Известный эксперт по технологиям рассказал, как изменится мир, когда на мировом рынке появятся дополнительные триллионы долларов, искусственный интеллект станет коучем для студента, а компании смогут набирать сотрудников в любой точке земного шара

Кто такой Марк Ван Рейменам

Известный нидерландский эксперт по цифровизации компаний, аналитике больших данных и искусственному интеллекту, входит в топ-50 самых влиятельных людей в мировом блокчейн-сообществе. Основатель Mavin.org, платформы, ранжирующей источники информации в интернете по достоверности с помощью блокчейна, и медиапортала Datafloq, посвященного передовым технологиям. Из-под пера Ван Рейменама вышли такие бестселлеры, как "Организация завтрашнего дня" и "Думайте шире".

- Выступая перед российскими слушателями, вы рассказывали о концепции "цифрового сотрудника". Как она изменит рынок труда?

- Как мы увидели за несколько месяцев коронакризиса, для некоторых организаций переход к удаленке не стал проблемой, а другим он дался тяжело. Но в конечном итоге все компании так или иначе начали использовать инструменты, которые позволяют работать из любой точки мира. Многие стартапы уже сейчас перестали арендовать офисы, остальные снимают офисы меньшего размера - не чтобы сидеть там постоянно, а скорее, чтобы встречаться с коллегами и деловыми партнерами. Связь между тем, где мы работаем и где живем, разорвалась: теперь вы можете жить в одной части планеты и работать в совершенно другой. Конечно, нам придется урегулировать многие законодательные детали, особенно те, которые связаны с налогами. Все меньше организаций будут требовать от людей быть в офисе и в итоге получат более диверсифицированную рабочую силу, которая будет набираться в разных странах. С распространением удаленной работы компании сильнее сфокусируются на эффективности, а микроменеджменту придет конец. И это очень хорошо.

- Такой подход экономит деньги и облегчает поиск талантов. Однако большинство российских компаний по-прежнему избегают найма удаленных сотрудников, проживающих в других городах. Даже пандемия ничего не изменила. Почему?

- Мне трудно говорить о России, но я уверен, что это связано с культурой. Если мы посмотрим на нидерландские компании, то увидим, что удаленка стала нормой почти десятилетие назад. Тогда у нас законодательно закрепили понятие "новый способ работы", которое означало, что люди могут полноценно работать из дома. Так что этот сдвиг происходил уже долгие годы. И когда в марте правительство объявило, что нужно перейти на удаленку, большинство компаний сделали это по щелчку. Если вы до этого не экспериментировали с удаленной работой, то для вас переход от графика "с 8.30 до 17.30" не может пройти мгновенно. Но я думаю, что российские компании в конце концов распробуют удаленку и коронакризис тут может помочь.

- Каковы наиболее серьезные проблемы, с которыми сталкивается концепция "цифрового сотрудника"?

- Если ты управленец, привыкший к микроменеджменту, это проблема, потому что ты больше не можешь этим заниматься. Вот пример. На днях я за ланчем разговорился с одним приятелем, и он мне стал жаловаться на то, что с сотрудниками стало сложнее общаться. Раньше он просто останавливался у стола человека и расспрашивал его, как идет работа, что нового дома и так далее. Сейчас у него нет такой возможности. Какая у него альтернатива? Он начал обзванивать подчиненных по телефону. И обнаружил, что люди находят такой способ общения очень надоедливым - они воспринимают это так, будто кто-то все время стоит у них за спиной и пытается контролировать. Но ведь его намерение было не в этом - он просто пытался узнать, как идут дела. Следовательно, менеджерам нужно искать какой-то новый подход к сотрудникам, и это может оказаться серьезной задачей.

"Рядовые сотрудники не видят ценности технологий"

- Вы часто говорите о том, что компании должны перестать предлагать только продукты и превратиться в сервисные организации. Какие продуктовые компании могут перейти на модель SaaS?

- Фантастический пример - Kaeser Compressors: компания, которая раньше производила вентиляционные машины, теперь поставляет многие из них бесплатно, а деньги берет за подписку на свои облачные решения. Она собирает данные с сенсоров, тем самым оптимизируя работу своих машин так, чтобы в помещениях был комфортный воздух и температура, а энергия тратилась минимально. То есть компания продает уже не машины, а воздух. Я знаю другую компанию, которая производит лифты и эскалаторы. Сперва она продавала их, а затем перешла к модели, когда поставляет их бесплатно, а плату берет лишь за число перевезенных пассажиров. Наконец, агрохолдинг John Deere начинал с производства сельскохозяйственной техники. Однако, собирая данные со своих машин, он накопил огромные объемы информации о том, как ведет себя земля, как зреет урожай, - и теперь предлагает эту информацию за деньги, собрав ее на одной платформе. Фактически это "сельское хозяйство как услуга". Возможности такого подхода почти неограниченны.

- Какой потенциал имеет аналитика больших данных в бизнесе?

- Прежде всего, это дескриптивная аналитика, которая анализирует, как устроен ваш бизнес. Это полезный инструмент, но это как зеркало заднего вида в машине - если вы будете смотреть только в него, то неизбежно попадете в аварию. Вот почему вам нужна еще предиктивная аналитика. Ее можно сравнить с навигатором: говоря образно, она ищет для вашего бизнеса самые лучшие маршруты, заправки, места, где лучше остановиться. Самый продвинутый вариант - это прескриптивная аналитика: она использует данные, чтобы самой принимать решения по бизнесу. Ее можно сравнить с самоуправляемым автомобилем. Вместе эти виды аналитики помогают видеть возможности - какие новые продукты можно разработать, а какие имеющиеся - изменить.

- Зачем нужна аналитика больших данных в подборе и управлении кадрами?

- Она может помогать в найме - например, можно автоматически проводить первичный отбор резюме, сканируя их с помощью ИИ и даже устраивать собеседование с кандидатом в видеочате, в котором искусственный интеллект распознает его реакции по мимике. Такие технологии сейчас использует, например, Unilever. Устранив человека из первой стадии отбора кандидатов, мы получим больше дайверсити в компаниях. Кроме того, вы можете использовать аналитику больших данных, чтобы оптимизировать рабочие места людей. Это то, что называется смарт-офис, - сенсоры, установленные в помещениях, оценивают, сколько людей находится в здании в разное время дня. Вы можете оптимизировать число столов и компьютеров, понять, какое освещение нужно в комнатах, и так далее. Одна из неожиданных трудностей, которые с этим связаны, - люди чувствуют, что теряют контроль, когда, например, сенсор автоматически открывает или закрывает жалюзи на окнах.

- Сегодня предиктивная аналитика помогает банкам повысить возвращаемость кредитов, а ретейлерам - увеличить продажи. Где еще она может помочь?

- Мой любимый пример - предиктивное техническое обслуживание. Например, энергетическая компания, у которой есть ветряные турбины, использует датчики, чтобы понять, нужен ли какой-то из турбин ремонт. Раньше ремонтникам приходилось облетать каждую турбину на вертолете и вручную проверять ее. Теперь вылет требуется, только если датчик показал какую-то поломку. Другой хороший пример - применение предиктивной аналитики в телекоме. Например, Vodafone отслеживает, с абонентами каких сетей я часто переговариваюсь по телефону, и, если видит, что многие из них в последнее время перешли на T-Mobile, компания понимает, что и я вскоре с большой вероятностью их покину. Тогда она делает мне какое-нибудь выгодное предложение, чтобы я остался.

- Согласно исследованию Deloitte, большинство организаций в России, которые собирают большие данные, потом почти ничего не делают с ними. Они не знают, какая информация полезна и как ее использовать. Почему это происходит?

- Так не только в России, многие исследования показывают то же самое для других стран. В среднем по миру всего около 1% больших данных используется с выгодой. Мы сейчас разрабатываем курс цифровой трансформации, который помогает компаниям понять ценность различных новых технологий. Обычно такие онлайн-курсы полностью сконцентрированы на руководстве, и это проблема, потому что на самом деле не только оно, но и рядовые сотрудники должны понимать, зачем в компании внедряют ИИ, аналитику больших данных, интернет вещей, блокчейн. В большинстве организаций проблемы с этим - рядовые сотрудники не знают, что эти технологии могут дать.

"На рынок выйдут триллионы долларов"

- Два-три года назад вокруг блокчейна было много шумихи. Однако сегодня многие компании перестают инвестировать в эту технологию. Это тренд или временное отступление?

- Вы знакомы с циклом технологического хайпа (Gartner Hype Cycle), который ежегодно публикует Gartner? Согласно этой концепции, любая перспективная технология проходит через несколько стадий. Сперва она вызывает ажиотаж - кажется, что она спасет мир. Затем она проходит через пик чрезмерных ожиданий - и хайп начинает спадать. Так случилось и с блокчейном. Биткоин стоил $20 тыс., а потом наступило прощание с иллюзиями - все поняли, что блокчейну и криптовалютам требуется больше времени, чтобы развиться в действительно полезные, прикладные решения. Но в этом есть и хорошие новости: у организаций есть время, чтобы понять, как видоизменить технологию, чтобы она соответствовала ее нуждам. Я абсолютный фанат блокчейна, но пока он находится на очень ранней стадии.

- Вы считаете, что в будущем абсолютно все вещи будут токенизированы. Как это изменит бизнес-модели?

- В Нидерландах я участвую в 2Token Foundation - некоммерческом объединении, чья цель - разработать "дорожную карту" токенизации. Токен - это цифровое представление актива при помощи блокчейна. Это очень мощный инструмент. Например, моя собственная компания Mavin разработала платформу, которая позволяет создавать репутацию источников информации в интернете. Если ты пишешь или комментируешь какой-то контент, ты получаешь за это токены. Их затем можно использовать на нашей платформе, чтобы оказывать влияние, - например, ты можешь голосовать за или против каких-то книг или статей примерно как на IMDB. Наличие токенов сразу меняет всю бизнес-модель, поскольку теперь все авторы могут получать токены за контент, который создают. Когда у тебя есть токены, они позволяют тебе изменить то, как работает твой бизнес, и возможности тут бесконечны. Например, когда большинство гаджетов получат выход в интернет вещей, человек, собирающий с помощью своих устройств интересную для других компаний информацию, может ее токенизировать и продавать.

- Одним из последствий токенизации является то, что все активы станут ликвидными. Как изменится экономика?

- Сложно предсказать, как именно, но то, что она сильно изменится, несомненно. Когда все активы станут ликвидными, на рынке появится новая стоимость в триллионы долларов. Представьте, что я инвестор и я владею зданием в Москве, которое стоит сотни миллионов долларов. Если я хочу его продать, пройдут месяцы и годы, пока найдется покупатель. Но если здания токенизировать, возникнет вторичный рынок токенов, на котором я могу продать свой актив мгновенно. Мое портфолио недвижимости можно будет диверсифицировать - например, я владею 1% в этом здании, 10% - в том, 16% - в другом. Когда это произойдет, триллионы долларов, "запертых" в любых активах, выйдут на рынок.

- Токены можно запрограммировать так, что их владельцы смогут тратить их только на некоторые цели и ни на какие другие. Поможет ли это победить преступность?

- Это интересная возможность. Да, токены можно запрограммировать. Например, сделать так, чтобы человек, который ежемесячно получает пособие от государства, мог потратить его только на еду и одежду или на спортивные программы для детей. И он не сможет обмануть систему, спустив деньги на другие цели. А если ты акционер компании, то можно запрограммировать твои цифровые акции так, что чем дольше ты удерживаешь их, тем больше "весит" твой голос при обсуждении стратегии компании или тем больше дивидендов ты получаешь. И, конечно, можно запрограммировать токены так, чтобы их нельзя было использовать на сомнительные цели.

- Можно ли применить блокчейн для каких-то социальных целей?

- Я написал об этом целую книгу - "Как блокчейн трансформирует ваш бизнес и наш мир". Там говорится о том, как с его помощью можно справиться с бедностью, отмыванием денег, обманом на выборах и даже с климатическими изменениями. Например, на выборах человек сможет голосовать, будучи стопроцентно уверенным, что его голос невозможно изменить, ведь любые изменения в цепочке данных сразу станут видны. При этом сохраняется тайна голосования.

"Как только ты оцифровал бизнес, тебе нужен ИИ"

- Многие люди утешают себя надеждой, что автоматизация труда приведет к исчезновению только рутинной работы. Это так?

- Несколько лет назад я написал статью о Веке воображения - гипотетической эпохе, когда творчество станет единственным занятием людей, а всю остальную работу будут делать роботы. Но вот прошли эти несколько лет, и за это время ИИ вышел на совершенно другой уровень. Теперь я вижу, что он сможет делать любую работу, которую делает человек. Например, OpenAI может сочинять музыку с нуля, а GPT-3 (генератор текстов, разработанный компанией OpenAI, одним из основателей которой является Илон Маск. - РБК) может создавать тексты, которые воспринимаются как написанные человеком. Особенно заметный скачок произойдет в эру квантовых компьютеров - ИИ пересмотрит определение креативности, и это обидно, потому что она всегда считалась привилегией человека.

- Есть ли кейсы, когда ИИ помогает компаниям создавать бизнес-стратегию?

- Самый известный пример - компания Deep Knowledge Ventures, которая ввела алгоритм в свой совет директоров. У него есть право голосования: опираясь на различные источники данных, он дает советы, во что инвестировать. Такие системы, как Deep Mind и OpenAI, играют в сложные игры, и по результатам этих игр видно, что роботы очень способны к созданию стратегий. Если они могут делать это в игре, то станут давать хорошие советы компаниям и в реальном мире.

- Какие направления коммерческого применения технологий искусственного интеллекта наиболее перспективны?

- Скоро мы увидим ИИ практически в любой индустрии. Например, я вижу огромный потенциал в производстве. Можно использовать роботов, чтобы создавать "темные заводы" - они называются так, поскольку там нет людей и свет обычно выключен. Роботы не болеют, им не нужен отпуск, они не могут подхватить коронавирус. Есть и другие сферы. Недавно я написал статью про ИИ-журналистику. Например, Associated Press уже использует ИИ, чтобы писать финансовые статьи. С запуском GPT-3 мы увидим намного больше таких примеров. Думаю, что искусственный интеллект изменит буквально каждое направление бизнеса. Как только ты оцифровал свой бизнес, тебе нужен ИИ, который может его улучшить. Он может оптимизировать любой процесс и продукт.

- В своем выступлении вы цитируете Питера Норвига, директора по исследованиям Google: "Много данных - лучше, чем умный алгоритм, но более качественные данные - лучше, чем много данных". Означает ли это, что страны, которые могут получать много разнообразных данных (например, Китай с его огромным населением), станут лидерами по ИИ?

- Это уже происходит. У Китая иной, чем на Западе, подход к неприкосновенности частной жизни, и они собирают любые данные где угодно в режиме 24 на 7. Эти данные намного богаче, чем те, которые доступны в Европе, где действует общий регламент по защите данных, и это значит, что китайцы способны тренировать свои алгоритмы намного лучше и быстрее. Это общая закономерность: чтобы, скажем, научить ИИ распознавать на видео котов, вам нужно дать ему множество видео с котами. Конечно, есть примеры, когда ИИ обучается и без больших объемов внешних данных - например, OpenAI играет в различные игры против себя самого и учится на данных, которые возникают в процессе этих игр.

"Нам нужен "объяснимый" искусственный интеллект"

- Существует ли опасность, что по мере развития ИИ мы перестанем понимать, почему он принимает те или иные решения?

- Да, алгоритм - это черный ящик. Как только он начал работать самостоятельно, он строит массу логических связей, и людям очень трудно понять, как ИИ приходит к тем или иным заключениям. Это таит в себе проблемы. Если ты работаешь в банке и твой алгоритм выдал заем кому-то, кто его не вернул, и не выдал кому-то, кто в нем на самом деле нуждался, это плохо для клиентов и в конечном счете для банка. А если ИИ применяется в здравоохранении и мы не понимаем, почему он рекомендует то или иное лечение, это вообще беда. Нам нужен "объяснимый" ИИ, такой, чьи решения прозрачны для нас. И я вполне верю, что можно сделать алгоритмы, которые смогут объяснять ход своих "мыслей" на внятном английском или русском языках.

- Какую роль ИИ сыграет в трансформации образования?

- Здесь он обладает огромным потенциалом, потому что в конечном итоге образование - это информация. Прежде всего, ИИ может персонализировать процесс обучения для каждого пользователя. Он может даже самостоятельно выстраивать весь процесс обучения для конкретного студента с нуля. В роли учителя он больше похож на коуча, который помогает студенту сформулировать правильные вопросы и делать правильный анализ. А если мы будем использовать ИИ для того, чтобы понимать, как студент пришел к тому или иному ответу или решению, это даст нам больше, чем правильный ответ сам по себе. В Китае в этой сфере происходит много интересного. Например, там начинают использовать распознавание лиц в классе, чтобы понять, включены студенты в процесс или нет. Если нет, то студенту могут даже поставить плохую оценку. Такой подход, конечно, создает проблемы с точки зрения неприкосновенности частной жизни, и все же интересно, куда он может нас привести. Во время коронакризиса многие студенты сдавали экзамены из дома, а это дает массу возможностей для мошенничества. Некоторые организации использовали ИИ, чтобы наблюдать, как студент пользуется компьютером, - остается ли его взгляд на странице или он смотрит куда-то еще. Это не слишком продвинутый ИИ, но в будущем он будет применяться все шире.

- Какие новые виды преступлений появятся благодаря развитию ИИ?

- Боюсь, что очень многие. Технологии сами по себе, конечно, нейтральны: с помощью ИИ вы можете победить нищету в мире, а можете обрушить работу завода. Из того, что уже происходит, - хакеры используют ИИ, чтобы взламывать сети компаний, а компании - чтобы защищаться от таких взломов. В прошлом и хакеры, и специалисты по информбезопасности были людьми. В будущем у нас будет ИИ против ИИ, и их борьба будет происходить на скоростях, недостижимых для нас.

- В Европе и Америке развитие ИИ вызывает опасения - люди боятся утратить неприкосновенность частной жизни. Как мы можем гарантировать, что ИИ не будет использован во зло?

- Это очень сложно - нам нужна будет своего рода "ООН по искусственному интеллекту", глобальное соглашение, в котором мы договоримся, как использовать эту технологию. Вред может быть огромным как в том случае, если ИИ намеренно спроектирован в недобрых целях, так и в том, если мы допустили при его создании какие-то ошибки. Но даже если нам удастся убедить все 196 стран использовать ИИ лишь во благо, кибертеррористы все равно смогут устраивать с его помощью различные диверсии. Я оптимист, но даже президент Путин сказал: "Кто контролирует искусственный интеллект, тот контролирует мир". И это правда.