×
ПМЭФ, Микал Косински. Теория эволюции Красной королевы: Чтобы оставаться на месте, нужно эволюционировать все быстрее с каждым днём и лавировать быстрее, чем вы это делали раньше

Герман Греф: Хотел бы следующий вопрос адресовать Микалу Косински.

 

Микал является профессором факультета организационного поведения Стэнфордского университета, и он стал очень известен благодаря массмедиа и своим последним исследованиям психологического портрета пользователей социальных сетей и вообще пользователей Интернета. Как водится у нас, ему приписали заочное участие в выборах в Соединённых Штатах Америки, влияние на выборы Президента Соединённых штатов Америки. Я запутался, честно говоря. Говорят, что сначала штаб одного кандидата в президенты использовал ваши технологии, потом оказалось, что вроде бы другой президент победил с использованием ваших технологий, но, во всяком случае, могу сказать, что это потрясающе интересно. Это последнее исследование в этой области, которое проводится в мире, и Микал один из самых успешных настоящих учёных, который соединил две сложносоединимые отрасли – это bigdata и искусственный интеллект с психологией. 

Микал, я сказал уже, что я привёз очень важный тезис из Силиконовой долины для себя, может быть, один из самых главных: это демократизация информации как абсолютный тренд, который есть сегодня и который будет развиваться в ближайшие годы. Этот тренд также коснётся всех и вся, это коснётся частной жизни, управления компаниями, управления государством.

 

И, конечно же, распространение знаний, открытое распространение знаний является, в общем, достаточно большой опасностью, потому что открытые знания о новых технологиях – это дать способность в домашних условиях изобрести оружие массового поражения, биологическое оружие или, не дай Бог, ядерное оружие. Это все большие вопросы. Технологии дают потрясающие возможности, и они несут в себе угрозы. Распространение личной информации о нас, мы оставляем цифровые следы в соцсетях, в Интернете, в переписке, все становится открытым, и это доступно не только спецслужбам, это доступно всем крупным компаниям. Что вы можете сказать, и можем ли мы спрогнозировать последствия этого использования коллективного разума и такого повсеместного использования новых технологий?



Микал Косински: Герман, спасибо большое за такую лекцию и вопрос одновременно. Я постараюсь выступить со сравнимой лекцией и попытаюсь ответить на основной вопрос, который, пожалуй, к концу ваших слов прозвучал.

 

Что меня вдохновило на то, чтобы стать учёным – так это теория эволюции Красной королевы. Теория получила название, имя красной королевы по имени персонажи книги «Алиса в Зазеркалье», «Алиса в стране чудес».

 

Этот персонаж говорил, что для того, чтобы оставаться на месте, нужно быстрее и быстрее бежать, и в эволюции этой метафорой можно описать все возрастающий темп эволюции в инновациях.  Просто для того, чтобы оставаться на месте, нужно эволюционировать все быстрее.

 

Планируете ли вы или молитесь, нужно эволюционировать. Может быть, это всё недостаточно интуитивно понятно для людей, которые изучают биологию, но то же самое явление существует в других средах, например, в экономике или в политике или в науке, просто названия другие.

 

То, что мы называем гипотезой Красной королевы в эволюционной науке называется экспоненциальным ростом или законом Мура в технологии и в различных промышленных отраслях. Сейчас я хочу фундаментально сказать следующее:

 

просто для того, чтобы оставаться конкурентоспособным и оставаться на месте, нужно эволюционировать все быстрее с каждым днём и лавировать быстрее, чем вы это делали раньше. Это просто один из поворотов на этом пути. Нельзя поддерживать скорость инновационности, если у вас инновации живут только в одном пространстве, в одной технологии.

 

 Например: двигатель внутреннего сгорания. Если вы делаете автомобили, вы не можете продолжать конкурировать по качеству двигателя, потому что сейчас мы подходим к стадии, где двигатели внутреннего сгорания лучше не станут. Чуть-чуть лучше – может быть, но мы не можем поддерживать этот экспоненциальный рост качества и эффективности, поэтому сейчас нужно менять парадигму, то есть нужно менять поле конкуренции с одного на другое. В биологии это происходит постоянно, в биологической эволюции. Подумайте, животные и растения вышли из океана, и вышли на сушу, и это абсолютно другая конкуренция.

 

Вспомните о биологических устройствах, например, ваши глаза. Очень сложно сделать глаза лучше, чем тот глаз, который у нас есть. Можно чуть-чуть улучшать. У одних животных зрение немножко лучше, чем у других животных, но фундаментально эволюция не может поддерживать такой экспоненциальный рост. Что происходит дальше? Происходит сдвиг на другое поле. То же самое происходит с мускулами. Нужно осознать, что сейчас уже мышцы человека не могут стать сильнее. В человечестве уже происходит этот сдвиг.

 

Раньше думали о том, насколько люди могут быть сильными, сейчас мы думаем о том, насколько они могут быть умными. Вот вам технологический сдвиг. Начало новой конкуренции в другой области.

 

То же самое в организациях и даже в политических системах. Раньше политические системы конкурировали друг другом за численность армии, которую можно было собрать для того, чтобы пойти на битву с кем-то ещё. Потом произошёл сдвиг. Как победить в конкурентной борьбе при помощи интеллекта с другими людьми, дальше у нас религиозные системы, политические системы. Это связано с развитием человеческого мозга, мозга вообще и человеческого мозга в частности.

 

Человеческий мозг – это еще один пример биологической инновации, где мы, скорее всего, уже подошли к потолку, где очень тяжело при помощи инновационности выйти на какой-то другой уровень. Мозг сейчас потребляет порядка 40% энергии, которую генерирует ваше тело, и сейчас вряд ли человеческий мозг улучшится, но, опять же, эволюция опять сдвинула парадигму. Вместо того, чтобы конкурировать с другими людьми просто при помощи мозгов, мы добавляем технологии. Технологии усиливают возможности нашего мозга, и вы можете видеть, как цивилизации процветали, когда конкурировали друг с другом не при помощи наращивания мозга, это невозможно сделать быстро и, пожалуй, мы подошли к верхнему пределу, но при помощи развития технологий. И вы видите то же самое, ту же парадигму Красной королевы в развитии технологий.

 

У нас тысячи лет ушло на освоение сельского хозяйства, а сейчас 40-50 лет ушло на то, чтобы освоить компьютер. Компьютер как минимум такой же сложный, если не сложнее чем сельское хозяйство как технология.

 

Я думаю, то, что происходит сейчас – так это то, что мы постепенно выходим на предельные уровни экспоненциально роста в области традиционных технологий.

 

Здесь нужно думать о двигателях внутреннего сгорания, о самолетах, о том, над чем человечество работало последние несколько сот, может быть, тысяч лет, различные версии одних и тех же разработок.

 

Сейчас нам повезло или не повезло, мы видим новый великий сдвиг этой парадигмы, сдвиг в направлении, где будет следующий экспоненциальный рост. Я имею в виду искусственный интеллект. Он живет на тех данных, которые мы все генерируем, на всех тех цифровых следах, которые оставляют живые люди, живя своей обычной жизнью, и сверху этого мы разрабатываем эти искусственные мозги. Эволюция мысли, эволюция коммуникаций, эволюция хранения информации выходят на совершенно новый уровень.

 

Трудно представить, чтобы биологический мозг внезапно развил в себе способность обеспечивать коммуникацию на огромных расстояниях. Это легко понять, это легко представить себе, если у вас силиконовый мозг, который коммуницирует с себе подобными на огромных расстояниях. Как меняется игра? Она меняется и для людей, и для организаций, и для обществ, для целых стран.

 

Когда я говорю об искусственном интеллекте со своими студентами, они меня обычно спрашивают: «Вы исполнены такого энтузиазма по поводу искусственного интеллекта и того, как он меняет нашу жизнь. Покажите мне пример того, - говорят студенты – как он меняет то, что происходит вокруг нас?» И я больше всего люблю отвечать так: по сути, в большой степени страны уже находятся под управлением искусственного интеллекта, и если я это говорю, это, как правило, противоречит интуиции, потому что политики, как правило, думают, что именно они управляют странами.

 

Подумайте об этом несколько минут.

 

Уважающая себя страна уже сейчас будет применять массу элементов политического курса, который основан на фактах. Если вы хороший управленец, вы будете стараться реализовывать максимально политику, которая была обкатана или которая была основана на каких-то объективно верифицированных данных.

 

Как вы разрабатываете эту политику как управленец? Эта политика сейчас разрабатывается на основе терабайт данных, которые анализируются алгоритмами машинного обучения и искусственным интеллектом. Эти алгоритмы выявляют маленькие закономерности, которые живой человек с большим трудом найдет. А дальше datamining, изучение данных ложится в основу изменения политического курса, который в большой степени сейчас определяет развитие наших стран. То же самое организации. Вы можете быть очень успешной организацией, но эта организация должна опираться на объективно верифицируемые данные – datamining, алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта. Вы должны прогнозировать, что будет происходить с рынками, что будет с ценами на сырье, вырастут они или упадут, как будет вести себя фондовый ранок и так далее.

 

Мои коллеги-ученые очень огорчаются, когда я привожу еще один аргумент. Наука сейчас в большой степени также находится под управлением искусственного интеллекта. Сейчас люди науки хотят думать, что исследованиями занимаются они, но найдите мне инженера или химика или специалиста по геномике, который не использует компьютерные модели, которые помогают анализировать все те данные, которые мы собираем по нынешним временам.

 

Сейчас наука выглядит как? Есть у нас ученый, он спрашивает компьютерный алгоритм или применяет этот алгоритм для того, чтобы посмотреть на гигабайты данных. Эти данные обрабатываются, ответы упрощаются, и потом эти ответы мы можем докладывать в наших научных статьях. Ну и на самом деле системы правосудия сейчас тоже основываются на алгоритмах. Знаете, было интересно узнать, что в США, и не только в США, в Израиле тоже очень много решений, когда речь идет о том, выпускать людей из тюрьмы или нет, помиловать их или нет – это все делается на основе алгоритма.

 

Да, есть судья, который молоточком бьет или как там это называется, но решения все чаще и чаще основываются на бумажке, на которой написаны результаты анализа данных за счет использования алгоритмов, и там написано, будет ли этот человек повторять преступления или нет.

 

Герман Греф: Немножко более подробно, как вы со своей технологией можете так точно предсказывать содержание поведения человека?

 

Микал Косински: Да, конечно. Моя технология не отличается сильно от других областей применения искусственного интеллекта, например, с точки зрения политики тоже. Я – психолог, который работает с вычислениями, чтобы понять людей, человеческое поведение и предсказать, как они будут себя вести в будущем, какие у них психологические характеристики на основе их цифровых следов, которые они оставляют в сети. Я, как психолог, у меня есть магические силы посмотреть на ваши данные и предсказать, что вы будете делать. Но, к сожалению, уже это не так, я такое больше не могу сделать. Компьютеры это делают. Например, компьютеры используются для того, чтобы предсказать будущее поведение или предугадать будущее заболевание.

 

Что я делаю? Я собираю данные о людях, ваши цифровые следы рассматриваю, потому что вы, когда используете цифровые продукты, сервис, например, смартфон, используете кредитную карту или Google или в браузере историю беру – вот эти все следы я беру и загружаю их в алгоритм, который настроен на то, чтобы спрогнозировать, какое у вас в будущем будет поведение.

 

Что меня шокировало, знаете, как психолога меня это просто расстроило, потому что, знаете, я больше буду не нужен из-за своих же изобретений, потому что компьютерные алгоритмы становятся лучше, чем люди в предсказании нашего будущего поведения.

 

В одном исследовании мы доказали, что если вы своего мужа или жену спросите, как вы себя поведете в будущем, они не смогут также точно спрогнозировать и предсказать, как они себя поведут в будущем в отличие от алгоритма, который исследует совершенно базовые ваши следы. 200 лайков в Facebook могут предсказать ваше поведение в будущем во всех областях жизни более точно, чем ваш собственный супруг или супруга. Последствия этих технологий сейчас видны во всех областях, в самых разных областях общества, и один такой наиболее интересный, наиболее влиятельную силу оказывают эти технологии – это политические системы, о которых вы как раз говорили.

 

Сейчас алгоритмы могут предсказывать поведение отдельного человека, могут диагностировать какие-то психологические характеристики, при этом не нужно встречаться с человеком лицом к лицу, и при этом они делают это точнее, алгоритмы делают это точнее, чем ваши родственники. Это, конечно, дает вам огромное преимущество, когда вы пытаетесь с такими людьми общаться или что-то от них получить. Очень интересный инструмент, который сейчас используется политиками и маркетологами, которые пытаются повлиять на людей. Они пытаются сделать так, чтобы люди, например, за них голосовали или покупали их продукты. Что происходит? И маркетологи, и политики получили инструмент, и они знают вас лучше, и потому они могут использовать этот инструмент максимально эффективно, чтобы направить вам максимально таргетированное сообщение, такое, чтобы вы изменили свое мнение о них и проголосовали за них или купили их продукт. Вопрос: это хорошо для человечества, хорошо для нашего будущего общества? Это хорошо для нашей политической системы? Вопрос – и да, и нет, все зависит от того, как вы будете использовать эти технологии. Если вы политик, который хочет манипулировать людьми, который не хочет, чтобы они шли на выборы – то, конечно же, это плохие новости для демократии, для будущего справедливых политических систем и для общества. Если вы хотите при этом использовать эти технологии  для того, чтобы сделать сообщения этим пользователям, а, точнее, тем, кто будет за вас голосовать, более интересными и целенаправленными, чтобы они, наоборот, ходили на выборы – это будет, наоборот, позитивно влиять на общество и на демократию.

 

Греф: Спасибо, Микал. Вообще становится немножко не по себе, когда слушаешь вас, и, учитывая, что, так или иначе, мы все оставляем цифровые следы, а вы просто научились по простым лайкам, 100-200 лайков, нравится вам тот или иной ролик, та или иная статья, определить мое будущее поведение лучше, чем это сделают мои близкие родственники – это, конечно, новый мир. И встает вопрос вообще о свободе воли, насколько эта свобода воли есть у нас, насколько вы научились читать наше будущее поведение – это, конечно, большой вопрос.