Пол Доэрти, Джеймс Уилсон

Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта

Эту книгу хорошо дополняют:

Человек + машина

Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта

Пол Доэрти, Джеймс Уилсон

Искусственный интеллект

Этапы. Угрозы. Стратегии

Ник Бостром

Верховный алгоритм

Как машинное обучение изменит наш мир

Педро Домингос

Сверхдержавы искусственного интеллекта

Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок

Кай-Фу Ли

Цифровой человек

Четвертая революция в истории человечества, которая затронет каждого

Крис Скиннер

Информация от издательства

На русском языке публикуется впервые

Научный редактор Евгений Поникаров

Издано при поддержке компании Axenix

Доэрти, Пол

Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта / Пол Доэрти, Джеймс Уилсон; пер. с англ. М. Сухотиной; науч. ред. Е. Поникаров. — Москва: МИФ, 2024.

ISBN 978-5-00195-689-1

В тексте неоднократно упоминаются названия социальных сетей, принадлежащих Meta Platforms Inc., признанной экстремистской организацией на территории РФ.

Все права защищены. Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.

© 2022 Accenture Global Solutions. Published by arrangement with Harvard Business Review Press (USA) via Alexander Korzhenevski Agency (Russia)

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2024

Книга Доэрти и Уилсона избавляет от множества предрассудков, связанных с искусственным интеллектом и другими новейшими технологиями. Авторы призывают «радикально очеловечить» подход к инновациям и предлагают дорожную карту, которая поможет сделать шаг в лучшее будущее.

Доктор Кай-Фу Ли, председатель и СЕО компании Sinovation Ventures; автор книг «ИИ-2041» и «Сверхдержавы искусственного интеллекта»

Цифровые технологии — от эмоционального ИИ до метавселенной — стремительно развиваются. Книга Пола Доэрти и Джеймса Уилсона — ценнейшее пособие для руководителей, которое поможет не только модернизировать бизнес, но и выстроить сообщество доверия, в центре которого стоит человек. Рекомендуется всем!

Эрик Бриньолфсон, профессор и директор Лаборатории цифровой экономики Стэнфордского университета; автор книги The Second Machine Age

В книге «Душа машины» Пол Доэрти и Джеймс Уилсон показывают, каким образом искусственный интеллект и другие цифровые технологии преображают нашу жизнь. Исходя из научных данных и богатого опыта работы с клиентами, авторы объясняют, почему гуманный, ориентированный на человека подход к бизнесу позволяет обогнать конкурентов и проложить путь в будущее, где любому найдется место по душе.

Рэй Вонг, основатель, СЕО и старший аналитик компании Constellation Research; автор книг Everybody Wants to Rule the World и Disrupting Digital Business

Книга Пола Доэрти и Джеймса Уилсона позволяет предпринимателям осознать, как радикальный разворот к человеку в сфере высоких технологий преображает инновационные процессы. Авторы предлагают внятную дорожную карту, которая поможет бизнес-лидерам привлечь самых талантливых сотрудников и полностью раскрыть их потенциал.

Арианна Хаффингтон, основательница и СЕО компании Thrive Global

Пол Доэрти и Джеймс Уилсон взяли на себя очень важную миссию: кратко и доступно описать сложный, стремительно меняющийся ландшафт современного делового мира. В их предыдущей книге обсуждаются первые достижения в сфере искусственного интеллекта. Теперь авторы задаются вопросом: как эта технология меняет привычные представления об инновации?

Питер Чен, сооснователь и СЕО компании Covariant

В книге «Душа машины» Пол Доэрти и Джеймс Уилсон рисуют захватывающие перспективы дальнейшего технологического развития. Человек становится главной фигурой будущего — того будущего, которое в конечном счете выбирает сам.

Жан-Паскаль Трикуар, председатель и СЕО компании Schneider Electric

Вокруг нас множатся новые технологии. Именно они в значительной степени определяют языки, на которых мы говорим и мыслим. Тот, кто не сможет использовать эти языки, останется бессловесным.

Дж. Г. Баллард

Предисловие

«Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта» — это продолжение книги «Человек + машина». Первая книга вышла еще до пандемии, которая сильно «сжала» время внедрения технологических инноваций. Во второй книге авторы переосмыслили накопленный опыт прикладного применения технологий ИИ для получения конкурентных преимуществ. Они констатируют как реалистичные возможности, так и концептуальные проблемы и риски, а также, что самое важное, наметившиеся пути преодоления трудностей и векторы дальнейшего развития технологий ИИ.

Книга написана простым языком, доступным для широкого круга читателей. Особенно она будет полезна руководителям, ответственным в компаниях за формирование видения и стратегии технологического и инновационного развития для получения конкурентных преимуществ. Ценно, что проблематика раскрывается через большое количество примеров продуктов и решений, подходов, используемых компаниями из самых разных индустрий и стран.

Если резюмировать, то ситуация сложилась достаточно характерная для любой новой технологии: когда сходит первая волна «очарования» с завышенными ожиданиями, наступает «отрезвление». И вот тогда выясняется, что ИИ-продукты не настолько умные, как нам бы хотелось, «жадные» до данных и мощностей, требуют ресурсозатратного переобучения при, казалось бы, незначительных (с человеческой точки зрения) отличиях или изменениях. Что не так, чего не хватает? Оказывается, тех свойств, которые даны человеку от природы. Рано списывать нас со счетов, роль экспертизы и даже интуиции оказалась недооценена. Авторы множеством примеров иллюстрируют мысль, обозначенную еще в первой книге: именно конвергентные системы, в которых возможности человека усилены ИИ (и наоборот), дадут тот результат и конкурентные преимущества, которые были обещаны с приходом эпохи ИИ. Машина не заменит человека.

Но чтобы человек и искусственный интеллект смогли успешно работать вместе, сам ИИ должен измениться и «повернуться» к людям. Что это значит, для чего необходимо и как это сделать — ответы вы найдете в книге.

Лариса Малькова, руководитель практики «Данные и прикладной искусственный интеллект», компания Axenix

Введение. Технологии совершают радикальный разворот к человеку

Когда мы приступили к работе над этой книгой, еще не началась пандемия. Не случились сбои во всех сферах жизни и работы. Не было отчаянного поиска вакцины. И уж точно никто не мог представить, что, вопреки всем ожиданиям и представлениям, она будет создана за считаные месяцы — к тому же не одна, а сразу несколько.

В нашей предыдущей книге — «Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта»[1] — мы рассказали, как ведущие компании мира применяют искусственный интеллект (ИИ) для дополнения и расширения возможностей человека, а не вытеснения его из профессиональной среды.

Затем нам захотелось продолжить и осветить тенденции, которые тогда лишь намечались: сотрудничество человека с машиной, заставляющее пересмотреть многие давние тезисы о роли искусственного интеллекта в процессе инновации.

Но тут вмешалась коронавирусная инфекция.

Успешная разработка вакцин подтвердила многие наши догадки и наблюдения. То же можно сказать и о работах ведущих исследователей и практических результатах, достигнутых компаниями в самых разных сегментах и отраслях. Предприятиям любого типа пришлось за год или два пройти путь, который в обычных условиях занял бы не менее десяти лет.

Пандемия оказалась не одноразовым и временным ЧП, с которым нужно просто справиться, а затем вернуться к привычной жизни. Она стала катализатором инноваций, благодаря которым мы все — и на индивидуальном, и на коллективном уровне — стремительно шагнули в будущее. И оно превзошло все, что мы предсказывали в книге «Человек + машина».

Великое ускорение

Результаты всего двух исследований излагают целую историю. Еще до пандемии наша компания Accenture провела масштабный опрос касательно внедрения «умных» технологий в производство. На вопросы ответили руководители высшего звена из более чем 8300 организаций 20 отраслей 22 стран мира.

Половина компаний имела непосредственное отношение к IT-сектору, вторая — совсем никакого. Респондентов спрашивали о стратегии развития IT-систем, применении 28 различных технологий, подходах к кадровой политике и корпоративной культуре и о специфических финансовых показателях с 2015-го по (согласно прогнозам) 2023 год[2].

Второе (аналогичное) исследование с участием 4000 организаций из 20 отраслей и 20 стран мира мы провели во время пандемии. Респондентами снова были руководители высшего звена — как в IT-сфере, так и вне ее[3].

Сказать, что пандемия ускорила внедрение новых технологий, — значит не сказать ничего: в сравнении с доковидным периодом темпы возросли на 70%; уровень первичного внедрения цифровых, «умных», облачных и связанных технологий составил в среднем 63%.

Иными словами, если до вспышки COVID-19 организация не применяла какую-либо технологию, то в период пандемии она внедрялась с вероятностью 63%. Кроме того, нередко это делалось очень быстро. Как выразился директор по цифровым технологиям одного из гигантов европейской пищевой промышленности, «перемены в IT-структуре, которые мы планировали на 12 или 18 месяцев вперед, произошли за несколько дней».

И все же подавляющее большинство предприятий воспользовались новыми технологиями как палочкой-выручалочкой, а не как двигателем инноваций.

До пандемии середняки и аутсайдеры и так очень сильно отставали от лидеров делового мира: 10% из них в освоении технологий и инноваций увеличивали доход в 2 раза быстрее, чем нижние 25%. Почему? Отстающие внедряют технологические новинки бессистемно, замыкают их в отдельных сферах и не могут полностью раскрыть их инновационную сущность.

Лидеры же берут на вооружение широкий спектр новых цифровых инструментов: строят с их помощью живые системы, размывают границы, расширяют пространство для маневра и обеспечивают органичный союз человека с машиной.

Когда пандемия вынудила организации увеличить темп перемен, разрыв между лидерами и аутсайдерами стал еще больше. Лидеры многократно повысили инвестиции в цифровые новинки, стремясь решать непривычные операционные задачи и приспосабливаться к меняющимся потребительским запросам. Они добавили вложения в ключевые технологии, например искусственный интеллект и облачные платформы. Это помогло не только выдержать первоначальный удар, но и обеспечить себе рост. Лидеры не просто выжили — они вышли на качественно новый уровень, еще больше увеличив отрыв.

Масштабный опрос о технологических бизнес-стратегиях и их влиянии на рабочий процесс, проведенный в 2019 году, показал: лидеры в сфере инноваций увеличивают доходность вдвое быстрее, чем аутсайдеры. По данным второго исследования, 10% компаний-лидеров ушли вперед еще дальше, а их доходы стали расти в пять раз быстрее, чем у замыкающих. Теперь, после пандемии, они могут отстать окончательно и безнадежно — даже несмотря на внедрение новых технологий.

Итак, вывод: в наши дни любой успешный бизнес — это технологический бизнес. При этом на первый план выходит радикально очеловеченный подход к инновациям, нередко диаметрально противоположный традиционным методам, зато он подводит деловой мир к новому моменту истины.

Изнанка инноваций

Революционные новинки, о которых мы будем говорить в этой книге, появились, когда технологическая эволюция предыдущего десятилетия уже вызывала скепсис и рос пессимизм. В начале 2010-х годов случился бум инноваций. Искусственный интеллект сулил скорое появление беспилотных автомобилей, беспрецедентный рост производительности, ликвидацию врачебных ошибок и многое другое.

Мастерская работа с социальными сетями помогла впервые избрать темнокожего президента США. Жилые дома, здания, энергосети и даже целые города стали «умными» и продолжили «умнеть». Возможности казались безграничными: каждая новорожденная компания надеялась стать для своей отрасли аналогом Uber или Airbnb.

Но по прошествии нескольких лет инновации как будто повернулись к нам темной стороной. Беспилотные авто оказались смертельно опасными. Крупное научное исследование показало, что системы распознавания лиц, внедренные в полицейскую практику США, в отношении азиатов и африканцев ошибаются в сто раз чаще, чем при идентификации белых. Социальные сети оказались благодатной средой для политических манипуляций и вмешательства в выборы.

Компания Cambridge Analytica без труда получила доступ к персональным данным 87 миллионов интернет-пользователей. К концу десятилетия системы распознавания лиц и анализа цифровых данных применялись властями во всем мире для слежки за миллиардами собственных граждан. В 2020 и 2021 годах хакеры взломали сайты важнейших государственных структур США. Вирусы-вымогатели создавали проблемы в логистических цепочках, поставках газа, работе мясоперерабатывающих предприятий и заставили весь мир задуматься о продовольственной безопасности. И это лишь факты и события, получившие широкую огласку!

Другие проблемы, порожденные ходом технологической эволюции, не попали в пространство публичных дискуссий. Но и несенсационные события ощутимо влияют на жизнь частных лиц, организаций и общества в целом.

ИИ-алгоритмы, внедренные в работу общественных и финансовых организаций, не раз выдавали необъяснимые или предвзятые решения, непосредственно влиявшие на одобрение кредитов, наем сотрудников, судебное разбирательство. «Большой взрыв» цифровых технологий поставил под вопрос равенство возможностей и в деловой среде: инновации в IT-архитектуре привели к ежегодному десятикратному росту вычислительных мощностей, доступных далеко не всем предприятиям, — по сравнению с 2012 годом они увеличились в 300 000 раз. Но стартапам, мелким компаниям и научным лабораториям непосильны затраты на обучение ИИ-систем: им требуется огромное количество данных.

Устаревшие IT-системы не в состоянии угнаться за новыми технологиями, и руководителям многих предприятий теперь сложнее делать грамотные инвестиции в технологическое развитие. «Да, — нередко говорили директора, — мы знаем, что наша компания должна стать технологичной. Но какую именно технологию выбрать?»

Итак, назрели очередные перемены в сфере цифровых инноваций. Двигаться по пути увеличения технологических мощностей и сокращения роли человека уже невозможно. Поэтому траектория технологического прогресса резко изменилась, а новые условия обещают возможную полную гармонию человека и машины.

Радикальное очеловечивание — инновации вверх тормашками

Принципы взаимодействия человека с «умными» технологиями сейчас выходят на третий этап эволюции. На первом этапе искусственный интеллект применялся для автоматизации рутинных задач: люди обслуживали машины, которые заменяли людей. Такая ситуация порождала мрачные прогнозы: машины скоро вытеснят человека и начнется тотальная безработица.

К счастью, второй этап опроверг опасения пессимистов. Как мы показали в книге «Человек + машина», многие организации стали использовать ИИ, чтобы расширить возможности, а не рассчитать сотрудников.

Руководители таких компаний не согласились, что технический прогресс должен сократить потребность в живой рабочей силе, и в полной мере раскрыли потенциал взаимодействия человека с машиной, превратили механические процессы в творческие, легко масштабируемые и корректируемые операции. Это, в свою очередь, отразилось на структуре бизнеса и финансовых показателях.

Этап сотрудничества, уравнявший возможности человека и машины, теперь сменяется третьей стадией: ключевую роль станет играть человек. Лидеры делового мира не просто обгоняют конкурентов по части инноваций — они совершают решительный разворот к человекоориентированным технологиям: к человеку. И это переворачивает все представления о прогрессе последнего десятилетия.

Этот разворот можно назвать революционным, но вообще он является органичным. Его радикальность заключается в резком изменении условий конкуренции. А органичность — в том, что на первый план выводятся чисто человеческие качества и способности: мышление, понимание, эмоциональный отклик. «Умные» технологии уже давно подарили нам сверхчеловеческие возможности, однако теперь к ним добавляется человеческое измерение, содержащее не только наши таланты, но и ошибки.

Поведенческая экономика включила в сферу интересов когда-то сухой науки плохо предсказуемый человеческий фактор — инновации предполагают поправку на предвзятость и прочие человеческие несовершенства, которыми оказались заражены предыдущие поколения искусственного интеллекта и связанных с ним технологий.

Радикально очеловеченный подход побуждает в корне изменить представления о ключевых компонентах цифровых инноваций: искусственном интеллекте, данных, экспертном знании, архитектуре и стратегии (IDEAS)[4]. Такой сдвиг предлагает организациям любой величины новую дорожную карту прогресса, позволяет проложить курс в будущее, многократно ускорить рост доходов и обеспечить себе конкурентное преимущество в мире, где человек и человечность станут одновременно и залогом, и мерилом успеха.

• Искусственный интеллект. Привычный нам метод машинного обучения не позволяет задействовать и осмыслить причинно-следственную связь, пространство, время и другие базовые понятия, которыми с легкостью оперирует человек, прокладывая себе путь в мире. Но в наши дни передовые исследовательские центры и компании разрабатывают устройства и приложения, которые способны на «мыслительную деятельность», во многом схожую с человеческим подходом к выполнению задач и решению проблем. Так, новое поколение роботов может обобщать данные о месте или среде — например, о пространстве склада — и манипулировать предметами, не дожидаясь команды. Можно рассмотреть и эмоциональный ИИ, выросший из практики общения с детьми-аутистами и ставший инструментом, который помогает им понять и выразить свои чувства. На этой основе сегодня разрабатывается новый автомобильный бортовой компьютер, который, вероятно, спасет не меньше жизней, чем ремень безопасности. Новые технологии задействуют самые мощные когнитивные способности человека — осведомленность и адаптивность, и со временем это обещает помочь в поиске решений насущных экономических и социальных задач.

• Данные. Глубокое обучение требует огромного массива данных и мощной инфраструктуры, что делает ИИ недоступным для многих организаций. Однако вскоре мы получим вертикально интегрированные системы, которым не нужны объемы данных. Они будут работать быстрее, применяться шире, а стоить — намного дешевле. Некоторые компании — например, мебельный онлайн-ретейлер Wayfair — успешно обучают ИИ-алгоритмы в таких сферах, где ранее информационный шум от обилия доступных товаров совершенно забил бы небольшие массивы актуальных данных. По мере эволюционирования искусственного интеллекта научные и коммерческие организации разрабатывают новые приемы и методы: от повторного использования данных в системе и активного обучения (система сама подсказывает, какие данные ей для этого необходимы) до синтетических данных, которые создаются, когда реальных не существует. Размеры, форматы, источники и способы применения данных меняются, и в ходе этого процесса предприниматели получают ценный опыт и дополнительное пространство для маневров на рынке.

• Экспертное знание. Разворот к человеку в сфере «умных» технологий в корне меняет многие представления о роли людей и накопленного ими опыта в новых цифровых экосистемах. Здесь мы наблюдаем один из наиболее значительных сдвигов: от машинного обучения путем обработки огромных массивов данных до наставничества, когда машина обучается под руководством человека с его знанием, опытом и чутьем. Человек обучает машину не «снизу вверх» (от частного к общему), а «сверху вниз», прививая чисто искусственной системе элементы живого природного интеллекта. Например, в компании Royal Dutch Shell инженер или другой штатный специалист дополняют базовый уровень машинного обучения еще одной высокоуровневой программой. Такой метод резко сокращает время на обучение системы правильным действиям при внезапной смене внешних условий. Корпорация Tesla обучает автомобильные бортовые компьютеры с функцией автопилота на примере сотен тысяч водителей. Торговая интернет-платформа Etsy разработала систему рекомендаций и подсказок на основе эстетических категорий, для чего экспертам пришлось обучить искусственный интеллект субъективным представлениям о стиле. Оказавшись в роли наставников машины, специалисты любого уровня и профиля находят накопленному опыту новое применение и, в свою очередь, помогают творчески использовать «умные» инструменты.

• Архитектура. Раз уж в наши дни все компании поневоле становятся технологическими, то и цифровая архитектура приобретает особое значение. Привычный IT-набор включает в себя софт, аппаратное обеспечение, телекоммуникации, специальные помещения и центры обработки данных. Но такой комплект в сегодняшнем гиперцифровом мире мобильных вычислений, ИИ-приложений, интернета вещей (IoT) и миллиардов устройств попросту не может функционировать, так как не способен поддержать радикальный разворот к человеку в сфере искусственного интеллекта, данных и экспертного знания, который меняет и темп, и условия инновации. Вместо жесткого привычного набора передовые компании создают «живые системы» — гибкие, трансграничные и радикально очеловеченные архитектуры, придающие элегантную простоту взаимодействию людей с машинами. В качестве примера отлично подходит компания Epic Games, разработчик игрового движка Unreal Engine. Его гибкая многофункциональная архитектура позволяет 8 миллионам пользователей одновременно подключаться к игре со сложной и богатой графикой, заодно собирая обильный и бесперебойный поток данных для последующего анализа с помощью ИИ-технологий. Раскрыв всю мощь и многофункциональность облачных технологий и прибавив к ним возможности искусственного интеллекта и периферийных вычислений, радикальный разворот к человеку в сфере архитектуры ознаменовал новую эпоху, где конкуренция в любой отрасли превращается в битву систем.

• Стратегия. Ведущие компании мира начинают практиковать принципиально новый подход к стратегии, заодно порождая мощные механизмы создания ценности. Подкрепленные «умными» технологиями, новые бизнес-модели строятся на единстве стратегии и практики. Учитывая резкое ускорение цифровой трансформации и стремительное обновление «умных» инструментов, компании-лидеры понимают, что больше не могут позволить себе последовательно разрабатывать стратегию, вести пилотные проекты и лишь затем переходить к ее широкому внедрению. Новая реальность требует инновационных стратегий. Среди них особенно ярко выделяются три типа: Forever Beta («Бета навсегда»), Minimum Viable IDEA («Минимально жизнеспособная идея» (МЖИ)) и Co-lab («Сотрудничество»). Стратегии группы «Бета навсегда» делают ставку на ПО-продукты и сервисы, которые постоянно дорабатываются и улучшаются после приобретения (как, например, у компании Tesla), так что их ценность и польза для потребителя со временем только растут. Стратегии группы МЖИ опираются на один или несколько компонентов из набора IDEA «интеллект — данные — экспертное знание — архитектура — стратегия», укрепляя слабые места в конкретной отрасли и обеспечивая первоклассный потребительский опыт, который можно оперативно масштабировать ради преимущества на рынке. Так, молодой страховой компании Lemonade при помощи «умных» чат-ботов, алгоритмов машинного обучения и облачных технологий удалось выработать подход, который помещает в центр процесса потребителя, устраняя взаимное недоверие страховщика и клиента. Стратегии группы «Сотрудничество» направлены на достижение выдающихся результатов в наукоемких областях за счет синтеза человеческих способностей и возможностей машины. Трудно найти этому более яркую иллюстрацию, чем рекордно быстрая разработка вакцины от COVID-19 компаниями Moderna и Pfizer/BioNtech.

Изучив IDEAS — искусственный интеллект, данные, экспертное знание, архитектуру и стратегию, — любой руководитель, даже далекий от IT-сектора, сможет лучше понять отдельные элементы нового технологического пейзажа, чтобы на всех уровнях организационной структуры внести необходимые изменения. Инновации возможны в любой сфере — от НИОКР и повседневных рутинных операций до кадровой политики и бизнес-модели. Руководители с глубокими познаниями в области «умных» технологий, вероятно, сумеют выйти за рамки узкой специализации и полнее раскрыть потенциал цифровой трансформации.

Но еще важнее (и для IT-специалистов, и для людей, далеких от этого сектора), что IDEAS обеспечивает единую точку отсчета, позволяющую скоординировать деловые и технологические инициативы. В фокусе внимания — человек, и радикальный разворот в его сторону в будущем станет главным конкурентным преимуществом на рынке.

Кто же победит в мире радикально очеловеченных инноваций?

Пытаясь сформулировать критерии успеха в новой ситуации, мы опирались на результаты двух исследований, проведенных до и после пандемии. В обоих случаях мы прежде всего оценивали гибкость административной структуры и готовность к внедрению технологий. Кроме того, мы учитывали данные экспертов крупных компаний, опыт наших клиентов, а также идеи бизнес-лидеров и ведущих ученых из разных стран, высказанные в дискуссиях по поводу книги «Человек + машина».

Часть I нынешней книги называется «Преобразующие инновации: сила IDEAS». В ней мы обсуждаем новые подходы к искусственному интеллекту, данным, экспертному знанию, архитектуре и стратегии — они определяют ход технического прогресса. В части II — «Конкуренция в тотально очеловеченном будущем» — речь идет о том, как ведущие компании мира используют технологические новинки, добиваясь преимущества в ключевых сферах: кадровой политике, доверии, опыте и устойчивости развития.

Каждый из перечисленных аспектов с начала нового века вызывает — в той или иной мере — тревожный интерес у многих предпринимателей. Однако сейчас он получает особое значение. Технически грамотные кадры в большом дефиците; вопрос доверия встал особенно остро с началом пандемии; уникальные виды опыта, обогащенного новыми технологиями, дарят почти безграничные возможности потребителям, работникам и активным гражданам, а устойчивость становится важнее с каждым днем.

Искусственный интеллект и связанные с ним технологии могут обеспечить в каждой из перечисленных сфер значительный отрыв от конкурентов. Компаниям любого профиля — не обязательно близким к IT-индустрии — придется работать в условиях радикального разворота к человеку, который полностью меняет представления о конкуренции. Финансовые показатели, репутация бренда, ценностное предложение во многом будут определяться вниманием к кадровой политике, доверию, опыту и устойчивости развития.

Кто же победит в этой гонке? Пока ответ не очевиден. Результаты нашего второго исследования (доходы лидеров сейчас растут в пять раз быстрее, чем аутсайдеров) вроде бы намекают: настала эпоха победителей, которые получают все. Однако и первое аналогичное исследование, проведенное во время пандемии, обнаружило компании, резко улучшившие показатели.

Совершившие скачок — среди опрошенных их оказалось около 18% — взяли на вооружение новые гуманистические технологии и широко внедрили их на производстве, изменив структуру организации для получения от перемен максимальной пользы. Бюджеты IT-отделов начали подстраивать не под операционную, а под инновационную деятельность.

С 2018 по 2020 год прорывные компании росли вчетверо быстрее отстающих, а во время пандемии опередили некоторых лидеров. Сделав ставку на сжатую трансформацию, эти компании прекрасно показали: даже наименее технологически развитые организации могут совершить огромный сверхприбыльный рывок вперед.

Будущее с человеческим лицом

Что же означает радикальный разворот к человеку для каждого из нас и для общества в целом? Могут ли предприниматели помочь в достижении социальной справедливости? Что нужно сделать для блага сотрудников, потребителей и сообществ? И как при этом добиться финансового благополучия?

Сначала мы создаем инструменты, затем инструменты создают нас[5]. Эта мысль — прекрасная философская основа для размышлений. Молоток. Колесо. Телевизор. Искусственный интеллект. Каждый инструмент, созданный для выполнения конкретной задачи, со временем заставляет переосмыслить мироустройство, наше место в нем, нашу суть и наши перспективы — плохие и хорошие.

В книге «Человек + машина» мы отмечали: ведущие компании мира не заставляют людей драться с машинами за рабочие места. Они делают ставку на взаимодействие человека и машины ради результата, которого не добилась бы ни одна из сторон по отдельности. Гармоничный союз людей и созданных ими инструментов и есть главная цель радикального разворота к человеку в сфере цифровых технологий.

Не все решения должны быть высокотехнологичными. Однако современные технологии, безусловно, входят в число самых мощных и доступных инструментов социального преобразования, особенно когда к ним добавляются внятная политика и здоровая забота о человеческом благе и достоинстве. Потенциал новейших технологий — еще один довод в пользу того, что в них стоит разобраться. Ведь если что-то пойдет не так, то замечать ошибки и корректировать инструменты придется быстро.

В этой книге вы найдете истории ученых, предпринимателей, руководителей и целых организаций, которые внедряют технологии радикального очеловечивания в практику повседневной жизни, тем самым меняя ход прогресса, наш мир и нас самих. В этих историях много принципиально нового, но в некотором отношении они стары как мир.

Человечество с давних пор мечтает, чтобы путь к успеху был также и путем добра. Что нужно, чтобы пройти его всем вместе? Пусть эта книга поможет вам найти ответ.

Часть I. Преобразующие инновации: сила IDEAS

Глава 1. Интеллект

Больше человеческого, меньше искусственного

«Могут ли машины мыслить?»

Именно так Алан Тьюринг начал свою знаменитую статью «Вычислительные машины и разум», опубликованную в 1950 году[6]. С тех пор было много споров о «тесте Тьюринга»: может ли компьютер заставить нас поверить, что он человек? Сам Тьюринг никогда не утверждал, что компьютеры действительно способны думать. Однако это не помешало писателям-фантастам и простым обывателям представлять — обычно с ужасом — машины, наделенные человеческим сознанием.

Это не про нас.

Тотальное очеловечивание, которое мы сейчас наблюдаем в развитии искусственного интеллекта, заключается не в воспроизведении человеческого сознания. Речь идет о решении проблем путем использования самых мощных когнитивных характеристик человека, усиленных вычислительными мощностями современных компьютеров. Это ведет нас не к господству машин, а к появлению более полных, эффективных, доступных и инновационных средств для решения социальных проблем и задач, стоящих перед коммерческими компаниями.

«И малое дитя будет водить их»

[7]

Любой машине, управляемой искусственным интеллектом, очень далеко до той легкости и эффективности, с которой даже малые дети учатся, понимают и воспринимают контекст. Если вы случайно уроните карандаш и годовалый ребенок увидит, как вы тянетесь за ним, он подберет его и подаст. Бросьте его специально — и ребенок проигнорирует это[8]. Другими словами, даже груднички понимают, что у других людей есть намерения — выдающаяся когнитивная способность, которая, кажется, по умолчанию предустановлена в человеческий мозг.

Но это еще не все. С самого раннего возраста у детей развивается интуитивное «чувство физики»: они начинают предугадывать, что предметы будут двигаться по плавным траекториям, не исчезнут сами по себе, что без опоры они упадут и что с ними нельзя взаимодействовать на расстоянии. Еще не научившись говорить, малыши отличают одушевленных существ от неодушевленных предметов. По мере освоения языка они проявляют замечательную способность к обобщению на основе очень небольшого ряда: им достаточно одного-двух примеров, чтобы понять значение нового слова[9]. А еще дети самостоятельно, путем проб и ошибок, учатся ходить.

Искусственный интеллект может делать многое из того, что от природы наделенные разумом люди считают невозможным или трудновыполнимым. Например: обнаруживать закономерности в огромных массивах данных; побеждать величайших шахматистов и чемпионов игры в го; запускать сложные производственные процессы; эффективно обслуживать клиентов в чатах и кол-центрах; анализировать изменения погоды, состояние почвы и спутниковые снимки, чтобы помочь фермерам повысить урожайность; сканировать миллионы интернет-изображений для борьбы с эксплуатацией детей; выявлять финансовые мошенничества; прогнозировать запросы потребителей; персонализировать рекламу и многое другое.

Автоматизация таких задач выходит за рамки не только возможностей человека, но и традиционной логики процедурного программирования. Самое главное, что искусственный интеллект позволил людям и машинам дополнять друг друга, превращая механистические процессы в высокоадаптивные, органичные и ориентированные на человека виды деятельности. Вопреки опасениям противников автоматизации, такое сотрудничество создает множество новых высокооплачиваемых рабочих мест[10].

Неудивительно, что внедрение искусственного интеллекта стремительно набирает обороты во всех отраслях по всему земному шару. Согласно проведенному в 2019 году опросу, компании планировали в 2020 году удвоить число связанных с искусственным интеллектом проектов, а к 2022-му реализовать по 35 проектов в этой области или области машинного обучения[11]. Для сравнения: в 2019 году таких проектов было в среднем 14 на компанию.

Что ускоряет внедрение? В производстве используются новые модели искусственного интеллекта. Специализированное аппаратное обеспечение расширяет их возможности и помогает быстрее получать результаты обработки больших массивов данных. Упрощенные и меньшие по размеру инструменты позволяют ИИ работать практически на любом устройстве. Облачные сервисы обеспечивают доступ к ИИ-ресурсам из любой точки планеты и дают возможность масштабировать модели в соответствии с нуждами бизнеса.

Необходимость интегрировать данные из многих источников, решать сложные задачи бизнеса и компьютерной логики, а также конкуренция, заставляющая придавать данным более удобную для пользователей форму, ускоряют внедрение искусственного интеллекта. И конечно, оказалось очень велико влияние пандемии.

Наше недавнее исследование показало: более чем три четверти крупных компаний реализуют инициативы по глубокому обучению[12]. Глубокое обучение — это мощная подгруппа методов машинного обучения. В его основе лежат нейросети, состоящие из простых нейроноподобных блоков обработки данных, вместе выполняющих сложные вычисления. Работающий по этому принципу искусственный интеллект должен обучаться методом «снизу вверх» на огромном массиве данных и нередко для более тонкой настройки использовать дополнительные данные. Но этот «жадный до данных» подход имеет существенные ограничения — по мощности, доступности и устойчивости, как мы увидим в следующей главе.

Между тем на переднем крае исследований природа машинного интеллекта становится абсолютно человеческой — менее искусственной и более разумной, походящей не на беспилотный автомобиль, который нужно кропотливо тренировать, а на человеческого младенца, обладающего удивительно эффективной способностью к обучению.

Все это должно заставить топ-менеджеров задуматься о расходах на технологии в ближайшие три-пять лет. С одной стороны, стоящие перед глубоким обучением проблемы огромны и для многих компаний непреодолимы. С другой — глубокое обучение дало так много открытий и ценных результатов, что в ближайшее время оно не уйдет из практики. Согласно планам участвовавших в нашем опросе компаний, эти технологии из разряда необязательных перешли в необходимые.

Однако поиски искусственного интеллекта, наиболее близкого к человеческому, откладывались несколько десятилетий. Теперь же они обрели новую жизнь в попытках преодолеть ограничения нынешних подходов к интеллекту. Для высших руководителей это преодоление начинается с понимания имеющихся ограничений.

Проблема с интеллектом

Авторы MIT Technology Review проанализировали исследования в области искусственного интеллекта за последние 25 лет (а это 6625 научных работ) и пришли к выводу: глубокое обучение, доминировавшее в этой области последние десять лет, может пойти на спад[13]. Однако оно не исчезнет — останется мощным инструментом для решения некоторых узкоспециальных задач.

Оно будет важным элементом в широком спектре сложных методов, которые в машинном интеллекте склонят чашу весов в пользу человеческого, а не искусственного. Но идея, что глубокое обучение — если ему только дать достаточно времени и скормить достаточно данных — приведет нас к созданию всеобъемлющего искусственного интеллекта, выглядит все менее вероятной.

Многие системы искусственного интеллекта не так уж и умны

Начнем с того, что системы глубокого обучения по необъяснимым причинам часто заходят в тупик. Рассмотрим, как искусственный интеллект распознает объекты на изображениях, — в последнее время это один из самых успешных примеров его применения, хотя с 2017 года прогресс здесь незначительный.

Проект ImageNet, поддерживаемый Стэнфордским университетом, представляет собой общедоступную базу вручную аннотированных изображений из более чем 14 миллионов экземпляров более чем 20 тысяч категорий. Этот массив данных использовался для обучения многих знакомых нам инструментов для идентификации изображений — таких, как Bing от Microsoft, например.

Однако около 7500 реальных фотографий, собранных исследователями, сбивают с толку современные системы компьютерного зрения (так, бегущий юноша на фото был принят за одноколесный велосипед), и при использовании подобных изображений точность падает с 95 до 2%[14]. То есть отдельные из самых мощных в мире систем компьютерного зрения правильно идентифицируют эти изображения только в двух случаях из ста. А когда на кону не просто корректная классификация, а подлинное распознавание объекта, как в случае с управляемыми искусственным интеллектом автомобилями или дронами, неудачи могут иметь фатальные последствия.

Проблема черного ящика и работа сложных систем

Системы искусственного интеллекта часто используют при принятии важных решений. Кому одобрят кредит? Кого возьмут на работу? Кто получит условно-досрочное освобождение? На какой срок человек попадет в тюрьму? Почему беспилотный автомобиль совершает опасный маневр? Каким именно образом реклама компании распространяется в социальных сетях? И так далее. Однако многие из этих систем (особенно те, которые используют глубокое обучение) непрозрачны.

Невозможно объяснить, как алгоритмы, работающие с огромным количеством параметров и множеством хитросплетенных уровней абстрагирования, делают те или иные выводы. А ведь они иногда могут обернуться катастрофой — приводить к расовой дискриминации в сфере кредитования и судебных решений по уголовным делам, к чудовищным ДТП или к тому, что онлайн-реклама уважаемых брендов появится рядом с неонацистским или конспирологическим контентом.

Стремление сделать искусственный интеллект объяснимым, законодательно закрепленное в Общем регламенте Европейского союза о защите данных, вызывает вопрос: объяснимым для кого? Трактовки ищут разные заинтересованные стороны. А трудности возникают даже при использовании относительно простой системы оценки кредитного риска[15].

Разработчики программного обеспечения и системные администраторы хотят получить разъяснение с точки зрения архитектуры и параметров обработки данных. Опытному кредитному специалисту, принимающему окончательное решение, возможно, понадобится информация о том, как система учитывала разные факторы, выдавая рекомендацию. Заявитель хочет понять, почему ему отказали: из-за возраста, расы, места проживания, плохой кредитной истории?

Регулятору важно быть уверенным, что система не нарушает конфиденциальности данных и антидискриминационных законов и что она неуязвима для финансовых мошенников. Неспециалист, размышляющий о проблеме черного ящика в целом, может захотеть узнать, зачем кому-то создавать машину, действий которой он не понимает.

Системы глубокого обучения не умеют читать

Мы можем собрать все книги мира в огромную базу данных с возможностью поиска (как в Google Books) и разработать программы машинного чтения, чтобы обнаружить все присутствующие виды взаимосвязей. Но ни одна из существующих систем искусственного интеллекта не может читать и понимать прочитанное даже на уровне маленького ребенка.

Исследователи Гэри Маркус и Эрнест Дэвис задали сервису Google Talk to Books простой вопрос: «Где Гарри Поттер встретил Гермиону Грейнджер?» Ни один из двадцати предложенных ответов не относился к книге «Гарри Поттер и философский камень» и ни в одном не содержалось информации, где же произошла встреча[16].

Смартфоны могут относительно хорошо исправлять опечатки или предлагать следующее слово в предложении. Программы-переводчики выдают вполне сносные переводы со многих языков. Но ни одно из этих приложений — как и никакие другие — не дает базовых знаний, чувства контекста и бесчисленных предположений о реальности, необходимых для понимания прочитанного.

Им не хватает базовых знаний

А именно: понимания пространства, времени и причинно-следственных связей — того, чему люди, подобно младенцу, достающему карандаш, научаются без видимых усилий[17].

Возьмем причинно-следственные связи — важнейший компонент рационального мышления. Во многом успех глубокого обучения был обусловлен мощной способностью находить корреляции, например между совокупностью симптомов и конкретным заболеванием. Но корреляция — это не причинно-следственная связь. Если бы машины понимали, что одно является следствием другого, их не нужно было бы переучивать под каждую новую задачу[18]. Вместо этого они могли бы применять свои знания из одной области к другим областям.

Будущее радикально человеческого интеллекта

Несмотря на достижения когнитивной психологии и нейронаук, мы так и не знаем, каким образом человеческий мозг с его очень ограниченными вычислительными ресурсами творит удивительные вещи. Нам в целом известно, что представляют собой некоторые из основных структурных блоков человеческого разума, и первопроходцы начинают создавать их машинные аналоги.

Авторы работы «Создание машин, которые учатся и думают как люди», основополагающей в этом новом направлении в развитии машинного интеллекта, считают: «До тех пор, пока естественный интеллект остается непревзойденным, реверсивный инжиниринг[19] человеческих решений для сложных вычислительных проблем будет продолжать информировать и развивать искусственный интеллект»[20].

Вопрос уровня топ-менеджеров: какие из описанных ниже когнитивных способностей, более похожих на человеческие, актуальны для создания ценности и предоставления ее клиентам в их бизнесе?

Обобщение в условиях реального мира

Пока теоретики яростно спорят о глубоком обучении и некой идеальной версии искусственного интеллекта, способной сделать его похожим на человеческий, практики действуют. Они используют все дисциплины ИИ как средство поиска новых перспектив, расширяющих возможности и увеличивающих производительность машин.

Рассмотрим в качестве примера грядущее поколение логистических и складских роботов, созданных по технологии, которая может оказать огромное влияние на деятельность и прибыль компаний во многих отраслях. В автоматизированных центрах обработки и выполнения заказов с многокилометровыми складскими стеллажами роботы выполняют большую часть тяжелой работы и начальные этапы комплектации.

Но автоматизированные системы сталкиваются с сотнями тысяч артикулов, которые часто меняются. А значит, либо эти системы должны быть разработаны для подбора определенной категории товаров, либо их придется обучать подбору каждого товара. Но тогда при добавлении новых товаров их необходимо будет вносить в систему вручную, что крайне нерационально.

Именно поэтому складские работники во многих отношениях превосходят нынешнее поколение роботов-сборщиков. Людей не нужно переучивать под каждый новый товар. Они могут обобщать свой опыт, легко отличать один объект от другого и быстро определять, как лучше обращаться с предметом, чтобы его не повредить. Но центры обработки заказов, нацеленные на доставку в тот же день или даже в течение часа, страдают от текучки кадров и ограничений в объеме и скорости работы, связанных с человеческими возможностями.

Немецкая компания Obeta, занимающаяся оптовыми продажами электроники, совместно с австрийской логистической компанией KNAPP AG запустила на своих складах новое поколение роботов-сборщиков, способных менять правила игры. От предыдущих поколений их отличает искусственный интеллект от Covariant — стартапа, основанного робототехниками из Калифорнийского университета в Беркли и исследовательской лаборатории Open AI.

Благодаря ИИ от Covariant роботы обучаются 3D-восприятию, пониманию физических возможностей объектов, планированию движения в реальном времени, а также методу «на раз-два-три»: освоению задачи в результате выполнения нескольких тренировочных примеров. Наличие общих способностей позволяет роботам быстро научиться манипулировать объектами без команд извне[21]. Задача роботов заключается в том, чтобы выбрать товары на оптовом складе и добавить их в индивидуальные заказы для отправки.

Один из посетителей штаб-квартиры Covariant описал технологию в действии: «Я наблюдал, как три разных робота мастерски собирают заказ из всевозможных товаров. За считаные секунды алгоритм анализирует положение предметов, рассчитывает угол атаки и последовательность движений, а затем вытягивает руку, чтобы захватить товар с помощью присоски. Он движется уверенно и точно, меняя скорость в зависимости от хрупкости покупки»[22].

В роботах используются готовый промышленный манипулятор, захват с присоской и система технического зрения. Система технического зрения соединена с захватом с помощью Covariant Brain — программной платформы, не зависящей от аппаратного обеспечения. Она призвана стать универсальным искусственным интеллектом для роботов в любой клиентской среде — единой нейросетью, способной адаптироваться к разнообразным условиям.

«Наша система делает выводы об объектах, которые никогда раньше не встречала. Видеть полную картину и понимать, как взаимодействовать с отдельными предметами, включая совершенно незнакомые, — это человеческая способность и это, по сути, общий интеллект, — говорит Питер Эббил, один из основателей компании. — Такое обобщенное понимание того, что находится в корзине, является ключом к успеху. В этом разница между традиционной системой, где вы заранее каталогизируете все товары и пытаетесь их распознать, и складами, где у вас много артикулов и постоянно появляются новые»[23].

Назвать эту систему гибридной вряд ли справедливо по отношению ко всем техникам, которые использовались для наделения ее способностью к обобщению. Covariant использует широкий спектр методов, включая имитационное обучение и обучение с подкреплением.

Например, чтобы обучить робота взаимодействовать с новым набором предметов, их раскладывают перед ним и смотрят, сумеет ли он правильно сориентироваться. В случае неудачи робот может обновить свое представление о том, что он видит, и попробовать другие подходы. Добиваясь успеха, он получает вознаграждающий сигнал, который подкрепляет обучение.

Когда набор артикулов совсем ни на что не похож, Covariant вынужден вернуться к обучению с учителем — сбору и маркировке большого количества новых обучающих данных, как в системах глубокого обучения.

Чтобы добиться успеха в коммерческой среде, роботы должны работать на очень высоком уровне. Ранее роботы-сборщики KNAPP надежно обрабатывали около 15% объектов; теперь же, оснащенные технологией Covariant, они справляются с 95% объектов[24]. За час робот собирает около 600 объектов, а человек — 450. И тем не менее в компании Obeta не сократили ни одного сотрудника.

По словам Питера Пухвайна, вице-президента по инновациям компании KNAPP, персонал прошел переподготовку, чтобы лучше разбираться в робототехнике и компьютерах[25]. Тем временем компания Covariant собирается развивать платформу Brain, чтобы использовать роботов в производстве, сельском хозяйстве, гостиничном бизнесе, на промышленных кухнях и в конечном счете в домах людей.

Выживает сильнейший алгоритм

Нерелевантные результаты поиска — вечная головная боль для интернет-магазинов вроде Zappos. Запросы могут иметь несколько разных значений для поисковой системы сайта, поэтому получить точные результаты порой непросто. Потенциальные клиенты, подбирающие туфли к платью определенного стиля и получающие платья вместо туфель, вскоре от этого устанут и перейдут к конкурентам. Чтобы решить эту проблему, Zappos сталкивает алгоритмы друг с другом в цифровой игре «Выживший».

Эти так называемые генетические алгоритмы, по сути, являются алгоритмами рандомизированного поиска, имитирующими механику естественного отбора. В этом процессе человек, наткнувшись на полезные результаты, использует их, — например, оптимизирует маршруты доставки или проектирует легкие, но прочные конструкции.

Генетические алгоритмы были впервые представлены в 1960 году Джоном Холландом, крупным ученым в области психологии, электротехники и информатики, но применять их стали лишь недавно: раньше не хватало вычислительных мощностей. Компания Zappos начала экспериментировать с генетическими алгоритмами в 2017 году.

В то время на сайте компании ежемесячно появлялось около миллиона уникальных поисковых запросов. Поисковая система должна была сопоставить эти запросы с более чем 100 000 позиций в каталоге[26]. Генетические алгоритмы моделируют процесс естественного отбора — по Дарвину. Система Zappos, например, создает алгоритмы, которые определяют смысл поисковой фразы.

Один алгоритм рассматривает в определенной фразе как сильный сигнал слово «платье». Конкурирующий алгоритм в этом же запросе уделяет больше внимания другим словам. «Тест на релевантность», имитирующий поведение пользователей, вознаграждает победителя и передает его черты следующему поколению. Алгоритм, который лучше всех справился с поставленной задачей, и начинает работать на сайте, пока его не заменят более эффективным. Таким образом, поисковая система постоянно совершенствуется.

Менее чем через год использования технологии генетических алгоритмов компания обнаружила, что клиенты быстрее совершают покупки и применяют меньше фильтров: покупателям не приходится постоянно переформулировать запросы для уточнения поиска. По словам Амина Казеруни, ведущего специалиста по обработке данных в Zappos, «в конце концов, это не постоянные расходы: подключил — и работает»[27].

Прогнозы все точнее

Люди регулярно и часто без особых усилий перебирают вероятности и, даже имея относительно небольшой опыт, действуют в соответствии с наиболее возможными из них. Сейчас специалисты обучают машины подражать рассуждениям с помощью вероятностных моделей, основанных на гауссовских процессах; такие модели позволяют действовать в условиях значительной неопределенности, работают с разреженными данными и обучаются на опыте.

Около десяти лет назад компания Alphabet, материнская компания Google, запустила в регионах мира, слабо охваченных интернетом, проект Loon. Это было сделано с помощью системы гигантских аэростатов, размещенных в стратосфере[28]. Их навигационные системы использовали гауссовские процессы для определения траектории оптимального движения среди разных слоев порывистых и изменчивых воздушных потоков. Каждый шар перемещался в воздушный поток нужного направления, таким образом из аэростатов формировалась большая коммуникационная сеть.

Воздушные шары могли не только делать достаточно точные прогнозы на основе прошлых полетов, но и анализировать новые данные прямо в воздухе, корректируя с их учетом свежие прогнозы.

Компания Alphabet завершила эксперимент в начале 2021 года, однако использование гауссовских процессов имеет большие перспективы. Стартап Secondmind разработал продукт Decision Engine, основанный на вероятностном моделировании с помощью гауссовских процессов. С помощью этой платформы японский автоконцерн Mazda смог улучшить настройку двигателя, используя в тысячу раз меньше данных, чем требуется обычным современным системам[29].

Некоторые эксперты считают, что использование гауссовских процессов для работы с небольшими объемами данных может ускорить создание автономного искусственного интеллекта. «Чтобы создать действительно независимое средство, нужно научить его очень быстро адаптироваться к меняющимся внешним условиям, — говорит Вишал Чатрат, генеральный директор стартапа Secondmind, занимающегося искусственным интеллектом. — То есть обучаться, эффективно используя данные»[30].

Гауссовские процессы не требуют огромного количества данных для распознавания закономерностей. Вычисления, необходимые для выводов и обучения, относительно просты, а если что-то пойдет не так, причину этого можно будет отследить, чего не скажешь о черных ящиках нейросетей.

Уже ближе к причинно-следственной связи

Искусственный интеллект хорошо умеет выявлять взаимосвязи и делать на их основе ценные прогнозы. Например, компания GNS Healthcare из Кембриджа, занимающаяся точной (персонализированной) медициной, использует алгоритмы причинно-следственных связей, чтобы помочь крупнейшим фармацевтическим компаниям мира понять не только кто именно из пациентов реагирует на те или иные препараты, но и почему.

Используя байесовские методы, их программная платформа переводит данные в каузальные (причинные) модели. Это позволяет определить, какие переменные в наборе данных оказывают максимальное влияние на другие переменные, улучшить качество проверки лекарственных препаратов, ускорить их апробацию и лучше спрогнозировать риски для пациентов.

В одном из исследований компания GNS совместно с Альянсом клинических испытаний в онкологии поставила задачу определить предикторы (прогностические параметры) для группы пациентов с метастатическим колоректальным раком (мКРР)[31]. Это один из самых распространенных видов рака в США: ежегодно диагностируется около 140 000 новых случаев.

В исследовании использовалась платформа на основе ИИ, учитывающего причинно-следственные связи; с ее помощью был проведен анализ клинических данных более чем 2000 пациентов с мКРР. Исследователи хотели выявить биомаркеры пациентов на разные лекарственные препараты и предикторы общей выживаемости среди определенных подгрупп пациентов.

«Мы никогда не были в лучшем положении, чтобы разгадать движущие силы заболевания и реакции пациентов на конкретные препараты, — говорит Колин Хилл, председатель совета директоров, генеральный директор и соучредитель GNS. — Мы создали компьютерную модель пациента с колоректальным раком и смогли обнаружить биомаркеры, показывающие, какие пациенты будут реагировать на то или иное лечение и, самое главное, почему. Именно это приведет нас к созданию персонализированной медицины и позволит искоренить болезнь»[32].

Завоевание пространства-времени

Ежедневно на YouTube загружается около 720 000 часов[33] видео, которое необходимо обработать для рекламных рейтингов и выдачи в рекомендациях пользователям. В медицинских учреждениях терабайты видеозаписей должны использоваться только на локальных устройствах, чтобы не нарушать конфиденциальность пациентов. В «умных» городах огромный объем записи камер видеонаблюдения иногда надо проанализировать очень быстро, чтобы предотвратить угрозу потенциально опасных или преступных действий.

Все эти задачи требуют точного и эффективного понимания происходящего на каждой конкретной видеозаписи. Но распознавание видео (в отличие от распознавания статичных изображений) требует временного моделирования — способности понимать и предугадывать последовательность действий. Как и другие разновидности искусственного интеллекта, основанные на глубоком обучении, видеоприложения обычно нуждаются в огромных и дорогих вычислительных мощностях, без которых просто не работают.

Однако недавно в лаборатории MIT-IBM Watson AI Lab разработали новую методику обучения систем распознавания видео, обеспечивающую высокую точность при сокращении вычислительных затрат[34]. Исследователям удалось обучить систему выдавать результат втрое быстрее, чем если бы они использовали другие современные методики.

Обычно видео разбивается на отдельные кадры, а затем для каждого из них запускаются алгоритмы распознавания. Предложенная новая технология извлекает из каждого кадра эскизы объектов и накладывает их друг на друга, чтобы увидеть, как они перемещаются в пространстве. Скорость обработки изображений при этом крайне важна. Ее увеличение может быть критичным для беспилотных транспортных средств при распознавании визуальной информации, реагировании на нее и прогнозировании ближайших возможных событий.

Кроме того, предложенная система может работать на маломощных устройствах — таких, как смартфоны. Так, она смогла быстро распознать жесты рук с помощью портативного компьютера и камеры, потребляющих примерно столько же энергии, сколько велосипедный фонарик[35]. Эта технология может снизить вычислительные затраты на распознавание видео и уменьшить углеродный след от этой операции. Эффективность аппаратного обеспечения, кроме того, позволяет создать компактные диагностические устройства для врачей и медсестер, необходимые в местах оказания первой медицинской помощи.

Взывая к здравому смыслу

Разные компании работают над тем, чтобы научить машины ориентироваться в мире в соответствии с человеческим здравым смыслом: понимать повседневные предметы и действия, непринужденно общаться, справляться с непредвиденными ситуациями и учиться на собственном опыте. Но то, что человеку дается от природы, без специального обучения или дополнительных данных, оказывается чертовски сложным для машин.

По словам Орена Эциони, СЕО Института искусственного интеллекта имени Аллена (AI2), «ни одна из существующих на сегодняшний день систем искусственного интеллекта не может достоверно ответить на широкий круг простых вопросов вроде “Если я положу носки в ящик, будут ли они завтра там лежать?” или “Как понять, что пакет молока полон?”»[36].

Чтобы приблизиться к пониманию, что для машин значит «иметь здравый смысл», AI2 разрабатывает портфель задач для измерения прогресса. Управление перспективными исследовательскими проектами Министерства обороны США (DARPA) инвестирует в исследования в области ИИ $2 млрд. В рамках программы Machine Common Sense (MCS) исследователи будут создавать модели, имитирующие основные области человеческого познания, включая области объектов (интуитивная физика), мест (пространственная навигация) и акторов (преднамеренные действия). Исследователи из Microsoft и канадского Университета Макгилла совместно разработали перспективную систему для преодоления двусмысленностей естественного языка — проблемы, требующей разных форм умозаключений и знаний[37].

Здравый смысл формируют миллионы невысказанных предположений о том, как устроена реальность и по каким принципам она существует. И это почти можно назвать человеческим разумом. На заре развития искусственного интеллекта исследователи пытались кодифицировать все эти принципы, оформить в виде символической логики — создать базу знаний, на основе которой система могла бы делать выводы.

Но эти «символистские» попытки провалились, так как оказалось практически невозможно каталогизировать множество существующих правил с массой исключений из них, а также уточнения и контексты, чтобы разработать алгоритмы, способные во всем этом ориентироваться.

Сторонники глубокого обучения пошли другим путем. Они разработали нейросети с взаимосвязанными слоями, которые могут различать заранее не заложенные программистами закономерности. Как мы увидели, результаты были неоднозначными: нейросети впечатляюще управляли беспилотными транспортными средствами, но уморительно проваливали простейшие тесты на здравый смысл.

Однако имеются предпосылки к тому, что объединение символьных подходов с нейросетями даст результаты, более похожие на выводы человеческого разума. Цель таких систем — выдать правильный ответ и его обоснование.

Например, часто разочаровывают пользователей чат-боты и голосовые помощники. Эти приложения действительно легко поставить в тупик, но даже когда они приходят к верному ответу, то не могут дать ему разумного обоснования. Компания Salesforce, специализирующаяся на облачных сервисах и каузальном маркетинге, стремится изменить ситуацию с помощью своего голосового ассистента Einstein.

Разработки компании направлены на создание нейросетей, способных не только давать правильные ответы, но и правдоподобно объяснять логику таких действий. Голосовые помощники для предприятий вообще редкость, поэтому Einstein дает компании большое преимущество в сфере обслуживания и привлечения клиентов.

Помимо этого, результаты в сфере сближения ИИ и здравого смысла, очевидно, пригодятся там, где решающее значение имеет способность объяснять: в здравоохранении, финансовом секторе, безопасности и государственном управлении. Логика здравого смысла также способна помочь преодолеть некоторые ограничения систем визуального распознавания. Например, донести до искусственного интеллекта общеизвестный факт: наезд на дорожный конус существенно менее страшен, чем наезд на пешехода.

«Здравый смысл — важнейший компонент для создания искусственного интеллекта, способного понимать прочитанное, управлять роботами, эффективно и безопасно работающими среди людей, а также разумно взаимодействовать с людьми, — говорит Гэри Маркус, ведущий эксперт по искусственному интеллекту и основатель Robust.AI. — Здравый смысл — это не только самая сложная проблема для искусственного интеллекта; в долгосрочной перспективе она же является и самой важной»[38].

Отслеживание эмоций

Только в 2018 году так называемое рассеянное, или отвлеченное, вождение унесло в Соединенных Штатах жизни 2841 человека, в том числе 1730 водителей, 605 пассажиров, 400 пешеходов и 77 велосипедистов[39]. Отвлечением считаются любые действия, отрывающие внимание водителя от дороги: переписка, разговор по телефону, еда и питье, общение с пассажирами, настройка звуковой или навигационной системы.

Особенно опасно за рулем писать сообщения. Но и отвлечься от дороги на 5 секунд на скорости около 90 км/ч, чтобы прочитать чье-то послание, все равно что проехать с закрытыми глазами футбольное поле[40]. Однако еще опаснее заснуть за рулем: по вине задремавших водителей каждый год происходит до 6000 ДТП со смертельным исходом.

Другая причина аварий — опасное вождение. Около 94% всех дорожно-транспортных происшествий происходит из-за ошибки водителя, и до трети из них связаны с поведением, характеризующимся как опасное вождение[41].

Эти цифры могут резко снизиться, если система искусственного интеллекта, способная распознавать эмоции водителя, станет для автомобилей обыденной, как ремни безопасности. В настоящее время над такой системой работает Affectiva, основанный в 2009 году исследователями из Media Lab Массачусетского технологического института бостонский стартап (в середине 2021 года его приобрела шведская компания Smart Eye).

Алгоритмы Affectiva сканируют лица людей, чтобы определить их эмоциональное состояние и временные когнитивные нарушения. Система призвана помочь водителям сохранять спокойствие, быть внимательными и бодрыми, поэтому она автоматически вмешивается в процесс вождения, вынося предупреждения или предлагая действия. Но это чрезвычайно сложная задача.

Когнитивные нарушения наподобие сонливости развиваются постепенно; отображение эмоций на лице может различаться из-за возраста, пола, этнической принадлежности и культурных норм.

Компания разработала систему отслеживания эмоций, которая позволяет медиа и рекламодателям понимать, как на их контент реагирует целевая аудитория. Система основана на анализе более чем 7,6 миллиона лиц в 87 странах мира. Примерно четверть компаний из списка Fortune Global 500 использовали эту технологию для тестирования своей рекламы по всему миру, и это помогло им спрогнозировать намерение совершить покупку, рост продаж или вероятность того, что контент станет вирусным[42].

Эмоциональные вычисления, или, как говорят, эмоциональный ИИ, были использованы в работе с детьми-аутистами, чтобы помочь им понимать и выражать свои эмоции. По словам Габи Зийдервельд, ранее работавшей в компании Affectiva, а теперь — в Smart Eye, создатели системы руководствовались «идеей о том, что технология может распознавать человеческие эмоции и реагировать на них, чтобы, по сути, улучшить взаимодействие человека с технологией, сделать его более уместным, более подходящим, а также, возможно, помочь человеку лучше понимать эмоции или лучше их контролировать»[43].

Рана эль Калиуби, основательница компании Affectiva, а ныне заместитель генерального директора в Smart Eye, не понаслышке знает о переполняющих эмоциях. Она родилась на Ближнем Востоке, а в 1990 году, когда она была еще ребенком, Ирак вторгся в Кувейт. «В одночасье наш мир изменился, — пишет она. — Мои родители потеряли работу, дом, сбережения. На меня обрушился такой поток эмоций, какого я никогда больше в жизни не испытывала»[44].

Глубокие потрясения, вызванные COVID-19, заставили эль Калиуби задуматься, что и тут может пригодиться работающий с эмоциями цифровой мир. Массовый переход на онлайн-обучение, виртуальные встречи и телемедицина, а также изоляция, вызванная социальным дистанцированием, всех лишили таких естественных и обыденных элементов общения.

Сотрудники жаловались на «Zoom-усталость». Профессора и спикеры не имели возможности узнать, как на самом деле реагирует аудитория на их слова. Врачи и психологи, принимавшие пациентов виртуально, испытывали трудности с оценкой их настроения и общего самочувствия. Программное обеспечение для отслеживания эмоций способно восстановить хотя бы часть связей между людьми, нарушаемых при онлайн-общении, и помочь контролировать и укреплять психическое здоровье.

Рана эль Калиуби пишет: «Наша зависимость от технологий для связи с миром будет только усиливаться. Дополнение технологий искусственным эмоциональным интеллектом может стать единственным способом сохранить то, что изначально делает нас людьми: эмпатию, эмоции и содержательное общение»[45].

Машины постигают теорию разума

Ребенок, возвращающий случайно упавший карандаш и игнорирующий специально брошенный, обладает моделью психического состояния. Дети понимают, что у других людей есть эмоции, намерения, желания и знания, и используют это, чтобы анализировать чужое поведение и реагировать на него. Модель психического состояния принципиально важна для бесчисленных повседневных взаимодействий, которые мы считаем само собой разумеющимися.

Но она имеет значение и для роботов, взаимодействующих с другими роботами или людьми. Например, созданный для заботы об одиноких людях робот должен уметь понимать эмоции и желания человека, вполне возможно ограниченного в возможности их выразить.

Попытки наделить роботов теорией разума идут по нескольким направлениям, и в каждом случае приходится преодолевать барьеры, связанные с глубоким обучением. Подход глубокого обучения «снизу вверх» основан на всеобъемлющем эмпиризме (богатом опыте), необходимом для распознавания объектов.

Например, построенная на глубоком обучении система визуального распознавания пропускает изображение объекта через огромное количество обучающих данных нейросети. Поиск все более сложных паттернов продолжается до тех пор, пока система уверенно не определит, что же перед ней находится.

Как мы уже отмечали, недостатками этого подхода являются его зверский аппетит, требующий колоссальных массивов данных, и невозможность объяснить сделанные выводы.

Исследователи из DeepMind компании Google пытаются преодолеть эти ограничения, используя нейросети с так называемой машинной моделью психического состояния[46]. Их нейросеть ToMnet («Теория разума») строит на основе метаобучения и простого наблюдения модели внешних агентов. При относительно небольшом количестве наблюдений ToMnet получает тем не менее сильную предварительную модель поведения агентов и способность к начальной загрузке для более точного прогнозирования их характеристик и ментальных состояний. Как и другие системы глубокого обучения, ToMnet совершенствуется с опытом.

Сущности искусственного интеллекта DeepMind — простые агенты в виртуальной комнате — собирали цветные коробки и получали за это очки, а ToMnet «наблюдал»[47]. Одни из агентов были слепыми, другие забывали свои последние шаги, а третьи могли и видеть, и помнить.

Слепые агенты, как правило, следовали вдоль стен; агенты с пораженной памятью искали ближайшие объекты; а те, которые могли и видеть, и помнить, разработали стратегию и собирали коробки в определенном порядке, чтобы заработать больше очков. После обучения ToMnet смог быстро определять агентов каждого типа и правильно предугадывать их поведение.

Подобные эксперименты завязаны на жестко заданный контекст и ограничены взаимодействием с очень простыми агентами. Зачаточные способности ToMnet очень далеки от человеческого умения постигать происходящее в чужой голове. Но направление подобной работы, даже если в ней задействованы нейросети, соответствует повороту в сторону подходов «сверху вниз», требующих меньшего количества данных.

Еще один подход «сверху вниз» предполагает, что разум создает модели мира, позволяющие проверить даже очень разреженные данные. Искусственный интеллект не обучается моделировать, а использует симуляторы, помогающие проверять гипотезы и предугадывать действия двигающихся поблизости агентов.

Исследователи из Университета Западной Англии изучили возможности мобильного робота с учетом его собственной модели, других двигающихся агентов и окружающей среды[48]. Внутренняя модель, основанная на симуляции и работающая в режиме реального времени, оказалась способна прогнозировать последствия своих действий и действий других агентов, находящихся поблизости.

Например, при движении по узкому коридору навстречу другому роботу искусственный интеллект может определить, какое действие позволит избежать столкновения, и смоделировать поворот налево или направо либо продолжить двигаться вперед[49]. Роботы, конечно, преуспели в таких маневрах и без моделирования, но здесь мы хотим доказать, что подобные симуляции открывают путь к искусственной модели психического состояния.

Разумное отношение к интеллекту

Подобно отражающимся в боковом зеркале автомобиля объектам, более естественные когнитивные и эмоциональные способности искусственного интеллекта могут находиться ближе, чем кажется. Как мы уже видели, они разрабатываются и совершенствуются в научно-исследовательских институтах (наподобие AI2), а также стартапах вроде Covariant и Affectiva / Smart Eye и глобальных корпорациях (Zappos, Salesforce, Google и многих других). Эта технология уже здесь, она с каждым днем набирает обороты и помогает заложить основу для будущей конкуренции.

Доверие — ключ ко всему, и более похожий на человеческий искусственный интеллект позволит завоевать лояльных клиентов, увеличивая разрыв между лидерами и аутсайдерами.

Кроме того, радикально человеческий машинный интеллект перенесет нас из прошлого, где клиенты и сотрудники с трудом учились использовать навязанные им технологии и приспосабливались к новым методам, в будущее, где люди охотно принимают новшества, поскольку теперь уже технологии адаптируются к человеку.

По мере приближения этого будущего компаниям придется сокращать использование старых дорогостоящих и громоздких подходов к машинному интеллекту и сосредоточиваться на методах, более ориентированных на человека.

Точной формулы этой трансформации нет, но руководители уже сейчас могут предпринять некоторые шаги, чтобы подготовить к ней всю компанию с ее широкой экосистемой — от руководства и до технических специалистов (и даже далее). Процесс должен начинаться сверху — с генерального директора, с топ-менеджеров компании. Им следует удостовериться: у них есть команды, которые изучают искусственный интеллект и экспериментируют с новыми подходами к нему в бизнес-контексте.

Эти команды должны сосредоточиться на алгоритмах, которые наиболее точно имитируют когнитивные способности человека, дают объяснимые результаты и предлагают максимально доступные и инновационные решения бизнес-задач.

Компании в целом следует стремиться к распространению того, что мы называем цифровой беглостью. Мы подробно рассмотрим это явление в главе 6, посвященной талантам. Вкратце идея заключается в том, чтобы перейти от цифровой грамотности — простого знакомства с терминами искусственного интеллекта — к погружению в язык, методы и применение интеллектуальных технологий.

Сотрудники, владеющие цифровыми технологиями, особенно если вплотную занимаются клиентами или внутренними проблемами компании, способны именно в нужный момент находить отличные решения.

За пределами офиса вам необходимо стать частью более широкого мира технологических партнеров, исследователей и представителей отрасли. Они способны помочь быстрее собрать воедино элементы новых подходов к интеллекту, наиболее актуальные для вашего бизнеса. Это принципиально важный шаг к скоординированному стратегическому сотрудничеству в экосистеме: оно все больше характеризует конкуренцию в мире, где никто не обладает монополией на огромное количество технологических прорывов, происходящих практически ежедневно.

Решительный переход к человеческому интеллекту, влекущий за собой глубокие последствия для процессов, продуктов и услуг вашей компании, отчасти будет обеспечен поворотом к требующему меньшего количества данных искусственному интеллекту, дополняющему устоявшиеся подходы к большим данным и способному выровнять игровое поле для всех конкурентов. К этому мы обратимся в следующей главе.

Глава 2. Данные

От максимума к минимуму и обратно

Фраза «рычаг для бизнеса» — неважно, понимаются под ним капитал, талант, исследования, технологии или рабочие процессы — используется так часто, что утратила всю свою выразительность. «Рычаг» теперь не более чем «усилитель эффективности». Но стоит вдуматься в буквальный смысл этой метафоры: подразумевается, что небольшое количество ресурсов приносит большую прибыль.

Эта динамика нигде не проявляется так ярко, как при использовании данных в искусственном интеллекте, когда они перемещаются от периферии — локального устройства — к облачному хранилищу, а иногда и обратно (к устройству).

Конечно, требующий большого количества данных искусственный интеллект в какой-то степени непременно продвинет компанию. Каким бы он ни был прожорливым и дорогим, он все равно способен принести больше прибыли, чем альтернативные варианты (например, ручная обработка).

Но последние достижения в области малых данных позволяют использовать искусственный интеллект непосредственно в их источнике и обрабатывать локально: на смартфонах, датчиках, машинах с автопилотом, дронах и — потенциально — на любых других устройствах с достаточно надежными микрочипами, генерирующими потоки данных.

Из этих малых данных складывается нечто большое: по оценкам IDC, к 2025 году подобные устройства, подключенные к интернету вещей (IoT), будут генерировать 73 зеттабайта (триллиона гигабайт, 10^21 байтов) данных, что в четыре раза больше, чем в 2019 году[50].

Использование малых данных, полученных на периферии, для анализа больших данных позволит извлечь больше пользы из искусственного интеллекта, которому потребуется гораздо меньше ресурсов: времени на обучение, вычислительных мощностей, инфраструктуры, сотрудников и инвестиций. Такой «накачанный данными» искусственный интеллект, в свою очередь, прокачивает всю компанию, переводя ее на новый уровень.

Мастерство сочетать искусственный интеллект, малые и большие данные обеспечит конкурентные преимущества многим компаниям. Особенно тем, которые ввязались в информационную гонку вооружений и вряд ли иначе смогут победить.

Проблема максимального объема данных

Компания Starsky Robotics казалась одной из восходящих звезд в области автономных транспортных средств. Запатентованная компанией система искусственного интеллекта вела большие грузовики по широким магистралям и небольшим проселочным дорогам, позволяя человеку-водителю в удаленном операционном центре иногда брать управление.

В Starsky не возводили воздушных замков и не мечтали однажды обрушить отрасль. Компания владела активами, нанимала бывших дальнобойщиков в качестве удаленных операторов и реализовывала бизнес-модель, которая, казалось, опережала таких амбициозных конкурентов, как Waymo и Uber.

У Starsky были и другие достижения, и каждое из них впечатляло сильнее предыдущего.

Так, в 2016 году самоуправляемый грузовик Starsky стал первым автомобилем, официально допущенным к эксплуатации без человека за рулем. В 2018 году он проехал более 10 километров по закрытой дороге во Флориде — первый в истории пробег полностью беспилотного грузовика.

В 2019 году он стал первым беспилотным грузовиком, проехавшим по дороге общего пользования: он миновал остановку для отдыха, выехал на магистраль Florida Turnpike и преодолел 15 километров со средней скоростью 90 км/ч. Только первый и последний отрезки пути — всего около трех сотен метров — грузовик прошел под контролем оператора, находившегося за 320 километров, в Джексонвилле.

В 2020 году Starsky закрылась.

Что пошло не так? Основатель компании Стефан Зельц-Аксмахер в горьком прощальном сообщении в своем блоге подробно описал многочисленные проблемы, от которых страдает индустрия автономных транспортных средств.

Самая большая из них: контролируемое машинное обучение не оправдывает надежд, особенно при работе с нестандартными ситуациями, также известными как крайние случаи (не путать с передовым ИИ Edge AI!). «Широко известно, что самое сложное при работе с ИИ — научить его справляться с ситуациями, которые происходят редко, — писал основатель Starsky. — На самом деле чем лучше ваша модель, тем сложнее найти надежные наборы данных для новых крайних случаев. Кроме того, чем лучше ваша модель, тем более точные данные вам понадобятся для ее усовершенствования. Вместо того чтобы в соответствии с законом Мура наблюдать экспоненциальное улучшение качества работы искусственного интеллекта, мы наблюдаем экспоненциальное увеличение стоимости совершенствования ИИ-систем»[51].

Это была классическая история убывающей отдачи: количество обучающих примеров растет по экспоненте, а точность увеличивается только линейно.

В отличие от младенцев, способных обучиться на единичном примере и экстраполировать полученный опыт, искусственный интеллект в основном работает на алгоритмах, которым для обучения требуются горы данных. Беспилотные автомобили вроде грузовиков Starsky обучаются на максимально возможном количестве дорожных ситуаций. (Люди-водители, чтобы получить права, обычно проходят 20–30 часов теории и накатывают около 10 часов за рулем[52], и все же они способны мгновенно реагировать на нестандартные ситуации.) Первая компьютерная программа, обыгравшая профессионального игрока в древнюю настольную игру го, была обучена на 30 миллионах партий[53].

Модели искусственного интеллекта для диагностики заболеваний работают, потому что им скормили данные миллионов пациентов, из которых можно узнать, как часто людям с таким же набором симптомов ставили тот или иной диагноз.

Подходы к искусственному интеллекту, требующие огромных объемов данных для обучения и поддержания работы и основанные на глубоком обучении и обучении с учителем, в настоящее время сталкиваются с некоторыми серьезными ограничениями. Рассмотрим основные.

Нет датасетов для искусственного интеллекта

Есть большие данные, а есть датасеты, и важно различать эти понятия. Термин «большие данные» (big data) относится к методам статистического анализа, которые применяют к огромным объемам данных для извлечения закономерностей. Датасет (big datasets, или просто datasets) — это данные, организованные в определенную структуру (например, перечень имен и контактов).

Большие датасеты — коллекции наподобие ImageNet с его более чем 14 миллионами размеченных вручную изображений — позволяют машине самообучаться. Но для большинства стоящих перед искусственным интеллектом задач не существует датасетов, по объему подобных ImageNet. Это означает: прежде чем всего лишь рассмотреть возможность применения данных, их нужно кропотливо собрать и разметить, а это трудоемкий и дорогостоящий процесс.

С течением времени вдобавок меняются направления работы конкретных приложений искусственного интеллекта, и обучающие датасеты могут постепенно терять актуальность.

Точно так же для большинства бизнес-задач или бизнес-возможностей нет датасетов, «очищенных» и готовых для использования системами искусственного интеллекта. Фактически самым большим препятствием для комплексных ИИ-решений остаются зашумленные, разреженные или неполные данные, большая часть которых не структурирована или структурирована недостаточно.

Этот фейерверк беспорядочных данных генерируют файлы журналов (лог-файлы), сведения из кол-центров, видеозаписи, посты в социальных сетях, транзакции и всевозможные информационные устройства. Например, Walmart собирает 2,5 петабайта (2,5 миллиона гигабайт, 10^15 байт) неструктурированных данных от 1 миллиона клиентов каждый час. Это в 167 раз больше, чем содержится во всех книгах Библиотеки конгресса США[54].

К 2025 году каждый человек будет создавать примерно 3,4 эксабайта (1 миллиард гигабайт, 10^18 байт) данных в день, в основном за счет использования социальных сетей, общения, а также просмотра и пересылки видео[55].

Ситуация со всеми этими неструктурированными данными усложняется тем, что, кроме них, есть еще горы структурированных данных, которые часто хранятся в устаревших корпоративных хранилищах, закрытых и потому отчасти дублирующих информацию.

Все это ограничивает обмен данными и внедрение инноваций.

Нехватка инфраструктуры

Глубокое обучение попало в замкнутый круг. Чем больше данных в распоряжении искусственного интеллекта, тем лучше он может выполнять свои задачи, какими бы они ни были, — от управления транспортными средствами до диагностики заболеваний и классификации объектов на изображениях. Это требует все более крупных нейросетей с миллиардами параметров, аппаратного обеспечения и сложной вычислительной инфраструктуры.

По словам бывшего руководителя подразделения AI Products Group компании Intel, «стремительный рост размеров нейросетей опережает способность “железа” идти в ногу со временем»[56].

При этом объем данных из поисковых систем, социальных сетей, систем планирования ресурсов предприятия и бесчисленных других источников продолжает расти экспоненциально. Facebook[57] обучала распознавать изображения на наборах публичных изображений, самый большой из которых насчитывал 3,5 миллиарда изображений и 17 000 хештегов[58].

Огромные и очень быстро растущие массивы данных требуют все более масштабных моделей искусственного интеллекта, которым, в свою очередь, нужна все большая вычислительная мощность. С 2013 года ее объем, необходимый для подготовки к работе модели глубокого обучения, увеличился в 600 000 раз[59].

Астрономический рост затрат

Исследователи из Массачусетского университета в Амхерсте проанализировали затраты на обучение и разработку нескольких известных глубоких нейросетей для обработки естественного языка (NLP) как наиболее точных и требовательных к данным[60]. Они обнаружили, что обучение одной модели относительно недорого, а вот стоимость полного цикла НИОКР для нового датасета быстро начинает зашкаливать.

Например, затраты только на облачные вычисления для обучения модели Transformer с ее 213 миллионами параметров и функцией поиска нейронной архитектуры могут составить от 1 до 3 миллионов долларов. Это не слишком большая сумма для крупной IT-корпорации, но очень существенная для небольших компаний или групп исследователей.

Необходимость постоянно подстраивать модели приводит к еще большему увеличению затрат.

Нереалистичные требования к ресурсам

Для глубокого обучения нужны ресурсы, недоступные многим организациям. Лишь ограниченное число компаний — Alibaba, Amazon, Apple, Google, Microsoft и еще некоторые из списка Global 1000 — может идти в ногу со временем.

Создававшиеся в цифровом бизнесе компании способны эффективно собирать огромное количество данных для обучения и настройки, так как изначально укомплектованы специалистами по работе с данными, программистами и экспертами и поэтому (подобно прочим крупным организациям) могут позволить себе расходы на масштабные системы глубокого обучения.

Кроме того, по мере роста систем глубокого обучения с ними работает все меньшее число специалистов, нередко находящихся вне научных лабораторий. У профессоров или аспирантов с новой многообещающей идеей для дорогостоящего в вычислительном отношении искусственного интеллекта просто нет возможности ее протестировать.

Проблемы конфиденциальности

Появление больших данных и датамайнинга породило причудливые проблемы безопасности. В век повсеместного машинного обучения системы могут содержать бесчисленные персональные данные и характеристики, что ставит под угрозу конфиденциальность. Пути утечки персональных данных трудно предугадать, а значит предотвратить.

И это не теоретические опасения. Страны и муниципалитеты по всему миру используют достижения в области распознавания лиц и аналитики для создания всепроникающих систем наблюдения, обученных на данных миллиардов граждан. Там же, где искусственный интеллект может быть более полезным, — например, в медицине, — его ограничивают законодательные требования по защите персональных данных.

Государственное регулирование (вроде GDPR — Общего регламента ЕС о защите персональных данных) поднимает особо острые вопросы для зависящих от глубокого обучения систем. Например, GDPR требует, чтобы лица, в отношении которых на основе их персональных данных принимаются автоматизированные решения, могли получить объяснение того, как именно эти решения были приняты. Это требование, скорее всего, вновь поднимет пресловутую проблему черного ящика, связанную с глубоким обучением.

Пандемия COVID-19 вызвала дискуссию о правомерности использования полученных со смартфонов GPS-данных для контроля над перемещениями людей, которые могли подвергнуться воздействию вируса, а также о последствиях, к которым приведет использование приложений для отслеживания социальных контактов. В США конгрессмены продвигают инициативу, которая запрещает делать это без согласия человека[61].

Делать больше с меньшими данными

На каждый датасет с 1 миллиардом записей приходится 1000 датасетов с 1 миллионом записей и 1 миллион датасетов всего с 1000 записей[62]. Последние позволяют компаниям на порядки увеличить свои возможности, особенно если дополнить эти малые датасеты собственными или приобретенными данными.

Поскольку 90% работы с искусственным интеллектом состоит из очистки, нормализации и обработки данных, то использование их небольших объемов позволяет взаимодействующим с ним сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах. Объемные же датасеты имеет смысл использовать для стратегически важных целей.

Сейчас некоторые ведущие организации стремятся использовать неструктурированные наборы данных меньшего размера способами, недоступными конкурентам. Если пересмотреть сложившееся представление о полезных данных, то информация об их местонахождении, а также высвобождение и задействование в приложениях, инфраструктуре и подразделениях могут стать фундаментом инноваций.

Так, осенью 2021 года Apple объявила: Siri будет обрабатывать голосовые команды непосредственно на новейших iPhone (а не отправлять их для этого в облако), используя встроенный процессор для искусственного интеллекта Neural Engine, как и Google, который с 2019 года расшифровывает голос без подключения к интернету на своих телефонах Pixel. Подобные приложения все еще приходится обучать в облаке на актуальных данных, однако ожидается, что системы периферийного ИИ будут обучаться самостоятельно[63].

Тем временем компании-первопроходцы вместе с исследователями-первопроходцами находят инновационные способы сбалансировать большие и малые датасеты и сделать их взаимодополняемыми. При этом решаются три разные проблемы: 1) большие и зашумленные данные затрудняют доступ к небольшому набору релевантных высококачественных данных, необходимых для обучения искусственного интеллекта; 2) объем данных для обучения искусственного интеллекта невелик; 3) релевантных данных нет вообще.

Фильтруем шум

Компания Wayfair, занимающаяся онлайн-торговлей, поддерживает обширный каталог из более чем 14 миллионов товаров для дома — от мебели до систем хранения, от освещения до декора и т. д.; некоторые категории включают сотни тысяч наименований. Это дает богатый выбор, но и создает трудности, если покупателю нужен один-единственный вариант. Ситуация осложняется, если вы никогда прежде ничего не покупали на этом сайте: компания еще не знает ваших предпочтений и не может предложить подходящие товары. Однако Wayfair нашла способ упростить поиск для новичков.

Проблема описанной ситуации сложнее, чем кажется. Пытаясь определить наиболее привлекательные товары, специалисты по обработке данных сталкиваются с эффектом положения, создаваемым алгоритмом сортировки. В верхней части первой страницы оказываются товары, которые чаще заказывают, — их внутренняя привлекательность для покупателей не учитывается. В некоторых случаях представленный вверху страницы товар заказывают в два раза чаще, чем показанный ниже с лучшими характеристиками.

Чтобы скорректировать эффект положения, можно рассчитать коэффициент привлекательности товара исходя из разницы между количеством заказов на него и средним показателем для любого продукта, находящегося на определенной позиции. При достаточном количестве данных такого расчета было бы достаточно, но сайт обрабатывает до 9 миллионов заказов в квартал, заказы распределены по миллионам товаров, поэтому на каждый товар приходится всего несколько заказов.

«Расчеты на основе малого числа данных недостаточно надежны, поэтому нам приходится всегда держать в уме, что один продукт может быть оценен выше другого по случайности, — пишут специалисты по обработке данных компании Wayfair. — Например, трудно сказать, действительно ли товар, на который оформили три заказа, лучше того, который заказали два раза, или ему просто повезло»[64].

Чтобы убрать шумы, Wayfair добавила информацию о поведении покупателей на каждом этапе воронки: выбор товара, добавление его в корзину и оформление заказа. Поскольку каждый этап связан с предыдущим, их можно «взвесить и умножить», получив достаточно достоверную оценку вероятного количества заказов.

Чтобы спрогнозировать возможное изменение привлекательности, Wayfair использует данные о заказах за день, а не полагается только на массив постоянно меняющихся больших данных. Кроме того, компания ежедневно случайным образом меняет порядок представления товаров, отслеживая, однако, чтобы наиболее привлекательные оказывались на самом видном месте. Сейчас Wayfair пытается применить эти методы работы с данными для решения других задач оптимизации и ранжирования.

Когда обучающих данных изначально мало

Каждый раз, когда искусственный интеллект с глубоким обучением берется за новую задачу, он должен снова обучиться на огромном количестве данных. В последние годы исследователи добились больших успехов в разработке методов, позволяющих обучать новым задачам на гораздо меньшем количестве данных: это обучение на нескольких примерах (few-shot learning), на одном примере (one-shot learning) или вообще без примеров (zero-shot learning). Эти методы способны помочь инновациям в области искусственного интеллекта выйти за пределы IT-гигантов.

Обучение на нескольких примерах

Почему дети легко отличают яблоко от апельсина, увидев их всего несколько раз, а моделям машинного обучения для надежной идентификации объектов требуется на порядок большее количество единиц размеченных данных? Специалисты по обработке данных в таких различных организациях, как шведская компания по производству мини-пиццы и американская Национальная футбольная лига, используют один метод искусственного интеллекта: few-shot learning — «обучение на нескольких примерах».

Dafgårds — шведское семейное предприятие, которое более 80 лет производит фрикадельки и мини-пиццы для продажи по всему миру. Чтобы соответствовать высоким стандартам, компания считает необходимым убедиться, что в каждой пицце популярной линейки достаточно сыра. Команда из двенадцати IT-специалистов предполагала использовать для этого более интеллектуальный и эффективный метод, но оказалось, опыта в машинном обучении у них недостаточно. И тогда Dafgårds заключила партнерское соглашение с Amazon Web Services (AWS), перепоручив создание системы машинного обучения для автоматизированного контроля качества[65].

Используя сервис Amazon Lookout for Vision компании AWS, клиенты вроде Dafgårds могут выявлять изъяны в рабочих процессах с помощью всего 30 изображений для обучения модели: 10 изображений с дефектами или аномалиями и еще 20 — нормальных (эталонных). Однако сложность заключается в том, что современные производственные процессы часто бывают отлично отлажены и доля дефектности редко достигает 1%, а сами отклонения могут быть очень незначительными. В результате набор данных для контроля качества оказывается небольшим и часто не соответствует реальному положению на производстве.

Чтобы преодолеть проблему недостатка реальных данных о дефектах, AWS решила сымитировать разные производственные ситуации, для чего построила макет завода с детализацией вплоть до системы конвейерных лент. Таким образом были созданы искусственные наборы дефектов: на обычных изображениях объектов просто дорисовали реалистичные аномалии — недостающие компоненты, царапины, обесцвечивание и прочие изъяны.

Таким образом метод обучения на нескольких примерах позволил иногда работать вообще без изображения дефектов, что значительно ускорило контроль качества пиццы.

Национальная футбольная лига (НФЛ) с помощью компьютерного зрения облегчила и ускорила поиск среди записей игр. Стало возможным отыскать релевантные ролики с наиболее яркими моментами среди тысяч видео. Ручная разметка в масштабах страны потребовала бы непомерно много времени и денег.

Однако команды по созданию контента НФЛ использовали функцию Custom Labels в Amazon Rekognition, сервисе для автоматизированного анализа изображений и медиа. В коллекции медиаресурсов были расставлены теги и другие метаданные для игроков, команд, номеров, футболок, мест и событий, таких как пенальти и травмы. Автоматизированный процесс занял в разы меньше времени и потребовал гораздо меньшего количества примеров, чем понадобилось бы при ручной обработке.

Для идентификации объектов и сцен система сочетает имеющиеся у Rekognition возможности обучения искусственного интеллекта на больших массивах данных, содержащих десятки и миллионы рассортированных по многочисленным категориям изображений, с предоставленным пользователям небольшим датасетом, включающим всего десять изображений для каждой категории.

Пользователь загружает свой датасет в систему и может начать его анализ несколькими кликами мыши. «В современном медиаландшафте объем неструктурированного контента, которым управляют организации, растет экспоненциально, — говорит Брэд Боим, старший директор по постпроизводству и управлению активами NFL Media. — Используя традиционные инструменты, пользователи могут столкнуться с трудностями при поиске среди тысяч медиаактивов одного конкретного элемента. Новые инструменты позволяют нашим командам напрямую использовать данные и предоставлять клиентам улучшенные продукты на всех медиаплатформах»[66].

Роботы учатся рассуждать

Когда у роботов, как у людей, есть концептуальное понимание мира, их легче обучать, используя гораздо меньше данных. В Vicarious, засекреченный стартап из Кремниевой долины, инвестируют Питер Тиль, Марк Цукерберг, Илон Маск и Джефф Безос. Разработчики трудятся над созданием искусственного общего интеллекта для роботов, который позволил бы делать обобщения на основе небольшого количества примеров. Компания уже разработала роботизированные руки, которые с опытом все лучше сортируют предметы[67].

Они уже были задействованы в подборе пробников продукции косметической компании Sephora, эту работу раньше приходилось выполнять исключительно вручную из-за большого количества стремительно сменяющих друг друга тюбиков, пакетов, коробочек и флаконов. Система снизила стоимость решения этой труднейшей комбинаторной задачи на 80%[68].

Примеры подобной сложности часто встречаются в компаниях с большим ассортиментом и быстрым оборотом, таких, как склады Amazon, где товары часто представлены бессистемно, не структурированы, постоянно меняют свое место в зависимости от спроса, но их необходимо находить быстро и со стопроцентной точностью[69].

Модели Vicarious, созданные по образу и подобию неокортекса человеческого мозга, имеют ряд преимуществ перед моделями глубокого обучения, способными обучаться только на больших датасетах. Так, искусственный интеллект Vicarious лучше умеет обобщать на относительно малом количестве примеров (как и человеческий мозг) и лучше справляется с так называемыми состязательными примерами (adversarial examples) — оптическими иллюзиями для машин[70], способными обмануть нейросеть[71].

Дилип Джордж, один из основателей компании, кратко указывает на ограниченность моделей глубокого обучения: они не могут рассуждать, понимать причины или делать что-либо за пределами своего опыта. «Если просто расширить глубокое обучение, эти фундаментальные ограничения не исчезнут, — говорит он. — Мы приняли сознательное решение найти и устранить эти проблемы»[72].

Исследование компании Vicarious показывает, как использование человеческого умения расставлять акценты и решать проблемы с помощью факторизации объектов и постановки подцелей может позволить системам искусственного интеллекта вывести из изображения высокоуровневую концепцию и затем применять ее в разных обстоятельствах.

Авторы утверждают, что такие когнитивные методы начинают приближаться к алгоритмам общего обучения человеческого разума и способны значительно улучшить производительность искусственного интеллекта и его объяснимость при решении сложных задач, включающих огромное количество перестановок[73].

Рассмотрим нагромождения букв и цифр, используемые на сайтах, чтобы отличить человека от робота. Это CAPTCHA (Completely Automated Public Turing tests to tell Computers and Humans Apart), тест, который людям решить легко, а компьютерам — сложно. Опираясь на вычислительную нейробиологию (науку, изучающую работу мозга с помощью компьютерного моделирования и математического анализа), исследователи из компании Vicarious разработали модель, способную преодолевать CAPTCHA намного быстрее глубоких нейросетей и обрабатывать их данные в 300 раз эффективнее[74].

Чтобы разобрать CAPTCHA с точностью почти 67%, модели Vicarious потребовалось всего пять обучающих примеров на каждый символ. Современной глубокой нейросети нужно в 50 000 раз больше обучающих данных из-за миллионов возможных комбинаций букв, причем эти данные должны содержать реальные строки CAPTCHA.

Модели типа Vicarious с их способностью обучаться быстрее и обобщать шире, чем позволяют более распространенные сегодня методы, приведут нас к созданию роботов, обладающих подобным человеческому концептуальным пониманием мира.

От нескольких снимков к одному

Компания Google DeepMind Technologies использует «сети соответствия» (matching networks) — нейросети, основанные на последних достижениях в области изучения внимания и памяти, — для быстрого обучения модели новым концепциям на основе всего одного помеченного элемента данных. Это то же самое, как если бы ребенку показали изображение жирафа, чтобы в будущем он мог узнавать всех жирафов.

Исследователи разработали новую архитектуру и стратегию обучения, которая дополняет систему небольшой матрицей памяти — эдаким вспомогательным датасетом с размеченными данными, полезными для решения проблемы. В отличие от других подходов, этот основан всего на одном размеченном примере. Метод значительно повысил точность идентификации изображений из гигантских датасетов ImageNet и Omniglot[75]. (Датасет Omniglot представляет собой энциклопедию систем письма и языков, содержащую 1623 разных рукописных символа из 50 алфавитов, и предназначен для разработки более близких к человеческим алгоритмов обучения.)

Инженеры и исследователи из Центра искусственного интеллекта Samsung в Москве и инновационного центра «Сколково» недавно разработали динамическую модель лица, которая хорошо обучается и на нескольких примерах, и даже на одном[76]. Модель, названная «Говорящие головы», сначала обучается на большом наборе видеороликов с лицами и демонстрирует сочетание подходов, основанных на больших и малых данных.

В результате она может идентифицировать и извлекать лицевые характеристики всего из нескольких примеров какого-нибудь нового лица и представлять его в виде реалистичного аватара, который выглядит как подлинное видео. В поразительном демонстрационном ролике лицо рассказчика двигается одновременно с расположенным рядом аватаром, и разница между ними почти незаметна[77]. ИИ-модель создала аватар рассказчика, увидев всего 8 кадров из его видео.

Аватар актера Нила Патрика Харриса, созданный на основе 32 кадров, получился практически идеальным. Система способна генерировать аватары всего из нескольких селфи, которые резко отличаются от видеокадров качеством исходного материала.

Модель «Говорящие головы» может похвастаться впечатляющей способностью к обучению и на одном примере. Используя отдельные знаковые фотопортреты знаменитых людей, включая Мэрилин Монро, Сальвадора Дали, Федора Достоевского и Альберта Эйнштейна, она создала очень убедительные аватары. Система даже добилась определенного успеха в создании аватаров на основе классических картин, как «Мона Лиза».

Особо впечатляет видео с Достоевским: великий русский романист умер в 1881 году, до эры кинематографа. В совокупности же подобное «оживление» знаменитостей порождает предчувствие дипфейков, фальшивых видео, на которых люди правдоподобно делают и говорят то, чего они на самом деле никогда не делали и не говорили, — от секс-видео до возмутительных политических заявлений.

Создатели «Говорящих голов» признают опасность таких подделок, но отмечают, что инструменты для их обнаружения сейчас разрабатываются быстро. В некоторых приложениях используются генеративно-состязательные сети (GAN). В них генерирующий изображение алгоритм сражается с алгоритмом, пытающимся установить подлинность или поддельность изображения. Оба алгоритма-антипода постоянно совершенствуются, что делает обнаружение дипфейков все более сложным.

Если отбросить злонамеренное использование технологии, то в недалеком будущем реалистичное телеприсутствие может преобразить мир, особенно когда пользователи получат возможность самостоятельно создавать аватары[78]. Очевидные потенциальные преимущества включают в себя сокращение числа дальних поездок и даже вынужденных поездок на короткие расстояния, демократизацию образования и повышение качества жизни людей с ограниченными возможностями и хроническими заболеваниями.

Очки виртуальной реальности уже позволяют хирургам проникать в точные 3D-модели мозга конкретного пациента. Сегодня в больнице Оттавы в Канаде этот подход помогает с точностью до миллиметра имплантировать в мозг микроэлектроды тоньше человеческого волоса[79].

Дистанционные операции на мозге — это не фантастическая и даже не футуристическая идея. В марте 2019 года Лин Чжипей впервые в Китае дистанционно оперировал с помощью технологии 5G мозг пациента, находящегося на расстоянии 3000 километров. Студенты-медики Стэнфордского университета теперь используют иммерсивные (с эффектом присутствия) системы для исследования внутричерепных осложнений. Под руководством аватара-инструктора они могут рассмотреть опухоли и аневризмы под разными углами и пройти все этапы хирургических процедур[80].

Как сделать больше, используя меньше данных

По мере развития искусственного интеллекта исследователи и организации разрабатывают методы, позволяющие быстро добиваться большего, используя меньше данных. Эти методы хороши в ситуациях, когда компании могут воспользоваться лишь небольшими датасетами из-за ограниченного количества доступных для изучения размеченных примеров, а также в пограничных случаях с небольшими объемами посторонних данных, содержащих редкие дефекты или характеристики. К таким методам работы с малыми данными относятся следующие.

Эхо данных. Исследователи Google Brain изучают технику повторного (подобно эху) использования данных для того, чтобы ускорить обучение искусственного интеллекта[81]. В типичном процессе обучения система сначала считывает и декодирует входные данные, затем перемешивает их, применяя набор преобразований для их дополнения, после чего собирает примеры в партии и итеративно обновляет параметры для уменьшения ошибок. Эхо данных добавляет к процессу этап, на котором используются выходные данные предыдущего этапа, тем самым повышая эффективность и позволяя системе использовать незадействованные вычислительные мощности[82].

Динамическая фильтрация. Presto применяет распределенный механизм для анализа больших данных, который рассматривает запрос, распределяет его между несколькими «рабочими» и создает оптимальный план для ответа на него. Он собирает данные из разных источников, задействует как большие, так и малые датасеты и определяет, является ли один из источников значительно меньшим, чем другой. Затем механизм динамически фильтрует данные, чтобы пропустить сканирование нерелевантных данных из большего источника. Это позволяет значительно повысить производительность при объединении данных из разных источников[83].

Одновременное обучение. Google одновременно обучил одну глубокую нейросеть восьми разным задачам. Она может параллельно распознавать объекты на изображениях, составлять подписи, распознавать речь, переводить между четырьмя парами языков и анализировать предложения. Исследователи показали, что при обучении сразу нескольким задачам можно не только добиться хороших результатов, но и повысить производительность в решении задач с ограниченным объемом данных[84].

Активное обучение. При таком подходе к искусственному интеллекту алгоритм сам выбирает, на каких данных учиться. Нью-Йоркский университет Шанхая использовал алгоритмы активного обучения для разработки вычислительной структуры, которая персонализирует оценку изменений в зрении человека[85]. Система быстро оценивает, как результаты тестов соотносятся с большой библиотекой возможных результатов, учитывает предыдущие ответы пациента и приходит к набору оптимальных для него запросов. Исследователи считают, что усовершенствование стандартной оптометрической таблицы с помощью искусственного интеллекта поможет раньше обнаруживать и лечить заболевания глаз, такие как глаукома и катаракта.

Локальные данные. Глобальные компании создают географически релевантные продукты и каналы обслуживания клиентов, поэтому важно, чтобы данные, собранные на местах, использовались для обучения алгоритмов, определяющих подход компании к взаимодействию с местными клиентами. Локальные данные воплощают культуру, поведение и ценности, которые можно использовать, чтобы адаптировать подход компании к продажам и обеспечить более высокую удовлетворенность клиентов. Модели радикально очеловеченного ИИ — это не готовые системы «для всех», это модели, которые обучаются на данных, актуальных именно для тех групп населения, для которых предназначены.

Федеративное обучение. В сочетании с периферийными вычислениями федеративное обучение помогает уменьшить объем данных. При федеративном обучении каждое периферийное устройство загружает модель машинного обучения из облака, обновляет ее и отправляет обратно, где она затем усредняется вместе с другими обновлениями из других источников. Таким образом, модель обучается на локально хранящихся данных. Этот подход позволяет отказаться от централизованного хранилища больших данных, способствует разработке алгоритмов и особенно полезен в сценариях, где есть проблемы с задержками при беспроводной связи.

Синтетические (искусственные) данные. Стартапы и исследовательские команды, в отличие от IT-гигантов, не всегда имеют доступ к данным, необходимым для обучения алгоритмов. Но с помощью синтетических данных — искусственной информации, генерируемой компьютерами и имитирующей реальные данные, — инженеры могут научить систему искусственного интеллекта реагировать на новые ситуации. Синтетические данные способны помочь уравнять правила игры для стартапов, конкурирующих с IT-гигантами. Молодой стартап AiFi использует синтетические данные, чтобы создавать решения для ретейла без касс по примеру Amazon Go[86]. Но и технологические гиганты не дремлют[87]. Waymo, беспилотный автомобиль компании Alphabet, каждый день преодолевает почти 5 миллионов километров в моделируемой среде, что позволяет протестировать опции, прежде чем выпустить его на дорогу[88].

Создание современной базы данных

Чтобы научиться использовать большие и малые данные для получения выгод от искусственного интеллекта, нужен надежный фонд данных. Сейчас компании из любой отрасли добиваются успехов не благодаря таким фондам, а вопреки. Данные заперты на устаревших стационарных платформах, часто изолированных друг от друга, что затрудняет, а иногда и делает невозможной их совместную работу. Это еще больше усложняет поиск и использование данных, необходимых для принятия решений.

Для создания современных фондов нужно вывести данные из устаревших разрозненных хранилищ, чтобы их можно было объединять в облаке по разным параметрам и обрабатывать с помощью современных аналитических инструментов. Как мы увидим в главе 4, для этого необходима правильная архитектура (элемент A в концепции IDEAS): правильные хранилища, правильные компьютеры, правильный доступ — все в облаке, чтобы обеспечить гибкие возможности работы с данными, которые создают конечные результаты.

Компании, которые делают все правильно, получают значительные конкурентные преимущества. Как мы уже отмечали во введении, согласно недавнему исследованию Accenture, лидеры в этой области росли в пять раз быстрее[89]. Кроме того, значительное число компаний, использующих прорывные технологии, во время пандемии увеличили инвестиции в облачные вычисления и искусственный интеллект — не только чтобы оставаться на плаву, но и чтобы создать «преимущества второго плана».

Как им удалось совершить скачок? Ключевыми являются три возможности: современная инженерия данных, управление данными с помощью искусственного интеллекта и демократизация данных.

Современная инженерия данных

В современную базу данные поступают из разных внутренних и внешних источников и проходят через ряд механизмов, включая пакетную обработку и обработку в режиме реального времени, а также программные интерфейсы приложения (API). Они объединяются в тщательно отобранные и повторно используемые датасеты, которые можно применять для разных аналитических целей.

Хорошая база основана на многократно используемых структурах для ввода данных и процессах ETL (извлечения, преобразования, загрузки), которые поддерживают разные типы данных. Эти структуры (фреймворки) регулируют качество, стандартизацию и классификацию данных, сбор метаданных, а также обеспечивают основанный на конфигурации подход к вводу, обработке и курированию данных. Это позволяет быстро и масштабно разрабатывать в облаке новые конвейеры данных для аналитики и продуктов их обработки.

Управление данными с помощью искусственного интеллекта

Облачные инструменты искусственного интеллекта предоставляют расширенные возможности и масштабирование, позволяющие автоматически очищать, классифицировать и защищать данные по мере их загрузки в облако. Это способствует повышению качества и достоверности данных, а также их корректному использованию.

Демократизация данных

Современная база предоставляет больше данных максимальному числу желающих. Это делает данные доступными и удобными для использования, а также позволяет оперировать ими разными способами, включая самообслуживание, искусственный интеллект, бизнес-аналитику и науку о данных. Как мы увидим в главе 6, новейшие облачные инструменты демократизируют данные и позволяют большему количеству людей легко и быстро находить и использовать сведения, соответствующие их бизнес-потребностям.

Вместе эти три возможности помогают компаниям преодолеть наиболее распространенные барьеры — доступность, надежность, подготовленность и актуальность данных — и позволяют объединять данные из больших и малых датасетов в режиме реального времени, создавать гибкую отчетность, использовать аналитику и искусственный интеллект для формирования широко доступных сведений о клиентах, рынках и операционной деятельности, тем самым обеспечивая значимые бизнес-результаты.

Если у вас надежный фонд данных — они собраны из большого числа источников, управляются с помощью искусственного интеллекта — и все больше ваших сотрудников оперируют все большими объемами данных, то вы перестанете находиться в заложниках у данных и начнете использовать их все более умело. Как и в случае с ИИ, более похожим на человеческий, такой подход к данным превращает механистические процессы в деятельность, требующую большего, а не меньшего участия людей. Это позволяет раскрыть потенциал экспертного знания (человеческого опыта) — элемент E в концепции IDEAS, к которому мы перейдем в следующей главе.

Глава 3. Знание

Машина: от тренировки к обучению

В книге «Человек + машина» описаны непривычные роли и задачи, возникающие из партнерского взаимодействия людей и машин в области, названной нами недостающей серединой. Речь идет о новых подходах к труду, которые практически не упоминаются в современных экономических исследованиях и докладах о положении дел в сфере занятости.

С появлением все более сложных технологий искусственного интеллекта, обеспечивших сотрудничество между человеком и машиной, заполнение недостающей середины стало одним из ключевых аспектов инновации.

Мы выделили шесть смешанных видов деятельности человека и машины. В трех случаях искусственный интеллект наделяет людей «сверхспособностями»: 1) расширяет наши возможности путем использования прежде недоступных данных и методов анализа; 2) взаимодействует с нами при помощи новейших интерфейсов; 3) реализует физические свойства, существенно превосходящие те, что даны нам от природы.

Люди, в свою очередь, дополняют машины: 1) тренируют их, занося данные в системы машинного обучения; 2) разъясняют полученные ими результаты; 3) обеспечивают их работу в техническом и этическом смысле: следят, чтобы машина служила человеку, а не наоборот. К трем последним видам деятельности теперь следует добавить и четвертый: обучение машин, при котором они получают доступ к экспертному знанию.

В новом мире, где человек обучает машину, наибольшую пользу вашей организации принесут не разработчики ПО, не специалисты по обработке данных и не поставщики технологий на основе искусственного интеллекта. Все эти роли и профессии будут по-прежнему важны, но надежное преимущество перед конкурентами вам обеспечат эксперты в вашей собственной отрасли.

Машинное обучение может задействовать опыт сотрудников любого ранга и многократно повысить его ценность. Для этого необходимо переосмыслить бизнес-процессы исходя из новых возможностей, которые дает вертикально интегрированный искусственный интеллект.

Три измерения опыта

Авангардная американская исполнительница и композитор Холли Херндон выпустила в 2015 году свой второй полноценный альбом Platform. Это было своего рода музыкальное прощание с технологией. Или, по крайней мере, с определенным подходом к технологии.

Поначалу Херндон прозвали девушкой с лэптопом: в качестве музыкального инструмента она выносила на сцену портативный компьютер. Записывая свой первый альбом, она использовала компьютерные программы для обработки вокала. Однако во втором альбоме (его название Platform отсылает к интернету) исполнительница пошла намного дальше, отчасти поставив под сомнение возможную власть машин над человеком.

Не нужно считать Херндон луддитом. В последующие четыре года она защитила диссертацию в Центре компьютерных исследований музыки и акустики Стэнфордского университета (на базе которого в 2008 году был создан Стэнфордский оркестр портативных компьютеров). С помощью своего партнера Мэта Драйхерста и IT-дизайнера Жюля Лапласа Херндон разработала игровой компьютер, поддерживающий нейросеть, которую создатели окрестили Spawn — «Детище» — и использовали при записи альбома Proto (2019). Это название отсылает к протоколам компьютерных алгоритмов.

Вместо того чтобы просто заложить в Spawn обширную базу образцов вокала, Херндон с помощниками обучили сеть с помощью распевок и дуэтов. В их стиле переплелись элементы фолк-музыки из разных уголков мира, включая штат Теннесси, где маленькая Холли Херндон когда-то пела в церковном хоре. В альбоме Proto звуки, порожденные нейросетью, сочетаются с пением человеческого ансамбля. Результат получается новый и необычный. «Хор женских голосов сливается и расходится в контрапункте, который можно назвать балканским или инопланетным», — написал ведущий музыкальный критик газеты New York Times в восторженной рецензии[90].

«Весь альбом опирается на фольклорные темы; многое в нем связано с личным опытом музыкантов из нашего ансамбля, — сказала Херндон корреспонденту Би-би-си. — Меня увлекла мысль о том, что певческие традиции возникают по всему миру, как будто у человека внутри от рождения есть встроенная технология»[91].

Такой взгляд резко отличается от привычного подхода к искусственному интеллекту в музыке: загрузить в сеть побольше записей одного жанра или исполнителя (возможно, уже умершего), а затем переключить ее на искусственную генерацию произведений того же стиля.

Холли Херндон вспоминает: «Я не хотела воспроизводить музыку. Я хотела найти новое звучание, новую эстетику. Главное отличие в том, что мы рассматриваем наше “Детище” как участника группы, а не как инструмент для сочинения. Даже когда оно импровизирует как настоящий исполнитель, оно не пишет музыку. Музыку должна писать я!»[92]

Холли Херндон — сторонница радикального технологического разворота к человеку: от тренировки машин на огромных массивах данных к обучению машин с помощью человеческого опыта и знаний. Обучение — следующий логический шаг на пути сотрудничества человека с машиной: ее уже не просто загружают информацией, а делятся с ней опытом; задействуют не только машинный сбор эмпирических данных, но и системное человеческое знание, «воспитывают» у искусственного интеллекта мыслительные способности.

«Тренировка машины предполагает алгоритмический поиск закономерностей в данных, — говорит Гурдип Палл, вице-президент корпорации Microsoft по внедрению ИИ в бизнес-процессы. — Наставничество же подразумевает передачу знания от человека к системе машинного обучения»[93].

Обучение машины затрагивает три человеческие сферы, которые давно пытается освоить искусственный интеллект: профессиональный, коллективный социальный и личный опыт (то есть врожденные и приобретенные индивидуальные способности человека). Холли Херндон, к примеру, объединила профессиональный исполнительский опыт, социальный контекст фольклорных традиций и хорового пения и персональный талант композитора. Результат: оригинальное, подлинно новаторское звучание, которое не могут воспроизвести конкуренты.

Обучением машин занимаются не только в специфической среде техно-арт-поп-музыки. В поисках инновационного подхода к искусственному интеллекту многие деловые и научные организации переосмысливают значение профессионального, социального и личного опыта. Эти первопроходцы ищут новые способы интегрировать человеческие знания в уникальные системы, работающие на благо отрасли.

Они встраивают мощные алгоритмы в прежде трудноопределимые социальные системы вроде естественного языка, потребительского восприятия стиля и сложных сетей интеллектуального взаимодействия. Они же находят способы задействовать врожденные и приобретенные человеческие способности, благодаря которым пересматривается роль человека в контуре управления.

Вкупе с радикальным разворотом к человеку в сфере обработки данных повышенное внимание к профессиональному, коллективному и личному опыту — E в IDEAS — открывает принципиально новые пути инновациям в различных отраслях.

Профессиональный опыт: искусственный интеллект и специфика отрасли

Давайте рассмотрим масштабный проект по обучению машин, запущенный более десяти лет назад на базе корпорации Microsoft. В наши дни его польза становится очевидной.

Цель проекта — облегчить работникам любого профиля использование искусственного интеллекта: дать им возможность «самим писать музыку». Разработчики или специалисты с ограниченным опытом применения ИИ-технологий (юристы, бухгалтеры, инженеры, медсестры, операторы грузоподъемников и т. д.) могут заносить в «умную» систему важные абстрактные понятия. А система сама запустит процессы машинного обучения в фоновом режиме.

Специалист, понимающий поставленную задачу, разбивает ее на отдельные шаги и определяет автономному устройству правила и критерии работы. Затем с помощью софта для симуляций специалист демонстрирует некоторое количество примеров — что-то вроде поурочного плана, — которые позволят алгоритмам машинного обучения выполнить задачу. Если устройство многократно повторяет одну и ту же ошибку, в цифровую учебную программу добавляются новые примеры.

«Машина исследует возможности не сама, а под руководством наставника», — объясняет Марк Хэммонд, генеральный директор корпорации Microsoft по работе с искусственным интеллектом[94]. Получив готовую программу, система автоматизирует учебный процесс и проводит сотни или даже тысячи симуляций одновременно.

Алисия Пелтон, старший координатор программ для группы машинного обучения корпорации Microsoft, приводит простой пример. Допустим, компания хочет использовать искусственный интеллект, чтобы провести анализ документов и выяснить, какой процент разосланных коммерческих предложений конвертируется в продажи[95].

В первую очередь системе надо научиться различать виды документов: договор, счет-фактура, описание проекта и т. п. Скорее всего, в компании не существует единообразных обучающих данных, особенно если каждый сотрудник отдела продаж работает по-своему.

В режиме чисто машинного обучения компании пришлось бы нанять сторонних специалистов для создания образцов, отправить им тысячи документов с подробными инструкциями и еще несколько месяцев дожидаться результата. Далее руководству нужно было бы убедиться, что данные верны, и найти дорогого и редкого консультанта по машинному обучению, который составил бы необходимую модель. А если бы сотрудники отдела продаж использовали модели, к которым машина не приучена заранее, то эффективность ее работы оказалась бы весьма низкой.

Однако в системе, где машину обучает человек, один из сотрудников компании — скажем, опытный менеджер отдела продаж — мог бы выделить характерные признаки нужного документа и ключевые слова, например «условия оплаты». Его комментарии были бы переведены на язык, который понятен машине, и заранее выбранный алгоритм решил бы задачу. Так, используя штатных специалистов, организации могут применять программы машинного обучения и быстро подстраивать их под специфику отрасли.

Инновации на производстве

В наши дни десятки организаций осваивают программы машинного обучения от корпорации Microsoft[96]. Авиакомпания Delta Air Lines проверяет, насколько эта технология может оптимизировать процесс доставки багажа. Французская Schneider Electric — крупный производитель оборудования и автоматики для энергетических подкомплексов — применяет инновации для работы с отопительными и охлаждающими установками. Университет Карнеги — Меллона воспользовался программой машинного обучения при разработке робота-сапера по заказу Управления перспективных исследовательских проектов Пентагона (DARPA).

Корпорация Microsoft не одинока в своем поиске. Amazon и Google также работают над программами машинного обучения, которые позволят технологам с самым скромным опытом применения искусственного интеллекта создавать сложные ИИ-модели. К примеру, даже начинающий пользователь сможет запрограммировать модель с помощью инструмента SageMaker Autopilot от корпорации Amazon. Разработчики Google учат искусственный интеллект распознавать речь, наблюдая за мимикой поющего человека. Для этого не нужны специальные программы, следящие за движением, — вполне достаточно камеры смартфона[97].

Обучение машины тому, что сделал бы человек в условиях высокой неопределенности и нехватки данных, намного выигрышнее, чем «жадные до данных» подходы к разработке и эксплуатации многих видов промышленного оборудования. Корпорация Siemens использует обученные методом «сверху вниз» системы искусственного интеллекта для управления сложнейшими процессами в газовых турбинах, где газ и воздух воспламеняются в камере сгорания при температуре до 1600°C[98].

Объем продуктов горения и в конечном счете срок эксплуатации турбины зависят от многочисленных факторов — от качества газа и притока воздуха до внутренней и внешней температуры.

Чтобы удалось накопить достаточно данных для обучения ИИ по принципу «снизу вверх», газовая турбина должна была бы проработать около столетия. Однако исследователи из команды Siemens Фолькмар Штерцинг и Штеффен Удлуфт применили методы, не требующие большого массива данных на этапе машинного обучения.

Полученная система мониторинга обеспечивает гибкую настройку, которая позволяет минимизировать выбросы в атмосферу и замедлить износ. Оптимальные решения подбираются в режиме реального времени, как будто за пультом управления сидит специалист и умело одновременно вертит несколько ручек.

Кто считается экспертом?

Как показал недавний эксперимент, который наша компания провела с медицинскими кодерами, специалистов высокого класса можно найти на любой должности[99]. В сфере здравоохранения кодировщики (не путать с программистами, которые пишут компьютерный код!) анализируют карты пациентов и переводят сложную информацию о диагнозах, процедурах, препаратах и т. д. в буквенно-цифровые коды, которые затем заносятся в платежные и страховые системы для выставления счетов и выплаты компенсаций.

Кодеры, принявшие участие в нашем эксперименте, — лицензированные медсестры, — уже имели некоторый опыт работы с искусственным интеллектом. Он использовался для сканирования карт, поиска связи между заболеванием и протоколом лечения, а также для подбора кодов заболеваний. Нам хотелось узнать, возможно ли сделать из кодеров учителей для системы искусственного интеллекта и обогатить машину их знаниями, повысив тем самым ее эффективность.

Перед кодерами стояла задача просмотреть разделы сводных таблиц для обучения ИИ, где связи между ячейками по-разному определялись человеком и машиной (например, симптом Х ассоциировался с заболеванием Y). Опираясь на собственный опыт, кодеры могли напрямую подтверждать, добавлять или удалять линки (связи/ссылки), а также приводить причины своих решений. Эти действия и комментарии были видны коллегам.

Кроме того, поощрялся интернет-поиск связи между диагнозом и назначенными препаратами (нередко с помощью приложения WebMD), поскольку имевшаяся на тот момент поисковая система искусственного интеллекта расценивалась участниками как слишком медленная.

Подобное добавление человеческого опыта дает ощутимый качественный сдвиг. Вместо того чтобы оценивать отдельно взятые медицинские карты, кодеры создали корпус знаний, который станет определять правила заполнения карт в будущем. Кроме того, когда искусственный интеллект возьмет на себя рутинную работу, исчезнет необходимость просматривать все карты целиком, и кодеры-люди смогут сосредоточиться на особо сложных случаях. Да и аналитикам больше не придется тратить время на однообразную неблагодарную работу по очистке, стандартизации и перемещению данных.

В рамках новой системы кодерам рекомендовали сосредоточиться не столько на количестве перекрестных ссылок, сколько на обучении искусственного интеллекта общим правилам работы со связкой «диагноз — препарат», при необходимости приводя научные данные. Теперь появилась возможность добавить к сводным таблицам для ИИ линки, не обремененные чрезмерным багажом количественных данных. Это означает, что машина сможет более последовательно и динамично накапливать информацию, особенно о редких, спорных или недавно появившихся протоколах лечения.

Получив новые задачи, кодеры вскоре начали воспринимать себя не только как учителей искусственного интеллекта, но и как наставников своих коллег. Что еще важней, они обнаружили: уважение членов команды зависит от их способности тщательно обосновать каждое решение. Многие участники программы отметили, что внятные пояснения в дальнейшем помогают новым кодерам быстро ориентироваться в незнакомых протоколах.

Кроме того, кодеры сообщили, что новая роль принесла им личное и профессиональное удовлетворение, позволив использовать накопленный опыт и расширить палитру навыков. Теперь им стало намного легче воспринимать искусственный интеллект как составную часть рабочего процесса.

Задействовав штатных специалистов в обучении искусственного интеллекта, мы получаем многочисленные преимущества. Когда сотрудники, не имеющие отношения к сфере компьютерных технологий, становятся наставниками машины — как наши медицинские кодеры, — у компании появляется возможность использовать уникальный отраслевой опыт на любом уровне операций.

Квалифицированные работники становятся уже не просто пассивными потребителями ИИ-продуктов, а творцами искусственного интеллекта. Вместо обработки данных они находят новые способы применить собственное знание, включающее в себя не только функциональный опыт, но и глубинное понимание жизни организации: как она зарабатывает деньги и справляется с конкурентами, что в ней можно улучшить и т. д.

Коллективный опыт: социальный контекст в обучении машины

Человек без особых усилий ориентируется в коллективных и социальных контекстах высокой сложности, которые пересекаются, наслаиваются друг на друга, изменяются в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Водитель машины на городской улице, например, имеет дело с густой сетью социальных систем. Он отмечает движение других автомобилей и предугадывает намерения их водителей. Он осмысливает жесты и позы пешеходов. Он соблюдает (или нарушает) официальные правила дорожного движения и учитывает неписаные традиции своей культуры. Так, в одних странах моргание фарами означает готовность уступить дорогу, а в других говорит противоположное: «Я еду. Не отвернешь — твои проблемы».

Речевое взаимодействие требует способности воспринимать бесчисленные сложности и нюансы, включая формальные правила, неформальное словоупотребление, использование жаргона и сленга, игру слов, интонацию, манеру речи, произношение, и — что подчас важнее всего — не произнесенный вслух подтекст.

Система этикета работает за счет формализованных социальных сигналов. В сфере искусства необходимо распознавать жанры и направления. Любое осмысленное умозаключение, предсказание, действие или высказывание человека неизбежно осуществляется в социальном контексте. Как заметил Аристотель в трактате «Политика», общество предшествует индивиду.

Мудрость толпы + машина

Непредсказуемый северокорейский лидер Ким Чен Ын 4 мая 2019 года произвел первые за 7 месяцев ядерные испытания в своей стране. Однако в этом случае его действия были предугаданы группой обычных гражданских лиц, работавших с системой искусственного интеллекта.

Эти «провидцы» участвовали в совместном проекте Агентства передовых исследований в сфере разведки (IARPA) — научно-исследовательского центра при Разведывательном сообществе США — и Института информационных технологий на базе Университета Южной Калифорнии.

Цель IARPA — снабжать ведущих политиков США точными прогнозами геополитических событий. С 2017 года агентство сотрудничает с Институтом информационных технологий в рамках проекта SAGE (Synergistic Anticipation of Geopolitical Events — «Синергетический прогноз геополитических событий»)[100].

Задача проекта — составлять прогнозы путем взаимодействия человека и искусственного интеллекта. Такие прогнозы бывают точнее, чем предсказания только экспертов-людей или только машин.

Предугадать геополитические события крайне трудно. Исторический опыт показывает: предсказания аналитиков сбываются ненамного чаще, чем случайные догадки[101]. Один из способов повысить точность прогноза — поручить его большому количеству экспертов, а затем вывести из полученных версий единую оценку вероятности. Такой подход был впервые описан американским журналистом Джеймсом Шуровьески в книге «Мудрость толпы»[102].

Принято считать, что крупные сообщества лучше справляются с поиском и принятием решений, а также предсказанием будущего, чем узкие, элитарные группы экспертов[103]. Иными словами, коллективный опыт в широком смысле иногда может превосходить специфический индивидуальный опыт.

В то же время прогресс в сфере машинного обучения позволил создать алгоритмы, более или менее точно предсказывающие результат определенных событий. Проект SAGE сочетает силу коллективного разума с возможностями искусственного интеллекта (отсюда слово «синергетический» в его полном названии). Благодаря этому прогнозы получаются более точными, чем мог бы дать каждый метод по отдельности.

Для участия в проекте отобрали более 500 человек. Совместно им удалось предугадать более 450 событий, связанных с геополитикой, спортом, медициной, изменениями климата и т. д. Составители прогнозов выбирали из набора количественных и качественных вопросов те, на которые хотели бы дать ответ. Пример количественного вопроса: «Какой отметки достигнет японский индекс Nikkei 225 при закрытии торгов [такого-то числа]?» Качественный вопрос мог быть, например, таким: «Вступит ли Пакистан в военный конфликт с другим государством до [определенной даты]?»

Для количественных прогнозов аналитик мог использовать временные ряды, позволяющие оценить вероятность исхода (например, сколько раз за определенный период некий показатель достигал значений, указанных среди вариантов ответа). Машина же получала массив исторических данных, позволяющий создать прогноз временных рядов.

Что касается качественных вопросов — например, о возможном политическом кризисе, — то исторические данные редко позволяют составить прогноз временных рядов, и система задает ориентиры при помощи аналогий, подбирая сходные события в прошлом.

Помимо составления прогнозов с использованием информации как продукта машинного обучения, пользователи могут взаимодействовать и дискутировать друг с другом в чатах и комментировать полученные результаты. В этом отношении метод отличается от традиционного краудсорсинга, предполагающего сбор данных без взаимодействия участников процесса и последующий статистический анализ совокупных результатов.

В 2019 году состоялась проверка точности предсказаний информационно-прогностических систем. У проекта SAGE было два конкурента, и все три системы получили одинаковый набор из 400 вопросов. Победил SAGE.

Благодаря «мудрости толпы» компания Tesla получила серьезное преимущество при разработке беспилотных автомобилей. Ее систему Autopilot обучает полмиллиона водителей. Все машины с этой функцией подключены к интернету, и число их ежедневно растет. В общей сложности они проезжают более 24 млн километров в день, или более 8,7 млрд километров в год, собирая огромные массивы данных с камер и прочих устройств, даже когда система Autopilot неактивна.

Данные загружаются в нейросеть компании Tesla, позволяя изучать человеческие приемы вождения и почти в любой ситуации предугадывать верное торможение, ускорение и повороты руля. Тем временем большинство конкурентов Tesla вынуждены наматывать «учебные» мили по старинке: сажая людей-водителей в салон тестовых автомобилей и оплачивая их работу.

Коллективный разум + машина

Какие же знания можно получить от коллектива?

Медиахолдинг Bustle Digital Group, в который входят популярные женские журналы, выразил желание спрогнозировать рождественские продажи восьми свитеров от одного из ведущих модных брендов[104]. Для этого руководство холдинга воспользовалось платформой Swarm («Рой») от компании Unanimous AI. Таким образом удалось задействовать опыт, интуицию и экспертное знание группы случайно отобранных женщин-миллениалок, которые, по собственному признанию, следили за модой, но не имели опыта прогнозов в сфере маркетинга.

Со своих персональных компьютеров участницы удаленно подключались к платформе Swarm. После недолгого обучения работе с ее инструментами женщин попросили составить прогноз относительно продаж каждой из восьми моделей свитеров в рождественский период.

Сначала были даны индивидуальные оценки, основанные на данных онлайн-исследования; затем наступила стадия коллективного мышления с использованием системы с элементами искусственного интеллекта на платформе Swarm.

Как следует из названия, в основе концепции платформы лежит природный феномен коллективного разума, или «мышления роя»: способность особей совершать осознанные групповые действия без централизованного руководства. Примеры таких коллективов, успешно действующих сообща и оптимально решающих самые сложные проблемы, — это стаи птиц, рои пчел, косяки рыб и муравьиные колонии.

Явление «мышления роя» давно известно ученым, однако лишь в последнее время к нему обратились разработчики систем искусственного интеллекта. Есть надежда, что трудные и опасные задачи в будущем станут выполнять коллективы роботов: например, искать выживших на месте катастрофы, разведывать рельеф морского дна, ликвидировать последствия вредных выбросов и т. д.

По заказу холдинга Bustle Digital Group алгоритмы Swarm изучили сложные коллективные действия, реакции и контакты следящих за модой участниц в режиме реального времени. Полагаясь на объективно наблюдаемые модели поведения, а не на субъективные отклики, система выдала оптимизированные прогнозы продаж для каждого из восьми свитеров, а также рейтинг их предполагаемой популярности. Наивысшую оценку получили три модели, помеченные как универсально привлекательные и умеренно или выраженно трендовые.

С помощью платформы Swarm медиахолдинг угадал среди восьми моделей два из трех бестселлеров. Продажи трех лидеров по версии Swarm превысили продажи трех моделей с низшей оценкой на 150% — поразительный результат, если учесть, что свитера различались только цветом и рисунком.

Более того, прогнозы Swarm относительно каждой конкретной модели оказались намного точнее традиционных обзоров! ИИ-платформа предсказала разрыв в 34% между верхними и нижними позициями, тогда как в рейтингах модности и привлекательности, а также в прогнозах продаж аналитики предполагали разрыв всего в 4%.

Платформа Swarm помогла исследователям из Стэнфордского университета плодотворно осмыслить опыт рентгенологов, диагностирующих пневмонию[105]. Клиническая картина этого заболевания сходна с многими другими, именно поэтому диагноз крайне сложно поставить, располагая только рентгеновским снимком легких.

С помощью Swarm все снимки изучались в режиме реального времени, а каждый рентгенолог мог высказать личное мнение. С помощью панели иконок участники сообщали друг другу степень уверенности в диагнозе, а компьютерные алгоритмы по выбору считывали их реакции. Количество верно поставленных диагнозов у платформы Swarm оказалось на 33% выше, чем у отдельно взятых рентгенологов, и на 22% выше, чем у стэнфордской программы машинного обучения, которая и ранее обходила врачей.

Технологии коллективного разума применяются и в других отраслях, помогая профессиональным командам составлять точные прогнозы и принимать взвешенные решения. К примеру, несколько групп финансовых трейдеров получили задание: предсказать недельную динамику крупных биржевых индексов — SPX, GLD, GDX и Crude Oil (сырая нефть) — на протяжении 19 недель[106].

Точность индивидуальных прогнозов в среднем составила 56,6%. Сетевая работа в режиме коллективного разума повысила их точность до 77%. Более того, если бы группа участников инвестировала на основе коллективных прогнозов, то получила бы прибыль в 13,3% за 19 недель, тогда как отдельно взятый трейдер мог бы рассчитывать лишь на 0,7%.

Обучение систем восприятия естественного языка в режиме реального времени

Zendesk — это не инструмент для оптимизации рабочего стола и не группа исполнителей альтернативной музыки. Это веб-сервис для обслуживания клиентов, который насчитывает уже около 150 000 пользователей в 160 странах и регионах мира.

На первых этапах продвижения Zendesk на глобальном рынке огромный массив сопроводительной документации для его инструментов существовал лишь на английском. Команда технической поддержки задалась целью: перевести все тексты на пять языков.

Еще на этапе подготовки сотрудники компании столкнулись с вечной проблемой, сопровождающей масштабный перевод сложных документов во всех, в том числе правительственных, организациях. Переводчики-люди выдают качественный текст, но их труд стоит дорого. Машинный перевод позволяет сэкономить, но о его качестве лучше промолчать.

К тому же самым талантливым переводчикам далеко не просто разобраться в специфике отрасли. К тому же сам процесс перевода требует способности осмыслить даже не одну, а две огромные изменчивые языковые и социальные системы. Это в равной степени касается и людей, и машин.

Для команды Zendesk задача осложнялась тем, что корпус текстов включал в себя и популярный контент с множеством просмотров, и специфические отраслевые документы, которым требовалось регулярное обновление. На выручку пришел Lilt — онлайн-сервис машинного перевода. С помощью технологий искусственного интеллекта его разработчикам удалось объединить скорость и экономичность нейронного машинного перевода с уникальным опытом живых переводчиков.

Упрощенно схему работы можно описать так: сотрудники Zendesk определяют, какой документ требует внимания человека, а какой можно сразу отправить на нейронный машинный перевод[107]. После этого тексты загружаются в систему Lilt, напрямую подключенную к системе управления контентом компании Zendesk, — это упрощает обмен данными.

Документы, которым необходим человеческий глаз, направляются переводчику, знакомому со спецификой отрасли. Он использует нейронный машинный перевод в качестве базы, но вносит необходимые коррективы: добавляет специальные термины и тонкие смысловые оттенки, воспринять которые может только человек.

Дальнейшая человеческая правка помогает машине повысить качество вариантов перевода, которые она будет предлагать всем живым пользователям Lilt. Чисто машинные переводы и гибридные тексты, полученные совместным трудом человека и машины, возвращаются в Zendesk, но сохраняются в централизованной переводческой памяти Lilt, чтобы в дальнейшем их можно было оперативно обновлять.

Обучение машины живым переводчиком в режиме реального времени постоянно увеличивает пропускную способность системы. К тому же машина обучается через обратную связь, а значит ее уже не нужно дополнительно переучивать в рамках специальной программы. Что еще важнее: машина учится переводить с учетом социального контекста, заложенного в языке.

Машина постепенно начинает распознавать контекст, оттенки значения слов в каждом отдельно взятом документе, в профессиональной сфере, в региональном диалекте (например, в европейском или канадском варианте французского языка).

Помощь наставников значительно удешевляет машинное обучение и сокращает его срок. Осмысленный подбор данных для конкретной отрасли или разновидности языка намного эффективнее простого количественного подхода.

Для обучения алгоритмов платформы Lilt требуется в 400 раз меньше данных, чем для инструментов, которые оперируют крупными неструктурированными массивами.

Сосредоточение на определенном сегменте/диалекте не требует на первых же стадиях обучения машины большому количеству слов и фраз (но со временем можно добиться и углубленного их понимания). Отказ от широких корреляций, требующих большого объема данных, в пользу контекстного обучения позволяет инструментам платформы Lilt создавать корректные, точные и недорогие переводы, задействовав опыт живых специалистов.

Шопинг в стиле Etsy

Etsy — интернет-платформа, где продаются изделия ручной работы и антиквариат. Девиз ее создателей — «торговля для людей». Именно поэтому, обучая поисковую систему распознавать ключевой фактор многих потребительских решений — художественный стиль, они совершили решительный «разворот к человеку»[108].

Обдумывая возможную покупку, посетители сайта Etsy учитывают не только функциональные параметры в характеристике изделия — категорию, описание, цену и рейтинг, — но и стилистические, эстетические аспекты.

Подобно языковым и прочим коллективным контекстам, обсуждаемым в этой книге, стиль существует в изменчивой социальной среде, которую человек воспринимает как нечто естественное, а искусственный интеллект осознает с большим трудом.

Для команды Etsy проблема стиля оказалась особенно сложной. В отличие от товаров широкого потребления, которые нетрудно классифицировать, изделия, продающиеся на Etsy, в основном уникальны. Многие продавцы и покупатели знают, что им нравится, но не могут внятно сформулировать свои представления о стиле. Изделия могут сочетать в себе черты разных эстетических направлений или же вовсе не иметь ярко выраженной стилевой принадлежности. А в продаже на Etsy одномоментно находится до 50 миллионов изделий.

В недавнем прошлом алгоритмы подсказки на торговых площадках нередко выдавали пользователям странные и необъяснимые рекомендации.

Если определенная группа пользователей покупала два товара вместе, то искусственный интеллект считал, что они похожи по стилю. В рамках другого подхода изделия группировались на основе малозначительных деталей, например цвета или других визуальных элементов. Ни один метод не позволял понять, каким образом стиль влияет на решение о покупке.

Кто бы смог лучше мерчандайзеров из команды Etsy объяснить искусственному интеллекту субъективное понятие стиля?

Основываясь на собственном опыте, эксперты выделили 42 стиля, которые оказались привлекательны для потребителей в 15 наиболее популярных категориях Etsy: от ювелирных изделий до игрушек и товаров для творчества[109]. Некоторые стили перекликаются с известными направлениями в искусстве (ар-нуво, ар-деко), некоторые связаны с эмоциями («юмор», «забавное», «вдохновение» и т. п.), другие отсылают к образу жизни (бохо, фармхаус) или к культурным трендам (хюгге, скандинавский стиль). Эксперты составили список из 130 000 изделий, распределив их по 42 стилевым категориям.

Затем технологи компании Etsy обратились к покупателям, которые в поисковых запросах нередко обозначают стиль, например «буфет ар-деко». За всеми изделиями, которые пользователь просматривал, добавлял в избранное или покупал по итогам этого запроса, закреплялось название стиля.

Всего за месяц экспертам Etsy удалось собрать для учебной программы массив из трех миллионов примеров. С их помощью нейросеть обучили использовать текстовые и визуальные подсказки, чтобы относить каждое изделие к одной из 42 категорий.

Результатом стали стилистические прогнозы для всех 50 миллионов изделий, представленных на сайте Etsy.com. Изделия от одного производителя, а также товары, купленные или помещенные в раздел «Избранное» одним и тем же пользователем, как правило, стилистически однородны. Кроме того, команда Etsy обнаружила: стилистический модуль, встроенный в систему подсказок на сайте, увеличивает выручку.

На следующем этапе команда решила измерить «силу стиля» — определить, насколько он ярко выражен в изделиях. Например, декоративное панно с изображением якоря, парусной лодки и дельфина явно относится к морскому стилю. Изделия с характерными чертами пользуются большим спросом, чем товары со слабо выраженной стилевой принадлежностью. Марк Фишер, технологический директор компании Etsy, говорит: «Мы помогаем продавцам выяснить, есть ли у них узнаваемый стиль»[110].

Маркеры стиля полезны и для прогнозирования сезонного спроса. К примеру, изделия в тропическом стиле особенно популярны в летние месяцы; романтика пользуется повышенным спросом перед 14 Февраля и другими праздниками, которые предполагают обмен подарками. Стиль «вдохновение» выходит на пик продаж в мае-июне — в период студенческих выпускных. Теплый, уютный стиль фармхаус манит покупателей осенью, особенно в ноябре. Вооружившись этой информацией, продавцы могут подобрать оптимальный стиль для каждого времени года.

Когда началась пандемия и прервались цепочки поставок массового ретейла, многие потребители обратились к платформе Etsy. Выручка компании удвоилась и составила 10 млрд долларов, а капитализация выросла до 25 млрд[111]. Знаете, какой товар стал одним из самых ходовых? Художественно оформленные защитные медицинские маски. Их продажи выросли почти с нуля в апреле 2020 года до 740 млн долларов в остальные месяцы года.

Как говорит генеральный директор Etsy Джош Сильверман, «каждый покупатель смог найти маску, которая отображала бы его вкусы и стилистические предпочтения». И добавляет: «Наши клиенты убедились, что коммерция с человеческим лицом вполне возможна»[112].

Персональный опыт: технология, встроенная в человека

Уже несколько десятилетий разработчики искусственного интеллекта ищут способ привить машине зачатки мыслительных способностей. Но, как мы отметили в главе 1, разворот к человеку в сфере ИИ-технологий не предполагает воссоздания человеческого разума. Цель — обучить машину выполнять задания, подражая самым мощным когнитивным способностям человека и дополняя их наиболее ценными возможностями компьютера.

Радикальный разворот к человеку в плане персонального опыта требует не воспроизведения, а использования врожденных и приобретенных мыслительных навыков человека, чтобы поставить их на службу искусственному интеллекту. Для этого требуется более тонкий подход к обучению. Преподаватель может и сам не знать, что обладает навыками, которые постепенно передает обучающей системе.

Человек за пультом управления

При традиционном подходе к обучению машины по принципу human-in-the-loop (HITL, «человек в петле»: человек в цикле, контуре управления) люди тренируют, настраивают и тестируют алгоритмы. Люди размечают данные — машины учатся принимать решения и, исходя из данных, делать прогнозы — люди корректируют алгоритмы, оценивают результаты, стараются их улучшить. И так по кругу.

Этот метод эффективен при разработке моделей для машинного обучения. Однако узкое представление о роли человека как наставника машины не покрывает и малой доли богатейших возможностей учебного процесса.

Подобно многим производителям робототехники, компания Kindred AI получила во время пандемии мощный толчок к развитию благодаря росту спроса на роботов для складских помещений. Пока большинство производителей тратили время на отладку ИИ-систем, разработчики из команды Kindred посадили за пульт управления человека, быстро нарастили объемы поставок и удовлетворили запросы одного из первых крупных клиентов компании — ведущего американского ретейлера одежды Gap.

Когда новая коронавирусная инфекция добралась до Северной Америки, администрации Gap пришлось закрыть многие свои магазины, включая торговые точки Old Navy и Banana Republic. Количество онлайн-заказов выросло во много раз, но из-за принятых мер безопасности — например, необходимости соблюдать социальную дистанцию — рабочих рук катастрофически не хватало. Поэтому пилотный проект компании Kindred внезапно перерос в заказ на 106 трехметровых роботов-манипуляторов[113].

Благодаря особой обучающей программе и уникальной технологии захвата «умные» манипуляторы SORT способны собрать заказ из нескольких наименований. Товары из корзины заказчика по желобу переправляются в емкость, где «умная» рука с присоской и захватом сканирует штрихкод и помещает изделие в коробку. Когда все наименования из заказа попадают в коробку, работник склада ставит ее на ленту транспортера и отправляет на упаковку, а затем — в отдел доставки.

От других складских роботов машины компании Kindred отличаются наличием пилотов. Эти сотрудники находятся в офисе компании в Торонто и удаленно следят за действиями манипуляторов, обучают их наиболее эффективным приемам работы[114]. Панорамная камера на руке робота позволяет пилоту наблюдать за его поведением.

Когда робот ошибается или затрудняется решить, как лучше захватить изделие и куда его отправить, пилот приходит на помощь. Постепенно машина запоминает схему действий, при каждом успехе получая одобрительный сигнал. В результате робот набирается опыта и уже не нуждается в человеческой помощи.

На начальном этапе разработки компания Kindred модифицировала движения «умной» руки так, чтобы она могла тянуться к объекту и захватывать его с той же легкостью, что и человек. Брать предметы — один из навыков, о которых люди почти не задумываются. Это как езда на велосипеде, слепая печать или пение. Такие навыки — часть нашей «встроенной технологии», или, по выражению философа Майкла Полани, неявного знания.

Неявное (или молчаливое) знание, которое трудно облечь в слова, противопоставлено знанию явному, которое можно легко записать или произнести. «Мы знаем больше, чем можем выразить», — говорит Полани. Вот почему нам так сложно передать неявное знание другому человеку или искусственному интеллекту.

Пилоты, помогающие роботам Kindred, не могут объяснить машине, что нужно делать, но вполне способны показать. В мае 2020 года, когда компания Gap прислала срочный заказ на дополнительных роботов, команда Kindred сумела поставить «умные» машины в четыре центра сборки заказов всего через несколько недель, на месяцы раньше назначенного срока.

Если после открытия всех приостановленных торговых точек количество онлайн-заказов сократится, «умные» роботы модели SraaS (Smart Robots as a Service — «умный» робот как услуга) без труда позволят сократить мощности. Кроме того, благодаря помощи пилотов и обучению с подкреплением систему легко приспособить для выполнения любых задач, которые требуют сбора несортированных мелких компонентов.

Поэтому сейчас компания Kindred ищет заказчиков в сфере автомобилестроения, электроники и на других производствах.

Более эффективный способ передачи знания

Благодаря машинам, способным усвоить неявное знание экспертов и практиков, для создания и обучения ИИ-систем будущего понадобится намного меньше данных. Они смогут самостоятельно использовать опыт специалистов. На смену «жадному до данных» искусственному интеллекту приходят более эффективные модели; системы, выстроенные по принципу «снизу вверх», уступают место системам, отлаженным «сверху вниз».

Участники конкурса, организованного совместно французскими Брестским университетским больничным центром и Высшей национальной школой электросвязи Бретани (Telecom Bretagne in Brittany), определили систему медицинской визуализации наиболее точного распознавания хирургических инструментов при проведении малоинвазивной операции по удалению катаракты[115].

Победила система с элементами искусственного интеллекта, обученная за шесть недель на материале всего лишь 50 видеороликов с записью операций. Из них 48 операций провел известный опытный хирург, одну — молодой врач с годичным опытом работы, еще одну — интерн.

Системы, безошибочно распознающие инструменты, позволяют медикам тщательно исследовать хирургические процедуры для дальнейшей оптимизации. Подобные системы потенциально применимы для составления отчетов, обучения молодых хирургов и даже для принятия решений непосредственно в операционной.

Опыт вашей организации

Обучение машин вскоре добавится к смешанным видам деятельности, которые мы выделили в книге «Человек + машина». Искусственный интеллект станет еще более мощным двигателем инноваций, однако место за пультом управления, безусловно, останется за человеком.

Заполняя недостающую середину, переход от тренировки к обучению машины создаст новые рабочие места для людей. Это особенно важно для организаций: обучение машин открывает доступ к экспертному знанию, накопленному сотрудниками, и позволяет гораздо более широкому кругу специалистов применять искусственный интеллект к новым нетривиальным задачам.

Обучение машины можно подстроить под специфику вашего бизнеса, что откроет простор для истинных инноваций и подарит конкурентное преимущество: вам больше не нужно будет тратить силы на технологическую гонку.

Из всех существующих моделей обучения наставничество особенно полезно, когда по тем или иным причинам недоступен широкий массив обработанных данных — чаще всего потому, что запросы отрасли или компании крайне специфичны.

Чтобы извлечь максимальную пользу из учебного процесса, организациям предстоит переосмыслить принципы взаимодействия специалистов и неспециалистов с «умными» машинами. Для начала — повысить цифровую грамотность ведущих сотрудников (подробнее мы поговорим об этом в главе 6), что позволит эффективно совместить их опыт с технологическим аспектом работы.

Обладая цифровой грамотностью, работники смогут предложить нестандартные способы применения искусственного интеллекта в отрасли. В то же время руководство компании должно сознавать, что настоящие мастера могут обнаружиться на любом уровне организации.

С помощью искусственного интеллекта даже рутинную повседневную работу можно превратить в ценный информативный процесс, повысить вовлеченность сотрудников, а заодно разгрузить аналитиков. Именно так случилось с медицинскими кодерами.

Легкость и эффективность, с которыми искусственный интеллект позволяет задействовать коллективный опыт человеческих сообществ, открывают новые перспективы для компаний разного уровня и профиля — от индустриальных гигантов вроде Tesla до флагманов мира моды вроде Bustle. Только представьте: больше не нужно проводить исследования рынка, собирать эмпирические данные о вкусах потребителей — вместо этого рынок сам будет обучать ваши товары и услуги правильной стратегии.

И наконец, не забывайте помещать людей за пульт управления, чтобы их врожденные и приобретенные навыки напрямую передавались «умным» машинам. Наличие пилота или переводчика не означает, что искусственный интеллект несостоятелен, это значит, что вы берете лучшее от человека и от машины. Человек привносит в этот союз бесчисленные, подчас невыразимые нюансы знания, а машина — сверхъестественную эффективность. От объединения способностей человека и машины мы получаем встречу в той самой середине, которой уже недолго осталось пустовать.

Теперь следует поговорить о трех ключевых элементах бизнес-инноваций на основе ИИ-технологий — в мире, где само представление об инновациях перевернулось с ног на голову. Эти элементы — интеллект, данные и экспертное знание. Важнейшая задача на данный момент — объединить их с помощью системной архитектуры, которая запускает инновационные процессы в любой сфере деятельности.

Эту задачу мы и обсудим в главе 4.

Глава 4. Архитектура

От громоздкого наследия к живым системам

Компания L. L. Bean — культовый ретейлер с более чем столетней историей — выпускает и продает огромный ассортимент: классическую одежду для активного отдыха, прочную функциональную обувь. Компания заслуженно пользуется репутацией бренда, интересы потребителей у которого всегда на первом месте. Однако в последнее время, с появлением многочисленных каналов связи — прессы, магазинов, сайтов, приложений, социальных сетей, — работу с клиентами стала тормозить громоздкая IT-система, отдельные части которой прослужили не менее двадцати лет[116].

В целом IT-система состояла в основном из локальных мейнфреймов и распределенных серверов. Различные каналы связи поддерживались отдельными системами, почти не связанными между собой и работавшими с разными пакетами ПО. Создать единое пространство потребительского опыта в таких условиях практически невозможно. Сотрудники IT-отделов тратили все время на поддержку инфраструктуры и просто не успевали заботиться об удобстве клиентов.

Тем временем доля потребителей, которые пользуются для покупок различными каналами, возросла до 73%. Исследователи установили, что «многоканальные» потребители при каждом походе в магазин в среднем тратят на 4% больше, чем «одноканальные», а при покупках онлайн — на 10% больше. «Многоканальные» потребители, кроме того, отличаются большей лояльностью и чаще склонны рекомендовать любимый бренд друзьям и родственникам[117].

Чтобы не отстать от конкурентов в эпоху Amazon, компании было необходимо предложить потребителям заманчивый многоканальный опыт, который не смогли бы целиком воспроизвести владельцы онлайн-площадок. Поэтому команда L. L. Bean перенесла критически важные приложения и сервисы из собственной системы в облачное хранилище Google, где теперь можно собирать данные из множества источников, более эффективно обрабатывать запросы с веб-сайта, отлаживать работу мобильных приложений и оперативно обновлять пользовательское меню.

Облачная архитектура постоянно оптимизируется в фоновом режиме. Поэтому команде IT-специалистов уже не нужно тратить ценное время на поддержку инфраструктуры. Вместо этого можно заняться оперативной разработкой ПО, экспериментировать с новыми инструментами и применять их по мере готовности. А при гибкой архитектуре облака, избавленной от архаичных систем, компания может быстро, легко и недорого увеличивать мощности в период бурной покупательской активности и сокращать их при наступлении затишья.

В этой способности быстро реагировать на внешние перемены, пожалуй, и заключается принципиально важный сдвиг от масштабируемости к гибкости. И это лишь одно из многих серьезных преимуществ подхода к архитектуре как живой системе.

Избавиться от наследия прошлого

Живые и унаследованные от прошлого системы принципиально различаются подходом к информационным технологиям. Живые системы трансграничны, легко поддаются адаптации и радикально «очеловечены». Системам без границ не страшны барьеры между IT-отделами и даже организациями. Они используют платформы на основе облачных технологий, извлекая максимальную выгоду из сетевого эффекта (см. врезку «Принцип платформы»).

Принцип платформы

Для компаний, порожденных цифровой средой, сама платформа и есть продукт. Вспомним поисковую рекламу Google или систему бронирования Airbnb: платформа связывает цифровые экосистемы и усиливает сетевой эффект многих сфер и отраслей. Например, Uber — платформа для заказа такси — поддерживает также и сервис доставки продуктов.

В наши дни платформы приобретают стратегическую важность для компаний, которые ищут способ преобразить товары, услуги и потребительский опыт. Платформа служит генератором выручки и придает бизнесу маневренность, к тому же ее легко приспособить для нужд определенной отрасли. К примеру, корпорация Nike создала платформу цифровых услуг — таких, как измерение интенсивности нагрузки, — которые помогают грамотно подобрать спортивную обувь.

Платформы создаются на основе связанных, многофункциональных, интегрированных технологий и бизнес-инструментов. За счет передовой архитектуры платформы становятся истинными двигателями инновации, помогая выстраивать новые взаимовыгодные отношения между предпринимателями и клиентами.

Гибкие, адаптируемые системы переносят старый код в облачные хранилища, тем самым уменьшая взаимозависимость систем, повышая скорость и эффективность работы, находя применение человеческому таланту и отвечая на изменчивые запросы потребителей.

И наконец, живые системы радикально ориентированы на человека, ведь они используют нестандартные методы, сложные интеллектуальные построения и гибкие стратегии обработки данных, обеспечивая инновацию и привлекательный опыт. Подобные системы наводят мосты между различными ветвями организации, объединяют таланты в сфере бизнеса и технологий, подключают партнеров по экосистеме к совместному творчеству и поиску новых идей.

Наши технологические исследования показали: ведущие компании строят системы, которым в высшей степени свойственны трансграничность, приспособляемость и «очеловеченность». Преимущество им обеспечивают цифровой декаплинг, стратегическое применение облачных технологий, интеграция периферийных вычислений и целостный подход к IT-ресурсам, который позволяет объединить стратегию и технологию на каждом уровне.

Стоило бы задуматься, насколько здесь применимо слово «архитектура». Оно наводит на мысль о монументальных, громоздких сооружениях и не отдает должного динамичности живых систем, которые стирают границы, повышают гибкость и приспособляемость, обеспечивают органичную интеграцию человека и машины.

Цифровой декаплинг

Для многих компаний путь к живым системам начинается с цифрового декаплинга — стратегии, позволяющей постепенно выстроить новые, более гибкие системы в качестве альтернативы устаревшим[118].

Декаплинг (в переводе — «отцепление») задействует передовые технологии, каналы доступа к данным и принципы разработки ПО. К ним относятся открытые программные интерфейсы приложений (API), agile-методики разработки DevOps, миграция в облако, микросервисы и роботизированная автоматизация процессов (RPA).

Используя эти и многие другие инструменты, организации могут постепенно «отцепить» свои системы от наследия прошлого, переместив критически важный функционал и данные на новые платформы. Жесткие архитектуры требуют периодических крупномасштабных трансформаций, а такой подход создает стабильную и постоянно развивающуюся архитектуру с пространством для инноваций, способную быстро откликаться на меняющиеся условия рынка и вызовы конкурентов.

Цифровой декаплинг популярен среди новаторов: 83% лидеров нашего первого технологического исследования согласились, что «отцепить» данные от унаследованной инфраструктуры — важнейшая задача. А вот среди аутсайдеров это мнение разделили лишь 37%[119].

С чего же начать декаплинг? Можно переместить данные из унаследованной системы в озера данных — централизованные репозитории, которые позволяют хранить в любом формате даже неструктурированные данные.

Со временем хранилище данных оптимизируется таким образом, чтобы анализировать реляционные данные, поступающие от систем обработки транзакций и бизнес-приложений. Тем самым обеспечивается единый источник истины для операционной отчетности и анализа.

Озера данных позволяют задействовать широкий спектр аналитических инструментов, от таблиц и визуализаций до обработки больших данных, что повышает качество принимаемых решений. Именно по такому принципу работает новая банковская платформа Marquee, созданная технологами группы Goldman Sachs. Она моментально перемещает в озеро данные о транзакциях, рынках, исследованиях и рассылках и применяет к ним алгоритмы машинного обучения, извлекая ценные идеи на будущее[120].

Ветеранам бизнеса цифровой декаплинг помогает эволюционировать в сторону живых систем, не отставая от маневренных компаний, родившихся уже в цифровую эпоху. У них появляется возможность задействовать огромные массивы данных, собранные системами прошлых поколений. Таким образом, потенциальное отставание превращается в конкурентное преимущество.

Для примера возьмем британскую технологическую компанию Smiths Group, чей штат насчитывает в разных странах мира около 22 000 сотрудников[121]. Компания выпускает широкий спектр товаров — от сканеров багажа для аэропортов до медицинского и телекоммуникационного оборудования.

Основанная в 1851 году, Smiths Group постоянно разрасталась; сегодня ее структура насчитывает пять подразделений, которые обслуживают клиентов из 200 стран и регионов мира. Раньше каждое подразделение использовало свои системы обработки и хранения данных, в целом компания задействовала 800 различных приложений для работы. В некоторых случаях сотрудникам Smiths Group приходилось вручную извлекать данные из множества источников, чтобы составить отчет или сводную картину показателей компании.

Желая обеспечить централизованный доступ ко всем данным, руководство Smiths Group внедрило комплексную платформу облачных вычислений Microsoft Azure, объединив данные из многочисленных источников, в том числе от финансовых систем, инструментов планирования ресурсов и SAP-приложений.

Благодаря новой системе компания смогла сократить процесс составления отчетов; устранить ошибки, которые неизбежны при ручной обработке данных; высвободить сотрудникам время для принятия грамотных стратегических решений на основе полученной информации. «Теперь у нас есть возможность быстро извлекать выгоду из данных, — говорит Ахмед Аднани, директор по приложениям и аналитике. — Ценные выводы из составленных моделей данных помогут нам увеличить выручку, сократить расходы и минимизировать риски»[122].

Чтобы озеро данных принесло максимальную пользу, необходимы эффективные инструменты для поиска, анализа и обработки огромного массива структурированной и неструктурированной информации. Грамотно выбранные приложения — в сочетании с самим озером данных — открывают широчайший спектр новых возможностей. Например, основываясь на метаданных контента, можно произвести поиск по корпусу контрактов и документации, тем самым обеспечив соответствие и исключив юридические проблемы.

В сфере финансовых услуг можно объединить разрозненные данные об организациях и клиентах, что обеспечит оптимальные бизнес-решения, соответствие, выявит мошенничество и снизит риск инсайдерской торговли. Поиск по текстовым расшифровкам видеоконтента проявит ценные бизнес-идеи.

В сфере здравоохранения компании могут ускорить научно-исследовательский и производственный процесс благодаря быстрому поиску молекул с тождественной или сходной структурой.

Фактически в любой отрасли переход к озерам данных можно считать первым шагом к созданию живой системы.

Одной из первых организаций, сумевшей — еще более 20 лет назад — распознать важность цифрового декаплинга, стала компания Amazon. Со временем идея легла в основу AWS — комплексной платформы облачных вычислений, открывшей широкому кругу пользователей доступ к эластичной инфраструктуре. Однако в 1998 году компания была просто книжным интернет-магазином, и ее работой управляло одно-единственное громоздкое приложение для продаж с огромной базой данных.

Разработчики трудились только над этим моноприложением, и каждое обновление приходилось согласовывать со всеми задействованными командами. Любая новая опция — например, видеостриминг — требовала переписывания огромных массивов кода, которые по большей части даже не были связаны с этой опцией: приложение изначально разрабатывалось для торговли книгами.

«Это был долгий, многоступенчатый процесс, требующий сложного взаимодействия и ограничивающий нашу способность к быстрой масштабной инновации», — вспоминает технический директор Amazon Вернер Фогельс[123].

Централизованная монолитная структура годилась для эпохи, в которую все вычисления производились в одном месте, а организация из операционных и стратегических соображений объединяла системы, например поставки, продажи и НИОКР. По мере технологического развития подобное переплетение теряет смысл и даже мешает инструментам и системам действовать с максимальной отдачей.

Когда бизнес-процессы тесно переплетены, то для преодоления возросшей нагрузки на один из них приходится обновлять всю архитектуру. И не сделать этого нельзя: отказ одного процесса способен обрушить все приложение, и оно будет лежать, пока эта локальная проблема не исправится.

Руководствуясь собственным «Манифестом распределенных вычислений», компания Amazon начала разбивать монолитную структуру на микросервисы — отдельные модули, выполняющие процессы в приложении. Каждый сервис отвечает за единственную функцию — например, за корзину для онлайн-покупок — и функционирует независимо от других сервисов, может запускаться, обновляться и масштабироваться исходя из конкретных запросов (например, при повышении объема отдельных продаж).

(Для термина «микросервисы» не существует четкого определения; здесь имеет смысл говорить о мелкомодульной версии сервис-ориентированной архитектуры [СОА] — одного из первых подходов к разработке ПО, призванных решить проблемы монолитной архитектуры за счет не узкого функционала, а относительно крупных сервисов.)

Кроме того, Amazon разбила функциональные подразделения по принципу «команда на две пиццы»: количество сотрудников в каждой должно быть таким, чтобы их можно было накормить двумя пиццами. Небольшой автономной команде доставался в разработку определенный продукт или инструмент, а также полный контроль над одной из частей бывшего монолита. Команды могли, не оглядываясь на коллег, быстро принимать решения и внедрять новые разработки. Это позволило компании Amazon добавлять в год уже не десятки, а миллионы обновлений.

Завершая переход к тому, что Вернер Фогельс называет современными приложениями, компания Amazon разработала автоматизированный конвейер выпуска и обратилась к бессерверным вычислениям. Автоматизированные конвейеры выпуска заменили единый ручной конвейер, позволив командам разработчиков автономно выпускать новые сервисы.

Таким образом решились проблемы координации, возникавшие при выпуске обновлений, однако появился другой вопрос: как обеспечить единое качество разработок у всех команд? Для этого разработали оптимальные шаблоны ПО, чем снизили воздействие человеческого фактора на процесс выпуска.

Команды регулярно сбрасывают изменения кода в центральный репозиторий, где они проходят тестирование и автоматическую сборку. Коды таким образом можно изменять по несколько раз в день, отправляя в производство без малейшего человеческого участия.

Бессерверные вычисления избавляют разработчиков от необходимости управлять инфраструктурой. Слово «бессерверные» не означает, что серверы не задействуются вообще, как в одноранговых сетях. В данном случае речь идет о том, что серверы, обеспечивающие облачные сервисы, больше не требуют внимания разработчиков компании.

Провайдер выделяет машинные ресурсы, берет на себя планирование мощностей и техподдержку, взимает с клиентов плату. А разработчики тем временем могут сосредоточиться на специфических бизнес-решениях и инновациях, выгодно отличающих компанию от конкурентов. «Вероятно, скоро вырастет целое поколение разработчиков, которые ни разу в жизни не прикасались к серверу и занимаются только бизнес-решениями», — говорит Вернер Фогельс.

Использование микросервисов, несвязанных хранилищ данных и бессерверных компонентов помогает добиться максимальной гибкости и маневренности, характерной для живых систем. Сервис заказа такси Uber — наглядный пример перехода от монолитной структуры к микросервисам.

На первых порах, когда компания работала только в Сан-Франциско и предлагала клиентам единственный тариф UberBlack, монолитная архитектура была удобна, так как поддерживала все необходимые функции: связывала водителей с пассажирами, выставляла счета и проводила оплату. Однако когда компания разрослась и расширила спектр услуг, монолит стал обузой[124].

Теперь архитектура включала в себя базы данных по разным городам, информацию об услугах, промоакциях, автомобилях и водителях. Все компоненты были крепко сцеплены и по мере роста компании требовали постоянного интегрирования.

Инженеры из команды Uber признают: добавлять новые опции, исправлять ошибки в коде и обслуживать «технический долг» (цену, которую компаниям приходится платить за пользование устаревшими технологиями), имея в распоряжении единственный репозиторий, со временем стало крайне сложно[125].

Гигантская кодовая база не позволяла разделить направления работы. По мере того как компания росла с десятков до сотен инженеров с несколькими командами, владеющими частями технологического стека, монолитная архитектура стала мешать их автономной работе. По выражению Эйнаса Хаддада, главного инженера Uber, «прежде чем что-то изменить, надо было объединить накопленные всей организацией знания»[126].

Около 2012 года команда Uber перешла к разработке микросервисов, предназначенных для отдельных, тщательно инкапсулированных доменов. Каждый микросервис был написан на своем языке или программной платформе и при необходимости имел собственную базу данных. Такая трансформация принесла многочисленные операционные преимущества.

Системы стали более гибкими. Повысилась надежность: сбой одного сервиса больше не нарушал работу остальных. Новая архитектура, наглядно определившая роли различных компонентов, помогла понять, почему нужен — или не нужен — каждый отдельно взятый сервис. Кроме того, стало яснее, кто и за что отвечает.

Четкие границы зон ответственности позволили командам, занятым разработкой продуктов и платформ, выполнять задачи быстро и автономно. Теперь, имея более 2200 критически важных микросервисов и уже не сотни, а тысячи инженеров, компания Uber готова сделать следующий шаг и перейти к так называемой доменно-ориентированной архитектуре микросервисов (DOMA)[127].

Облачная среда

Немногие IT-архитектуры могут стать живыми системами без помощи облачных технологий. За последние несколько лет облако заслужило репутацию одного из главных факторов сокращения расходов. Действительно, изучив опыт 4000 международных компаний и флагманов IT-индустрии, мы обнаружили, что при миграции в облако среднее сокращение расходов в пределах 10% отметили более 65% респондентов[128].

Однако в ходе исследования обнаружилось кое-что еще — новое и неожиданное для нас. Некоторая часть компаний, которые мы изучили (около 12–15% респондентов в зависимости от региона), получает значительную прибыль от инноваций в сфере облачных технологий, невзирая даже на недавние экономические потрясения.

Например, такие компании в 2 или 3 раза чаще переосмысливают работу с информацией, в 3 раза чаще используют облачные технологии, обеспечивая устойчивое развитие, намерены в ближайшее время улучшить до 50 деловых показателей.

Эти компании используют облачные технологии особым образом: в корне меняют способы взаимодействия с потребителями, партнерами и сотрудниками; условия производства и продвижения продуктов, услуг и клиентского опыта; сборку и поддержку IT-систем. Изменяется и представление о роли данных и вычислений. Все это дает заметное преимущество перед конкурентами.

В отношении IT-архитектуры подобные компании совершили концептуальный скачок. В наши дни облачное хранилище — уже не просто инструмент сокращения расходов и даже не однородная единица на уровне архитектуры.

Оно существует скорее в рамках (и за счет) широкого спектра технологий — облачного континуума, — который варьируется от централизованных облачных сервисов, размещенных на открытых серверах, до локализованных сервисов периферийных вычислений, способных размещаться и на мобильных устройствах.

Облачный континуум включает в себя технологии, которые нередко лежат между двумя полюсами — полной централизацией и полной децентрализацией: интернет вещей (IoT), 5G и гибридные облачные хранилища, объединяющие в себе публичные и приватные компоненты. Компании-лидеры сознают, что облачный континуум — ключ не только к длительному успеху, но и к взрыву инноваций.

Рассмотрим, как Ant Financial — дочерняя компания Alibaba Group — использует облачные вычисления и искусственный интеллект, предлагая широкий спектр сервисов для мобильных платежей, банковских трансакций, страхования и управления финансами[129]. Команде Ant Financial удалось значительно масштабировать инновации в сфере облачных технологий и искусственного интеллекта.

Компания разработала систему ИИ, почти моментально оценивающую кредитный риск при выдаче займов клиентам из настолько слабо охваченных финансовыми услугами слоев населения, что у них может даже не быть банковского счета. Другое приложение дает возможность делать снимки на месте ДТП для оценки ущерба — с использованием компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения — и тут же автоматически отсылать материалы в страховую компанию, находить адреса ближайших авторемонтных мастерских и даже подсчитывать примерную стоимость ремонта.

По мере того как искусственный интеллект все шире используется в различных отраслях, инновации в облачном континууме набирают обороты. Например, 98% лидирующих компаний применяют искусственный интеллект в той или иной степени. Но прежде чем его внедрить, они подготавливают дополняющие технологии — озера данных и облачные сервисы.

Лори Бер, директор по информационным технологиям банка JPMorgan Chase, возглавляющая амбициозный проект по внедрению облачных сервисов, говорит так: «Искусственный интеллект и машинное обучение помогли нам изменить образ мыслей и оценить достоинства публичного облака»[130].

Три важнейшие тенденции в сфере искусственного интеллекта делают отказ от громоздких устаревших систем практически неизбежным.

Во-первых, уходит в прошлое мир программ, основанных на правилах. На смену идет новый мир ИИ-систем, управляемых алгоритмами, которым требуется на порядок больше вычислительных мощностей.

Во-вторых, происходит взрывной рост количества и качества вычислительных ресурсов, доступных организациям. Следовательно, компании, которые не смогут продуктивно воспользоваться новыми мощностями, окажутся в заведомо проигрышной ситуации.

В-третьих, при широком распространении периферийных вычислений, которые позволяют распределить искусственный интеллект среди миллиардов устройств в интернете вещей, возникает потребность синхронизировать системы через облако за счет гибких и многофункциональных облачно-периферийных архитектур.

В силу этих тенденций компаниям придется изменить соотношение сил в своих архитектурах: существенно облегчить унаследованные инфраструктуры и максимально широко использовать облачный континуум.

Вычислительных мощностей требуется больше, чем когда-либо

Вычислительные мощности, необходимые для обучения и поддержки искусственного интеллекта, с 2012 года удваиваются в среднем каждые 3,5 месяца. Это в семь раз быстрее, чем рост мощностей для традиционного программирования.

Недавно за один 18-месячный период мощности облачных вычислений, необходимые для работы основных алгоритмов ИИ, увеличились в тысячу раз.

Рассмотрим экспоненциальный рост в объеме новейших моделей обработки естественного языка (NLP). Теперь их задачи не сводятся только к распознаванию речи. Они должны понимать естественные языки настолько хорошо, чтобы значительно повысить ценность вербального общения человека и компьютера. Чем больше данных используется при обучении таких моделей, тем лучше они работают, а их успехи значительнее, когда в корпусе учебных примеров насчитываются миллиарды единиц.

Исследователи из команды Google AI Language в 2018 году выложили в онлайн-репозиторий новую разработку: беспрецедентно мощную на тот момент NLP-модель BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers — «двунаправленные кодировочные представления для трансформеров»).

BERT использует трансформер — механизм внимания, который изучает контекстуальные (между словами) отношения в тексте. Модель показала блестящие результаты при выполнении 11 задач по обработке естественного языка, включая интерпретацию высказываний, анализ эмоциональной окраски, ответ на вопросы, распознавание парафраза и оценку лингвистической приемлемости[131]. Ядро модели BERT содержало 340 миллионов параметров (значений, которые нейросеть старается оптимизировать в ходе обучения).

В модели GPT-2 (Generative Pretrained Transformer — «генеративный предобученный трансформер») от компании OpenAI, представленной в 2019 году, этот показатель значительно увеличен — до 1,5 миллиарда параметров. Если выдать этой модели отправное предложение, она способна породить вполне осмысленные тексты в различных стилях.

В мае 2020 года появилась модель GPT-3 с ошеломительным количеством параметров — 175 миллиардов. Исследователи, получившие доступ к GPT-3 через приватную бета-версию, смогли добиться от модели сочинения рассказов и песен, составления пресс-релизов и технических инструкций, текстов в манере определенного автора, нотной записи и даже программного кода[132].

Модели GPT-2 и GPT-3 настолько мощны, что компания-производитель изначально опасалась их выпускать: теоретически их могли использовать в сомнительных целях, — например, для сочинения вполне убедительных фейковых новостей.

Работая над книгой «Человек + машина», мы не ожидали, что прорыв в сфере подобных трансформеров наступит так скоро. В предыдущей книге мы рассматривали первое поколение искусственного интеллекта. Теперь же на наших глазах рождается следующее поколение, где алгоритмы поддерживаются огромной вычислительной мощью облачных технологий. Новое поколение облачного ИИ даст работникам различных отраслей как минимум три преимущества.

Во-первых, оно поможет выполнять творческие задачи благодаря «умным» приложениям, способным предугадывать запросы дизайнеров, маркетологов и сотрудников других специальностей.

Во-вторых, оно станет ценным подспорьем для тех, чьи рабочие задачи связаны с лингвистикой: будет заниматься анализом страховых исков, разработкой рекламных кампаний, научными исследованиями.

В-третьих, оно откроет дополнительный простор для масштабирования цифровых инноваций: создавать свои приложения и решения смогут и не IT-специалисты; можно будет использовать обиходный естественный язык, а не языки программирования (как показано в главе 3, этот процесс уже запущен благодаря переходу от чисто машинного обучения к учебе под руководством человека).

Унаследованные системы не соответствуют вычислительным требованиям новых ИИ-технологий. А вот облако дает доступ к почти безграничным вычислительным мощностям; к тому же его емкость обеспечивает доступность и стратегическую гибкость, характерную для живых систем.

Анализ данных и клиентских баз показывает: около 75% вычислительных мощностей большинства организаций привязаны к удручающе маломощным устаревшим системам. По нашим оценкам, сегодня относительно немного компаний располагают вычислительной инфраструктурой, способной выдержать конкуренцию в мире живых систем новейшего поколения.

Облачные технологии намного дружелюбнее к окружающей среде, чем дата-центры, что способствует достижению целей устойчивого развития, которые обсуждаются в главе 9. Исследования Джонатана Куми и Эрика Масанета, ведущих специалистов в сфере технологий, энергопотребления и охраны окружающей среды, развенчали апокалиптические прогнозы, согласно которым облачные вычислительные центры будут по мере роста пожирать все больше энергии и выделять огромное количество парниковых газов[133].

Объемы данных, размещенных в облачных центрах крупных провайдеров и на внутренних серверах организаций, с 2010 по 2018 год возросли на 2600%, а потребление энергии — лишь на 500%. Однако совокупное потребление энергии всеми дата-центрами за тот же период увеличилось менее чем на 10%. Почему так мало?

Как утверждают исследователи, в 2010 году в традиционных компьютерных центрах осуществлялось около 79% вычислений. К 2018 году 89% вычислительных операций производилось более эффективными центрами крупных провайдеров облачных технологий.

Доступно больше вычислительных ресурсов, чем когда-либо прежде

Десятикратное увеличение доступных вычислительных ресурсов за последние 10 лет стало возможным за счет технологических новинок: специализированных процессоров для искусственного интеллекта, стандартов 5G, сенсорных и ячеистых сетей. Во многих сферах (например, в обработке естественного языка) наличие большого количества вычислительных ресурсов означает повышенную эффективность и возможность применения искусственного интеллекта.

Таким образом, компании, решившиеся на цифровой декаплинг, получают значительное преимущество: на порядок большую возможность раскрыть и задействовать потенциал искусственного интеллекта, чем компании, намертво привязанные к привычным унаследованным системам.

Облачные ИИ-сервисы позволяют компаниям повышать планку, при необходимости задействовать огромные вычислительные ресурсы, но сохранять компактную внутреннюю инфраструктуру. Возьмем, к примеру, Uklon — украинский сервис заказа такси. Он появился в 2010 году в Киеве, а затем и в других городах. С тех пор он стал крупнейшим сервисом такого рода в стране, выдержав конкуренцию с глобальным гигантом Uber и другими соперниками. Используя облачные технологии машинного обучения, Uklon создает уникальный ценовой механизм, который не предлагает больше никто на рынке.

Фиксированных расценок нет — стоимость поездки может варьироваться. Базовую цену генерирует кастомизированный алгоритм на базе облачного сервиса Microsoft Azure, учитывая несколько факторов: время суток, загруженность дорог, расстояние, стоимость предыдущих поездок. Пассажир и водитель могут в приложении сойтись на цене и условиях, которые устроят обоих. Базовый тариф постоянно корректируется искусственным интеллектом на базе облачных технологий.

«Нам нужно было повысить количество выполненных заказов даже в самое оживленное время дня», — вспоминает технологический директор компании Виталий Дятленко[134]. Благодаря искусственному интеллекту среднее количество заказов в часы пик возросло на 18%, а на предложенную цену сразу соглашаются 75% клиентов.

Крупные провайдеры облачных сервисов сейчас предоставляют широкий спектр услуг, задействующих искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения, включая лингвистически ориентированные, визуально ориентированные и автоматизированные сервисы машинного обучения. В рамках этих категорий существует множество дискретных сервисов узкой направленности, которые можно использовать по отдельности или в сочетании, находя им новые применения.

Например, богатый ассортимент лингвистических сервисов включает в себя конвертацию устной речи в текст и текста в речь, распознавание и понимание естественного языка, порождение естественного языка, создание чат-ботов, перевод, анализ текста, анализ эмоциональной окраски.

Технологии облачного вычисления будут играть все большую роль в разработке приложений[135]. Как прогнозировала американская консалтинговая компания Gartner, к 2023 году 40% разработчиков станут использовать автоматизированные сервисы машинного обучения: новые модели добавят к их приложениям возможности искусственного интеллекта (в 2019 году этим занимались менее 2% разработчиков).

Эксперты компании Gartner также считают, что к 2025 году искусственный интеллект автоматизирует работу по сбору и анализу данных на 50%, что позволит аналитикам сосредоточиться на более сложных и творческих задачах и выправит нынешнюю нехватку талантливых специалистов в этой области. Программисты, как прогнозировалось, к 2023 году начнут работать в связке с искусственным интеллектом: получившиеся «кентавры» удвоят производительность человеческого труда, приняв на себя 50% задач в сфере программирования.

По мере развития облачных технологий расширяются спектр методов и локаций хостинга и их возможности. Разрабатывая собственные приложения и стратегии работы с данными, компании все чаще пользуются услугами нескольких провайдеров одновременно, размещая приложения и массивы данных в гибридных распределенных хранилищах, как публичных, так и приватных.

Иными словами, данные для постоянного использования либо помещаются во внешние облачные дата-центры, либо хранятся на выделенных серверах организации. Такой подход позволяет сопрячь повышенную гибкость и маневренность, необходимые инновационному бизнесу, с оптимальным уровнем производительности, экономичности и безопасности.

Гибридные формы соединяют в себе плюсы открытых облачных репозиториев — инновационность, гибкость, скорость, масштабируемость — и достоинства приватных репозиториев: контроль, соблюдение нормативных требований, возможность управлять существующими инвестициями.

Пример успешной работы с гибридным облаком можно найти в практике основанного в 1902 году одного из крупнейших в Израиле банка Leumi. В 2017 году, желая освоить дистанционное финансовое обслуживание, руководство банка приняло решение подкрепить инвестиции в IT-инфраструктуру и перейти на гибридную облачную модель. Используя сервисы и технологии, предоставленные компаниями Dell EMC и VMWare, теперь банк начал пользоваться обновлениями кода в течение нескольких часов (а не недель) и значительно сократил расходы.

Сочетание «домашних» решений для серверов с возможностями открытого облачного хранилища оказалось именно тем подходом, который требовался банку Leumi, чтобы быстро двигаться вперед и оперативно реагировать на изменения в сфере дистанционного банковского обслуживания.

Границы между публичными и приватными облачными хранилищами постепенно размываются. В прошлом для стремительного масштабирования нужно было выбирать «открытые» инструменты — теперь это необязательно. Чтобы выполнить требования эффективности, нормативности и т. д., крупнейшие провайдеры облачных технологий предлагают возможность создать островки приватности в открытой среде. Для примера можно назвать такие инструменты и средства, как VMware на AWS (VMC), сервисы Azure Vmware, решения от Google — SAP, Oracle, Bare Metal и многое другое.

Крупнейшие провайдеры работают над расширением приватных облачных хранилищ и новыми моделями обслуживания — платформа как услуга (PaaS) и инфраструктура как услуга (IaaS). Таким образом, клиентские центры обработки вплотную приближаются к производству и другим сферам применения операционных технологий. Примером служат такие решения, как Azure Stack от Microsoft, Outposts от AWS, Anthos от Google и Apsara от Alibaba.

Платформы, подобные Openshift и Cloud Foundry от Red Hat, используют прослойку ПО и гетерогенный технологический слой на базовом уровне, что позволяет обеспечить связность между разнородными инструментами и создать гибридные среды. Такое размывание границ публичного и приватного в гибридном облаке, вероятно, будет ускоряться.

Интеграция облачных и периферийных вычислений

Архитектуры, в которых облачные вычисления сочетаются с периферийными, предлагают еще больше возможностей, чем облачные технологии сами по себе. Периферийные вычисления правят цифровым миром: обеспечивают поддержку и мониторинг производственных операций, работу роботов, беспилотное вождение, функционирование «умного» дома, а также координацию миллиардов устройств, образующих интернет вещей. Они перемещают основной процесс обработки данных на периферию компьютерных сетей, сохраняя доступ к огромным вычислительным ресурсам облака и мощи искусственного интеллекта.

Мировой рынок периферийных процессоров для искусственного интеллекта в 2019 году оценивался в 1,8 млрд долларов. В период с 2020 по 2027 год ожидается его совокупный рост на 21,3% ежегодно, в основном за счет все более активного использования социальных сетей и платформ электронной коммерции, которые требуют высокоэффективных процессоров для быстрого выполнения задач машинного обучения[136].

Облачные технологии обеспечивают гибкость и маневренность в фоновом режиме, тогда как периферийные вычисления улучшают работу каналов, через которые сети соприкасаются с физическим миром: сенсоров, смартфонов, роботов, дронов, устройств виртуальной реальности, камер, беспилотных автомобилей, интернета вещей.

Например, дополненная реальность добавляет цифровые элементы к воспринимаемой действительности, как в игре Pokémon GO, а виртуальная реальность предлагает полное погружение в цифровую среду, — например, с помощью беспроводных очков HoloLens от компании Microsoft. Сфера их применения варьируется от игр и развлечений до профессиональной подготовки, образования и медицины. В каждом случае основной целью разработки становится новый, обогащенный человеческий опыт.

Увеличение мощности периферийных вычислений создает добавленную стоимость в режиме реального времени, повышая скорость и сокращая время ожидания там, где требуется совершить действие или принять решение. Оно позволяет осуществлять прогностический анализ на локальных устройствах, чем снимает проблемы пропускной способности: в периферийных вычислениях данные обрабатываются на входе, и нет никакой нужды отправлять огромные массивы сырых данных в облако. Возникают новые способы защитить конфиденциальные данные.

Когда системы напрямую взаимодействуют с людьми, периферийные вычисления позволяют предложить более целостный и разносторонний опыт. В сочетании с другими инновационными технологиями периферийные вычисления также значительно увеличивают операционный и стратегический потенциал организации.

Новая волна прорывных технологий

В последнее время возникло множество технологий, которые обеспечат дальнейшие инновации. Приведем краткий список уже внедренных новинок с возможными перспективами их развития.

Блокчейн. Блокчейн входит в категорию технологий распределенного реестра и обеспечивает новые формы цифровой собственности и цифрового доверия. Если выражаться упрощенно, блокчейн хранит и записывает данные распределенным образом, что открывает организациям и физическим лицам безопасный доступ к одним и тем же данным в режиме реального времени, решая проблемы конфиденциальности и контроля.

Например, блокчейн позволяет совершать денежные переводы без посредников — банков и прочих финансовых структур. (Биткоин и эфир — криптовалюты на базе блокчейна.) Сегодня блокчейн-технологии применяются не только для обмена криптовалютой и открывают новые возможности для правительственных и коммерческих организаций. Они используются в сфере логистики и цифровой идентичности, для создания цифровых государственных валют и не только для этого.

Например, NFT — невзаимозаменяемые токены на основе блокчейна — можно использовать для подтверждения права собственности на цифровое произведение искусства. Если стоимость произведения растет и покупатель хочет его перепродать, сделку можно провести и зарегистрировать в открытом, защищенном распределенном реестре.

В зависимости от договора между изначальным покупателем и создателем произведения автор может даже получить некоторый процент с вторичной продажи и частично сохранить контроль над ее условиями. Привнося в цифровой мир новые принципы доверия и прозрачности, блокчейн-технологии создадут экономики и системы цифровой ценности, которые раньше нельзя было даже вообразить.

Метавселенная. Не так давно о ней говорили лишь любители научной фантастики. Однако сегодня о метавселенной ведутся уже вполне серьезные дискуссии — отчасти благодаря вниманию со стороны флагманов цифровой индустрии.

В метавселенной переплелись элементы виртуальной и дополненной реальности, цифровой идентичности и коммерции на базе блокчейна, а также искусственного интеллекта, который обеспечивает яркий опыт с глубоким погружением. Ключевая идея метавселенной состоит в том, что цифровые миры, прежде разделенные барьерами, должны взаимодействовать, позволяя пользователю переходить из одной цифровой среды в другую.

В метавселенной можно не только играть в Fortnite с друзьями. Не покидая уютного дома, вы можете, например, отправиться в любимый магазин одежды, где ваш виртуальный аватар подберет подходящую вещь, исходя из заданных размеров. Можно также посетить интерактивный урок с виртуальным преподавателем.

Освободившись, можно встретиться с другом, который живет на другом конце мира, и вместе сходить в виртуальный тренажерный зал, а потом — на виртуальный концерт или в виртуальный парк с розовыми деревьями под зеленым небом. Такие мероприятия, частично доступные уже сегодня, но пока не до конца интегрированные, вскоре станут вполне привычными, ведь многие компании уже осознали ценность метавселенной, объединяющей цифровые пространства.

Квантовые вычисления. До недавнего прошлого они интересовали только ученых, но теперь наконец выходят за пределы лабораторий и обретают прикладную ценность. Сейчас квантовые вычисления находятся на раннем этапе развития, но обещают взрывообразное ускорение обработки данных по сравнению с традиционными технологиями.

Для передачи и обработки данных в квантовых вычислениях используются загадочные явления квантовой механики (суперпозиция, запутанность и т. п.). Применение квантовому компьютеру можно найти в самых разных сферах: медицине, финансах, логистике, НИОКР и, разумеется, технологиях.

Готовых квантовых решений пока не существует, однако вскоре ожидается появление интересных коммерческих новинок, и широкое внедрение квантовых компьютеров, вероятно, не за горами. Несколько флагманов цифровой индустрии уже помогают вывести квантовый компьютер в продажу для совместной эксплуатации; другие ведут разработку облачных платформ и приложений, которые позволят пользователям оценить квантовые вычислительные мощности.

Внедрение квантового компьютера в деловой среде ожидается в течение ближайших двух-пяти лет, а к 2030 году рынок компьютерных технологий, вероятно, будет оцениваться в 65 млрд долларов. Не исключено, что распространение квантовых вычислений поможет нам решить проблемы, к которым раньше нельзя было даже подступиться: найти лекарства от некоторых болезней, оптимизировать логистические маршруты, создать неуязвимую криптографическую защиту, разработать симуляции для борьбы с изменением климата и во всеоружии встретить сложные вызовы, с которыми человечество может столкнуться в ближайшие десятилетия.

Аналитика на периферии

Компания Fugro, мировой лидер в аэрофотосъемке и мобильном картографировании, показывает, как можно ускорить процесс вывода данных в периферийных вычислениях и решить проблемы пропускной способности за счет облачных технологий[137].

Fugro оказывает услуги в области наземных и подводных инженерно-геологических изысканий. Клиенты компании трудятся в сфере инфраструктуры, энергетики, добычи возобновляемых природных ресурсов, нефти и газа и обращаются за помощью в проектировании, строительстве и обслуживании своих объектов.

Чтобы понять, как ветроэлектростанция поведет себя в экстремальных климатических условиях, команды океанографов, метеорологов и гидрографов собирают метаданные о направлении и силе ветра, глубинах воды, течениях, температуре воздуха и т. д. Без этих сведений нельзя начать проектирование и строительство.

Специалисты компании Fugro, основываясь на этих данных, предлагают наиболее экономически эффективные и устойчивые проекты, а также помогают клиентам обслуживать свои объекты на протяжении всего их жизненного цикла.

Морские геоданные можно собирать разными способами: отправляя суда для разведки и изучения океанского дна, собирая данные с датчиков, размещенных внутри сигнальных буев, со спутников и прочих устройств. Компания Fugro работает в труднодоступных районах, и ей часто приходится полагаться на спутники, а с ними не всегда стабильна связь, да и способность обрабатывать крупные массивы данных бывает ограниченной. Если потерять связь со спутником всего на час, можно пропустить важнейшее природное явление, которое повлияет на деятельность клиента.

Ранее при потере сигнала Fugro отправляла к неисправному датчику судно. Экипаж вручную сгружал данные на сервер у себя на борту; по возвращении в порт данные переносили на съемный жесткий диск, который доставляли в офис для анализа. История была дорогостоящей и небыстрой.

Чтобы ускорить процесс, компания установила на бортовые компьютеры 30 судов своей океанской флотилии один из инструментов облачного континуума. Перенеся домашние серверы в облако, Fugro запустила полностью контролируемый сервис, который обрабатывает данные прямо на судах. Данные временного ряда собираются, проверяются, обрабатываются и хранятся на периферии.

Благодаря облачным технологиям команда Fugro существенно сократила время на коммуникацию — за счет высокой скорости обработки данных и пропускной способности, что позволило сократить еще и денежные затраты. Встроенный искусственный интеллект и возможности машинного обучения позволяют оценивать качественное улучшение анализа в режиме реального времени.

«Мы добавили расширенный функционал — например, машинное обучение и анализ поступающих данных в режиме реального времени — там, где он был нужен больше всего: на местах, на объектах», — говорит Ричард Корлесс, ведущий специалист компании Fugro в сфере облачной архитектуры[138].

Подключив исследовательские суда и наземные станции к облачной архитектуре, компания Fugro сократила время доставки ежемесячных отчетов с объектов морского базирования на мониторы клиентов с 2 недель до 8 минут. Новое ПО больше не приходится подолгу устанавливать вручную на каждый бортовой компьютер: его можно почти мгновенно загрузить дистанционно. И судам больше не нужно возвращаться в порт только ради обновления системы.

«Теперь у нас есть возможность собирать и обрабатывать данные в режиме реального времени почти в любой точке земного шара, — говорит Пим Пеербум, директор по комплексному управлению морским природопользованием. — Это значит, что наша работа станет быстрее, безопаснее и эффективнее независимо от масштаба проекта и места его реализации»[139].

Перенос обработки данных на периферию может сократить латентность (временную задержку сигнала) в критически важных областях вроде производственной безопасности и беспилотного управления, где обработка, вывод и реакция должны происходить в режиме реального времени. Аналитика на периферии может распознать сбой в работе ветряной турбины, самолетного двигателя или аппарата МРТ; искусственный интеллект способен немедленно скорректировать работу, чтобы предотвратить аварию или оптимизировать производительность.

Компания Schneider Electric использует облачную архитектуру, позволяющую снизить латентность и задействовать инструменты прогностического анализа в работе тысяч нефтяных платформ и газовых скважин, разбросанных по всему миру. Система управления штанговыми глубинными насосами Realift Rod Pump Control от Schneider позволяет добывающим компаниям дистанционно отслеживать и корректировать работу насосов, менять настройки и параметры и немедленно отключать вышедшее из строя оборудование.

«Когда речь идет о критически важных системах или процессах — в работе нефтяной вышки или промышленного предприятия, — решение иногда приходится принимать в сотые доли секунды, когда на карту может быть поставлена чья-то жизнь, — говорит Мэтт Бужонье, архитектор аналитических приложений компании Schneider. — Встраивая в наше ПО алгоритмы машинного обучения и перенося аналитику на периферию, мы сокращаем время задержки сигнала при коммуникации с облаком или центральной системой. Таким образом, критически важные решения можно принимать незамедлительно»[140].

Перенос аналитических процессов на периферию позволяет компаниям предотвращать сбои в работе, заблаговременно принимая меры и сокращая время аварийного простоя. Таким образом, снижаются расходы, возрастает производительность, а вместе с ней и функциональность сервисов поддержки.

«До сих пор алгоритмы машинного обучения запускали только в облаке, но для многих операций в интернете вещей этого недостаточно, поскольку такие инструменты должны как можно быстрее реагировать на обстановку, — отмечает Мэтт Бужонье. — Теперь у нас есть возможность запускать их в облаке или на периферии — там, где они нужнее»[141].

Периферийные вычисления с множественным доступом и стандарт 5G

Еще больше облачных элементов смогут инкорпорировать периферийные вычисления с множественным доступом (multi-access edge computing, или MEC) при помощи сетей стандарта 5G. Это сочетание способно запустить очередную волну инноваций в сфере приложений и бизнес-моделей. Трудно переоценить перспективы, которые сулит полноценное внедрение этого стандарта.

Когда скорость передачи данных станет измеряться не мегабайтами, а гигабайтами в секунду, сети 5G будут в сто раз быстрее сегодняшних мобильных соединений[142]. Их скорость, мощность, резко сниженное потребление энергии и время ожидания сигнала позволят создать удивительно широкий спектр новых услуг и продуктов. Экономическая и социальная выгода будут поистине огромны.

Первопроходцем в сфере совмещения MEC-технологий со стандартом 5G выступила компания Verizon — один из крупнейших мировых провайдеров телекоммуникационного оборудования, информационных технологий и развлекательных сервисов. Компания оперативно внедрила периферийные вычисления с множественным доступом при помощи сервиса, который выводит AWS-инфраструктуру (включая вычислительные мощности и хранилища) на периферию сетей Verizon.

Это сочетание пропускной способности 5G и облачно-периферийных сервисов позволяет сотрудникам, клиентам и независимым продавцам ПО Verizon создавать мощные приложения с предельно низкой латентностью, которые поступают конечным пользователям мобильных устройств.

Так, благодаря сервису Ultra Wideband 5G от Verizon футбольные болельщики уже сейчас могут посмотреть на экране смартфона до семи повторов в ходе трансляции, а многие любители музыки получили возможность насладиться эффектами дополненной реальности на живых концертах.

Компоненты приложений, которые требуют сверхнизкой латентности, работают на периферии сети и подключаются к полному спектру облачных сервисов AWS. Вынос этих сервисов на периферию минимизирует количество транзитных участков при запуске приложения на устройстве, подключенном к сети 5G.

Ранее данные из приложения проходили долгий путь: с индивидуального устройства в мобильную сеть, оттуда на сетевые устройства, затем в интернет, к серверам приложения, нередко удаленным. При инфраструктуре, в которой сопряжены вычислительные мощности и хранилища, расположенные в периферийных центрах обработки данных, устройства подключаются к серверам приложений, не покидая сети[143].

Возможности применения систем с латентностью менее 10 миллисекунд ограничены только фантазией разработчиков. Например, пользователи устройств дополненной реальности высоко оценят яркий опыт с эффектом погружения в онлайн-играх и трансляциях. Кроме того, в сферах, где сверхнизкая латентность жизненно важна, — при беспилотном вождении, роботизированном производстве, управлении «умными» городами, — анализ и вывод в режиме реального времени можно будет перенести на периферию.

Вычислительные мощности и конфиденциальность данных

Когда приоритетом становится конфиденциальность, элементы облачных и периферийных вычислений могут совмещаться в технологии конфиденциального машинного обучения (privacy-preserving machine-learning, или PPML). Они включают в себя федеративное обучение, тайные многосторонние вычисления, дифференциальную приватность, зашифрованные вычисления и многое другое.

При федеративном обучении, например, учебные данные хранятся локально, на периферийных устройствах. Каждое устройство загружает модель машинного обучения из облачного хранилища, обновляет ее и отсылает обратно. Затем обновления из разных источников объединяются. Таким образом, каждый клиент помогает обучить модель, не перемещая данные за пределы локального хранилища.

PPML-технологии открывают новые горизонты в здравоохранении. Искусственный интеллект доказал, что может спасать жизни и находить новые способы лечения.

При стандартном подходе к машинному обучению данные собираются в облачном хранилище, где за счет огромных вычислительных мощностей создается прогностическая модель. Но в сфере здравоохранения данные пациентов необходимо хранить на локальных устройствах из соображений конфиденциальности, поэтому традиционный подход здесь невозможен, и его заменяет федеративное обучение.

Метод федеративного обучения, разработанный корпорацией Google, изящно решает задачи развития медицинской науки, сохраняя секретность личных данных[144].

Новейшая прогностическая модель для определенного заболевания загружается на смартфон или другое периферийное устройство в медицинском учреждении. Модель извлекает информацию из данных пациента на устройстве и формирует изменения в небольшое целенаправленное обновление, которое с помощью протоколов шифрования загружается в облако, где немедленно усредняется с другими пользовательскими обновлениями для улучшения общей модели. Примечательно, что все персональные данные пациента, использованные для обучения модели, остаются на локальном устройстве.

Этот метод, вероятно, окажется весьма полезен для разработки новых препаратов, которая обыкновенно занимает годы и требует немалых вложений.

Чтобы ускорить открытие потенциально спасительных формул, десять крупнейших фармацевтических компаний мира, включая AstraZeneca, Bayer AG, GlaxoSmithKline и Novartis, запустили совместный проект федеративного обучения MELLODDY[145]. Проект курирует франко-американская компания Owkin, разработчик технологий искусственного интеллекта.

Ее продукт-директор Матье Голтье говорит: «Наша цель — собрать коллективное знание всего консорциума на платформе, содержащей, помимо прочего, многозадачные прогностические алгоритмы машинного обучения. Они включают в себя развернутую систему управления конфиденциальными данными, позволяя выделить наиболее эффективные компоненты при разработке препаратов и одновременно защищая интеллектуальную собственность участников проекта»[146].

Компании будут обучать свои алгоритмы на библиотеках химических соединений друг друга, защищая интеллектуальную собственность каждого участника, как, например, точные формулы лекарственных препаратов. При доступе к миллионам дополнительных компонентов участники надеются развить у алгоритмов способность идентифицировать наиболее перспективные формулы для потенциальной разработки препаратов.

Например, библиотека компании Bayer AG содержит около 4,5 миллиона соединений, но в рамках проекта ей откроется доступ еще к 10 миллионам формул, а также к миллиардам наблюдений, позволяющих изучить биологический эффект каждого вещества[147]. (Руководство компании также планирует подключить 7 клиник и научно-исследовательских институтов ко второму проекту федеративного обучения: он посвящен онкологическим заболеваниям, вызванным редкими видами генетических мутаций.)

Открыв общий доступ к данным, но защитив авторские права, производители могут ускорить разработку перспективных препаратов, сократить количество неудачных проектов и сохранить возможность патентования открытых соединений.

На данном этапе проект сосредоточен исключительно на доклинических данных, то есть исследованиях, проводимых до испытаний нового препарата на человеке. Если проект MELLODDY окажется успешным, его участники смогут разработать аналогичную платформу для сбора данных от клинических исследований. Специалисты авторитетной клиники Mейo уже сделали шаг в этом направлении, создав платформу анализа клинических данных — Clinical Data Analytics Platform[148].

Эта платформа, основанная на архитектуре федеративного обучения, будет применять инструменты расширенного анализа к деперсонифицированным данным из клиники Mейo и прочих медицинских учреждений, а также к огромному массиву информации из научной литературы, что позволит подобрать новые протоколы лечения для самых серьезных заболеваний.

С помощью Inference — IT-компании со штаб-квартирой в Кембридже — участники проекта создадут общую модель искусственного и машинного обучения, не открывая доступа к индивидуальным массивам данных. Ее целями станут выделение функций и биомаркеров для новых препаратов, подбор оптимальной терапии для отдельно взятого пациента, а также прикладное использование данных и наблюдений, — например, для постмаркетингового надзора, назначения препарата и расширения показаний к его применению.

«Платформенные бизнес-модели до неузнаваемости изменили многие отрасли, и стремительная цифровизация здравоохранения дает нам беспрецедентную возможность решать сложные медицинские задачи и улучшать качество человеческой жизни в глобальном масштабе», — говорит доктор Джон Халамка, президент платформы клиники Mейo[149].

Выбирайте стратегически, выбирайте комплексно

Как показывают многие из наших примеров, технологии и бизнес-стратегии движутся общим курсом, сближаясь на разных уровнях технологического стека: архитектур, разработок и партнеров, которых компании выбирают для внедрения новых IT-инструментов. Но для решения самых амбициозных задач и успешного приспособления к меняющейся среде лидерам организаций необходимо стратегическое и целостное мышление на любом уровне. Это — императив, определяющий самые важные шаги руководства.

Компания NVIDIA продемонстрировала важность такого подхода во время пандемии. Когда во всем мире бушевала новая коронавирусная инфекция, NVIDIA запустила «умное» медицинское решение Guardian, что позволило медицинским работникам беспрецедентно быстро реагировать на критические ситуации[150].

Система Guardian, установленная более чем в 10 тысячах больничных палат, дала медикам возможность на расстоянии отслеживать жизненно важные показатели пациента и отмечать изменения, обеспечивать ношение средств индивидуальной защиты (СИЗ), выводить сотрудников и посетителей из наиболее опасных зон больницы, бесконтактно общаться с пациентами при помощи автоматизированного голосового помощника и т. д.[151]

Подобные достижения были бы невозможны без инноваций и координации на каждом уровне технологической архитектуры. «Умные» сенсоры системы собирали данные и позволяли сделать выводы о симптомах, передвижении, социальной дистанции, ношении масок. Заранее обученные модели использовали эти данные, помогая поставить диагноз и спрогнозировать, понадобится ли подключать пациента к ИВЛ.

Периферийные процессоры для искусственного интеллекта обеспечивали системе необходимые мощности и одновременно поддерживали взаимодействие человека и компьютера, — например, вели диалоги с голосовым помощником и навигацию по медицинским учреждениям.

Таким образом, клиники смогли подстраиваться к изменениям ситуации во времена, когда жизненно важной стала скорость реакции. Система оказалась ценной не только для борьбы с пандемией. Теперь многие клиники находят ей применение, и положительный эффект, очевидно, будет долгосрочным[152].

Если организация переосмысливает возможности высокотехнологичных продуктов и услуг, ее роль в отношениях человека и техники вскоре становится активней, чем когда-либо прежде. Общий вектор развития бизнеса и технологий означает: когда потребитель впервые взаимодействует с «очеловеченным» ИИ-агентом, надевает очки виртуальной реальности или узнает о существовании блокчейна, он в подавляющем большинстве случаев знакомится с инновационным продуктом компании.

В ходе нашего изначального опроса около 80% респондентов высказали убеждение, что технологические системы будущего смогут беспрепятственно взаимодействовать с человеком; при этом 78% опрошенных полагали, что эти системы приспособятся к человеческой манере работы[153].

Поскольку ИИ-технологии вскоре станут неотъемлемой частью деловой и повседневной жизни, для максимального эффекта им нужен радикальный разворот к человеку. Применяя такие технологии, как обработка естественного языка, компьютерное зрение, распознавание голоса и машинное обучение, радикально очеловеченные системы делают взаимодействие с людьми намного легче и эффективнее.

Уже сейчас организации могут модифицировать технологические системы, привнеся в отношения человека с машиной естественную коммуникацию, живость, простоту и ярко выраженный личностный компонент.

Путь к будущему определят технологические стратегии, выбранные бизнес-лидерами. Эффективные руководители избавятся от громоздкого наследия, проведут цифровой декаплинг и обратятся к облачным технологиям, которые обеспечат отсутствие барьеров, гибкость и радикальную очеловеченность, свойственную живым системам.

Стратегически мыслящие лидеры внедряют новейшие облачные сервисы и все более широкий набор инструментов. Это позволяет выстроить и отрегулировать сетевые архитектуры: повысить скорость, маневренность и функциональность.

По данным нашего опроса, в Северной Америке более 90% руководителей используют облачные технологии, желая укрепить взаимодействие сотрудников и поддержать масштабные проекты, выходящие за рамки отдельных ведомств и государственных границ. С помощью облачных технологий они делают рабочий процесс интереснее, ведь рутинные задачи и техобслуживание отходят машинам. Облачные инструменты упрощают сотрудникам знакомство с новейшей техникой.

Лидеры IT-индустрии начинают встраивать периферийные вычисления в облачную архитектуру, чтобы локальные процессы могли поддерживать централизованные и наоборот. Периферийные вычисления помогают обработать информацию в облаке, а облако становится каналом передачи нового знания на периферию.

И наконец, грамотные IT-лидеры практикуют холистический подход, в рамках которого стратегия и технологии объединяются на разных уровнях приложений и систем. Совпадение стратегического и технологического вектора уже выходит за рамки отдельно взятых IT-структур и открывает новую эпоху, в которой конкуренция превращается в битву систем.

Организации, которые смогут успешно сочетать деловые и технологические стратегии, не жалея ресурсов на поиск наиболее ценных элементов стека, обнаружат способность удивительно оперативно выпускать уникальные предложения и захватывать новые рынки независимо от скорости перемен в окружающем мире.

В следующей главе мы изучим уже известные тенденции разработки эффективной и долгосрочной бизнес-стратегии. Эта стратегия — то, как вы интегрируете инвестиции в технологию и пользуетесь плодами радикального разворота к человеку в подходах к интеллекту, данным, экспертному знанию и архитектуре, — в конечном счете определит, насколько вы готовы застраховаться от возможных потрясений и сделать шаг в будущее.

Глава 5. Стратегия

Теперь все компании — технологические

Пожалуй, нигде человек и его деятельность не играют столь важной роли, как в разработке стратегии. В этой сфере способность добиться выдающихся результатов ограничена лишь фантазией, а если точнее, то фантазией руководителей высшего звена. Они отвечают за построение будущего, в котором радикально очеловеченные технологии будут задавать условия конкуренции и окончательно отделят лидеров от аутсайдеров.

Именно это мы имеем в виду, говоря о том, что в наши дни любая компания в любой отрасли становится технологической, а все бизнес-лидеры должны стать технологами.

Сложность задачи определяется тем, что технология, бизнес-стратегия и их реализация в наши дни переплетаются так тесно, что разделить их уже почти невозможно. Эволюция всех трех элементов совершается почти синхронно благодаря гибкости и маневренности, обеспеченной радикальным разворотом к человеку в подходе к интеллекту, данным, экспертному знанию и архитектуре.

Разумеется, такое слияние технологии, стратегии и деловой практики не могло случиться в один момент. Оно происходит постепенно, и, как мы сейчас увидим, у каждого этапа есть свои технологические и стратегические особенности.

Три этапа взаимодействия человека и машины

В отношениях делового мира с «умными» технологиями можно выделить три стадии.

Первый этап был машиноцентричным. Основная реакция на появление новых технологий — стремление переоборудовать рабочую среду (примерно такое же, как в 1990-е годы, когда персональные компьютеры прочно вошли в деловой обиход). Искусственный интеллект и прочие новинки использовались, чтобы автоматизировать рутинную работу. Людям пришлось приспосабливаться к новым машинам (которые нередко их заменяли). Стратегия и практика шли след в след за технологиями и определялись конкретными задачами: оценить, идентифицировать, разработать и внедрить.

Второй этап взаимодействия человека и машины следует назвать сотрудническим: люди и машины приспособились друг к другу (этот процесс мы описали в книге «Человек + машина»). При знакомстве с новым поколением «умных» технологий организации начали переосмысливать привычные бизнес-процессы и создавать команды, в которых люди трудились бок о бок с машинами.

Тем не менее стратегия и практика оставались раздельными. Для начала любой процесс рассматривался в свете возможностей искусственного интеллекта, машинного обучения и прочих новшеств, а затем тестировался в относительно небольшом объеме. При удачном результате эксперимента он внедрялся в рамках организации. Таким образом, практика вновь оказывалась на шаг позади стратегии.

Теперь мы приближаемся к третьему этапу — человекоцентричному. Машины приспосабливаются к людям. Гибкость и многофункциональность радикально очеловеченных технологий позволяют передовым компаниям объединять их со стратегическими построениями и практическими решениями в органичное целое.

Все три элемента растут и меняются синхронно, нередко весьма быстро (см. рис. 5.1 «Эволюция технологий»).

Рисунок 5.1

Вспомним, как компания Starbucks работала во время пандемии новой коронавирусной инфекции. В марте 2020 года масштаб проблемы еще только начинал угадываться. Но уже на этом раннем этапе генеральный директор компании Кевин Джонсон сообщил инвесторам и аналитикам, что руководство Starbucks намерено предпринять решительные шаги для дальнейшего отрыва от конкурентов[154].

У Starbucks уже имелся опыт экспериментов с электронными платежами, мобильными приложениями, работой навынос и сторонними сетями доставки, который давал ей заметное преимущество перед большинством других рестораторов[155]. Поэтому в условиях локдауна компания смогла стремительно внедрить новые цифровые опции и перевести 90% продаж в режим удаленного заказа с последующей выдачей в точках Starbucks.

Прикладные программные интерфейсы (API) и архитектура микросервисов позволили компании быстро наладить партнерство с платформой Uber Eats, освоив новые способы доставки и обслуживания потребителей. За счет внедрения технологий компании, вышедшие на третий этап взаимодействия человека с машиной, получают возможность одновременно формулировать стратегию и внедрять ее на практическом уровне. Тем самым они многократно повышают скорость роста, развития и маневрирования на рынке. Повышается и угроза конкурентам, не имеющим такой возможности.

Бакалейщик меняет правила игры

Британская компания Ocado — крупнейший онлайн-ретейлер в мире — с гордостью называет себя поставщиком технологических решений. Более двадцати лет Ocado разрабатывает передовые решения в сфере искусственного интеллекта, машинного обучения, робототехники, облачных технологий, интернета вещей, симуляций, моделирования и цифровых двойников. Этот бесценный пул интеллектуальной собственности насчитывает более 150 патентов, а вскоре к ним прибавятся еще несколько сотен.

Все эти решения и инструменты были разработаны в одной из самых сложных и требовательных деловых сфер — поставке продуктов питания. Это самая крупная категория мирового ретейла. Она же — и одна из самых логистически сложных, ведь у каждого товара свои срок годности и температурный режим хранения (в отличие, например, от книг).

А теперь представим этот процесс в режиме онлайн: покупатели, разбросанные по всей стране, требуют быстрой и качественной доставки продуктов по привлекательным ценам. Разумеется, сложность задачи с каждым словом возрастает на порядок.

Центры обслуживания клиентов (customer fulfillment centers — CFC) компании Ocado могут похвастаться самыми передовыми инструментами доставки продуктов во всем мире[156]. Типичный CFC превосходит по размерам футбольное поле. Внутри такого центра сотни роботов, подключенных друг к другу через сеть 4G, перемещаются по трехэтажной алюминиевой решетке и играют в трехмерные шахматы.

Используя технологию роя, роботы размером с посудомоечную машину катаются по рельсам над коробками с товаром со скоростью около 14,5 километра в час. Коробки расположены без учета категории товара: алгоритм, определяющий их расстановку, основан на частоте покупок.

Робот протягивает тонкую механическую руку, захватывает нужный товар и переносит его в свою внутреннюю полость. Теперь товар может быть перевезен в другую часть склада либо отправлен в пункт сортировки, где сотрудники по мониторам отбирают заказанные покупателями позиции, а роботы складывают товары в упаковочные пакеты в индивидуальных (выделенных под конкретный заказ) контейнерах. Сборка заказа из 50 позиций занимает не больше 5 минут.

Готовый набор отправляется в отдел доставки, а в освобожденную корзину так же автоматически собирается заказ для следующего покупателя.

«Обработка заказов выверена с точностью до секунды, — говорит Энн Нитхэм, коммерческий директор технологического офиса компании Ocado. — Допустим, вы заказали ручку. Упаковка ручек будет доставлена в сортировочный центр ровно в тот момент, когда там собирается контейнер со всеми позициями вашего заказа»[157].

В каждом CFC управляют роботами два модульных центра. Подобно большинству периферийных архитектур, они предназначены для предельного уменьшения латентности. В противном случае сложная хореография движений роботов немедленно превратится в хаос.

Обзаведясь внушительным технопарком, компания Ocado не стала останавливаться на достигнутом, вскоре открыв новую возможность. Теперь это не просто продуктовый онлайн-магазин. Специалисты Ocado разработали «умную» платформу, доступную доставщикам продуктов во всем мире, если они воспроизведут и масштабируют онлайн-модель Ocado в собственном регионе.

Ocado Smart Platform объединила в себе элементы торговой платформы полного цикла, логистики и технологии управления роем, что позволяет другим ретейлерам создавать собственные центры по работе с потребителем.

Этот качественный переход компания Ocado совершила с помощью облачных технологий. «Когда мы начали разрабатывать Ocado Smart Platform, стало ясно, что придется создавать совершенно новые среды для розничных потребителей, причем буквально “по щелчку”, — говорит Пол Кларк, технологический директор Ocado Group, — а нам совсем не хотелось строить центры обработки данных в других странах. Вот почему мы решили обратиться к облачным технологиям»[158].

Работая в AWS-облаке, Ocado Smart Platform позволяет ретейлерам проводить все торговые операции в режиме онлайн. Они могут воспользоваться такими опциями, как оценка запасов товара в режиме реального времени, «умное» построение маршрута доставки и обработка срочных заказов. А потребителям предлагается мобильный доступ через приложение к сервисам онлайн и офлайн.

Облачные технологии обеспечивают компании Ocado гибкую, проактивную архитектуру, которая реагирует на всплески потребительского спроса наиболее эффективным и экономичным образом. Они же повышают оперативность разработки. Инженеры из команды Ocado могут тестировать новые решения, не внося при этом радикальных изменений в архитектуру и в течение часа доводя идею до практической реализации[159]. Кроме того, компания получила возможность собирать информацию от сотен микросервисов в озере данных, которое подкрепляет возможности искусственного интеллекта на всех уровнях инфраструктуры.

Переход от унаследованных традиционных систем к живым оказался долгим. «Понадобилось полностью переписать весь код, полностью обновить стек технологий, — вспоминает Пол Кларк. — Не думаю, что у старой и новой платформы осталась хоть одна общая строчка кода»[160].

Новинку оценили продовольственные ретейлеры всего мира. В ближайшие несколько лет компания Kroger планирует построить с помощью инструментов Ocado 20 автоматизированных CFC. Платформу взяли на вооружение и такие ретейлеры, как Sobeys (Канада), ICA (Швеция), Groupe Casino (Франция), Preu (Испания), Aeon (Япония). В 2020 году соучредитель компании Ocado Тим Штайнер отметил тектонический сдвиг в жизни своей организации: «Теперь мы — глобальный технологический бизнес в сфере ПО и роботизированных платформ»[161].

Как многим отраслям, продуктовому онлайн-ретейлу пришлось стремительно шагнуть в будущее из-за пандемии COVID-19. Во время локдаунов торговые сети всего мира вынужденно срочно нарастили онлайн-сегмент. «В результате пандемии мы увидели, как целые годы развития онлайн-рынка продуктов питания уложились в месяцы, и пути назад уже не будет, — говорит Тим Штайнер. — Можно с уверенностью сказать, что ускоренный рост онлайн-сегмента будет продолжаться во всем мире и приведет к полному изменению картины в отрасли»[162].

Большинство наблюдателей полагают, что повсеместные изменения в потребительских привычках закрепятся надолго и привлекательность инструментов типа Ocado Smart Platform будет только расти. Конечно, покупатели могут вернуться к прежним моделям шопинга, однако глубинная технологическая стратегия Ocado уже вышла за рамки отдельно взятой отрасли.

Роботы выполняют базовые задачи — подъем, перемещение, сортировка товара, — и это актуально для многих предприятий. Вскоре роботы научатся делать гораздо больше. Недавно компания Ocado начала разработку «мягкой руки» — манипулятора, способного взять и не повредить любой хрупкий или деликатный предмет (например, свежий фрукт). Такое умение будет полезно на любом производстве[163].

Масштабируемый модульный дизайн CFC позволяет фирмам-клиентам компании Ocado выбирать размер складов и вносить коррективы в проект. Облачно-периферийная архитектура, состоящая из слабосвязанных микросервисов и API, дает пользователям возможность оперативно менять IT-инфраструктуру, а не наблюдать, уже изрядно намучившись с долгой перестройкой, как она стремительно устаревает.

Объединить технологию, стратегию и практику столь же полно и успешно, как Ocado, удалось немногим компаниям. Еще меньше тех, кто сделал полученные преимущества всеобщим достоянием.

Технологически интегрированные стратегии эпохи IDEA

Не только Ocado, но и другие компании выбрали новый подход к технологиям и разработали бизнес-стратегии, в основу которых легли радикально очеловеченный интеллект, данные, экспертное знание и архитектура. Полученные решения столь же разнообразны, как и отрасли, в которых они внедряются. Универсальных рецептов не существует. Однако три основные стратегии дают представление о широком спектре возможностей, которые открываются перед нами благодаря радикально очеловеченным технологиям.

Эти три стратегии — «Бета навсегда», «Минимально жизнеспособная ИДЕЯ» (МЖИ) и «Сотрудничество» — дают несомненные преимущества и компаниям, и их клиентам.

Стратегии группы «Бета навсегда» делают ставку на ПО-продукты и сервисы, которые постоянно дорабатываются и улучшаются после приобретения, так что их ценность и польза для потребителя со временем только растут. Стратегии группы МЖИ опираются на один или несколько компонентов из набора «интеллект — данные — экспертное знание — архитектура — стратегия» (IDEA), укрепляя слабые места в конкретной отрасли и обеспечивая первоклассный потребительский опыт, который можно оперативно масштабировать ради преимущества на рынке. Стратегии группы «Сотрудничество» направлены на достижение выдающихся результатов в наукоемких областях за счет синтеза человеческих способностей и возможностей машины.

Стратегия 1. «Бета навсегда»

Илон Маск, лукаво подмигнув миру, разместил в 2006 году на сайте своей компании статью The Secret Tesla Motors Master Plan (just between you and me) — буквально «Секретный генеральный план Tesla Motors (только между нами)». В статье переворачивались с ног на голову идеи Генри Форда.

Вместо того чтобы начать с низов, вывести на рынок универсально доступный автомобиль, а затем постепенно перейти в элитный сегмент, Маск объявил: «Стратегия Tesla — войти на рынок с продукцией премиум-класса и как можно скорее двинуться вниз, с каждой новой моделью повышая функционал и понижая цену»[164]. По признанию Маска, такая стратегия традиционна для продвижения технологических новинок, а вовсе не авто.

Tesla Roadster, появившийся на дорогах в 2008 году, доказал, что электромобиль может развивать высокую скорость, проходить более 400 километров без подзарядки и радовать глаз эстетичным дизайном. Поначалу Roadster стоил $100 000.

Вскоре началось «движение вниз». В 2012 году выпуск модели Roadster был прекращен, а вместо нее Tesla представила Model S — седан премиум-класса стоимостью $76 000. Емкости ее аккумулятора хватало уже более чем на 480 километров, а время зарядки значительно сократилось. В 2016 году компания анонсировала выпуск седана Model 3, и в 2020-м стартовали его продажи по цене $38 000.

Успешно выйдя на массовый рынок, компания Tesla начала продвижение и в более дорогом сегменте внедорожников: представила сначала Model X, средних размеров кроссовер дороже $80 000, а в 2019 году — Model Y, компактный кроссовер стоимостью около $49 000. Кроме того, компания начала разработку полуприцепа с элементами беспилотного управления и футуристического пикапа Cybertruck в стиле киберпанк.

В этом графике разработок отсутствуют ежегодные версии каждой модели, к которым нас давно приучили другие автопроизводители. Дело в том, что Tesla непрестанно дорабатывает и улучшает каждую модель уже после выпуска. Владельцы автомобилей Tesla могут быть уверены: их машина будет постоянно получать обновления, которые увеличат время автономного вождения, повысят мощность двигателя и обеспечат дополнительные опции безопасности.

Благодаря облачно-периферийным технологиям специалисты компании Tesla отслеживают работу каждого автомобиля и обеспечивают удаленную диагностику и ремонт. Например, так была диагностирована проблема перегрева двигателя, решенная с помощью патча для ПО[165].

Как мы отметили в главе, посвященной машинному обучению, владельцы автомобилей Tesla постоянно поддерживают обратную связь с компанией, помогая тренировать нейросеть через сам процесс вождения. В результате постоянно возрастают ценность и функционал каждого отдельного автомобиля.

Этот потребительский опыт задуман как неотъемлемая часть и отличительное свойство продукта. Фактически водитель становится привилегированным бета-пользователем каждой новой разработки.

В начале 2020 года компания Tesla была лидером мирового автопрома с точки зрения общей выручки, роста продаж и долгосрочной акционерной стоимости, хоть и выпускала менее 500 000 автомобилей в год[166].

Компания Samsung тоже стремится постоянно повышать ценность и функционал уже реализованного продукта. Например, возможности бытовых приборов — телевизоров, холодильников и т. п. — регулярно дополняются за счет интеграции совместимых решений от различных производителей через приложение SmartThings. Благодаря обновлениям ПО такие устройства, как «умный» холодильник Family Hub, продолжают совершенствоваться уже в ходе эксплуатации[167].

Машинное обучение играет ключевую роль в процессе постоянной доработки. «Умный» холодильник снабжен внутренними камерами, которые фотографируют и распознают продукты каждый раз, как только владелец закрывает дверцу. Запас можно проверить через приложение или сенсорный экран на дверце. Если холодильник ошибается — например, путает авокадо с болгарским перцем, — его можно поправить, тем самым обучив на будущее.

Компания Signify (бывшая Philips Lighting) обеспечивает потребителю постоянный доступ к новинкам через систему кругового светодиодного освещения. Это промышленное решение, позволяющее регулировать расход энергии в зависимости от нужд потребителя.

По мере необходимости компания заменяет лампы, сенсоры и прочие расходные материалы, гарантируя неизменно высокое качество потребительского опыта. Сами производители при этом получают возможность перерабатывать, восстанавливать и повторно использовать максимальное количество изделий. Таким образом и компания, и ее клиенты экономят электроэнергию и сокращают количество электронных отходов.

Когда все уличные светильники в Дубае по договору с компанией Signify заменили на светодиодные, расход энергии по соответствующей статье сократился на 68%[168]. Фактически компания теперь поставляет освещение как услугу, включая в пакет и все будущие обновления. Таким образом, акцент сместился с состояния отдельных устройств на качество непрерывного опыта. В рамках этой бизнес-модели речь идет уже не о поставке продукта, а о продаже и стабильном обеспечении желаемого результата.

Эффективность такой стратегии повышает платформа, разработанная компанией Signify для интернета вещей[169]. Она называется Interact и помогает компании совершить переход от исключительно изготовления осветительных устройств и систем к поставке новых информационных сервисов.

Interact — легко масштабируемая облачная платформа, использующая машинное обучение для обработки данных из множества источников. Датчики, встроенные в осветительную систему, могут собирать информацию и предоставлять ее другим системам управления через защищенные API. Накопленные массивы данных подсказывают, как оптимизировать работу отдельно взятого здания, организации или даже целого города.

Например, система собирает данные по различным корпусам предприятия, совмещает их, анализирует и показывает, как сотрудники используют офисное пространство. Вооружившись этим знанием, можно в дальнейшем улучшить дизайн и планировку рабочих помещений.

Клиенты компании также могут пользоваться API на платформе Interact и делиться данными с партнерами или сторонними разработчиками, создавая дополнительные пакеты ПО и цифровые инновации при помощи облачных сервисов Signify. В рамках все той же стратегии давние клиенты могут беспрепятственно переходить на платформу Interact за счет обновлений ПО, которые дают им доступ к более широкому спектру услуг.

Такие компании, как Signify, Samsung, Tesla и другие, повышают ценность своих товаров и услуг, встраивая элементы ИИ в физические устройства и находя гибкие решения, способные поддерживать новые опции по мере их разработки. Таким образом стратегия переплетается с практикой.

В конечном счете мы увидим более прочные отношения между производителем и потребителем, основанные на том, что устройство, купленное сегодня, со временем станет еще ценней. В прошлом мы получали именно то, за что платили. Но теперь эволюция цифрового опыта стала неотъемлемой частью продукта.

Покупатель может обладать материальным объектом, однако изготовитель берет на себя управление цифровой частью, фактически оставаясь собственником того, что наделяет продукт ценностью. Таким образом, потребителю отныне предлагается ценность как услуга.

Стратегия 2. Минимально жизнеспособная ИДЕЯ (МЖИ)

Lemonade, основанная Даниэлем Шрайбером и Шаем Винингером нью-йоркская страховая компания, предлагает страхование домов, съемных и собственных квартир и даже домашних животных. У компании есть собственная уникальная платформа на основе ИИ, которая позволяет за несколько секунд рассчитать суммы страховых взносов и выплат.

Однако, по словам Шая Винингера, «Lemonade — это технологическая компания, которая занимается страховкой, а не страховая фирма, которая разрабатывает софт»[170].

Компания активно использует искусственный интеллект, чат-боты, системы машинного обучения и облачные технологии, что позволяет в корне изменить подход к тем аспектам традиционного страхования, которые нередко отталкивают клиентов. Чтобы сохранить доступ к экспертному знанию, команда Lemonade нашла весьма нестандартный способ «посадить человека за пульт управления».

На первых порах Даниэль Шрайбер и Шай Винингер имели весьма смутное представление о том, как работают страховые компании, зато неплохо понимали, как они должны работать: без убийственной бюрократии, холодного формализма, вечных препирательств и взаимного недоверия между страховщиками и клиентами, буквально встроенного в традиционную бизнес-модель.

Концепция Lemonade с самого начала предполагала опору на искусственный интеллект, однако эта компания не занимается разработкой «продвинутых цифровых решений» для других страховщиков. Lemonade — вертикально интегрированная страховая компания, которая, по словам ее руководителей, «заменяет чиновников ботами и алгоритмами машинного обучения, сводя к нулю бумажную работу и обеспечивая мгновенный доступ к любым услугам»[171].

Возьмем, к примеру, процесс выплаты страховых сумм. Пользователь открывает приложение, жмет кнопку «Получить выплату» и сообщает чат-боту Майе, что случилось. Не нужно заполнять анкеты, дожидаться ответа оператора или бродить из кабинета в кабинет. Искусственный интеллект запускает алгоритм защиты от мошенников, и если заявление клиента подтверждается (а так бывает примерно в 30% случаев), то выплата производится моментально.

Если мгновенное подтверждение невозможно, то заявление передают оператору, и он связывается с клиентом.

Сотрудники компании помнят случай, когда от заявления до выплаты прошли буквально секунды[172]. Молодой житель Нью-Йорка застраховал зимнюю куртку. Холодным декабрьским вечером ее украли. Шесть дней спустя, перестав надеяться на полицию, клиент открыл приложение Lemonade и ввел подробное описание украденной вещи: пуховая парка фирмы Langford, куплена в магазине Saks на Пятой авеню за 979 долларов. Затем молодой человек записал видеосообщение с рассказом о краже. Все это заняло около 6 минут — с 17:43 до 17:49. Затем клиент отправил свою жалобу, и через 3 секунды после клика ему на счет упали деньги.

Рабочий процесс так блестяще отлажен во многом благодаря финансовой модели, разрешившей наконец извечный конфликт интересов в страховом бизнесе: прибыль компании тем больше, чем меньше выплата клиенту. Чтобы снизить сумму или вовсе отказать в выплате, страховщик готов на что угодно. Поэтому клиент нередко стремится завысить требования. Возникает «спираль недоверия», которая вредит репутации страховщиков и даже самых честных толкает на обман.

Компания Lemonade просто берет с каждого страхового взноса фиксированный процент. Застраховавшихся от одного и того же держателей полисов страховщик виртуально объединяет, и в случае необходимости именно из средств этой группы производятся страховые выплаты ее участникам. Невостребованные суммы в так называемый день отдачи ежегодно переводят на достойные цели, одобренные клиентами.

Таким образом в 2020 году компания Lemonade пожертвовала более 1,1 млн долларов некоммерческим организациям, включая UNICEF, Программу по борьбе с COVID-19, образовательный фонд Malala, фонд помощи трудным подросткам Born This Way и т. д.[173]

Кто же те люди, которые всем управляют? Сами клиенты. Подавая запрос на выплату, они знают, что компании Lemonade невыгодно безосновательно отказывать или занижать суммы. А им самим тоже неразумно завышать требования, ведь каждый лишний доллар придется отнять у дела, которое они горячо поддерживают.

Такая динамика не только включает человека в бизнес-процесс, но и ставит во главу угла нечто сугубо человеческое — совесть. В штате компании Lemonade есть даже директор по вопросам поведения — знаменитый эксперт в области поведенческой экономики Дэн Ариели. «Предельно упрощая: вместо того чтобы сражаться с клиентом за каждую монету, мы сражаемся вместе с клиентами за дело, в которое верим, — говорит он. — И это меняет все! Это снимает конфликт интересов и создает партнерские отношения между нашей компанией, клиентами и благотворительными организациями»[174].

Кроме того, грамотно выбранная стратегия МЖИ обеспечивает компании Lemonade сверхточный анализ рисков и принятие решений — андеррайтинг[175]. Чат-бот компании снабжен встроенными алгоритмами, что позволяет немедленно рассчитывать страховые взносы для большинства клиентов. Как такое возможно?

В анкетах «традиционных» страховых компаний в среднем бывает около 40 пунктов, и категория застрахованных из-за этого представляется монолитной. Однако Lemonade собирает приблизительно в сто раз больше информации о клиенте, и через призму экспоненциально большего числа точек совокупность застрахованных видится как множество подгрупп.

Среди них может ощутимо варьироваться убыточность (отношение суммы страховых выплат к страховым премиям): чем ниже убыточность, тем выше прибыль страховой компании. По мере роста компании и накопления массива данных в рамках подгруппы выделяются подподгруппы, и это позволяет повысить точность андеррайтинга и понизить убыточность.

История компании Lemonade, похоже, свидетельствует о накопительном эффекте «точного андеррайтинга». В первом квартале 2017 года компания выплачивала $3,68 с каждого заработанного доллара. Убыточность была катастрофической — 368%. С тех пор эта цифра быстро и стабильно понижается: во втором квартале 2020 года она составила уже 67%.

Телеком-гигант растит «единорогов»

Испанская Telefónica — одна из компаний-«единорогов»[176], мировой лидер в сфере телекоммуникаций. В 2019 году ее прибыль составила более 48 млрд евро. Но в конце того же года президент и генеральный директор компании Хосе Мария Альварес-Пальете в послании акционерам изложил радикально обновленную концепцию развития, во многом походившую на манифест стратегии МЖИ[177].

«В прошлом информационные и голосовые сервисы были относительно мало распространены, и это обеспечивало нам возможность постоянного развития, — написал он. — Но теперь насыщение рынков и появление конкурентов с новыми правилами игры требуют нестандартного и предельно сфокусированного стратегического подхода ради дальнейшего роста. Нужно осознать, что модель, которая вывела нас на нынешний уровень, практически исчерпала свой потенциал».

Одним из первых стратегических ходов по реализации провозглашенных перемен стал запуск дочерней компании Telefónica Tech, направленный на развитие трех сфер: кибербезопасности, интернета вещей и больших данных. «Делая этот шаг, — написал Альварес-Пальете, — мы хотим ускорить развитие сервисов, которые уже сейчас совокупно повышают нашу прибыль на 30% в год. Их разработчики, настоящие “единороги”, по праву становятся лидерами рынка»[178].

«Единорог» в сфере кибербезопасности — подразделение ElevenPaths компании Telefónica, — по собственному утверждению, «сочетает свежесть и энергию стартапа со знанием, опытом и силой телекоммуникационного гиганта, создавая инновационные решения, которые позволяют распознать, предотвратить и нейтрализовать ежедневные угрозы в нашем цифровом мире»[179].

Telefónica Tech расширила возможности команды ElevenPaths, купив две другие компании и объединив их структуры. Консалтинговое агентство Govertis, приобретенное в августе 2020 года, специализируется на управлении, рисках, соблюдении нормативных требований, а также на работе с электронными цифровыми активами. Его инструменты позволяют объединить легальные и технологические аспекты кибербезопасности[180].

Через месяц после Govertis была приобретена iHackLabs — компания по подготовке специалистов по кибербезопасности[181]. Для их обучения используются облачные платформы и лаборатории. Так, SaaS-модель симулирует реальные киберугрозы, например DDOS-атаки или заражение вирусом-вымогателем, наиболее существенные для отрасли, в которой работает клиент.

Та же инновационная стратегия стала основой запущенного в октябре 2020 года под эгидой ElevenPaths проекта Telefónica Tech Ventures. Его цель — поддерживать молодые компании, близкие к сфере кибербезопасности. Инвестиции «предназначены для стартапов с революционным потенциалом в таких областях, как данные о киберугрозах, безопасность облака, защита данных, применение алгоритмов и искусственного интеллекта для нужд корпоративной безопасности»[182].

Проект начался с портфеля из девяти инвестиций в стартапы и планов на ближайшие три года касательно пятнадцати дальнейших вложений. Один из первых девяти стартапов создает инструменты киберзащиты для правоохранительных органов. Другой помогает клиентам отследить и уничтожить нелегальные копии своих активов. Третий специализируется на управлении кадровыми рисками информационной безопасности. Все эти стартапы дополнят линейку продуктов ElevenPaths, интегрируют новые возможности в работу компании и могут стать кандидатами на приобретение.

Успех трех «единорогов» компании Telefónica и продвижение стратегии МЖИ через Telefónica Tech Ventures свидетельствуют о преимуществе ветеранов рынка: в отличие от молодых компаний, которым приходится делать ставку на одно направление, у них есть ресурсы для многовекторного развития.

Стратегия 3. Сотрудничество

Стратегии группы «Сотрудничество» убедительно показывают: когда бизнес-процессы берут все лучшее от машин и от людей, скорость и качество научного поиска многократно возрастают. Компании, отдавшие предпочтение такой стратегии, ставят искусственный интеллект, данные, экспертное знание и архитектуру на службу гиперэффективному машинному поиску под руководством человека.

Благодаря автоматизации и алгоритмам машинного обучения эксперты и аналитики избавляются от рутинной работы. Теперь они могут полностью раскрыть творческий потенциал, ускорить развитие новых технологий и платформ, многократно повысить производительность, увеличить ценность продукта и возвести весьма серьезные барьеры перед конкурентами.

Рассмотрим опыт британского стартапа Exscientia и разработанной им ИИ-платформы для создания лекарственных препаратов Centaur Chemist.

Идею названия подсказали шахматные «турниры кентавров» (или продвинутые шахматы), пропагандируемые гроссмейстером Гарри Каспаровым[183]. На таких соревнованиях игрокам-людям помогает искусственный интеллект.

Подобное происходит и на платформе Centaur Chemist: машина обеспечивает недоступные человеку вычислительные мощности, однако человек надежно контролирует процесс. В обоих случаях результат одинаков: «кентавр» побеждает и машины, и людей, если они действуют по отдельности. По словам одного из научных сотрудников компании, «искусственный интеллект не заменит живого фармацевта, но фармацевты, использующие ИИ, вскоре заменят тех, кто этого не делает»[184].

При выборе «мишени» — заболевания, для борьбы с которым будет разрабатываться очередной препарат, — специалисты компании Exscientia применяют алгоритмы глубокого машинного обучения, помогающие существенно сузить почти безгранично широкий спектр возможных кандидатов.

Эксперты разрабатывают стратегию поиска, ее реализует система активного обучения с опорой на высокоэффективные алгоритмы с данными. При создании новых препаратов объем изначальных данных, как правило, слишком мал, чтобы получить массив, пригодный для машинного обучения.

Специалисты компании вспоминают: «Несколько лет назад мы осознали, что для разработки собственных формул потребуется комплекс инновационных подходов, в первую очередь направленный на решение проблемы нехватки данных. Из-за нее на ранних этапах невозможно строить прогностические модели. В такой ситуации приходится запускать проект с ограниченным количеством исходных данных, почерпнутых из литературы, или от пациентов, или, что вероятней всего, из материалов небольшого внутреннего исследования». На основе немногочисленных вводных данных алгоритм активного обучения постепенно собирает более крупный массив[185].

Выбранный подход оказался эффективным. Основанная в 2012 году компания Exscientia уже имеет в активе опыт успешного сотрудничества с такими гигантами фармацевтики, как Celgene, GSK, Sanofi, Bayer и Evotec. В совокупности эти проекты с учетом роялти принесли не менее 1 миллиарда долларов.

Сейчас компания находится в центре европейской фармацевтической экосистемы. Exscientia возглавляет разработку низкомолекулярных соединений в консорциуме CARE, созданном для борьбы с COVID-19 и другими коронавирусными инфекциями[186]. Финансирование консорциума обеспечивает Еврокомиссия через Инновационную медицинскую инициативу (IMI). В пятилетнем проекте участвуют 37 организаций-партнеров из Бельгии, Китая, Дании, Франции, Германии, Нидерландов, Польши, Испании, Швейцарии, Великобритании и США, в том числе Bayer AG, Merck, Novartis, Pfizer, а также Фонд Билла и Мелинды Гейтс.

Чтобы ускорить доклиническую фазу разработки, компания Exscientia использует свою ИИ-платформу, оптимизируя состав новых препаратов. Фактически она становится генератором формул веществ, которые могут спасти миллионы жизней в случае новой пандемии коронавирусной инфекции.

Bühler находит отравленную иголку в стоге сена

По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), 600 млн человек ежегодно заболевают, употребляя в пищу испорченные продукты[187]. Контроль безопасности особо важен в мукомольной промышленности: финансовое благополучие напрямую зависит от эффективного удаления зараженного и загрязненного зерна.

Швейцарская компания Bühler AG, мировой лидер в производстве пищевого оборудования, вооружившись инструментами Microsoft, превратила сортировку зерна в гиперэффективный автоматизированный процесс под руководством человека.

Сладкая кукуруза — один из основных продуктов питания людей и животных во многих регионах мира — подвержена заражению плесневыми грибами, содержащими афлатоксины. Около 500 млн человек, преимущественно в беднейших странах, постоянно находятся под угрозой контакта с афлатоксинами, замедляющими физическое развитие миллионов детей и ежегодно вызывающими до 155 000 случаев рака печени[188].

Афлатоксины не имеют вкус и запаха, не изменяют внешний вид зерна. Они не распадаются при нагревании, поэтому приготовленная пища не становится безопасной. Потребитель не может самостоятельно установить, заражены ли продукты; следовательно, забота об этом целиком ложится на плечи производителя и переработчика сельхозпродукции.

Достаточно всего двух зараженных зерен, чтобы партия из 10 000 стала непригодна в пищу[189]. Помимо риска для здоровья потребителей, фермеры и переработчики несут значительный материальный ущерб, когда партии зерна приходится уничтожать из-за ограниченных возможностей сортировки.

Подкрепив собственные передовые разработки «умными» облачными инструментами от Microsoft, компания Bühler создала уникальную технологию оптической сортировки LumoVision, которая выявляет афлатоксины на основе прямых индикаторов заражения, а не методом анализа пробных партий, как было раньше. Облачные данные, кроме того, используются в режиме реального времени и позволяют немедленно оценивать риски.

Зараженные зерна кукурузы не видны невооруженным глазом, но светятся характерным ярко-зеленым цветом в ультрафиолетовых лучах. Высокочувствительные камеры LumoVision анализируют цвет каждого зерна при свете мощных ультрафиолетовых ламп в сортировочном блоке. Через миллисекунды после обнаружения направленная струя воздуха выдувает зараженные зерна из общего потока. Установка обрабатывает до 15 тонн зерна в час и устраняет до 90% пораженного зерна — намного больше, чем другие современные устройства[190].

Сейчас речь не идет о классическом подходе к большим данным, когда тера- или петабайты информации сохраняются для дальнейшего анализа. В данном случае главный критерий — скорость. После обучения распознающей модели нет необходимости сохранять данные — достаточно лишь отслеживать аномалии в режиме реального времени.

Такой подход сократил потери зерна до 5% (при других сортировочных технологиях этот показатель доходит до 25%), и теперь компания Bühler использует более эффективный метод обработки данных, экспертное знание и облачно-периферийную архитектуру, внедряя стратегию «Сотрудничество» в других сферах.

«Сотрудничество» против пандемии

В воскресенье 8 ноября 2020 года главный исполнительный директор компании Pfizer Альберт Бурла спешно прибыл в головной офис, чтобы ознакомиться с результатами клинических испытаний вакцины от COVID-19, которую специалисты его компании разработали при поддержке немецкой фирмы BioNTech[191]. Неделей позже с точно таким же с волнением руководитель компании Moderna Стефан Бансель ожидал тех же новостей.

Ставки были предельно высоки. К ноябрю 2020 года во всем мире заразились новой коронавирусной инфекцией более 46 миллионов человек и скончались около 1,3 миллиона пациентов. Ожидалась вторая волна пандемии — еще более смертоносная, чем первая.

Результаты тестирования обеих вакцин оказались удивительно похожи: эффективность около 95%. Услышав это, доктор Бурла не поверил ушам и попросил повторить. Стефан Бансель обнял родных и заплакал от радости[192].

Кроме почти одновременного выхода на финишную прямую, были и другие моменты сходства. И Moderna, и Pfizer/BioNTech при разработке вакцины использовали матричную РНК (мРНК). Ее молекулы содержат «инструкции», заставляющие клетки вырабатывать коронавирусный белок, чтобы запустить иммунный ответ без инфицирования организма.

Американское Управление по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных средств ранее не выдавало разрешения на производство мРНК-вакцин, но, несмотря на это, оба препарата были разработаны и выведены на рынок за несколько месяцев, а не за 4–5 лет, как обычно[193].

С нашей точки зрения, еще удивительнее, что в разгар работы над книгой мы получили, пожалуй, самое весомое из всех возможных подтверждений своей правоты. При создании вакцин и Pfizer/BioNTech, и Moderna фактически задействовали все компоненты выделенной нами модели IDEAS (искусственный интеллект, данные, экспертное знание и архитектуру, сведя их в стратегию «Сотрудничество»), что позволило решительно шагнуть в будущее.

Moderna, можно сказать, скрылась на видном месте. Еще до начала пандемии компания опубликовала подробный отчет «О важности цифровых биотехнологий в работе компании Moderna»[194].

Специалисты компании выстроили базовую платформу для разработки лекарственных средств на основе матричной РНК. Концепция препаратов едина: они должны на клеточном уровне стимулировать выработку белков, которые предотвращают или побеждают заболевание. Одновременная борьба с многочисленными болезнями потребовала цифровой модели, которая меняет принципы разработки и производства препаратов. Поэтому с момента основания (сентябрь 2010-го) и до конца 2019 года Moderna вложила более 100 млн долларов в цифровые технологии, автоматизацию, аналитику, работу с данными и искусственный интеллект.

Ее технологическая стратегия содержит шесть «цифровых компонентов».

• Поддержка облачных инструментов — обеспечивает вычислительные мощности, гибкость и свободу от технологических ограничений.

• Интеграция данных и межсистемных процессов — позволяет устранить барьеры между хранилищами и синхронизировать операции по мере их развития.

• IoT-данные от различных сред и устройств — в режиме реального времени дают материал для работы ученых и технологов, а также обеспечивают комплаенс в логистике и на производстве.

• Автоматизация, особенно роботизация, — повышает операционную точность, повторяемость и пропускную способность.

• Аналитика — раскрывает потенциал данных.

• Искусственный интеллект — обеспечивает прорывы в аналитике и прогностическом моделировании, ускоряет цикл обучения и позволяет обрабатывать прежде недоступные массивы исследовательских и производственных данных.

У рабочего процесса — две движущих силы. Исследовательская система параллельно ведет множество мРНК-проектов от фазы общего замысла от отбора кандидатов на разработку, облегчая масштабирование. Система ранней разработки проводит перспективные препараты через фазу клинических исследований и тестирования на людях.

Ключевую роль в этом процессе играет экспертное знание. Специалисты компании Moderna воплощают идеи с помощью набора инструментов, позволяющего выстраивать новые последовательности мРНК. Встроенные алгоритмы искусственного интеллекта обобщают годами накопленные познания о взаимодействии РНК-последовательностей с продуктами синтеза и белками, позволяя преобразовать кислотные последовательности в нуклеарные и оптимизировать последовательность для производства.

Как только необработанные данные о последовательностях загружаются в облачное хранилище, полностью автоматизированная система запускает алгоритм анализа на AWS-серверах, а затем отключает его, предельно сокращая расходы.

Чтобы оптимизировать анализ последовательностей, компания разработала сверточную нейросеть, обученную на массиве из всего лишь 20 тысяч файлов. Алгоритм полагается на человеческое экспертное знание, однако превосходит производительность человека, повышает качество и связность цепочек мРНК и многократно ускоряет процесс анализа.

Компания запустила полностью автоматизированное и интегрированное производство, свободное от унаследованных систем и массивов данных, в 2018 году в городе Норвуде. Процессом управляют опытные операторы, способные ускорить и масштабировать разработку, сохраняя маневренность.

Цифровые изменения, необходимые для поддержки нового продукта, можно внести за несколько дней. Вместо метода и инструментария, подстроенного под конкретный продукт (как это сделано у большинства фармацевтических компаний), платформа Moderna позволяет разрабатывать универсальные производственные процессы. Более 90% операций контролируется облачными технологиями.

Специалисты компании говорят: «За счет устойчивости и почти полного отказа от внутренних вычислений мы получаем механизм, который позволяет запускать новые линейки производства намного быстрее и с меньшими затратами».

Изначально Moderna специализировалась на препаратах для лечения онкологических заболеваний. Однако руководство было настолько уверено в гибкости и возможности более широкого применения своего подхода, что с началом пандемии компания немедленно приступила к разработке вакцины. Благодаря технологической платформе этот стратегический разворот удалось совершить с поразительной скоростью.

У компании BioNTech был похожий опыт: в критически важный момент наготове оказалась высокотехнологичная мРНК-платформа. Это еще раз подтверждает: автоматизированный научный поиск под руководством человека может приносить богатейшие плоды, а стратегия «Сотрудничество» с легкостью конвертируется в практические результаты.

Фактор стратегии: IDEA + S

«Бета навсегда», МЖИ и «Сотрудничество» — далеко не все стратегии, которые будут существовать благодаря радикальному развороту к человеку в сфере IT. История технологий учит нас, что новые инструменты порождают непредсказуемые способы взаимодействия, способные неожиданно оказаться удивительно эффективными. Вспомним, к примеру, феномен сетевого эффекта, во многом определивший стратегии онлайн-бизнеса.

Разумеется, технологические стратегии не рождаются сами собой. Для их возникновения нужны прозорливые лидеры, которые видят возможности там, где другие ничего не замечают.

Изначально компания Ocado не занималась разработкой систем для онлайн-ретейла, но в сочетании искусственного интеллекта, платформенной архитектуры и технологий «умного» роя руководство подметило стратегическую возможность, актуальную не только для торговли продуктами. Подобным же образом симбиоз облачно-периферийных технологий и алгоритмов машинного обучения лег в основу стратегии «Бета навсегда», востребованной такими разными компаниями, как Tesla, Samsung и Signify.

Не только сочетание мобильных приложений с облачной аналитикой позволило страховой компании Lemonade создать качественный и высокоэффективный сервис. В этом случае успех стратегии МЖИ обеспечила идея основателей: поместить клиентов за пульт управления.

В стратегиях группы «Сотрудничество», выбранных руководством компаний Exscientia, Bühler, Moderna и Pfizer/BioNTech, мы видим сложное инновационное объединение искусственного интеллекта, аналитики, экспертного знания и архитектурных решений, зарождавшееся под присмотром дальновидных лидеров. Вспомним, к примеру, документ, в котором руководство компании Moderna описывало планы синтеза информационных технологий для разработки препаратов любого назначения, а не только противоопухолевых, как предполагалось изначально.

Помимо творческой фантазии, переход к инновационным технологиям, объединяющим стратегию с практикой, требует двух плохо совместимых качеств: предусмотрительности и скорости реакций. Вложения в технологический сектор нужно планировать тщательно и рационально. Однако сейчас как никогда верны слова «Кто не успел, тот опоздал».

До пандемии ведущие технологические компании подавали пример скрупулезно продуманного внедрения новинок. С приходом COVID-19 многим организациям пришлось с переменным успехом наверстывать упущенное. Некоторые компании (например, Moderna и Pfizer/BioNTech, а в других отраслях — Ocado и Starbucks) сыграли на опережение и вырвались в лидеры.

Теперь, после пандемии и очевидного триумфа радикально очеловеченной инновации, наступило будущее — и гораздо раньше, чем мы ожидали. Оно требует осознанного и быстрого освоения новых подходов к инновациям, которые сейчас лишь начинают складываться, и лидеров, которые, вне зависимости от конкретной отрасли, способны разглядеть возможности нового, радикально очеловеченного симбиоза людей с машинами.

Часть II. Конкуренция в тотально очеловеченном будущем

В первой части книги мы обсуждали новинки в сфере искусственного интеллекта, обработки данных, экспертного знания, архитектуры и стратегии — IDEAS, — с помощью которых дальновидные лидеры смогут изменить свои организации. Совокупность этих шагов навстречу радикально очеловеченным технологиям вскоре преобразит деловой мир.

В сфере искусственного интеллекта машины все точнее воспроизводят мышление, поведение и эмоциональные реакции человека. Алгоритмы машинного обучения позволяют людям-наставникам переносить индивидуальный, профессиональный и коллективный опыт непосредственно в память приложений с элементами ИИ.

За счет цифрового декаплинга монолитные унаследованные системы заменяются более гибкими и многофункциональными IT-системами, сочетающими в себе элементы облачных и периферийных технологий.

Все эти перемены отнюдь не умозрительны: они уже легли в основу таких стратегий, как «Бета навсегда», «Минимально жизнеспособная идея» (МЖИ) и «Сотрудничество». По мере дальнейшего технологического развития, несомненно, для бизнеса возникнут и другие решения.

Во второй части книги мы рассмотрим, как новые технологии и платформы повлияют на четыре ключевые сферы, где компаниям необходимо успешно конкурировать в радикально очеловеченном будущем: кадры, доверие, опыт и устойчивое развитие.

Почему мы выделяем именно эти четыре сферы? По крайней мере, с начала нынешнего столетия многие организации стремятся к лидерству по одному из этих направлений (а лучше — по всем сразу), и это далеко не новость. Новость (неожиданная для многих руководителей) в том, что эти вопросы приобретают беспрецедентную остроту, причем иногда за счет самих «умных» технологий.

Если говорить о доверии, внедрение искусственного интеллекта нередко лишь усиливает подозрительность, с которой и потребители, и работники относятся к технологическим новинкам.

Инновации влияют и на кадровую политику организаций. Ведь если в наши дни все компании и впрямь становятся технологичными, то и все сотрудники должны стать технологами, а умение работать с «умными» инструментами отныне играет определяющую роль при подборе кадров.

Кроме того, новые технологии обеспечивают и сотрудникам, и потребителям цифровой опыт, который намного превосходит все, что прежде давали производители и работодатели. Поставщики заурядного привычного опыта рискуют безнадежно отстать от конкурентов.

Следует заметить: сами эти факторы, как и новейшие технологии, радикально очеловечены. Кадры — не что иное, как человеческий ресурс. Доверие — основа человеческих отношений, в том числе и деловых. Яркий опыт затрагивает каждого из нас не только на профессиональном, но и на личном уровне. Устойчивое развитие — залог выживания человечества.

Многие руководители отчетливо сознают, как высоки ставки. В ходе опроса, проведенного еще до пандемии СOVID-19, респонденты неоднократно сообщали, что без программ переобучения сотрудников 52% навыков их IT-команды и почти половина — 47% — навыков остального коллектива устареет в течение трех лет[195].

В главе 6 мы рассмотрим, как ведущие компании мира отдают «умные» технологии в руки специалистов различного профиля на всех уровнях организации, вкладывают ресурсы в инновационные программы цифровой грамотности и повышают производительность труда, технологично совмещая присутственные и удаленные формы занятости.

Такие компании повышают квалификацию уже набранных сотрудников, привлекают новые перспективные кадры и меняют корпоративную культуру, превращая работников из пассивных пользователей в активных производителей «умных» систем. Ценность и прибыльность результатов труда при этом возрастают на порядки.

Фактор доверия тоже приобретает новую актуальность. Консалтинговое агентство IDC предсказывало, что к 2023 году половина компаний из списка Forbes Global 2000 учредит должность директора по вопросам доверия. Новым директорам нужно будет обеспечивать доверие в таких сферах, как безопасность, риски, финансы, производство, реализация и юридическое сопровождение рабочего процесса[196]. Однако само понятие доверия еще предстоит переосмыслить в свете широкого распространения технологий, которые вызывают у пользователей известную настороженность.

В главе 7 мы выясним, как привнести в эти технологии основные составляющие доверия: человечность, справедливость, прозрачность, конфиденциальность и безопасность. Конфиденциальность стала безусловным приоритетом для компании Apple.

Стартап CYFIRMA — детище финансового конгломерата Goldman Sachs — использует прогностический анализ для выявления киберугроз и предотвращения кибератак[197].

Нью-йоркский ИИ-стартап Pymetrics подготавливает революцию в процессе найма: с помощью искусственного интеллекта предполагается избавить его от человеческой предвзятости и сделать равно справедливым для соискателя и работодателя.

Эти компании, как и многие другие, делают доверие неотъемлемой частью бизнес-модели, стратегии, да и самой технологии, тем самым превращая безупречную репутацию в осязаемый компонент рабочего процесса.

Как мы помним из разговора об архитектуре, благодаря современным технологиям компании обеспечивают клиентам и сотрудникам широчайший спектр нового опыта — не только в потреблении товаров и услуг, но и в профессиональной жизни.

В главе 8 мы обсудим, как успешные компании используют искусственный интеллект и прочие новинки (IDEAS), предлагая особые виды опыта, которые отвечают самым характерным человеческим стремлениям и интересам: 1) опыт возможности, помогающий испытать прежде недоступные ощущения; 2) опыт вознаграждения, способствующий личностному росту; 3) опыт удовольствия, вызывающий чувство гармонии; 4) опыт сопричастности, позволяющий индивиду ощутить себя частью деятельного сообщества. Компании, которые по старинке признают лишь потребительский опыт, рискуют окончательно сдать позиции на рынке и растерять лучших сотрудников.

Устойчивость развития, пожалуй, одна из наиболее насущных проблем современного мира. Предсказанные изменения климата становятся реальностью на наших глазах. Организации внедряют новые технологии, стремясь обогнать менее ответственных конкурентов и удовлетворить растущие запросы клиентов, партнеров и общества в целом.

В главе 9 мы изучим опыт компаний из самых разных областей — от машиностроения до текстильной промышленности и добычи полезных ископаемых, — которые ставят заботу об устойчивости на первое место и выполняют данные обещания, применяя «умные» технологии и живые системы с облачно-периферийной архитектурой.

При радикальном развороте к человеку в сфере бизнеса и технологии преимущество будет на стороне компаний, которые наилучшим образом покажут себя в четырех вышеперечисленных сферах.

Как мы увидим, некоторые организации заботятся об этом уже сейчас, и ваша компания вполне может последовать их примеру.

Глава 6. Таланты

Человек + радикально очеловеченные технологии

Автор главы Кристи Смит

В первые же дни локдауна, введенного в 2020 году для борьбы с пандемией COVID-19, трафик в сетях немецкой компании Deutsche Telekom (DT) многократно возрос, а количество онлайн-конференций увеличилось на 322%. (Аудитория Netflix и вовсе выросла на 3074%.) Сети Deutsche Telekom выдержали беспрецедентную нагрузку, а сама компания оперативно перевела 16 000 сотрудников техподдержки и кол-центров на удаленную работу.

Как же такое оказалось возможным?

Еще в 2016 году руководство компании решило модернизировать IT-сектор и вложить дополнительные средства в технологические и культурные инновации[198]. Таким образом лидеры DT планировали открыть доступ к технологиям на всех уровнях организации, развить цифровые навыки сотрудников и создать гибкую, устойчивую структуру, которая при необходимости смогла бы работать откуда угодно.

Компании, которые не просто выжили, а расцвели в условиях пандемии, преподают нам ценный урок: жесткое разделение сотрудников на технарей и всех остальных мешает задействовать главный человеческий ресурс — талант.

Воплощая разнообразными способами IDEAS, используя возможности «умных» машин и систем, такие компании сделали три смелых шага, позволивших раскрыть совместный потенциал живых кадров и радикально очеловеченных цифровых инструментов: 1) они демократизировали технологии, допуская к ним сотрудников любого профиля и ранга; 2) вложились в инновационные программы повышения квалификации, выводя сотрудников на следующий уровень цифровой грамотности; 3) использовали сочетание демократизированных технологий с культурой цифровой грамотности и обеспечили продуктивную удаленную работу в период, когда условия трудовой деятельности резко изменились.

Демократизация технологий

Равноправие сотрудников предполагает этническое и культурное разнообразие, инклюзию и всеобщий доступ к возможностям, включая и технологические. Опросив более 30 000 респондентов, мы обнаружили, что «инновационный склад ума» (т. е. готовность и способность внедрять новинки в рабочий процесс) в шесть раз чаще встречается среди сотрудников компаний с выраженно демократической корпоративной культурой — против организаций, где культура характеризуется очевидным авторитаризмом[199].

Неравные технологические условия могут отрицательно повлиять на моральный дух команды и производительность труда. Во многих компаниях мы наблюдаем растущий разрыв между командами с прямым доступом к «умным» технологиям и теми, кому в нем отказано. Последние оказываются в заведомо проигрышной позиции по всем параметрам — и с точки зрения результатов, и в плане профессионального роста.

Рассмотрим, к примеру, возможности программистов. Некоторые из них тратят до 60% рабочего времени на задачи, которые вполне поддаются автоматизации. При этом их коллеги, применяя «умные» инструменты, пишут код намного быстрее, а заодно получают опыт сотрудничества с ИИ-системами и уменьшают количество ошибок.

Качественный разрыв становится критически важным, ведь в наши дни рынок не терпит промедлений в цикле разработки. Он требует современных инженерных решений с быстрым циклом build-measure-learn («создать — оценить — научиться»). При отсутствии доступа к новейшим технологиям они невозможны.

Демократизация технологий — залог того, что максимальное количество ваших сотрудников сможет подключаться к процессу развития и обеспечивать инновацию «от корней», получая инструменты и навыки, позволяющие вырабатывать технологические решения по мере необходимости.

Обработка естественного языка, платформы разработки с низким кодом и автоматизация бизнес-процессов — лишь отдельные примеры решений и услуг, обеспечивающих широкий доступ к технологиям. Они применяются по-разному, но с равной легкостью отдают инновационную мощь в руки неспециалистов, позволяя им самостоятельно оптимизировать рабочий процесс или исправлять его недочеты.

Международная фармацевтическая компания Takeda проводит масштабную автоматизацию на всех уровнях, позволяя сотрудникам сосредоточиться на сложных, нетривиальных задачах и повысить эффективность разработок. Ко времени публикации этой книги компания обучила свыше 2200 сотрудников и демократизировала разработку более чем 500 ботов[200].

Один из проект-менеджеров аналитической компании LexisNexis Risk Solutions использовал инструмент автоматизации управления от UiPath, что позволило сохранять и дорабатывать «умные» решения, находить новое применение ботам и демонстрировать руководству высокую эффективность вложений[201].

Так, однажды обнаружился старый архив, и команда задействовала 11 роботов — за день они разобрались с 31 000 записей. Такие успехи произвели впечатление, и масштабирование автоматизации и создание ценности во всей компании вышли на качественно иной уровень.

Демократизация технологий жизненно необходима бизнесу. Компании стремятся максимально ускорить цифровую трансформацию. Они не могут ждать завтрашнего дня, чтобы нанять специалиста для разработки нужных уже сегодня инструментов.

В первые месяцы пандемии медицинская компания Geisinger отметила, что при резком росте госпитализаций, в том числе в отделения интенсивной терапии, количество амбулаторных пациентов сократилось на 50%[202]. Компании пришлось решать сложнейшие задачи, перенаправляя специалистов нужного профиля в нужное место и в нужное время. Пользуясь платформой с низким кодом Quickbase, сотрудники всего за 2 дня разработали приложение, позволяющее координировать действия тысяч медиков в сети компании.

Многие компании, для которых в новинку демократизация, возможно, уже получили благодаря массовому переходу к облачным технологиям и готовым облачным решениям доступ к нужным инструментам. Например, AWS-сервис Honeycode от компании Amazon позволяет создавать мобильные и веб-приложения, не написав для этого ни единой строчки кода[203].

В приложении Salesforce предлагается удобный инструмент Lightning App Builder для создания кастомизированных страниц[204]. Он работает по принципу point-and-click — «укажи и щелкни».

При переводе сотрудников на корпоративную платформу Microsoft Teams в нее можно напрямую встроить набор приложений и служб Power Apps[205].

Эти и множество других инструментов обеспечивают персоналу доступ к сложным технологиям на всех уровнях организации.

Используя мощные технологические инструменты, каждый сотрудник способен сыграть активную и важную роль в цифровой трансформации. Работники могут принимать независимые решения по автоматизации процесса, что позволяет им сосредоточиться на самых важных — и более приятных — делах. Они помогают улучшить и собственный, и потребительский опыт, не собирая отзывы для передачи специалистам, а применяя новейшие технологии самостоятельно.

Опыт компании Schneider Electric позволяет заглянуть в завтрашний день. Для ее команды автоматизация стала важнейшей частью цифровой перестройки: к делу подключили более 220 ботов[206]. Однако руководство компании вовремя осознало, что они могут перегружать хранилища данных, нарушать работу других частей системы или просто не оправдать ожиданий. Чтобы избежать этого, создали международную группу по оценке новых инструментов.

Опыт руководителей различного уровня подвергается критическому осмыслению: нужно было удостовериться, что новые технологии применяются грамотно и целенаправленно, в русле общей стратегии обновления. На данный момент группа забраковала больше ботов, чем приняла, но аналитический процесс гарантирует, что одобренные новинки прослужат немало времени.

Сотрудники корпорации Google имеют право пользоваться новыми технологиями, даже не внедренными на официальном уровне, если возникает такая оперативная потребность[207]. Это не означает разрешения использовать что и когда угодно. Команды, применяющие новые инструменты, должны продемонстрировать убедительный результат. Кроме того, необходимо отвечать за возможные сложности в общении и сотрудничестве с другими командами.

Руководство Google сочло нужным предоставить ключевым специалистам простор для маневра и не прописывать запретов на пользование определенными технологиями, а вместо этого создать более гибкую систему правил, позволяющую сотрудникам самим выбирать инструментарий.

Демократия жаждет разнообразия

Демократизировать нужно не только доступ к технологиям, но и состав кадров. Предоставить «умные» технологии совершенно однородной команде — этого мало. Многие американские организации в этом отношении пока небезупречны отчасти и потому, что среди их научно-технического персонала всего 28% женщин, причем афроамериканок — лишь 2,5%[208].

Проблема здесь не только в дискриминации: из-за массового оттока женщин с рынка труда на кону оказывается 2 трлн долларов американского ВВП. Более того, по предварительным подсчетам, страны G20 могут в ближайшие 10 лет потерять до 11 трлн долларов, если не сумеют обеспечить всем группам населения равный уровень профессиональной подготовки[209].

Чтобы улучшить показатели гендерного и этнического разнообразия, многие компании прибегли к услугам искусственного интеллекта. Результаты оказались неоднозначными.

Изначально предполагалось, что ИИ-технологии помогут избавить процесс найма сотрудников от элементов личной предвзятости. Но, как мы увидим в главе, посвященной доверию, алгоритмы ИИ нередко воспроизводят субъективные установки своих разработчиков.

С другой стороны, искусственный интеллект действительно может нейтрализовать человеческий фактор. «Умный» текстовый редактор Textio формулирует объявления о вакансиях таким образом, чтобы сделать их привлекательнее для социальных меньшинств. При помощи Textio австралийская компания Atlassian сумела повысить долю женщин в своем штате с 10 до 57%[210].

Международная корпорация Unilever использует интерактивный тест в форме игры на основе ИИ, разработанный компанией Pymetrics (о ней мы поговорим в следующей главе). Этот инструмент помог удвоить количество соискателей, нанятых в штат Unilever по итогам финального раунда собеседований, повысить доход корпорации за счет привлечения первоклассных кадров и добиться подлинного разнообразия в общем пуле соискателей[211].

Новейшие инструменты на основе ИИ способны распознавать нежелательные стереотипы в речи и поведении, а также избавляться от них в режиме реального времени, что способствует разнообразию коллектива и общей эффективности работы. Pipeline Equity — стартап на основе ИИ-технологий — использует платформу для анализа данных, выявляя случаи гендерной дискриминации, которые обходятся США почти в 2 трлн долларов ежегодно. Однако еще важнее, что эта технология позволяет подсчитать рост прибыли, связанный с исправлением недочетов в каждом конкретном случае.

Еще один ключевой фактор перемен — отказ от привычной кадровой политики в пользу моделей, позволяющих выстроить экономику на основе профессиональных навыков. Корпорации Walmart и Unilever обеспечивают справедливую оценку навыков с помощью ИИ-стартапа SkyHive. Его инструменты производят квантовый анализ рынка труда, определяя динамику спроса и предложения.

SkyHive рассматривает каждую профессию как набор навыков и определяет процент совпадения отдельных навыков у различных специальностей. Это позволяет уточнить, какие навыки необходимы специалисту, чтобы сменить отмирающую профессию на востребованную[212].

(Во избежание кривотолков: наша компания Accenture инвестирует в проекты SkyHive и Pipeline Equity — стартап, чья SaaS-платформа использует искусственный интеллект для борьбы с гендерной дискриминацией. Мы сами активно пользуемся услугами обеих компаний.)

До появления инструмента SkyHive работники в среднем самостоятельно выделяли одиннадцать навыков, необходимых для выполнения профессиональных задач. Исследования показали, что женщины и представители расовых меньшинств склонны недооценивать собственные навыки, особенно в научно-технологических отраслях[213].

Возможности искусственного интеллекта позволили резко повысить количество выделяемых навыков до тридцати четырех. Новые данные показывают: чтобы успешно сменить специальность, иногда достаточно приобрести лишь несколько дополнительных навыков. Это стало очевидным лишь после того, как искусственный интеллект выделил навыки, о наличии которых не подозревали сами работники.

Делаем культуру безопасной для IDEAS

Чтобы демократизация технологий и кадрового состава принесла осязаемый результат в плане инноваций, конкуренции, оздоровления делового климата, необходимо создать корпоративную культуру, открытую для любых идей, даже если не все из них одинаково удачны.

Чтобы члены команды были готовы проявлять инициативу, подавать голос и раздвигать границы возможного, им нужно ощущение психологической безопасности. Это понятие впервые предложила Эми Эдмондсон, психолог-бихевиорист из Гарвардского университета, определив его как «общее для членов команды чувство защищенности от межличностных угроз»[214].

Психологически благополучная и демократичная среда необходима для того, чтобы каждый сотрудник мог использовать богатейшие возможности радикально очеловеченных технологий с максимальной выгодой для себя и компании.

После многолетних исследований эксперты корпорации Google пришли к выводу: успех команды напрямую зависит от того, насколько непринужденно и уверенно сослуживцы чувствуют себя друг с другом[215]. Интересным образом ни возрастной состав, ни размещение сотрудников на рабочих местах не влияют на эффективность процесса: высокие показатели достигаются лишь там, где сотрудники смело делятся новыми идеями, рискуют и учатся на ошибках.

Желая обеспечить персоналу психологический комфорт, многие компании одновременно обращаются к искусственному интеллекту и к живым аналитикам.

Руководству одного из крупнейших химических концернов мира пришлось столкнуться с распространенной проблемой: попытки трансформации и реструктуризации привели к снижению вовлеченности сотрудников и подрыву взаимного доверия. С помощью InsightScan, аналитической платформы, которая измеряет психологический комфорт, администрация обнаружила: сотрудники предпочитают не делиться новыми идеями, опасаясь негативных последствий.

С учетом полученных данных руководители прошли тренинги, которые помогли оздоровить психологический климат в коллективе. Результат? К концу года вовлеченность сотрудников повысилась на 10%.

Исследования показывают: когда сотрудники чувствуют себя психологически защищенными и смело действуют на рабочем месте, производительность труда повышается на 50%, текучесть кадров уменьшается на 27%, работники на 40% реже испытывают выгорание, а количество инноваций возрастает в 11 раз по сравнению с конкурентами[216].

Компании, руководство которых осознало важность демократизации, уже не задаются вопросом, кого бы нанять на работу. Вопрос ставится несколько иначе: «Какие инструменты дать в руки сотрудникам?»

Цифровая грамотность: от азов к мастерству

Из-за стремительного технологического прогресса профессиональные навыки и целые специальности устаревают быстрее, чем когда-либо прежде. Как мы уже отмечали, в ходе опроса, проведенного до пандемии, респонденты (представители более чем 8300 компаний) сообщали: без переобучения сотрудников 52% навыков их IT-команды и почти половина — 47% — навыков остального коллектива устареют в течение трех лет[217].

Наше второе исследование показало: лидеры рынка уже тогда в 3 раза чаще внедряли экспериментальные учебные программы, чем аутсайдеры (73% и 24% соответственно); лидеры вдвое чаще аутсайдеров предлагали курсы повышения квалификации (79% и 36%); 87% лидеров использовали искусственный интеллект и платформы расширенного анализа, чтобы персонализировать обучение, прогнозировать потребность в навыках и подбирать учебные программы исходя из нужд конкретных сотрудников. Среди «отстающих» так поступали лишь 35%[218].

Пандемия побудила лидеров еще ускориться: 70% резко увеличили расходы на обучение (и лишь 52% аутсайдеров сочли нужным сделать то же самое).

Передовые компании — от стартапов, которые надеются быстро вклиниться в ряды конкурентов, до ветеранов бизнеса, которым необходимо завершить цифровую трансформацию, — запускают программы для обновления спектра навыков. Задача, которая традиционно возлагалась на отделы кадров, сегодня решается силами всего высшего руководства. Главы компаний отдают себе отчет в серьезности положения: 54% директоров называют нехватку актуальных навыков основной помехой, снижающей эффективность цифровой трансформации[219].

Сотрудникам необходима цифровая грамотность хотя бы на базовом уровне — элементарное представление о том, какие технологии есть у них в распоряжении и для чего они нужны.

До недавнего времени компании повышали цифровую грамотность персонала с помощью курсов с привычными занятиями в очном или дистанционном формате. Однако ограниченное преподавание азов цифровой грамотности привело к неравномерному освоению, внедрению и использованию новых технологий. Более того, работа в условиях пандемии вызвала спрос уже не на базовую цифровую грамотность, а на свободное владение новыми инструментами — способность быстро осваивать и применять «умные» технологии.

Представьте разницу между туристом, затвердившим ходовые фразы из разговорника, и приезжим из чужой страны, свободно говорящим на одном языке с его носителями. При работе с клиентами и заказчиками, а также при решении внутренних проблем высокая степень цифровой грамотности позволяет составить оптимальный план действий и подобрать нужные инструменты быстрее, чем когда-либо.

Наша компания разработала учебную программу Technology Quotient — «Технологический коэффициент», TQ. Речь идет о глобальной инициативе, позволяющей сотрудникам всех отделений повысить уровень цифровой грамотности через обучение и соревнование.

Основными критериями оценки выступают: энтузиазм сотрудников по отношению к определенной технологии; компетентность при работе с этой технологией; добавленная стоимость, которую технология привносит в рабочий процесс. Программа помогает усвоить и проговорить ключевые технологические понятия, а также их практическое применение в сфере бизнеса.

Рассматривается все — от сложившихся стратегий вроде DevOps и миграции в облако до таких новинок, как блокчейн и искусственный интеллект. К обучению допускаются специалисты любого профиля и уровня подготовки.

Нам хочется, чтобы сотрудники уверенно чувствовали себя в мире современных технологий и воспринимали цифровые инструменты как удобное подспорье при решении насущных задач.

Австралийская финансовая компания IOOF запустила учебную программу, позволяющую сотрудникам освоить разработку приложений с низким кодом. Руководству хотелось опробовать новые цифровые возможности, однако большинство разработчиков на тот момент оказались заняты в долгосрочном проекте[220]. Поэтому директор по вопросам информации организовал соревнование среди остальных команд, поставил разработчиков-профессионалов в пару со специалистами другого профиля и дал две недели на эксперименты с OutSystems — платформой для разработки приложений с низким кодом.

Уже сейчас компания отмечает несомненную пользу этого опыта. Сотрудникам с устаревшими навыками не пришлось тратить годы на переобучение, а приложения, созданные как бы между делом, служат выполнению критически важных задач. Одно из них даже легло в основу полноценной производственной системы.

Многие организации открывают для себя нестандартные способы обучить персонал работе с искусственным интеллектом. Например, сотрудники международной финансовой компании Morningstar конструируют миниатюрные беспилотные автомобили и участвуют в гонках лиги Amazon DeepRacer.

Лигу создала команда Amazon Web Services (AWS) для развития навыков обучения с подкреплением. С помощью программы Amazon SageMaker участники создают и обучают алгоритмы, позволяющие управлять моделью автомобиля DeepRacer в масштабе 1:18 на гоночной площадке размером 17 × 26 футов[221]. Гонки проходят в разных странах мира, симулятор AWS DeepRacer позволяет проводить и виртуальные состязания.

«Лига DeepRacer дает возможность в игровой форме освоить обучение с подкреплением, а затем применить новые навыки для разработки и настройки обучающих моделей, которые будут управлять беспилотными автомобилями», — пояснил вице-президент корпорации Amazon по вопросам машинного обучения Свами Сивасубраманиан при запуске программы[222].

Начиная с января 2019 года более 450 финансовых аналитиков, научных сотрудников и разработчиков ПО из компании Morningstar образовали около 100 команд в 10 различных странах. Команды используют не только виртуальные гоночные трассы в симуляторе AWS DeepRacer, но и реальные площадки при офисах компании от Чикаго до Мумбаи.

Всего за несколько месяцев одна из команд разработала концепцию инструмента для поиска определенных видов информации в документах финансовых регуляторов, в основу легли алгоритмы обучения с подкреплением. Другая команда нашла способ применить те же алгоритмы для автоматического поиска и восстановления нерабочих ссылок на сайты финансовых организаций. К концу 2020 года руководство компании Morningstar намеревалось запустить десятки подобных проектов[223].

По словам технологического директора Джеймса Родса, этот опыт позволил Morningstar в ускоренном режиме внедрить машинное обучение в разработку инвестиционных продуктов, сервисов и бизнес-процессов компании[224].

Свободное владение цифровыми технологиями и логика разворота к человеку

Обучение цифровой грамотности требует искренней веры в способности сотрудников и соответственных капиталовложений. Американская страховая компания Nationwide Insurance объявила, что за 5 лет потратит 160 млн долларов и привьет «навыки будущего» 28 тысячам своих сотрудников. При умелом подходе повышение цифровой грамотности персонала может преобразить работу всей организации.

Обратимся к опыту американской банковской компании Capital One. Вырвавшись в лидеры цифровых инноваций, компания полностью пересмотрела подход к кадровым вопросам и корпоративной культуре. Руководство Capital One решило не просто заменить технологический стек, а повысить цифровую грамотность персонала.

Например, внедряя стратегию перехода на облачные технологии, компания параллельно запустила учебный курс, посвященный облачным вычислениям. На платформе Capital One Tech College предлагается учебная программа, разработанная инженерами для инженеров. Сотрудники — причем не только технических специальностей — могут изучить более десятка дисциплин, прослушав онлайн-курсы и лично посетив мастер-классы. В итоге знакомство с облачными технологиями обеспечено всему персоналу компании.

В 2017 году была запущена интенсивная шестимесячная программа CODA — Capital One Developer Academy («Академия разработчиков Capital One»). Ее цель — открыть сотрудникам без специального технического образования доступ к новейшим цифровым инструментам. Выполняя задачи в связке с программистами, специалисты в иных областях учатся разрабатывать ПО. По завершении курса выпускники принимают участие в двухгодичной программе технологического развития в качестве полноценных разработчиков.

В том же году компания Capital One запустила еще несколько программ в сфере технологии, аналитики и дизайна. Таким образом сотрудники получили возможность освоить роли и навыки, не имеющие прямого отношения к банковскому делу, но необходимые для построения мультидисциплинарной культуры, где поощряется научно-технический поиск.

В то же время Capital One Lab как инновационное подразделение, привносящее в корпоративную культуру задорный дух стартапа, развивает клиентоориентированный подход к новым процессам, сервисам и продуктам.

Другое подразделение, Capital One Ventures, помогает банку отслеживать инновационные тренды и завязывать партнерские отношения с перспективными стартапами. Сегодня активный интерес у руководства Capital One вызывают хаос-инжиниринг, отказоустойчивость, адаптивность — все то, чем раньше занимались крупные технологичные компании.

Техноцентричная культура с выраженным упором на цифровую грамотность помогает привлечь ценных специалистов. «Талантливые программисты хотят работать там, где встретят не менее одаренных коллег, — говорит директор Capital One по вопросам информации Роб Александер. — Им нужны современные технологии, а не громоздкие унаследованные системы. К тому же крупные банки, как и прочие организации с разветвленной структурой, нередко грешат бюрократией. Мы поставили перед собой две непростые задачи: во-первых, собрать команду первоклассных разработчиков, к которой потянутся и другие специалисты высокого уровня; во-вторых, изменить операционную модель таким образом, чтобы развиваться как ведущие технологические компании»[225].

Неудивительно, что Capital One стабильно занимает первые строки в рейтинге лучших работодателей[226]. Парадоксальным образом технологии сами по себе — без учебных и научно-исследовательских программ, без межведомственных экспериментальных проектов — вряд ли превратили бы банк в технологичную компанию. Такова логика радикального разворота к человеку. В ней кроется полезный урок, объясняющий, как выстроить по-настоящему грамотную кадровую политику в эпоху радикально очеловеченных технологий.

Работай откуда угодно

Наиболее радикальная трансформация сферы занятости при жизни нынешних поколений случилась в 2020 году. Чтобы обезопасить персонал от коронавирусной инфекции, организации разрешили большинству сотрудников работать удаленно. Начался экстренный поиск новых технических решений.

Миллиарды людей во всем мире в одночасье изменили принципы работы. В 2019 году лишь 5,4% сотрудников в 27 странах Евросоюза работали из дома, и эта цифра почти не менялась на протяжении 10 лет. С началом пандемии доля работающих дистанционно выросла до 40%[227].

По данным опроса, проведенного на базе Стэнфордского университета, в мае 2020 года в одних лишь США на дому работало вдвое больше сотрудников, чем в учреждениях, — и это по объему составило более двух третей всей экономической деятельности в стране[228].

Поначалу многие организации рассматривали перевод персонала на удаленную работу как вынужденную и временную антикризисную меру. Но многим сотрудникам понравилось трудиться из дома.

Рассмотрим опыт японской компании Fujitsu[229]. Незадолго до начала пандемии 74% ее сотрудников утверждали, что считают офис лучшим местом для работы. В марте 2020 года 80 000 сотрудников были вынуждены освоить дистанционный формат. К маю лишь 15% сотрудников Fujitsu по-прежнему предпочитали офис дому.

Спустя почти год после вышеупомянутого стэнфордского опроса 90% сотрудников компаний с офисами в центре Нью-Йорка и на Манхэттене (т. е. в самых крупных деловых районах США) по-прежнему работали удаленно[230].

Примерно в это же время на онлайн-платформе был проведен опрос владельцев коммерческой недвижимости. Согласно его результатам, лишь 18% респондентов ожидали возвращения к традиционной офисной модели с пятидневной рабочей неделей[231].

Появление более агрессивного штамма коронавируса Delta не позволило быстро отменить ограничения, и многие организации из финансового, технологического и медийного сектора выразили намерение оставить часть персонала на удаленной работе. Их примеру последовали такие компании, как Novartis, Ford и Siemens[232].

Многим из нас нравится свободный формат работы из дома. Однако исследования показали: в действительности большинство сотрудников ищут оптимальное соотношение между тем, что лучше всего делать в офисе, и тем, что хорошо получается в дистанционном режиме. Специалистам нужна комфортная среда для продуктивной работы. Кому-то идеально подходит офис. Другой эффективнее на удаленке. Третий предпочел бы комбинировать разные форматы.

Имея возможность работать откуда угодно, сотрудники нередко выполняют задачи нетривиальным способом, а иногда находят новаторский подход, который явно будет актуален и после пандемии.

Ученые из Ливерпульского университета, не желая прекращать исследования из-за локдауна, призвали на помощь робота-химика[233]. Он научился ускорять реакции в фотоэлементах и проводить эксперименты автономно, без человеческого присутствия.

Исследователи не перестанут использовать таких роботов, когда сами вернутся в лаборатории. Наоборот, спектр их применения будет только расширяться. Роботы смогут вести круглосуточные наблюдения или работать с вредными веществами.

Организациям нужно приспособиться к новой реальности, а не пытаться ее отменить. Намного продуктивней отбросить условности и подумать: какая модель занятости наиболее полно раскроет потенциал работников; как наладить взаимодействие сотрудников в офисе и дома; где лучше выполнять каждую конкретную задачу и какую роль теперь станут играть служебные помещения.

Для эффективной работы человеку нужно ощущение самостоятельности. Еще в 1970-х годах психологи обнаружили: чем больше степень автономии, тем выше производительность труда и тем большую ответственность проявляют работники. Ослабление контроля приносит дополнительную прибыль.

В рамках новой программы компании Fujitsu «От работы — к жизни» сотрудники могут выбрать оптимальную модель своей занятости: при желании даже постоянно работать дома и составлять себе гибкий график[234]. Цель программы — наиболее полно раскрыть творческий потенциал и повысить эффективность рабочего процесса. Наполовину уменьшив общую площадь офисных помещений, компания, однако, открывает дополнительные офисы по всей Японии. У сотрудников появляется возможность выбрать рабочее место: у себя дома или в новом небольшом офисе.

Организациям необходимо изменить принципы управления и оценки эффективности труда. Научные исследования с определенностью показали: самые работоспособные сотрудники делают паузы и отдыхают, чтобы повысить производительность. И все же многие корпоративные культуры до сих пор базируются на принципе «не сиди просто так»[235]. Хотя в коллективе, где каждый сам выбирает себе рабочее место, главное — не суетиться у всех на виду, а показывать достойные результаты!

Рассмотрим опыт одной крупной биотехнологической компании.

Отказавшись жестко определять, как, где и когда ведется работа, руководство создало ориентированную на результат культуру, в которой сотрудники вольны сами искать решение любой задачи.

Набор цифровых инструментов, представленный на платформе для удаленной работы, облегчает асинхронную коммуникацию. Поведенческие стимулы регулируют деловой этикет и позволяют сотрудникам эффективно распределять время.

Итог: компании удалось искоренить «культуру присутствия», где сотрудники могут проявить себя разве что на общих собраниях. Благодаря гибкой и доверительной модели организации отпала необходимость все время быть на виду.

В рамках такого подхода главным критерием оценки становится результат; поддерживается совместная работа; облегчается взаимодействие команд; проводятся необходимые границы, которые позволяют сотрудникам отдохнуть и неторопливо осмыслить итоги дня.

Неудивительно, что показатели компании заметно возросли.

Благодаря платформенным технологиям — таким, как Microsoft Viva, — организациям становится легче сконцентрироваться на результатах, так как платформа на основе искусственного интеллекта позволяет обеспечить централизованный процесс независимо от физического местонахождения сотрудников.

Цифровая система обмена идеями и мнениями наглядно представлена на платформе: помогает команде синхронизировать действия, получать доступ к информации в режиме реального времени и анализировать принятые решения.

Столкнувшись с необходимостью удаленной работы, крупная медицинская компания Humana воспользовалась платформой Microsoft Viva, чтобы помочь 26 тысячам сотрудников быстрее адаптироваться к новым условиям[236]. Платформа позволяет собрать и осмыслить конфиденциальные данные о моделях работы, загруженности сотрудников, эффективности администраторов и общей устойчивости системы. Такие данные помогли Humana оптимизировать рабочий процесс и создать гибридную структуру со здоровым балансом производительности и благосостояния.

Кроме того, дистанционный формат позволяет организациям переосмыслить процесс найма персонала. Почти все крупные компании наших дней выходят на глобальный рынок, но все же ощущают привязку к географии. Возможность размещать сотрудников в любой точке земного шара наконец откроет бизнесу доступ к поистине глобальным и разнообразным кадровым ресурсам. Сотрудники же получат возможность жить в любом регионе по своему выбору, и им не придется перевозить семью с места на места ради карьерных возможностей.

Марк Цукерберг, например, переводит значительную часть персонала своей соцсети на удаленную работу в надежде увеличить и разнообразить кадровый ресурс. Бизнесмен весьма положительно отзывается о новой возможности привлечь сотрудников из отдаленных регионов и удержать в штате тех, кто мог уволиться, желая сменить место жительства[237].

Теперь компаниям необходимо буквально налаживать связь между сотрудниками в офисах и теми, кто выбрал удаленную работу. Оптимальный формат зависит от роли и задач работника, но без тщательной координации присутственные и дистанционные группы не смогут продуктивно взаимодействовать, растеряют энтузиазм или утратят чувство поддержки.

Например, компания Quora отдает предпочтение дистанционному формату, однако сохраняет калифорнийский офис в качестве пространства для командной работы. Чтобы удаленные голоса были слышны и во время очных встреч, все сотрудники на собраниях должны выступать с экрана[238].

Организациям приходится теперь решать и совсем непривычную задачу: прививать корпоративные ценности новым сотрудникам, которые никогда не работали в команде. Компании Verizon, которая в марте 2020 года перевела на дистанционную работу 90% персонала, потребовалось заполнить в клиентской поддержке 950 удаленных вакансий[239].

Ориентируясь на опыт, полученный при переводе сотрудников на дистанционный режим в начале пандемии, компания переделала программы обучения новичков: появилась интуитивно понятная цифровая версия с опорой на видеоматериалы, в которую вошли не только советы опытных сотрудников, но и специальные задания для удаленной работы.

Компания Twitter — одна из первых крупных организаций, решивших сохранить удаленную занятость на постоянной основе, — поменяла корпоративную культуру еще заметнее[240]. Дистанционный формат обеспечивает разнообразие кадров за счет найма сотрудников из всех регионов США, однако руководство компании выделило и другие сферы, требующие оптимизации.

Чтобы не допустить «усталости от совещаний», администрация официально ограничила количество видеозвонков. Кроме того, систему аттестации скорректировали таким образом, чтобы работающие удаленно не страдали от возможной предвзятости. Сейчас руководство ищет способ восстановить полноценную социальную жизнь коллектива.

Свобода при выборе рабочего места дает организации и бренду весомые преимущества: поистине глобальный доступ к разнообразным кадрам, круглосуточный режим работы благодаря наличию сотрудников в разных часовых поясах, устойчивость к будущим потрясениям, даже повышенную устойчивость за счет отказа от лишних офисных площадей и сокращения числа автомобильных поездок.

Но, пожалуй, самое главное — возможность переосмыслить задачи бизнеса и продумать систему поощрения сотрудников, помогающих их решать, то есть совершить радикальный разворот к человеку и обеспечить вашей организации отрыв от тех, кто борется за кадры по старинке.

Результаты внедрения гибких моделей занятости неплохо изучены. По данным консалтинговой компании Accenture, 63% быстрорастущих организаций позволяют сотрудникам самим выбирать местонахождение рабочего места. При этом 69% компаний с нулевой или слабой динамикой роста по-прежнему регулируют режим сотрудников: настаивают либо на присутственном, либо на строго дистанционном режиме работы.

Между тем 85% сотрудников, которые чувствуют, что могут сами выбирать оптимальный формат, планируют надолго задержаться у нынешних работодателей[241].

С чего начать?

Взаимодействие человека с радикально очеловеченными технологиями в кадровой политике — процесс динамический. Успешные стратегии пока лишь зарождаются. Но одно уже можно сказать точно: ждать определенности — дело неблагодарное. Нужно экспериментировать с новыми решениями, выходить за рамки сложившихся категорий, принимать конкретные меры для демократизации технологий, повышать цифровую грамотность сотрудников, внедрять гибкие модели занятости.

Начиная процесс демократизации, оцените доступность имеющихся технологий. Выясните, какие инструменты уже есть у вас в распоряжении, а на что стоило бы потратиться, и запускайте процесс инноваций. Выберите одну сферу деятельности и приступайте к экспериментам. Выдайте сотрудникам отдела продаж инструменты, которые позволят им разработать собственное приложение, или обеспечьте службе поддержке возможность автоматизировать рабочий процесс.

Для демократизации кадровых решений воспользуйтесь новейшими цифровыми инструментами найма и внедрите гибкие модели занятости. Таким образом ваш бренд как работодателя обретет притягательность в глазах специалистов высочайшего уровня. Применяйте «умные» технологии, чтобы обеспечить беспристрастный подход при отборе соискателей. Стремитесь к подлинному разнообразию и поддерживайте атмосферу психологического комфорта. Волна инноваций не заставит себя ждать.

Чтобы логика радикального разворота к человеку — то есть передачи пульта управления в человеческие руки — принесла богатые плоды, инвестируйте в повышение цифровой грамотности персонала. Ознакомьте сотрудников с доступными технологиями. Научите использовать цифровые инструменты для решения текущих задач.

Для перехода на гибкие модели занятости выясните, в каких сферах ваша компания добилась наиболее впечатляющей цифровой трансформации в условиях пандемии. Решите вопросы безопасности и подумайте, как сделать гибридную модель устойчивой и органичной. Помните: вы участвуете в одном из самых масштабных экспериментов в сфере занятости с начала индустриальной эпохи. Оценивайте его ход. Инвестируйте в аналитические инструменты; выделите набор ключевых показателей, чтобы отслеживать, как сотрудники справляются с дистанционным форматом работы.

Рационально ли вы используете корпоративные помещения? Оптимизируйте офисное пространство с учетом растущего дистанционного контингента. Постарайтесь не только сократить площади, но и преобразовать их таким образом, чтобы у сотрудников с разным режимом работы возникло пространство общего опыта, плодотворная среда для виртуального взаимодействия. Да и чисто житейские плюсы работы в команде тоже стоило бы перевести в цифровой формат.

Демократизация технологий, повышение цифровой грамотности и внедрение гибких моделей занятости невозможны без глубинного доверия к сугубо человеческим возможностям. Вопрос доверия никогда еще не стоял так остро на межличностном и корпоративном уровне. Доверие — не только незримый двигатель экономики, но и основа человеческого взаимодействия. Именно оно определяет наши отношения с другими людьми и с организациями любого уровня.

Конкурентоспособность в немалой степени зависит от инструментов и принципов, которые ваша компания использует для работы с этим важнейшим психологическим фактором. О них и пойдет речь в следующей главе.

Глава 7. Доверие

Обращение к главному чувству

Сегодня — как, пожалуй, никогда прежде — для человечества важен глубоко личный вопрос доверия. Во время пандемии каждому пришлось задуматься, насколько можно доверять окружающим, включая членов собственной семьи. Наличие или отсутствие маски на лице стало отличительным признаком готовых или не желающих позаботиться о здоровье близких.

Вопрос доверия очень быстро вышел за рамки межличностных отношений. Можно ли полагаться на меры безопасности, предпринятые в ресторанах, магазинах, театрах, гостиницах, аэропортах, музеях, школах? А как насчет вакцин и их производителей? Добавим сюда публичные выступления, в которых замалчивались или искажались факты, отвергались научные данные и даже сами принципы научного знания, — иными словами, компрометировалось понятие истины.

В деловом мире фундамент доверия размывается уже давно: вспомним череду корпоративных скандалов, начиная с глобального финансового кризиса 2008 года, постоянные утечки конфиденциальных данных, случаи инсайдерской торговли и т. п.

Капитализм держится на доверии — этот принцип называется невидимым рукопожатием, и о нем убедительно высказался еще Адам Смит 250 лет назад, о чем нередко забывают упрощенцы. Когда нет доверия, резко возрастают издержки — за счет мер, которые приходится предпринимать нам самим для защиты от неэтичных или вредных поступков либо необходимых для регулирования правительственных мер[242].

Об организациях мы судим точно так же, как и о людях. В последние несколько лет социальные психологи установили: в условиях постоянной борьбы за выживание у наших далеких предков развилась подсознательная способность быстро отвечать себе на два вопроса о любом встреченном человеке[243]. Во-первых, каковы его намерения: он хочет мне помочь или навредить? Во-вторых, насколько он способен осуществить задуманное? Ученые называют эти два критерия теплотой и компетентностью.

Мы и сегодня мгновенно оцениваем новых знакомых по этим же параметрам и сразу доверяем тем, в ком чувствуются компетентность и теплота. Профессор социальной психологии из Принстонского университета Сьюзен Фиск и бренд-эксперт Крис Мэлоун решили установить, применяем ли мы сходные критерии при оценке компаний, и если да, то до какой степени.

Проведя с участием 45 крупнейших компаний мира серию из 10 исследований, они пришли к выводу: «Теплота и компетентность настолько важны при оценке организаций и брендов, что почти на 50% обусловливают намерение совершить покупку, лояльность и готовность порекомендовать бренд или продукт»[244].

Иными словами, доверие — один из основных (то есть наиболее глубоко укорененных в человеческой природе) факторов успеха.

Пять столпов доверия в цифровую эпоху

Современный кризис доверия во многом порожден технологиями, которые мы обсуждаем в этой книге. Алгоритмы подбора контента затягивают доверчивых посетителей сайтов в трясину дезинформации, ненависти и безумных конспирологических теорий. Машинное обучение лишь закрепляет неравенство в правовой, финансовой и профессиональной сфере. Данные, которые позволяют искусственному интеллекту заботиться о физическом благополучии человека, могут использоваться для дискриминации по состоянию здоровья.

Социальные сети становятся инструментом для вмешательства в выборы. Интернет-гиганты и рекламные агенты ведут активный сбор информации (его нередко называют киберслежкой[245]), желая монетизировать ежедневно пополняемые огромные массивы данных о миллиардах пользователей.

Утратившие доверие организации несут осязаемые финансовые потери. В 2018 году аналитики журнала Economist изучили 8 самых громких корпоративных скандалов последнего десятилетия. Все их участники пережили кризис, после чего акции организаций резко подешевели — в среднем на 33%. Компании в основном смогли покрыть убытки, но сравнение с показателями их конкурентов говорит об огромной упущенной выгоде.

По этому параметру капитализация фирм из-за скандала оказалась в среднем на 30% меньше, чем была бы при благополучном развитии событий. По оценкам журнала Economist, в общей сложности эти 8 компаний потеряли не менее 300 млрд долларов[246].

А вот компании-лидеры, наоборот, пользуются возможностью превратить нынешний момент истины в момент доверия, задействуют мощь бурного развития технологий в попытке радикально переосмыслить и перекроить будущее бизнеса, да и весь человеческий опыт, в постковидном мире[247].

Такие организации закладывают доверие в основу всех своих предложений. Они берут на вооружение различные элементы «умных» технологий и подстраивают их под свои нужды, исходя из общей человеческой потребности в доверительных отношениях. Лидеры делового мира сознают, как важна возможность доверять алгоритмам, которые движут искусственным интеллектом; данным, которые подпитывают технологические системы; экспертному знанию, которое обеспечивает машинное обучение; надежности постоянно обновляемой архитектуры. Все эти элементы складываются в стратегию, которая делает доверие ключевым фактором успеха.

Многое из того, что прежде рассматривалось как помеха или обуза, теперь становится вожделенным залогом победы над конкурентами, поскольку так или иначе задействует пять составляющих доверия в нашу цифровую эпоху: человечность, справедливость, прозрачность, конфиденциальность и безопасность.

Человечность: опыт доверия

В мире, где по большей части оцифрована вся повседневная деятельность, каждый из нас живет с различной степенью доверия или недоверия к ИИ-платформам, устройствам, сайтам, бизнес-системам и государственным онлайн-программам. Один из главных факторов доверия к искусственному интеллекту — его связь с человеком.

Как мы увидели на примере страховой компании Lemonade, участие человека в работе «умных» платформ может быть технически несложным и непосредственным. Клиенты, подающие страховой иск, просто смотрят в камеру и рассказывают о своих потерях. Запрос либо удовлетворяется немедленно, либо передается на рассмотрение сотруднику компании.

В случае торговой платформы Etsy эстетические предпочтения человека определяют выбор товаров, которые искусственный интеллект предлагает покупателю.

Там, где люди обучают машины, — то есть вкладывают в систему экспертное знание, IDEAS, — человеческий элемент может быть не так заметен, но от этого ничуть не менее важен для успеха компании, которая с его помощью обеспечивает доверие к себе.

Следующий шаг к построению опыта доверия — обучить машины сотрудничать с людьми и другими машинами. В 2021 году научный журнал Nature опубликовал статью, посвященную первым наработкам в области кооперативного искусственного интеллекта. Ведущие эксперты в сфере ИИ-технологий формулируют задачу так.

Чтобы успешно встроиться в жизнь общества, искусственному интеллекту нужны социальная грамотность и способность к совместному действию. В ближайшие годы могут возникнуть разнообразные экосистемы на основе ИИ, которые будут стремительно и нелинейно взаимодействовать друг с другом и с людьми — на дорогах и тротуарах, на потребительских и финансовых рынках, через электронную почту и социальные сети, в сфере кибербезопасности и защиты жизни и здоровья. Беспилотные автомобили или «умные» города, которые не способны сотрудничать с человеком, не просто бесполезны, а могут даже разрушить устоявшиеся человеческие взаимоотношения[248].

Согласно тексту статьи, для разработки кооперативного искусственного интеллекта ученым следует сосредоточиться на трех сферах.

• Взаимодействие ИИ-систем. Нужно научить искусственный интеллект играть в настольные игры с кооперативной стратегией, — например, в «Дипломатию» со сложными союзами и коалициями, переговорами и торгами, обманом и построением доверительных отношений, спонтанной командной работой и коммуникацией.

• Взаимодействие ИИ с человеком. Необходимо научить роботов сотрудничать с людьми на производстве и в сфере здравоохранения, а также достигать соглашения сторон в условиях конфликта интересов. ИИ-ассистенты будут дополнять возможности человека и полагаться на людей в тех сферах, где человеческий разум имеет сравнительное преимущество. Они же дадут гарантии, что обученная человеком машина со временем не вытеснит своего наставника. «Искусственный интеллект не заменит рентгенолога, но рентгенологи, которые используют искусственный интеллект, заменят тех, кто отказывается от сотрудничества с ним», — утверждает рентгенолог из Стэнфордского университета Кертис Ланглотц[249].

• ИИ как посредник в человеческом взаимодействии. Нужно обучить искусственный интеллект поддерживать товарищеские, а не конфликтные модели поведения в таких сферах, как научный поиск, социальные сети и алгоритмы рекомендации. Таким образом можно способствовать зарождению здоровых сообществ с ярко выраженными ценностями.

Взаимодействие человека с искусственным интеллектом — и в первую очередь расширение за счет ИИ-технологий человеческих возможностей — было основной темой нашей предыдущей книги «Человек + машина».

Мы отмечали, что человеческое суждение — залог доверия к искусственному интеллекту, без которого невозможно полностью раскрыть его потенциал в мире, где широко распространено «отторжение алгоритмов» (algorithm aversion)[250]. Противоположность отторжению — «признательность алгоритмам» (algorithm appreciation), если воспользоваться недавно появившимся термином[251]. Возникает она там, где очевидны приметы радикального разворота к человеку.

Стратегии, обеспечивающие более естественный, личный модус взаимодействия с искусственным интеллектом, могут резко повысить уровень доверия среди потребителей, сотрудников и т. д. Например, разговорный ИИ — система, которая обучается в ходе взаимодействия с пользователем, — предлагает один из возможных способов укрепить доверие в безличном мире чат-ботов.

В конце 2020 года компания Alexa объявила, что ее голосовой помощник не может обрабатывать запросы, которым не обучен[252]. Следует отметить, что существующие системы разговорного ИИ, столкнувшись с новой для себя ситуацией, как правило, зависают.

На основе разговорного ИИ постепенно возникают вполне объемные и человекоподобные «цифровые личности» — 3D-голограммы, не просто визуально похожие на людей, а способные отвечать на вопросы, неизвестные им заранее. Эти голограммы либо повышают, либо понижают степень пользовательского доверия — в зависимости от того, насколько реальными кажутся людям.

Например, компания Accenture Labs создала трехмерную голограмму знаменитого индийского художника Хусейна для Музея живописи и фотографии в Бангалоре[253]. Цифровое изображение лица художника наложили на архивные записи его интервью. Технические специалисты приложили все усилия, чтобы симулированные ответы воспринимались как психологически достоверные и цифровая личность получила одобрение родственников и наследников художника.

Синтез речи, искусственный интеллект и алгоритмы глубокого обучения позволили голограмме говорить узнаваемым голосом художника, а также улавливать эмоции собеседника и адекватно на них реагировать. Столь жизнеподобное взаимодействие помогает укрепить доверие, особенно если цифровая личность во многом походит на реального человека.

Как ни странно, для доверия к технологиям очень важно и принятие человеческих слабостей. «Умная» программа для игры в шахматы Maia основана на технологиях, которые компания Alphabet изначально разрабатывала для компьютера DeepMind.

Maia вовсе не стремится превзойти человека по всем статьям. Наоборот, она учитывает типичные ошибки живых шахматистов и разрабатывает стратегию игры, исходя из человеческого несовершенства[254]. Она способна просчитать развитие событий и предвидеть человеческие действия и промахи, а также наиболее вероятные ходы конкретного игрока, а не просто все возможные варианты, как суперкомпьютер Deep Blue, побеждавший шахматных чемпионов.

Поправка на человеческое несовершенство позволяет программе Maia более эффективно взаимодействовать с людьми: она способна их обучать, помогать им, а в некоторых случаях даже с ними спорить. Такая система могла бы, например, учить медиков более точно анализировать полученные изображения, если бы разобралась, о чем дискутируют сами врачи, когда смотрят на один и тот же снимок.

Человеческий мозг нельзя назвать безотказным устройством. Иногда нас обманывают даже собственные глаза, и теперь, благодаря ИИ, мы начинаем понимать почему. Искусственный мозг MotionNet способен моделировать восприятие движения человеком — сложнейший процесс, за которым невероятно трудно наблюдать в естественной среде[255].

С помощью виртуальной модели человеческого восприятия исследователи смогли выяснить, как и почему водитель неправильно оценивает скорости в условиях пониженной видимости (например, из-за тумана). Модель показала: нейроны в мозгу убеждают нас, что предметы движутся медленнее, чем на самом деле, — ошибка, которая на трассе может привести к фатальным последствиям.

У радикально очеловеченных разновидностей искусственного интеллекта гораздо больше шансов убедить пользователей, что «умные» машины расширяют их возможности, а не угрожают занять их место. И что элементарная человеческая порядочность может привести к заметному повышению доверия.

Справедливость: ИИ без ущемления достоинства

В январе 2020-го Роберт Уильямс из городка Фармингтон-Хиллз в штате Мичиган вошел в историю искусственного интеллекта, так как стал первым гражданином США, арестованным из-за ошибки алгоритма распознавания лиц[256].

На глазах у испуганной жены и двух дочерей пяти и двух лет Уильямса задержали по обвинению в краже наручных часов общей стоимостью в $3800 из дорогого бутика в Детройте. Мужчину продержали в полицейском участке 30 часов, спать ему пришлось в камере на полу.

Искусственный интеллект обработал запись с камер видеонаблюдения в бутике и «опознал» грабителя на фотографии с водительских прав из базы данных штата Мичиган. Только вот соответствие оказалось ложным.

Давно отмечено, что многие системы распознавания лиц, обученные в основном на людях европейской расы, имеют сложности с распознаванием темнокожих, и в особенности женщин[257]. Ученые из Технологического института Джорджии установили, что и системы распознавания объектов вроде используемых для автономного вождения лучше различают людей со светлой кожей, а беспилотные автомобили реже замечают темнокожих пешеходов и могут на них наехать[258].

Искусственному интеллекту, оказалось, не чужд и сексизм. Онлайн-переводчик перевел с английского на турецкий «Она — врач, а он няня и сидит с детьми», а потом обратно, с турецкого на английский. Получилось: «Он — врач, а она няня и сидит с детьми». Медицинские диагностические системы, обученные преимущественно на картах пациентов-мужчин, могут неверно подобрать протокол лечения для женщин.

Исследователи из корпорации Microsoft и Бостонского университета обнаружили, что алгоритмы векторного представления слов «заражаются» общественными предрассудками, сквозящими в огромных массивах текста, которые они получают из Google News, «Википедии» и прочих онлайн-источников[259].

Алгоритм GPT-3, разработанный в калифорнийских лабораториях компании Open AI и обученный на массиве из 200 миллиардов слов, сочиняет стихи и пишет информационные материалы лучше, чем любая предыдущая модель ИИ. Однако с неменьшим успехом он генерирует агрессивную ересь, которая способна затмить подлинные измышления нацистов, конспирологов и самых отпетых расистов. Искусственный интеллект в самом прямом смысле не понимает, что несет[260].

Предрассудки, попавшие в учебные массивы данных или алгоритмы, могут иметь серьезные последствия и в деловой среде. Предположим, банк для упрощения выдачи ипотечных кредитов установил ИИ-систему. Однако она стала автоматически отказывать клиентам, если их почтовый индекс принадлежит бедному району. А ведь такая дискриминация прямо нарушает кредитную политику банка!

Когда ИИ-алгоритмы используются для обработки заявок, принятых сотрудниками банка, предвзятость тоже может отчасти повлиять на решения, но потенциальный ущерб при этом несравнимо меньше. Теперь же ИИ стали активно использовать не только для оценки рисков, но и для первичного приема заявок. Одно нажатие кнопки — и решение компьютерного алгоритма серьезно влияет на жизнь большой социальной группы. Цена предвзятости резко возрастает.

Из-за предрассудков, заложенных в алгоритм, компания может допустить и стратегические просчеты, растерять клиентов и сотрудников, испортить собственную репутацию. А с этической точки зрения подобная предвзятость и вовсе недопустима.

В июне 2020 года, примерно в то же время, когда на всю страну прогремела история об аресте Роберта Уильямса, компании Amazon, Microsoft и IBM объявили, что приостановят или вовсе отзовут лицензии на свои программы распознавания лиц для правоохранительных органов. Тем временем несколько компаний серьезно озаботились решением проблемы предвзятости искусственного интеллекта[261].

Рассмотрим, как предвзятость алгоритмов влияет на практики найма сотрудников. В последние несколько десятилетий работодатели используют компьютерные алгоритмы для обработки тысяч анкет, надеясь найти идеального кандидата на каждую должность и обеспечить справедливый процесс отбора. Увы, многие из применяемых алгоритмов лишь усугубляют неравенство между соискателями.

И здесь на помощь приходит компания Pymetrics — нью-йоркский технологический стартап, как и многие молодые компании, мечтающий оптимизировать процесс найма персонала с помощью «умных» инструментов. Компания Pymetrics была основана в 2013 году при участии Фриды Полли, стипендиатки Гарвардского университета и Массачусетского технологического института со специализацией в сфере когнитивных наук. Pymetrics разработала программу для подбора кандидатов и вакансий, в основе которой лежит сочетание нейропсихологических тестов с алгоритмами машинного обучения.

Среди инструментов, которые предлагает компания Pymetrics, есть набор онлайн-тестов, позволяющих оценить такие качества, как память, период концентрации внимания, альтруизм, скептицизм, склонность к риску и т. д. ИИ-алгоритм выделяет общие закономерности, помечая характерные для самых успешных работников. Например, хороший сотрудник отдела продаж готов рисковать ради крупного выигрыша, а для программиста важнее всего мелкие детали.

В дальнейшем алгоритм использует эту информацию для найма новых сотрудников. Так, одна компания взяла в отдел продаж мастера из салона красоты без предыдущего опыта продаж. Новичок вскоре добился блестящих результатов. «Мы помогаем найти под ногами неограненные алмазы — людей, в которых вы ни за что не распознали бы идеальных кандидатов на должность», — говорит Фрида Полли[262].

Процесс тестирования состоит из коротких компьютерных игр, созданных с опорой на методики из сферы когнитивной психологии. В ходе одной игры, например, соискателю нужно надуть воздушный шарик так, чтобы он не лопнул. Но эти тесты — не на пригодность или непригодность к делу. Как подчеркивают в компании Pymetrics, правильных или неправильных ответов не существует. Если результат показывает, что соискатель не очень-то любит строить планы, его называют не дезорганизованным, а склонным к импровизации.

Цель игры — не составить рейтинг кандидатов, а выделить интеллектуальные и психологические качества, которые нужны соискателю для успешной работы. Кандидаты не видят, как набранные ими баллы соотносятся с запросами работодателя, но могут посмотреть, сколько очков получили по каждому из параметров. Тесты доступны на 20 языках и существуют в специальной версии для страдающих дислексией, СДВГ, дальтонизмом и т. д.[263] Такие компании, как Nielsen, LinkedIn, Kraft Heinz, Mastercard, McDonald’s и Accenture уже используют инструменты от Pymetrics в процессе найма персонала.

Но в конечном счете алгоритмы создают люди, а им нередко свойственны предрассудки — осознанные или нет. Вот почему компания Pymetrics разработала инструмент для выявления предвзятости Audit AI. Изначально он предназначался для «очистки» собственных алгоритмов компании, используемых при подборе сотрудников. Но недавно команда Pymetrics выложила свою разработку в открытый доступ, чтобы желающие могли оценить любую программу машинного обучения.

Audit AI определяет, нет ли в данных или в характеристиках, попадающих в алгоритм, систематического сдвига, который может привести к несправедливому преимуществу одних групп перед другими, поставив последние в заведомо проигрышное положение.

Любой руководитель, ответственный за разнообразие и инклюзию, подтвердит: искоренить предвзятое отношение крайне сложно. Оно нередко бывает неосознанным и сидит в нас так глубоко, что с первого взгляда и не распознаешь. Первоначальная вера в искусственный интеллект, который с легкостью решит эту человеческую проблему, оказалась наивной, но недавние находки в сфере выявления предвзятости подсказывают: использование ИИ-систем нужно активизировать, а не сокращать.

И тогда цифровые инструменты помогут обеспечить справедливость, без которой невозможно доверие.

Открытость: загляни в черный ящик

Суть прозрачности тесно связана с понятием объяснимости — с печально известной «проблемой черного ящика», которая нередко бросает тень на программы машинного обучения. Системы, которые применяют метод глубокого обучения, особенно непрозрачны. В главе 1 мы отмечали: почти невозможно объяснить неспециалисту, каким образом их алгоритмы, работая с огромным количеством параметров и уровней абстракции, получают выводные данные. Но, как уже было сказано, такие системы останутся с нами надолго — сколько бы ни появлялось новых инструментов для работы с данными, обсуждаемых в этой книге.

Руководители из разных сфер и отраслей требуют простых и понятных разъяснений. Хочется, чтобы не только IT-специалисты, но и все прочие сотрудники понимали суть процессов и факторов, обусловивших решение алгоритма. Действительно, зная «почему» и «как», намного легче предотвратить нарушение этических и правовых норм, а также объяснить выбор акционерам, особенно когда ИИ-технологии все шире используются в сфере предпринимательства[264].

Способность внятно объяснить эти «как» и «почему» может снять многие вопросы о справедливости и равноправии. Шквал критики обрушился в 2019 году на корпорацию Apple, когда некий разработчик ПО разразился гневным твитом о разнице в кредитном лимите, рассчитанном для него и его жены.

«Мы с супругой подали общую налоговую декларацию, у нас совместная собственность и мы женаты много лет, — писал недовольный программист. — И все же алгоритм “черного ящика” считает, что я заслуживаю в 20 раз большего кредитного лимита, чем жена»[265]. Финансовые регулирующие органы штата Нью-Йорк заметили это сообщение и начали проверку. Если бы сотрудники Apple понимали и могли объяснить, как работает алгоритм, конфликта, вероятно, удалось бы избежать.

Обеспечить открытость непросто. Главная сила машинного обучения и состоит в недоступном человеку — способности выявлять схемы и тенденции, которые нельзя предугадать интуитивно или исходя из привычной логики. Как же тогда понять, а уж тем более объяснить действия алгоритма на каждом отдельно взятом уровне? Работу модели можно описать словами, понятными специалисту. Но объяснить без смысловых потерь то же простым языком для рядового пользователя — задача на первый взгляд невыполнимая.

Тем не менее ряд компаний и отраслей в наши дни прицельно заняты «проблемой черного ящика»: инвестируют в разработку новых инструментов для ревизии и объяснения систем машинного обучения. В результате появляется объяснимый искусственный интеллект (Explainable AI, или XAI), способный обосновывать решения, выделять сильные и слабые стороны аргументации и давать общий прогноз того, как они будут действовать в дальнейшем.

NVIDIA — одна из компаний, стремящихся расширить возможности XAI. Недавно ее специалисты разработали автомобиль, полностью управляемый алгоритмом глубокого обучения. В его память не закладывали никаких правил или инструкций. Разработчики установили на бортовой компьютер программу, сопоставляющую поведение живого водителя с записями камер видеонаблюдения, и на этих примерах компьютер самостоятельно обучился вождению. Но его создателей мучил вопрос: как же машина это делает и чем именно руководствуется?

Ответов инженеры из команды NVIDIA попытались добиться от самого компьютера — визуальным методом. Исследователи разработали архитектуру нейронной сети, которая позволяет системе выделять части видеоизображения, наиболее сильно влияющие на поведение глубокой нейронной сети автомобиля[266]. Оказалось, в первую голову сеть видела обочины дорог, разметку, припаркованные машины — то же, что автоматически отслеживает хороший водитель[267]. Интересно, что разработчики не давали машине специальных команд, чтобы заставить ее сосредоточиться именно на этих деталях.

«Подумайте, почему и как вы узнаете лица на фотографиях. А теперь попытайтесь разложить этот процесс на отдельные правила, которые можно внести в память машины. Ничего у вас не выйдет, — говорит Урс Мюллер, старший разработчик беспилотных автомобилей в компании NVIDIA. — Возникает вопрос: а нужно ли ограничивать поиск новых решений лишь тем, что можно уложить в наборы правил?»[268]

Другие крупные компании, в том числе Google и IBM, тоже делают ставку на возможность оценивать и объяснять системы машинного обучения. Корпорация IBM разработала на основе облачных технологий «умный» инструмент, который показывает факторы, определившие рекомендацию ИИ. Есть надежда, что новинка позволит выявлять в режиме реального времени такие проблемы, как заведомая предвзятость суждения[269].

Разработка объяснимого ИИ ведется даже на государственном уровне: Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) финансирует программу для интерпретации работы алгоритмов управления БПЛА и операций по сбору данных.

Объяснимый ИИ от DARPA должен решить две не связанные между собой задачи: разобраться, почему модели машинного обучения иногда ведут себя непредсказуемым образом, и улучшить коммуникацию и взаимодействие ИИ-систем с человеком.

По словам Дейва Ганнинга, руководителя проекта DARPA, разработчики надеются, что объяснимый ИИ сможет генерировать и локальные, и глобальные обоснования. Локальные будут пояснять, почему ИИ-система приняла каждое конкретное решение, а глобальные представят общую логику, управляющую действиями ИИ-модели[270].

В новых моделях алгоритмов машинного обучения станет больше, считает Дейв Ганнинг[271]. Одна система глубокого обучения будет принимать решения, а вторая — генерировать их обоснование. Объяснимый ИИ — независимо от конкретного метода — должен значительно повысить доверие к технологиям, которые на наших глазах меняют все сферы и отрасли, от фармацевтики до производственного управления.

Неприкосновенность частной жизни: базовое право человека

Тим Кук, генеральный директор Apple, в 2015 году произнес ставшую культовой фразу: «Конфиденциальность — неотъемлемое право человека»[272]. Представляя каждый новый продукт — кредитную карту, информационный сервис, пакет цифрового ТВ или приложение в App Store, — компания подчеркивает, что его разработка на всех уровнях и этапах велась с упором на конфиденциальность пользовательских данных. Более того, Apple открыто увязывает заботу о конфиденциальности с инновациями.

Защита пользовательских данных на устройствах Apple — это реальная стратегия технологических инноваций, основанная на ключевых понятиях IDEALного подхода.

Возьмем приложение для работы с фотографиями. Множество подобных сервисов обрабатывают и упорядочивают наши фото в облачных хранилищах. Однако приложение от Apple использует алгоритмы машинного обучения и работает с фотоматериалами прямо у вас на компьютере, телефоне или планшете, что делает ненужным обмен файлами с Apple.

Такой подход к архитектуре приносит вычислительную мощь облака на периферию с помощью нейронного движка Apple Neural Engine. Он совершает с каждой фотографией 100 миллиардов операций, позволяя распознавать лица и места прямо на вашем девайсе.

iPhone — одно из самых эффективных устройств для сбора и хранения информации в мире. Смартфоны вообще способны собирать огромные массивы пользовательских данных — от мест, которые мы посещаем, и маршрутов, которые строим, до веб-страниц, которые мы просматриваем, и приложений, которыми пользуемся (и будем просматривать и пользоваться в дальнейшем).

Однако с выходом каждой новой версии iOS — операционной системы Apple — третьим сторонам становится все труднее собирать и монетизировать пользовательские данные. Например, встроенный в iOS браузер Safari стал первым, по умолчанию блокирующим сторонние куки и (в отличие от других браузеров) позволяющим разрешать или запрещать веб-сайтам доступ к камере и микрофону.

Для операционных систем iOS 11 и MacOS High Sierra была разработана опция Intelligent Tracking Prevention («Интеллектуальное предотвращение отслеживания»). Она перекрывает рекламодателям доступ к истории поисковых запросов.

В операционной системе iOS 12 защита конфиденциальности выведена на новый уровень: уникальные данные устройства больше не считываются сторонними программами отслеживания[273]. В общем, можно считать, что iPhone обладает встроенными опциями защиты, которых нет у браузеров на «неяблочных» устройствах.

Помимо расширенных настроек безопасности, включающих автозаполнение кодов, аудит повторного использования и автоматическую генерацию паролей, iOS 13 предлагает новый инструмент: владельцу iPhone показывают, какие устройства используют его Bluetooth-данные, и предлагают закрыть этим устройствам доступ к Bluetooth-соединению[274].

Разумеется, Apple все же собирает информацию о пользователе. Как и многие производители цифровой техники, компания использует ИИ для сбора данных при работе с устройствами и ПО. Цель в данном случае — оптимизировать пользовательский опыт. Но чтобы предотвратить несанкционированный сбор персональных данных, Apple применяет так называемую локальную дифференциальную конфиденциальность[275], о которой наряду с другими технологиями защиты данных при машинном обучении (PPML) мы упоминали в главе 4.

Еще до того как персональные данные выходят за пределы устройства, к ним примешивается «статистический шум» — это позволяет скрыть личность пользователя. Если же большое количество пользователей предоставляет однотипные данные, то шум усредняется по большому количеству точек и Apple получает значимую, но по-прежнему анонимную информацию. Компания может изучить поведение крупных пользовательских групп, не узнав ничего об отдельно взятом человеке.

Технологии Apple обеспечивают конфиденциальность процесса сбора и анализа данных. Они устраняют из массива данных идентификаторы устройств и передают его по зашифрованным каналам. Система анализа получает конфиденциальные пакеты без IP-адресов и метаданных, после чего защищенные записи, содержащие лишь релевантную статистику, отправляются для анализа специалистам компании Apple.

Дорогой и престижный диджитал-бренд Apple может позволить себе придерживаться политики конфиденциальности: работа корпорации не зависит от успешного сбора пользовательских данных. Однако четкую моральную позицию обозначают и другие компании, порой сознательно отвергая возможность монетизировать приватную информацию.

Рассмотрим опыт компании Sonos. Наши жилища были последним рубежом на защите частной жизни. Но наступила эпоха «умных» колонок с голосовыми помощниками, термостатов с дистанционным управлением и бытовой техники, подключенной к интернету.

С помощью этих устройств различные организации собирают все больше наших данных, представляющих ценность для разработчиков, рекламодателей, государственных и правоохранительных структур. И вот уже немало сообществ — от гражданских активистов и органов потребительского надзора до защитников прав детей — задают неприятные вопросы о нарушении режима конфиденциальности.

Компания Sonos в 2019 году представила новую «умную» колонку Sonos One SL, которая поддерживает подключение к интернету, но не имеет встроенного микрофона. Поэтому она не реагирует на голосовые команды и, соответственно, не может подслушать, о чем рядом с ней говорят. «Есть пользователи, которым не хочется иметь у себя дома микрофоны, — объясняет глава компании Sonos Патрик Спенс. — Мы решили, что это хорошая возможность предоставить душевный покой людям, которым он необходим»[276].

Можно вспомнить и случай SimCam, домашней системы безопасности, использующей для защиты конфиденциальности технику «умной» периферии. Главная ценность таких систем наблюдения — способность видеокамер улавливать происшествия, различать предметы и включать сигнализацию в случае опасности.

Камера SimCam распознает лица на самом устройстве, не отправляя данные в облако. В таких камерах используется процессор машинного зрения Intel Movidius, позволяющий анализировать данные прямо на аппаратных средствах от Intel. Подобные решения обеспечивают потребителю приватность, что, в свою очередь, укрепляет доверие.

Насколько вообще серьезна проблема конфиденциальности в эпоху высоких технологий? Институт будущего человечества[277] опросил об отношении к искусственному интеллекту более 2000 американцев. Среди 13 проблем, связанных с регулированием ИИ, двумя из четырех главных оказались: предотвращение вмешательства ИИ в частную жизнь, включая нарушение гражданских прав в результате киберслежки, и защита личных данных[278].

Безопасность: хрупка, как само доверие

Группа хакеров, вероятно нанятая правительством Северной Кореи, 24 ноября 2014 года выложила в Сеть чувствительную информацию о компании Sony Pictures: личные данные сотрудников и их семей, внутреннюю переписку, сведения о зарплате руководства, файлы с еще не выпущенными фильмами и многое другое[279].

Вирус вывел из строя множество компьютеров и разрушил цифровую инфраструктуру компании. Кроме того, несколько бывших сотрудников подали в суд на фирму за неспособность защитить их личные данные.

А в декабре хакеры объявились снова и потребовали, чтобы Sony отозвала из проката новый фильм «Интервью» с Джеймсом Франко и Сетом Рогеном в главных ролях — о заговоре с целью убийства Ким Чен Ына, северокорейского лидера. В случае отказа хакеры пригрозили устроить взрывы в кинотеатрах, где пойдет фильм. И руководство Sony отказалось от широкого проката.

В разгар этого кризиса студия Sony Pictures обратилась к компании FireEye, одному из мировых лидеров в сфере кибербезопасности. Когда в 2015 году предположительно российские хакеры взломали сайты нескольких федеральных агентств США, американское правительство также прибегло к услугам компании FireEye. То же сделало и американское бюро кредитной истории Equifax в 2017-м, когда в Сеть утекли данные почти 150 миллионов человек.

Однако в конце 2020 года сама FireEye стала жертвой взлома — такова ирония судьбы в эпоху интернета. Группа хакеров, «спонсируемая государственной структурой с большими возможностями», украла инструменты кибербезопасности[280] — те самые, которые FireEye использует для поиска уязвимостей в системах клиентов и которые сами очень похожи на новейшие и сложнейшие «киберотмычки».

Оказывается, интернет хрупок и уязвим, как само доверие! Количество внешних контактов любой организации и объем данных, которые через них передаются, растут в геометрической прогрессии. Соответственно, возрастает и число уязвимостей.

Защищать, как выяснилось, нужно даже аквариум с рыбками. «Умный» сосуд установили в одном из североамериканских казино, он сам кормил рыбок и отслеживал их состояние. Однако злоумышленники воспользовались подключением аквариума к интернету: взломали датчик для кормления и зашли через него в систему казино. Добытые данные передали группировке финских хакеров[281].

Такие атаки подрывают доверие людей и угрожают цифровой экономике в целом. В 2007 году в мире насчитывалось 1,2 млрд интернет-пользователей; к 2020-му их число возросло до 5 млрд — это более 63% населения Земли[282]. По предварительным оценкам, к 2025 году общее количество устройств, подключенных к интернету вещей, достигнет 21,5 млрд[283].

Столько, по прогнозу, будет активных узлов, устройств и шлюзов, где сосредоточены концевые датчики (потребительские гаджеты вроде телефонов и компьютеров в эту цифру не включены). При этом каждое подключенное устройство — «конечная точка» — несет в себе потенциальную уязвимость, чем и пользуются злоумышленники. Приводит это иногда к катастрофическим последствиям.

Логистическая компания Maersk в 2017 году потеряла из-за вредоносного вируса NotPetya более 300 млн долларов, а общие убытки пострадавших компаний по всему миру составили свыше 10 млрд долларов[284]. В том же году сетевой червь WannaCry атаковал Национальную службу здравоохранения Великобритании (NHS) — итоговый ущерб составил почти 100 млн фунтов стерлингов[285].

При недавней атаке хакеры внедрили вредоносную программу в Orion — программу для обеспечения безопасности IT-систем от компании SolarWind. Зараженное обновление скачали тысячи клиентов — пострадали сотни частных компаний и несколько федеральных агентств США[286].

При введении социального дистанцирования во время пандемии COVID-19 ожидаемо возросло количество кибератак по всему миру: массовый переход на удаленную работу перегрузил IT-отделы и службы технической поддержки, а миллионы неопытных пользователей принялись спешно осваивать цифровые инструменты[287]. Из-за разрыва логистических цепочек некоторые компании прибегли к услугам новых поставщиков, и их слабые системы защиты стали легкой мишенью для кибератак.

Дальнейший рост цифровой экономики зависит от способности компаний защитить свою деятельность и обезопасить цифровые данные клиентов. Безопасность не может быть бонусом для продуктов и услуг — только неотъемлемой и обязательной частью любого предложения. К счастью, уже сегодня появляются соответствующие ИИ-технологии.

Например, стартап CYFIRMA, возникший на базе банка Goldman Sachs, использует для обеспечения кибербезопасности прогностический анализ. Кумар Ритеш — глава компании и бывший сотрудник британской разведки. Для сбора информации о потенциальных атаках, обсуждаемых на форумах даркнета, CYFIRMA использует виртуальных агентов.

Данные о киберугрозах могут включать в себя черные списки IP-адресов, хеши и сигнатуры вредоносного ПО, ссылки на фишинговые страницы, перечни уязвимостей, индикаторы компрометации (IOC), например: IP-адреса, свидетельствующие о взломе, или домены управления (C2), используемые для организации атак[288]. По мнению Кумара Ритеша, киберразведка нередко действует слишком медленно. «Если разведка не умеет работать на опережение — это не разведка», — сказал он в интервью TechTarget[289].

При ежегодном росте рынка кибербезопасности на 10% Ритеш увидел возможность выступить с принципиально новым предложением[290]. Команда CYFIRMA разработала сотни виртуальных ИИ-агентов, способных тихо и незаметно выслеживать киберпреступников в глубинах даркнета, на хакерских форумах, в группах Р2Р и прочих тайных сообществах и контролировать подозрительные контакты.

Задача агента — искать любые упоминания имени заказчика, сферы, где он работает, или определенной геолокации. Выйдя на след, виртуальные агенты сохраняют нужные фрагменты данных и пересылают их облачной платформе на основе ИИ.

Специалисты в сфере кибербезопасности обучают алгоритмы, а также считывают возможные угрозы и принимают меры по их предотвращению. Вместо «инфоемких» подходов, лежащих в основе машинного обучения, CYFIRMA применяет более экономный высококонтекстный метод, сходный с действием человеческого сознания: разработчики используют относительно небольшие и узкоспециализированные массивы данных, а не полагаются на раздутые объемы.

Люди утрачивают доверие к механизмам киберзащиты по тысячам причин. К примеру, многие компании реагируют на атаку лишь после ее начала, но на этом этапе, как правило, принимать защитную стойку уже поздно. Компания CYFIRMA выбирает принципиально иной — превентивно-наступательный — метод и использует те же технологии обеспечения сохранности данных.

Доверие: претворение в жизнь

Человечность, справедливость, прозрачность, конфиденциальность, безопасность — вот пять элементов подхода, который необходимо практиковать компаниям в цифровую эпоху: «умные» технологии в равной мере способны и приносить выгоду, и причинять серьезный ущерб. Теперь уже недостаточно вносить доверительные нотки в корпоративную переписку или требовать, чтобы сотрудники не делали того, что может скомпрометировать доброе имя компании. Взрывное развитие ИИ-технологий сделало доверие необходимой и неотъемлемой частью производственного процесса.

Когда технологии заложены в операциях, продуктах и услугах вашей компании, доверие становится не только этической проблемой, но и техническим вызовом. Чтобы поддерживать доверительные отношения со всеми заинтересованными сторонами, можно для начала гарантировать, что радикально очеловеченные составляющие доверия присутствуют в каждом элементе IDEAS.

• Искусственный интеллект. Сотрудникам легче и приятнее работать с ИИ, который воспроизводит человеческий образ мышления и восприятия и при первом же знакомстве располагает к себе потребителей. Кроме того, доказуемо эффективные алгоритмы и объективные результаты взаимно подкрепляют успех, внушая доверие сотрудникам, клиентам, регуляторам и широкой общественности.

• Данные. Как и в случае с беспристрастными алгоритмами и объяснимыми результатами, ваши методы работы с данными заинтересованных сторон — еще одна возможность объединить доверие с технологией. Чем выше доверие к вашей способности сохранить конфиденциальность данных, тем охотнее вам будут предоставлять личную информацию, что лишь укрепит связь клиентов и партнеров с вашей организацией.

• Экспертное знание. Когда специалисты любого профиля и сотрудники любого ранга получают возможность напрямую закладывать знание и опыт в системы искусственного интеллекта, они не только начинают доверять цифровым инструментам, но и убеждаются, что компания ценит их уникальные навыки.

• Архитектура. Системная архитектура, разработанная с упором на гибкость и универсальную доступность, обеспечивает более демократичные отношения между сотрудниками. Для клиентов и партнеров по широкой бизнес-экосистеме принципиально важна кибербезопасность. Угрозы множатся и становятся все более изощренными, а защита персональных данных остается проблемой для многих организаций. Компании, которым удается ее обеспечить, получают неоспоримое преимущество в важнейшем аспекте доверия.

• Стратегия. Стратегии, которые позволяют задействовать искусственный интеллект для достижения принципиально новых результатов, — например, «Бета навсегда», МЖИ и «Сотрудничество», — могут многократно повысить собственную эффективность, сделав доверие неотъемлемой частью любого предложения.

Общая черта всех этих практик — взаимное поддержание доверия и технологий, человека и машины, ценностей и прибыли. Чем надежнее технология, тем с большим энтузиазмом она будет воспринята, создавая благоприятный круг внедрения и инноваций среди сотрудников и партнеров, покупок и лояльности среди клиентов, а также поддержки и доверия среди инвесторов.

В цифровую эпоху нельзя игнорировать категорию доверия или воспринимать его как нечто приятное, но необязательное. Новые технологии ставят вопрос о доверии беспрецедентно остро, а развитие бизнеса на платформе помещает технику в самое сердце предпринимательской деятельности.

Чтобы доверие стало заметным, нужны осязаемые результаты. Для вас оно может быть заявленной ценностью, однако для заинтересованных сторон это прежде всего глубинные человеческие инстинкты. Именно опыт (а вовсе не голословные декларации) и будет определять степень доверия к вам.

В главе 8 мы несколько изменим угол зрения и рассмотрим широчайший спектр опыта, который «умные» технологии открывают для человека как индивида, потребителя и профессионала.

Наиболее успешные организации переосмысливают цифровой опыт, повышают степень личной вовлеченности при помощи новых моделей, превращают пассивных наблюдателей в активных участников и заменяют односторонний опыт подлинным сотрудничеством.

Однако никто не желает, чтобы его действия полностью контролировались извне. Люди просят организации стать их партнерами: помочь создать осмысленный опыт и достигнуть цели, дать возможность скорректировать опыт, если что-то пойдет не так.

Как мы увидим, речь идет о новой модели, которая уже не сводится к привычной персонализации, а предполагает разделение власти и контроля в отношениях, тем самым открывая почти безграничный простор для состязания с конкурентами.

Глава 8. Опыт

Плюсы радикально очеловеченного дизайна

Агентство NASA представило в 2015 году космическую кофейную чашку. Она сконструирована так, что даже в условиях невесомости астронавты могут наслаждаться настоящим кофе, а не просто потягивать жидкость через трубочку из герметичного пакета. Чашка изготовлена из прозрачного пластика и представляет собой скорее бутылочку сложной формы с носиком-горлышком.

Благодаря особой геометрии сосуда и поверхностному натяжению кофе поднимается в чашке прямо к узенькому горлышку. Летучие молекулы кофейного пара при этом прорываются в воздух, и астронавт улавливает волшебный запах[291].

Разница между наглухо запаянным пакетом-паучем и чашкой, испускающей кофейный аромат, — это разница между инженерным решением с упором на прагматизм и радикально очеловеченным дизайном.

В стремлении к рациональности нет ничего плохого. На протяжении столетий оно было главной движущей силой прогресса. Однако человек при этом нередко оставался за кадром, а полученный им опыт был обезличенным или, что еще хуже, бездушным. Как мы уже отмечали, жесткие системы прошлого вынуждали человека приспосабливаться к технологиям. Современные живые системы, непредставимые без искусственного интеллекта, сами приспосабливаются к человеку.

Радикально очеловеченный дизайн позволяет нам «прекратить бег и вдохнуть аромат свежего кофе» (буквально, если вспомнить о разработках NASA): получить богатый, многоцветный опыт. Как и в кадровой политике, и в вопросах доверия, смена представлений об интеллекте, данных, экспертном знании и архитектуре — и сочетании этих элементов в бизнес-стратегии — открывает принципиально новые возможности для потребителей и работников.

Как показало недавнее исследование консалтинговой фирмы Accenture, руководство многих компаний отдает себе отчет в смене перспективы. В опросе приняли участие более 1550 руководителей высшего звена из 22 различных отраслей 21 страны мира, 25% респондентов занимали должность генерального директора.

Исследователи намеревались изучить отношение бизнес-лидеров к потребительскому опыту и выяснить, каким образом возможности компании влияют на опыт и показатели. О том, что в ближайшее время их компания кардинально изменит способы контакта и взаимодействия с потребителем, заявили 77% руководителей[292].

Первые шаги

Предлагая радикально очеловеченный опыт на основе «умных» технологий, компании отказываются от традиционных представлений о потребительском опыте в пользу более широкой концепции IDEAS, которая охватывает сотрудников и обеспечивает радикальное отличие от конкурентов. Разница заметна в показателях. Исследователи обнаружили: у компаний, которые выбрали более широкий подход к вопросам опыта, средний ежегодный прирост прибыли как минимум в шесть раз выше, чем у конкурентов[293].

Для успешного начала пути в вашей организации должны произойти три важнейших сдвига: платформы, подхода и фокуса.

Смена платформы означает полный переход на облачные решения. Мало просто перенести в облако часть ваших IT-процессов — вычислительная мощность и гибкость облачных технологий позволяют оперативно предлагать, масштабировать и повышать качество полноценного опыта в любой сфере, от компьютерных игр до автономного управления автомобилем и работы с клиентами.

Облачно-периферийные архитектуры обеспечивают критически важную способность увеличивать вычислительные мощности периферийных устройств — смартфонов, «умных» колонок, беспилотных автомобилей, — расширяя их функционал.

Как показали наши исследования, 58% лидеров современного рынка, по собственному утверждению, готовы оперативно разрабатывать и поставлять новые цифровые решения (похвастать тем же самым могут лишь 25% рядовых компаний). Такие достижения были бы невозможны без правильно выбранных платформ[294].

Смена подхода требует от команды принципиально иного восприятия технологий. Они не просто подспорье, повышающее эффективность операций и отлаживающее каналы взаимодействия. Технологии — движущая сила инноваций.

Инструменты облачного гипермасштабирования включают в себя программы, позволяющие даже сотрудникам без профильного технического образования конструировать принципиально новый потребительский опыт и менять производственные процессы. При этом расширяется их собственный опыт инициативы и ответственности.

Как продемонстрировали наши исследования, самые успешные компании направляют большую часть IT-бюджета на инновации и увеличивают вложения в инновационный процесс быстрее конкурентов. Точно так же поступили малозаметные компании, неожиданно прорвавшиеся в лидеры на фоне пандемии.

Смена фокуса предполагает отказ от традиционных бизнес-приоритетов в пользу первоклассного опыта для потребителей и сотрудников, а также новых корпоративных ценностей.

Команды, способные предложить исключительный опыт, стремятся не просто обеспечить стабильное развитие отношений с клиентом — от первого проблеска интереса до регулярных покупок и лояльности. Им нужен привлекательный и осмысленный опыт как внутри организации, так и за ее пределами.

Сменить платформу и подход необходимо для качественного обновления опыта, но именно смена фокуса — мысленный переход от потребительского опыта к более широкой инклюзивной концепции, охватывающей клиентов и сотрудников, — в первую очередь движет компаниями, которые становятся лидерами гонки.

Радикально очеловеченный опыт в цифровую эпоху: четыре основных типа

Радикально очеловеченные модели опыта на основе IDEAS-технологий бывают столь же различными, как и сферы, в которых они встречаются. Первоклассный опыт определяется не тем, что вы предлагаете, а тем, насколько успешно вы помогаете человеку достичь желаемого результата. Четыре основных типа опыта открывают почти безграничный простор для вариаций.

• Опыт расширения возможностей помогает испытать ощущения или совершить действия, которые без него были бы недоступны.

• Полезный опыт способствует личностному росту, вызывает и нередко дарит плодотворное взаимодействие.

• Вознаграждающий опыт бывает естественным и непринужденным. Он вызывает чувство гармонии, отвечает всем требованиям, запросам или вкусам.

• Ответственный опыт позволяет ощутить себя частью деятельного сообщества.

Эти виды опыта по отдельности или в сочетании апеллируют к глубинным человеческим желаниям и устремлениям: потребности в контроле, развитии, непринужденном общении, связи с чем-то большим, чем мы сами. В одном и том же опыте вполне могут объединиться элементы разных типов.

Опыт удовольствия (например, беседа с чат-ботом, знающим, что и когда говорить) может быть одновременно и опытом расширения возможностей (если помогает совершить прежде недоступное действие), и опытом ответственности (если апеллирует к общим ценностям, например уважению к частной жизни).

Опыт расширения возможностей

Небольшое усовершенствование дорожного бордюра (выемка, позволяющая встроить пандус) — прекрасный пример расширения возможностей, которое обеспечивает радикальный разворот к человеку. Согласно Закону об американцах с ограниченными возможностями (ADA), пандус входит в число обязательных элементов городской среды. Без него инвалидам-колясочникам трудно съехать с тротуара на мостовую на пешеходном переходе.

Как часто бывает при радикальном развороте к человеку в сфере дизайна, удобство пандусов вскоре оценили и родители с детскими колясками, и путешественники с чемоданами на колесах. Когда стремление улучшить человеческую жизнь подкрепляется новыми технологическими IDEAS-возможностями, результаты оказываются поистине вдохновляющими и — как в случае с уличными пандусами — нередко улучшают жизнь даже тех, для кого изначально не предназначались.

Долгое и безопасное вождение

В демографическом отношении Япония — одна из самых «старых» стран мира: доля японцев старше 65 лет составляет 30%. До пандемии новой коронавирусной инфекции в стране отмечалось резкое увеличение числа ДТП с пожилыми водителями, поэтому многие люди в возрасте отказались от водительских прав: в одном лишь 2019 году так поступили сотни тысяч японцев. Но с началом пандемии общественный транспорт перестал быть безопасным, и многие бывшие водители вдруг оказались совершенно отрезаны от мира.

Производители автомобилей сейчас ищут решения, которые позволят машинам заботиться о безопасности водителей, — это даст возможность пожилым людям дольше сохранять мобильность. Например, Toyota предлагает новый пакет функций Safety Sense, минимизирующий риск лобовых столкновений и помогающий водителям удержаться в своем ряду.

В Safety Sense камеры высокого разрешения на бамперах и ветровых стеклах улавливают приближение других автомобилей, пешеходов и велосипедистов. Искусственный интеллект распознает изображения и в случае опасности подает водителю аудио- и видеосигналы. При отсутствии реакции человека тормозная система включается автоматически.

«Безопасное вождение — залог активного участия пожилых людей в общественной жизни, их активного долголетия, — говорят представители компании Toyota. — Разумеется, наша конечная цель — до нуля сократить количество жертв ДТП»[295].

Интернет для всех

Стриминговый сервис Apple TV+ выпустил в 2019 году сериал «Видеть». Действие происходит в будущем, когда среди людей почти не осталось зрячих. Трейлер к фильму содержит голосовое описание видеоряда, звучащее с первых кадров на фоне драматичной музыки[296].

Функция звукового дублирования изображения поддерживается большинством устройств Apple, и это позволяет слепым и слабовидящим пользователям максимально полно воспринять видеоконтент — фильмы, телепередачи, рекламные ролики и т. п.

Для слабовидящих даже простой поиск в интернете нередко бывает сложной задачей. Что уж говорить о просмотре фильмов и прочих развлечениях! Однако сегодня есть средства, — например, звуковые описания видеоряда, — которые значительно облегчают работу с интернет-контентом.

Благодаря гражданским активистам многие компании начали заботиться о равенстве доступа в Сеть. В принятом в 1990 году Законе об американцах с ограниченными возможностями цифровая среда прямо не упоминалась. Но недавние судебные иски заставили компании обеспечить поддержку слепым пользователям, нуждающимся в голосовом сопровождении, а также людям с заболеваниями опорно-двигательного аппарата, работающим с упрощенной клавиатурой.

Расширение доступа к интернету предполагает, что голосовые помощники смогут создавать аудиоверсию любого контента. Это позволит пользователям с особыми потребностями знакомиться, например, с меню доставки или изучать сайты ретейлеров и делать покупки онлайн.

Миссия стартапа Evinced — помогать компаниям обновлять сайты для облегчения доступа к ним именно таких людей[297]. Раньше этот процесс осуществлялся индивидуально — обычно при помощи консультантов, вооруженных разнородными инструментами. Но при таком подходе масштабирование невозможно. Кроме того, многие автоматизированные инструменты проверки доступа оставляют желать лучшего: они нередко выставляют в графе «доступность» высокий балл, а серьезные проблемы при этом никуда не уходят[298].

Компания Evinced разработала систему автоматического тестирования, в которой искусственный интеллект и компьютерное зрение используются не только для оценки кода веб-страницы, но и для проверки того, как она в действительности воспринимается.

Слабовидящий пользователь может и не заметить, что в разделе есть выпадающее меню. Инструменты от Evinced создают смысловую структурную модель страницы, частично основанную на ее визуальном дизайне, а не просто полагаются на JavaScript при оценке синтаксиса и кода и отображение функционала в браузере[299].

При поддержке венчурного фонда Microsoft М12 и Capital One Ventures компания Evinced получила возможность лицензировать свои продукты для разработки новых платформ или оценивать уже существующие на соответствие нормативным актам.

Компании, исправляющие недостатки веб-архитектур, изначально не рассчитанных на универсальную доступность, не просто дарят пользователям опыт расширения возможностей, а приносят немалую прибыль. По данным аналитического агентства Forrester, на долю потребителей с особыми потребностями во всем мире совокупно приходится $1 трлн располагаемого дохода ежегодно[300]. Друзья и родные таких людей часто тоже предпочитают бренды, которые заботятся о всеобщей доступности (это показало множество опросов), и с их учетом цифра возрастает до 8 трлн.

Инициатива в руках сотрудников

Опыт персонала ничуть не менее важен, чем опыт потребителя. Это прекрасно знают в компании McDonald’s, поэтому в гиганте фастфуд-индустрии стараются предоставить сотрудникам на их рабочем месте как можно больше свободы.

Компания открывает цифровые киоски заказа в точках обслуживания водителей по всей Америке: предлагает персонализированные меню и рекомендации, основанные на погоде, времени суток, модных трендах и истории покупок. Однако за сотрудниками оставлено право оптимизировать работу цифровых инструментов.

Сотрудники имеют возможность учесть местные условия и изменить меню, составленное компанией на основе централизованных данных: задействовать данные о ситуации на дорогах и собственные наблюдения. Рекомендации допускается подстраивать таким образом, чтобы заказы стали проще, а процесс сборки ускорился, — так в часы пик разгружаются точки питания.

На первый взгляд мы имеем дело с обычной персонализацией. Но есть принципиально важный нюанс: McDonald’s делает человека — в данном случае сотрудника — активным и необходимым участником процесса. Такая стратегия очень ценна, особенно если учесть, что внедрение ИИ-технологий во многих случаях вызывает боязнь массовых увольнений.

Руководство сети McDonald’s многократно заявляло, что появление цифровых киосков не приведет к сокращению рабочих мест, а высвободившийся персонал будет перенаправлен в сферу личного обслуживания клиентов. В ресторанах быстрого питания могут появиться консультанты и даже официанты.

Действия компании McDonald’s свидетельствуют о значительном изменении представления о нормальной практике. На протяжении всей цифровой эпохи компании, совершенствуя потребительский опыт, предлагали инструменты персонификации в качестве надстройки для продуктов и услуг. Но такой подход загонял их в узкие рамки: человека непреднамеренно лишали возможности управления ради усиления регулирования. Лидеры мирового рынка — например, McDonald’s — понимают: конкуренция в сфере опыта затрагивает сотрудников в неменьшей степени, чем клиентов.

Компания Munters, мировой лидер в области энергоэффективных решений для улучшения качества воздуха, тоже изменила подход к опыту сотрудников[301]. Во время пандемии выезжать к клиентам для установки оборудования оказалось затруднительно, поэтому сотрудникам предоставили доступ к технологиям дополненной реальности — например, очкам Vuzix Smart Glasses, — и это позволило удаленно обслуживать потребителей с помощью видеотрансляций, графики, жестов, материальных объектов и т. д.

Очки подключали к системе планирования ресурсов предприятия (ERP) и управления активами благодаря партнерским инструментам IFS Cloud на платформе Microsoft Azure. Сегодня этой находкой пользуются более 200 инженеров компании Munters в разных странах мира.

В качестве примера можно привести и опыт Канадской ипотечной и жилищной корпорации (CMHC)[302]. Полагая, что наличие собственного жилья придает уверенности в завтрашнем дне (и тем самым подталкивает принимать активное участие в жизни общества), корпорация запланировала к 2030 году обеспечить всех граждан Канады доступным жильем, удовлетворяющим их основные потребности.

Однако устаревшие системы — включая около 1000 программных приложений — мешали адаптироваться к цифровой эпохе и ограничивали возможности сотрудников. Операционная и технологическая трансформация структуры (проведенная с помощью нашей компании) показала: смена платформы и подхода не только обогащает потребительский опыт, но и значительно улучшает опыт персонала.

Так, отказ от изолированных хранилищ данных (в том числе раздельных для коммерческих и некоммерческих операций) позволил большему количеству сотрудников отслеживать историю взаимодействия с клиентом. В результате теперь легко определиться: не предложить ли клиенту другой продукт или пакет услуг вместо того, за которым он обратился в агентство?

Новые процессы заменили рутинную работу, например оценку рисков при страховании ипотечного кредита. Повысились мобильность и готовность персонала к сотрудничеству. Кроме того, у сотрудников расширилось пространство для самостоятельных решений, творческого поиска и инноваций. Новый набор инструментов на базе облачной платформы обеспечивает, кроме того, приток свежих данных о клиентах и состоянии рынка недвижимости.

Многоплановые инициативы агентства позволили запустить 13 новых жилищных проектов в рамках первой в истории Канады национальной программы обеспечения доступным жильем. Эта попытка поддержать средний класс и вдвое сократить количество бездомных дает сотрудникам агентства не просто опыт возможности, а вознаграждающий опыт, что еще раз подчеркивает: благодаря современным технологиям разные типы плодотворного опыта могут сочетаться.

Полезный опыт

Чтобы написать и выпустить песню, необязательно учиться в консерватории. Искусственный интеллект MuseNet от компании OpenAI сочиняет музыку в соавторстве с человеком. Происходит это так: программа получает стартовый образец, вы выбираете стиль и указываете предпочтительные инструменты.

Затем «композитор» MuseNet применяет все, что почерпнул из тысяч музыкальных файлов, и демонстрирует варианты для дальнейшего развития мелодии, а вы оцениваете предложения. Процесс длится, пока новая музыкальная композиция не будет готова.

Сотрудничество с искусственным интеллектом (и косвенным образом с музыкантами, на чьих произведениях он обучался) может стать опытом вознаграждения для молодых композиторов: вывести новичков за рамки их прежних возможностей и породить готовый продукт, который иначе просто не появился бы. Этот приятный и плодотворный опыт способствует личностному росту.

Гибридные миры

В марте 2020 года продажи популярной консоли Switch от Nintendo по сравнению с предыдущим годом увеличились почти вдвое[303]. Феноменальный рост был отчасти вызван выходом невероятно успешной и расслабляющей игры «Animal Crossing: Новые горизонты». Этот симулятор путешествий стал для многих бальзамом на душу в ситуации, когда реальный мир внезапно сделался опасным.

В разгар пандемии Animal Crossing позволила обрести тихое, спокойное место, где все подконтрольно пользователю. Точно так же в том же году на 172% выросли продажи домашних тренажеров компании Peloton, а на занятия фитнесом в режиме онлайн записалось более миллиона человек[304].

Вымышленные цифровые миры, как в игре Animal Crossing, и пространства гибридной реальности, как в домашнем спортзале с уроками профессионального инструктора, обеспечивают потребителю опыт вознаграждения. Компания Peloton, к примеру, осознала необходимость встроить социальный компонент в свои виртуально-реальные занятия: вы можете наблюдать за другими пользователями во время онлайн-сеансов и даже соревноваться с друзьями[305].

Другая стриминговая платформа для домашних тренировок, Obé Fitness, также пережила бум подписок в последние два года: пользователи «собирались поболтать» после занятий, а в некоторых случаях даже оставались на онлайн-коктейли[306].

Все три названные компании, предлагая клиентам масштабируемые синхронно-виртуальные или гибридные виды опыта, используют новые виды архитектуры. В командах Peloton и Obé Fitness есть специалисты, работающие в режиме реального времени и не просто тренирующие клиентов, а создающие атмосферу сообщества.

В начале 2021 года руководство Peloton приобрело три компании с наработками в сфере искусственного интеллекта, тем самым получив возможность улучшить и дополнить потребительский опыт с помощью «умной» спортивной одежды, голосовых помощников, интерактивных ковриков для занятий спортом[307].

Компания Epic Games, создатель популярной игры-шутера Fortnite, также входит в число бизнес-лидеров, предлагающих клиентам жизнеподобный онлайн-опыт за счет новейшей цифровой архитектуры. Игровой движок Unreal Engine, разработанный специалистами компании, может одновременно поддерживать более 8 миллионов уникальных пользователей.

Кроме того, конвейеры данных передают в облачные хранилища гигабайты информации, которая затем обрабатывается и осмысливается аналитическими инструментами (Amazon Kinesis, Apache Spark, Tableau) со скоростью 40 Гб в минуту. После этого информация поступает в крупные (емкостью в десятки терабайтов) базы данных компании Epic Games, и разработчики извлекают из них ценнейшие сведения о потребительском поведении, вовлеченности, степени удовлетворения.

Движок Unreal Engine — мощный инструмент, полезный не только в игровой индустрии: он стал ключевым фактором корпоративной стратегии. Компания HOK, разработчик компьютерных архитектур, использует Unreal Engine для демонстрации клиентам интерактивных решений, создавая динамичную и реалистичную среду с эффектом погруженности.

Финская авиакомпания Finnair с помощью того же движка создала цифровой двойник аэропорта Хельсинки. Компания использует виртуальную копию для учебных симуляций, — например, отрабатывая действия сотрудников аэропорта в чрезвычайной ситуации или знакомя экипажи с расположением приборов в кабине лайнера[308].

Технологии гибридной реальности проникают и в сферу розничной торговли. Бренд мужской одежды Men’s Wearhouse представляет «магазины нового поколения» в американских штатах Техас и Джорджия. Покупателям предлагаются виртуальные примерочные кабины: система на основе искусственного интеллекта делает две фотографии, определяет нужный размер, а затем дает возможность визуализировать ткань и различные фасоны.

Кроме того, в магазинах установлены интерактивные экраны, с помощью которых покупатели могут выбрать стиль, покрой и цвет из наличного ассортимента и онлайн-каталога и добавить новые предметы одежды в «виртуальную примерочную», а продавец-консультант принесет все отобранное.

«Мы знаем, что рынок мужской одежды стремительно меняется под воздействием клиентов, которые привыкли к цифровым технологиям, хотят всегда быть на связи и принимать решения, ожидают быстрого, беспроблемного обслуживания на виртуальных и реальных площадках, а иногда всего одновременно», — говорит директор компании по работе с клиентами Керри Аск[309].

Совершенно не понимая в программировании, сегодня можно создать собственный, подстроенный под себя мир дополненной реальности. Платформы разработки с нулевым кодом — графические интерфейсы, с помощью которых любой пользователь (даже без технического образования) сумеет создавать уникальные приложения, — резко повышают производительность труда. Благодаря им ваши сотрудники смогут генерировать большие объемы контента, необходимого для персонализации потребительского опыта.

Те же платформы помогут самим клиентам разрабатывать и кастомизировать приложения, используя собственный опыт. Сервис Amazon Sumerian позволяет создавать приложения виртуальной, дополненной и трехмерной реальности без опыта работы с языками программирования или 3D-графикой. Любой пользователь сервиса Sumerian сумеет создать виртуальную среду с эффектом погруженности, заполнить ее 3D-объектами и анимированными персонажами и предложить уникальный опыт, например занятие в классе или экскурсию по зданию[310].

Благодаря таким инструментам и сотрудники, и клиенты организации задействуют экспертное знание (буква E в IDEAS) и получают персональный полезный опыт.

Вознаграждающий опыт

С древнейших времен человек стремится сделать свои инструменты максимально удобными и эффективными. Почти три тысячелетия назад Гомер описал в поэме «Одиссея» корабли, управляемые своего рода централизованной системой с доступом к огромному архиву «виртуальных» карт и навигационных маршрутов всего древнего мира. Корабли были непотопляемыми и столь мощными, что могли выдержать любой шторм. Независимые, но чувствующие людей на борту, по словам царя Алкиноя, «сами они понимают своих корабельщиков мысли»[311], [312].

Кажется, древнегреческий поэт предвидел будущее. Сегодня у нас есть автомобили с системой GPS-навигации и функциями беспилотного вождения, делающие безопасными все более дальние поездки. Чем не чудо-корабли? Однако развитие беспилотных технологий ставит перед разработчиками новые проблемы: скажем, как бороться с укачиванием? Беспилотное вождение позволяет, например, читать за рулем; однако давно известно, что человек, который не смотрит на дорогу, чаще испытывает тошноту.

Инженеры концерна Volvo экспериментируют с аудиосигналом, раздающимся за секунду до того, как машина повернет или прибавит скорость. Он не назойлив (в отличие от голосовой подсказки) и напоминает звук автомобильного мотора. Сигнал, кроме водителя, адресован и пассажирам: он должен ненавязчиво подготовить их к смене ритма движения, чтобы они успели изменить позу. Испытания показали: при использовании таких сигналов пассажиров мутило меньше[313].

Беспилотные автомобили нуждаются в серьезной доработке, и укачивание может показаться наименьшей из проблем. Однако специалисты компании Volvo понимают: новые технологии нередко встречают в штыки, и мелочи, из которых складывается ощущение комфорта, могут заметно ускорить процесс принятия. В будущее войдут те разработки, которые создавались с заботой об удобстве пользователя.

Он просто знает

Вы не задумывались, почему сервис для создания и просмотра коротких видео TikTok почти мгновенно стал так популярен? Немалую роль сыграла его система рекомендаций.

Владелец сервиса, пекинская компания ByteDance, разработала алгоритмы, которые встроены почти в любое ее приложение. Рекомендации были основаны на данных о деятельности 10 миллионов пользователей Toutiao — информационного приложения, распространившегося в КНР на несколько лет раньше китайского сервиса Douyin, международной версией которого и стал TikTok.

Работа алгоритмов TikTok не замедляется ни на миг, система рекомендаций постоянно обновляется. На платформе размещаются видеоролики длиной от 15 до 60 секунд, что позволяет пользователю просматривать от 60 до 240 видео в час. Сравним эти показатели с контентом YouTube, где средняя длина видеоролика — от 5 до 8 минут: за час пользователь просмотрит всего около 10 роликов.

Это означает, что система рекомендаций TikTok получает данные намного быстрее и в больших количествах и, соответственно, может предлагать пользователю более интересный контент и вновь совершенствовать алгоритмы.

Видеоролики с характерным «водяным знаком» рассчитаны на легкий репост и возвращают пользователя на платформу, когда они уже выложены в других социальных сетях, например в Twitter[314].

Алгоритм рекомендаций, который «сам знает, что мне нужно», — один из многих способов использования технологий, основанных на IDEAS: пример того, как с помощью новейших смарт-технологий предложить вознаграждающий опыт.

Другой пример — чат-боты, способные поддержать осмысленную беседу. Исследования показали, что чересчур «умные» боты вызывают у пользователей неприязнь, а слишком примитивные никому не интересны[315]. Иными словами, ботов оценивают по тем же параметрам теплоты и компетентности, что применяют к людям и организациям (как мы отмечали в главе 7).

Разработчикам нужно всякий раз нащупывать золотую середину, подбирая оптимальные настройки для чат-бота. Результаты опросов свидетельствуют: для обучения ботов следует приглашать людей самых разных профессий, — например, писателей и актеров, которые разбираются в тонких оттенках смысла и нюансах интонации, в том, как стиль общения отображает характер говорящего.

Когда-нибудь сами пользователи смогут регулировать манеру речи бота, выбирая настройку в меню перед началом разговора.

Музыка не для папы

Композитор Фил Шеппард, автор саундтреков к шести десяткам фильмов, в тандеме с одним из создателей Siri — персонального помощника на устройствах Apple — занялся разработкой «умной» программы, которая, как некоторые виды ИИ, не только распознает эмоции, но и усиливает их при помощи музыки.

В лондонской студии Abbey Road Шеппард работает со звездами первой величины, сочиняя и записывая детали «музыкального конструктора». Это вовсе не звуки, синтезированные компьютером, а фразы и вариации, которые исполняют настоящие музыканты на настоящих инструментах.

Эти фрагменты обрабатывает ИИ-платформа, а затем на их основе генерирует персональный саундтрек, который подстраивается под окружение и настроение слушателя. При каждом включении он звучит по-разному.

Том Грубер, в прошлом один из директоров компании Apple, говорит: «Пока трудно судить, что из этого получится, но мы ищем возможность сделать так, чтобы музыка реагировала на запросы человека. Мы лишь начинаем учиться на собранных данных о человеческой реакции. Можно сказать, зарождается новая технология — биологический фидбэк»[316].

Музыкальная ИИ-система получила название LifeScore. Программное обеспечение и банк музыкальных деталей размещены на облачной платформе, что позволяет запускать сервис на любом стационарном компьютере, мобильном или звуковоспроизводящем устройстве. В дальнейшем предполагается продажа лицензий на LifeScore компаниям из тех сфер, где адаптивная музыка, безусловно, украсит любое предложение: разработка видеоигр и ЗОЖ-приложений, автомобилестроение, стриминг.

В видеоиграх нередко звучат музыкальные темы, утомляющие однообразием. А LifeScore может тысячи часов кряду проигрывать музыку с подходящей эмоциональной окраской, ни разу не повторившись.

Композиции LifeScore не похожи на продукцию почтенного сервиса Muzak (теперь он именуется Mood Media) — простейшие приторно-сладкие мелодии, которые играют в лифтах, магазинах и прочих общественных местах. Muzak убаюкивает слушателя типовыми полуфабрикатами — LifeScore вовлекает слушателя в творческий процесс, позволяя самостоятельно создавать музыкальную композицию, делясь данными об окружающей обстановке и эмоциональном настрое.

Недавно программа LifeScore была представлена широкой публике в интерактивном сериале Artificial («Искусственный») на стриминговой платформе Twitch, принадлежащей одной из дочерних компаний Amazon. Научно-фантастический сериал, удостоенный премии Emmy, повествует о приключениях робота, желающего стать человеком.

Зрителю обеспечены прямое взаимодействие с персонажами и влияние на ход сюжета, для чего требуется активно участвовать в опросах, причем иногда в режиме реального времени. В отдельных эпизодах зритель может даже создавать новых персонажей.

В третьем сезоне, стартовавшем в мае 2020 года, публика получила возможность с помощью программы LifeScore коллективно настраивать темп и эмоциональную окраску музыки. Однако зрителям не нужно специально задумываться о музыкальном сопровождении — они просто пишут в чате, как и всегда при просмотре эпизодов.

Искусственный интеллект программы LifeScore находит слова, которые отражают эмоциональное состояние, и подгоняет аранжировку музыки под общее настроение. По мере развития сюжета эмоциональный фон меняется, а музыка подстраивается.

При создании персональных саундтреков LifeScore считывает информацию об окружающей обстановке и приводит пользователя в желаемое состояние: бодрости, покоя, созерцательности. Кроме того, программа может обеспечить музыкальное сопровождение в любом реальном или цифровом пространстве, для любого продукта, который имеет измеримые физические свойства: цвет, запах, вкус, текстуру.

В долгих поездках, когда дорожные знаки проносятся мимо однообразной чередой, LifeScore способна создать насыщенный, вариативный звуковой фон, который не даст водителю заснуть.

Образование для всех

Один из самых популярных онлайн-курсов Стэнфордского университета называется Code in Place («Верный код»). В прошлом учебном году на него записались более 12 000 студентов из разных стран мира. В качестве эксперимента преподаватели задействовали хорошо обученный ИИ-алгоритм для оценки студенческих работ. Опыт оказался вполне положительным.

«Мы опробовали метод, и результат превзошел наши ожидания», — сказала Челси Финн, профессор Стэнфордского университета и специалист в области искусственного интеллекта, в интервью газете New York Times[317].

Успех системы во многом объясняется наличием огромного массива учебных данных. За десять лет курс прослушали тысячи студентов, которые сдавали промежуточный тест из многочисленных и разнообразных задач на программирование. Цифровые архивы тестирования, включающие в себя работы студентов, а также критические замечания педагогов, были использованы при обучении искусственного интеллекта.

В ходе недавнего семестра к ним добавились новые задачи и комментарии. Весной 2021 года система генерировала 16 000 критических отзывов. Студенты согласились с замечаниями в 97,9% случаев, что несколько выше, чем процент согласия с отзывами живых проверяющих (96,7%).

Этот онлайн-курс — наглядный пример того, как ИИ-технологии, подкрепленные крупным массивом данных, обеспечивают новый опыт и студентам, и преподавателям. Учащиеся получают более подробные отзывы и замечания, чем обычно бывает в больших группах, а преподаватели не обременены необходимостью проверять горы контрольных работ.

Автоматическая проверка тестов едва ли сможет полностью заменить человеческую оценку. Однако в будущем, при наличии достаточного объема структурированных данных, «умные» системы, возможно, научатся выдавать ценные рабочие замечания большому количеству студентов, снимая лишнюю нагрузку с преподавателей[318].

Если дистанционные курсы Стэнфордского университета открывают новые технические горизонты, автоматизируя обратную связь, то платформа онлайн-обучения Coursera использует «умные» инструменты и массивы данных для расширения образовательных возможностей.

Структура, поместившая человека за пульт управления, позволяет задействовать всю мощь экспертного знания. С помощью данных и алгоритмов разрабатываются индивидуальные учебные программы. Кроме того, Coursera совершенствует технологии автоматических субтитров и перевода, что открывает доступ к учебным материалам подписчикам из разных стран мира[319].

В разгар пандемии учебный процесс на всей планете перешел в дистанционный режим. Внезапный сдвиг обеспечил преподавателям, образовательным учреждениям и технологическим компаниям возможность подумать о том, какие человеческие свойства и умения им хотелось бы положить в основу обновленных платформ.

Те, кто сумел распознать потенциал собственных данных, экспертного знания и многофункциональных инструментов, стремительно вырвались в лидеры гонки и теперь ведут нас в мир, где гибридные модели образования будут встречаться все чаще.

Ответственный опыт

Ученым из лабораторий компании Impossible Burger удалось сделать то, что еще пять лет назад считалось невозможным: создать вегетарианский бургер, по вкусу неотличимый от мясного. Ключевым ингредиентом стал гемсодержащий белок из корней сои. Ученые вводят его ДНК в генетически модифицированные дрожжи. Иными словами, бургер производится путем брожения.

Но чтобы получить мясную текстуру и вкус, ученые обратились к искусственному интеллекту и заставили его перебрать бесчисленные комбинации ингредиентов[320]. По словам одного из научных сотрудников компании, подбирать нужный вкус при помощи ИИ-технологий — «все равно что играть на пианино с 5000 клавиш»[321].

Одним из главных результатов появления вкусного и доступного «растительного мяса» должно стать сокращение выбросов углекислого газа. Исследование, проведенное в 2019 году, показало: углеродный след соевого бургера на 89% меньше, чем мясного. Кроме того, для его производства нужно на 87% меньше воды и на 96% меньше почвы, а загрязнение водных ресурсов по сравнению с производством мяса сокращается на 92%[322].

Экологически чистое решение, найденное компанией Impossible Burger, показывает, чего можно достичь с помощью совместного использования искусственного интеллекта, данных, экспертного знания и грамотной технологической стратегии, если еще и стоит масштабная и высокая цель вроде защиты наших общих, взаимосвязанных экосистем.

Ответственный опыт характеризуется долгосрочными выгодами. Они способны подтолкнуть целые отрасли к шагам, полезным не только для корпоративного бюджета, но и для жизни крупного сообщества, — именно такого опыта многие потребители сегодня ожидают от брендов.

По данным опросов, в среднем 8 из 10 человек подтверждают: забота о коллективном благе не менее важна для них, чем традиционный потребительский опыт[323].

Побуждение к созданию лучшего мира

Уже много лет в надежде воздействовать на потребительское поведение компании экспериментируют с дизайном веб-страниц. В ходе так называемого А/В-тестирования сравниваются реакции на визуальные элементы — например, шрифты — и определяется их влияние на вовлеченность, степень потребительского удовлетворения и другие показатели.

В последнее время некоторые бренды стараются таким же образом закреплять социально ответственные модели поведения. Приложение Google Maps использует доступный массив геоданных (тип трассы, рельеф местности, загруженность дорог), помогая пользователям выбирать наиболее экологичные маршруты. А жителям Нью-Йорка и Лондона теперь предлагают в первую очередь обратить внимание на маршруты общественного транспорта и велодорожки.

«Это приносит пользу планете, а заодно помогает водителям сэкономить. Ведь если маршрут требует большого расхода топлива, то и счет за бензин будет выше», — говорит Рассел Диккер, директор транспортной программы Google Maps[324].

Компания Twitter протестировала экспериментальную опцию «Подсказка гуманности». Ее цель — поддержать на платформе «коммуникативную гигиену».

В ходе тестирования 10% англоязычных пользователей устройств на Android видели совпадающие интересы и общих подписчиков с теми, кому отвечали в комментариях. В основе эксперимента лежит известный факт: человек склонен более уважительно общаться с теми, в ком подмечает сходство с собой[325].

В борьбе за конфиденциальность и прозрачность данных исследователи из Университета Карнеги — Меллона разрабатывают этикетки, сходные с ценниками на продуктах. Только размещать их будут на «умных» холодильниках и прочих устройствах, подключенных к интернету вещей: они объяснят потребителю, кто и как станет использовать его данные.

Этикетки бесплатно предоставят изготовителям бытовой техники, контролирующим организациям и т. д.; разместят на упаковке товаров и на сайтах продаж. Если идея приживется, то потребитель получит гораздо более четкое представление о том, как при его выборе создаются данные и куда они стекаются. Таким образом, можно будет принимать информированные решения относительно дальнейших покупок[326].

Но даже при наличии, казалось бы, полной информации о товаре он иногда просто вам не подходит. Крупные онлайн-ретейлеры — Amazon, Walmart и многие другие — знают, как тяжело обрабатывать возвраты, поэтому они стараются сделать процесс удобнее для покупателя и экономичнее для себя.

И Amazon, и Walmart при оценке необходимости возврата товара уже тестировали систему, использующую искусственный интеллект. Очень крупные и очень мелкие изделия иногда дешевле просто оставить покупателю — так продавец экономит ему время, а себе деньги. Кроме того, за счет отказа от повторной упаковки и доставки уменьшается углеродный след. Покупатель же всегда может передать не подошедшие ему вещи благотворительным организациям[327].

Борьба с одиночеством

Задолго до пандемии изоляция была реальностью для многих жителей планеты. Современному человеку хорошо знакомо одиночество; с ним так или иначе сталкиваются представители любых поколений и социальных групп: от японских «домашних затворников» — хикикомори — до пациентов с хроническими заболеваниями и пожилых людей в пансионах или в стенах собственного дома.

Недавние исследования показали: социальная изоляция сокращает жизнь наравне с курением, гиподинамией и лишним весом. Она повышает риск деменции приблизительно на 50%, а при сердечно-сосудистых заболеваниях увеличивает риск летального исхода в 4 раза[328].

Небольшая, но стабильно растущая международная индустрия предлагает технические решения для борьбы с одиночеством. Задача эта весьма нетривиальна.

Некоторые полагают, что роботы-компаньоны (например, терапевтический интерактивный тюлень Паро) облегчают семьям и обществу в целом заботу о пожилых и одиноких людях. Другие отмечают: даже если технологические новинки и не решают проблемы одиночества до конца, они все же положительно воздействуют на пользователей, обеспечивая разновидность общения, которая прежде была недоступна[329].

В рамках одного из проектов, направленных на борьбу с одиночеством, технологические инструменты помогают старшему поколению не просто установить связь с младшими, а протянуть символическую нить в будущее.

Memory Lane («Дорога памяти») — совместная инициатива шведской энергетической компании Stockholm Exergi и цифрового консалтингового агентства Accenture Interactive. С помощью голосового помощника Google команда проекта создала разговорный ИИ, который позволяет человеку рассказать собственную историю, а затем превращает ее в книгу и подкаст, которыми можно поделиться с другими пользователями и будущими поколениями. Человек, которому не хватает общения, может при этом заодно поговорить с удивительно смышленым чат-ботом.

Искусственный интеллект, который стал основой платформы Memory Lane, был разработан за 2 года для небольшого пилотного исследования. Оно проходило в Стокгольме, где более 250 000 жителей страдают от острого одиночества[330]. Чат-бот задает личные вопросы и «понимает» связь между ответами, что позволяет поддерживать осмысленный диалог. Каждый день система анализирует предыдущие беседы, чтобы вычленить из них основную тему и создать «схему памяти» — структурированную виртуальную версию человеческого воспоминания.

Цель этого технологического решения — не просто улучшить качество жизни пользователей, а выйти за рамки индивидуального опыта и передать будущим поколениям истории, которые иначе остались бы неуслышанными[331].

Путь человека

Проект Memory Lane сочетает в себе все категории опыта, которые мы рассмотрели в этой главе. Он дает пользователям возможность рассказать свою историю, которая приносит пользу и им самим, и тем, кто их слушает. Разговорный ИИ настраивается на получение подробностей и личных историй, вознаграждая их создателей ощущением заинтересованности и дружелюбия. И наконец, ответственность при этом заключена в поддержании здоровья людей и создании сообщества.

Внимание к человеческому опыту указывает нам дорогу в будущее. Радикальный разворот к человеку в сфере технологий, который мы обсуждаем в этой книге, позволит пройти путь до конца.

Для успешного завершения требуется простой, но глубокий сдвиг в мировоззрении. Ведущим компаниям надо будет задуматься не только об эволюции потребительского опыта, но и о том, что испытывает в ходе взаимодействия каждый человек — прежде всего их сотрудник. Людям необходим опыт возможности, пользы, вознаграждения, ответственности, — и это еще далеко не все категории.

Компании, которые смогут предложить наиболее актуальный и конструктивный опыт, станут для сотрудников и потребителей неотъемлемой частью жизни, обеспечат себе стабильный, непрерывный рост и оставят менее изобретательных конкурентов далеко позади.

Жизненный путь человека пролегает по планете Земля. Устойчивое развитие всеобъемлюще и затрагивает каждого человека на планете. Оно, пожалуй, является наиболее важным из отличительных признаков, которые мы здесь рассматриваем. И хорошая новость: в этой области применение IDEAS представляется весьма обнадеживающим.

Глава 9. Устойчивое развитие

IDEAS для планеты

Радикальный разворот к человеку в сфере искусственного интеллекта особенно плодотворен в самом человеческом из аспектов: устойчивом развитии, экзистенциальной борьбе за спасение планеты и всех, кто на ней живет. Машинное обучение и связанные с ним цифровые технологии обещают стать ценнейшим подспорьем при решении наших главных проблем.

Однако у цифровых технологий есть и «темная сторона». Например, при обучении одной ИИ-модели в атмосферу порой попадает столько же углекислого газа, сколько выбрасывают пять обыкновенных автомобилей за весь срок службы[332]. Чтобы ущерб для окружающей среды не оказался больше пользы, организациям необходимо отдавать себе отчет в истинном положении дел.

К этой задаче требуется двоякий подход: технологию нужно использовать как мощный инструмент для создания новых экологичных решений, но в то же время постоянно повышать стабильность самой технологии.

Живые системы для живой планеты

Огромная вычислительная мощь облака и широкий охват периферийных технологий применяются для мониторинга и анализа целого спектра экологических и климатических явлений: температуры воды в мировом океане, уровня осадков, воздействия сажи и сульфатов от грузовых судов на формирование облаков и т. д.[333]

Все больше организаций используют, к примеру, сервисы машинного обучения на платформе AWS; они задействованы в десятках научных проектов — от исследования состава почв до инициатив по охране мирового океана и лесистых территорий[334].

Инструмент Sage Maker позволяет специалистам без опыта работы с искусственным интеллектом применять алгоритмы машинного обучения в наукоемких «зеленых» проектах. Удаленные датчики и другие периферийные устройства помогают отслеживать загрязнение воды, вырубку лесов и «черные флотилии» судов, практикующих браконьерские методы рыболовства[335].

Все эти технологии объединяются в динамичные живые системы — те самые трансграничные, многофункциональные и радикально очеловеченные архитектуры, о которых мы говорили в главе 4. Такие системы, где за пульт управления помещен человек, уже сегодня используются для решения широкого спектра экологических проблем, угрожающих растительному и животному миру, человеку и практически любому предприятию в любой сфере и отрасли.

Компании Porsche, Audi и Volkswagen используют системы на основе ИИ-технологий для выявления и предупреждения разнообразных биологических и социальных угроз, таких как загрязнение окружающей среды, нарушение прав человека, коррупция в среде партнеров или на нижних уровнях логистической цепочки[336].

Алгоритм, разработанный австрийским стартапом Prewave, распознает и анализирует контент СМИ и социальных сетей на 50 языках более чем в 150 странах мира. Если система обнаруживает признаки возможной нестабильности логистических цепочек, компании получают соответствующий сигнал.

С октября 2020 года, когда был запущен пилотный проект, специалисты на трех предприятиях концерна Volkswagen обратили внимание более чем на 5000 ключевых слов и взяли под контроль более 4000 поставщиков. Трудно недооценить значение подобных систем: цепочка поставок межнациональной корпорации производит в среднем в 5,5 раза больше выбросов в атмосферу, чем собственно производство[337].

Некоммерческая организация World Mosquito Program (WMP) использовала искусственный интеллект и облачные технологии для защиты населения различных стран мира от лихорадок денге, Зика, чикунгунья, желтой лихорадки. Австралийские ученые из Университета Монаша разработали инновационную методику борьбы не со следствием, а с причиной: комары, принудительно зараженные бактериями рода Wolbachia, не переносят вызывающие эти заболевания вирусы, — соответственно, распространение болезней прекращается[338].

Однако едва ли не самая сложная часть борьбы с этими лихорадками таким способом — определение мест, где именно следует выпустить зараженных комаров. Без точных схем есть опасность пропустить рисковые населенные пункты или, наоборот, попасть в природоохранную зону. Для решения ключевой задачи команда WMP использует облачные инструменты от Azure и алгоритмы машинного обучения[339].

Чтобы найти точки «выброски комариного десанта» на участках площадью не более 100 м^2, WMP собирает спутниковые снимки высокого разрешения и отправляет их по конвейеру данных на платформу Microsoft Azure. Там они используются для обучения моделей и создания карт и координатных сеток.

Обработав изображения, конвейер выдает подробные размеченные карты, на которых специалисты WMP видят населенные пункты, могут просматривать районы застройки и определять расстояния. Раньше делалось то же самое, но процесс занимал две-три недели — теперь алгоритмы справляются всего за день, что позволяет существенно сократить затраты и внедрять бактерии в популяцию комаров более эффективно.

«Умные» устройства от Dendra Systems помогают компаниям Glencore и RioTinto восстанавливать экосистемы[340]. Беспилотники Dendra используют технологию роя: собирая данные, они таким образом не пропускают ни одного квадратного дюйма территории. Экологи обрабатывают полученную информацию (в том числе и о процессах эрозии почвы) с помощью искусственного интеллекта и вырабатывают оптимальный план засева.

Далее в дело вступают дроны-сеятели: они разбрасывают в день не менее 420 млн специально подготовленных семян до 53 видов. Такой способ намного быстрее и точнее ручного засева, к тому же исключает риск вытоптать растительность или повредить почву колесами.

Можно рассмотреть и совместный проект нескольких компаний в регионах производства какао. Из-за вырубки древнейших лесов мира в атмосфере значительно повышается содержание парниковых газов. Один из способов предотвратить катастрофу — повысить урожайность уже существующих какао-плантаций.

Программа FarmGrow, запущенная некоммерческой природоохранной организацией Rainforest Alliance и благотворительным фондом Grameen Foundation, поддерживает производителей какао-бобов с помощью аналитической платформы на базе Android. Это помогает повысить урожайность и долговечность плантаций.

Компания Mars — производитель драже M&M’s, батончиков Snickers и Mars и множества других известных продуктов — вместе с крупнейшим мировым поставщиком какао-продуктов Touton была в числе первых организаций, поддержавших программу FarmGrow. Руководство Mars объявило о намерении создать к 2025 году абсолютно безвредную для лесов цепочку поставок[341].

Компания планирует полностью картографировать свою цепочку поставок вплоть до уровня отдельно взятой фермы, а затем произвести оценку рисков и разработать план действия для всех стран, откуда поступают какао-бобы, включая Кот-д’Ивуар, Гану, Индонезию, Бразилию, Камерун и Эквадор.

С помощью программы FarmGrow работающие в поле эксперты — те самые люди за пультом управления — могут предлагать индивидуальные консультации по вопросам земледелия, составлять планы инвестиций для фермеров, обмениваться информацией о новейших агротехнических методах и отслеживать результаты их внедрения.

К концу 2019 года на карты было нанесено уже почти 100% плантаций в Гане и 62% — в Кот-д’Ивуаре; частично наладили и отслеживание партий какао-бобов. К тому же времени представители компании Touton успели проконсультировать более 4500 фермеров в Гане, и 1650 из них успешно внедрили в хозяйстве план FarmGrow.

Платформа FarmGrow получает информацию от нидерландской компании Satelligence. Набор ее технических средств включает в себя удаленные датчики (в том числе на спутниках) и искусственный интеллект на основе облачных технологий.

Компания Satelligence была основана в 2016 году для обеспечения стабильного сельскохозяйственного производства и сокращения до нуля вырубки лесов, вымирания видов и выброса вредных веществ в атмосферу.

Как же спутники Satelligence замечают, что производится вырубка леса? Ренс Масселинк, операционный директор компании, объясняет: спутники получают изображения земной поверхности сквозь облака и преобразуют их в сигналы для радара[342]. Лесной массив отражает импульс верхушками деревьев: сигнал от них проходит намного меньшее расстояние, чем от голой почвы.

Алгоритм, разработанный в сотрудничестве с Вагенингенским университетом, рассчитывает вероятность того, что деревья в этом районе действительно отсутствуют, и для пущей убедительности совершает несколько итераций оценки, чтобы установить факт вырубки.

Площадь региона, где ведется борьба с сельскохозяйственной вырубкой лесов, составляет около 3 000 000 км^2. Каждый пиксель спутникового изображения покрывает площадь в 100 м^2. Это означает, что в режиме реального времени необходимо обрабатывать более 3 млрд пикселей.

Задачу выполняет система, созданная IT-инженерами компании Satelligence и размещенная на платформе одного из крупнейших мировых поставщиков облачных сервисов. Огромные массивы данных эффективно обрабатываются, и система вычленяет юридически валидную информацию: заказчик немедленно узнает о том, что происходит у его поставщиков в любой точке планеты.

Как и все живые системы, разработка компании Satelligence отличается повышенной гибкостью. Если клиент хочет добавить в зону наблюдения новые районы, программа сделает это почти мгновенно. Инженерные и аналитические команды Satelligence постоянно работают над новыми алгоритмами и внедряют их в систему — так возникают новые сервисы: определение возраста деревьев, запасов углерода, площади лесного пожара или урожайности земель.

Подобные системы со временем раскроют неисчерпаемые источники устойчивого развития, и компаниям неизбежно придется использовать их для более точной и детальной отчетности.

В Великобритании в 2019 году для поиска новых способов анализа геопространственных данных и планирования социально-преобразующих инвестиций был запущен проект Spatial Finance Initiative («Инициатива по пространственному финансированию»). Малые спутники, усиленные дронами, будут ежедневно делать в высоком разрешении снимки каждой точки земного шара, а полученные данные станет собирать и интерпретировать искусственный интеллект[343].

Благодаря этому инвесторы смогут с беспрецедентной точностью и наглядностью отслеживать, каким образом предприятия, включая географически разветвленные корпорации со сложными логистическими цепочками, влияют на окружающую среду. Если возникнет реальная угроза катастрофы, то инвесторы, особо не уделяющие внимания экологии, вероятно, станут пристальнее следить за показателями устойчивости.

Тогда и понадобятся гибкие живые системы, способные предоставлять экологические данные с невиданной ранее конкретностью и прозрачностью.

Устойчивое развитие in Silico

[344]

До реализации целей в области устойчивого развития (ЦУР) (Sustainable Development Goals — SDGs) у нас осталось меньше 10 лет. Документ, принятый государствами — членами ООН в 2015 году, содержит 17 целей устойчивого развития, которые человечество должно достигнуть к 2030-му.

ЦУР настоятельно призывает принять меры по борьбе с бедностью, улучшению здравоохранения и образования, сокращению неравенства и стимулированию экономического роста — при параллельной борьбе с изменением климата и работе по сохранению мировых океанов и лесов[345]. Конференция ООН по изменению климата 2021 года (КС-26), прошедшая в Глазго, еще раз подчеркнула необходимость выполнить задачи Парижского соглашения.

Трансформация для достижения столь масштабных целей потребует цикличности экономики, управления полным жизненным циклом товаров и услуг, пристального внимания к экологической безопасности городов, восстановлению и защите комплексных, взаимозависимых экосистем. Один из способов ускорить трансформацию предполагает использовать для этого цифровые двойники.

Они могут применяться для моделирования любых комплексных систем — от автомобилей до городов и даже человеческого сердца. Компьютерная модель позволяет создать настолько точную симуляцию, что пользователь может незамедлительно приступить к устранению любых сбоев в системе, не тратя годы на производство опытных образцов и постепенную доработку конструкции.

Цифровые двойники помогают предприятиям сократить расходы и уменьшить углеродный след. Они же радикально ускоряют инновации и внедрение гибких, ориентированных на потребителя бизнес-моделей замкнутого цикла.

Городским властям цифровые двойники позволяют координировать сложные системы мегаполисов — от дорожного движения и вывоза мусора до работы общественных пространств — с большей эффективностью и устойчивостью.

С помощью виртуальных моделей и симуляций климатологи могут исследовать взаимодействие бесчисленных факторов, влияющих на климат, и определять сферы, где требуется срочное вмешательство человека.

В Сингапуре создали Virtual Singapore — интерактивный цифровой двойник города[346]. Основываясь на сложном анализе изображений и данных из множества источников, Virtual Singapore строит действующую в реальном времени 3D-модель. Это позволяет протестировать различные варианты реагирования на все городские параметры — от роста населения и управления ресурсами до общественных мероприятий и моделей застройки, а затем внедрить те из них, которые представляются наиболее безопасными и позитивными, включая инициативы в области устойчивого развития[347].

Под эгидой Евросоюза между тем разрабатывается цифровой двойник Земли. Проект Destination Earth («Предназначение»)[348] позволит моделировать запасы природных ресурсов на планете[349].

Федеративная облачная платформа для моделирования и симуляции DestinE — с доступом к данным, ПО, «умным» приложениям, инструментам анализа и развитой вычислительной инфраструктуре — будет интегрировать цифровые копии планетарных подсистем: погоды и климата, продовольственной безопасности и запасов пресной воды, циркуляции мирового океана, биогеохимии океанов Земли.

Пользователи получат доступ к тематической информации, сервисам, моделям, сценариям, симуляциям, прогнозам и визуализациям, которые можно будет применять для разработки решений, позволяющих обеспечить устойчивое развитие.

В коммерческом сегменте цифровые двойники могут не только расширять возможности проектирования и ускорять создание опытных образцов, но и значительно повышать эффективность производственного процесса, качество продукта, операционные показатели; продлевать срок жизни оборудования и облегчать его вывод из эксплуатации; оптимизировать логистические цепочки и укреплять их еще на этапе планирования.

Все это — важнейшие преимущества при создании экономики замкнутого цикла. Виртуальные модели используют 100% ведущих производителей электромобилей в мире и 90% крупнейших фармацевтических лабораторий. Однако большинству частных и общественных организаций мира пока лишь предстоит освоить и масштабировать такие решения. Печально, если учесть, какие перспективы открывает технология цифровых двойников и для предпринимательства, и для отказоустойчивости.

Желая предметно оценить эти перспективы, консалтинговое агентство Accenture заключило партнерское соглашение с французской компанией Dassault Systèmes — одним из крупнейших производителей цифровых макетов в мире. Целью совместного проекта было изучить потенциальное применение цифровых двойников при разработке и поставке новых продуктов и систем, необходимых для экономик замкнутого цикла с нулевым углеродным следом.

В ходе исследования была проведена количественная оценка пяти специфических отраслевых проектов с точки зрения их устойчивости в перспективе до 2030 года. Особое внимание при этом уделялось экологической устойчивости и сокращению выброса парниковых газов[350].

Исследование затронуло строительство, производство товаров повседневного спроса, логистику, науки о жизни и электронику. Проведенный анализ показал, что только эти пять отраслей могут принести совокупную дополнительную выгоду в размере 1,3 трлн долларов экономической стоимости и на 7,5 гигатонны сократить выброс углекислого газа в атмосферу Земли к 2030 году.

К примеру, на долю коммерческих и жилых строений сегодня приходится около 40% глобального спроса на электроэнергию (60% всего энергопотребления в мире) и 25% расхода пресной воды. Они же ответственны почти за треть мирового выброса парниковых газов[351].

Потребление энергии в зданиях можно снизить на 30–80% с помощью проверенных и коммерчески доступных технологий виртуального макета, нередко включенных в более широкие программы цифровизации городской среды. По данным исследователей, широкое применение цифровых двойников в строительстве может уменьшить операционные расходы застройщиков на 288 млрд долларов США и сократить выбросы углекислого газа в 2020–2030 годах на 6,9 гигатонны.

В сочетании с искусственным интеллектом цифровые двойники могут вывести разработку продуктов на принципиально новый уровень. Производство можно максимально приблизить к поставщикам и потребителям. Цикл разработки и производства сократится с нескольких лет до нескольких недель, ведь новые творческие возможности повышают эффективность труда.

Например, концерн Volkswagen использовал «умные» инструменты генеративного дизайна от компании Autodesk для разработки обновленной модели классического автобуса — теперь на электрическом двигателе. Процесс разработки был полностью завершен за несколько месяцев, тогда как прежде занимал до полутора лет[352].

Подобные эксперименты помогают объяснить, почему 44% руководителей международных компаний, опрошенных агентством Accenture, уверены, что технология цифровых двойников значительно повлияет на устойчивость их отрасли в ближайшие пять лет. Впрочем, 53% управленцев не могут определенно сказать, какие технологии помогут им в области устойчивого развития.

Несмотря на все преимущества новых технологий, перспективы устойчивого развития в конечном счете будет определять человек. Это убедительно доказывает проект компании Autodesk, выполненный при поддержке Смитсоновского института[353]. Недавно на выставке Future Communities («Сообщества будущего») в историческом здании Музея искусств и промышленности (изначально — Национального музея США) в Вашингтоне было продемонстрировано, каким образом цифровой двойник можно использовать для создания более устойчивой городской среды. (Сходную задачу ставили перед собой разработчики Virtual Singapore.)

Посетители интерактивной выставки Future Communities получили возможность самостоятельно спроектировать городской район при помощи искусственного интеллекта. Участники эксперимента, разбившись на команды, вручную размещали в дизайнерском пространстве виртуальные модели зданий, парков и прочих элементов городской среды.

Изменения, которые каждый пользователь вносил на маленьком компьютерном экране, в режиме реального времени появлялись на большом общем дисплее — в цифровом двойнике понемногу растущего города. Искусственный интеллект оценивал действия группы и предлагал наиболее эффективные или устойчивые решения.

Один из аспектов совместной работы отображал роль человеческого фактора в реальном мире. Члены каждой команды должны были разыграть конфликт интересов: одному важнее экологическая безопасность, другому — удобство, третьему — транспортная доступность и т. д. Предложения искусственного интеллекта помогали сгладить противоречия, но в конечном счете участники сами должны были выбрать приемлемый для всех вариант, найдя компромисс ради эффективного сотрудничества.

«Нам хочется, чтобы новые технологии помогли человеку стать лучше», — говорит Брэд Макдональд, директор Музея искусств и промышленности по работе с творческими медиа[354].

Конец эпохи двигателей внутреннего сгорания?

По оценкам исследователей, загрязнение атмосферы ежегодно уносит около 4,2 миллиона человеческих жизней во всем мире, вызывая сердечно-сосудистые болезни, рак легких и хронические заболевания дыхательных путей[355]. В регионах, где качество воздуха не соответствует нормативам ВОЗ, живет около 91% населения планеты.

Один из главных источников вредных примесей в атмосфере Земли — двигатели внутреннего сгорания (ДВС). Избавление от них могло бы стать наиболее радикальным способом спасения человеческих жизней.

Флагманы отрасли уже несколько десятилетий экспериментируют с электродвигателем, а компания Tesla, основанная в 2003 году, занимается исключительно разработкой электромобилей. В начале 2021-го гиганты автопрома General Motors и Ford выступили с сенсационными заявлениями, которые позволяют надеяться, что эпоха двигателей внутреннего сгорания подходит к концу.

Компания General Motors в январе 2021-го объявила, что к 2035 году завершит выпуск легковых и грузовых автомобилей с ДВС и будет поставлять на рынок только модели с нулевым выхлопом. К 2040 году GM планирует добиться полной углеродной нейтральности.

В феврале 2021-го компания Ford сообщила, что все ее автомобили для пассажирских перевозок станут электрическими к 2030 году. В мае была представлена новая модель пикапа F-150 Lightning, которая должна прийти на смену классическому пикапу F-150 с ДВС — лидеру продаж на автомобильном рынке США.

Еще раньше концерн Volkswagen пообещал выпустить электрические версии всех своих моделей к 2030 году. А концерн Volvo планирует к концу 2020-х полностью перейти на выпуск электромобилей.

Производство электрокаров развивается быстрее, чем любой другой сегмент автомобилестроительной отрасли, однако в 2021 году на их долю приходилось лишь 3% глобального авторынка. Повсеместному переходу на электромобили мешают разнообразные проблемы, связанные с техническими характеристиками аккумуляторов: от скорости зарядки до срока службы, дальности хода и стоимости материалов. Только улучшение этих показателей позволит снизить цену электрокара до уровня автомобиля с ДВС.

Искусственный интеллект широко используется и существенно ускоряет разработку всех компонентов нового поколения аккумуляторных батарей: материалов, конденсаторов, анодов, катодов и электролитов[356].

Исследователи IBM использовали искусственный интеллект для разработки аккумулятора, который быстро заряжается и не содержит тяжелых металлов (никеля и кобальта), которые дороги, трудно перерабатываются и вызывают опасения по поводу прав человека там, где они добываются.

Набор альтернативных материалов для аккумулятора включил в себя около 20 000 потенциальных химических соединений. Изучение их свойств традиционными методами заняло бы не менее 5 лет, а с помощью алгоритмов машинного обучения эту работу удалось проделать за 9 дней[357].

Для производства новой батареи будет использовано сочетание трех видов материалов, никогда прежде не применявшихся вместе. Среди компонентов не останется тяжелых металлов и других веществ, с добычей которых имеются проблемы. Необходимые элементы можно извлечь из морской воды, заложив основу для более щадящих технологий добычи, нежели те, что применяются в настоящее время[358]. Такая скорость инноваций становится важнейшим преимуществом в борьбе с изменением климата.

В стремлении оптимизировать аккумуляторы для электромобилей специалисты компании IBM взяли на вооружение ключевой прием «умной» стратегии IDEA: научно-исследовательская и производственная экосистемы со временем способны обеспечить взрывное развитие новых технологий.

Ученые из лабораторий IBM ведут совместные разработки с североамериканским отделом НИОКР компании Mercedes-Benz; с компанией Central Glass — одним из крупнейших мировых поставщиков электролитов для аккумуляторов; с компанией Sidus, производителем аккумуляторных батарей. Представители IBM говорят, что главная цель научного поиска — «выстроить экосистему, которая сделает батареи для электрокаров доступными»[359].

Группа исследователей из Стэнфордского университета, Массачусетского технологического института и научно-исследовательского центра компании Toyota разработала метод на основе машинного обучения, на 98% сокращающий время оценки эффективности батарей[360]. «При тестировании батареи необходимо опробовать множество вариантов, потому что эффективность работы зависит от самых разных факторов, — говорит руководитель команды Стефано Эрмон, профессор кибернетики. — Искусственный интеллект помог быстро выявить самые перспективные подходы. Нам не пришлось тратить время на массу ненужных экспериментов».

Перед командой стояла задача: получить аккумулятор, который заряжается за 10 минут и живет максимально долго. При традиционном методе проб и ошибок исследователям приходится месяцами и даже годами собирать данные о том, как изменения в конструкции батареи влияют на срок ее эксплуатации. Однако искусственный интеллект, разработанный стэнфордскими учеными, способен определить срок службы аккумулятора по данным всего нескольких циклов зарядки.

Затем исследователи рассчитывают ориентировочное количество циклов и передают показатели алгоритму байесовской оптимизации, чтобы оценить следующий протокол зарядки. Опираясь на предшествующий опыт, ИИ смог предсказать, какие режимы зарядки аккумулятора дадут желанное сочетание скорости и длительной эксплуатации. При традиционном подходе потребовалось бы заряжать и разряжать каждую батарею в течение 500 дней, но алгоритм стэнфордской команды определил оптимальные режимы зарядки 224 батарей всего за 16 суток[361].

Чтобы расширить научно-исследовательскую экосистему, команда открыла широкий доступ к собранным данным. Таким образом, другие исследователи получили возможность использовать их при обучении алгоритмов. Аргоннская национальная лаборатория — мультидисциплинарный научно-исследовательский центр Министерства энергетики США — надеется на дальнейшее разрастание экосистемы[362].

Одна из групп Аргоннской лаборатории предлагает исследовательским институтам и технологическим компаниям обмениваться информацией через платформу Data Stations, разработанную учеными Чикагского университета. В ее основе лежит уникальная архитектура конфиденциального машинного обучения (PPML), которая позволяет создать, по выражению разработчиков, «нейтральную зону», где данными можно делиться, не вынося их за пределы платформы[363].

Пользователи не могут просматривать или загружать оригинальные массивы данных, им доступен лишь обширный открытый каталог. Любой пользователь может задать вопрос касательно данных, — например, насколько то или иное сочетание компонентов продлевает срок эксплуатации батареи. Data Station автоматически находит нужную информацию, собирает ее или использует для обучения ИИ-алгоритма, после чего выдает пользователю ответ, не раскрывая изначальных, сырых данных.

В главе 4 мы описывали, как проект MELLODDY задействует искусственный интеллект и федеративное обучение, ускоряя поиск новых формул в остроконкурентной фармацевтической отрасли. Аналогичные усилия в области устойчивого развития могли бы иметь большое значение для достижения будущего без промышленных выбросов углерода в атмосферу.

Отдайте людям дело, которое у них получается лучше

Некий биотехнологический стартап из Сан-Франциско ищет инновационные решения для насущных задач современности: защиты от засухи; борьбы с вирусными заболеваниями, передающимися через укусы насекомых; сокращения пластиковых отходов. С помощью программных продуктов, ИИ, робототехники и сложных технологий генной инженерии компания создает промышленных микробов, способных оптимизировать производство химикатов и ускорить разработку новых химических соединений.

Многие современные подходы к генной модификации микробов и бактерий задействуют продукты нефтепереработки, вредные для окружающей среды. Однако молодая компания из Сан-Франциско делает ставку на более экологичные решения.

Собственная программа моделирования позволяет исследователям прогнозировать свойства молекулы. Затем создаются опытные образцы, производится оценка их свойств и отбираются те, что лучше всего подходят для решения поставленной задачи. Определив молекулярный состав нужного вещества, ученые создают микроорганизмы, которые смогут его вырабатывать.

В рамках стандартной лабораторной процедуры по оптимизации микроорганизмов исследователи, как правило, опираются на уже существующие научные труды, на собственные знания и чутье, выдвигают гипотезы, планируют эксперименты, вручную проводят опыты. Такой подход нельзя назвать чисто интуитивным, и все же многое в нем зависит от личного таланта и удачи ученого, к тому же количество возможных экспериментов далеко не безгранично. При ручном методе тестирования ценным научным сотрудникам нередко приходится тратить время на неблагодарную рутинную работу.

Вместо того чтобы планировать отдельные эксперименты, специалисты калифорнийского стартапа разрабатывают стратегии для поиска эффективных изменений, пригодных для любого процесса. Опираясь на экспертное знание, они выбирают для нужд конкретного проекта одну из доступных стратегий, а затем автоматически генерируют список возможных изменений.

Как мы отметили в главе 3, радикальный разворот к человеку в сфере экспертного знания предполагает вовсе не новую степень специализации, а такой модус работы с искусственным интеллектом, при котором экспертное знание и опыт приносят максимальную пользу. Вместо долгой, трудоемкой разработки ограниченного количества экспериментальных протоколов специалисты компании применяют экспертное знание на более высоком стратегическом уровне.

Искусственный интеллект генерирует намного больше сценариев возможных опытов. В результате эксперименты получаются более прицельными и в то же время более масштабными, чем проводимые по старинке методом проб и ошибок или же посредством простой загрузки искусственного интеллекта.

На данный момент компания представила три продукта, два из них непосредственно направлены на защиту урожая от вредителей. Все три продукта содержат вещества с новой, никогда прежде не встречавшейся формулой. Цель производителей — создать новые органические соединения, а не просто «зеленые» альтернативы уже существующим товарам.

Новое поколение продуктов на биологической основе, которые не только снижают вред для окружающей среды, но и непосредственно решают проблемы устойчивого развития, может принести выгоду всей планете.

Алгоритмы машинного обучения весьма конструктивно применяет и японская сталелитейная корпорация JFE. В 2020 году она вошла в десятку мировых производителей стали, цемента и стекла, которые, по мнению издания Wall Street Journal, наиболее ответственно подходят к охране окружающей среды[364].

Сотрудники корпорации не только используют искусственный интеллект для мониторинга производственных процессов, что позволяет избежать простоя и брака[365], но и применяют ИИ-системы для более экономного расхода электроэнергии и сокращения выбросов углекислого газа в атмосферу. Руководство JFE задалось целью к 2030 году сократить вредные выбросы от производства стали более чем на 20% от уровня 2013 года. К 2050-му корпорация хочет свести свой углеродный след к нулю, такую же задачу правительство Японии ставит перед страной в целом[366].

Чтобы ускорить внедрение искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения на производстве, специалисты JFE используют ИИ-платформу DotData, способную автоматизировать полный цикл сбора и анализа данных[367]. С помощью этой платформы корпорация может завершать проекты машинного обучения за несколько дней (вместо месяцев). Но что еще важнее, DotData демократизирует анализ данных.

Бизнес-аналитики без навыков и опыта программирования могут выполнять проекты машинного обучения благодаря глубоким познаниям в отраслевой специфике. Таким образом они становятся наставниками машины.

Более того, платформа DotData делает ИИ-алгоритмы прозрачными и понятными, автоматически производя «доступное человеку» пояснение к каждой опции, а также схему, наглядно представляющую логику, которой руководствуется машина, когда предлагает тот или иной вариант.

«Одежда с совестью»

По словам представителей H&M, крупнейшей европейской розничной сети по торговле одеждой, индустрия моды — одна из самых токсичных и ресурсоемких в мире. Для производства всего одной футболки требуется израсходовать 2700 литров воды[368].

На долю текстильной промышленности приходится 20% стоков, загрязняющих пресную воду. При стирке изделий из синтетической ткани в окружающую среду попадает 35% микропластика. Производство одежды и обуви несет ответственность за 10% парниковых газов в атмосфере Земли.

Фаст-фешен, или «быстрая мода», — постоянное производство новых моделей по низкой цене — значительно увеличивает количество изделий, которые приобретают лишь для того, чтобы вскоре выбросить. Сегодня средний потребитель покупает на 60% больше одежды, чем 15 лет назад, и более 80% этих покупок заканчивают жизнь на свалке или в мусоросжигательной печи[369].

Производство же нередко локализовано в странах с нечеткими экологическими нормами, низкой заработной платой и нарушениями прав человека, например с использованием детского труда.

Многие предприятия и организации, включая крупные известные бренды и молодые инновационные компании, стараются изменить эти цифры за счет прозрачности логических цепочек, производства более экологичных тканей, переработки вторичного сырья, экономного и рачительного использования земельных и водных ресурсов.

Модный бренд Stella McCartney разработал с помощью платформы Google Cloud инструмент анализа данных и машинного обучения. Алгоритм обеспечил производителям одежды и обуви большую прозрачность логистических цепочек, начиная с уровня поставок сырья[370].

Изначально инструмент применялся для контроля производства хлопка, который входит в состав 25% текстильных изделий. Его выращивание требует применения пестицидов и значительного расхода воды.

Сейчас представители бренда изучают происхождение вискозы. Сырьем для этого волокна служит натуральная целлюлоза, а ее производство нередко связано с вырубкой лесов.

Работая с модными брендами, научными лабораториями, неправительственными организациями и промышленными предприятиями, исследователи надеются создать общедоступный инструмент, который позволит компаниям оценивать воздействие добычи сырья по таким параметрам, как загрязнение воздуха, выброс парниковых газов в атмосферу, землепользование, расход пресной воды.

Inditex, материнская компания крупнейшего мирового ретейлера одежды Zara, разработала уникальную технологическую платформу для управления всеми интегрированными цифровыми операциями фирмы. Платформа многофункциональна и легко масштабируется; в ее основе лежит микросервисная архитектура, которая позволяет кастомизировать проекты в зависимости от специфики запросов.

Алгоритмы машинного обучения определяют оптимальную загруженность складов, а система анализа данных, разработанная на базе Массачусетского технологического института, планирует реализацию новых товаров. Все это помогает избежать перепроизводства. За счет более точного предсказания спроса 85% продукции бренда Zara теперь изготавливаются в течение сезона[371].

Finesse, онлайн-стартап, запущенный в январе 2021 года, радикально меняет операционные принципы «быстрой моды» и заодно борется с расточительным перепроизводством. Привычные нам бренды ориентируются на дизайнеров (решая, что именно производить) и на покупателей (определяя, в каком количестве). Однако компания Finesse начинает процесс разработки в социальных сетях.

Используя уникальные алгоритмы и сочетая анализ временных рядов, обработку естественного языка и компьютерное зрение, система машинного обучения ищет в интернете информацию о модных трендах поколения Z. «Теперь мода рождается не на подиумах Нью-Йорка и Парижа, а в социальных сетях», — говорит основатель компании Finesse Рамин Ахмари[372].

Изучив тренды, которые были подхвачены в социальных сетях, дизайнеры компании создают три потенциальные модели одежды, которые выкладывают на сайте Finesse. Пользователи голосуют, и модель-победительница запускается в производство.

Но команда Finesse не гоняет физические образцы из офиса на фабрику и обратно — для доработки фасона используются виртуальные 3D-модели. Затем с помощью собранных данных компания определяет объемы производства. В результате «быстрая мода» становится еще быстрее: производственный процесс сокращается с 5 месяцев до 25 дней[373], к тому же намного экономнее расходуются материалы.

H&M: усиленный интеллект

Розничная сеть H&M, очевидно, со своей стороны, стремится подтолкнуть потребителей обращаться к устойчивому развитию. На сайте и в приложении компания не только описывает ущерб, который текстильная промышленность наносит окружающей среде, но и рекламирует изделия из экологически чистых материалов: органического хлопка, переработанного полиэстера, ананасового и полилактидного волокна.

В онлайн-магазине на карточке товара можно прочесть о материале, из которого он сделан, о странах, участвовавших в производстве, о поставщиках и фабриках (вплоть до адреса), с которыми сотрудничает H&M, и о том, как сдать старую одежду на переработку. В офлайн-магазинах покупатель может отсканировать этикетку изделия, и мобильное приложение выдаст информацию о его доступном устойчивом развитии.

Кроме того, в магазин можно сдать ненужную одежду и домашний текстиль: старые вещи будут использованы повторно или отправлены на переработку.

Но, возможно, самый красноречивый сигнал о приверженности устойчивому развитию компания подала в 2020 году, когда ее генеральным директором была назначена Хелена Хельмерссон. С 2010 по 2014 год она занимала в H&M пост директора по устойчивому развитию. Под ее руководством компания объявила, что к 2025 году планирует использовать на производстве до 30% вторичного сырья и сократить выброс вредных веществ в атмосферу на 20%.

Кроме того, специалисты H&M впервые внедрили блокчейн-технологии, чтобы повысить прозрачность логистической цепочки, включающей в себя более 1600 первичных предприятий и около 300 вторичных поставщиков. Сегодня более 65% материала поступает на производства H&M из цехов по переработке вторичного сырья или из экологически чистых источников, причем хлопок используется только органический, переработанный или выращенный «зелеными» фермерскими хозяйствами. Кроме того, компания все активнее применяет 3D-инструменты для дизайна одежды, тем самым уменьшая количество отходов.

Специалисты H&M сравнительно поздно открыли для себя искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения — пилотный проект с их использованием стартовал лишь в 2016 году, — однако «умные» технологии быстро стали важнейшим подспорьем в деле устойчивого развития. В 2018 году для принятия более устойчивых бизнес-решений компания создала отдел искусственного интеллекта.

Арти Зейгами, директор H&M по передовой аналитике и технологиям искусственного интеллекта, видит в ИИ средство экономии ресурсов, сокращения вредных выбросов и отходов. Термин «искусственный интеллект» Зейгами не нравится — он предпочитает говорить об «усиленном интеллекте», подчеркивая, что эффективность ИИ-технологий целиком и полностью зависит от человека: «Когда мы объединяем искусственный интеллект и человеческий мозг, интуицию и данные, искусство и науку — вот тогда мы получаем больше всего»[374].

Именно поэтому Арти Зейгами не стал разрабатывать варианты использования приложения, а подключил к его доработке корпоративных пользователей. Зейгами обнаружил, что отдельно работающий алгоритм всего на несколько процентов эффективнее человека, однако, когда они действуют вместе, результаты улучшаются вдвое[375].

Компания H&M берет на вооружение и другие аспекты радикального разворота к человеку. Она демократизирует искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения, создает общедоступные библиотеки компонентов в сферах прогнозирования модных трендов и логистики. Кроме того, она разрабатывает новую аналитическую платформу Yggdrasil (названную в честь Иггдрасиля, священного дерева в скандинавской мифологии)[376]. Платформа откроет сотрудникам из любых подразделений H&M доступ к централизованным массивам данных.

Для создания более гибких прогностических моделей компания провела цифровой декаплинг, отсоединившись от громоздкой унаследованной архитектуры и перейдя на облачные инструменты Microsoft Azure. Сейчас она культивирует партнерскую экосистему с помощью платформы Treadler, которая дает другим компаниям доступ к логистическим цепочкам H&M и даже помогает им в разработке продуктов.

По словам Густафа Аспа, директора проекта Treadler, цель компании — задействовать «весь потенциал обширных инвестиций и устойчивого развития H&M Group, отвечая на запросы клиентов и способствуя дальнейшему долгосрочному росту компании, а также позитивным изменениям в отрасли»[377].

ИИ: от «красного» к «зеленому»

Уже не приходится сомневаться, что искусственный интеллект станет одной из главных движущих технологических сил всемирной борьбы с изменением климата. Но в некоторых случаях программное обеспечение для «умных» устройств лишь усугубляет те экологические проблемы, которые оно должно было решить. Так происходит из-за того, что методы разработки ПО для искусственного интеллекта бывают весьма энергоемкими.

Рассмотрим эксперимент, проведенный исследователями компании Accenture. Они обучили ИИ-модель на небольшом открытом массиве данных о сортах садовых ирисов. Использовав всего 964 джоуля энергии, при классификации сортов цветов модель добилась точности в 96,17%. Но чтобы повысить точность еще на 1,74%, понадобилось 2815 джоулей электроэнергии.

В ходе другого эксперимента, используя относительно крупный открытый массив изображений, ученые доказали, что уменьшенное на 70% подмножество учебных данных даст почти такой же уровень точности, а вот потребление электричества при этих расчетах будет намного ниже.

При обучении на полном массиве данных модель потребляла на 47% больше электроэнергии, а точность была выше менее чем на 1%. Кроме того, чем «тяжелее» ПО для искусственного интеллекта, тем больше энергии требуется устройствам, на которых оно установлено. Следовательно, возрастает и выброс углерода в атмосферу.

Группа авторитетных исследователей искусственного интеллекта под руководством Орена Эциони, генерального директора и основателя Алленовского института искусственного интеллекта, предлагает переход к так называемому «зеленому» ИИ — всеобъемлющему и более экологичному[378].

Для внедрения более природосберегающих методов разработки ПО для искусственного интеллекта компании Accenture, GitHub, Microsoft и ThoughtWorks основали в начале 2021 года некоммерческую организацию Green Software Foundation (GSF). Проект поддержали фонды Linux и Joint Development.

Инициатива родилась из общей потребности в межотраслевом сотрудничестве разработчиков программного обеспечения. GSF, или Фонд «зеленого» софта, стремится создать надежную экосистему единых стандартов, инструментов и практик для экологичной разработки программного обеспечения. Основная задача организации — помочь индустрии софта внести свой вклад в достижение глобальной цели IT-сектора: сократить выброс парниковых газов на 45%, что предусмотрено в Парижском соглашении по климату.

Центры обработки данных и коммуникационные сети, которые обеспечивают работу смартфонов и прочих цифровых устройств, как предполагают ученые из канадского Университета Макмастера, к 2040 году будут выбрасывать в атмосферу приблизительно 14% от всех парниковых газов в мире[379].

По уверению Орена Эциони с коллегами, «зеленый» ИИ может дать человечеству толчок в сторону «большей когнитивной производительности». Почему? Потому что наш мозг — необыкновенно эффективное устройство. Несколько научных и коммерческих организаций уже исследуют возможности разработки «нейроморфных чипов» — компьютерных процессоров, архитектура которых максимально приближена к структуре биологических нейронных сетей. В наши дни большинство вычислительных устройств работают на базе так называемой архитектуры фон Неймана, где обмен данными происходит линейно, между центральным процессором и чипами памяти.

Нейроморфные чипы перемещают данные тем же способом, что и человеческий мозг: чередой электрических импульсов. Синапсы мозга реагируют на стимуляцию и образуют новые связи под воздействием усвоенной информации. Нейроморфные чипы имитируют этот процесс, воспроизводя устройство биологических нейронных сетей. Такие чипы, подобно мозгу, экономно расходуют энергию, ведь их нейроны не работают постоянно, как традиционные микросхемы, но активизируются лишь при получении очередного импульса[380].

Нейроморфные технологии помогут решить специализированные задачи, которые требуют переноса ИИ на периферию (например, интерактивное голосовое управление автомобилем, распознавание жестов бесконтактными интерфейсами, «бортовой» интеллект роботов-помощников).

Некоторое время назад в рамках сотрудничества с заказчиком из автомобилестроительной отрасли наша компания продемонстрировала, что импульсные нейросети, управляемые нейроморфным процессором, могут распознавать простые голосовые команды в среднем на 0,2 секунды быстрее обычного графического ускорителя, потребляя в тысячи раз меньше энергии.

Это означает, что на периферии можно будет выполнять «умные» операции с низкой задержкой даже в условиях ограниченного энергопотребления, например в припаркованном автомобиле.

Пока развиваются технологии нейроморфных процессоров, есть надежда, что старые CPU (центральные процессоры) заменятся новыми, менее энергоемкими архитектурами, например графическими процессорами (GPU) и программируемыми пользователем вентильными матрицами (FPGA)[381].

У графических процессоров много плюсов по сравнению с CPU. Последние обрабатывают несколько крупных потоков данных одновременно. Зато графические процессоры потребляют меньше энергии, потому что их архитектура приспособлена для работы в многопоточном режиме: для поддержки сложных вычислений нужна высокая скорость обработки данных. GPU изначально создавались для видеоигр и других графических приложений, которые требуют выполнения большого числа параллельных операций.

Программируемая пользователем вентильная матрица (FPGA) — это технология, при которой создается микросхема с набором логических элементов и электрических связей между ними. При такой конфигурации энергоемкость относительно мала.

Логические матрицы набирают популярность в разных отраслях, включая авиакосмическую и оборонную промышленность, автомобилестроение и бытовую электронику. По прогнозам, глобальный рынок FPGA должен показать совокупный ежегодный рост в 8,6% за период с 2019 по 2024 год[382].

Британский стартап Graphcore разработал интеллектуальный процессор (IPU), который потребляет электроэнергии даже меньше, чем графические процессоры. Разработчики утверждают, что IPU обрабатывает данные в 10–50 раз быстрее, чем GPU, позволяя значительно сократить расход электричества[383].

Как же устроен IPU? Для ускоренных вычислений в нем используется встроенная обработка памяти, которая снижает интенсивность обмена данными между ядрами процессора. Кроме того, IPU повышают пропускную способность (объем данных, перемещаемых за единицу времени) приблизительно на 300%, снижая латентность (время перемещения данных) на 20% по сравнению с графическими процессорами[384].

Следует отметить, что интеллектуальный процессор отчасти имитирует работу человеческого мозга. Создатели IPU отказались от более мощных и медленных вычислительных манипуляций, характерных для GPU, в пользу ускоренного процесса, который не требует аналогичного уровня точности. Результат: машины с IPU сумели обучить BERT-large — модель обработки естественного языка от корпорации Google — всего за 36,3 часа (то есть потратили на 25% меньше времени, которое потребовалось для выполнения той же задачи устройствам со стандартным графическим процессором)[385].

Углеродный след можно уменьшить и за счет миграции в открытое облако — в среднем на 59 млн тонн в год, согласно нашим аналитикам[386]. Таким образом, совокупный выброс парниковых газов от предприятий IT-сегмента понижается на 5,9%, что равносильно устранению с дорог планеты 22 млн автомобилей. Столь радикальное снижение позволит заметно приблизить выполнение программы по борьбе с изменением климата, особенно в сфере информационных технологий.

Путь к «зеленой» облачной архитектуре начинается с выбора ответственного провайдера. Провайдеры облачных сервисов придерживаются различных корпоративных стандартов устойчивости развития, что отражается в методах проектирования и строительства, а также правилах эксплуатации объектов.

Например, обширная инфраструктура компании AWS расходует в 3,6 раза меньше электроэнергии, чем среднестатистические центры хранения и обработки данных в США, — главным образом за счет эффективной работы серверов и высокого коэффициента использования производственных мощностей[387]. Системы водяного охлаждения постоянно замеряют КПД и выбирают экономичный режим работы в зависимости от регионального климата и доступных ресурсов[388].

Корпорация Google использует вычислительную платформу, которая автоматически переносит выполнение несрочных рабочих задач на периоды, когда максимум электроэнергии вырабатывается возобновляемыми источниками. Корпорация дала смелое обещание: к 2030 году полностью перевести свои дата-центры на такие технологии.

Компания Microsoft, еще в 2012 году достигшая углеродной нейтральности, намерена полностью перевести центры обработки данных на электроснабжение из возобновляемых источников к 2025 году через соглашения о закупке электроэнергии. Пользователям инструментов Microsoft Azure доступен углеродный калькулятор, который подсчитывает объем парниковых газов, выделяемых в результате их собственной работы в облаке[389].

Сравнительный анализ предложений в сфере облачного хранения данных показывает, что миграция в облако может сократить предприятию расход электроэнергии в среднем на 65% и уменьшить углеродный след на 84%[390]. Еще лучшего результата можно достичь, используя облачную архитектуру и соответствующие инструменты.

Наши исследования показали, что кастомизация облачных приложений способна сократить выброс углекислого газа в атмосферу на 98% — еще одно свидетельство огромного природоохранного потенциала ИИ.

Самый важный фактор

Чтобы купировать наиболее опасные последствия климатических сдвигов, человечеству понадобится активная и масштабная совместная работа. В августе 2021 года ООН опубликовала весьма тревожный прогноз будущего планеты[391].

В отчете, основанном на результатах более чем 14 000 исследований и одобренном правительствами 195 стран мира, говорится: даже если человечество немедленно начнет сокращать выбросы парниковых газов в атмосферу, глобальное потепление будет усиливаться в течение ближайших 20 лет. Периоды экстремальной жары и засухи, наводнения и погодные катаклизмы, исчезновение многих видов флоры и фауны, отмирание коралловых рифов, которые поддерживают рыбные ресурсы мирового океана, — масштаб этих явлений будет только нарастать.

И это отнюдь не умозрительный сценарий. Многие технологии, описанные в нашей книге, — в первую очередь облачно-периферийные системы мониторинга и моделирование на основе искусственного интеллекта, — сообщают климатическим прогнозам беспрецедентную точность.

По мере ухудшения ситуации устойчивое развитие станет приоритетом для миллиардов жителей Земли. Следовательно, для организаций оно будет важнейшим фактором успеха в бизнесе.

Пока правительственные чиновники, политики и прочие официальные лица ставят благие, но нередко невнятные цели, предприниматели могут добиваться конкретных, осязаемых результатов, как, например, автостроители, перешедшие на выпуск электромобилей. Сотрудники, потребители и инвесторы, как никогда ясно сознавая, что именно стоит на кону, будут неизменно выбирать компании, которые преуспевают в плане устойчивого развития.

И это преимущество немедленно получит материальное выражение. Наши исследования показали, что устойчивость развития напрямую связана с финансовым благополучием. С 2013 по 2019 год у компаний со стабильно высоким рейтингом ESG (то есть лидеров в экологической, социальной и управленческой эффективности) операционная рентабельность была в 4,7 раза выше, чем у компаний с низкими ESG.

Высокие показатели принесли акционерам в 2,3 раза большую годовую совокупную прибыль. Даже на нестабильном рынке компании с высокими ESG продолжали демонстрировать лучшие результаты, генерируя совокупную относительную доходность на 6,3% выше, чем компании с низкими показателями[392].

В ближайшие два десятилетия даже самый беззаботный наблюдатель не сможет игнорировать изменения климата. Отрыв ориентированных на устойчивое развитие компаний от конкурентов, вероятно, еще увеличится. Желающим удержаться на первых позициях будет необходимо серьезнейшим образом воспринять два императива, которые мы сформулировали в начале этой главы: использовать технологии как катализатор устойчивого развития, неуклонно делая их при этом еще более устойчивыми.

Из всех возможных факторов успеха именно устойчивое развитие наиболее очевидно требует радикального разворота к человеку и открывает человечеству новый путь к спасению нашей планеты.

Заключение. Три истины и новая возможность

За последние пять лет нам стали очевидны три истины.

Во-первых, сегодня любая компания становится технологичной. Первые признаки этого сдвига, когда искусственный интеллект начал преображать один бизнес-процесс за другим, заставили нас написать книгу «Человек + машина».

Мы учли всеобщий страх остаться без работы из-за ИИ, подозрительное отношение многих сотрудников к «умным» машинам, а также этические и технические сложности, возникающие при обучении алгоритмов, и предложили дорожную карту, которую могли бы использовать предприятия для разумного и ответственного сочетания разных видов труда. Партнерское взаимодействие людей и машин позволяет создать новые виды и модели занятости, существенно повысив производительность труда.

«Умные» технологии стали катализатором развития многих организаций. Технологии теперь не только внедряются повсеместно, изменяя привычные процессы, но и открывают новые источники дохода, порождают новые отрасли и операционные модели, решают самые нетривиальные экономические и социальные задачи, побуждают бизнес-лидеров рассматривать технологию и стратегию как единое неразрывное целое.

Взрывная экспансия технологий — от процессов до продуктов, от алгоритмов до архитектур, от систем до платформ, от стратегии до устойчивого развития — повсюду стала новой реальностью для всех организаций независимо от их сферы деятельности.

Во-вторых, предприниматели доказали, что с помощью «умных» технологий можно обеспечить беспрецедентную скорость инноваций.

Еще до пандемии многие компании, встревоженные растущим цифровым неравенством, начали пересматривать планы развития. Локдауны и социальное дистанцирование многократно ускорили этот процесс. Руководители остро осознали необходимость цифрового ядра, которое может одновременно преобразовать различные структуры предприятия и быстро переориентировать сотрудников на работу с «умными» инструментами.

Крупные сдвиги, которые, как предсказывали, должны были произойти в ближайшие несколько лет, случились за считаные месяцы: отраслевая конвергенция, локализованные цепочки поставок, массовая виртуализация — и все это на фоне постоянно и быстро меняющихся потребительских ожиданий. Коммерческим организациям пришлось маневрировать быстрее, чем они могли представить: реально проявлять гибкость, открытость и готовность к обновлению, которые прежде многие приписывали себе ошибочно.

Кроме того, пандемия пробудила к жизни нескольких спящих гигантов: бывшие аутсайдеры и середняки скачком обогнали конкурентов, в одночасье добившись неожиданного успеха.

Безусловно, «растущая скорость перемен» — это штамп деловой литературы. Но в нашей ситуации есть нюанс. Дело не только в том, что революционные технологии стали появляться быстрее и чаще, но и в том, что многие компании теперь знают: они способны меняться стремительнее, чем кто-либо (включая их самих) мог представить.

До 1954 года, когда Роджер Баннистер впервые пробежал дистанцию в одну милю быстрее чем за 4 минуты, развитая им скорость считалась попросту невозможной для человека[393]. Но всего через 46 дней рекорд Баннистера повторил другой бегун. Спустя год в одном и том же состязании это удалось сделать трем спортсменам. С тех пор это достижение повторили тысячи легкоатлетов, включая 11 юниоров.

Нечто похожее за последние два года произошло и в деловой среде. Многочисленные компании, проявившие способность к молниеносной трансформации, побили рекорд скорости, который теперь покоряется все новым организациям. Старое клише заиграло яркими красками: скорость перемен стала воистину космической.

В-третьих, роль человека во взаимодействии с машиной становится все важнее. «Умные» инструменты, новые подходы IDEAS к работе с данными и гибкие архитектуры изменяют наше представление о глобальной цифровой трансформации.

Главное преимущество нового инструментария в том, что он не только расширяет границы технически возможного, но и обретает ярко выраженное человеческое измерение. Искусственный интеллект, который воспроизводит принципы человеческого мышления и восприятия, обещает большую объяснимость, прозрачность и естественность нашего взаимодействия с машинами.

Новая актуальность малых данных, включая возможность создавать данные, которых не существовало прежде, демократизирует ИИ, ставит его на службу предпринимателям и аналитикам, ранее лишенным доступа к «умным» технологиям в силу высокой стоимости и запредельных вычислительных мощностей. Облачные технологии сходным образом уравнивают возможности в сфере больших данных. Машинное обучение с упором на профессиональный, социальный и личный опыт человека поможет разработать еще более доступные и удобные инструменты.

Радикально очеловеченные технологии совершают переворот в наших представлениях о кадровой политике, доверии, опыте и устойчивом развитии, побуждая организации к соперничеству на новом уровне.

Из трех перечисленных истин последняя, пожалуй, до сих пор осознана меньше всего. Потому мы и решили написать эту книгу. Нам лишь предстоит до конца осмыслить суть и последствия радикального разворота к человеку.

Профессиональные навыки, знания, а порой и этические принципы будут меняться вместе с новыми технологиями, которые, в свою очередь, станут адаптироваться к переменам. В ходе этого взаимного приспособления неизбежна дальнейшая эволюция индивидуальных и коллективных возможностей и перспектив. В сущности, такая динамика всегда была характерна для симбиоза людей и инструментов. Принципиальное отличие нынешнего этапа только в том, что сегодняшние перемены намного быстрее и масштабнее.

Сочетание этих трех истин с недавним историческим опытом подводит нас к переломному моменту. Сейчас мир находится в беспрецедентной ситуации. Радикальный разворот к человеку в сфере высоких технологий и возможность почти мгновенной трансформации позволяют избавить предпринимательскую среду от большинства привычных ограничений и создать почти все, о чем только можно помыслить.

С другой стороны, процесс радикального обновления только начинается. В сущности, любая отрасль сейчас открывает чистый лист, который еще предстоит заполнить. Нашему поколению выпал исторический шанс — очертить контуры будущего и наконец претворить ценности в рабочие программы, принять решительные меры и исправить допущенные ошибки. Момент истины настал и для людей, и для технологий.

Организации, которые сумеют переосмыслить подход ко всем компонентам производственного процесса — от кадров до архитектуры, данных и стратегии, — станут флагманами своих отраслей и укажут путь другим предприятиям.

Ставки высоки как никогда, но и возможности поражают небывалым разнообразием. Все явления и процессы, описанные в этой книге, — «очеловеченный» искусственный интеллект, управление малыми данными, машинное обучение, живые системы, инструменты доверия, высвобождение творческого потенциала кадров, — выводят технологии в новое измерение.

Теперь, когда отношения людей и машин изменяются на глазах, нам придется всерьез задуматься о том, что же все-таки значит быть человеком. И в этом, возможно, и есть главная ценность нынешних перемен.

Послесловие от авторов. Наша приверженность навыкам, необходимым в эпоху радикального разворота к человеку

В книге «Человек + машина» мы пообещали пожертвовать авторский гонорар на финансирование программ обучения и переподготовки, направленных на освоение интегрированных навыков, без которых невозможно вступить в эпоху искусственного интеллекта.

Благодаря поддержке читателей из разных стран мира, высоко оценивших нашу книгу, мы смогли помочь многим организациям, например: американской некоммерческой структуре LaunchCode, которая создает программы повышения квалификации для тех, кто хочет работать в технологическом секторе; британскому благотворительному фонду East London Business Alliance (ELBA), который меняет к лучшему жизнь в Восточном Лондоне и других социально неблагополучных районах; испанскому филиалу Международного Красного Креста La Cruz Roja, который активно занимается вопросами здравоохранения, образования, социальной инклюзии и гуманитарной помощи малоимущим гражданам; американской венчурной организации New Profit, основанной при содействии фонда XPRIZE, Мичиганского технологического института и других флагманов в сфере социального предпринимательства.

Теперь мы даем новое обещание: пожертвовать авторский гонорар от продажи книги «Душа машины» на финансирование программ обучения и переподготовки опытных сотрудников, которым необходимы новые навыки для жизни и работы в эпоху радикально очеловеченных технологий.

Благодарности

Идеи, которые легли в основу этой книги, мы начали обсуждать в конце 2018 года. В то время мы ездили по всему миру, представляя читателям нашу предыдущую книгу «Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта». В ней искусственный интеллект представал в новом, непривычном свете: мы делали акцент на сотрудничестве, а не на соперничестве людей и «умных» машин.

Прежде всего нам хочется поблагодарить предпринимателей, бизнес-лидеров и технических специалистов, которые с энтузиазмом восприняли более позитивный подход к искусственному интеллекту и взяли его на вооружение.

Спасибо экономистам и исследователям, которые проверяли на практике, подтверждали и уточняли нашу мысль о том, что взаимодействие человека с машиной — новая реальность, создающая блага в рамках отдельно взятых организаций и общества в целом.

Именно поэтому у нас возникло желание поговорить с читателями о радикальном развороте к человеку в сфере ИИ-технологий. Идеи, высказанные в книге «Человек + машина», подтвердились практикой. Дальнейшая эволюция «умных» технологий открыла перед нами новые перспективы, но при этом поставила новые вопросы и вызовы.

Цифровизация бизнеса породила новых лидеров и аутсайдеров. Пандемия переписала все правила. А человеческий опыт и потенциал снова вышли на первый план. Цель нашего исследования и этой книги — предложить нечто вроде дорожной карты успеха в стремительно меняющемся мире.

Выражаем горячую благодарность многим экспертам, которые помогли нам в работе над этой книгой (нередко — в союзе с «умными» машинами). Брюс Такер — один из лучших редакторов и самых творческих людей, каких нам доводилось встречать, — курировал проект с начала и до конца. Для нас большая честь и удовольствие работать с профессионалом такого уровня.

Несколько прекрасных специалистов внесли неоценимый вклад в исследовательские программы, которые легли в основу этой книги. Выражаем отдельную благодарность Бхаскару Гошу и Френсису Хинтерманну, которые руководили программами и помогали участникам в критические моменты.

Рамнатх Венкатамаран, Адам Берден, Аннетт Рипперт, Карен Бобеар, Пол Барбагалло, Джастин Херциг, Реджина Марука и Прашант Шукла во многом сформировали наши представления о технологической эволюции.

Картик Нараин, Сурья Мукерджи, Эми Сагс, Кейт Грин, Шалабх Кумар-Сингх, Даг Чендлер, Гарджи Чакрабарти, Дейв Лайт и Тийс Деблер предоставили нам ценнейшую информацию касательно облачных вычислений.

Келли Монахан, Лейла Йосеф и Габриела Бурлаку в сотрудничестве с Кристи Смит помогли нам осмыслить недавние сдвиги на рынке труда. Кристи оказалась прекрасным соавтором и вывела наши дискуссии по вопросам кадровой политики на принципиально новый уровень. Благодарим Эллин Шук за ценные идеи о взаимодействии людей с цифровыми технологиями.

Мы выражаем особую признательность визионерам и первопроходцам, чьи работы помогли нам сформировать концепцию этой книги. Невозможно назвать все имена, но хотелось бы упомянуть Дугласа Хофштадтера, Кай-Фу Ли, Альберта Боргманна, Хьюберта Дрейфуса, Даниелу Рус, Тома Мэлоуна, Кена Голдберга, Родни Брукса, Джулию Шах, Фей-Фей Ли, Гэри Маркуса, Джеффа Хинтона, Эрика Бриньолфсона, Коимбатура Кришнарао Прахалада, Шошанну Зубофф, Эвана Зелингера, Дугласа Энгельбарта, Кэти Бакстер, Брэда Смита и Эндрю Ына.

Спасибо всем экспертам в сфере искусственного интеллекта, высоких технологий и стратегий, которые приходили нам на помощь в сложные моменты и делились ценными фактами и наблюдениям, особенно Шейлу Джейну, Санджаю Поддеру, Правину Тангутури, Раму Рамалингаму, Марку Каррель-Бильяру, Энди Фано, Майклу Билцу и Эди Лионгосари.

Благодарим Марка Гудмана и Пола Нуньеса за ценнейшие отзывы и комментарии к нашим первым наброскам. Также хотелось бы поблагодарить исследователей из Мичиганского технологического института за сотрудничество в рамках Инициативы по цифровой экономике (IDE).

Выражаем отдельную благодарность Джули Свит, генеральному директору компании Accenture, за помощь в работе над книгой. Именно Джули разработала вдохновившую нас корпоративную стратегию, где технические возможности сочетаются с человеческим талантом и стремлением к выгоде всех заинтересованных сторон.

Несколько наших коллег вели аналитические проекты, комментировали главы этой книги, помогали наладить каналы связи с ведущими мировыми компаниями и координировали работу исследовательских групп. Чейз Давенпорт работал с нами над первыми опросами и подключался к проекту на всех ключевых этапах. Микки Батс окидывал критическим взглядом важнейшие разделы книги и помогал усовершенствовать графику. Эд Мэни, Мишель Вудворд и Свати Сах планировали, отбирали и анализировали десятки кейсов, использованных нами в работе. И отдельное спасибо Джен Салливан, которая помогала нам выдерживать нужный темп.

Мы были рады снова поработать с Джеффом Кехо и командой издательства Harvard Business Review Press. С нетерпением ждем новых встреч с Джилл Тотенберг и Кэролайн Монако — замечательными маркетологами издательства.

Хотелось бы также поблагодарить первых клиентов, которые выбрали компанию Accenture в качестве проводника в сфере радикально очеловеченных технологий. Благодаря их смелости и предприимчивости мы смогли не только изложить свои идеи в книге, но и применить их на практике, оценив конкретные результаты.

И наконец несколько слов личного характера…

Пол. Я искренне благодарен своей жене Бет за терпение и веру в меня, за поддержку в течение бесконечных часов, вечеров и выходных, потраченных на эту книгу, а главное, за дискуссии и дебаты, которые заставляют меня повышать планку собственных (радикально очеловеченных) устремлений.

Джим. Хочу сердечно поблагодарить Сьюзен, Бенджамина и Брук Уилсон за неизменную поддержку и ободрение. Отдельное спасибо трем друзьям, которые обеспечивали мне здоровую дозу веселья и живого человеческого общения в последние полтора года: Биллу Колману, Дону Салвуччи из компании Salesforce и Алану Федерману из роботостроительной компании Canvas Construction.

Пол Доэрти и Джим Уилсон

Об авторах

ПОЛ ДОЭРТИ — ведущий эксперт в сфере технологических инноваций и их роли в будущем бизнес-среды и общества в целом. В компании Accenture он занимает пост директора по технологиям и инновациям.

Его задача — формулировать технологическую стратегию компании, курировать работу отделов НИОКР и отношения в деловой экосистеме Accenture. Как инициатор многих проектов Accenture в сфере облачных вычислений, искусственного интеллекта, блокчейн-технологий и других инновационных областях, Пол Доэрти работает с бизнес-лидерами и государственными деятелями во всем мире, помогая им использовать современные технологии для трансформации компаний и институтов.

В соавторстве с Джимом Уилсоном написал книгу «Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта» — руководство по внедрению ИИ на производстве. Кроме того, Доэрти часто публикует статьи о промышленности и технологиях в таких изданиях, как Financial Times, MIT Sloan Management Review, Forbes, Fast Company, USA Today, Fortune и Harvard Business Review, выступает с лекциями в кабельной сети финансовых новостей Cheddar, на каналах Bloomberg Television, Fox Business и CNBC.

Образовательная программа FASPE присудила Полу Доэрти награду в номинации «Деловая этика» за применение этических принципов к разработке и внедрению искусственного интеллекта и других передовых технологий XXI века.

Пол Доэрти — горячий сторонник равных возможностей и доступа к технологиям и компьютерным наукам. Он входит в состав наблюдательного совета организации Girls Who Code, поддерживает и оказывает помощь Code.org. Он также получил почетную награду Института женского лидерства, которую присуждают бизнес-лидерам, выступающим в поддержку равных возможностей при найме и улучшения положения женщин.

Кроме того, Доэрти входит в состав совета директоров компании Avanade, попечительского совета Музея компьютерной истории и консультативного совета Мичиганского университета по информатике и инженерному делу.

Доэрти живет в Мейплвуде (Нью-Джерси) с женой Бет.

ДЖЕЙМС (ДЖИМ) УИЛСОН возглавляет отдел исследований в области информационных технологий и бизнеса компании Accenture. Он — соавтор книги «Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта», а также автор и соавтор многих работ о влиянии современных технологий на рынок труда и общественную жизнь.

На протяжении многих лет Уилсон публикует статьи в таких изданиях, как Harvard Business Review, MIT Sloan Management Review. Его работы отмечены в рейтинге Thinkers50 и рецензируются в самых влиятельных периодических изданиях мира: New Yorker, Economist, Financial Times и Wall Street Journal.

Джим Уилсон — частый гость и участник научных конференций в Мичиганском технологическом институте, Нью-Йоркском университете и Университете штата Калифорния; он входит в список 50 самых влиятельных инноваторов мира по версии Codex. Увлекается горным велоспортом и триатлоном.

Живет в Сан-Франциско с женой и детьми.

МИФ Бизнес

Все книги по бизнесу и маркетингу: mif.to/business, mif.to/marketing

Узнавай первым о новых книгах, скидках и подарках из нашей рассылки mif.to/b-letter

#mifbooks

Над книгой работали

Руководитель редакции Ирина Миронова

Ответственный редактор Галина Кучина

Литературный редактор Елена Никитина

Дизайн обложки Антон Героев

Корректоры Наталья Воробьева, Дарья Балтрушайтис, Елена Сухова

ООО «Манн, Иванов и Фербер»

mann-ivanov-ferber.ru

Электронная версия книги подготовлена компанией Webkniga.ru, 2024

Примечания

1

Доэрти П., Уилсон Д. Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019.

2

Bhaskar Ghosh, Adam Burden, and James Wilson, “Full Value. Full Stop. How to Scale Innovation and Achieve Full Value with Future Systems,” Accenture, 2019, https://www.accenture.com/us-en/insights/future-systems/future-ready-enterprise-systems.

3

Paul Daugherty, Bhaskar Ghosh, Annette Rippert, Ramnath Venkataraman, and H. James Wilson, “Make the Leap, Take the Lead,” Accenture, April 28, 2021, https://www.accenture.com/us-en/insights/technology/scaling-enterprise-digital-transformation.

4

Intelligence, Data, Expertise, Architecture, Strategy. Прим. ред.

5

Here, we are, of course, paraphrasing Marshall McLuhan’s observation, https://mcluhangalaxy.wordpress.com/2013/04/01/we-shape-our-tools-and-thereafter-our-tools-shape-us/.

6

Alan Turing, “Computing Machinery and Intelligence”, Mind, LIX (236): 433–460, October 1950, https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433.

7

Библия, Ветхий Завет. Книга пророка Исаии, 11:6.

8

Alison Gopnik, “The Ultimate Learning Machines”, Wall Street Journal, October 11, 2019, https://www.wsj.com/articles/the-ultimate-learning-machines-11570806023.

9

Brenden M. Lake, Tomer D. Ullman, Joshua B. Tenenbaum, and Samuel J. Gershman, “Building Machines That Learn and Think Like People”, Behavioral and Brain Sciences, 40, 2017, https://www.cambridge.org/core/journals/behavioral-and-brain-sciences/article/building-machines-that-learn-and-think-like-people/A9535B1D745A0377E16C590E14B94993.

10

Доэрти П., Уилсон Д. Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019; Paul R. Daugherty and H. James Wilson, Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (Boston: Harvard Business Review Press, 2018).

11

Alison DeNisco Rayome, “Why Companies Plan to Double AI Projects in the Next Year”, TechRepublic, July 15, 2019, https://tek.io/2Y3heCK.

12

Bhaskar Ghosh, Adam Burden and James Wilson, “Full Value. Full Stop. How to Scale Innovation and Achieve Full Value with Future Systems”, Accenture, 2019, https://www.accenture.com/us-en/insights/future-systems/future-ready-enterprise-systems.

13

Karen Hao, “We Analyzed 16,625 Papers to Figure Out Where AI Is Headed Next”, MIT Technology Review, January 25, 2019, https://www.technologyreview.com/2019/01/25/1436/we-analyzed-16625-papers-to-figure-out-where-ai-is-headed-next/.

14

Tristan Greene, “AI Fails to Recognize These Nature Images 98% of the Time,” TNW, July 18, 2019, https://thenextweb.com/artificial-Intelligence/2019/07/18/ai-fails-to-recognize-these-nature-images-98-of-the-time/.

15

Carlos Zednick, “Solving the Black Box Problem: A Normative Framework for Explainable Artificial Intelligence,” arXiv, 2020, https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1903/1903.04361.pdf.

16

Gary Marcus and Ernest Davis, Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust (New York: Pantheon Books, 2019), 69.

17

Marcus and Davis, Rebooting AI, 162.

18

Brian Bergstein, “What AI Still Can’t Do”, MIT Technology Review, February 19, 2020, https://www.technologyreview.com/s/615189/what-ai-still-cant-do/.

19

Реверсивный инжиниринг (обратный инжиниринг, обратная разработка) — изучение готового устройства с целью понять принципы работы в устройстве и создать его копию. Прим. ред.

20

Brenden M. Lake, Tomer D. Ullman, Joshua B. Tenenbaum, and Samuel J. Gershman, “Building Machines That Learn and Think Like People”, arXiv, April 1, 2016, https://arxiv.org/abs/1604.00289.

21

“Covariant Launches from Stealth to Bring Universal AI to Robots”, Covariant, January 29, 2020, https://www.prnewswire.com/news-releases/covariant-launches-from-stealth-to-bring-universal-ai-to-robots-300995185.html.

22

Karen Hao, “AI-Powered Robot Warehouse Pickers Are Now Ready to Go to Work”, MIT Technology Review, January 29, 2020, https://www.technologyreview.com/s/615109/ai-powered-robot-warehouse-pickers-are-now-ready-to-go-to-work/.

23

Evan Ackerman, “Covariant Uses Simple Robot and Gigantic Neural Net to Automate Warehouse Picking”, IEEE Spectrum, January 29, 2020, https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/industrial-robots/covariant-ai-gigantic-neural-network-o-automate-warehouse-picking.

24

Daniela Hernandez and Parmy Olson, “Smarter Delivery Hinges on Smarter Robots”, Wall Street Journal, January 29, 2020, https://www.wsj.com/articles/smarter-delivery-hinges-on-smarter-robots-11580288408.

25

Hernandez and Olson, “Smarter Delivery Hinges on Smarter Robots”.

26

Jared Council, “At Zappos, Algorithms Teach Themselves,” Wall Street Journal, July 8, 2019, https://www.wsj.com/articles/at-Zappos-lgorithms-teach-themselves-11562578200.

27

Hilary Milnes, “How Zappos Used AI to Rebuild its Search Engine,” Modern Retail, August 2, 2019, 2019, https://www.modernretail.co/retailers/how-Zappos-used-ai-to-rebuild-its-search-engine.

28

Cade Metz, “Machine Learning Invades the Real World on Internet Balloons,” Wired, February 17, 2017, https://www.wired.com/2017/02/machine-learning-drifting-real-world-internet-balloons/.

29

Tony Quested, “Great Decision as Secondmind Blooms from PROWLER.io”, BusinessWeekly, September 29, 2020, https://www.businessweekly.co.uk/news/hi-tech/great-decision-secondmind-blooms-prowlerio.

30

Cade Metz, “AI Is about to Learn More Like Humans — with a Little Uncertainty”, Wired, February 3, 2017, https://www.wired.com/2017/02ai-learn-like-humans-little-uncertainty/.

31

Rahul K. Das et al., “Bayesian Machine Learning on CALGB/SWOG 80405 (Alliance) and PEAK Data Identifies Heterogeneous Landscape of Clinical Predictors of Overall Survival (OS) in Different Populations of Metastatic Colorectal Cancer (mCRC)”, GNS Healthcare, July 4, 2019, https://info.gnshealthcare.com/hubfs/Publications2019/ESMOGIFinalPosterPrintedPD20.pdf.

32

“GNS Healthcare Chosen to Present Discovery of New Clinical Predictors of Overall Survival in Metastatic Colorectal Cancer at ESMO 2019 in Collaboration with the Alliance for Clinical Trials in Oncology,” GNS Healthcare, July 2, 2019, https://www.gnshealthcare.com/discovery-of-ew-clinical-predictors-of-overall-survival/.

33

Maryam Mohsin, “10 YouTube Stats Every Marketer Should Know in 2021,” Oberlo, January 25, 2021, https://www.oberlo.com/blog/youtube-statistics.

34

Ji Lin, Chuang Gan, and Song Han, “TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding,” arXiv, August 22, 2019, https://arxiv.org/pdf/1811.08383.pdf.

35

Karen Hao, “Powerful Computer Vision Algorithms Are Now Small Enough to Run on Your Phone”, MIT Technology Review, October 11, 2019, https://www.technologyreview.com/f/614551/ai-computer-vision-algorithms-on-your-phone-mit-ibm/.

36

Chelsea Gohd, “It’s Really Hard to Give AI ‘Common Sense’”, Futurism, March 11, 2018, https://futurism.com/teaching-ai-common-sense.

37

H. James Wilson, Paul R. Daugherty, and Chase Davenport, “The Future of AI Will Be about Less Data, Not More”, Harvard Business Review, January 14, 2019, https://hbr.org/2019/01/the-future-of-ai-will-be-about-less-data-not-more.

38

Gary Marcus, “AI’s Hardest Problem? Developing Common Sense,” LinkedIn, October 4, 2019, https://www.linkedin.com/pulse/ais-hardest-problem-developing-common-sense-gary-marcus/.

39

“Distracted Driving,” National Highway Traffic Safety Administration, n. d., https://www.nhtsa.gov/risky-driving/distracted-driving.

40

“Drowsy Driving: Asleep at the Wheel”, Centers for Disease Control and Prevention, November 7, 2019, https://www.cdc.gov/features/dsdrowsydriving/index.html.

41

“Road Rage Statistics Filled with Surprising Facts”, https://drivingschool.net/road-rage-statistics-filled-surprising-facts/.

42

Elizabeth Bramson-Boudreaum, “When Our Devices Can Read Our Emotions: Affectiva’s Gabi Zijderveld”, MIT Technology Review, Feb 28, 2019, https://www.technologyreview.com/2019/02/28/136839/when-our-devices-can-read-our-emotions-Affectivas-gabi-zijderveld/.

43

Bramson-Boudreaum, “When Our Devices Can Read Our Emotions”.

44

Rana el Kaliouby, “Emotionally Aware Technology Could Help Us Beat Zoom Fatigue,” Fast Company, June 15, 2020, https://www.fastcompany.com/90515714/emotionally-aware-technology-could-help-us-beat-zoom-fatigue.

45

El Kaliouby, “Emotionally Aware Technology Could Help Us Beat Zoom Fatigue.”

46

Neil C. Rabinowitz, Frank Perbet, H. Francis Song, Chiyuan Zhang, S. M. Ali Eslami, and Matthew Botvinick, “Machine Theory of Mind”, arXiv, March 12, 2018, https://arxiv.org/abs/1802.07740.

47

Matthew Hutson, “Artificial Intelligence Has Learned to Probe the Minds of Other Computers”, Science, July 27, 2018, https://www.sciencemag.org/news/2018/07/computer-programs-can-learn-what-other-programs-are-thinking.

48

Christian Blum, Alan F. T. Winfield, and Verena V. Hafner, “Simulation-Based Internal Models for Safer Robots”, Computational Intelligence in Robotics, January 11, 2018, https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2017.00074/full.

49

Shelly Fan, “Thinking Like a Human: What It Means to Give Al a Theory of Mind”, SingularityHub, September 19, 2018, https://singularityhub.com/2018/09/19/thinking-like-a-human-what-it-means-to-give-ai-a-theory-of-mind/.

50

“IoT Growth Demands Rethink of Long-Term Storage Strategies, Says IDC”, IDC, July 27, 2020, https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prAP46737220.

51

Stefan Seltz-Axmacher, “The End of Starsky Robotics”, Medium, March 19, 2020, https://medium.com/Starsky-robotics-blog/the-end-of-Starsky-robotics-acb8a6a8a5f5.

52

По российским стандартам положено 130 часов теории и 56 часов практики. Прим. ред.

53

Gary Marcus and Ernest Davis, Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust (New York: Pantheon Books, 2019), 56.

54

“How Big data Analysis Helped Increase Walmart’s Sales Turnover?” ProjectPro, July 4, 2021, https://www.dezyre.com/article/how-big-data-alysis-helped-increase-Walmarts-sales-turnover/109.

55

Jacquelyn Bulao, “How Much Data Is Created Every Day in 2021?” Techjury, May 18, 2021, https://techjury.net/blog/how-much-data-is-created-every-day/#gref.

56

Alex Woodie, “Deep Learning Has Hit a Wall, Intel’s Rao Says”, Datanami, November 13, 2019, https://www.datanami.com/2019/11/13/deep-learning-has-hit-a-wall-Intels-rao-says/.

57

Здесь и далее: название социальной сети, принадлежащей Meta Platforms Inc., признанной экстремистской организацией на территории РФ.

58

Dhruv Mahajan, Ross Girshick, Vignesh Ramanathan, Manohar Paluri, and Laurens Van Der Maaten, “Advancing State-of-the-Art Image Recognition with Deep Learning on Hashtags”, Facebook*, May 2, 2018, https://ai.facebook.com/blog/advancing-state-of-the-art-image-recognition-with-deep-learning-on-hashtags/.

59

Roy Schwartz, Jesse Dodge, Noah A. Smith, and Oren Etzioni, “Green AI”, arXiv, August 13, 2019, https://arxiv.org/abs/1907.10597.

60

Emma Strubell, Ananya Ganesh, and Andrew McCallum, “Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP”, arXiv, June 5, 2019, https://www.technologyreview.com/s/613630/training-a-single-ai-model-can-emit-as-much-carbon-as-five-cars-in-their-lifetimes/.

61

“COVID-19 Consumer Data Protection Act of 2020”, Congress.gov, https://www.congress.gov/bill/116th-congress/senate-bill/3663.

62

Bradley Arsenault, “Why Small Data Is the Future of AI,” Towards Data Science, August 7, 2018, https://towardsdatascience.com/why-small-data-is-the-future-of-ai-cb7d705b7f0a.

63

Christopher Mims, “How AI Is Taking Over Our Gadgets,” Wall Street Journal, June 26, 2021, https://www.wsj.com/articles/how-ai-is-taking-over-our-gadgets-11624680004?page=1.

64

David J. Harris and Tom Croonenborghs, “Bayesian Product Ranking at Wayfair”, Wayfair, January 20, 2020, https://tech.Wayfair.com/data-science/2020/01/bayesian-product-ranking-at-Wayfair/.

65

Swami Sivasubramanian, VP of AI and Machine Learning at AWS, AWS Machine Learning Summit, Opening Keynote, June 2, 2021, https://www.youtube.com/watch?v=dRcA_2Xw2FU.

66

“Amazon Rekognition Custom Labels”, AWS, https://aws.Amazon.com/rekognition/custom-labels-features/; “Building Your Own Brand Detection and Visibility Using Amazon SageMaker Ground Truth and Amazon Rekognition Custom Labels — Part 1: End-to-End Solution”, AWS Machine Learning Blog, January 25, 2021, https://aws.Amazon.com/blogs/machine-learning/part-1-end-to-end-solution-building-your-own-brand-detection-and-visibility-using-Amazon-sagemaker-ground-truth-and-Amazon-rekognition-custom-labels/.

67

Tom Simonite, “These Industrial Robots Get More Adept with Every Task”, Wired, March 10, 2020, https://www.wired.com/story/these-industrial-robots-adept-every-task/.

68

“How Case Mason Deployed Vicarious Robots to Pack over 500,000 Sephora PLAY! Kits”, Vicarious x Case Mason case study, n. d., https://f.hubspotusercontent30.net/hubfs/8180830/Case%20Studies/Vicarious%20x%20Case%20Mason%20Case%20Study.pdf.

69

“Replace Pick-to-Light Systems with Smart Robots Powered by Neuroscience-Inspired AI”, Vicarious blog, March 2021, https://www.vicarious.com/posts/replace-pick-to-light-systems-with-smart-robots-powered-by-neuroscience-inspired-ai/.

70

“Attacking Machine Learning with Adversarial Examples”, OpenAI, February 24, 2017, https://openai.com/blog/adversarial-example-research/.

71

Tony Peng, “Vicarious.ai Is Teaching Robots to See the World Like Humans”, Synced Review, November 10, 2017, https://medium.com/syncedreview/rvicarious-ai-is-teaching-robots-to-see-the-world-like-humans-8f0464202e5.

72

Simonite, “These Industrial Robots Get More Adept with Every Task”.

73

Daniel P. Sawyer, Miguel Lazaro-Gredilla, and Dileep George, “A Model of Fast Concept Inference with Object-Factorized Cognitive Programs”, arXiv: 2002.04021, https://arxiv.org/pdf/2002.04021.pdf.

74

D. George, W. Lehrach, K. Kansky, M. Lázaro-Gredilla, C. Laan, B. Marthi, X. Lou, Z. Meng, Y. Liu, H. Wang, et al., “A Generative Vision Model That Trains with High Data Efficiency and Breaks Text-Based CAPTCHAs”, Science, October 27, 2017, https://media.theobjective.com/2017/10/science.aag-CAPCHA.pdf; Ivan Y. Tyukin, Alexander N. Gorban, Muhammad H. Alkhudaydi, and Qinghua Zhou, “Demystification of Few-Shot and One-Shot Learning”, arXiv, May 29, 2021, https://arxiv.org/pdf/2104.12174.pdf; Jun Shu, Zongben Xu, and Deyu Meng, “Small Sample Learning in Big data Era”, arXiv, August 22, 2018, https://arxiv.org/pdf/1808.04572.pdf.

75

Oriol Vinyals, Charles Blundell, Timothy Lillicrap, Koray Kavukcuoglu, and Daan Wierstra, “Matching Networks for One Shot Learning”, arXiv, December 29, 2017, https://arxiv.org/pdf/1606.04080.pdf.

76

Egor Zakharov, Aliaksandra Shysheya, Egor Burkov, and Victor Lempitsky, “Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models”, arXiv, September 25, 2019, arXiv:1905.08233v2.

77

Zakharov et al., “Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models”.

78

Egor Zakharov, Aliaksandra Shysheya, Egor Burkov, and Victor Lempitsky, “Personal Statement”, https://www.youtube.com/watch?v=p1b5aiTrGzY.

79

Elizabeth Payne, “Ottawa Hospital Team Pioneers Virtual Reality to Treat Parkinson’s Patients”, Kingston Whig-Standard, March 19, 2019, https://www.thewhig.com/news/local-news/ottawa-hospital-team-pioneers-virtual-reality-to-treat-parkinsons-patients/wcm/24914de3-697f-4964-b106-db0877dc0730?fb_comment_id=2004219489677092_2174866382612401.

80

Mandy Erickson, “Virtual Reality System Helps Surgeons, Reassures Patients” (Stanford University Medical Center), Medical X Press, July 12, 2017, https://med.stanford.edu/news/all-news/2017/07/virtual-reality-system-helps-surgeons-reassures-patients.html.

81

Dami Choi, Alexandre Passos, Christopher J. Shallue, and George E. Dahl, “Faster Neural Network Training with Data Echoing”, arXiv, January 4, 2020, https://arxiv.org/abs/1907.05550.

82

Kyle Wiggers, “Google’s New ‘Data Echoing’ Technique Speeds Up AI Training”, Ven-tureBeat, July 15, 2019, https://venturebeat.com/2019/07/15/Googles-new-data-echoing-technique-speeds-up-ai-training/.

83

Shai Greenberg, “Querying Multiple Data Sources with a Single Query using Presto’s Query Federation”, BigData Boutique, May 26, 2020, https://blog.bigdataboutique.com/2020/05/querying-multiple-data-sources-with-a-single-query-using-prestos-query-federation-veulwi.

84

Lukasz Kaiser, Aidan N. Gomez, Noam Shazeer, Ashish Vaswani, Niki Parmar, Llion Jones, and Jakob Uszkoreit, “One Model to Learn Them All”, arXiv, June 16, 2017, https://arxiv.org/pdf/1706.05137.pdf.

85

James Devitt, “A. I. Could Give Eye Charts a Personalized Overhaul”, Futurity, August 29, 2019, https://www.futurity.org/eye-charts-artificial-Intelligence-2146852/.

86

Evan Nisselson, “Deep Learning with Synthetic Data Will Democratize the Tech Industry”, TechCrunch, May 11, 2018, https://techcrunch.com/2018/05/11/deep-learning-with-synthetic-data-will-democratize-the-tech-industry/.

87

Yashar Behzadi, “Why Synthetic Data Could Be the Ultimate AI Disruptor”, Upside, June 28, 2019, https://tdwi.org/articles/2019/06/28/adv-all-synthetic-data-ultimate-ai-disruptor.aspx.

88

Nisselson, “Deep Learning with Synthetic Data Will Democratize the Tech Industry”.

89

Paul Daugherty, Bhaskar Ghosh, Annette Rippert, Ramnath Venkataraman, and H. James Wilson, “Make the Leap, Take the Lead: Tech Strategies for Innovation and Growth”, Accenture, April 2021, https://www.accenture.com/us-en/insights/technology/scaling-enterprise-digital-transformation.

90

Jon Pareles, Caryn Ganz, and Giovanni Russonello, “The Playlist: Anderson. Paak’s Soulful Strut, and 12 More New Songs,” New York Times, March 15, 2019, https://www.nytimes.com/2019/03/15/arts/music/playlist-anderson-paak-sean-paul-j-balvin.html.

91

Emily Mackay, “Holly Herndon: Making Music with Her AI Child Spawn,” BBC, May 11, 2019, https://www.bbc.com/culture/article/20190511-holly-herndon-making-music-with-her-ai-child-spawn.

92

Katie Hawthorne, “Holly Herndon: The Musician Who Birthed an AI Baby,” Guardian, May 2, 2019, https://www.theguardian.com/music/2019/may/02/holly-herndon-on-her-musical-baby-spawn-i-wanted-to-find-a-new-sound.

93

Jared Newman, “‘Machine Teaching’ Is a Thing, and Microsoft Wants to Own It,” Fast Company, April 23, 2019, https://www.fastcompany.com/90338498/machine-teaching-is-a-thing-and-Microsoft-wants-to-own-it.

94

Dina Bass, “Microsoft Wants to Teach Drones, Robots and Drills How to Think,” Bloomberg News, November 4, 2019, https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-11-04/Microsoft-wants-to-teach-drones-robots-and-drills-how-to-think.

95

Jennifer Langston, “Machine Teaching: How People’s Expertise Makes AI Even More Powerful,” Microsoft, April 23, 2019, https://blogs.Microsoft.com/ai/machine-teaching/.

96

The examples that follow are drawn from Bass, “Microsoft Wants to Teach Drones, Robots and Drills How to Think.”

97

Zachary Kew-Denniss, “Google’s Latest AI Experiment Wants You to Lip-Sync a Song to Help It Learn How We Speak,” Android Police, September 24, 2020, https://www.androidpolice.com/2020/09/24/Googles-latest-ai-experiment-wants-you-to-lip-sync-a-song-to-help-it-learn-how-we-speak/.

98

“Volkmar Sterzing and Steffen Udluft Rank among the First Inventors of Data-Efficient AI Applications in the World,” Siemens, n. d., https://assets.new.siemens.com/siemens/assets/api/uuid:9e0034a9–229a-4e24-a1cf-e0eae8f23117/inventor-2017-sterzing-udluft-e.pdf.

99

H. James Wilson and Paul R. Daugherty, “Small Data Can Play a Big Role in AI,” Harvard Business Review, February 17, 2020, https://hbr.org/2020/02/small-data-can-play-a-big-role-in-ai.

100

Fred Morstatter, Aram Galstyan, Gleb Satyukov, Daniel Benjamin, Andres Abeliuk, Mehrnoosh Mirtaheri, KSM Tozammel Hossain, Pedro Szekely, Emilio Ferrara, Akira Matsui, et al., “SAGE: A Hybrid Geopolitical Event Forecasting System,” Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-19), 2019, pp. 6557–6559, https://www.ijcai.org/Proceedings/2019/0955.pdf.

101

Philip E. Tetlock, Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know? (Princeton, NJ: Princeton University Press, 2017).

102

Шуровьески Д. Мудрость толпы. Почему вместе мы умнее, чем поодиночке, и как коллективный разум влияет на бизнес, экономику, общество и государство. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013.

103

James Surowiecki, The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations (New York: Doubleday, May 2004).

104

Gregg Willcox, Louis Rosenberg, and Hans Schumann, “Sales Forecasting, Polls vs Swarms,” Unanimous AI, 2019, https://11s1ty2quyfy2qbmao3bwxzc-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2019/11/Sales-Forecasting-Polls-vs-Swarms-Future-Technology-Conference-2019.pdf.

105

Megan Scudellari, “AI-Human ‘Hive Mind’ Diagnoses Pneumonia,” IEEE Spectrum, September 13, 2018, https://spectrum.ieee.org/the-human-os/biomedical/diagnostics/ai-human-hive-mind-diagnoses-pneumonia.

106

Hans Schumann, Louis Rosenberg, Niccolo Pescetelli, and Gregg Willcox, “Human Swarms Amplify Accuracy in Financial Predictions,” Ubiquitous Computing, Electronics & Mobile Communication Conference (UEMCON), IEEE Annual, New York, October 2017, https://11s1ty2quyfy2qbmao3bwxzc-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2019/09/Forecasting-Financial-Markets-by-Swarm-IEEE-HCC-2019.pdf.

107

Josh Penn-Pierson, “Zendesk,” Lilt, n. d., https://support.lilt.com/hc/en-us/articles/360053368573-Zendesk.

108

Hao Jiang, Aakash Sabharwal, Adam Henderson, Diane Hu, and Liangjie Hong, “Understanding the Role of Style in E-commerce Shopping,” Association for Computing Machinery KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Conference, Anchorage, August 2019, https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3292500.3330760.

109

Harry McCracken, “How Etsy Taught Style to an Algorithm,” Fast Company, July 11, 2019, https://www.fastcompany.com/90374429/how-etsy-taught-style-to-an-algorithm. The description of how Etsy taught style to its system draws heavily on this article.

110

McCracken, “How Etsy Taught Style to an Algorithm.”

111

Alan Murray and David Meyer, Fortune CEO Daily newsletter, April 20, 2021, https://fortune.com/2021/04/20/etsy-ceo-josh-silverman-pandemic-was-our-dunkirk-moment-ceo-daily/.

112

Murray and Meyer, Fortune CEO Daily newsletter.

113

Jeffrey Dastin, “Gap Rushes in More Robots to Warehouses to Solve Virus Disruption,” Reuters, May 21, 2020, https://www.reuters.com/article/us-health-coronavirus-gap-automation-foc/gap-rushes-in-more-robots-to-warehouses-to-solve-virus-disruption-idUSKBN22X14Y.

114

“Hybrid Intelligence Is the Future of Supply Chain Management,” April 12, 2019, https://www.borndigital.com/2019/04/12/hybrid-Intelligence-is-the-future-of-supply-chain-management.

115

“Surgical Tool Annotation for Workflow Analysis,” Quadrant and Siemens case study, n. d., https://cataracts.grand-challenge.org/home/.

116

“L. L. Bean: Modernizing the IT Architecture at a 105-Year-Old Retailer, Google, n. d., https://cloud.Google.com/customers/l-l-bean.

117

Emma Sopadjieva, Utpal M. Dholakia, and Beth Benjamin, “A Study of 46,000 Shoppers Shows That Omnichannel Retailing Works,” Harvard Business Review, January 3, 2017, https://hbr.org/2017/01/a-study-of-46000-shoppers-shows-that-omnichannel-retailing-works.

118

Andre Israel, Brett Goode, Jason Mark, and Edwin Van der Ouderaa, “Digital Decoupling: A Maturing Concept in Digital Disruption,” Accenture, March 27, 2019, https://bankingblog.accenture.com/digital-decoupling-maturing-concept-digital-disruption.

119

Bhaskar Ghosh, Adam Burden, and James Wilson, “Full Value. Full Stop. How to Scale Innovation and Achieve Full Value with Future Systems,” Accenture, 2019, https://www.accenture.com/us-en/insights/future-systems/future-ready-enterprise-systems.

120

Adam Burden, Edwin Van der Ouderaa, Ramnath Venkataraman, Tomas Nyström, and Prashant P. Shukla, “Technical Debt Might Be Hindering Your Digital Transformation,” Sloan Management Review, June 19, 2018, https://sloanreview.mit.edu/article/technical-debt-might-be-hindering-your-digital-transformation/.

121

“Smiths Group Unites Data from Five Global Divisions and Hundreds of Apps with Azure Data Lake Storage,” Microsoft, March 10, 2020, https://customers.Microsoft.com/en-GB/story/769823-smiths-group-manufacturing-azure.

122

“Smiths Group Unites Data from Five Global Divisions and Hundreds of Apps with Azure Data Lake Storage.”

123

Werner Vogels, “Modern Applications at AWS,” All Things Distributed Weblog, August 28, 2019, https://www.allthingsdistributed.com/2019/08/modern-applications-at-aws.html.

124

Einas Haddad, “Service-Oriented Architecture: Scaling the Uber Engineering Codebase as We Grow,” Uber Engineering, September 8, 2015, https://eng.Uber.com/service-oriented-architecture/.

125

Haddad, “Service-Oriented Architecture: Scaling the Uber Engineering Codebase as We Grow.”

126

Haddad, “Service-Oriented Architecture.”

127

Adam Gluck, “Introducing Domain-Oriented Microservice Architecture,” Uber Engineering, July 23, 2020, https://eng.Uber.com/microservice-architecture/.

128

“Ever — ready for Every Opportunity,” Accenture, 2021, https://www.accenture.com/acnmedia/Thought-Leadership-Assets/PDF-5/Accenture-Unleashing-Competitiveness-on-the-Cloud-Continuum-Executive-Summary.pdf.

129

Will Knight, “Meet the Chinese Finance Giant That’s Secretly an AI Company,” MIT Technology Review, June 16, 2017, https://www.technologyreview.com/s/608103/ant-financial-chinas-giant-of-mobile-payments-is-rethinking-finance-with-ai/.

130

Kevin McLaughlin, “After Strategy Reboot JPMorgan Going Deeper in the Cloud,” The Information, May 7, 2019, https://www.theinformation.com/articles/after-strategy-reboot-jpmorgan-going-deeper-in-cloud.

131

Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” arXiv, May 24, 2018, https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf.

132

Will Douglas Heaven, “OpenAI’s New Language Generator GPT-3 Is Shockingly Good — and Completely Mindless,” MIT Technology Review, July 20, 2020, https://www.technologyreview.com/2020/07/20/1005454/openai-machine-learning-language-generator-gpt-3-nlp/.

133

Steve Lohr, “The Internet Eats Up Less Energy Than You Might Think,” New York Times, June 24, 2021, https://www.nytimes.com/2021/06/24/technology/computer-energy-use-study.html.

134

“AI Gives Ukrainian Internet Taxi Start-up Real Competitive Edge,” Microsoft, April 19, 2018, https://customers.Microsoft.com/en-gb/story/uklon-transportation-powerbi-azure-machine-learning-ukraine.

135

Van Baker, “Technology Insight for Cloud AI Developer Services,” October 1, 2019, Gartner, https://www.gartner.com/en/documents/3969932/technology-insight-for-cloud-ai-developer-services.

136

“Edge Artificial Intelligence Chips Market Size, Share & Trends Analysis Report by Processor (CPU, GPU, ASIC), Device Type (Consumer, Enterprise Devices), Function (Training, Inference), by Region, and Segment Forecasts, 2020–2027,” Grand View Research, May 2020, https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/edge-artificial-Intelligence-chips-market.

137

“Geotechnical Company Generates Environmental Insights Faster and More Reliably with Edge Computing,” Microsoft, February 17, 2020, https://customers.Microsoft.com/en-gb/story/772599-fugro-professional-services-azure-sql-database-edge.

138

“Geotechnical Company Generates Environmental Insights Faster and More Reliably with Edge Computing.”

139

“Geotechnical Company Generates Environmental Insights Faster and More Reliably with Edge Computing.”

140

“Oil and Gas Experts Use Machine Learning to Deploy Predictive Analytics at the Edge,” Microsoft, September 25, 2017, https://customers.Microsoft.com/en-gb/story/schneider-electric-process-mfg-resources-azure-machine-learning.

141

“Oil and Gas Experts Use Machine Learning to Deploy Predictive Analytics at the Edge.”

142

Omar Abbosh and Larry Downes, “5G’s Potential, and Why Businesses Should Start Preparing for It,” Harvard Business Review, March 5, 2019, https://hbr.org/2019/03/5gs-potential-and-why-businesses-should-start-preparing-for-it.

143

Catherine Sbeglia, “Verizon to Offer 5G Network Edge Computing with AWS Wavelength,” RCRWirelessNews, December 4, 2019, https://www.rcrwireless.com/20191204/5g/verizon-5g-network-edge-computing-with-aws-wavelength.

144

Brendan McMahan and Daniel Ramage, “Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data,” Google, April 6, 2017, https://ai.Googleblog.com/2017/04/federated-learning-collaborative.html.

145

Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery — Организация реестра с использованием машинного обучения для поиска лекарств.

146

Talha Burki, “Pharma Blockchains AI for Drug Development,” Lancet, June 15, 2019, https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(19)31401-1/fulltext.

147

Jared Council, “Bayer Looks to Emerging Technique to Overcome AI Data Challenges,” Wall Street Journal, January 27, 2020, https://www.wsj.com/articles/bayer-looks-to-emerging-technique-to-overcome-ai-data-challenges.

148

Duska Anastasijevic, “Mayo Clinic Launches Its First Platform Initiative,” Mayo Clinic, January 14, 2020, https://newsnetwork.Mayoclinic.org/discussion/mayo-clinic-launches-its-first-platform-initiative/.

149

Anastasijevic, “Mayo Clinic Launches Its First Platform Initiative.”

150

Khari Johnson, “Nvidia Launches Clara Guardian to Power Smart Hospitals with Surveillance, Sensors, and Edge AI,” Venture Beat, May 14, 2020, https://venturebeat.com/2020/05/14/nvidia-launches-clara-guardian-to-power-smart-hospitals-with-surveillance-sensors-and-edge-ai/.

151

“Nvidia Clara Guardian,” Nvidia, 2021, https://www.nvidia.com/en-us/clara/smart-hospitals/; Arya Goswami, “Ouva’s Hospital Intelligence Platform Uses NVIDIA Clara Guardian Framework to Monitor Patients in a Contact Free Environment,” MarkTech-Post, September 17, 2020, https://www.marktechpost.com/2020/09/17/ouvas-hospital-Intelligence-platform-uses-nvidia-clara-guardian-framework-to-monitor-patients-in-a-contact-free-environment/; “Diycam Brings AI to the Edge of Healthcare with NVIDIA Clara Guardian,” Times of India, May 27, 2020, https://timesofindia.indiatimes.com/business/india-business/diycam-bringsai-to-theedge-of-healthcare-with-nvidia-clara-guardian/articleshow/76035783.cms.

152

Johnson, “Nvidia Launches Clara Guardian to Power Smart Hospitals with Surveillance, Sensors, and Edge AI.”

153

Ghosh et al., “Full Value. Full Stop.”

154

“How Starbucks Is Using COVID-19 Crisis to Differentiate the Brand,” WARC, March 8, 2020, https://www.warc.com/newsandopinion/news/how-starbucks-is-using-covid-19-crisis-to-differentiate-the-brand/43929.

155

Chris Walton, “3 Ways Starbucks Will Emerge from COVID-19 Stronger Than Before,” Forbes, April 3, 2020, https://www.forbes.com/sites/christopherwalton/2020/04/03/3-ways-starbucks-will-emerge-from-covid-19-stronger-than-before/?sh=60ac5f3d1844.

156

James Vincent, “Welcome to the Automated Warehouse of the Future,” The Verge, May 8, 2018, https://www.theverge.com/2018/5/8/17331250/automated-warehouses-jobs-ocado-andover-Amazon; “See Inside Ocado’s Warehouse Where Robots Pick Groceries,” BT, May 31, 2018, https://home.bt.com/tech-gadgets/tech-news/see-the-ocado-robots-whizz-around-their-automated-supermarket-warehouse-11364269826882.

157

Max Smolaks, “Robots and Software: How Ocado Is Creating New Business Models,” DCD, August 29, 2018, https://www.datacenterdynamics.com/en/analysis/robots-and-software-how-ocado-creating-new-business-models/.

158

Michael Moore, “How Ocado and AWS Are Teaming Up to Keep Your Shopping Fresh,” ITProPortal, June 29, 2017, https://www.itproportal.com/features/how-ocado-and-aws-are-teaming-up-to-keep-your-shopping-fresh/.

159

“The Art of the Pivot: How Enterprises Do It in the Cloud,” Amazon, 2019, https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS_The_Art_of_the_Pivot_2019.pdf.

160

Moore, “How Ocado and AWS Are Teaming Up to Keep Your Shopping Fresh.”

161

“Our Strategy,” Ocado Group, https://www.ocadogroup.com/about-us/our-strategy#ip-anchor-4162.

162

Simon Read, “Ocado Says Switch to Online Shopping Is Permanent,” BBC.com, July 14, 2020, https://www.bbc.com/news/business-53402767.

163

Vincent, “Welcome to the Automated Warehouse of the Future.”

164

Elon Musk, “The Secret Tesla Motors Master Plan (Just between You and Me),” Tesla, August 2, 2006, https://www.tesla.com/esES/blog/secret-tesla-motors-master-plan-just-between-you-and-me.

165

Bernard Marr, “The Amazing Ways Tesla Is Using Artificial Intelligence and Big data,” BernardMarr.com, Retrieved October 4, 2020, https://bernardmarr.com/the-amazing-ways-tesla-is-using-artificial-Intelligence-and-big-data/.

166

Nathan Furr and Jeff Dyer, “Lessons from Tesla’s Approach to Innovation,” Harvard Business Review, February 12, 2020, https://hbr.org/2020/02/lessons-from-teslas-approach-to-innovation.

167

Ry Crist, “Samsung’s Bixby Will Soon ID the Foods in Your Family Hub Fridge,” CNET, January 10, 2019, https://www.cnet.com/news/samsungs-bixby-will-soon-id-the-foods-in-your-family-hub-fridge/.

168

“DEWA Power Plants, Dubai,” Signify Holding, 2019, https://www.assets.signify.com/is/content/PhilipsLighting/Assets/signify/global/20191211-dewa-case-study.pdf.

169

“Philips Lighting Underlines Leadership in Lighting for the Internet of Things with New IoT Platform,” Signify, March 19, 2018, https://www.signify.com/global/our-company/news/press-release-archive/2018/20180319-philips-lighting-underlines-leadership-in-lighting-for-the-internet-of-things-with-new-iot-platform.

170

Shai Wininger, “Lemonade Launch Metrics Exposed,” Lemonade, November 22, 2016, https://www.lemonade.com/blog/lemonade-launch-metrics-exposed/.

171

“Lemonade Shareholder Letter, Q2 2020,” https://s24.q4cdn.com/139015699/files/docdownloads/2020/08/Shareholder-Letter-Q2-2020-(1). pdf.

172

Daniel Schreiber, “Lemonade Sets New World Record,” Lemonade, January 5, 2017, https://stories.lemonade.com/lemonade-sets-new-world-record-706ef8674110.

173

“Lemonade Shareholder Letter, Q2 2020.”

174

Dan Ariely, “Social Impact in 100 Days: Transparency Chronicles Part 4, Insurance as a Social Good,” Lemonade, January 31, 2017, https://www.lemonade.com/blog/lemonade-social-impact-100-days/.

175

Daniel Schreiber, “Precision Underwriting,” Lemonade, April 3, 2018, https://www.lemonade.com/blog/precision-underwriting/.

176

Стартап с рыночной оценкой более 1 млрд долларов. Прим. ред.

177

José María Álvarez-Pallete, “The New Telefónica,” Telefónica, November 27, 2019, https://www.telefonica.com/ext/the-new-telefonica/letter-ceo-alvarez-pallete.pdf.

178

Álvarez-Pallete, “The New Telefónica.”

179

“ElevenPaths Has Achieved Amazon Web Services (AWS) Security Competency Status,” Telefónica, May 26, 2020, https://www.telefonica.com/en/web/press-office/-/elevenpaths-achieves-Amazon-web-services-aws-security-competence-status.

180

“Telefónica Tech Reinforces Its Cybersecurity Consulting Capabilities with the Acquisition of Govertis,” Telefónica, August 25, 2020, https://www.telefonica.com/en/web/press-office/-/telefonica-tech-reinforces-its-cybersecurity-consulting-capabilities-with-the-acquisition-of-govertis.

181

“Telefónica Tech Fosters the Training of Cybersecurity Professionals with the Acquisition of iHackLabs,” Telefónica, September 7, 2020, https://www.telefonica.com/en/web/press-office/-/telefonica-tech-fosters-the-training-of-cybersecurity-professionals-with-the-acquisition-of-ihacklabs.

182

“Telefónica Introduces Telefónica Tech Ventures, Its Investment Vehicle Specialized in Cybersecurity,” Telefónica, October 22, 2020, https://www.telefonica.com/en/web/press-office/-/telefonica-introduces-telefonica-tech-ventures-its-investment-vehicle-specialized-in-cybersecurity.

183

Признан Минюстом РФ иноагентом.

184

Daisuke Tanaka, “Re-Energizing Small Molecule Drug Discovery by Centaur Chemist,” presentation at British Embassy, Tokyo, July 25, 2018, https://www.ebi.ac.uk/sites/ebi.ac.uk/files/groups/industryoffice/industry-events/japan-2018-event/British%20Embassy%20conference_Japan_Daisuke%20Tanaka.pdf.

185

Joanne Kotz, “In Silico Drug Design,” Science-Business eXchange, January 24, 2013, https://link.springer.com/article/10.1038/scibx.2013.50.

186

“Europe’s Largest Initiative Launches to Accelerate Therapy Development for COVID-19 and Future Coronavirus Threats,” BioSpace, August 18, 2020, https://www.biospace.com/article/releases/europe-s-largest-initiative-launches-to-accelerate-therapy-development-for-covid-19-and-future-coronavirus-threats/.

187

“More than 23 Million People in the WHO European Region Fall Ill from Unsafe Food Every Year,” World Health Organization, March 12, 2015, https://www.euro.who.int/en/health-topics/disease-prevention/food-safety/news/news/2015/12/more-than-23-million-people-in-the-who-european-region-fall-ill-from-unsafe-food-every-year#:~:text=New%20report%20on%20the%20burden%20of%20foodborne%20diseases&text=Each%20year%2C%20as%20many%20as,the%20age%20of%205%20years.

188

“LumoVision: Saving Lives and Improving Livelihoods with Revolutionary Data-Driven Maize Sorting Technology,” Bühler, n. d., https://digital.buhlergroup.com/lumovision/.

189

“Bühler LumoVision: Saving Lives and Improving Livelihoods with Revolutionary Data-Driven Grain Sorting Technology,” Milling and Grain, April 23, 2018, https://millingandgrain.com/entrada/buhler-lumovision-saving-lives-and-improving-livelihoods-with-revolutionary-data-driven-grain-sorting-technology-18263/.

190

“LumoVision: Saving Lives and Improving Livelihoods with Revolutionary Data-Driven Maize Sorting Technology.”

191

Sharon LaFraniere, Katie Thomas, Noah Weiland, David Gelles, Sheryl Gay Stolberg, and Denise Grady, “Politics, Science and the Remarkable Race for a Coronavirus Vaccine,” New York Times, November 21, 2020, https://www.nytimes.com/2020/11/21/us/politics/coronavirus-vaccine.html?login=smartlock&auth=login-smartlock.

192

LaFraniere et al., “Politics, Science and the Remarkable Race for a Coronavirus Vaccine.”

193

Joe Palco, “Moderna’s COVID-19 Vaccine Shines in Clinical Trial,” NPR Morning Edition, November 16, 2020, https://www.npr.org/sections/health-shots/2020/11/16/935239294/modernas-covid-19-vaccine-shines-in-clinical-trial.

194

“How Building a Digital Biotech Is Mission-Critical to Moderna,” Moderna, n. d., https://www.modernatx.com/media-center/all-media/blogs/how-moderna-building-digital-biotech. The account that follows of Moderna’s operations is largely taken from this document.

195

Bhaskar Ghosh, Adam Burden, and James Wilson, “Full Value. Full Stop. How to Scale Innovation and Achieve Full Value with Future Systems,” Accenture, 2019, https://www.accenture.com/us-en/insights/future-systems/future-ready-enterprise-systems.

196

Frank Gens, Meredith Whalen, Deepak Mohan, Philip Carnelley, Larry Carvalho, Gary Chen, Ruthbea Yesner, Arnal Dayaratna, Frank Della Rosa, James Wester, et al., “IDC FutureScape: Worldwide IT Industry 2020 Predictions,” IDC, October 28, 1919, https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US45599219.

197

Aaron Tan, “Getting Threat Intelligence Right,” TechTarget, May 30, 2017, https://www.computerweekly.com/feature/Getting-threat-Intelligence-right.

198

Claudia Nemat, “Resilience: A Success Factor for Deutsche Telekom,” Deutsche Telekom, July 16, 2020, https://www.telekom.com/en/company/management-unplugged/details/resilience-a-success-factor-for-deutsche-telekom-604006.

199

Julie Sweet and Ellyn Shook, “The Hidden Value of Culture Makers,” Accenture, 2020, https://www.accenture.com/ie-en/about/inclusion-diversity/acnmedia/Thought-Leadership-Assets/PDF-3/Accenture-Getting-To-Equal-2020-Research-Report-IE.pdf.

200

Authors’ correspondence with the company, October 2021.

201

“Why LexisNexis Is ‘in Awe’ of Automation Hub and Task Capture,” UiPath, 2020, https://www.uipath.com/resources/automation-case-studies/lexisnexis-risk-solutions-rpa.

202

Roberto Torres, “Low Code Helped Put Out COVID-19 Fires: How Can Leaders Sustain Momentum?” CIO Dive, June 18, 2020, https://www.ciodive.com/news/low-code-implementation-coronavirus-2020/580024/.

203

Jeff Barr, “Introducing Amazon Honeycode — Build Web & Mobile Apps without Writing Code,” AWS, June 24, 2020, https://aws.Amazon.com/blogs/aws/introducing-Amazon-honeycode-build-web-mobile-apps-without-writing-code/.

204

Stephanie Condon, “Salesforce Rolls Out New Low-Code Features for Lightning App Builder,” ZDNet, May 7, 2020, https://www.zdnet.com/article/Salesforce-rolls-out-new-low-code-features-for-lightning-app-builder/.

205

“Add an App to Microsoft Teams, Microsoft Power Apps,” September 15, 2020, https://docs.Microsoft.com/en-us/powerapps/user/open-app-embedded-in-teams.

206

John Moore, “RPA Journey: Schneider Electric’s Global Plan Taps Blue Prism, UiPath,” TechTarget, August 19, 2019, https://searchcio.techtarget.com/feature/RPA-journey-Schneider-Electrics-global-plan-taps-Blue-Prism-UiPath.

207

“DevOps tech: Empowering Teams to Choose Tools,” Google Cloud, November 16, 2020, https://cloud.Google.com/solutions/devops/devops-tech-teams-empowered-to-choose-tools.

208

“Statistics,” National Girls Collaborative Project, 2021, https://ngcproject.org/statistics.

209

Pierre Nanterme and Bruno Sanguinetti, “It’s Learning: Just Not as We Know It,” Accenture, n. d., https://www.accenture.com/acnmedia/Thought-Leadership-Assets/PDF/Accenture-Education-and-Technology-Skills-Research.pdf.

210

Paul R. Daugherty, H. James Wilson, and Rumman Chowdhury, “Using Artificial Intelligence to Promote Diversity,” Sloan Management Review, November 21, 2018, https://sloanreview.mit.edu/article/using-artificial-Intelligence-to-promote-diversity/.

211

Kimberly A. Houser, “Can AI Solve the Diversity Problem in the Tech Industry? Mitigating Noise and Bias in Employment Decision-Making,” Stanford Technology Law Review, Spring 2019, https://law.stanford.edu/wp-content/uploads/2019/08/Houser_20190830_test.pdf.

212

“Future Skills Pilot Report,” World Economic Forum, Unilever, Walmart, SkyHive and Accenture, 2021, https://www.accenture.com/acnmedia/PDF-149/Accenture-Future-Skills-Case-Study.pdf.

213

“The STEM Gap: Women and Girls in Science, Technology, Engineering and Math,” AAUW, n. d., https://www.aauw.org/resources/research/the-stem-gap/.

214

Amy Edmondson, “Psychological Safety and Learning Behavior in Work Teams,” Administrative Science Quarterly, Vol. 44, No. 2, June 1999, https://www.jstor.org/stable/2666999?seq=1#page_scan_tab_contents.

215

Charles Duhigg, “What Google Learned from Its Quest to Build the Perfect Team,” New York Times Magazine, February 25, 2016, https://www.nytimes.com/2016/02/28/magazine/what-Google-learned-from-its-quest-to-build-the-perfect-team.html?smid=pl-share.

216

“The Missing Element in Nearly Every Learning Strategy,” Gartner Research, September 22, 2020, https://www.gartner.com/en/documents/3990788/the-missing-element-in-nearly-every-learning-strategy; Andy Young, Edwin Van der Ouderaa, Monica Juneja, and Diana Barea, “Fearless: How Safety and Trust Can Help Financial Services Thrive Even During Disruption and Transformational Change,” Accenture, 2019, https://www.criticaleye.com/inspiring/insights-servfile.cfm?id=5657; Paul J. Zak, “The Neuroscience of Trust,” Harvard Business Review, January — February 2017, https://hbr.org/2017/01/the-neuroscience-of-trust.

217

Bhaskar Ghosh, Adam Burden, and James Wilson, “Full Value. Full Stop. How to Scale Innovation and Achieve Full Value with Future Systems,” Accenture, 2019, https://www.accenture.com/us-en/insights/future-systems/future-ready-enterprise-systems.

218

Paul Daugherty, Bhaskar Ghosh, Annette Rippert, Ramnath Venkataraman, and H. James Wilson, “Make the Leap, Take the Lead,” Accenture, April 28, 2021, https://www.accenture.com/us-en/insights/technology/scaling-enterprise-digital-transformation.

219

Yaarit Silverstone, Sarah Bartel, and Philippe Chauffard, “Modern Cloud Champions,” Accenture, August 13, 2021, https://www.accenture.com/us-en/insights/consulting/cloud-workforce.

220

“IOOF Gives Developers a New Lease on Life with OutSystems,” OutSystems, n. d., https://www.outsystems.com/case-studies/it-modernization-wealth-management/.

221

5,2 × 7,9 м. Прим. ред.

222

“AWS Announces the DeepRacer League (DRL),” Amazon Web Services, November 29, 2018, https://press.aboutAmazon.com/news-releases/news-release-details/aws-announces-deepracer-league-drl.

223

Sara Castellanos, “Ready, Set, Algorithms! Teams Learn AI by Racing Cars,” Wall Street Journal, October 1, 2019, https://www.wsj.com/articles/ready-set-algorithms-teams-learn-ai-by-racing-cars-11569922202.

224

“Morningstar Launches Global AWS DeepRacer Corporate Competition to Accelerate Application of Machine Learning,” Morningstar, May 30, 2019, https://newsroom.morningstar.com/newsroom/news-archive/press-release-details/2019/Morningstar-Launches-Global-AWS-DeepRacer-Corporate-Competition-to-Accelerate-Application-of-Machine-Learning/default.aspx.

225

Peter High, “How Capital One Became a Leading Digital Bank,” Forbes, December 12, 2016, https://www.forbes.com/sites/peterhigh/2016/12/12/how-capital-one-became-a-leading-digital-bank/#6d99271315ee.

226

“Capital One Financial Corporation,” Agreatplacetowork, 2020, https://www.greatplacetowork.com/certified-company/1000049.

227

Santo Milasi, Ignacio González-Vázquez, and Enrique Fernández-Macías, “Telework in the EU before and after the COVID-19: Where We Were, Where We Head To,” European Commission, 2020, https://joint-research-centre.ec.europa.eu/system/files/2021-06/jrc120945_policy_brief_-_covid_and_telework_final.pdf.

228

Nicholas Bloom, “How Working from Home Works Out,” Stanford: Institute for Economic Policy Research, June 2020, https://siepr.stanford.edu/research/publications/how-working-home-works-out.

229

Lynda Gratton, “How to Do Hybrid Right,” Harvard Business Review, May-June 2021, https://hbr.org/2021/05/how-to-do-hybrid-right.

230

Matthew Haag, “Remote Work Is Here to Stay: Manhattan May Never Be the Same,” New York Times, March 29, 2021, https://www.nytimes.com/2021/03/29/nyregion/remote-work-coronavirus-pandemic.html?action=click&module=Top%20Stories&pgtype=Homepage.

231

“National Landlord Survey,” KayoCloud, March 2021, https://kayocloud.com/KayoCloud LandlordReport March2021.pdf.

232

Kristin Stoller, “Never Want to Go Back to the Office? Here’s Where You Should Work,” Forbes, January 31, 2021, https://www.forbes.com/sites/kristinstoller/2021/01/31/never-want-to-go-back-to-the-office-heres-where-you-should-work/?sh=8958bdb67127.

233

Victoria Gill, “Robotic Scientists Will ‘Speed Up Discovery,’” BBC News, July 6, 2020, https://www.bbc.com/news/science-environment-53029854.

234

“Fujitsu Embarks towards ‘New Normal,’ Redefining Working Styles for Its Japan Offices,” Fujitsu Limited, July 6, 2020, https://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2020/0706-01.html.

235

Alan Kohll, “New Study Shows Correlation between Employee Engagement and the Long-Lost Lunch Break,” Forbes, May 29, 2018, https://www.forbes.com/sites/alankohll/2018/05/29/new-study-shows-correlation-between-employee-engagement-and-the-long-lost-lunch-break/.

236

“Humana Uses Microsoft Viva Insights to Help Balance the Workplace Experience,” Microsoft, April 30, 2021, https://customers.Microsoft.com/en-ca/story/1366153368901617436-humana-healthcare-Microsoft-365-viva-insights.

237

Shannon Bond, “Facebook* Expects Half Its Employees to Work Remotely Permanently,” NPR, May 21, 2020, https://www.npr.org/sections/coronavirus-live-updates/2020/05/21/860382831/facebook-expects-half-its-employees-to-work-remotely-forever.

238

Adam D’Angelo, “Remote First at Quora,” The Quora Blog, June 25, 2020, https://www.quora.com/q/quora/Remote-First-at-Quora.

239

Mike Robuck, “Verizon Takes Covid WFH Lessons into Next Stage of Hiring 950 New Employees,” Fierce Telecom, September 4, 2020, https://www.fiercetelecom.com/telecom/verizon-takes-covid-wfh-home-lessons-into-next-stage-hiring-950-new-employees.

240

Elizabeth Dwoskin, “Americans Might Never Come Back to the Office, and Twitter Is Leading the Charge,” Washington Post, October 1, 2020, https://www.washingtonpost.com/technology/2020/10/01/twitter-work-from-home/.

241

Christie Smith, Yaarit Silverstone, Nicholas Whittall, David Shaw, and Kent McMillan, “The Future of Work: A Hybrid Work Model,” Accenture, April 30, 2021, https://www.accenture.com/us-en/insights/consulting/future-work.

242

Jerry M. Evensky, “Adam Smith’s Essentials: On Trust, Faith, and Free Markets,” Journal of the History of Economic Thought, Vol. 33, No. 2, June 2011.

243

Susan T. Fiske, Amy J. C. Cuddy, Peter Glick, and Jun Xu, “A Model of (Often Mixed) Stereotype Content: Competence and Warmth Respectively Follow from Perceived Status and Competition,” Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 82, No. 6, 2002, 878–902, https://cos.gatech.edu/facultyres/Diversity_Studies/Fiske_StereotypeContent.pdf.

244

Chris Malone and Susan T. Fiske, The Human Brand: How We Relate to People, Products, and Companies, Jossey-Bass, 2013, 28.

245

Shoshana Zuboff, The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power, Public Affairs, 2019.

246

Schumpeter, “Getting a Handle on a Scandal,” Economist, March 18, 2018, https://www.economist.com/business/2018/03/28/getting-a-handle-on-a-scandal.

247

Julie Sweet and Paul Daugherty, “Foreword,” Accenture Technology Vision 2021, https://www.accenture.com/us-en/insights/technology/acnmedia/Thought-Leadership-Assets/PDF-3/Accenture-Tech-Vision-2021-Full-Report.pdf.

248

Allan Dafoe, Yoram Bachrach, Gillian Hadfield, Eric Horvitz, Kate Larson, and Thore Graepel, “Cooperative AI: Machines Must Learn to Find Common Ground,” Nature, Vol. 593, May 6, 2021, https://www.nature.com/articles/d41586-021-01170-0.

249

Dafoe et al., “Cooperative AI: Machines Must Learn to Find Common Ground.”

250

Paul R. Daugherty and H. James Wilson, Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (Boston: Harvard Business Review Press, 2018). The phenomenon of “algorithm aversion” was describe by Berkeley J. Dietvorst, Joseph P. Simmons, and Cade Massey, “Algorithm Aversion: People Erroneously Avoid Algorithms after Seeing Them Err,” Journal of Experimental Psychology: General, July 16, 2014, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstractid=2466040.

251

J. M. Logg, J. A. Minson, and D. A. Moore, “Algorithm Appreciation: People Prefer Algorithmic to Human Judgment,” Organizational Behavior and Human Decision Processes, Vol. 151, 2019, 90–103.

252

Jared Council, “Alexa Has a New Skill: Asking When It Doesn’t Know,” Wall Street Journal, December 11, 2020, https://www.wsj.com/articles/alexa-has-a-new-skill-asking-when-it-doesnt-know-11607732175.

253

The Husain Experience, Museum of Art and Photography (MAP), Bangalore, India, https://map-india.org/the-ai-husain-experience/.

254

Will Knight, “A New Artificial Intelligence Makes Mistakes — on Purpose,” Wired, February 13, 2021, https://www.wired.com/story/new-artificial-Intelligence-mistakes-purpose-chess/.

255

R. Rideaux and A. E. Welchman, “Exploring and Explaining Properties of Motion Processing in Biological Brains Using a Neural Network,” Journal of Vision, Vol. 21, No. 11, February 2021, https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.09.03.281030v1.full.

256

Bobby Allyn, “‘The Computer Got It Wrong’: How Facial Recognition Led to False Arrest of Black Man,” NPR, June 24, 2020, https://www.npr.org/2020/06/24/882683463/the-computer-got-it-wrong-how-facial-recognition-led-to-a-false-arrest-in-michig.

257

Joy Buolamwini and Timnit Gebru, “Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification,” Proceedings of Machine Learning Research, Vol. 81, 2018, 1–15, http://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a/buolamwini18a.pdf.

258

Benjamin Wilson, Judy Hoffman, and Jamie Morgenstern, “Predictive Inequity in Object Detection,” arXiv, February 21, 2019, https://arxiv.org/abs/1902.11097.

259

Ben Dickson, “Artificial Intelligence Has a Bias Problem, and It’s Our Fault,” PCMag, June 14, 2018, https://www.pcmag.com/news/artificial-Intelligence-has-a-bias-problem-and-its-our-fault.

260

Matthew Hutson, “The Language Machines,” Nature, Vol. 591, March 4, 2021, https://www.nature.com/articles/d41586-021-00530-0.

261

Jay Greene, “Microsoft Won’t Sell Police Its Facial-Recognition Technology, Following Similar Moves by Amazon and IBM,” Washington Post, June 11, 2020, https://www.washingtonpost.com/technology/2020/06/11/Microsoft-facial-recognition/.

262

Sarah Todd, “People Are Terrible Judges of Talent: Can Algorithms Do Better?” Quartz, November 19, 2019, https://qz.com/work/1742847/pymetrics-ceo-frida-polli-on-the-ai-solution-to-hiring-bias/.

263

Todd, “People Are Terrible Judges of Talent: Can Algorithms Do Better?”

264

Sara Castellanos, “Tech Giants Launch New AI Tools as Worries Mount about Explainability,” Wall Street Journal, September 26, 2018, https://www.wsj.com/articles/tech-giants-launch-new-ai-tools-as-worries-mount-about-explainability-1537975652?tesla=y.

265

Neil Vigdor, “Apple Card Investigated after Gender Discrimination Complaints,” New York Times, November 10, 2019, https://www.nytimes.com/2019/11/10/business/Apple-credit-card-investigation.html.

266

Mariusz Bojarski, Philip Yeres, Anna Choromanaska, Krzysztof Choromanski, Bernhard Firner, Lawrence Jackel, and Urs Muller, “Explaining How a Deep Neural Network Trained with End-to — End Learning Steers a Car,” arXiv, April 25, 2017, https://arxiv.org/pdf/1704.07911.pdf.

267

Will Knight, “Nvidia Lets You Peer Inside the Black Box of Its Self-Driving AI,” MIT Technology Review, May 3, 2017, https://www.technologyreview.com/2017/05/03/105964/nvidia-lets-you-peer-inside-the-black-box-of-its-self-driving-ai/.

268

Danny Shapiro, “Reading an AI Car’s Mind: How NVIDIA’s Neural Net Makes Decisions,” NVIDIA, April 27, 2017, https://blogs.nvidia.com/blog/2017/04/27/how-nvidias-neural-net-makes-decisions/.

269

Castellanos, “Tech Giants Launch New AI Tools as Worries Mount about Explainability.”

270

Ben Dickson, “Inside DARPA’s Effort to Create Explainable Artificial Intelligence,” TechTalks, January 10, 2019, https://bdtechtalks.com/2019/01/10/darpa-xai-explainable-artificial-Intelligence/.

271

Dickson, “Inside DARPA’s Effort to Create Explainable Artificial Intelligence.”

272

“Apple CEO Tim Cook: ‘Privacy Is a Fundamental Human Right,’ ” All Things Considered, NPR, October 1, 2015, https://www.npr.org/sections/alltechconsidered/2015/10/01/445026470/Apple-ceo-tim-cook-privacy-is-a-fundamental-human-right.

273

Michael Grothaus, “Forget the New iPhones: Apple’s Best Product Is Now Privacy,” Fast Company, September 13, 2018, https://www.fastcompany.com/90236195/forget-the-new-iPhones-Apples-best-product-is-now-privacy.

274

Michael Grothaus, “Use These 11 Critical iPhone Privacy and Security Settings Right Now,” Fast Company, February 18, 2020, https://www.fastcompany.com/90254589/use-these-11-critical-iPhone-privacy-and-security-settings-right-now.

275

“Differential Privacy,” Apple, n. d., https://www.Apple.com/privacy/docs/Differential_Privacy Overview.pdf, accessed December 7, 2020.

276

Gerrit De Vynck, “Sonos Launched a Speaker That Won’t Record Your Conversations,” Bloomberg News, September 5, 2019, https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-09-05/anti-alexa-this-sonos-speaker-won-t-record-your-conversations.

277

Междисциплинарный исследовательский центр в Оксфордском университете, часть факультета философии и Школы Мартина. Прим. ред.

278

Baobao Zhang and Allan Dafoe. “Artificial Intelligence: American Attitudes and Trends,” Center for the Governance of AI, Future of Humanity Institute, University of Oxford, 2019, https://governanceai.github.io/US-Public-Opinion-Report-Jan-2019/us_publicopinionreportjan2019.pdf.

279

Richard Stengel, “The Untold Story of the Sony Hack: How North Korea’s Battle with Seth Rogen and George Clooney Foreshadowed Russian Election Meddling In 2016,” Vanity Fair, October 6, 2019, https://www.vanityfair.com/news/2019/10/the-untold-story-of-the-sony-hack.

280

David E. Sanger and Nicole Perlroth, “FireEye, a Top Cybersecurity Firm, Says It Was Hacked by a Nation-State,” New York Times, Dec. 8, 2020, https://www.nytimes.com/2020/12/08/technology/fireeye-hacked-russians.html.

281

Alex Schiffer, “How a Fish Tank Helped Hack a Casino,” Washington Post, July 21, 2017, https://www.washingtonpost.com/news/innovations/wp/2017/07/21/how-a-fish-tank-helped-hack-a-casino/.

282

“Internet Growth Statistics,” Internet World Stats, https://www.internetworldstats.com/emarketing.htm.

283

H. Tankovska, “Internet of Things — Active Connections Worldwide 2015–2025,” Statista, September 1, 2020, https://www.statista.com/statistics/1101442/iot-number-of-connected-devices-worldwide/.

284

Andy Greenberg, “The Untold Story of NotPetya, the Most Devastating Cyberattack in History,” Wired, August 22, 2018, https://www.wired.com/story/notpetya-cyberattack-ukraine-russia-code-crashed-the-world/.

285

Danny Palmer, “This Is How Much the WannaCry Ransomware Attack Cost the NHS,” ZDNet, October 12, 2018, https://www.zdnet.com/article/this-is-how-much-the-wannacry-ransomware-attack-cost-the-nhs/.

286

Имеется в виду хакерская атака 2020 года. Прим. ред.

287

Scott Ikeda, “New Security Report Breaks Down Increase in Cyber Attacks Due to Remote Work; Lack of Training, Overwhelmed IT Departments Are the Main Issues,” CPO Magazine, October 16, 2020, https://www.cpomagazine.com/cyber-security/new-security-report-breaks-down-increase-in-cyber-attacks-due-to-remote-work-lack-of-training-overwhelmed-it-departments-are-the-main-issues/.

288

Aaron Tan, “Getting Threat Intelligence Right,” TechTarget, May 30, 2017, https://www.computerweekly.com/feature/Getting-threat-Intelligence-right.

289

Aaron Tan, “Why Predictive Threat Intelligence Is Key,” TechTarget, September 7, 2020, https://www.computerweekly.com/news/252488666/Why-predictive-threat-Intelligence-is-key.

290

“Cyber Security Market Size, Share & Trends Analysis Report by Component, by Security Type, by Solution, by Service, by Deployment, by Organization, by Application, by Region, and Segment Forecasts, 2020–2027,” Grand View Research, June 2020, https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/cyber-security-market.

291

Liz Stinson, “A Coffee Cup Designed to Let Astronauts Sip Espresso in Space,” Wired, January 27, 2015, https://www.wired.com/2015/01/coffee-cup-designed-let-astronauts-sip-espresso-space/.

292

Baiju Shah, Lisa De Bonis, Flaviano Faleiro, and Nevine El-Warraky, “Growth: It Comes Down to Experience,” Accenture, 2020, https://www.accenture.com/acnmedia/Thought-Leadership-Assets/PDF-3/Accenture-Interactive-Business-of-Experience-Full-Report.pdf#zoom=50.

293

Shah et al., “Growth: It Comes Down to Experience.”

294

Shah et al., “Growth: It Comes Down to Experience.”

295

Shiho Takezawa, “Car Crashes in World’s Oldest Nation Spur Changes by Automakers,” Bloomberg, January 18, 2021, https://www.bloomberg.com/news/articles/2021-01-18/automakers-redesign-cars-for-millions-of-aging-drivers-in-japan.

296

Официальный трейлер, размещенный 10 сентября 2019 года: https://www.youtube.com/watch?v=03RAKJipMeM.

297

Katie Deighton, “Evinced, a Web Accessibility Startup, Raises $17 Million,” Wall Street Journal, February 3, 2021, https://www.wsj.com/articles/evinced-a-web-accessibility-startup-raises-17-million-11612353609.

298

Manuel Matuzovic, “Building the Most Inaccessible Site Possible with a Perfect Lighthouse Score,” Matuzo.at, May 31, 2019, https://www.matuzo.at/blog/building-the-most-inaccessible-site-possible-with-a-perfect-lighthouse-score/.

299

Marcy Sutton, “Evinced Is Pushing the Limits of Automated Accessibility Testing,” Marcy Sutton.com, February 1, 2021, https://marcysutton.com/evinced-automated-accessibility-testing.

300

Katie Deighton, “Evinced, a Web Accessibility Startup, Raises $17 Million,” Wall Street Journal, February 3, 2021, https://www.wsj.com/articles/evinced-a-web-accessibility-startup-raises-17-million11612353609.

301

Shah et al., “Growth: It Comes Down to Experience.”

302

Shah et al., “Growth: It Comes Down to Experience.”

303

Tom Huddleston Jr., “How ‘Animal Crossing’ and the Coronavirus Pandemic Made the Nintendo Switch Fly Off Shelves,” CNBC, June 2, 2020, https://www.cnbc.com/2020/06/02/nintendo-switch-animal-crossing-and-coronavirus-led-to-record-sales.html.

304

Jordan Valinsky, “Peloton Sales Surge 172% as Pandemic Bolsters Home Fitness Industry,” CNN Business, September 11, 2020, https://www.cnn.com/2020/09/11/business/peloton-stock-earnings/index.html.

305

Jono Bacon, “The Five Ways Peloton Weave Community and Content Beautifully,” Forbes, December 6, 2018, https://www.forbes.com/sites/jonobacon/2018/12/06/the-five-ways-peloton-weave-community-and-content-beautifully/?sh=445203576b59.

306

Ann-Marie Alcántara, “Fitness Platform Obé Rolls Out Workout Parties for Remote Friends,” Wall Street Journal, December 3, 2020, https://www.wsj.com/articles/fitness-platform-obe-rolls-out-workout-parties-for-remote-friends-11607034060.

307

“Peloton Breaks Out Checkbook for AI, Hardware Acquisitions,” PYMNTS.com, March 22, 2021, https://www.pymnts.com/news/partnerships-acquisitions/2021/peloton-artificial-Intelligence-hardware-acquisitions/.

308

Paul Daugherty, Marc Carrel-Billiard, and Michael Biltz “We, the Post-Digital People,” Accenture, 2020, p. 39, https://www.accenture.com/acnmedia/Thought-Leadership-Assets/PDF-2/Accenture-Technology-Vision-2020-Full-Report.pdf.

309

Tess Stenzel, “Men’s Wearhouse Opens a Newly Designed Modern Retail Experience,” Fashion United, February 4, 2021, https://fashionunited.com/news/fashion/men-s-wearhouse-opens-a-newly-designed-modern-retail-experience/2021020437897.

310

Daugherty et al., “We, the Post-Digital People.”

311

Гомер. Одиссея. М.: Наука, 2000. С. 94.

312

Adrienne Mayor, Gods and Robots: Myths, Machines, and Ancient Dreams of Technology (Princeton University Press, 2018), 151.

313

Katie Deighton, “Volvo Aims to Ease the Queasiness of Riding in Self-Driving Vehicles,” Wall Street Journal, February 10, 2021, https://www.wsj.com/articles/volvo-aims-to-ease-the-queasiness-of-riding-in-self-driving-vehicles-11612970951.

314

Azeem Azhar, “TikTok’s Atmospheric Growth; Kim Stanley Robinson on Climate & China’s Area 51 ++ #330,” Exponential View, July 11, 2021, https://www.exponentialview.co/ev-330/.

315

Cheryl Winokur Munk, “Consumers Like Chatbots to Be Smart — but Not Too Smart,” Wall Street Journal, May 21, 2021, https://www.wsj.com/articles/chatbot-consumers-smart-11621535198?mod=djemCXO.

316

Remus Noronha “‘Artificial’: LifeScore’s Tom GrUber Hints at Possibility of Music ‘Adapting to Human Signals,’” Media Entertainment Arts WorldWide, May 29, 2020, https://meaww.com/artificial-remote-Intelligence-tom-grUber-lifescore-Siri-twitch-adaptive-music-exclusive-interview.

317

Cade Metz, “Can A. I. Grade Your Next Test?” New York Times, July 20, 2021, https://www.nytimes.com/2021/07/20/technology/ai-education-neural-networks.html.

318

Metz, “Can A. I. Grade Your Next Test?”

319

Shravan Goli, “Announcing New Products, Tools, and Features to Support Learners, Educators, and Institutions with Their Rapidly Evolving Teaching and Learning Needs,” Coursera, April 19, 2021, https://blog.coursera.org/announcing-new-products-tools-and-features-to-support-learners-educators-and-institutions-with-their-rapidly-evolving-teaching-and-learning-needs/.

320

Kamal Rawal, “Artificial Intelligence in ‘Artificial’ Meat Burger — Precision Foods,” LinkedIn, June 14, 2014, https://www.linkedin.com/pulse/artificial-Intelligence-meat-burger-precision-foods-kamal-rawal.

321

Nathalie Olof-Ors, “AI Beefs Up Veggie Burgers as Market Booms,” Phys Org, July 14, 2021, https://phys.org/news/2021-07-ai-beefs-veggie-burgers-booms.html.

322

“Impossible Burger Has 89% Smaller Carbon Footprint than Beef,” Vanderbilt University, March 29, 2019, https://www.vanderbilt.edu/sustainability/2019/03/impossible-burger-has-89-smaller-carbon-footprint-than-beef/.

323

Rachel Barton, Jürgen Morath, Kevin Quiring, and Bill Theofilou, “Generation P(urpose): From Fidelity to Future Value,” Accenture, 2021, https://www.accenture.com/acnmedia/PDF-117/Accenture-Generation-P-urpose-PoV.pdf#zoom%3D40.

324

Ann-Marie Alcántara, “Google Maps to Add a Greenest Route to Its Driving Directions,” Wall Street Journal, April 23, 2021, https://www.wsj.com/articles/Google-maps-to-add-a-greenest-route-to-its-driving-directions-11619197255.

325

Jack Morse, “Twitter Tests ‘Humanization Prompts’ in Effort to Reduce Toxic Replies,” Mashable, December 17, 2020, https://mashable.com/article/twitter-humanization-prompts.

326

Cheryl Winokur Munk, “Imagine a Nutrition Label — for Cybersecurity,” Wall Street Journal, December 8, 2020, https://www.wsj.com/articles/imagine-a-nutrition-labelfor-cybersecurity-11607436000.

327

Suzanne Kapner and Paul Ziobro, “Amazon, Walmart Tell Consumers to Skip Returns of Unwanted Items,” Wall Street Journal, January 10, 2021, https://www.wsj.com/articles/Amazon-Walmart-tell-consumers-to-skip-returns-of-unwanted-items-11610274600.

328

“Loneliness and Social Isolation Linked to Serious Health Conditions,” Centers for Disease Control and Prevention, April 29, 2021, https://www.cdc.gov/aging/publications/features/lonely-older-adults.html.

329

Mathias Rosenzweig, “Boyfriends for Rent, Robots, Camming: How the Business of Loneliness Is Booming,” Guardian, November 1, 2020, https://www.theguardian.com/society/2020/nov/01/loneliness-business-booming-pandemic.

330

Larry Dignan, “Accenture Interactive, Stockholm Exergi Aim to Combat Elderly Loneliness with AI,” ZDNet, April 30, 2019, https://www.zdnet.com/article/accenture-interactive-stockholm-exergi-aim-to-combat-elderly-loneliness-with-ai/.

331

“Making Stockholm Warm with Compassion and Purpose,” Accenture, n. d., https://www.accenture.com/us-en/case-studies/interactive/memory-lane-conversational-ai-solution.

332

Karen Hao, “Training a Single AI Model Can Emit as Much Carbon as Five Cars in Their Lifetimes,” MIT Technology Review, June 5, 2019, https://www.technologyreview.com/2019/06/06/239031/training-a-single-ai-model-can-emit-as-much-carbon-as-five-cars-in-their-lifetimes/.

333

Sara Castellanos, “Climate Researchers Enlist Big Cloud Providers for Big data Challenges,” Wall Street Journal, November 25, 2020, https://www.wsj.com/articles/climate-researchers-enlist-big-cloud-providers-for-big-data-challenges-11606300202.

334

Castellanos, “Climate Researchers Enlist Big Cloud Providers for Big data Challenges.”

335

Sarah Murray, “Finance Chiefs Face Pressure to Get to Grips with Sustainability,” Financial Times, December 14, 2020, https://www.ft.com/content/65d1eb06–188a-41cc-ba28–94ff1581c2de.

336

“Porsche, Audi and Volkswagen Use Artificial Intelligence to Minimize Sustainability Risks,” Porsche, March 3, 2021, https://newsroom.porsche.com/en/2021/sustainability/porsche-audi-volkswagen-pilot-project-artificial-Intelligence-minimisation-sustainability-risks-supply-chain-23801.html.

337

“Cascading Commitments: Driving Ambitious Action through Supply Chain Engagement,” CDP Supply Chain Report 2018/19, https://cdn.cdp.net/cdp-production/cms/reports/documents/000/004/072/original/CDP_Supply_Chain_Report_2019.pdf?1550490556.

338

“Protecting Communities from Disease,” World Mosquito Program, n. d., https://www.worldmosquitoprogram.org/.

339

“Machine Learning Helps Communities Fight Disease Globally,” Microsoft, n. d., https://www.Microsoft.com/en-us/ai/ai-for-earth-world-mosquito-program.

340

“Drive Faster Restoration for Environment and Community at Scale,” Dendra Systems, n. d., https://www.dendra.io/solutions.

341

“Progress Toward a Deforestation-Free Cocoa Supply Chain,” Mars.com, n. d., https://www.mars.com/news-and-stories/articles/achieving-deforestation-free-cocoa-supply-chain.

342

Rens Masselink, “From Millions of Satellite Images to Your Deforestation Alert-3 Most Frequent Questions,” Satelligence, n. d., https://satelligence.com/news/2020/1/30/from-millions-of-satellite-images-to-your-deforestation-alert-answering-the-3-most-frequent-questions.

343

Anna Gross, “High-Tech Tools Shine a Light on Sustainable Farming,” Financial Times, September 23, 2020, https://www.ft.com/content/2b437c7f-cd38–48af-a263-bca08e281040.

344

Компьютерное моделирование эксперимента. Похожая на латинскую фраза создана по аналогии с in vivo («в живом организме») и in vitro («в пробирке»), буквально — «из силикона». Silicon — кремний по-английски; является основой всех микропроцессоров Intel. Ср. Кремниевая (Силиконовая) долина. Прим. ред.

345

“Transforming Our World: The 2030 Agenda for Sustainable Development,” United Nations, September 25, 2015, https://sdgs.un.org/2030agenda.

346

“Virtual Singapore,” Government of Singapore, February 20, 2021, https://www.nrf.gov.sg/programmes/virtual-singapore.

347

Florence Verzelen, Peter Lacy, and Nigel Stacy, “Designing Disruption: The Critical Role of Virtual Twins in Accelerating Sustainability,” Accenture, 2021, https://www.3ds.com/sites/default/files/2021-01/dassault-systemes-and-accenture-virtual-twin-and-sustainability.pdf.

348

Destination Earth, пункт назначения — Земля. Прим. ред.

349

Verzelen et al., “Designing Disruption.”

350

Verzelen et al., “Designing Disruption.”

351

UNEP, “Energy Efficiency for Buildings, n. d., https://www.euenergycentre.org/images/unep%20info%20sheet%20-%20ee%20buildings.pdf.

352

Raymond Deplazes, “Autodesk Collaborates with Volkswagen Group on Generative Design in Electric Showcase Vehicle,” Autodesk, July 8, 2019, https://adsknews.autodesk.com/news/autodesk-volkswagen-generative-design-electric-showcase-vehicle.

353

Ryan P. Smith, “What If Humans and Artificial Intelligence Teamed Up to Build Better Communities?” Smithsonian Magazine, April 21, 2021, https://www.smithsonianmag.com/smithsonian-institution/what-if-humans-and-artificial-Intelligence-teamed-build-better-communities-180977541/.

354

Smith, “What If Humans and Artificial Intelligence Teamed Up to Build Better Communities?”

355

“Ambient Air Pollution,” World Health Organization, n. d., https://www.who.int/teams/environment-climate-change-and-health/air-quality-and-health/ambient-air-pollution.

356

Ziyi Luo, Xinyi Yang, Yingxue Wang, Weidi Liu, Siliang Liu, Yuankun Zhu, Zihan Huang, Hong Zhang, Shuming Dou, Jie Xu, et al., “A Survey of Artificial Intelligence Techniques Applied in Energy Storage Materials R&D,” Frontiers in Energy Research, July 3, 2020, https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fenrg.2020.00116/full.

357

Suzanne Oliver, “Electric-Car Batteries Get a Boost from Artificial Intelligence,” Wall Street Journal, November 3, 2020, https://www.wsj.com/articles/electric-car-batteries-get-a-boost-from-artificial-intelligence-11604422792.

358

Young-hye Na, “Free of Heavy Metals, New Battery Design Could Alleviate Environmental Concerns,” IBM, December 18, 2019, https://www.ibm.com/blogs/research/2019/12/heavy-metal-free-battery/.

359

Anders Quitzau, “IBM Research Is Reshaping the Scene of Sustainable Batteries,” IBM, April 13, 2021, https://www.ibm.com/blogs/nordic-msp/ibm-research-reshaping-scene-of-sustainable-batteries/.

360

Matthew Vollrath, “New Machine Learning Method from Stanford, with Toyota Researchers, Could Supercharge Battery Development for Electric Vehicles,” Stanford University, February 19, 2020, https://news.stanford.edu/press-releases/2020/02/19/machine-learninging-electric-car/.

361

Oliver, “Electric-Car Batteries Get a Boost from Artificial Intelligence.”

362

Daniel Oberhaus, “AI Is Throwing Battery Development into Overdrive,” Wired, October 12, 2020, https://www.wired.com/story/ai-is-throwing-battery-development-into-overdrive/.

363

“New Data Stations Project Creates Architecture, Marketplace for Sharing Data,” University of Chicago, September 18, 2020, https://www.cs.uchicago.edu/news/article/data-stations/.

364

Dieter Holger, “Best Companies at Managing Environmental Risk,” Wall Street Journal, October 13, 2020, https://www.wsj.com/articles/best-companies-at-managing-environmental-risk-11602597898.

365

Mikako Yokoyama, “AI Provides Spark of Hope for Japan’s Steelmakers,” Mainichi Japan, April 4, 2019, https://mainichi.jp/english/articles/20190404/p2a/00m/0bu/016000c.

366

Karl Decena, “Japan’s JFE Holdings Eyes 20% Emissions Cut for Steel Unit by FY’30—Reuters,” https://www.spglobal.com/marketIntelligence/en/news-insights/latest-news-headlines/japan-s-jfe-holdings-eyes-20-emissions-cut-for-steel-unit-by-fy-30-8211-reuters-60364059.

367

Carl Bowen, “dotData Launches dotData Stream — Containerized AI Model for Real-Time Prediction,” dotData, July 7, 2020, https://dotdata.com/dotdata-launches-dotdata-stream-containerized-ai-model-for-real-time-prediction/.

368

“The Impact of Textile Production and Waste on the Environment (Infographic),” European Parliament, March 3, 2021, https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20201208STO93327/the-impact-of-textile-production-and-waste-on-the-environment-infographic. The statistics that follow are drawn from this document.

369

Abigail Beall, “Why Clothes Are So Hard to Recycle,” BBC, July 12, 2020, https://www.bbc.com/future/article/20200710-why-clothes-are-so-hard-to-recycle.

370

Nick Martin, “Google’s New Pilot Aiming to Measure the Environmental Impact of the Fashion Industry,” Google, May 15, 2019, https://cloud.Google.com/blog/topics/inside-Google-cloud/Googles-new-pilot-aiming-to-measure-the-environmental-impact-of-the-fashion-industry.

371

Victor Gosselin, “How Can Zara Maintain Its Leadership in Fast Fashion Thanks to Artificial Intelligence?” Heuritech, December 15, 2020, https://www.heuritech.com/blog/company-analysis/zara-leadership-artificial-Intelligence/.

372

Brooke Roberts-Islam, “‘Zara Meets Netflix’—The Fashion House Where AI Removes Designers and Overstock,” Forbes, January 1, 2021, https://www.forbes.com/sites/brookerobertsislam/2021/01/27/zara-meets-netflix-the-fashion-house-where-ai-replaces-designers-eliminating-overstock/?sh=719acb8633ed.

373

Roberts-Islam, “ ‘Zara Meets Netflix.’ ”

374

“Fashion Forecasting: Arti Zeighami on Implementing AI at H&M Group,” Sloan Management Review podcast, November 10, 2020, https://sloanreview.mit.edu/audio/fashion-forecasting-arti-zeighami-on-implementing-ai-at-hm-group/.

375

“Fashion Forecasting: Arti Zeighami on Implementing AI at H&M Group.”

376

Roberto Torres, “H&M Wants to Democratize AI with Reusable Components,” CIO Dive, October 6, 2020, https://www.ciodive.com/news/HM-data-science-machine-learning/586516/.

377

David Meyer, “H&M Made Its Former Sustainability Chief Its CEO. Now It Wants to Help Other Fashion Houses Become Sustainable — for a Fee,” Fortune, March 4, 2020, https://fortune.com/2020/03/04/hennes-mauritz-sustainability-treadler-supply-chain/.

378

Roy Schwartz, Jesse Dodge, Noah A. Smith, and Oren Etzioni, “Green AI,” arXiv, July 2019, https://arxiv.org/pdf/1907.10597.pdf.

379

Lotfi Belkhir, Ahmed Elmeligi, “Assessing ICT Global Emissions Footprint: Trends to 2040 and Recommendations,” Journal of Cleaner Production, Vol. 177, March 10, 2018, pp. 448–463, https://www.doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.12.239.

380

Lee Gomes, “Neuromorphic Chips Are Destined for Deep Learning — or Obscurity Researchers,” IEEE Spectrum, May 29, 2017, https://spectrum.ieee.org/semiconductors/design/neuromorphic-chips-are-destined-for-deep-learningor-obscurity.

381

В 2019 году команда исследователей из университета штата Айова и научной лаборатории Xilinx Research Labs провела эксперимент, в ходе которого сравнила энергоемкость процессоров CPU, GPU и FPGA при работе с графическими ядрами (то есть маленькими матрицами, которые используются в таких программах, как Photoshop, для применения фильтров — размытия, усиления резкости, тиснения). Эксперимент показал, что процессоры GPU и FPGA экономичнее процессоров CPU при работе с различными видами ядер — как простыми, так и сложными. См.: Murad Qasaimeh, Kristof Denolf, Jack Lo, Kees A. Vissers, Joseph Zambreno, and Phillip H. Jones, “Comparing Energy Efficiency of CPU, GPU and FPGA Implementations for Vision Kernels,” Iowa State University, 2019, https://lib.dr.iastate.edu/=12=ecepubs.

382

“Field Programmable Gate Array (FPGA) Market — Growth, Trends, And Forecast (2019–2024),” Industry Research, May 1, 2019, https://www.industryresearch.co/field-programmable-gate-array-fpga-market-14245063.

383

The Economist, “The Cost of Training Machines Is Becoming a Problem”, June 11, 2020, https://www.economist.com/technology-quarterly/2020/06/11/the-cost-of-training-machines-is-becoming-a-problem.

384

George Leopold, “Microsoft Azure Adds Graphcore’s IPU,” HPCWire, November 15, 2019, https://www.hpcwire.com/2019/11/15/Microsoft-azure-adds-graphcores-ipu/.

385

Graphcore, https://www.graphcore.ai/.

386

Peter Lacy, Paul Daugherty, Kishore Durg, and Pavel Ponomarev, “The Green behind the Cloud,” Accenture, September 22, 2020, https://www.accenture.com/us-en/insights/strategy/green-behind-cloud?c=acnglbsustainabilitymediarelations_11307639&n=mrl0920.

387

“Reducing Carbon by Moving to AWS,” Amazon, November 26, 2019, https://www.aboutAmazon.com/news/sustainability/reducing-carbon-by-moving-to-aws.

388

“Sustainability: Thinking Big,” Amazon, September 2019, https://sustainability.aboutAmazon.com/pdfBuilderDownload?name=sustainability-thinking-big-december-2019.

389

Noelle Walsh, “Microsoft Sustainability Calculator Helps Enterprises Analyze the Carbon Emissions of Their IT Infrastructure,” Microsoft, January 16, 2020, https://azure.Microsoft.com/en-us/blog/Microsoft-sustainability-calculator-helps-enterprises-analyze-the-carbon-emissions-of-their-it-infrastructure/.

390

Lacy et al., “The Green behind the Cloud.” 58. Intergovernmental Panel on Climate Change, “Climate Change 2021: The Physical Science Basis,” United Nations, August 7, 2021, https://report.ipcc.ch/ar6/wg1/IPCC_AR6_WGI_FullReport.pdf. 59. Lacy et al., “The Green behind the Cloud.”

391

Intergovernmental Panel on Climate Change, “Climate Change 2021: The Physical Science Basis,” United Nations, August 7, 2021, https://report.ipcc.ch/ar6/wg1/IPCC_AR6_WGI_FullReport.pdf.

392

Lacy et al., “The Green behind the Cloud.”

393

Bill Taylor, “What Breaking the 4-Minute Mile Taught Us about the Limits of Conventional Thinking,” Harvard Business Review, March 9, 2018, https://hbr.org/2018/03/what-breaking-the-4-minute-mile-taught-us-about-the-limits-of-conventional-thinking.

Content

Пол Доэрти, Джеймс Уилсон
Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта

Эту книгу хорошо дополняют:

Информация от издательства

Предисловие

Введение. Технологии совершают радикальный разворот к человеку

Часть I. Преобразующие инновации: сила IDEAS

Глава 1. Интеллект

Глава 2. Данные

Глава 3. Знание

Глава 4. Архитектура

Глава 5. Стратегия

Часть II. Конкуренция в тотально очеловеченном будущем

Глава 6. Таланты

Глава 7. Доверие

Глава 8. Опыт

Глава 9. Устойчивое развитие

Заключение. Три истины и новая возможность

Послесловие от авторов. Наша приверженность навыкам, необходимым в эпоху радикального разворота к человеку

Благодарности

Об авторах

МИФ Бизнес

Над книгой работали

Примечания