Хороших новостей у меня для вас нет. Быть молодым и безработным — по-прежнему обычное дело. Зарплата тех представителей молодого поколения, которым повезло с работой, падает. У тех, кто закончил среднюю школу в 2000 г., зарплата с поправкой на инфляцию была на 11% выше зарплаты тех, кто оказался в числе выпускников десятилетием позже, а зарплата выпускников высших учебных заведений (речь о выпускниках четырехлетней программы обучения) с учетом инфляции упала более чем на 5%. Уже не первый год уровень безработицы среди выпускников вузов составляет около 10%, а неполная занятость — около 20%. Горькая правда заключается в том, что у молодежи меньше возможностей устроиться на работу даже сейчас, спустя несколько лет после формального окончания рецессии в 2009 г., когда после периода катастрофического падения экономической активности экономика вновь начала подниматься.

Для многих людей их будущее финансовое благополучие оказалось под угрозой. Проблема трудовой занятости молодежи, столь характерная для многих стран, является предвестником системы труда, которая будет существовать в будущем. Еще никогда прежде отсутствие соответствующих навыков и образования не означало столь слабых перспектив на рынке труда, как сегодня.

В то же время специалисты с самой высокой зарплатой — а это зачастую лица с дополнительным высшим образованием — получают гораздо больше, чем когда-либо. Фраза «Среднего более не дано», превратившаяся в модный лозунг сегодняшнего дня, станет еще более актуальной в будущем.

Этой аксиоме будут подчинены качество вашего труда, ваш доход, ваши жилищные условия, ваше образование и образование ваших детей, может быть, даже ваши отношения с самыми близкими вам людьми. Растущая разница в финансовом благосостоянии затронет брак, семью, предприятия, страны, города — им либо достанется лучшее по качеству, либо им придется довольствоваться посредственным.

Причиной данных тенденций стали фундаментальные силы, негативное воздействие которых обратить вспять довольно трудно: повышающаяся производительность умных машин, экономическая глобализация и разделение современных экономик на две группы: отрасли, пораженные крайней степенью стагнации, и высокодинамичные отрасли. Возьмем, к примеру, iPhone. Он продается по всему миру и сочетает в себе возможности компьютера, Интернета, коммуникационных технологий и искусственного разума, что превращает его в инновационный продукт, изменивший условия нашей жизни и ставший мировым хитом продаж. В нем нашло свое воплощение многое из того, в чем наш современный мир хорош и даже великолепен. Еще совсем недавно, в 1985 г., сегодняшний iPhone был бы самым мощным компьютером в мире. Здесь следует упомянуть в качестве примеров и пару отраслей с противоположной динамикой развития: сегодня путешествие на самолете занимает почти столько же времени, что и в 1970 г., и существуют серьезные сомнения в том, что наша система школьного образования претерпела значительные изменения к лучшему.

Такое неравенство в технологическом развитии может привести к неожиданным последствиям. Например, усилится разделение экономически активного населения на две категории. Ключевыми вопросами данного разделения станут следующие: в состоянии ли вы работать с умными машинами? Способны ли ваши навыки дополнить собой навыки компьютера, или от компьютера больше толку без вас? Не пытаетесь ли вы составить конкуренцию компьютеру? Помогают ли компьютеры работникам из Китая и Индии конкурировать с вами?

Если вы и ваши навыки дополняете собой компьютер, ваши перспективы найти хорошую, высокооплачиваемую работу, скорее всего, высоки. Если нет, возможно, вам следует исправить подобное положение вещей. Все больше и больше людей оказываются по одну из сторон условного водораздела. Именно поэтому среднего более не дано.

Понимание данной проблемы вносит ясность во многие ключевые вопросы, такие как: каким образом следует реформировать нашу систему образования; где будут создаваться новые рабочие места и почему зарплата (для некоторых профессий) вновь может начать расти; в каких регионах подскочат цены на недвижимость, а из каких произойдет исход населения; почему одни компании будут все более и более изобретательными в своей деятельности, а другие так и будут продолжать сводить работу к банальному производству товара и его сбыту; кто будет зарабатывать еще больше, а кому из трудящихся придется переехать в дешевое жилье, чтобы свести концы с концами; и как изменится то, каким образом мы совершаем покупки, ходим на свидания и ведем переговоры.

Время, которое ждет нас впереди, будет удивительным, и вполне возможно, что появляющиеся уже сегодня технологии выведут нас из того состояния, что я определил в своей предыдущей книге как «великая стагнация». То, что экономика стран Запада и Японии переживает хроническое замедление, не подлежит сомнению, однако настоящая книга предлагает рецепты, способные изменить положение вещей. Речь идет не о каких-то новых технологиях, а о том, как некоторые из нас будут пользоваться уже существующими технологиями.

Технологии, используемые при создании умных машин, могут вызвать к жизни видения из произведений научной фантастики о восставших роботах или о компьютерах, способных чувствовать и, может быть, даже влюбляться или объявлять себя богами. Реальность же прогресса в приземленных условиях основывается на комбинировании набора способностей, а не на создании творения, которое можно описать как искусственный разум. Мы наблюдаем возросшую способность машин замещать собой интеллектуальную деятельность человека, независимо от того, назовем ли мы эти машины искусственным разумом, программой, смартфоном, передовыми устройствами для расчетов и хранения информации, усовершенствованными интеграционными системами или еще каким-нибудь сочетанием указанных определений. Это волна, которая либо взметнет вас вверх либо бросит вниз.

Очарование миром технологий и будущим трудовой занятости нашло отражение в ряде важных произведений, включая ставшую классикой книгу Мартина Форда «Технологии, которые изменят мир» (The Lights in the Tunnel), появившуюся недавно великолепную электронную книгу Эрика Бриньолфссона и Эндрю Макафи «Наперегонки с машиной» (Race Against the Machine) и футуристические произведения Рэймонда Курцвейла о том, как технологии станут частью человеческих организмов. Периодически в центре внимания специалистов оказываются вопросы использования машин, как это происходило в 30-е и 60-е гг. XX в., теперь же, уже в новом тысячелетии, автор «Среднего более не дано», опираясь на эти авторитетные произведения, делает попытку превзойти их в подробностях и спектре охватываемых вопросов. На страницах этой книги я рисую картину будущего, которая при первом взгляде представляется невероятно чуждой, однако, по крайней мере для меня, она одновременно мучительно знакома и, самое главное, логична. Вопросы, которые читатели чаще всего задают мне как блогеру и автору трудов по экономике, сводятся к следующему: «Что будут представлять из себя в будущем профессии с низкой и средней квалификацией?» Вопрос этот крайне актуален для всех нас, однако восходит он к мыслителям еще XIX столетия Давиду Рикардо и Чарльзу Бэббиджу. Рикардо был ведущим экономистом своей эпохи, писавшим о «вопросе производственных механизмов». Бэббидж же — интеллектуальный отец современного компьютера, и вовсе неслучайно, что и он писал о том, как полная механизация изменит наш труд.

Вопросы эти вновь в центре внимания цивилизации, поскольку мы снова оказались на критическом этапе технологической революции. Становится все более очевидным, что машинный разум в состоянии решать все больше и больше проблем. Поначалу технологические решения возникали на периферии мировых интересов. В 1997 г. Deep Blue, компьютер компании IBM, победил в шахматном матче действующего чемпиона мира Гарри Каспарова. В 2010 г. компьютер Watson победил Кена Дженнингса, чемпиона телевикторины Jeopardy!, хотя мало кто ожидал, что это произойдет столь быстро. Это, безусловно, интересно, но вместе с тем технологические новости вызывают у нас все большее беспокойство.

Еще немного, и компьютерные системы начнут полностью понимать «естественный язык» человека, хотя всего несколько лет назад это казалось трудноразрешимой задачей. Приложение Siri на вашем iPhone, скорее всего, поймет вашу речь, даст правильный ответ, поможет записаться на прием к врачу. Siri часто ошибается и отвечает невпопад, однако это приложение — или приложения конкурирующих компаний — будет быстро совершенствоваться на основе все больших объемов данных, а также с помощью рекомендаций и усовершенствований со стороны пользователей. Мы приблизились к моменту, когда посредством четко сформулированных и заданных вопросов пользователь может получить ответы на любые вопросы — буквально обо всем на свете. Неважно, идет ли речь о Siri, Google и Wikipedia — уже сейчас почти всегда существует возможность задать и — что еще важнее — получить ответ в относительно понятном виде.

Следует обратить внимание на тот факт, что всякий раз, как вы пользуетесь поиском Google, вы полагаетесь на машинный разум. То же самое происходит и всякий раз, как Facebook рекомендует вам нового друга или показывает рекламное объявление. То же самое происходит и всякий раз, как вы пользуетесь системой навигации GPS, чтобы добраться до нужного вам адреса.

Не стоит сбрасывать со счетов и роботов, даже если они никогда не будут молиться Господу или их никогда нельзя будет принять за человека. В 2011 г. тайваньская компания Foxconn, крупнейший в мире контрактный производитель электроники, объявила о намерении увеличить в течение трех ближайших лет число используемых на своих заводах роботов в сто раз, доведя общее их число до миллиона. После недавних повышений заработной платы в Китае, которая, по меркам стран Запада, все еще остается невысокой, компания не может более рассматривать свою рабочую силу в качестве дешевой. В США также наблюдается всплеск применения промышленных роботов, и наиболее вероятный сценарий будущего для Северной Америки заключается в том, что она превратится в единый экономический блок, в рамках которого США, Канада и Мексика объединятся для инвестирования крупных средств в производство индивидуальных роботов, а затем используют эти инвестиции для мирового доминирования в промышленном производстве.

Управляемые роботом механические руки стали привычной частью операционных, а большую часть полетного времени самолет ведет компьютер, а не пилоты. В Южной Корее проводится эксперимент с тюремными роботами-надзирателями, которые используются для патрулирования и наблюдения за заключенными во время опасных для жизни персонала ситуаций.

Автомобили без водителей уже можно встретить на улицах Берлина и Невады, а во Флориде и Калифорнии приняты законы, легализовавшие управляемые компьютером автомобили без водителя на дорогах этих штатов. Испытательный пробег этих автомобилей, созданных инженерами компании Google, составил сотни тысяч миль. За это время не произошло ни одной поломки или серьезной аварии. Единственная авария с участием еще пяти автомобилей произошла, когда управление автомобилем взял на себя испытатель. Некоторые сотрудники компании Google добираются на этих автомобилях до работы. Управляющие данными автомобилями роботы ничуть не напоминают собой роботов из мультсериала «Джетсоны» (The Jetsons). В действительности это — всего лишь совокупность датчиков, проводов и компьютерных программ. Но эта технология работает.

Сейчас появилась шутка о том, что «на современной текстильной фабрике заняты только двое — человек и собака. Человек нужен, чтобы кормить собаку, а собака — чтобы отгонять человека от оборудования».

Компьютерные программы наступают и на журналистику. Интеллектуальная машинная платформа компании Narrative Science, разработчика программного обеспечения из штата Иллинойс, неплохо справляется с тем, чтобы обращать статистические данные в описание спортивных соревнований, финансовые отчеты и макроэкономические выкладки. Такие программы окажутся на передовой творческой журналистики еще не скоро, однако уже в ближайшем будущем они смогут начать штамповать новости, создаваемые для целей поиска и хранения информации. Их использование может привести к сокращению рабочих мест: нужно ли местной газете командировать репортера на игру второстепенной бейсбольной лиги? Сегодня программы пытаются не только писать рефераты и сочинения, но и выставляют за них оценки, а также выдают комментарии прямо во время работы учащегося над рефератом или сочинением, что гораздо труднее, чем оценка выполнения письменного теста. Эти программы еще требуют доработки (смышленый ученик способен перехитрить их связно звучащей чепухой), однако их разработчики продвинулись гораздо дальше, чем можно было бы ожидать от них всего каких-то пять-десять лет тому назад. Журналистам и преподавателям следует определиться, какие аспекты их работы лучше выполняются посредством компьютерного анализа, и сосредоточиться на тех аспектах, которые машина заместить не в состоянии.

Алгоритмы подбора партнера берут на себя руководство нашей личной жизнью и отменяют необходимость обращаться в брачные агентства. Онлайновый сервис знакомств Match.com усовершенствовал свои услуги, и начиная с лета 2011 г. более половины сообщений внутри сервиса пользователи отсылают лицам, которые были рекомендованы им самим сайтом, а не найдены ими самостоятельно. Будущее онлайновых сервисов знакомств видится в усовершенствованных алгоритмах, независимо от того, действительно ли они способны предложить нам лучший выбор партнеров. Пожалуй, рекомендации компьютера подталкивают нас к лишь кажущемуся лучшим выбору, вместо того чтобы дать нам возможность просмотреть большее число анкет и отложить окончательное решение на потом; это иллюстрирует нашу готовность положиться на мнение машин, даже если они не всегда в состоянии справиться с задачей лучше нас.

На сайте Netflix для пользователей стало обычным делом запрашивать мнение сервиса или следовать его алгоритмам в вопросах выбора кинофильмов. Последнее слово остается за нами, но теперь в выборе кинофильма мы можем полагаться на нового умного партнера.

Некоторые из подобных технологических достижений могут немало напугать нас, именно в силу того, что доказывают свою эффективность. В городе Санта-Круз, Калифорния, машинный разум уже используется при подготовке маршрутов полицейских патрулей для предупреждения квартирных краж и угона автомобилей. Программное обеспечение, разработанное коллективом социологов и двумя математиками, используется для прогнозирования наиболее вероятных мест и времени совершения преступлений против частной собственности. Используемая программная модель была представлена в Journal of the American Statistical Association. База данных системы обновляется ежедневно по мере получения информации о новых преступлениях. Система основана на ряде моделей прогнозирования повторных сейсмических толчков. Программа еще требует доработки, но уже сейчас понятно, что она — точно не последняя среди попыток автоматизировать предупреждение преступлений. Так, компанией TSA разрабатывается программное обеспечение для выявления на основе телодвижений потенциально опасных авиапассажиров.

Не каждое из этих изобретений оправдает возлагаемые на него надежды. Но давайте зададим себе несколько вопросов. Во-первых, в каких основных областях экономики технологические изобретения превосходят ожидания, бытовавшие в отношении них всего несколько лет назад? Во-вторых, в каких областях ведется много новых, перспективных технологических разработок? В-третьих, в каких областях импульс общих сил, толкающих инновацию вперед (к примеру, глобализация или закон Мура, согласно которому мощность компьютеров будет продолжать расти ускоренными темпами), не угаснет? Наконец, существуют ли свидетельства того, что развитие технологий в данных областях уже сейчас положительным образом сказывается на статистических показателях экономического благополучия нашей страны? Далее я подробно разберу все эти вопросы, но уже сейчас мне хотелось бы подчеркнуть, что все области экономики, на которые указывают ответы, объединяет одна технология: машинный разум. И его влияние на показатели экономического развития страны показывает тенденцию к усилению.

Следующим возможным шагом станет прогнозирование машинами нашего поведения. Одно из самых сильных по глубине произведений Айзека Азимова — малоизвестный рассказ «Выборы» (Franchise). В описываемой этим рассказом истории демократические выборы фактически потеряли свою значимость. Умные машины анализируют почти всю информацию о текущей экономической и политической ситуации и прогнозируют, кто из кандидатов выйдет победителем. (На основе небольшого числа показателей — таких как изменения ВВП, уровень безработицы, уровень инфляции, наличие крупного военного конфликта,— сделать такие прогнозы действительно представляется несложным.) Однако в рассказе Азимова машины не могут справиться с задачей самостоятельно, поскольку они не в состоянии учесть и оценить не поддающиеся описанию социальные процессы. Поэтому американское правительство выбирает кого-то из числа «типичных» избирателей и задает ему несколько вопросов о настроениях граждан. Совокупность полученных ответов и компьютерный прогноз достаточны, чтобы определиться с результатами выборов. Собственно голосовать необходимости нет.

Подобная идея покажется многим возмутительной. Это выглядит посягательством на дорогие сердцу человека свободы и возможность выбора. Однако в действительности мы, возможно, не столь уж и свободны, как это может показаться на первый взгляд. Насколько трудно предсказать ваши избирательные предпочтения тем, кто владеет информацией о вашем происхождении, друзьях, семье, книгах, которые вы читаете? Вполне вероятно, что технологическое будущее сможет показать, насколько мы предсказуемы, и многим это придется не по душе, однако во время президентских выборов 2012 г. в США избирательные штабы кандидатов уже тратили огромные средства на прогнозирование поддержки выборщиков и ключевых избирательных округов.

Ниже приведен короткий абзац статьи из The New York Times, которым прекрасно иллюстрируется то, к чему мы уже пришли:

В компьютерах, поглощающих эту гору информации о совершаемых тем или иным лицом покупках, использовался алгоритм, позволяющий выявить среди покупательниц беременных: на начальном этапе беременности они покупали кальций, магний и цинк, в начале второго триместра — не содержащие ароматизаторов лосьоны, а по мере приближения родов — антибактериальный гель для рук и огромные пакеты ватных тампонов.

Нравится нам это или нет, но наши деловые партнеры будут использовать машинный разум в своих бизнес-интересах. При проведении важных переговоров или знакомстве с потенциальными партнерами все действия будут документироваться, а информация — моментально обрабатываться и анализироваться — подобно тому, как гениальный компьютер Watson производит разбор вопросов в телевикторине Jeopardy! Каждый участник сможет получать прямо по ходу переговоров оперативные отчеты о том, существует ли вероятность того, что представители противоположной стороны лгут, каков их уровень стресса, насколько подробна предоставляемая ими информация, кто является неформальным лидером группы и как часто ими используются местоимения первого лица единственного числа — и все это на основе анализа голосовой информации. С помощью этой информации и еще ряда измеримых факторов программой будет составляться и транслироваться нечто вроде «считывания данных» с ведущегося разговора. От машины не требуется достигнуть совершенства или даже приблизиться к нему. Достаточно будет того, что она справляется с определенной задачей лучше человека.

В настоящее время разрабатывается программное обеспечение, способное на основе анализа голоса определять, лжет ли человек. Ведущими специалистами в этом направлении являются Дэн Джурафски из Стэнфордского университета и Джулия Хершберг из Колумбийского. По их заверениям, разрабатываемые ими программы уже способны выявлять обман лучше человека. Во всяком случае, благодаря последующим доработкам программы могут оказаться вполне способными решать заявленные задачи.

Представим, например, вибрирующий в кармане iPhone, подающий сигнал каждый раз, как компьютером выявляется ложь в словах собеседника. Или, например, такое сообщение появляется на ваших контактных линзах. Однако речь идет не только о гаджетах. В итоге мы придем к ситуации, когда подобный анализ, осуществляемый прямо по ходу переговоров, станет обычным делом. Специалисты, участвующие в переговорах, будут проходить специальную подготовку, позволяющую им обманывать или сбивать с толку программы анализа голосовой информации. Со своей стороны, в ответ на подобную тактику разработчики программ будут продолжать совершенствовать их, что положит начало бесконечной «гонке вооружений» между технологиями обмана и его выявления. Как следствие возникнет новый вид сложных социальных взаимоотношений. И эта новость важнее любого нового гаджета.

Докажет ли данный вид социальных взаимоотношений свою состоятельность при проведении переговоров, и не попытается ли он выйти за их рамки? Наше человеческое любопытство будет всегда требовать удовлетворения. Нам будут предложены новые пути разрешения наших сомнений на первом свидании: «Нравлюсь ли я ей?» «Этот парень флиртует со мной?» «А не женат ли он?» «Будет ли она возражать, если я поцелую ее в щечку?» Само собой разумеется, что мы не сможем помешать собеседнику принести с собой припрятанное устройство записи и анализа речи. А кто-то обязательно попытается разработать способ оценки генетической информации людей, с которыми ему приходится иметь дело — что уже было описано в новаторском кинофильме «Гаттака» (Gattaca).

Войдет машинный разум и в наши дома. Представьте себе, что происходящее в вашей гостиной и спальне будет записываться и анализироваться. Сама идея может показаться омерзительной, а сверяться с текущим прогнозом крепости брака папы и мамы вряд ли целесообразно. Но сможете ли вы противиться соблазну время от времени взглянуть краешком глаза на текущие данные прогноза?

Рассматривая возможные сферы применения аналитических способностей машинного разума, мы имеем в виду прежде всего его использование для оценки других людей, однако он может оказаться полезен и в качестве источника дополнительных сведений о нас самих. Представьте себе, что во время свидания, отойдя в туалет, девушка сверяется с карманным устройством, которое показывает ей, насколько молодой человек ей понравился. Устройство измеряет ее пульс, дыхание, интонации голоса, то, насколько подробно она рассказывает о себе, и любые другие биологические параметры, которые могут быть использованы в прогнозировании.

Самоанализ не обязательно ограничивать любовными вопросами. Какие товары нам действительно нравятся или действительно обращают на себя наше внимание? Каким образом мы реагируем на рекламу? Спросите у своего карманного устройства. В настоящее время Агентством по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам (подразделение Министерства обороны США) ведется работа над проектом «Компьютерное зрение — человеческий мозг». На текущем этапе применения технология помогает аналитикам быстро просматривать сделанные со спутников фотографии или армейскому водителю — преодолеть трудный участок местности. Как правило, технология применяется следующим образом: вы надеваете специальный шлем, которым осуществляется анализ нейронных сигналов всякий раз, как вы подсознательно испытываете определенный тип возбуждения («Опасность!», или «Соль!», или «Это что-то знакомое!»). Однажды необходимость надевать шлем отпадет: устройство будет гораздо более компактным и неприметным. Нам будет достаточно пройти вдоль полок с товарами в супермаркете или окинуть взглядом витрину магазина, и устройство отметит товары, которые привлекли наше внимание. Вполне вероятно, что устройство можно будет запрограммировать на то, чтобы через какое-то время оно напомнило вам об этих товарах или чтобы оно сохранило на будущее соответствующие данные, включая информацию на ценниках, и осуществило в Интернете поиск возможных купонов на скидки для этих товаров.

Даже если это неинтересно вам, это, скорее всего, будет интересно супермаркету. На тележках будут установлены устройства GPS, отслеживающие передвижения покупателя по магазину и отмечающие полки, к которым вы направляетесь чаще всего. Или же супермаркет сможет собирать данные о ваших предпочтениях на основе многократных посещений магазина, используя специальные видеокамеры и технологию распознавания лиц. Супермаркеты уже начали использовать видеокамеры для ряда товаров: видеокамеры фиксируют изображение сетчатки глаза покупателей, чтобы определить, когда и каким образом, они замечают соответствующие товары. Кроме того, супермаркеты отслеживают и анализируют перемещения покупателя по сигналу его мобильного телефона. Когда вы заходите в супермаркет, вам обещают скидку, но только в том случае, если вы проведете банковской картой через специальное устройство в тележке и таким образом сообщите данные о себе. Многие покупатели охотно согласятся на скидку, точно так же как они соглашаются на участие в программах частых покупок, хотя это и означает, что супермаркет будет знать, что именно они покупают. Анонимности они предпочтут более низкую цену — как, впрочем, и я.

Торговые компании уже проводят подобные эксперименты. Ими была выявлена следующая закономерность: если цена на первый товар кажется покупателю ниже цены, которую он ожидал, то степень его доверия возрастает, и он готов потратить больше. Поэтому если умные машины заметят, что при входе в магазин, вы прежде всего направились к полке с дорогим шоколадом, то, вполне возможно, вас там будет ждать кратковременная «акция скидок», устроенная компьютером исключительно для вас.

Нетрудно понять, что подобные технологии, будучи использованными для анализа поведения и намерений человека, были бы способны испортить множество отношений и сорвать множество сделок. Горькая правда заключается в том, что, знай мы все или хотя бы некоторые из нелицеприятных фактов из жизни наших потенциальных любовных партнеров, мы могли бы стать столь осторожными, что уже никогда не осмелились бы на серьезные отношения. Проблема в том, что мы слишком сильно реагируем на негативную информацию: даже небольшой проступок одного человека способен заставить нас потерять доверие ко всем людям. Нам потребуется серьезно изменить наш менталитет, чтобы противостоять росту объемов информации, которой машинный разум вскоре будет пичкать нас и в которой будут представать «без прикрас» фактически все публичные фигуры и многие простые люди. Что, если карманное устройство сообщит отошедшей в туалет девушке, что пригласивший ее в ресторан молодой человек улыбался официантке несколько дольше, чем того требуют приличия? Иногда это показатель того, что такой парень — мерзкий тип и с ним надо расставаться без промедлений, но что, если в данном случае все не так? Позитивные заблуждения (у каждого из нас дети лучше других), помогающие нам справиться с ежедневными трудностями, могут дрогнуть перед лицом невозмутимой машинной критики. Случится это не в этом году и не в следующем, но, скорее всего, мы до этого доживем.

Умные компьютерные программы уже используются для выявления фальшивых отзывов на таких сайтах, как Amazon и TripAdvisor. Разработчикам компании Cornell удалось определить, как выявить фальшивые отзывы в 90% случаев. В оплаченных фальшивых отзывах используется слишком много прилагательных в превосходной степени, слишком много размытых оценок и недостаточно подробностей; кроме того, в них чаще используется местоимение «я», возможно, в качестве заменителя реальных знаний о товаре или услуге. Со временем авторы фальшивых отзывов соответствующим образом адаптируются, выявить их с помощью старых методов станет труднее и программное обеспечение потребует доработки, что даст начало еще одной бесконечной гонке вооружений.

Еще одной работой в данном направлении являются исследования по выявлению обманщиков на сайтах знакомств. В связи с чем можно ожидать в скором времени появления соответствующих программ. Предварительные результаты указывают на то, что авторы анкет, содержащих ложные сведения, избегают местоимения «я» (полная противоположность авторам фальшивых отзывов), часто используют отрицания (употребляют «неплохо» вместо «хорошо») и составляют более краткие описания в разделе «О себе» — вполне вероятно, делают они это для того, чтобы их последующие ложные сведения о себе как можно меньше противоречили друг другу. Те из них, кто указывает неверный возраст или вес, как правило, больше других пользователей сайта распространяются о своих успехах. Наши способности выявлять лгунов будут только совершенствоваться.

То, что мы становимся свидетелями столь многочисленных проявлений значительного прогресса в машинном анализе, пусть и на разных стадиях развития той или иной технологии, неслучайно. Во-первых, предсказанный Законом Мура рост компьютерных мощностей проявляется на практике, и конца этому пока не видно. Во-вторых, отрасль компьютерных технологий почти не регулируется. Если сравнить эту преображающую мир, способную покончить со стагнацией передовую отрасль со сферой здравоохранения, то выяснится, что нормативно-правовые препоны представляют собой гораздо более острую проблему для фармацевтических фирм и больниц, чем для компаний вроде Google, Amazon и Apple. Хорошо ли, плохо ли, но здравоохранение — с его лицензированием врачей, запутанными больничными правилами и сложным процессом получения разрешений от Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США — также меняется крайне медленно. И дело здесь не только в законодательстве, но и в том, что врачи и пациенты зачастую проповедуют крайне консервативные или моралистические взгляды в отношении того, что именно должно представлять из себя здравоохранение. Достаточно обратить внимание на недавнюю полемику вокруг стволовых клеток и генной инженерии. Вопросы медицины — это этическое минное поле, и, пожалуй, нам действительно следует быть особенно осторожными при оценке новых медицинских и институциональных достижений. В любом случае быстрого прогресса в данной сфере ожидать вряд ли стоит.

Что же касается технологий машинного анализа, то здесь проблемы могут возникнуть в вопросах патентного права, но в целом дорога вперед от нормативно-правовых препонов относительно свободна. Некоторым технологиям, таким как автомобили без водителей, в перспективе грозят судебные дела; представьте, например, что однажды в одном из таких автомобилей произойдет сбой, и впервые в истории подобных машин она наедет на ребенка. Скорее всего, родители ребенка подадут иск к богатой компании-производителю — в дополнение к судебному преследованию владельца транспортного средства и разработчиков программного обеспечения. Поэтому может пройти довольно много времени прежде, чем подобные автомобили появятся в продаже. И, возможно, сначала это произойдет за пределами Соединенных Штатов, славящихся обилием судебных разбирательств.

Тем не менее зачастую предприниматели и ученые в состоянии заниматься разработкой умных машин и потребительских товаров без необходимости получения специальных разрешений от надзорных органов. Deep Blue, Watson и Siri вошли в наш мир, не столкнувшись по дороге с большим количеством нормативно-правовых и юридических препонов. Технологический прогресс замедляется, когда у слишком многих людей есть право сказать «нет», однако программное обеспечение традиционным формам регулирования, как правило, не подчиняется. Основная работа ведется в мозгу небольшого числа разработчиков и посредством компьютерных кодов, поэтому сдержать развитие программных продуктов правовыми или таможенными препонами довольно сложно.

Итак, каким образом этот новый мир трансформирует трудовую жизнь молодежи?