Наша книга не предлагает рецептов успеха в экономике ИИ – напротив, мы подчеркиваем его преимущества и недостатки. Чем больше данных, тем меньше конфиденциальность; чем выше скорость, тем ниже точность; чем больше независимости – тем слабее контроль. Мы не предлагаем рекомендаций для выработки оптимальной бизнес-стратегии: это ваша забота. Лучшая стратегия для компании, карьеры или страны зависит от вашей оценки соотношения плюсов и минусов. Мы разработали схему определения ключевых преимуществ и недостатков, а также способы оценки всех «за» и «против» для оптимального решения какой-либо задачи. Разумеется, даже располагая нашей схемой, вы заметите, что все меняется очень быстро и вам придется действовать, не обладая исчерпывающей информацией, но, как правило, это все же лучше пассивности.
Выводы
• Новая волна ИИ принесла нам не в полной мере разум, а лишь его критическую составляющую – прогнозирование.
• Любое решение по большей части зависит от прогнозов. В экономике наработаны схемы принятия решений. Новые и не совсем понятные последствия развития прогностических технологий можно объединить с проверенной логикой экономической теории принятия решений и вывести ряд идей, помогающих сориентироваться в том, как применить ИИ в вашей организации.
• Единственного верного ответа на вопрос о том, какая стратегия или инструменты ИИ оптимальны, не существует, потому что неизбежно придется искать компромисс: больше скорость – ниже точность, больше независимости – слабее контроль, больше данных – меньше конфиденциальности. Мы предлагаем метод определения благоприятных и неблагоприятных последствий принятия связанных с ИИ решений, чтобы вы оценили потенциальную выгоду и потери в свете миссии и целей организации, а затем нашли оптимальный для вашего бизнеса вариант.
Дешевизна меняет все
Каждый человек уже соприкасался с ИИ либо очень скоро откроет его для себя. Мы привыкли к регулярным сообщениям в СМИ о новых технологиях, изменяющих нашу жизнь. Технофилы предвкушают возможности будущего, технофобы горюют о старых добрых временах. Впрочем, все уже привыкли к бомбардировке технологическими новостями и, не задумываясь, повторяют: «Единственное, что остается неподвластным переменам, – это сами перемены». Пока не сталкиваются с ИИ. И тогда понимают, как эта технология отличается от остальных.
Некоторые IT-специалисты впервые оценили потенциал ИИ в 2012 году, когда команда студентов Университета Торонто одержала триумфальную победу на ежегодных соревнованиях по распознаванию визуальных образов ImageNet (Large Scale Visual Recognition Challenge). В последующие годы все финалисты ImageNet использовали новаторский для того времени подход «глубокого обучения»: распознавание объектов не просто игра, оно наделяет машину «зрением».
Ряд руководителей технологических компаний увидели новые возможности ИИ, узнав о том, что в январе 2014 года Google приобрела британский стартап DeepMind, отдав больше $600 млн. Хотя доход компании по сравнению с суммой, за которую ее купили, был несущественным, в рамках сделки стало ясно, что искусственный интеллект DeepMind научился самостоятельно, без программирования, играть в некоторые видеоигры Atari с эффективностью, превышающей человеческие возможности.
Всемирно известной новостью ИИ стал в том же 2014 году благодаря заявлению знаменитого физика Стивена Хокинга: «Все в нашей цивилизации является продуктом человеческого интеллекта… и создание искусственного интеллекта стало бы крупнейшим событием в истории человечества»[4].
Кто-то другой осознал грандиозность ИИ, впервые отпустив руль едущей «Теслы», управляемой автопилотом.
В Китае откровением стал момент, когда AlphaGo – ИИ DeepMind – выиграл у Ли Седоля, корейского профессионального игрока в го, а позднее в том же году победил лучшего китайского игрока Кэ Цзе. New York Times назвала эту игру «моментом Спутника»[5] для Китая[6]. Как после запуска спутника в СССР в Америке вложили огромные средства в науку, так и Китай отреагировал национальной стратегией повсеместного распространения ИИ к 2030 году и внушительным финансированием осуществления этого плана.
В своей компании мы осознали значимость ИИ в 2012 году, когда в ЛСР сначала обратились несколько стартапов, применяющих ультрасовременные методики машинного обучения, а затем они хлынули потоком. Обращения следовали почти из всех сфер: исследовательской фармакологии, клиентского обслуживания, производства, контроля качества, ритейла, медицинского оборудования. Технология была мощной и в то же время универсальной, что позволяло создать ценность в самых разных областях применения. Мы приступили к работе, понимая, что это означает с точки зрения экономики: ИИ будет подчиняться тем же экономическим законам, что и все прочие технологии.
Говоря проще, технология сама по себе потрясающая. Знаменитый венчурный инвестор Стив Джурвертсон метко сказал: «Почти каждый продукт, который в ближайшие пять лет покажется волшебством, наверняка будет построен на этих же алгоритмах»[7]. Джурвертсон назвал ИИ волшебством, что перекликается с распространенным сюжетом таких фильмов, как «2001 год: Космическая одиссея», «Звездные войны», «Бегущий по лезвию», и недавних «Она», «Превосходство» и «Из машины».
Мы согласны с Джурвертсоном: это действительно волшебство. И наша задача как экономистов состоит в том, чтобы воплотить волшебство ИИ в простой, понятной и практичной форме.
Отделить зерна от плевел
Экономисты смотрят на мир иначе, чем большинство людей. Мы воспринимаем все относительно схемы, управляемой такими силами, как спрос и предложение, производство и потребление, цена и издержки. Иногда экономисты расходятся во мнениях, но всегда действуют в рамках общей схемы. Мы оспариваем допущения и интерпретации, не сомневаясь в фундаментальных понятиях вроде роли дефицита и конкуренции в регулировании цен. Такой подход дает нам уникальную позицию наблюдателей, что можно отнести к плюсам нашей профессии. Минус же состоит в том, что наша точка зрения суха и бесстрастна, поэтому нас не очень жалуют на званых вечеринках. Тем не менее она добавляет ясности в принятии решений.
Начнем с азов – цен. Когда снижается цена на какой-либо предмет, товар или услугу, спрос немедленно повышается. Более дешевые вещи покупают чаще. Так действует простейшая экономика, именно это сейчас и происходит с ИИ. Он повсюду: встроен в приложения для телефона, оптимизирует сети электроснабжения и заменил управляющего вашим портфелем акций. Скоро он будет возить вас по городу и прилетать к двери вашего дома с посылками.
Экономисты лучше всех умеют отделять зерна от плевел. Где другие замечают трансформационные инновации, мы видим всего лишь снижение цен. Но не все так просто. Чтобы понять влияние ИИ на вашу организацию, следует точно знать, как изменилась цена и как это отразится на экономической ситуации в целом. Только после этого можно приступать к разработке плана действий. История экономики учит, что последствия крупных инноваций часто проявляются в самых неожиданных местах.
Вспомним пример 1995 года из коммерческого интернета. Пока мы смотрели сериал Seinfeld, Microsoft выпустила Windows 95 – первую многозадачную операционную систему. В том же году правительство США отменило все ограничения на коммерческий трафик в интернете, и Netscape – изобретатель интернет-браузера – праздновала первое IPO компании из этого сектора экономики.