Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
В истории человечества еще не было эпохи, настолько благотворной для читателей, зрителей, слушателей или людей, желающих участвовать в человеческом самовыражении. К нашему восторгу, ежегодно создается целая лавина новых произведений. Каждые 12 месяцев мы производим восемь миллионов новых песен, два миллиона новых книг, 16 000 новых фильмов, 30 миллиардов записей в блогах, 182 миллиарда твитов и 400 000 новых товаров. Сегодня при минимальных усилиях буквально одним кликом обычный человек может открыть «библиотеку всего на свете». При желании вы можете прочесть больше текстов на древнегреческом, чем высокопоставленный греческий аристократ в эпоху Античности. С той же легкостью можно найти тексты китайских свитков — сегодня у вас больше возможностей читать их дома, чем у китайских императоров в былые времена. Гравюры эпохи Ренессанса и живая музыка Моцарта, к которым в свое время имели доступ очень немногие, теперь всегда под рукой. Как ни посмотри, в наши дни медиа находятся на пике изобилия.
По последним подсчетам, которые я смог найти, общее число песен, записанных на нашей планете, превышает 180 миллионов. При стандартном сжатии в формате MP3 вся зафиксированная людьми музыка поместится на жесткий диск объемом в 20 терабайтов. Сегодня он стоит $2000. Через пять лет он будет продаваться за $60 и помещаться в карман. Очень скоро вы сможете держать всю музыку, созданную человечеством, при себе. С другой стороны, если это такая крошечная библиотека, зачем носить ее с собой, когда в любой момент можно получить ее из облачного хранилища?
Что справедливо для музыки, подходит для любых материалов, которые можно передавать по частям. Еще при нашей жизни библиотека всех книг, игр, фильмов и когда-либо напечатанных текстов будет доступна 24 часа в сутки семь дней в неделю на любом гаджете с дисплеем или в одном облаке. И каждый день эта библиотека увеличивается. Обилие возможностей, которое открывается перед нами, расширилось благодаря растущему населению, а потом еще больше благодаря появлению технологий, облегчающих создание нового. Сегодня на планете в три раза больше людей, чем в год моего появления на свет (1952). Еще миллиард родится за следующие десять лет. Все больше людей из этих дополнительных пяти или шести миллиардов, появившихся после моего рождения, получают возможность генерировать новые идеи, создавать новое искусство и делать новые вещи благодаря современному изобилию и свободному времени. Сегодня в десять раз легче создать простое видео, чем десять лет назад. Сегодня в сто раз легче сделать небольшую механическую деталь, чем сто лет назад. Сегодня в тысячу раз легче написать и опубликовать книгу, чем тысячу лет назад.
В результате нам открывается бесконечное число возможностей. Во всех направлениях появляется множество вариантов. Хотя некоторые профессии уходят в прошлое, как, например, произошло с телефонистками, выбор в целом постоянно расширяется. Места, куда можно поехать в отпуск, кафе и рестораны и даже виды блюд множатся каждый год. Возможности для инвестиций переживают взрывной рост. Учебные курсы, навыки, которыми можно овладеть, варианты развлечений растут в астрономических масштабах. Ни одной жизни не хватит, чтобы оценить потенциал каждого варианта, если рассматривать их один за другим. Чтобы просто предварительно оценить все новые вещи, изобретенные или созданные за предыдущие 24 часа, потребуется больше года внимания.
Огромный размер «библиотеки всего на свете» не соответствует узким колеям наших потребительских привычек. Нам нужна помощь в навигации по этим диким джунглям. Жизнь коротка, а книг, которые можно прочитать, слишком много. Кто-то или что-то должен сделать выбор или нашептать подсказку, которая поможет принять решение. Нам нужен метод для сортировки. И единственный вариант — воспользоваться помощью. Мы применяем самые разные типы фильтров, чтобы просеять безграничность вариантов. Многие из этих фильтров существуют давно и до сих пор хорошо работают.
Ни один из этих методов не ушел в прошлое с приходом суперизобилия. Но чтобы справиться с ростом возможностей в наступающие десятилетия, мы изобретем много новых способов фильтрации.
Представьте, что вы живете в мире, где все великие фильмы, книги и песни, когда-либо произведенные человечеством, всегда у вас под рукой и «бесплатны», а ваша изощренная система фильтров отбросила мусор, ерунду и все, что может показаться вам скучным, даже если эта вероятность мала. Забудьте о признанных критиками творениях, которые ничего не значат лично для вас. Сосредоточьтесь исключительно на вещах, которые действительно приводят вас в восторг. Вы выбираете из «сливок, снятых со сливок», из того, что порекомендовали бы вам лучшие друзья, и нескольких случайных вариантов, чтобы оставить место для сюрпризов. Другими словами, вы имеете дело только с тем, что абсолютно подходит вам в этот момент. И даже на это вам не хватит всей жизни.
Допустим, вы могли бы отфильтровать список книг, читая только величайшие. Берете исключительно произведения, отобранные экспертами, которые прочитали очень много книг. Пусть они предложат вам 60 томов, в которых собраны лучшие творения западной цивилизации — каноническую коллекцию под названием «Величайшие книги Запада». Вам или любому другому среднему читателю потребуется 2000 часов, чтобы полностью прочесть 29 миллионов слов. И это только часть мировой литературы. Большинству и здесь потребуется дополнительная фильтрация.
Проблема в том, что мы начинаем с такого количества вариантов, что, даже выбрав всего один из миллиона, все равно получим слишком много. Суперпрекрасных фильмов с оценкой «пять звезд» все равно больше, чем можно посмотреть за всю жизнь. Крутых сайтов, на которых можно долго сидеть, больше, чем внимания, которое вы можете им уделить. Более того, отличных музыкальных групп, книг и гаджетов, предназначенных специально для вас и адаптированных к вашим уникальным желаниям, больше, чем вы можете осилить, даже если это станет вашей основной работой.
Тем не менее мы попытаемся свести это изобилие к подходящему для вас масштабу. Давайте начнем с идеального способа. Возьмем для примера меня. Как бы я предпочел выбирать, чему стоит уделить внимание?
Во-первых, я хотел бы получать больше вариантов, которые гарантированно мне понравятся. Этот персональный фильтр уже существует. Он называется «рекомендательный движок», и его широко используют Amazon, Netflix, Twitter, LinkedIn, Spotify, Beats и Pandora, а также другие агрегаторы. Twitter имеет систему рекомендаций — предлагает, на кого мне стоит подписаться, на основании существующих у меня подписок. Pandora применяет сходную схему, советуя новую музыку на основании той, которая мне уже нравится. Почти половину контактов на LinkedIn устанавливают благодаря рекомендациям сайта. На Amazon рекомендательный движок показывает результаты в виде знакомого баннера: «Других покупателей, которым понравился этот товар, также заинтересовали следующие». Netflix использует тот же принцип, чтобы рекомендовать мне фильмы. Хитрые алгоритмы просеивают огромный массив данных о действиях всех пользователей сайта, чтобы точно предсказать мое поведение. Отчасти эти догадки строятся на моих действиях в прошлом, поэтому на баннере Amazon стоило бы написать: «Судя по вашей истории и истории похожих пользователей, вам должен понравиться этот товар». Эти предложения в высшей степени связаны с тем, что я покупал и даже думал купить (они отслеживают, сколько времени я провожу на странице, прежде чем принять решение, даже если я не покупаю товар). Проанализировав миллиард сделанных покупок и обработав все похожие случаи, можно сделать на удивление точные предсказания.
Эти рекомендационные фильтры — один из главных механизмов, с помощью которых я открываю для себя новые вещи. В среднем они оказываются гораздо надежнее, чем рекомендации экспертов или друзей. Более того, их находят полезными столько людей, что треть продаж Amazon, которая в 2014 году составила $30 миллиардов, приходится на предложения из серии «похожее на это». Для Netflix это настолько ценная технология, что там над системой рекомендаций работают 300 человек, а бюджет этого подразделения составляет $150 миллионов. Конечно, как только фильтры начинают работать, люди прекращают их настраивать. Искусственный интеллект учитывает здесь слабоуловимые особенности поведения как моего, так и других пользователей, и заметить их может только одержимая навязчивой идеей машина, которая никогда не спит.
Однако вознаграждение в виде только тех вещей, которые вам уже нравятся, грозит тем, что вы перестанете видеть все, хотя бы немного отличное от уже известного, даже если оно могло бы вам прийтись по вкусу. Это называют «пузырем фильтров», а более точным термином будет «переподгонка». Вы застреваете, не добравшись до вершины, потому что ведете себя так, словно уже оказались наверху, игнорируя прилегающее пространство. Есть масса доказательств, что такое происходит и в политике: приверженцы определенного политического направления, которые полагаются на простой фильтр «вам также может понравиться», редко читают что-то за пределами предложенного. Такая избыточная фильтрация может ужесточить их взгляды. Подобного рода самоограничения, спровоцированные фильтрами, существуют также в науке, искусстве и культуре в целом. Чем эффективнее фильтр «похожие хорошие товары», тем важнее сплавлять его с «ситами» других типов. Например, исследователи из Yahoo! изобрели способ автоматически отмечать одну позицию в поле вариантов для выбора и таким образом сделали «пузырь» видимым. Благодаря этому будет легче выбраться из его границ с помощью незначительных изменений в разных направлениях.
Во-вторых, в этом идеальном сценарии я хотел бы узнавать о неизвестных мне вещах, которые нравятся моим друзьям. Во многих отношениях таким фильтром служат Twitter и Facebook. Читая материалы друзей, вы сразу видите, что они считают достаточно крутым, чтобы поделиться этим. С помощью телефона теперь так легко сделать рекомендацию в виде текста или фото, что нас удивляет, когда человеку нравится какая-то новая вещь, а он этим не делится. Но если приятели слишком похожи на вас, они тоже порой действуют как «пузырь фильтров». Близкие друзья могут сформировать эхо-камеру, где похожий выбор будет закрепляться и умножаться. Исследования показывают, что порой можно расширить набор вариантов и выйти за пределы ожидаемого, просто оказавшись в следующем круге — друзей друзей.
Третьим компонентом в идеальном фильтре был бы обновляющийся список вещей, которые мне не нравятся, но которые я тем не менее хотел бы полюбить. В моем понимании это похоже на попытки время от времени пробовать самый нелюбимый сыр или овощ, чтобы посмотреть, не поменялись ли мои вкусы. Я уверен, что мне не нравится опера, но несколько лет назад я снова попытался ее послушать. Это была «Кармен» в Метрополитен-опера, которую транслировали в реальном времени на большом экране с крупными субтитрами, и я был рад, что сходил на трансляцию. Фильтр, предназначенный для зондирования вещей, которые не нравятся, должен быть настроен очень тонко, однако его можно создать с помощью крупных баз данных, где собран опыт многочисленных людей — по принципу «люди, которым не нравилось то, полюбили это». Подобным образом я порой готов попробовать неприятные вещи, которые стоило бы полюбить. В моем случае это могут быть любые пищевые добавки, деятельность законодательных органов или музыка в стиле хип-хоп. У лучших учителей есть способы донести непривлекательный материал до тех, кто этому сопротивляется, так, что это не отпугнет, и лучшие фильтры тоже могут это сделать. Но будет ли кто-нибудь подписываться на такой фильтр?
Непосредственно сейчас никто этого не делает, поскольку они установлены прямо на платформах. Двести друзей среднего пользователя Facebook создают такую бездну обновлений, что социальная сеть считает необходимым сокращать, редактировать, вырезать и фильтровать ваши новости, чтобы с лентой можно было справиться. Вы не видите все материалы, которые выкладывают друзья. Какие именно отфильтровали? По каким критериям? Знает только Facebook, и она считает свои формулы секретом фирмы. Для чего проводится эта оптимизация, они не рассказывают. Компания говорит о стремлении удовлетворить пользователей, но есть основания полагать, что она фильтрует ленты новостей с целью оптимизировать время, которое вы проводите на ее сайте, — этот показатель измерить гораздо легче, чем вашу удовлетворенность. Но, возможно, это не тот критерий, по которому хотели бы улучшить Facebook вы.
Amazon использует фильтры для повышения продаж и, в частности, фильтрует контент на страницах, которые вы видите. Речь идет не только о рекомендованных товарах, но и о других материалах, например информации о скидках и выгодных предложениях, сообщениях и подсказках. Как и Facebook, Amazon проводит тысячи экспериментов в день, меняя фильтры, чтобы проверить эффективность A относительно В, пытаясь персонализировать контент, реагируя на то, как его используют миллионы потребителей. Они точно настраивают довольно мелкие детали, но при таких масштабах (сотня тысяч испытуемых за раз) результаты выходят крайне полезные. Как потребитель я продолжаю возвращаться на Amazon, потому что он стремится к той же цели, что и я: по максимуму обеспечить мне дешевый доступ к вещам, которые мне нравятся. Такое соответствие встречается не всегда, но если оно есть, мы возвращаемся.
Поисковая система Google — главный фильтровщик в мире. Она делает самые разные изощренные выводы о результатах ваших запросов. Она не только фильтрует всемирную сеть, но и ежедневно обрабатывает 35 миллиардов электронных писем, очень эффективно отбрасывая спам, присваивая категории и определяя приоритеты. Google — крупнейший в мире совместный фильтр, состоящий из тысяч взаимозависимых динамических «сит». Если вы согласитесь, он может персонализировать ваши поисковые результаты и настроит их для точного местоположения и времени запроса. Он использует уже подтвержденные принципы совместной фильтрации: люди, которые сочли этот ответ ценным, так же отнеслись и к следующему (хотя и не обозначили это). Google фильтрует контент на 60 триллионах страниц примерно два миллиона раз в минуту, но мы редко задаемся вопросом, откуда берутся его рекомендации. Когда я делаю запрос, какой ответ мне покажут — самый популярный, надежный или уникальный из вариантов, которые, вероятнее всего, мне понравятся? Я не знаю. Себе я говорю, что, возможно, мне бы понравилось ранжировать результаты всеми четырьмя способами, но Google знает, что я кину беглый взгляд на первые несколько строк, а потом пройду по ссылке. Поэтому мне сообщают: «Вот несколько вариантов, которые, по нашему мнению, подойдут лучше всего. Мы пришли к этому выводу на основе обширного опыта, который получили, отвечая на три миллиарда вопросов в день». И вот я иду по ссылке. А Google пытается повысить шансы, что я вернусь и снова задам ему вопрос.
По мере становления фильтрация распространится на другие децентрализованные системы, помимо медиа, а именно на ресурсы типа Uber и Airbnb. Ваши личные предпочтения относительно типа отелей, статуса и уровня обслуживания будут с легкостью переноситься в другую систему, чтобы подобранный для вас номер в Венеции лучше вас удовлетворил. Невероятно умные фильтры можно приложить к любой сфере с большим количеством вариантов, и таких сфер будет все больше и больше. Везде, где нам потребуется персонализация, будет и фильтрация.
Мыслители предвидели скорый приход крупномасштабной персонализации 20 лет назад. В книге 1993 года «Массовая персонализация» (Mass Customization) Джозеф Пайн изложил этот план. Тогда казалось рациональным, что изготовление вещей на заказ, которое в то время было прерогативой богатых, можно распространить и на средний класс, если применить правильные технологии. Например, изощренная система с использованием цифрового сканирования и гибкого роботизированного производства позволила бы шить на заказ рубашки для среднего класса, тогда как в прошлом только высшие слои могли заказывать их по своим меркам у портных. Массовой персонализацией занялись несколько стартапов в конце 1990-х годов — они пытались производить джинсы, рубашки и кукол-младенцев. Помешало прежде всего то, что было очень трудно сделать вещь по-настоящему уникальной, не устанавливая на нее цену как на предмет роскоши. Свободно менять можно было лишь самые тривиальные характеристики, вроде цвета и длины. Эта задумка слишком опережала тогдашние возможности. Но теперь подходящие технологии появляются. Роботы последнего поколения обеспечивают быстрое производство, а усовершенствованные трехмерные принтеры могут стремительно изготовить одну единицу товара за раз. Повсеместное отслеживание, интерактивность и фильтрация означают, что мы можем сформировать подробное и многостороннее описание себя без особых затрат, и оно станет основой для любых индивидуальных услуг, которые нам захочется получить.
Посмотрим, как это может выглядеть в будущем. У меня на кухне стоит автомат для изготовления таблеток размером чуть меньше тостера. Внутри него масса крошечных пузырьков, и в каждом прописанное лекарство или добавка в форме порошка. Каждый день автомат смешивает правильные дозы всех медикаментов и делает из них одну или две персонализированные пилюли, которые я принимаю. В течение дня мои жизненные показатели измеряются сенсорами, которые я ношу на себе. Эффект от принятого лекарства фиксируется ежечасно, и данные отправляются в облако для анализа. На следующий день дозу лекарства корректируют на основе данных за 24 часа, и появляется новая персонализированная пилюля.
Мой аватар хранится онлайн и доступен для любого розничного магазина. Он содержит точные мерки каждой части и изгиба моего тела. Даже если я пойду в физически существующий розничный магазин, то все равно сначала примерю всю одежду в виртуальной примерочной, потому что в магазинах в наличии будут лишь самые основные цвета и модели. Благодаря виртуальному зеркалу я получу на удивление реалистичное представление о том, как одежда будет смотреться на мне. Более того, поскольку я смогу вращать изображение собственной фигуры в одежде, то смогу увидеть больше, чем в настоящем зеркале в примерочной. (Однако предсказать, насколько удобно я себя почувствую в новом наряде, не получится.) Одежда сядет точно по фигуре благодаря спецификациям моего аватара (которые будут подправляться с течением времени). Услуга по подбору одежды позволит увидеть новые варианты, подготовленные на основе того, что я уже носил в прошлом, или что я дольше всего мечтательно разглядывал, или что носили мои близкие друзья. Это и есть фильтрация стилей. За годы сформировалось очень подробное описание моего поведения, которое можно применить ко всему, чего бы я ни пожелал.
Мой профиль, как и аватар, управляется программой «Всё о тебе». Программа знает, что в отпуске я предпочитаю недорогие хостелы, но с отдельной ванной комнатой и максимально быстрым интернетом, всегда в самой старой части города, но только не рядом с автовокзалом. Она работает совместно с искусственным интеллектом, чтобы подобрать варианты, запланировать сроки и зарезервировать номер по лучшей цене. Это не просто профиль, который хранится в интернете, это скорее постоянно действующий фильтр, который непрерывно обновляется с учетом мест, которые я уже посетил, а также фотографий и твитов, которые я сделал во время прошлых путешествий. Кроме того, он учитывает, что я читаю и смотрю, поскольку книги и фильмы часто вызывают у нас желание посетить какие-то места. Он уделяет массу внимания путешествиям моих близких друзей и их друзей и из этого большого объема данных часто выбирает конкретные рестораны и хостелы. Обычно его рекомендации вызывают у меня восторг.
Поскольку мои друзья разрешают программе «Всё о тебе» следить за всем, что они делают: что покупают, где ужинают, какие клубы посещают, какие фильмы смотрят, какие новости читают, какими физическими упражнениями занимаются, куда ездят на выходные, она может дать мне очень подробные рекомендации и при минимальных усилиях со стороны друзей. Когда я просыпаюсь утром, «Всё о тебе» фильтрует обновленный поток данных и доставляет мне только самые важные новости того типа, который мне может понравиться. Фильтр действует, учитывая, чем я обычно делюсь с другими, какие делаю закладки и что комментирую. В кухонном шкафу я нахожу новый для меня вид сухого завтрака с повышенной питательной ценностью, который мои друзья попробовали на этой неделе и программа заказала вчера. Меня оповещают, где сейчас пробки на дорогах, поэтому машину подадут позже, чем обычно, и я попробую нетрадиционную дорогу до места, где буду сегодня работать, выбранную на основании того, каким путем сегодня ехали несколько моих коллег. Я никогда не знаю точно, где окажется мой офис, потому что мы с коллегами по стартапу встречаемся в коворкингах, которые свободны в тот или иной день. Мое личное электронное устройство превращает экраны в этих местах в мои дисплеи. В мои задачи в течение дня входит работа над несколькими искусственными интеллектами, которые подбирают методы лечения и заботы о здоровье для нескольких клиентов. Я помогаю искусственному интеллекту разобраться с некоторыми специфическими случаями (например, как быть с пациентами, которые полагаются на лечение внушением), чтобы повысить эффективность их диагнозов и рекомендаций.
Вернувшись домой, я предвкушаю, как буду смотреть подборку развлекательных видео в 3D и играть в занятные игры, которые предложит мне Альберт. Так я назвал аватара из программы «Всё о тебе», который фильтрует для меня медиа. Альберт всегда подбирает самые крутые штуки, потому что я отлично обучил его. Начиная со старших классов, я тратил по крайней мере десять минут в день, подправляя его выбор, добавляя неочевидные факторы и точно настраивая фильтры. Поэтому к сегодняшнему дню, с учетом новых алгоритмов для искусственного интеллекта и оценок, которые поставили «друзья друзей друзей», у меня образовался потрясающий канал. Многие люди каждый день смотрят, что выбрал мой Альберт. Я на первом месте в списке лидеров в фильтре виртуальной реальности. Моя подборка настолько популярна, что компания «Всё о тебе» платит мне кое-какие деньги, ну, по крайней мере подписка обходится бесплатно.
* * *
Сейчас мы находимся на ранней стадии развития фильтрации. Как и что мы фильтруем, еще сильно поменяется. Мощные вычислительные технологии можно применить к «интернету всего на свете», и это будет сделано. Самый тривиальный товар или услугу можно будет при желании настроить под индивидуальные потребности (но во многих случаях желания не возникнет). В следующие 30 лет все содержание облака будет фильтроваться, что повысит степень персонализации.
Тем не менее любой фильтр не пропускает и что-то хорошее. Отсев — это разновидность цензуры, и наоборот. Правительство может установить фильтр для всей страны, чтобы не допустить распространение нежелательных политических идей и ограничить свободу слова. Как Facebook или Google, власти обычно не раскрывают, что именно фильтруют. Но в отличие от социальных медиа, альтернативного правительства, на которое можно было переключиться, у граждан нет. Даже после фильтрации, продиктованной благими целями, мы по определению видим лишь малую долю того, что может быть доступно. Это проклятие мира изобилия: мы способны взять лишь крошечный кусочек от всего существующего. Каждый день технологии, благоприятствующие создателям, такие как 3D-печать, приложения на телефонах и облачные услуги, еще немного расширяют горизонт возможностей. Соответственно, каждый день нам нужны еще более широкие фильтры, чтобы приспособить это изобилие к человеческим масштабам. От отсева не уйти никуда. Несостоятельность какого-то из фильтров нельзя излечить полной его отменой. Ее можно излечить только применением компенсирующих фильтров.
С точки зрения человека, технология отсева вычленяет главное в контенте. Но если посмотреть на это с другой стороны, с позиции содержания, фильтр фокусирует человеческое внимание. Чем больше появляется контента, тем более сфокусированным должно быть внимание. Еще в 1971 году экономист и социолог Герберт Саймон, лауреат Нобелевской премии, заметил: «В мире, богатом информацией, ее изобилие оборачивается недостатком чего-то другого — того, что потребляет эту информацию. Что потребляет она сама, вполне очевидно: внимание тех, кто ее получает. Таким образом, богатство информации создает нехватку человеческого внимания». Наше внимание — единственный ценный ресурс, который мы лично производим без обучения. Запасы его невелики, и все хотят получить свою долю. Можно вообще перестать спать, и все равно у вас останется только 24 часа потенциального внимания в сутки. Ничто, никакие деньги и технологии, не могут увеличить этот объем. Таким образом, максимум потенциального внимания зафиксирован. Его производство по определению ограничено, в то время как изобилие всего остального растет. Поскольку это последний дефицит, то куда будет направлено внимание, туда потекут и деньги.
Но при всей своей ценности наше внимание стоит относительно недорого. Отчасти оно дешево потому, что мы отдаем его каждый день. Его не сэкономить и не накопить. Его приходится тратить секунду за секундой в реальном времени.
В США большую часть внимания по-прежнему отдают телевидению. За ним идут радио и потом интернет. Им мы в основном и уделяем наше внимание, в то время как остальное: книги, газеты, журналы, музыка, любительские видео, игры — получает крошечный кусочек этого пирога.
Но внимание бывает разным. В рекламном бизнесе его количество часто выражают с помощью показателя под названием CPM (cost per mille — цена в расчете на тысячу просмотров или же тысячу читателей или слушателей). Примерный средний CPM для различных медиаплатформ очень отличается. Дешевые рекламные щиты имеют показатель $3,50, ТВ — $7, журналы — $14, а газеты — $32,50.
Вот еще один способ вычислить, сколько стоит внимание. Можно суммировать общий годовой доход, заработанный каждой из главных медиаотраслей, и общее время, потраченное на каждое медиа, а потом вычислить, сколько дохода можно получить за каждый час внимания — в долларах на час. Результат меня поразил.
Во-первых, это совсем небольшой показатель. Сумма, заработанная отраслью за час внимания, потраченного потребителями, показывает, что внимание в медиабизнесе стоит не так уж много. В то же время, хотя только в США телевидению ежегодно посвящают полтриллиона часов, владельцы контента в среднем получают только 20 центов в час. Если бы вам платили по такой ставке за просмотр телепередач, то вышла бы средняя почасовая оплата труда в странах третьего мира. Смотреть телевизор — труд низкооплачиваемых чернорабочих. Газеты отнимают малую долю внимания, но дают больше дохода за час, потраченный на них: примерно 93 цента. Что интересно, интернет относительно дороже. Каждый год качество внимания здесь повышается, и доход в среднем составляет $3,60 в час.
Жалкие 20 центов за час внимания, которые мы, зрители, «зарабатываем» для телекомпаний, или даже доллар в час за качественные газеты отражают стоимость того, что я называю «стандартным вниманием», уделяемым расхожим видам развлечений, которые легко дублируются, распространяются, практически повсеместны и обычно недорого стоят. Если посмотреть, сколько надо заплатить при покупке контента широкого потребления (имеется в виду все, что можно легко скопировать, то есть книги, фильмы, музыка, новости и тому подобное), ставки оказываются выше, но они по-прежнему не отражают того факта, что внимание стало последним дефицитом. В среднем книга в США читается за 4,3 часа и стоит $23. Соответственно, при такой продолжительности чтения стоимость внимания у среднего потребителя составит $5,34 в час. Музыкальный CD обычно слушают десятки раз за время его существования, поэтому, чтобы определить почасовую ставку, мы делим розничную цену на продолжительность записанной музыки. Двухчасовой фильм в кинотеатре смотрят только раз, поэтому почасовая ставка составляет половину от цены билета. Можно считать, что эти показатели отражают, насколько мы как аудитория ценим наше внимание.
В 1995 году я вычислил среднюю почасовую стоимость для разных медиа, включая музыку, книги, газеты и фильмы. Между ними оказалась некоторая разница, но в целом цена осталась в пределах одного порядка и приближалась к двум долларам в час. То есть в 1995 году мы платили в среднем два бакса за час пользования медиа.
Спустя пятнадцать лет, в 2010 году, а потом еще раз в 2015-м я провел вычисления для похожего набора носителей, используя тот же метод. Когда я учел инфляцию и перевел сумму в доллары 2015 года, средняя стоимость потребления одного часа медиа в 1995, 2010 и 2015 годах составила, соответственно, $3,08, $2,69 и $3,37. Это значит, что в течение 20 лет ценность нашего внимания оставалась относительно стабильной. Как будто у нас есть некое интуитивное ощущение того, сколько должно стоить взаимодействие с медиа, и мы не уходим далеко от этого значения. Кроме того, выходит, что компании, делающие деньги на нашем внимании (в том числе многие крупные и успешные высокотехнологичные организации), в среднем получают всего три доллара за час внимания, если речь идет о высококачественном контенте.
В наступающем двадцатилетии главные задачи и возможности будут состоять в использовании фильтрации, чтобы культивировать более высококачественное внимание в широких масштабах. Сегодняшняя интернет-экономика во многом питается триллионами часов не слишком качественного усредненного внимания. Один час сам по себе стоит немного, но в массе они могут двигать горы. Усредненное внимание подобно ветру или океанскому приливу — это рассеянная по большому пространству сила, которую можно приручить с помощью масштабных инструментов.
* * *
Небывалое процветание Google, Facebook и прочих платформ в интернете стало возможным благодаря массивной инфраструктуре, которая фильтрует это усредненное внимание. Такие платформы используют серьезные вычислительные ресурсы, чтобы связать растущую вселенную рекламодателей с растущей вселенной потребителей. Их искусственные интеллекты ищут оптимальную рекламу, которую можно будет показать в оптимальном месте и в оптимальное время с оптимальной частотой и предусмотренным оптимальным откликом. Хотя это иногда называют персонализированной рекламой, на деле все обстоит гораздо сложнее, чем просто подбор объявлений для индивидов. Их подход представляет собой экосистему из механизмов фильтрации, и последствия ее использования выходят за пределы просто рекламы.
Кто угодно может стать рекламодателем, заполнив заявку в интернете (в основном это текстовые блоки, подобные объявлению в газете). Это значит, что число потенциальных рекламодателей может достигать миллиардов. Например, вы мелкий бизнесмен, продвигающий поваренную книгу для веганов-автостопщиков или изобретенную вами бейсбольную перчатку. По другую сторону уравнения находятся владельцы веб-страниц, и каждый из них может разрешить разместить у себя объявление и, возможно, получить от этого доход. Эта веб-страница может быть личным блогом или домашней страницей компании. Примерно восемь лет я размещал рекламу из Google AdSense в личных блогах. Около сотни долларов, которые я получал за это каждый месяц, мало что значат для компании, которая ворочает миллиардами, но все эти крошечные операции автоматизированы, и мелкие суммы складываются в большие. Сеть AdSense принимает всех рекламодателей, какими бы мелкими они ни были, поэтому в ее распоряжении, возможно, миллиарды потенциальных мест, где можно показывать рекламу. Чтобы найти математическое соответствие между этими миллиардами вариантов: миллиардами людей, желающими дать рекламу, и миллиардами мест, желающими ее показать, необходимо астрономическое число потенциальных решений. Более того, оптимальные решения могут меняться в зависимости от времени дня или географического расположения, и поэтому Google (а также другие поисковые системы, например Microsoft и Yahoo!) нуждается в гигантских облачных компьютерах, чтобы сортировать их.
Чтобы подобрать читателя для рекламодателя, компьютеры Google 24 часа в сутки прочесывают интернет и собирают весь контент на всех 60 триллионах страниц, размещенных в сети. Эта информация хранится в огромной базе данных. Именно так Google дает вам немедленный ответ на любой запрос. Он уже проиндексировал расположение каждого слова, каждой фразы и каждого факта в сети. И когда владелец веб-страницы соглашается, чтобы маленькое объявление из AdSense показали в его блоге, Google обращается к записям о том, какие материалы расположены на этой странице, а затем с помощью своего супермозга находит рекламодателя, который хочет разместить объявление, имеющее отношение к этому материалу, буквально сию секунду. Когда совпадение находится, реклама на странице выглядит подобранной к оригинальным материалам. Предположим, страница принадлежит софтбольной команде из маленького города, и реклама усовершенствованной перчатки для софтбола прекрасно подойдет для этого контекста. Читатели с гораздо более высокой вероятностью заинтересуются этой ссылкой, чем рекламой снаряжения для снорклинга. Итак, Google учтет контекст и разместит рекламу перчатки на сайтах, посвященных софтболу.
Но сложный процесс здесь только начинается, поскольку Google попытается найти трехстороннее совпадение. В идеале реклама должна не только соответствовать контексту страницы, но и интересовать читателя, который на нее смотрит. Если вы придете на новостной сайт, например CNN, а Google знает, что вы играете в софтбольной лиге, возможно, вы увидите больше рекламы спортивного оборудования, чем мебели. Откуда он это о вас знает? Большинство людей не подозревают, что, когда мы заходим на сайт, на нас висит целая гроздь невидимых знаков, которые показывают, откуда мы только что пришли. Эти знаки (официально они называются «куки») может прочитать не только тот ресурс, откуда вы прибыли, но и многие крупные платформы, протянувшие свои щупальца на весь интернет, такие как Google. Поскольку почти на всех торговых сайтах используются программы Google, эта поисковая система может проследить ваш путь со страницы на страницу по всей сети. И, конечно же, если вы что-то ищете с ее помощью, она последует за вами и туда. Google (пока) не знает вашего имени, почтового и электронного адреса, но она помнит, как вы вели себя в сети. Поэтому, если вы перейдете на новостной сайт со страницы софтбольной команды или после того как погуглите «перчатка для софтбола», система сможет сделать кое-какие выводы. Догадки учитываются при вычислении, какую рекламу показать на странице, куда вы только что прибыли. Трудно представить себе такую магию, но рекламу, которую вы сегодня видите на сайте, добавляют, когда вы уже зашли на него. Google и новостной ресурс выбирают ее в реальном времени, поэтому объявление, которое увидите вы, будет отличаться от того, что покажут мне. Если вся экосистема фильтров работает верно, эта реклама будет опираться на историю ваших перемещений по различным сайтам и отражать ваши интересы.
Но подождите, это еще не все! Google становится четвертой стороной на этом многостороннем рынке и не только стремится удовлетворить рекламодателя, владельца сайта и читателя, но и пытается оптимизировать собственный показатель. Внимание некоторых пользователей ценится рекламодателями выше, чем остальных. Читатели сайтов о здоровье ценятся выше, потому что теоретически они могут тратить много денег на медикаменты и лечение в течение долгого времени, в то время как члены клуба любителей ходьбы покупают кроссовки лишь иногда. Поэтому за каждым размещением рекламы стоит очень сложный аукцион, во время которого стоимость ключевых поисковых слов («астма» будет стоить немного больше «ходьбы») приводится в соответствие с ценой, которую рекламодатель согласен заплатить, а также с уровнем эффективности читателей, которые пройдут по ссылке. Рекламодатель платит несколько центов владельцу страницы (и Google), если кто-то щелкает на его ссылку. Таким образом, алгоритмы пытаются оптимизировать размещение рекламы, взимаемую плату и число показов. Реклама перчатки для софтбола за пять центов, на которую щелкнут 12 раз, будет более ценной, чем шестидесятипятицентовая реклама ингалятора от астмы, на которую кликнут один раз. Но вот на следующий день в блоге софтбольной команды появляется предупреждение, что этой весной много пыльцы в воздухе, и внезапно реклама ингаляторов в блоге о софтболе стоит 85 центов. Для таких операций Google, возможно, приходится в реальном времени жонглировать сотнями миллионов факторов, чтобы найти оптимальный вариант для настоящего момента. Когда все в этой очень пластичной комбинации из четырех элементов сходится, доход Google тоже оказывается оптимальным. В 2014 году 21% общего дохода Google, или $14 миллиардов, был получен через систему AdSense.
Этот сложный калейдоскоп из разных способов привлечь внимание почти нельзя было представить до 2000 года. Уровень искусственного интеллекта и вычислительные мощности, необходимые, чтобы отслеживать, сортировать и фильтровать каждый вектор, были далеки от реальных возможностей. Но по мере того как системы слежения, искусственного интеллекта и фильтрации развивались, появилось еще больше способов распределить внимание как с отдающей, так и с принимающей стороны. Это была эпоха, аналогичная кембрийскому периоду в эволюции, когда жизнь только что стала многоклеточной. За очень небольшой (в геологических масштабах) промежуток времени жизнь воплотила массу не испытанных ранее возможностей. Она наплодила столько новых и порой странных живых организмов и сделала это так быстро, что мы называем этот исторический период кембрийским взрывом. Сейчас мы на пороге кембрийского взрыва в технологиях для работы с вниманием, когда опробуются инновационные и экстравагантные разновидности внимания и фильтрации.
Например, что если реклама пойдет по тому же пути децентрализации, как и другие коммерческие секторы? Что если потребители начнут сами создавать рекламу, размещать ее и платить за нее?
Вот как можно представить себе эту странную систему. Каждое предприятие, существование которого поддерживает реклама (а сейчас это большинство интернет-компаний), должно убедить рекламодателей, чтобы те размещались у них. Владелец сайта, форума, блога или платформы обычно утверждает, что больше никто не сможет добраться до конкретной аудитории, к которой у него есть доступ, или ни у кого нет с ней таких хороших отношений. У рекламодателей есть деньги, поэтому им важно, кто именно покажет их объявления. Хотя сайты и стараются привлечь самых желанных рекламодателей, у них нет возможности выбирать, что именно ставить на свои страницы. Такая возможность есть у рекламодателей или у их агентов. Журнал, который пухнет от оплаченных модулей, или телепередача, забитая роликами, обычно считают, что им повезло, ведь столько компаний выбрало их носителем для своей рекламы.
А если бы каждый человек, имеющий аудиторию, мог выбирать, какую рекламу показывать, и размещать ее без разрешения? Например, вы увидели отличный ролик про беговые кроссовки и хотите включить его в свою трансляцию и заработать на этом, как заработал бы телеканал. А если бы любая платформа могла собирать понравившуюся рекламу и получать плату за просмотры пропорционально количеству и качеству привлеченного трафика? Видеореклама, иллюстрации и звуковые файлы могли бы иметь встроенный код, который позволял бы следить за тем, где их показали и как часто посмотрели. И тогда, сколько бы их ни копировали, разместившая платформа могла бы получить за это деньги. Стать вирусным — это лучшее, что может случиться с рекламным роликом, потому что в таком случае его размещают и воспроизводят на максимальном числе платформ. Поскольку реклама, показанная на вашем сайте, может дать доход, вы сами будете искать запоминающиеся варианты. Представьте себе коллекцию, как в Pinterest, в которой собраны рекламные ролики. Если читатели включат любой из них, коллекционер получит за это деньги. При правильной организации аудитория может приходить не только за хорошим контентом, но и за отличной рекламой.
В результате получится платформа, для которой будут отбирать не только контент, но и рекламу. Ее редакторы станут тратить столько же времени на поиски неизвестной, но увлекательной рекламы, сколько могли бы уделить поиску интересных статей. При этом крайне популярная реклама может оказаться менее доходной, чем нишевая, а наглая доходней, чем забавная. То есть придется искать компромисс между стильной рекламой, которая не принесет денег, и непритязательной, но прибыльной. И, конечно же, интересную и высокодоходную рекламу, вероятно, будут смотреть много раз, что в итоге сделает ее менее привлекательной и, возможно, менее прибыльной. При такой модели могли бы существовать журналы, иные издания или сайты, где размещали бы только искусно представленную рекламу, и это приносило бы деньги. Сегодня уже есть ресурсы, на которых выложены только трейлеры к кинофильмам или отличные рекламные ролики, однако они ничего не получают за размещение. Но довольно скоро начнут.
Эта ситуация полностью изменит расстановку сил в традиционной рекламной отрасли. Как в Uber и других децентрализованных системах, задача, которую когда-то с огромной тщательностью выполняли немногие профессионалы, распределится по сети любителей, взаимодействующих друг с другом. Ни один профессиональный рекламист в 2016 году не верит, что это может произойти, и даже рационально мыслящие люди считают идею безумной, но в последние 30 лет стало совершенно очевидно, что много равных по статусу людей или любителей могут сделать невероятные на первый взгляд вещи, если найти умный способ объединить их друг с другом.
В 2016 году пара бунтарских стартапов пытаются взорвать нынешнюю систему распределения внимания, но, чтобы новые радикальные модели закрепились, может потребоваться несколько попыток. Недостающим звеном между этой фантазией и реальностью должна послужить технология, которая отслеживала бы посещения, отметала мошенников и измеряла в количественных показателях внимание, обеспеченное воспроизведением рекламы, а потом безопасно обменивалась бы полученными данными, чтобы правильно рассчитать оплату. Подобные вычисления может произвести только крупная многосторонняя платформа, такая как Google или Facebook. Эту деятельность надо будет тщательно регулировать, потому что деньги привлекут мошенников и креативных спамеров. Но как только система заработает, рекламодатели будут запускать вирусную рекламу, которая станет разноситься по сети. Вы сможете поймать ее и разместить на своем сайте. Если читатель откроет ссылку, вы получите деньги.
Эта новая система поставит рекламодателей в уникальное положение. Создатели роликов больше не будут контролировать, что увидят зрители. Такую неопределенность придется каким-то образом компенсировать с помощью конструкции таких материалов. Некоторые будут ориентированы на быстрое воспроизведение и действия (покупки) со стороны зрителей. Будут возможны и варианты, рассчитанные на то, чтобы оставаться на одном месте и медленно влиять на восприятие бренда. Поскольку реклама теоретически может быть использована как редакционный материал, порой она будет его напоминать. Не всю рекламу будут выпускать «на волю». Некоторую, хотя и небольшую долю могут оставить для традиционного прямого размещения (это будет редкостью). Успех подобной системы может закрепиться только в дополнение к традиционной рекламной модели или поверх ее.
Децентрализованная деятельность захватит все и вся. Если любители могут размещать рекламу, то почему бы потребителям и фанатам ее не создавать? Возможно, новые технологии смогут поддержать сеть из равноправных участников, предназначенную для создания рекламы.
Пара компаний уже провели эксперименты с ограниченным использованием рекламы, созданной пользователями. Doritos устроила конкурс рекламных видеороликов среди пользователей и пообещала показать работу победителя на Супербоуле 2006 года. Организаторы получили 2000 роликов, более двух миллионов человек проголосовали, и лучший в итоге вышел в эфир. После этого компания каждый год получала в среднем 5000 вариантов, сделанных пользователями. Сейчас Doritos присуждает победителю миллион долларов, что гораздо меньше стоимости профессиональных роликов. В 2006 году GM предложила потребителям сделать рекламу для своего внедорожника Chevrolet Tahoe и получила 21 000 вариантов (4000 были антирекламой — люди жаловались на недостатки автомобиля). Это не вполне уместные примеры, потому что свет увидели только ролики, которые обработали и одобрили в штаб-квартирах компаний, а значит, нельзя сказать, что реклама распространялась от пользователя к пользователю.
В полностью децентрализованной рекламной сети пользователи создают материалы с помощью краудсорсинга и распространяют их между собой. Входящие в эту сеть владельцы сайтов выбирают, какую рекламу разместить у себя. Созданные пользователями материалы, которые действительно вызовут интерес, сохранят и распространят. От неэффективных откажутся. Таким образом, пользователи станут рекламными агентствами, как они уже стали всем остальным. Подобно тому как любители зарабатывают на жизнь, снимая фотографии для стоков или получая крошечную прибыль на аукционах eBay, многие будут обеспечивать себя, штампуя бесконечные варианты рекламы для ипотечного кредитования.
Подумайте сами, кому бы вы поручили делать для вас рекламу? Предпочли бы вы дорогих профессионалов из студии, которые сделают одну кампанию, выбрав лучшую концепцию, или тысячи творческих ребят, которые будут постоянно менять и тестировать варианты? Как всегда, перед ними встанет дилемма: работать над рекламой проверенного бестселлера и постараться обойти тысячи других с той же идеей или взяться за «длинный хвост» в рейтинге популярности, и тогда, если все получится, не такой ходовой товар достанется лично им? Фанаты товаров и услуг будут с удовольствием их рекламировать. Конечно, они считают, что знают их как никто другой и что существующая реклама (если она есть) — дурацкая. Это значит, что им захочется сделать лучше, и они смело возьмутся за эту задачу.
Возможно ли, что крупные компании перестанут делать себе рекламу? Вряд ли. Они не откажутся от этой практики первыми. Сначала нужно, чтобы дерзкие новички с нулевым или маленьким рекламным бюджетом, которым нечего терять, за многие годы отточили этот процесс. Как и в случае с AdSense, большие компании не станут здесь движущей силой. Этот новый кусок рекламного пространства даст больше свободы мелким и средним игрокам — миллиарду компаний, которые никогда не стали бы не то чтобы разрабатывать крутую рекламную кампанию, но даже задумываться об этом. В системе, в которой участники взаимодействуют напрямую, такую рекламу делали бы полные энтузиазма (и желающие заработать) пользователи. Потом они запускали бы ее в прерии блогосферы, где лучшая реклама могла эволюционировать с помощью тестирования и переделок до тех пор, пока не станет эффективной.
Рассмотрев нетрадиционные пути распространения внимания, мы видим, что здесь есть много нетронутых вариантов. Эстер Дайсон, одна из первопроходцев интернета и первых его инвесторов, много лет жаловалась на то, как несимметрично внимание распределяется при контактах по электронной почте. Поскольку она участвовала в разработке организационных основ интернета и финансировала массу инновационных стартапов, ее почтовый ящик забивался почтой от неизвестных людей. Она говорит: «Электронная почта — это система, которая позволяет другим добавлять пункты в мой список дел». Сейчас отправить письмо в чей-то ящик входящих не стоит ничего. Двадцать лет назад она предложила систему, которая позволила бы брать плату с отправителей за чтение их почты. Другими словами, вам пришлось бы платить Эстер за то, что она прочтет ваши сообщения. Она может брать за это немного, центов двадцать пять, с некоторых отправителей (например, студентов) или больше, скажем два доллара, за пресс-релиз от PR-фирмы. Возможно, с друзей и родственников плата взиматься не будет, но сложная презентация от предпринимателя потянет на пять долларов. Плату можно отменять задним числом по прочтении сообщения. Конечно, Эстер — инвестор, внимание которой очень ценится, и, соответственно, ее фильтр по умолчанию может быть настроен, скажем, на три доллара за прочитанное письмо. Обычный человек не может требовать такую же сумму, но любая плата действует как фильтр. И, что важнее, достаточно высокая цена за чтение может служить для получателя сигналом, что сообщение считается важным.
Получателю необязательно быть таким известным, как Эстер, чтобы ему стоило заплатить за чтение электронного письма. Он вполне может быть влиятельным лицом для узкого круга людей. Чтобы распутать переплетенную сеть подписчиков и тех, на кого подписываются, будут очень эффективно использоваться облачные вычисления. Искусственный интеллект позволит проследить все комбинации. Те, кто влияет на небольшую группу людей, которые, в свою очередь, влияют на других, смогут получить совсем иной рейтинг, чем те, кто воздействует на многих, не влияющих на других. Статус здесь локален и специфичен. Девочка-подросток, у которой много лояльных друзей, может получить гораздо более высокий рейтинг влияния, чем президент технологической компании. Когда сложность вычислений растет по экспоненте, такой анализ сети контактов может выйти на третий и четвертый уровни (друг друга друга). Благодаря этим сложным вычислениям можно присвоить разные показатели за степень влияния и внимания. Человек с высоким показателем способен брать больше за прочитанное сообщение, но может и привести эту сумму в соответствие с показателем отправителя — и это добавляет дополнительные сложность и издержки при расчете.
Принцип прямой оплаты внимания можно распространить и на рекламу. Мы уделяем ей внимание бесплатно, но почему бы не брать за это деньги с рекламодателей? Как и в схеме Эстер, разные люди могут получать разные суммы в зависимости от источника рекламы. У них будут разные коэффициенты привлекательности для компаний. Некоторые зрители окажутся дороже других. Розничные операторы говорят о сумме, которую покупатель тратит за всю жизнь: если можно предсказать, что это $10 000 в магазине конкретной компании, клиенту стоит заранее дать скидку на $200. Возможно, получится вычислить, как потребитель повлияет на других в течение всей жизни, как его влияние распространится на подписчиков подписчиков подписчиков, и так далее. Тем, чье внимание обеспечит высокий показатель влияния в течение жизни, компания, возможно, захочет заплатить напрямую. Рассчитываться можно как деньгами, так и ценными товарами и услугами. В сущности, это мы наблюдаем на примере сборных подарков, которые раздают на церемонии «Оскар». В 2015 году в наборах некоторых номинантов оказалось товаров на $168 000. Это была этакая смесь из блеска для губ, леденцов, подушек для путешествий, путевок в роскошные отели и дорогостоящих поездок. Продавцы провели вычисления и пришли к разумному выводу, что номинанты на «Оскар» способны сильно повлиять на других. Получатели не нуждаются во всех этих подарках, но могут похвастаться ими своим поклонникам.
Случай с «Оскаром», конечно, исключительный. Но этот принцип действует и не в таких крупных масштабах. Люди, хорошо известные в каком-то месте, могут собрать достаточно много преданных подписчиков и заработать немалый показатель влияния в течение жизни. Но до последнего времени было невозможно вычислить мириады микрознаменитостей из не одной сотни миллионов пользователей. Сегодня прогресс в технологии фильтрации и возможность делиться материалами позволяет находить множество таких знатоков и обращаться к ним напрямую. Вместо номинантов на «Оскар» розничные операторы могут обратить внимание на гигантскую сеть рекомендателей менее крупного масштаба. Компании, которые обычно размещают рекламу, могут вообще от нее отказаться. Они возьмут свои миллионные бюджеты и направят их непосредственно на счета десятков тысяч мелкомасштабных рекомендателей, чтобы привлечь их внимание.
Мы еще не исследовали все возможные способы обмениваться вниманием и влиянием и управлять ими. Перед нами открывается неисследованный континент. Многие из самых интересных возможных моделей, например оплата внимания или влияния, пока не родились. Будущие формы внимания появятся благодаря сложной хореографической комбинации влияний, которые можно будет отследить, профильтровать, разделить с другими и перекомбинировать. Чтобы поставить этот танец внимания, потребуются такие объемы данных, что этот процесс выйдет на новый уровень сложности.
Наша жизнь уже гораздо сложнее, чем всего-то пять лет назад. Нам нужно использовать гораздо больше источников, чтобы работать, воспитывать детей и даже развлекаться. Число факторов и возможностей, которые необходимо рассмотреть, растет с каждым годом почти в геометрической прогрессии. Именно поэтому тот факт, что мы как будто постоянно отвлекаемся и перескакиваем с одного на другое, — не признак катастрофы, но необходимая адаптация к этой нынешней среде. Google не делает нас глупее. Скорее нам необходимо бродить по сети, чтобы быть в курсе последних тенденций. Эволюция не подготовила наш мозг к работе с такими гигантскими числами. Все это находится за пределами наших природных возможностей, а значит, при взаимодействии с ними придется полагаться на машины. Нам нужна система фильтров, работающая в реальном времени, чтобы управлять взрывом созданных нами же возможностей.
* * *
Суперизобилие, которое требует постоянной и все более активной фильтрации, переживает взрывной рост во многом благодаря тому, что вещи в совокупности становятся дешевле. В целом технологии со временем стремятся стать бесплатными, отсюда и возникает изобилие. Сначала в это трудно поверить, однако так происходит с большинством вещей, которые мы создаем. Если технология долго остается актуальной, ее стоимость постепенно приближается к нулю (но никогда его не достигает). Со временем любая конкретная технологическая функция будет работать так, словно она ничего не стоит. Это стремление стать бесплатными, кажется, свойственно и базовым вещам, таким как продукты и материалы для производства чего бы то ни было (которые часто называют сырьевыми товарами), и сложным предметам вроде электроники, а также услугам и нематериальным вещам. Стоимость этого всего (за единицу товара) со временем снизилась, особенно после промышленной революции. Согласно отчету Международного валютного фонда, опубликованному в 2002 году, «цены на реальные товары устойчиво снижались примерно на один процент в год за последние 140 лет». Полтора века цены двигаются по направлению к нулю.
Речь идет не только о компьютерных чипах и высокотехнологичном оборудовании. Практически все, что мы производим в любой отрасли, двигается в одном и том же экономическом направлении и становится дешевле с каждым днем. Возьмем только один пример: падение цены на медь. Если изобразить ее на графике за долгосрочный период (начиная с 1800 года), то мы увидим, как она опускается (несмотря на периодические подъемы), но так и не достигает нуля. Вместо этого она устойчиво приближается к идеальному пределу. Когда величина все время стремится к пределу, но никогда не пересекает его, это называется асимптотическим приближением. Цена не равна нулю, но настолько низка, что, по сути, отсутствует. В разговорной речи о таких случаях говорят «слишком дешево, чтобы измерить» — величина слишком близка к нулю, чтобы ее можно было зафиксировать.
В результате перед нами встает важный для эпохи дешевого изобилия вопрос: что по-настоящему ценно? Как это ни парадоксально, наше внимание к товарам широкого потребления стоит не так много. Наш беспокойный разум легко увлечь. Последним дефицитом в мире изобилия остается внимание, которое не имеет отношения к товарам. И единственное, что растет в цене, пока все остальное стремится к нулю, — это впечатления, которые нельзя скопировать. Все остальное стандартизируется и может фильтроваться.
Ценность личного опыта и впечатлений растет. Каждый год траты на развлечения в верхнем ценовом сегменте увеличиваются на 6,5%. Только в ресторанах и барах в 2015 году посетители потратили на 9% больше, чем в предыдущем. Цена среднего билета на концерт с 1981 по 2012 год повысилась почти на 400%. Бебиситтеры в США в среднем берут $15 в час, что в два раза больше минимальной оплаты труда, и в крупных городах родители вполне могут потратить $100 на присмотр за детьми за один вечер, когда выходят в свет. Личные тренеры, «продающие» внимание за ваш телесный опыт, принадлежат к одной из самых быстроразвивающихся профессий. В паллиативной сфере стоимость лечения и лекарств тоже снижается, но цена на домашние визиты растет. Стоимость свадеб не имеет верхней границы. Все это не товары широкого потребления. Это опыт и впечатления. Мы отдаем им свое драгоценное, дефицитное, беспримесное внимание. Для создателей этого опыта и впечатлений наше внимание значит очень много. И неслучайно людям отлично удается создание и потребление впечатлений. Здесь нет места роботам. Если вам интересно посмотреть, что начнут делать люди, когда роботы получат их работу, обратите внимание на впечатления. На них мы будем тратить деньги (потому что они не станут бесплатными) и на них же мы будем делать деньги. Мы будем использовать технологии для производства товаров и создавать опыт и впечатления, чтобы самим не стать товарами.
Забавно, что целая технологическая сфера, которая нужна для расширения опыта, впечатлений и персонализации, заставляет нас понять, кто мы такие. Скоро мы окажемся прямо в центре «библиотеки всего на свете» в окружении всех существующих творений человечества, принявших пластичную форму, бесплатных и всегда остающихся под рукой. В нашем распоряжении будут прекрасные фильтры, готовые выполнить любое желание. «Чего вы хотите? — спросят они. — Можно выбрать что угодно. Что вы выберете?» Фильтры наблюдали за нами годами, они смогут предвидеть, о чем мы спросим. Они почти уже могут дать ответ сами. Но проблема в том, что это мы не знаем, чего хотим. Мы сами не слишком хорошо себя знаем. До какой-то степени мы будем полагаться на направляющие нас фильтры. Они будут действовать не как командующие рабовладельцы, а как зеркала, показывающие отражения. Мы будем прислушиваться к их предложениям и рекомендациям, которые определяются нашим собственным поведением, и таким образом услышим и увидим, кто мы такие. Сто миллионов строчек программного кода, запущенные на миллионе серверов интероблака, фильтруют, фильтруют и фильтруют, помогая нам дистиллировать собственную уникальность и оптимизировать собственную личность. Страх, что технологии сделают нас похожими друг на друга, стандартными, не обоснован. Чем больше в нашей жизни персонализации, тем легче фильтрам, ведь мы становимся предельно конкретными — реализовавшейся определенностью, с которой они могут иметь дело. По сути дела, современная экономика работает на определенности и силе отличий, которую можно подчеркнуть с помощью фильтров и технологий. Можно использовать грядущий массовый отсев, чтобы отточить свою индивидуальность для персонализации собственной личности.
Развитие фильтрации неизбежно, ведь мы не перестанем создавать новые вещи. И главными среди этих новых вещей будут новые способы просеивать и персонализировать, чтобы мы стали больше похожи сами на себя.
Войти с помощью соц. сетей: