Иными словами, экспоненциальный разрыв бросает вызов многим нашим самым важным ценностям. Но это то, на что мы можем направить свои усилия. И поэтому в конце книги я расскажу об общих принципах, необходимых, чтобы обеспечить наше процветание в эпоху экспоненциальных изменений, – от того, как сделать наши институты более жизнеспособными и мобильными в условиях быстрых преобразований, до повышения мощи коллективной собственности и коллективного принятия решений. Я надеюсь, что в результате книга станет комплексным пособием для понимания того, как технологии меняют наше общество и что нам предстоит с этим делать.
Пока я писал книгу, мир кардинально изменился. Когда я только начинал исследования, такого понятия, как COVID-19, не существовало, а локдауны были уделом фильмов о зомби-апокалипсисе. На полпути к завершению чернового варианта страны начали закрывать границы и издавать предписания о самоизоляции – все для того, чтобы предотвратить разрушение вирусом системы здравоохранения и экономики.
С одной стороны, пандемия представлялась явно низкотехнологичной. На протяжении тысячелетий локдауны служили средством предотвращения эпидемий. В карантинах нет ничего нового: это слово восходит к временам чумы, «черной смерти», когда морякам, прежде чем сойти на берег, приходилось сорок дней проводить в изоляции. И тот факт, что глобальную экономику подорвал вирус, напоминает, сколь много стародавних проблем технологии так еще и не смогли решить.
При этом пандемия также подтвердила некоторые из ключевых тезисов этой книги. Распространение вируса продемонстрировало, что экспоненциальный рост контролировать трудно. Он подкрадывается незаметно, а затем происходит взрыв: сегодня кажется, что все в порядке, а уже через мгновение служба здравоохранения оказывается на грани краха из-за перегрузки в связи с новым заболеванием. Людям трудно осознать скорость этих изменений, о чем свидетельствует апатичная и нерезультативная реакция многих правительств на распространение COVID-19, особенно в Европе и США.
В то же время пандемия открыла нам всю мощь последних изобретений. В большинстве развитых стран локдауны оказались возможны только благодаря широкому доступу к быстрому интернету. Большую часть пандемии мы провели дома, уткнувшись в свои телефоны. И что самое поразительное, в течение года ученые разработали десятки новых вакцин, что, как мы увидим, стало возможным благодаря таким инновациям, как машинное обучение. В некотором смысле с помощью COVID-19 экспоненциальные технологии доказали свою силу.
Прежде всего, пандемия продемонстрировала, что технологии экспоненциального века – будь то видеоконференции или социальные сети – внедрены теперь во все сферы нашей жизни. Дальше эта тенденция только усилится. По мере ускорения темпов изменений взаимодействие технологий и других сфер нашей жизни – от демографии до государственного управления и экономической политики – будет становиться все плотнее. Четкие различия между областью технологий и областью, скажем, политики сотрутся. Технология переделывает политику, а политика формирует технологию. Конструктивный анализ любой из этих сфер требует анализа обеих. А теперь подставьте вместо политики экономику, культуру или бизнес-стратегии.
Из-за непрерывного контура обратной связи между технологиями, экономикой, политикой и социологией делать стабильные прогнозы очень трудно. Даже когда я писал эту книгу, в ней постоянно приходилось что-то менять: не успевал я закончить одну главу, как ее нужно было обновлять с учетом нового развития событий. Таковы трудности описания действительности в эпоху экспоненциальных изменений.
Тем не менее я надеюсь, что эта книга останется полезным введением в тему развития технологий и вектора их движения. Мы живем в эпоху, когда технологии становятся лучше, быстрее и разнообразнее с невиданной прежде скоростью. Этот процесс подрывает стабильность многих норм и институтов, определяющих нашу жизнь. И на данный момент у нас нет дорожной карты, которая привела бы нас в такое будущее, которого мы хотим.
Эта книга сама по себе вряд ли сможет стать идеальной картой. Но она поможет нам исследовать местность и найти правильное направление.
Азим Ажар. Лондон, апрель 2021 годаГлава 1. Предвестник
Я увидел компьютер до того, как узнал, что такое Кремниевая долина. Это был декабрь 1979 года, наш сосед принес домой набор для самостоятельной сборки компьютера. Я помню, как он собирал устройство на полу в гостиной и подключал его к черно-белому телевизору. После того как сосед сосредоточенно ввел несколько команд, экран превратился в гобелен из пикселей.
Для меня, семилетнего мальчишки, эта машина была настоящим чудом. До этого я видел компьютеры только по телевизору и в кино. Теперь же я мог его потрогать. Но как мне сейчас представляется, еще большим чудом было то, что в 1970-х годах такое устройство добралось до скромного пригорода Лусаки в Замбии. Глобальная цепочка поставок была примитивной, системы удаленных покупок практически не существовало, и все же первые признаки цифровой революции уже были налицо.
Этот набор для сборки вызвал у меня огромный интерес. Через два года я получил свой первый компьютер – Sinclair ZX81[14]. Случилось это осенью 1981 года, спустя год после того, как мы переехали в городок неподалеку от Лондона. ZX81 до сих пор стоит у меня на книжной полке. Он был размером с обложку семидюймовой пластинки, а высотой – в два пальца, указательный и средний. По сравнению с другими электронными приметами гостиных начала 1980-х годов – телевизором с кинескопом или большим кассетным магнитофоном, – ZX81 был компактным и легким. Его можно было удержать, зажав большим и указательным пальцами. На встроенной клавиатуре, тугой и ошибок не прощающей, печатать было практически невозможно. Она реагировала только на жесткие акцентированные удары, которыми можно было делать внушение другу. Но из этой коробочки можно было извлечь много чего интересного. Я помню, как выполнял на нем простые вычисления, рисовал незатейливые фигуры и играл в примитивные игры.
Это устройство, которое рекламировали в газетах по всей Великобритании, было настоящим прорывом. За 69 фунтов стерлингов (около 145 долларов в то время) вы получали компьютер с полной функциональностью. Его простой язык программирования в принципе позволял решить любую вычислительную задачу, какой бы сложной она ни была (хотя это могло занять много времени)[15]. Но век ZX81 был кратким. Технологии быстро развивались. Уже через несколько лет мой компьютер с его ступенчатой черно-белой графикой, неуклюжей клавиатурой и медленной обработкой данных устарел. Через шесть лет моя семья перешла на более современную ЭВМ от британской компании Acorn Computers. Acorn BBC Master был впечатляющей зверюгой с полноразмерной клавиатурой и цифровой панелью. Ряд клавиш оранжевого цвета со специальными функциями вполне уместно смотрелся бы в какой-нибудь космической одиссее 1980-х годов.
Внешне компьютер отличался от ZX81, и его «железо» претерпело полную трансформацию. Производительность BBC Master была в несколько раз выше: у него было в 128 раз больше памяти. Он мог использовать шестнадцать различных цветов, хотя одновременно отображал только восемь. Его крошечный динамик мог издавать до четырех разных тонов, чего было достаточно для простого воспроизведения музыки: помню, как он пикал, исполняя «Токкату и фугу ре минор» Баха. Относительная сложность внутреннего устройства BBC Master позволяла использовать мощные приложения, включая электронные таблицы (которыми я никогда не пользовался) и игры (это да).
Еще через шесть лет, в начале 1990-х годов, у меня снова случился апгрейд. К тому времени в компьютерной индустрии произошла консолидация. За успех на рынке боролись такие устройства, как TRS-80, Amiga 500, Atari ST, Osborne 1 и Sharp MZ-80. Некоторые небольшие фирмы добились кратковременного успеха, но в итоге проиграли нескольким набиравшим силу новым технологическим компаниям.
Победителями из смертельной эволюционной схватки 1980-х годов вышли Microsoft и Intel: они оказались самыми приспособленными представителями двух соответствующих видов – операционной системы и центрального процессора. Следующие несколько десятилетий они провели в симбиозе: Intel предоставляла все больше вычислительных мощностей, а Microsoft использовала их для создания лучшего программного обеспечения. Каждое поколение ПО нагружало компьютеры все больше, заставляя Intel совершенствовать свои процессоры. «Что Энди дает, то Билл забирает», – шутили в IT-мире (Энди Гроув – на тот момент CEO Intel, а Билл Гейтс – основатель Microsoft).
Но в 19 лет меня мало интересовала динамика развития IT-индустрии. Я знал только, что компьютеры становятся все быстрее и лучше, и мечтал себе позволить один из них. Студенты, как правило, покупали так называемые PC-клоны – дешевые псевдофирменные ящики, копировавшие персональный компьютер IBM. Это были компьютеры, собранные из различных компонентов, соответствующих стандарту PC, то есть были оснащены новейшей операционной системой Microsoft – программным обеспечением, которое позволяло пользователям (и программистам) управлять «хардом» («железом»).
Мой клон, кубовидный уродец, был оснащен новейшим процессором Intel 80486. Он мог обрабатывать одиннадцать миллионов команд в секунду, что было в четыре-пять раз больше, чем у моего предыдущего компьютера. Кнопка на корпусе с надписью Turbo могла заставить процессор работать процентов на двадцать быстрее. Однако, как в автомобиле, водитель которого слишком часто давит на педаль газа, дополнительная скорость часто приводила к катастрофам.
Этот компьютер поставлялся с четырьмя мегабайтами памяти (или ОЗУ), то есть в четыре тысячи раз больше, чем у ZX81. Графика была потрясающей, хотя и не самой передовой. Я мог выводить на экран 32 768 оттенков цветов, пользуясь не самым современным графическим адаптером, который я подключил к машине. Эта палитра впечатляла, но была не совсем реалистичной: например, плохо отображались оттенки синего цвета. Если бы мой бюджет был на 50 фунтов стерлингов (около 85 долларов в то время) больше, я мог бы купить видеокарту с шестнадцатью миллионами оттенков цветов – так много, что человеческий глаз вряд ли различает некоторые из них.
Десятилетний путь от ZX81 до моего клона PC отражал период экспоненциальных технологических изменений. Процессор клона PC был в тысячи раз мощнее, чем у ZX81, а сам компьютер 1991 года – в миллионы раз эффективнее своего собрата из 1981 года. Эта трансформация стала результатом быстрого прогресса в развивающейся вычислительной индустрии, что выразилось в удвоении скорости компьютеров примерно каждые два года.
Чтобы понять эту трансформацию, необходимо изучить принцип работы компьютеров. В XIX веке английский математик и философ Джордж Буль попытался представить логику с помощью операций, включающих два состояния – ложь и истину. В принципе любую систему с двумя состояниями можно изобразить с помощью чего угодно. Например, вы можете механически представить ее двумя положениями рычага: вверх или вниз. Вы можете теоретически представить ее в виде конфеток M&M’s двух цветов – синих и красных (это, безусловно, вкусно, но непрактично). В итоге ученые решили, что лучше всего эту систему изображать цифрами 0 и 1 (такой двоичный разряд еще называют битом).
На заре вычислительной техники пользоваться Булевой логикой было сложно и громоздко. Именно поэтому компьютеру – а попросту любому устройству, которое могло выполнять операции, используя эту логику, – требовались десятки неуклюжих механических составляющих. Но в 1938 году произошел настоящий переворот: Клод Шеннон, тогда аспирант Массачусетского технологического института, понял, что можно построить электронные схемы с применением Булевой логики, а именно представить включенное состояние как 1, а выключенное – как 0. Это было революционное открытие, давшее толчок созданию компьютеров с использованием электронных компонентов. Первый программируемый электронный цифровой компьютер известен тем, что во время Второй мировой войны им пользовались шифровальщики, в том числе Алан Тьюринг[16].
Через два года после окончания войны ученые из Bell Labs разработали транзистор – полупроводниковое устройство, способное управлять электрическим током. Транзисторы могли выполнять функцию переключателей, и их можно было использовать для создания логических вентилей – элементов, способных выполнять элементарные логические вычисления. Если собрать несколько таких логических вентилей вместе, можно было получить работающее вычислительное устройство.
Звучит очень «технически», но смысл простой: новые транзисторы были меньше и надежнее, чем электронные лампы, которые использовались в первых компонентах электронных схем, и они проложили путь к созданию более сложных компьютеров. Созданный в декабре 1947 года первый транзистор был громоздким, собранным из множества деталей, в том числе скрепки для бумаг. Но он работал! С годами транзисторы превратились из такой импровизации в сложные стандартные устройства.
С конца 1940-х годов целью стало уменьшение размеров транзисторов. В 1960 году Роберт Нойс из компании Fairchild Semiconductor разработал первую в мире интегральную схему, которая объединила несколько транзисторов в одном устройстве. Эти транзисторы были крошечными, и по отдельности их невозможно было обработать ни вручную, ни машиной. Их изготавливали с помощью сложного процесса, немного схожего с химической фотографией, – фотолитографии. Специалисты направляли ультрафиолетовый свет через пленку с шаблоном – изображением схемы (похоже на детский трафарет). Схема отпечатывалась на кремниевой пластине; процесс можно было повторять на одной и той же пластине несколько раз, пока определенное количество транзисторов не накладывалось друг на друга. Каждая пластина могла содержать несколько идентичных копий схем, уложенных в сеть. Отрежьте одну копию – и получите кремниевый «чип».
Одним из первых силу этой технологии оценил Гордон Мур – исследователь, работавший на Нойса. Через пять лет после изобретения босса Мур понял, что физическая площадь интегральных схем ежегодно уменьшается примерно на 50 %, при этом количество транзисторов меньше не становится. Пленки (или «маски»), используемые в фотолитографии, становились все более детальными, транзисторы и соединения – все меньше, а сами компоненты – более замысловатыми. Это снижало стоимость и повышало производительность. Новые, более плотно упакованные чипы из меньших компонентов были быстрее старых.
Изучив такой прогресс, Мур в 1965 году выдвинул гипотезу. Он предположил, что эти разработки позволят удвоить эффективную скорость чипа при той же стоимости в течение определенного периода времени. В итоге он остановился на оценке, что каждые два года (в среднем от 18 до 24 месяцев) чипы, не меняясь в стоимости, будут становиться вдвое мощнее[17]. Мур стал соучредителем компании Intel, крупнейшего производителя чипов в XX веке. Но, вероятно, он более известен благодаря своей гипотезе, которая теперь называется законом Мура.
Этот закон легко трактовать неправильно: он не похож на законы физики. Законы физики, основанные на эмпирических наблюдениях, обладают предсказуемостью. Законы Ньютона не могут быть опровергнуты повседневным человеческим поведением. Ньютон утверждал, что сила равна массе, умноженной на ускорение, – и это почти всегда так[18]. Не имеет значения, что вы делаете или не делаете, какое сейчас время суток или какую прибыль вы намерены получить.
Напротив, закон Мура не предсказывает, это описательный закон. Как только Мур его изложил, компьютерная индустрия – от производителей чипов до обслуживающих их многочисленных поставщиков – начала рассматривать его как цель. Он стал социальным фактом – не чем-то присущим самой технологии, а тем, что существует благодаря пожеланиям компьютерной индустрии. Компании, поставляющие материалы, разработчики электроники, производители лазеров – все они хотели, чтобы закон Мура работал. И он работал[19].
Но это никак не ослабило закон. С тех пор как Мур его сформулировал, он был весьма удачным руководством по компьютерному прогрессу. В чипах действительно становилось больше транзисторов. И они следовали экспоненте, поначалу увеличиваясь в числе не очень заметно, но затем – почти непостижимо.
Посмотрим на следующие графики. На рис. 1 показан рост количества транзисторов на микрочип с 1971 по 2017 год. То, что этот график выглядит таким унылым до 2005 года, свидетельствует о мощности экспоненциального роста. На рис. 2 отражены те же данные, но по логарифмической шкале – шкале, где экспонента изображается прямой линией. Мы видим, что между 1971 и 2015 годами количество транзисторов на чипе увеличилось почти в десять миллионов раз.
Рис. 1. Число транзисторов на микропроцессор в млрд (линейная шкала)
Источник: Our World In Data[20]
Рис. 2. Число транзисторов на микропроцессор в млрд (логарифмическая шкала)
Источник: Our World In Data
Грандиозность этих изменений с трудом поддается осмыслению, но мы можем попытаться это сделать на примере стоимости одного транзистора. В 1958 году компания Fairchild Semiconductor продала компании IBM 100 транзисторов по 150 долларов за штуку[21]. К 1960-м годам цена упала примерно до 8 долларов за транзистор. К 1972 году (когда я родился) его средняя стоимость составляла 15 центов[22], а полупроводниковая промышленность выпускала от ста миллиардов до триллиона транзисторов в год. К 2014 году человечество производило 250 квинтиллионов (то есть миллиардов миллиардов) транзисторов в год – это во много раз больше, чем число звезд в нашей Галактике. Каждую секунду мировые «фабы» – специализированные фабрики по производству интегральных схем – выплевывали восемь триллионов транзисторов[23]. Стоимость одного транзистора упала до нескольких миллиардных долей доллара.
Почему это важно? Потому что в результате компьютеры стали совершенствоваться в невероятном темпе. Скорость, с которой компьютер может обрабатывать информацию, приблизительно пропорциональна количеству транзисторов в его процессоре. Чем больше в чипе становилось транзисторов, тем они становились быстрее. Намного быстрее. А сами чипы становились все дешевле.
Это необычайное падение цены и привело к компьютерной революции, случившейся, когда я был подростком, и по этой причине мой BBC Master был намного лучше моего ZX81. А потом из-за этого же вся наша жизнь снова изменилась. Когда вы берете в руки свой смартфон, вы держите устройство с несколькими чипами и миллиардами транзисторов. Компьютеры – когда-то бывшие сферой военных или научных исследований – стали обыденностью. Вспомните первый электронный компьютер, который Алан Тьюринг использовал для взлома кодов в Блетчли-парке в 1945 году. Десятилетие спустя в мире существовало всего 264 компьютера, месячная аренда которых стоила десятки тысяч долларов[24]. Прошло шесть десятилетий, и в мире насчитывается более пяти миллиардов компьютеров – в их число входят и смартфоны, наши карманные суперкомпьютеры. Наши кухонные шкафы, кладовки, чердаки завалены вычислительными устройствами, им всего по несколько лет, но они уже слишком устарели, и использовать их не имеет смысла.
Закон Мура – это самое известное выражение экспоненциального развития цифровых технологий в чистом виде. За последние полвека компьютеры неуклонно становились быстрее, что принесло с собой стремительные технологические, экономические и социальные преобразования. Цель этой главы – объяснить, как произошел этот сдвиг и почему в обозримом будущем он, похоже, будет продолжаться. Она также служит введением к определяющей силе нашего века – развитию экспоненциальных технологий.
* * *Если выражаться простыми словами, то экспоненциальный рост – это возрастание величины со скоростью, пропорциональной самой этой величине. Линейный процесс – это то, что происходит, например, с нашим возрастом, который увеличивается ровно на один год с каждым оборотом Земли вокруг Солнца. Экспоненциальный процесс подобен сберегательному счету со сложными процентами. Сумма на счете увеличивается на фиксированный процент, скажем на 2 % ежегодно. Но 2 % в следующем году относятся не только к вашим первоначальным накоплениям, но и к накоплениям плюс проценты за прошлый год. Такой рост стартует медленно – это даже немного скучно. Но в какой-то момент кривая поворачивает вверх и взлетает. С этого момента сумма взлетает с головокружительной скоростью.
Многие природные процессы следуют экспоненциальной закономерности, например рост количества бактерий в чашке Петри или распространение вируса среди популяции. Однако одно из последних событий такого порядка – возникновение экспоненциальных технологий. Я называю экспоненциальной такую технологию, которая при приблизительно постоянных затратах обеспечивает увеличение более чем на 10 % в год в течение нескольких десятилетий. Конечно, ревнитель строгости в математике может сказать, что даже увеличение на 1 % в таких условиях тоже является экспоненциальным ростом. Строго говоря, так и есть. Но 1-процентного годового изменения мало для заметных подвижек. Чтобы удвоить число, увеличивающееся на 1 % в год, потребуется семьдесят лет, то есть почти вся жизнь.
Вот почему так важно вести расчеты, отталкиваясь от 10 % в год. Если ежегодный рост эффективности какой-нибудь технологии составляет 10 % при фиксированной стоимости, то за каждые десять лет при тех же затратах технология будет становиться в 2,5 раза мощнее. Наоборот, если мы зафиксируем мощность технологии, то каждые десять лет ее стоимость будет падать на три пятых с лишним. Десять лет – это всего лишь два традиционных цикла бизнес-планирования, что вполне укладывается в пределы работы на одной должности или одного периода карьеры. Это два парламентских срока в Великобритании или Франции, три – в Австралии или два с половиной президентских срока в США.
Вторая часть моего определения также очень важна. Чтобы технология считалась экспоненциальной, это изменение должно охватывать десятилетия, а не просто представлять собой кратковременную тенденцию. Технология, которая прогрессирует более чем на 10 % в течение нескольких лет, после чего ее прогресс останавливается, будет гораздо менее преобразующей, чем та, которая развивается постоянно. По этой причине дизельный двигатель – это не экспоненциальная технология. В первые годы своего существования дизельные двигатели быстро модернизировались. Но за двадцать лет это развитие сошло на нет. А вот бизнес компьютерных чипов – с его примерно 50-процентным ежегодным ростом в течение пяти десятилетий – определенно соответствует понятию.
Представьте, что вы каждые десять лет меняете свой автомобиль. И представьте, что основные его характеристики – скажем, максимальная скорость или топливная экономичность – становились бы лучше на 10 % в год. В результате ваш новый автомобиль имел бы вдвое большую эффективность использования топлива или ездил бы в два раза быстрее. Как правило, с автомобилями такого не случается. Но со многими технологиями, о которых говорится в этой книге, происходит именно это. На самом деле есть несколько технологий, которые совершенствуются со скоростью от 20 до 50 % (и выше) в год. Такие темпы инноваций означают, что за десятилетие мы получим 6–60-кратное увеличение возможностей за ту же цену.
У этого феномена есть две составляющие: снижение цены и увеличение потенциала. Когда цена на инновационную технологию падает, ее начинают использовать повсюду. Новые продукты на основе экспоненциальных технологий появляются в массовом сегменте рынка. Сначала чипы устанавливали только в специализированные устройства, предназначенные для военных целей и космических агентств. Затем – в мини-компьютеры, которые были доступны только крупнейшим компаниям. Десять лет спустя появились настольные компьютеры, а по мере удешевления и миниатюризации чипов их поместили в мобильные телефоны.
В то же время резко возросла мощность технологий. Возможности типичного смартфона – цветное видео в высоком разрешении, высококачественный звук, быстрые видеоигры, устройства, преобразующие речь в текст, – всего пару десятилетий назад не были доступны никому даже в самых богатых странах. Когда технологии развиваются экспоненциально, это приводит к постоянному удешевлению продуктов, обладающих совершенно новыми функциями.
Этот процесс подробно описывает в своих работах аналитик Хорас Дедью, соратник Клейтона Кристенсена, всемирно известного гарвардского ученого, который написал библию многих технологических компаний Кремниевой долины «Дилемма инноватора»[25]. Собственную репутацию Дедью заслужил благодаря своим исследованиям моделей инноваций. Чтобы понять, с какой скоростью технологии распространялись в американской экономике, за последние два десятилетия он проанализировал данные за двести с лишним лет[26]. Он частым бреднем прошелся по самым разным инновациям – от унитазов, электрификации печати и развития сети автомобильных дорог до пылесосов, дизельных локомотивов, усилителей руля в автомобилях, электродуговых печей, искусственного волокна, банкоматов, цифровых камер, социальных сетей и планшетных компьютеров, а также многого другого. Для каждой из них он установил, сколько времени потребовалось, чтобы достичь 75 % проникновения на американский рынок, то есть сколько времени потребовалось, чтобы инновационная технология стала доступна трем четвертям взрослых американцев (или, в некоторых случаях, домохозяйств).