Эндрю Макафи - Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее

Их разработчики должны быть осторожны, чтобы не перейти «красную черту» и не начать незаконно отказывать или ограничивать размер кредита людям по географическому, расовому или этническому признаку. Впрочем, в целом эти рейтинги полезны, поскольку дают возможность взять кредит большему количеству человек и позволяют заемщикам уверенно расширять свой бизнес. Есть фактические свидетельства того, что случаев пересечения «красной черты» стало действительно меньше, когда решения о выдаче кредитов стали приниматься преимущественно компьютерами. В 2007 году Федеральная резервная система сообщила, что модель кредитного рейтинга «ограничила возможность совершения незаконных дискриминирующих действий… [и] способна уменьшить вероятность того, что на решения о кредитах будут оказывать влияние личностные характеристики или другие факторы, запрещенные законом, включая расовую или национальную принадлежность» [130] Board of Governors of the Federal Reserve System, Report to the Congress on Credit Scoring and Its Effects on the Availability and Affordability of Credit , August 2007, pp. 36 and S-4, https://www.federalreserve.gov/boarddocs/rptcongress/creditscore/creditscore.pdf . .

Сегодня можно увидеть массу примеров полезных, эффективных решений, стопроцентно принимаемых компьютерами. Amazon и другие площадки, занимающиеся торговлей в интернете, генерируют рекомендации для покупателя при каждом посещении сайта, и, хотя многие предложения не попадают в цель, некоторые оказываются вполне интересны. Amazon оценивает, что 35 процентов ее сделок становятся возможны в результате кросс-продажной деятельности, например после рекомендации других товаров [131] Chuck Cohn, “Beginner’s Guide to Upselling and Cross-Selling,” Entrepreneurs (blog), Forbes , May 15, 2015, http://www.forbes.com/sites/chuckcohn/2015/05/15/a-beginners-guide-to-upselling-and-cross-selling/#4c310dec572e (статья ссылается на следующую статью: http://www.the-future-of-commerce.com/2013/10/14/ecommerce-cross-sell-up-sell ). . Цены на авиабилеты и номера в гостиницах постоянно меняются, реагируя на предполагаемое развитие спроса и предложения. Такой подход к ценообразованию, известный как управление доходами, жизненно важен для несметного множества компаний (в главе 8 мы вернемся к этой теме), и очень редко при автоматическом генерировании цен их перепроверяет человек – если такое вообще бывает. Цены на физические товары сейчас тоже часто меняются автоматически. В 2015 году на следующий день после Дня благодарения Amazon и Walmart изменили цены на все товары в США на 16 и 13 процентов соответственно [132] 360pi, “360pi Cyber Monday Recap: Amazon Maintains Overall Price Leadership on Record-Setting Online Shopping Day, but Best Sellers Take Priority,” December 9, 2015, http://360pi.com/press_release/360pi-cyber-monday-recap-amazon-maintains-overall-price-leadership-record-setting-online-shopping-day-best-sellers-take-priority . .

Сегодня столько решений целиком принимается компьютерами, что экономист Брайан Артур использует понятие «невидимой экономики» [133] W. Brian Arthur, “The Second Economy,” McKinsey Quarterly , October 2011, http://www.mckinsey.com/business-functions/strategy-and-corporate-finance/our-insights/the-second-economy . , имея в виду процесс, при котором сделки происходят без человеческого участия – «масштабно, негласно, комплексно, невидимо и независимо от нас». Постепенно эта автоматическая вторая экономика вторгается в традиционную, в которой есть люди-посредники, и алгоритмы берут на себя то, что делали эксперты и лица, принимающие решения. Поскольку все больше и больше информации переходит в цифровую форму, мир представляет собой изобилие данных, помогающих улучшить принятие решений там, где интуицию можно заменить алгоритмом.

Рекламные агентства уже давно помогают клиентам не только в творческой работе над созданием роликов, но и в определении того, когда и где их нужно показывать, – во время каких телепрограмм, на каких рынках и в какое время они будут лучше соответствовать целям и бюджету рекламы. Для этой работы уже не одно десятилетие используются данные и технологии. Так, агентство в популярном телесериале «Безумцы» (Mad Men) в 1969 году применяет свой первый компьютер, IBM System/360, чтобы эффективнее размещать рекламу (и производить впечатление на клиентов) [134] Andrea Ovans, “That Mad Men Computer, Explained by HBR in 1969,” Harvard Business Review , May 15, 2014, https://hbr.org/2014/05/that-mad-men-computer-explained-by-hbr-in-1969 . , но все-таки в основном опирается на суждения и решения людей.

Будучи старшим аналитиком во время второй успешной избирательной кампании Барака Обамы в 2012 году, Дэн Вагнер видел, насколько большей точности можно добиться в работе и насколько это выгодно. Вагнер с коллегами составили реестр американских избирателей. С помощью машинного обучения, которое мы обсудим в следующей главе, аналитики создали три индивидуальные оценки для каждого избирателя в реестре: оценку поддержки, прогнозировавшую, насколько вероятна поддержка человеком Обамы (по сравнению с его противником Миттом Ромни); оценку явки, прогнозировавшую вероятность, с которой человек придет на выборы и проголосует в ноябре; оценку убежденности, или прогноз вероятности того, что он будет более благожелательно относиться к Обаме после его выступления [135] Dan Wagner, интервью, данное авторам в июле 2015 г. .

За долгие годы накопились социально-демографические данные по каждой телепередаче – например, сколько мужчин в районе Денвера в возрасте от 18 до 24 лет смотрят повторы анимационного ситкома «Гриффины» по вторникам в 22:00. Специалисты и компании, покупающие эфирное время для рекламы, традиционно опираются на эту информацию в принятии решений. Если бы у кампании Обамы в 2012 году было намерение донести его обращение до мужчин в возрасте от 18 до 24 лет, живущих в Колорадо, множество компаний и людей посоветовали бы запускать рекламу вечером во вторник во время повтора «Гриффинов».

Подобно большинству других специалистов по закупке рекламного времени, люди в команде Обамы знали, что на такие социально-демографические данные лучше не полагаться, так как они очень неточны. Не исключено, что рекламу увидели бы преимущественно сторонники Ромни или же люди, которые уже приняли решение голосовать за Обаму (что тоже было неподходящим вариантом, поскольку средства расходовались впустую). Опираться на демографию – все равно что полагаться на суждения и оценки, которые на деле немногим лучше догадок. Кто сказал, что к мужчинам в возрасте от 18 до 24 лет можно обращаться как к единой группе или что зрители «Гриффинов» (либо мультфильмов в целом) более восприимчивы к выступлениям Обамы?

Вагнер и его коллеги поняли, что, составив всеобъемлющий реестр избирателей, они уже прошли полпути к более эффективной покупке эфирного времени. С его помощью можно было бы вычислить людей, находящихся в тех двух группах, до которых желательнее всего достучаться: сторонников Обамы, не собирающихся идти голосовать, и колеблющихся избирателей, которых нужно уговорить поддержать Обаму. Первая группа получила название «идите голосовать» (GOTV, get out the vote), вторая – «поддающиеся убеждению». Команда аналитиков обнаружила, что участники этих групп принадлежат к самым разным категориям, поэтому выбор телепередач только на основе демографических сведений не позволил бы обратиться к целевой аудитории. Команда также узнала из более ранних экспериментов, что эти две группы реагируют на разные виды агитации, так что при покупке времени на телевидении необходимо было их дифференцировать.