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.