Джефф Хоуи - Сдвиг. Как выжить в стремительном будущем

Первый — но далеко не последний. Проект Foldit продолжил успешную разработку корректных моделей других высокосложных энзимов, а другие исследовательские проекты взяли на вооружение принцип подключения «людей толпы» к выполнению задач самого широкого диапазона — от простого сбора данных до решения продвинутых проблем. Еще один сооснователь Foldit Адриен Трюйе запустил аналогичную игру под названием Eterna, в которой игроки разрабатывают дизайны синтетических РНК [294] “Welcome to Eterna!”, http://eterna.cmu.edu/eterna_page.php?page=me_tab . . Рекламный слоган Eterna тонко намекает на центральную идею проекта: «Решай загадки. Изобретай медицину». Дизайны, созданные лидерами-учеными Eterna, потом синтезируются в Стэнфорде.

Foldit и ряд других инициатив, о которых будет рассказано в этой главе, могут революционным образом изменить наш подход к лечению болезней. Но они сулят еще кое-что, а именно возможность осознать наконец, что традиционная управленческая метода сплошь и рядом ошибается, определяя, кто лучше всего подходит для выполнения того или иного задания. Оптимальный способ найти таланты, подходящие под конкретную задачу, — вовсе не присваивать самые высокие степени сложности самым трудным проблемам, а понаблюдать за поведением тысяч людей и выявить тех, кто более всех способен проявить когнитивные навыки, которых требует решение конкретной задачи.

«Вы, возможно, думаете, что докторская степень по биохимии — знак качества с точки зрения дизайна молекул белка, — говорит Зоран Попович, гейм-дизайнер и один из лидеров Foldit из Вашингтонского университета. — А вот и нет. Биохимики хороши в других вещах. А Foldit требует узкоспециализированного, глубинного профессионализма».

Некоторые геймеры обладают сверхъестественной способностью распознавать паттерны — это врожденная форма пространственного мышления, которой недостает многим из нас. Другие — часто это, по выражению Поповича, индивиды, подпадающие под категорию «бабушек, не окончивших средней школы», — демонстрируют особый социальный навык. «Они отлично умеют выводить людей из тупика. Помогают подойти к проблеме по-иному». Но кто из крупных фармацевтических компаний додумался нанимать на работу бабушек без диплома? (Кстати, можем подсказать несколько кандидатур, если отдел кадров Eli Lilly задумается о модернизации своей рекрутинговой стратегии.)

Трюйе отмечал, что он и его коллеги в Eterna сумели «отфильтровать сотни тысяч людей, обладающих прямо-таки экспертными навыками решения весьма эзотеричных проблем». Иными словами, они смогли, и исключительно эффективно, соотнести таланты с заданиями, причем не листая резюме и не опираясь на магию «самоотбора», но взяв за основу тысячи точек ввода данных, сгенерированных во время игры [295] Предыдущая версия этой главы, включая цитаты из Zoran Popović и Adrien Treuille, опубликована в Slate. Jeff Howe, “The Crowdsourcing of Talent”, Slate , February 27, 2012, http://www.slate.com/articles/technology/future_tense/2012/02/foldit_crowdsourcing_and_labor_.html . . Eterna представляет собой пример радикального переосмысления одной из центральных предпосылок капитализма, которая гласит, что с распределением рабочей силы лучше всего справляется командно-административная система управления. А вот в основе Eterna лежит некий атрибут — а именно разнообразие, — который традиционно недооценивается. Действительно, в доинтернетовскую эпоху этот атрибут часто казался труднодостижимым.

В июне 2006 года Джефф написал для журнала Wired статью «Заря краудсорсинга» [296] Jeff Howe, “The Rise of Crowdsourcing”, Wired , June 1, 2006, http://www.wired.com/2006/06/crowds . . Основываясь на данных из таких областей, как стоковая фотография [297] Стоковая фотография — это фотоизображения на определённую тематику, которые продаются на общедоступных торговых площадках и могут быть использованы в качестве иллюстрации или рекламы. Прим. пер. и клиентская поддержка, он утверждал, что плодородная почва программного обеспечения с открытым кодом, «Википедии» и резкого снижения стоимости технологического инструментария — от цифровых камер до настольного лабораторного оборудования — породила критически новую форму экономического производства. «Любители, внештатники, дилетанты внезапно получили рыночную площадку для своих работ теперь, когда… толковые компании… открывают возможности привлекать латентные таланты людей толпы, — писал Джефф. — Эта рабочая сила не всегда бесплатна, однако обходится намного дешевле, чем оплата традиционных сотрудников. Это не аут сорсинг — это крауд сорсинг».

Термин «краудсорсинг», изначально блеснувший в шуточной беседе между Джеффом и редактором Wired Марком Робинсоном, быстро прижился — сначала в таких сферах, как реклама и журналистика, где он обрел благодатную почву, а затем и среди широкой публики. (Впервые это слово появилось в Оксфордском словаре английского языка за 2013 год [298] Todd Wasserman, “Oxford English Dictionary Adds ‘Crowdsourcing’, ‘Big Data’”, Mashable , June 13, 2013, http://mashable.com/2013/06/13/dictionary-new-words-2013 . .) Как бизнес-метод краудсорсинг уже стал стандартной операционной процедурой в самых различных отраслях — от технологий и СМИ до градостроительства, научных кругов и прочего.

Там, где он срабатывает — хотя, что бы там ни утверждала реклама, его вряд ли можно считать панацеей цифрового века, — краудсорсинг демонстрирует прямо-таки магическую эффективность. Учреждения и компании вроде NASA, LEGO Group и Samsung давно поощряют вклад общественности, интегрируя его в самое сердце своей деятельности и перестраивая границы, традиционно отделявшие тех, кто производит вещи, от тех, кто эти вещи потребляет. Теперь эти границы стали проницаемы; идеи, творчество и даже управление такими критически важными аспектами, как разработка долгосрочных стратегий, теперь осуществляются в духе сотрудничества.

Теоретические предпосылки этого феномена коренятся в зарождающейся дисциплине под названием «сложные системы», и потенциал «волшебной пыли» в краудсорсинге — это главным образом функция разнообразия, которая естественным образом работает в любой большой группе людей.

Наука долгое время эксплуатировала многочисленные распределенные сети знаний, способные эффективно управлять разнообразием в широком диапазоне дисциплин. Один из самых известных примеров — Longitude Prize. В 1714 году английский парламент назначил награду в 10 000 фунтов стерлингов тому, кто предложит способ определения долготы. Ведущие научные умы и таланты решали проблему… а победителем в итоге оказался часовой мастер-самоучка Джон Харрисон [299] “Longitude Found: John Harrison”, Royal Museums Greenwich , October 7, 2015, http://www.rmg.co.uk/discover/explore/longitude-found-john-harrison. .

Любители вносили существенный вклад в такие дисциплины, как астрономия и метеорология, то есть такие, где требовался огромный массив наблюдений, однако до появления интернета общественность почти не имела возможности участвовать в формировании каких-либо других типов научного знания. В последние годы ряд компаний, отдельные лица и академические организации пользуются сетью глобальных коммуникаций, чтобы привлечь силы многих разумов к решению индивидуальных проблем и, что более важно, поощрить когнитивное разнообразие, которое пока не выживает в разреженном воздухе корпоративной или университетской лаборатории.