Тім О’Райлі - ХЗ. Хто знає, яким буде майбутнє

Питання в тому, які ознаки розробник додає до моделі і які несподівані ідеї застосовує, передбачаючи результат». (Утім Пітер Норвіґ наголосив, що така креативність у минулому: «Безумовно, так і було, коли на платформі Kaggle перемагали такі технології, як алгоритм “випадкового лісу” та метод опорних векторів». Із глибинними мережами розробники використовують кожнісіньку наявну ознаку, тому креативність проявляється у виборі радше архітектурної моделі й оптимізації гіперпараметрів, ніж ознак».

Мабуть, найважливіше в машинному навчанні (зрештою, як у кожній новій технології) — визначити пріоритетні проблеми. Джеремі Говард став співзасновником компанії Enlitic, яка застосовує машинне навчання в діагностичній радіології для аналізу знімків та інших клінічних даних. Висновки програми підказують лікарям, який стан у пацієнта і наскільки терміновим є медичне втручання. Лише у Сполучених Штатах щороку роблять понад 300 мільйонів радіологічних знімків, тому машинне навчання допомагає заощаджувати і поліпшувати якість медичних послуг.

DeepMind від Google теж долучається до охорони здоров’я, допомагаючи відповідній національній службі Великої Британії працювати краще і ставити точніші діагнози. Швейцарська компанія Sophia Genetics щомісяця підбирає найкращі методи лікування для шести тисяч хворих на рак. Дедалі більше пацієнтів одужують завдяки технологіям.

Добре сказав Джефф Гаммербахер, який працював на Волл-стрит, а потім очолив команду з обробки даних у Facebook: «Найблискучіші фахівці мого покоління присвячують себе тому, щоб змусити людей клікати на рекламі. Це лажа»199. Джефф звільнився з Facebook, щоб стати головним інженером і співзасновником компанії Cloudera, що спеціалізується на «великих даних», а також викладати в Медичній школі Ікана центру Mount Sinai у Нью-Йорку. У цій школі Гаммербахер керує лабораторією Hammer, де програмісти й фахівці з обробки даних намагаються з’ясувати, як імунна система людини бореться з раком.

Зрештою, лише нам вирішувати, на які проблеми кидати суперсили цифрових трудових ресурсів. Наші творіння, джини, готові «слухатись і підкорятись». То що ми їм накажемо?

9. Палкá вдача перестрибує через холодний розум

На початку 2017 року я виступав перед міністрами країн-членів Організації економічного співробітництва та розвитку (ОЕСР) і «Великої двадцятки», де обговорювалося цифрове майбутнє. За обідом німецький міністр упевнено заявив: «Uber така успішна, бо може не дотримуватися правил». На щастя, не в мене одного виникло очевидне запитання. Один із представників ОЕСР поцікавився: «А ви користувалися Uber?». «Ні, — зізнався чиновник. — У мене власне авто з водієм».

Звісно, люди, які хоч раз викликали машину Uber або Lyft, знають, що обслуговування набагато краще, ніж у таксомоторних службах будь-якої країни. Водії — чемні і привітні; вибирають оптимальний шлях із Google Maps або Waze; у машинах немає таксометрів, але пасажир заздалегідь знає, скільки заплатити, й отримує детальний електронний рахунок за кілька секунд після прибуття на місце призначення; пасажирові не треба порпатися в кишенях у пошуку грошей чи кредитної картки; найголовніше — клієнти Uber та Lyft завжди мають транспорт напохваті, хоч би де були (точнісінько як німецький міністр, але за менші гроші).

Мене давно дивують такими заявами люди, що відповідають за новітні технології або критикують їх. Коли 2005 року виникли суперечки навколо Google Book Search, мене попросили виступити опонентом адвокатки Авторської гільдії США, яка подала позов проти Google за сканування книжок. Google створювала базу даних для пошуку книжок за змістом. У пошуковому індексі відображалися лише короткі уривки — завдовжки з тексти з сайтів, які видає звичайний пошуковик на сторінці з результатами. Повний текст книжки можна переглянути лише з дозволу видавця, за винятком видань, викладених у відкритому доступі.

«Скануючи книжки, вони створюють нелегальні копії, — обурювалася адвокатка. — Вони крадуть у видавців тексти!» Я намагався пояснити: копії потрібні, щоб працювала система пошуку, а Google Book Search діє за тим самим принципом, що й пошуковик в інтернеті. Та потім мене осяяло: ця жінка геть не уявляє, як працює система Google Search. «А ви колись заходили на Google?» — спитав я. «Ні, — відповіла адвокатка (так і сказала, не жартую), — але мої колеги в офісі ним користуються».

Якщо застосовувати старі правила й поняття до кардинально інших систем, це призводить до несподіваних і неприємних наслідків. Саме тому важливо, щоб чиновники розбиралися в нових технологіях, а вповноважені органи й IT-компанії, діяльність яких ці органи регулюють, розглядали нові підходи. Компанії Кремнієвої долини, які змінюють канони, зазвичай сприймають регулювання як ворожу систему. Вони протестують проти норм або просто ними нехтують. «Палкá вдача перестрибує через холодний розум»,[7] як сказала Порція в Шекспіровому «Венеціанському купці» (The Merchant of Venice).

Регулювання — лихо нинішньої політики. «У нас забагато норм», — кажуть одні; «Нам треба більше норм», — кажуть другі. Мабуть, насправді проблема в тому, що норми неправильні: стоси паперів, неналагоджені процеси в держорганах і неспроможність підлаштовувати правила чи процедури у відповідь на неминучі чи неочікувані наслідки.

 Нові підходи

Спробуймо поглянути на систему регулювання в ширшому контексті. Електронні прилади у вашому автомобілі регулюють паливно-повітряну суміш у двигуні, забезпечуючи ефективне використання палива і водночас мінімальні викиди. Автопілот літака регулює безліч функцій, завдяки яким літальний апарат тримається в повітрі і прямує в правильному напрямку. Компанії, які обслуговують кредитні картки, моніторять і регулюють платежі, запобігаючи махінаціям і не дозволяючи користувачам виходити за кредитний ліміт. Лікарі регулюють дози медикаментів для хворих — іноді наздогад, іноді враховуючи всі нюанси (скажімо, коли призначають хіміотерапію, яка має вбити ракові клітини та водночас зберегти здорові; чи анестезію: пацієнт має бути без тями під час операції, але життєво важливі процеси в організмі мають підтримуватися). Інтернет-провайдери й системи корпоративної пошти регулюють електронні повідомлення клієнтів і намагаються якнайкраще відфільтровувати спам і віруси. Пошуковики і соціальні мережі регулюють результати пошуку і рекламу, щоб краще відповідати на наші запити.

Що спільного між усіма цими видами регулювання?

1.