила прибыль в размере почти $14 млрд, имея в штате менее 38 000 человек{111}111
  Сайт Google Investor Relations: http://investor.google.com/financial/tables.html.


[Закрыть]. Сравните эти цифры с показателями в автомобилестроении. В 1979 г., когда уровень занятости в отрасли достиг максимального значения, в одной лишь General Motors работало почти 840 000. При этом доход компании в том году составил всего лишь $11 млрд, т. е. на 20 % меньше той горы денег, которую Google получила в 2012 г. И да, это после корректировки с учетом инфляции{112}112
  Исторические данные о General Motors см.: http://money.cnn.com/magazines/fortune/fortune500_archive/snapshots/1979/563.html. В 1979 г. GM получила прибыль в размере $3,5 млрд, что соответствует приблизительно $11 млрд в ценах 2012 г.


[Закрыть]. Штат Ford, Chrysler и American Motors был больше штата Google на сотни тысяч человек. При этом помимо собственных сотрудников предприятия отрасли создавали миллионы сопутствующих рабочих мест для среднего класса в сферах, связанных с вождением, ремонтом, страхованием и арендой автомобилей.

Разумеется, интернет-компании также создают возможности для занятости в сопряженных сферах. Новую информационную экономику часто превозносят, приписывая ей роль «великого уравнителя». И это действительно так: любой может начать писать блог и разместить в нем рекламу, продать что-нибудь на eBay или разработать приложение для iPhone. Эти возможности, несомненно, существуют, но они принципиально отличаются от тех традиционных рабочих мест для среднего класса, которые создавались в автомобилестроении. Данные ясно показывают, что доходы от деятельности в Интернете почти всегда соответствуют модели распределения, в которой победитель получает все. Хотя в теории Интернет должен уравнять всех с точки зрения возможностей, устранив все барьеры на входе, фактически деятельность в нем всегда приводит к высокому уровню неравенства.

Если на графике изобразить трафик, генерируемый пользователями сайтов, доходы от интернет-рекламы, продажи мелодий в интернет-магазине iTunes, книг на сайте Amazon, приложений в интернет-магазине AppStore компании Apple или Google Play или другие данные, относящиеся к любому виду коммерческой деятельности в Интернете, он практически всегда будет выглядеть так, как на рис. 3.3. Это вездесущее распределение по принципу «длинного хвоста» является центральным элементом бизнес-моделей корпораций, доминирующих в интернет-секторе. Компании вроде Google, eBay и Amazon способны генерировать выручку в любой точке кривой распределения. Если компания контролирует большой рынок, то при агрегации пускай даже и крошечных сумм вдоль всей кривой общая сумма выручки может легко достигать миллиардов.

Рынки товаров и услуг, которые могут быть перенесены в Интернет, в процессе своей эволюции неизбежно придут к распределению по принципу «победитель получает всё». Например, сферы торговли книгами и музыкой, размещения частных объявлений и аренды кинофильмов начинают все в большей и большей степени зависеть от горстки гигантских распределительных узлов. Одним из наиболее очевидных следствий этого процесса является исчезновение огромного количества рабочих мест для журналистов и сотрудников магазинов розничной торговли.

«Длинный хвост» хорош только тогда, когда это ваш «хвост». Однако у тех, кто занимает всего лишь одну точку на кривой распределения, не все так радужно. Чем ближе к кону «длинного хвоста», тем стремительнее доходы от большинства видов деятельности в Интернете падают до уровня карманной мелочи. Это не беда, если у вас есть альтернативный источник дохода или вам посчастливилось жить в подвале родительского дома. Проблема в том, что в процессе преобразования различных отраслей экономики под влиянием цифровых технологий возникает риск исчезновения все большего количества рабочих мест, являющихся основным источником дохода.

С потерей все большим количеством людей надежного источника дохода, обеспечивавшего место в рядах среднего класса, растет и число тех, кто решает обратиться к цифровому сегменту экономики в поисках возможностей для заработка. И происходит это именно на отрезке «длинного хвоста». Лишь немногим избранным суждено добиться случайного успеха, о котором все потом будут говорить, но подавляющему большинству придется бороться за поддержание уровня жизни, хотя бы отдаленно напоминающего уровень среднего класса. Как отметил Джарон Ланье – признанный «провидец» в мире технологий, множеству людей, скорее всего, придется жить в условиях неформальной экономики, характерной для стран третьего мира{113}113
  Scott Timberg, «Jaron Lanier: The Internet Destroyed the Middle Class», Salon.com, May 12, 2013, http://www.salon.com/2013/05/12/jaron_lanier_the_internet_destroyed_the_middle_class/.


[Закрыть]. Молодые люди, которых манит царящая в неформальном секторе свобода, быстро осознают все ее недостатки, когда задумываются о собственном доме, воспитании детей и пенсии. Разумеется, в США, как и в других развитых странах, всегда были люди, живущие «в тени», но даже они в той или иной мере существуют за счет доходов критической массы домохозяйств, относящихся к среднему классу. Наличие этой мощной середины является одним из главных отличий развитой страны от бедной – и ее постепенное разрушение становится все более очевидным, особенно в США.

Можно не сомневаться, что большинство оптимистов из мира технологий не согласятся со мной. Они склонны видеть в информационных технологиях универсальный инструмент прогресса. В связи с этим не случайно этот оптимизм, как правило, присущ людям, преуспевшим в новых экономических условиях. Самые видные оптимисты цифровой эпохи обычно относятся к левой части «длинного хвоста» или, что указывает на еще больший успех, являются основателями компаний, которые держат в своих руках всю кривую распределения. В одном телевизионном спецпроекте канала PBS, вышедшем в эфир в 2012 г., изобретателю и футурологу Рэю Курцвейлу задали вопрос о возможности возникновения «цифрового неравенства», имея в виду то, что в новой информационной экономике материальное благополучие будет обеспечено лишь небольшому проценту населения. Курцвейл отверг саму мысль о таком неравенстве, указав на благотворное влияние таких технологий, как мобильная связь. Каждый, у кого есть смартфон, отмечает он, «носит с собой такой ресурс производительности, который еще 20–30 лет стоил миллиарды долларов»{114}114
  Данное видео доступно для просмотра на youtube.com: https://www.youtube.com/watch?v=wb2cI_gJUok; если ссылка не работает, наберите в строке поиска YouTube: «Man vs. Machine: Will Human Workers Become Obsolete?» Комментарий Курцвейла – на 5 мин. 40 сек.


[Закрыть]. Правда, он не говорит, как обычный человек сможет превратить эту технологию в доход, на который сможет жить.

Распространение мобильных телефонов действительно способствовало повышению уровня жизни, но в наибольшей степени этот положительный эффект проявился в развивающихся странах, где отсутствуют какие-либо другие средства связи и нет соответствующей инфраструктуры. Об этом свидетельствует и самый обсуждаемый пример успеха, связанный с мобильной связью: история рыбаков, промышляющих ловом сардин в Керала – одном из регионов на юго-западном побережье Индии. В статье 2007 г. экономист Роберт Дженсен рассказал, как благодаря мобильным телефонам рыбаки получили возможность находить рынки с максимальной ценой на их рыбу{115}115
  Robert Jensen, «The Digital Provide: Information (Technology), Market Performance and Welfare in the South Indian Fisheries Sector», Quarterly Journal of Economics, 122, no. 3 (2007): 879−924.


[Закрыть]. До появления беспроводных технологий рыбаки выбирали деревню для сбыта своей рыбы наугад, что часто приводило к несовпадению предложения и спроса. Однако теперь, когда у них есть новые телефоны, рыбаки точно знают, где их ждут покупатели, значит, рынок в целом функционирует более эффективно, цены стабилизировались, а отходов стало значительно меньше.

Рыбаки из Карала стали своего рода символом, подтверждающим правоту оптимистического взгляда на будущее технологий, во всяком случае применительно к развивающимся странам, а их история оказалась на страницах многочисленных книг и в журнальных статьях{116}116
  Список публикаций о рыбаках Керала не так велик. См.: The Rational Optimist by Matt Ridley, A History of the World in 100 Objects by Neil MacGregor, The Mobile Wave by Michael Saylor, Race Against the Machine by Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee, Content Nation by John Blossom, Planet India by Mira Kamdar, «To Do with the Price of Fish», The Economist, May 10, 2007. Теперь он пополнился этой книгой.


[Закрыть]. Впрочем, даже если мобильные телефоны и приносят огромную пользу рыбакам третьего мира, у нас нет практически никаких данных, которые свидетельствовали бы о том, что простые жители развитых стран – или даже бедных стран, если уж на то пошло, – смогут получить сколь-нибудь ощутимый доход от пользования смартфонами. Даже высококвалифицированные разработчики ПО не могут обеспечить себе достаточный доход от продажи мобильных приложений, сталкиваясь с колоссальными трудностями, главная из которых, как можно легко догадаться, – вездесущее распределение по принципу «длинного хвоста». Зайдите на любой форум разработчиков для Android-устройств или iPhone, и вы наверняка наткнетесь на обсуждения, полные жалоб на доминирование принципа «победитель получает всё» в экосистеме мобильных устройств и невозможность монетизировать свое приложение. Таким образом, с практической точки зрения большинству потерявших работу представителей среднего класса наличие смартфона не дает никаких преимуществ, кроме возможности поиграть в Angry Birds в очереди центра занятости.