Среднего более не дано

В долгосрочной перспективе продовольственные товары подешевеют, ведь супермаркетам теперь не надо платить зарплату такому же числу кассиров, как раньше. Однако попробуйте вспомнить на кассе самообслуживания правильное название развесного зеленого перца, чтобы выбрать нужный код... Я даже не в состоянии понять, куда этот код нужно вводить. Неудивительно, если вы теперь вообще перестанете покупать перец. Когда автор этой книги — профессор экономики — делает покупки в подобном супермаркете, он просто не берет товар, который потом нужно взвешивать, название которого требуется вводить и с которым необходимо производить любые другие манипуляции. Он покупает лишь полностью стандартизированные товары, вроде консервированных бобов марки Goya и пластиковые канистры с грейпфрутовым соком.

Как и большинство проблем, о которых я рассказываю, эта проблема когда-нибудь будет решена, и решат ее машины. Мне будет достаточно просто помахать развесным зеленым перцем перед видеокамерой, и этого будет достаточно, чтобы компьютер определил товар автоматически.

По-настоящему удобным взаимодействие с компьютерами будет становиться по мере расширения голосового общения с ними — как в случае с приложением Siri. Однажды мне будет достаточно войти в дом и просто приказать датчикам: «Компания кабельного телевидения Cox, я дома. У меня на крышу дома упало несколько веток, и теперь кабель болтается в опасной близости от кустов. Пожалуйста, дайте мне знать, когда вы сможете прислать кого-нибудь, чтобы устранить проблему».

И ничего более — все легко и просто. Однако не думайте, что все проблемы, связанные со взаимодействием с умными машинами разом устранятся или устранятся в ближайшем будущем. Один из лейтмотивов данной книги — внедрение гениальных машин в наши жизни отличается неравномерностью и шероховатостью. Точно так же, как в случае с компанией Cox, умные машины и издержки взаимодействия с ними найдут все большее проявление в других областях, например в автомобилях или бытовой технике. В обозримом будущем вам постоянно придется чему-то учиться, что-то перепрограммировать, загружать обновления программ и жать на кнопки, и все это — ради сомнительной привилегии, которую являет собой взаимодействие с новыми чудесами технологий.

Машинный анализ

Более упорядоченной и в большей мере отвечающей потребностям буквального восприятия станет не только наша физическая и электронная среда. Те же изменения коснутся сотрудников предприятий, а также того, каким образом мы описываем и оцениваем их. В отношении работников будет применяться своеобразная система «бирок», с указанием их сильных и слабых сторон в количественной оценке. Причина этому все та же. Машины делают возможным буквальное и упорядоченное описание работников, а подобные описания в свою очередь способствуют более широкой применимости и производительности машинного анализа. В связи с этим мы будем стараться, чтобы наши рабочие места отвечали потребностям буквального восприятия. Это будет касаться и точного описания качеств работников. Здесь снова оказывается полезной аналогия с шахматами. Любой из нас знает, насколько силен тот или иной шахматист, поскольку у каждого шахматиста есть числовой рейтинг. Эти рейтинги измеряют истинную силу достаточно точно; отговорка, вроде «мне солнце глаза слепило», здесь не пройдет. Шахматные рейтинги способны предсказывать уровень игры шахматиста необычайно точно. Исключение — талантливые молодые игроки, быстро набирающиеся мастерства, или шахматисты, у которых вдруг возникли проблемы со здоровьем. Данные рейтинги используются для целого ряда целей, включая решения, кого именно приглашать на тот или иной престижный турнир и какое вознаграждение тот или иной игрок заслуживает за участие в турнире или выступление с лекцией.

Следует ожидать более широкого распространения подобной практики. Следующим шагом станет наем работников, которые с помощью гениальных машин будут оценивать работу других сотрудников, прежде всего — высококвалифицированных специалистов. Я имею в виду специалистов, от которых в нашей жизни зависит многое — врачей, юристов, преподавателей. И коллег по работе тоже.

Я поинтересовался у Кена Регана, можно ли использовать его исследовательский метод — применение программы для оценки качественных характеристик шахматистов — для оценки деятельности человека в более широком плане. По его мнению, средний рейтинг специалистов по информационным технологиям составил бы 2000 баллов — если сравнивать их с шахматистами. Он предположил, что когнитивные способности среднего человека были бы оценены в 1600-1800 баллов, что соответствует уровню хорошего клубного игрока. Что же касается журналистики, то он оценил уровень среднего журналиста примерно в 1500 баллов. Здесь Кен пошутил, однако затронутая им проблема довольно серьезна.