Введение

Эта книга о профессиях, а также о системах и людях, которые придут им на смену. Объект наших научных интересов – врачи, юристы, учителя, бухгалтеры, налоговые и управленческие консультанты, архитекторы, журналисты и священники (среди прочих); организации, в которых они работают; а также институты, регулирующие их деятельность. Основной тезис книги в том, что мы стоим на пороге фундаментальных и необратимых изменений в области распространения экспертных знаний перечисленных выше специалистов. Технологии будут основной движущей силой преобразований. И в долгосрочной перспективе не будет необходимости в том, чтобы профессионалы работали как раньше.

Появляются доказательства того, что преобразования уже начались. Например, за один год на онлайн-курсы Гарвардского университета людей записалось больше, чем обучалось в самом университете за 377 лет его существования. Аналогично обстоят дела и в сфере здравоохранения: ежемесячное количество уникальных посетителей сети медицинских сайтов WebMD превысило число посетителей всех врачей в США. В сфере права ежегодное количество разрешенных споров между продавцами на eBay с помощью «онлайн-систем» втрое больше исков, поданных в судебные инстанции всех штатов в США. К шестилетию Huffington Post у ресурса было больше уникальных посетителей, чем у сайта New York Times, история которого насчитывает почти 164 года. Британские налоговые органы пользуются системой обнаружения фактов мошенничества, имеющей данных больше, чем Британская библиотека (которая хранит копии каждой книги, когда-либо изданной в Великобритании). В 2014 году 48 миллионов граждан подали электронные декларации в налоговые органы США, воспользовавшись онлайн-программой, вместо обращения за помощью к профессионалам. В WikiHouse интернет-сообщество разработало проект дома, который может быть «напечатан» и собран менее чем за 50 000 фунтов (успешно построен в Лондоне в сентябре 2014 года). Архитектурное бюро Gramazio & Kohler использовало автономных летающих роботов для укладки конструкции фасада из 1500 кирпичей. Консалтинговая компания Accenture содержит в штате 750 сотрудников среднего медицинского персонала, в то время как компания Deloitte, созданная как аудиторская фирма 170 лет назад, насчитывает 200 000 сотрудников и имеет собственный полномасштабный университет в Техасе на территории 700 000 м². Тем временем у Twitter-страницы папы римского 19,3 миллиона подписчиков; более скромное число подписчиков у далай-ламы – 10,4 миллиона^[1].

Получателям результатов профессиональной деятельности мы спешим сообщить, что мир, в котором экспертные знания будут более доступны, – реален. Для провайдеров профессиональных услуг, хотя наш тезис может показаться неправдоподобным, ожидается появление целого ряда новых возможностей. Мы на это надеемся. Однако признаем, что новые системы обмена экспертными знаниями могут быть использованы не по назначению, в связи с чем вызывают некоторое беспокойство. В любом случае системы с расширяющимися возможностями^[2] привнесут в профессиональную работу преобразования, схожие с влиянием индустриализации на традиционное ремесленничество.

Скептикам, которые испытывают искушение отложить книгу в сторону, предлагается подумать над следующим: в середине 90-х годов, когда мы прогнозировали (в ретроспективе, весьма однозначно), что электронная почта станет основным способом общения между клиентами и юристами, руководство британской профессиональной юридической ассоциации Law Society of England and Wales заявило, что нашу компанию нельзя допускать к публичным выступлениям, так как мы не способны понять концепцию конфиденциальности и можем нанести вред репутации юридической профессии. Упоминаем этот анекдотичный случай сейчас, чтобы призвать тех, кто интуитивно чувствует неприязнь к нашим аргументам, отложить ненадолго сомнения и со всей серьезностью рассмотреть вероятность того, что будущее может быть совсем не похожим на прошлое. Хотя некоторые из прогнозируемых нами в этой книге преобразований могут казаться сегодня абсурдными, ни одно из них не является настолько надуманным, чем казалась идея общения по электронной почте между юристами и клиентами в середине 90-х годов.

Профессионалы играют настолько важную роль в нашей жизни, что с трудом можно представить себе другие способы решения проблем. Но специальности не являются незыблемыми. Это продукт культуры, который мы создали для удовлетворения определенного ряда нужд в прошлом. Мы утверждаем, что с развитием технологий интернет-общества профессии в их текущей форме больше не являются лучшим решением для удовлетворения этих потребностей. Приведем некоторые недостатки: мы не можем себе их позволить, часто они устарели, экспертные знания в лучшем случае доступны немногим, а продукт их работы не является прозрачным. По этим и другим причинам мы полагаем, что сегодняшние профессионалы должны быть и будут заменены целесообразными альтернативами.

Зачем изучать профессии как единый феномен? Несмотря на то что они опираются на разные комплексы знаний, их жаргон варьируется, а рабочие практики могут сильно отличаться друг от друга, мы считаем, что у существующих профессий много общих свойств. На наш взгляд, основное сходство в том, что все профессии являются решением одной и той же проблемы: никто из нас сейчас не обладает достаточными специальными знаниями, чтобы справиться со всеми ежедневно возникающими вопросами. У людей ограничено понимание, отсюда обращение к врачам, юристам и другим профессионалам, обладающим теми экспертными данными, которые нам нужны для достижения прогресса в жизни. Профессионалы владеют знаниями, опытом, навыками и ноу-хау, которых нет у тех, кому они помогают.

Есть и практические основания рассматривать все профессии в одной группе. Прежде всего мы полагаем, что профессионалам есть чему поучиться друг у друга. Вынужденные узко специализироваться, многие из них становятся настолько замкнутыми, что часто практики определенного направления имеют ограниченное представление о работе и достижениях своих коллег и еще меньше – о деятельности и прогрессе в других областях. Проведенные нами опросы представителей широкого ряда профессий показали, что изучение достижений в иных сферах является для них информативным и вдохновляющим делом, даже если эти области не являются смежными. Они могут провести параллели с деятельностью других профессий и перенести полученный опыт в свои области. Более того, профессионалы видят возможности для фундаментальных изменений, и их необходимость в других областях лучше, чем в своей деятельности. Очень часто после того, как мы представляем свои концепции, профессионалы отмечают, что эти идеи применимы во всех областях, кроме одной – области их деятельности. Например, юристы гораздо быстрее становятся на сторону коренной реорганизации в образовании и здравоохранении, но польза для сферы юридических услуг от таких реформ для них гораздо менее очевидна. Охватывая ряд профессий, мы стремимся вдохновить профессионалов из разных областей мыслить более широко и стратегически, быть толерантнее к изменениям в их собственных сферах. Более открытый взгляд на весь горизонт должен расширить их подходы к деятельности «дома».

Несмотря на то что книга охватывает большое количество тем, многие важные моменты остались за ее рамками. Например, мы не включили вопросы неприкосновенности частной жизни, конфиденциальности, безопасности и юридической ответственности. Также мы не рассматриваем «темную» сторону интернета и его вредоносные приложения, с которыми, к сожалению, сталкиваются наши системы. Мы относим эти вопросы к жизненно важным и надеемся, что их осветят другие в контексте отдельных профессий.

Мы должны также подчеркнуть, что наши примеры и опыт в большей степени англо-американские, и в этой связи наши теории и прогнозы могут быть ограничены. Тем не менее неформальные обсуждения и работа с клиентами в Индии, Китае и Австралии указывают, что наши идеи могут быть применимы в большинстве стран с небольшой адаптацией.

Эта книга состоит из трех основных частей. В первой части мы представляем обзор изменений в профессиях. В главе 1 рассматриваем место профессионалов в обществе, проблемы существующей системы и ряд теорий о профессиях. Далее мы призываем расширить мышление. В главе 2 представляем собранные в процессе наших исследований доказательства поразительных изменений, которые можно наблюдать в широком ряде профессий. В главе 3 отражаем эти изменения на примерах нашего опыта в консалтинге и деятельности по разработке политик, как ряда форм и тенденций среди всех профессий.

Во второй части книги мы концентрируем внимание на теории. В системных и общих терминах стремимся объяснить наблюдаемые и ожидаемые изменения. В главе 4 демонстрируем, что изменения способов хранения и обмена информацией оказывают прямое влияние на то, как происходит обмен экспертными знаниями в обществе, а также выделяем четыре ожидаемых блока знаменательных достижений в области технологий. Анализируем знания с точки зрения экономики в главе 5 и показываем, как развивается работа профессионалов. Здесь же представляем шесть новых моделей производства и распределения экспертных знаний.

В заключение, в третьей части, мы обсуждаем практическое применение наших исследований и теоретической работы. В главе 6 приводим широкий ряд возражений касательно ожидаемого нами будущего и отвечаем на них. Наконец, в главе 7 поднимаем ряд крупных тем: потенциал и ограничения машин с расширяющимися возможностями, влияние технологий на безработицу и возможность осуществления на практике зарождающихся моделей совместного пользования экспертными знаниями. Завершаем свое повествование ответом на вопрос, к какому будущему мы должны стремиться.

Часть 1
Изменения

Глава 1
Великий договор

Существует два варианта развития будущего профессий. Первый, давно известный, – более эффективная версия того, что у нас есть сегодня. В этой модели профессионалы продолжают работать так, как они работали с середины XIX века, но активно стандартизируют и систематизируют свою рутинную деятельность, оптимизируя старые подходы к работе. Второй вариант – совершенно иное будущее, в котором полностью меняются способы распространения экспертных знаний в обществе. Введение широкого ряда систем с расширяющимися возможностями заменит различными способами большинство традиционных профессий. В краткосрочной и среднесрочной перспективе эти два варианта будущего будут развиваться параллельно. В долгосрочной перспективе будет доминировать второй вариант: мы найдем новые, более совершенные способы обмена экспертными знаниями в обществе, а наши профессии постепенно будут упразднены. Таков вывод книги.

Первый шаг в нашей аргументации – анализ существующих профессий. Мы приводим его во вводной главе с целью создания прочного фундамента для размышлений о разных специальностях, их целях и схожих признаках, сильных и слабых сторонах, чтобы на этой основе строить аргументацию дальше. Потом представляем неформальный портрет сегодняшних профессий, с помощью которого предпринимаем попытку систематизации существующих групп занятости. Далее дискутируем на тему истории профессий, останавливаясь на «великом договоре» – традиционно установленном порядке, который дает профессионалам как специальный статус, так и монополию на многие области человеческой деятельности. Затем анализируем различные теоретические работы на тему специальностей, что приводит нас к определению серии фундаментальных проблем существующей системы их организации. Завершаем главу призывом к расширению сознания и указываем на ряд ловушек мышления профессионалов, препятствующих свободному пониманию будущего.

1.1. Повседневные наблюдения

Чтобы обстоятельно проанализировать тему, мы начинаем не с теоретических повседневных наблюдений за профессиями. Поразмыслив, большинство людей скажут, что профессии – это сердце социальной и профессиональной жизни. Практикующие специалисты спасают наши жизни и помогают оставаться здоровыми, они обучают наших детей, советуют и просвещают нас в духовном плане, консультируют нас по вопросам юридических прав, управляют нашими деньгами, помогают вести наш бизнес и сдавать налоговые декларации, декорируют наши дома и многое другое. Когда мы нуждаемся в рекомендации экспертов по важным для нас вопросам, мы, естественно, обращаемся к профессионалам и опираемся на их знания и опыт.

Профессии имеют огромное экономическое значение. Некоторые – громадное. Например, в 2013 году в США почти три триллиона долларов было потрачено на здравоохранение^[3], что превышает ВВП всех стран, за исключением трех. Профессии обеспечивают трудоустройством сотни миллионов человек. Например, в Великобритании как в области здравоохранения, так и в области образования трудоустроено больше людей, чем в любом другом секторе, за исключением ретейла^[4]. Некоторые профессиональные компании являются гигантами. Выручка аудиторских компаний «Большой четверки» достигла 120 миллиардов долларов^[5]. То есть оборот только этих четырех фирм превышает ВВП 60 самых богатых стран. Значимость отдельных профессий в разных странах может существенно отличаться. Так, рынок юридических услуг в Великобритании является крупнейшим в Европе и составляет четверть общего объема европейского рынка^[6].

Несмотря на важность социального и экономического аспектов трудовой деятельности, быть профессионалом для многих практиков означает труд во имя любви, а не просто ради заработной платы. Это существенно больше, чем просто трудоустройство. Множество успешных профессионалов называют свою повседневную деятельность призванием, а не просто работой. Считается, что сельский ветеринар, деревенский учитель, местный врач и муниципальный юрист, если выбрать несколько конкретных примеров, выбирают деятельность, исходя из этических принципов, с основной целью помогать согражданам. Эта работа часто сопровождается стабильным доходом, хотя большинство профессий обычно не являются самой высокооплачиваемой деятельностью в обществе. Профессии предоставляют гарантии занятости и постепенное продвижение по карьерной лестнице. Стабильность и связанное с ней ощущение солидности обнадеживают получателей профессиональной помощи тем, что они отдали себя и свои проблемы в надежные руки.

Мы хотим доверять профессионалам и видеть в них честных людей, мотивы которых зачастую кажутся благородными, надеемся, что они будут воплощением порядочности. Мы ожидаем, что они будут действовать добросовестно и ставить интересы тех, кому помогают, превыше своих. Конечно, мы осведомлены и об исключениях, о том, что некоторые из них являются скорее злоумышленниками, чем благодетелями, однако, в основном, представляется, что профессионалы – люди с хорошей репутацией.

Доверие отдельным экспертам и оказываемое им уважение, без сомнения, делает их специальности престижными. Родители часто гордятся своими детьми, получившими «статусную» профессию. Подобные случаи хорошо проиллюстрированы в анекдоте о пожилой еврейской маме. Когда ее взрослый сын тонет, стоящая на берегу мать зовет на помощь: «Мой сын, врач, тонет!»

Многие работники вне профессий хотят переквалифицироваться, чтобы тоже добиться статуса и уважения, которые есть у специалистов. Это задевает профессионалов, наслаждающихся своей эксклюзивностью. Таким образом, имеется место и для снобизма, особенно среди обладающих властью профессионалов, которые ожидают почтения со стороны тех, кому они помогают. Здесь прослеживается и более широкая проблема классовости: профессионалы несоразмерно часто принадлежат к одним социокультурным группам и обладают похожим образованием. Например, в Великобритании 75 % высокопоставленных судей и 43 % адвокатов высшей категории посещали частные или платные школы (в которых обучается только 7 % детей)^[7]. Почти половина газетных обозревателей закончили Оксфорд или Кембридж^[8]. В 2011 году среди поступивших в медицинские университеты 57 % принадлежали к трем наиболее обеспеченным социально-экономическим группам, и только 7 % – к трем самым малообеспеченным^[9]. В некотором смысле профессии – это как клуб, доступ в который разрешен только избранным. Внутри клуба, кажется, существуют различные уровни членства. К примеру, хирурги кажутся представителями элиты в сообществе, в то время как, скажем, сертифицированные оценщики, какими бы навыками они ни обладали, не наслаждаются таким же статусом.

Даже те, чья деятельность не может быть формально отнесена к определенной профессии, тем не менее желают позиционировать себя экспертами, заявляя, что работа выполнена ими «профессионально» или услуга предоставлена «профессионально». Взять, к примеру, сантехников или плотников, рекламирующих свои услуги. Все без исключения обещают «профессиональное» выполнение работ, гарантируя тем самым мастерство и надежность.

В свое время, особенно в мире спорта, важность профессионализма заключалась в резком контрасте с деятельностью любителей. Профессионалам оплачивали их услуги, а любителям – нет. В некоторых видах спорта, уже в другую эпоху с другим мышлением, именно любитель рассматривался как пример для подражания. Таким образом, в оскароносном фильме «Огненные колесницы», когда магистр Тринити-колледжа в Кембридже обвиняет будущего олимпийского чемпиона по бегу на короткую дистанцию Гарольда Абрахамса в «принятии профессионального подхода» к тренировкам, тот отвечает: «Возможно, вы бы предпочли, чтобы я играл в джентльмена и проиграл?», на что магистр ответил: «Игре в ремесленника, да»^[10]. В то время для джентльмена (студенты тогда были исключительно мужчинами) заниматься чем-то профессионально означало признать в каком-то смысле поражение, показать недостаточность таланта, требуемого для победы и удержания основной работы. Поэтому Бобби Джонс, один из лучших игроков в гольф и приверженец присущих времени Абрахамса убеждений, отказался от того, чтобы стать профессиональным спортсменом, что не мешало ему выигрывать в крупнейших мировых турнирах как среди любителей, так и среди профессионалов. Несмотря на то что Джонс перестал выступать на соревнованиях в возрасте 28 лет, он стал профессионалом в другой области – юридической.

Позже, при очередной смене приоритетов, наличие вознаграждения стало существенным образом способствовать развитию выдающихся успехов в разных областях. В конце концов, профессионалы могут посвящать тренировкам все свое время, в то время как любители, какими бы снисходительными ни были их работодатели, вынуждены выкраивать время на свои увлечения в ежедневном рабочем расписании. Сейчас, в столь сложное время, мы не хотим опираться на любителей и дилетантов. Общепринятая идея профессий радикально изменилась.

При этом профессии не свободны от критики со стороны получателей услуг. Эксперты обвиняются в элитаризме, их часто относят к недоступным, а циники, цитируя жаргонизмы, иллюстрируют то, как специалисты окружают таинственностью свою деятельность и ставят барьеры для остальных, чтобы закрепить право предоставления услуг исключительно за собой.

Таким образом происходит формирование концепции профессий. Они прокладывают свой путь повсеместно, неоценимо, без исключений – в обществе, даже если иногда сталкиваются со скептическим отношением. И мы наблюдаем, как эти стереотипы подкрепляются в нашей литературе, искусстве, кино, театре, в средствах массовой информации и в повседневных беседах. На основе этого представления главным вызовом, с которым сталкиваются профессии, часто считается необходимость оптимизировать, улучшать и модернизировать институт, который функционирует с момента своего зарождения.

Наша позиция отличается. Мы утверждаем, что профессии находятся на пороге трансформации. В том виде, в котором существуют сейчас, они сталкиваются с неразрешимыми, как нам представляется, вопросами. До того, как мы определим эти проблемы (секция 1.7) и разберем доказательства изменений (в главе 2), потребуется более глубокий анализ, чтобы осознать основные характеристики профессий, а также понять, каким образом данные специальности укоренились и почему занимают привилегированное положение в обществе.

1.2. Масштаб профессий

Как мы определяем профессионалов и наделяем их полномочиями? В предыдущей части мы представили мнения о профессиях и профессионализме обычных людей. Но что думают эксперты? За последние 80 лет или около того были сформированы фундаментальные академические труды о разных специальностях. И практикующие профессионалы, и большое количество теоретиков – социологи, экономисты, историки, философы, психологи и многие другие – заинтересовались предметом. Учитывая, что одно из наших основных утверждений состоит в том, что дни традиционных профессий сочтены, мы должны четко определить природу людей и институтов, находящихся под прицелом.

Первый факт, который стоит отметить, состоит в том, что эксперты, пишущие труды на эту тему, не достигли консенсуса относительно того, что такое профессия и какие виды деятельности к ней относятся. К примеру, никто не сомневается, что работа врачей, юристов и бухгалтеров относится к профессиям, но могут возникнуть жаркие дискуссии, например, на тему того, заслуживают ли подобного статуса, скажем, журналисты. Во время наших исследований мы провели интервью с представителями высокопоставленных управленческих консультантов, и они поделились мнением, что управленческий консалтинг – это не профессия в основном потому, что любой может начать бизнес и оказывать услуги консультирования (мы вскоре вернемся к основополагающему вопросу эксклюзивности). Аналогичным образом заслуженный профессор одного из самых престижных университетов мира отметил, что не относит себя и своих коллег-академиков к определенной специальности, даже несмотря на то, что профессура является одной из первых признанных профессиональных групп.

В 2009 году в отчете британского правительства было отмечено, что существует более «130 различных профессиональных секторов» в Великобритании^[11]. В процессе нашего исследования при упоминании этой статистики мы часто встречали глубокую озадаченность, и не только со стороны членов давно устоявшихся профессий. Например, можно ли считать представителей местного самоуправления профессионалами? И если нет, то почему? Это, как отмечено ранее, проблема охвата: абсолютно не четко определено, где лежат границы профессий, а также в соответствии с какими критериями они должны быть обозначены. Пока они в безопасности в профессиональном лагере, скептики свободной интерпретации «профессий» могут склоняться к проведению достаточно сжатых границ.

Очевидно наличие проблем терминологического и концептуального порядка. Элиот Фрейдсон, знаменитый социолог, писал в 1988 году о том, что усилия по определению профессий «захлестнули социологию более, чем на полвека»^[12]. И до сих пор нет признаков достижения консенсуса. На самом деле некоторые мыслители сомневаются в том, что четкое определение профессий вообще возможно^[13]. Один признанный специалист посчитал упражнение по выведению определения профессионалов как «бесполезное»^[14], другой заявил, что четкое определение профессий не является необходимым и к тому же опасно»^[15]. Мы погрузились в изучение большого количества трудов и пришли к выводу, что организационные группы, которые являются – всегда являлись или стремятся стать – профессиями, настолько разнообразны как по своей сути, так и по направлению деятельности, что они не попадают ни под какое точное определение. И это является четким примером «танца на булавочной головке»^[16] – придирок в отношении того, что один пример необходимых и достаточных критериев важнее другого^[17]. Поэтому мы не предпринимаем попыток создать подходящее определение «профессий». Также мы не предлагаем исчерпывающий список групп, которые, по нашим убеждениям, заслуживают статуса, и тех, которые, по нашему мнению, не подходят. Может ли проституция, к примеру, рационально считаться древнейшей профессией^[18], а управленческое консультирование – «новейшей профессией»?^[19] По этим вопросам мы не вступаем в дебаты (по крайней мере, на этих страницах).

Тем не менее, так как эта книга излагает перспективы постпрофессионального общества^[20], мы считаем важным убрать развернутые характеристики современных профессий и людей, занятых в этой деятельности^[21]. Для этого мы следуем концепции «фамильных черт» Людвига Витгенштейна^[22]. Идея состоит в том, что некоторые феномены кажутся связанными не потому, что обладают общими уникальными характеристиками, а потому, что имеют «пересекающиеся и перекрещивающиеся» схожие черты. Четверо детей одних родителей, например, могут казаться похожими не потому, что разделяют определенную черту, а потому, что делят, в различной степени, пересекающийся ряд схожих черт.

По аналогии мы утверждаем, что члены сегодняшних профессий в различной степени разделяют четыре пересекающихся сходства: (1) они обладают специальным знанием; (2) условия принятия в них зависят от подтверждающих квалификацию документов; (3) их деятельность регулируется; и (4) они разделяют общий набор ценностей. (Следует упомянуть, что, хотя термины «профессионалы» и «профессии» употребляются параллельно, они не должны рассматриваться как взаимозаменяемые. «Профессионалы» – это люди-специалисты, в то время как «профессии» относятся к профессиональным группам или институтам, к которым в настоящий момент относятся профессионалы.) Что касается фамильных черт, иногда эти черты сильные, а иногда – нет, но широкая сеть сходств скрепляет их вместе.

Во-первых, профессионалы обладают знаниями, которых нет у рядовых граждан^[23]. Врачи, бухгалтеры, юристы и архитекторы, например, имеют технические знания по своим дисциплинам, у обычных же граждан они просто отсутствуют. По сравнению с простыми людьми профессионалы, как правило, считаются «экспертами», хотя этот термин также используется и среди самих специалистов для обозначения и выражения признания тем, кто среди них обладает глубочайшими знаниями. Отчасти знания профессионалов формальны и могут быть найдены в опубликованных книгах, журналах, и все чаще онлайн. Однако, в отличие от теоретиков или академиков, знания специалистов включают в себя и практические умения, имеющие множество разновидностей. Они могут быть рассмотрены как прикладные или ноу-хау и являются близким родственником того, что часто называют профессиональными навыками. Таким образом, чтобы заниматься практикой, недостаточно знать основные учебные дисциплины. Необходимы способности и средства для применения знаний, чтобы помогать пациентам, клиентам или студентам, в зависимости от обстоятельств. При этом профессионалам недостаточно знаний и навыков. Ожидается, что их знания актуальны, то есть в их распоряжении находятся последние наблюдения и новинки техники. Также на них возлагается ответственность за расширение границ своих дисциплин, за создание новых концепций и методов, а это уже роль, часто предполагаемая в академических областях профессий. Профессионалам предписывается роль кураторов, в которой они достигают мастерства, от лица своей профессии и получателей их услуг.

Вторая характеристика профессий: считаться специалистом может лишь тот, кто подтвердит свою квалификацию соответствующими документами. Кандидатам для принятия в клуб недостаточно обладать знаниями или даже быть экспертами. До того, как они могут быть признаны полноправными практиками, которые могут работать независимо, профессионалам зачастую требуется получить углубленное образование, пройти тренинг или практику, суметь продемонстрировать, что они получили достаточно знаний и практического опыта; а также то, что над их деятельностью осуществлялся надлежащий контроль. Исторически в некоторых профессиях прохождение производственной практики или иногда наличие опыта работы по найму считалось достаточным для получения квалификации. Сейчас может требоваться успешная сдача письменных и практических экзаменов, ожидаться прохождение формального академического обучения. Что интересно, теперь довольно часто просят предоставить доказательства добропорядочности, имея в виду надлежащий моральный облик и готовность служить другим, чем бы это ни было выражено. Письменная рекомендация от занимающих высокий статус профессионалов обычно является достаточным доказательством.

В-третьих, профессиональная деятельность обычно регулируется с помощью двух обширных направлений. С одной стороны, большинство профессий получают эксклюзивные права на осуществление конкретной деятельности, что является их отличительной характеристикой. Профессионалы владеют лицензией на осуществление конкретных категорий деятельности. Фактически мы имеем дело с утвержденными законом монополиями внутри одной профессии. Только врачи могут выписывать определенные медицинские препараты, чтобы пациенты могли быть уверены, что принимаемые ими лекарства безопасны для здоровья. Только аудиторы наделены правом заверять достоверность финансовых отчетов публичных компаний, чтобы акционеры могли уверенно принимать решения об инвестициях. Законодательство часто предоставляет существенную степень независимости и автономии некоторым профессиям, поэтому они могут и должны заниматься саморегулированием. Это приводит ко второй стороне регулирования профессий: их работа должна соответствовать четко определенным стандартам поведения и этическим нормам. Данные регуляции покрывают вопросы, связанные с конфиденциальностью, страхованием, принципом добросовестности, конфликтом интересов, уровнем предоставления услуг, ценообразованием, жалобами и многими другими. В то время как одни профессии на самом деле являются саморегулируемыми, а другие регулируются независимыми организациями, третьи используют гибридную модель этих двух подходов. Все больше рядовых граждан занимает должности в регулирующих организациях. Как бы то ни было, профессионалы без исключений входят в профессиональные ассоциации или общества, членство в которых требует соблюдения этих регуляций. Иногда сами организации являются регуляторами. То, что профессии независимые и иногда саморегулируемые, не означает, что их представители не несут публичной ответственности. Наоборот, они находятся под более пристальным вниманием, особенно если сами являются объектом действия норм права о халатности, ведь данная область, стоит отметить, относится к процветающему направлению права во многих юрисдикциях.

Финальное сходство профессий заключается в том, что их носители обычно считаются связанными общим набором ценностей, которые выходят за рамки формального регулирования, применимого к ним^[24]. Например, мы можем полагать, что честность, надежность, приверженность службе и утешению других находятся в сердце их работы. Некоторые, но не все могли бы пойти дальше и утверждать, что служение на благо общественности, удовлетворение определенных социальных нужд, гарантия равного доступа к услугам и даже в некоторой степени альтруизм являются неотъемлемыми компонентами профессиональной этики. Другие отмечают, что профессиональная работа должна быть «карьерой со значением для человека… с точки зрения человеческого благополучия и развития»^[25]. Продолжаются споры о вознаграждении: некоторые ожидают лишь рационально обоснованных денежных средств, в то время как другие считают, что их профессиональные услуги – это не более чем один из типов бизнес-услуг, а значит, получение прибыли не просто возможно, но является центральным компонентом их работы. Менее спорным является следующее утверждение: люди гордятся своей принадлежностью профессиям, потому что эта деятельность обеспечивает их престижным статусом и большим уважением.

Четыре сходства дают широкое представление о масштабе рассматриваемых профессий. Наличие всех указанных ниже соответствий у обсуждаемой в этой книге деятельности позволяет нам отнести ее к профессиям. Это люди, практики и институты, которые, как мы заявляем, будут заменены в постпрофессиональном обществе.

1.3. Исторический контекст

Хотя мы можем выбрать, охарактеризовать или дать определение профессиям, факт их существования поднимает фундаментальные вопросы. Несмотря на то что, как мы отметили, целый ряд ученых и теоретиков сделали профессии предметом своих исследований, в литературе последних полутора столетий доминируют работы социологов и других ученых социальных наук. Толкотт Парсонс, один из признанных в данном направлении теоретиков, выразил это следующим образом: «Сравнительный анализ социальных структур важнейших цивилизаций показывает, что профессии занимают в нашем обществе доминирующее положение, которое, при любом относительном уровне развития, является уникальным в истории»^[26].

Можно много рассказать о социологических трудах. Некоторые из работ тщательно анализируют материал и написаны академическим языком, однако большинство либо слишком высокопарны, либо до смешного банальны. Хотя вряд ли можно назвать смешным то, что получатели профессиональных услуг достаточно редко освещаются в трудах социологов: пациенты, клиенты, студенты и другие пользователи профессий нечасто попадали в рамки их анализа. (Что резко отличается от литературы по управлению, которая гораздо более клиентоориентирована. Основная часть этих работ фокусируется на профессиональной «фирме» как доминирующем механизме организации и предоставления профессиональных услуг^[27].)

Как мы упомянули, социологическая литература также характеризуется наличием глубоких разногласий (больше об этом – в секции 1.5). Мы мгновенно сталкиваемся с этим, когда стремимся точно определить происхождение профессий. Согласно одной из точек зрения, «профессии… существовали с незапамятных времен…»^[28]. Другие с этим не согласны и настаивают, что профессии обязаны своим зарождением по большей части ремесленным гильдиям и достигли расцвета главным образом благодаря снижению влияния церкви после Реформации^[29]. Также существует мнение, что профессии стали продуктом индустриальной революции^[30]. Тем не менее никто, похоже, не считает людей-экспертов недавним феноменом. Нам лишь стоить напомнить себе различные известные имена, чтобы прийти к выводу, что специалисты гуляли по Земле веками: древнегреческий целитель-врач Гиппократ (V век до н. э.), древнеримский юрист Цицерон (I век до н. э.), испанский раввин и целитель-врач Маймонид (XII век), английский архитектор эпохи Просвещения Кристофер Рен (XVII век). Впрочем, никто из этих незаурядных личностей не принадлежал к профессиям и профессиональным организациям, которыми мы располагаем в XXI веке.

По мнению Эндрю Эбботта, ведущего теоретика профессий, «в XIX веке началосьразвитие профессий в том виде, какими мы их знаем сегодня. В Англии изменения начались с объединения аптекарей с хирургами и врачами-терапевтами, с распространения представителей нижней ветви юридической профессии и появления инспекторов-землемеров, архитекторов и бухгалтеров»^[31]. Мы согласны с этой оценкой, но не помешает вернуться во времена более ранние, чтобы рассмотреть возникновение права, медицины и семинарии как устоявшихся дисциплин и сообществ в Европе XV века; и даже еще раньше – в XII век, к появлению архитекторов в качестве гильдии каменщиков^[32] и созданию профессорства в различных университетах. Определение таких исторических корней современных профессий полезно, так как многие подходы и поведение, подкрепляемые так называемым великим договором (секция 1.4), могут быть прослежены, в особенности до эры гильдий, начиная с конца XI века. Средневековые гильдии (по большей части торговые и ремесленнические) представляли собой ассоциации, объединенные схожей торговой деятельностью. Специалисты и ремесленники объединялись для установления норм, контроля конкуренции, защиты интересов членов гильдии или их семей, а также получения престижа от принадлежности к группе признанных экспертов. Здесь, среди сапожников, пекарей, плотников и многих других, мы находим первые признаки саморегулирования, монополизации и жажды статуса, которые продолжают господствовать во многих современных профессиях.

В Лондоне членов определенных гильдий можно было отличить по форменной одежде, ливрее, внедрение которой привело к тому, что эти гильдии стали известны как ливрейные компании. Показателен тот факт, что новые ливрейные компании продолжают создаваться и процветать. Например, сотая ливрейная компания Worshipful Company of Information Technologists («Почтенная компания информационных технологий») получила этот статус в 1992 году, а Worshipful Company of Management Consultants («Почтенная компания консультантов по вопросам управления») стала 105-й ливрейной компанией Лондонского Сити в 2004 году. Это демонстрирует тенденцию некоторых видов деятельности к «профессионализации», то есть к проникновению и демонстрации характеристик получивших массовое распространение профессий^[33].

Простите за каламбур, но специалисты по информационным технологиям и управленческие консультанты оказались в хорошей компании. Взгляните на основанную в 1540 году Company of BarberSurgeons («Почтенную компанию цирюльников»^[34]), представляющую собой объединение сформированной в 1368 году Гильдии хирургов и Гильдии цирюльников, получившее статус Королевской хартии в 1462 году. Новая компания «Почтенная компания цирюльников» впервые получила эксклюзивные права на предоставление услуг определенных категорий (среди которых есть некоторые спорные области совместной деятельности, такие как манипуляции с шеей и, что важнее, вскрытие абсцессов)^[35]. В таком скромном происхождении, возможно, берет свое начало самая престижная в настоящее время профессия – современная хирургия.

В целом мы считаем правильным и поучительным рассмотрение гильдий позднего Средневековья как предшественника современных профессий, расцвет которых пришелся на XIX век. В настоящее время, как мы отметили в секции 1.1, профессии считаются повсеместными, бесценными и незаменимыми. Теперь мы имеем некоторое представление об их происхождении. Следующий шаг – это обратить внимание на то, как и почему они получили свое привилегированное положение в обществе.

1.4. Пояснения к договору

Какова природа соглашения, по которому современные профессии получили право, часто эксклюзивное, предоставлять определенные услуги общественности? Другими словами, какой общий договор существует между профессиями и обществом? И что граждане получают взамен?

Эксперты описывали его различным образом: как лицензионное соглашение^[36], регулятивную сделку^[37], мандат или заявление права^[38]. Мы предпочитаем называть его «великим договором»^[39]. Одна из версий соглашения, полезная как исходная база, предложена философом Дональдом Шёном в следующей форме:

«В обмен на доступ к исключительным знаниям в делах чрезвычайной важности для человечества, общество предоставило им [профессионалам] мандат на общественный контроль в областях их специализации, высокую степень автономии деятельности и лицензию на определение того, кто должен брать на себя обязательства по управлению профессионалами»^[40].

Для врачей-терапевтов и хирургов Атул Гаванде, писатель-хирург, запечатлел соглашение более незабываемо:

«Общество предоставило нам выдающееся и эксклюзивное разрешение на отступление от правил в целях распространения лекарственных средств людям, для ввода в бессознательное состояние, проведения манипуляций с их телами и возможность делать то, что в противном случае рассматривалось бы как насилие, которое мы делаем от их лица для спасения их жизней и обеспечения им комфорта»^[41].

Социолог Эверетт Хьюз, когда говорит о «лицензии врача резать и вводить дозы лекарств или лицензии священника играть со спасением души человека»^[42], описывает общественный договор аналогично Адаму Смиту, великому политическому экономисту и философу конца XVIII века, написавшему, что «мы доверяем наше здоровье врачу, а наше состояние и иногда нашу жизнь и репутацию – юристу и адвокату»^[43]. Для профессий юридической сферы мы обнаружили суть великого договора, описанную более прозаично:

«В основе принципов, стоящих за эксклюзивными правами юристов в большинстве юрисдикций, – интересы клиентов, которым необходимы консультации по юридическим вопросам должным образом подготовленных и опытных специалистов. Так же как мы не хотим, чтобы какой-то Джо проводил операцию с нашим мозгом, мы не должны желать быть представленными в суде тем же Джо»^[44].

Аналогично дело обстоит и с другими профессиями, общая изложенная здесь идея понятна. Жизнь сложна и требовательна, людям часто нужна обнадеживающая и достоверная рекомендация, особенно когда их общие повседневные знания и опыт недостаточны для решения проблем. Более того, людям требуется защита в основном от мошенников и шарлатанов, а иногда и от самих себя. Это привело нас к формированию собственного общего толкования великого договора:

В знак признания и в обмен на их экспертные знания, опыт и мнение, которые, по нашему мнению, должны быть применены ими для предоставления доступных, своевременных, обнадеживающих услуг по приемлемой цене; при условии того, что они будут распоряжаться и обновлять свои знания и методы, тренировать своих членов, создавать и следить за исполнением норм для гарантии качества предоставляемых услуг. Будут принимать в свои ряды только квалифицированных специалистов, всегда будут действовать честно, добросовестно, ставя интересы клиентов превыше своих, мы (общество) доверяем профессиям и предоставляем эксклюзивные права на осуществление широкого ряда социально значимой деятельности и оказания услуг; путем выплаты им достойной заработной платы, наделения их независимостью, автономией, правами на самоопределение и даруя им уважение и статус.

Мы признаем, что это сложно выговорить, но анализ работы профессионалов и исследование литературы показали, что именно в этом заключается суть совершенной сделки. Очевидно, что это – чрезмерное упрощение, не применимое в равной мере ко всем профессиям, но оно освещает основные моменты договора и готовит почву для оставшейся части книги.

В терминах политической теории, великий договор – это тип общественного договора. Это означает, что он не является на самом деле традиционным контрактом, составленным юристами. Великий договор никогда не был формально положен на бумагу и подписан, его условия никогда не были однозначно и исчерпывающе описаны, и никто на самом деле не выражал согласия с принятием всего ряда прав и обязательств, им предписанных. Тем не менее сделка может рассматриваться как вероятная в целом ряде юридических и регулятивных норм, дающих права широкому ряду деятельностных групп. Или она может рассматриваться как метафора, указывающая на то, что соглашение между профессиями и обществом настолько прочно укоренилось, прекрасно понято и широко распространено, что подлежит обязательному исполнению. В любом случае, на практике великий договор делает профессии проводниками – хранителями широкого ряда навыков, опыта и экспертных знаний, которые имеют фундаментальное значение для общественной и экономической жизни всех нас. Он имеет важность манифеста. Это договор, от которого общество сильно зависит. А также это дорогие обязательства: например, возьмите совокупные затраты страны на системы здравоохранения, образования, налогообложения и судопроизводства.

По нашему мнению, один из важнейших вопросов нашего времени состоит в том, должны ли условия великого договора быть пересмотрены или нужно отказаться от него. Прежде чем ответить на этот вопрос, мы должны погрузиться в тему глубже и рассмотреть, как различные теоретики объясняли феномен профессий и их доминирование во многих сферах жизни.

1.5. Теории профессий

На первой странице одной из лучших книг по этой теме «Система профессий» (The System of Professions) Эндрю Эбботт ставит вопрос, которые многие считают ключевым в теоретическом исследовании профессий: «Почему должны быть деятельностные группы, контролирующие получение и применение различных областей знаний?»^[45]

Рядовой наблюдатель может удивиться, в чем же состоит дилемма. Разве не очевидно, что профессионалы знают и делают то, что обычные люди не могут, а мы им за это платим соответствующим образом? Согласно этой точке зрения, профессии – это лишь практичное средство, учитывая, что люди просто не могут знать всего сами и делать все самостоятельно. Если ломается машина или течет топливо, мы звоним специалисту. Аналогично мы обращаемся к врачу, юристу или бухгалтеру не потому, что вынуждены так поступать по закону, а потому что обстоятельства и наше невежество таковы, что мы хотим задействовать знания специалистов. Это кажется разумным объяснением, но существует множество альтернативных теорий. (Читателей, которых не интересуют теории, приглашаю перейти к секции 1.6.)

В более ранних работах по профессиям отсутствие баланса или «асимметрия» знаний являлись основным предметом интереса. Фокус был на том, как профессии справляются с неравным распределением знаний в обществе^[46]. При этом другие ранние теоретики были менее увлечены отсутствием баланса при распределении знаний и более – другими важными ролями, которые, по их мнению, выполняли профессии. Некоторые отмечали укрепление моральных устоев общества. Сторонники этого мнения утверждали, что профессии, единственные в своем роде, защищают и способствуют формированию достойных восхищения ценностей и положительных мотивов. Например, они ставят «благополучие клиента» выше «собственных интересов»^[47], предоставляют «индивидуализированные», а не «шаблонные» услуги^[48], предпочитают «принципы коллективного» ориентации на индивидуума^[49], чувствуют «гордость за предоставленную услугу» вместо «интереса от возможности получить индивидуальную прибыль»^[50] и стремятся к развитию «функционального» общества, а не «общества потребления»^[51]. Они надеялись, что данные ценности и мотивы могут передаться от профессий широким массам. Эти идеи напоминают ранее затронутые в работах социолога-теоретика Эмиля Дюркгейма темы:

«То, что мы, в частности, наблюдаем в профессиональных объединениях, – это моральную силу, способную к сдерживанию индивидуального эгоизма, воспитанию среди работников более интенсивного чувства солидарности и предотвращению применения закона сильнейших в индустриальных и коммерческих взаимоотношениях»^[52].

Другие теоретики полагали, что профессии могут способствовать социальному порядку и политической стабильности. Толкотт Парсонс писал, что профессии являются «механизмами социального контроля»: они «социализируют»… приводят их (молодое поколение) обратно в социум, когда они показывают девиантное поведение^[53]. В 1933 году Александр Карр-Сондерс и Пол Уилсон заявляли, что профессии являются «стабильными элементами общества», отмечая:

«Старая формула давит на них; они наследуют, сохраняют и передают традицию. Они знают, что ничего нельзя достигнуть в их сфере разрушением или революцией, и перекладывают этот подход на другие сферы. Профессиональные ассоциации являются стабилизирующими элементами в обществе. Они порождают жизненные модели, привычки мышления и стандарты принятия решений, что придает им свойства центров сопротивления грубым силам, которые угрожают стабильной и мирной эволюции»^[54].

Здесь снова видны сходства с идеями Дюркгейма, который пишет, что путем укрепления «профессиональных групп и корпораций» в обществе «вся ширина социального полотна, угрозы которому ослабеют, будет скреплена накрепко и станет сильнее»^[55].

Теоретики такого плана, обеспокоенные различными функциями профессий, – или корректировкой дисбаланса при распределении знаний, или укреплением моральных устоев в обществе, или удержанием социального порядка, – известны как функционалисты. Часто социологи отмечают, что функционалисты обнаружили сходства роли профессий в нашем обществе с ролью отдельных органов в функционировании наших тел: каждый выполняет конкретную функцию, вносит вклад в здоровье целого и является необходимым, в своем роде незаменимым элементом.

Другая группа теоретиков занималась больше вопросами отличительных характеристик профессий, чем их отдельными функциями. Подобно зоологам, пытающимся определить и классифицировать различные типы животных и растений, эти социологи фокусировались на тщательном документировании характерных черт профессий, составляя всесторонние чек-листы важных характеристик и определяющих черт профессий, организуя эти субъекты в таксономии. Эти теоретики широко известны как трейтисты^[56]. Тем не менее, хотя их мысли оказали влияние на огромное количество работ на тему профессий – конкурирующие списки определяющих черт рассеяны в литературе, – их коллективные усилия являются в лучшем случае незавершенными. Проблема состоит в том, что почти нет аргументов о том, какими являются определяющие черты. Социолог Теренс Джонсон, резюмируя их усилия в начале 1970-х (когда энтузиазм к сбору характеристик приближался к пику), иронично отметил, что «результатом [их работы] стал настолько глубокий хаос, что нет тех, кто бы не согласился с наличием хаоса»^[57]. Современник Джонсона и тоже социолог Джеффри Миллерсон изучил к тому времени работы двадцати одного теоретика и обнаружил двадцать три определяющие черты профессий, но не нашел ни одной, с которой бы согласились все авторы^[58].

Для большинства социологов, которые подвергли профессии тщательному исследованию, тем не менее было что-то более ценное, чем изучение их функций и характеристик. Вместо этого, и с разных углов зрения, основной областью интереса стала эксклюзивность профессий. Совместная увлеченность социологов заключалась в стремлении ответить на вопрос, почему и как профессии смогли изолировать и оградить массивное пространство знаний и соответствующих услуг таким образом, что другие (не профессионалы) оказались лишены возможности вовлечения, кроме как в роли получателя услуг. На самом деле эта характеристика великого договора является больше, чем областью увлеченности теоретиков. Здесь также прослеживаются следы негодования. Дональд Шён, заявляя, что «договор приближается к расторжению», требует объяснений того, «почему мы должны продолжать предоставлять им [профессиям] исключительные права и привилегии?»^[59]. Социолог Кит Макдональд задается вопросом: «Как подобные профессии умудрились убедить общество предоставить им привилегированное положение?»^[60]

Эти авторы обнаружили, что повторяют идею другого теоретика классической социологии, Макса Вебера, социального «закрытия». Вебер предложил раннее и влиятельное обоснование того, как и почему определенные группы сблизились для «установления правового порядка, ограничивающего конкуренцию через формальные монополии»^[61]. В контексте профессий он четко отметил, что «каждая бюрократическая структура стремится увеличить преимущество информированных профессионалов, сохраняя их знания и намерения в секрете»^[62].

Теоретики предложили множество обоснований этой эксклюзивности. Некоторые заявили, что она является следствием классовой системы, элитизма или коллективного инстинкта самосохранения. Другие увидели в ней естественное следствие экономического прогресса. Социолог и бывший президент Американской социологической ассоциации Уильям Гуд заявил, что «общества в процессе индустриализации – это общества в процессе профессионализации»^[63]. По его мнению, по этой причине тенденция к «профессионализации» неизбежна^[64].

При этом другие социологи увидели в росте эксклюзивности более губительную тенденцию. Наиболее объемный современный труд на тему эксклюзивности The Rise of Professionalism архимонополиста Магали Ларсон написан в этом духе^[65]. По ее мнению, профессии не только наслаждаются монополией на экономическую деятельность, которую Ларсон называет «рыночной монополией», но также – на статус и привилегии – «социальной монополией»^[66]. При этом Ларсон отмечает, что профессии не просто радуются статусу и престижу, но, отмечая собственную работу, они активно манипулируют нашими идеями о статусе и престиже, чтобы те находили отражение в их деятельности. Идея того, что власть профессий выходит за пределы рынка, широко распространена среди социологов. Эверетт Хьюз высказал аналогичную точку зрения несколькими годами ранее Ларсон:

«Профессии, возможно, в большей степени, чем другие типы занятости, требуют широкий правовой, моральный и интеллектуальный мандат. Не только практики, которые благодаря принятию в узкий круг профессии индивидуально пользуются лицензией на осуществление деятельности, другим недоступной, но сообща они позволяют себе указывать обществу, что хорошо и правильно в широких и жизненно значимых аспектах жизни»^[67].

Другие были еще более бескомпромиссны в своих исследованиях эксклюзивности. Эта группа может быть громко названа «теоретиками заговора», и они могли похвастаться тем, что драматург и критик Джордж Бернард Шоу был их наиболее знаменитым амбассадором. Высказывание Шоу о том, что «всякая профессия – это заговор против непосвященного», стало их девизом^[68]. Для таких мыслителей и активистов мертвая хватка профессий вокруг знаний отражает больше, чем просто грубую жажду власти, богатства, престижа, классового превосходства, эксклюзивности или инстинкта самосохранения, а является коварной и согласованной программой введения в заблуждение: сознательными и систематическими действиями для мистификации и утаивания, с целью удержания того, что было названо «тиранией» экспертов^[69]. Стэнли Фиш, теоретик в области права и литературы, выразил это следующим образом:

«Профессионализм маскирует свое темное лицо, лицо манипуляции и самовозвеличивания… и означает деятельность небольшой и самопровозглашенной группы, которая находится в заговоре против непосвященного большинства, претендуя на превосходство, основываясь ни на чем большем, чем на запутанной терминологии и захвате механизмов производства и дистрибуции»^[70].

Возможно, среди приверженцев теории заговора профессий более всего был исполнен энтузиазмом социополитический философ Иван Иллич, который считал профессии «калечащими» и говорил о распространенном «социальном принятии иллюзии профессионального всеведения и всеобъемлющей компетенции»^[71]. По мнению Иллича, «профессионалы утверждают, что обладают секретными знаниями о человеческой природе, знаниями, которыми только они вправе распоряжаться»^[72]. Далее он также предполагает, что «в любой области, где только можно представить себе потребности людей, эти новые профессии – доминирующие, авторитарные, монополистические, легализованные и в то же время обессиливающие и успешно калечащие личности – стали исключительными экспертами по вопросам общественного блага»^[73].

Несмотря на то что среди приверженцев теории заговора сложно не почувствовать признаки паранойи, они бросают нам вызов, как и другие теоретики, заставляя спросить, действуют ли профессии как посредники в качестве доброжелательных хранителей знаний, в которых достигли мастерства, или же на самом деле являются ревнивыми стражами этих знаний. Лексика теоретиков может быть туманной, но нам не остается сомнений в большом влиянии и доминировании профессий.

Значительная доля теоретизации профессий спрятана в терминологии и идеях Карла Маркса и его последователей – марксистов. Мы считаем эту часть анализа формирующей, если не как четвертую школу мысли, то как минимум достойным описания трендом. Возможно, это предает политические предубеждения этих ученых, однако в любом случае явный энтузиазм по отношению к марксизму придал форму общим темам, которые теоретики выбрали для изучения. Например, повторяющийся критический интерес к влиянию «капитализма» на профессии. Ученые с сожалением отмечали снижение количества самозанятых, независимых профессионалов в XIX веке и рост нанятых работников. Используя терминологию марксизма, они называли это «пролетаризацией» профессиональной занятости^[74]. По утверждению теоретиков, дальнейшее губительное влияние развития капитализма заключалось в том, что прибыль стала доминирующим мотивом профессиональных организаций. Традиционные ценности и мотивы, упомянутые ранее, были подорваны. Социолог Эллиот Краузе обозначил основные характеристики этого конкретного перехода:

«Профессиональная деятельность может быть прибыльна, если она организована в капиталистической форме, которая больше не ставит на первое место интересы нуждающегося в услуге. Этот тренд кажется ведущим при переопределении профессии: от чего-то особенного до просто одного из способов заработка»^[75].

Далее Краузе с сожалением отмечает:

«Поражение положительных ценностей гильдий – коллегиальности, следования интересам группы, движение по пути высокой профессиональной этики, нежели стремление к прибыли, – которые уничтожили различия между профессионалами и представителями другой занятости, оставив их таким образом вместе с наемными работниками среднего уровня капиталистического строя»^[76].

Тем не менее важно не пренебрегать этими работами. Если отбросить в сторону марксистский обскурантизм, задача изучения того, как мотивы профессий могли меняться со временем, является значительной. Муха на стене лидирующих аудиторских, консалтинговых и юридических фирм обнаружила бы огромное значение, которое придается в фирмах финансовым показателям. Касаясь принципа конфликта интересов, например, тот часто предается в пользу большего интереса к прибыльности, чем к предоставлению действительно независимых рекомендаций клиентам^[77]. Сейчас многие партнеры профессиональных фирм настаивают, что они управляют бизнесом, прибыль на каждого партнера является основным показателем успеха, а количество рабочих часов является основанием для расчета вознаграждений работникам. Когда прибыль превыше клиентов, системы мотивации и вознаграждений профессиональных компаний предпочитают наличные культуре, и когда соблюдение этики снисходит до проставления галочек, тогда великий договор выглядит морально устаревшим^[78].

В 1939 году социолог Томас Хамфри Маршалл написал: «Профессионал, как говорится, не работает только для оплаты своих услуг: ему платят, чтобы он мог работать»^[79]. Тот факт, что сегодняшние профессионалы вынуждены прочесть это предложение несколько раз, чтобы понять его смысл, показывает, как далеко мы отклонились от ранних идеалов о профессиях. Мы вернемся к вопросу изменяющихся ценностей и мотивов в главе 6.

Выше мы перечислили различные теории о профессиях, многие из которых оказали влияние на нас при написании этой книги. Несмотря на то что большинство утверждений довольно спорны и что у нас есть альтернативная точка зрения, представленная на последующих страницах, мы присоединяемся к их заинтересованности в вопросе о том, почему люди терпят профессии, а иными словами, продолжают следовать великому договору. Для нас наиболее убедительный ответ не является особенно сложным и состоит из двух частей. Во-первых, профессии сами по себе обычно не хотят меняться и поэтому сопротивляются реформам и революциям. Во-вторых, до настоящего момента не было предложено достойной альтернативы тому, что они могут предложить, конкурирующего устройства взамен статус-кво^[80]. Для Эндрю Эббота второй аргумент соотносится с более фундаментальным вопросом «Как мы структурируем и контролируем области экспертной компетенции в обществе?»^[81] Согласно его мнению:

«Профессионализм стал основным путем модернизации областей экспертной компетенции в индустриальных обществах. Но, несмотря на то, что мы иногда это забываем, существует множество альтернатив: единая область экспертной компетенции императорских гражданских служб, народные практики различных религиозных групп, популярное распространение экспертных свойств с применением микропроцессоров… – экспертные знания также индустриализованы в товарах общего потребления и организациях. Из вопроса, почему общество вкладывает свои знания в профессии, вытекает еще два: почему в социуме есть своего рода гарантированные эксперты и зачем они передают экспертные знания людям, а не внедряют их в вещи или правила»^[82].

Для нас это наиважнейший отрывок. Он ставит экспертные знания в сердце профессий и подчеркивает, что есть другие варианты предоставления специальных знаний обществу. Важно, что Эбботт также видит потенциал в «микропроцессорах» как одной из альтернатив. Однако он был скорее исключением в среде теоретиков профессий, признавая возможную релевантность информационных технологий. Примечательно, что в работах его современников о роли, которую технологии могут сыграть в трансформации профессий, почти не упоминается^[83]. Не потребовалось бы много воображения в 1980-х годах, – когда аудиторы и управленческие консультанты уже использовали «микропроцессоры», а существенная часть работы в налогообложении и праве проводилась при поддержке систем принятия решений и экспертных систем, – чтобы предположить, что работа профессионалов может претерпеть изменения под воздействием технологий. Аналогично в начале 1990-х, когда была создана Всемирная паутина (World Wide Web), ученые-социологи, занимающиеся профессиями, должны были почувствовать релевантность этого зарождающегося направления. Пренебрежение технологиями является фундаментальным упущением академической литературы. Одна из целей книги – исправить это упущение.

1.6. Четыре ключевых вопроса

В любом случае пришло время переключить наше внимание с прошлого и задать вопрос об актуальности великого договора в XXI веке. Опираясь на теоретические работы, которые мы привели ранее в этой главе, и на основе нашего опыта за годы работы в праве, мы предполагаем, что существуют четыре вопроса, которые следует задать и на которые следует ответить.

В первую очередь, могут ли быть принципиально новые варианты организации профессиональной работы: способы, которые были бы более доступны, дешевле и, возможно, способствовали росту качества больше, чем традиционные подходы? Мы полагаем, что в основанном на технологиях интернет-обществе должен быть потенциал для создания как минимум нескольких типов знания и опыта экспертов, доступных на другой основе. И большая часть этой книги посвящена представлению альтернатив существующей установке.

Во-вторых, даже если согласимся, по крайней мере на данный момент, что для людей профессиональная деятельность неотъемлема, означает ли это, что вся осуществляемая сейчас профессионалами деятельность, может выполняться только получившими лицензию экспертами? Если мы разобьем профессиональную деятельность на более простые задачи, становится очевидно, что многое из того, что сейчас преподносится под эгидой профессиональных услуг, на самом деле рутинная и повторяющаяся работа. Сложно объяснить, почему только экспертам разрешено заниматься этой деятельностью. Далее мы развиваем этот аргумент в разных частях книги (особенно в главах 3 и 5) и предполагаем, что новое распределение труда может и должно появиться.

Третий вопрос следует из второго, и нет дипломатичного способа его задать. Поэтому спросим напрямую: до какой степени мы на самом деле доверяем профессионалам, если предположить, что их услуги могут предоставляться иначе или что часть их работы может быть передана непрофессионалам? Если мы оставляем задачу перестройки рабочих мест профессионалам, сравнимо ли это с просьбой кроликам охранять капусту? Популярное подозрение увеличивается благодаря тому факту, что профессионалы часто саморегулируемы, и складывается впечатление, что только они могут осуществлять реформы и трансформацию в своей деятельности. Чудесным образом Аристотель заметил, что «лучше судит о пиршестве гость, а не повар»^[84]. Будущее профессий слишком важно, чтобы оставлять его их членам. Другие, и далеко не в последнюю очередь, получатели профессиональных услуг входят в круг заинтересованных лиц и должны иметь право вносить свой вклад в обсуждение будущего.

В-четвертых, работает ли на самом деле великий договор? Выполняют ли наши профессии поставленные цели? Служат ли они на благо обществу? Мы посвящаем следующую секцию ответу на четвертый вопрос.

1.7. Тревожные проблемы

Если обратить внимание на секцию 1.1 и к нашим повседневным наблюдениям, то профессии кажутся созданными благими намерениями, относительно устойчивыми и в целом эффективными институтами. Но это поверхностный взгляд; если мы снимем слой или два и заглянем глубже, становится очевидно, к сожалению, что наши профессии терпят неудачу в шести смыслах: экономическом, технологическом, психологическом, моральном, качественном и с точки зрения непостижимости. В совокупности и со временем эти дефекты становятся проблематичнее. Они должны привести и приведут к пересмотру великого договора; ребалансировке отношений между профессиями, государством и обществом.

Сначала обратимся к экономической проблеме. Ее можно изложить простыми словами: большинство людей и организаций не могут позволить себе услуги первоклассных специалистов; большинство экономик с трудом обеспечивает свои профессиональные услуги, включая школы, судебные системы и услуги здравоохранения. И это не просто следствие недавней глобальной рецессии. Довольно продолжительное время суровая реальность, в широком смысле, такова, что лишь богатые и с сильной страховкой люди могут иметь в своем распоряжении профессионалов высокого полета – врачей, юристов, бухгалтеров и управленческих консультантов. Экспертные знания избранных даруются только избранным. Складывается впечатление, что у нас есть «Роллс-Ройс – услуги» для обеспеченного меньшинства, в то время как все остальные ходят пешком. Во многих профессиях сокращение государственного финансирования усугубило эту проблему. Может казаться нереалистичной надежда на то, что все граждане должны получать пользу от знаний и опыта ведущих специалистов. Экспертные знания, как полагает большинство, – дефицитный ресурс. Однако при ближайшем рассмотрении становится понятно, что сами по себе они дефицитом не являются, а экспертов – раз-два и обчелся. Ограничения здесь кроются в существующем методе организации и предоставлении профессиональных услуг, который часто требует индивидуального подхода. Мы будем часто возвращаться к этой идее в этой книге.

Даже если мы снизим требования к профессиональным услугам до тех, которые не требуют вовлечения лидирующих экспертов, вопрос доступности остается. В самых развитых экономиках затраты на здравоохранение раскручиваются по спирали, школы испытывают плачевную нехватку ресурсов, профессионалы среднего класса не могут себе позволить оплатить услуги среднего юриста. Малый бизнес лишен права голоса, его владельцы не имеют ресурсов для найма управленческих и налоговых консультантов, бухгалтеров. Тем временем в крупнейших организациях в мире мы тоже находим доказательства того, что профессиональные услуги рассматриваются как запредельно затратные. Многие генеральные и финансовые директора настаивают на радикальном сокращении расходов на профессиональные услуги (в частности, юридические, налоговые, бухгалтерские и консалтинг). Существуют серьезные сомнения в экономической эффективности подобного сервиса, в достаточности конкурентности данных областей и в том, что интересы акционеров не страдают из-за вливания прибыли в фирмы и управление исключительно высокооплачиваемыми партнерами. Клиенты выступают за новые операционные модели в профессиональных фирмах. И это не является следствием абстрактного интереса к стратегии, а мнением о том, что профессиональные услуги неэффективны, слишком затратны и еще пока не сталкивались с перестройкой, которую большинство других индустрий уже прошли.

Экономическая проблема не касается вопросов качества предоставленных профессиями услуг, это вопрос доступности, при которой относительно небольшое количество людей могут позволить то, что предлагают специалисты. Профессиональные экспертные знания распределяются неравномерно. И это неравенство особого рода: в сравнении с другими формами социального отчуждения, где мы наблюдаем сравнительно небольшие группы людей, доступ к которым труден, здесь мы говорим о подавляющем большинстве, отрезанном от большинства профессиональных услуг. Мы построили величественные цитадели человеческих знаний, вход в которые позволен немногим. Перефразируя старый судейский афоризм, услуги профессионалов, как Ritz, «открыты» для всех.

Наше второе возражение профессиям в рамках великого договора состоит в том, что в общем и целом договор подразумевает модель профессиональной работы, которая опирается на все более устаревающие техники создания и распределения знаний, особенно в консультировании. В книге мы еще не раз вернемся к этой идее. Но сейчас учтите, что знания остаются в головах профессионалов, книгах и шкафах для хранения документов, стандартах и системах институтов. И все это серьезно отстает от того, как большинство информации и знаний распространяется в основанном на технологии интернет-обществе. К тому же профессии требуют сохранения эксклюзивности и особого отношения, отчасти основываясь на предположении, что получатели их услуг не могут сами себя консультировать, учитывая недостаток экспертных знаний, навыков, ноу-хау, опыта и, что принципиально важно, из-за отсутствия необходимых интеллектуальных средств и базы для самостоятельного получения знаний. Опять же, это отстает от современного видения ситуации. Интернет радикально изменил наши привычки поиска информации. По нашему мнению, в знаниях профессионалов нет ничего особого и уникального, чтобы предполагать, что они не могут быть легкодоступны и поняты онлайн.

Третий дефект договора имеет психологическую природу. Решение проблем самостоятельно, с помощью своих знаний или с помощью информации, полученной в исследовании или по требованию, может способствовать укреплению уверенности человека в собственных силах. Очевидно, что существуют проблемы слишком сложные, чтобы оставлять их в руках первого попавшегося специалиста и без экспертного руководства. Когда требуется операция на мозге, устное заявление в суде или понимание непрозрачных пунктов налогового регулирования, будет мудрым передать решение таких проблем в опытные руки. Однако можно получить удовлетворение и самоуважение, решив некоторые незамысловатые задачи самостоятельно или с помощью, например, онлайн-сервиса. И даже если на самом деле ответ на вопрос недоступен для решения непрофессионалом, нет сомнений в психологической пользе от попыток вовлечения и понимания природы проблемы, от большей информированности и взятия на себя ответственности за свои трудности. Как простым обывателям, нам может быть иногда сложно найти ответ вовремя и проще переложить наши проблемы на специалистов, хотя даже от самостоятельных попыток можно тоже получить удовлетворенность.

Важные выводы: отчуждение людей от понимания их проблем и вовлечение в процесс решения других лиц может негативно сказываться на самооценке получателей услуг. Аутсорсинг важной личной проблемы другому может быть калечащим и способствовать росту сомнений человека в собственной самодостаточности. Мы можем чувствовать себя несостоятельными и даже беспомощными, когда любимые нами люди полагаются только на других. Когда профессионалы отговаривают получателей услуг от самостоятельного изучения проблем, они, сознательно или подсознательно, сохраняют такую расстановку сил (путем обладания, но не полного открытия знаний), которая усиливает чувство беспомощности. Этот опыт может быть унизительным и даже парализующим. В свою очередь, чувства могут обостриться из почтительности и зависимости, которая может сформироваться. Иными словами, наши профессии в текущей форме организации часто препятствуют самопомощи, самопознанию и самодостаточности; и они могут без необходимости затормозить или даже отдалить отдельных личностей, ранее имевших более релевантную информацию, от получения пользы от вовлечения и прямого участия в решении своих проблем.

Наше четвертое критическое замечание касается морали. Профессии ответственны за многие из важнейших функций и услуг в обществе. Тем не менее реальный доступ к их работе катастрофически низок. Мы утверждаем, и наше обоснование наиболее полно изложено в главе 5, что в основанном на технологии интернет-обществе будет широкий ряд новых способов создания и распределения знаний, более доступных и недорогих, и что польза от применения этих методов сильно перевесит недостатки. Если это так, мы должны использовать их. Природа обязательства красноречиво объясняется философом Энтони Кенни. Технологии, пишет Кенни, дают нам «власть», но также «совращают»:

«Не только давая власть творить зло (например, разрушить мир путем применения атомного оружия), но давая нам силу творить добро (например, власть обеспечить чистой водой все человечество). В нашей власти оказывается грех деяния так же мгновенно и неизбежно, как и грех бездействия»^[85].

Отказ от внедрения этих более целесообразных альтернатив в деятельность профессий, таким образом, согласно Кенни, будет означать совершение «греха бездействия». Высказываясь более понятно, если у нас есть технологические средства распространять экспертные знания в обществе гораздо шире с гораздо меньшей стоимостью, мы полагаем, что должны к этому стремиться.

Пятая проблема профессий состоит в том, что их результаты невысоки. Это не значит, что мы утверждаем, будто профессии неизменно достигают низкого уровня результативности. Скорее, мы полагаем, что в большинстве ситуаций, в которых требуется профессиональная помощь, доступная помощь хороша, адекватна и даже великолепна, но редко первоклассная. Учитывая способ организации профессионалов, работа и опыт лучших, как мы отмечали ранее, могут приносить плоды только счастливому или привилегированному меньшинству. Ведущие эксперты – очень дефицитный ресурс. Ведущие профессиональные фирмы часто заявляют, что стремятся предоставить лучшие свои знания и опыт всем клиентам. На практике это редко достигается. Пациенты нечасто находятся в руках лучших хирургов и врачей, студенты нечасто слушают самых вдохновляющих преподавателей, верующим нечасто дается лучшее из духовного наставничества, клиенты редко получают рекомендации от ведущих юристов, бухгалтеров и управленческих консультантов. Учитывая устоявшуюся модель предоставления профессиональной работы, так оно и есть: если профессионалы могут делиться своим опытом и знаниями, консультируя только один на один, значит, будут лишь несколько подлинно выдающихся благополучателей.

Наконец, мы считаем, что профессии непозволительно запутанны. Получатели профессиональной помощи, часто благодаря природе механизма предоставления услуг, не могут оценить ни содержания полученной ими рекомендации, ни профессионала с точки зрения его квалифицированности для решения задачи. Конечно, иногда устраняемая проблема и проделанная работа настолько сложны, что непрофессионал просто не может понять, что происходит. Нет сомнений, однако, что существуют случаи намеренного запутывания с целью оправдания высокой стоимости или, возможно, прямого самовозвеличивания. Там, где есть место туманности и мистификации, будет место и недоверию, и отсутствию ответственности. Более того, сложно рассуждать о реформе и трансформации, когда проблемный феномен плохо понят, неадекватно описан или укрыт от измеряемого исследования.

1.8. Новое мышление

При столкновении с критикой и вызовами, перечисленными в этой главе, профессионалы (и их представители-организации) часто отвечают рассмотрением каждого предложенного недостатка по отдельности и предлагают небольшие изменения. Это пример мышления – исправления традиционного способа ведения деятельности. Но этого будет недостаточно. Сверим еще раз утверждения о том, что профессии по большей части недоступны, недостаточно используют технологии, вселяют неуверенность, спорны с точки зрения этики, обладают недостаточнойрезультативностью и окутаны загадочностью. Это не тривиальный перечень обвинений. На последующих страницах мы предложим способы решения этих проблем, а также докажем, что существуют альтернативы профессиям. Но размышление об этих альтернативах требует принципиально иного мышления.

Давайте начнем работать над новым мышлением с рассмотрения одной из наших любимых историй. Говорят, что только что нанятые руководители одного из лидирующих в мире производителей электроприборов проходят ознакомительный тренинг, во время открытия которого представляется слайд с мерцающей электродрелью. Далее собранных руководителей просят подтвердить, что изображенный на слайде продукт – это продукт компании. Руководители сначала выглядят удивленными, но позже приходят к общему согласию с тем, что дрель на самом деле является тем товаром, который продает компания. С некоторым удовлетворением преподаватели тренинга опровергают это и переходят к новому слайду, на котором показана дыра в стене. Далее они показывают, что эта дыра и есть то, что продает компания на самом деле, потому что это именно то, что хотят клиенты; а работа новых руководителей заключается в том, чтобы найти более креативные, конкурентоспособные и творческие способы удовлетворения желаний клиентов. Это очень ценный урок для профессий, потому что большинство профессионалов, когда размышляют о будущем, показывают мышление на уровне дрели. Они склонны спрашивать себя, в чем заключается их деятельность сегодня – обычно это некая форма тет-а-тет консалтинговых услуг, часто на базе почасовой оплаты – и как сделать эту услугу немного быстрее, дешевле и лучше. Нечасто профессионалы задают себе более фундаментальный вопрос: что является «дырой в стене» для профессий?

Один многообещающий ответ на вопрос «дыры в стене» предоставила (хоть и не напрямую) международная аудиторская и консалтинговая компания KPMG. В свое время компания заявляла о миссии, часть которой звучала следующим образом: «Мы существуем, чтобы превращать наши знания в ценность для пользы наших клиентов»^[86]. Это полезная точка старта. В широком спектре дисциплин профессионалы обладают знаниями, опытом, экспертными знаниями и информацией, ноу-хау, которые они применяют в конкретных обстоятельствах для предоставления услуг клиентам, пациентам и другим получателям услуг. Исходя из этого, «дыра в стене» – это знания, к которым клиенты хотят получить доступ; а более конкретно – применение этих знаний к конкретным обстоятельствам. Нельзя сказать, что девиз KPMG следующий: «Мы существуем, чтобы оказывать индивидуальные консультационные услуги, предоставленные в обширных отчетах и на долгих совещаниях, на базе почасовой оплаты». В своей миссии они не подменяют настоящую получаемую клиентом ценность существующим способом предоставления профессиональных знаний. Тем не менее миссия никак не отражает природу этой «ценности». В разных профессиях ценность может быть представлена в различных формах: решение проблем или их избегание, гарантии или страхование, здоровье или облегчение, наставление или просвещение.

Профессии могут приносить различную пользу. Тем не менее это не является основным уроком, который мы можем вынести из эксперимента с «дырой в стене». Основной урок – это то, что знания располагаются в сердце профессиональной деятельности, способами, которые мы вскоре обсудим. Во-первых, насколько хорошо профессионалы схватывают, взращивают, делятся и повторно используют свои коллективные знания для пользы тем, кому они помогают? По правде говоря, обычно профессионалы не очень хороши в распределении и повторном использовании своих экспертных знаний, и многое из сказанного в этой книге предлагает пути преодоления этого барьера. Тем не менее в настоящий момент мы сфокусируемся на более фундаментальном вопросе: что, если мы могли бы предложить принципиально другой способ предоставления людям доступа к знаниям специалистов?

Именно здесь требуется изменение мышления. Планируя будущее, как сказано ранее, большинство наблюдателей отталкиваются от существующих профессий, как от стартовой точки мышления. Вместо этого, вдохновившись историей о дрели и дыре в стене, мы должны сделать шаг вперед и задать предварительно вопрос: для каких проблем профессии являются нашим решением?

Люди всякий раз обращаются за помощью к специалистам, так как только профессионалы знают то, чего не знают они. Конечно, существует естественный дисбаланс или асимметрия в обществе, которые обусловлены тем фактом, что некоторые люди знают больше других в отдельных областях^[87]. Однако профессии институционизировали и углубили этот дисбаланс. Он является характеристикой всех профессиональных взаимоотношений как между врачом и пациентом, так и между юристом и клиентом, учителем и учеником, министром и членом конгрегации, управленческим консультантом и бизнес-лидером, налоговым консультантом и налогоплательщиком и т. д. Различными способами все получатели услуг стремятся извлечь пользу из знаний провайдера услуг. Некоторые путем наблюдения и осмысливания часто передаются в процессе (и в преподавании – это суть предоставления услуги), но по большей части профессионалу приходится опираться на свои умения интерпретировать и применять знания, в определенных обстоятельствах, согласно запросу клиента.

Мы можем пойти немного дальше и поразмышлять о том, что изначально привело общество к профессиям. Фундаментальная потребность в профессиональной помощи, в терминологии философа права Герберта Харта, коренится в «труизме» «человеческой природы» – в том, что люди обладают «ограниченным пониманием»^[88]. Никто не способен знать все. В повседневной жизни мы привыкли полагаться на специалистов, помогающих решать разного рода проблемы и, таким образом, обеспечивающих комфорт нашей жизни. Мы изобрели и построили профессии, чтобы помочь людям преодолевать собственное ограниченное понимание. Профессии помогают гражданам и организациям решать определенные вопросы, требующие знаний, которыми они не обладают. На практике это ставит профессии в роль посредников между непосвященными рядовыми гражданами и громадным объемом экспертных знаний.

Остальные компоненты профессиональных услуг, такие как доверие, перестраховка, качество, статус, тренинги, регулирование и т. д., являются вторичными факторами. Если бы не ограниченное понимание получателей услуг и связанная с этим потребность в знаниях, не было бы необходимости в доверии, желания перестраховаться, качества для осуществления контроля, тренингов для предоставления услуг и деятельности для регулирования. Это лишь составные части. Очень много комментариев на тему профессий, как академических, так и популярных, основано на аргументах, как «доверие является основополагающим для профессиональных взаимоотношений» или «непрерывное обучение профессионалов является первостепенной необходимостью». Вместо этого очевидно, что потребность людей в знаниях является на самом деле необходимым условием: sine qua non^[89] профессиональных услуг. Без этого ингредиента другие факторы, такие как доверие и обучение, не имеют сами по себе никакого значения. Этот аргумент привел нас к поиску альтернатив профессиональным услугам, новых и отличных от существующих способов обеспечения доступности знаний. Альтернативы не должны основываться на асимметрии знаний, которая определяет существующие профессии, а значит, могут не требовать подобного набора вторичных факторов.

Хотя, если «знания» будут лежать в основе аргументации данной книги, необходимо проделать больше работы для разъяснения этой концепции. Сами по себе «знания» недостаточно конкретны и недостаточно богаты для наших целей. Отправной точкой в определении концепции может служить наш опыт в отношении того, что хотят информированные получатели профессиональных услуг. Очевидно, что они хотят больше, чем абстрактные базовые знания, которые можно найти в книгах и опубликованных статьях теоретиков и академиков. К примеру, мало кому из клиентов понравится, если профессионал в ответ на их запрос предложит книгу к прочтению. Эти формальные опубликованные знания необходимы, но далеки от того, чтобы быть достаточными.

Что еще необходимо? Во-первых, получатели услуг ожидают, что их профессионалы не только обладают базовыми знаниями («знаний о чем-то») на ладони, но также имеют и соответствующее «ноу-хау» в своем распоряжении^[90]. Когда практики говорят «так, это работает очень хорошо в теории, но на практике…», они часто приводят свои «ноу-хау»: знания и наблюдения о том, как и когда лучше всего применить теорию из книг. Иногда эти знания являются «неявными»^[91], то есть используются неосознанно, в том виде, в котором их никто формально не описывал. Часто они процедурны и неформальны – «секреты профессии». Часто они кажутся основанными на суждениях, подсознательной реакции, эмпирических правилах или интуиции. Этот тип «ноу-хау» может быть охвачен в том, что известно, как «эвристика»^[92]. Во-вторых, информированные получатели услуг также хотят, чтобы знания и ноу-хау профессионалов были глубокими и давно усвоенными. Если вкратце, они предпочитают, чтобы провайдеры услуг были экспертами, а не просто разбирающимися. Более того, они ищут перестраховки в том, что их экспертные знания ранее неоднократно были применены со значительным успехом. В-третьих, от провайдеров, обладающих необходимыми навыками, техниками и методами, требуют эффективного применения их опыта и экспертных знаний. В этой книге мы называем комплексную комбинацию формальных знаний, ноу-хау, экспертных знаний, опыта и навыков «практическими экспертными знаниями»^[93].

Критик может незамедлительно отметить, что невозможно использовать единый термин, «практические экспертные знания», в отношении всех профессий. Хотя профессии имеют много общего, – например, профессии обладают специальными знаниями, которых нет у пользователей их услуг, – также правда и то, что между ними существуют и заметные различия. Например, некоторые профессии требуют ловкости рук, как медицина, архитектура, ветеринария, хирургия, стоматология, в то время как другие, как право, налогообложение, бухгалтерия и консалтинг, не требуют. Другой ряд различий проистекает из природы знаний, которые подкрепляют многие и различные профессии. Например, медицина и стоматология берут свои корни из знаний естественных наук, в то время как право, налогообложение и аудит строятся на фундаменте экспертных знаний о праве и регулировании. В богословии, для сравнения, основа знаний заложена в Писаниях, а согласно некоторым – во власти Божьей. Эти базовые типы могут показаться настолько разнообразными, будто не имеющими ничего общего.

Тем не менее на практике люди-профессионалы во всех дисциплинах обращаются с соответствующими источниками материалов по большей части схожими способами. Хотя они полагаются на различные методы, все они должны интерпретировать используемые ими источники и применять полученные знания в повседневных обстоятельствах. Профессионалы всех областей делят свои источники на небольшие удобно управляемые части, которые они удерживают в головах, публикуют в книгах, описывают на интернет-страницах и дистиллируют в процессе рабочих (иногда ручных) процедур, обобщают в практических руководствах и т. д.^[94] Соответственно, имеет смысл использовать единый термин для описания знаний, ноу-хау и опыта, которые создаются профессионалами и на которые они полагаются в каждодневной деятельности.

Важнейший аргумент этой книги, между тем, – то, что существуют различные технологии, которые также могут в действительности осуществлять интерпретацию и применение материалов-источников, хотя мы и пришли к предположению, что это является исключительной сферой разумных людей. Это свидетельствует о том, что мы должны расширить нашу концепцию «практических экспертных знаний» и включать в нее не только формальные знания, ноу-хау, экспертные знания, опыт и навыки традиционных профессионалов, но и соответствующие полученные из различных машин и систем данные. Кроме этого, различные технологии уже сейчас позволяют обычным людям делиться знаниями и опытом, которые они накопили при самостоятельном решении проблем или будучи в прошлом получателями профессиональных услуг. Наряду со знаниями, ноу-хау, экспертными знаниями и опытом, полученными от профессионалов и машин, мы также относим знания и опыт этих обычных людей к практическим экспертным знаниям.

Теперь у нас есть более совершенный ответ на заданный ранее вопрос: для каких проблем наши профессии являются решением? Мы создали наши традиционные специальности, чтобы помочь людям преодолеть ограниченное понимание, и они действуют как посредники, которые хранят, интерпретируют и применяют практические экспертные знания, от которых хочется получать пользу. Тем не менее, как утверждается в этой главе, данная конструкция более не является целесообразной. В этой связи мы призываем поменять мышление, отойти от убеждения, что единственным и лучшим способом решения проблемы ограниченного понимания является использование профессий в том виде, в котором они сейчас существуют, в сторону принципиально новых возможностей, абсолютно не похожих на применяемые нами сейчас. Мы просим людей выглянуть за пределы профессий и быть открытыми альтернативным способам разрешения проблем. С точки зрения получателей услуг, если бы мы могли найти более доступные, несущие более качественный результат, менее отталкивающие, более прозрачные и вдохновляющие способы оказания помощи, то можно ожидать, что это тепло будет принято людьми.

При этом не стоит предполагать, что переход от текущего положения вещей к альтернативам будет прямым и простым. Традиционные профессии укоренились в нашей повседневной жизни, а твердо устоявшиеся убеждения и практики должны быть оставлены. Это становится очевидным, когда мы детально интересуемся деятельностью, которой сейчас занимаются профессионалы. Многие из проблем, которыми они занимаются, на самом деле определяются тезисами, которые сами профессионалы и разработали. Таким образом, когда мы говорим, например, что у клиента есть налоговая или бухгалтерская проблема или что у пациента стоматологический или хирургический вопрос, – это является характеристиками вопросов, изложенных в рамках категоризации и возможностей профессиональных провайдеров. Ведущий психолог Абрахам Маслоу отметил: «Я предполагаю, что заманчиво, если у вас единственный инструмент – молоток, рассматривать все проблемы, как если бы они были гвоздями»^[95]. Однако реальные жизненные проблемы не всегда попадают в четко очерченные рамки одной профессии или другой. Повседневные проблемы беспорядочнее: жизненные события, склоняющие людей обращаться за профессиональной помощью, в идеале требуют помощи многих экспертов, а не одного. Нобелевский лауреат по физике Ричард Фейнман выразил аналогичную мысль касательно того способа, которым мы разбираемся с окружающим миром:

«Если мы рассмотрим бокал вина достаточно близко, мы увидим целую вселенную… Если наше ограниченное сознание, для некоторого удобства, делит этот бокал вина, эту вселенную, на части: физику, биологию, геологию, астрономию, психологию и т. д., – помните, что природа об этом не осведомлена!»^[96]

Не только профессии сами по себе являются социальным конструктом, им также является и организация знаний, которые они распространяют, – знаний, в общем, структурированных и представленных в библиотеках, книгах, на интернет-страницах, в исследованиях и с педагогическими целями, но не для распространения конечным пользователям. Мы построили эти ресурсы и системы для поддержки и, таким образом, сохранения профессий. До появления интернета, к примеру, было сложно представить, как бы мы могли поступить иначе. Эти конструкты настолько закрепились в нашей картине мира, что, когда размышляем об изменениях и совершенствовании, мы склонны искать более эффективное применение методов и техник, которые уже имеем. Несмотря на то что наши профессии терпят неудачу во многих смыслах, стимул для деятельностных изменений у них отсутствует.

1.9. Некоторые когнитивные искажения

Некоторые профессионалы, вероятно, отвергнут нашу аргументацию и выводы. Часто такая реакция коренится в важных тревогах и опасениях. Мы обсудим это в главах 6 и 7. Но многое из этого сопротивления проистекает из часто встречаемых когнитивных искажений, которые препятствуют свободному мышлению профессионалов о своем будущем. К этому мы обратимся сейчас.

Первое – сильное искажение «статус-кво»: предпочтение продолжения осуществления деятельности так, как это происходит сейчас. Это когнитивное искажение проявляет себя различным образом. Одно из проявлений – предвзятая аргументация, которую используют профессионалы: они признают, что изменения необходимы, но настаивают, что конкретно их области неуязвимы. Рассуждая об асимметрии знаний, мы сталкиваемся с обвинением, что просто «ничего не понимаем». За этим утверждением, как правило, следует перечень характеристик их работы, которые делают изменения неприемлемыми. Часто это бахвальство. Мы должны с подозрением относиться к тому, что профессионал заявляет о необязательности всех профессий, кроме его собственной. «Предвзятая аргументация» обычно подтверждается веским доказательством – аргументом на основе «сложных кейсов»: профессионал утверждает, что новая система или метод не может решить x и y, где x и y – сложнейшие проблемы в области. Вместо того чтобы признать, что многие повседневные проблемы действительно можно решить новыми способами, аргумент строится вокруг нетипичных примеров. Фокус на чрезвычайных образцах, а не на повседневной деятельности сбивает с толку. Это введение в заблуждение и подлежит оспариванию.

Значительная часть этой книги посвящена технологии. Здесь мы сталкиваемся с тремя последующими когнитивными искажениями. Первое – это то, что мы называем иррациональным отрицанием. Подобное искажение мы определяем как догматичное отклонение предложенной системы, когда у скептиков нет с ней прямого личного опыта взаимодействия. Часто со скрещенными руками профессионал будет отклонять предложение о внедрении технологий, не видя их в действии и не прислушиваясь к тому, что система может предложить. Быстро отмечаются трудности внедрения, а применение незамедлительно отвергается. Вариант этого отрицания – уже старый прием: предположение, что рассматриваемая система хорошо бы работала в других дисциплинах, но не в дисциплине скептика. Часто это когнитивное искажение коренится в страхе перед неизвестным. Иногда оно основывается на искреннем убеждении в уникальности и исключительности природы деятельности скептика. Однако в любом случае неспособность к открытому мышлению по отношению к технологиям является колоссальным барьером на пути прогресса.

Второе обнаруженное когнитивное искажение, связанное с технологиями, мы назвали технологической миопией: это тенденция недооценивать потенциал применения сегодняшних технологий, оценивая их с точки зрения сегодняшних вспомогательных средств, или, другими словами, неспособность скептика из-за проблем современных технологий признать то, что будущие системы будут обладать принципиально бо́льшими мощностями в сравнении с ныне существующими. Таким образом, врачи и юристы преклонного возраста могут отказаться от идеи проведения консультации с помощью видеоконференции, потому что, скажем, во время Skype-звонка с внуком была не очень хорошая связь. Один из вариантов такой миопии – неспособность представить, что небольшая пользовательская база может разрастись из группы ранних последователей до широкого пользования. Технологическая миопия – это брат феномена «ретроспективного модернизма», обнаруженного историком права Фредериком Мэйтлендом^[97], который ссылался на ограничения в рассмотрении и оценке исторических событий через призму сегодняшнего дня. События прошлого полнее всего раскрываются в контексте времени самого происшествия. Например, неграмотно оценивать прошлые решения, ссылаясь на те знания, которыми мы обладаем сейчас, то есть пользуясь преимуществом приобретенного опыта. Схожим образом, хотя мы не имеем возможности предвидеть будущее, мы не должны позволять существующему эгоцентризму затмить наш взгляд на вероятные события грядущего времени.

Мы пишем во времена возобновления интереса к искусственному интеллекту (ИИ), с которым связано третье когнитивное искажение по отношению к технологиям, которое мы назвали «заблуждение об ИИ»: ошибочное предположение, что единственный способ развития систем, которые призваны решать задачи экспертного уровня и выше, заключается в воспроизведении мыслительных процессов человека-специалиста. Этот антропоцентричный взгляд на системы ограничивает. Например, он подстегивает профессионалов и комментирующих отталкиваться от наблюдения о том, что компьютер не может «думать», и приходить к необоснованному заключению, что системы не могут выполнять задачи лучше, чем люди. Тем временем, как показано в этой книге, сегодняшние системы все чаще превосходят людей-экспертов, но путем использования отличительных возможностей новых технологий как огромной накопительной емкости и обработки данных простым подбором.

Последняя мысль о новых технологиях приводит к изложению одного из наших ведущих принципов. В эру систем с расширяющимися возможностями профессии, или их элементы, должны не только выжить, но и процветать, так как привносят ценность и пользу, которые никакая система или инструмент не может предложить. И это должно быть естественным процессом, а не ответом на то, что мы ввели регуляции, ограничивающие конкуренцию, и не можем представить себе мир без профессий, а также не потому, что испытываем приступы ностальгии по уходящему стилю жизни.

Если собрать воедино все аргументы и предположения этой книги, особенно относящиеся к быстрому развитию технологий и продолжающемуся экономическому давлению, будет разумным предположить, что будущее без кардинальных изменений наименее вероятно. Но эта линия развития часто встречается в гипотезах практиков и регуляторов: стратегические планы многих профессиональных организаций и фирм ожидают немного большего, чем некоторое ускорение рабочих практик XX века. Мы считаем это отставанием при наличии множества доказательств, что и представим в следующей главе.

Глава 2
С передовой

В этой главе мы ускоряем темп: пробежимся по группам разных профессий и предложим взглянуть на то, как они меняются, в большей степени благодаря технологиям. Предложенная нами картина, какой бы обширной и разнообразной она ни была, не может быть представлена как полная. Она отражает деятельность лишь отдельных частей света, в основном англо-американского региона, и только в отдельный момент времени – в середине второго десятилетия XXI века. По прошествии лет, когда мы будем оглядываться на написанные страницы, без сомнений, увидим внимательным ретроспективным взглядом, что пропустили некоторые отличные кейсы, включили некоторые из тех, которые лучше было бы пропустить, а некоторые из приведенных примеров прекратили свое существование. Это ожидаемо. Потребовалось бы гораздо больше ресурсов для осуществления всеобъемлющего исследования всех профессий и сверхъестественная дальновидность для выделения финальных победителей.

Но полное погружение в любой отдельный случай – успеха, провала или бездействия – означало бы неправильное понимание того, чего мы стремимся достичь в этой главе и в книге в целом. Перефразируя литературного критика Харолда Блума, мы стремимся взглянуть за пределы любой конкретной ряби на поверхности, простираясь через выбранные профессии, чтобы захватить более глубокое течение изменений, которое, по нашим ощущениям, проходит глубже^[98].

2.1. Здравоохранение

В книге The Patient Will See You Now кардиолог и профессор в области геномики Эрик Тополь предполагает, что «наступает такое время, когда каждый человек будет обладать всей медицинской информацией о своем здоровье и вычислительными мощностями для ее обработки… от утробы матери до гробовой доски… даже для предотвращения болезней до их наступления»^[99]. Существует много других специалистов с аналогичными предсказаниями. Контраст с текущей общепринятой практикой в медицине, осуществляемой врачами, более чем очевиден.

Традиционно, когда люди подозревают что-то неладное со здоровьем, они записываются к врачу, приходят на очную консультацию, один на один общаются с экспертами, которые взамен прописывают определенный набор действий, часто для самостоятельного совершения пациентами, когда те покидают кабинет. Одна из многих сложностей этого устоявшегося подхода состоит в том, что мы, похоже, больше не можем его себе позволить. Отчасти это результат прошлых достижений в области здравоохранения, благодаря которым люди живут дольше, а дорогостоящие хронические заболевания могут поддаваться терапии, но не всегда полному излечению. В Англии, например, потребности в долгосрочном уходе пациентов, болеющих такими заболеваниями, как рак, диабет или деменция, составляют 70 % расходов на социальные нужды и здравоохранение^[100].

Внутри медицинского сообщества давно признается, что практикующие врачи могут работать более эффективно, обучаясь друг у друга. Поэтому, как мы приводим ниже, медицинские исследования публикуются в огромных масштабах, давая возможность врачам опираться в своей работе на наблюдения других. Несмотря на то что стандартные протоколы и процедуры применяются ежедневно, медицинская профессия, как показал Атул Гаванде, показывает двойственное отношение к использованию обычных чек-листов, даже если их эффективность уже доказана^[101].

С появлением интернета пациенты сами имеют доступ к гораздо большему объему информации о здоровье. Такие платформы, как NHS Choices и сеть WebMD, предлагают подробные рекомендации по симптомам и лечению. Количество уникальных посетителей таких ресурсов в месяц (190 миллионов) превышает количество работающих в США врачей^[102]. Специализированные поисковые системы, такие как BetterDoctor, ZocDoc или Doctor on Demand, позволяют людям обрабатывать данные более миллиона врачей, которым в некоторых случаях присваивается рейтинг, схожий с рейтингом Amazon, на основе полученного опыта. В 2014 году впервые все пациенты в Англии могли получить доступ к 37 различным типам данных о практике своего лечащего врача и были оповещены о любых отдельных рисках (в рамках GP intelligent monitoring^[103]). Базовая проверка по симптомам доступна бесплатно для всех пользователей, мгновенно предоставляет диагноз без какого-либо стороннего вовлечения человека.

Офлайн существуют более мощные компьютеризированные диагностические системы. Например, нью-йоркская клиника The Elizabeth Wende Breast Clinic обнаружила, что использование алгоритмов для сканирования маммограмм уменьшило количество ложных отрицательных результатов на 39 %^[104]. Система искусственного интеллекта от IBM, известная как Watson (см. секцию 4.6), используется для поддержки диагностики рака и рекомендаций по лечению^[105]. Также она используется для формирования лечения для людей с посттравматическим синдромом^[106]. При этом следует учесть, что, если бы только 2 % публикуемой ежедневно в 2014 году медицинской литературы было актуально врачу, ему потребовалось бы каждый день на чтение тратить как минимум 21 час. Новая статья выходит в среднем каждую 41-ю секунду^[107]. Надежда возлагается на то, что система Watson может оперативно просканировать такой объем материала и оставаться в курсе всего потока новых публикаций. В настоящий момент около 49 % читателей издания British Medical Journal полагают, что доказательная медицина «плохо функционирует», а эти системы могут стать одним из путей восстановления уверенности^[108]. На это существуют веские причины: отмечается, что запоздалые, пропущенные и неправильные диагнозы наблюдаются в 10–20 % случаев^[109].

Также повсеместно появляются компьютеризированные системы. В Medtronic дизайн инсулиновых помп развивается в одном направлении с их электрокардиостимуляторами – в сторону автоматического введения инсулина на основе сенсорных данных взамен обсуждений и ручного введения экспертами (от которых еще недавно зависели электрокардиостимуляторы). В аптеке Калифорнийского университета в Сан-Франциско работает один-единственный робот, который выдал более 2 миллионов лекарств по рецепту без единой ошибки. При этом, по консервативным оценкам, в США фармацевты выдают неверные лекарства с вероятностью ошибки 1 % (что эквивалентно 37 миллионам ошибок каждый год)^[110]. Автономный робот TUG, используемый в среднем в 40 больницах, самостоятельно перемещается по коридорам и доставляет множество вещей: от постельного белья до медицинских препаратов; на данный момент роботы совершают около 50 000 доставок в неделю, освобождая от этой работы медсестер, медбратьев и курьеров^[111]. Половина врачей в США использует приложение, известное как Epocrates – цифровой банк данных по фармакологии, который компьютеризирует задачу выяснения взаимодействия препаратов друг с другом. Эта задача ранее была времязатратным и часто неубедительным процессом выискивания информации в 2500-страничном справочнике по фармакологии, известном как Physician’s Desk Reference («Настольный справочник врача»)^[112].

Проведение медицинских исследований также подвержено компьютеризации. IBM и медицинский институт Bayor College of Medicine разработали систему KnIT («Knowledge Integration Toolkit»), которая сканирует существующую медицинскую литературу и создает новые гипотезы для решения конкретных исследовательских задач. Например, они подсчитали, что одному исследователю потребуется до 18 лет для обработки 70 000 медицинских статей на тему белка-супрессора опухолевого роста p53^[113]. Система KnIT просканировала эти статьи наряду с миллионами других^[114] и нашла шесть возможных новых химических «переключателей», которые включают белок p53 и заставляют его работать. До этого были обнаружены только 33 таких элемента^[115]. Схожие программы по генерации гипотез использовались для нахождения зацепок в продолжении исследований по гормонам и мигреням^[116].

Согласно одному из правил использования систем наподобие Watson, у пациентов отсутствует привычное общение с врачами, а вместо этого им будут помогать медсестры и медбратья, должным образом обеспеченные диагностическими инструментами и препаратами лечения. В этом случае огромное количество глубоких медицинских знаний будет сосредоточено в руках среднего медицинского персонала. Согласно другому видению, эти системы будут использоваться для помощи пациентам «помощниками терапевта», новым классом медицинских работников, получивших медицинское образование, но в гораздо меньшем объеме, чем традиционные врачи^[117]. Хотя и существуют некоторые противоречия^[118], касающиеся этих помощников, принятые обществом границы медицинской деятельности больше не являются сакральными: уже сейчас медсестрам и медбратьям, к примеру, разрешено самостоятельно производить небольшие медицинские процедуры, а также расширились их права на выписку некоторых лекарств^[119].

В практике «телемедицины» (или «дистанционной медицины», «электронной медицины») видеосоединение через интернет используется для осуществления медицинских манипуляций на расстоянии. В телерадиологии и теледерматологии эксперты вне традиционных медицинских центров могут круглосуточно проводить оперативную обработку изображений. С использованием платформ дистанционного ведения инсульта специалисты в области кардиологии могут поставить первичный диагноз и оперативно предоставить консультацию, не видя пациента. В телехирургии, при поддержке продвинутой роботехники, команда хирургов в США успешно провела операцию по удалению желчного пузыря у женщины во Франции, более чем в 6000 км по другую сторону Атлантического океана (так называемая операция Lindbergh^[120]).

Подобные этим примерам технологии поддерживаются устройствами «удаленного мониторинга» и «удаленной диагностики». Например, сеть Medtronic Carelink Network позволяет наблюдаемым у кардиологов пациентам отправлять врачу отчеты с данными с их кардиоустройств, что эквивалентно очному посещению врача. В министерстве по делам ветеранов США работает специальный отдел по телемедицине, который использовал технологию для предоставления медицинской помощи более 690 000 ветеранов в 2014 году – особо разрозненной группе, 55 % которой живет в сельской местности с ограниченным доступом к медицинским услугам^[121]. В Великобритании Национальная служба здравоохранения в Эрделе, Западный Йоркшир, использует практику телемедицины для предоставления поддержки по уходу медсестрами и медбратьями нескольким сотням домов. Эта же практика в рамках пилотного проекта используется среди заключенных с целью снизить количество случаев госпитализации на 50 %^[122]. Иногда устройства принимают неожиданные формы: так, Google объединил свои усилия с европейским производителем лекарств Novartis для разработки «умных контактных линз» с функциями отслеживания уровня сахара в крови, что заменяет забор крови из пальца (традиционный тест при отслеживании диабета)^[123].

Растет рынок «мобильного здоровья», или mHealth, – десятки тысяч устройств, систем и приложений, основанных на существующих мобильных технологиях: базовых телефонах, смартфонах и мобильных сетях. Эти устройства и системы характеризуются различной степенью сложности. Например, система BlueStar превращает смартфон в одобренную Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США систему мониторинга диабета, предоставляющую пациентам персонализированные рекомендации лечения, а врачам – поток данных в реальном времени^[124]. Устройство для смартфона EyeNetra имеет себестоимость всего несколько долларов, а представляет собой инструмент для мобильной диагностики зрения, который функционирует как традиционный авторефрактор стоимостью несколько тысяч долларов (как утверждается, без потери точности измерений)^[125]. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) предполагало, что к 2015 году более полумиллиарда человек со смартфонами установят медицинские приложения, при этом к 2018 году этот показатель увеличится втрое^[126].

Существуют и более простые применения «мобильного здоровья». Необходимо учесть тот факт, что пациенты склонны забывать от 40 до 80 % полученной от врачей медицинской информации, а также путают половину сведений из тех, что все же запомнили^[127]. Затем практически половина забывает принять прописанные лекарства (в США это ежегодно 100 миллиардов долларов расходов на госпитализацию, которой можно было бы избежать)^[128]. Учитывая столь бедственное положение дел, простые напоминания в виде текстовых сообщений пациентам (и работникам в области здравоохранения) существенно улучшают медицинские результаты, например при лечении ВИЧ-инфекции^[129] или малярии^[130]. Это также объясняет успех таких устройств, как колпачок от медицинских флаконов от GlowCap, который через беспроводной чип отслеживает принятие лекарств и посылает напоминания забывчивым пациентам (мигает, пищит, а затем посылает текстовое сообщение), отправляет информацию врачам о несоблюдении предписаний и уведомляет фармацевтов о необходимости пополнения^[131].

Рост использования цифровых устройств в здравоохранении генерирует большие объемы данных, которые с использованием продвинутых систем могут выдать примечательную новую информацию. Например, клиника Mayo Clinic разработала ряд алгоритмов под названием «перехватчики», которые анализируют данные пациентов в реальном времени для предотвращения и оповещения о потенциальных проблемах со здоровьем. Часто такие объемы данных требуют технологий работы с Большими данными (см. секцию 4.6). Больница университета Эмори в Атланте, к примеру, вела совместно с IBM разработку прикроватных мониторов для реанимационного отделения, которые собирают и анализируют более 100 000 точек данных для каждого пациента каждую секунду^[132].

Коммерческая доступность многих таких устройств и систем послужила предпосылкой к формированию культурного движения «самомониторинга» или «самоотслеживания». Сторонники движения «Измерь себя», десятки тысяч, используют такие устройства, как Jawbone, Fitbit и MyFitnessPal, для сбора огромного количества информации о себе: от частоты пульса до пищеварительного поведения, от режима сна до уровня счастья, – и анализ данных с таким уровнем сложности конкурирует со многими врачами. Эти устройства, разработанные с учетом эстетики, часто называют носимыми гаджетами. Компания Proteus Digital Health разрабатывает ряд «умных таблеток» для внутреннего мониторинга состояния – маленьких устройств в виде проглатываемых пациентом таблеток, которые не нуждаются в батарейке, а работают на желудочном соке^[133].

Появились крупные онлайн-сообщества. На платформе PatientsLikeMe 300 000 пользователей делятся друг с другом состоянием своего здоровья (на данный момент около 2300 заболеваний), обмениваясь опытом и лечением^[134]. Сообщается, что Facebook планирует разработки онлайн-«сообществ поддержки» в том же духе^[135]. Треть врачей в США использует сеть Sermo для обмена исследованиями, клиническими случаями и дискуссий^[136]. Столько же врачей используют сеть QuantiaMD со схожим функционалом^[137]. Более половины врачей в США – пользователи Doximity^[138], другой сети для медицинских работников.

Медицина также применяет метод краудсорсинга, когда большое количество пользователей привлекаются для сбора идей и оказания поддержки. На ресурсе CrowdMed пользователи делятся своими симптомами и пользуются диагностикой онлайн-сообщества из 2000 врачей, так называемых медицинских детективов^[139]. На платформе InnoCentive медицинские учреждения ищут идеи для решения медицинских «вызовов», предлагая крупные вознаграждения онлайн^[140]. На платформе Watsi пациенты, нуждающиеся в медицинской помощи, которые не могут себе ее позволить, используют краудфандинговую онлайн-платформу для сбора средств от доноров^[141].

Технологии 3D-печати позволяют персонализировать и производить по требованию разнообразное медицинское оборудование: от медицинского гипса и протезов до защитной прокладки на обнаженную часть пульпы и коронок. Хирурги частично сканируют пациентов и печатают 3D-модели для практики перед настоящими операциями^[142]. И не обязательно печать производится из неорганических материалов. В институте регенеративной медицины Wake Forest Institute for Regenerative Medicine уже достигли успехов в создании устройства для «печати» клеток человека для жертв ожогов. Ученые подбираются к печати целых органов человека^[143]. Это имеет огромное значение: ежедневно в среднем 21 человек в США и трое в Великобритании умирают, не дождавшись пересадки органов^[144].

Растущая вычислительная мощность означает, что развиваются отдельные области, которые ранее были достижимы только в теории, но не на практике. Один из примеров таких областей – наука геномика, занимающаяся исследованием ДНК пациентов для персонализации медицинского лечения и оповещения о будущих заболеваниях. В 2017 году прочесть геном человека стоило около 10 миллионов долларов, а сейчас – всего несколько тысяч^[145]. Такие компании, как 23andMe, Navigenics и deCODE, предлагают коммерческое тестирование своих услуг за 99 долларов^[146]. В области «геномного редактирования» ученые занимаются поиском проблемных генов и проводят активные манипуляции по их изменению или удалению. Еще одна область – это наномедицина, занимающаяся использованием нанотехнологий в медицинских целях. Предсказание 71-летней давности нобелевского лауреата Ричарда Фейнмана о том, что однажды мы сможем «проглотить хирурга»^[147], исполнилось: существуют мельчайшие нанороботы, которые просачиваются внутрь тела, транслируют изображения, целенаправленно доставляют лекарства и атакуют определенные клетки с точностью, которой могут позавидовать лучшие из хирургов (Google X, одна из исследовательских лабораторий Google, заявила о разработке версии подобного устройства)^[148].

Не только люди играют свою роль. Инженеры разрабатывают большое число продвинутых роботизированных систем, которые поддерживают пациентов (так называемая вспомогательная роботика)^[149]. Например, существуют роботика, которая помогает страдающим параличом пациентам ходить, а также контролируемые пациентом протезы для замены конечностей^[150]. Некоторые системы помогают медицинским работникам. Например, Hybrid Assisted Limb компании Cyberdyne представляет собой механический костюм, или роботизированный экзоскелет, который стоит менее 2000 долларов и позволяет медсестрам и медбратьям поднимать и переносить более тяжелые грузы^[151]. Роботика также используется не только для физических, но и для социальных задач (часто ее называют «социальная вспомогательная роботика»)^[152]. PARO, терапевтический робот в виде тюленя, который стимулирует и утешает страдающих деменцией и заболеванием Альцгеймера, на данный момент проходит тестирование в Национальной службе здравоохранения Великобритании^[153]. Разработанный учеными Хартфордширского университета робот Kaspar – одна из многих подобных машин, используется для помощи детям с аутизмом^[154]. В области «эмоционального программирования» (см. секцию 4.6) ученые и инженеры разрабатывают системы, которые могут симулировать сочувствие. В одном частном госпитале в Японии большинство палат оснащены собственным роботом-медсестрой, которая не только переносит тяжести, но также предлагает общение каждому пациенту^[155]. Эти технологии не ограничиваются роботами, но также используются для поддержки онлайн-платформ наподобие Al Therapy – системы, которая виртуально подбирает лечение для людей, страдающих социофобией, без человеческого вмешательства^[156].

2.2. Образование

Наши базовые методы обучения не сильно изменились за века. Небольшое число студентовсобираются в одном физическом пространстве, и учитель заполняет «прямой эфир», преподавая материал с приблизительно одинаковыми продолжительностью и темпом, в соответствии с весьма негибкой учебной программой. Учитель выступает в роли «мудреца на сцене». Обучение является «универсальным для всех», а не усвоенный в классе материал должен быть дополнен отдельными занятиями, если вовсе не остаться таковым. Те, кто все понял и хотят двигаться дальше, часто должны ожидать.

Когда образовательные организации хорошо обеспечены ресурсами, талантливыми преподавателями и сильнейшими студентами, тогда традиционная модель может приводить к выдающимся результатам. Однако отличным результатом наслаждается только счастливое меньшинство. В целом во многих странах мы не способны предложить в достаточной мере доступное обучение хорошего качества. В рамках собственных границ страны беспокоятся о неравном распределении образовательных результатов, особенно на Западе, а также о том, что их системы отстают от систем в таких странах, как Китай.

В прошлом применение технологий в образовании было скромным: возможно, это был одинокий компьютер на задних рядах классной комнаты, электронная доска в центре, периодическое использование интернета для исследований. В противоположность такому подходу для «гибридных» или «смешанных» образовательных учреждений технологии играют центральную роль. В сети из девяти специальных школ в Калифорнии Rocketship Education студенты проводят три четверти своего дня с учителем в классе, а оставшуюся четверть – на онлайн-платформе Learning Lab^[157]. В этой лаборатории программное обеспечение отслеживает данные индивидуальной успеваемости для персонификации того, чему посвящено обучение: контента, подхода и скорости, – с учетом потребностей и способностей каждого студента. Если кто-то из обучающихся требует отдельного внимания, система оповещает преподавателя. Схожий подход используется в нью-йоркских школах New Classroom^[158], школах Matchbook Learning schools^[159] в Детройте и Ednovate schools^[160] в Лос-Анджелесе.

Эти школы используют так называемые адаптивные или персонализированные образовательные системы. По меньшей мере 70 компаний предлагают подобные услуги: Knewton, Reasoning Mind и DreamBox являются наиболее известными такими платформами^[161]. Системы бросают вызов традиционному подходу «универсального для всех» образования. Подгоняя образовательный контент под каждого отдельного студента, они стремятся воспроизвести личное внимание в желаемой, но недоступной системе интенсивного индивидуального обучения. Будучи известными как «умные системы индивидуального обучения», они стремятся решить проблему 31-летней давности – «проблему двух сигм»: средний студент, получающий индивидуальное обучение, склонен достигнуть больших результатов, чем 98 % обычных студентов в традиционной аудитории (они в «двух стандартных отклонениях» или в «двух сигмах» впереди среднего студента в классе)^[162]. Модель индивидуального обучения является главным образом системой, которая работает эффективно в таких университетах, как Оксфорд или Кембридж, с XIX века.

В онлайн-пространстве существуют различные типы образовательных сетей. Например, социальные сети, как Edmodo, которую называют «Facebook для школ», с 48 миллионами пользователей^[163]. Они специально созданы поддерживать сообщества учителей, студентов и родителей. Есть такие медиаплатформы, как Edudemic, Edutopia и ShareMyLesson, где пользователи делятся материалом (в форме блога, видео или планов уроков) о том, что происходит в образовательной среде^[164]. Существуют также «системы управления образовательным процессом» и «виртуальные обучающие среды», как Moodle с 65 миллионами пользователей или BrightSpace с более чем 15 миллионами пользователей, которые помогают преподавателям организовывать процесс обучения, распределять материалы и взаимодействовать со студентами вне аудитории^[165].

Другие онлайн-платформы предоставляют образовательный контент. Например, Khan Academy – это бесплатная онлайн-коллекция из 5500 видеоуроков (просмотренных 450 миллионов раз), со 100 000 задач для практики (решенных 2 миллиарда раз)^[166]. С 10 миллионами ежемесячных уникальных пользователей в 2014 году, 70 %-ный рост в сравнении с 2010 годом^[167], у ресурса более высокий фактический уровень посещаемости, чем у начальной и средней государственных школ Великобритании, вместе взятых^[168]. TED, коллекция онлайн-выступлений (длительностью плюс-минус 11 минут) вдумчивых людей на различные темы, достигла показателя миллиард просмотров в конце 2012 года, в то время как платформа TED-Ed помогает построить занятия на базе этих видео^[169]. На YouTube EDU, посвященном образовательному контенту подразделений платформы для размещения видео, уже размещено более 700 000 образовательных видео высокого качества, что является небольшой долей менее профессионального и бесспорно менее полезного видеоконтента на сайте^[170].

Эти онлайн-платформы развернуты различными способами. Студенты часто используют их для того, чтобы нагнать классный материал или углубить знания вне аудитории. Некоторые учителя обращаются к ним при составлении образовательного контента и используют для предоставления обучения традиционным образом^[171]. Они задаются вопросом, почему бы мировым экспертам не обратиться к ученикам. Другие используют материал для обучения другими способами, например методом «перевернутого» обучения, когда студенты смотрят рутинные лекции на таких платформах дома, а домашнюю работу, наоборот, делают в классе^[172]. Родители используют их для «домашнего обучения» – когда дети занимаются дома, а не в традиционной школе, что стремительно набирает в последнее время популярность в США, удвоив показатели детей на домашнем обучении пригодного для школы возраста с 1999 по 2012 год^[173].

Некоторые платформы опираются на ясность отдельных харизматических личностей, таких как, например, Салман Хан (основатель Khan Academy), в составлении каждого видео с нуля. При этом существующие учреждения, которые уже обладают серьезным объемом экспертных знаний, делятся видео на схожих платформах. К примеру, в 2011 году более 75 % президентов университетов США отметили, что предлагают онлайн-курсы^[174].

В последние несколько лет природа и масштабы этих курсов изменились. Был создан целый ряд «Массовых открытых онлайн-курсов» (MOOC) – открытых для всех, часто бесплатных или за небольшую плату, редко с ограничениями по количеству студентов курсов (на настоящее время 300 000 участников является рекордом)^[175]. На таких онлайн-платформах, как основанная двумя стэнфордскими профессорами Coursera или основанная Гарвардским университетом и Массачусетским технологическим институтом EdX, собираются самые выдающиеся ученые мира из нескольких сотен образовательных учреждений для создания и проведения массовых открытых онлайн-курсов для нескольких миллионов студентов^[176]. К примеру, в один-единственный год на МООС Гарвардского университета записалось больше студентов, чем посетили университет за всю его 377-летнюю историю^[177]. На таких платформах, как Udemy или Udacity, массовые открытые онлайн-курсы могут создавать и проводить не только академики, но и любые эксперты^[178]. Такие платформы стали вновь использоваться для поддержки небольших классов, проходящих традиционные курсы, известные как «небольшие закрытые онлайн-курсы» (SPOC), в рамках отмеченного ранее возвращения к «смешанному» обучению.

Также проводятся эксперименты с онлайн-инструментами для создания различных форм оценки успеваемости и аккредитации. Например, для организаторов MOOC традиционный способ проверки работ многих тысяч студентов нецелесообразен (преподаватели уже тратят в среднем 9 часов в неделю на проверку заданий студентов в традиционных классах)^[179]. Некоторые системы используют подход «взаимного контроля студентов», когда они проверяют работы друг друга, некоторые используют подход «машинной проверки» с помощью компьютеризации алгоритмов. Такие платформы, как Degreed или Accredible, оценивают и выдают сертификаты, используя сценарий при проверке работ, выполняемых студентами вне аудитории^[180]. Многие из этих платформ и систем используются на переносных устройствах, где они дополняются обучающими приложениями. В начале 2015 года обучающие приложения были второй по популярности категорией (проигрывая лишь категории «игры») в онлайн-магазине приложений App Store компании Apple^[181]. Американский венчурный инвестор Джон Дорр (верно) предсказал, что в 2014 году во всем мире на устройства будет установлено 750 миллионов образовательных приложений^[182]. Сами приложения могут быть самыми разными: от автоматически обновляемых электронных учебников и тестов для студентов до таких инструментов, как приложения ClassDojo, которое помогает учителям справляться с неуправляемыми учениками и поддерживать связь с родителями^[183].

С увеличением обучения на цифровых платформах данные играют все большую роль. В работе Learning with Big Data: The Future of Education Виктор Майер-Шёнбергер и Кеннет Кукьер описывают, что число точек данных, традиционно получаемых в процессе обучения и которые можно пересчитать по пальцам – данных по успеваемости, посещению, отчетные карточки и т. д., – с высокой долей вероятности станет гораздо больше, а сами данные будут более разнообразны. Насыщенный набор данных фиксируется, начиная с того, куда кликают студенты на экране, и заканчивая тем, как быстро отвечают на вопрос. И эти данные могут собираться и храниться по сотням тысяч студентов. Новая дисциплина «педагогическая аналитика» старается делать выводы на основе собранных данных с целью предоставления более качественной обратной связи студентам и преподавателям, а также совершенствования индивидуального подхода, используемого в персонализированном или адаптивном обучении^[184].

Масса платформ также предоставляет открытый доступ к коллекции знаний и исследований. Некоторые из них стали такими привычными, что мы можем забыть, насколько радикальными они были. Например, каждый месяц на «Википедии» почти полмиллиарда посетителей окунаются в свод из 35 миллионов статей, контент которых создают и обновляют 69 000 основных онлайн-волонтеров. Сайт доступен на более чем 280 языках и бесплатен для всех этих пользователей^[185]. Традиционная энциклопедия, устаревающая еще на этапе печати, стоящая ни много ни мало 1000 фунтов за коллекцию бесспорно привлекательных томов, сейчас смотрится причудливо и старомодно. Онлайн доступно более 10 000 академических журналов, содержащих более 1,7 миллиона статей, обычно рецензируемых, но доступных бесплатно онлайн для чтения, копирования и распространения^[186]. В 2017 году фонд Гейтса (который тратит 900 миллионов долларов на исследования в год) будет спонсировать только тех ученых, которые будут размещать свои статьи так, чтобы они были доступны общественности для чтения^[187]. Традиционный подход с подписками до́рог: Гарвардский университет с крупнейшим академическим эндаумент-фондом в мире в 2012 году объявил, что Гарвардские библиотеки больше не могут себе позволить оплачивать традиционные журналы^[188].

Различные бизнес-схемы и модели монетизации поддерживают эти сервисы. Некоторые бесплатны, другие строятся на платном доступе, одни являются «готовыми», а вторые базируются на открытых данных. Бесплатная онлайн-система для изучения языков Duolingo использует уникальную модель: она просит студентов перевести небольшие части текста на иностранном языке из более крупных текстов, перевод которых заказывают у Duolingo различные компании (и CNN, и BuzzFeed используют этот сервис для перевода некоторых новостных статей). Таким образом, платформа одновременно является бесплатным инструментом для изучения языка и платным сервисом по краудсорсингу перевода^[189].

Все эти примеры демонстрируют вызов исторически сложившейся монополии традиционных преподавателей, репетиторов и лекторов. Снижается потребность в «мудреце на сцене» и растет – в «стороннем направляющем», то есть в таких специалистах, которые будут помогать студентам ориентироваться в альтернативных ресурсах экспертных знаний. Появляются новые роли и дисциплины, как, например, разработчики программ для обучения строят «адаптивные обучающие системы», кураторы образовательного контента компилируют и управляют онлайн-материалами, ученые по работе с данными собирают большие объемы информации, для интерпретации которой разрабатывают «образовательную аналитику». Таким образом, неудивительно, что Ларри Саммерс, бывший директор Национального экономического совета США и бывший президент Гарвардского университета, заявил, что «следующая четверть века принесет больше изменений в высшем образовании, чем предыдущие три, вместе взятые»^[190], а сэр Майкл Барбер, бывший консультант английского правительства, описывает ожидаемые им изменения в образовании в отчете с говорящим названием An Avalanche is Coming («Приближается лавина»)^[191].

2.3. Семинария

Профессия священнослужителя также находится в состоянии смятения в связи с новыми технологиями. Как и другие профессии, священнослужители выступают в качестве посредников. Они являются связующим звеном между верующими и священными писаниями. В зависимости от религии, они также могут выступать посредниками между верующим и Богом. Самые священные тексты, если не все, сейчас доступны онлайн. В прошлом многие верующие посчитали бы такой уровень доступа к священным писаниям богохульством. Например, Лолларды, английское религиозное сообщество, стремящееся к реформам в христианстве с XIV века, встретилось с оглушительной оппозицией со стороны богослужителей (с насилием со стороны других), когда они попробовали перевести Библию на английский (которая тогда была доступна только на латыни), чтобы больше людей могли прочесть ее. Сопротивление было настолько яростным из-за того, что, как отмечает историк Джонатан Роуз, «обиходная Библия угрожала нарушить монополию священнослужителей на знания и сделать интерпретацию священных текстов открытой для ремесленников»^[192]. Священнослужители волновались о будущем своей деятельности, боясь, что паства начнет самостоятельно себя просвещать.

Реакция 600-летней давности может показаться архаичной. Тем не менее в последние годы схожие идеи раскололи Нитирэн буддистов, основную и практикуемую в Японии форму религии. Конфликт возник вокруг Гохондзон – великолепно украшенной свитками и каллиграфической сутрой, используемый Нитирэн буддистами для молитв. Самой сакральной является Дай Гохондзон, или «Великий» Гохондзон, созданный предположительно 850 лет назад. В 1989 году верховный священнослужитель Абэ Никкен поднял как стоимость допуска для молитвы по «Великой» сутре, так и цену «официальных копий» для домашнего пользования. Многие буддисты были возмущены и покинули старые религиозные институты для независимого вероисповедания. С появлением интернета эти самостоятельные практики использовали его как способ распространения цифровых копий сутры между собой. Члены старых институтов назвали подобное поведение «кощунством» и «срамным», определяя цифровые свитки, как «подделки». Единственные подлинные свитки, заявил крупнейший институт Нитирэн буддизма в США, были выпущены для тех, кто закончил семинарию, прошел серию интервью и подписался на внутреннее издание World Tribune^[193].

Помимо текстов, современные религиозные деятели и институты используют интернет для распространения толкований своей религии. У самых выдающихся среди них невероятное количество подписчиков. Например, в Twitter более 19,3 миллиона человек подписаны на аккаунт папы римского, переведенный на девять языков, а более 10,4 миллиона человек – на далай-ламу^[194]. На соответствующих интернет-страницах пользователи следят за их расписаниями, смотрят видео их путешествий и выступлений, а также слушают их проповеди. Схожим образом несчетное количество повседневных религиозных лидеров, мыслителей и институтов построили и взращивают более скромное число подписчиков на подобных платформах.

Для Евангелической церкви интернет предоставил канал для обращения в свою веру. Мормонская церковь насчитывает более 85 000 миссионеров по всему миру (их работа заключается в совершении общего обряда посвящения), многие из которых доступны на сайте Mormon.org, чтобы в любое время ответить на любой вопрос, возникающий у посетителя. Этот онлайн-активизм, как отмечает один из церковных советников, увеличивает среднее число обращенных каждый год как минимум в семь раз в сравнении с количеством, которое может обеспечить один миссионер^[195].

Мы видели, насколько отравляюще эффективными такие системы могут быть на Ближнем Востоке. Например, организация «Исламское государство»^[196] продемонстрировала особо неприятное использование технологий. Их приложение Dawn of Glad Tidings публиковало контент экстремистского содержания в Twitter-аккаунтах своих последователей, используя сеть подписчиков и распространяя свои убеждения. Сейчас это приложение недоступно. Тем не менее по сей день существуют 46 000 Twitter-аккаунтов, действующих от лица «Исламского государства»^[197].

Интернет изменил способ проведения ритуалов вероисповедания. Многие предоставляют онлайн-видео в реальном времени со своих церемоний богослужения или событий. Футурист из компании Intel Брайан Дэвид Джонсон рассказывает, как его подруга из Лос-Анджелеса смотрит онлайн-трансляцию службы Иом-кипура в Центральной нью-йоркской синагоге вместо посещения синагоги в Калифорнии, так как «она предпочитает того кантора» (певчего солиста)^[198]. При этом в шаббат или другие священные дни ортодоксальный иудаизм налагает ограничения на удаленное посещение синагог и даже замену раввинов и канторов, потому что, в общих чертах, в таких случаях не разрешается использование электронных устройств^[199].

Некоторые недавно созданные религиозные институты являются «исключительно цифровыми». Еще в далеком 1992 году американские пресвитерианцы основали виртуальную церковь, которая более десятилетия проводила еженедельные богослужения через онлайн-чат-форум^[200]. С 2007 года в виртуальном мире Second Life, который имеет более миллиона регулярных пользователей, контролирующий свои «аватары» (своих представителей в цифровом пространстве), развивающимся сообществом христиан управляет Anglican Cathedral^[201] («Англиканский собор») с ежедневными службами, еженедельными классами по изучению Библии и консультационными услугами^[202].

Некоторые религиозные ритуалы мигрировали в онлайн-пространство. Не имеющие возможности посетить Стену Плача в Иерусалиме, но желающие написать молитву и разместить ее между камней стены (как желают сделать многие посетители) могут зайти на сайт Aish.com: здесь размещенные онлайн-молитвы или отмеченные @wall в Twitter, распечатываются и размещаются на стене среди других. У храма Вишванатх в Варанаси, самого священного из сакральных городов Индии и часто посещаемого паломниками-индуистами, есть свой сайт, где люди могут провести онлайн-пуджу, небольшую церемонию молитвы, используя базовую интерактивную анимацию^[203]. В виртуальном пространстве Second Life ресурс IslamOnline.net воссоздал виртуальную Мекку и помогает людям совершить хадж, паломничество в Мекку, в этом онлайн-мире (проводя занятия по введению в историю и соответствующие ритуалы)^[204].

Существуют религиозные приложения, которые превращают мобильные устройства в «пилот псалма»^[205]. Для молящихся приложения предоставляют время для молитвы и направление в сторону Мекки или Иерусалима. Для удовлетворения пищевых потребностей эти приложения используют Глобальную систему определения координат GPS, чтобы привести людей к ближайшему кошерному или халяльному ресторану или магазину. Для Священного Писания существуют такие приложения, как созданная YouVersion цифровая Библия, доступная на 679 языках и скачанная более 150 миллионами пользователей. Для отслеживания духовного здоровья SoulPulse просит пользователей отвечать на простые вопросы каждый день в течение двух недель, а потом предоставляет отчет о состоянии^[206]. В 2011 году Ватикан выдал первый цифровой имприматур, официальную лицензию Католической церкви на печать религиозных текстов, помогающий подготовиться к исповеди приложению Confession^[207]. Приложение включает инструменты для отслеживания грехов и выпадающий список опций для покаяния. До недавнего времени сикхи могли носить с собой только небольшие части своего объемного Священного Писания, Гуру Грантх Сахиб, а сейчас цифровая версия всех 1430 страниц помещается в их карманы^[208].

Люди больше не являются пассивными получателями идей нескольких традиционных религиозных деятелей. Они имеют доступ к большому количеству основанных на Писании религиозных знаний и толкований. Они могут подобрать и скачать Godcast (подкаст о Боге), религиозные проповеди и лекции из крупного онлайн-хранилища^[209]. Они могут задавать вопросы конкурирующим религиозным экспертам: AskMoses.com представляет собой онлайн-платформу, на которой группа иудейских богословов и раввинов (webbe rebbes) ожидают вопросов с полей^[210], в то время как многие имамы предлагают фатвы, толкования исламских законов, посредством интернета (так называемые электронные фатвы). Верующие могут использовать такие религиозные онлайн-сайты для знакомств, как ChristianMingle, JDate или Muslima, вместо того чтобы полагаться на историческую монополию, которую имели религиозные деятели в вопросах поиска пар^[211].

Технологии также меняют и религиозные исследования. Например, Каирская гениза – это набор древних иудейских рукописей, одна из «древнейших записей о еврейской жизни», которая была найдена рваной на 300 000 фрагментов в аттике старой Каирской синагоги несколько веков назад^[212]. Впоследствии они были разбросаны по более чем 70 коллекциям всего мира. В прошлом исследователи пробовали вручную соединить фрагменты, словно работая над мозаикой Джигсо. Усилия почти двух столетий привели к созданию нескольких тысяч успешных «соединений». В 2010 году ученый в области компьютерных наук Тель-Авивского университета Лиор Вульф начал работать с коллегами над компьютеризацией этого процесса – запуском алгоритма для анализа цифровых изображений десятков тысяч этих фрагментов. Используя технологию по распознаванию лиц, заимствованную у программного обеспечения, они оперативно нашли 1000 новых «соединений»^[213]. Специалисты использовали схожую технологию для соединения фрагментов Тибетских манускриптов^[214] и Свитков Мертвого моря^[215]. Нахум Дершовиц, еще один ученый в области компьютерных наук Тель-Авивского университета, использовал технологии по-другому. Веками библеисты неистово спорили о том, кто написал различные части Библии. Используя достижения вычислительной лингвистики, Нахум Дершовиц обнаружил, что он мог бы предсказать с «более чем 90 %-ной точностью» академический консенсус по авторству различных частей Писания^[216].

Существуют многие религиозные онлайн-сообщества, часто работающие без какого-либо внешнего наставления со стороны традиционных религиозных авторитетных институтов. На таких платформах, как Beliefnet (5 миллионов уникальных пользователей в месяц^[217]) или Patheos (6 миллионов уникальных пользователей в месяц^[218]), размещается контент и поддерживаются дискуссии на тему вопросов веры без склонения к какой-либо определенной религии. Существуют и специализированные платформы. Для сикхов сеть из таких сайтов называется «виртуальный сангат»^[219], для буддистов они называются «киберсангкха»^[220] (термин сикхов «сангат» связан со словом «сангкха», который на санскрите означает компанию или соучастие)^[221]. Они могут широко использоваться. Созданная в 2009 году Facebook-группа Jesus Daily в течение двух лет имела больше лайков, комментариев и контента, которым поделились, чем любая другая страница в социальной сети^[222].

Эти платформы и системы могут укреплять существующие религиозные убеждения, а также могут поддерживать совершенно новые основанные в интернете вероисповедания^[223]. Иногда, правда, эти сервисы заставляют людей поставить под вопрос свои унаследованные религии. В 2013 году New York Times сообщил о тихом кризисе Мормонской церкви, члены которой испытывают трудности с примирением со своими религиозными доктринами, когда столько исторических фактов доступно онлайн^[224]. Еще в далеком 1994 году BBC сообщила, что Церковь сайентологии стремилась изменить и ввести цензуру на онлайн-контент в попытках избежать схожей судьбы^[225]. Традиционные Авраамические религии также испытывают усиливающуюся критическую проверку. Почти две пятых молодых христиан в США используют интернет для проверки утверждений, сделанных их религиозными лидерами^[226]. Многие исламские страны проводят политику жесткой цензуры интернета^[227]. Некоторые ортодоксальные евреи могут пользоваться только «кошерными» смартфонами с ограниченными возможностями поиска информации и меньшим онлайн-магазином приложений^[228].

2.4. Право

В книге Tomorrow’s Lawyers («Юристы завтрашнего дня») мы предсказываем, что юридический мир изменится «более радикально за следующие две декады», чем «за последние два столетия»^[229]. Многие эксперты поддерживают точку зрения о том, что профессия юриста находится на грани беспрецедентного переворота^[230]. По правде говоря, рабочие практики юристов и судей не сильно изменились со времен Чарльза Диккенса. Испытанная временем структура практически одинакова по всему миру, касается ли это поддержки в разрешении споров, предоставления рекомендаций по транзакциям или консультирования клиентов по их правам и обязанностям. Юридические консультации – результат работы практикующих юристов в партнерской фирме в форме один на один и представляющие собой документацию (зачастую увесистую). С середины 1970-х практикуется почасовая оплата за предоставленные услуги. Для разрешения споров стороны собираются в специальной комнате и предстают перед беспристрастным арбитром; процедуры являются формализованными, процесс построен на традициях, а язык по большей части рассчитан на посвященных. Неюристы испытывают трудности в отслеживании происходящего, а в основном их клиенты.

Крупнейшее давление, оказываемое на традиционный подход, связано с его стоимостью. Еще Диккенс, возможно, завысив масштаб проблемы, называл юридическую документацию «горами дорогостоящего нонсенса»^[231], однако большинство юридических и судебных услуг на самом деле стали недоступными своим пользователям: от потребителей до глобального бизнеса.

В некоторых странах, таких как Англия и Австралия, юридический рынок был либерализован, поэтому юристы больше не имеют монополию на предоставление специализированных услуг. Люди, не имеющие отношения к правовому делу, могут владеть и управлять юридическим бизнесом, в то время как адвокатские фирмы могут размещаться на публичной фондовой бирже или получить дополнительные инвестиции, например из частного капитала^[232]. Это встряхнуло потребительский рынок, на котором, как показывают исследования, две трети потребителей предпочли бы получить юридическую консультацию у брендов из массового рынка, нежели в традиционных юридических фирмах^[233]. Банк Co-Op в Англии заявил, что будет предлагать юридические услуги в 350 своих банковских отделений, в то время как другие известные компании, не специализирующиеся на юридических услугах, как, например, телекоммуникационная компания BT или ассоциация автомобилистов AA, также высказали намерение предложить широкий ряд юридических услуг на каждый день^[234]. Независимые юристы находятся под угрозой.

В области корпоративного права вступили в бой новые провайдеры: предлагающие услуги аутсорсинга компании, такие как Integreon и Novus Law^[235], издатели в области права Thomas Reuters^[236] и ряд других «альтернативных бизнес-структур». Последняя группа, авторизованная в Англии и Уэльсе по Закону о предоставлении юридических услуг в 2007 году, примером которой является компания Riverview Law, смогла нанять и обеспечить работой специалистов по фиксированной ставке за меньшие деньги, чем традиционные фирмы^[237]. Другим растущим трендом в правовом бизнесе являются сети юристов-фрилансеров. Созданная в 2000 году компания Axiom стала первой на этом пути^[238]. С тех пор различные компании последовали за ней, предлагая, по большей части своим бывшим членам, доступ на контрактной основе: например, «юристы по запросу компании» Berwin Leighton Paisner или «Vario» Pinsent Masons^[239].

В целом, более крупные фирмы отвечают на стоимостное давление созданием нового разделения труда. Юристы разбивают правовые задачи на базовые и ищут альтернативы для организации работы с такими рутинными и повторяющимися задачами, как рассмотрение документации при судебных разбирательствах, юридическая экспертиза, подготовка контрактов и предварительные правовые исследования. Юридические задачи таким образом отдаются на аутсорс, размещаются в офшорах, передаются помощникам юристов и субподрядчикам, а также продаются клиентам по фиксированной цене. Некоторые юридические компании учреждают свои организации для предоставления бюджетных услуг^[240].

Предпринимаются шаги в сторону новой дисциплины – управления правовыми рисками, в духе предотвращения споров, вместо их последующего разрешения, а также в сторону междисциплинарной практики, где юристы работают совместно с бухгалтерами, консультантами и специалистами по налогам в рамках предоставления интегрированных профессиональных услуг^[241].

Технологии играют важнейшую роль в трансформации юридической профессии. Наряду с широким использованием систем для поддерживающих функций (особенно для электронных писем, бухгалтерского учета и обработки текста) хорошо зарекомендовали себя инструменты для правовых исследований (таких как WestLaw или LexisNexis^[242]), а широкий ряд зарождающихся структур систематизирует и иногда меняет способы ведения юридической деятельности^[243].

Одна из ключевых категорий систем компьютеризирует производство юридической документации. Эти «системы компоновки дел», построенные с использованием таких инструментов, как ContractExpress и Exari^[244], могут создавать документацию высокого качества после прямых интерактивных консультаций с пользователями. Изначально они применялись только для поддержки юристов. Сейчас схожие системы становятся доступны онлайн непрофессиональным пользователям^[245]. Есть и другие сервисы для документов: например, сервис Docracy^[246], на котором размещена открытая коллекция юридических соглашений, или приложение Shake^[247], помогающее создавать юридические контракты на переносных устройствах.

Юридическая помощь также доступна онлайн. Вопросы прецедентного права могут быть решены бесплатно во многих юрисдикциях (во многом благодаря новаторской деятельности Австралийского института юридических данных, Australian Legal Information Institute^[248]), хотя непрофессионалы обычно находят более полезным погрузиться в широкий ряд предоставленных государством или некоммерческими организациями сайтов, которые часто предлагают практические руководства на свободном от профессионального жаргона языке по различным областям права. На рынке укрепляются и платные доступные онлайн юридические услуги, как, например, LegalZoom или Rocket Lawyer^[249]. Одновременно с этим существуют несколько более продвинутых диагностических экспертных систем, которые решают сложные комплексные и затрагивающие сразу несколько юрисдикций правовые вопросы и способны превзойти лучших специалистов: международная юридическая фирма Allen & Overy предлагает комплекс таких услуг^[250], в то время как более новые юридические фирмы, как Neota Logic, предоставляют системы, моделирующие сложные правила и процессы аргументации^[251].

Все чаще информация о делах и соглашениях содержится в общем онлайн-пространстве, доступном для юридической компании и ее клиентов. Она размещается на платформах для совместной работы в интернете, где легко хранить и находить связанные со сделками и разногласиями документы^[252].

При подготовке к урегулированию споров интеллектуальные поисковые системы могут сейчас превзойти младших юристов в обработке большого ряда документов и выборе наиболее релевантных^[253]. Аналогично этому, основанные на технологиях Больших данных системы оказываются лучше, чем эксперты по урегулированию споров в прогнозировании судебных решений по патентам (услуги Lex Machina^[254]) до решений Верховного Суда США^[255]. Схожие технологии, как Kira и eBrevia, используются юристами корпоративного права при проведении юридических экспертиз^[256].

Суды начинают сталкиваться с фундаментальным вызовом. Юристы, использующие в работе новые технологии, начинают задумываться, является суд сервисом или местом, действительно ли необходимо при разрешении споров всем собираться в едином пространстве зала суда? Альтернативой является виртуальный суд^[257]. Уже используемый для уязвимых свидетелей при даче показаний или во время предварительных слушаний, он устроен традиционным для судебных слушаний образом, только юристы, стороны и свидетели присоединяются через ссылку на видео. Другим вариантом можно считать урегулирование споров в режиме онлайн (ODR), недавние предложения по которым в Англии и Уэльсе были приняты с воодушевлением председателем Апелляционного суда, высшим судьей по гражданским делам, как «впечатляющий рубеж в истории системы нашего гражданского права»^[258]. В этом случае процесс разрешения споров, особенно при формировании решения, проходит в интернете: от разногласий между физическими лицами до конфликтов между гражданами и государством. Примером является и «электронное судебное разбирательство», как одно из частых случаев урегулирования споров в режиме онлайн, используемое для ошеломляющих 60 миллионов разногласий, появляющихся каждый год между продавцами и покупателями среди пользователей eBay (что в три раза превышает общее число заявлений в судебную систему США)^[259]. Это основано на широкодоступной платформе для урегулирования споров онлайн, известной как Modria^[260]. Другая система, Cybersettle, является интернет-системой «электронных переговоров». Она обработала более 200 000 персональных запросов и требований по страховым выплатам на общую сумму 2 миллиарда долларов^[261]. Еще одна платформа, Resolver, представляет собой интернет-сервис, который помогает британским потребителям подавать жалобы в более чем 2000 организаций^[262].

Зарождаются онлайн-сообщества юристов. Пионером стала компания Legal OnRamp^[263], за которой последовали крупные юридические фирмы и их клиенты, в то время как неюристы также начинают вносить свой вклад, делясь своим практическим опытом разрешения правовых вопросов внутри того, что мы называем «сообщества юридических экспертных знаний»^[264].

В другом направлении развивается интерес к внедрению юридических обязательств в социальную и рабочую деятельность, чтобы, к примеру, автоматическое следование требованиям по охране здоровья и обеспечения безопасности могло быть интегрировано в дизайн зданий, который может определять и реагировать, когда уровни температуры превышают допустимые законом нормы. В этом случае люди не должны знать и соблюдать предписания, а следовательно, не нужно и прямое вовлечение юристов.

Даже когда юристы требуются, их выбор больше не должен быть основан на сарафанном радио. Напротив, существуют репутационные онлайн-системы, где клиенты передают свое мнение о том или ином практикующем профессионале или фирме (например, система Avvo содержит отзывы о 200 000 юридических консультантов США^[265]), системы сравнения цен (по ставкам за час и на базе проектов)^[266], есть также фирмы по предоставлению онлайн-услуг, как, например, Priori Legal, которые подбирают для пользователей подходящих специалистов^[267]. Уже десятилетие ведут свою деятельность онлайн-аукционы по выбору юридических консультантов^[268].

В долгосрочной перспективе будущее юридических услуг не будет выглядеть так, как показывал Джон Гришэм или как представлено в сериале Rumpole of the Bailey («Судья Рампол»). Исходя из наших исследований, более вероятной становится ситуация, при которой традиционные юристы в большинстве своем будут «заменены на продвинутые системы или менее дорогостоящих работников, при поддержке технологий и стандартизации процессов, или непрофессионалами, вооруженными доступными онлайн-инструментами для самопомощи»^[269].

2.5. Журналистика

С ранних 1800-х печатные газеты были для многих людей основным окном во внешний мир, помимо разговоров близких друзей, коллег и семьи. Сегодня во многих местах они находятся в состоянии упадка. Взять хотя бы ежедневные издания США, часто рассматриваемые как вестники для всей остальной индустрии традиционной печатной прессы^[270]. По словам из книги «Смерть и жизнь американской журналистики» (The Death and Life of American Journalism) Роберта Макчени и Джона Николса, они находятся в состоянии «коллапса свободного падения»^[271]. За десятилетие до 2014 года тираж ежедневных газет на человека упал на 32 %^[272]. В тот же период число журналистов печатных изданий уменьшилось на треть^[273]. Прибыль от рекламы сейчас на том уровне, когда начинала бить рекорды в 1953 году (с учетом инфляции)^[274]. Редакторов британских газет Guardian и Sunday Times спросили недавно, перестанут ли они печатать свои газеты. Был получен ответ, что, скорее всего, их издания приобрели свои последние печатные станки^[275].

В то же время по восходящей двигаются онлайн-платформы. В 2008 году в США число пользователей, выбравших интернет в качестве основного источника получения новостей (40 %), впервые превысило количество людей, выбирающих для аналогичных целей газеты (35 %)^[276]. В 2013 году процент с 40 вырос до 50^[277]. В Великобритании за последние семь лет доля людей, читающих новости и журналы онлайн, увеличилась более чем в два раза (с 20 до 55 %)^[278]. В Исландии этот показатель равен почти 90 % (самый высокий в Северной Европе)^[279]. Среди молодых людей, которые станут журналистами и читателями завтрашнего дня, использование интернета для новостей (и неиспользование газет) – еще больше^[280]. Эрик Альтерман из New Yorker подсчитал, что средний возраст читателя традиционных газет в США – «55, и он растет»^[281]. Это было в 2008 году.

В то время как контрастирующие судьбы печатных газет и онлайн-платформ, конечно, взаимосвязаны, они также отражают более глубокую, продолжительную неудовлетворенность старой моделью, основанной на печати. Количество времени, которое люди тратят на чтение газет, за последние тридцать лет резко сократилось (упав примерно наполовину). Тем не менее большая часть спада бумажных изданий произошла до 2000 года и до распространения интернета^[282]. Отчасти это является следствием исторического роста телевидения, хотя и в этом способе передачи информации не обходится без перемен. В США в 2013 году интернет превзошел телевидение как основной источник новостей для аудитории до пятидесяти лет, при этом для более молодой аудитории этот переломный момент был достигнут несколькими годами ранее^[283].

В результате традиционная бизнес-модель газет находится в кризисе. Она опиралась в основном на гонорары от печатной рекламы, которые пополнялись продажами газет (особенно местных). Но бюджеты на рекламу были перенаправлены на онлайн-платформы, где сообщения могут быть лучше таргетированы на более широкие аудитории. Так как падают тиражи, прибыль с продажи подвергается давлению^[284]. Тем не менее многие традиционные новостные издания продолжили борьбу за печатный рынок. Они консолидировали текущую деятельность, запускали газеты и экспериментировали с форматом и ценовой политикой^[285].

Большинство газетчиков построили новые цифровые платформы и переместили существующий печатный контент в онлайн-пространство. Телевещательные компании ответили аналогичным образом. Их платформы широко используются и находятся в 25 самых посещаемых новостных сайтах США^[286]. Хотя прямой связи между успехом печатного и онлайн-издания нет. Guardian является предпоследним по тиражу среди одиннадцати ежедневных газет Великобритании, но вторым по количеству уникальных посетителей сайта среди англоязычных газет в мире (обогнав New York Times в сентябре 2014 года)^[287]. Также нет и четкой альтернативы старой бизнес-модели. Доходы от рекламы остаются лишь небольшой долей дохода газет (около 9 % в США в 2013 году)^[288]. И хотя был исследован целый ряд платежных механизмов – от ограничения доступа к платному контенту (paywall) до микроплатежей (небольших платежей за каждую статью), все еще только один из десяти пользователей платил за онлайн-новости в 2013 году^[289]. Многообещающим казалось направление доставки новостей на планшеты, однако и этот способ получения прибыли далек от того, чтобы считаться надежным: когда в 2011 году Руперт Мердок запустил Daily, доступное только на iPad новостное издание, оно рухнуло менее чем за два года.

В сердце онлайн-новостей находятся платформы социальных медиа, такие как Facebook (используемый более чем 1,39 миллиарда человек^[290]), Twitter (284 миллиона пользователей^[291]) и YouTube (более миллиарда пользователей^[292]). Среди пользователей социальных сетей половина делится новостными историями, иллюстрациями и видео друг друга^[293]. Широко распространенные мобильные устройства позволяют людям использовать социальные сети в любом месте и в любое время при наличии выхода в интернет. Например, во время Олимпийских игр 2012 года в Лондоне от 30 до 50 % посещений сайта BBC было зарегистрировано с мобильных устройств^[294]. Более половины посетителей сайта New York Times в конце 2014 года также приходилось на мобильные устройства: этот показатель «увеличивается каждый следующий месяц»^[295]. Половина просмотров на YouTube приходится на мобильные устройства^[296], а в Facebook более 85 % пользователей в месяц выходят через мобильные устройства^[297].

Традиционные новостные организации используют эти платформы для распространения существующего материала. В 2010 году в Twitter три четверти ссылок, которыми людиделились друг с другом, были ссылки на «мейнстримовые» новостные сайты^[298]. У многих журналистов, работающих индивидуально, гораздо больше подписчиков, чем у печатных газет, для которых они делают задания^[299]. На аккаунт BBC Breaking News подписано больше человек (13,9 миллиона), чем составляет тираж всех британских ежедневных печатных газет (7,5 миллиона)^[300]. Продвигается ли новостной сайт или игнорируется этими платформами, является критично важным. Когда, к примеру, Facebook внес изменения в алгоритм выдачи новостей в ленте, трафик Guardian и Washington Post, которые до этого получали «сногсшибательный трафик», существенно упал^[301].

Традиционные институты – это лишь малая часть картины. Сети индивидуальных пользователей (фрилансеры, активисты и рядовые пользователи) также используют эти платформы (Facebook, Twitter, YouTube) для создания и распространения своих оригинальных репортажей и комментариев. Это называется «гражданской», «совместной» или «сделай сам» журналистикой, и блоги, которые это поддерживают, добавляют оглушительный поток голосов в прежде единый нарратив созданных учреждений. У блога Bleacher Report, создаваемого двумя тысячами спортивных фанатов, сейчас 22 миллиона уникальных пользователей каждый месяц, что достаточно, чтобы конкурировать с Yahoo и CNN sports^[302]. Онлайн-сеть из 1200 писателей и редакторов, преимущественно волонтеров, Global Voices, серфит интернет для поиска, отбора и перевода статей (на 30 языков), выходящих за пределы мейнстрим-прессы (что они называют «гражданской и социальной сетью»). Скотт Гант уловил дух нового времени в названии своей книги «Все мы теперь журналисты»^[303].

Также появились новые «исключительно цифровые» институты, часто с нетрадиционными бизнес-моделями. Издание Huffington Post – это некоммерческая новостная онлайн-платформа, где каждый может разместить статью, помимо оплачиваемых журналистов. Созданный в 2005 году сайт за шесть лет опередил сайт New York Times по количеству уникальных пользователей в месяц^[304]. ProPublica – это независимый некоммерческий онлайн новостной отдел, финансируемый благотворительной организацией Sandler Foundation, который занимается только расследовательской журналистикой. Созданный в 2007 году, он уже выиграл две Пулитцеровские премии и премию Пибоди. Wikileaks – это некоммерческая организация, существующая на пожертвования и предоставляющая онлайн-платформу для публикации приватных, секретных и конфиденциальных материалов. Когда на платформе было размещено 251 287 конфиденциальных дипломатических документов США 28 ноября 2010 года, в New York Review of Book было отмечено, что журналистам потребовалось бы «пару столетий для отлова такого объема информации традиционными методами»^[305]. Успех многих таких платформ зависит от социальных медиа. Buzzfeed – это некоммерческая онлайн-новостная платформа, финансируемая цифровой рекламой (и венчурным капиталом), у которой в 2013 году было больше уникальных посетителей в месяц, чем у New York Times^[306]. Трафик платформы из Facebook в три с половиной раза превышает трафик из Google^[307].

Некоторые платформы экспериментируют с различными форматами журналистики: «разъяснительная» в Vox, «представляющая общественный интерес» в The Marshall Project, «агрегация новостей» в Real Clear Politics, «журналистика данных» в FiveThirtyEight^[308]. На самом деле, данные важны не только в том, что передается, но и как передается. В Huffington Post редакторы одновременно тестируют варианты заголовков для отдельных статей на разных читателях для определения заголовка, который привлечет наибольшую аудиторию (так называемое A/B тестирование). Онлайн-система Chartbeat предлагает медийным сайтам данные в реальном времени, отображаемые на простой панели, которая показывает, например, топовые страницы сайта, источники трафика, с каких устройств были просмотры и т. д.^[309]. Примечателен также рост видеоконтента в сравнении с текстовым на всех платформах, причем существенно, так как в 2013 году более одной трети взрослых в США смотрели новости онлайн в видеоформате.

В 1995 году идеи футуриста Николаса Негропонте считались радикальными, так как он предсказывал газете будущее DailyMe – «электронной» бумаги, в которой заголовки и контент будут отражением конкретных интересов читателей, – как будто «новостные компании готовы предложить все свои ресурсы вам на побегушки и запросы ради одного издания»^[310]. Тем не менее несколько десятилетий спустя такой тип доставки персонализированных новостей стал общей практикой. Flipboard – это онлайн-платформа (используемая 90 миллионами человек), которая предлагает «персональный журнал», где новости подбираются в соответствии с интересами читателей, к примеру, взятыми из социальных сетей^[311]. Новостные ленты Facebook и Twitter наполняются контентом в соответствии с друзьями пользователя и того, на что пользователь подписан. Это не лишено противоречий. Алгоритм, который, например, определяет, что появляется в ленте пользователя Facebook, – на самом деле компьютеризированный редактор, и его редакционная политика не прозрачна^[312].

В результате этих изменений некоторые из задач, которые выпадают традиционным журналистам, а также способы их выполнения сильно изменились. Журналисты могут вручную просматривать социальные сети для поиска сенсаций или популярных историй, а также использовать компьютеризированные системы, такие как Storyful^[313]. Они могут обеспечить себе поддержку в корректировке текста с помощью приложений, как, например, Grammarly, или в создании заметок с помощью Evernote^[314]. Также, как отмечалось ранее, некоторые задачи теперь не выполняются людьми вовсе. В 2014 году Associated Press начала использовать алгоритмы, разработанные Automated Insights, для создания с помощью компьютеризации нескольких сотен ранее собираемых вручную отчетов по прибылям, повысив производительность в 15 раз^[315]. Forbes сейчас использует схожий подход при подготовке отчетов по прибыли и спорту, используя разработанные Narrative Science алгоритмы^[316]. Los Angeles Times использует метод Quakebot (у которого сейчас 95 600 подписчиков в Twitter) для отслеживания данных Геологической службы США по предупреждениям о землетрясениях, а также для автоматического создания статей в случае наступления события^[317]. Пользователям непросто заметить разницу^[318].

2.6. Управленческий консалтинг

В 2013 году Клейтон Кристенсен заявил в статье Harvard Business Review «Консалтинг на пороге прорыва», что изменения в данной области «неизбежны», а те, кто традиционно оказывал поддержку другим в управленческих вопросах, сам «изменился в корне»^[319]. Дафф Макдональд в выводах к книге The Firm отметил, что консалтинг «как никогда ранее горячо ставится под сомнение»^[320]. Люси Келлауэй в Financial Times предположила, что «через 50 лет McKinsey уже не будет»^[321]. Кристофер Маккенна назвал индустрию «новейшей профессией мира», статус которой как профессии двойственный, а будущее неопределенное^[322].

Как заметил Кристенсен, бизнес-модель консалтинга мало изменилась за последние сто лет. Умный сторонний наблюдатель или команда внешних специалистов отправляется в организацию на ограниченный период времени с целью (по меньшей мере, на первый взгляд) предоставления возможных ответов на самые важные вопросы клиентов. В течение времени консалтинговые компании искали конкурентные преимущества различными путями: например, утверждая, что их консультанты умнее, более объективны и гораздо опытнее в конкретных индустриях и секторах, чем у конкурентов. Некоторые консалтинговые компании разработали собственные инструменты, чтобы выделить себя среди конкурентов. Компания Andersen Consulting (позже Accenture) была ведущим представителем этого в 1980-х: их «методологии» по разработке систем и проектному управлению были как большие книги рецептов, распространяющиеся на несколько томов. В них было изложено пошагово, как осуществлять сложные процессы. Консалтинговые знания, таким образом, были сведены к формированию стандартных процедур.

Другим источником конкурентных преимуществ в прошлом было то, что некоторые консалтинговые фирмы имели доступ к данным и информации, к которым другие доступа не имели. Хорошо оснащенные исследовательские лаборатории и внутренние диагностические подразделения с большим штатом давали несомненное преимущество. Некоторые из опрошенных нами стратегических консультантов оценили, что в прошлом их фирмы тратили примерно 80 % времени на сбор данных таким образом. С появлением интернета большая часть информации стала доступна онлайн. Если данные не в свободном доступе, клиенты могут обратиться к традиционным организациям, специализирующимся только на исследованиях, таким как Gartner, Forrester Research и IDC. Цифровизация процессов означает, что клиенты могут собирать базовую внутреннюю информацию самостоятельно, вместо того чтобы нанимать консультантов на ручной подсчет сотрудников, отслеживание складов и обработку электронных таблиц и баз данных. Сведения о покупателях могут быть доступны напрямую через онлайн-«выхлопы данных» (поток информации от ретейлеров, например, о том, что мы покупаем и на что кликаем), офлайн-инновации, как карты лояльности (например, карту лояльности Tesco используют 16,5 миллиона человек^[323]), или добыты из неструктурированных источников данных, вместо опросов на заказ и индивидуальных интервью. Размышляя об этих изменениях, один из консультантов отметил в беседе с нами, что «сердце было вырвано из их бизнес-модели». Работы с данными и информацией упали до 30 % предоставляемых стратегическими консалтинговыми фирмами услуг.

Доступность базовых аналитических инструментов и более продвинутых систем позволяет людям вне традиционного консалтинга также обрабатывать данные и делать выводы, на что ранее консультанты держали монополию. Им стало намного сложнее создать «слайд на миллион долларов», как компания Bain & Co. когда-то назвала «одно изображение», на котором была настолько содержательная информация для клиента, что за нее он готов был отдать один миллион долларов в счет оплаты консультационных услуг^[324].

В результате традиционные фирмы стратегического консалтинга вывели на периферию большую часть рутинной исследовательской работы. Bain и McKinsey, например, содержат команды исследователей по большей части в Индии, чтобы те поддерживали основных консультантов (Bain Capability Centers and McKinsey Knowledge Centers, соответственно). Специализирующиеся на IT-консалтинге компании действуют схожим образом, переводя основную долю обыденной работы в базы стран с меньшими операционными и трудовыми издержками. Примерно треть сотрудников фирм Accenture и Cap Gemini базируются в Индии^[325]. Большинство организаций также инвестировали в развитие продвинутых аналитических инструментов, особенно в области Больших данных, стремясь восстановить и удержать аналитическое преимущество.

Некоторые консалтинговые компании взяли свои новообретенные экспертные знания в анализе данных и упаковали их в различные готовые продукты. Клиенты могут выбрать из предварительно подготовленного ряда программ и инструментов во избежание создания консультантами нового набора с нуля. К примеру, McKinsey предлагает 16 отдельных продуктов, названных McKinsey Solutions^[326]. Deloitte предлагает девять отдельных продуктов Deloitte Managed Analytics^[327]. Сразу после установки у клиента эти пакеты предоставляют автоматизированный поток выводов вместо традиционного единичного акта передачи экспертных знаний в презентации или финальном отчете.

В старых стратегических институтах теперь меньше времени приходится на традиционную работу (описанную одним из опытных консультантов как деятельность по «рисованию графиков»): сейчас это всего 20 % деятельности по сравнению с 60–70 % три десятилетия назад^[328]. Многие консультанты были вынуждены специализироваться в отдельных регионах и секторах, и лишь крупнейшие фирмы сохранили универсальные, «системного уровня», возможности. Наблюдается рост в IT-консалтинге, но и в этой области есть провайдеры-конкуренты с меньшей стоимостью. Здесь имеется проблема определения: некоторые компании не считают, что работа по разработке систем попадает под определение «консалтинга», в то время как для других – это ядро консалтингового бизнеса.

Три крупнейшие компании по стратегическому консультированию создали отдельные практики «интеллектуального лидерства» для развития и распространения экспертных знаний, получаемых во время типичной консалтинговой деятельности (bcg.perspectives, Bain Insights и McKinsey Insights, соответственно). Появились новые дисциплины. Существует «цифровой» консалтинг от таких организаций, как BCG Digital Ventures и Deloitte Digital, а также «поведенческий», основанный на выводах из социальной психологии, – Behavioural Insights Team (ранее являющейся частью Британского правительства, а теперь – NESTA)^[329].

Помимо традиционных консалтинговых организаций, растет число индивидуальных консультантов, экспертных бутиков и специализирующихся на исследованиях и аналитике данных фирм, – и все они конкурируют за заказы. Старший экономист Google Хал Вариан называет их микронациональными, появившимися благодаря тому, что интернет предоставил «коммуникационные возможности, 15 лет назад доступные только очень крупным транснациональным корпорациям»^[330].

Интернет также поддерживает сетевые организации, которые привлекают ряд экспертов и консультантов для предоставления услуг по запросу. Компании Gerson Lehrman Group и Guidepoint Global предлагают клиентам доступ к крупной онлайн-сети экспертов в 400 000 и 200 000 человек соответственно^[331]. Компании Eden McCallum, Business Talent Group и Cast Professionals способны по запросу клиента собрать более формальные команды из онлайн-сети проверенных фрилансеров-консультантов^[332]. В 10 EQS команды работают «только в цифровом пространстве», то есть клиенты взаимодействуют с ними на специальной онлайн-платформе^[333]. Expert 360, Skillbridge и Vumero действуют больше как торговые онлайн-площадки, помогающие клиентам при необходимости разобраться и выбрать индивидуальных консультантов^[334]. Основанный исключительно на членстве, консалтинговый бизнес Corporate Executive Board использует онлайн-сеть из 16 000 руководителей для определения и распространения лучших практик^[335].

Недавно были созданы краудсорсинговые платформы для консалтинговых услуг. Open IDEO – это созданная дизайн-консалтинговой фирмой IDEO онлайн-платформа. Проблемы, чаще всего социальные, размещаются онлайн, а все зарегистрированные пользователи могут зайти на Open IDEO платформу и совместными усилиями помочь их решить. Wikistrat – это онлайн-сеть примерно из тысячи экспертов в политике, военном деле, госуправлении, а также из академии^[336]. Клиенты ставят задачи перед выбранной группой экспертов, которые затем собираются на платформе Wikistrat для совместной работы над проблемой. Kaggle – это онлайн-платформа, где клиенты выкладывают свои данные, формулируют четкую задачу, а сеть специалистов по статистике из ста стран соревнуются за предоставление самых глубоких выводов^[337]. В секретариате Кабинета министров Британского правительства команда по созданию открытых политических мер (Open Policy Making Team) использует ряд онлайн-платформ (блоги, социальные сети, краудсорсинг) в попытке разрушить «монополию» на создание политических мер, которую традиционно держали государственные служащие.

Существуют системы, требующие меньшего вовлечения со стороны человека. Такие платформы, как Ayasdi и BeyondCore, заявляют о предоставлении «автоматизированного» анализа данных: вместо того чтобы ждать начального запроса от человека, эти системы, как утверждается, копаются в ряде данных с целью выявления корреляций и выдают интересные взаимосвязи для дальнейшего анализа или отмечают необходимость в сборе дополнительных данных^[338]. Система Watson от IBM была перенастроена действовать как «советник высшего руководства»: она сканирует стратегические документы, слушает и обрабатывает данные с совещаний и предлагает по запросу рекомендации на базе выводов из данных, например, о возможных компаниях для инвестирования^[339]. Система Kensho, в которую инвестировал Goldman Sachs, предлагает компьютеризированные ответы на финансовые вопросы, заданные простым языком (например, что случится с котировками акций в случае угрозы потери конфиденциальности?). В противном случае, при выполнении человеком, эти задачи требуют весьма трудозатратных исследований^[340].

Традиционные консультанты заметили изменения в поведении своих клиентов, которые стали более осторожны при использовании внешней поддержки; когда они за ней обращаются, то готовы разложить ее на составные части (разбить на отдельные блоки работы); с большей радостью используют разных людей и системы, вместо того чтобы опираться на единого поставщика услуг. Один консультант говорил о «моменте новой одежды императора»: когда их клиенты осознали, что некоторые из используемых ими техник, от «подсчета затрат в зависимости от направления деятельности» до «ценностно-ориентированного управления», не являются настолько сложными, как они думали раньше.

Некоторые традиционные консультанты считают своим основным конкурентом внутренний консалтинг. Рост команд внутреннего консультирования отчасти обоснован доступностью данных и аналитических инструментов в интернете, а отчасти большим количеством бывших сотрудников традиционных консалтинговых фирм, способных управлять этими командами (около 50 000 бывших сотрудников из трех основных фирм)^[341]. В некоторой степени это обосновано тем, что большее количество сотрудников получили классическую для консультантов квалификацию – диплом MBA. Так как лучшие бизнес-школы начинают открывать собственные MBA-программы, этот показатель будет расти. С 2014 года издавна эксклюзивная двухлетняя Гарвардская программа MBA стоимостью 90 000 долларов была дополнена обучающей онлайн-платформой HBX. На платформе предлагаются более короткие онлайн-курсы для получения квалификации (CORe), которые длятся девять недель и стоят 1500 долларов (описываемые как «руководство по основам бизнеса»), а также ряд специализированных индивидуальных бизнес-курсов. Открытие такой платформы не прошло без разногласий. Майкл Портер и Клейтон Кристенсен, два самых известных профессора Гарвардской бизнес-школы, публично дискутировали на тему того, насколько правильно выбран подход^[342].

Для предпринимателей и малого бизнеса интернет поддерживает растущую культуру «сделай сам». Офлайн в США публикуется каждый год 11 000 книг на тему бизнеса, не считая тех, которые издаются самостоятельно^[343]. Онлайн-сети писателей, практиков, академиков и обычных людей делятся своими экспертными знаниями и опытом на целом ряде платформ и сообществ. Интеллектуальные основы для работы над проблемами были стандартизированы: например, инструмент «принцип пирамиды» Барбары Минто, который широко используется ведущими консультантами для логического анализа и решения проблем. Ранее доступный только сотрудникам McKinsey, сейчас этот инструмент доступен онлайн в форме текстовой инструкции, видеолекций, онлайн-курсов и мобильного приложения Minto^[344].

Показательно, что «Большая четверка» аудиторских фирм (PwC, EY, KPMG и Deloitte) предоставляет больше консалтинговых услуг, чем «Большая консалтинговая тройка» (McKinsey, Bain, BCG)^[345]. Для «Большой четверки» – это возвращение к прежней роли: до коллапса компании Enron все эти фирмы осуществляли широкую консалтинговую практику. После вступления в силу закона Сарбейнса – Оксли (американского закона о борьбе с корпоративным и бухгалтерским мошенничеством. – Примеч. пер.) три фирмы «Большой четверки» отказались от своего консалтингового бизнеса (только Deloitte удерживала свою практику). Тем не менее за последние несколько лет они восстановили свои компетенции в области предоставления консультационных услуг путем приобретения небольших консалтинговых фирм, а иногда и компаний побольше. Компания PwC купила Booz & Co. (сменив бренд на Strategy&), Deloitte приобрела Monitor (переименовав его в Monitor Deloitte). В «Большой четверке» прибыль от консалтинговых услуг растет значительно быстрее прибыли от предоставления аудиторских услуг^[346]. В Deloitte, например, если рост консалтинговых и аудиторских услуг останется на уровне 2013 года, прибыль от консалтинга превысит прибыль от аудиторских услуг в течение пяти лет^[347].

Управленческий консалтинг не является регулируемой отраслью. Любой может открыть бизнес и назвать его консалтинговой фирмой. Это не значит, что крупнейшие консультационные организации не заинтересованы в профессиональных ценностях. Наоборот, очевидно, что профессионализм, к примеру, был страстью McKinsey в 1960-х годах (когда все консультанты были обязаны носить шляпы-котелки в качестве доказательства своего профессионализма^[348]) и остается важнейшей задачей в Accenture сегодня. Однако отсутствие формальных барьеров, возможно, позволяет крупным консалтинговым фирмам диверсифицировать свой бизнес более радикально, чем склонны действовать в других профессиях. К примеру, в Accenture в штате работают 750 медсестер и медбратьев, а более 10 % прибыли от консалтинговых гонораров приходится на предоставление услуг «цифрового маркетинга», хотя изначально интуитивно было бы предположить, что эта роль будет отведена рекламным и маркетинговым сообществам. Accenture не единственная известная своим консалтинговым бизнесом компания, портфолио которой, однако, лишь на малую часть состоит из традиционной консалтинговой деятельности.

2.7. Налоговая и аудиторская деятельность

Налоговая и аудиторская деятельность по большей части является прерогативой профессии бухгалтера. Две дисциплины имеют много общего: они жестко регулируемые, включают в себя частое взаимодействие с государственными структурами, а сырьем их деятельности является финансовая информация. Будучи объектом насмешек «Монти Пайтона»^[349], бухгалтеры, тем не менее, играли ключевую роль в продвинутых экономиках. Хотя налицо признаки того, что большая часть их деятельности столкнулась с технологическим вызовом. Это не новости: в 1970-х годах революционные работы по искусственному интеллекту определили налоговый учет как благодатную почву для развития технологии, в то время как в 1980-х программы с электронными таблицами и микрокомпьютеры (как они тогда назывались) были с воодушевлением приняты лидирующими бухгалтерскими компаниями.

Обратимся сначала к налогам. У налогоплательщиков есть две опции при заполнении своих налоговых деклараций. Они могут либо потрудиться над этой задачей самостоятельно, либо заплатить человеку – эксперту, знакомому с соответствующим законодательством и практикой, – чтобы тот проанализировал их данные и заполнил налоговые декларации за них. Вторая опция была раньше весьма соблазнительной. Налоговые регуляции в большинстве юрисдикций со временем накопились, простираясь на несколько тысяч страниц, написанных малопонятным языком, к тому же часто обновляемые, в среднем раз в день^[350]. Однако привлечение живого эксперта зарекомендовало себя как дорогостоящую опцию. Ранее налоговые рекомендации готовились вручную для каждого клиента и были уникальными. Например, в 1970-х годах налоговые подсчеты делались вручную после длительного анализа тяжелых реестров и бумажных счетов.

В последние годы у налогоплательщиков появилась еще одна опция – онлайн-программы автоматизированной подготовки деклараций. Среди широко известных в США систем – TurboTax, H&R Block at Home и TaxAct^[351]. В этих приложениях налогоплательщик отвечает на ряд простых вопросов о финансовых делах, а программа в ответ предоставляет налоговую декларацию. Нет необходимости обращаться к эксперту. В США в 2014 году почти 48 миллионов человек подготовили свои декларации без привлечения экспертов по налогам с помощью онлайн-инструментов: коммерческих систем, наподобие названных выше, или бесплатного программного обеспечения, предоставленного налоговыми органами (от базовых форм для помощи в расчетах до более продвинутых систем)^[352]. Большинство провайдеров программного обеспечения также предлагают сопутствующие онлайн-услуги, где налогоплательщики и налоговые эксперты могут делиться своим опытом, а также получить рекомендацию или инструкцию по заполнению. Примерами таких провайдеров являются ресурс AnswerXchange от TurboTax или The Community от H&R Block^[353].

Схожим образом в прошлом индивидуальные предприниматели и малый бизнес нуждались в бухгалтерах для отслеживания движения оборотных средств, обработки счетов, регистрации издержек и т. д. Сейчас доступен широкий ряд бухгалтерского программного обеспечения для компьютеризации этих задач, примерами которых являются QuickBooks, Xero и Kashflow^[354]. Благодаря сотрудничеству с налоговой службой Великобритании компания Kashflow также оцифровала возврат НДС, чтобы бизнес, который использует систему для отслеживания финансовых потоков, мог в конце года использовать полученные данные для автоматического создания полных налоговых деклараций и простой и прямой их подачи. Это небольшой шаг для других систем, чтобы последовать примеру. В марте 2015 года министр финансов Великобритании анонсировал «конец налоговых возвратов» и запуск «цифровых налоговых счетов» в 2016 году^[355].

Для крупных организаций с более сложными налоговыми вопросами, чем у индивидуальных налогоплательщиков и малого бизнеса, существует большая и растущая коллекция налоговых техник для поддержки заполнения деклараций. Например, есть системы по выводу необходимых для отчетности данных, подсчета размера налогового обязательства, сдачи налоговых деклараций, формирования официальных бухгалтерских отчетов, а также для прогноза и тестирования различных налоговых стратегий^[356]. Некоторые налоговые системы весьма амбициозны. В британском отделении Deloitte, к примеру, совокупность экспертных знаний около 250 налоговых специалистов была помещена в систему помощи крупнейшим клиентам в прямой подготовке и подаче их корпоративных деклараций. Этой системой воспользовались более 70 % FTSE 100 компаний, когда она была продана в 2009 году глобальной информационной компании Thomson Reuters. В компании Deloitte задачи по возврату иностранных НДС тоже больше не выполняются экспертами, а обрабатываются системой Revatic Smart. Система сканирует документы клиентов с использованием программного обеспечения для оптического распознавания символов и автоматически отправляет корректные формы без вовлечения экспертов^[357]. В большинстве случаев такие налоговые платформы компьютеризируют задачи, ранее выполнявшиеся людьми. При этом фирма содержит штат 10 000 сотрудников в Индии для выполнения рутинных налоговых задач.

Что касается налоговых служб и их деятельности, многие из них до сих пор полагаются на самостоятельную оценку налогоплательщиков – от граждан до крупных международных корпораций. Стандартный процесс для человека состоит в том, чтобы войти в некую систему, честно ответить на ряд вопросов и подать декларацию в соответствии с требованиями и в отведенные для этого сроки. Бразилия уже по большей части избавилась от необходимости такого рода самостоятельной оценки. Бизнесу в этой стране больше не требуется подавать налоговые декларации вовсе. Вместо этого они отправляют в налоговые службы исходные бухгалтерские записи в электронном виде. В системе SPED (публичная система цифровой бухгалтерии) анализируют поданные документы и определяют размер обязательств налоговые службы, а не налогоплательщики.

Подобные этой компьютерные системы используются и для борьбы с уклонением от уплаты налогов и мошенничеством. К примеру, в Латинской Америке популярной техникой ухода от налогов является подача поддельных счетов на несуществующие транзакции, чтобы снизить налоговую нагрузку. В Чили, Мексике, Аргентине и других странах налоговые службы заменяют традиционные, легко подделываемые, бумажные счета обязательной подачей электронных документов, которые должны быть переданы в налоговые службы сразу после проведения транзакции^[358]. В Бразилии организовано хранение полученных исходных данных. Тем временем в Италии налоговые службы используют систему redditometro, которая анализирует доступную информацию и оценивает, сколько конкретный налогоплательщик может потратить в этом году. Если их оценки отличаются от задекларированной суммы более чем на 20 %, они запрашивают разъяснения^[359]. В США различные штаты используют Risk Solutions от LexisNexis – набор алгоритмов, обрабатывающий данные для обнаружения случаев использования мошенниками поддельных документов по идентификации личности при запросах на налоговый возврат. Они обещают 200 %-ную отдачу от инвестиций в программное обеспечение^[360]. Объемы анализируемых данных здесь громадные. Например, используемая британскими налоговыми службами система для обнаружения мошенничества Connect просеивает более миллиарда блоков данных^[361]. Говорят, что в этом хранилище данных больше, чем в Британской библиотеке, что весьма серьезное достижение, учитывая, что библиотека хранит копию каждой книги, когда-либо изданной в Соединенном Королевстве^[362].

Так как связанные с налогами задачи становятся компьютеризированными, повседневная работа специалистов этого направления меняется. Вспомните трансформации в Бразилии, где теперь подаются исходные бухгалтерские отчеты (а не заполненные налоговые декларации). Лидирующие бразильские консультанты больше не помогают клиентам готовить налоговые декларации, вместо этого они формируют исходную бухгалтерскую отчетность. В их работе используется программное обеспечение, схожее с технологиями налоговых органов для подсчета обязательств. Затем консультанты тестируют, какой налоговый счет будет выставлен на базе исходных отчетов, и вносят при необходимости соответствующие изменения.

Для более традиционных налоговых практик конкуренция приходит с других фронтов. Внутренние команды по налогам, управленческий консалтинг, разработчики программного обеспечения и поставщики коммерческой информации все чаще интересуются выполнением работ, так или иначе связанных с налогами. В ответ на это традиционные практики все реже фокусируются на работе по соблюдению налогового законодательства (подготовке и подаче деклараций), а больше занимаются налоговым планированием (к примеру, где разместить головной офис или где вести деятельность для снижения налоговых обязательств) и консультированием по сделкам (например, предоставлением рекомендаций по связанным со слияниями и поглощениями налоговым обязательствам). Рекомендации становятся все менее пассивными и более проактивными. Например, Deloitte предлагает находящимся за границей экспатам автоматизированные рекомендации о том, куда они могут путешествовать, а куда нет с точки зрения снижения налоговых обязательств, на основе GPS-данных с их мобильных устройств.

Говорят, что связанная с налогами профессия особо подвержена риску со стороны технологий. Карл Бенедикт Фрай и Майкл Осборн, авторы книги The Future of Employment, полагают, что только 1 % всех работ по «налоговой подготовке» защищен от компьютеризации. Среди исследованных ими 700 видов деятельности налоговая деятельность находится в десятке «наиболее подверженных риску»^[363]. Соответственно, открывается широкий масштаб для изменений: 6,1 миллиарда часов тратятся на заполнение деклараций каждый год, что эквивалентно 3 миллионам человек, работающих на полную ставку^[364].

Печальным подтверждением аргументации главы 1 можно считать то, что профессионалы, специализирующиеся на налоговом планировании и сделках, легко признают, что именно работа их коллег, занимающихся соблюдением законодательства, находится под неизбежной угрозой, однако не берут в учет того, что и сами уязвимы в своей деятельности. Еще в начале 1980-х было признано, например, что налоговое планирование и соблюдение налогового законодательства технически – две стороны одной медали. Оба направления работают с одинаковыми комплексными регулятивными органами и практиками. Единственное их различие состоит в терминах обработки информации, в том, что соблюдение регуляций требует обработки через правила, основываясь на фактах и законе, в то время как планирование требует обратного аргументирования через правила в поиске объектов закона и фактов, которые могут оправдать целевую налоговую нагрузку^[365]. Это коренное сходство находит отражение в рассуждениях лидеров мнений из числа налоговых экспертов по всему миру. Они утверждают, что большая часть налогового планирования скоро также будет совершаться машинами. Что касается консультирования сделок, то передовые бухгалтерские фирмы (а также прогрессивные юристы корпоративного права) уже ищут способы компьютеризации юридической экспертизы и стандартизации большей части документации. Трансформация налоговой деятельности идет полным ходом.

Лидирующие аудиторы также отмечают, что стоят на пороге фундаментальных изменений, но полагают, что трансформация их отрасли придет не так быстро, как налоговой. Это часто объясняется консерватизмом регуляторов, которые, как утверждается, сопротивляются новым способам ведения деятельности. Но рыночные силы могут здесь также играть свою роль: доминирующее положение в аудите крупнейших корпораций мира занимает «Большая четверка» (Deloitte, KPMG, EY и PwC). В 2013 году в Великобритании, к примеру, эти четыре фирмы провели аудит 98 % всех компаний FTSE 100, 96 % – FTSE 250, и 78,8 % всего рынка страны^[366]. Ни одна из фирм «Большой четверки» еще не пробовала положить конец другим, ведя аудиторскую деятельность радикально иным путем. Возможно, у сотрудников этих компаний нет явных стимулов для спешки и изменения статус-кво.

Аудиторы играют ключевую роль в корпоративном мире. Как и профессионалы по налогам, они проверяют и изучают финансовую информацию. Но их работа серьезно различается. В работе по соблюдению законодательства налоговые специалисты в общем служат интересам тех, кто управляет бизнесом, и они работают с финансовыми отчетами для подсчета и (если не вдаваться в подробности) для минимизации налога к уплате. Перед внешними аудиторами стоят задачи проверки финансовых документов для подтверждения полноты и точности содержимого, а также для выяснения, являются ли они честным отражением торговой деятельности компании в действительности. Простым языком, аудиторы подтверждают (или нет), что компания говорит правду в публикуемых ею отчетах. Для данных специалистов конечным потребителем является инвестор, чьи решения зависят от выданных заключений. Таким образом, аудиторы могут укрепить доверие к конкретному бизнесу, а также к целым рынкам.

Аудит – это крупный бизнес. Лидер на глобальном рынке, компания PwC, проводит аудит 30 % размещенных на биржах мировых компаний, содержит штат около 70 000 сотрудников на полной ставке, разбросанных по 157 странам и генерирующих около 10 миллиардов долларов аудиторских гонораров.

Какой бы ключевой ни была роль специалистов аудита, очевидно, что большая часть его проведения сильно ориентирована на процессы. Десятилетиями деятельность поддерживалась стандартными чек-листами и в более крупных фирмах – продвинутыми аудиторскими методологиями, как KAM фирмы KPMG или GAM от EY^[367]. Методологии предоставляют пошаговую инструкцию о том, как проводить базовую аудиторскую деятельность: планирование, оценку рисков и затрат на контроль, тестирование транзакций и счетов, отчетность и т. д.

Податливость аудита финансовых отчетов технологиям давно устоялась. В 1980-х эти специалисты были среди первых, кто использовал, как отмечалось ранее, электронные таблицы и микрокомпьютеры. Много было разговоров и об «автоматизации аудита». В то время дисциплина компьютеризированной ревизии вступила в эпоху зрелости: аудиторы должны были обладать навыками проверки и запроса данных у компьютеризированных систем ведения бухгалтерии, помимо компетенций в работе с бумажными материалами.

С той поры технологии автоматизированного аудита (CAAT) развивались несколькими волнами. Сегодня крупнейшие фирмы разработали и внедрили собственное программное обеспечение, например как система Aura компании PwC^[368]. Они разработаны, чтобы помогать проводить комплексный аудит крупных корпораций с бизнесом в разных странах. Эти системы помогают стандартизировать процесс аудита, обнаруживать и анализировать релевантную информацию, поддерживать управление проектами и оформлять аудиторскую документацию. Тем временем практики меньшего масштаба используют многофункциональные готовые пакеты, разработанные внутри активной индустрии аудиторского программного обеспечения, некоторые из которых разработаны самостоятельно основными фирмами.

Несмотря на очевидную продвинутость аудиторской профессии, часто появляются громкие призывы к ее реформированию. Отчасти из опасений, связанных с доминированием «Большой четверки», а также из их вовлечения в связанную не только с предоставлением аудиторских услуг деятельность. В известной степени требования реформ основываются на разочаровании деятельностью аудиторов в прошлом. Наблюдатели и скептики хотят знать, как выразился Джон Коффи в своей книге Gatekeepers, почему «сторожевые псы не лаяли», например, при аудите компаний Enron и WorldCom^[369], и почему они продолжили молчать в недавних финансовых скандалах^[370]. Другой предпосылкой к реформе, что открыто признается ведущими аудиторами, является неготовность существующих CAAT-систем обрабатывать огромные объемы транзакций, связанные с крупными аудиторскими проектами.

В идеале ежегодно аудиторы должны были бы тщательно проверять каждую отдельную запись о транзакции, а затем проверять счета на несоответствия. На практике это невозможно. В крупных аудиторских проектах огромное количество транзакций для проверки. Образуется слишком много данных, полученных вручную или при поддержке текущих CAAT. Соответственно, были разработаны продвинутые техники, чтобы аудиторы на самом деле проверяли относительно небольшое число тщательно выбранных транзакций. Эта небольшая доля всей доступной информации называется «выборка». При формировании выборки аудиторы во многом руководствовались концепцией значимости (грубо говоря, финансовая информация является значимой, если ее искажение или удаление может повлиять на процесс принятия решений инвестора). Также они традиционно опирались на «эвристику» – простые эмпирические правила для помощи в обнаружении частых ошибок и типичных фактов умалчивания в наборе счетов. На основе анализа выборки и с помощью эвристики аудиторы способны экстраполировать выводы о надежности финансовых отчетов. Они стараются дополнить свой анализ другой деятельностью, такой как индивидуальные встречи на стороне клиента, прогулки по этажу, имитация инспекции, чтобы дать бизнесу ощущение прохождения проверки. Но в конце аудиторы должны признать неизбежное несовершенство своего подхода: экстраполяция на основе небольшой выборки рискованна (если вообще статистически оправданна), а их эвристика часто приводит к неверным выводам (как, например, демонстрирует область «поведенческого аудита»)^[371].

По прошествии времени аудиторы, тем не менее, были вынуждены обрабатывать для клиента все большие объемы данных: многие миллиарды, если не триллионы, данных в течение года (приближающихся к миллиарду транзакций еженедельно для самых крупных клиентов). Это отчасти происходит из-за ставших громадными аудируемых компаний. Традиционный подход, описанный выше, был связан с формированием выборки и экстраполяцией. Новые системы стремятся обрабатывать выборки побольше. В некоторых случаях, и это значительный сдвиг, они теперь стремятся обработать все данные, вовсе избавляясь от необходимости в выборках. В этом духе построено HALO – последнее программное обеспечение для аудита от PwC. Система разработана для запуска алгоритмов на всю серию данных (то есть все записанные транзакции) и автоматизации поиска отклонений и противоречий. Также это в духе предсказания, сделанного Джеймсом Лидди из KPMG, о том, что будущее аудита связано с «возможностью проверки 100 % транзакций клиента»^[372].

Амбиция «100 %-ной проверки», использования всех доступных данных, а не репрезентативной выборки – это частный случай более общего и модного честолюбия в статистике, как описали в книге Big Data Виктор Майер-Шёнбергер и Кеннет Кукьер. Одно из общих свойств Больших данных, как отмечают авторы, – это как раз движение от небольших выборок к использованию всего набора данных (как они пишут: «от некоторых ко всем»)^[373].

Следующим после 100 %-ной проверки следует феномен, описываемый передовыми специалистами как «непрерывный аудит». Совмещая непрерывную проверку транзакций и традиционных финансовых счетов с платформами, которые могут строить выводы на основе более разнообразных источников данных, преследуется цель непрерывной оценки финансового здоровья компании. Опять же это является отражением более общей амбиции Больших данных: использовать данные, полученные из разных источников, в разных форматах и менее формально структурированных (а не, к примеру, только данных, тщательно отобранных для представления в электронных таблицах). Вкратце амбиция простирается в использовании «беспорядочных» данных^[374]. Вполне могут всплыть примечательные выводы о финансовом состоянии компании, полученные, например, при сравнении более хаотичных данных из широкого ряда источников со схожим образом бессистемными данными, собранными о сопоставимых компаниях.

Аналогичным подходом руководствуется проект Billion Dollars Prices Project, использующий инновационный метод для измерения инфляции в США. Статистическое управление министерства труда США посылает небольшую команду исследователей для тщательного формирования выборок из числа предприятий для записи отдельных изменений в ценах на некоторые продукты за определенный период времени и последующей публикации данных в стандартном формате за фиксированные интервалы. Это весьма похоже на процесс «анализа выборки и экстраполяции», используемый в классическом аудите. Такой традиционный подход обходится в 250 миллионов долларов в год. Профессора экономических наук Массачусетского технологического института Эдуардо Кавалло и Роберто Ригобон, управляющие проектом Billion Dollars Prices Project, вместо этого используют программное обеспечение для просеивания данных из интернета, их вывода и анализа почтиполумиллиона отдельных данных о ценах в день, в различных форматах и из различных источников, для создания более частого и гораздо менее затратного измерения инфляции^[375].

Более широкая концепция аудита (тестирование всей финансовой информации, и не только финансовой) может хорошо согласовываться с более широкой идеей «гарантий», о которой сейчас говорят многие аудиторы. При принятии бизнес- и инвестиционных решений люди часто ищут гарантии в отношении факторов, которые выходят за пределы финансового аудита (например, переменные, специфичные для конкретных индустрий). Ведущие аудиторские фирмы расширяют свои аудиторские практики для включения услуг по предоставлению гарантий (и управлению рисками). Их торговое предложение состоит в том, что они предлагают гарантии, данные надежными и профессиональными специалистами, в которых клиенты уверены.

В более простых аудиторских фирмах используется краудсорсинг. Например, в 2009 году Британское правительство опубликовало онлайн 700 000 отдельных документов, связанных с расходами британских депутатов. В ответ издание Guardian построило онлайн-платформу для размещения этих документов и призвало читателей к совместному их просеиванию, что для одного человека было бы слишком трудоемкой задачей, – отметить те, которые могут быть интересны для последующего анализа. Вовлеклось сообщество из более чем 20 000 читателей, что в действительности было публичным аудитом^[376].

Как в налоговой, так и в аудиторской деятельности эксперты предсказывают, что мы придем к тому, что все финансовые данные будут отражены в некоторой международно признанной стандартизированной форме (xbrl на данный момент – сильный кандидат таковой стать^[377]), а затем их работа будет по большей части сопряжена с запуском еще более продвинутых алгоритмов, поисковых систем, агентов и рутинных проверок данных. Хотя традиционный аудитор может заявить, что это никогда не заменит его «суждения» (например, о том, должным ли образом обращается компания со средствами), лидеры рынка серьезно рассматривают вопрос, как здесь может помочь искусственный интеллект.

2.8. Архитектура

В прошлом архитектура рассматривалась как своего рода хобби для «джентльмена»^[378]. И в наши дни архитектурная деятельность лишилась такой репутации не полностью. Курсы остаются чрезмерно длительными и дорогими. В Великобритании, например, среднее время от начала изучения архитектуры до получения квалификации архитектора – девять с половиной лет^[379]. Для студента получение квалификации архитектора может стоить дороже, чем в других профессиях: после окончания университета долг студента может составлять приблизительно 100 000 фунтов в сравнении с 50 000 фунтов в области права или 70 000 фунтов в медицине^[380]. Обучение не очень изменилось с 1960-х^[381]. Не особо широко распространились и плоды этих усилий: например, в США доля зданий, в дизайн которых напрямую были вовлечены архитекторы, говорят, составляет малые 5 %^[382]. Филип Джонсон, знаменитый американский архитектор, однажды саркастически заметил, «что первое правило архитектора – родиться обеспеченным, а второе, если не удалось первое, – хорошо жениться»^[383].

Несколько десятилетий назад архитекторы начинали каждый проект заново с чистого листа бумаги и, используя набор ручных инструментов (компасы, чертежные столы, карандаши и т. д.), создавали дизайны и планы для каждого клиента отдельно. Программное обеспечение для проектирования и черчения, как, например, AutoCAD, Revit и CATIA, заменили традиционные инструменты, а цифровые чертежи заменили отрисованные вручную. Что привело, как выразился Росс Шиир, к «смерти рисования»^[384].

Тем не менее большая часть работы архитектора остается индивидуальной, несмотря на цифровизацию: например, архитекторы вручную кликают, перетаскивают и размещают каждую вновь созданную часть их дизайна на определенном месте экрана. Используемые таким образом системы автоматизированного проектирования и черчения просто оптимизируют старый подход, а оцифрованные проекты становятся более детализированными, легче поддающимися исправлениям и более готовыми к использованию, в том числе повторному, чем сделанные вручную альтернативы. Новые технологии также дали рост другим возможностям: трехмерные модели позволяют пройтись по ним и изучить, разобрать и собрать заново, перевернуть и приблизить, приводя к неограниченным экспериментам с различными формами и структурами. Существующие системы предлагают гораздо больше гибкости для проектировщика, чем было доступно в прошлом.

Существуют более сложные методы использования CAD-систем, известные под общим названием «машинное проектирование». Эти подходы ответственны за изгибы и пузырьки – «амебовидную архитектуру», заметную в современных зданиях: например, в Национальном стадионе Пекина («гнездо») или в здании администрации Лондона («яйцо»). В одной из областей, «параметрическом дизайне», архитекторы больше не создают вручную ни одного здания, вместо этого используя CAD-системы для моделирования серии возможных строений через набор изменяемых параметров или переменных. При незначительных изменениях этих параметров модель создает новую версию каждого здания. Более радикальным является «алгоритмический дизайн», когда архитекторы задают критерии дизайна проекта здания (например, устойчивость конструкции или снижение экологического следа), а алгоритм просеивает все возможные значения параметров для создания сооружения, лучше всего отвечающего заданным критериям^[385]. Компания Autodesk, занимающаяся разработкой CAD-программ, стремится к большему с их проектом Dreamcatcher Project – программным обеспечением, которое может создавать возможные цифровые решения на основе только критериев дизайна (на данный момент они использовали программы для разработки устойчивых стульев и легковесных рам для велосипедов)^[386].

Схожим образом появление компьютеризированного инжиниринга (CAE) трансформировало работу инженеров-проектировщиков. Физические прототипы возможных структур были заменены на компьютерные модели, а тестирование проходит с гораздо большей жесткостью и точностью. Достижения в области повышения вычислительной мощности означают, что могут быть решены более сложные, требующие более комплексных вычислений проблемы, а значит, могут быть реализованы более смелые конструкторские проекты. Лучшие инженеры-проектировщики заимствуют технологии из смежных областей, например из аэронавтики, и используют их вычислительные наработки для решения своих задач (например, расчеты движения воздушных потоков при движении спортивной машины для прогнозирования возможных воздушных потоков вокруг здания).

Для неспециалистов доступны более простые, но менее мощные системы автоматизированного проектирования и черчения. Большинство доступно онлайн, часто бесплатно, как SketchUp, Chief Architect или MatterMachine^[387]. Эти системы позволяют людям создавать виртуальные модели и дизайн-проекты – от малых продуктов до целых домов, – а также превращать их в готовые планы. Существуют другие CAD-системы, которые решают отдельные проблемы дизайна. Например, Designed Exterior от Ply Gem – бесплатная платформа, помогающая пользователям планировать внешний облик здания (окна, облицовку, трубы и т. д.). TimberTech от Deck Designer – для проектирования уличного деревянного настила. Доступно бесчисленное множество других: от планировщика кухонь и ванных комнат до скетчей книжных полок. Вместе эти системы увеличивают вероятность того, что люди «будут обходиться вовсе без архитектора», как выразился Стивен Курутц в статье в New York Times^[388].

Другие онлайн-платформы бросают вызов традиционным отношениям между архитектором и клиентом. На сайте WeBuildHomes каждый может создать виртуальную модель дома из набора фиксированных «строительных блоков», предлагаемых на сайте, и разместить ее онлайн. Люди могут просмотреть готовые дизайны, найти те, которые отвечают их вкусу и бюджету, и, если сочтут нужным, WeBuildHomes конструирует для них это здание^[389]. На платформе Arcbazar люди размещают дизайн-проекты (от простого ремонта до крупных конструкций), ставят сроки и объявляют вознаграждение. Любой, готовый выполнить требования брифа, может сделать предложение (в среднем девять человек откликаются на каждый проект) и соревноваться для выигрыша ставки^[390]. На онлайн-платформе WikiHouse открытое сообщество дизайнеров работает совместно над отрисовкой дизайнов домов, которые могут быть напечатаны или собраны без предварительной подготовки и менее чем за 50 000 фунтов (ранняя версия дома WikiHouse 4.0 была построена в Лондоне в сентябре 2014 года за восемь дней восемью волонтерами)^[391]. На платформе Paperhouses практикующие архитектурные команды размещают онлайн свои исходники, доступные другим для скачивания в качестве основы для работы^[392]. В открытой сети архитекторов Open Architecture Network люди делятся проблемами, с которыми они столкнулись при дизайне, онлайн-сообщество из 47 000 дизайнеров совместно работают над их решением^[393].

Онлайн-сервисы используются не только для предоставления идей для проектов, но и для сбора средств на финансирование. Например, Prodigy Network использовала свою онлайн-платформу для краудфандинга более чем 200 миллионов долларов от 4200 человек на строительство 66-этажного небоскреба BD Bacatá в столице Колумбии Боготе (самого высокого здания в стране)^[394]. В проекте меньшего масштаба голландский город Роттердам частично привлек средства на строительство 39-метрового деревянного моста, названного Luchtsingel, в котором вкладчики платили за отдельные доски и части^[395]. Проект WikiHouse финансируется аналогично.

Так как задачи стали оцифрованными и ими легче делиться, строительство проектов все больше зависит от разрозненной сети людей: архитекторов, инженеров-проектировщиков, консультантов по механике и электричеству, дизайнеров, контракторов и поставщиков, обычных людей и компьютеризированных систем, – каждый из которых обладает своими моделями, собирает собственные данные и фокусируется на различных аспектах здания. Безвозвратно уходит время, когда архитектор был руководителем проекта, ответственным за каждую задачу. Для координации усилий всех специалистов были разработаны системы «Информационного моделирования зданий» (BIM). Вместо того чтобы полагаться на набор отрисованных чертежей или скетчи в CAD-системах, эти онлайн BIM-платформы собирают все разрозненные усилия различных людей, вовлеченных в проект, в одну, обычно очень крупную, общую виртуальную модель. Это делает аутсорсинг конкретных задач еще более простым: утверждается что в Индии, например, каждый день создается один новый инженерный колледж^[396].

Многие из машин и инструментов, ранее использовавшихся при строительстве зданий, сегодня компьютеризированы. Вместо ручного регулирования они управляются компьютерными системами, которые следуют цифровому дизайну, что известно как «цифровое производство» или «устройство числового программного управления типа CNC». Традиционно эти машины были субтрактивные: финальный объект обрабатывался из более крупного объекта или вырезался из крупного листа материала. Новые техники 3D-печати, широко обсуждаемой технологии, напротив, являются аддитивными: они печатают множество тонких слоев материала поверх других, постепенно возводя конечный объект (отсюда другое имя для такого подхода – «аддитивное производство»). Значимость таких систем состоит в том, что они в результате могут создавать более сложные и более нетипичные проекты по запросу (что иногда называют массовой кастомизацией). Вначале 3D-принтеры использовались для создания небольших моделей и «быстрых прототипов» предварительной концепции. Сейчас они уже поставлены на службу в производстве и строительстве финальных проектов зданий. В начале 2014 года голландская фирма DUS Architects начала собирать дом, созданный полностью из напечатанных частей, используя машину, способную штамповать объекты высотой 3,5 метра^[397]. Неделю спустя китайская фирма WinSun Decoration Design Engineering Co. заявила, что за один день они «напечатали» десять домов, используя машину длиной 32 метра, 10 метров шириной и высотой 7 метров^[398]. В конце 2014 года NASA отправило 3D-принтер на Международную космическую станцию для тестирования того, могут ли инструменты и расходные материалы (и даже еда) быть кастомизированы и напечатаны по запросу^[399].

Со снижением цен на такие инструменты они возникают в неожиданных местах. Например, инженер из Миннесоты Андрей Руденко создал свой принтер бетона, разработал и напечатал скромный замок на своем заднем дворе^[400]. Все чаще общинные мастерские оснащены инструментами, называемыми Makerspaces или Fab Labs. Крис Андерсон в своей книге «Makers: The New Industrial Revolution» заметил, что «сейчас мы все дизайнеры»^[401].

Определенно, в любой фирме границы между дизайном и строительством кажутся размытыми зарождающимися технологиями. Роботы сейчас оснащены «почти всеми мыслимыми инструментами» для помощи в совместном строительстве^[402]. Многие из них являются «робо-руками» (формально известными как «шестикоординатные роботы», так как у них есть шесть отдельных осей, или «суставов»), которые можно обнаружить в других промышленных средах. Некоторые используются для производства материалов путем сверления, вырезания или фрезеровки. Например, стенд Великобритании Seed Cathedral, лучший павильон на международной выставке в Шанхае–2010 World Expo (форум, на котором представлены все страны) и самое посещаемое британское туристическое место в том году (обогнав Британский музей), не мог быть построен без роботики: здание шириной 15 метров и высотой 10 метров было покрыто 60 000 акриловых игл, каждая из которых была высотой 7,5 метра и нуждалась в сверлении точного отверстия, так что здание в итоге выглядит как гигантский, переливающийся всеми цветами радуги еж^[403]. Существуют и другие роботы, которые транспортируют материалы и собирают их. Например, программное обеспечение BrickDesign от ROB Technologies управляет роботизированной рукой при кирпичной кладке на основе цифрового дизайна, с паттернами и формами, которые даже самому опытному строителю будет нелегко воссоздать^[404]. Mesh-Mould от Gramazio & Kohler использует роботизированную руку, снабженную насадкой для 3D-печати, для воспроизводства опалубки бетонных зданий: традиционные формы ручной работы для залития могут составлять до 60 % стоимости помещения с материалами^[405]. Другие роботы применяются для покраски, заливки, шлифовки, сварки и т. д.

В более радикальных примерах индивидуальные роботы заменяются роем из множества роботов. В 2012 году Gramazio & Kohler использовали группу автономных летающих роботов для строительства структуры из 1500 кирпичей и, в отдельном месте, для плетения узлов из веревок в воздухе^[406] (так называемая архитектура летающего монтажа, или «групповое строительство»^[407]). В 2014 году гарвардские инженеры построили армию из тысячи роботов, способных к самоорганизации без вмешательства человека, для создания нескольких комплексных 2D-структур из собственных материалов (по аналогии с косяками рыб или армией огненных муравьев^[408]). Профессор лаборатории Media Lab в Массачусетском технологическом институте Нери Оксман разработал метод «роевой печати», когда группа автономных роботов, снабженных насадками для 3D-печати, летает и печатает объекты в полете^[409].

Крупнейшие онлайн-сообщества поддерживают большинство этих различных систем и инструментов. Для пользователей базовых CAD-программ существуют крупные цифровые онлайн-хранилища, где люди размещают и делятся дизайном друг с другом: например, SketchUp 3D Warehouse содержит несколько миллионов дизайнов, а GrabCAD – более 660 000 вариантов, которые могут быть взяты повторно^[410]. Для пользователей более продвинутого программного обеспечения существуют сообщества, как, например, созданный под CAD-программы Grasshopper, где разработчики делятся кодом и помогают друг другу обнаружить ошибки и баги^[411]. Более формальные онлайн-сообщества, такие как Archinect, позволяют архитекторам и инженерам делиться своими экспертными знаниями, а менее формальные, к примеру, поисковый архив Architizer или виртуальные альбомы наподобие Pinterest, открыты для всех, кто желает поделиться любимым дизайном или стилем^[412]. Процветают различные архитектурные блоги, такие как ArchDaily, который посещают около 2,6 миллиона уникальных пользователей в месяц^[413].

В архитектуре, как и во всех остальных профессиях, мы видим яркие подтверждения того, что технологии несут существенные изменения. Канадский писатель жанра научной фантастики Уильям Гибсон мог также говорить о применении технологий в профессиях, когда писал: «Будущее уже наступило. Оно просто еще неравномерно распространено»^[414].

Глава 3
Тенденции развития профессий

В прошлой главе мы описали широкий ряд изменений среди разнообразных групп профессий. Одна из целей этой книги состоит в том, чтобы понять значение перемен. Мы решаем эту задачу различными способами. Во второй части книги содержатся теоретические сведения об этих метаморфозах. Но до этого, в 3-й главе, ставится более практическая задача: определить закономерности и тенденции, свойственные всем профессиям.

Для выявления принципов и направлений мы расширяем анализ за пределы преимущественно технологического фокуса прошлой главы, хотя и касаемся широкомасштабных последствий этих достижений. Также изучаем более широкие изменения в профессиональной работе. Опираемся на выводы, полученные во время интервью, исследований и практики консультирования. Из консалтинга мы получили представление о повседневных заботах лидеров из подгрупп поставщиков профессиональных услуг (главным образом аудиторов, налоговых экспертов, консультантов), которые самоорганизуются в «фирмы». Некоторые из изначально выявленных тенденций, относящихся, например, к кастомизации услуг, их рутинизации и разделению на базовые задачи, более тщательно рассматриваются во второй части, где мы развиваем теоретическое обоснование будущего профессий. Соответственно, эта глава должна рассматриваться как связующая между выводами из прошлой и теорией второй главы.

В таблице 3.1 мы вкратце изложили восемь общих тенденций, которые наблюдали, к каждой прикрепили группы из более детализированных закономерностей. Некоторые из этих тенденций дублируются и взаимосвязаны. Мы не предлагаем классификацию. Наоборот, на этом этапе мы стремимся понять основные свойства движения изменений.

Несмотря на то что мы выдвинули эти закономерности и тенденции в отношении большинства профессий, ни одна отдельная специальность на данный момент не является отображением полного набора. Грубо говоря, каждая из изученных нами профессий демонстрирует примерно половину тенденций. Наша гипотеза состоит в том, что в течение следующего десятилетия или двух каждая специальность с большой вероятностью продемонстрирует оставшиеся тенденции. Для тех, кто стремится понять возможные направления будущего собственных профессий, мы предлагаем одну из многообещающих линий исследования: определить свойственные тенденции и ожидать, что большинство, если не все, рано или поздно установятся.

Многие из описанных в этой главе закономерностей и тенденций бросают вызов устоявшимся взглядам общественности на профессиональную деятельность и услуги. Рассмотрите, например, слова Дэвида Майстера, одного из ведущих авторов по теме профессий. Во вступлении к своему бестселлеру Managing the Professional Service Firm он фокусируется на двух характеристиках профессиональной деятельности, которые представляют определенные трудности для фирм. Первая характеристика состоит в том, что «профессиональные услуги требуют высокого уровня кастомизации» людьми, а вторая – «большинство профессиональных услуг в значительной степени ориентированы на индивидуальные взаимодействия с клиентом»^[415]. Майстер считает эти характеристики аксиомами, и они таковыми казались десятилетие назад. Тем не менее сейчас, с зарождением абсолютно иного рода адаптации, «массовой кастомизации» (когда нет необходимости в вовлечении человека, см. секцию 3.7) и «телеприсутствия» (не требуется личная встреча, см. секцию 3.3), ни одна из предложенных характеристик не может восприниматься как нечто само собой разумеющееся. Мы выбрали эти два примера, чтобы подчеркнуть более значительный аспект: изменения, охватившие профессии, должны заставить нас пересмотреть природу и релевантность этих деятельностных групп, стабильность которых долго воспринималась как должное.

Таблица 3.1

3.1. Ранние вызовы

До обсуждения появившихся закономерностей и тенденций мы должны обратиться к одному первоначальному возражению касательно разворачивающегося повествования. Противоречие заключается в том, что кейсы и примеры прошлой главы не могут указывать на назревание фундаментальных изменений, на самом деле они являются исключениями, удаленными примерами и не свидетельствуют о какой-либо вероятности развития профессий в будущем. Этот аргумент представляется в различных вариациях, но по сути является заявлением, что обнаруженные нами изменения покажут себя как проходящие причуды высоких технологий, временные отклонения, а не информативные сигналы более глубоких изменений. Далее доказательства строятся на том, что профессии всегда должны были адаптироваться под существующие экономические и технологические вызовы, и в очередной раз норма жизни восторжествует и будут применены основанные на здравом смысле изменения, далекие от чего-то столь радикального, как трансформация.

Мы размышляем по-другому: верим, что профессии стоят на пороге важного сдвига. Вторая глава рассеивает внимание обилием зачаточных примеров альтернативных систем и практик, многие из которых мало похожи на профессиональные услуги сегодняшнего дня. Тем не менее через одно или два десятилетия они окажутся на середине пути. Можно также утверждать, что специалисты, с которыми мы проводили интервью и консультировались, уже являются новообращенными, то есть самой продвинутой группой новаторов, и они, очевидно, будут выступать за более смелый и почти не узнаваемый новый мир. Но в наших исследованиях мы не ограничились рассмотрением только лишь позиции «революционеров», а также говорили (среди прочих) с текущими лидерами рынков, с теми, для кого новые способы ведения деятельности могут быть очень страшными. И новость в том, что эти лидеры также предвидят крупные сдвиги. На самом деле основное обнаруженное нами различие между инноваторами и лидерами рынка – это мнение о темпах изменений. Новые поставщики ожидают переворот в кратко- и среднесрочной перспективе, в то время как зарекомендовавшие себя поставщики – более расслабленный и цивилизованный переход. Склонные верить в неминуемую революцию или долгосрочную эволюцию, те немногие из профессионалов и поставщиков услуг, кто глубоко задумывался о будущем, пришли к выводу, что профессии будут держаться вечно, как это происходило последние 50 лет.

3.2. Конец эпохи

Начнем с общей картины. Мы поговорили о тех, кто стоит на передовой изменений в разных профессиях, погрузились в книги и статьи о будущем специальностей и ежедневно работали с лидерами различных отраслей, которые вовлекаются в долгосрочные размышления. Создалось отчетливое ощущение, что текущая организация профессий подходит к концу эпохи: в своей деятельности, в идентичности провайдеров услуг, в природе предоставляемого сервиса. Мы движемся к постпрофессиональному обществу^[416].

В конце 1990-х, в разгар дотком-ажиотажа, часто говорили, что один «интернет-год» был за семь обычных, такой была скорость и атмосфера наблюдаемой революции. Полагаем, что профессии набирают схожую скорость изменений. Мы также потрясены, насколько повсеместными кажутся перемены среди специальностей по всему миру (хотя эта книга концентрируется на англо-американском рынке, наши наблюдения за другими странами показывают, что описанные тенденции будут глобальными).

Состояние неопределенности создает некоторые трудности для различных представителей профессионального мира. Многие специалисты на закате своей карьеры надеются, что смогут обойти и держать трансформацию на расстоянии, пока не уйдут в отставку. С другой стороны, перспективные молодые профессионалы сомневаются в необходимости брать на себя обязательства. Их родители и наставники в карьере говорят в основном о профессиях XX века, и мало – о возможностях постпрофессиональной эры, описанной теми, кто интересуется будущими десятилетиями. Педагоги не уверены, что готовят новое поколение к будущим профессиям. Регуляторы сомневаются в том, что именно они будут вынуждены вскоре координировать, и в своем большинстве последовательно препятствуют изменениям. Страховщики слабо контролируют риски, появляющиеся в результате радикально новых рабочих практик. Лидирующие стратеги из числа профессионалов также вовлечены в процесс. Некоторые исследуют «голубые океаны»^[417], другие «совершают прорывы»^[418] в существующих способах работы. Безусловно, никто не хочет прослыть отстающим в постпрофессиональном обществе, поэтому аутсайдеры рады отметить (или пытаются так рационализировать свою позицию), что предпочитают подход «быстрого второго»^[419].

Конец эпохи профессионалов характеризуется четырьмя тенденциями: движением от индивидуальных услуг, обходом хранителей-посредников, переходом от реактивного подхода к проактивному и вызовом давать больше при меньших затратах.

Веками большая часть профессиональной работы выполнялась ремесленническим способом. Индивидуальные эксперты и специалисты – обладающие большими знаниями люди – предлагали по существу персональные услуги. В терминологии портного, их продукт был скорее под заказ, чем готовым продуктом. Для каждого получателя услуга носила одноразовый характер (использовалась только однажды) и была, как правило, предоставлена вручную одиночным писарем или исключительно доверенным консультантом, часто в духе художника, который начинает каждый проект с чистого холста.

Наши исследования наглядно свидетельствуют о том, что профессиональная работа на заказ в этом духе выглядит обреченной на исчезновение, как произошло за века с другими ремеслами (индивидуальным пошивом одежды или свечным делом). Вторая глава объясняет почему. Существенная часть профессиональной работы сейчас превращается в рутину: в чек-листы, стандартные формы для материалов, в различные типы систем, многие из которых доступны онлайн. При этом работа, которая остается людям для выполнения традиционным образом, часто выполняется не отдельными ремесленниками, а совместно, в команде, которая иногда находится в одном месте, но все чаще в виртуальном пространстве. Достижения машин с увеличивающимися возможностями позволяют некоторые процессы выполнять без помощи человека.

Аналогично тому, как мы стали свидетелями «смерти джентльменского капитализма» в банках в 1980-х^[420], наблюдается схожий спад в индивидуализированном профессионализме.

В прошлом, когда нам нужна была экспертная помощь, мы обращались к профессиям. Члены сообществ знали то, что не знали другие, и применяли свои знания и экспертный опыт для решения наших проблем. Каждая профессия действовала как собственный «хранитель» – отдельный институт практического опыта. Сегодня такое положение дел под угрозой.

Мы уже видим, как отдельные типы работ отвоевывают из рук традиционных профессионалов. Часть конкуренции приходит изнутри. Мы наблюдаем, как специалисты иных отраслей выполняют работу друг друга. Они часто говорят о «съедении чужого обеда». Бухгалтеры и консультанты, например, особо эффективны в посягательстве на бизнес юристов и актуариев. Также мы видим трения внутри одной деятельности, когда, например, средний медицинский персонал берет на себя работу, которую раньше выполняли только врачи, а помощники юристов вовлекаются в выполнение задач, которые официально относились к сфере деятельности юристов.

Но конкуренция также надвигается из-за пределов границ традиционных профессий: от новых людей и со стороны различных институтов. Во второй главе мы видим все чаще возникающую потребность задействовать людей с различными навыками и подходами к работе. Практикующие врачи, священнослужители, учителя и аудиторы, например, не разработали программное обеспечение, которое поддерживает описанные нами системы. Напротив, вперед выходят работающие с данными ученые, аналитики процессов, специалисты по экспертным системам, разработчики программ и многие другие (см. главу 6). Сегодня профессии все еще предоставляют большую часть контента, но со временем они могут обнаружить себя снятыми с пьедестала этими новыми специалистами. Также мы видим, как вступают в схватку целый ряд институтов: для примера – субподрядчики на бизнес-процессы, розничные бренды, интернет-компании, поставщики программного обеспечения и услуг. Общее у этих поставщиков то, что они совсем не похожи на врачей, бухгалтеров, архитекторов и других профессионалов XX века.

Более того, специалисты больше не единственный источник экспертных знаний. Во второй главе мы проиллюстрировали на практике доступность получателями профессиональных услуг – в обход хранителей. На различных платформах, обычно онлайн, люди делятся своим опытом и помогают другим решить схожие проблемы. Эти «сообщества экспертных знаний», как мы их называем, появляются среди многих профессий (например, PatientsLikeMe и WebMD в медицине). Мы скоро расскажем о них больше. Более радикальными остаются системы и машины, которые самостоятельно создают компетентные решения. В их основе стоят разнообразные продвинутые технологии, такие как Большие данные и искусственный интеллект (см. секцию 4.6). Эти платформы и системы чаще не принадлежат и не управляются традиционными профессиями. Предметом беспокойства является то, станут ли они «новыми хранителями» (см. Выводы).

В зарождающемся мире, где границы профессий размыты, а разные люди и институты создают источники экспертных знаний, великий договор, который мы описали в главе 1, имеет все меньше смысла. Ключи от королевства меняются. А если не меняются, то, по крайней мере, разделены с другими.

Традиционная профессиональная деятельность по своей природе носит реактивный характер. Чаще всего получатель услуг инициирует запрос, а профессионал на него отвечает.

Здесь наблюдается парадокс в том, что бремя распознавания необходимости в профессиональной помощи лежит не на профессионалах. Иногда триггер может быть очевидным, как невыносимая боль – уведомление о выселении, получение предупреждения от налоговых органов или срыв при выполнении домашнего задания, но часто получатели услуг не знают, что им следует обратиться за рекомендацией или, по меньшей мере, когда именно это сделать. В случае, если (что уже неконструктивно) им говорят, что стоило обратиться за помощью несколькими неделями ранее, мы видим парадокс в действии. Судя по всему, надо быть экспертом, чтобы знать, когда обратиться к нему за консультацией. Сложность в том, что ситуация часто уже эскалировала без надобности к тому времени, как был привлечен профессионал.

Для решения этой проблемы профессиональная деятельность становится все проактивнее. Мы являемся свидетелями этого феномена в медицине уже несколько лет, например в связи с переходом к превентивной медицине и продвижению здорового образа жизни. Нам рекомендуют выбирать физические упражнения и умеренное питание вместо операций на сердце или ограничить пребывание на солнце вместо химиотерапии при лечении меланомы. Люди, в основном, предпочитают предотвращение и удержание проблем их решению. Иными словами, они предпочитают ограждение на вершине утеса скорой помощи у подножия. И тем не менее традиционные поставщики с реактивным подходом часто озабочены, стремясь к большей эффективности, лучшим среди конкурентов снабжением скорой, а также тем, что они прибудут на место происшествия раньше своих конкурентов.

Существуют доказательства изменения этого продвинутыми путями. Например, в медицине удаленные системы мониторинга отслеживают жизненно важные показатели пациента и могут потребовать вмешательства задолго до того, как пациент почувствует неладное. В образовании персонализированные системы обучения отслеживают прогресс обучающихся и могут своевременно оповестить об отдельных сложностях при восприятии материала. В некоторых профессиях переход к превентивному подходу выражается в большей сфокусированности на управлении рисками. Еще один аспект этой ситуации, как мы показываем в этой главе (секция 3.7), состоит в том, что проактивность может быть достигнута «внедрением» практических экспертных знаний в наши машины, рабочие практики и ежедневную рутинную деятельность.

Более прозаичная предпосылка к изменениям – растущее давление снижать затраты, наблюдаемое среди профессий. Всем получателям экспертных услуг, от крупных корпораций до индивидуальных потребителей, кажется, не хватает денег. Более того, при этом управляющие бизнесом жалуются не только на сокращение бюджетов, но и на увеличение потребности в профессиональной помощи. Производство и торговля становятся все сложнее, а это означает рост запросов для юристов, консультантов, бухгалтеров, налоговых консультантов и прочих. Схожим образом, больницы и школы, особенно государственные, также в напряжении, постоянно балансируя с меньшим бюджетом и растущим спросом. Мы называем эту проблему вызовом «давать больше при меньших затратах». Как можно найти способы предоставлять больше профессиональных услуг при меньших затратах? Большинство профессионалов и организаций затрудняются ответить на этот вопрос.

Может казаться, что вызов давать больше при меньших затратах – результат глобального экономического спада. Тем не менее в наших исследованиях и консалтинговой практике 2004–2005 годов, до кризиса, мы уже слышали от клиентов профессиональных фирм о необходимости снижать издержки. Полагаем, что рецессия стала акселератором тенденции, которая начала формироваться годами до наступления кризиса. Вызов останется и после восстановления экономики.

В общих чертах мы наблюдаем две реакции на этот вызов: то, что мы называем «стратегия эффективности» и «стратегия коллабораций»^[421]. Если первая включает в себя снижение издержек профессиональной деятельности, то вторая – объединение пользователей профессий для разделения стоимости услуг. Обе стратегии склонны опираться на технологии.

3.3. Технологические изменения

Технологии – ядро многих изменений, с которыми мы сталкиваемся в профессиях. Традиционно практические экспертные знания удерживались в головах людей, книгах и шкафах для хранения документов. Все чаще компетентные решения существуют в цифровой форме в разных типах машин, системах и инструментах. В результате они передаются, разделяются, используются, в первый раз и повторно, другими способами.

Вне зависимости от сложности лежащих в их основе систем мы полагаем, что влияние любых технологий на профессии можно разделить на две широкие категории: автоматизацию и инновации^[422]. Это знаменует собой отход от наших последних работ^[423], где мы опирались на заслуженно авторитетное разделение технологий на «поддерживающие» и «прорывные» Клейтона Кристенсена^[424]. В общем и целом, согласно Кристенсену, поддерживающие технологии – это те, которые защищают и совершенствуют традиционные способы ведения деятельности в организациях и на производстве, а «прорывные» – те, которые бросают фундаментальный вызов и меняют деятельностные практики. Когда мы в этой книге говорим «автоматизация», обычно имеется в виду то же самое, что Кристенсен называет поддерживающими технологиями.

Однако сейчас мы меньше уверены во втором термине Кристенсена, в «прорывных» технологиях. Пока это название широко распространено в современной бизнес-литературе, есть опасение, что данное определение может ввести в заблуждение читателя о том, что и кем подрывается. Когда в контексте профессий обсуждаются прорывы и технологии, с ними связанные, часто имеется в виду перестройка провайдеров профессиональных услуг (юристов, учителей, врачей и т. д.)^[425]. Это может вести к сокрытию естественного следствия: все прорывы в традиционных профессиях могут расширить возможности получателей профессиональных услуг, которым выгодны, скажем, более доступные и недорогие экспертные знания. Хотя мы видим, что многие из перечисленных в книге изменений на самом деле являются для профессий новаторскими, это лишь часть общей картины. Заострение внимания на прорыве придает негативную окраску, чего мы стремимся избежать. Мы понимаем, что привнесенные технологиями изменения могут быть ценными для текущих профессий, но мы также принимаем во внимание, что для получателей услуг и альтернативных провайдеров эти изменения могут быть рассмотрены как социально-конструктивные, а не меняющие картину мира (все менее «деструктивные»^[426]). Более того, при проведении интервью мы обнаружили, что так называемые устроители прорывов сами не считают свои усилия разрушающими, они считают их освобождающими. Соответственно, в этой книге мы предпочитаем термин «инновации» более эмоциональной и однобокой идее «прорыва».

Автоматизация – это то, что большинство профессионалов имеют в виду, когда думают об актуальности технологий в своих дисциплинах. Они размышляют о текущей деятельности, выявляют некоторые неэффективные процессы и затем представляют их автоматизацию. Часто они фокусируются на модернизации ручной и административной работы. Старые способы ведения деятельности уже отброшены, и, напротив, погоня за эффективностью и снижением затрат ведет к оптимизации традиционной профессиональной деятельности. Хотя адаптация в этом духе может осуществляться путем внедрения лучших неавтоматизированных систем, большинство текущих модернизаций в профессиях включает внедрение технологий. Таким образом, автоматизация дополняет, но не меняет в корне ключевой способ предоставления услуг. Многие примеры автоматизации представлены в главе 2. Автоматизация – это комфортная зона технологических изменений для большинства профессионалов. Они признают широкие возможности технологий для поддержки их текущего способа работы.

Большая часть автоматизации концентрируется на рутинной деятельности, на монотонной работе, чтобы профессионалы могли освободиться для продолжения выполнения своих процессов с поддержкой более эффективных машин. Тем не менее автоматизация может быть трансформативной. Взять хотя бы идею называемого нами «телепрофессионализма»: вместо очных встреч между профессионалами и клиентами, пациентами и студентами, консультации могут быть реализованы посредством видео через интернет. В достаточно примитивном виде это уже происходит через Skype. Врачи, например, используют телемедицину для консультирования своих пациентов, применяя традиционные методы, но на расстоянии, а религиозные лидеры используют онлайн-платформы для чтения проповедей и обращения в свою веру, не встречаясь со своей паствой и возможными обращенными лично. В главе 2 много тому примеров. Системы будущего, используя техники телеприсутствия (например, сетевая система видеоконференций высокого разрешения), будут намного превосходить текущие системы видеоконференций и будут удобнее как для провайдера, так и получателя услуг. Мы считаем телеприсутствие «Skype на стероидах». Заметьте, однако, что телепрофессионализм не является фундаментальным отклонением от традиционного способа работы. Взаимодействие все еще происходит в реальном времени и один на один (практически). Конечно, он может не работать, например, когда требуется физическое обследование (в медицине), а также может не подходить в делах, где вовлечены сильные эмоции или конфиденциальная информация. Но многие текущие взаимодействия не подпадают ни под одну из этих категорий, а удаленные встречи стоят гораздо меньше очных собраний. Более того, телепрофессионализм значительно расширяет географию деятельности и возможности многих специалистов и позволяет предоставлять услуги там, где очная встреча нецелесообразна.

В главе 2 мы представляем другие примеры автоматизации. Эти технологии не бросают вызов традиционному подходу профессиональной деятельности, но делают ее более эффективной. Не следует рассчитывать на то, что автоматизация сделает профессии более эффективными и при этом оставит целыми и невредимыми. Программирование двигается от поддерживающих функций к основным, от более экономного администрирования до взаимодействий между профессионалами и получателями их услуг с применением технологий, что само по себе может быть трансформативным.

Давайте обратимся к банкоматам или автоматам для выдачи наличных. Могла ли возникнуть 50 лет назад ситуация, при которой клиенту потребовались деньги посреди ночи и он отправлялся в местный банк, чтобы, заглянув в окошко в кирпичной стене, просить выдать 50 фунтов терпеливо сидящего банковского кассира? Возможно, рука с банкнотами появлялась из этого окошка и передавала деньги клиенту, тем самым совершая транзакцию? Был ли это ручной процесс, автоматизированный впоследствии, предоставляя нам сейчас возможность пользования банкоматами? Конечно, нет. Технология автоматической выдачи наличных не программировала отдельные неэффективные существующие ручные банковские практики, а скорее создала вариант предоставления национальных банковских услуг совершенно иным способом, который больше не требовал взаимодействия в дневное время между клиентом и человеком-кассиром. И это в корне изменило общение между клиентами и их банками.

Это пример не автоматизации, а инновации. Мы опираемся на это в главе 5, когда представляем альтернативы тому, что называем «традиционной моделью» профессий. В то время как автоматизация использует технологии в поддержку традиционной модели, инновации позволяют сделатьпрактические экспертные знания доступными там, где ранее, без новых систем, это было невозможно (или невообразимо).

Поразительно то, что когда мы смотрим на глобальное использование технологий в различных секторах, например в производстве или фотографии, то речь, как правило, идет об инновациях. Такие технологии (как роботика на заводах или цифровые камеры) сыграли решающую роль в вытеснении традиционных способов работы. Мы начинаем видеть аналогичные процессы в разных специальностях. В долгосрочной перспективе большинство технологий, трансформирующих профессии, будут инновационными – системами, делающими практические экспертные знания доступными, и такими способами, которые без них были бы невозможны. Резюмируя вышесказанное, в то время как большая часть работы специалистов – как административной, так и на передовой – модернизируется и оптимизируется, волна инновационных технологий постепенно выходит за рамки автоматизации текущих ручных традиционных практик и привносит более фундаментальные изменения в профессиональную деятельность.

В главе 2 мы рассказываем о многих технологиях, которые являются инновациями в описанном нами выше смысле. Программы для подачи деклараций и автоматические системы заполнения форм заменяют традиционные способы предоставления налоговых консультаций. Программы адаптивного обучения кастомизируют то, чему и как обучается студент, что не может быть достигнуто без частных занятий. Онлайн-системы разрешения споров и программы компоновки документов часто заменяют необходимость вовлечения традиционных юристов. Диагностические онлайн-системы позволяют людям пробовать самостоятельно решить свои проблемы со здоровьем до обращения к традиционному врачу. Программы CAD и CAE позволяют архитекторам создавать, а инженерам возводить такие здания, которые нельзя было представить и реализовать с помощью логарифмической линейки и чертежного треугольника.

Технологические нововведения уже приносят пользу получателям профессиональных услуг двумя различными путями. С одной стороны, инновационные системы могут выполнить работу или по более низкой цене, или лучшего качества, или более удобным способом, чем в прошлом, так что получатели услуг могут прийти к предпочтению новых способов деятельности старым. По своей сути эти системы заменяют традиционные модели существования профессий. Мы согласны, что это может настораживать, но вовсе не является чем-то новым. С другой стороны, есть менее смущающие, но удивляющие доводы – более влиятельные типы инноваций. Это работает, когда ноу-хау предлагают свежие формы услуг, не заменяющие существующих профессионалов и рабочие практики. Напротив, они предоставляют доступ к практическим экспертным знаниям тем, кто не мог их позволить ранее. Инновационные системы расширяют сферу охвата профессионалами людей, которые в прошлом были лишены экспертной помощи. Это то, что мы называем удовлетворением «скрытого спроса» (что само по себе является тенденцией, см. секцию 3.7).

Например, в образовании смешанное обучение может стать доминирующим способом организации текущих занятий: студенты будут проводить часть времени онлайн, а оставшееся время – в традиционной аудитории. Это прежде всего инновация, позволяющая повысить качество образования. Внедрение онлайн-платформ, таких как Khan Academy, или использование массовых открытых онлайн-курсов ведущими образовательными институтами также предоставляет возможность дать доступ к экспертным знаниям ведущим педагогам и мыслителям, тем людям, которые в противном случае не могли бы их получить, и все это бесплатно или за символическую стоимость. Перед нами нововведение, предлагающее доступ туда, где ранее был нереализованный спрос.

3.4. Зарождающиеся навыки и компетенции

Глава 2 указывает на то, что рабочая среда профессионалов находится в состоянии непрерывного изменения. Чтобы преуспеть, сегодняшним специалистам требуется быть готовыми к получению новых навыков и компетенций. В частности, им требуется научиться по-другому коммуницировать, упрочить навыки обращения с данными в своих дисциплинах и установить новые рабочие отношения со своими машинами, при этом всесторонне развиваясь. В целом существует всеобъемлющая способность, которую необходимо освоить сегодняшним профессионалам, – это способность к гибкости. Будет гораздо меньше пожизненной работы, стабильности и предсказуемости. Напротив, упор будет делаться на возможность учиться, развиваться и быстро адаптироваться к новым ролям и возникающим задачам.

Не так много десятилетий назад профессионалы коммуницировали тремя способами: очно, в письменной форме и по телефону. И всё. Сейчас возможностей гораздо больше: от электронной почты до телеприсутствия, от текстовых сообщений до социальных сетей, от чатов до онлайн-коллабораций. Глава 2 показывает, что эти технологии уже в действии. Тем временем такие системы, как факс или телеграф, вышли из обращения. Все это кажется само собой разумеющимся. Но вспомните пример из вступления о том, как мы подвергались осуждению в 1996 году за предположение, что юристы будут регулярно общаться со своими клиентами по электронной почте. Схожее неодобрение мы ожидаем получить сегодня, когда высказываем мнение, что профессионалы будут регулярно использовать социальные сети для взаимодействия с нуждающимися в помощи.

Неизбежная правда в том, что многие профессионалы зрелого возраста испытывают трудности в освоении последних инструментов для коммуникаций. Несмотря на то что электронные письма и текстовые сообщения основательно приняты всеми поколениями специалистов, ощутимо сопротивление по отношению к социальным сетям как способу общения, скажем, с клиентами или пациентами. Это приводит нас обратно к различию между автоматизацией и инновацией. Отправление электронных писем и текстовых сообщений – это автоматизированная версия написания писем, а социальные сети – нововведение, что означает, в этом контексте, дающее возможности для новых способов коммуникации, недоступных в прошлом. Сравнивая эти два типа технологий, автоматизация (использование электронных писем) кажется чем-то вполне естественным, а инновация (использование социальных сетей) пугает.

Однако успешные профессионалы завтрашнего дня должны будут освоить новые методы коммуникаций, по меньшей мере, те каналы, которые предпочитают получатели их услуг. Как показывает глава 2, это то, что делают уже многие на передовой. Отстающие рискуют оказаться на шаг позади тех, для кого они работают. Юристы и налоговые консультанты, которые в 2015 году отказывались пользоваться электронной почтой, встречались с раздражением со стороны клиентов, а затем голосуют своим кошельком. Именно в контексте коммуникаций в социальных сетях мы считаем, что профессионалы демонстрируют иррациональное отрицание, описанное нами в секции 1.9. Просто не имеет смысла игнорировать технологии, даже не попробовав их использовать.

В течение долгого времени профессионалы считали необходимым иметь в своем распоряжении все виды информации: в книгах, технической документации и клиентских файлах. Но сейчас зарождается другая потребность: профессионалам нужно развивать мастерство в обращении с огромными массивами данных, которые имеют отношение к их дисциплинам. Эта очевидная потребность иллюстрируется в главе 2. Врачи, учителя, налоговые консультанты и аудиторы, к примеру, обнаруживают, что крупные массивы данных о пациентах, студентах и клиентах могут быть источником полезных выводов. Врачи, например, с доступом к более ранним медицинским данным пациента (а не только собственным) могут использовать эти сведения для предупреждения проблем у будущих пациентов. Схожим образом, налоговые консультанты, работавшие над декларациями большого числа клиентов, могут выявить средние фактические ставки налогообложения для компаний в соответствии с их размером и индустрией. Многие ведущие консалтинговые фирмы верят, что их навыки обращения с данными об индустриях, рынках и секторах составляют их конкурентное преимущество. А для аудиторов, при переходе от проверок по статистическим выборкам до 100 %-ного анализа, обработка большого числа данных лежит в сердце работы. Для этих профессионалов и многих других лидерство в мастерстве обращения с данными – это не факультативное дополнение в будущем.

В связи с этим для большинства профессий требуются новые инструменты и техники как для сбора, так и для анализа большого объема данных. Все это относится к смутно определенным областям, называемым «Большие данные», «предиктивная аналитика», «майнинг данных», «машинное обучение» и т. д. Конкретные термины не так важны, как принятие того, что возникают новые дисциплины и требуются новые навыки. В каждом профессиональном секторе необходимы системные разработчики и люди, занимающиеся аналитикой данных, – технические специалисты, которые понимают саму индустрию и являются экспертами по сбору и анализу данных. В то же время профессионалы должны быть обучены тому, как лучше интерпретировать и применять полученные из разработанных систем данные. Планируется переход деятельности от основанной на общении с получателем услуг с глазу на глаз к построению выводов на базе огромного объема обработанных данных.

Также профессионалы должны обрести компетенции в выявлении, построении, приобретении и торговом обращении наборов данных. В рамках государственной политики во многих странах крупные объемы данных размещаются онлайн в свободном доступе^[427]. Это только начало, но много полезной информации на самом деле хранится, например, у пациентов, студентов и самих клиентов. Так же, как информация по потребительскому поведению была собрана супермаркетами с помощью карт лояльности, позволив выявить закономерности поведения покупателей, будет и в других профессиях. Основная сложность состоит в нахождении способов получения от клиентов и бизнеса данных, которые бы соответствовали принципам конфиденциальности и защиты информации. Это само по себе требует способностей.

В первые годы существования компьютеров большинство профессионалов уже предполагали, что машины станут полезным инструментом – умелым в обращении с цифрами, разумной заменой шкафа для хранения документов, годным для быстрого создания файлов, отличным ресурсом для поддержания бизнеса. В продемонстрированных во второй главе случаях мы разработали системы гораздо более многопрофильные, чем изначально могли представить специалисты. Некоторые уже сейчас работают в центре деятельности профессий. Вместо того чтобы знать свое место и работать в поддержке, бурно растущий ряд систем уже на передовой предоставляет доступ к экспертным знаниям новыми, иными способами. Более того, как мы отмечаем в главах 4 и 7, для технологического прогресса нет финишной прямой.

На элементарном уровне из второй главы следует, что профессионалы должны стать более продвинутыми пользователями технологий. Слишком много тех, кому за сорок, снисходительно отмечают, что их дети знают о технологиях больше них. Но, приложив усилия, после обучения и с упорством, любой может стать продвинутым пользователем новейших систем. Многие 80-летние пенсионеры сейчас опытные пользователи. Для профессионалов довольствоваться меньшим – это показывать низкую результативность, не считаться с признанными инструментами повышения эффективности. Более того, специалисты должны напрямую вовлекаться в разработку систем, которые предоставляют доступ к практическим экспертным данным. Несмотря на возникающее желание заявить, что онлайн-активность – это для других, следует признать, что новое поколение ведущих профессионалов будет в эпицентре проектов, которые управляют системами, показанными в прошлой главе.

На более глубоком уровне профессионалам будет необходимо пересмотреть свои отношения с технологиями. Настаивать на том, что системы, как было раньше, должны знать свое место, а именно – поддерживать имеющийся функционал, а не играть основную роль, значит игнорировать сигналы изменений. Вместо этого должны быть выработаны две новые формы отношений с технологиями, каждая из которых требует новых навыков и открытого мышления. Первая – идея того, что машины и системы будут работать совместно с профессионалами завтрашнего дня как партнеры. Сложность стоит в распределении задач как между людьми, так и между машинами, согласно их сравнительным преимуществам. Работая в паре, люди и машины будут эффективнее экспертов без поддержки. Этой позиции придерживаются Бринолфссон и Макафи в книге «Вторая эра машин», где они утверждают, что надо участвовать в гонке вместе с машинами, а не соревноваться с ними^[428]. Второй тип отношений принять сложнее. Они строятся на открытом признании, что некоторые системы скоро будут во многом превосходить людей в выполнении целых видов работ, то есть, другими словами, заменят людей.

Идея того, что в некоторым смысле технологии нас «умнее», пугает. Мы можем принять, что машины могут двигаться быстрее и поднимать грузы тяжелее, но нам нравится думать, что мы удерживаем власть над определенными типами задач, особенно теми, которые требуют силы мысли. Более подробно об этом – в главе 7. Профессионалам нужно будет смириться с необходимостью полагаться на превосходящие возможности машин. Более того, они должны ухватиться за эту возможность для стимулирования роста качества услуг, предоставляемых машинами. Такого типа задачи волнуют людей на передовой.

Во второй главе мы видим два используемых людьми способа диверсификации. Первый, как описано выше, включает постижение разных новых дисциплин, связанных с технологиями, для того чтобы профессионалы могли напрямую вовлекаться в предоставление онлайн-доступа к экспертным знаниям. У второго пути, с помощью которого люди диверсифицируют бизнес, история длиннее. Он вовлекает специалистов в расширение своих экспертных областей до новых дисциплин, зачастую смежных с теми, в которых они уже добились мастерства. По второму пути идут многие лидеры из тех, с кем мы встречались и работали. Ниже мы не только фокусируемся на профессиональных фирмах, которые могут служить самыми яркими примерами диверсификации, но и предполагаем расширение влияния этой тенденции на другие дисциплины.

Хотя мультидисциплинарный подход в специальностях имеет богатую историю, многие получатели их услуг, особенно клиенты профессиональных фирм, продолжают настаивать, что их проблемы нельзя четко разделить на отдельные профильные дисциплины, и на том, что для них немалым преимуществом является вовлечение одной организации для выполнения всех поставленных задач: например, работы бухгалтеров, юристов, специалистов по корпоративным финансам и консультантов по слияниям и поглощениям. На протяжении длительного времени проблемы клиентов определялись и решались в соответствии со структурными границами традиционных профессий. Привлекательность более целостного подхода очевидна. Повседневные проблемы гораздо менее структурированы, чем четкие границы между специальностями. Обстоятельства, которые привели людей к обращению за профессиональной помощью, часто требуют вклада многих экспертов, а не одного. Мы описываем это более детально в секции 1.8.

Несмотря на то что мультидисциплинарный подход был существенно отброшен назад в начале 2000-х, с падением фирмы Arthur Andersen и следующей за этим лавиной законов и регулятивных норм^[429] данные события не свели и не сводят на нет фундаментальную пользу для клиентов в едином провайдере с целью сопровождения их профессиональных интересов. Конфликты могут возникать и случаются, когда эксперты из разных областей работают совместно под одной крышей, хотя многие из них могут управляться и представляют собой меньшую нагрузку, чем беспорядочность и транзакционные издержки, возникающие вследствие обеспечения нескольких команд конкурирующих консультантов.

С размыванием границ профессий и более сфокусированным на потребностях клиентов сервисом междисциплинарные практики, возможно, будут созданы и заново покажут себя как коммерчески привлекательные. В то же время фирмы, не желающие слияния, могут вместо этого выбрать диверсификацию бизнеса. В середине 1980-х компания Ernst & Whinney (предшественник фирмы Ernst & Young, ныне известной как EY, одна из фирм «Большой четверки») запустила рекламную кампанию со следующим слоганом: «Мы не просто складываем. Мы помогаем вам приумножать»^[430]. Как и их основные конкуренты того времени, они заявили о своей эволюции из просто аудиторской компании в более широкий бизнес-консалтинг. Это было предзнаменованием их более значимого перехода в управленческий консалтинг и компьютерные услуги, а также расширение в налоговой области и услуг корпоративного консультирования. Сегодня рекламный девиз EY – «Совершенствуя бизнес, улучшаем мир»^[431] – говорит о еще больших амбициях. С высокой вероятностью через несколько десятилетий схожим образом будут диверсифицировать деятельность и другие профессии, хотя, возможно, и не с тем же масштабом, как, например, фирмы, называемые аудиторскими.

3.5. Реорганизация профессиональной деятельности

Давняя точка зрения многих экспертов состоит в том, что их работа – это своего рода ремесло, и она не может быть сведена, скажем, к чек-листам и предварительно описанным процедурам. Однако наши исследования показывают, что такое мнение ошибочно, а большая часть того, что делают профессионалы, может на самом деле быть выражена в стандартизированных процессах. Три ключевые тенденции отражают переход от ручного изготовления к процессам: рутинизация, сокращение посредничества и декомпозиция.

Традиционно профессиональная работа выполнялась вручную и индивидуально для каждого клиента, как мы отметили в начале главы. Тем не менее, как мы видим из главы 2, инновационные провайдеры квалифицированной помощи сейчас стремятся превратить в рутину свою работу: как с точки зрения предметного контента работы, так и с точки зрения процессов предоставления услуг. В целом мы используем термин «сделать рутиной» в значении сведения профессиональных задач к стандартным операционным процедурам или предварительно описанным и устоявшимся процессам, которые могут или не могут выполняться компьютерными системами. Это соответствует частому употреблению в среде профессионалов термина «рутина» в качестве описания некоторых частей работы, представляющих собой выполнение регулярных и повторяющихся способов ее выполнения. Рутинизация помогает профессионалам избегать изобретения велосипеда и дублирования усилий, а также позволяет достичь большей эффективности и устойчивости результата, будь то чек-листы, протоколы, стандартная документация, алгоритмы, онлайн-сервисы или что-то другое.

Рутинизация не просто возможна и желанна в некоторых дисциплинах, она необходима. По мнению Атула Гаванде, хирурга и автора книг, «существенная часть того, что делают… юристы и совершенно точно клинические врачи, слишком сложно для устойчивого самостоятельного удержания в памяти»^[432]. Он продвигает гораздо более широкое использование чек-листов, особенно «для рутинных вещей, которые легко упустить под давлением обстоятельств». Чек-листы, которые являются формой рутинизации, «напоминают нам о минимуме необходимых шагов и делают их конкретными»^[433].

Соответственно, мы видим версии шаблонизации во всех профессиях. Не полезным, однако, является частое деление дисциплин на совершенно рутинные и нерутинные. Это не помогает, так как ведет к предположениям о том, что может, а что нет работать по-другому в будущем. Кажущееся не сводимым к рутине сейчас, может быть к ней сведено в будущем, то есть приведено к какой-либо ее форме, если будет приложено достаточно усилий и если найдется место для использования «умной» технологии. Сводятся к шаблонам или нет профессиональные задачи и деятельность – интересный и важный вопрос. Также это ключевая идея тех, кто на передовой (и, конечно, этой книги), что большая часть профессиональной работы может быть сведена к рутине, несмотря на то что ее практики отрицают такую возможность. Тем не менее обратите внимание, что, если профессиональная задача не сводится к шаблону, это не значит, что она не может быть выполнена машиной. Другая идея этой книги состоит в том, что машины могут брать на себя некоторые нерутинные задачи, не сводя их к стандартам, а подходя к ним другими способами (например, используя статистику вместо используемого человеком рассуждения).

Самые амбициозные формы рутинизации могут быть обнаружены, когда практические экспертные данные доступны через системы, подобные описанным в главе 2. Выводы и рекомендации, для которых ранее нужен был профессионал, сейчас сводятся к шаблону и предоставляются, скажем, как онлайн-сервис. Некоторые из этих систем могут строиться на комплексных моделях встроенного практического экспертного знания, хотя это может быть не очевидным, потому что интерактивные платформы были упрощены для удобства рядовых пользователей.

Другое разделение можно найти во второй главе: это расслоение между внутренней и внешней рутинизацией. Первая появляется, когда задачи сводятся к бумажным чек-листам, стандартизированной документации и компьютерным системам для использования самими профессионалами. Это ведет к повторному использованию экспертных знаний, позволяя профессионалам снова и снова предоставлять одну и ту же услугу для широкого круга получателей. Здесь дублированное использование характеризуется как внутреннее и проходит на стороне предложения, изнутри профессий. Эксперты увеличивают свою продуктивность, снижая временны́е затраты на предоставление услуги, которая, будучи однажды предоставленной, предлагается множество раз другим пользователям. В свою очередь, когда рекомендации и советы становятся доступны онлайн и получатели могут напрямую иметь доступ к экспертным знаниям, тогда обычное использование и повторное переходит на сторону спроса. Это внешняя рутинизация. Сервис, построенный и предоставленный единожды многим пользователям. При втором подходе основную пользу от дублированного использования получают потребители, а не провайдеры услуг. Мы видим два этих подхода в действии во второй главе.

В обществе мы наблюдаем большое число посредников, называемых то агентами, то брокерами, то комиссионерами. Часто эти посредники служат интересам рядовых пользователей, обычно упрощая отдельные процессы или сервисы. Например, туристические агенты действуют как посредники между отдыхающими и поставщиками туристических услуг, а страховые брокеры стремятся обеспечить покрытие для своих клиентов от страховых компаний, предоставляющих наиболее выгодные условия. Профессионалы, как хранители знаний, также являются посредниками, предлагающими свои практические экспертные знания, когда получатели их услуг не обладают достаточными знаниями, навыками и пониманием, чтобы самостоятельно справиться с ситуацией.

С появлением интернета работа многих посредников оказалась под угрозой. Основной вызов, с которыми они столкнулись, связан с оценкой того, являются ли традиционно предоставляемые профессионалами услуги более ценными, чем те, что можно получить, грубо говоря, в онлайн-сервисе. Если их таковыми назвать нельзя, тогда посредники в свое время перестанут ими быть, то есть будут убраны из цепочки поставок в своей сфере. Так же как сейчас широкой практикой стало самостоятельное планирование путешествий и приобретение страховых полисов без вовлечения агентов, так станет и с профессионалами. Если получатели их услуг смогут найти более доступные и удобные онлайн-сервисы лучшего качества, тогда профессионалы могут столкнуться с перспективой перестать быть посредниками.

К примеру, уже сейчас, по крайней мере в какой-то степени, налоговые консультанты были смещены онлайн-программами для подготовки деклараций, юристы – системами сбора документации, врачи – диагностическими приложениями, учителя – массовыми открытыми онлайн-курсами, архитекторы – CAD-системами, а журналисты – блогерами.

В ответ многие специалисты в области инноваций стремятся, как прежде, стать посредниками, то есть найти себе новое место в цепочке поставок. Они оказывают помощь иными способами, что может принять, например, форму вовлечения в разработку новых онлайн-систем, которые напрямую помогают пользователям, часто в ситуациях, когда в противном случае помощь им была бы недоступна вовсе. В налоговой отрасли, когда консультанты двигаются от работы с регулированием к налоговому планированию, они вовлекаются в восстановление своего посредничества, как делают учителя в комбинированном обучении, переходя от работы в виде «мудреца на сцене» к становлению «проводниками-помощниками».

Исторически в большинстве профессий и до недавнего момента профессиональная работа распределялась беспорядочным образом. Часто опытные специалисты вовлекались в виды задач, для которых они чересчур квалифицированы. В то же время многие профессионалы жалуются на то, что увязли в административных рутинных задачах, отмечая, что другие, менее квалифицированные работники, могли бы успешно выполнять такие задачи за них. Многие другие сектора и индустрии решили схожие проблемы десятилетия, а то и столетия назад. Например, рассмотрим процесс производства. Если мы обратимся, к примеру, к ноутбукам, нас не удивить тем, что различные их компоненты – экраны, клавиатуры, материнские платы, батареи – изготовлены не одной компанией и неизбежно в разных странах. И внутри этих заводов мы можем себе представить строгое разделение труда с задачами, распределенными между соответствующими работниками с необходимым уровнем подготовки. Мы знаем, что дисциплины управления цепочкой поставок и логистика поддерживают процесс превращения результатов разной деятельности в простое готовое предложение для покупателя.

Схожим образом, мы видим движение к тому, что называется декомпозицией и мультисорсингом, среди всех профессий. Профессиональная работа больше не считается монолитной неделимой деятельностной глыбой, а, напротив, декомпозируется (некоторые говорят «дезинтегрируется»), то есть разделяется на составные части и распределяется между людьми и системами, обладающими наилучшими возможностями для выполнения работы с наименьшими затратами при сохранении качества и природы требуемой услуги. Так, мы обнаруживаем доказательства того, что профессиональные работы производятся индивидуальными лицами и организациями с существенно отличающимся опытом, часто в разных локациях. Это мультисорсинг. Как мы отмечаем в следующей секции, в обсуждении трудового арбитража, аутсорсинга, перевода в офшоры и прибрежные зоны, совместного предоставления услуг и многих других альтернативных методов поставок, это становится повседневностью. Это не призыв к созданию профессиональных потогонных производств; это признание того, что больше нет необходимости обращаться с профессиональной работой, как с неделимым целым. (На этом этапе мы показываем лишь часть общей картины. В секции 5.6 мы помещаем идею декомпозиции в более широкий контекст эволюции профессиональной деятельности.)

Существует множество примеров декомпозиции и мультисорсинга в профессиях. В архитектуре BIM-системы (системы «Информационного моделирования зданий») позволяют подразделять работу архитекторов и инженеров на различные типы задач и управлять широкой сетью различных специалистов. В консалтинге традиционные клиенты обращаются к специализированным организациям для решения конкретных задач (например, исследовательских) или более свободной сети индивидуальных подрядчиков для отдельных и нерегулярных проектов. Внутри крупных консалтинговых компаний полагаются на внутреннее разделение труда: рутинные задачи, такие как выравнивание слайдов или простые исследования, делаются где-то еще. В журналистике институты начинают специализироваться на узких наборах задач: ProPublica фокусируется на расследовательской журналистике; программы, как StoryFul, агрегируют новости; также есть платформы, которые размещают плоды труда разрозненных усилий ряда авторов, от простых блогов до формальных платформ, как Huffington Post. В образовании студенты и преподаватели используют широкий ряд созданных совместно разными людьми материалов, инструменты и системы, сделанные не традиционными учителями. В судебных разбирательствах принятой практикой многих крупных фирм является выделение задач по просмотру документов и передача этого процесса на аутсорсинг.

3.6. Новые формы организации труда

В сердце традиционных профессиональных услуг был характерный подход к организации труда: люди работают как специалисты в отдельных дисциплинах, являются аккредитованными, жестко регулируемыми и, как часто отмечается, связаны общим набором ценностей. Целый ряд явлений – трудовой арбитраж, полупрофессионализм и делегирование, гибкая самозанятость, новые специалисты, вовлечение пользователей и машины, – судя по всему, меняют и дополняют этот подход.

Часто встречающееся изменение в распределении труда внутри профессиональных услуг состоит в распределении работы индивидуальным лицам и организациям, размещающимся в местах с низкими трудовыми, операционными и офисными издержками. Это не то же самое, что делегирование задач менее опытным провайдерам. Напротив, здесь мы наблюдаем распределение работы и задач между людьми со схожей квалификацией (а иногда и лучше аккредитованных), которые готовы работать с меньшими издержками, чем традиционные профессионалы, нанимаемые для работы в дорогих офисах, городах и странах с высоким уровнем зарплат. В ходе нашего исследования, к примеру, нам встречались архитекторы из Кении, которые разрабатывают планы для международных клиентов, или учителя из Индии, обучающие британских студентов по Skype за гораздо меньшие деньги, чем в Великобритании и США.

Здесь используются два широких подхода. Первый – это перевод в офшоры, когда организация направляет пакеты работы в один из своих малозатратных центров, например, в Малайзии. В этой модели деятельность все еще осуществляется в рамках организации, но в тех местах, где расходы на персонал, и в особенности заработная плата, ниже. Это в духе построения специализированных низкозатратных колл-центров. Схожим образом, консалтинговые фирмы организуют некоторые свои исследовательские подразделения с командами специалистов в других странах. Второй подход – это аутсорсинг, где работа переводится из организации на выполнение независимой стороне, расположенной опять же в местах, где операционные издержки ниже. Например, налоговые фирмы передают часть своей рутинной работы по соблюдению норм законодательства, а больницы приглашают радиологов для просмотра снимков из других частей света.

Вне зависимости от предпочитаемой модели, перевода в офшоры или на аутсорс, здесь происходит форма трудового арбитража, в которой работа переводится в страны с более низкой заработной платой. И так как разные страны выходят вперед, предлагая все большие возможности для снижения трудовых издержек, работа с высокой вероятностью будет перемещаться дальше, при условии сохранения требуемого уровня качества.

Когда профессиональная деятельность разбивается на блоки, составные ее части распределяются к наименее затратным источникам, соответственно качеству и природе определенной работы. Специалисты во всех дисциплинах уже признают, что традиционные модели работы часто требуют вовлечения высококвалифицированных профессионалов в выполнение задач, которые вполне должным образом и ответственно могут быть делегированы экспертам с меньшим опытом. Одна из специальностей, которую мы называем «аналитик процессов» (секция 6.8), занимается определением того, какого уровня люди требуются для выполнения ряда составных задач. В процессе анализа часто становится очевидно, что во многих направлениях деятельности полупрофессионалы обладают достаточными умениями, знаниями и инструментами для выполнения некоторых задач, которые ранее выполнялись высококвалифицированными специалистами. Перевод работы полупрофессионалам и ответственное делегирование в общем применяются в трех разных ситуациях.

Первая – когда задача, честно говоря, не требует времени и внимания полноправного эксперта. В этой ситуации знаний и навыков полупрофессионала и профессионала с меньшим опытом достаточно для выполнения составной задачи. Скептически настроенные эксперты должны посвятить хотя бы один день анализу своей работы и, возможно, будут обескуражены тем, как мало времени в общем требуется и как много выполняемых самостоятельно задач может быть делегировано или выполнено другими источниками. Вторая – это когда менее опытные профессионалы и полупрофессионалы приглашаются к выполнению более квалифицированной и сложной работы, надежной и в должном качестве, при поддержке четко описанных процедур, стандартов и процессов, часто при помощи более опытного профессионала. Третья роль для менее опытных профессионалов и полупрофессионалов появляется, когда они снабжаются технологиями, ассистирующими им в выполнении задач продвинутого уровня с соблюдением необходимого стандарта качества.

Во всех трех случаях вовлечение менее квалифицированных профессионалов и полупрофессионалов является по своей сути формой делегирования. Исторически оно не приводило к впечатляющим успехам во многих специальностях часто из-за того, что при нем не предоставлялись соответствующие инструменты для надежного и уверенного выполнения работы младшими экспертами. С культурной точки зрения это также было сопряжено со сложностями: специалисты часто нервничают от потери контроля и не доверяют работу менее опытным и менее квалифицированным людям. Также здесь имеется и процессная проблема. Организации, систематически разбивающие деятельность на задачи, используя техники процессной аналитики (см. секцию 6.8), отметили, что им легче выделить проблемы, хорошо подходящие для делегирования. Но большинство организаций не работали в таком ключе и не чувствуют уверенности в распределении задач новыми способами. Также они не поняли и как лучше делегировать работу.

Стоит отметить еще один момент – о передаче работы младшим профессионалам. Характеристики задач на рабочем месте, которые делают их пригодными для делегирования и передачи полупрофессионалам, часто четко ограничены и отчасти могут быть охвачены стандартными процессами, что делает их сильными кандидатами для последующего внедрения технологий (и автоматизации, и инноваций). У этого есть финансовые последствия: в то время как экономия может быть достигнута при передаче работы от профессионалов полупрофессионалам, она может быть большей от широкомасштабного использования технологий.

Во всех специальностях есть профессионалы (или полупрофессионалы), работающие по контракту, а не как сотрудники, удаленно и часто из дома. Это стало возможным благодаря онлайн-платформам, которые позволяют им продвигать себя, а ищущим услуги – найти и выбрать наиболее подходящего провайдера. Различные онлайн-инструменты для совместной работы упрощают привлеченным сотрудникам взаимодействие: друг с другом при работе в команде, с получателями услуг, все чаще без очных встреч. Во второй главе приводятся разные примеры этих процессов, как, скажем, компания Axiom – в праве, 10 EQS – в консалтинге или Doctor on Demand – в медицине.

Эта тенденция с высокой долей вероятности продолжится. Отчасти она обусловлена ощущением, что рабочие встречи в крупных и дорогих зданиях, где получателям услуг нет никаких причин появляться, не так уж необходимы. Но чаще это сознательное предпочтение свободного образа жизни самими профессионалами, которых привлекает гибкость, автономность и возможность достичь более благоприятного баланса между работой и жизнью, чем может предложить работа в компании. Иногда эта новая армия независимых экспертов работает поодиночке. Нередко они находят работу через агентства, которые напрямую сводят специалистов с клиентами или с крупными профессиональными компаниями, нуждающимися в работниках не на полную ставку. Несмотря на то что самозанятые профессионалы могут вести достаточно активную деятельность, порой им приходится платить за свою гибкость. Они упускают стабильность работы на полной ставке, не наслаждаются фиксированным доходом, не являются частью организации с открытыми возможностями для роста. Еще меньше шансов у них построить всю карьеру в одной организации. Их портфолио состоят из навыков и компетенций ряда задач, но не в отдельном типе работы. Это гибкость, которую мы обсуждаем в секции 3.4.

Для профессиональных фирм привлечение независимых специалистов на контрактной основе является довольно выгодным делом, так как можно снизить постоянные затраты на трудовые ресурсы. Это позволяет им комфортно справляться с пиками, снижая риски недоиспользования рабочих ресурсов в тяжелые времена.

Как мы отмечали в дискуссии об обходе хранителей, появляются новые ключевые кадры, и они являются неотъемлемой частью предоставления доступа к практическим экспертным знаниям. Онлайн-сервисы, вне зависимости от их содержания, не могут быть разработаны и предоставлены без вовлечения графических дизайнеров и системных инженеров. Когда сервисы предлагают профессиональный контент, требуются таланты конструкторов экспертных систем и процессных аналитиков. Если системы технически амбициозны, среди прочих привлекаются специалисты по данным. (Эти роли обсуждаются в секции 6.8.)

Традиционные профессионалы обычно не обладают всем необходимым для самостоятельной разработки систем. Некоторые любители могут пробовать, но результаты этих попыток часто разочаровывают. Лучшие онлайн-технологии для медицинской диагностики, приложения для электронного создания документов, интернет-программы для заполнения налоговых деклараций разработаны не врачами, юристами и налоговыми консультантами, которые в свободное время мечтают стать системными инженерами. Напротив, профессионалы (и специалисты по узким категориям) должны объединить свои усилия с новыми экспертами. Это современное распределение труда, с которым традиционным специалистам иногда тяжело смириться, поскольку они больше не у штурвала.

В традиционной модели профессиональных услуг знания и опыт предоставляет неизменно обученный эксперт-человек. На другой чаше весов, и с высокой вероятностью скептического отношения со стороны традиционных специалистов, один из зарождающихся источников рекомендаций – опыт получателей профессиональных услуг в прошлом. В духе движения открытых источников и к тому, что известно как «создаваемый пользователями контент», мы обнаруживаем, что онлайн-коллаборация играет все большую роль как способ создания и распространения практических экспертных знаний^[434]. Так же как интернет-пользователи соединили свои усилия и совместно, с различными мотивациями, создали, скажем, Wikipedia или Linux, аналогично происходит поддержание крупных хранилищ полезных знаний и опыта. Эти ресурсы возникают с помощью пользователей и нужны преимущественно таким же, как они. Хотя этот тип практических экспертных знаний не предоставляется напрямую экспертами, работающими в профессиях, тем не менее польза в них есть. Они предлагают простой доступ к ноу-хау и знаниям, которые сработали на практике.

На этой стадии все, что требуется отметить, – это то, что не профессионалы, а рядовые пользователи становятся новым источником практических экспертных знаний. Далее в этой главе мы обсудим другую сторону медали, что онлайн-сообщества являются еще одной опцией, доступной для получателей профессиональных услуг.

Ранее мы говорили о необходимости профессионалам построить новые отношения с машинами. С точки зрения рабочих процессов эту перемену можно выразить иначе: вступает в силу другое распределение труда между автоматическими системами и людьми. В прошлом машины брали на себя черновую работу, освобождая специалистов, чтобы те могли сфокусироваться на задачах, которые требуют их мозгов и сообразительности. Они отправлялись в прямом и переносном смысле в подвал, оставляя профессионалам-людям взаимодействовать напрямую с получателями их услуг. Тем не менее, как показывает вторая глава, сейчас в действии новое поколение машин, и это системы (о которых рассказано больше в главе 4), которые могут заменить часть, а иногда и полностью некоторые типы профессиональной работы.

3.7. Больше возможностей у получателей услуг

Традиционно большая часть профессиональной работы предоставлялась лично специалистом обычному человеку. Это то, как практические экспертные знания распределяются в большинстве основанных на печати индустриальных обществ. Тем не менее появляются новые возможности. Наиболее значимые из них – онлайн-выбор, онлайн-инструменты самопомощи, персонализация и массовая кастомизация, встроенные знания и онлайн-коллаборации. В свою очередь, эти возможности удовлетворяют скрытый спрос.

Меняются способы определения профессионалов. Традиционно специалисты выбирались исходя из рекомендаций по сарафанному радио, на основе прошлого положительного опыта, репутации среди окружения, опубликованных компетенций, аккредитаций и т. д. В этом подходе много ловушек, прежде всего в том, что потенциальный рядовой получатель услуг обычно не знает, как оценить, что профессионал подходит, и как определить, является ли предложенная стоимость услуг приемлемой. Асимметрия между покупателем и продавцом экспертной работы по большей части убирается с помощью разнообразных онлайн-возможностей, ранние версии которых уже готовы и выбивают из колеи традиционный подход.

Во-первых, существуют онлайн-репутационные системы, позволяющие получателям услуг делиться своим мнениемонлайн о результативности и уровне сервиса профессиональных консультантов, аналогично тому, как клиенты ресторанов и отелей используют подобные TripAdvisor^[435] программы. Далее следуют системы сравнения цен, которые размещают соответственно стоимость услуг и комиссии различных провайдеров онлайн наряду с потенциальными затратами на различные типы работ. В-третьих, это онлайн-профессиональные аукционы, несильно отличающиеся по концепции от eBay, но особенно хорошо подходящие под профессиональные задачи, которые являются рутинными и повторяющимися. Специалистам, наживавшимся на незнании получателей услуг об открытых перед ними альтернативах, такие технологии не помогают. Но клиентам, напротив, такие веб-сервисы расширяют возможности. Сегодня, как отмечено в главе 2, такие системы являются своими ранними версиями: например, BetterDoctor и ZocDoc – в медицине, WeBuildHomes – в архитектуре, Avvo – в праве и Expert360, Vumero – в консалтинге.

Учитывая, что для многих людей обращаться к интернету для поиска информации и рекомендаций на большинство тем стало второй природой (сейчас почти 3 миллиарда интернет-пользователей), ожидается, что люди будут рассматривать онлайн-сервисы как повседневный и разумный источник доступа к практическим экспертным знаниям.

Это так, несмотря на то что для многих, особенно для самых старших из нас, все еще естественно обращаться за советом при встрече с другим человеком. Таким образом, решение проблем и поиск советов все чаще решается по принципу «сделай сам». Профессиональные системы самопомощи могут быть оперативными, недорогими и надежными. И со временем онлайн-помощь становится все продвинутее, а ее глубина, охват задач и качество рекомендаций будут сильно улучшаться. Некоторые из ресурсов для самопомощи еще строятся традиционными профессионалами, иные – новыми провайдерами. Другие все еще развернуты как онлайн-сообщества: кейсы успехов и провалов, доступные онлайн, размещенные получателями специализированных услуг в прошлом. Основная привлекательность состоит не в том, что эти онлайн-услуги вскоре превзойдут лучших экспертов-людей (хотя со временем они могут), а в том, что позволяют получать рекомендации тем, кому недоступны или слишком дороги услуги, предоставляемые традиционным способом. Мы называем это удовлетворением скрытого спроса (более подробно – далее в секции). Именно поэтому, как нам кажется, получатели традиционных профессиональных услуг, принадлежащие к интернет-поколению, переходят к онлайн-самопомощи.

Тем временем в долгосрочной перспективе, так же как мы уживаемся с идеей беспилотных автомобилей, так же мы будем готовы воспринимать концепцию студентов без учителей, пациентов без врачей, клиентов без юристов, бизнеса без консалтинга, прихожан без священнослужителей и т. д.^[436]

Один из страхов профессионалов состоит в том, что рутинизация и цифровизация работы специалистов будут означать навязывание негибких, стандартных ответов на широкий круг проблем. Эксперты отмечают, вполне правомерно, что обстоятельства получателей их услуг всегда уникальны, поэтому индивидуальные решения подбираются под каждого. Мы в целом согласны с этим тезисом, но не принимаем вывод о том, что профессионалы всегда требуются для предоставления услуг. Скорее цифровизация практических экспертных данных привела к тому, что мы называем массовой кастомизацией – использованию систем и процессов, которые на самом деле удовлетворяют специфические потребности индивидуальных получателей услуг, но при этом обеспечивая уровень эффективности, сравнимый с массовым производством. При поддержке многих технологий, обсуждаемых в этой книге, возможно совместить низкие затраты на разработку как в массовом производстве с результатами, сравнимыми со сделанными вручную при индивидуальном подходе.

В праве и налогах, например, компьютеризированные системы сбора документов задают пользователям серию вопросов и на основе предоставленных ответов способны выбрать или удалить соответствующие слова, предложения и параграфы, и затем выдать законченный документ, представляющий собой одну из миллиона возможных комбинаций. Это не система, которая просто распечатывает стандартный документ. Здесь техники массового производства применяются для создания и предоставления высокого уровня персонализации. В этом же состоит и смысл адаптивных систем обучения в образовании, персонализированных платформ, подбирающих новости и истории в соответствии с интересами каждого читателя, и широкого распространения технологий в медицине, от 3D-печати до геномики, которое обещает гораздо более соответствующие персональным потребностям каждого пациента медицинские процедуры.

Здесь заложена более основательная мысль – традиционные методы работы многих специалистов, использующих стандартизацию и технологии в ограниченном масштабе, привели, как это ни парадоксально, к виду услуг, которые на самом деле достаточно типовые. Вразрез с представлением скептиков новые технологии предлагают гораздо больший уровень персонализации профессиональной деятельности, чем был доступен в прошлом. В отличие от традиционного сервиса, новые системы уже снабжены возможностями индивидуального подхода к клиентам.

Когда большинство людей, как рядовых пользователей, так и профессионалов, думают о приложении экспертных знаний к повседневным проблемам, они склонны предполагать, что прямое вовлечение человека необходимо. Например, если надо решить медицинскую, юридическую или налоговую проблему, то так или иначе требуется консультант из плоти и крови для обдумывания и предоставления рекомендаций. Работа профессий, по этой причине, подразумевает некоторого рода процесс интерпретации человеком: после рассмотрения и оценки специалисты применяют некоторый объем знаний к обстоятельствам (например, по симптомам или доказательствам) в том виде, в котором они им представлены.

Мы же видим признаки появления радикально иного подхода к применению знаний для решения проблем: способа, не требующего прямого вовлечения людей, при котором практические экспертные знания встраиваются в машины, системы, процессы, рабочие практики и повседневную деятельность.

Рассмотрим электронную версию карточной игры «Солитер», прообразом которой является реальная карточная игра, придуманная много лет назад. Мы относим ее к «Пасьянсам». При игре с настоящими картами легко было хитрить, хотя непонятно, кто может захотеть быть нечестным в одиночной игре. Жульничество могло включать, скажем, размещение красной девятки под красной десяткой. Физически было возможно разложить карты таким образом. Для сравнения: электронная версия игры сделала абсолютно невозможным так обходить правила. Попытка поместить красную девятку под красную десятку, как было предложено, незамедлительно ведет к отказу совершить ход системой и помещению карты на исходную позицию. Здесь наблюдается встраивание правил в систему. В терминах битов и байтов несоблюдение правил просто не является опцией; это как бессмысленно, так и невозможно.

Мы отмечаем ранние примеры встраивания знаний в главе 2. В медицине, например, дозаторы инсулина развиваются в сторону автоматического введения препарата на основании сенсорных данных, и, таким образом, без физического вовлечения медицинского эксперта. В журналистике вместо обращения к традиционному редактору онлайн-системы подбирают новости и истории в соответствии с предпочтениями читателей (на основе их активности в сети). В мире религии смартфоны прошиваются для ограничения возможностей доступа к интернету, чтобы соблюдающие правила евреи могли не беспокоиться о случайном посещении «некошерных» сайтов.

Переход к встроенным экспертным знаниям изменит способ обращения к ним и правила распространения. В традиционной модели наше общение обычно протекало в весьма реактивной форме. Бремя видения ситуации, требующей компетентной информации и потенциальной пользы от такого обращения, обычно лежало на получателе услуг, который тем или иным способом принимал решение о выборе лучшего источника профессиональной помощи, вовлекал или инструктировал профессионала-человека. Многое здесь опирается на способности клиента и его знания о том, что рекомендация требуется и когда именно она требуется. Напротив, когда профессиональные экспертные знания встроены в нашу повседневную жизнь, они автоматически инициируются и применяются. Это будет способствовать переходу от реактивных к проактивным услугам, как ранее было показано в этой главе.

Появляются три широких категории онлайн-коллабораций в профессиях. Во-первых, во многих специальностях мы наблюдаем появление того, что называем сообществами накопленного опыта. Это онлайн-сообщества, полные контента, предоставленного пользователями и, в частности, их опытом, как успехами, так и провалами, полученными в результате попадания в разные ситуации, требующие вовлечения практических экспертных знаний. Как интернет-пользователи могут получать рекомендации от других, когда сталкиваются с проблемами со своими компьютерами, так и практические экспертные знания, хранящиеся в таких сообществах накопленного опыта, могут быть полезны в широком ряде случаев. Мы видим такие сообщества во всех профессиях: например, PatientsLikeMe в здравоохранении или Beliefnet и Patheos – в религиозной практике.

Второй тип онлайн-коллабораций происходит в «сообществах практиков»^[437]. В то время как сообщества накопленного опыта обычно создаются и поддерживаются рядовыми пользователями, сообщества практиков населены экспертами. Например, на платформах, таких как QuantiaMD в здравоохранении или ShareMyLesson в образовании, врачи и учителя, соответственно, делятся своими знаниями и опытом друг с другом. Конечно, эти два типа сообществ пересекаются. Во второй главе мы наблюдали примеры, где эксперты и обычные люди совместно работают друг с другом и между собой, например, над просмотром, проверкой и дополнением созданного пользователями контента.

Третий тип онлайн-коллаборации – это краудсорсинг. Здесь большое число людей, экспертов и неспециалистов, приглашаются для участия в решении четко определенного проекта или проблемы, которая настолько масштабна, что требует вовлечения множества рук, так сложна, что может извлечь пользу из «мудрости толпы»^[438], и настолько неясна, что ответ с наибольшей вероятностью будет найден, если сеть запроса распространится достаточно широко. Примерами этому могут быть WikiHouse и Arcbazar в архитектуре; Open Ideo и WikiStrat в консалтинге осуществляют краудсорсинговые проекты в похожем ключе.

Одно из достоинств новых подходов к профессиональной работе, и особенно разных онлайн-сервисов, состоит в том, что практические экспертные знания уже становятся более доступными и менее дорогими. На основании собранных нами доказательств можно наблюдать ранние примеры удовлетворения того, что мы называем скрытым спросом. Речь идет о тех случаях, когда люди могли бы получить пользу от рекомендаций профессионала, но сегодня в традиционной форме для них это слишком затратно, непонятно или запрещено. Нереализованная потребность в профессиональной помощи должна касаться нас всех, – как граждан, профессионалов, так и политиков, – по меньшей мере, когда на кону что-то важное (улучшение здравоохранения, образования или юридических услуг, к примеру).

Ранние признаки состоят в том, что удобные для пользования, бесплатные или с низкой стоимостью системы уже предлагают помощь, рекомендации или консультации в более доступной форме, чем традиционные профессиональные сервисы. Хотя некоторые из упомянутых в главе 2 онлайн-платформ автоматизируют и улучшают традиционную работу профессионалов, многие обходят этих хранителей-посредников. Они часто кажутся более легкодоступными, чем услуги традиционных провайдеров профессиональных услуг. Мы рассматриваем этот больший охват как «либерализацию» практического экспертного опыта: мастерство и знания, хранителями которых исторически были профессионалы, стали доступны напрямую и готовы к использованию рядовыми людьми. Это фундаментальное изменение, к которому мы вернемся в главах 5 и 7.

3.8. Потребности профессиональных фирм

Набор провайдеров профессиональных услуг – главным образом, юристов, аудиторов, налоговых экспертов и консультантов – пришел к объединению в профессиональные лиги. Эти фирмы управляются, как коммерческий бизнес, и в своих различных формах издавна являются объектом существенного количества исследований теоретиков по управлению^[439]. Очевидно, из нашей консалтинговой практики и интервью с лидерами рынка, что эти специальности сейчас озабочены рядом проблем, в том числе касающихся описанных в этой главе тенденций и закономерностей. В обсуждениях, например с управляющими партнерами этих фирм, часто упоминались либерализация, глобализация, специализация, новые бизнес-модели, нецелесообразность основанной на партнерстве схемы и консолидация. Рассмотрение будущего профессий не было бы полным без учета каждого из этих понятий.

У либерализации богатое прошлое. Длительное время активисты из числа потребителей объединялись с социологами и общественными реформаторами, заявляя, что профессии являются монополиями, несправедливо закрытыми и явно антиконкурентными. Эти замкнутые сообщества специалистов, как следует из аргументации, не дают пользователям своих услуг достаточного выбора. Соответственно, многие критики проводили кампании за ослабление законов и регулятивных норм, управляющих тем, кто может предлагать профессиональные услуги, какие организации и типы бизнеса. Это призыв к либерализации, естественно проистекающий из декомпозиции. Когда экспертная работа оказывается разбитой на блоки, то есть сводится к рутине, на практиков профессий оказывается давление в необходимости признать тот факт, что некоторые из составных задач не требуют больше исключительной прерогативы экспертов. Эта волна сейчас идет как со стороны рынка, так и со стороны регуляторов. Последние обеспокоены вопросами честной конкуренции и выбора – там, где нет четкого обоснования необходимости в монополии (и личная заинтересованность не считается приемлемым обоснованием), профессионалам, индивидуально или совместно, все труднее заявлять, что их эксклюзивные права даны им в интересах тех, кому они служат, что, в конце концов, было одной из основных причин их предоставления изначально. Некоторые виды перераспределения работы могут включать разрешение менее квалифицированным профессионалам и полупрофессионалам выполнять отдельные задачи. (Мы наблюдаем это во всех профессиях, а не только в фирмах – например, в некоторых странах среднему медицинскому персоналу все чаще позволяют проводить небольшие хирургические вмешательства.)

Часто происходит путаница между понятиями «либерализация» и «дерегуляция». На самом деле эти термины далеки от того, чтобы быть синонимами. Большинство сторонников либерализации все еще хотят, чтобы специальности регулировались; более того, они обычно также желают, чтобы регулировались и новые категории профессиональных услуг. Лишь небольшое число сторонников свободного рынка предлагает полный произвол. В действительности же призыв часто состоит в более пропорциональном регулировании: предоставлении эксклюзивных прав только тогда, когда это очевидно происходит в интересах получателей услуг; требовании координирования альтернативных провайдеров услуг, которые предоставляют коммерчески и социально значимые услуги, и отсутствии регламентации для задач и деятельности, когда обнесение их колючей проволокой противоречит здравому смыслу. В результате чего они ожидают увеличения выбора и снижения цен для потребителей, даже если это ведет к более конкурентному рынку для провайдеров. Таким образом, к примеру, если полупрофессионалам позволяется совершать определенные задачи в отдельных дисциплинах, это не значит, что их деятельность при выполнении данных задач не будет регулироваться или ограничиваться. Наоборот, когда сервис имеет высокую ценность или общественное значение, логично, что менее опытные и менее квалифицированные исполнители будут объектом соответствующих стандартов и правил. Так как некоторые задачи выполняются на основе подхода «сделай сам» (секция 3.7), означающего, что вовлекаются рядовые люди, сложно себе представить, как они могут регулироваться схожим с профессионалами и полупрофессионалами образом.

Термин «глобализация» редко покидает уста лидеров крупных профессиональных фирм. В середине XIX века, когда зародились современные профессии (см. секцию 1.3), услуги главным образом предоставлялись на личных встречах, а международные командировки были относительно редки. Коммуникационные и транспортные технологии принесли огромные изменения, распределяя большие потоки людей, товаров и информации по всему миру. Но это был ранний этап, и мы часто слышим, что некоторые факторы сейчас ускоряют глобализацию. В первую очередь, наиболее крупные клиенты ведут международную деятельность и поэтому нуждаются в профессиональной помощи во всех подразделениях по всему миру. В мире бизнеса, особенно от профессионалов, к примеру, ждут мобильности передвижений – готовности к перелетам по первому требованию клиента. С тем же успехом электронная почта и видеоконференции упрощают коммуникации, с учетом разницы во времени, с клиентами по всему миру, как будто бы они находятся в одном здании. С зарождением телеприсутствия эта новая форма синхронной коммуникации в реальном времени становится все более естественной и общепринятой практикой. Изменения в регулировании также ускорили глобализацию, так что профессионалам теперь создаются условия для осуществления деятельности в разных географических локациях. В прошлом юристы, врачи и другие специалисты были фактически прикованы к юрисдикциям, в которых они получили квалификацию. Другая предпосылка для глобализации: различные формы альтернативного сорсинга профессиональных задач и не в меньшей степени трудовой арбитраж (секция 3.6), который создает профессиональному бизнесу условия для ведения дел и оплаты труда в странах с низкими трудовыми, операционными и офисными издержками.

Обратимся к специализации; эта тенденция не ограничивается лишь фирмами, а простирается на многие другие профессии, особенно на медицину. Несмотря на то что квалификация для рядового человека может казаться хорошим делом, профессионалы во многих дисциплинах жалуются на то, что их области сегодня стали слишком специализированными. Они говорят, что наиболее высокооплачиваемые и талантливые люди работают в чрезвычайно узких областях своих дисциплин, мало взаимодействуя со специалистами смежных профессий, и почти без вовлечения представителей более дальних областей. Беспокойство состоит в том, что профессионалы упускают более общую картину и могут пропустить необходимость в целостном подходе при размышлениях. Растущая специализация также сдерживает междисциплинарную коллаборацию: например, если юристы и консультанты сталкиваются со сложностями при сотрудничестве со своими коллегами, они еще с меньшей вероятностью станут частью команды с профессионалами из других дисциплин.

Переход к специализации предшествовал многим из отмеченных в этой главе тенденций. С развитием дисциплин и по мере увеличения числа их практиков профессионалы выглядят движимыми или привлеченными к еще более скрытым и часто туманным уголкам мира. Возможно, в ответ на некоторые из описанных в главе тенденций, таких как декомпозиция, многие традиционные эксперты по умолчанию защищают привычные индивидуальные услуги. Другими словами, они устремляются к специализации. Это устоявшаяся комфортная зона для сегодняшних профессионалов. Однако движение к еще большей специализации в сочетании с неготовностью работать иначе может привести их к роли субподрядчиков. Глубоко вплетенные в свои отрасли знаний, эти неоспоримые эксперты среди профессионалов могут оказаться ограничены работой над отдельными модулями комплексных задач. Задачей других (к примеру, нового типа проектных менеджеров – см. секцию 6.8) будет интегрировать труд экспертов, скажем, во вклад полупрофессионалов и онлайн-сервисов. Лепта специализированных экспертов продолжит быть незаменимой, но они могут стать вымирающим сообществом и перейти в форму бэк-офиса техника, а не провайдера услуги во фронт-офисе.

В сердце бизнес-модели большинства профессиональных предприятий находится идея о том, что время профессионального провайдера услуги – это ключевая ценность. Время профессионалов – это ограниченный ресурс, за который платят получатели услуг. Это отражается в практике большинства профессиональных фирм, где основной способ ценообразования основан на трудочасе. Более того, этот метод привел к тому, что диктует способ, которым многие профессионалы оценивают ценность своей работы. Хотя модель ценообразования может вознаграждать праздных и неэффективных, наказывая быстрых и продуктивных, она показала себя как чрезвычайно устойчивая с середины 1970-х. Тем не менее в последние годы неудовлетворенность клиентов почасовой оплатой стабильно растет. Так как на профессионалов оказывается давление снижать издержки и клиенты имеют теперь больше рыночного влияния, оплата по часам начала терять свое значение. Клиенты завтрашнего дня будут более склонны платить за результат, чем за вклад, за предоставленную ценность, а не приложенные усилия. И когда профессиональные услуги оказались сведенными к рутине, часто доступными онлайн, больше не имеет смысла взимать плату за 6-минутные единицы усилий (это общая практика юристов – 10 единиц в час).

Существует огромное количество литературы по альтернативным моделям ценообразования, но наши исследования показывают, и это не шокирующая информация, что основанное на времени ценообразование с высокой долей вероятности будет заменено во всех профессиях фиксированными ставками или ценообразованием на основе привнесенной ценности или предоставленного результата. В обоих случаях профессионалы более мотивированы удовлетворить возможные финансовые потребности клиентов, чем когда им платят за их время. Тем не менее мнение многих инновационных лидеров профессиональных фирм состоит в том, что фиксация на моделях ценообразования означает упущение общей картины, а реальным драйвером будет не изменение традиционной модели оплаты профессиональной работы, а то, как она будет предоставляться иными путями. Будет ли переход от нового ценообразования к иному способу работы (например, с вовлечением полупрофессионалов или онлайн-сервисов).

Также имеются убедительные признаки отхода от традиционной пирамидальной структуры прибыльности, в соответствии с которой владельцы профессиональных фирм (долевые партнеры) нанимают более молодых профессионалов и платят им меньше, чем они берут с клиентов. В этой модели, чем больше подобных специалистов вовлечено, тем значительнее фундамент пирамиды и шире обращаемость и движение бизнеса. Достигай эффекта масштаба, награждай их в достаточной мере, маши пряниками в виде повышений и партнерства, и долевые партнеры обеспечат себе устойчивый поток прибыли. Этот подход творил чудеса с начала 1980-х до кризиса 2007 года. С тех пор клиенты стали все меньше поддерживать такую модель. Многие достаточно сильно высказали свои возражения по поводу оплаты за выполнение младшими сотрудниками рутинной работы (часто на почасовой основе) и в то же время субсидирование их обучения. Многие клиенты больше не хотят спонсировать профессионалов на дне пирамиды. Напротив, их привлекают новые подходы, такие как большее использование полупрофессионалов и рост применения решений на основе технологий.

Изменениям в ценообразовании, прибыльности и охвате услуг с высокой долей вероятности будет сопутствовать другое явление – снижение преобладания партнерств как основной юридической структуры для профессиональных фирм. В течение многих десятилетий это считалось наиболее подходящим типом организации для многих специалистов. Фирмы метко ухватили коммерческую реальность группы квалифицированных лиц, совместно ведущих свой бизнес с целью прибыли и которые не должны уйти от ответственности через учреждение какой-либо корпоративной структуры. Тем не менее при росте партнерств, которые сейчас разрослись до нескольких тысяч в отдельных фирмах, идея небольшой группы совместно работающих профессионалов, обедающих ежедневно вместе за одним столом, кажется неуместной. Если принять во внимание тот факт, что крупные международные клиенты требуют от профессиональных консультантов соответствующего уровня, которые управляют системами высокой коммерции схожим с бизнесом образом, неочевидно, например, почему эти фирмы не могут себе позволить защиту ограниченной ответственностью, которой наслаждаются их клиенты. Разные респонденты и получатели услуг делятся с нами, что весьма странно, когда эксперты (и их семьи) несут совместную и индивидуальную ответственность за деятельность коллег, которых они могли никогда не встречать, работающих в странах, которые они никогда не посещали. И если мы освободим крупные профессиональные фирмы от неограниченной ответственности, будет в равной степени странно, как отмечают профессиональные структуры, удерживать такой же высокий уровень ответственности для небольших фирм и индивидуальных практиков.

В любом случае модели партнерств как бизнес-механизму свойственно множество недостатков. Прежде всего эта модель способствует путанице между интересами инвесторов и управляющими, она порождает застой, естественным образом возникающий из совместного принятия решений, а также это слабый механизм для привлечения и роста капитала. Более существенно то, что, когда профессиональная работа приходит к декомпозиции и иному способу обеспечения, особенно непрофессиональными провайдерами, решаемые задачи могут требовать иных направления и методов, чем у традиционных профессионалов, которые исторически поделены на партнерства. Альтернативно решаемые задачи будут предоставляться совершенно другими юридическими лицами: от стартапов в индустриальных парках до сотрудничающих онлайн-сообществ.

Хотя многие из мировых высокопрофильных профессиональных организаций являются очень крупными концернами (например, у Accenture более 300 000 сотрудников, а у Deloitte – более 200 000), огромное количество профессионалов все еще работает в относительно небольших бутиках или вовсе как индивидуальные практики. Концерны поменьше, которые еще не поддержали технологии и другие современные системы управления, – это «деревенская» индустрия в мире профессиональных услуг. Им все сложнее конкурировать в цене, а также не отставать в технологическом развитии в своих областях. В результате для выживания многие экспертные фирмы поменьше будут объединяться и, таким образом, иметь возможность достичь эффекта масштаба, который ранее им был недоступен. В профессиях, как и везде, магазин на углу будет заменен супермаркетом, приносящим экономию и эффективность, но часто ценой потери личных взаимодействий. Профессиональные работники, предпочитающие работать самостоятельно, могут скорее сделать выбор в пользу присоединения к потоку самозанятых работников по контракту, как описано в секции 3.6.

Консолидация не ограничивается индивидуальными и небольшими практиками. Немало крупных профессиональных фирм, скажем, юристов и актуариев, также сливаются воедино. Вероятность того, что в других секторах может сложиться ситуация, как в сфере аудита (доминирование поставщиков, количество которых меньше, чем пальцев на руке), крайне мала, но мы будем наблюдать за появлением многих гораздо больших глобальных профессиональных бизнесов.

Слияния могут быть стимулом к созданию мультидисциплинарных профессиональных фирм, как маленьких, так и больших. Один крупный сдвиг намечается в связи с возможным выделением аудиторской практики из мультидисциплинарных компаний, где они сейчас располагаются. После коллапса Enron нескончаемый поток законов и регулятивных норм ввел ограничения на степень предоставления дополнительных услуг аудиторами своим клиентам^[440]. Примечательно недавнее дополнение к этому массиву – Европейская директива, которая вносит поправки в Директиву об обязательном аудите 2006 года^[441]. В целом эти правила затрудняют ведение другой деятельности аудиторскими фирмами там, где возможен конфликт интересов. Существует определенное негативное отношение к аудиторам, извлекающим коммерческую прибыль из внутренней информации компаний, в которых они проводят проверку. В 1980-х годах, напротив, письмо руководству, которое писалось для совета директоров компании в конце аудита, считалось стандартной и подходящей платформой для предложения дополнительных услуг с целью успешного преодоления выявленных во время аудита проблем.

После коллапса Enron и Andersen жертвами ужесточения регулирования были юридические и консалтинговые практики, которые процветали в ведущих аудиторских фирмах. Но в реальности лишним здесь была функция аудита. Именно их деятельность привела к огромным потенциальным конфликтам с профессионалами, консультантами, юристами и налоговыми специалистами. И поэтому, вероятно, в предстоящие годы аудиторские практики могут быть отделены от основной группы крупных аудиторских фирм. Это могло бы открыть двери увлекательным возможностям для слияний – например, международных юридических фирм с глобальным налоговым подразделением. Мы описываем это скорее как возможность, а не вероятное развитие событий.

3.9. Демистификация

Финальная тенденция, которая формирует контекст для многого другого, что было отмечено в этой главе, – постепенная демистификация профессий и профессионалов.

Философ и теоретик права Герберт Харт мастерски создает мизансцену для анализа мистификации и демистификации:

«Ключевая идея, которую эти слова отражали, состоит в том, что несправедливые, анахроничные, неэффективные и иным образом наносящие вред социальные институты, включая право, часто защищены от критики окружающих завесой таинственности. Она маскирует их истинную суть и воздействие, вводит в замешательство и запугивает потенциального реформатора, тем самым продлевая жизнь плохим институтам. Формы таинственности… включают не только возвеличивание через открытое превознесение услуг, роскошь и церемонии, не только через архаичную одежду и недоступную рядовому человеку манеру выражения мыслей, но также, что более важно, мистификация состоит в пропаганде веры: веры в то, что правовые и иные институты в обществе бесконечно сложны и трудны для понимания и что это непреложный природный факт, и поэтому исторически сложившиеся институты не могут быть изменены без риска коллапса общества»^[442].

По этой причине на определенные специализации наброшена завеса тайны, защищающая их от вызовов и изменений. Мистификаторы используют язык, традиции, одежду и риторику как инструменты своего ремесла. В том же духе Гарольд Ласки, политический теоретик и активист лейбористской партии второй половины прошлого века, описывал следующим образом: «Эксперт сегодня привык к почитанию, не сильно отличающемуся от почитания священника в примитивных обществах; для простых людей он как священник осуществляет таинство, к которому не допускаются непосвященные»^[443].

Когда мы обращаемся к конкретным примерам профессий, нам не надо разделять философию права Харта или политический радикализм Ласки, чтобы признать, что эти авторы в чем-то правы. Использование профессионального жаргона в профессиях является наглядным примером. Получатели их услуг ежедневно вводятся в заблуждение, уводятся в сторону и даже ставятся в унизительное положение медицинской терминологией, правовым, журналистским и консалтинговым жаргоном, налоговыми техническими аспектами и многим другим. Это может быть законными условностями, даже если это просто не помогает получателям их работы. Но иногда это преднамеренная мистификация, призванная не впускать получателей и защитить провайдеров. На языке социологов это форма «социальной закрытости», созданной для поддержания монополий, которой наслаждаются профессионалы (секция 1.5). (Социологи, между прочим, кажется, не видят иронии, по нашему мнению, в собственном использовании запутанного жаргона при критике профессий.)

Многие из раскрытых в этой главе тенденций и закономерностей свидетельствуют о том, что мистификация профессий в будущем невозможна. Когда экспертная работа разбивается на простые составные задачи (секция 3.5), тогда сопутствующая деятельность будет гораздо лучше понята. Услуги специалистов больше не будут своего рода черным ящиком, где вводные данные (обстоятельства получателя услуг) и результаты (рекомендации профессионала) – единственные прозрачные для несведущего элементы. Напротив, содержание самого ящика станет объектом того, что мы называем аналитикой процессов (см. секцию 6.8), а суть профессиональной работы станет гораздо более очевидной. В этом случае таинство и мистика будут исключены. Также невозможно будет, утверждая, что работа настолько комплексна, что находится за пределами понимания рядового человека, доводить экспертные знания до какого-либо сверхъестественного или мистического уровня. Аналогично, когда задачи не для профессионалов будут выделены и переданы для решения рядовым людям, получатель услуг снова будет иметь гораздо лучшее представление о деятельности в целом.

Когда на самом деле будет требоваться настоящий талант, проактивность, креативность, стратегическая проницательность или богатый опыт, это будет очевидно, потому что данная работа будет сознательно и быстро определена как требующая мастерства исполнения и традиционного индивидуального подхода. Выполнение такой работы будет безусловно привлекать уважение и восхищение, но, наверное, не чрезмерное почтение, которое характеризовало окутанную таинственностью профессиональную работу в прошлом.

Часть II
Теория

Глава 4
Информация и технологии

В первой части этой книги, предоставляя данные нашего собственного исследования и анализируя работы других, мы предлагаем доказательства изменений, с которыми столкнулись профессии. Однако во вступительных главах мы не объясняем, почему происходят указанные изменения. Это цель II части книги. Наша задача – предоставить более общий и систематизированный отчет о происходящем. Мы приводим различные теории и модели, которые объясняют обнаруженные доказательства и высказывают предположения о том, как они могут нам помочь предсказать то, что еще предстоит обнаружить.

В этой главе мы сначала фокусируемся на том, что называем «информационными подкатегориями» в обществе, а затем пытаемся сравнить, как люди делились практическими экспертными знаниями в прошлом и как это может происходить в будущем. Далее мы обращаемся к технологиям и рассуждаем о ценности формирования прогнозов. Сделанные из этого выводы помогают определить то, что мы считаем четырьмя наиважнейшими типами будущего развития технологий. В обобщении этой главы мы представляем 50-летний обзор меняющегося влияния технологий на профессии. Это готовит нас к главе 5, где идет обсуждение природы знаний, эволюции профессиональной деятельности, а также модели получения и распространения практических экспертных знаний, которые вытеснят традиционные рабочие практики профессионалов.

4.1. Информационные подкатегории

В повседневных обсуждениях люди сегодня чаще используют термин «технологии» и сокращение «тех», чем «информационные технологии» и «ИТ». Больший акцент на технологической стороне объясним впечатляющими достижениями, которые лежат в основе работы повседневных устройств. Технологии могут вызывать восторг как своими возможностями, так и дизайном, и мы вполне оправданно восхищаемся гением и изобретательностью тех, кто участвовал в их создании. Однако сосредоточиться исключительно на «Т» без «И» – значит оставить без внимания «информацию» в нашем рукоплескании «технологиям», что приводит к отсутствию понимания роли и ценности информации – в нашем мире вообще, и особенно в профессиях.

Мы предполагаем, что один из способов объяснения наблюдаемых и прогнозируемых изменений в профессиях – исходить из того, что мы называем информационными подкатегориями в обществе^[444]. Под этим понятием имеются в виду преобладающие средства хранения и обмена данными. Мы используем слово «информация» здесь в достаточно общем смысле, охватывая самые разнообразные связанные с ней явления: от изначальных сведений на одном конце спектра до знаний и экспертного опыта – на другом. Используя в качестве исходной точки выводы Уолтера Онга в книге Orality and Literacy^[445], мы предлагаем четырехфазную схему развития информационных подкатегорий в человеческом обществе. В этой модели мы утверждаем, что общества зависели в разные периоды времени преимущественно от устных, рукописных, печатных и информационных технологий^[446].

Для нас важно то, насколько общественные информационные подкатегории влияют на доступность практических экспертных знаний, их формирование и обмен, кто к ним получает доступ и понимает их. Наша гипотеза состоит в том, что на средства создания и обмена данными оказывают сильное влияние системы, обеспечивающие их хранение и коммуникацию. А именно – информационные подкатегории могут способами, которые еще не были сполна изучены и поняты, определять объем практических экспертных знаний, их сложность, источники, доступность, частоту обновлений, а также людей и системы, которые могут успешно применяться в их деятельности. Литература на тему истории и развития информационных и коммуникационных систем, а также антропология и социология, как представляется, подтверждают эту идею^[447]. Иными словами, мы считаем, что информационные подкатегории оказывают сильное влияние на способы формирования и распространения практических экспертных знаний.

При этом мы идем дальше и предполагаем, что, когда изучаем влияние информационных подкатегорий на всех четырех фазах – устных, рукописных, печатных и информационных технологий, – мы можем прогнозировать вероятностные пути развития в профессиях и за их пределами. Когда эксперты приглашаются высказать мнение об изменениях в обществе, скажем, при переходе от «рукописного» мира к «печатному», большинство быстро и интуитивно отмечают существенные изменения в организации знаний при переходе от одной фазы к другой. Тем не менее профессионалы, как представляется, не торопятся признать схожесть изменений при переходе от основанного на печати общества к социуму, сильно зависящему от информационных технологий и интернета (эта склонность к неприятию является манифестацией некоторых из когнитивных искажений, описанных в секции 1.9). Пониманию этих изменений способствует последовательное изучение каждой фазы.

4.2. Сообщества до появления печати и основанные на печати сообщества

Современные реалии таковы, что мы с трудом можем представить себе общество без рукописных, печатных и информационных технологий, а также без ноутбуков, планшетов и других электронных устройств, давно и прочно вошедших в нашу жизнь. Онг метко отмечает:

«По-настоящему грамотным людям сложно представить, на что похожа начальная устная культура, не имеющая каких бы то ни было записанных данных и возможности к осуществлению этого процесса. Постарайтесь вообразить себе общество, где никто никогда не «просматривал» информацию. В первоначальной устной культуре фраза «просмотреть информацию» пустая: в ней не может быть смысла. Без письма у слов нет видимого присутствия, даже если виден описываемый ими предмет. Слова – это звуки»^[448].

Сегодня, в эру, когда на наши привычки по поиску данных чрезвычайный эффект оказывает интернет, сложно представить образ жизни, при котором отсутствует быстрый доступ к информации. Продолжая рассуждения Онга, трудно вообразить себе мир, где «погуглить» – это «пустое слово». Тем не менее, если мы остановимся и представим сообщество, способное только на устное взаимодействие и коммуникацию, мы легко увидим, что эта среда наложила бы строгие ограничения на доступ к экспертным знаниям. Вполне возможно, что некоторые люди с помощью больших усиленных тренировок своей памяти становились более восприимчивы к большим объемам информации^[449], хотя сложно представить, чтобы крупные объемы детальных знаний из любой области удерживались у кого-либо в голове. Никто не смог бы вспомнить и малой доли накопленных знаний, на которые сегодня опираются профессии.

Легкодоступные экспертные знания в то время были гораздо менее объемными, комплексными и детальными, чем сегодня. Всегда существуют сложности, хорошо известные антропологам и историкам, при оценке обществ и их возможностей в прошлом в контексте сегодняшних идей и взглядов^[450]. Тем не менее с высоты XXI века мы можем предположить, что прежнее мастерство, рассматриваемое теперь как индивидуальные области экспертных знаний, было дано немногим. Только старейшины общин могли обладать непререкаемым авторитетом благодаря своим возможностям легко делать выводы на основе накопленного прошлого опыта или передаваемой от поколения к поколению информации. В устную эру не было формальных профессий, организованных институтов накопленных знаний, техник по широкому распространению опыта в обществе, а также институтов, под эгидой которых объединялись бы эти старейшины.

Двигаясь дальше, к рассмотрению эры, когда печать стала преобладающей информационной подкатегорией, Онг снова обращает внимание:

«Письменность… была очень поздним достижением человечества. Homo sapiens были на Земле, возможно, к тому времени уже 50 000 лет… Первый скрипт, или настоящая письменность, насколько мы знаем, былсоздан среди шумеров в Месопотамии около 3500 до н. э.»^[451]

И снова:

«Надо признать, что из многих тысяч языков, возможно, и десятков тысяч, на которых говорили люди на протяжении истории, только около 106 были изложены в письменном виде в достаточной степени для создания литературы, а большинство не были записаны вовсе»^[452].

Расширение возможностей человеческой памяти стало реальным благодаря изобретению письменности и связанных с ней буквенных и графических изображений. Как описывает Джеймс Глейк в своей книге The Information, «сила искусственной памяти была мощнейшей»^[453]. В свою очередь, это означало, что объем знаний и экспертных данных в сообществах мог расти и все еще оставаться постигаемым. Так как стало возможным излагать и записывать знания и опыт, более точные и тщательные выражения его были под рукой и могли передаваться внутри сообществ. Мы видим пример усложнения изначального принципа хранения информации, при котором специалисты выбрали способ записи своих мыслей на языке жаргона и условном языке коллег-специалистов, а не на языке обычных людей.

В эру письменности, хотя знания могли быть отражены и пересмотрены, широкое распространение сдерживалось ограничениями ручного переписывания, единственного доступного метода воспроизведения. Этот способ был не только подвержен ошибкам, но таким затратным по времени, что это ограничивало простоту распространения знаний и частоту, с которой они могли обновляться. Но обычным людям было необходимо иметь доступ к специалистам, которые имели представление о развивающихся институтах опыта, концепциях и жаргоне. Ранние хранители были как советниками, так и своего рода судьями, узнаваемыми экспертами, но еще не организованными внутри профессий. Это не значит, что не было отдельных профессионалов. Как отмечено в секции 1.3, эксперты широко практиковали в эру письменности и при отсутствии должного образования, взять хотя бы целителя-врача Гиппократа, юриста Цицерона, раввина Маймонида, которые не вели деятельность под эгидой определенных специализированных ассоциаций, существующих сегодня.

Самые ранние признаки профессий и профессиональных ассоциаций могут быть обнаружены в гильдиях, которые были местом сосредоточения отдельных видов торговли. Процветание многих из этих гильдий совпало с изобретением печати. В середине XV века Иоганн Гутенберг изобрел печатный пресс и подвижные литеры, коренным образом изменившие способ обучения людей и религиозные практики (Библия Гутенберга стала первой крупной напечатанной книгой в западном мире). Печать также изменила способ, с помощью которого знания и экспертный опыт могут формироваться, храниться и обмениваться в обществе. Именно поэтому академики и исследователи в течение продолжительного времени делились своими находками и выводами, зарождающиеся идеи были подхвачены и сохранены в фиксированной форме для обращений, а печатные газеты и книги могли легко быть распространены. Это послужило толчком к росту объемов и увеличило сложность записанной информации.

На первый взгляд, в основанном на печати обществе, по нашим предположениям, знания должны были быть как на ладони у каждого. Однако выяснилось, что нужны посредники, без которых управлять растущими объемами созданных материалов весьма затруднительно. Тогда возникла, особенно после индустриальной революции XIX века, острая потребность в специалистах-экспертах в обращении с крупными объемами информации, которые при этом регулярно обновлялись. Отдельные группы профессий, относящиеся к объединениям, которые мы сейчас в общем считаем профессиями, процветали в таких условиях.

4.3. Основанное на технологиях интернет-общество

Информационные технологии и интернет объединились для трансформации привычек человека, касающихся поиска, создания и распространения информации. Несмотря на то что печать привнесла огромные изменения, она веками оставалась для специалистов деятельностью, требующей тяжелого оборудования и квалифицированной рабочей силы. Невзирая на то, что мы мало сегодня задумываемся об использовании программного обеспечения для обработки текста или лазерных принтеров для производства документации высокого качества, эти средства были редкостью в 1980-х годах и получили широкое распространение только в 1990-х годах. Сегодня большинство людей, на работе или дома, имеют непосредственный доступ к набору технологий, поддерживающих производство печатных материалов высокого качества. Развитие технологий меняет способы, с помощью которых мы создаем и распространяем документы. От фотокопировальных машин для быстрой печати и передаваемых файлов обработки текста до мощных принтеров и интернета. Мы ранее называли некоторые из них настольными издательскими системами, но эти средства стали настолько повсеместными, что более мы не выделяем их в отдельную категорию.

При этом усовершенствованные возможности создавать и делиться готовыми документами не привели нас к миру, где знания и экспертный опыт легкодоступны и всеми обстоятельно поняты. Вряд ли можно сомневаться в том, что интернет предоставляет легкий доступ к большим объемам контента, но правда и в том, что сайты, социальные сети и онлайн-издания создали больше исходного материала, чем у нас было до этого, основная часть которого снова неприступна для неспециалиста. Обычные пользователи могут осуществлять базовый онлайн-поиск – в медицине, праве, архитектуре, бухгалтерии и где угодно – и получают в ответ на свой запрос множество потенциально релевантных и технически сложных документов и онлайн-страниц вместо ответа на вопрос или готового совета. Онлайн-энциклопедия, например, может обучать или ориентировать, но она обычно не дает советов или рекомендаций, не говорит пользователям о следующих шагах, которые можно предпринять в случае столкновения с трудностью. Более того, большинству пользователей непросто понять, какие онлайн-ресурсы в сложных областях являются авторитетными и надежными.

Эти заключения приводят некоторых скептиков к выводу, что интернет и социальные сети наносят ущерб обществу, создавая горы информации, повышающие, а не снижающие потребность в специалистах, способных надежно интерпретировать и применять эти данные в отдельных обстоятельствах. Впрочем, этот вывод строится на ошибочном предположении о полном переходе от основанного на печати индустриального общества в то, что мы называем созданным с помощью технологий интернет-обществом (заметьте, что «технологии» здесь по большей части «информационные»). Напротив, мы утверждаем, как и в 1996 году, что все еще находимся в длинной переходной фазе между двумя эрами, и так называемая информационная перегруженность – это одна из многих неприятных, но временных последствий пребывания на промежуточном этапе изменений. Традиционные профессионалы все еще будут востребованы в качестве связующего звена между обычными людьми и имеющейся информацией, к которой человек уже может иметь доступ, но еще не располагает средствами для ее интерпретации. Несмотря на это, как только мы полностью придем к основанному на технологиях интернет-обществу, количество и сложность материалов будут скрыты от пользователей, новые технологии сами будут помогать с их интерпретацией, и, таким образом, традиционные профессионалы не будут больше доминирующим связующим звеном между рядовыми людьми и практическими экспертными знаниями, которые требуются для применения к собственным уникальным обстоятельствам и проблемам.

«Технологический лаг» – основная концепция, которую мы впервые сформулировали в 1996 году. В то время мы описали ее следующим образом:

«Наши возможности в использовании компьютерных технологий для сбора, хранения, выдачи и воспроизведения данных опережают наши возможности использовать технологии для помощи в анализе, совершенствовании и создании более управляемых масс данных, обусловленных их обработкой. У нас прекрасно получается находить информацию, но мы не столь успешны в извлечении пользы, которую хотим получить»^[454].

Технологический лаг описывал задержку между тем, что технологи называют «обработкой данных», и «обработкой знаний». Далее мы отметили, что не перейдем к зрелому, основанному на технологиях интернет-обществу, пока эта проблема не будет устранена, а обработка знаний не станет равной задаче избавления нас от дилемм информационного менеджмента, оставленных своим предшественником, обработкой данных.

Другими словами, мы утверждали, что такие технологии, как принтеры, сканеры, программы обработки текста и электронные письма, в 1990-х годах стали источником информационной перегруженности, для которой мы пока не изобрели технологические ответные меры. Таким образом, в профессиях быстро растущее количество источников материалов были как бризантная струя из пожарного шланга для рядовых людей и далекими от устранения необходимости в экспертных советах. Как представлялось, в середине 1990-х нам требовались профессионалы больше, чем когда-либо раньше. Впрочем, мы тогда прогнозировали:

«Мы и сейчас совершенствуем технологии в области обработки знаний, параллельно разрабатывая системы, которые помогут нам анализировать большие объемы информации и управлять ими. Эти системы будут помогать нам точечно извлекать материалы, относящиеся к конкретным целям пользователя»^[455].

Прогноз в то время был воспринят весьма скептически. Несмотря на это, мы видим, что технологический лаг постепенно сокращается: возможности поисковых инструментов, таких как Google, успехи науки о данных (например, в области Больших данных), появление новой волны систем искусственного интеллекта, как Watson, говорят сами за себя. Мы считаем, что наш старый прогноз оказался весьма точным. Достижения в области обработки данных за последние 25 лет просто ошеломляющие^[456]. За указанный промежуток времени произошел плавный переход к основанному на технологиях интернет-обществу.

Системы помогут обычным людям преодолеть сложности выбора нужных материалов. Более того, системы с расширяющимися возможностями (см. секцию 4.6) придут к решению проблем и составлению рекомендаций вместо простого изъятия и представления потенциально релевантных документов. Что еще более амбициозно, системы будут предвосхищать наши потребности и предлагать руководства и предупреждения еще до того, как мы будем знать о возникновении проблемы или возможности.

Так же как спрос на специализированные рекомендации от людей менялся на протяжении времени вместе с изменением информационной подкатегории от устных технологий до письменности и затем до печати, мы должны ожидать дальнейших изменений с ходом прогресса в сторону мира, основанного на процессинговой мощности и коммуникационных возможностях, превосходящих доступные нам в прошлом. Профессии основаны на знаниях (см. секцию 5.2), поэтому, если преобладающие способы хранения и коммуникации радикально меняются, не нужно быть семи пядей во лбу, чтобы предположить, что способы хранения и коммуникации профессиональных знаний будут трансформироваться схожим образом.

Это не просто вопрос о том, что текущие профессии не в полной мере используют возможности новых технологий и поэтому упускают возможность быть более эффективными. Смена информационной подкатегории гораздо фундаментальнее этого. Она определяет то, как мы организуем и предоставляем доступ к нашим коллективным знаниям и экспертному опыту в обществе.

Мы ожидаем, что при переходе от основанного на печати индустриального общества к сформированному на технологиях интернет-социуму изменения способов обмена информацией будут такие же масштабные, как и при переходе от эры письменности к эре печати.

Это не те изменения, для инициирования которых мы ждем политиков или профессионалов. Мы уже наблюдали силу социальных сетей при свержении политических режимов. Нам не следует полагать, что почти 3 миллиарда соединенных друг с другом людей будут менее мотивированы привнести изменения в способ обмена экспертными знаниями, когда для них станет очевидно, что эти методы улучшения качества и стандартов жизни уже в их руках. Когда они поймут, что, например, лучшее здравоохранение, образование и юридическая защита могут быть обеспечены через онлайн-сервисы, тогда эти системы, как представляется, будут подхвачены вне зависимости от активной поддержки со стороны политического руководства или практиков профессий.

4.4. Будущие последствия

Многое из того, о чем мы говорим в этой книге, – предвкушение появления новых и более совершенных технологий. Хотя мы считаем этот процесс практически неизбежным, часто считается наивным рассуждать о долгосрочных тенденциях в технологиях, потому что великие достижения абсолютно непредсказуемы. «Единственное, что мы знаем о будущем, согласно гуру менеджмента Питеру Друкеру и множеству других, – это то, что оно будет другим»^[457]. Мы решительно не согласны, но не с тем, что будущее будет другим, а с предположением, что это единственное, что мы знаем.

При этом мы признаём, что при аргументации позиции неопределенности будущего часто приводятся убедительные примеры: персональный компьютер, выпущенный IBM в 1981 году, никем не прогнозировался десятилетие до этого; рождение Web стало шоком в начале 1990-х; схожим образом, появление социальных сетей не было предсказано экспертами, даже несмотря на их сегодняшнее повсеместное распространение. Так как мы не спрогнозировали (и некоторые утверждают, что и не можем прогнозировать) эти важные достижения, то по аналогии строится и аргумент, что нет особого смысла в попытках заглянуть на пять или десять лет вперед. Мы непременно ошибемся и пропустим следующий важный прорыв.

Мы же, напротив, полагаем, что есть три способа, которые стоят попыток прогнозирования будущего технологий. Во-первых, даже при отсутствии таких фундаментальных технологических достижений, как персональный компьютер, интернет или социальные сети, если мы последуем за существующими и зарождающимися технологиями до их возможного и более широкого использования, одно это уже приведет нас к совершенно иному миру. Ошибка здесь состоит в презумпции, что при невозможности прогнозировать любые революционные изменения нам не следует экстраполировать на базе уже имеющихся. Если мы поработаем с текущей отправной точкой и в контексте технологий, которые кажутся постепенно набирающими силу, тогда у нас с большей вероятностью будет представление о том, куда мы идем, чем при выборе полного игнорирования будущего. Мы можем и пропустить следующую революцию, но по крайней мере будем поспевать за эволюцией текущих технологий.

Во-вторых, мы считаем, что важно стремиться к определению общего направления и единых тенденций в технологиях. Необязательно быть способными указывать с какой-либо точностью на новую волну специфических приложений, но если мы проанализируем возможные закономерности и тенденции как в человеческом поведении, так и в зарождающихся системах, то сможем предложить полезный контент для обсуждения будущего. Наименее вероятное будущее технологий – то, в котором наши системы останутся такими, какие они есть. И тем не менее те, кто отклоняет попытки предсказать будущее, часто попадают в ловушку предположения, что изменений не будет. Нежелание попробовать определить общие взаимосвязи сравнимо с вождением автомобиля в ночное время без света фар. Формирование квалифицированных прогнозов, подобных тем, что мы имеем в виду, – как включение света фар. Мы, конечно, согласны, что таким образом многого не можем видеть. Более того, ожидаем, что большинство из основанных на интернете систем, которые изменят наши жизни в течение, скажем, следующих двадцати лет, еще не изобретены.

Таблица 4.1

Третий тип прогнозов, формирующий контекст этой книги, – прогнозы о технологиях, которые могут быть легко представлены, как распространенные именно в профессиях. При анализе таких систем мы не вовлекаемся в построение гипотез по проблемам высокой теории касательно, скажем, «вычислимости» или «посткремниевых процессоров». Вместо этого мы просто подмечаем системы, которые преуспели в одних специальностях и не преуспели в других; а также предполагаем, что они, вероятно, будут внедрены более широко.

В следующих секциях этой главы, причем держа в голове два первых типа прогнозов, мы определяем и обсуждаем четыре основных, в некоторой степени пересекающихся достижения в информационных технологиях. Они приведены в таблице 4.1. По нашему мнению, это наиболее существенные результаты, относящиеся к росту и развитию ИТ и интернет-систем.

В комплексе данный ряд изменений трансформирует способ функционирования профессий и то, как осуществляется доступ к практическим экспертным знаниям в обществе.

4.5. Экспоненциальный рост в информационных технологиях

Будучи пользователями планшетов, социальных сетей, видеоконференций, онлайн-игр, стриминговых платформ для сериалов и несчетного количества других систем, немногие из нас отдают себе отчет в том, что происходит с технической точки зрения глубоко в недрах наших машин. Конечно, сложно думать об этих повседневных устройствах с позиции единиц и нулей. Большинство из нас, тем не менее, что-то подозревают в случае технических трудностей: когда наши системы тормозят, мы можем осмелиться на неискушенные догадки о том, что ситуация улучшится с процессором побыстрее, памятью побольше и пропускной способностью пошире. Хорошие новости заключаются в том, что исследовательские лаборатории по всему миру прикладывают значительные усилия, чтобы обеспечить нас всем этим и даже большим. Прогресс ошеломляющий. Наряду со многими другими исследователями наша опорная точка в попытках описать масштаб прогресса в информационных технологиях – это «экспоненциальный»^[458] рост процессинговой мощности и, в частности, то, что известно как закон Мура. В 1965 году, за три года до того, как стать сооснователем Intel, Гордон Мур предсказал, что примерно каждые два года мы сможем вдвое увеличивать число транзисторов, размещаемых в чипах (в интегральной схеме)^[459]. В более широком смысле он прогнозировал, что процессинговая мощность компьютеров будет удваиваться примерно каждые два года или около того; или, как часто говорят технологи, соотношение «цена/производительность» будет удваиваться каждые двадцать четыре месяца. Скептики того времени говорили, что закон Мура продержится пару лет. Но он все еще в строю. На самом деле, некоторые говорят, что процессинговая мощность удваивается теперь каждые восемнадцать месяцев. Материаловеды, программисты и индустриальные аналитики пошли дальше и указывают на то, что закон Мура будет работать десятилетиями. Строго говоря, имеются физические ограничения по тому, какое число транзисторов можно разместить на чипе, но, когда люди говорят о продолжении закона Мура, они приблизительно прогнозируют удвоение процессинговой мощности, даже если это достигается техниками, непохожими на кремниевые интегральные схемы, которые имел в виду Мур^[460].

Для осознания мощности экспоненциального роста предлагаем провести следующий мысленный эксперимент. Представьте, что перед вами лежит обычный лист бумаги^[461]. Теперь мысленно сложите его пополам. После четырех итераций он станет толщиной с кредитную карту. В этом нет ничего особенного. Но если его можно было бы сложить одиннадцать раз, он стал бы толщиной с банку диетической кока-колы. Это все еще не впечатляет. Повторив все это еще раз, тем временем он мог бы быть выше Биг-Бена. Еще десять итераций, и он вышел бы в открытый космос. Еще двадцать, и он достиг бы Луны. И если вы могли бы сложить обычный лист бумаги сто раз, это создало бы нечто толщиной в 8 миллионов световых лет. Рост, который ускоряется настолько быстро и расширяется до такого рода шкал, очень сложно представить. Но это то, что происходит при продолжающемся удвоении процессинговой мощности. Математики называют данный процесс экспоненциальным ростом, профессионалы же считают взрывным.

Рост процессинговой мощности уже оказал существенное воздействие. Майкл Спенс, нобелевский лауреат по экономике, отмечает, что закон Мура привел к «примерно 10-миллиардному» сокращению стоимости рассматриваемой мощности за первые пятьдесят лет «компьютерной эры» (которая, мы полагаем, началась примерно в 1950 году). Рэй Курцвейл в своих книгах «Сингулярность действительно близко» и «Как создать разум» подчеркивает, что эта тенденция будет продолжаться. Согласно Курцвейлу, «фундаментальные измерения информационных технологий следуют по предсказуемым и экспоненциальным траекториям»^[462]. При объяснении экспоненциального роста он утверждает, что:

«Скорость изменений созданных человеком технологий ускоряется, а их мощности расширяются с экспоненциальным ростом, который может ввести в заблуждение. Он начинается почти неощутимо, а затем взрывается с неожиданным неистовством – нежданным для тех, кто не стремится следить за его траекторией»^[463].

Для понимания того, что это значит в повседневной жизни, рассмотрите заявление Курцвейла, что к 2020 году средний ноутбук (ценой 1000 долларов или около того) будет иметь процессинговую мощность, сравнимую с мощностью человеческого мозга (по консервативным прогнозам, он отмечает, способным производить 10¹⁶ вычислений в секунду)^[464]. Обратите внимание на еще более ошеломляющий прогноз, что к 2050 году, следуя экспоненциальному росту, «одна тысяча долларов вычислительной мощности превзойдет процессинговую мощность всех человеческих мозгов на Земле»^[465]. Читатели могут называть нас радикальными, но, если мы можем предсказать день, когда средний ноутбук будет иметь больше процессинговой мощности, чем все человечество, вместе взятое, тогда, возможно, наступит время для профессионалов пересмотреть некоторые из своих рабочих практик.

Заметьте, что экспоненциальный рост не ограничивается процессинговой мощностью. Другие технологии, включая емкость жесткого диска, интернет-трафик, пропускную способность, магнитные средства хранения и оперативную память, также растут со схожей скоростью^[466]. Карты памяти являются убедительным примером. В 2014 году широкое распространение имели карты на 128 ГБ. В 2005 году, за десятилетие до этого, их эквивалентом были карты на 128 МБ. Это представляет (чуть больше чем) тысячекратное увеличение емкости за десять лет. Перед нами пример ежегодного удвоения, более резкий экспоненциальный рост, чем у процессинговой мощности. В этом же контексте закон Меткалфа гласит (грубо говоря), что ценность сети для ее пользователей пропорциональна квадрату числа присоединившихся пользователей. На это иногда ссылаются, как на сетевой эффект, означающий, что полезность сети увеличивается нелинейно с присоединением новых пользователей^[467]. Еще один пример – закон Куми, согласно которому электрическая эффективность вычислений удваивается примерно каждые восемнадцать месяцев, и так происходило последние шесть десятилетий^[468].

Мы принимаем тот факт, что теории Курцвейла не нашли всеобщего согласия^[469]. Но есть эксперты и наблюдатели, которые приходят к схожим выводам по вопросу экспоненциального роста процессинговой мощности^[470]. Мы также признаем, что в информационных технологиях рост не всегда должен приводить к взрывному подъему скорости и масштабов внедрения новых систем. Но если сторонники экспоненциального роста хоть сколько близки в своих прогнозах и экстраполяциях, тогда, представляется, нам предстоит пережить времена беспрецедентного технологического прогресса^[471]. Мы хотим донести до профессионалов ту мысль, что, несмотря на впечатляющий рост влияния широкого ряда систем, мы все еще у подножия, на начальной стадии ускорения возможностей различных информационных технологий. Наши личные и профессиональные сферы жизни радикально изменятся под влиянием впечатляющей процессинговой мощности брутфорса, «облаков» с кажущимися неограниченными емкостями памяти, молниеносной коммуникацией, еще большей миниатюризацией и быстрым снижением стоимости компонентов^[472]. Это не презентация iPhone в следующем году. Это трансформация мощности инструментов, доступных профессионалам и тем, кому они помогают.

Согласно терминологии данной главы, экспоненциальный рост напрямую увеличит возможности машин с расширяющимися возможностями, распространяющихся устройств и соединенных людей.

4.6. Машины с расширяющимися возможностями

Мы переходим к тому, что считаем самой важной характеристикой технологий для профессий. Обобщить ее можно одним предложением: наши системы и машины все больше расширяют свои возможности. Если наши читатели вынесут лишь одну мысль о технологиях из данной книги, то должна быть именно эта мысль. Когда дело касается будущих возможностей наших машин, общая траектория технологического прогресса ясна и представляет чрезвычайную важность для специальностей: все больше задач, ранее требовавших вовлечения человека, выполняются более продуктивно, дешево, быстро и более качественно рядом систем. И здесь нет четкой финишной прямой. Новые возможности появляются каждый день.

Некоторые профессионалы сомневаются в скорости и масштабах технологических изменений. Часто они страдают от «технологической миопии», упомянутой в секции 1.9. Под этим мы подразумеваем тенденцию недооценивать потенциал будущего применения технологий, сравнивая их в контексте сегодняшних возможностей. Когда мы говорим о том, что машины берут на себя задачи человека, эксперт-скептик выразит сомнение, поскольку, по его мнению, текущие системы не справляются с этой задачей. Это недальновидно. Вспомните главу 2, где мы обсуждаем разные технологические инновации среди профессий. Примечательно, что большинство тех систем не могли быть реализованы пять лет назад. У нас не было всех необходимых технологических средств: мобильных платформ, такой пропускной способности, нужного программного обеспечения и многого другого.

Важная подтема здесь о том, что наши машины более не ограничиваются черновой работой: базовыми административными задачами в офисе и вырезкой печенья на современном заводе. Опять же, глава 2 должна заставить нас взять паузу для размышления. Многие из отмеченных систем призывают пересмотреть популярное мнение о том, что машины и системы делают рутинную работу в то время, как человек фокусируется на задачах, требующих ловкости и интеллектуальных сил. Границы смещаются с ростом возможностей механизмов.

Существует много способов определения новых машин и систем с расширяющимися возможностями. Некоторые относят их к «умным устройствам»^[473], некоторые закрепили за ними понятие «суперинтеллект»^[474]. Другие предпочитают термин «искусственный интеллект», или чаще «ИИ»^[475]. Мы также отдаем предпочтение языку ИИ, но считаем зарождающиеся системы состоящими из ИИ-технологий «второй волны» (секция 4.9). Хотя мы говорим о только создающихся системах, если честно, мы не знаем и не можем знать, какие из них привнесут наиболее значительные изменения. Как мы ранее предсказывали, некоторые из судьбоносных технологий следующих двух десятилетий еще не изобретены.

Чтобы создать представление об уже свершившемся прогрессе, мы направляем наше внимание на четыре достижения, которые демонстрируют способы, с помощью которых машины стали расширять свои возможности. Во-первых, машины теперь тщательно пробираются в резервы нашего прошлого опыта и выделяют закономерности, определяют тенденции и делают точные прогнозы (Большие данные). Во-вторых, существуют системы, выполняющие задачи, для которых обычно требуются интеллектуальные способности человека (Watson от IBM). Далее, существуют машины, обладающие возможностью применять в своей работе очевидные ручные навыки и ловкостью обращения с физическим миром (роботика). Наконец, существуют системы, которые могут определять и выражать эмоции (эмоциональное программирование). Уже были написаны тома на каждую из этих четырех тем. Перед вами краткий обзор, а не академическая оценка. Мы не предполагаем в данном случае, что это будут единственные важные достижения. Можно было бы добавить «семантические сети», «поисковые алгоритмы» и «интеллектуальных агентов»^[476]. Но спорить о том, какие технологии основные, – значит отвлекаться от основной мысли, что, используя различные технологии, наши машины будут все больше расширять свои возможности и смогут выполнять все больше задач, которые казались нам лежащими в характерной области возможностей человека.

В 1988 году, предвосхищая то, что мы называем сейчас Большими данными, Сошана Зубофф сделала следующее заявление в своей революционной книге In the Age of the Smart Machine: «Информационные технологии не только совершают действия, но также формируют голос, который символично отражает события, объекты и процессы так, что они становятся все более заметными, узнаваемыми и распределенными новым способом»^[477]. Говоря простым языком, она высказывалась о ценности больших потоков информации, которые создаются как вспомогательный продукт компьютеризации. Например, ранние системы управления складами произвели полезную информацию о покупательских привычках клиентов. Зубофф назвала это «информирующей мощностью интеллектуальных технологий»^[478]. Хотя термин «информирующая» не прижился, ее основной вывод сейчас стал всеобщим мнением: анализ крупных объемов данных нашими технологиями может предоставить ценные аналитические выводы и может помочь более ответственно делать прогнозы в разных областях. Дисциплину, появившуюся для специализации на сборе и анализе информации, сейчас часто называют «Большими данными». Когда этот термин был впервые использован, он ограничивался техниками обработки огромных объемов информации, например данных, полученных Большим адронным коллайдером. Сейчас под термином «Большие данные» также понимают использование технологий для анализа гораздо меньших объемов информации. Некоторые говорят об «аналитике данных», «науке о данных» и «предиктивной аналитике», что, скорее всего, означает примерно одно и то же^[479]. Специалисты в этой области, вне зависимости от терминологии, часто называются учеными, работающими с данными.

В хайпе вокруг Больших данных не было недостатка. Некоторые комментаторы небезосновательно считают, что заявления Больших данных слишком экстравагантны, а методология недоразвита^[480]. Однако сложно отрицать объемы имеющихся вокруг нас данных. В 2010 году председатель совета директоров Google Эрик Шмидт заявил, что мы создаем каждые два дня столько информации, сколько было создано с момента зарождения цивилизации до 2003 года^[481]. Следуя доступным графикам, к 2020 году такое количество информации будет создаваться каждые пару часов^[482]. Этот скачок может частично быть отнесенным к количеству видео, картинок и аудиоконтента, вливающихся в сеть, а также быстрым ростом недорогих сенсоров. В отношении последних, по мнению некоторых, «ожидается, что доля мировых данных из таких сенсоров вырастет с 11 % в 2005 году до 42 % в 2020-м»^[483].

Результатом всего этого является то, что вырвались на свободу огромные объемы данных, а общей целью ученых, ими занимающихся, является разработка методов сбора, анализа и использования этой информации. Успешных кейсов применения Больших данных – изобилие. Один из примеров (не без противоречий) – это Flu Trends от Google, система, которая определяет эпидемии гриппа раньше, чем это было возможно в прошлом, путем выделения географических кластеров пользователей с поисковыми запросами по схожим симптомам. Другой пример – компания Walmart, которая в процессе анализа покупательского поведения в преддверии ураганов обнаружила, что повышенным спросом пользуются не только переносные фонарики, но и печенье от Pop-Tarts; эта информация позволила им перед следующим ураганом снабжать соответствующим образом склады. Сообщается также, что естественно-языковые переводческие системы и беспилотные автомобили используют в своей основе техники Больших данных^[484]. Хотя существует множество способов успешного применения^[485], большинство специалистов в этой области согласились бы с Майер-Шёнбергером и Кукьером, что «в своей основе Большие данные – это о прогнозах… о применении математики к огромным объемам материала для установления вероятностей… эти системы работают хорошо, так как они полны информации, на базе которых делают прогнозы»^[486]. Более экстравагантно рассуждает Эрик Сигел, программист с ученой степенью, когда говорит о «компьютерах, автоматически развивающих новые знания и возможности, с жадностью питаясь самым великим и мощным не природным ресурсом: данными»^[487].

Если мы объединим мнения о Больших данных, можно будет увидеть их перспективы в отношении профессий: как способ формирования прогнозов и создания новых знаний. Чтобы двигаться дальше, нужно определить, какие источники информации могут быть здесь использованы. Имеются в виду данные, созданные профессионалами в процессе своей работы. Они включают в себя информацию, которую собирают, и предоставляемые ими рекомендации: медицинские записи, юридические файлы, финансовые отчеты, налоговые декларации, архитектурные чертежи, консалтинговые отчеты и т. д. В прошлом, до широкого использования интернета, и в его ранние дни, большинство профессионалов не выражали особого интереса к сбору и анализу этих наборов данных. Напротив, фокус большинства экспертов был на своей основной деятельности. С созданными данными (информационным выхлопом, как называют их некоторые) обращались как с одноразовыми, как только закрывалось дело. В некоторой степени, их по большей части оставляли для ученых, если вообще оставляли, которые собирали и изучали созданные материалы как вспомогательный продукт профессиональной деятельности, работающий традиционным образом. Открытие из области Больших данных состоит в том, что если эти результаты работы охватить, то они могут преподнести закономерности, корреляции и аналитические выводы, ранее не замеченные профессионалами. Они могут стать новыми практическими экспертными знаниями в своем роде и быть основой для ценных прогнозов. Это не эквивалент неформальному утверждению профессионала, что «мы видели это раньше, и наиболее вероятно, что…», хотя не помешало бы это формализовать. Вместо этого использование Больших данных должно выявлять тенденции и выводить на поверхность знания, которые профессионалы ранее не замечали и о которых не ведали в прошлом. Таким образом, данные могут рассматриваться как «бесценная коллекция опыта для обучения»^[488]. Уже сейчас аналитика крупных объемов информации устанавливает связи между симптомами и диагнозами в медицине, утверждает закономерности в судебных решениях в праве и результативности педагогических методов в обучении. И с совершенствованием техник эти данные смогут предоставлять медицинские диагнозы, юридические прогнозы и педагогические выкладки, которые практики-люди не могут делать. Мы приводим примеры этого в главе 2.

Новые знания, которые льются потоком с помощью применения техник Больших данных, подпадают под нашу категорию «практических экспертных знаний». В секции 1.8 мы в широком смысле определили это понятие как включающее не только знания, которые производят и применяют сами профессионалы, но также созданные машинами и системами. Является ли это практическим экспертным знанием или нет, зависит не от источников (мозг человека, данные, программы), но от того, могут ли они быть использованы для решения определенного ряда проблем. Мы ожидаем, что основанные на техниках Больших данных системы будут делать выводы, предлагать рекомендации и направлять людей на уровне экспертов или даже лучше.

Важно подчеркнуть, что эти высокоэффективные системы не будут симуляцией или моделью того, как работают люди. Система, которая ставит диагноз на основе сопоставления симптомов отдельного пациента с базой данных прошлых 10 миллионов пациентов, не составляет дифференциальный диагноз, как обычный врач-человек. Так же и система, которая прогнозирует решение суда, сопоставляя факты дела с базой данных из сотен тысяч прецедентов, не действует, как обычный практикующий юрист. Техники Больших данных не автоматизируют и не будут автоматизировать рабочие практики профессионалов, выражаясь в терминологии секции 3.3. Вместо этого, захватывая и повторно используя огромные массивы данных о прошлом опыте, технологии предоставляют подход к профессиональной работе, который в прошлом был просто невозможен. Как выразился Патрик Уинстон, которого не один десяток лет считают признанным лидером мнений в мире искусственного интеллекта, «существует множество способов быть умными, которые не похожи на наш»^[489].

Аналогичным образом система Watson от IBM, которую мы считаем историческим достижением в области искусственного интеллекта, не была создана решать проблемы, так как их решают люди^[490]. Watson был разработан отчасти, чтобы продемонстрировать, что машины на самом деле могут достигать чрезвычайно высокого уровня интеллектуальной производительности. Названная в честь основателя IBM система была разработана для состязания на Jeopardy! – американской телевикторине. Она представляет собой последний вклад в область ИИ, которая в 1980-х годах называлась ведением игр. Ранее IBM разработала Deep Blue – компьютерную систему, которая победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в 1997 году. В начале 1980-х она казалась нам чем-то недостижимым. Для большинства исследователей, изучающих системы для игры в шахматы, было ясно, что лучшие игроки в мире, как представляется, совершают творческие, интуитивные и стратегические шаги, которые находятся за пределами понимания самих игроков, не говоря уже о тех, кто пробует разрабатывать системы. В конце концов, конечно, брутфорс, снабженный экспоненциальным ростом процессинговой мощности, породил технологию, которая превосходит лучших игроков-людей, в основном благодаря способности просчитать гораздо больше ходов вперед, то есть не тем же способом, каким играют люди. Хотя есть основания для аргумента о том, что у машин для игры в шахматы на самом деле отсутствует азарт, присущий шахматистам-людям, однако полностью дискредитировать на этом суждении системы означает совершить связанную с ИИ когнитивную ошибку (секция 1.9): представляется неверным, что единственный способ разработать системы для выполнения задач экспертного уровня или выше – каким-то образом воспроизвести мыслительный процесс эксперта-человека. Это заблуждение также встречается во многих критических замечаниях о Watson.

Разработка Watson, конечно, была вызовом другого уровня. Для состязания в Jeopardy! участники должны обладать глубокими знаниями во многих областях, что является тем, что считалось критиками 1980-х лежащим за пределами возможностей компьютера. Но как сейчас широко известно, 14 января 2011 года в прямом эфире игры-викторины Jeopardy! Watson победил двух лучших игроков за всю историю игры. Это было действительно знаменательное достижение. Компьютерная система, по существу отвечающая на всевозможные вопросы по различным темам, и делает это точнее и быстрее, чем самые сильные в данном деле люди. Сложно переоценить, насколько это впечатляет. Для нас это означает начало второй волны ИИ (секция 4.9). В действии находятся системы, которые, вне всякого сомнения, выполняют задачи, обычно рассматривающиеся как нечто, требующее человеческого интеллекта.

Версия Watson, которая состязалась на Jeopardy! хранит в памяти около 200 миллионов страниц документов и применяет широкий ряд инструментов и техник ИИ, включая обработку естественного языка, машинное обучение, синтез речи, ведение игры, извлечение информации, интеллектуальный поиск, обработку знаний и рассуждение, а также многое другое. Этот тип ИИ, еще раз подчеркнем, радикально отличается от первой волны основанных на правилах экспертных систем 1980-х годов (см. секцию 4.9). Интересно отметить, возвращаясь к дискуссии об экспоненциальном росте информационных технологий, что аппаратное оборудование, на базе которого работал Watson в 2011 году, как говорят, было размером со среднюю комнату. Сегодня, как нам подсказали, оно работает на основе машины размером с три коробки из-под пиццы, а к 2020 году спокойно будет умещаться в смартфоне.

Мы просим наших читателей поразмышлять и представить себе влияние схожих с системой Watson-технологий, которые будут применены ко всем профессиям. Этим уже занимаются в IBM. На их сайте прямо говорится, что «Watson изучает язык профессий и используется экспертами для работы в разных индустриях»^[491]. IBM говорит об «экосистеме Watson» – сообществе организаций, которые разрабатывают основанные на Watson приложения. Юристы, врачи, банкиры, страховщики и педагоги уже вовлечены. Коммерческие возможности организации впечатляют: так, к примеру, в начале 2014 года сообщалось, что компания IBM намерена инвестировать 100 миллионов долларов в десятилетнюю инициативу по использованию Watson для систем здравоохранения и образования в Африке^[492].

Примечательно, что одно из основных применений Watson от IBM – в области здравоохранения. Уже сейчас эти системы могут проводить диагностику, формировать планы лечения и проводить исследования в соответствии с высокими стандартами. Хотя IBM и работающие с ними медицинские эксперты пока уклоняются от ответов на этот вопрос, но в некоторых задачах, как оказывается, Watson уже превосходит людей. Мы ожидаем, что в скором времени эта система будет работать еще интенсивнее. Исходя из наших исследований о Watson, мы пришли к выводу, что технологии уже существуют для поддержки развития более мощных систем в наших профессиях. Придет день, когда для большинства требующих сейчас вовлечения профессионала проблем люди смогут описать свои трудности обычным языком компьютерной системе в интернете и получить обоснованный ответ, полезный совет, готовые поддерживающие документы, и все это в соответствии с профессиональными стандартами экспертов-практиков.

В1495 году в Италии Леонардо да Винчи разработал и, возможно, даже сконструировал первого в западном мире «робота-гуманоида»^[493]. Слово «робот» – от чешского слова robota, означавшего «тяжелый труд» или «рабскую повинность» – более позднего происхождения: оно впервые было использовано в 1921 году в постановке «R.U.R.» чешского писателя Карела Чапека^[494]. С тех пор люди были пленены идеей искусственных людей (будь то киборги, андроиды или гуманоиды), которые сыграли значительную роль в западной литературе и кино^[495]. В общем смысле термин «робот» сейчас используется для описания некоторого рода электронно-механической машины, работающей на программном обеспечении. Иногда, но не всегда, эти роботы автономны, что означает, что они могут заниматься своим делом без вмешательства человека.

Правда, до недавнего времени повседневное влияние этих машин было скромным. В 1980-х годах, к примеру, в академических и исследовательских трудах роботика была умеренно скромной отраслью ИИ, в то время как основным обеспечением коммерческого мира того времени были индустриальные роботы: узкоспециализированные машины большой грузоподъемности для паяльных работ, сварки, крепления, пульверизационной окраски или сборки. Они обычно использовались при производстве машин^[496].

Прогресс в роботике за последнее десятилетие был впечатляющим, с чем не могли не согласиться Франк Леви и Ричард Мурнейн. Эти два американских экономиста написали в 2004 году важную книгу The New Division of Labour, где задались вопросом, какие задачи компьютер может выполнять лучше людей (и наоборот) и какие типы занятости выживут (мы говорим об этом в главе 7). Они утверждали, что компьютеры вызвали «сильнейший переворот в характере работы человека» и продолжат заменять людей «в постоянно увеличивающемся ряде задач… список которых становится длиннее каждый год»^[497]. Экономисты недалеко остановились от заявления, что компьютеры заменят все виды работ человека. По их мнению, одной из непосильных задач является вождение. Они отметили, что «тяжело себе представить», что работа водителей грузовиков может быть оцифрована. Не удивительно ли, таким образом, что всего за десятилетие Google создала небольшой флот беспилотных автомобилей? За десять лет роботы перешли от «производства автомобилей до их вождения»^[498]. К 2014 году Google-машины преодолели почти 700 000 миль всего лишь с одной аварией (о которой говорят, что она произошла по вине управляющего автомобилем человека). В США были приняты законы, разрешающие беспилотные автомобили в четырех штатах и Вашингтоне^[499]. К 2020 году большинство крупных производителей автомобилей также ожидают продажи беспилотных автомобилей. Мы предполагаем, что в свое время люди будут оглядываться назад и не без доли скепсиса говорить: «Удивительно, что люди в самом деле водили машины».

Других примеров продвинутой роботики также множество. Каждый год на производстве устанавливается дополнительно 200 000 индустриальных роботов (вдобавок к ожидаемому общему числу в 1,5 миллиона роботов в 2015 году)^[500]. В 2014 году, например, у Amazon было более 15 000 роботов на десяти складах. Этой армии поручена задача извлечения товаров со складских полок и их доставка сотрудникам компании^[501]. Роботы представляют собой более безопасную, дешевую, быструю и надежную рабочую силу для данной задачи.

Несмотря на это, профессионалы все еще могут быть удивлены тому, что роботика может иметь непосредственное влияние на их работу. Мы полагаем, что роботы релевантны для профессий тремя путями. Во-первых, для профессиональных услуг, требующих мастерства и ловкости рук (например, хирургия, стоматология, ветеринария и архитектура), роботика сможет дополнять, а иногда заменять сегодняшнюю деятельность человека. Области медицины и хирургии уже продемонстрировали здесь потенциал: от роботов, которые отпускают лекарства и доставляют сменную постель в больницах (см. секцию 2.1), до телехирургических операций, проведенных хирургами в Нью-Йорке на пациенте во Франции с использованием робота-хирурга Zeuz^[502]. Протезирование также относится к этой сфере. Как выразился Дэвид Роуз, исследователь MIT Media Lab, «протезирование дополняет наши тела, силу всех наших чувств и ловкость наших рук… оно пропускает внутрь мощность компьютера. Оно становится частью нас настолько сильно, что является нами»^[503]. Со временем роботизированные детали будут казаться естественным продолжением наших тел^[504].

Вторая область технологий-роботов, оказывающих непосредственное воздействие на работу профессионалов, – это специализация под названием «роботизированное сенсорное восприятие», наполненная киборгами со способностями, например, к определению физиологических состояний, а также изменений в них у людей и животных. Далее мы рассуждаем об «эмоциональном программировании», которое, в свою очередь, позволяет машинам определять и отвечать на эмоциональные состояния своих пользователей. Более того, роботизированное сенсорное восприятие дает нашим машинам способность слушать (обработка сигналов), видеть (обработка изображений), касаться (обработка давления и структур), а также определять местоположение, скорость, температуру, атмосферное давление, показатели света, ветра, влажности и звука. Короче говоря, наши машины могут взаимодействовать с физическим миром.

Третья группа может быть названа компаньонами^[505]. Эти системы были доступны еще в 2004 году, когда Paro поступил в продажу. Paro – терапевтический роботизированный детеныш тюленя, очарование которого призвано оказывать терапевтический эффект на пациентов. Мы согласны, что не все захотят иметь роботизированного тюленя, но за последнее десятилетие аналогичные системы были построены и усовершенствованы в здравоохранении с целью обеспечивать своего рода постоянное общение для пациентов. Одна из ключевых идей – использовать роботику для заботы о пожилых. Это системы, которые помогают поднимать тяжести или упавшее на пол, помогать в питании и гигиенических процедурах, обеспечивать общением и даже эмпатией (см. секцию 6.5)^[506]. Используя только что упомянутые устройства сенсорного восприятия, а также вшитые в одежду пациентов датчики (см. секцию 4.7), эти роботизированные компаньоны могут взаимодействовать с теми, кому они оказывают помощь. В более общем плане роботы, вероятно, станут единым стандартным интерфейсом и фронтендом или механизмом доставки практического экспертного опыта. Вместо того чтобы сидеть у экрана и размышлять, что набрать в поисковой строке Google, общей практикой станет поговорить со своего рода роботизированным компаньоном, задать ему вопросы. Некоторые могут рассматривать его как тип роботизированного «доверенного советника»^[507].

В каждой из трех только что отмеченных отраслей роботики был достигнут удивительный прогресс в технологиях, на которых они строятся. Были сделаны шаги от индустриального производства до высокоточного применения: более дешевых, гибких, автономных, мобильных, мультифункциональных машин, которые становятся все более проворными, проницательными и контактными. И мы только разминаемся. Ожидается, что глобальные траты на роботов вырастут с 15 миллиардов долларов в 2010 году до 67 миллиардов в 2025-м^[508].

Однако есть в этом что-то тревожное. Многих людей сбивает с толку идея, что машины могут действовать как сочувствующие компаньоны, которые могут адаптироваться под свое окружение. Мы приходим к тому, что японский инженер-роботехник назвал в 1970 году зловещей долиной^[509]. Идея состоит в том, что чем более человечными кажутся роботы, тем более позитивными склонны стать наши к ним эмоции. Но только до определенного момента, потому что как только их функции и движения становятся слишком похожими на человеческие, мы часто испытываем чувство отвращения. В этом анализе присутствует тень Фрейда, но здесь снова подкрадывается связанное с ИИ когнитивное искажение. Мы должны быть открыты новым способам предоставления комфорта, которым наслаждаются люди, когда понимают, что другие им сочувствуют. И это не преувеличение: очевидно, что мы уже формируем эмоциональную привязанность к нашим машинам. Как замечает Дэвид Роуз, «один из приемов, используемых дизайнерами при создании роботов… – это игра на человеческой реакции по отношению к неотонии – умилению»^[510]. Мы бессильны перед широко раскрытыми глазами и располагающим смехом. Это приводит нас к смежной области, где машины кажутся выражающими эмоциональное поведение.

В 1997 году в своей новаторской книге Affective Computing Розалинд Райт Пикард объяснила, что создала «призыв к изменениям в программировании, своего рода декларацию, в которой говорилось об отсутствии ключевого понятия – эмоций у компьютеров»^[511]. Под этим она подразумевала, в широком смысле, что пока наши машины не научатся обращаться с эмоциями, они с малой вероятностью будут вовлекаться в деятельность и выполнять задачи на уровне человека с интеллектом.

Идея эмоциональных машин набрала обороты почти двадцать лет назад. В статье издания New Yorker Раффи Хачадурян пишет, что «компьютеры теперь превосходят большинство людей в отличии дежурной улыбки от вызванной спонтанной радостью и в установлении различий между поддельной и настоящей болью», а эксперты по голосу создали программное обеспечение, которое «может просканировать диалог между женщиной и ребенком и определить, является ли женщина матерью ребенка». Он также говорит о смартфонах, которые «могут быть настроены на определение стресса, чувства одиночества, депрессии и продуктивности», а также о «вендинговых автоматах для воспроизведения эмоций»^[512].

Хотя все это может напоминать Вуди Аллена («У меня никогда в моей жизни не было хороших отношений с механическими объектами»^[513]), эмоциональное программирование сейчас является сложившейся дисциплиной. Она лежит на стыке программирования и психологии, а ее предмет – исследование, изучение, создание, разработка и оценка систем, которые могут определять, интерпретировать, отвечать за человеческие эмоции и создавать их. Эта область не очень хорошо известна и не попала под радар большого количества технологов. Тем не менее недавно опубликованное издание Oxford Handbook of Affective Computing простирается на более чем 500 страниц. Как и следовало ожидать, первая глава описывает дисциплину как быстро развивающуюся^[514].

По своей сути эмоциональное программирование фокусируется на системах, которые могут определять и выражать эмоции. То есть это не автономная отрасль. Она прежде всего пересекается с определенными направлениями роботики. Датчики, определяющие человеческие эмоции, часто размещаются в роботизированных устройствах, в то время как системы, выражающие эмоции, часто являются чем-то вроде роботов.

Многие профессионалы говорят, что их способность «читать» и отвечать своим пациентам, клиентам и студентам имеет ключевую важность в их повседневной работе. Каким же образом компьютерные системы могут определять человеческие эмоции? На практике это достигается, в общих чертах, с помощью различных датчиков, которые автоматически распознают эмоциональное состояние пользователя путем определения и оценки физиологических индикаторов и изменений в человеке. Эмоции выражаются, например, через мимику, которая может быть проанализирована компьютерной обработкой лиц; движениями тела, которые могут быть измерены, например, гироскопическими датчиками; позой, определяемой через сенсоры давления на стульях; электропроводностью кожи – электроды могут выявлять показательные изменения в испарениях или в электрическом сопротивлении. Также возможно делать выводы об эмоциональном состоянии на основе характера морганий, поворотов головы и их скорости, кивков, сердцебиения, напряжения мышц, частоты дыхания и, как и следовало ожидать, электрической активности в мозге. Здесь появляется множество специализаций, таких, например, как вокальные (техники анализа голоса), окулографика (изучение движения глаз), автоматический лингвистический анализ естественной речи, распознавание эмоций по речи и, возможно, самая из них изощренная – распознавание юмора. Влияние всех этих инноваций на профессии значительное. Представьте, например, что системы могут определять скуку, замешательство или упадок духа среди группы студентов.

Технологии, которые могут выражать эмоции, опираются на другие инструменты. Сложность здесь состоит в том, чтобы разработать «системы создания речи», также известные как «синтезаторы речи» или «искусственный говорящий», с голосами, которые выражают широкий ряд эмоций. Другая сложность – спроектировать машины, которые могут имитировать, выражать сочувствие и приспосабливаться к человеку, с которым они взаимодействуют. Одна из используемых в этой области техник – компьютерное моделирование жестов и мимики. Более амбициозна разработка «внедренных интерактивных агентов» (ECA, embodied conversational agents) – диалоговых партнеров для людей, наделенных схожими с человеческими коммуникационными способностями. Некоторые являются анимационными виртуальными людьми или роботами, способными к социальному взаимодействию с людьми посредством диалога и невербальных сигналов, в комплекте с соответствующими голосами и интонациями, мимикой, изменением положения и жестами. Непрерывно ведется работа, направленная на формирование культурных ценностей и норм в этих антропоморфных агентах и роботах, чтобы их эмоциональное поведение могло быть расширено до включения различий, связанных с культурой.

Чтобы системы могли определять и выражать эмоции, у них должна быть крупная база данных, от которой следует отталкиваться. Для удовлетворения необходимой потребности эмоциональное программирование и Большие данные объединили усилия. Это означает, что собирается очень крупная база «эмоциональных данных». Какая-то информация добавляется к уже имеющейся. А некоторые из сведений собираются с помощью краудсорсинговых методов^[515]. Сами данные различных типов: некоторые из них просто текст, но многие и аудиовизуальные. Важно, что они касаются не только определенной социальной группы, а стремятся быть мультикультурными и мультилингвистическими. Также охватываются физиологические данные. Интересные проекты посвящены и развитию «маркировочного языка эмоций», который стал бы стандартным способом описания данных об эмоциях^[516]. Таким образом, большие объемы данных собираются и хранятся, и чем больше их вводится в эксплуатацию, тем лучше наши машины будут в распознавании и выражении человеческих эмоций.

Работа над эмоциональными вычислениями продолжается. Все люди, вовлеченные в крупный и разрастающийся мир технологий, жаждут систем, которые еще более ориентированы на пользователей. Соответственно, инвестиции в технологии, которые распознают, отвечают на человеческие эмоции и формируют их, резко возрастают. Это, таким образом, еще один феномен наряду с Большими данными, ИИ и роботикой, который побуждает нас предполагать, что машины все больше расширяют свои возможности.

4.7. Рост распространения устройств

Не так много десятилетий назад вычислительная мощность была определена, по большей части, занимаемым физическим пространством. Мощный процессинг требовал крупных машин, расположенных в комнатах с сильным кондиционированием. Поставщики и продвинутые пользователи часто говорили с почтением и трепетом о «мейнфреймах» – крупных машинах, которые могли себе позволить купить и содержать только серьезные организации. Сегодня мощности для обработки и хранения этих «мейнфреймов» можно удобно разместить в ручных устройствах.

В 1970-х и 1980-х годах, с закреплением закона Мура, «мейнфреймы» уступили дорогу мини-компьютерам, которые в свое время уступили место настольным персональным компьютерам. Затем в начале 1980-х пришла первая волна портативных компьютеров в форме ноутбуков, которые были значительно толще распространенных сейчас оптимизированных версий. В то время мы называли их переносными, но выглядели они как набор инструментов и весили столько же. За ними последовали ноутбуки полегче (у нашего первого был жесткий диск на 10 Мб; сегодня один из наших ноутбуков весит примерно в три раза меньше, имеет флэш-память на 1 терабайт – в 100 000 раз больше за тридцать лет).

В настоящее время гораздо большее распространение, чем ноутбуки, получили помещающиеся в руке устройства, используемые в основном как мобильные телефоны с выходом в интернет. Число абонентов мобильной связи превышает 6 миллиардов по всему миру. Говорят, что среди этих абонентов 2 миллиарда используют смартфоны для доступа в интернет, и ожидается, что этот показатель удвоится до чуть более 4 миллиардов к 2020 году^[517]. Другими словами, количество людей, имеющих мобильные телефоны в мире, превышает число владеющих зубными щетками (что, возможно, больше говорит о зубной гигиене, чем о всепроникающей компьютеризации). В то же время планшеты как нечто среднее между ноутбуками и смартфонами набирают все большую популярность (правда, разница между небольшими планшетами и крупными мобильными телефонами становится с каждым днем все более размытой). Всегда будут люди без доступа в интернет. Но со все большей портативностью устройств и их увеличивающейся доступностью эта группа будет устойчиво сокращаться. Уже сейчас, например, в Великобритании и США у большинства людей есть доступ в интернет^[518].

Лавина переносных устройств может казаться всеобъемлющей сама по себе. Но когда мы говорим о «растущей повсеместности устройств», мы также включаем явление, известное как «интернет вещей»^[519]. За ранее упоминаемой как всепроникающей, или повсеместной, компьютеризацией стоит идея встраивания процессоров, сенсоров и интернет-соединений в физические объекты^[520]. Это как если бы в наши повседневные вещи были внедрены крохотные, связанные между собой компьютеры: будильник, который может проверять онлайн время прибытия поездов и позволять хозяину спать подольше, если поезд задерживается; зонт, который способен проверять прогноз погоды и подавать сигнал около входной двери в случае, когда предполагается дождь; электронные книги, которые могут самостоятельно обновляться; горшки для комнатных растений, которые могут отслеживать уровень влажности почвы и пополнять ее при необходимости; холодильники, которые могут обнаруживать, что количество каких-то продуктов упало ниже установленного уровня, и заказывать их; нагреватели, освещение и термостаты, которые могут включаться и регулироваться удаленно.

Компьютерная обработка и интернет-соединение могут быть вплетены в одежду и внедрены в другие носимые вещи. Так, мы можем получить пиджаки, которые немного обнимают пользователя, когда его посты в Facebook кто-то лайкнул^[521], или футболки, способные измерять расстояния, калории, частоту сердцебиения и посылать данные на переносные устройства пользователя^[522]. Были выпущены подключенные к интернету часы с графическим пользовательским интерфейсом, а более простые фитнес-браслеты с сенсорами для отслеживания физической активности уже стали обычным делом. Для экстремалов существуют горнолыжные очки, которые не только защищают глаза, но имеют встроенный акселерометр, гироскоп, GPS и Bluetooth^[523]. В этом же духе существуют оптические надеваемые на голову дисплеи, встроенные в очки, как Google Glass^[524]. Но зачем останавливаться на стеклах очков? Мы уже одной ногой в мире с технологиями, которые проецируют изображение прямо в сетчатку глаза (пользователи видят объекты, удерживаемые в пространстве перед ними)^[525].

Ретинальный дисплей намекает еще на один тип интеграции, такой, которая обрушилась на нас на недавней конференции. Человек 80 лет подошел к нам после лекции и с удовольствием признался: «Я сейчас подключен к интернету». Сначала мы подумали, что он заявил о присоединении почти к 3 миллиардам интернет-пользователей в мире. Он, должно быть, почувствовал нашу невозмутимость, просто похлопал себя по груди и заявил с присущей владельцам нового высокотехнологичного гаджета гордостью: «Мой кардиостимулятор подключен к больнице, а работа моего сердца отслеживается удаленно». Этот джентльмен – пионер среди пользователей крохотных подключенных к интернету процессоров, которые часто вживаются или проглатываются их клиентами. Миниатюрные электронные схемы могут быть внедрены в тело или кровь людей и животных, измеряя, отслеживая, подавая, собирая и передавая информацию специалистам, пациентам и другим системам. Схожие технологии используются в корпоративном мире. Например, компания GE называет их «промышленный интернет» – внедрение датчиков в свои машины и передачу крупных наборов данных в «облако», соединяя таким образом «интернет вещей» и Большие данные^[526].

Таким образом, происходит то, что мы называем ростом повсеместности устройств. На первый взгляд, наблюдается увеличение числа планшетов и переносной аппаратуры, а это значит, что больше людей могут воспользоваться онлайн практическими экспертными знаниями. Во-вторых, также огромными темпами крохотные процессинговые и коммуникационные устройства внедряются в машины, здания, людей, одежду и другие объекты повседневного использования, и это имеет применение в работе различных профессионалов (совершенно точно врачей, стоматологов, ветеринаров, оптиков и архитекторов).

По оценкам, к 2020 году от 40 до 50 миллиардов устройств будут подключены к интернету^[527]. Здесь мы также являемся свидетелями экспоненциального роста. В 1943 году Томас Джон Уотсон, бывший руководитель IBM, как считается, заявил: «Мировой рынок для компьютеров составляет примерно пять компьютеров». Шесть лет спустя авторитетное издание «Популярная механика» предсказало, что «компьютеры в будущем будут весить не более 1,5 тонны»^[528]. Мы проделали огромный путь.

4.8. Все более соединенные люди

Когда почти 3 миллиарда людей подсоединены к одной сети, у этого есть огромные последствия^[529]. В таблице 4.2 мы перечисляем большую часть того, что делают люди, когда они соединены. Нет сомнений, что они делают много чего еще, но мы выделили те варианты использования технологий, которые оказывают воздействие на работу профессионалов. Многие из этих категорий пересекаются. Наша цель – дать представление о том, что происходит онлайн, а не представить безупречно составленную таксономию.

Таблица 4.2

В первую очередь, люди онлайн способны коммуницировать друг с другом новыми способами и в более широких масштабах. Не считая голосовых звонков, количество электронных писем и других форм онлайн-сообщений просто ошеломляет. В 2014 году, например, каждый день посылалось более 196 миллиардов электронных писем (фактически двадцать семь электронных писем на каждого человека)^[530]. Когда эти методы коммуникации рассматриваются наряду с видеозвонками (например, через Skype) и телеприсутствием (устойчиво растущим), очевидно, что наблюдаются продолжающиеся изменения в способах общения специалистов с теми, с кем они работают и кому они помогают. Наши современные профессии получили развитие в эру написания бумажных писем, личных встреч и затем телефонных звонков по фиксированной линии. Коммуникации в XXI веке больше не отражают эту устаревшую троицу. Рабочие практики экспертов трансформируются соответствующим образом.

Так же радикальна по своему вкладу веб-технология, которая стала первой инстанцией для большинства людей, если нужно исследовать какой-либо возможный вопрос. Google вездесущ, а библиотеки и энциклопедии – основные источники информации для профессионалов XIX и XX веков – в основном вытеснены.

При этом разворачивается революция побольше. Существует новое поколение пользователей, весьма отличное от своих интернет-предшественников, которые были – в первые годы, в далекие 1990-е, – только пассивными получателями контента, выдаваемого провайдерами сайтов по своему усмотрению. Сегодня пользователи делают свой вклад и участвуют напрямую. Читатели сейчас могут быть писателями. Получатели могут быть участниками. Пользователи создают контент и делают его доступным другим через растущее число систем.

Например, было разработано множество систем, которые позволяют людям социализироваться онлайн. Эти платформы – наиболее примечательной из которых является Facebook с 1,39 миллиарда пользователей (каждый шестой человек) – принимают людей, которые хотят быть на связи друг с другом легко и на регулярной основе. И они делают это с такой интенсивностью, которая изумляет людей старше сорока. Обычно пользователи предоставляют информацию о себе – новости, фотографии, обновления, мнения и т. д. – сети своих друзей по всему миру. Для сотни миллионов людей социальное взаимодействие таким образом доминирует в их жизни за пределами работы.

Социализирующиеся онлайн соединенные люди также обычно делятся онлайн-контентом: фотографиями, видео, слайдами из презентаций и т. д.^[531] И это не какая-то там второстепенная активность. Каждую минуту 300 часов видео загружается на YouTube (репозиторий для онлайн-видеоклипов), у которого сейчас более 1 миллиарда пользователей^[532]. Интернет-пользователи делятся онлайн своими идеями, мыслями и опытом по вопросам от тривиальных до очень серьезных. Некоторые также для этого ведут свой блог. В 2011 году было примерно 181 миллион блогов^[533]. На платформе для микроблогинга Twitter около 288 миллионов людей делятся друг с другом сообщениями менее чем 140 знаков длиной – в среднем каждый день появляется 500 миллионов новых твитов^[534].

В то время как большинство основанных на интернете взаимодействий недолговечны и эфемерны, пользователи все чаще строят сообщества онлайн (как мы обсудили вкратце в секции 3.7). Facebook, как мы уже описывали, – место для многих таких сообществ, в то время как LinkedIn называют «Facebook’ом для взрослых». У ориентированной на профессиональную среду сети более 332 миллионов пользователей^[535]. Facebook и LinkedIn – это довольно обычные платформы, доступные всем интернет-пользователям. В этих сетях и за их пределами мы наблюдаем появление того, что называем «сообществами экспертных знаний» – онлайн-платформ, где собираются люди со схожими интересами (как связанными с работой, так и с досугом) и делятся своим повседневным опытом, находками, успехами, провалами, надеждами, стремлениями и разочарованиями в поразительно откровенной форме. Например, на платформе Patients Like Me получатели медицинских услуг делятся рекомендациями и советами друг с другом, основываясь на собственном опыте. Иногда опыт рядовых людей дополняется опытом профессионалов. Khan Academy – это отличный пример, где студенты учатся как друг у друга, так и по формальным урокам преподавателей. Впрочем, некоторые сообщества являются закрытыми и состоят только из профессионалов – это так называемые сообщества практиков. Хорошими примерами являются Sermo в медицине и Legal OnRamp в праве. В этой модели количество пользователей сравнительно небольшое, так как само сообщество не открыто для широкой общественности. Это может быть бесценным механизмом для специалистов и экспертов, распространяющих свои взгляды на сложные вопросы и технические области интересов.

Возможно, наиболее волнующий результат соединенности людей – это способность кооперироваться онлайн. Подумайте о концепции wiki. Названный в честь гавайского слова (wikiwiki – быстро), wiki – это сайт, который пользователи могут напрямую менять и дополнять. Ставший каким-то образом самым известным wiki – это Wikipedia, общедоступная энциклопедия со свободным контентом^[536]. Как мы отмечаем в главе 2, Wikipedia пополняется совместными усилиями более 69 000 основных добровольцев, постоянно проверяющих и утверждающих материалы, добавляющих перекрестные ссылки и цитаты. Эта по большей части волонтерская деятельность является конкретным примером явления, известного как массовая коллаборация^[537]. Wikipedia накопила примерно 35 миллионов статей на более чем 280 языках. Утверждается, что у нее почти полмиллиарда пользователей в месяц. Хотя вначале скептики предполагали, что Wikipedia станет совершенно не заслуживающим доверия ресурсом, сейчас она широко признается как, в частности, надежный источник знаний, построенный саморецензируемым сообществом энтузиастов. Таким образом, ключевая идея массовой коллаборации состоит в том, что очень большое число интернет-пользователей собираются ради общей цели и сотрудничают в каком-то значимом проекте. Другой стоящий внимания пример может быть найден в мире программного обеспечения. Linux, к слову, самая часто используемая операционная система, – результат массовой коллаборации примерно 10 000 разработчиков. Вместе они написали более 17 миллионов строк кода^[538].

Хотя массовая коллаборация может вести к доступности сильных, точных и актуальных ресурсов, она не определена и не управляется традиционными академическими и издательскими методами. Часто вовлечение и руководство редактора весьма ограничено. Вместо этого крупные объемы информации и знаний, отраженные в документах и программном обеспечении, строятся эволюционно. Постоянные изменения и дополнения соавторами являются формой взаимного рецензирования в реальном времени.

Сотрудничества и коллаборации среди соединенных людей необязательно должны быть массовыми. Онлайн-коллаборации в весьма скромном масштабе – это еще одна общепризнанная практика в рабочей среде XXI века. Пятнадцать лет назад профессиональной организации для разработки собственной онлайн-платформы для коллаборации могло легко понадобиться в районе 1 миллиона долларов. Сегодня онлайн-платформы такого типа могут создаваться за минуты с использованием недорогих готовых программ. Таким способом, например, легко совместно работать над сложными документами, даже если соавторы находятся в разных странах.

Появляется смежная форма производства, когда люди используют краудсорсинг (как кратко обсуждалось в секции 3.7). Обычно это включает в себя призыв большого числа людей к совместной работе над отдельными проектами, завершение которых было бы не под силу отдельным профессионалам или традиционным организациям. Здесь часто применяется подход разделения больших задач на разумное количество составных, а также направляются приглашения сообществам пользователей для выполнения их части. Краудсорсинг опирается на сеть людей для решения конкретных проблем, выполнения частей задач или даже для привлечения финансирования предложенных инициатив. И снова это область тесного сотрудничества. Делится бремя: разделяются на части проблемы, части работы, денежные суммы – и распределяется внутри сообщества. Это пересекается с массовой коллаборацией, но краудсорсинг чаще используется для описания отдельных проектов с ограниченным масштабом и временны́ми рамками, где наблюдается четкое вознаграждение или приглашение от отдельных лиц или институтов для внесения вклада^[539]. Много бизнесов специализируются на краудсорсинге. Например, в CrowdFlower утверждают, что онлайн-сообщество в миллион работников может быть приглашено для решения задач от формирования отдельных команд до очистки неполных или спутанных данных, в то время как Mechanical Turk, интернет-сервис от Amazon, может посылать запросы интернет-пользователям на оказание поддержки для задач, с которыми компьютеры пока не справляются. На платформе Watsi стоимость привлечения средств для оплаты медицины делится между донорами.

Очевидно, самоотверженная природа социализации, разделения, построения сообществ и коллабораций может удивлять. На первый взгляд, здесь наблюдается дух взаимодействия, противоречащий устойчивому мнению о человеческой природе, согласно которому люди в основном ориентируются на себя, если не являются и вовсе эгоистами. Более того, это, как представляется, бросает вызов классической экономической теории, полагающей, что люди стремятся только к максимизации личной пользы и не склонны содействовать другим без очевидной и прямой отдачи для себя. Один из лидеров академической мысли по проблемам интернета Йохай Бенклер в своей книге The Penguin and the Leviathan стремится найти обоснования этой очевидной щедрости, которая каким-то образом ведет к тому, что «сотрудничество побеждает личный интерес». Как он выражается:

«Интернет позволил социальному нерыночному поведению перейти с периферии индустриальной экономики в самое сердце глобальной сетевой информационной системы. Материалы и новости, знания и культура, осуществляемые с помощью компьютера социальные и экономические взаимодействия, формируют основу для всего во всех аспектах наших жизней: от стремления к демократии и глобальной справедливости до последних трендов в бизнесе и медиа, до лучших инноваций в наиболее продвинутых экономиках. Интернет коренным образом изменил то, как мы производим информацию, и основы знаний в нашем обществе»^[540].

Что мотивирует людей на демонстрацию этого «нерыночного» поведения? Объяснение Йохая Бенклера – полезная отправная точка: «Люди вкладывают свое время и усилия бесплатно, так как они думают, что так правильно, потому что они считают свой вклад справедливым, потому что он усиливает их чувство идентичности и общности и просто потому, что это здорово»^[541].

Не все сети, тем не менее, поддерживают сотрудничество. Вместо этого некоторые сайты поощряют людей конкурировать друг с другом. Провайдеры используют эти страницы для выставления своих предложений, позволяют размещать себя в рейтингах с конкурентами и в поисковых системах для получателей. Это то, что мы видим на BetterDoctor и ZocDoc в медицине. На других сайтах получатели услуг активно заставляют провайдеров конкурировать друг с другом. Это, например, с очевидностью проявляется на Kaggle, где данные предоставляются в сети специалистов по статистике, которые соревнуются друг с другом за лучшую аналитику. На платформе InnoCentive в духе краудсорсинга люди приглашаются к решению задач, касающихся широкого ряда сложных проблем.

Наконец, соединенные люди сегодня интенсивно торгуют онлайн. Мы здесь имеем в виду не просто онлайн-ретейлеров, хотя это явление сейчас отвечает за 13–15 % розничных расходов в Великобритании^[542]. Более примечателен масштаб торговли и обмена, который происходит напрямую между индивидуальными лицами, без оптовых и розничных компаний или других посреднических каналов, заполонивших цепочку поставок. Яркий пример торговли таким способом – это eBay, онлайн-аукцион и сайт для торговли^[543]. Почти 150 миллионов активных продавцов, как простых, так и продвинутых пользователей, покупают и продают на этой электронной рыночной площадке, основанной в 1995 году. Только в IV квартале 2012 года было продано товаров почти на 19,1 миллиарда долларов на eBay^[544]. В настоящий момент там размещено более 700 миллионов товаров. Нет никакого физически существующего рынка с какой-либо долей товаров на складе. Отличный пример сервиса, который освободил то, что мы называем скрытым спросом. Торговля на eBay не проходила раньше, до появления интернета, и он не сделал ее каким-то образом удобнее. Вместо этого eBay создал полностью новый рынок для своих 150 миллионов пользователей. Он также освободил и удовлетворил скрытый спрос на торговлю, свидетельств существования которого не было в прошлом.

Тесно связаны с системами онлайн-ретейла и торговли, как на самом деле и со многими онлайн-сервисами, репутационные системы, позволяющие покупателям выставлять провайдерам оценки (иногда доступна и обратная оценка). Это эффективный метод поощрения честной практики. Во второй главе мы отмечаем, что онлайн-репутационные системы используются сейчас в различных профессиях. Схожим образом, в торговле вообще и в профессиях в частности, онлайн сравнение цен пользуется популярностью среди потенциальных покупателей. Это широко распространенное явление поиска в интернете самых низких из возможных цен на некоторые товары или услуги; что, в свою очередь, может приводить к онлайн-покупке или, возможно, к более активным переговорам с традиционным провайдером очных консультаций.

Подводя итог вышесказанному, нужно отметить, что почти 3 миллиарда людей соединены в одной сети: они коммуницируют и ищут информацию весьма отличным от распространенного до появления интернета способом. Более того, они могут социализироваться, делиться информацией, строить сообщества, сотрудничать, вовлекаться и создавать краудсорсинговые проекты, соревноваться и торговать таким образом и в таких масштабах, которым нет сравнений в аналоговом мире. Системы и сервисы, как Twitter, Facebook, eBay и YouTube, уже ставшие именами нарицательными, являются ведущими примерами сайтов, которые создали соединенные люди. Ни один из них не существовал двадцать лет назад. Сегодня ими пользуются миллиарды людей. Они изменили и продолжают менять наш образ жизни и ведение деятельности. Дов Сайдман, автор книги How, прав в своем утверждении, что «мы никогда не станем менее соединенными»^[545]. Но два простых прогноза повышают вероятность того, что соединенность будет постоянно расти. Первый состоит в том, что количество интернет-пользователей продолжит расти. Во-вторых, что важнее, большинство уже соединенных людей будет постепенно увеличивать использование обсуждаемых в этой секции и многих на них похожих систем.

4.9. Обзор пятидесятилетия

Следует сделать еще один шаг для полного понимания «информации и технологий», а также их вклада в профессии. Отчасти это ответ тем, кто может утверждать, что «мы видели все это раньше – в 1980-е, – и в этом нет ничего нового», а отчасти это может помочь нам построить картину изменяющегося вклада технологий в профессии на протяжении периода в 50 лет.

В первую очередь, давайте вспомним и проанализируем проделанную в 1980-х годах работу над экспертными системами и ИИ в ряде профессий. Десять лет мы (авторы) были в сердце сообщества, которое работало над ИИ и правом. Это было захватывающее время для ИИ, апогей того, что с тех пор называют эрой GOFAI (good old-fashioned AI, старого доброго искусственного интеллекта). Термин «искусственный интеллект» был введен в обращение Джоном Маккарти в 1955 году, и тридцать лет спустя или около того последующий широкий ряд систем, техник и технологий был объединен этим термином (термин при использовании в середине 1980-х помещался в кавычки). К ним относились: обработка и перевод естественного языка (обработка естественного языка), распознавание произнесенных слов (распознавание речи), такие сложные игры, как шахматы (игры), распознавание картинок и объектов физического мира (видение и восприятие), компьютерные программы, которые сами могут создавать программу (автоматическое программирование), продвинутое обучение людей (интеллектуальное обучение при помощи компьютера), создание и разработка машин, чьи физические движения повторяли человеческое (роботика) и интеллектуальное решение проблем и процесс рассуждения (интеллектуальные аналитические и экспертные системы)^[546].

Наш проект в Оксфорде (1983–1986) фокусировался на теоретических и философских аспектах последней категории – экспертных систем – с точки зрения применения в праве. Мы концептуально представили, что есть компьютерные приложения, которые, как минимум в теории, могут решать юридические проблемы и предлагать юридические консультации на уровне качества экспертов или выше^[547]. В 1988 году мы переместились из исследовательской лаборатории на рынок путем совместной разработки первой в мире коммерчески доступной экспертной системы в области права. Это был электронный юридический консультант в сложных областях данного направления. Что было наиболее выдающимся, хотя это наша собственная оценка, что мы смогли построить систему для решения юридических проблем, которая в существенных аспектах превосходила юриста (эксперта области), на основе знаний которого она была построена^[548]. После этого проекта мы расширили наши интересы и работали над экспертными системами в налоговой отрасли, а также над используемыми аудиторами программами. Здесь мы снова были активно вовлечены в разработку систем, которые могли выполнять экспертные задачи на высоком уровне^[549]. В то же время мы пристально следили за параллельными достижениями в медицине, где был достигнут существенный прогресс. Эти ранние успехи создали много энтузиазма.

Далее пришел период, который часто называют «зимой ИИ», во время которого он, как представляется, притормозил. В профессиях, конечно, спустя тридцать лет внедрено гораздо меньше работающих экспертных систем, схожих с разработанными нами, чем ожидалось. Что пошло не так? Почему с тех пор появилось так мало экспертных систем в праве, в налогах и аудите? Почему многообещающее начинание не оправдало себя?^[550] Одна из причин отсутствия высоких темпов освоения была коммерческая: разработка этих систем стоила очень дорого (в основном весьма затратной по времени для экспертов, чьи знания помещались в системы), в то время, когда юридические и бухгалтерские компании наблюдали растущую прибыль и не видели смысла в поддержании новых технологий, которые могут подорвать череду побед.

Но было бы недальновидно закончить историю, сделав вывод о том, что для этих систем просто не было коммерческого интереса. У нас есть альтернативное объяснение, которое строится на конкретном способе изучения истории технологий и процесса принятий решений экспертами. Согласно этой концепции, изучать и оценивать внедрение экспертных систем в терминах, лежащих в основе их технологий, – это чрезмерное ограничение проблематики. Вместо этого предлагаем рассмотреть тот факт, что есть два весьма различных способа описания экспертных систем для профессий. Первый, как мы его называем, «архитектурный», включает классификацию систем по отношению к отдельным техникам и технологиям. В 1980-х годах, например, велись горячие споры об относительных преимуществах различных подходов к структурированию знаний в системах (некоторые, скажем, предпочитали «логическое программирование» «семантическим сетям»). Когда сторонние наблюдатели и академики отмечают, что экспертные системы в праве, налогах и аудите провалились, они зачастую имеют в виду, выражаясь архитектурной терминологией, что лишь малая часть систем,разработанных с использованием техник 1980-х годов, когда-либо покинула исследовательские лаборатории^[551].

Но существует и второй способ определения экспертных систем – через «функциональность». Согласно этой, всегда предпочитаемой нами концепции мы характеризуем экспертные системы не в терминах технологий, на базе которых они реализованы, но согласно функциям, ими осуществляемым. Наше функциональное определение экспертных систем с 1980-х годов формулируется следующим образом: «Использование компьютерных технологий для того, чтобы сделать дефицитные… экспертные знания и опыт более широко и легко доступными»^[552]. Таким образом, основной фокус здесь не на используемых технологиях, а на том, что они делают в реальности. Если мы принимаем функциональный способ определения, тогда прогресс в этой области по настоящее время может быть рассмотрен в более позитивном свете. Рассмотрите многие профессиональные сервисы, которые уже доступны онлайн, небольшая выборка которых упоминается в главе 2. По самым скромным оценкам, используя такие простые техники, как чек-листы, блок-схемы и часто задаваемые вопросы, сложные области экспертных знаний сейчас доступны и объяснены всем интернет-пользователям, часто бесплатно. Эти онлайн-системы были практически немыслимыми, когда мы работали над ИИ в области права в 1980-х годах, конечно, потому что Всемирная паутина еще просто не была изобретена. Хотя они не используют техники, в которые мы вовлекались в то время, они, тем не менее, отвечают функциональному определению экспертных систем, то есть используют технологии, чтобы сделать дефицитные экспертные знания более доступными. Мы не говорим, что эти системы являются экспертными системами или примерами ИИ, а вместо этого заявляем, что сейчас задействуются информационные технологии различными способами, в том же широком духе, как те из нас, кто в 1980-х годах изучали способы применения компьютеров в профессиях. И так как скорость разработок и внедрения увеличивается, а приложения становятся все доступнее на мобильных устройствах, профессиональный контент, рекомендации и материалы будут гораздо более широко доступны, чем мы могли представить в 1980-х.

На наш взгляд, изобретение интернета сместило упор сообщества «компьютеры для профессий» с разработки ИИ и экспертных систем к эволюции систем (широкого ряда сайтов), которые работают совершенно иначе. Это еще только начало, но вне зависимости от лежащих в их основе технологий новая волна систем и сервисов уже доказала свою полезность как непрофессионалам, так и профессионалам. Они, может быть, не столь результативны, как эксперты, но тем не менее чрезвычайно полезны.

Оставляя наиболее распространенные сайты в стороне, мы видим, что движение от первой волны систем ИИ в профессиях (экспертных систем) до достижения гораздо более высокого уровня результативности требует не столько гораздо более мощных систем, сколько другого подхода. В целом разработчики первой волны ИИ в специальностях, с середины 1950-х до середины 1980-х, стремились понять, какие процессы познания и рассуждения стоят за человеческим интеллектом, и реплицировать их в компьютерных системах. Доминирующий метод в 1980-х годах заключался в том, чтобы каким-то образом (через техники «приобретения знаний» или «инжиниринг») добыть алмазы из мозгов экспертов и поместить их знания и опыт в систему, часто в форме сложных разветвленных решений, с помощью которых пользователи могут ориентироваться^[553]. Результаты были впечатляющими, но ограниченного коммерческого и практического применения. Будем надеяться, что следующая волна ИИ-систем не будет строиться на вспомогательных технологиях и исследованиях GOFAI-сообщества. Мы ожидаем гораздо более амбициозных приложений, но с совершенно другим дизайном и концепциями.

Для понимания вероятной смены подхода полезно подумать о двух способах, как позволить машинам действовать в интеллектуальном духе в профессиях. Первый способ – превратить в код знание человека и поместить его в систему; и это, как мы уже сказали, характеризует большинство работ над экспертными системами в 1970–1980-х годах. Второй способ основан на создании достаточно способных машин, которые сами по себе могут выполнять задачи результативно, даже если это включает обработку относительно неструктурированных данных. Второй подход технически гораздо более амбициозный: разработать систему, которая может работать на сырых исходных данных и предоставлять высокую результативность без предварительной прорисовки процесса решения проблемы. Это на самом деле будут гораздо более способные системы, и мы ожидаем их устойчивое внедрение в профессиях. Большие данные и система Watson – многообещающие примеры использования этого подхода.

То, что мы предвидим в профессиях, уже произошло в более широком мире ИИ. В качестве примера можно обратиться к распознаванию речи. В 1980-х годах считалось, что для этого компьютерам нужно будет в некотором смысле понимать контекст произносимых слов, что, в свою очередь, потребовало бы более общего понимания мира вокруг нас. Например, считалось, что компьютер может понять разницу между двумя разговорными фразами «она танкер» и «она на якоре», если он поймет контекст употребления этих фраз. Так как тогда считалось, что люди понимают речь, исходя из понимания контекста, предполагалось, что искусственный интеллект будет в конце концов достигнут фактически путем моделирования человеческого интеллекта и способа обработки информации, а также анализа мира вокруг. Это потребовало бы систем со здравым смыслом и общими знаниями. Тем не менее распознавание речи было в конце концов взломано брутфорс-процессингом, извлечением массивов данных и способностью их хранить, а также статистикой. Например, это означает, что хорошая система распознавания речи, которая «слышит» предложение my last visit to the office took two hours too long, может корректно записать одинаково произносимые to, two и too. Она справляется с задачей не потому, что понимает контекст использования этих слов, как это делают люди, а потому что может определить статистически, что to с гораздо большей вероятностью последует за the office, чем варианты two или too. Указанная вероятность на самом деле строится благодаря быстрому поиску и сортировке среди огромной базы данных документов. Это был ранний пример Больших данных, и схожий подход проник в разработку систем перевода (наиболее часто используемых в формате Google Translate).

Схожим образом, во многих других областях ИИ, брутфорс-обработка и огромные емкости для хранения данных, вне симуляции человеческого мыслительного процесса, позволяют машинам решать задачи, для выполнения которых традиционно считалось, что требуется своего рода интеллект. По аналогии, в профессиях мы прогнозируем эволюцию систем, использующих возможности брутфорс-обработки, которые работают с крупнейшими массивами исторических данных. Эти системы могут предоставить совет или рекомендацию высокого качества не путем рассуждения или работая схожим с квалифицированными профессионалами способом; не стремясь моделировать человеческие мысли и процессы размышления; и, опять же, без здравого смысла и общих знаний. Эти системы высокорезультативны, но не обладают таким интеллектом, каким обладает человек (мы более подробно останавливаемся на этом в секции 7.1).

Согласно этой точке зрения, нам требуется переоценка ИИ. Для некоторых авторов зима ИИ была эвфемизмом его гибели. Но выясняется, что ИИ вовсе не на последнем издыхании. Напротив, он просто находился в зимней спячке, сохраняя свою энергию, как говорится, тихо отсиживался на периферии, ожидая появления технологий, открывающих широкие возможности, чтобы поспеть за самыми оригинальными идеями ранних ученых ИИ. В следующей за зимой оттепели, за последние несколько лет, мы наблюдали серию существенных достижений – Большие данные, Watson, роботика, эмоциональное программирование, – которые, как мы полагаем, указывают на вторую волну ИИ.

Таким образом, компьютеризация работы профессионалов началась всерьез в поздние 1970-е с систем извлечения информации. Затем в 1980-х годах были ИИ первого поколения в профессиях, основной фокус которых был на технологиях экспертных систем. В последующее десятилетие, в 1990-х, наблюдался сдвиг в сторону систем управления знаниями, в то время как профессионалы начали хранить и извлекать не только исходные материалы, но также ноу-хау и рабочие практики. В 2000-х годах Google пришел к доминированию поисковых привычек многих экспертов и стал незаменимым инструментом для практиков при поиске материалов, если не решений. Характеристикой текущего десятилетия, 2010-х, как мы ожидаем, станет крупный прогресс в Больших данных и поиске. В 2020-х годах и после мы прогнозируем появление и внедрение систем ИИ второго поколения в профессии.

Глава 5
Производство и распределение знаний

Мы дошли до сердца теоретической части книги. В главах 2 и 3 мы описываем, как меняются профессии. В главе 4 мы объясняем эти изменения с точки зрения информационных подкатегорий и технологических достижений. В этой главе мы обобщаем эти наблюдения и аргументы. Сначала мы разрабатываем модель, чтобы показать, как развивается профессиональная деятельность. Затем, на основе всего вышесказанного и сделанного, мы выходим за рамки профессий и описываем людей и системы, которые заменят их в будущем.

В широком смысле основное внимание в этой главе уделяется способу обращения с определенным типом «знаний» в обществе. Конечно же, мы не единственные изучаем эту концепцию. Всевозможные ученые на протяжении веков обращали свои взоры на эту тему. Например, философы, специализирующиеся на эпистемологии, задают такие фундаментальные вопросы, как «что такое знание?», «как мы его получаем?», а также «как мы можем быть уверены в его достоверности?». Социологи изучают взаимосвязи между знаниями и властью, культурой и социальным положением, а специалисты из области права берут на себя вопросы владения, защиты и распределения. Изучающие информацию ученые рассматривают связи между знаниями, информацией и данными. Мы в восторге от каждого из этих направлений, но большинство из них выходит за рамки этой работы.

Фокус нашей работы – определенный тип знаний, который мы представляем в главе 1 как «практические экспертные знания». Здесь мы рассматриваем концепцию знаний более детально, обращаясь к тому, как сейчас формируем их и делимся ими и какими иными способами можем с ними обращаться в будущем. Мы стремимся показать в экономических терминах, что знания обладают определенными характеристиками, которые делают возможным, а также желаемым в основанном на технологиях интернет-обществе их широкое распространение и низкозатратное производство и распределение.

5.1. Экономические характеристики знаний

Практические экспертные знания или наше представление о них – это знания, направленные на решение каких-либо проблем. При этом обращение к профессионалу традиционно было единственным способом найти выход из создавшейся ситуации. К примеру, для улаживания беспокойств о здоровье или для решения налоговых вопросов. В специальностях они представляют собой сложную комбинацию формальных сведений, ноу-хау, опыта и навыков мастеров своего дела. Но профессии не являются единственным источником практических экспертных знаний. В этой книге мы утверждаем, что появляются новые ресурсы характеризуемого нами явления благодаря машинам с расширяющимися возможностями, работающим самостоятельно или с пользователями-неспециалистами. Это позволит нам решать многие сложные проблемы без прямого вовлечения традиционных профессий.

Любой тип практических экспертных знаний, вне зависимости от происхождения, является формой знаний. А знания – это очень интересное явление со своими отличительными характеристиками. Способы их создания и использования сильно отличаются, например, от мира материальных вещей. Важнейший вклад экономистов при этом заключается в том, что они показали, каким образом эти различия в способах возникают из четырех рассматриваемых ниже характеристик знаний^[554]. Это помогает объяснить, почему переход от основанного на печати индустриального общества к образованному с помощью технологий интернет-обществу обладает особенно преобразующим эффектом в специальностях и в профессиональной деятельности. Обратимся к этим характеристикам.

Большинство благ являются конкурентными, а это значит, что при их использовании одними другим остается меньше. Если кто-то откусывает от шоколадной плитки, использует машину для перемещения, то остается меньше шоколада для других и меньше топлива для следующих водителей. Существует то, что попадает под определение «соперничества» и «конкуренции» при использовании этих благ^[555]. При этом знание – неконкурентное благо. Это первая отличительная характеристика. Если мы задействуем некоторые знания для решения проблемы, их не становится меньше для использования другими после этого. Юрист, который готовит контракт для одного клиента, таким образом не изымает понимание или выводы; он не становится менее осведомленным в области права, когда работает над следующим соглашением для другого клиента. Доктор не забывает часть медицинских знаний каждый раз при постановке диагноза. Журналист не теряет навык анализа и коммуникации с ростом числа написанных статей. В отличие от большинства благ, знания не иссякают и не изнашиваются при каждом использовании.

Скептики могут обратить внимание на то, что юрист или врач не могут одновременно взаимодействовать более чем с одним клиентом, а значит, конкуренция все же есть.

Это ошибка, но очень полезная. Не нужно путать понятия – знания, на которые полагаются профессионалы, сами по себе неконкурентные, а используемый нами способ распространения знаний – индивидуальные консультации, в чем мы согласны с сомневающимися, удручающе ограничен.

Большинство благ также исключаемые. Это означает, что они находятся под полным контролем тех, кому принадлежат. Например, владельцы кондитерских магазинов могут остановить своих клиентов от поедания конфет, пока те за них не заплатили. Они просто отказываются передать блага. В противоположность этому, вторая отличительная характеристика знаний заключается в том, что они склонны быть неисключаемыми. Это означает, что может быть сложно предотвратить их использование незаплатившими. Если юрист подготовил для клиента базовое завещание и поделился с ним в процессе некоторыми юридическими знаниями, то ему будет сложно предотвратить последующую передачу этих знаний клиентом кому-либо еще. Схожим образом, если врач объясняет пациенту план лечения простого заболевания, то он немного может сделать для того, чтобы остановить пациента от распространения этих знаний кому-либо еще. Передающий другу сенсационную новость журналист сталкивается со схожей проблемой. Знания сложно сдерживать или, скажем, сделать их распространение зависимым от платежей. Таким образом, юристу, врачу или журналисту сложно предотвратить использование переданных знаний другими людьми, несмотря на то, что те не заплатили за них.

Однако знания не всегда являются неисключаемым благом. Рассмотрим, к примеру, секретный рецепт Coca-Cola – это знание удерживается несколькими избранными внутри компании. И им хотели бы обладать многие (особенно конкуренты компании), но получение данной информации успешно исключено. В целом, несмотря на приведенные выше примеры, профессии также умудряются исключить у людей возможность получения отдельных соответствующих типов знаний. В главе 1 мы утверждаем, что это, по большей части, элемент великого договора^[556]. Но заметьте, как великий договор, если ему строго придерживаться, должен постоянно сопротивляться тенденции распространения знаний без вознаграждений.

Третья характеристика знаний основывается на первой. Мы отметили, что они являются неконкурентным благом и не истощаются при использовании. Любопытно, что многократное их применение для решения проблем часто делает его не менее, а более ценным. Знания учителя о преподавании в классе, знания консультанта об управлении бизнесом, знания врача о лечении отдельных симптомов, знания журналиста о расследовании событий и освещении историй – все эти виды становятся глубже и богаче каждый раз, когда на них опираются. Экономисты называют это «эффектом плеч гигантов»^[557], так же как и понимание мира Исаака Ньютона строилось на основе работ предшественников («Если я и достиг прогресса, то только потому, что стоял на плечах гигантов», – говорил Ньютон, правда, по общему мнению, скорее с сарказмом, чем искренне), то же верно и для других типов знаний. Другими словами, многократное использование существующих теорий может часто приводить к зарождению и созданию новых.

Четвертая характеристика знаний состоит в том, что они часто могут быть оцифрованы. Это означает, что мы можем конвертировать их в цифровую форму и обрабатывать электронно. Более строго выражаясь, оцифровать знания – означает, что мы можем представить их в виде «битов», бинарных сигналов из нулей и единиц, на языке современной электроники. Возможности к оцифровке, а также связанный с этим энтузиазм – недавно возникшее явление. Несколько лет назад, в 2000 году, Кукьер и Майер-Шёнбергер отметили, что только 25 % хранимой в мире информации представлено в цифровой форме. Сегодня доля такой информации 98 %^[558].

Для сравнения, материальные блага не могут быть оцифрованы. Мы можем запечатлеть их изображение, описать в текстовой форме и, в свою очередь, конвертировать эти изображения и текст в цифровую форму. Это то, что мы делаем, когда занимаемся цифровым фото физического объекта или печатаем его описание с использованием процессинга слов. Но сам объект нельзя представить в цифровой форме, только лишь его проекцию. Напрашивается вывод о разделении понятий «информационных благ», которые могут быть оцифрованы, и «индустриальных благ», которые не могут – Хал Варьян, главный экономист Google^[559]. По этой классификации знания, и особенно предмет нашего исследования – практические экспертные знания, – однозначно могут быть отнесены к информационным благам.

Однако нам стоит быть осторожными в рассмотрении четвертой характеристики по трем причинам. Во-первых, мы не говорим, что все типы знаний могут быть оцифрованы. Как утверждается в главе 1, некоторые практические экспертные знания являются «неписаными» – в общих чертах, это те сведения, выразить которые в словах люди затрудняются, не говоря уже об их переводе в нули и единицы. Существуют некие компетенции, используемые профессионалами для решения проблем, которые, как представляется, невозможно «извлечь из мозга» и переложить в цифровой формат.

Во-вторых, мы не утверждаем, что если знание оцифровано, то наши технологии, с ними обращающиеся, должны в каком-то смысле «знать» и «понимать», что выражают эти нули и единицы. Детальное обращение к вопросу о машинах и мышлении в секции 7.1.

И наконец, самое важное, мы не утверждаем, что практические экспертные знания, на которые могут полагаться некоторые технологии при решении проблем, идентичны применяемым профессионалом при ответе на тот же вопрос. Существует множество вариантов подхода к любой отдельно взятой профессиональной задаче. Традиционный метод использования специалистов – лишь один из способов. Внедренные и применяемые машинами практические экспертные знания могут быть разными. Думать иначе нельзя, так как можно подвергнуться связанному с ИИ когнитивному искажению, описанному в главе 1. Напомним: нельзя считать верным и единственно правильным способом устранение проблем экспертами-людьми путем формирования и повторного использования специальных знаний, на которых сейчас строится позиция специалиста-человека. Это чрезмерно антропоцентричный взгляд. С ростом возможностей машин высокая результативность может быть достигнута множеством других способов.

Последний пункт может быть особенно отрадным для тех, кто в этот момент переживает, что не все знания в головах экспертов можно оцифровать. Некоторые из этих умений, как мы отмечали, могут быть скрытыми и трудно выразимыми. Например, если попросить Тайгера Вудса объяснить, как он закидывает мяч для гольфа столь далеко, он сможет поделиться с нами несколькими выводами, которые пришли в его голову, пока он прицеливался для удара. Возможно также, что ему ничего не стоило бы показать нам парочку трюков. Но он затруднился бы, как нам кажется, выразить сложную сеть совокупной эвристики, интуиции, зрительно-моторной координации, которые вносят вклад в его мастерство гольфиста. Многое из этого будет подсознательным, усвоенным в процессе многократных тренировок и игр, а некоторые настолько глубоко находятся, что даже Тайгер не будет о них знать. Но, тем не менее, ничто из этого не препятствует созданию механической руки для удара, которая может запускать мяч дальше и точнее Тайгера, – это было бы примером решения той же проблемы, но другим способом.

Подводя итог, можно выделить четыре отличительных характеристики рассматриваемого понятия. Знания – неконкурентное благо, то есть их использование не истощает то, что остается другим. Знания имеют тенденцию быть неисключаемым благом, то есть сложно предотвратить их использование теми, кто за них не заплатил. Знания имеют кумулятивную природу, то есть их использование, в том числе многократное, в свою очередь порождает новые знания. Они могут быть оцифрованы, то есть они могут быть конвертированы в биты, обрабатываемые машинами. Практические экспертные знания, как отдельный вид знаний, также обладают этими четырьмя отличительными характеристиками.

5.2. Знания и профессии

Профессионалы во всех дисциплинах давно признаются, что знания лежат в сердце их деятельности. Дополнительное обучение и посещение различных тренингов позволяет выделить экспертов с повышенной осведомленностью среди остальных коллег. Однако, когда им говорят, например, профессора или консультанты, что они работают в «бизнесе знаний», данная терминология почему-то не вызывает у них никаких эмоций. Аналогично, когда профессионалов информируют, что они являются центральным звеном так называемой «экономики знаний», это им редко кажется убедительным.

Часто игнорируется простое различие в понимании «экономики знаний» между индустрией с одной стороны, попавшей в глубокую зависимость от наличия/отсутствия знаний, и с другой стороны, теми, для кого основной целью является собственно предоставление знаний. В первую категорию попадают, например, сектора производства и ретейла, операционные модели которых были улучшены путем развития и применения инновационных идей, свежих мыслей, новых рабочих практик, творческим использованием технологий и более системным управлением. Один бизнес может опередить другой благодаря силе того или иного вида опыта. Но существует огромное различие между предприятиями, использующими знания в качестве конкурентных преимуществ, и профессионалами, роль которых состоит в создании и распространении этих самых сведений. Знания для экспертов – это не просто катализатор, это суть их предложения. Профессии обладают компетенциями, которые отсутствуют у тех, кому они помогают, и роль знаний, по большей части, состоит в развитии, организации и предоставлении к ним доступа.

Если знания на самом деле лежат в сердце профессий, то отсюда следует два вопроса. Первый: насколько эффективны профессии в производстве, сборе, анализе и повторном использовании своих знаний внутри организаций? Из описанных отличительных характеристик мы видим, что знания могут использоваться многократно таким образом, что создаются новые знания (они являются неконкурентным и кумулятивным благом). Профессии должны бы пользоваться этим преимуществом. Второй вопрос лежит в основе этой книги в целом и этой главы в частности: могут ли быть иные, лучшие пути производства знаний и предоставления им доступа в обществе; методы, которые не требуют прямого вовлечения традиционных профессионалов вовсе?

Первый вопрос был ключевым в течение десятилетий для работающих в сфере «управления знаниями» – специалистов, которые консультируют профессионалов по способам более эффективного обращения с компетенциями. На первый взгляд, управление знаниями твердо закрепилось во всех профессиях. У врачей есть протоколы, у юристов – прецеденты, у управленческих консультантов – методологии, у аудиторов – чек-листы, у налоговых консультантов и бухгалтеров – предзаполненные электронные таблицы и так далее. Комментирующие управление знаниями с уверенностью говорят о пользе этой дисциплины в профессиях и отмечают различные категории знаний, отвечающие на вопросы: кто (информация о том, кто знает об отдельном предмете больше всех в организации), что (существенные технические знания, а также идеи), как (знания о требующихся для выполнения задач процедурах), где (знания о том, куда можно обратиться за помощью, рекомендациями и экспертными знаниями по отдельно взятым темам), почему (рациональные объяснения идей, деятельности, процессов и услуг) и когда (представление о том, когда лучше предпринять действие, а когда лучше воздержаться). Эксперты-аналитики, комментирующие область управления, признают, что для результативности на уровне эксперта требуется больше, чем формальные, опубликованные, четко сформулированные знания. Они мучительно пытаются разрешить вопросы, описываемые нами в секции 1.8, – может ли знание быть, напротив, подразумеваемым и могут ли инстинктивные реакции и интуиция профессионалов также быть выраженными формально.

Однако более тщательный анализ показывает серьезное сопротивление со стороны специалистов тому, чтобы делиться знаниями и использовать их многократно. По правде говоря, профессионалы не очень любят раскрывать свои секреты другим экспертам. Это приводит к тому, что специалисты по управлению знаниями в тяжелые времена признаются о наличии трудностей в своих дисциплинах. Во многих профессиях делиться знаниями противоречит культуре. Большинство специалистов после обучения или в силу своего характера наслаждаются самостоятельной работой. Даже в крупных профессиональных институтах рабочая сила в реальности – индивидуальные практики, которые объединились под одной крышей и брендом. Во многих профессиях системы вознаграждения, например, вне зависимости от несогласия с этим подразделений по управлению кадрами, скорее поощряют индивидуальные, а не коллективные командные заслуги. Более того, возникают неудобные вопросы конфиденциальности – многие эксперты не доверяют коллегам в своей работе и в повторном использовании знаний. Некоторые нервничают по поводу предоставления доступа к своим материалам, опасаясь того, что их заслуги могут быть поставлены под сомнение, а их уличат в невежестве. С коммерческой стороны, управление знаниями также не нашло своего места в стремящихся к прибыли профессиях, при которых профессионалы получают вознаграждение по часовой ставке. Зачем прибегать к управлению знаниями как к инструменту для предотвращения дублирования усилий по снижению количества часов к оплате, если ваши конкуренты, к примеру, не экономят деньги своих заказчиков, а их клиенты не требуют изменений?

В целом, область управления знаниями не достигла безоговорочного успеха. Она неудовлетворительно ответила на первый заданный вопрос о том, эффективны ли профессии в производстве, сборе и повторном использовании своих знаний внутри организаций. Более того, специалисты по управлению знаниями едва ли затронули наш второй вопрос о том, могут ли быть иные, лучшие способы производства знаний и предоставления доступа к ним в обществе, не требующие прямого вовлечения традиционных профессионалов в их нынешнем виде. До недавнего времени управление знаниями было почти полностью направлено вовнутрь, то есть посвящено построению и обмену информацией внутри организации. Ограничивая этим свой фокус, невозможно было разглядеть, что традиционные способы обращения со знаниями и общепринятые способы создания и обмена ими могут носить лишь временный и промежуточный характер. В следующей секции мы, рассматривая эволюцию профессиональной деятельности, изучим, что может прийти ей на смену.

5.3. Эволюция профессиональной деятельности

Многие практикующие специалисты уже сегодня в своих комментариях выходят за рамки традиционных систем, когда говорят о «коммодитизации» и «товаризации» профессиональной работы. Терминология здесь не очень точна, но общая идея достаточно очевидна – рутинная профессиональная работа в большинстве дисциплин сводится к стандартным практикам, так что задачи, которые ранее требовали вовлечения эксперта, теперь могут решаться менее квалифицированными и даже обычными людьми с поддержкой соответствующих процессов и систем.

Во многих обсуждениях коммодитизации это явление рассматривается как угрожающее, особенно теми профессионалами, которые получают почасовую оплату (так как деятельность, которая раньше приносила существенный доход, больше не будет требовать больших временных затрат, а также перестанет быть исключительной территорией традиционных экспертов). Коммодитизация иногда считается унизительным явлением, дискредитирующим ценность услуг, сведенных к рутинной работе. Из этого следует, что есть некоторые профессиональные задачи, которые могут быть коммодитизированы. Многие традиционные специалисты, особенно скептики и находящиеся под угрозой утраты дохода, умаляют значение этих действий, часто пренебрегая ими как недостойными внимания. Тем не менее подобное отношение к коммодитизации работы игнорирует ценность того, что многими получателями, клиентами и покупателями считается хорошим тот факт, что она ведет к снижению цен, повышению уровня доступности, к росту и стабильности качества услуг.

Использование термина «коммодитизация» стало чересчур распространенным в литературе. Отрицательный подтекст и разнообразие толкований термина делают его менее полезным, чем он мог бы быть. Новая терминология и, что важнее, свежие подходы, с точки зрения мышления, могут быть здесь полезны. Приведем пример для разъяснения модели эволюции профессиональной работы, выполняемой людьми-экспертами. Схема проиллюстрирована на рисунке 5.1, на котором обозначены четыре стадии эволюции профессиональной деятельности: ремесло, стандартизация, систематизация и экстернализация (последняя категория в свою очередь поделена на три)^[560].

В широком смысле мы утверждаем, что рыночные силы, технологические достижения и человеческая изобретательность соединяются для ведения профессиональной деятельности в нашей модели слева направо: от предоставляемой людьми формой ремесла, через различные стадии развития, которые в свое время приведут к тому, что большинство практических экспертных знаний будет доступно онлайн различными способами. Мы наблюдаем это движение слева направо в нашем пути выявления и описания фундаментальной трансформации среди профессий. С точки зрения аргументации, которую мы не считаем полезной, это движение от ремесла в самом деле представляет «коммодитизацию» профессиональной работы, но уже с первого взгляда заметно, что это не просто прыжок от традиционного к коммодитизированному. На самом деле, это гораздо более сложный переход.

Как все модели, этот эволюционный путь – конечно же, упрощение реальности. Мы отдаем себе отчет в том, что некоторые категории пересекаются друг с другом; что не вся профессиональная деятельность будет двигаться четко и линейно через каждую стадию; что некоторые типы работы или ее части никогда не выйдут за пределы определенной стадии; и что некоторые из типов работ могут не развиваться из ранней стадии, но возникнуть на более поздней. Тем не менее это очень полезное упрощение. Несмотря на ограничения, наш опыт в представлении этой модели и ранней ее версии среди профессий вселяет оптимизм, и, как представляется, модель демонстрирует суть и направление изменений, а также выбор, перед которым стоят профессии. Мы надеемся, что данная схема поможет профессионалам предсказать изменения, свидетелями которых они становятся в своих областях, а также предоставит общий понятийный ряд и концептуальную базу для сравнительного анализа различных профессиональных дисциплин.

Существует еще одна характеристика модели, которую следует учитывать с самого начала. Мы не предполагаем, что для каждой отдельной части профессиональной работы – будь то лечение пациента, разрешение юридических споров клиентов, преподавание в классе, аудит финансовых документов компании, расследование событий и описание их в форме истории для читателя – основной вызов, стоящий перед профессионалами, в определении того, на каком месте в схеме находится их работа. Вместо этого мы заявляем, что каждый тип экспертной работы можно разделить на составные задачи и распределить их на схеме. Более детально мы обсуждаем это в данной главе под заголовком «Разделение на составные части», но важно удерживать этот момент по мере развития нашей аргументации.

Первый из четырех шагов нашей модели описывает профессиональную работу в ее ремесленном воплощении. Мы упоминали об этом в секции 3.2. Для многих профессионалов и наблюдателей ремесло является квинтэссенцией подхода к профессиональной работе. Согласно этому видению, профессионалы являются ремесленниками. Основываясь на своих практических экспертных знаниях и часто с огромным терпением и концентрацией, они приспосабливают и адаптируют свою работу каждый раз по-новому, оттачивая свои заготовки под каждое из уникальных обстоятельств своих клиентов, пациентов, студентов и покупателей. Характерно, что этот подход предполагает очное взаимодействие (часто один на один) между профессионалом и получателем его работы. Адвокат в зале суда, хирург в операционной, профессор на консультации, налоговый консультант с финансовым директором, готовящий статью журналист, разбирающий счета аудитор – во всех этих примерах мы представляем себе человека с опытом и экспертными знаниями, который вручную готовит решение или предоставляет услугу с нуля, как начинающий с чистого листа художник или готовящий костюм под заказ портной. Это представление о профессионале, вдохновляющем поколения молодых людей (и их родителей). Это представление о профессионале, которое включено в большую часть академических трудов. И это представление о профессионале, транслируемое в литературе, театре и на телевидении: в области права – неподражаемый Рампол и безупречный Аттикус Финч; в медицине – вспыльчивый, но гениальный диагност Грегори Хаус; в образовании – вдохновляющие учителя мистер Холланд и Джон Китинг; и даже саркастический образ «скучного» бухгалтера Монти Пайтона^[561].

Каким бы увлекательным, романтическим и вдохновляющим ни было представление о профессионалах, транслируемое посредством указанных персонажей, мы полагаем, что большая часть профессиональной работы уже сейчас предоставляется далеко не ремесленными способами. Более того, мы убеждены в отсутствии необходимости этого, утвердившегося в качестве предпочтительного, подхода в ближайшие годы.

Мы не настаиваем, что ремесленный подход к экспертной работе исчезнет совсем. Вместо этого заявляем, что существенная часть задач, ранее требующих ручного труда, уже сейчас выполняется совсем иначе. А с ростом давления по снижению издержек и появлением машин с расширяющимися возможностями все больше и больше задач, ранее требовавших вовлечения людей-экспертов, будут выполняться либо менее квалифицированными специалистами с поддержкой соответствующих систем или вовсе будут исключены из задач человека.

Мы можем провести аналогию с миром традиционных ремесел. Немного истории в помощь. В Лондоне процветает сообщество «ливрейных компаний». Как мы отмечаем в секции 1.3, эти организации берут начало в старейших гильдиях, фокус которых в их ранние годы был в основном на регулировании торговли. Сейчас насчитывается 110 институтов, старейший из которых Mercer’s Company был основан в 1394 году и располагается на Ironmongers Lane в Лондоне. Они были торговцами дорогими тканями и шелком, но самый последний подмастерье был принят в 1880 году, и с тех пор, как многие другие ливрейные компании, Mercers сместили свой фокус на благотворительную и образовательную деятельность. Судьба таких торговцев, как Mercers, показательна. Достижения в транспорте и коммуникациях, влияние индустриальных машин, изобретение альтернативных синтетических тканей, внедрение массового рынка розничной торговли, подъем набирающей влияние индустрии моды – эти факторы трансформировали их мир и дестабилизировали местные промыслы и ремесленников, которые являлись их частью. Схожая судьба постигла многие другие виды работ, чьи имена родились в ливрейных компаниях, например: Cordwainers, работающие с высококачественной кожей, Tallow Chandlers, которые варили из животного жира свечи, или Wheelwrights, делающие колеса. Их традиционные способы работы, а также способы бесчисленного числа их коллег-ремесленников были схожим образом трансформированы. Чрезвычайно важно, что при этом спрос на предметы их торговли – одежду, материалы, свечи, колеса – не исчез. Даже наоборот. Сегодня продукты этих исторических областей торговли наслаждаются даже большим спросом. Однако рыночные силы и технологические достижения вытеснили этих ремесленников из повседневной жизни.

Переход от ремесленничества в профессиях – это не новость. Наш второй шаг на пути, который касается стандартизации, уже широко принят многими профессиями, так как их представители благоразумно избегали изобретения велосипеда с каждым новым проектом или инициативой: управленческие консультанты используют методологии (например, при разработке систем или в проектном управлении); юристы пользуются шаблонами и прецедентами; врачи опираются на протоколы; учителя используют заметки прошлых лет; а аудиторы задействуют стандартные чек-листы, как налоговые консультанты и актуарии.

Когда мы говорим о стандартизации, мы имеем в виду два общих способа, с помощью которых практические экспертные знания могут быть превращены в рутину для последующего использования: с точки зрения процессов, это использование чек-листов, методических и стандартных руководств; а с точки зрения содержания – использование форм документов с содержанием для повторного применения. Исторически переход от ремесленничества к стандартизации не был продиктован только страстью к снижению затрат, и даже ей не так сильно. Более фундаментальная сила сыграла здесь роль, отметил хирург Атул Гаванде в своей книге «Чек-лист. Как избежать глупых ошибок, ведущих к фатальным последствиям»^[562]:

«Здесь представлены реалии начала XXI века. Мы накопили массу ноу-хау и передали в руки самым квалифицированным, обученным и старательным людям нашего общества. И с помощью этих новшеств специалисты несомненно бы достигли выдающихся результатов. Тем не менее ноу-хау часто носит неуправляемый характер, изобилует постоянными, хотя и предотвратимыми сбоями, не говоря уже о том, что деморализует и приводит в замешательство многие области: от медицины до финансов, от бизнеса до государственного управления. И причина этого все яснее: объемы и сложность наших знаний превысили индивидуальные способности извлекать из них пользу без ошибок, безопасно и с устойчивым результатом»^[563].

Он приводит доказательства, ссылаясь на медицину:

«Девятое издание международной классификации болезней Всемирной организации здравоохранения выросло до выделения тринадцати тысяч болезней… Практикующие врачи имеют в своем распоряжении около шести тысяч лекарств и четыре тысячи медицинских и хирургических процедур… Этого более чем достаточно для ясного понимания происходящего»^[564].

Даже ведущие мировые эксперты не могут избежать ошибок, опираясь исключительно на обучение и память. В профессиях стандартизации нет необходимости представлять то, чего боятся критики коммодитизации, а именно: умаления ценности и статуса вовлеченных задач и деятельности. Напротив, мы стандартизируем, чтобы избежать ошибок и обеспечить устойчивый результат нашей работы, уйти от дублирования усилий. Более того, мы часто используем этот процесс для повышения качества нашей работы. Когда группы юристов, врачей, бухгалтеров и учителей совместно работают над созданием стандартизированных процессов и материалов, дистилляция опыта и знаний этих экспертов часто дает рост инструментами, которые позволяют среднему профессионалу превзойти лидирующих экспертов. На самом деле теперь этот процесс уже часто встречается среди профессий. Помните, что стандартизация не заменяет ремесленничество полностью. Напротив, отдельные задачи, которые могут быть превращены в рутину, определяются внутри широкого круга деятельности ремесленника и изолируются для более эффективного обращения с ними.

Переход от ремесленничества к стандартизации в особой степени использует две отличительные характеристики знаний, о которых мы говорили ранее. Во-первых, стандартизация извлекает пользу из неконкурентности компетенций: конкретный чек-лист или стандартное руководство, например, может дублироваться и многократно использоваться профессионалами без приведения его в негодность или истощения. Во-вторых, пользуется кумулятивной природой знаний: чем больше используется чек-лист или стандартное руководство, тем с большей вероятностью будут замечены ошибки и неточности, будут собираться и внедряться улучшения и тем более ценным становится инструмент.

Заглядывая вперед, мы начинаем понимать, что по мере развития технологий профессии захотят внедрить еще более совершенные методы стандартизации, увеличивая таким образом различные типы извлекаемой из этого пользы. Технологии дали жизнь таким видам инструментов, которые могут укрепить преимущества стандартизации. И это наш третий шаг – систематизация профессий. Мы здесь не ссылаемся на многие технологии, поддерживающие административные и вспомогательные функции профессиональных организаций по всемумиру десятилетиями (обработка текста, базы данных, электронная почта и так далее). Вместо этого мы фокусируемся на системах, которые разработаны и используются для помощи людям-экспертам или вовсе их заменяют, выполняя профессиональные задачи самостоятельно. В то время как стандартизация включает сокращение задач до пригодных к повторному использованию печатных рутинных действий, систематизация включает применение более совершенных технологий для этих же действий. На данном этапе эволюционного пути под систематизацией мы понимаем инструменты и системы, которые используются внутри профессий и их организаций, но не доступны напрямую получателям работы (это то, что включено на четвертом и финальном этапах).

В некоторых профессиях эти технологии поддерживают выполняемые вручную задачи и могут повысить ловкость и точность людей. Примерами здесь являются роботика в хирургии и стоматологии, а также CAD в архитектуре. Более широко среди профессий используются системы, которые компьютеризируют стандарты и процессы, характерные для второго шага на эволюционном пути. Некоторые из этих систем не более, чем электронные чек-листы, которые, например, часто внедрены в аудиторскую деятельность. Более амбициозны инструменты рабочего процесса, которые компьютеризируют прогресс в относительно повторяющейся профессиональной работе большого объема. Еще более амбициозные системы напрямую принимают различными способами практические экспертные знания к выполнению отдельных задач. В налоговой практике такие системы позволяют практикам заполнять онлайн-формы и затем создавать налоговые декларации в принимаемом государственными органами формате. В праве существуют системы компоновки документов, которые задают пользователям различные вопросы и на их базе создают готовый драфт документа. В образовании персонализированные обучающие системы помогают учителям подбирать материал для конкретных студентов. В медицине существуют диагностические инструменты, а в бухгалтерии есть системы, автоматизирующие крупные части аудита. Детали этих приложений менее значительны, чем механика их работы. Они делают гораздо больше, чем хранение стандартных процедур и документов (второй этап эволюции) для последующего применения людьми. Вместо этого, в каком-то смысле, они в самом деле выполняют профессиональную работу. После взаимодействия со своими пользователями они создают значимый результат.

Переход от стандартизации к систематизации извлекает пользу из трех отличительных характеристик знаний и эксплуатирует их кумулятивную природу. Знания не только могут быть многократно применены без их истощения, но и становятся более ценными при использовании. Чем больше работают системы, тем с большей вероятностью мы обнаружим их недочеты и усовершенствуем. И таким образом, путем итераций, мы обнаруживаем их недостатки и ограничения, сталкиваемся с багами и ошибками, отвечая на них инновациями и повышением качества. Эти инструменты и системы используют практические экспертные знания, представленные в цифровой форме, а не просто хранящиеся в головах отдельных профессионалов или в кабинетах с картотеками. Обращение – хранение, извлечение, изменение, применение и обмен – с практическими экспертными знаниями значительно упростилось и больше не ограничено пределами личного взаимодействия с ремесленником. В свою очередь цифровизация практических экспертных знаний готовит почву для четвертого шага.

5.4. Стимулы к экстернализации

Мы используем термин «экстернализация» для ссылки на четвертую ступень нашего эволюционного пути. Это этап, на котором практические профессиональные знания людей-экспертов становятся доступными неспециалистам онлайн. Как проиллюстрировано на рисунке 5.1, мы предполагаем, что есть три пути осуществления экстернализации: сервис с «онлайн-оплатой», «без оплаты» и на базе «совместного пользования». Разница между двумя первыми и третьим кроется в том, кто владеет и контролирует выведенные материалы. В то время как само по себе различие может опираться на сложные и загадочные вопросы закона об интеллектуальной собственности^[565], суть его может быть изложена простыми словами.

Сервис с «онлайн-оплатой» скорее всего будет процветать, когда профессионалы (или организации, к которым они принадлежат) заинтересованы в выводе своих практических экспертных знаний, так как это может принести прибыль. Профессионалы, которые предлагают доступные онлайн-услуги, попадают под эту категорию. Во всех случаях профессионалы будут удерживать полное владение и контроль над своими системами и контентом.

Когда обеспечение подписки не является целью, а профессионалы хотят удержать под своим контролем предложение, тогда системы могут быть охарактеризованы как сервисы «без онлайн-оплаты». Для пользователей нет прямой стоимости, но эти сервисы могут финансироваться не напрямую (например, путем сбора и коммерческого использования данных пользователей) или субсидироваться другими частями профессиональных сообществ или иными институтами (например, государством или благотворительными организациями). Опять же, профессии будут склоняться к удержанию полного контроля над контентом, но могут предоставлять некоторые права на владение, путем лицензий, например, позволяя пользователям воспроизводить материалы.

Экстернализация на базе «совместного пользования» возникает, когда к контенту открывается доступ, как к ресурсу, который используется, в том числе повторно, которым обмениваются бесплатно со многими, если не со всеми членами общества. При практических экспертных знаниях «совместного пользования» мотивация состоит в предоставлении к знаниям наиболее широкого доступа. Чтобы это было возможным, провайдеры разрешают другим исправлять, добавлять, делиться и повторно использовать контент, где только возможно. Профессии и другие участники по большей части уступают право на владение и контроль, а контент становится общей собственностью для пользы всех.

Большинство профессионалов знакомы с концепциями сервисов «онлайн-оплаты» или «без онлайн-оплаты». Но они могут быть менее знакомы с идеей «общественных благ» – формальный термин для обозначения ресурсов совместного пользования людьми. Лоуренс Лессиг, профессор права в Гарвардском университете, занимательно описывает несколько простых примеров «общественных благ» в книге «The Future of Ideas». Многие из наших локальных парков и общественных улиц, например, являются общественными благами. Ни одно частное лицо не может запретить другому по ним прогуляться. Великие идеи, как теория относительности Альберта Эйнштейна, доступны всем нам для понимания (или проверки). Ни одно частное лицо не может запретить другому прочесть ее. Нам не надо «получать разрешение от кого-либо», чтобы насладиться этими ресурсами. Владение и контроль разделяются внутри группы^[566].

В общественных благах, которые мы имеем в виду, ресурсом совместного пользования являются практические экспертные знания. Управлять ресурсами, которыми обмениваются таким способом, трудно. Политэкономистка Элинор Остром получила Нобелевскую премию за свои работы по общественным благам и связанным с ними трудностям, которые (что неудивительно) называются «общими проблемами»^[567]. Мы рассматриваем эти проблемы и возможные их решения в секции 7.5.

(Для полноты картины следует отметить, что три формы экстернализации – не единственные типы онлайн-сервисов, которые предлагают доступ к практическим экспертным знаниям, но они представляют финальный этап эволюционного пути, по которому путешествуют традиционные профессии. Другие примеры онлайн-сервисов, которые не возникают из профессий сегодняшнего дня, – это «сообщества опыта» и учреждения с созданными машинами знаниями. Мы вскоре к ним обратимся.)

Экстернализация любой из этих трех форм может воплощаться двумя путями. Первый мы называем «открытием хранилища». Идея здесь состоит в предоставлении доступа всем интернет-пользователям к внутренним системам, которые используются экспертами в профессиях сегодняшнего дня. Посредники, в большей или меньшей степени, остаются в стороне, и как минимум к части практических экспертных знаний предоставляется доступ. Уже внедренные в профессии системы могут, например, предлагаться напрямую клиентам через интернет в форме онлайн-сервисов. В этом духе некоторые бухгалтерские фирмы, консалтинговый бизнес, правовые фирмы и налоговые практики выложили часть своих внутренних экспертных знаний онлайн. Более продвинутые внутренние системы могут быть также экспортированы, например, когда налоговая практика предоставляет налоговым подразделениям своих клиентов те же инструменты, которые использует сама; или когда юридическая фирма предлагает инструменты компоновки документов для самостоятельного пользования клиентам. Системы налоговых и юридических фирм, вместе с встроенными в них знаниями, таким образом, упаковываются и выкладываются онлайн для удобства клиентов в форме, грубо говоря, профессионального сервиса «сделай сам».

При этом часто разработанные и предоставленные профессиями онлайн-ресурсы берут начало не в существующих приложениях и системах внутри организаций. Вместо этого они «специально построены» для прямого использования онлайн конечными пользователями. Это второй путь экстернализации, и этот феномен иллюстрируется системами электронного обучения в образовании, системами заполнения налоговых деклараций для физических лиц, большинством систем компоновки юридических документов, системами рекомендаций по здоровью и диагностическими приложениями для бизнеса. Здесь происходит экспортирование не существующих систем, но некоторых практических экспертных знаний профессионалов, которые до настоящего времени были помещены в головы экспертов и в стандартизированные материалы.

Если говорить в более общем плане об эволюционном пути, то природа профессиональной работы меняется по мере движения слева направо. Выполняемая в форме ремесла работа, на левом краю спектра, чаще всего предоставляется доверенным советником, ведущим экспертом или лидером мнений, в то время как практические экспертные знания, предоставляемые онлайн, обычно будут представлять из себя дистиллят коллективного опыта отдельных профессионалов. В то же время различные формы технологий внедряются по всему спектру. Обычно, чем дальше пройден путь, тем более способными становятся технологии. Их можно считать инновационными в том смысле, что они бросают вызов или даже приходят на смену традиционным методам работы ремесленника (гл. 3).

Поэтому эмоциональная и психологическая зона комфорта традиционных профессионалов и консультантов находится ближе к левой части спектра, а с прогрессом от ремесленничества к экстернализации становится все дальше, если вообще возможна. Иными словами, как может ожидаться в кругу консервативных профессионалов, чем дальше мы прогрессируем от ремесленничества, тем менее приемлемым становится наше повествование. Индивидуальные практики в большинстве дисциплин будут склонны отмечать, что давно назрело время для крупной встряски во всех профессиях, но только не в их. Настолько глубоко они укоренились в традициях своих специальностей, так сильно погружены в рабочие практики прошлого, что большинству профессионалов сложно себе представить, что их знания и опыт – практические экспертные компетенции – могут быть доступны совершенно иными способами. Врач может вполне видеть поле для преобразований в праве или консалтинге, аудитор может в самом деле поддерживать призывы к капитальной перестройке журналистики или образования, но все профессии, как представляется, схожи в наличии когнитивного искажения, состоящего в том, что им сложно представить любую радикальную реорганизацию в своих собственных дисциплинах. Эту предвзятую аргументацию мы описываем в секции 1.9, и она важна потому, что как минимум в традиционной модели изменения приходят в профессии изнутри. Если эксперты с трудом осознают масштаб требуемых изменений в своих собственных областях специализации, они навряд ли станут во главе перемен. Вполне очевидно, что если врачи, юристы, бухгалтеры и учителя чувствуют себя под угрозой нового, отличного от текущего ведения деятельности, то их редко можно обнаружить с рвением и инициативой выступающими за свое собственное уничтожение.

Существует единственное ясное исключение из общего правила, по которому профессионалы предпочитают вести деятельность в левой части спектра. Оно наступает тогда, когда некоторые эксперты (особенно юристы, бухгалтеры, консультанты, налоговые консультанты и другие, время которых приравнивается к деньгам) вынуждены перейти от работы по часовой ставке к предоставлению сервисов по фиксированной цене. Те, кто разбирается в коммерции, мгновенно понимают, что шаг направо быстро приносит экономию и повышает эффективность, а значит, поможет увеличить прибыль.

В любом случае, в игре задействованы гораздо более мощные силы, чем направленные на самоподдержание и часто полные корыстных предпочтений поставщики. Откладывая в сторону отдельные стимулы для каждой из трех форм экстернализации (это освещается в секции 7.5), мы предполагаем, что существуют экономические и технологические факторы, которые будут стимулировать профессии и профессиональные задачи двигаться слева направо по эволюционному пути.

Первый из этих факторов – затраты. Как правило, при движении слева направо затраты на выполнение профессиональной работы снижаются. Это происходит потому, что в общем и целом более выгодно выполнять стандартизированные и систематизированные задачи, чем выполнять их вручную, каждый раз с самого начала. После вложения изначальных постоянных издержек, требуемых для создания стандартизированных и систематизированных профессиональных процессов, затраты на предоставление каждой единицы сервиса – ее «маржинальные издержки» – будут стремиться к нулю. Это происходит потому, что становится очень простым повторное использование практических экспертных знаний после того, как они были четко сформулированы и, особенно, оцифрованы. То есть издержки на предоставление одной дополнительной единицы услуг становятся очень низкими, если не нулевыми. Подумайте, например, как просто скопировать электронный документ, или музыкальную композицию, или набор изображений, а затем переслать другу. Так же происходит и с практическими экспертными знаниями, когда они хранятся в цифровой форме. Аналогично меняется распределение фиксированных затрат на их предоставление при движении слева направо. Слева эти затраты сконцентрированы в профессиях и ложатся лишь на их плечи: они инвестируют в здания и оборудование, требуемые для осуществления профессиональной деятельности в духе традиционного ремесла. Но при движении направо капитальные затраты делятся с получателями услуг (например, затраты на каждый из их персональных компьютеров).

При этом, в то время как движение слева направо означает, что издержки на повторное использование практических экспертных знаний будут стремиться к нулю, а фиксированные издержки могут распределяться, весьма маловероятно, что цены останутся столь же высокими, как на левой стороне спектра. Движение направо, если конкуренция достаточно сильная, будет приводить стоимость профессиональной работы к стоимости создания новой копии, к маржинальным издержкам. Но так как они пренебрежимо малы, как мы отмечаем, цена на практические экспертные знания будет также стремиться к нулю. Профессионалы по понятным причинам опасаются работы, цена которой равна нулю. Движение слева направо, таким образом, для профессионального провайдера – палка о двух концах: издержки с высокой вероятностью упадут, но то же самое произойдет и с ценами. В результате маржа точно не известна. Карл Шапиро и Хал Варьян, эксперты по информационным технологиям, выделяют два направления перехода направо:

«Так как маржинальные издержки на воспроизведение информации, как правило, весьма низки, цена на информационный продукт, если выставить его на рынок, будет склоняться также к низким отметкам. То, что делает информационные продукты экономически привлекательными – низкие затраты на их воспроизведение, – также превращает их в экономически опасные»^[568].

Для ориентированной на прибыль компании существуют две стратегические опции при передвижении своей работы направо: одна состоит в поиске ограничения конкуренции (например, путем дифференциации предложения), которая затем позволит удерживать цены высокими. Альтернатива заключается в обеспечении большего объема работы при снижении маржи. Здесь наблюдается и другая причина беспокойства профессионалов: они боятся, что сведение профессиональных задач к простым цифровым предложениям обесценивает их профессии и уничтожает вклад, который может сделать человек-профессионал. Это одно из частых возражений по поводу коммодитизации.

С другой стороны, движение от ремесленного выполнения профессиональных задач к более эффективным по затратам методам предоставления услуг может иметь огромное значение для получателей, то есть для людей, которым в какой-то степени требуется услуга. Как объясняется в секции 1.7, мы живем в то время, когда профессиональная работа высокого качества стоит слишком дорого. Здесь мы можем уточнить: многие граждане и организации с трудом могут позволить себе оплачивать услуги большинства провайдеров, которые вручную выполняют задачи, согласно устоявшейся традиции. Генеральные и финансовые директора крупнейших в мире компаний часто жалуются на издержки из-за оплаты услуг юристов, бухгалтеров, аудиторов, управленческих и налоговых консультантов. Это редко является отрицанием ценности сервиса, который могут предложить профессиональные консультанты, но скорее отражает убеждение, что эти специалисты неэффективны в своих рабочих методах и управлении. Советы директоров по всему миру требуют существенных снижений затрат на профессиональные услуги, несмотря на то, что нагрузка на них повышается (не в последней мере из-за постоянно растущих и меняющихся регулирующих организаций). Тем временем малый и средний бизнес признается, что они самостоятельно выполняют большую часть профессиональной деятельности, бессистемно и не академическим способом, просто потому что не могут себе позволить платить сторонним профессиональным консультантам или содержать их в штате. В этих компаниях профессиональная работа выполняется в условиях ограниченного бюджета. Что касается индивидуальных потребителей, то непомерно высокие цены не позволяют большинству физических лиц воспользоваться советами экспертов. Каждая профессия сталкивается со своим вариантом этой проблемы. Сфера здравоохранения, например, работает с перебоями, с эскалацией затрат, сфера образования не скрывает, что выделяется недостаточное количество средств для содержания высококачественных школ и университетов, если учителя и профессора ведут деятельность традиционным способом.

Так как становится возможным снижение затрат на профессиональную деятельность путем движения от ремесленничества к экстернализации, мы верим, что естественным будет движение в эту сторону и рыночного спроса. Здесь спрос ожидается не только от тех, кто неохотно, но платит за услуги сегодня. Мы также надеемся, что экстернализация удовлетворит так называемый (в секции 3.7) «скрытый спрос», который относится к крупной неудовлетворенности потребности тех, кто был бы рад получить пользу от профессиональной помощи, но не может ее себе позволить.

Следующей привлекательной чертой эволюционного пути профессиональных задач в правую сторону является то, что, грубо говоря, чем далее мы отходим от ремесленничества, тем с большей вероятностью затраты на работу будут определяемы. Когда специалист выполняет работу вручную, процесс имеет тенденцию быть бессрочным. Неподобающе спрашивать художника или музыканта о том, сколько времени понадобится для завершения следующего шедевра, также неуместным кажется и отвлекать эксперта вопросами о временных ограничениях, когда осуществляется некоторое профессиональное ремесленничество. По правде говоря, не просто ограничить возможные усилия эксперта, когда для решения сложной и комплексной задачи требуются его креативность, инновационность и стратегический анализ. Но, так как задачи стандартизируются и систематизируются, провайдеры могут с гораздо большей уверенностью оценить усилия, необходимые для выполнения их работы. Если, например, уже существуют стандарты и системы, их применение на практике будет количественно предсказуемым, а самые ненадежные переменные – то есть требующие человеческого вовлечения задачи – будут все чаще менее существенной частью работы.

Существует и другая, менее интуитивная причина, по которой получатели результатов профессиональной деятельности с высокой вероятностью будут двигать рынок слева направо. Инстинктивная мысль многих опытных профессионалов при обсуждении нашей модели заключается в том, что качество работы неизбежно будет исчезать, чем дальше работа будет отдаляться от ремесленничества. Ремесленничество воспринимается как наиболее изящный и комплексный подход, апофеоз класса профессионалов, и в подавляющем большинстве предпочтительная модель при наличии соответствующих возможностей. Однако сейчас очевидно, что по крайней мере для каких-то задач профессиональные услуги, предоставляемые онлайн, могут превзойти по качеству и устойчивости результатов, а также по скорости и простоте использования традиционные предоставленные вручную услуги.

Например, возьмем налоговую систему от Deloitte для обеспечения соблюдения правил налогообложения компаний в Великобритании. Это приложение, как мы представили его в секции 2.7, состоит из дистиллята экспертных знаний более 250 налоговых экспертов и спокойно достигает высочайшего уровня результативности тех индивидуумов, которые работают самостоятельно. Схожим образом онлайн-лекция от талантливого коммуникатора и ведущего специалиста мирового уровня, показанная на экране классу студентов, неизбежно возьмет верх над менее опытным учителем, работающим по часовой ставке. Или также очевидно, что по крайней мере в некоторых ситуациях предложенная системой Watson от IBM схема лечения превзойдет многие, если не большинство, рекомендаций традиционных лечащих врачей, взаимодействующих с пациентами в привычной манере. Таким образом, чем дальше двигаются профессии справа налево, с экстернализацией их экспертных знаний качество услуг может расти.

Резюмируя, можно отметить, что у получателей результатов профессиональной деятельности имеются существенные основания для призыва к провайдерам перемещаться слева направо: работа будет им стоить меньше, цена будет более предсказуемой, а качество часто будет повышаться. Таким образом, рынок будет отталкивать многих специалистов от ремесленничества. Некоторые последуют нехотя, а более инновационным профессионалам не потребуется многочисленных призывов.

Нет сомнений, что внедрение технологий может принести новые способы повышения эффективности, но было бы нечестно утверждать, что использование технологий представляет собой лишь ответ на отмеченные рыночные требования по снижению затрат. Другим стимулом является кластер человеческих склонностей к любопытству, изобретению и совершенствованию, которые, как представляется, заставляют инноваторов во всех профессиях бросать вызов устаревшим способам работы, изучать и представлять технологии, которые либо дополняют традиционную практику, либо заменяют человека вовсе. Этот аппетит по внедрению технологий в профессии вырос за последние годы среди первопроходцев, даже если не все наблюдатели разделяют их оптимизм^[569].

Некоторые эксперты внедряют технологии по гораздо более прозаичным причинам: они не хотят быть позади всех и казаться отставшими. Даже самые консервативные профессии постепенно развиваются, хоть и неохотно, так как их рабочие практики становятся до неловкости отстающими от технологий широкого применения в обществе. Таким образом, даже если они являлись поздними последователями, им все же пришлось внедрить персональные компьютеры, интернет, электронные письма и планшеты.

5.5. Либерализация экспертных знаний: от ремесленничества до общественного блага?

Так как практические экспертные знания экстернализуются и к ним открывается онлайн-доступ, возникают огромные возможности. В традиционной модели, улучшенной или нет стандартизацией и систематизацией, профессионалы остаются хранителями экспертных знаний, на которые распространяется их мастерство. При указанных процессах может быть повышена эффективность специализаций, но практические экспертные знания, которые они охраняют, остаются по-прежнему твердо спрятанными за семью замками. Профессионалы, как спецагенты, бдительны при общении с людьми, которым требуется доступ к отдельным видам практических экспертных знаний и их источникам.

В связи с тем, что некоторая часть практических экспертных знаний может быть создана и обмениваться онлайн, предполагается гораздо большее их высвобождение. Они не будут в этом случае удерживаться только в головах отдельных профессионалов, в их публикациях и стандартных рабочих процедурах или во внутренних системах и инструментах. Обычные люди получат доступ к этому опыту. Так как знания относятся к неконкурентным благам, получатели могут сколько угодно использовать их без истощения ресурса. Из-за того, что знания имеют кумулятивную природу, получатели смогут делиться ими и, если необходимо, корректировать и вносить поправки, поэтому свод доступных онлайн практических экспертных знаний будет становиться богаче и ценнее при использовании. Только когда практические экспертные знания экстернализированы таким способом, мы можем в полной мере извлечь выгоду из их отличительных характеристик. В основанном на печати индустриальном обществе эти показатели никак не проявлялись и оставались по большей части нереализованными. В основанном на технологиях интернет-обществе, когда знания оцифрованы, они могут быть освобождены.

Как показывает приведенный в этой главе анализ, существует три степени либерализации, воплощенные в данном контексте. Если профессиональная организация открывает доступ к практическим экспертным знаниям через сервисы с онлайн-подпиской, то это весьма слабая степень либерализации. Контент не лежит в открытом доступе, и, хотя найти его можно теперь быстрее, чем при традиционном взаимодействии с профессионалом, старые хранители все еще на своем месте. Более сильная форма либерализации появляется тогда, когда пользователи могут получить доступ к экспертным знаниям бесплатно, но при этом являются лишь пассивными получателями контента, а провайдеры все еще контролируют то, что доступно, когда оно может быть повторно использовано и может ли вообще.

Самая сильная форма либерализации проявляется, когда практические экспертные знания становятся доступными как ресурсы общественных благ, контроль и владение которыми уже не в руках профессионалов, а созданы с намерением дальнейшего развития и повторного использования. Третий вариант представляет наиболее полную и самую радикальную форму либерализации экспертных знаний, которая знаменует окончание эры, когда практические экспертные знания были объектом владения и контроля специалиста-человека, а позже и коллективно внутри профессий. Эта форма либерализации строится на другой отличительной характеристике знаний – склонности к неисключаемости, означающей, что может быть трудно остановить распространение знаний без оплаты. Если уровень либерализации силен, тогда нет необходимости сопротивляться этой тенденции.

Что выберет общество? Третью модель с полным высвобождением знаний, вторую модель с частичной либерализацией или первую модель с минимальной либерализаций – сложный вопрос, касающийся коммерции, политики и морали. Необходимо поразмышлять над тем, что будет стимулировать профессии принять третью и самую сильную форму либерализации. Мы задаем этот вопрос и отвечаем на него в секции 7.5.

5.6. Разделение на составные части профессиональной работы

Внимание! Мы не утверждаем, что в повседневной профессиональной деятельности основной задачей для специалистов и их помощников является определение места индивидуального проекта или способа взаимодействия. Это просто невыполнимо. Проблема клиента и пациента редко подпадает под конкретную категорию. Профессиональная работа, требуемая для решения какой-либо задачи, – консультации, сделки, руководства, тексты, советы и так далее – это не монолитный деятельностный блок. Каждая ее часть состоит из множества различных процессов и действий. Таким образом, более уместным будет вопрос: как можно поделить работу на составные части, соблюдая при этом оптимальный баланс?

Если говорить более конкретно, мы утверждаем, что профессиональная работа для начала должна быть разделена на составные части – «задачи» – определяемые, относительно самостоятельные модули. Следующий шаг – определить наиболее эффективный способ выполнения каждого типа задачи, в соответствии с требуемым качеством и степенью вовлечения человека. Также неотъемлемым элементом является простота, необходимая для того, чтобы составные задачи были выполнены по отдельности и с легкостью собраны воедино для полноценного предложения. Не существует единственно верного способа разложения отдельного типа профессиональной работы на составные части. Часто задачи весьма точно подпадают под традиционную модель жизненного цикла соответствующего типа работы. Однако в некоторых случаях само разложение на составные части выявляет аномалии и несоответствия, что приводит к переформированию и реинженирингу. Человека, который занимается разделением работы на составные части, бесстрастно оценивая и структурируя распределение задач, мы называем «процессным аналитиком» – одна из профессий будущего, которые мы обсуждаем в секции 6.8.

Итак, рассуждение с позиции составных задач, а не с точки зрения монолитного блока, помогает ясно оценить, каким образом можно выполнить каждый отдельный тип задачи более эффективно. Но это также служит и второй цели – помогает ясно взглянуть на будущее профессиональной работы в целом. В повседневных обсуждениях работы, которую выполняют люди, мы склонны говорить о различных рабочих позициях. Когда мы говорим о специалистах, мы ссылаемся на юристов, врачей, учителей, журналистов, бухгалтеров и так далее. При этом идея «рабочей позиции» не до конца освещена. Мы считаем термины «рабочая позиция» и «работа» неконструктивными, так как их нельзя отнести к монолитным, деятельностным блокам. Опять же, для размышлений о будущем профессий полезно заглянуть в глубь того, что в самом деле делают люди на рабочих местах, и сфокусироваться на отдельных типах задач, которые и составляют их работу.

Более глубокая проблема состоит в том, что любые изменения в работе, которую выполняют люди, часто начинаются с уровня отдельных задач, а не с общей рабочей деятельности. Рассмотрим, например, что происходит, когда мы внедряем новые технологии для автоматизации некоторых действий профессионала. Например, врач отметил, что удаленный кардиомонитор снижает необходимость в очных обследованиях. Перед нами очевидное изменение. Но заявить, что работа врача «выполнена», было бы преувеличением. Рассмотрим также тот факт, что некоторые новые технологии могут позволить профессионалам осуществлять инновационную деятельность, работать новыми способами, освобождая время для исследований. Опять же, изменения налицо. Но мы не можем утверждать, что «создана» новая рабочая позиция. Обсуждение этого только с помощью терминологии было бы нецелесообразно.

Что мы хотели этим сказать? В некотором смысле работа врача действительно становится другой. И путем размышления о задачах, составляющих данную работу, мы можем делать это более слаженно. Что на самом деле произошло? То, что обязанности, которые выполняет врач, изменились. В этом случае врач уступил отдельный тип задач (очное обследование сердца) новым технологиям. Но он также приобрел новый тип работ или, если до этого был погружен в исследования, возможность приложить больше усилий для разрешения старых вопросов. Именно поэтому термин «рабочая позиция» слишком общий. Рассуждения на уровне задач более продуктивны.

Конечно, если профессионал действительно уступает большое количество задач другим людям или новым технологиями, то он может потерять свою рабочую ставку. В этом случае было бы разумно отметить, что эта рабочая позиция была уничтожена. Но в рассуждениях о будущем наших специальностей мы должны начинать с размышлений об их составных задачах и двигаться от этого. Как показывает пример с врачом, изменения в работе человека начинаются с регулирования связки составляющих работу задач. Некоторые задачи теряются (передаются другим людям или машинам), а другие приобретаются. Это имеет далеко идущие последствия на будущее профессий, и в секциях 7.3 и 7.4 мы прорабатываем эти идеи глубже. Там мы предлагаем ответ на насущный вопрос о «связанной с технологиями безработице» – будет ли с ростом машин с расширяющимися возможностями оставаться достойно оплачиваемая работа для людей.

Существует также и практическая сторона этого вопроса. Если мы продолжаем мыслить в плоскости рабочих позиций, а не задач, то непроизвольно поддерживаем рассмотрение профессиональной работы в терминах искусственных автономных сред. Например, юридическая проблема – та, что решится исключительно юристом, медицинская – врачом, и так далее. При этом проблемы клиентов и пациентов часто выходят за пределы навязанных рамками рабочих позиций границ. Более комплексный подход к профессиональной работе осуществляется при оценке времени, необходимого для выполнения задач, а не просто работы (смотрите секцию 1.8).

Концепция разложения работы на составные задачи имеет свою родословную. Многие классические социальные теоретики были заняты этой темой, хотя их фокус был в области производства, а не профессий, и они использовали терминологию «разделения труда»^[570]. В начале 2000-х важная линия экономической мысли была разработана в этой науке под руководством Дэвида Аутора, профессора экономики в MIT^[571]. В юриспруденции аналогичный подход к работе известен и поддерживался с середины 1990-х. Сначала мы выступали за основанный на отдельных задачах подход при анализе юридической работы в 1996 году, а несколькими годами позже сформулировали это в книге «The Future of Law». Мы предположили, что юридическая работа должна быть «разложена на составные части, так, чтобы некоторые из задач могли выполняться более эффективно с точки зрения затрат провайдерами, а не юридическими фирмами»^[572]. В 2008 году в книге «The End of Lawyers?» мы снова воспользовались этой идеей:

«Я утверждаю, что любая юридическая работа может быть разложена на отдельные компоненты, то есть составные задачи, процессы и действия… Я использую термин «задачи» в относительно общем смысле, чтобы включить процессы и действия наряду с задачами. В этом смысле задачи являются определяемыми, относительно самостоятельными и отделимыми модулями или порциями работы»^[573].

Мы поддерживаем в этой книге разделение любой деятельности на составные части.

5.7. Производство и распределение экспертных знаний: семь моделей

Не все профессионалы поддержат идею выкладывания своих экспертных знаний онлайн (в каком-либо формате). Некоторые в самом деле могут не желать стандартизировать и систематизировать работу, предпочитая сохранять свои традиционные ремесла. Но будут специалисты-новаторы, которые увидят потенциал в онлайн-мире, возможно, чтобы построить более прибыльный бизнес или просто предложить услуги более высокого качества.

В любом случае история профессий не заканчивается на экстернализации. На рисунке 5.1 прослеживается схема эксперта-человека – эксперта, занимавшегося ремесленничеством, практические экспертные знания которого были стандартизированы, затем систематизированы и, наконец, экстернализированы. Однако не все практические экспертные знания являются созданием людей-экспертов. На основе технологических достижений, изложенных в прошлой главе, отличительных характеристик знаний, описанных в этой главе, а также новых систем и инструментов, которые уже в действии (смотрите главы 2 и 3), очевидно, что существуют другие способы производства и обмена экспертными знаниями. Наряду с профессиями существует широкий ряд машин, систем, инструментов, а также обычных людей и полупрофессионалов, некоторые из которых работают автономно, другие внутри сетей и онлайн-сообществ, но каждый из них различными способами старается решать типы проблем, которые традиционно решались исключительно людьми-экспертами в профессиях.

Во всем этом многообразии мы можем выделить два новых различимых источника практических экспертных знаний. Первый источник – это люди, не являющиеся экспертами. Второй источник – новые системы и инструменты. В каком-то смысле в обществе появляется два новых вида распределения труда, причем оба сконцентрированы на предложении альтернатив традиционным профессиям: первый – распределение усилий от профессионалов к другим группам людей, а второй – от профессионалов к различного типа машинам. Полная история будущего специальностей должна учитывать эти новые виды распределения труда, а не фокусироваться исключительно на традиционных людях-экспертах.

В некоторых обстоятельствах альтернативные источники будут скромно стоять в стороне, за пределами границ профессий, полностью отделенные от практических экспертных знаний традиционных людей-экспертов. В других случаях будут существовать смелые профессионалы и институты, которые впустят эти альтернативы в свои стены и будут использовать их как дополнение людям-экспертам. Мы уже видим примеры этого: проектный консалтинг IDEO привлекает онлайн-сообщества обычных людей для совместной работы с их традиционными консультантами; Rocketship Education использует системы персонализированного обучения, разработанные программистами для поддержки обычных учителей; а Forbes и Associated Press используют разработанное специалистами по ИИ программное обеспечение для автоматизации создания некоторых типов статей, наряду со своими традиционными журналистами. Профессиональные институты уже не населены, как это было в прошлом, исключительно привычными экспертами-консультантами, учителями и журналистами. Все же на данном этапе мы еще далеки от преобладания гибридной структуры. В целом, сами профессионалы остаются твердо приверженными традиционной модели, которая строится на практических экспертных знаниях людей-экспертов и предоставляет доступ к ним.

Между тем наша цель сейчас состоит в том, чтобы взглянуть за пределы традиционных специальностей; за границы практических экспертных знаний, которыми часто владеют и которые контролируются институтом профессий. В этой книге мы собираем вместе многие аргументы и находки, а также другие возможные пути обеспечения доступа к практическим экспертным знаниям в обществе. Говоря на языке экономистов, мы представляем семь различных моделей производства и распределения практических экспертных знаний (таблица 5.1).

Традиционная модель представляет доминирующий способ ведения профессиональной деятельности сегодня, в то время как шесть других – альтернативные модели, каждая из которых осуществима или, по крайней мере, предвидится в ближайшем будущем благодаря последним технологическим достижениям. Мы признаем, что эти модели подходят для некоторых профессий больше, чем для других. Отдельные характеристики, такие как очные консультации, применимы к отдельным профессиям (например, к медицине, но не к журналистике). Хотя детали могут отличаться, мы ожидаем, что все модели будут затронуты профессиями, а также усовершенствованы каждой для удовлетворения соответствующих требований.

Таблица 5.1

Первая модель производства и распределения – традиционная модель. В ней профессиональные провайдеры-люди выполняют работу, обычно в реальном времени, при очном взаимодействии, которое вознаграждается в соответствии с затраченным временем. Эта модель сегодня является доминирующей в сфере профессиональных услуг. В традиционной модели используемые практические экспертные знания созданы людьми. В любой отдельной ситуации вовлеченному профессионалу может не хватить знаний для выполнения работы без дополнительного исследования или отдельной подготовки, но обращение за помощью часто осуществляется путем обращения к письменным ресурсам, онлайн-материалам или к коллегам за консультацией. Другими словами, практические экспертные знания часто создаются в режиме реального времени, иногда изобретаются на месте, но при этом часто напрямую основываются на прошлом опыте или обучении конкретного профессионала. Часто эксперты полагаются на опубликованные ресурсы, созданные академическим сообществом, а иногда могут извлекать пользу от систем знаний, разработанных в их организациях или доступных более широко всем коллегам в их дисциплине.

Профессионалы стремятся сделать совет, консультацию или услугу кастомизированной, учесть конкретные потребности конкретного получателя услуги. Таким образом, знания, как утверждается, являются подогнанными и отточенными с чистого листа для каждого отдельного пользователя. Услуга часто предоставляется путем одной или нескольких очных дискуссий или презентаций, посредством письменных отчетов (печатных или электронных) или консультаций по телефону или в режиме видеоконференции. Встречи обычно проходят в формате один на один. Контент рекомендаций или услуг обычно не предполагает многократного использования, хотя сделанные выводы и проведенные исследования могут вносить вклад в последующие работы. Технологии, которые поддерживают традиционную модель профессиональной работы, по описанной в главе 3 терминологии, являются примерами скорееавтоматизации, чем инноваций. Это означает, что технологии поддерживают и автоматизируют традиционные, устоявшиеся методы, но не бросают вызов и не меняют статус-кво. Сама работа является трудоемкой, обычно требует вовлечения индивидуальных профессиональных экспертов, часто при поддержке более или менее младших специалистов. Традиционная модель профессиональных услуг реактивна в том смысле, что инициация деятельности непременно находится на усмотрении клиента, пациента или студента. В этом случае эффективность может зависеть от того, распознает ли эксперт обстоятельства, требующие обращения к профессиональной помощи и сколько ему потребуется на это времени. Если не подписано отдельное соглашение о переходе прав собственности, интеллектуальная собственность на результаты работы часто остается за профессионалами.

Чтобы увидеть традиционную модель в действии, достаточно посетить любую больницу, школу, юридическую фирму или религиозную общину.

Вторая модель производства и распределения – модель сетевых экспертов. Она также вовлекает профессиональных провайдеров. В отличие от традиционной модели, где эксперты работают самостоятельно или в относительно стабильных организациях и группах, когда специалисты объединяются в сети, они собираются в виртуальные команды. Практические экспертные знания также создаются людьми. Процесс предоставления услуг аналогичен традиционному – привязка к конкретным потребностям получателя. Однако эта модель существенно отличается способами взаимодействия профессионалов друг с другом и с получателями своих услуг.

В этой модели профессионалы группируются более или менее формально, посредством онлайн-сетей, а не физических организаций. Группы специалистов, часто самозанятых фрилансеров, используют онлайн-платформы для коммуникации и взаимодействия друг с другом, формируя временные связи для решения конкретных проблем. Размер и состав сетей варьируются: от отдельных специалистов до крупных команд. Характер взаимодействий друг с другом также варьируется. Иногда – кооперационные, когда команда собирается вместе для решения общего вызова. Часто – конкурентные, где отдельные профессионалы в группе соревнуются в предложении альтернатив и лучших решений. Профессионалы могут не знать друг друга. Также им нет нужды иметь прошлый совместный опыт работы. И на самом деле им вовсе не обязательно встречаться лично во время работы, хотя это и может происходить. Эти эксперты не традиционные «белые воротнички». Также они не являются и «синими воротничками». Мы можем отнести их к работникам скорее со «свободными воротничками».

Также отличаются и отношения с получателями их услуг. Работа, которую они выполняют, различна по масштабам, сложности и временным затратам. Услуги, вероятнее всего, более ситуативные, нежели в традиционной модели. Профессионалы доступны «готовыми к работе»^[574] и «по запросу»^[575]. Временная природа договоренностей хорошо подходит для коротких, изолированных модулей работы, в нерасширенных и комплексных проектах. Получатели услуг определяют конкретные проблемы, для решения которых они приглашают отдельных профессионалов или собирают команды, а после закрытия проекта происходит расформирование созданных групп. Онлайн-отбор играет важную роль: получатели просматривают профили потенциальных провайдеров услуг в тематических поисковых системах, опираясь на основанный на опыте рейтинг для проведения различий между вариантами, а иногда привлекая людей для поддержки в формировании команды или группы. Технологии играют ключевую роль в выполнении работы. В терминологии главы 3 они скорее представляют собой инновации, а не автоматизацию. Системы позволяют традиционным профессионалам собираться, совместно работать и предоставлять услуги в командах и структурах, которые не были возможны в прошлом. Технологии открывают двери комбинации таланта и практических экспертных знаний, которой не было в основанном на печати индустриальном обществе. В отличие от традиционной модели, услуги не всегда предоставляются на очных встречах с получателями и не всегда в реальном времени. Работа часто скорее реактивна, чем проактивна, инициатором услуги выступает получатель, а не провайдер.

С точки зрения прав на интеллектуальную собственность, здесь также, если договором не предусмотрена передача прав на результат работы, люди-профессионалы в модели сетевых экспертов часто сохраняют права на интеллектуальную собственность предложенных услуг. Вместе с тем сетью, на которой основана модель (если это отделенная от вовлеченного физического лица компания), зачастую владеют и контролируют ее участвующие профессионалы.

У этой модели много вариаций. Существуют поисковые системы, такие как BetterDoctor и ZocDoc, которые дают людям возможность просматривать виртуальные страницы врачей; сервисы, как 10 EQS и Axiom Law, поддерживающие проектные команды консультантов и юристов; группы авторов и репортеров, использующие социальные сети для взаимодействия друг с другом, своими читателями и традиционными новостными изданиями; а также онлайн-системы проектного управления, как BIM в архитектуре.

Следующей представлена полупрофессиональная модель. Она схожа с традиционной моделью в том, что услуги предоставляются в виде консультации, в формате один на один. Однако провайдер услуги здесь не специалист, а, скорее, человек с элементарной подготовкой в дисциплине. Представитель этой модели может не оказать полный пакет профессиональных услуг с устойчивым результатом без поддержки. Вместо этого полупрофессионал снабжен процедурами и системами, которые обычно созданы экспертами и существенно повышают результативность их работы. Это не то же самое, что сегодняшний средний медицинский и юридический персонал, работающий независимо над четко очерченными, но ограниченными задачами. Данная модель предполагает, что полупрофессионалы усилены процедурами и системами до той степени, что могут выполнять работу, которая исторически была прерогативой экспертов. Знания, которые таким образом используются, являются комбинацией общих навыков полупрофессионала и знаний в конкретной предметной области, стандартизированные и систематизированные профессиональными специалистами. Это результат совместных усилий, возможный благодаря инструментам поддержки, разработанным для помощи полупрофессионалам. Инструменты поддержки созданы опытными специалистами с существенным багажом экспертных знаний и опыта, которые дистиллируют из экспертных знаний процедуры и системы для поддержки полупрофессионалов. Эти стандарты готовятся на достаточно обобщенном уровне, что позволяет применять их для широкого круга клиентов и получателей услуг. Сами по себе они не предлагают кастомизированные решения для индивидуальных получателей, но в комбинации с навыками полупрофессионалов они точно могут этого достичь.

Формат предоставляемых услуг – один на один в реальном времени или в специальном документе и рекомендации. Контент фактической работы обычно не предполагает повторного использования и применения другими лицами – помощник юриста при поддержке соответствующих инструментов предоставляет персонализированные услуги (хотя стандарты и системы, используемые полупрофессионалом, находятся на гораздо более высоком уровне обобщенности).

Существуют два типа технологий, которые поддерживают полупрофессионалов. Во-первых, это технологии, схожие с используемыми в традиционной модели системами для автоматизации обычных процессов предоставления рекомендаций. Во-вторых, будут и более совершенные системы, выходящие за пределы автоматизации существующих процессов. Они снабжают полупрофессионалов системами, которые в какой-то степени могут реплицировать результаты эксперта-человека. И эти технологии расширяют свои возможности со временем. В свою очередь, поддерживающие полупрофессионалов знания могут быть созданы машинами (подробнее в обсуждении финальной модели в этой секции). Фактическое предоставление полупрофессиональных услуг выполняется полупрофессионалом, на которого уходит меньше ресурсов, чем на традиционного эксперта. Дополнительно такая модель требует усилий и вклада экспертов-профессионалов в подготовку процессов и систем. Часто полупрофессиональная работа выполняется по фиксированной ставке, а не оплачивается по часовой. В общем, как и традиционная модель, полупрофессиональные услуги скорее реактивны, чем проактивны.

В полупрофессиональной модели права на созданную интеллектуальную собственность, если не оговорено другого, будут разделены между экспертами, предоставляющими процедуры, и системами и полупрофессионалами, предоставляющими услугу.

Примером полупрофессиональной модели могут служить средние медицинские работники, работающие в тандеме с Watson, или младшие педагогические работники, поддерживаемые онлайн-лекциями мирового класса и персонализированными системами обучения, позволяющими предоставлять обучение на уровне экспертов. Блогеры-фрилансеры, использующие стандартные шаблоны, находящие источники в социальных сетях и затем распространяющие результаты работы на онлайн-платформах, также работают в этом духе.

Четвертая модель – модель инженерии знаний. Здесь практические экспертные знания представлены в системе, обеспечивающей доступ к пользователям через онлайн-сервис. Эта модель берет начало в 1980-х в экспертных системах, которые тогда рассматривались как основной тип ИИ.

В процессе производства участвуют две задачи. Первая состоит в определении формальных, хорошо задокументированных знаний в отдельной области экспертных компетенций. Они часто хранятся в печатных изданиях. И их версия должна быть внедрена в систему. Более важная вторая задача – каким-либо способом «добыть алмазы» из голов профессиональных экспертов. В сфере ИИ это обозначается как «извлечение знаний». Экспертные знания, полученные от экспертов-людей, часто не структурированы и не формальны, а основаны на опыте. Это практическое ноу-хау, являющееся основой работы экспертов. Иногда эти специалисты утверждают, что их знания не могут быть четко сформулированы, поскольку представляют собой «инстинктивные реакции» или «интуицию». Но с помощью рефлексии и при поддержке «инженеров знаний» (специалистов по извлечению знаний – смотрите секцию 6.8) они часто обнаруживают себя способными смоделировать свои экспертные знания. Извлеченные знания комбинируются с формальными и представляются в системах, делающих их доступными для менее квалифицированных специалистов или обычных людей.

Таким образом, модель представленных экспертных знаний необходима, чтобы обеспечить возможность применения к широкому кругу задач в определенной проблемной области. Данную форму знаний нельзя считать однозначно кастомизированной. Вместо этого экспертные знания похожи на крупное дерево решений, используемое для навигации, обычно через взаимодействие по типу вопрос-ответ. В конце пользователям предоставляются конкретные рекомендации, что является типом кастомизации, представленной в секции 3.7 как «массовая кастомизация».

В модели инженерии знаний практические экспертные знания доставляются и распространяются в форме онлайн-систем для самопомощи. Пользователи могут их использовать без прямой консультации с человеком. Модель инженерии знаний – один из многочисленных подходов по доставке профессиональных услуг. В этом отношении можно считать его крупным сдвигом, в сравнении с традиционной и полупрофессиональной моделями, где услуги предоставляются каждый раз с чистого листа отдельным лицам (или группам) с подходом раз и навсегда. Когда знания спроектированы, один и тот же свод данных призван служить многим пользователям во многих случаях. Сам же контент, как разъяснено, предоставляется не людьми, а через разного рода онлайн-сервисы.

C учетом того, что знания и экспертный опыт четко сформулированы и выложены онлайн, он является типом контента совместного пользования. Такой контент задуман для многократного использования, в то время как знания в традиционной и полупрофессиональной моделях часто разового пользования и редко используются повторно. Технологии, стоящие за моделью инженерии знаний, являются инновационными, то есть, как описано в секции 3.3, они обеспечивают доступ к практическим экспертным знаниям ранее невозможными способами. Другими словами, эти системы не автоматизируют напрямую традиционные профессиональные услуги. Напротив, профессионалы и полупрофессионалы, которые в противном случае могли быть вовлечены, сокращены – они убраны из цепочки предоставления услуги и более не участвуют в процессе.

Для разработки и создания различных версий модели инженерии знаний требуются три общие формы труда: профильные эксперты, чьи практические экспертные знания внедрены в систему; инженеры знаний, специализирующиеся на формулировании и репрезентации практических экспертных знаний; а также провайдеры онлайн-сервисов, собирающие системы, к которым предоставляется доступ пользователям. Вовлеченные в разработку этих систем лица иногда будут брать плату за свои услуги, а иногда нет. Схожим образом некоторые онлайн-сервисы будут доступны бесплатно или за небольшую плату, а использование других может нести существенные затраты.

Некоторые онлайн-сервисы такого типа предоставляют реактивные услуги, когда, например, пользователи распознают проблемы и обращаются к сервису за консультацией. Однако эти системы также могут использоваться, по крайней мере теоретически, для предоставления более проактивных услуг, предлагая, например, онлайн-предупреждения или средства раннего оповещения.

Когда в действии модель инженерии знаний, интеллектуальные права на предоставленные знания обычно находятся во владении тех, кто предоставляет к ним доступ (источники экспертных знаний, профессионалы-люди, могут полностью, частично или вовсе не владеть правами, могут получать процент с продаж, а могут и не получать).

Примеры модели инженерии знаний представлены в главе 2: от медицинских систем для самостоятельной диагностики, программ «сделай сам» для заполнения налоговых деклараций до онлайн-инструментов для составления контрактов.

Пятой является модель сообществ опыта, в соответствии с которой расширяющиеся своды практических экспертных знаний готовятся совместно: строятся через вклад прошлых получателей профессиональных услуг или неэкспертов, разобравшихся с решением проблем самостоятельно. Это люди, готовые делиться техниками, методами, выводами и знаниями, которые сработали в их ситуациях. Данные своды опыта будут редактироваться, дополняться и актуализироваться группой приверженных участников в духе таких систем, как, например, Wikipedia или Linux. В этой модели во многих отношениях контент обсуждаемых систем создается, хоть и не напрямую, теми, кто обладает глубокими экспертными знаниями.

Альтернативно, при появлении проблем существенное число членов сообществ призывается к участию, часто небольшому, в их решении. Это пример краудсорсинга (смотрите секции 3.7 и 4.8).

Контент или ноу-хау, собираемый таким способом, будет менее структурированным и обобщенным, чем в модели инженерии знаний, и не настолько концентрированным, как, например, в традиционной модели. Он чаще будет менее неформальным и менее адаптированным, чем при вовлечении экспертов, однако все же опыт будет описан детально, что будет давать ощущение персонализированного контента.

В данной модели экспертов-людей еще меньше. Несмотря на то, что формат этой особой формы предоставления практических экспертных знаний берет начало в услугах, предоставленных один на один, когда знания доступны другим для повторного использования и приспособления, он становится типом услуг «многим-от-многих». Хотя люди являются сердцем генерирующих контент сообществ, само предоставление услуг непременно будет не на личной, а на онлайн-основе.

Сам контент является ресурсом совместного пользования, на который будут опираться члены сообщества и в который они будут призываться внести вклад, часто на базе «общественных благ» (смотрите секции 5.5 и 7.5).

Поддерживающие технологии здесь относятся, в общем смысле, к миру социальных сетей, дающих возможность неспециалистам совместно работать и создавать своды экспертных знаний общего пользования. Результатом являются системы, которые не автоматизируют традиционные рабочие практики профессионалов. Напротив, эти системы инновационны, они расширяют круг возможностей для новых способов распределения практических экспертных знаний, которые не так давно невозможно было себе представить.

На первый взгляд, трудовые затраты на эту модель низкие – обычно знания создаются и распространяются волонтерами. Тем не менее может осуществляться некоторая модерация со стороны экспертов и редакторский контроль, учитывая социальную и экономическую значимость контента, а также возможные последствия его использования. По большей части, таким образом вкладывающие в данные системы люди не будут ожидать вознаграждения. Также они не рассчитывают на плату от пользователей. Хотя многие сервисы будут использоваться в ответ на возникшие проблемы и ситуации, появится возможность через эти сообщества опыта предоставлять рекомендации более проактивного типа. Зачастую существование таких инструментов будет очевидным из последнего взаимодействия между членами обсуждаемых сообществ, что может вести к более раннему распознаванию потребности в обращении за помощью и ее доступности.

Возможно, что когда практические экспертные знания создаются вместе в сообществах опыта, то контент не будет принадлежать участникам, а будет доступен как совместный ресурс, а возможно, используя режим на интеллектуальную собственность, будет схож с используемым в Creative Commons^[576].

И снова глава 2 предлагает примеры: PatientsLikeMe в медицине, Edmodo в образовании, BeliefNet в богословии, GlobalVoices в журналистике, OpenIDEO в консалтинге, AnswerXchange в налоговых вопросах или WikiHouse в архитектуре.

Модель встроенных знаний, наша шестая модель, включает дистилляцию практических экспертных знаний в форму, которая может быть встроена в машины, системы, процессы, рабочие практики, физические объекты, а также в людей и животных. Общая идея состоит в том, что эти знания становятся неотъемлемой частью структуры или хоста, в котором они размещаются. К знаниям не обращаются напрямую и отдельно, а применяют автоматически. Например, в религиозном мире смартфоны прошиваются для ограничения возможностей поиска в интернете, чтобы исполнительные евреи могли не волноваться о посещении некошерных сайтов. Другим примером являются умные дома с сенсорами и системами, которые тестируют и регулируют температуру в соответствии с законодательством в области охраны окружающей среды и без вовлечения юристов и специалистов по соблюдению порядка. Сегодня знания в этих системах часто производятся во многом схожим с созданием в модели инженерии способом – источником знаний являются люди, компетенции которых четко формулируются с использованием традиционных техник извлечения знаний (хотя в будущем сведения могут создаваться машинами – смотрите нашу финальную модель). Модель распределения сильно отличается от связанной с ней инженерии знаний. К экспертным знаниям не осуществляется доступ через онлайн-систему, а, как уже сказано, они встроены более глубоко в некоторую среду (хотя, разумеется, иногда знания хранятся в объектах, которые сами подключены к интернету, – смотрите секцию 4.7 на тему «интернет вещей»).

Сами модели знаний являются мощным примером «массовой кастомизации». Хотя знания разрабатываются на достаточно общей основе для широкого круга сред, они могут быть доработаны под конкретные обстоятельства, а на практике будут применять встроенные экспертные знания для решения уникальных обстоятельств владельцев. Так как системы разработаны для работы со многими владельцами, они также являются примерами предложения «одно для многих». Это означает, что один и тот же свод знаний может повторно использоваться в различных обстоятельствах. Практические экспертные знания в этом случае предоставляются не человеком, что очевидно, не онлайн. Часто на самом деле экспертные знания и метод их доставки будут успешно скрыты от тех, кто извлекает из их присутствия пользу.

Встроенные в систему знания не будут ресурсом общего пользования, в смысле широкого к ним онлайн-доступа. Но они будут ресурсом, разделенным между многими владельцами. Поддерживающие встроенные знания технологии, опять же, не автоматизируют и не оптимизируют традиционную или полупрофессиональную модели профессиональных услуг. Многие из технологий будут высокоинновационными, позволяющими обеспечивать доступ и применение знаний способами, невозможными и не представлявшимися до их изобретения.

С точки зрения труда, требуемого для поддержки этой модели, пока источником экспертных знаний являются техники инженерии знаний, контент будет извлекаться из мозгов профильных экспертов, создаваться инженерами знаний и предоставляться техническими специалистами и инженерами. Учитывая высокую стоимость разработки таких систем, их разработчики, без сомнений, будут ожидать отдачи от инвестиций, поэтому от владельцев и пользователей будет ожидаться оплата за встроенные знания. Одно из крупнейших преимуществ встроенных знаний состоит в том, что станет возможно создавать инструменты для раннего предупреждения, а знания, таким образом, смогут быть задействованы не только для решения возникших проблем, но и для предотвращения их появления с самого начала или для удержания их эскалации.

Вероятно, что в модели встроенных знаний право владения на механизм предоставления знаний, а также общий контент будет оставаться в руках дистрибьюторов.

Другие примеры модели встроенных знаний могут быть обнаружены во многих профессиях. В медицине, например, кардиомониторы отслеживают показатели работы сердца и удаленно коммуницируют с центральной нервной системой. В налогах и аудите существуют «агенты», которые блуждают по финансовым системам, выявляя исключения и несоответствия без вовлечения человека^[577].

Седьмая, и последняя модель – прототип, создаваемый машинами. В этом подходе источником практических экспертных знаний являются машины, а не люди. Хотя модель производства ясна, гораздо менее очевидна здесь схема распределения контента. В соответствии с описанным нами в этой книге мнением, машины с расширяющимися возможностями будут в свое время способны создавать своды практических экспертных знаний, которые смогут решать типы проблем, бывших ранее прерогативой экспертов-людей в профессиях. Вне зависимости от того, будет ли это достигнуто с помощью больших данных, искусственного интеллекта или еще не изобретенных техник, способы работы машин, вероятно, будут иметь мало схожего с работой людей.

Еще рано быть излишне категоричными по вопросу возможной функциональности созданных машинами услуг. Можно представить, что производимые ими знания окажутся в форме достаточно общего контента с широкими возможностями для применения или, если сказать точнее, будут в форме кастомизированных выводов под конкретные и уникальные обстоятельства. Созданные машинами знания могут применяться на практике людьми или машинами. Основанные на них услуги предоставляются в форме «один на один» или «одно для многих». Хотя эти системы могут создавать практические экспертные знания для использования профессионалами-людьми или полупрофессионалами, вероятно, что они будут поддерживать некоторого рода онлайн-услуги и предоставлять контент для систем со встроенными знаниями. Сам контент, в зависимости от того, кто владеет машинами, может быть доступен за плату или оказаться бесплатным для получателей.

Технология, лежащая в основе этой модели, фундаментально инновационная. Хотя ранние работы над искусственным интеллектом стремились моделировать и создавать реплики мозга, мышления и мыслительного процесса человека, мы утверждаем, что эта категория будущих систем, с присущими им расширяющимися возможностями, не будет автоматизировать рабочие процессы и мыслительные закономерности людей или профессионалов-людей. Сделать иное предположение – это попасть под риск быть подвергнутым когнитивному искажению на тему ИИ (смотрите секцию 1.9).

В отношении ролей для людей, если специалисты не вовлекаются в момент предоставления услуг в этой модели, то они необходимы для дизайна машин в самом начале. Требуемые здесь навыки включают системную инженерию, науку о данных и профильные экспертные знания (смотрите секцию 6.8). Как и в модели встроенных знаний, из-за высокой вероятности существенной стоимости разработки машин, создающих практические экспертные знания, некоторые разработчики, скорее всего, захотят некоторую отдачу.

Так как машины будут становиться все более способными, разумно ожидать, что они не будут работать, лишь реактивно отвечая на возникающие проблему, а будут функционировать проактивно, расширяя свое влияние и знания, чтобы помочь пользователям обнаруживать, когда лучше обратиться за помощью во избежание трудностей с самого начала.

В долгосрочной перспективе некоторые вопросы остаются без ответа. Кто будет владеть результатами работы этих систем, если они создают контент для многократного пользования? Будут ли права на интеллектуальную собственность в руках, например, олигархии из числа обеспеченных людей или корпораций? Кто станет новыми посредниками или системы будут причислены к разряду общественных благ? Ответы на эти вопросы в некотором смысле будут определены тем, будет ли браться оплата за контент, или он будет предоставляться бесплатно. Мы вернемся к этим вопросам в секции 7.5.

С точки зрения наиболее вероятных практических применений, мы можем ожидать появления систем, которые могут более или менее автономно осуществлять диагностику в медицине, анализировать финансовую информацию, проектировать здания и предсказывать решения суда. Некоторым людям некомфортно от мысли, что машины будут работать таким образом. В следующей главе мы рассмотрим эти беспокойства, наряду со многими другими, идущими от тех, кто опасается будущего, в котором системы выполняют некоторую или большую часть работы сегодняшних профессионалов.

Часть III
Последствия

Глава 6
Возражения и беспокойства

Сейчас мы спускаемся с высот теории части II для обсуждения более практических явлений. Грубо говоря, пока ситуация следующая – профессии в настоящее время являются основным решением возникающих время от времени проблем, вследствие того что никто из нас не обладает достаточными специальными знаниями, чтобы справиться со всеми вызовами, с которыми мы сталкиваемся в жизни. Из-за недостаточного понимания мы обращаемся к врачам, юристам, учителям, архитекторам и другим профессионалам, потому что у них есть «практические экспертные знания», в которых мы нуждаемся для поддержания нашей повседневной жизни. В основанном на печати индустриальном обществе мы поставили профессии, как хранителей, между физическими лицами, а также организациями и знаниями и опытом, к которым нам требуется доступ. В первых двух частях книги мы описали изменения, происходящие в профессиях, и разработали различные теории (по большей части технологические и экономические), которые позволили нам сделать вывод, что в будущем – в полномасштабном, основанном на технологиях интернет-обществе – машины с расширяющимися возможностями, автономно или с пользователями-неспециалистами, возьмут на себя многие задачи из тех, которые сейчас находятся в исключительной компетенции профессий. Несмотря на то, что мы не ожидаем революции большого взрыва в одночасье, расслабленный эволюционный прогресс в постпрофессиональном обществе тоже вряд ли предвидится. Вместо этого мы предсказываем то, что называем «поэтапной трансформацией» способа, которым организуем и делимся экспертными знаниями в обществе, вытеснением традиционных профессий в ступенчатой последовательности шагов и границ. Хотя изменения будут приходить поэтапно, их потенциальное влияние будет радикальным и повсеместным.

Лично мы считаем трансформацию специальностей сугубо положительным явлением. Наши профессии трещат по швам – они становятся все более дорогими и недоступными, а также помимо этого страдают от множества других дефектов, указанных нами в секции 1.7. Перемены давно назрели.

В диалоге с большинством профессионалов в ответ на наши мысли снова и снова в противопоставление произносятся два слова – «да, но…». Иногда следующая за этим аргументация – это особое оправдание, отмеченное в секции 1.9, – эксперты отмечают, что наши мысли применяются ко всем профессиям, но только не к их. Важнее, что многие специалисты выражают искреннее беспокойство последствиями расширения использования технологий, как в случае замещения ими людей, так и когда они позволяют менее квалифицированным людям выполнять задачи уровня специалистов.

Эта глава посвящена изучению ответов на вопрос, что мы считаем самыми важными возражениями и опасениями. Некоторые из них относятся к отдельным профессиям, а другие простираются более широко. Упор сделан на беспокойство об отказе от аспектов традиционных профессий. Многими характеристиками текущих специальностей очень дорожат и считают слишком важными, чтобы от них отказываться. Мы пробуем выделить те элементы, которые особенно ценны людям, обратить внимание на то, почему они их ценят, и проанализировать на предмет того, являются ли они незаменимыми и поэтому достойными защиты (в ущерб замедлению темпов или сокращению масштабов трансформации).

Мы рассматриваем восемь опасений. Первое касается потери надежных институтов – без профессий как мы можем защитить себя от эксплуатации беспринципными шарлатанами? Второе касается беспокойства по поводу потери морального облика профессии – если либерализация сметет специальности, устраивает ли нас, что рынок и рыночные ценности будут играть более важную роль? Третье отражает беспокойство о потере старых способов ведения деятельности – хотим ли мы защищать традиционные ремесла? Четвертое беспокойство посвящено потере личного контакта – важно ли сохранить взаимодействие с глазу на глаз? Пятое опасение связано с вопросами эмпатии – как машины смогут когда-либо сочувствовать тем, кому они предлагают помощь? Следующее, шестое опасение касается природы оставшейся работы – будет ли в будущем возможна работа со смыслом, приносящая удовлетворение? Седьмое является несогласием с тем, что предлагаемые нами новые модели урежут поток профессионалов – как люди будут осваивать профессии, если машины возьмут на себя рутинную работу? Восьмое беспокойство касается ролей в будущем – какую работу будут выполнять профессии завтрашнего дня и кем мы их обучаем стать? Наконец, мы высказываем точку зрения, что каждое из сомнений коренится в трех ошибках.

Мы отдаем себе отчет, что эта глава не охватывает все возможные возражения и опасения в предложенном нами будущем, так как концентрируемся на самых частых из обсуждаемых с нами. Но существуют другие, более общие опасения, которые, конечно, необходимо рассмотреть, чем раньше, тем лучше. Например, вопросы неприкосновенности частной жизни, конфиденциальности и безопасности, требующие внимания. Также существуют сложности, связанные с юридической ответственностью, которые возникают, например, при профессиональных онлайн-рекомендациях. Кто ответственен за ошибки системы: разработчики программного обеспечения, профильные эксперты или провайдеры онлайн-сервисов? И какие будут юридические последствия онлайн-предупреждений, часто подчеркивающих, что любая предоставленная рекомендация призвана обеспечить общие ориентиры и на нее не следует полагаться в отдельных обстоятельствах? С другой стороны, когда профессионал может быть признан ответственным, скажем, за отказ от использования или предоставления онлайн-сервиса? Доступно множество литературы по этим темам, но они выходят за рамки нашей работы^[578]. Также за пределами сферы наших компетенций лежит темная сторона интернета. Понимая, что существует множество онлайн-ресурсов, которые продвигают и делают возможным широкий ряд правонарушений, мы вовсе не недооцениваем влияние этой угрозы, но это остается за пределами этой книги^[579].

6.1. Доверие, надежность и полудоверие

Первое возражение состоит в том, что без профессий у нас не будет альтернативных достойных доверия институтов, которые способны решать наши проблемы и предлагать услуги, предоставляемые сейчас профессиями. Это возражение доверия. Другие люди и системы могут заменить экспертов, но нет гарантий, что предложенные ими рекомендации будут надежными и безопасными для реализации. (Это возражение часто принимает форму аргумента незаменимости «профессиональной этики». Иногда термин «этика» используется в этой связи для обозначения поведения, которое, с моральной точки зрения, либо хорошее либо плохое. Альтернативно «этика» приравнивается к регуляциям, управляющим поведением профессионалов. Мы в этой главе говорим о первом случае.)

Помните, в секции 1.8 мы установили, что фундаментальная проблема, которую мы стремимся решить, состоит в том, что никто из нас не является экспертом во всем, если вообще в чем-либо. Наше понимание ограничено. Когда мы сталкиваемся с проблемой, о которой у нас нет знаний, мы в настоящее время опираемся на опыт других. Большинство из нас не знают, например, как делать себе мебель, чинить свою сантехнику, монтировать свои электронные системы и так далее, по аналогии – во всех областях человеческой деятельности. Вместо этого мы опираемся на ноу-хау плотников, сантехников, электриков и бесчисленное множество других групп людей с соответствующим опытом. Так мы в настоящее время делим знания в обществе, и это означает, что никому из нас не нужно быть всезнающим. Тем не менее, когда нам требуется доступ, например, к медицинским или юридическим знаниям, то все представляется несколько иначе – требуемые компетенции обычно гораздо сложнее, последствия неверного применения могут быть более сильными, и часто трудно решить, какой тип знаний нам требуется или какими будут точные последствия их использования.

Профессии являются традиционным решением этой проблемы. Мы рассчитываем на то, что члены этих институтов, чье поведение сформировалось из формальных ограничений (например, сертификацией для определения принадлежности к соответствующей профессии) и неформальных сдерживаний (например, профессиональных этических норм), не будут злоупотреблять своими знаниями и тем, что другие ими не обладают^[580]. Так же, как людям требуется заверение в виде гарантии при покупке подержанного автомобиля (чтобы не купить машину, которая не вылезает из гаража) или лицензии от института CORGI у инженера-газовика (чтобы быть уверенными в безопасности ремонта), так и репутация и статус профессий имеют значение. В действительности членство в профессиях является видом институционного знака качества, признаком благонадежности поведения членов, а также того, что их советы и выводы безопасны для воплощения.

Здесь может возникнуть недоверие. Без профессий не будет альтернативных людей и систем, на которые мы можем положиться в решении наиболее сложных проблем. Ничто не будет служить препятствием использования нас шарлатанами и их окружением. Об этом предупреждало восемь лет назад издание Lancet, что «шарлатанство несомненно «большой бизнес» и мошенники знают, как продавать свой товар»^[581]. Для защиты себя от эксплуатации новыми и недобросовестными институтами мы должны сохранить профессии и сопротивляться любым изменениям или трансформации.

Тем не менее существуют причины соблюдать осторожность с этим возражением. Первая причина состоит в том, что мы видим, как на передовой люди и системы строят доверительные отношения без каких-либо утверждений о принадлежности к профессиям. В образовании студенты опираются на онлайн-платформы, такие как, например, Khan Academy, где многие ключевые создатели контента не являются квалифицированными учителями. В журналистике уважаемые авторы набирают крупную и лояльную аудиторию (например, получая «голубую галочку» верификации в Twitter), не присоединяясь к традиционным новостным изданиям. В налоговой отрасли люди полагаются на программное обеспечение для подготовки деклараций, такое как TurboTax, хотя они никогда не были на очной встрече с дипломированным бухгалтером для работы над конкретной налоговой проблемой. Эта тенденция построения новых доверительных отношений за пределами профессий повторяет себя в различных областях.

Конечно, может случиться и так, что некоторые из новых институтов не оправдают возложенное на них доверие. То, что люди считают их надежными, не гарантирует защиты от возможной потери авторитета. Но, как показывает поверхностный поиск в Google, традиционные профессии тоже во многих случаях разочаровывали своих клиентов. В управлении по регулированию деятельности юристов Великобритании (Solicitors Regulation Authority) работает 400 человек на полной ставке, обрабатывая жалобы и обвинения в ненадлежащем осуществлении профессиональных функций. Генеральный медицинский совет Великобритании (General Medical Council of England and Wales) тратит почти 30 миллионов фунтов ежегодно для определения профпригодности отдельных зарегистрированных врачей^[582]. Эти непроизводственные издержки вовсе не редкость. Только лишь принадлежность к профессиям не гарантирует добросовестности и честности. В возражении доверия подразумевается, что профессии имеют своего рода монополию на благонадежное поведение – то, что лишь они на него способны и никто другой. Но на практике нет явных оснований полагать, что разделение труда в обществе обязательно подразумевает разделение нравственного поведения. Линия расхождения экспертных знаний и добросовестной практики не идеально проходит одна над другой. Ошибочно полагать, что только отдельная группа способна вести деятельность благонадежным способом.

Другая, более существенная причина бросить вызов возражению доверия состоит в том, что доверие может часто быть слишком затратным требованием в основанном на технологиях интернет-обществе. Подумайте о том, что когда мы говорим о «доверии» только профессионалам, то подразумеваются два типа чувства «доверия» – что, с одной стороны, профессии достойны доверия, а с другой, что профессии надежны, зависят друг от друга. Как отметила философ Натали Голд, разница существенна^[583]. Когда мы говорим, что кто-то надежен, мы часто имеем в виду, что он или она ведут деятельность в соответствии с ожиданиями. Достойный же доверия, как отмечает Голд, может означать больше. Это может быть «нравственной добродетелью». Сказать, что кто-то достоин доверия, значит больше, чем сказать, что кто-то просто надежен. Это утверждение демонстрирует дополнительную моральную оценку – что есть что-то хорошее в этом человеке и его мотивах. Чтобы почувствовать разницу на практике, вспомните, насколько приятнее, когда друг называет вас достойным доверия, а не просто надежным. Первое описывает гораздо более высокую степень похвалы.

В повседневных беседах в различных ситуациях мы используем слово «доверие» в обоих смыслах. Иногда, когда мы говорим, что доверяем кому-то, мы имеем в виду слабое значение слова, подразумевая, что человек надежен. В других случаях мы подразумеваем сильное значение, имея в виду, что человек не только надежен, но также обладает сильным моральным обликом и достойными восхищения мотивами.

Профессии позиционируют себя как группа, достойная доверия в сильном значении этого слова. Члены профессий заявляют, что они не только надежные люди, но также обладают добропорядочным характером и не руководствуются личными интересами. Для многих наблюдателей и профессионалов доверие является неотъемлемой характеристикой профессиональной работы. Важно, что эксперты обладают выдающимся нравственным обликом, а также ставят интересы получателей услуг превыше своих. Более формально и по закону многие специалисты имеют фидуциарный долг и обязательство действовать добросовестно по отношению к получателям работы. Именно более сильное значение слова было обобщено и распространено в фразе «доверенный советник», используемой во многих профессиональных фирмах. Фраза указывает на профессионалов, которые не только имеют глубокие личные отношения с теми, кого они консультируют, но и обладают богатым опытом решения задач бизнеса^[584]. По своей концепции «доверенный советник» имеет много общего с «человеком дела», неподкупным личным бизнес-консультантом минувших лет.

Возражение доверия подразумевает, что профессии и наша способность им доверять в сильном значении этого слова – это единственный способ решения фундаментальной проблемы (что у всех нас есть проблемы, для разрешения которых нет экспертных знаний). Однако мы считаем, что это ошибочно. Наша основная потребность – исключительно надежный результат. Конечно, мы не хотим, чтобы удовлетворяющие эту потребность люди или системы были нечестными или преступниками. Но также необязательно, чтобы мотивация тех, кто предоставляет нам услуги, была бескорыстной по отношению к другим. Это было бы слишком обременительным требованием. Наша первоочередная задача не должна быть связана с альтруизмом или достижением высоких нравственных идеалов, а связана в первую очередь с обеспечением решения наших проблем надежным, эффективным и действенным способом.

Когда мы рассматриваем, почему профессии заручились такой репутацией благонадежности изначально, то приходим к выводу, что, вероятнее всего, они сделали это для удовлетворения первоочередной задачи. Другими словами, они осуществили данную идею не ради самой репутации, а выбрали наиболее действенный способ показать надежность другим. Если в действительности мы видим, что другие люди и системы даютвозможность остальным оценить свою надежность без исповедей о мотивации, порожденной исключительно нравственными ценностями, необходимо задуматься, не является ли это дополнительное требование излишне обременительным. Подобная картина нередка в основанном на технологиях интернет-обществе – такие компании, как Khan Academy и Legal Zoom, к примеру, ведут надежную деятельность с высоким уровнем удовлетворенности пользователей, без ощущения необходимости в отдельном провозглашении альтруизма или морального превосходства.

Что придет на смену сильной форме доверия и традиционной идее профессиональной этики? Мы можем привести примеры из описанного в этой и предыдущей главе. Вспомните существующие онлайн-сервисы, от интерактивных систем выдачи рекомендации до сообществ опыта. Когда пользователи консультируются и опираются на рекомендации, выводы и услуги, предлагаемые этими системами, нам не кажется, что они могут «доверять» этим системам так же, как сельскому врачу, семейному юристу или лояльному учителю. Вместо этого здесь присутствует размытое ощущение доверия, которое может быть скорее приравнено к уверенности, нежели фидуциарной обязанности. С ростом доступности практических экспертных знаний через онлайн-сервисы, так как этот канал становится популярным способом предоставления услуг, мы ожидаем, что пользователи найдут способы получения гарантий надежности предложения. Уверенность может прийти со стороны провайдера, который обладает брендом с высокой репутацией; она может стать следствием явного одобрения сервиса, скажем, со стороны государства или ведущей благотворительной организации; а также возникнуть на основе положительного прошлого опыта на ресурсе или из рекомендаций удовлетворенных пользователей. В любом случае эта уверенность не будет корениться в каком-либо типе личных связей, которые возникают при контакте двух людей.

Мы описываем эту будущую уверенность в онлайн-сервисах как «полудоверие» (что никак не связано с юридическим использованием этого термина). Испытывать «полудоверие» к онлайн-сервису – это значит быть уверенным в надежности результата и честности провайдера. Без ущерба для вышесказанного, как выразились бы юристы, нет ожиданий того, что провайдер будет ставить интересы пользователей превыше своих. Уверенность и честность далеки от доброй воли. (Когда мы говорим о «честности», то таким образом скорее фокусируемся на отсутствии обмана, нежели требовании выдающейся нравственной чистоты.)

Полудоверие будет играть важную роль в контексте составных задач, которые будут предоставляться провайдерами не из числа традиционных типичных профессионалов. Например, если крупный проект разбивается и задачи передаются, скажем, на выполнение третьим лицам или в действительности полупрофессионалам, какой уровень доверия мы испытываем к этим организациям и отдельным лицам? Нужно ли ожидать от них выполнения обязанностей с благими намерениями, если личной встречи не было и не будет, а работа, которую они делают, относится к разряду несложных административных процессов? Опять же, по нашим прогнозам, мы будем стремиться к отношениям, построенным на полудоверии – будем хотеть гарантий, то есть уверенности в надежности (компетенциях и опыте) и честности, и в том, что они могут выполнить работу согласно требуемым стандартам, но не будем ожидать, что исполнители закроют нас от метафорической пули.

Многие представители традиционных профессий могут испытывать глубокое чувство беспокойства от этой линии мысли. В ответ, в духе нового, свободного от когнитивных искажений мышления, к которому мы призываем в секциях 1.8 и 1.9, приглашаем сделать шаг назад. Будет полезным задать более фундаментальные вопросы. Какой цели служит доверие? Решением какой проблемы является доверие? Мы настаиваем, что доверие играет существенную, но второстепенную роль, когда наш способ предоставления экспертных знаний лежит через хранителей в виде профессий. Когда профессионалы больше не стоят на страже, мы перестанем использовать их традиционное представление о доверии. Полудоверия, подкрепленного контрактами или даже регулированием, будет достаточно.

6.2. Моральные ограничения рынка

При рассмотрении возражения доверия мы утверждаем, что для достижения цели, состоящей в разрешении нашей фундаментальной проблемы – предоставления доступа к практическим экспертным знаниям в обществе, – моральный облик и мотивация вовлеченных лиц менее важны, чем то, что мы можем опираться на их работу. Конечно, это не то же самое, что сказать о безразличии к природе процесса. Мы не хотим сталкиваться с бесчестностью или преступностью. Нам могут потребоваться регуляции или применение контракта. Но наша первоочередная потребность – надежные, эффективные и действенные результаты. Характер и мотивы вовлеченных лиц важны лишь в той степени, насколько они помогают удовлетворить имеющуюся потребность. Другими словами, если специалисты демонстрируют улучшенные результаты выполняемой работы, то отсутствие альтруизма не играет большой роли.

Возражение моральных ограничений гласит, что этот фокус на результатах (под результатами мы понимаем доступ к различным типам практических экспертных знаний) слишком узок. Оценка процесса только с точки зрения демонстрации того, что человек или система надежно удовлетворяет наши потребности в практических экспертных знаниях, слишком ограничена. Существуют дополнительные причины ценить моральный облик и мотивацию профессий за рамками их влияния на эти результаты. Некоторые из возможных причин приводятся в этой секции.

Один из способов более формальных размышлений о моральном облике и мотивации профессий – рассуждения в терминах «норм», которые управляют и формируют поведение представителей разных специальностей. Профессиональные нормы – ряд убеждений, ценностей и традиций, которые разделяются работающими в профессиях. Для сравнения, рыночные нормы – нормы, разделяемые между людьми за пределами профессий, работающих на рынке. Как мы отмечаем в секции 1.5, писатели и мыслители выделили эти два типа норм из различных проявлений – как беспокойство о благополучии клиента вместо эгоистичных мотивов, этика личных услуг вместо этики безличных услуг, и «направленность на коллективное» вместо «направленности на себя». Эти контрасты отражаются в нашей повседневной речи – когда мы говорим о «профессиональности» чьей-то деятельности или «профессиональном» поведении, мы взываем к типу поведения, которое является выдающимся и достойным похвалы. Профессии, в отличие от многих других видов деятельности, имеют этот нормативный аспект.

Майкл Сэндел, политический философ, в работе “What Money Can’t Buy: The Moral Limits of Markets” установил ясную версию возражения моральных ограничений^[585]. Его доводы сформулированы в терминологии норм. Фокус его работы шире профессиональных норм – он рассматривает все типы нерыночных норм в сравнении с рыночными. Но учитывая, что профессиональные нормы являются отдельным типом нерыночных, его аргументы подходят и для наших целей.

Если говорить коротко, аргументация Сэндела следующая – рыночные нормы все чаще заменяют нерыночные – все больше товаров покупается и продается согласно рыночным ценностям. Многие (включая Сэндела) этим обеспокоены. Его проект направлен на выявление причин нашего дискомфорта и призван способствовать общественному диалогу по вопросу ограничений рыночных норм. Сэндела тревожит безапелляционное смещение действующих норм. Его аргументы имеют прямое отношение к нашему рассуждению, так как помогают объяснить, почему мы можем испытывать беспокойство из-за снижения профессиональных норм (и соответствующего подъема рыночных норм), следующих за либерализацией профессий, под которой мы понимаем расширение круга задач, а они по закону больше не являются исключительной прерогативой профессионалов (смотрите секцию 3.8).

История Сэндела начинается с утверждения, что мы живем в «эру триумфализма рынка»^[586], в обществе, где все больше может быть продано и куплено^[587]. Сэндел приводит несколько примеров. Вы можете купить себе мобильный доступ в тюремной камере Калифорнии за 82 доллара за ночь или приобрести право иммигрировать в США за 500 000 долларов. Вы можете продать себя на испытания безопасности лекарств за 7500 долларов (или больше, в зависимости от того, насколько инвазивным и некомфортным является исследование), или вы можете продать свое место в очереди в конгресс лоббисту, который будет платить до 20 долларов в час. Сэндел предполагает, что есть нечто предосудительное в растущем влиянии рынка и распространении рыночных норм. Нам может быть комфортно, когда рыночные ценности определяют, как производятся и распространяются спортивные автомобили и роскошные яхты. Но когда рыночные ценности определяют строгость тюремного заключения или кто может получить гражданство, а также доступ к политическим решениям, мы чувствуем себя менее расслабленно.

Но что именно заставляет нас чувствовать дискомфорт? Что неправильного в распространении рыночных норм? Сэндел предлагает два возражения. Первое он называет Возражением коррупции. Определенные товары и услуги сами по себе имеют моральные качества, внутренние достоинства, которые отличают их от других вещей. Когда они оцениваются на рынке, покупаются и продаются, то их моральные качества могут «коррумпироваться». Когда созданы рынки для гражданства США и доступа к политическим процессам, их могут недооценить. Мы можем думать, что они в каком-то смысле не настолько «особенные», раз были подвержены коррупции^[588].

Второе возражение он называет Возражением неравенства. Рыночный выбор часто не по-настоящему свободный или добровольный. Люди могут быть бедны и вследствие этого вынуждены продать что-то, что они не хотят продавать, или не иметь возможность купить что-то, что они хотели бы купить. Или люди могут быть не способны к успешным переговорам в сравнении с другими, и получить сделку хуже. При этом основания для рынка часто основываются на обращении к принципу равного доступа к предложениям для свободного выбора. Если говорить кратко, в случае, если неравенство достаточно большое, рынки могут привести к отсутствию адекватного или «значащего согласия» в выборе людей. Как отмечает Сэндел, «в обществе, где продается все, для людей со скромным достатком жизнь сложнее»^[589].

Для выявления различий между этими двумя возражениями рассмотрим идею создания рынка человеческих органов. Например, продажа и покупка почек в настоящий момент нелегальны в США и Великобритании. Но спрос на почки превышает предложение. Людей, которые хотели бы пересадку, больше, чем можно предоставить органов. Для балансировки спроса и предложения некоторые экономисты призывают к созданию рынка почек. Так как предложение меньше спроса, более высокая цена будет стимулировать большее число доноров откликнуться. Это увеличит предложение, а то, что некоторые посчитают цену завышенной, уменьшит спрос. Дисбаланс спроса и предложения будет разрешен.

Но многие люди выразили бы неодобрение относительно такого заявления, и два возражения Сэндела объясняют почему^[590]. С одной стороны, размышляя о теле человека как простом магазине «запасных частей», мы можем коррумпировать то, что многие считают его уникальными моральными качествами. Тело человека должно быть неприкосновенным, а не резаться свободно ради наличных. Это Возражение коррупции. Во-вторых, существует опасение, что те, кто продает свои почки, могут не иметь другого выбора в своих решениях. Бедные люди более склонны выставлять свои почки на продажу. При принятии решений о том, продавать ли почки, люди могут быть в условиях неравноправия. Это Возражение неравенства.

Важно то, что эти два аргумента не формулируются с точки зрения результатов. Возражение моральных ограничений не в том, что количество и качество произведенного хуже, когда нерыночные нормы заменяются рыночными. Утверждение состоит в том, что у нас есть другие вещи для оценки, наряду с любыми изменениями, этих результатов. Вопрос состоит в том, имеют ли значение эти возражения в конкретном контексте профессий. Еще Сэндел отмечает, что рыночные нормы все чаще заменяют нерыночные (и это может быть достойно возражений), также и в нашем конкретном случае, как представляется, либерализация профессий может привести к тому, что рыночные нормы будут заменены профессиональными (как отдельными типом нерыночных норм). Необходимо ли сопротивляться этому явлению?

Хотя в целом мы считаем аргументы Сэндела убедительными, в отношении профессий, в частности, существуют причины сопротивляться его возражениям. Рассмотрим возражение неравенства. Во-первых, учитывая представленную в этой книге аргументацию, есть основания полагать, что последствия либерализации дадут больше, а не меньше доступа к экспертным знаниям, которые люди могут себе позволить (благодаря, в частности, природе знаний – смотрите секцию 5.1). Это полностью противоречит духу Возражения неравенства.

Существует вторая сложность с Возражением неравенства – в критике рынка и его норм отсутствует различие между тем, кто производит товары и услуги, и теми, кто за них платит. Имеется разница между частными компаниями, конкурирующими за производство товаров и услуг, и частными лицами, которые платят за товары и услуги из своих заработков. Возражение неравенства объединяет производство и оплату. Но реальная причина наличия возражения касается только второго – ситуации, когда люди из-за неравенства не имеют равных возможностей для принятия свободных решений на рынке. Вопрос в том, как платить за товары и услуги, является все же совершенно отдельным от основной темы этой книги – либерализации профессий и использования различных людей и систем на рынке для производства и распространения практических экспертных знаний. Основополагающий момент состоит в том, что мы можем использовать рынок и его нормы, не идя вразрез с Возражением неравенства.

Чтобы понять это яснее, рассмотрим, кто предоставляет медицинские услуги и кто платит за здравоохранение в Великобритании через Национальную службу здравоохранения (NHS). Основной принцип NHS в том, что услуги бесплатны для пользования – доступ не должен зависеть от возможностей частного лица их оплатить. Государство всегда платит за услуги. Рынок никак не вовлечен в оплату – можете ли вы лично эти услуги себе позволить, никак не влияет на то, есть ли у вас доступ к системе здравоохранения. Однако рынок вовлечен в производство здравоохранения. В последние несколько десятилетий наблюдается переход от NHS, предоставляемой исключительно государственным сектором, к обеспечению посредством конкурирующих частных компаний. Либерализация произошла, а рыночные системы и ценности играют растущую роль в NHS. Но их развитие не подрывает доступ. В противоположность связанным с Возражением неравенства страхов неравенство в обществе не ограничивает значимый выбор в системе NHS, несмотря на присутствие рыночных норм. Наперекор возражению мы можем освобождать некоторые услуги и все же предлагать реальный выбор даже в условиях более широкого неравенства в обществе.

Давайте обратимся к Возражению коррупции. Существуют две основные причины, почему мы можем ему сопротивляться – либо потому, что мы не считаем, что профессии на самом деле обладают специальными моральными качествами, или потому, что не думаем, что эти качества деградируют в условиях рынка. Но предположим, напротив, что оба являются истиной: профессии обладают этими качествами и они деградируют каким-либо образом, если работа совершается согласно рыночным нормам. В этом случае имеется компромисс – мы должны стремиться к балансу между ценностью, которую придаем защите моральных качеств, и ценностью, которую придаем стремлению расширения доступа к недорогим практическим экспертным знаниям. Возражение коррупции четко оговаривает, как решить эту проблему выбора – стремление к последнему оплачивается ценой первого, но эта цена слишком высока, и ей необходимо оказать сопротивление. В противоположность этому мы полагаем, по двум причинам, что сокращение моральных качеств профессиональной работы – это цена, которую стоит заплатить. Во-первых, профессии, в отличие от других видов деятельности, несут ответственность за многие из наиважнейших функций и услуг общества. Именно признание важности их работы привело к изначальному «великому договору» (смотрите секцию 1.4). Во-вторых, уровень доступа и доступности практических экспертных знаний, который предоставляют профессии, далек от допустимого (смотрите секцию 1.7).

Сочетание этих двух причин – важности предоставляемого и текущий неадекватный уровень обеспечения – подавляет аргументы в пользу защиты статус-кво. Это не означает отрицания моральных качеств. Напротив, это аргумент в пользу того, что в профессиях существует другая конкурирующая ценность, а именно: предоставление недорогого доступа к практическим экспертным знаниями, что должно быть для нас приоритетным.

6.3. Потерянное ремесло

Во всех профессиях люди создают различные навыки и ремесла – искусно удерживающий внимание отвлекающегося класса учитель, совершенствующий наброски архитектор, вдохновляющий паству проповедник, готовящий злостную гарантию юрист, возрождающий жизнь штрихами скальпеля хирург. Эти навыки и ремесла ценятся. Люди гордятся мастерством в этих ремеслах. Они испытывают чувство собственного достоинства и величие, применяя их на практике, и наслаждаются статусом и престижем при демонстрации этих талантов другим. Возражение потерянного ремесла берет начало в страхе, что при переходе от производимого на заказ обеспечения практическими экспертными знаниями к более коммодитизированному процессу – путем стандартизации, систематизации и экстернализации – мы каким-то образом потеряем эти традиционные ремесла.

Философ Джулиан Баггини рассматривает схожий страх в простом исследовании – снижение ремесленничества в традиционном изготовлении кофе^[591]. Традиционно бариста были талантливыми ремесленниками богатого ручного процесса – мягкое ароматное дыхание только что открытой упаковки зерен, треск и хруст кофемолки, мягкая насадка устройства для трамбовки молотого кофе, мурчание машины, нежная двойная струйка кофе в чашку. Согласно Баггини, креативность и талант являются необходимыми для приготовления кофе. В этом всем была доля искусства.

Тем не менее в последние несколько лет мы наблюдаем зарождение автоматического капсульного производства кофе – например, систем Nespresso и Lavazza. В результате процесс изготовления кофе был сведен к помещению пакета прессованного кофе в вакуумной упаковке в машину. Человеческий фактор был ограничен щелчком выключателя или тягой рычажка. То, что раньше было ремеслом, стало автоматизацией. Все переменные, от температуры до напора воды на грубоватую структуру молотых зерен, могут путем последовательных экспериментов и исследований быть оптимально определены заранее и затем зафиксированы. Результатом является чашка кофе устойчиво высокого качества, превосходящая вкус лучшего классического кофе на тестах вслепую.

Эти системы изначально позиционировались как инструмент для экономии времени дома и в кафе. Но сейчас их применяют некоторые ведущие рестораны мира. Машина от Nespresso, например, используется пятнадцатью ресторанами с мишленовскими звездами в Великобритании, в более чем ста во Франции, а в Италии, считающейся родиной кофе, – более чем в двадцати. В ответ многие посетители высказали недовольство. Кофе, может, и побеждает на слепых испытаниях, но ощущается, будто рестораны каким-то образом срезают углы. В ресторанах, где стажеры тратят годы на мытье овощей и посуды перед тем, как быть допущенными к ножу для резки овощей, посетителям не нравится идея, что их кофе сделан путем нажатия на кнопку машины официантом.

Замечание Баггини не ограничивается просто недовольными клиентами. Многие бариста также выражают сожаление о потере ремесле. Не заканчивается его аргументация и процессом изготовления кофе. Это более глубокие и общие наблюдения, которые доходят также и до компьютеризации ремесел. В любом конкретном процессе многие из нас заботятся о его результатах (например, о глубоком удовлетворении богатым вкусом кофе), а также, дополнительно, мы заботимся о природе самого процесса (например, был ли кофе результатом нажатия кнопки или некой более вовлекающей деятельности). Другими словами, при рассмотрении процесса существует два явления, оценить которые у нас могут быть причины – результат процесса, а также используемые навыки и ремесло, отдельно от результата. И во всех случаях замены ремесла любой формой систематизации мы можем чувствовать, что, оставляя лишь результаты с одной стороны, мы теряем что-то, что ценим по веским причинам.

Это имеет последствия для профессий. Трансформация, которую мы предсказываем в этой работе, является отходом от производства на заказ к коммодитизации в форме стандартизации, систематизации и экстернализации. Традиционная профессиональная работа все чаще будет разложена на составные задачи, каждая из которых, в свою очередь, будет выполняться наиболее эффективным способом. Из этого следует, что некоторые задачи будут компьютеризированы, люди – грубо заменены машинами. Из этого также следует, что как со снижением традиционного процесса изготовления кофе, если преподавание учителем в классе будет заменено на обучающие онлайн-платформы, карандашные чертежи архитектора заменит программное обеспечение CAD, диагностика врачами будет заменена системой Watson от IBM, тогда с потерей соответствующего ремесла мы можем потерять что-то, достойное того, чтобы это ценили. На самом деле мы можем все еще сожалеть о потере ремесла человеком, даже если результаты улучшаются – онлайн-урок станет эффективнее, чертеж точнее, контракт сильнее или диагностика достовернее.

Насколько серьезно стоит относиться к этому возражению? Один из вариантов ответа заключается в том, что перед нами столкновение двух наборов ценностей – внутренней значимости самого процесса и ценности любого совершенствования результатов, что само по себе – иллюзорно. Самый лучший способ улучшить результат – это не изменить, а продолжить опираться на традиционные ремесла и навыки профессий. Любое изменение приводило бы не только к потере ремесла, но также и к ухудшению результатов. Не существует проблемы выбора между защитой ремесел и улучшением результатов. Этот ответ неубедительный. На самом деле, он ошибочный. Это очевидно, из примеров главы 2 и более общих аргументов в этой книге, что в основанном на технологиях интернет-обществе мы можем увеличить доступ к недорогим практическим экспертным знаниям путем внедрения сильно отличающихся от подходов в традиционных профессиях моделей производства и распределения. Становится понятным, что перед нами стоит выбор между продолжением унаследованного подхода – традиционными профессиями, и улучшением результатов. В то же время не очевидно, что иные методы работы ведут к повсеместному снижению профессиональных ремесел. Верно то, что со временем многие задачи, которые сейчас выполняются профессиями, будут выполняться иными способами. Также верно, что в некоторых обстоятельствах эти задачи будут компьютеризированы, профессионалы будут исключены из посредников, а отдельные ремесла будут исчезать. Но также возможно, что будут появляться новые задачи, а новые ремесла будут нуждаться в том, чтобы их осваивать – например, построение экспертных систем, курирование сообществ опыта, управление поддерживающими системами для полупрофессионалов. Эти новые ремесла могут быть не знакомы специалистам сегодняшнего дня и иметь более сильный технологический характер, чем профессиональная работа прошлого, но они, тем не менее, являются ремеслами, которые требуют освоения.

Предположим, однако, что трансформация, которую мы ожидаем, не ведет к снижению ремесла людей. Тогда мы сталкиваемся с вопросом – консервируем ли мы процессы, стоящие за ремеслами, но упускаем улучшения в результатах, или жертвуем этими процессами для улучшения результатов? В конкретном случае профессий мы склонны выступать за вторую опцию по двум причинам. Они схожи с причинами возражения моральных ограничений. Профессии ответственны за многие из важнейших функций и услуг в обществе. Тем не менее уровни доступа к практическим экспертным знаниям, которые обеспечивают профессии, далеки от допустимых. Сочетание этих двух причин – важности предоставляемого и текущий ненадлежащий уровень обеспечения – пересиливает аргументы в пользу защиты ремесла. Мы можем ценить эти человеческие ремесла, но пока так много людей в мире лишены доступа к юридическим рекомендациям, достойному образованию и базовой медицинской помощи, (часто ностальгическое) предпочтение ремесел перекрывается необходимостью улучшения результатов. Мы находимся в состоянии крайней необходимости, и мы не можем себе позволить роскошь защиты ремесел ради самих ремесел, без оглядки на обеспечиваемые ими результаты. Профессии должны оставаться средством достижения цели, а не самоцелью^[592].

Со временем мы будем все более обеспокоены этим возражением. Мы можем представить себе день, когда машины будут не только готовить кофе, но также писать красивые стихи, сочинять восхитительные симфонии, писать ошеломляющие пейзажи, красиво петь и даже танцевать с выдающимся изяществом. Вероятно, мы будем оценивать эти работы двумя способами. С одной стороны, мы можем взглянуть на их сравнительные преимущества, как созданное машиной достижение, возможно, восхищаясь стоящими за этим обработкой естественного языка и роботикой. Наш интерес будет заключаться в сравнении достижений машин с машинами. С другой стороны, мы можем сравнивать их результат с творческим самовыражением людей. И может так случиться, что мы придем к выводу, что, с точки зрения результатов, машины нас превосходят. Однако это будет сравнение яблок с грушами, поэтому это сравнение может привести к ошибочным суждениям.

Мы восхищаемся сегодня бегунами мирового класса, даже учитывая, что наши машины быстрее. В будущем мы можем соревноваться с нашими роботами (или, возможно, они будут соревноваться с их людьми), но мы вряд ли найдем смысл в размещении атлетов-людей против андроидов на беговой дорожке. На самом деле, мы все еще будем восхищаться физической силой высокорезультативных людей, никак не улучшенных роботикой.

Также и в литературе и гуманитарных науках, в музыке и создании произведений искусств у нас все еще будет глубокое уважение к авторам и восхищение творениями людей, созданными естественным образом, без цифровой поддержки. Мы будем рассматривать и оценивать эти творения как вовлечение, коммуникацию и выражение между исключительно людьми. Мы будем их ценить именно по той причине, что они являются продуктом из плоти и крови, тяжкого труда и мучений, вдохновения и восторга наших собратьев-людей. Мы будем ценить не только результат, но также воображение человека и усилия, приложенные в творческом процессе. Как создаются вещи, будет также иметь значение.

И поэтому, даже если машины превосходят людей, мы можем, во имя отдельных видов деятельности, быть менее заинтересованы в созданных не человеком результатах. Схожий аргумент может быть приведен и в контексте профессий. Даже если машины могут сравниться с лучшими врачами, юристами, актуариями и консультантами, мы можем, тем не менее, отдавать предпочтение обращению за услугами к людям, потому что нам нравится идея обеспечения услуг передовыми практиками; мы даже наслаждаемся самим великолепием мышления других людей. Мы можем восхищаться и искать компенсаторной радости, полученной от наблюдения за работой лучших профессионалов на пике их игры. Таким образом, может оказаться, что мы откажем себе в высокорезультативных машинах в угоду взаимодействия с людьми, чьими способностями мы восхищаемся и с которыми мы хотим связи.

Но, опять же, существуют две проблемы с таким ходом мысли. Во-первых, было бы эксцентричным отказаться от лучших экспертов, даже если машины существенно превосходят их в мастерстве. Во-вторых, даже если выбор невелик с точки зрения результатов между людьми и машинами, вовлечение людей в выполнение задач, которые могут решить системы, – это расточительство, которое мы не можем поддерживать в мире профессиональной работы. Опять же профессиональная работа слишком важна, и текущие уровни недорогого доступа к ней слишком низкие. Вовлечение ведущих экспертов-людей может рассматриваться, как Rolls-Royse в области профессиональной работы. В реальности при этом, о чем мы говорим в секции 1.7, лишь немногие из нас имеют привилегию получать результаты такой работы, а оставшиеся ходят пешком.

6.4. Личные взаимодействия

Традиционные профессии в различной степени основываются на взаимодействии между экспертами и теми, с кем они работают в формате тет-а-тет. Возражение личного взаимодействия представляет тревогу о том, что происходящая трансформация положит, к сожалению, конец этим взаимосвязям. Личный подход, присущий многим нашим текущим коммуникациям с профессионалами, достоин того, чтобы его ценить и защищать, а поэтому, как формулируется в этом возражении, мы должны с осторожностью относиться к любым изменениям, угрожающим его подрыву.

Мгновенно можно бросить вызов этому возражению, указав на необъективность предположений в том, что новые технологии непременно снижают личные взаимодействия. Во многих случаях при этом верно обратное. В некоторых профессиях, где личные взаимодействия исторически ограничены, как в журналистике, мы видим, что новые технологии делают более личные взаимодействия внутренней частью роли. Рассмотрите частоту взаимодействия (даже если не с глазу на глаз) между многими журналистами и их подписчиками в Twitter. В то же время в других профессиях, где личное взаимодействие имеет исторически большее значение, мы видим, как новые технологии помогают профессионалам более эффективно использовать ограниченный временной ресурс, в сравнении с взаимодействием во время личных встреч. Мы приводим здесь пример, относящийся к врачам и медицинской профессии. Онлайн-платформы, такие как WebMD и NHS Choices, где люди рассказывают о симптомах и получают советы о вероятных проблемах и благоразумные рекомендации, помогают снизить поток личных взаимодействий, которых можно избежать и которые в противном случае занимали бы время врачей. Компьютеризация отдельных задач, таких как, например, замена простых рутинных проверок устройствами удаленного мониторинга, опять же помогает освободить докторов. Другие платформы, как HealthTap, ZocDoc и BetterDoctor, где люди могут задать медицинские вопросы врачам онлайн и назначить время, помогают лечащим врачам лучше использовать рабочие часы, которые в противном случае были бы временем простоя. Телепрофессионализм означает, что личные взаимодействия больше не ограничены географическими факторами или мобильностью пациента – использование видеоконференций, от Skype до телеприсутствия, предоставляет тип взаимодействия «с глазу на глаз» в реальном времени.

Там, где новые технологии исключают из цепочки традиционных профессионалов так, что время индивидуальных встреч у врачей, учителей или бухгалтеров снижается, это не обязательно ведет к концу личных взаимодействий. Часто это будет общение с заменяющими традиционных профессионалов полупрофессионалами – людьми с менее формальным обучением, но обеспеченными новыми технологиями для выполнения задач, ранее зарезервированных за специалистами (смотрите секцию 5.7). На самом деле такого рода смена посредников среди провайдеров может позволить улучшить любые возникающие личные взаимодействия. Рассмотрим пример, когда хирург, у которого технически искусная рука при обращении со скальпелем, но недостает своего рода эмпатии, которая требуется для наилучшего взаимодействия с пациентами. Путем разложения на составные части того, что делает хирург, мы могли бы представить полупрофессионала, который является экспертом именно в этом виде успокаивающих взаимодействий с людьми, чего может не хватать хирургу и что критики боятся потерять. Мы в большей степени раскроем вопрос эмпатии в следующей секции.

Все же в некоторых ситуациях возражения будут иметь место. Личное взаимодействие будет потеряно при замене людей машинами с расширяющимися возможностями. Возникает необходимость определения значимости личных взаимосвязей, чтобы решить их дальнейшую судьбу. Мы считаем их ценными по двум общим причинам. Первая причина кроется в том, что люди считают личное взаимодействие наилучшим способом предоставления практических экспертных знаний – будь то в медицине, юридических консультациях, духовном наставничестве и так далее. Это по большей части аргумент последствий: результаты будут хуже при уменьшении личных взаимодействий. Вторая причина ценности личных взаимодействий не связана с улучшением результатов, а связана с тем, что это опыт, который следует ценить сам по себе. Коммуникацию с другими людьми, а в этом случае с врачами, учителями, юристами, священниками и так далее, стоит защищать вне зависимости от того, улучшает или нет она результаты.

Если сопротивление изменениям относится к первой причине (что потеря личного взаимодействия, как ожидается, может привести к ухудшению результатов), наша мгновенная реакция в приведении опровергающего аргумента и доказательств, перечисленных в этой книге. В основанном на технологиях интернет-обществе существуют новые пути создания и распространения экспертных практических знаний, которые существенно улучшают доступ и доступность без потери качества работы. Если именно результаты вызывают беспокойство, критики должны с радостью принять изменения, приведенные в главе 2. Мы полагаем, что теоретические и эмпирические аргументы уже убедительны. Если сопротивление подпадает под вторую причину (что потеря личных взаимодействий считается ценной вне зависимости от влияния на результаты), то наш ответ имеет двойственную природу. С одной стороны, основная цель профессий не заключается в предоставлении личного взаимодействия. Профессии – это текущие решения стоящего перед обществом вызова в поддержке людей, которым требуются практические экспертные знания. При этом доступ к экспертным знаниям, который могли бы позволить себе люди, не адекватен. Если цена сохранения личных взаимодействий заключается в сохранении статус-кво, тогда личный контакт уже является потворством желаниям, которые мы не можем себе позволить.

С другой стороны, здесь присутствует более общий аргумент. Многие профессии, как представляется, упускают из виду причины, по которым у нас изначально есть личные взаимодействия. Это свойство тет-а-тет природы традиционного подхода. Вследствие длительного присутствия оно обрело ауру незаменимости. Но мы должны помнить его происхождение – только как свойство, хотя и важное, одного из способов предоставления практических экспертных знаний в обществе. Если при этом мы можем найти лучшие пути предоставления экспертных знаний, которые требуют меньшего личного взаимодействия, мы не должны защищать это взаимодействие ради него самого.

6.5. Эмпатия

Частный случай возражения личного взаимодействия – это возражение эмпатии. Оно настолько часто выдвигается, что заслуживает детального ответа. Как мы говорили в прошлой секции, многие профессионалы настаивают, что взаимодействие людей между собой является центром повседневной активности – больной пациент, обеспокоенный клиент, растерянный студент и испытывающий трудности предприниматель, конечно, заслуживают как минимум человека, к которому они могут обратиться. Это потребность не только в доверенном советнике, а, что также важно, в эксперте с эмпатией, который может охотно воспринимать эмоциональное состояние другого и, более того, может чувствовать и разделять его муки и радости. Однако никакая машина, как приводится в аргументе, никогда не будет способна сопереживать человеку, и поэтому никогда не сможет полностью заменить человека-профессионала. Даже если мы согласимся, что у машин никогда не будет чувств – хотя некоторые эксперты с этим не согласны^[593], – есть риск, что имеет место переигрывание картой эмпатии. Пожалуйста, заметьте, что мы не собираемся утверждать, что эмпатия, которую выражает один человек по отношению к другому, не ценна или не важна. Это явление достойно почитания. Что мы утверждаем – это то, что роль и важность эмпатии в профессиях часто может быть преувеличена.

На первый взгляд, как ни прискорбно, но факт, большому числу профессиональных экспертов сильно недостает эмпатии. Бесчисленные истории повествуют о хирурге с нулевым врачебным тактом, юристе без способностей к обращению с клиентами, грубом равнодушном учителе и так далее. Оказывается, врач прерывает пациента в среднем в течение восемнадцати секунд с начала его рассказа^[594]. Когда мы рассказываем об этом юристам, те удивляются, почему их друзья медики ждут так долго. Мы шутим, но никто не может серьезно настаивать на том, что все эксперты являются великолепными слушателями и действительно сочувствующими. Соответственно, мы должны с осторожностью подходить к требованию от машин большего, чем сейчас обеспечивается людьми. И даже если мы примем, что человеческая эмпатия часто необходима в контексте профессиональной работы, это не значит, что профильные эксперты являются наилучшим решением для этой задачи. Когда необходимо донести плохие новости – что болезнь неизлечима, ожидается к выплате крупный налог, ребенок рискует не перейти в следующий класс, питомец умирает или ответственность неизбежна, – не очевидно, что мы должны опираться на технических специалистов для получения успокаивающих слов. Вместо этого мы, к примеру, можем обратиться к полупрофессионалу, у которого достаточно в этой области экспертных знаний, но у которого также есть реальные способности к сочувствию. Разделение применения экспертных знаний и коммуникации с получателем (это само по себе является типом декомпозиции – смотрите секцию 5.6) отдаляет нас от традиционной модели создания и распространения практических экспертных знаний к «полупрофессиональной» модели (секция 5.7). В обоих случаях при этом люди остаются вовлеченными.

В более общем смысле не должно подразумеваться, что машины и системы сами по себе никогда не будут способны в каком-то смысле выражать сочувствие. Существует два направления эмпатии – когнитивное и аффективное^[595]. Под когнитивным элементом понимаются мыслительные процессы, с помощью которых распознается и постигается эмоциональное состояние другого. Как мы объясняем в секции 4.6, работа уже ведется над тем, чтобы сделать машины способными к определению и выражению эмоций. Первые успехи показывают, что вполне можно представить себе машины, которые в конце концов превзойдут людей в считывании настроений. Более того, используя продвинутые технологии синтеза речи (например, обеспечивая мягкость голоса), на основе крупных баз данных триггеров и соответствующих реакций (коллекция нужных слов и фраз) и в соответствии с психологическими и эмоциональными данными о пользователе, вполне вероятно, что машины будут оснащены знаниями, необходимыми для ответа пользователям таким образом, что будет казаться более сочувствующим в сравнении с человеком. Это не означает, конечно, что машины на самом деле будут представлять себя на месте пользователя и опосредованно разделять его радости и горе. Это потребовало бы своего рода осуществления аффективной компоненты сочувствия и предположения, что машины могут обладать своего рода сознанием. Мы пока не готовы признать это возможным, даже если другие придерживаются иного мнения.

Скептик может вместо этого наброситься и утверждать, что аффективный элемент эмпатии является обязательным ядром профессиональной работы. Но это было бы слишком амбициозным заявлением. Наши исследования на протяжении многих лет показывают, что некоторых прагматичных получателей профессиональных услуг на самом деле не волнует эмпатия; других волнует, но только до той степени, что их настроение распознается; в то время как для других полномасштабное сочувствие имеет решающее значение, особенно в связанных с уходом профессиях. Наш критик здесь, таким образом, не предлагает неопровержимое возражение замене людей-экспертов системами или машинами. В любом случае, мы можем ответить, задав вопрос, можем ли мы быть действительно уверены в том, что человек-профессионал, который кажется сочувствующим, на самом деле чувствует и разделяет наши эмоции. Они могут преувеличивать их видимое сочувствие или действовать, сознательно или подсознательно, в соответствии с тем, чему были обучены. В действительности, мы не можем точно знать, есть у кого-то по отношению к нам чувства. Часто кажется наиболее вероятным, что они есть, но, в конце концов, мы не можем знать содержание того, что философы называют «сознанием другого». В любом случае, вполне может выясниться, что машины превосходят людей в симуляции эмпатии в сравнении с неискренними людьми. Более того, машины могут даже вызывать желаемые эмоциональные состояния среди своих пользователей успешнее, чем искренние люди.

Следующей сложностью аргумента эмпатии являются доказательства, которые говорят о том, что люди могут иногда предпочитать доверять машинам, а не людям, особенно в случаях деликатных и постыдных проблем. В середине 1990-х эта идея настолько обеспокоила Джозефа Вейзенбаума, что он посчитал необходимым написать книгу, которая остается одной из сильнейших по теме отношений между людьми и машинами, – «Computer Power and Human Reason»^[596]. Затем профессор в области искусственного интеллекта MIT Вейзенбаум написал программу, как своего роду шутку, которая симулирует взаимодействие счеловеком-психотерапевтом. Когда он пригласил своего секретаря протестировать систему, он был шокирован тем, что она попросила его покинуть комнату, чтобы иметь возможность исповедоваться при закрытых дверях. Вейзенбаум ужасно обеспокоился этой реакцией, и его книга страстно предупреждает о рисках, связанных с машинами с расширяющимися возможностями и их влиянием на людей. Несмотря на это, легко понять привлекательность анонимности и приватности, которые могут обеспечить машины, и это в некоторых случаях может превосходить желание делиться проблемой с собратом-человеком.

Последнее сомнение, которое мы высказываем о предполагаемой незаменимости эмпатии при предоставлении профессиональной работы, – это практическое наблюдение, подмеченное нами повсеместно. Многие физические лица и предприятия не могут себе позволить услуги первого класса и, мы можем добавить, услуги сочувствующих профессионалов. Доступ к практическим экспертным знаниям, который могут себе позволить люди, не столь велик, как должен быть. Политические деятели и потребители могут, таким образом, столкнуться с суровым выбором между некоторого рода предоставлением онлайн-доступа к рекомендациям или, прямо скажем, отсутствием помощи вовсе. Сомневающиеся могут жаловаться на то, что онлайн-помощь может быть предоставлена без сочувствия или с имитацией сочувствия. Но мы говорим, что это предоставление – принеся, скажем, точный диагноз, мнение или расчет – будет при любом раскладе лучшим результатом, чем прохождение без какой-либо помощи.

6.6. Хорошая работа

Для многих комментаторов и получателей профессиональных услуг изменения в профессиях были бы по понятным причинам привлекательными, если бы увеличивали доступ к недорогим практическим экспертным знаниям. Возражение хорошей работы – это страх, что, концентрируясь слишком сильно на этом и других положительных последствиях изменений для тех, кто использует профессии, мы, может быть, игнорируем негативное влияние этих изменений на природу и качество самих экспертов. Другими словами, если мы сосредоточены на выгодах от технологических изменений для потребителей в ущерб возможной цены для производителей, то подвергаем себя риску вместе с водой выплеснуть и ребенка.

Когда мы говорим о производителях, мы имеем в виду тех, кто сейчас работает наемным сотрудником в профессиях, а также новых провайдеров, которые могут прийти им на смену. Вес возражения хорошей работы усиливаются тем фактом, что текущий глобальный контингент профессионалов, скорее всего, превышает несколько сотен миллионов людей. В 2009 году в отчете Британского правительства было отмечено, что почти половина населения Великобритании работает в специальностях (почти 11 миллионов человек)^[597]. Хотя их определение «профессий» было весьма обширным (включающим большинство «творческой индустрии» и государственных служащих), даже если эта оценка вдвое превышает должную, тем не менее оставшееся число людей (около 5,5 миллиона только в Великобритании) значительно. Было бы странным пренебрегать последствиями изменений на рабочую среду и руководствоваться исключительно улучшениями результатов для других.

Страх, что технологические изменения могут размыть качество работы в экономике, не нов. Это волновало ранних экономистов и социальных теоретиков. Карл Маркс, например, был известен своими работами о тех страданиях, которые могут принести технологии. Даже Адам Смит, политический экономист и философ, который считается предводителем свободного рынка и инноваций, распознал негативную сторону до Маркса. Сегодня, конечно, условия в профессиях отличаются от условий на заводах и фабриках, которые занимали умы классических теоретиков. Рабочие в индустриальной Британии восемнадцатого и девятнадцатого веков систематически эксплуатировались и угнетались в условиях малой юридической защищенности. Проведение прямого сравнения между их бедственным положением и возможностями наших профессий было бы преувеличением в аргументации. Однако еще есть чему поучиться, хоть и не напрямую, в выводах Смита и Маркса.

В 1776 году Адам Смит опубликовал работу «The Wealth of Nations»^[598]. Он стремился понять, что привело к тому, что некоторые страны богаче других. Его ответ, если резюмировать, состоял в том, что разные страны прошли неодинаковые стадии «разделения труда». Это объясняло, почему некоторые страны наслаждались «всеобщей состоятельностью», а другие нет. Основание, стоящее за разделением труда, заключалось в том, что при разделении любой отдельной взятой части работы на составные задачи с последующим распределением отдельных задач в качестве специальных для отдельных людей, продуктивность будет больше, чем если один человек распыляется на спектр задач. Если разделение труда было шире (распространялось на большее количество областей работы) и глубже (каждая область работы разбивалась более всесторонне на составные задачи), тогда продуктивность была бы также выше.

Смит иллюстрирует свой тезис на известном примере индустрии производства булавок^[599]. Один «работник», он писал, «может едва ли, возможно, сделав все от него зависящее, произвести одну булавку в день, и точно не может произвести двадцать». Но если работа разделена на задачи и распределена на различных работников так, что «один рабочий вытягивает проволоку, другой выпрямляет ее, третий обрезает, четвертый скручивает, пятый шлифует на вершине для формирования головки» и так далее, составляя «примерно восемнадцать отдельных операций», тогда десять человек (Смит утверждал это на основе того, чему он был свидетелем) могут производить до 48 000 булавок в день, а каждый работник эффективно бы произвел соответственно 4800 булавок: «разделение труда, путем сведения деятельности каждого работника до одной простой операции, делая эту операцию единственным занятием его жизни, обязательно чрезвычайно сильно повышает проворство рабочего»^[600]. Накопительный эффект этого разделения труда за рамками конкретного случая производства булавок во всех индустриях, составляющих экономику, объяснял, почему некоторые страны богаче других. Ядром тезиса Смита были технологические изменения, которые приводили к более широкому и глубокому разделению труда.

Для потребителей товаров ставшее результатом разделения труда, по Смиту, повышение продуктивности было полезно – оно снижало их затраты и при этом повышало качество. Но Смит признавал, что тех, кто так производит товары, эти изменения могут привести к распространенному унынию и отчаянию. Скучная монотонность работы может привести людей к тому, что они станут, его словами, «настолько глупыми и невежественными, насколько человек вообще может стать». Смиту представлялось, что «проворство работников в каждой отдельно взятой задаче, кажется… приобретается по цене интеллектуальных, социальных и боевых достоинств»^[601]. Хотя Смит в общем считается ведущим сторонником свободных рынков, он признавал, что то, что может быть хорошо для потребителя, не обязательно хорошо для производителя.

Карл Маркс расширил этот аргумент. Он считал разделение труда репрессивным, эксплуататорским и обесчеловечивающим. Когда люди работают, они не чувствуют себя самими собой или не чувствуют, что они контролируют, писал молодой Маркс. Только когда они не работают, они чувствуют себя «дома»^[602]. Ограниченные исполнением изолированных задач разделенных и отдельных процессов, внося лишь малый вклад в более общий результат, люди чувствуют себя оторванными от создаваемого ими, неполноправной частью производства, отдаленными от других вовлеченных людей и не в своей тарелке в своей же компании^[603].

Смит и Маркс проливают свет на будущее сегодняшних профессий. Из их работ очевидно, что возражения хорошей работы имеют некоторую родословную и историю – даже в ранние моменты современного капитализма люди беспокоились о том, что хорошее для потребителей может не совпадать с хорошим для производителей. Механики разделения труда девятнадцатого века имеют тревожные сходства с тем, что, как мы видим, разворачивается для профессионалов в двадцать первом. Чтобы понять это, рассмотрим, как профессиональная работа все больше разделяется на составные задачи и затем распределяется на различные источники производства наиболее результативным образом (смотрите главу 2 и секцию 3.5). В наших текущих профессиях некоторые повышения продуктивности обеспечиваются посредством технологий, которые очень схожи с теми, которые описывал Смит в отношении производства булавок. Результатом является возможность гораздо более широкого доступа к недорогим практическим экспертным знаниям (прямо как гораздо большее производство булавок). Это ожидаемая нами трансформация – переход от профессиональной работы как неминуемого и непреодолимого процесса выполнения работы на заказ к различным типам коммодитизации. До недавнего времени профессии были изолированы от этой индустриализации. Но больше это не так.

Результат разделения труда – это потеря старых рабочих позиций, но также появление новых. Проблема здесь заключается в том, что, хотя эти новые рабочие позиции, очевидно, не являются эксплуататорскими и обесчеловечивающими на манер фабрик девятнадцатого века, они, тем не менее, звучат скучнее и менее значимо, чем роли, которыми наслаждаются в профессиях сегодня. Большинство профессионалов сейчас стремятся к деятельности не только потому, что она дает стабильный заработок, но также ради интереса и удовлетворения. Макс Вебер, классический социальный теоретик, описал в работе «Протестантская этика и дух капитализма»^[604] то, как работа может «быть призванием», а задача «ниспослана Богом»^[605]. Пусть даже и с уже разбавленной религиозной окраской, но идея, что профессиональная работа имеет более высокую цель, выживает во многих профессиях сегодня. Люди надеются, что работа удовлетворит двум функциям – обеспечит средства к существованию, а также будет целью и смыслом их жизни. Страх возражения хорошей работы касается того, что второй элемент под угрозой.

Одна изначальная слабость этого возражения – то, что именно находящиеся под угрозой компьютеризации задачи, по крайней мере в близкой и среднесрочной перспективе, являются наименее удовлетворяющими аспектами деятельности сегодня. Это чаще всего рутинные задачи – по определению повторяющиеся и обыденные, в сравнении с другими. Неизбежным следствием здесь является то, что задачи, которым в меньшей степени угрожает компьютеризация и которые поэтому вероятнее всего составляют подавляющую часть работы сегодня, не являются примитивными задачами. Айзек Азимов искусно выразил суть, отметив, что «любая работа, являющаяся настолько простой и повторяющейся, что робот может выполнить ее с тем же успехом, если не лучше человека, ниже достоинства человеческого мозга»^[606].

В более общем смысле при этом возражение хорошей работы разворачивается из двух составляющих. Первая состоит в том, что некоторые задачи и действия, которые сейчас профессионалы считают удовлетворяющими и стимулирующими, больше не будут частью их портфеля в будущем. Возражающие с сожалением отмечают, что хорошая работа больше не будет выполняться профессионалами в последующие годы. Этот аргумент отчасти выражает сожаление о передаче некоторых индивидуальных задач, которые до этого времени выполнялись вручную. Но этот же аргумент приводится как оппозиция самой идее декомпозиции – как Маркс говорил о разделении труда на фабриках, если мы попросим людей вовлекаться в выполнение отдельных компонентов работы, они, вероятно, посчитают отчуждающим это некоторого рода исключение из полного процесса. Неинтересно быть винтиком в колесе, вращение которого вы не можете видеть.

Вторая составляющая, часто не формулируемая открыто, состоит в том, что новые роли и задачи, появляющиеся для профессионалов будущего (смотрите секцию 6.8), выглядят менее интересными, удовлетворяющими и престижными в сравнении с сегодняшними. Модернизация – это все очень хорошо, слышим мы от профессионалов, но она оставляет нас с гораздо менее интересной рабочей жизнью.

Обе составляющие сталкиваются с риском быть подобными хвосту, которому позволено управлять собакой. Мы можем с сочувствием относиться к профессионалам, чья работа призвана стать менее стимулирующей в сравнении с прошлым, но сложно удержать позицию, что мы не должны проводить модернизацию только лишь по этой причине. Плохое здоровье, недостаток обучения, слабые зубы, юридические споры, человеческий аппетит к новостям и налоговая система – все это не служит цели сохранения за профессионалами стимулирующей работы. Как мы должны поступать, если нашли лучшие, более быстрые и дешевые, менее неприступные способы устранения этих проблем и вызовов, что в свою очередь снижает эмоциональный подъем и мотивацию вовлеченных в их решение сейчас профессионалов? Здесь мы снова видим столкновение между хорошей работой для производителей и недорогим доступом для пользователей. И опять нам необходимо найти баланс между двумя направлениями. Ценность сохранения традиционного способа работы должна быть оценена в сравнении с обещанием гораздо большего доступа к недорогим практическим экспертным знаниям для других.

Мы склоняемся к предпочтению потребителей и призыву к профессионалам пересмотреть то, как они работают и как могут внести больший вклад в основанное на технологиях интернет-общество. Мы просим не больше, чем уже спрошено с бесчисленного количества секторов и индустрий, на которые уже сильное влияние оказали новые технологии.

6.7. Становление эксперта

Во время наших исследований и обсуждений с профессионалами нас часто спрашивали о способах, которыми молодые специалисты могут осваивать свои профессии в предстоящие годы. Согласно нашей общей гипотезе, большая часть рутинной и повторяющейся работы сегодняшних начинающих профессионалов будет выполняться иными способами, например полупрофессионалами, в офшорах или онлайн-сервисами. Лишаем ли мы таким образом молодых профессионалов деятельности, на которой они оттачивают мастерство? Если мы обеспечиваем выполнение базовых задач альтернативными путями, на каком основании молодые профессионалы будут делать свои первые шаги на пути становления экспертами?

Возражение становления эксперта очевидно важное. Если мы принимаем, что профессиональные эксперты будут нужны в обозримом будущем, было бы контрпродуктивным реформировать сегодня профессии таким способом, который бы замедлил или вовсе прекратил поток будущих экспертов-людей. Однако мы предполагаем, что выдвинутая здесь сложность серьезна, но не фатальна. На первый взгляд, очевидно, что для большинства оплачивающих услуги получателей эта проблема не имеет большого значения. Прагматичный получатель профессиональных услуг считает эту непростую ситуацию проблемой обучения. Если имеются реальные перспективы того, что профессиональная работа будет предоставляться на существенно более высоком уровне и по более низкой цене, тогда, так как мы реформируем работу профессионалов, также мы должны пересмотреть и способ обучения наших специалистов. Мы должны использовать столь же много творческой энергии для переосмысления того, как молодые профессионалы погружаются в свои профессии. Было бы преждевременно и необдуманно задавить на корню новые шаги по трансформации и распределению практических экспертных знаний в обществе на основании того, что традиционные методы обучения неидеально согласуются с модернизацией. Большинство получателей профессиональных услуг, если им предложить такой вариант, выбрали бы менее дорогие услуги и рекомендации от института, который реформировал обучение, а не более дорогие услуги от института, не готового пересмотреть свои методы обучения. С этим также связан другой аспект – что в эру бережливости, когда получателям профессиональных услуг требуется больше за меньшие деньги, они не готовы, как это было в прошлые годы, платить за время подающих надежды экспертов, которые осваивают профессию, работая с получателями услуг. Иными словами, получатели все чаще не готовы оплачивать обучение внешних провайдеров.

В своей консалтинговой деятельности мы говорили с подающими надежды молодыми специалистами во многих дисциплинах и приглашали их высказывать мнение по этому вопросу. Большинство ответили, что способны разобраться во многих задачах после их выполнения ради обучения несколько раз, а многие месяцы повторения не были необходимостью: «Мы все поняли за пару дней; нам не нужно делать это пару лет». В контексте профессиональных организаций это можно выразить иначе – мы не должны путать обучение с эксплуатацией. Реальное положение дел в этом виде бизнеса такое, что молодые профессионалы выполняют рутинную работу, потому что это ядро пирамидальной модели прибыльности, которая требует «выгодного использования» (как говорится) младших профессионалов. В этой модели начинающим профессионалам платят меньше, чем платят за их время клиенты; и заявление, что эта практика реализуется во имя обучения или профессиональной подготовки, часто является весьма лицемерным.

Концентрируясь дальше на профессиональных фирмах, если клиенты отказываются платить за работу ещё обучающихся профессионалов, то это ведет к двум существенным последствиям. Во-первых, фирмы будут с меньшей вероятностью нанимать недавних выпускников. Хотя многие из фирм, приверженных поддержанию здорового состояния профессий, могут чувствовать долг взращивания нового поколения, они могут быть склонны брать не столь много «талантов», сколько их бизнес-модель поощряла в прошлом. Во-вторых, молодые профессионалы могут также получать гораздо меньшее вознаграждение в будущем. Если их работа не сможет приносить достаточного дохода от клиентов, то соответствующим образом упадет и их ценность на рынке и зарплатные ожидания. Исключением здесь могут быть лишь самые выдающиеся таланты, война за которые между компаниями может продолжаться много лет.

Возвращаясь к проблеме обучения, мы предполагаем, что есть альтернативные пути обучения профессионалов, не требующие многолетнего выполнения рутинных и повторяющихся задач. Оставаясь в рамках темы этой книги, мы можем лишь обрисовать основные моменты альтернативного подхода, который, как мы считаем, состоит их трех фундаментальных составляющих. Первая – восстановление практики подмастерий. Обратная связь широкого круга профессионалов, с которыми мы взаимодействовали, показывает, что для молодых претендентов после окончания формальной квалификации нет лучшего способа освоить требуемую профессию, чем непосредственное обучение с опытными практиками. Это может включать нахождение в одной комнате или занятие смежного места в помещениях открытого плана, наблюдение непосредственно за работой хирурга, нахождение в классах или сопровождение журналистов в поле. Молодые профессионалы должны получить возможность обучаться, осваивать и подражать повседневным рабочим практикам и методам опытного мастера. Таким способом и с соответствующими поддерживающими технологиями начинающие могут непосредственно наблюдать за тем, как успешные профессионалы решают проблемы, предлагают утешение, общаются с теми, кому помогают, и предотвращают будущие трудности. Этот подход разительно отличается от отправки молодых профессионалов, во имя обучения, в подвалы крупных зданий для выполнения рутинных и повторяющихся задач для клиентов, которые, что примечательно, только недавно выразили несогласие выплачивать за это высокие почасовые ставки. Лучшие практики редко собираются в подвалах.

Вторая составляющая, хотя она может показаться неэффективной и дублирующей, когда большое количество задач выполняется за пределами организации – это требование молодым профессионалам параллельно выполнять примеры этих задач самостоятельно. Даже если эта работа может быть выполнена быстрее, лучше по качеству и по более низкой цене некоторым альтернативным провайдером (человеком или машиной), некоторый вклад в ручное выполнение работы может быть важнейшим обучающим опытом. Мы настаиваем, чтобы школьники решали арифметические задачи на пальцах и в уме, несмотря на существование калькулятора, так же может быть и с молодыми специалистами. С одной стороны, это поможет им освоить свои профессии. С другой стороны – может быть интегрировано в рабочие практики как своего рода механизм контроля качества. В любом случае, в отличие от сегодняшней ситуации, получатели профессиональных услуг уже не будут готовы параллельно оплачивать процессы обучения.

Финальная составляющая этой альтернативной джигсо мозаики – электронное обучение. В других разделах книги мы говорили о великих преимуществах электронного обучения, достижениях, радикально улучшающих качество и сильно расширяющих влияние обучающего опыта (смотрите секцию 2.2). Эти инструменты и методы так же применимы в профессиях, как и в других средах. И, конечно, это должно выйти за пределы первого поколения систем электронного обучения, как онлайн-лекции, электронные руководства и виртуальное наблюдение. Шаг к изменениям в профессиональном обучении придет от вторых и последующих поколений электронного обучения, и особенно через вовлечение студентов в онлайн-симуляции профессиональной деятельности. Перед тем как предстать перед собратьями-людьми, обучающиеся эксперты будут, скажем, лечить пациентов и консультировать клиентов в более продвинутых виртуальных обучающих средах.

Приведенный выше анализ ограничен в своих рамках, так как он концентрируется на пути становления экспертов в традиционном подходе профессиональных услуг. Другими словами, его фокус по большей части ограничен первой и второй моделями производства и распределения практических экспертных знаний в обществе – «традиционной» модели и модели «сетевых экспертов» (смотрите секцию 5.7). Он представляет собой наш ответ на обеспокоенность жизнеспособностью новых поколений профессионалов; хотя мы свидетельствуем, что сама численность этой категории, пока что необходимой, будет снижаться при закреплении альтернативных моделей.

Это ведет к более фундаментальной проблеме обучения. Если ключевой аргумент этой книги верный, или хотя бы убедительный, то возникают вопросы к способам, которыми мы сейчас обучаем и готовим к профессиям подающих надежды молодых специалистов. Если профессиональное ремесленничество исчезнет и будет заменено со временем полупрофессионализмом, инженерией знаний, сообществами опыта, встроенными знаниями и созданными машинами экспертными компетенциями, то должен быть задан один ключевой вопрос: кем мы готовим стать молодых профессионалов? Наша обеспокоенность связана с тем, что разработанные нами продвинутые методы и институты развития профессионалов созданы для выращивания нового поколения профессионалов XXI века, а не групп людей и команд, снабженных всем необходимым для функционирования в основанном на технологиях интернет-обществе, где онлайн-сервисы будут доминировать в сравнении с предоставленными людьми услугами, а машины со все более расширяющимися возможностями будут выполнять задачи, которые ранее сохранялись за людьми-профессионалами. Мы должны быть обеспокоены тем, что обучаем профессионалов выполнять работу, которую скоро возьмут на себя обычные люди, полупрофессионалы и на самом деле машины. С этим связано другое беспокойство – не только мы обучаем профессионалов задачам, для которых они больше не потребуются, но и регуляторы еще не оживились в этом вопросе. Сплошь и рядом эти определяющие политику лица принадлежат старшему поколению, которое более скептически настроено по отношению к фундаментальным изменениям, но тем не менее они ответственны за политику в области образования.

Два принципиальных вопроса требуют рассмотрения. Первый состоит в том, «как мы обучаем следующее поколение профессионалов?», а второй – «чему мы обучаем профессионалов завтрашнего дня?».

Ответ на первый вопрос в некоторой степени можно найти на многих страницах этой книги, посвященных будущему обучения. Многочисленные техники, которые мы упоминаем в секции 2.2, включают, например, SPOC (небольшие индивидуальные онлайн-курсы) и системы персонализированного обучения, должны быть напрямую применены к обучению специалистов. Революция в образовании не ограничивается школами или высшим образованием. Отмечаемые нами изменения применимы к различным обучающим средам, а растущее богатство онлайн-ресурсов помещает в руки преподавателей гораздо более мощные техники для обучения будущих профессионалов в сравнении с доступными им в прошлом, что позволяет демонстрировать обучающимся широкий круг проблем и решений и погружать их в культуру и ценности выбранных областей.

На второй вопрос нельзя дать полный ответ. Мы не можем быть уверенными наверняка в полном спектре новых рабочих позиций и задач, вытекающих из предсказываемых нами изменений. Мы не можем предвосхитить предпринимателей, которые, без сомнения, найдут свежие решения для внедрения инновационных услуг, дополняющих новую среду. Несмотря на это, в свете наших шести моделей производства и распределения практических экспертных знаний, мы можем определить горстку ключевых задач профессий завтрашнего дня, задач, к которым мы уже должны готовить новое поколение. К ним мы обратимся в следующей секции.

6.8. Отсутствие будущих ролей

Ключевой тезис этой книги состоит в том, что со временем будет наблюдаться снижение спроса на традиционные специальности и типичного профессионального работника. В главе 7 мы рассматриваем, что в весьма долгосрочной перспективе это вовсе может и должно привести к исчезновению профессионалов. Если для целей этой секции мы примем, что будет меньше традиционных профессионалов, какие будут последствия этого снижения для карьерных возможностей текущего поколения начинающих специалистов? Задающие этот вопрос люди часто формулируют возражение отсутствия ролей. Они беспокоятся, что для профессионалов завтрашнего дня не будет работы или ролей.

Мы не спешим бороться с этим опасением путем перечисления новых типов рабочих позиций для людей традиционных профессий. Как мы объясняем в секции 5.6, не факт, что концепция «рабочей позиции» сама по себе останется целостной в предстоящие десятилетия. Конечно, в эру радикальных и продолжающихся изменений идея «одной работы на всю жизнь» будет считаться старомодной, если вообще не будет превратно понята. Представляется заманчивым сделать из этого вывод, что у будущих поколений может быть несколько рабочих позиций на протяжении жизни. Однако, с повышением декомпозиции профессиональной работы, растущим влиянием машин с расширяющимися возможностями и высокой скоростью, с которой, как мы ожидаем, будет меняться рынок трудоустройства, мы предполагаем, что люди будут обучаться на отдельные задачи, а не для занятия рабочих позиций. Учитывая это и наш анализ шести новых моделей производства и распределения практических экспертных знаний (смотрите секцию 5.7), мы можем начать описывать, хотя бы ориентировочно, типы ролей, задач и действий для людей, которые будут востребованы в постпрофессиональном обществе. Мы выражаем это в терминах двенадцати «ролей» будущего, которые приведены в таблице 6.1 и затем кратко обрисованы на последующих страницах.

Еще много лет нам будут нужны ремесленники – талантливые индивидуальные эксперты, способные выполнять задачи, которые не могут быть обеспечены другими способами, даже машинами с высокими возможностями. Эти люди, лучшие и самые талантливые, будут продолжать быть способными привносить ценность в свою деятельность, которая не может быть воспроизведена или смоделирована, например, полупрофессионалами или общими усилиями большого числа обычных людей с благими намерениями. И даже несмотря на наши ответы в этой главе на различные возражения – например, на возражения потерянного ремесла и возражения хорошей работы – мы ожидаем, что все еще будет ностальгический спрос на профессиональных ремесленников, даже если не будет больше необходимости удерживать их наряду с машинами.

Этим ремесленникам, действующим по «традиционной» модели или модели «сетевых экспертов» (секция 5.7), иногда будут требоваться ассистенты. Это будут люди, обладающие знаниями и навыками в своих отдельных профессиях, но не эксперты. Еще какое-то количество лет, но не столько, сколько для экспертов, люди-ассистенты будут нужны для поддержки работы на заказ мастеров ремесел. Существует много задач, которые на самом деле требуют опыта и знаний, но при этом могут выполняться другими способами, и все еще будет спрос на ассистентов традиционных профессионалов (например, секретарей в больнице, помощников в юридических фирмах, менеджеров налоговых и аудиторских практик). Но период до распада этих ролей сокращается.

Таблица 6.1

Также ассистенты будут нужны и в другом контексте. Некоторые задачи относительно редки, поэтому может не иметь смысла их систематизировать; или они могут быть недостаточно повторяющимися для создаваемого совместно онлайн-ресурса. Для некоторых задач, даже если их выполнение может не требовать глубоких экспертных знаний, будет оставаться потребность в профессионалах. Этот класс задач может исчезнуть со временем, если ассистенты будут выкладывать результаты своей работы онлайн для повторного использования другими (возможно, через некоторые онлайн-сервисы).

Многие задачи, которые требуют сегодня ручной работы опытных экспертов, будут выполняться целым новым классом работников профессий – полупрофессионалами. При поддержке стандартных процессов и систем эти специалисты широкого профиля будут способны выполнять задачи на уровне, который сегодня требует вовлечения ведущих экспертов. Это «полупрофессиональная» модель (секция 5.7). Заманчиво представлять полупрофессионалов как выдающихся молодых людей, которые переходят на следующий уровень в конкретной специальности. Но это было бы преуменьшением навыков и талантов многих из сегодняшних полупрофессионалов и неправильной интерпретацией способностей и вклада следующих поколений.

Ключевой, но часто пренебрегаемый навык профессионалов и полупрофессионалов – это умение слушать и сочувствовать тем, кому они помогают, – например, чутко донести плохие новости, скажем, пациентам и клиентам или должным образом разделить удачу на пути к успеху. В будущем будет потребность в мудрых и сочувствующих, независимых от конкретной дисциплины людях – сочувствующих, – которые могут дать утешение получателям работы, что часто так же важно, как и правильный ответ. Само по себе сочувствие будет составной частью разделенных на части профессиональных услуг. В долгосрочной перспективе, как наш ответ на возражение сочувствия (смотрите секцию 6.5), мы ожидаем, что и машины будут играть здесь свою роль, но признаем, что для этого в будущем еще должны пройти годы.

Как обсуждается во всей книге, будут изменения и развитие способа предоставления практических экспертных знаний в обществе. Так же, как в фармацевтической индустрии и индустрии бытовой электроники компании должны постоянно изобретать новые предложения, так это верно и для провайдеров практических экспертных знаний. Помимо необходимости актуализации знаний в профильных областях, профессионалы и другие провайдеры должны будут разрабатывать новые возможности, техники и технологии для предоставления практических экспертных знаний новыми способами, которые они наметили в своем воображении. Для этого потребуется группа работников-исследователей.

Многие из сегодняшних студентов, которые обучаются стать традиционными профессионалами, будут в свое время вовлечены в качестве инженеров знаний. Эти новые профессионалы будут специализироваться на дизайне отдельных типов онлайн-сервисов – мы называем это моделью «инженерии знаний» (секция 5.7). Они должны будут обладать аналитическими навыками в областях экспертных знаний, как из печатных источников, так и из полученных от специалистов, и в техниках презентации этих знаний в онлайн-системы так, чтобы они могли использоваться обычными людьми или полупрофессионалами. В отличие от сегодняшней профессиональной деятельности, склонной концентрироваться на конкретных обстоятельствах получателя услуг, инженерия знаний – это задача, требующая развития более общих моделей знаний, которые могут быть развернуты и применены для решения проблем, предоставления рекомендаций и советов по широкому ряду обстоятельств.

Мы часто пишем в этой книге о декомпозиции профессиональной работы на составные задачи и распределении этих задач новыми способами. При этом работа по анализу профессиональной деятельности, разделение ее на значимые и управляемые части, а также определение наиболее оптимальных способов их выполнения, сама по себе требует профессионального вовлечения и опыта. Это будет работой аналитиков процессов. Данные специалисты будут также вовлечены в компиляцию процедур и процессов, поддерживающих полупрофессионалов. Здесь контент будет смесью профильных знаний и ноу-хау – дистилляцией экспертных знаний и опыта в форме (включая блок-схемы, чек-листы и деревья решений), которую могут применять полупрофессионалы.

Хотя многие вики-сайты и совместно создаваемые ресурсы сегодня требуют минимального редактирования, одна из ключевых задач в отношении ресурсов и сообществ, которые занимаются построением сводов практических экспертных знаний (модель «сообществ опыта» – секция 5.7), – более структурная и систематическая модерация профильными специалистами. Учитывая, что пользователи будут полагаться на эти системы там, где в прошлом они зависели от профессионалов, важно обеспечить надзор и контроль качества за большей частью контента. Эта задача будет требовать людей – модераторов – с практическими экспертными знаниями, а также с глубокими техническими навыками.

Онлайн-предоставление практических экспертных знаний станет само по себе центральной задачей и важной специализацией в будущем. Мы еще на начальном этапе мышления о дизайне и контенте онлайн-сервисов, и люди будущего, без сомнений, будут считать наши текущие усилия (например, по предоставлению медицинских или бизнес-рекомендаций) наивными по презентации, структуре и содержанию. Со временем, однако, онлайн-сервисы станут более интуитивными, простыми в использовании и разработанными для пользователей с различным уровнем знаний, а также будут концентрироваться как на безболезненном решении проблем, так и на изначальном их предотвращении. Эксперты в онлайн-предоставлении – мы видим их как дизайнеров – будут теми, кто придумывает и проектирует сами системы.

Те, кто на самом деле обеспечивает предоставление профессиональных услуг онлайн, могут не являться профильными экспертами, инженерами знаний или дизайнерами. Это будут провайдеры систем. Иногда это будут люди с благотворительными мотивами. Часто они будут людьми из бизнеса, которые будут находить способы, по подписке или более скрыто, монетизации своей работы.

Еще одной новой группой профессионалов будут ученые области наук о данных – эксперты по данным, обладающие мастерством в инструментах и техниках, которые требуются для выявления и анализа крупных объемов информации с целью выявления корреляций, трендов и причинно-следственных связей. Как и многие из определяемых нами новых ролей, эта потребует также междисциплинарного опыта: опыта и понимания не только различных технологий, но также и вовлеченных профессиональных дисциплин.

В конце концов, нам также нужны разработчики систем – специалисты, направляющие свою энергию на разработку машин, которые, как мы предсказываем, будут самостоятельно напрямую генерировать практические экспертные знания. В сегодняшних терминах, это могут быть ИИ-системы, системы больших данных или умные поисковые системы. Эти инженеры – люди (пока что), которые строят системы, работающие по моделям “встроенных знаний” и “созданных машинами знаний”. Заглядывая вперед, как мы периодически подчеркиваем в этой книге, вероятно, что многие техники, на которые будут опираться созданные машинами практические экспертные знания, еще не родились.

Конечно, мы должны спросить, смогут ли определенные нами новые роли и задачи выжить в долгосрочной перспективе. Можно утверждать, что новое поколение машин будет угрожать завтрашним профессиям так же наверняка, как они смещают рабочие позиции сегодня. Это может произойти. В следующей главе мы рассмотрим это и учтем последствия замены большинства работы людей машинами.

6.9. Три коренные ошибки

Каждое из восьми возражений этой главы различными способами бросает вызов мудрому решению позволить нашим профессиям исчезнуть из общества. Некоторые из аргументов более убедительны, чем другие. Но ни одно из них не сбивает наше собственное убеждение, как объясняется в следующей главе и выводах, что описываемая нами трансформация – это предпочтительный путь развития. Рассматривая все приведенные в этой главе возражения, мы видим три широких класса ошибок, которые за ними стоят.

Во-первых, это тенденция по прошествии времени все больше путать средства и цель. Различными способами на протяжении книги мы стремились отделить сами профессии от проблем и сложностей, для решения которых они получили развитие. Фундаментальная роль профессий – предоставлять доступ к знаниям и опыту, которых не хватает у неспециалистов. Они помогают преодолеть ограничения понимания людей. Профессии – это средства; а цель заключается в предоставлении доступа к практическим экспертным знаниям тем, кто в этом нуждается. И при этом рассмотрим, например, возражение личного взаимодействия. В основанном на печати индустриальном обществе, как представляется, были такие условия, что наиболее эффективным способом предоставления практических экспертных знаний были взаимодействия с глазу на глаз. Однако со временем это персональное взаимодействие само по себе стало тем, что многие ценят в профессиях, совершенно независимо от пользы этих взаимодействий при предложении доступа к практическим экспертным знаниям. В основанном на технологиях интернет-обществе, где существуют более эффективные методы производства и распределения практических экспертных знаний, которые меньше используют персональные взаимодействия, ошибочно позволять этому почитанию традиций (без учета их влияния на результат) замедлять важные изменения. Существует несметное число других возможностей в жизни наслаждаться личными взаимодействиями друг с другом – нет никакой очевидной причины, почему наша потребность в личных взаимодействиях должна быть удовлетворена нашими бухгалтерами или врачами.

Вторая ошибка – отказ от обеспечения оптимального баланса между конкурирующими ценностями. Трансформация, описанная в книге, обещает предоставить более широкий доступ к недорогим практическим экспертным знаниям. Существуют веские причины оценивать этот результат очень высоко. Все же эта трансформация потребует от нас отказа от многих аспектов наших традиционных профессий – например, потери направления ремесел в профессиональной деятельности. Конечно, нам стоит задаться вопросом, должны ли мы ценить явление, которое собираемся выбросить за борт (например, персональное взаимодействие), и действительно ли явление под угрозой (как в случае с эмпатией и возможностью ее увеличения или уменьшения). Но в настоящий момент давайте уступим этим сомнениям – эти явления должны цениться, и трансформация на самом деле им угрожает. Если так, то мы сталкиваемся с проблемой выбора между двумя конкурирующими ценностями – ценностью от увеличения доступа к недорогим экспертным знаниям и ценностью сохранения некоторых привлекательных свойств статус-кво. Для определения надлежащего темпа и масштаба перемен мы должны стремиться к наилучшему компромиссу между этими ценностями. По нашему мнению, он склоняется в пользу трансформации. И мы объясняли почему в различных частях этой главы. Профессии ответственны за многие из самых важных функций и услуг в обществе. И при этом уровень доступа и доступности к практическим экспертным знаниями, который обеспечивают профессии, удручающе низок. Мы подчеркиваем снова, что комбинация этих двух причин – важности предоставляемого и текущего неадекватного уровня доступа – должна неизбежно пересилить аргументы в пользу защиты текущего состояния.

Третья ошибка заключается в ожидании от машин большего, чем мы ожидаем от себя. Если мы слышим, например, что диагностическая онлайн-система способна поставить правильный диагноз в 80 % случаев, наши инстинкты, как представляется, подсказывают нам, что 20 % неправильных диагнозов недопустимы, вместо того чтобы сравнить этот уровень ошибок с текущими возможностями людей. Мы наблюдаем этот настрой во многих перечисленных в этой главе возражениях. Возражающие часто требуют, чтобы люди и системы, которые заменяют профессии, соответствовали, например, уровням моральной виртуозности или эмпатии, которые ощутимо превышают уровни тех, кто сейчас работает в профессиях. Как заметил бы Вольтер, в реформации и трансформации специальностей мы не должны позволить лучшему быть врагом хорошего^[607]. Часто к предлагаемым системам или сервисам должен задаваться вопрос не о том, каковы они в сравнении с традиционными услугами, а лучше ли они, чем ничего.

Глава 7
После профессий

Когда мы начали работать над этой книгой в 2010 году, наш основной фокус был на том, какое будущее может ожидать профессии. В процессе нашего исследования и написания книги мы, тем не менее, осознали, что поместить наше внимание в рамки мира текущих профессий было бы по двум связанным причинам слишком ограничивающим. На начальном этапе, когда мы задумались о том, почему у нас вообще есть разные специальности, когда мы изучили теорию профессий, пытаясь понять смысл работы профессионалов, мы обнаружили более базовый и важный вопрос, на который нужно было найти ответ: как мыраспределяем практические экспертные знания в обществе? Для нас стало очевидно, что единственным ответом на этот вопрос было – «через профессии».

В основанном на печати индустриальном обществе профессии появились как стандартное решение недостатка людей, а именно того, что у нас «ограниченное понимание». Когда людям требуется помощь в таких типах ситуаций в жизни, которые требуют специального вида знаний специалистов, тогда мы естественным образом обращаемся к профессиям. Но мы не можем подразумевать, что этот текущий ответ является единственным и лучшим на все времена. И мы должны быть чуткими по отношению к возможности того, что с переходом от основанного на печати индустриального общества к основанному на технологиях интернет-обществу будут альтернативные решения. И мы также должны желать их рассмотрения.

Это приводит к второй причине нашего вывода о том, что текущие профессии являются слишком ограниченным предметом исследования. Когда мы провели исследования на передовой, мы обнаружили, что технологии и интернет не просто совершенствуют старые способы работы; они также позволяют нам внести фундаментальные изменения. Они предлагают новые способы предоставления гораздо широкого доступа к практическим экспертным знаниям. Таким образом, то, что поднимается на горизонте, – это не просто улучшенные способы работы в рамках текущей сферы влияния профессий, а системы, которые существенно расширяют наши способности решать проблемы, связанные с недостаточным доступом к практическим экспертным знаниям.

Таким образом, если резюмировать, то на ранних этапах нашей работы мы пришли к выводу, что концентрироваться только на будущем профессий было бы похоже на позволение хвосту управлять собакой. Этот фокус был бы самостоятельно ограниченным способом прошлых и текущих институтов, а также игнорированием новых способностей и возможностей распространения практических экспертных знаний.

В итоге мы решили, что наша книга должна рассматривать как перспективы наших текущих профессий, так и то, что их заменит.

В отношении наших текущих профессий мы отмечаем, что профессии преодолеют два параллельных ряда изменений. В первом будет преобладать автоматизация. Традиционные способы работы будут стандартизированы и оптимизированы путем применения технологий. Во втором будут преобладать инновации. Системы с расширяющимися возможностями трансформируют работы профессионалов, породив новые способы распределения практических экспертных знаний. В долгосрочной перспективе второй ряд изменений будет преобладать, а наши профессии будут постепенно ликвидированы. Как мы отмечаем в главах 5 и 6, в отдельных обстоятельствах все еще будет сохраняться потребность в профессионалах, но и эта потребность, вероятно, исчезнет со временем. Более того, как мы описываем в секции 6.8, также появятся новые роли, хотя сегодняшние профессионалы могут задаваться вопросом, заслуживают ли эти роли наименования «профессиональных», и, как уже предположено, многие из этих новых ролей в свое время могут быть вытеснены новыми системами и другими людьми. Для профессий нет способа смягчить удар. По прошествии десятилетия с сегодняшнего момента нынешние профессионалы будут играть гораздо менее значимую роль в обществе.

Но что будет после профессий? Какие люди и системы заменят их в долгосрочной перспективе? Ответ на эти вопросы поднимает следующую серию сложных проблем, которые мы рассматриваем в этой главе. До продолжения дискуссии мы должны предупредить, что читатели, которых интересует только следующее десятилетие или около того, могут сразу переместиться к выводам. Также те, кто решительно предпочитает практические выводы теории, могут пропустить эту главу вовсе.

Теперь мы приглашаем оставшихся читателей (обоих) присоединиться к путешествию в будущее без визитов к врачу в больнице, без юристов в зале суда или без учителей в классе. В качестве альтернативы мы сталкиваемся с тремя сверхмощными темами. Первая из них касается природы и ограничений сознания наших будущих машин. Будут ли они думать и обладать сознанием, подобным человеческому? И для каких, если таковые будут, задач, которые традиционно выполняли профессионалы, все еще будут нужны люди в предстоящие годы?

Эти вопросы приводят нас к второй теме, касающейся “технологической безработицы” – идеи, что машины жестоко лишат людей работы. В заключение мы отвечаем на вызов о том, что мы называем либерализацией практических экспертных знаний, а именно, что полное предоставление знаний онлайн очень хорошо, но, честно говоря, не представляется ни практичным, ни осуществимым.

7.1. Недумающие машины с расширяющимися возможностями

Центральной темой этой книги является то, что наши машины и системы все больше способны расширять свои возможности и со временем превзойдут профессионалов во многих задачах. В погоне за темпами освоения и использования технологий нет, повторимся, финишной прямой. Вместо нее мы наблюдаем неустанный поток достижений, движимый рыночными силами и человеческой изобретательностью, где каждое новое достижение подпитывалось экспоненциальным ростом мощности и способностей стоящих за ними технологий.

Разумеется, это приводит к тому, что многие наблюдатели задают вопрос: насколько «умными» станут наши машины и смогут ли в будущем обрести сознание, в достаточной степени сравнимое с человеческим? Это увлекательные вопросы, которые занимают умы специалистов по ИИ с середины двадцатого века^[608] и которые поднимают фундаментальные вопросы, занимавшие философов тысячелетиями. Читателей не должно удивить, что мы не найдем ответы на эти вопросы на оставшихся страницах книги. Но мы обдумываем в этой главе различные их аспекты и за счет этого возвращаемся к распространенному когнитивному искажению об ИИ, которое затуманивает наш взгляд на будущее профессий.

В секции 4.6 мы обратили внимание на разнообразие существующих технологий и техник, которые уже достигают невероятных уровней результативности в широком круге задач. Возможно, наиболее драматичным примером является Watson от IBM – компьютерная система, славу которой подтолкнуло появление в 2011 году на телевизионной шоу-викторине «Jeopardy!», где в прямом эфире система победила двух абсолютных чемпионов в этой игре (смотрите секцию 4.6). Многое было сказано и написано об этом успехе, но, возможно, ничто не было столь остроумным и глубоким, как заголовок заметки философа Джона Сёрла в Wall Street Journal. Заголовок был следующий: «Знает ли Watson, что он победил в «Jeopardy!»?»^[609] Мы могли бы добавить, что Watson после своего величайшего триумфа не показал видимой склонности заплакать или рассмеяться, отпраздновать победу шампанским, разделить момент с близким другом, поговорить о своих чувствах или выразить сочувствие по отношению к побежденным соперникам. И, конечно же, Watson не мечтал о победе ни до, ни после события. Конечно, IBM мог встроить некоторые должным образом приуроченные ко времени возгласы, смешки и выражения эмоций и сигналов, но это не наполнило бы систему сознанием и чувствами. Watson – это удивительная система, но даже ее самые больше фанаты не заявляют, что она наслаждается мыслительными процессами и эмоциями, схожими с теми, что испытывают люди.

Важно ли то, что Watson не может думать? Попытки ответить на этот вопрос выводят на поверхность целый ряд мотиваций вовлекаться в технологии искусственного интеллекта. Когда мы начали работать в области ИИ в ранних 1980-х, мы определили различные группы исследователей. Существовали психологи и другие ученые по ИИ, которые надеялись, что изучение искусственного интеллекта приведет к улучшению понимания человеческого мозга^[610]. Также были ученые в области компьютерной техники, считающие, что лучший способ создания ИИ-систем состоит в их построении на основе моделей мысли и мозговой функции, которые развивают нейронауки и психологи^[611]. Были и философы, которые привнесли мышление прошлого о сознании^[612]. Наконец, существовали работающие над экспертными системами специалисты, которые, в общем, пробовали представить процесс принятия решений профессионалов в виде наборов правил «если – то» и встроить их в сложные деревья решений для навигации пользователями-неэкспертами^[613]. Мы принадлежали к этой последней школе и были вовлечены в разработку экспертных систем в праве, аудите, налогах и, более удаленно, в медицине. При этом мы проявляли глубокий интерес к работе трех других групп, в основном потому, что их работы были захватывающие, а не потому, что это помогало нам разрабатывать системы в реальном времени. Мы были со-разработчиками первой в мире коммерческой экспертной системы в праве^[614], но мы никогда не отталкивались от продвинутой модели мозговых функций и также не считаем нашу систему вкладом в психологию или философию. Еще меньше мы верим, что системы обладали сознанием или мыслями. Но мы заявляли, что она была полезной и могла превзойти результативность любого юриста-человека.

Как Watson, хотя и существенно менее амбициозная, наша система была недумающей, зато с высокой результативностью. На языке некоторых ученых в области ИИ и философов 1980-х эти системы получат название, возможно в слегка уничижительном смысле, «слабого ИИ», в противопоставление «сильному ИИ»^[615]. В общих чертах, «слабый ИИ» – это термин, применимый к системам, которые по поведению кажутся способными к схожему с человеческим мышлению, но на самом деле не обладают сознанием; в то время как «сильный ИИ» – это системы, которые, как утверждается, имеют мысли и когнитивные состояния. По мнению последних, мозг часто приравнивается к цифровому компьютеру.

Сегодня увлечение «сильным ИИ», возможно, сильнее, чем когда-либо, даже несмотря на то, что действительно большие вопросы остаются риторическими и не имеют ответа. Как мы можем знать, что машины обладают сознанием, схожим с человеческим? Как, если уж на то пошло, мы узнаем, что разум чувствуется для всех нас, людей, одинаково? Или, в самом деле, как мы можем быть уверены, что у кого-либо (кроме как «я») есть сознание (снова проблема «разума окружающих»)? Несмотря на эти философские трудности, существует множество книг и проектов по разработке мозгов и созданию разумов^[616].

В 1980-х в наших выступлениях мы часто использовали шутку о заявлении одного из отцов ИИ Марвина Мински, который, как сообщается, говорил, что «следующее поколение компьютеров станет настолько разумным, что нам повезет, если нас оставят рядом в качестве домашних животных»^[617]. Сегодня представить будущее, где компьютеры гораздо умнее нас, больше не повод для шуток и не научная фантастика^[618] – эта перспектива подробно обсуждается в работе «Superintelligence» Ника Бострома, управляющего институтом Future of Humanity в колледже Oxford Martin School Оксфордского университета^[619].

По иронии, этот рост уверенности в возможности «сильного ИИ», хотя бы частичного, подкрепился самим успехом Watson. Но дело здесь в том, что Watson по факту относится к категории «слабого ИИ», и именно из-за этого нельзя содержательно считать, что система не рассматривается в качестве интересной некоторыми учеными в области ИИ, психологами и философами. Для в большей степени прагматиков (как мы), чем традиционалистов, то, является ли Watson примером «слабого» или «сильного» интеллекта, не имеет большого значения. Прагматиков интересуют высокорезультативные системы, вне зависимости от того, могут они думать или нет. Системе Watson не нужно было обладать способностью думать, чтобы победить.

Также компьютеру не нужно обладать способностью думать или разумом для прохождения прославленного теста Тьюринга. Этот тест требует, чтобы машина, грубо говоря, ввела пользователей в заблуждение, что они взаимодействуют с человеком^[620]. «Слабый ИИ» может теоретически пройти тест Тьюринга, потому что подтверждение «разума» здесь исключительно поведенческое. Ответы машины могут на поверхности быть неотличимыми от созданных разумным существом, но они не позволяют нам сделать вывод, что машина обладает разумом или думает.

Оказывается, что «слабый ИИ» не так уж и слаб в итоге. Его мнимая слабость лежит в неспособности ИИ воссоздать человеческий мозг вместе с разумом. Но некоторые слабые системы становятся обладателями все больших возможностей и могут превосходить людей, даже если они не «думают» или не размышляют так, как мы думаем, что размышляем мы.

Мы поняли это много лет назад на примере систем распознавания речи, другой области ИИ (или по крайней мере которая считалась таковой в ранние годы). Как мы объясняем в секции 4.9, проблема разработки систем, способных распознавать человеческую речь, была в итоге решена путем комбинации простого перебора и статистики. Продвинутые системы распознавания речи, которые могут видеть разницу между «чудовищным» и шуткой о «бомбе в быке», делают это не благодаря пониманию более широкого контекста употребления этих высказываний, подобно человеку, а благодаря статистическому анализу крупных баз данных документов, подсказывающих, например, какие другие слова могут сопутствовать или ассоциироваться с «быком».

Результатом всего этого является то, что мы можем создать выдающиеся, высокорезультативные машины, которые не думают и не моделируют человеческий разум. Это предсказывалось, с характерным шармом, нобелевским лауреатом Ричардом Фейнманом еще в далеком 1985 году:

«Некоторые люди смотрят на активность мозга в работе и видят, что во многих отношениях он превосходит компьютер сегодняшнего дня, а в других отношениях компьютер превосходит нас. Это вдохновляет людей создавать машины, которые могут больше. Обычно происходит следующее: инженер придумывает, как работает мозг, по его мнению, и затем создает машину, которая ведет себя таким образом. Эта новая машина на самом деле может работать очень хорошо. Но я должен предупредить вас, что это ничего не говорит нам о том, как на самом деле работает мозг, также нам и нет необходимости понимать это, чтобы создать по-настоящему способный компьютер. Нет необходимости понимать, как птица машет крыльями или как устроены перья, чтобы создать летающую машину. Нет необходимости понимать, как работает система рычагов в ногах гепарда, быстро бегающего животного, чтобы создать автомобиль на колесах, который двигается очень быстро. Таким образом, нет и необходимости имитировать поведение природы в деталях, чтобы разработать устройство, которое во многих аспектах может превзойти ее возможности»^[621].

Гарри Каспаров, шахматист-гроссмейстер, высказывает схожую точку зрения, хотя его это коснулось больше, чем Фейнмана. В 1997 году, когда он был чемпионом мира, его решительно победила Deep Blue, разработанная IBM система для игры в шахматы. В каком-то смысле они играли в разные игры. Словами Каспарова:

«Публика ИИ также была довольна результатом и вниманием, но разочарована тем фактом, что Deep Blue вряд ли была той системой, которую представляли себе десятилетием ранее наши предшественники, мечтающие о создании машины для победы над чемпионом мира по шахматам. Вместо компьютера, который думал бы и играл бы в шахматы, как человек, с человеческой изобретательностью и интуицией, они получили ту, которая играет как машина, систематически оценивая 200 миллионов возможных ходов на шахматной доске в секунду и побеждающая простым грубым перебором цифр»^[622].

Урок должен быть ясен – мы можем разработать высокорезультативные недумающие машины, которые могут превосходить лучших экспертов-людей, даже если они занимаются своим делом весьма нечеловеческими способами. Урок для профессионалов тоже должен быть ясен. Нам нет необходимости понимать и затем воссоздавать способ, которым работают эксперты-люди, также нет необходимости в разработке думающих машин, чтобы заменить большую часть работы, которую сейчас выполняют профессионалы-люди. Мы показали это на практике в 1988 году, когда мы разработали нашу экспертную систему в области права^[623]. И глава 2 предлагает много других подобных примеров. Однако все еще находятся академики, практики и журналисты, отказывающиеся признать это, поддаваясь таким образом когнитивному искажению в области ИИ^[624].

7.2. Потребность в людях

Пройдет много лет, и высокорезультативные недумающие машины превзойдут лучших экспертов-людей, и сделают это весьма нечеловеческим способом. Учитывая это, для каких тогда задач из выполняемых сейчас профессионалами будут нужны, если нужны вообще, люди в долгосрочной перспективе? В мире, набитом системами с расширяющимися возможностями, какую роль будут играть профессионалы-люди? Когда мы полностью перейдем в основанное на технологиях интернет-общество, останется ли место для обычного специалиста?

Здесь спрятаны два вопроса. Первый заключается в том, будут ли будущие системы способны выполнять все задачи на более высоком уровне, чем лучшие эксперты-люди. Второй – будут ли какие-то задачи, которые мы чувствуем, что должны всегда выполняться людьми, даже если они могут выполняться автономными машинами на более высоком уровне.

Один из способов решения первого упомянутого выше вопроса – рассмотреть четыре типа способностей, которыми, как представляется, пользуются профессионалы в повседневной деятельности. Первый тип – это когнитивные способности – способность думать, понимать, анализировать, размышлять, решать проблемы и рефлексировать. Второй – эмоциональные способности – способность испытывать чувства и эмоции, как интроспективно, так и в ответ на среду. Третий – физические возможности – физические и психомоторные навыки. И четвертый – это моральные возможности – способность отличать правильное от неправильного (хорошее от плохого, справедливое от несправедливого и так далее), рассуждать о том, что означает правильное и неправильное, брать ответственность за свой выбор, решения, рекомендации и совершенные действия (правильность и неправильность которых может быть оценена). Психологи и философы, без сомнений, были бы склонны предложить другую классификацию или разбивку каждой категории на подкатегории и спорили бы об их дублировании. Наш подход, надо признать, упрощен, однако мы полагаем, он охватывает самые важные свойства предмета обсуждения.

Скептическое отношение к роли машин, возможно, наиболее убедительно, когда выражено в терминологии человека; когда, например, утверждается, что «конечно, машины никогда в действительности не смогут думать, или чувствовать, или обладать чувством осязания ремесленников, или решать, что будет правильным сделать». Сформулированный таким образом тип заявлений кажется убедительным. Действительно, сложно представить машину, которая думает с ясностью судьи, сочувствует в манере психоаналитика, вырывает зуб мудрости с ловкостью хирурга-стоматолога, занимает позицию по вопросу этики в схеме ухода от налогообложения. Однако здесь есть проблема, и она связана с тем, что закрепляет наш выбор слов. Используя такие термины, как «думать», «чувствовать», «осязать» и «морализировать», так как эти слова отсылают к способностям человека, мы рискуем исключить машины до того, как у нас появляется шанс в полной мере подискутировать на эту тему. Если мы верим или утверждаем, что мышление, чувства, осязания и морализация являются уникальным опытом человека, тогда должно быть верно, что нечеловек не может этот опыт испытывать. Однако, как выразился бы философ, это верно лишь по определению. Это порочный круг в аргументации. Если мы определяем задачи как уникальные человеческие, тогда неудивительно, что машины не могут их выполнять. Этот ход рассуждений ведет в никуда.

Здесь вновь притаился на самом деле наш старый друг – когнитивное искажение на тему ИИ. Особая опасность заключается в выразительной антропоцентричности. При рассмотрении вопроса о потенциале будущих машин превзойти людей на самом деле важно не то, как эти системы работают, но является ли, в терминологии результатов, конечный продукт превосходящим. Другими словами, вопрос, заменят ли машины профессионалов-людей, является вопросом не о способностях машин выполнять задачи так, как выполняет их человек. Он о том, смогут ли системы превзойти людей – и точка. И таким образом, когда система Watson от IBM победила лучших чемпионов мира в шоу-викторине по телевидению, имеет значение не то, разделяла ли система когнитивные состояния с оппонентами из плоти и крови, а то, набрала ли она больше очков.

Если быть более точными, тогда фундаментальный вопрос, который следует задавать и на который следует отвечать, заключается в том, могут ли машины и системы выполнять задачи, которые для людей требуют когнитивных, эмоциональных, физических и моральных способностей, даже если они справляются с этими задачами весьма отличающимися способами.

Что касается когнитивных задач, то приемлемая начальная позиция звучит следующим образом – машины будут способны взять на себя достаточно простые рассуждения и решение проблем, но для более требовательных задач будут по-прежнему нужны эксперты-люди. Большинство профессионалов устраивает это общее утверждение: «рутинную» работу можно передать машинам, а люди-эксперты будут нужны для сложных вещей, где нужна креативность, инновационность и стратегическое мышление. Однако с этим есть две проблемы. Во-первых, профессионалы склонны, сознательно или подсознательно, преувеличивать частоту случаев, где действительно требуются глубокие экспертные знания. Часто креативный, инновационный и стратегический вклад, если вообще требуется, является лишь скромным компонентом – с точки зрения затрат по времени, если не с точки зрения предоставленной ценности – работы, требующей выполнения. Профессионалы, в этом сомневающиеся, должны провести хотя бы один день, анализируя весь спектр деятельности и задач, в которые они сейчас вовлечены, и затем задаться вопросом, какие из них они на самом деле могли бы передать кому-то менее квалифицированному. Приводит в замешательство то, в насколько малую часть дня на самом деле нужны эксперты. Вторая проблема состоит в том, что некоторые задачи, требующие сегодня экспертных знаний человека (например, в праве, налогах или медицине), без сомнений, сложны, но все-таки могут быть сведены к рутине. В частности, когда требуемое для конкретной профессиональной услуги знание находится на уровне близкой осведомленности о крупной сложной сети взаимосвязанных правил, как это часто бывает, тогда системы более эффективны, чем люди, для удовлетворения потребности^[625].

Это свидетельствует о том, что людям остаются задачи, которые требуют вовлечения когнитивных способностей, не подлежащих рутинизации, то есть сведению к рутине в какой бы ни было форме (секция 3.5), будь то протокол, алгоритм, дерево решений, чек-лист и так далее. Является ли это, таким образом, областью, зарезервированной за профессионалами-людьми? Это ли область, где люди могут внести уникальный вклад? Именно в ответе на этот вопрос мы, вероятнее всего, будем разграничивать сферы машин от многих экспертов. Наша гипотеза заключается в том, что системы будут все больше расширять свои возможности по выполнению даже тех задач, которые сегодня считаются не сводимыми к рутине. Мы подчеркиваем снова, что недумающие высокорезультативные машины не работают схожим с человеческим образом. Машины с расширяющимися возможностями (будь то с помощью ИИ и техник больших данных или с помощью еще не изобретенных технологий) будут приходить к выводам и предлагать рекомендации, которые при выполнении людьми считались бы творческими и инновационными. Системы будут находить причинно-следственные связи, обнаруживать паттерны и корреляции, а также предлагать решения, которые будут казаться нам гениальными и часто существенно превышающими наши собственные когнитивные возможности.

Таким образом, после рассмотрения полного спектра профессиональной деятельности мы предполагаем, во-первых, что действительно инновационная работа представляет собой лишь небольшую часть задач, и во-вторых, так как возможности машин будут расширяться, эта часть задач, являющаяся исключительной прерогативой людей-экспертов, будет постепенно сокращаться.

Что насчет эмоциональных способностей профессионалов-людей? Находится ли эта область схожим образом под угрозой? Снова убедительной начальной позицией может быть такая – некоторые ситуации являются настолько важными, деликатными и эмоциональными, что только люди квалифицированы и должным образом подходят для оказания требуемой помощи. И снова это комфортно для профессионалов, в сердце текущей деятельности которых находятся интенсивные личные взаимодействия с получателями их услуг. Но это подразумевает, что не существует замены взаимодействию между людьми.

Более полно эта проблема рассматривается в секции 6.5, когда обсуждаются способные к эмпатии системы. Мы признаем там, что эмпатия как явление достойно внимания, однако утверждаем, что многим профессионалам самим ее не хватает, и таким образом не следует требовать от машин большего, чем сами получаем от наших экспертов; системы в итоге могут стать более точными, в сравнении с людьми, в определении настроений людей и реагировании на них; машины могут превзойти неискренних людей в имитации сочувствия и даже более успешно, чем искренние люди, вызывать у пользователей предпочтительные эмоциональные состояния; в случае деликатных и унизительных проблем некоторые люди могут предпочесть анонимность и приватность взаимодействия с системой; и в любом случае, в эру, когда мы не можем себе позволить традиционные услуги, бесплатные или недорогие онлайн-рекомендации без человеческого сочувствия являются более привлекательной опцией, чем полное отсутствие помощи. Таким образом, есть проблема с аргументом, что единственный способ распространения практических экспертных знаний – посредством людей с чувствами и эмоциями.

Ход нашей аргументации должен уже представляться ясно. Машины (недумающие высокорезультативные системы – смотрите секцию 7.1) могут уже взять на себя многие из задач, которые не так давно мы считали находящимися за пределами их возможностей; и, так как возможности машин все больше расширяются, количество задач, которые они могут взять на себя, будет расти, а их результаты будут становиться лучше и быстрее. Это общее направление пути. И поэтому также и для третьей категории способностей, физических навыков – достижения в роботике будут постепенно сокращать ряд физических активностей, которые мы считаем требующими уникальной ловкости человека.

И, наконец, обратимся к моральным способностям. Этот вопрос более сложен, потому что он включает не просто способность отличать правильное от неправильного или способность обосновать эти отличия со ссылкой на более высокие и общие принципы, но также способность брать на себя ответственность за принятые моральные решения. Вполне возможно, что будущие системы (смоделированные, например, на основе традиционных, основанных на правилах системах) смогут выражать и взвешивать моральные аргументы, определять согласованность и нелогичность, указывать на предположения и предпосылки, учитывая направление дебатов, делать выводы, которые могут быть правомерно выведены из набора принципов. Такие системы были бы специальной категорией философов морали, способных на четкую и структурированную аргументацию по проблемам этики.

Однако сложнее смириться с идеей, что робот в самом деле будет последней инстанцией, что машина будет рассматриваться в какой-то мере ответственной за такие важные моральные решения, как отключить ли систему поддержания жизни, усыпить ли домашнее животное, уступить опеку в бракоразводном процессе или внедрить ли систему квот для абитуриентов из числа меньшинств в университете. Проблема не только в том, что нам нравится, когда кто-то признается ответственными (для осуждения или похвалы) тогда, когда все идет наперекосяк или блестяще. Она также в том, что мы склонны желать, чтобы другой человек обдумал и, возможно, помучился над решениями и рекомендациями, которые имеют для нас значение. Каким-то образом в некоторых обстоятельствах кажется неприемлемым или неправильным отречься от ответственности и передать ее машине, вне зависимости от того, насколько она высокорезультативна^[626].

Таким образом, это приводит нас к второму вопросу, появляющемуся при рассмотрении того, как могла бы быть распределена работа между людьми и машинами, – есть ли задачи, выполнять которые необходимо разрешить исключительно людям?

Это в свою очередь приводит нас к нормативным аспектам жизни, отличным от фактической реальности: что мы “должны” делать вместо какими “являются” обстоятельства. И в контексте профессиональной деятельности, когда взвешиваются правильное и неправильное, а в результате формируются рекомендации по важным проблемам, наши ощущения вполне могут подсказывать, что здесь необходимо вовлечение и вмешательство человека.

Эта дилемма уже присутствует в области современного вооружения. Среди профессиональных солдат (из профессии вооружения) продолжаются споры о том, насколько автономным должно быть компьютеризированное и использующее роботику оружие. Наша интуиция может решительно подсказывать, например, что никакой реактивный снаряд не должен быть сброшен на людей, если только другой человек не принял взвешенное решение выбрать этот тип действия и будет нести ответственность за последствия. Здесь, как нам может показаться, мы нашли ограничения наших машин. Но в разгар битвы и под огнем противника может быть недостаточно времени для передачи решения человеку, именно поэтому, по аналогии, солдатам в битве часто дается автономность для принятия решений по вопросам жизни и смерти, без обращения к вышестоящему командованию. Это делегирование ограничено – обучением и протоколом. Схожим образом автономное оружие может включать встроенные системы, которые включают и анализируют некоторые принципиальные этические взгляды, заранее установленные и встроенные в системы. Но также возможно, что продвинутые системы с огромными возможностями по анализу данных могут принимать более информированные решения, чем человек, которому принятие решения может быть передано.

Мы используем пример из военной индустрии, чтобы подчеркнуть, что на эти вопросы нет простого ответа. Хотя вполне приемлемо считать, что все решения по вопросам морали должны приниматься людьми, а не машинами, это может привести к худшим результатам, когда те будут оценены по общим моральным требованиям (например, по минимизации жертв среди мирного населения), или может быть непрактичным. Более того, если мы желаем запретить отдельные типы использования машин, каким будет лучший способ предотвращения их развития и использования?

На это нет простых ответов. Не верим мы и в то, что существуют общие принципы, которые мы можем создать для применения в профессиях. Часто в этих обсуждениях мы сталкиваемся с предложением профессионалов внедрить три «закона роботики», закрепленные научным фантастом Айзеком Азимовым. Каким бы гением он ни был и какими бы элегантными ни казались эти мысли, они не обеспечивают должной детальности. Например, его первой закон, что «робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред»^[627], на самом деле не помогает нам точно определить понятия «вреда» и «повреждения» или разрешить сложные моральные дилеммы, где как действие, так и бездействие имеют последствия. (Пример такой дилеммы – должен ли врач извлечь орган у медленно умирающего пациента, ускорив его уход из жизни, для спасения другого тяжелобольного пациента с потребностью в органе, который умрет без трансплантации?)^[628]. В контексте профессий мы должны выйти за пределы общих положений к конкретным дискуссиям о реалистичных ограничениях по моральным принципам предоставления практических экспертных знаний обычными людьми без возможности вмешательства и контроля экспертами.

Мы видим сходства со спорами в Великобритании в ранних 1980-х о моральных последствиях таких зарождавшихся тогда технологий, как искусственное оплодотворение и дети из пробирки. Было инициировано национальное исследование с консультированием, результатом которого стал влиятельный отчет философа (позже баронессы) Мэри Уорнок^[629]. Эта тема привлекла большое внимание в медиапространстве, среди общественности, в академическом мире и в научном сообществе. Исследование существенно повысило уровень общего понимания ключевых проблем, и основные проблемы были классифицированы, если не разрешены. Мы считаем, что до того момента, как наши системы станут намного более способными, есть необходимость провести общественные дебаты подобного масштаба о моральных ограничениях, которые мы должны наложить на использование моделей распределения практических экспертных знаний, которые не вовлекают профессионалов и полупрофессионалов.

Нет необходимости говорить о том, что мы считаем деятельность по демаркации этих задач, выполнение которых должно быть разрешено только людям, слишком важной, чтобы оставить ее исключительно профессионалам. Их конфликт интересов здесь неоспорим. Профессионалы должны быть глубоко вовлечены в дебаты, потому что их опыт и выводы критично важны. Но, повторяя фразу из введения, оставить за профессионалами решение определить, до какой степени их работа должна быть заменена технологиями, было бы приглашением зайцев охранять капусту.

В общем, хотя это может быть и сложно признать, но уже, по крайней мере в какой-то степени, машины могут выполнять те задачи, которые у людей требуют когнитивных, эмоциональных, физических и моральных способностей. Так как возможности машин все больше расширяются, отвечая на вопрос «что останется делать профессионалам-людям», сложно сопротивляться выводу, что ответом на него должно быть «меньше и меньше».

При этом, как мы обсуждаем в секции 6.3, мы можем предпочесть в некоторых видах деятельности вовлекать людей, даже если их результативность существенно ниже машин. Мы можем так поступать, потому что ценим усилия и воображение, приложенные собратом-человеком, больше, чем результат. Мы можем предпочесть приобрести скульптуру у человека именно потому, что она была создана человеком, несмотря на то, что робот может выполнить эту работу лучше и дешевле. Однако в профессиях при этом наше общее мнение состоит в том, что это (часто ностальгическое) предпочтение старых способов ведения деятельности может оказаться слишком большой ценой, особенно если качество сервисов существенно ниже предложенных машиной.

7.3. Технологическая безработица

В 1930 году, рассуждая об «экономических перспективах наших правнуков», Джон Мейнард Кейнс ввел концепцию «технологической безработицы»^[630]. Базовая идея проста – новые технологии могут лишить человека работы. Это вопрос, к которому мы обращаемся, – будет ли в долгосрочной перспективе технологическая безработица в профессиях. Короткий ответ таков: «да, будет». Мы не можем найти никакого экономического закона, который каким-то образом гарантировал бы занятость в профессиях в свете машин с расширяющимися возможностями^[631]. При этом неясно, насколько интенсивным будет процесс потери работы. В этой и следующей секции мы объясним, почему здесь нет ясности, и предложим новую базу для систематизированных размышлений о технологической безработице в профессиях.

Предварительно отметим, что мы должны быть осторожны с термином «занятость». Мы заинтересованы не просто в том, оставят ли технологии профессионалов без работы, но также насколько хорошо оплачиваемой останется работа. Будущее с полной занятостью, но с зарплатами ниже прожиточного минимума было бы предметом для беспокойства. Таким образом, наш фокус – это будущее с занятостью с «разумной», как мы ее называем, заработной платой.

Для решения вопроса о технологической безработице мы считаем полезным обратиться к упрощенной истории, которую мы основываем на дискуссии о «хот-догах» Пола Кругмана, нобелевского лауреата в области экономики^[632]. Представим компанию, которая нанимает людей для производства хот-догов, и их производство состоит всего из трех задач: изготовления сосисок, выпекания булочек и сборки хот-догов. Каждый человек, нанятый компанией, специализируется на одной из этих задач – таким образом, в компании всего три позиции: изготовитель сосисок, пекарь булочек и сборщик хот-догов. Сначала предположим, что машин нет. Это означает, что компания должна нанимать людей для выполнения трех различных типов работы. Затем давайте представим, что была изобретена машина по автоматизации изготовления сосисок, которая делает это быстрее и дешевле человека. Для компании, целью которой является увеличение прибыли, будет иметь коммерческий смысл установить машины и использовать их для изготовления сосисок, вместо использования людей. В результате изготовители сосисок потеряли бы свою работу.

За этим могут последовать два (или больше) варианта развития событий. Во-первых, бывшие изготовители сосисок могут постараться вернуть себе работу, согласившись на уменьшение зарплаты и конкурируя с машинами. Альтернативно, они могут попробовать получить другую работу, освоив новые навыки, и конкурировать с пекарями и сборщиками хот-догов. В обоих вариантах возможна «технологическая безработица». Бывший изготовитель сосисок останется без работы, если не сможет пойти на уменьшение заработной платы для конкуренции с машинами или если не сможет обрести новые навыки для получения другой работы. Также пекари булочек и сборщики хот-догов могут потерять работу, если их заработная плата будет существенно урезана из-за действий бывших изготовителей сосисок. Однако безработица – это не единственный возможный результат. Существует альтернативное решение, где у всех есть работа, – бывшие изготовители сосисок получают новые навыки и присоединяются к рядам пекарей булочек и сборщиков хот-догов, – но все получают меньшую заработную плату.

Возможны и дальнейшие последствия, хотя они часто игнорируются теми, кто пишет о технологической безработице. Если машины снижают себестоимость изготовления каждой сосиски, это также снижает стоимость изготовления каждого хот-дога. Если, в свою очередь, компания выбирает снизить цену на хот-доги, в соответствии с этими изменениями, а спрос на хот-доги эластичен по отношению к снижению цен, то спрос на хот-доги вырастет, а компания ответит на это производством большего количества хот-догов, чтобы удовлетворить этот пик спроса. Этот эффект критичен. Он означает, что после внедрения машин количество работы, требующей выполнения, увеличивается: компании нужно будет подготовить больше сосисок, испечь больше булочек, собрать больше хот-догов. И таким образом, хотя может не быть больше работы для изготовителей сосисок (которые проиграли ее машинам), будет больше работы для пекарей булочек и сборщиков хот-догов, потому что машины привели к росту общего результата в хот-догах. Если создается достаточное количество новых рабочих мест для компенсации потери в сфере изготовления сосисок и если бывшие изготовители сосисок могут обучиться новым навыкам для новых ролей, они могут не беспокоиться о своем будущем в этой компании. Вновь созданные рабочие места могут поглотить тех, чья работа была разрушена.

Мы признаем, что история с хот-догами является упрощением этой области пищевой промышленности^[633]. Но она показывает, что технологии могут быть как деструктивными, лишающими людей работы, так и создающими, в том смысле, что они могут дать новую работу.

Важен следующий шаг в этой истории. До этого момента мы подразумевали, что каждая работа состоит только лишь из одной задачи. На практике работа человека в гипотетическом бизнесе на хот-догах скорее вовлекала бы комбинацию трех типов задач. На самом деле, когда мы думаем о природе каждой работы, она, наиболее вероятно, будет состоять из множества составных элементов, а не из одного конкретного. Это перекликается с темой книги, посвященной тому, что рабочие позиции и часть работы профессионалов могут быть разделены на широкий круг составных задач (смотрите, например, секцию 5.6). Многие обсуждения технологической безработицы игнорируют этот факт, подразумевая, что рабочие позиции состоят из единичных задач. В реальности системы часто не полностью смещают людей с их рабочих позиций. Они скорее берут на себя отдельные задачи, для которых люди больше не требуются. Рабочие позиции не пропадают мгновенно. Они чахнут постепенно. Рабочая позиция исчезает полностью, только если полный набор составляющих ее задач потерян и не восполнен новыми.

Если мы сейчас предположим, что вся связанная с хот-догами работа включает комбинацию трех отдельных задач, все еще имеет смысл то, что компания внедрит машины для улучшения эффективности одной задачи (изготовления сосисок). Однако влияние на работников иное. Они перестанут готовить сосиски (это будет делаться машинами) и вместо этого направят свои усилия на выпечку булочек и сборку хот-догов (так как нет машины для выполнения этих задач). Фактически новая машина меняет набор задач, составляющих их работу.

Однако это ведет к новым беспокойствам. Как только оставшиеся задачи свяжутся в переоцененные рабочие позиции, будет ли это означать, что станет доступно меньше работы в целом? С одной стороны, люди выполняют меньше типов задач, чем раньше (два вместо трех). Но с другой стороны, стоимость изготовления каждой сосиски упадет, а значит, упадет и стоимость изготовления каждого хот-дога. Если компания опять же отразит это в снижении цен на хот-доги, а спрос в ответ поднимется, тогда компания снова будет производить большее количество хот-догов, чтобы удовлетворить этот голод. Это будет означать, что принципиально важно увеличение количества всех трех задач. В результате, хотя машины, а не люди готовят сосиски, остается больше задач по выпеканию булочек и сборке хот-догов и растет соответствующая потребность в вовлечении человека.

Конечно, если затем будут разработаны новые машины для выпекания булочек и даже для сборкихот-догов, тогда картина меняется снова. Но ключевой вопрос остается – перевесит ли создающий эффект новых технологий деструктивное влияние на работу, которая состоит из задач.

История с хот-догами помогает нам более системно рассмотреть концепцию технологической безработицы, потому что она ведет нас к пониманию, что нам всегда стоит различать три вопроса.

Первый вопрос: Какое количество новых задач должно будет выполняться? («Вопрос 1»). В истории с хот-догами внедрение более эффективных машин означает, что падает стоимость производства каждого хот-дога. Если компания снижает в ответ цены на хот-доги, а спрос зависит от падения цены, то должно быть произведено большее число хот-догов. Когда более эффективные машины внедряются по всей экономике, а не только в отдельной компании, тогда вклад в экономику увеличивается – с этими новыми машинами частные лица и компании могут достичь большего при тех же ресурсах. В более крупной экономике должно будет выполняться большее число задач.

Второй вопрос: Какова природа этих задач? («Вопрос 2»). В истории с хот-догами существует всего три типа задач. Но в более широкой экономической деятельности типов задач больше. Когда внедряются новые машины, результат в экономике увеличивается и требует выполнения нового набора задач, в дополнение к существующему. Каждая из этих задач, существующая и новая, будет относиться к отдельному типу.

Третий вопрос: Кто обладает преимуществом для выполнения этих задач? («Вопрос 3»). Существуют отдельные задачи, которые более эффективно выполняются людьми, а другие задачи более эффективно выполняются машинами. Границы преимуществ, к примеру между людьми и машинами, постоянно меняются^[634].

Люди, пессимистически настроенные по отношению к будущему занятости, обеспокоены тем, что новые технологии способны выполнять слишком много задач, которые ранее выполнялись людьми. Их беспокойство состоит в том, что это означает, что все меньше будет оставаться работы для человека. Пессимисты часто называются «неолуддитами»^[635]. При этом их доводы касаются только третьего вопроса о том, у кого есть преимущества при выполнении отдельных типов задач. Они игнорируют первый и второй вопросы. Они не рассматривают, увеличит ли новая технология результат и количество требующих выполнения задач (вопрос 1) и будут ли созданы новые задачи такого типа, в которых люди будут сохранять преимущество (вопрос 2). Пессимисты правы в том, что признают, что люди не будут выполнять некоторые типы задач, которые они брали на себя в прошлом. А не правы в игнорировании того факта, что может потребоваться выполнение новых задач такого типа, где у людей еще будет преимущество; и в этом случае людям будет что делать.

Теперь давайте рассмотрим оптимистов. Они заявляют, что аргументы пессимистов опираются на заблуждение о «неизменном объеме работы» – термин, который экономисты дали для убеждения в том, что существует некоторое фиксированное количество разумно оплачиваемой работы, данный «неизменный объем», который должен быть поделен между машинами или людьми. Оптимисты точно подмечают, что это неверно, и аргументируют, используя вопрос 1. Если новая технология более продуктивна и количество единиц результата увеличивается, то увеличивается и объем требуемой работы, и поэтому за людьми останется больше задач. Нет никакого «неизменного объема», а есть количество разумно оплачиваемой работы, которое увеличивается со временем. Однако оптимисты смотрят только на вопрос 1 – увеличит ли совершенствование продуктивности количество единиц результата и создаст ли новые задачи. Они игнорируют вопросы 2 и 3. Они, как представляется, не признают, что верно это только, если новые задачи будут типом (вопрос 2), в отношении которого люди сохраняют преимущество над машинами (вопрос 3), а иначе нет никакого повода для праздника. Новые машины могут попросту выполнять и новые задачи. Оптимисты совершенно правы в том, что может быть больше того, что требуется сделать. Но они не правы в том, что игнорируют тот факт, что машины могут больше подойти для выполнения новых задач, чем люди.

Однако, как с оптимистической, так и с пессимистической точки зрения, мы считаем, что только тогда, когда мы рассматриваем все три вопроса вместе, мы можем сказать что-то заслуживающее доверия о влиянии машин с расширяющимися возможностями на занятость с разумной заработной платой. Вместе взятые, наши три вопроса приводят нас к основе наших обсуждений по теме технологической безработицы. Если новые технологии создают большее количество новых дополнительных задач и эти задачи такого типа, преимущество на которые у людей, а не у машин, тогда беспокойства о технологической безработице неуместны. С другой стороны, если новые технологии не создают большого количества дополнительных задач или создаваемые ими задачи относятся к типу, преимущество на выполнение которых за машинами, а не людьми, тогда будет технологическая безработица, в большей или меньшей степени.

7.4. Влияние технологий на профессиональную деятельность

Что это значит для профессий в долгосрочной перспективе? Без сомнений, большинство профессионалов надеются на будущее, где будет сохраняться занятость с разумной заработной платой за большинством врачей, юристов, учителей и так далее. Но реалистично ли это?

Принимая во внимание наши три вопроса, если мы ожидаем, что многообразие типов задач, на которые у профессионалов будет сохраняться преимущество, будет сокращаться, для того чтобы избежать технологической безработицы, мы должны обеспечить достаточный рост типов задач, на которые у людей будут оставаться преимущества. На самом деле нам потребуется, чтобы объем таких задач рос ускоряющимися темпами – так как за профессионалами остается преимущество над все меньшим количеством видов работ; каждый раз, когда новый тип задач передается машинам, вероятно, это не только будет влиять все больше на профессионалов, но также будет оказывать еще большее давление на сужающийся набор задач, которые останутся на выполнении людей. Другими словами, растущее число профессионалов должно покрыть уменьшающееся многообразие типов задач (а именно тех, за выполнением которых профессионалы все еще сохраняют преимущество). Если говорить коротко, то будет становиться все сложнее, с ходом времени и увеличением возможностей машин, обеспечить достаточное количество рабочих мест с разумной заработной платой для профессионалов.

Чтобы лучше понять содержание этого аргумента, рассмотрим каждый их трех вопросов детально. Во-первых, каким будет вероятностный объем профессиональных задач в будущем? В общих чертах, мы ожидаем, что число задач увеличится. Отчасти потому, что нашей экономике свойственно расти и развиваться, наш доход будет расти, а значит, будет расти и спрос на практические экспертные данные. Также это верно еще и потому, как мы полагаем, что существует большой «скрытый спрос» на профессиональную работу – существует вместительный резервуар потребностей в практических экспертных знаниях, которые в настоящее время не удовлетворены (смотрите секцию 3.7). Профессии в нынешнем виде не обеспечивают и не могут обеспечить недорогой доступ для всех, кто хотел бы получить пользу от их услуг. Новые модели производства и распределения, рассмотренные нами, скорее всего сделают практические экспертные знания значительно доступнее. И именно эти новые модели, вероятно, реализуют и удовлетворят скрытый спрос. По двум этим причинам мы ожидаем новый значительный поток работы, требующей выполнения, и гораздо большее число профессиональных задач.

Во-вторых, каким будет тип этих профессиональных задач? Что касается традиционных задач специалистов, интуиция многих практиков говорит о том, что большинство их повседневных задач гораздо сложнее и комплекснее работы, выполняемой непрофессионалами где-либо еще в сфере экономической деятельности.

Эта книга, как представляется, показывает, что это интуитивное чувство часто неверно, а также «снимает завесу таинственности» с профессионалов и выполняемой ими работы. Наш основной аргумент здесь заключается в том, что, как только профессиональная работа будет разложена и дезагрегирована на большее число базовых задач, многие проблемы окажутся весьма схожими с непрофессиональной деятельностью. Но также верно, что некоторые из этих задач на самом деле требуют комплексных когнитивных, физических и эмоциональных способностей. Более того, «моральные» задачи вполне могут занимать более видное место в профессиональной деятельности, чем они занимают в других секторах. Однако снова важно не преувеличивать это направление профессиональной деятельности. Было бы лицемерием заявить, что вся профессиональная деятельность включает вопросы серьезнейшего этического значения. Мы верим, что этот анализ относится в равной степени и к новым рабочим позициям, которые мы перечисляем в секции 6.8. Мы предполагаем, что эти новые задачи также в свою очередь будут подвержены декомпозиции, и так же, как с профессиональными задачами, некоторые из них будут элементарными, а некоторые сложными.

В-третьих, у кого будет преимущество в выполнении старых и новых профессиональных задач – у людей или машин? Так же, как и в широкой экономической деятельности, преимущество в выполнении большинства задач, как показывает анализ технологий в этой книге, будет склоняться в сторону машин и от людей. Это будет происходить потому, что многие кажущиеся не сводимыми к рутине сейчас задачи на самом деле могут быть к ней сведены, а многие на самом деле не сводимые к рутине задачи все же могут при этом выполняться машинами. Хотя важным исключением является то, что люди, вероятно, сохранят преимущество в выполнении или поддержке важных моральных решений, потому что, как мы показываем в секции 7.2, маловероятно, что они будут переданы машинам.

Вместе взятые, что эти три ответа означают для будущего профессиональной занятости с разумными заработными платами? Мы ожидаем, что со временем – мы имеем в виду скорее десятилетия, чем один день – в профессиях будет технологическая безработица. Другими словами, не будет достаточного роста в типах профессиональных задач, на которые у людей, а не машин, имеется преимущество, чтобы удерживать большинство профессионалов на полной занятости. Так как мы не можем предложить точных ответов на три вопроса, масштаб потери работы не ясен. Однако, учитывая выводы из этой книги, существуют три основные причины, почему потеря работы будет на самом деле общим направлением пути. Во-первых, так как возможности машин будут продолжать расти, они продолжат уничтожать любые преимущества, которые люди имеют на выполнение конкретных типов задач сегодня. Во-вторых, профессионалы не могут опираться на новый или скрытый спрос по большей части потому, что большая часть задач, которым они дадут рост, сами по себе будут лучше и эффективнее выполнены машинами. В-третьих, хотя мы предвидим существование задач, требующих моральных обсуждений и моральной ответственности, которые всегда должны выполняться скорее людьми, чем машинами, мы не ожидаем их в достаточно большом объеме, чтобы сохранить занятость в профессиях на сегодняшнем уровне.

Выдающиеся и самые лучшие профессионалы выживут дольше всех – те, кто может выполнять задачи, которые не могут или не должны выполняться машинами, и задачи, которые мы предпочитаем оставить в руках людей. Но таких задач будет недостаточно для содержания армии специалистов на оплачиваемой занятости.

Не можем не подчеркнуть решительным образом еще раз, что мы не предсказываем, что профессии исчезнут в последующие несколько лет. В этой главе мы заглядываем в предстоящие десятилетия и прогнозируем последовательные перемены, а не однодневную революцию.

Тем временем остается еще одно явление, чтобы его отметить. Когда мы говорим, что у машин есть «преимущество» в выполнении отдельного типа задач, мы не просто имеем в виду, что машина более результативна, то есть она может произвести большее количество единиц результата с меньшими затратами ресурса, чем человек. Мы также должны рассматривать относительную стоимость использования машины или человека – как дорого обходится это использование. Например, даже если единица медицинского диагностического устройства была бы в десять раз более продуктивна, чем человек, но в сотни раз более дорогой, то было бы неэффективно ее использование врачами. В терминах экономистов мы должны смотреть как на количество (насколько продуктивно), так и на цену (насколько дорого). Многие из сегодняшних новых технологий чрезвычайно продуктивны, но они также очень дороги. И пока внедрять их неэффективно.

Наши выводы о технологической безработице в долгосрочной перспективе для большинства профессионалов покажутся неприглядными. Возможно, конечно, что они могут быть ошибочны. На наш тезис можно ответить рядом критических замечаний. Ниже мы кратко излагаем и отвечаем на наиболее часто встречающиеся нам.

Прагматики часто отвечают на наши идеи заявлением, что профессиональная работа не может быть так просто разложена на составные задачи. Эта точка зрения имеет и академическую поддержку со стороны экономиста из Массачусетского технологического университета Дэвида Аутора, который считает, что «многие из задач, сейчас связанные в эти рабочие позиции, не могут быть так сразу развязаны… без существенной потери качества»^[636]. Однако это попросту не соответствует опыту тех, кто работает на передовой профессий (смотрите главу 2) или текущей работе «аналитиков процессов» (смотрите секцию 6.8).

Другие отмечают, что наиболее эффективное будущее лежит в плоскости совместной работы человека и машин. Людям всегда будет что добавить ценного в совместную работу с машинами. Это один из ключевых аргументов Эрика Бринджофсона и Эндрю Макафи в книге «The Second Machine Age»^[637], и также это в духе Гарри Каспарова, бывшего чемпиона мира по шахматам, который заявляет, что сильный игрок на скромном компьютере может победить чрезвычайно мощный суперкомпьютер^[638]. Эта позиция также совпадает с работой IBM над системой Watson. Они говорят о «новом типе партнерства между человеком и компьютером»^[639]. Мы поняли силу этой позиции в 2015 году. Однако, так как возможности машин все больше расширяются, не очевидно, почему профессии смогут сохранять это место бесконечно на этапе совместного предприятия. Эти партнерства между профессионалами и машинами также подвержены риску полного выполнения машинами, как и задачи, выполняемые исключительно людьми. По прошествии времени, конечно же, высокорезультативные недумающие машины завтрашнего дня с расширяющимися возможностями будут все меньше нуждаться в профессионалах в качестве партнеров.

Другое заявление, которое мы упомянули ранее, касается того, что новые работы для профессионалов, без сомнения, появятся в предстоящие годы, даже если сейчас мы не имеем представления о том, какими они могут быть. Новые технологии, как гласит аргумент, часто заменяли работников, но всегда на их место приходили новые возможности для занятости для удовлетворения нового спроса. Например, в 1900 году 41 процент рабочей силы США был занят в сельском хозяйстве. Сегодня эта цифра упала до менее 2 процентов^[640]. Никто не мог предсказать, что в 1990 году, «столетие спустя, индустрии здравоохранения, финансов, информационных технологий, потребительской электроники, гостеприимства, досуга и развлечений могут трудоустроить гораздо больше работников, чем сельское хозяйство»^[641]. По аналогии, никто не мог предсказать, что сегодня, спустя три десятилетия, многие тысячи людей будут заняты в индустрии «оптимизации поисковых систем» (специалисты, которые помогают провайдерам сайтов обеспечивать высокий рейтинг в результатах выдачи таких поисковых систем, как Google).

Эта глава предупреждает профессионалов быть более осмотрительными и не расслабляться даже мысленно. Конечно, в будущем будут появляться новые потребности, и они будут требовать новых услуг. Некоторые могут привести к появлению полностью новых индустрий. Но мы должны иметь четкое представление о том, почему новые услуги и индустрии могут привести к новой работе для профессионалов. В прошлом так происходило не потому, что услуги сами по себе были новыми; а потому, что предоставление этих услуг требовало выполнения новых задач, где у людей, а не машин, было преимущество. То же верно и для будущего – люди будут требовать новых услуг, но мы не можем подразумевать, что профессии, а не машины, будут лучше подходить для выполнения новых задач, требуемых для этих услуг.

Но наверняка, несмотря на сказанное нами, всегда будут некоторые задачи, которые так и останутся неизбежно сохраненными за профессионалами. Это распространенный ответ тем, кто предсказывает технологическую безработицу специалистам. И он часто поддерживается мнениями, что профессиональная работа включает задачи, «не поддающиеся» компьютеризации, и так как они «не рутинные», то всегда будут выполняться людьми^[642]. Но это не соответствует действительности^[643]. Мы бросаем вызов этому мнению в книге и заявляем, что оно часто коренится в связанном с ИИ когнитивном искажении – в контексте того, что единственный способ разработать системы, которые выполняют нерутинные задачи, состоит в воссоздании мыслительного процесса специалиста-человека, а так как вероятность воссоздания человеческого мозга мала, то эти задачи всегда останутся областью деятельности людей. Но, как мы неоднократно говорили, машины могут выполнять очень сложные задачи и часто превосходят людей, действуя способами, совершенно отличными от человеческих (смотрите главу 4). Отсюда вывод о том, что машины с расширяющимися возможностями постепенно будут брать на себя все больше нерутинных задач; и поэтому интуитивное заявление, что всегда будут оставаться задачи для выполнения исключительно людьми, будет признано необоснованным.

Наконец, и с точки зрения технологической безработицы наши выводы распространяются на большинство, если не на все типы работ. На самом деле, мы считаем, что специальности настолько же вероятно сохранятся в своей текущей форме, как большинство других видов деятельности. Таким образом, мы поднимаем фундаментальные вопросы в обществе в целом. Пока не поздно, мы должны пересмотреть наши идеи о полной занятости, целях работы и балансе между работой и досугом.

7.5. Вопрос осуществимости

Возможно, самый пронизывающий вызов тезису этой книги практический. Он заключается в том, что, хотя «либерализация» практического экспертного опыта достойна, предложенные нами идеи не работают на практике. Это приводит к тому, что мы называем «вопросом осуществимости».

Он звучит следующим образом: конечно, мы хотим, чтобы как можно больше людей получали пользу от практических экспертных знаний – последних достижений в области медицины, наиболее наглядных юридических рекомендаций, лучший образовательный опыт, самые содержательные новости и репортажи и так далее. Но мы также должны быть практичными. Это, как представляется, означает две вещи. Во-первых, мы должны убедиться, что присутствует мотивация для людей к предоставлению новых практических знаний. Во-вторых, мы должны убедиться, что у них есть финансовые возможности для этого. Если мы этого не обеспечим, производство практических экспертных знаний иссохнет и у людей не будет ничего онлайн, из чего можно было бы извлечь пользу.

Аргумент мотивации очень силен. Будет ли юрист, например, достаточно мотивирован обучиться составлению качественных писем с рекомендациями, если он знает, что за эти рекомендации ему никто никогда не заплатит? Будет ли разработчик систем мотивирован разработать онлайн-систему распознавания симптомов и медицинскую диагностическую систему, если пациенты могли бы ее использовать бесплатно? И представим также, что даже в отсутствие финансового вознаграждения юрист и разработчик все еще хотят работать над текстами или программным обеспечением – что они движимы некоторой нефинансовой мотивацией. В любом случае, как они смогут позволить себе выполнять эти задачи? Кто будет платить им заработную плату, кто будет спонсировать их обучение и исследования, учитывая, что их усилия не принесут большой прибыли сегодня или в будущем?

По этой причине либерализация практических экспертных знаний проблематична – как для профессий, так и для людей и систем, которые их заменят. Она ослабляет мотивацию всех производить практические экспертные знания и, в свою очередь, снижает финансовые возможности производства, даже если они все еще хотят производить. Вместо либерализации практических экспертных знаний вопрос осуществимости приводит нас к размышлениям о том, а не стоит ли сделать обратное. Мы должны непременно позволить тем, кто намерен инвестировать свое время и деньги в производство практических экспертных знаний, сохранить некоторую эксклюзивность на свою работу, удерживать контроль над тем, кто может иметь доступ к практическим экспертным знаниям, и таким образом сохранить возможность брать деньги, или каким-то другим образом получить деньги, за их производство и распространение.

Это, конечно же, в точности то, что достигается великим договором. Профессиям дается эксклюзивное право на соответствующие своды практических экспертных знаний, чтобы они могли наслаждаться плодами своего труда. Это может быть финансовая прибыль или какой-то другой тип обеспечения финансирования или поддержки. Окупаемость означает, что люди и институты могут покрыть свои прошлые издержки, а перспектива будущих платежей означает, что у них есть здоровый стимул продолжать инвестировать (в обучение и исследования, например). Это гарантирует то, что соответствующие своды практических экспертных знаний будут обновляться и актуализироваться. Без великого договора, как следует из этой аргументации, обрушилось бы все здание.

Вопрос осуществимости приводит нас к столкновению с необходимостью осуществления выбора. С одной стороны, мы с радостью разделили бы текущие практические экспертные знания как можно с большим количеством людей. Но, с другой стороны, мы хотим уверенности, что предоставляем достаточно мотивации и необходимых финансовых средств людям для производства новых практических знаний в будущем. Если мы освободим практические экспертные знания, которые у нас есть сегодня, мы можем подорвать производство новых практических знаний завтра.

Также существует и другая потенциальная проблема. Часть нашего тезиса о том, что практические экспертные знания должны быть «общественными благами». Если вспомнить, это означает, что владение и контроль за практическими экспертными знаниями забираются из рук нескольких крупных институтов (например, профессиональных институтов, корпораций или правительства) и разделяются между участниками. Сама идея подхода общественных благ может побудить три дополнительных беспокойства об осуществимости.

Первое беспокойство самое простое – с чего бы это люди и институты оставляли владение и контроль за своими ценными практическими экспертными знаниями и добровольно разделяли их с другими в качестве общественных благ? По только что перечисленным причинам, не захотят ли они сохранить эксклюзивные права? Не будет ли это отказом от возможностей получения прибыли?

Второе опасение связано с тем, что практическими экспертными знаниями, если они являются общественными благами, могут злоупотреблять. Эколог Гаррет Хардин назвал это явление «трагедией общественных благ». В широко цитируемой статье в издании Science в 1968 году Хардин пригласил читателей представить группу пастухов с общим пастбищем, где каждый пастух должен решать, какое количество овец выпустить пастись. Если бы пастухи руководствовались исключительно собственными интересами, результат был бы «трагедией» – каждый пастух наслаждался бы полным преимуществом добавления еще одной овцы к пасущимся (более здоровые и толстенькие овцы), но только отчасти разделял бы издержки этого (засыхающее и менее зеленое пастбище, полная цена за которое разделилась бы между всеми пастухами, а не была заплачена одним). Не считаясь с полной стоимостью этих действий, каждый пастух таким образом выпускал бы слишком много овец на пастбище, а пастбище бы пришло в упадок, а, как отметил Хардин, «опустошение – это то направление, к которому стремятся все люди»^[644]. По аналогии мы можем ожидать, что и практическими экспертными знаниями, разделенными между людьми, будет злоупотреблять спешащая толпа людей, узко поглощенная лишь собственными интересами.

Третье опасение связано с перепроизводством новых практических знаний, если они будут общественным благом. Когда один институт владеет практическими экспертными знаниями и контролирует их, очевидно, что затраты на их содержание и рост должны будут оплачены им. Это одно из обоснований великого договора. Но в случае с общественными благами, когда владение и контроль распределены широко, кто будет покрывать издержки? Интуитивно можно предположить, что издержки должны быть разделены между всеми владельцами. Но это само по себе создает проблему. Когда люди поймут, что их никто не исключит из числа пользователей общественными благами за отказ раскошелиться и разделить издержки, то они будут планировать, как бесплатно подключиться к тому, во что вкладываются другие. В конце концов, если они не будут платить, никто не остановит их от использования и извлечения пользы из практических экспертных знаний. Однако чем больше людей держат карманы застегнутыми, тем меньше практических экспертных знаний будет произведено. Чем больше людей надеются на вклад других таким образом, тем меньше будет общий вклад от сообщества, тем с меньшей вероятностью какие-то либо издержки будут в достаточной мере покрыты.

Мы предполагаем, что предыдущие параграфы охватили основные возражения тех, кто считает нашу идею разделения практических экспертных знаний непрактичной. Если свести критику к ее сути, проблема состоит в том, что без обеспечиваемых великим договором эксклюзивных прав будут отсутствовать перспективы для прибыльности или заработка, которые бы естественным образом мотивировали людей производить экспертные знания и делиться ими, и в свою очередь давали бы финансовые возможности для этого.

Один из частых ответов на вопрос осуществимости концентрируется на маржинальных издержках производства и распространения «информационных благ» (смотрите секцию 5.4). Джереми Рифкин исследует этот аргумент в книге «The Zero Marginal Cost Society»^[645]. В нашем контексте информационное благо – это «практические экспертные знания». Верно то, что маржинальные издержки производства и распространения практических экспертных знаний очень низкие – почти ничего не стоит дать еще одному человеку посмотреть онлайн образовательное видео, или скопировать статью и отправить электронным письмом другу, или запустить диагностическую онлайн-систему и проверить его здоровье, или использовать онлайн-сервис по составлению юридического документа. Это так, благодаря экономическим характеристикам практических экспертных знаний, которые мы представили в секции 5.1.

Как и Рифкин, мы не можем принять этот аргумент без критической оценки. Фокус исключительно на маржинальных издержках неполный и ведет к заблуждениям, так как маржинальные издержки – это не единственные издержки, появляющиеся при производстве и распределении практических экспертных знаний. Важно, что также существуют фиксированные издержки, которые необходимо покрывать до появления маржинальных. И они могут быть очень высокими. Кто-то должен сначала управлять процессом и произвести образовательное онлайн-видео, или создать драфт статьи, или написать код для диагностической онлайн-системы или программы для сбора документов. Возможно, в будущем машины смогут брать также и эти задачи на себя (программы написания кода уже существуют десятилетия, но область все еще находится на начальном этапе своего развития). Но даже тогда кто-то должен будет покрыть изначальную стоимость создания первой машины. Конечно, как только эти задачи завершены, как только создано видео, написан драфт статьи или написан код, конечный продукт может повторно использоваться и распространяться с очень низкими издержками. Но до того момента, как мы сможем наслаждаться низкими маржинальными издержками, фиксированные затраты на изначальное внедрение должен кто-то оплатить. Когда мы принимаем во внимание эти затраты на изначальную установку, может оказаться на самом деле, что мы позволили вкладчикам сохранить эксклюзивные права на продукт. Они должны иметь возможность взимать плату за их сервисы или каким-то другим способом получать прибыль для покрытия этих издержек, и таким образом иметь возможность продолжать и распространять практические экспертные знания.

Другой частый способ дать ответ на вопрос осуществимости – это заявить, что не всеми движет финансовое вознаграждение. Не важно, что либерализация практических экспертных знаний менее прибыльна, гласит аргумент, так как люди не всегда мотивированы финансовой прибылью. Часто ими движет нефинансовая мотивация – они хотят предоставить более качественные юридические рекомендации и медицинские советы, так как, например, по своей природе это правильно сделать. Иохай Бенклер описал это явление в книге «The Penguin and the Leviathan». И он наполнен оптимизмом:

«Для общественных благ наконец пришло время использовать свой потенциал. Так как в сегодняшней экономике знаний самые ценные ресурсы – информация и знания – сами являются общественными благами, и самый лучший способ разработки и извлечения максимальной пользы из этих благ лежит через миллионы людей в сети, наполняющих эти знания и работающих совместно над созданием новых продуктов, идей и решений»^[646].

И снова:

«Как только вы откроете людям возможность не только использовать интернет в качестве платформы для создания индивидуального контента, но также для вливания своих усилий, знаний и ресурсов без ожидания какого-то типа платежа или компенсации, перспективы того, что они могут создать, поражают»^[647].

Доказательство ведет некоторым путем к разъяснению проблемы «иждивенчества». Если бы люди вели себя самоотверженно, как описывает Бенклер, тогда они бы меньше стремились получить преимущества за счет других. Ярким примером является Wikipedia, которая привлекает большое число пожертвований и усилий своих пользователей без угрожающих эксклюзивных прав с предоставлением доступа на условии платежа.

Аргументы Бенклера на практические экспертные знания наиболее убедительны в контексте обычных людей, которые делятся своим опытом по результатам оказания помощи профессионалами или передают выводы по способам, которые помогли им справиться с проблемами самостоятельно. Однако проблема в том, что когда мы думаем об экспертах, то от них можно ожидать такого же энтузиазма в экстернализации своих практических экспертных знаний, как и от издателей энциклопедий, которые могли бы дополнять контент Wikipedia, когда она только запустилась.

Мы должны быть осторожны здесь. Многими профессионалами движут цели, отличные от прибыли. Они не всегда опираются на продажу своих практических экспертных знаний для покрытия издержек. Многие, например, фокусируются на предоставлении наиболее эффективных услуг, учитывая некоторый фиксированный уровень финансирования, полученный не путем прямых платежей, а иными путями – от государства или через филантропию, например. Например, NHS или государственное образование в Великобритании. Получатели наслаждаются этими услугами бесплатно на момент предоставления услуг. Нет прямых доходов с продаж. Фокус в этих услугах на том, или по крайней мере должен быть на том, как получить максимальную пользу от падающих маржинальных издержек и наиболее широко распространить практические экспертные знания.

Но что о профессиях, которые движимы исключительно финансовыми вознаграждениями? Одна возможность связана с тем, что крупный «скрытый спрос» (смотрите секцию 3.7) может дать стимул крупным фирмам, например, открыть более широкий доступ к практическим экспертным знаниям, но по более низкой цене. Это будет сервис по низкой цене, а не бесплатный. Прибыль могла бы быть создана путем предоставления помощи гораздо большему количеству людей и организаций, которые не могли себе позволить традиционные услуги в основанном на печати индустриальном обществе. Однако даже если этот скрытый спрос существует, базовая проблема в отношении общественных благ все же остается – зачем эти компании отказались бы от владения и контроля за практическими экспертными знаниями? Они могут экстернализировать эти знания по более низким ценам, но остановиться на этапе передачи этих экспертных знаний в разряд общественных благ.

Наконец, есть еще одна причина, почему нацеленные на прибыль профессионалы могут уступить в передаче практических экспертных знаний в общественные блага. Вспомним нашу модель эволюции профессиональных услуг, представленную в секции 5.3. Мы полагаем, что профессиональная деятельность движется от ремесленничества к стандартизации, систематизации и затем к экстернализации. Мы также объяснили, что с эволюцией работы по этому пути слева направо по рисунку 5.1 ее ценность снижается – цена услуг снижается, а конкуренция скорее становится интенсивнее. На каком-то этапе процесса эволюции может случиться так, что нацеленные на прибыль профессионалы признают, что практические экспертные знания больше не могут приносить прибыль, но все еще будут сильно полезны сообществам, внутри которых они работают. В этом случае они могут выбрать открытый доступ к практическим экспертным знаниям, сделав их общими, на волонтерских или благотворительных началах.

Но что тогда о «трагедии» общественных благ? При детальном рассмотрении классическое видение «трагедии» Хардина не так просто применимо к таким общественным благам, как практические экспертные знания. Его анализ фокусировался на физических благах, а его история была о пастбище, истощенном переизбытком овец. В терминах секции 5.1, он концентрировался на благах «конкурентных» в потреблении – чем больше пастух использует благо, тем менее плодородным оно становится для последующих пастухов. Однако наш анализ подтверждает, что практические экспертные знания сильно отличаются от физических благ. Не только практические экспертные знания являются «неконкурентными» – то есть не изнашиваются при использовании – они также имеют «кумулятивную природу», становясь все более ценными при многократном использовании. Хардин опасался, что общественность благ приведет к чрезмерному использованию, и поэтому к «трагедии», но идея чрезмерного использования не имеет большого смысла в отношении практических экспертных знаний. Наоборот, при использовании экспертные знания часто увеличивают свою ценность. Вместо общественности, которая ведет к «трагедии общественных благ», как представляется, она может привести нас к тому, что Кэрол Роуз называется «комедией общественных благ»^[648]. Общественность благ дает нам возможность воспользоваться характерным экономическим свойством практических экспертных знаний.

Может оказаться, что мы чрезмерно оптимистичны. Скрытый спрос может быть не таким крупным, как мы ожидаем, или перевод практических экспертных знаний в общественные блага может быть менее реализуемым, чем мы ожидаем. В любом из этих случаев мы должны прийти к выводу, что некоторое сохранение эксклюзивных прав необходимо – как в качестве сильного стимула к производству практических экспертных знаний, так и в качестве метода обеспечения необходимыми финансовыми средствами.

Однако эта необходимость не должна катапультировать нас обратно к великому договору, по которому сейчас профессионалам-людям предоставляется удивительная монополия на многочисленные области человеческой деятельности. Вместо этого нам потребовался бы минимальный уровень эксклюзивных прав, который необходим для мотивации провайдеров практических экспертных знаний.

Другими словами, наша уступка ведет к общему аргументу за эксклюзивные права, а не принятию по умолчанию великого договора. Как описано в выводах, мы считаем оптимальным вариантом либерализацию практических экспертных знаний там, где это возможно, таким образом давая стимул процветать шести альтернативным способам производства и распределения знаний. Мы приветствуем вовлечение других провайдеров, которые в противном случае были бы исключены великим договором. Если должны появиться новые формы эксклюзивности, они, возможно, должны быть основаны на исключительном качестве или надежности предоставляемых практических экспертных знаний, а не на устаревшем великом договоре. Мы придерживаемся точки зрения, что провайдеры практических экспертных знаний должны выживать и процветать, так как они приносят ценность и пользу, которую не предлагают другие; а не потому что текущие и потенциальные конкуренты исключены регулятивными нормами.

В любом случае каждая уступка по отношению к минимальной эксклюзивности – аргумент в пользу временной эксклюзивности. Это не аргумент за предоставление прав на постоянной основе на отдельные своды практических экспертных знаний. Вместе этого, как нам представляется, эта эксклюзивность является краткосрочной договоренностью с целью, чтобы позволить провайдерам компенсировать свои изначальные расходы. В противном случае, мы обеспокоены тем, что могут укорениться новые формы эксклюзивности, и в свое время мы станем свидетелями появления новых «хранителей» на месте профессий.

В итоге, это только аргумент за эксклюзивность на отдельные части работы, которую сейчас выполняют профессионалы и могут выполнять потенциальные новые провайдеры. В духе декомпозиции (секция 5.6) мы не должны обращаться с работой как с невидимым и монолитным целым, но обязаны спросить в отношении каждого компонента работы, является ли этот традиционно требуемый тип эксклюзивности необходимым.

В заключение мы считаем, что на самом деле должно быть осуществимым предоставление отдельных типов практических экспертных благ как общественных, и это не должно требовать сложного или обстоятельного предоставления эксклюзивных прав новым провайдерам. За этим выводом и многим из сказанного на протяжении этой главы скрывается ясное предпочтение того, что мы называем призывом к «либерализации» экспертных знаний. На оставшихся страницах книги мы объясняем, почему мы занимаем эту позицию.

Выводы
К какому будущему мы должны стремиться?

В долгосрочной перспективе машины с расширяющимися возможностями кардинально изменят работу профессионалов, дав рост новым способам распределения практических экспертных знаний в обществе. Это основная идея нашей книги. Мы не можем дать конкретные временные рамки, по большей части потому, что скорость изменений от нас не зависит. Но мы уверены, что они будут представлять собой скорее последовательные перемены, чем однодневную революцию. В терминах книги, сам переход может быть охарактеризован многими способами: как индустриализация или цифровизация профессий; как рутинизация и коммодитизация профессиональной работы; как смещение посредников и демистификация профессионалов. Вне зависимости от предпочитаемой терминологии, мы предсказываем, что большинство традиционных профессий будут заменены менее квалифицированными людьми или высокорезультативными системами. Мы ожидаем появления новых ролей, но мы не уверены, сколько они продержатся, так как их в свою очередь могут также взять на себя машины.

Мы предполагаем, что в постпрофессиональном обществе практические экспертные знания будут доступны онлайн. Мы склонны поддерживать смещение существующих и будущих хранителей и предоставление настолько широкого доступа, насколько это осуществимо, для коллективных знаний и опыта. Финальный шаг нашей аргументации состоит в объяснении, почему мы предпочитаем либерализацию практических экспертных знаний таким образом.

Когда мы говорим в этой книге о технологиях и их влиянии на профессии, мы отдаем себе отчет, что может так прозвучать, будто мы верим, что будущее уже определено в деталях и каким-то образом неизбежно – что мы бескомпромиссные «детерминисты». Мы ожидаем, что приведенный в главе 4 анализ четко покажет следующее: увеличивающиеся возможности машин, проникновение устройств и соединенность людей. И мы определенно ожидаем экспоненциального роста информационных технологий. Хотя мы не предсказываем появление этих событий как чего-то необходимого, мы считаем их чрезвычайно вероятными (при отсутствии астероидов, ядерных войн, пандемий и прочего). Однако – и здесь мы отделяемся от компании детерминистов – это не означает, что люди не контролируют направление будущего. Наоборот, мы придерживаемся точки зрения, что то, как мы используем технологии в профессиях, находится в наших руках.

Мы не просто можем изменить наше собственное будущее; мы верим, что должны это сделать с моральной точки зрения. В этой книге поднимаются два серьезных моральных вопроса. Первый заключается в том, существуют ли вероятные варианты использования технологий – профессионалами или теми, кто их заменит, – которые мы считаем недопустимыми по этическим соображениям. Должны ли мы стремиться наложить моральные ограничения на наступление технологий среди профессий? Мы рассматриваем эту проблему в секции 7.2, где предполагаем, что недопустимым было бы передавать машине такие задачи, как отключение от системы жизнеобеспечения, вне зависимости от того, насколько высокорезультативной может быть машина. Мы призываем к общественному диалогу по этическим вопросам, возникающим в моделях производства и распределения практических экспертных знаний, которые не вовлекают напрямуюпрофессионалов или полупрофессионалов. И мы призываем провести эту дискуссию как можно раньше, до того момента, когда машины станут гораздо более способными.

Второй моральный вопрос следующий – кто должен владеть практическими экспертными знаниями и контролировать их в основанном на технологиях интернет-обществе? Хотя этот вопрос относится к области политической философии, он также затрагивает чрезвычайно практические проблемы. Будущее профессий сильно зависит от предпочитаемого нами ответа. В основанном на печати индустриальном обществе по большей части представители профессий владели практическими экспертными знаниями и контролировали их. Это положение дел, поддерживаемое великим договором. Если мы представляем будущее, где большое количество практических экспертных знаний может быть доступно онлайн, менее очевидно, что профессии, или на самом деле кто-либо, должны иметь привилегии выступать в роли хранителя.

Мы столкнулись с широким диапазоном мнений по вопросу о будущем владении практическими экспертными знаниями и контроле за ними. С одной стороны спектра находятся те, кто выступает за полную «либерализацию», в то время как с другой стороны – те, кто предпочел бы «закрытие».

Самые ярые сторонники либерализации требуют, чтобы практические экспертные знания стали общественной собственностью и были в общественном распоряжении, доступными и разделенными со всеми на онлайн-основе по низкой цене или бесплатно, без каких-либо хранителей, их контролирующих^[649]. Они указывают на недостатки наших текущих специальностей (смотрите секцию 1.7), особенно на то, что большинство людей не имеют к ним доступа или не могут себе их позволить. Также они отмечают экономические свойства знаний (неконкурентность, неисключаемость, кумулятивную природу, способность к цифровизации), которые означают, что практические знания могут многократно использоваться и распространяться по ничтожно малым ценам с участием машин с расширяющимися возможностями. По их мнению, мы можем существенно улучшить качество жизни огромного количества людей, если вытесним посредников в профессиях. При более широком распространении практических экспертных знаний появится возможность предоставить лучшее здравоохранение, первоклассное образование, более широкий доступ к системе правозащиты и так далее. В то же время сторонники либерализации беспокоятся о том, что вырвать права на владение у профессий может быть недостаточно для обеспечения либерализации. Они считают, что мы также должны настороженно относиться к возможности появления новых хранителей^[650]. Могут появиться новые монополии, которые возьмут на себя владение практическими экспертными знаниями и контроль за ними, но при этом исключат людей, например, путем применения чрезмерно высоких режимов взимания платы.

Выступающие за закрытие придерживаются иной точки зрения^[651]. Они утверждают, что практические экспертные знания должны быть ограждены и контролироваться провайдерами, а не быть общественным ресурсом. Некоторые ссылаются на общепринятое законодательство по защите интеллектуальных прав для осуществления закрытия. Многие нынешние профессионалы поддерживают эту позицию. Они утверждают, что большая часть обсуждаемых нами практических экспертных знаний – это их собственность, плоды их трудов и талантов, и только они обладают знаниями для их курирования и использования. Другие указывают на смежные вопросы осуществимости, которые мы описываем в секции 7.5. Таким образом, в онлайн-сервисах с возможностью взимания оплаты они находят обнадеживающую преемственность традиционной профессиональной работы. Они признают, что некоторая часть их практических экспертных знаний должна быть экстернализована (смотрите секцию 5.5), но по вполне понятным причинам хотят превратить их в новый источник дохода. В то же время выступающие за закрытие считают, что лишь они обладают уникальной квалификацией для взятия на себя ответственности за курирование контента, предоставляемого онлайн. Другие сторонники закрытия – это провайдеры сервисов и онлайн-контента.

Они видят большие коммерческие возможности в движении от традиционных профессиональных услуг к доступным онлайн практическим экспертным знаниям. К этим провайдерам присоединяются некоторые государственные органы. Мотивация государственных организаций обычно не в прибыли. Они интуитивно ощущают, что практические экспертные знания слишком ценный ресурс, чтобы оставлять его в управлении обычных людей. Одна из ролей правительства, с этой точки зрения – осуществлять наблюдение и контроль за качеством доступных экспертных знаний.

К какому будущему мы должны стремиться? Существуют ли непримиримые противоречия между позициями сторонников либерализации и закрытия? Одна из основных проблем в выборе между моральными и политическими позициями такого плана состоит в сложности предотвращения чрезмерного влияния личных предпочтений. Самое главное здесь – избежать предвзятости мнений. Большинство профессионалов будут по понятным причинам выступать против нового соглашения, из-за которого их собственный статус и богатство могут исчезнуть.

Для помощи с разрешением этой дилеммы мы заимствуем технику, разработанную политическим философом Джоном Ролзом в его влиятельной книге «A Theory of Justice»^[652]. При разработке своих идей о том, что составляет справедливое общество, Ролз просит нас представить гипотетическую ситуацию, в которой никто не знает собственных личных и социальных обстоятельств. Люди не имеют представления о своих естественных талантах и способностях – например, умны ли они, привлекательны ли, сильны ли физически. Также они не имеют никакого представления о своем классе или социальном статусе. На самом деле они не обладают никакой «конкретной информацией» о себе – не знают своего возраста, пола, расовой принадлежности и даже поколения, к которому принадлежат. Когда мы представляем себя в этой гипотетической ситуации неосведомленности, мы надеваем то, что Ролз называет «вуалью неведения». И только надев эту «вуаль», мы можем быть непредвзятыми.

Мы просим наших читателей, особенно профессионалов, надеть «вуаль неведения» и задуматься о том, как мы должны распределять практические экспертные знания в основанном на технологиях интернет-обществе. Мы не просим читателей рассмотреть будущее профессий, так как это мгновенно ограничило бы воображение. Расспрашивать профессионалов о том, как должны развиваться специальности, тоже не выход, ведь они указали бы, что профессии должны играть ключевую роль. Вместо этого в этой книге высказывается мнение, что недумающие машины с расширяющимися возможностями вытеснят большую часть работы профессионалов-людей. Наш вопрос в том, должны ли мы предпочесть совместное владение этими системами или машинами или их контроль должен осуществляться несколькими сторонами; должны ли мы предпочесть доступ к ним за небольшую или большую плату, должны ли они быть освобождены или закрыты.

Конечно, это вопрос на долгосрочную перспективу, и можно сформулировать его иначе. Куда мы свернем на развилке с двумя растянувшимися дорогами? Одна дорога ведет к обществу, где знания и опыт доступны онлайн, но они под контролем и владением провайдеров, поэтому получатели будут обычно платить за доступ к этому ресурсу. При этом наши коллективные практические экспертные знания закрыты и ими торгуют, вероятнее всего, новые хранители. Первая дорога ведет нас к типу общественных благ, где коллективные знания и опыт, насколько это осуществимо, поддерживаются и разделяются без коммерческой прибыли. Вторая дорога ведет нас к онлайн-рынку, где практические экспертные знания непременно продаются и покупаются. Накинув вуаль неведения, какую дорогу выберут наши читатели?

Конечно, это чрезмерное упрощение. Варианты развития, вероятно, не будут столь четкими. Можно сформулировать их гибридные типы. Все же выбор одного за счет другого – необходимость, потому что дух каждого варианта сильно отличается, и на момент планирования и строительства, основанного на технологиях интернет-общества, мы должны иметь четкие принципы при выборе этих вариантов.

По нашим ощущениям, большинство читателей предпочли бы освобождение закрытию. По большому счету, было бы лучше жить в обществе, где широко доступны за небольшую стоимость или бесплатны большая часть услуг медицинской помощи, духовного наставничества, юридических советов, бизнес-ассистирования, бухгалтерских знаний и архитектурных ноу-хау. Мы определенно убеждены, что в течение последующего десятилетия или двух у нас будет возможность начать эту трансформацию в нашем мире.

Мы чувствуем приятное волнение, представляя, как люди по всему миру – бедные и богатые – будут иметь прямой доступ к сокровищам – информации, которая обеспечит им более здоровую и счастливую жизнь. Но этот переход не произойдет спонтанно. Это цель, к которой мы должны стремиться вместе. Мы должны помнить, что бездействие, как и действие – это выбор. Если мы выберем бездействие, решим по умолчанию в пользу традиционных способов, откажемся от перспектив технологических изменений, скажем, из страха раскачивать лодку, тогда это будет решением, за которое мы будет ответственны перед следующими поколениями. Как сказал Энтони Кенни, технологии «помещают грехи бездействия так же мгновенно и неизбежно в наши руки, как и грехи использования»^[653]. Потенциальная возможность бездействия здесь слишком велика, чтобы ее игнорировать. У нас сейчас есть средства предоставить гораздо более широкий доступ к экспертным знаниям по всему миру. У нас также должно быть стремление это сделать.

Благодарности

Нам посчастливилось заручиться поддержкой большого количества людей при написании этой книги. Последующий список включает многих людей, которые подарили нам время для проведения интервью, а также многочисленных друзей, коллег и клиентов, которые поддерживали нас. Мы благодарны каждому из вас: Дэвид Агус, Дэвид Барнс, Джордж Битон, Лукас Бивальд, Ник Биркс, Брюс Брауде, Джонатан Брейн, Стивен Брилл, Тим Браун, Саймон Карн, Марк Чандлер, Стейси Чайлдресс, Кит Коулман, Ричард Колье-Кейвуд, Чарльз Конн, Дэн Куперман, Джим Дабни, Джон Даннер, Иан Дэвис, Робин Дауни, Мэтью Эдвардс, Невилл Айзенберг, Филипп Эванс, Элис Фермор-Хескет, Джи Фернандо, Кэм Финдли, Дэниел Финкельштейн, Джошуа Фоер, Говард Гарднер, Джош Глэнси, Том Гетц, Иэн Гольдин, Колин Гунден, Мьюр Грей, Ашок Гупта, Бен Хаммерсли, Марк Харрис, Майк Хесс, Сильвии Ходжес, Джонатан Хьюз, Уилл Хантер, Майкл Ингрэм, Ари Каплан, Ханиф Кара, Джон Керр, Дафне Коллер, Дэниэл Крафт, Киран Кумариа, Адриан Лайта, Ник ЛаРуссо, Билл Лиао, Пол Липпе, Иэн Ллойд, Джею Лорш, Джордж Лоудер, Иэн Ллойд, Брюс МакЭвен, Дэвид Майстер, Джеймс Манийка, Хелен Маргеттс, Крис Маккенна, Кристофер Мишелю, Кристофер Миллард, Майкл Миллз, Джон Мур, Дэвид Морли, Тим Моррис, Аластер Моррисон, Гари Нельсон, Говард Николс, Кори Ондрейка, Крис Аутрам, Джонатан Овиатт, Алан Патерсон, Дэвид Пестер, Ричард Пунт, Стивен Рабинович, Час Рампенталь, Пол Робинсон, Джоэл Роуз, Мари Сако, Виктор Майер-Шенбергер, Дов Сейдман, Энтони Селдон, Ричард Сеннетт, Ричард Секстон, Том Стандаж, Джанет Стэнтон, Палом Стрелиц, Зион Стрелиц, Мэтт Сухерман, Стивен Свенсен, Гидеон Сильвестр, Эрик Тополю, Даррел Унтерекер, Дэвид Вайнс, Вивек Вадхва, Кент Уолкер, Тед Ванг, Энтони Уорренс, Рейчел Уэтстон, Дэвид Уилкинс, Том Райт и Конрад Янг.

Также отдельно мы выражаем признательность Дарси Хиллу за усердную помощь с библиографией, а также Патрисии Като и Сюзанне Ричмонд за их помощь с ранними черновиками книги.

Наши друзья из издательства Oxford University Press были исключительно терпеливы. Дэвид Массон был постоянным источником мотивации и мудрым советником; также мы благодарны работникам издательства Ким Беренс, Кейт Фаркухар-Томсон, Филу Хендерсону и Клэр Кеннеди за их энтузиазм и профессионализм. Также благодарим Джеффа Нью за его редакторскую работу.

Эпиграф Джона Мейнарда Кейнса, «Общая теория занятости, процента и денег» (1936), ® Королевское экономическое общество, опубликовано Cambridge University Press, перепечатан с разрешения правообладателей.

Алан Сасскинд просмотрел всю рукопись, и его замечания и постоянная поддержка были чрезвычайно ценны. В то же время Вернер Сасскинд заслуживает особой благодарности за снабжение нас актуальными статьями BMJ.

Особо признательны мы Джейми Сасскинду, который все время был с нами: помогал с идеями, мотивировал, советовал и периодически был посредником. Он читал два варианта рукописи, его детальный анализ и критика были бесценны.

Грейс – я (Даниэль), боюсь, это был не последний раз. Со всей любовью в мире благодарю вас за то, что были со мной.

Александра – мы благодарим вас за вашу теплоту, вашу улыбку и вашу любовь. Мишель (наша жена/мать) – ваша поддержка нашей работы и ваша вера в нас как в соавторов были исключительными. Мы не можем выразить в достаточной степени благодарность за вашу любовь и выдержку.

И, наконец, мы посвящаем эту книгу памяти Ширли Сасскинд, нашей матери и бабушки. К большому сожалению, она покинула нас всего за несколько недель до того, как мы закончили рукопись. Мы знаем, что она гордилась бы нами.

Ричард Сасскинд

Даниэль Сасскинд,

Рэдлетт Англия

30 марта 2015

Библиография

Ниже приведен список всех книг и статей, на которые мы ссылались в тексте и которые перечислены в сносках, а также выборка для дальнейшего чтения. Ссылки на сайты и доступные онлайн-данные вы найдете в сносках к тексту. Здесь и в сносках даты последнего доступа к интернет-сайтам приведены только, если сноски, связанные с данными и фактами, могут меняться со временем.

Abbott, Andrew, The System of Professions (Chicago: University of Chicago Press, 1988 г.).

Abbruzzese, Jason, ‘The Full New York Times Innovation Report’, Mashable, 16 мая 2014 г. сайт http://mashable.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Abel, Richard, ‘The Decline of Professionalism’, Modern Law Review, 49:1 (1986 г.), 1–41.

Acemoglu, Daron, ‘Technical Change, Inequality, and the Labor Market’, Journal of Economic Literature, 40: 1 (2002 г.), 7–72.

Acemoglu, Daron, and David Autor, ‘Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings’, in Handbook of Labor Economics, Volume 4, Part B, ed. David Card and Orley Ashenfelter (North-Holland: Elsevier, 2011 г.), 1043–1171.

Adler, Paul, Seok-Woo Kwon, and Charles Heckscher, ‘Professional Work: The Emergence of Collaborative Community’, Organization Science, 19: 2 (2008 г.), 359–376.

Aeppel, Timothy, ‘This Wasn’t Written by an Algorithm, But More and More Is’, Wall Street Journal, 15 декабря 2014 г. сайт http://www.wsj.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Agus, David, The End of Illness (London: Simon & Schuster, 2012 г.).

Ahonen, Tomi, and Alan Moore, Communities Dominate Brands (London: Futuretext, 2005 г.).

AKT II, Deliverance of Design (London: akt II, 2013 г.).

Albergotte, Reed, ‘IRS, States Call on IBM, LexisNexis, SAS to Fight Fraud’, Wall Street Journal, 22 июля 2013 г. сайт http://www.wsj.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Alford, William, Kenneth Winston, and William Kirby (eds.), Prospects for the Professions in China (Abingdon: Routledge, 2011 г.).

Allen, Woody, ‘Mechanical Objects’, Standup Comic, 1964 г.–1968, transcript at сайт http://www.ibras.dk/comedy/allen.htm#Mechs (доступ 23 марта 2015 г.).

Alloway, Tracy, and Arash Massoudi, ‘Goldman Sachs leads $15m financing of data service for investors’, Financial Times, 23 ноября 2014 г. сайт http://www.ft.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Alterman, Eric, ‘Out of Print: The Death and Life of the American Newspaper’, New Yorker, 31 марта 2008 г.

Andersen, Erika, ‘Why Writing a Book is Good Business’, Forbes, 12 октября 2012 г. сайт http://www.forbes.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Andersen, Michael, ‘Four crowdsourcing lessons from the Guardian’s (spectacular) expenses-scandal experiment’, NiemanLab, 23 июня 2009 г. Сайт http://www.niemanlab.org (доступ 8 марта 2015 г.).

Anderson, Chris, Makers: The New Industrial Revolution (London: Random House, 2012 г.).

Aristotle, Politics, Part XI сайт http://classics.mit.edu/Aristotle/politics.3.three.html (доступ 28 марта 2015 г.).

Asimov, Isaac, Robot Visions (London: Victor Gollancz, 1990 г.).

Aubert, Vilhelm, Sociology of Law (Harmondsworth: Penguin Books, 1969 г.).

Augar, Philip, The Death of Gentlemanly Capitalism (London: Penguin Books, 2001 г.).

Autodesk, ‘Project Dreamcatcher’, 2015 г. сайт http://autodeskresearch.com/projects/dreamcatcher (доступ 8 марта 2015 г.).

Autor, David, ‘The “Task Approach” to Labor Markets: An Overview’, Institute for the Study of Labour Discussion Paper Series, No. 7178, января 2013 г. сайт http://ftp.iza.org/dp7178.pdf (доступ 25 марта 2015 г.).

Autor, David, ‘Polanyi’s Paradox and the Shape of Employment Growth’, NBER Working Paper 20485, National Bureau of Economic Research (2014 г.).

Autor, David, Frank Levy, and Richard Murnane, ‘The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration’, Quarterly Journal of Economics, 118: 4 (2003 г.), 1279–1333.

Awan, Nishat, Tatjana Schneider, and Jeremy Till, Spatial Agency: Other Ways of Doing Architecture (New York: Routledge, 2011 г.).

Ayres, Ian, Super Crunchers, paperback edn. (London: John Murray, 2008 г.).

Baker, Stephen, Final Jeopardy: Man vs. Machine and the Quest to Know Everything (New York: Houghton Mifflin Harcourt, 2011 г.).

Barker, Richard, 2030: The Future of Medicine (Oxford: Oxford University Press, 2011 г.).

Barna, ‘How Technology is Changing Millennial Faith’, 15 октября 2013 г. сайт https://www.barna.org/barna-update/millennials/640-how-technology-is-changingmillennial-faith (доступ 7 марта 2015 г.).

Baron-Cohen, Simon, The Essential Difference, paperback edn. (London: Penguin 2004 г.).

Barrat, James, Our Final Invention (New York: St Martin’s Press, 2013 г.).

Bartlett, Jamie, The Dark Net (London: William Heinemann, 2014 г.).

Battelle, John, The Search (London: Nicholas Brealey, 2005 г.). BBC, ‘Catholic Church gives blessing to iPhone app’, BBC News, 8 февраля 2011 г. сайт http://www.bbc.co.uk/news (доступ 27 марта 2015 г.).

BBC, ‘Debt “putting off ” medical students, BMA warns’, BBC News, 19 мая 2012 г. сайт http://www.bbc.co.uk/ (доступ 8 марта 2015 г.).

Beaton, George (ed.), New Law New Rules (Sydney: Beaton Capital, 2013 г.).

Ben-Shalom, Adiel, Yaacov Choueka, Nachum Dershowitz, Roni Shweka, and Lior Wolf, ‘Where is my Other Half?’, Digital Humanities (2014 г.). сайт http://www. genizah.org/professionalPapers/MyOtherHalf.pdf (доступ 7 марта 2015 г.).

Benkler, Yochai, The Wealth of Networks (New Haven: Yale University Press, 2006 г.).

Benkler, Yochai, The Penguin and the Leviathan (New York: Crown Business, 2011 г.).

Benkler, Yochai, ‘The Battle between Capital and Labour’, Financial Times, 23 января 2015 г.

Berlin, Isaiah, Karl Marx (New York: Oxford University Press, 1996 г.).

Bertassoni, Luiz, Martina Cecconi, Vijayan Manoharan, Mehdi Nikkhah, Jesper Hjortnaes, Ana Luiza Cristino, Giada Barabaschi, Danilo Demaptai, Mehmet Dokmeci, Yunzhi Yang, and Ali Khademhosseini, ‘Hydrogel bioprinted microchannel networks for vascularization of tissue engineering constructs’, Lab on a Chip, 14: 13 (2014 г.), 2202–2211.

Bickmore, Timothy, ‘Relational Agents in Health Applications: Leveraging Affective Computing to Promote Health and Wellness’, in The Oxford Handbook of Affective Computing, ed. Rafael Calvo, Sidney D’Mello, Jonathan Gratch, and Arvid Kappas (Oxford: Oxford University Press, 2015 г.).

Bilton, Nick, ‘Disruptions: Medicine that Monitors You’, New York Times, 23 июня 2013 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

Bing, Jon, ‘The Riddle of the Robots’, Journal of International Commercial Law and Technology, 3: 3 (2008 г.), 197–206.

Blackman, Andrew, ‘Real-Estate Crowdfunding Finds its Footing’, Wall Street Journal, 13 апреля 2014 г. сайт http://www.wsj.com. (доступ 9 марта 2015 г.).

Bledstein, Burton, The Culture of Professionalism (New York: W.W. Norton & Co., 1976).

Bloom, Benjamin, ‘The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring’, Educational Researcher, 13: 6 (1984 г.), 4–16.

Bloor, David, Knowledge and Social Imagery (Chicago: University of Chicago Press, 1991 г.).

Boden, Margaret, Artificial Intelligence and Natural Man (Brighton: Harvester Press,1977).

Bosker, Bianca, ‘Hook of Mormon: Inside the Church’s Online-Only Missionary Army’, Huffington Post, 4 сентября 2014 г. сайт http://www.huffingtonpost.co.uk (доступ 7 марта 2015 г.).

Bostrom, Nick, Superintelligence (Oxford: Oxford University Press, 2014 г.).

Boyle, James, ‘The Second Enclosure Movement and the Construction of the Private Domain’, Law and Contemporary Problems, 66 (2003 г.), 33–74.

Boyle, James, The Public Domain (New Haven: Yale University Press, 2010 г.).

Brabham, Daren, Crowdsourcing (Cambridge, Mass.: MIT Press, 2013 г.).

Bradshaw, Tim, ‘Scientists and Investors Warn on AI’, Financial Times, 12 января 2015 г.

Bray, David, Karen Croxson, William Dutton, and Benn Konsynski, ‘Sermo: A Community-Based, Knowledge Ecosystem’, Oll Distributed Problem-Solving Networks Conference, февраля 2008 г. сайт http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1016483 (доступ 28 марта 2015 г.).

Brock, George, Out of Print (London: Kogan Page, 2013 г.).

Brockman, John (ed.), Is the Internet Changing the Way You Think? (New York: HarperCollins, 2011 г.).

Brockman, John (ed.), Thinking (New York: HarperCollins, 2013 г.).

Broderick, Maureen, The Art of Managing Professional Services (New Jersey: Prentice Hall, 2011 г.).

Brynjolfsson, Eric, and Andrew McAfee, Race Against the Machine (Lexington: Digital Frontier Press, 2011 г.).

Brynjolfsson, Eric, and Andrew McAfee, The Second Machine Age (New York: W.W. Norton & Co., 2014 г.).

Bughin, Jacques, and James Manyika, Internet Matters: Essays in Digital Transformation, Volume 3 (McKinsey, 2011 г.).

Bughin, Jacques, and James Manyika, Internet Matters: The Rise of Digital Economy. Essays on Digital Transformation, Volume 5 (McKinsey, 2014 г.).

Cabibihan, John-John, Hifza Javed, Marcelo Ang, Jr., and Sharifah Mariam Aljunied, ‘Why Robots? A Survey on the Roles and Benefits of Social Robots in the Therapy of Children with Autism’, International Journal of Social Robotics, 5: 4 (2013 г.), 593–618.

Calvo, Rafael, Sidney D’Mello, Jonathan Gratch, and Arvid Kappas (eds.), The Oxford Handbook of Affective Computing (Oxford: Oxford University Press, 2015 г.).

Campbell, Heidi, ‘Considering the Performance of Religious Indentity Online’, Presentation at Faith 2.0: Religion and the Internet, The Royal Society of Arts, 14 апреля 2011 г.

Campbell, Heidi (ed.), Digital Religion: Understanding Religious Practice in New Media Worlds (London: Routledge, 2013 г.).

CapGemini, ‘Q1 2014 г. Revenue up 2.3 % Crossed the 50,000 Employee Threshold in India’, CapGemini Newsroom, 29 апреля 2014 г. сайт http://www.capgemini.com/investor/press/q1-2014 г.-revenue-up-23-crossed-the-50000-employee-thresholdin-india (доступ 8 марта 2015 г.).

Capper, Phillip, and Richard Susskind, Latent Damage Law—The Expert System (London: Butterworths, 1988 г.).

Care Quality Commission, ‘Our Intelligent Monitoring of GP Practices’, 13 января 2015 г., сайт http://www.cqc.org.uk/content/our-intelligent-monitoring-gp-practices (доступ 6 марта 2015 г.).

Carey, John, The Faber Book of Utopias (London: Faber & Faber, 1999 г.).

Carpo, Mario (ed.), The Digital Turn in Architecture 1992 г.–2012 г. (Chichester: John Wiley & Sons, 2013 г.).

Carr, David, ‘Facebook Offers Life Raft, but Publishers Are Wary’, New York Times, 26 октября 2014 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Carr, Nicholas, The Glass Cage (London: Bodley Head, 2015 г.).

Carr-Saunders, Alexander, and Paul Wilson, The Professions (Oxford: Clarendon Press, 1933 г.).

Caryl, Christian, ‘Why Wikileaks Changes Everything’, New York Review of Books, 13 января 2011 г.

Castells, Manuel, The Rise of the Network Society, 2nd edn. (Oxford: Blackwell Publishing, 2000 г.).

Cavin, Ralph, Paolo Lugli, and Victor Zhirnov, ‘Science and Engineering beyond Moore’s Law’, Proceedings of the IEEE, 100 (2012 г.), 1720–1749.

Caumot, Andrea, ‘12 Trends Shaping Digital News’, Pew Research Center, 16 октября 2013 г. сайт http://www.pewresearch.org (доступ 7 марта 2015 г.).

Cep, Casey, ‘Big Data for the Spirit’, New Yorker, 5 августа 2014 г.

Cheetham, Graham, and Geoff Chivers, Professions, Competence and Informal Learning (Cheltenham: Edward Elgar, 2005 г.).

Christensen, Clayton, and Henry Eyring, The Innovative University (San Francisco: Jossey-Bass, 2011 г.).

Christensen, Clayton and Michael Raynor, The Innovator’s Solution (Boston: Harvard Business School Press, 2003 г.).

Christensen, Clayton, and Anthony Scott, ‘Cheaper, Faster, Easier: Disruption in the Service Sector’, Strategy & Innovation, 2: 1 (2004 г.), 3–6.

Christensen, Clayton, Dina Wang, and Derek van Bever, ‘Consulting on the Cusp of Disruption’, Harvard Business Review, октября 2013 г. сайт https://hbr.org (доступ 8 марта 2015 г.).

Christie, Sophie, ‘Tesco Clubcard vs Nectar: Best Loyalty Schemes’, Telegraph, 30 августа 2013 г. сайт http://www.telegraph.co.uk (доступ 8 марта 2015 г.).

Civil Justice Council, ‘Online Dispute Resolution’, февраля 2015 г., at сайт https://www.judiciary.gov.uk/wp-content/uploads/2015 г./02/Online-Dispute-Resolution-Final-Web-Version1.pdf (доступ 26 марта 2015 г.).

Clerwall, Christer, ‘Enter the Robot Journalist’, Journalism Practice, 8: 5 (2014 г.), 519–531.

Cocks, Tim, ‘IBM Starts Rolling Out Watson Supercomputer in Africa’, 26 февраля 2014 г. сайт http://www.reuters.com/ (доступ 27 марта 2015 г.).

Coffee, John, Gatekeepers (Oxford: Oxford University Press, 2006 г.).

Colford, Paul, ‘A Leap Forward in Quarterly Earnings Stories’, The Definitive Source blog at Associated Press, 30 июня 2014 г. сайт http://blog.ap.org/2014 г./06/30/a-leap-forward-in-quarterly-earnings-stories/ (доступ 8 марта).

Collins, Francis, The Language of Life (London: Profile Books, 2010 г.).

Collins, Harry, Artificial Experts (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1990 г.).

Cope, David, Computer Models of Musical Creativity (Cambridge, Mass.: MIT Press, 2005 г.).

Couglan, Sean, ‘Harvard Plans to Boldly Go with «Spocs»’, BBC News, 24 сентября 2013 г. сайт http://www.bbc.co.uk/news/business-24166247 (доступ 7 марта 2015 г.).

Cowan, Douglas, and Jeffrey K. Hadden, ‘Virtually Religious: New Religious Movements and the World Wide Web’, in The Oxford Handbook of New Religious Movements, ed. James R. Lewis (Oxford: Oxford University Press, 2008 г.).

Cowen, Tyler, Average is Over (New York: Dutton, 2013 г.).

Craig, John (ed.), Production Values (London: Demos, 2006 г.).

Cuff, Dana, and John Wriedt (eds.), Architecture from the Outside In (New York: Princeton Architectural Press, 2010 г.).

Cukier, Kenneth Neil, and Viktor маяer-Schönberger, ‘The Rise of Big Data’, Foreign Affairs, май—июнь 2013 г. сайт http://www.foreignaffairs.com. (доступ 25 марта 2015 г.).

Cutler, David, and Wendy Everett, ‘Thinking Outside the Pillbox—Medication Adherence as a Priority for Health Care Reform’, New England Journal of Medicine, 362: 17 (2010 г.), 1553–1555.

Damon, William, Anne Colby, Kendall Bronk, and Thomas Ehrich, ‘Passion and Mastery in Balance: Toward Good Work in the Professions’, MIT Press, 134: 3 (лето 2005 г.), 27–35.

Davidson, Cathy, and David Goldberg, The Future of Learning Institutions in a Digital Age (Cambridge, Mass.: MIT Press, 2009 г.).

Dawson, Lorne, and Douglas Cowan (eds.), Religion Online (New York: Routledge, 2004 г.).

Deloitte, ‘Record to Report Cycle—Tax Compliance and Reporting’, 2014 г. сайт https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Tax/dttl-tax-tmc-technology-landscape-2014 г. pdf (доступ 8 марта 2015 г.).

Deloitte, ‘Deloitte 2012 г. Global Report’ сайт http://public.deloitte.com/media/0564/pdfs/DTTL_2012 г. GlobalReport.pdf (доступ 8 марта 2015 г.).

Deloitte, ‘Deloitte Global Impact 2013 г.’ сайт http://public.deloitte.com/media/0565/downloads/2013 г. GlobalImpact.pdf (доступ 8 марта 2015 г.).

Deloitte Global Tax Center, (Europe), ‘European VAT refund guide 2014 г.’ сайт http://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Tax/dttl-tax-vat-refund-guide-gtce-2014 г. pdf (доступ 8 марта 2015 г.).

Dennett, Daniel, Intuition Pumps and Other Tools for Thinking (London: Allen Lane, 2013 г.).

Department of Health, ‘Policy: Improving Quality of Life for People with Long Term Conditions’, 25 марта 2013 г. сайт https://www.gov.uk/government/policies/improving-quality-of-life-for-people-with-long-term-conditions (доступ 6 марта 2015 г.).

Dershowitz, Idan, Moshe Koppel, Navot Akiva, and Nachum Dershowitz, ‘Computerized Source Criticism of Biblical Texts’, published online (2014 г.) сайт http://www.cs.tau.ac.il/~nachumd/ComputationalHumanities.html (доступ 7 марта 2015 г.).

Diamandis, Peter, and Steven Kotler, Abundance (New York: Free Press, 2012 г.).

Dickens, Charles, Bleak House (London: Penguin, 1996 г.).

Dingwall, Robert, and Philip Lewis, The Sociology of the Professions (London: Macmillan, 1983 г.).

Doerr, John, ‘Smart Phones for Smart Kids’, Wall Street Journal, 21 августа 2014 г. сайт http://www.wsj.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

Donkin, Richard, The History of Work (Hampshire: Palgrave Macmillan, 2010 г.).

Downie, Robin, ‘Professions and Professionalism’, Journal of Philosophy of Education, 24: 2 (1990 г.), 147–159.

Dreyfus, Hubert, What Computers Still Can’t Do (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1992 г.).

Dreyfus, Hubert, and Stuart Dreyfus, Mind over Machine (Oxford: Basil Blackwell, 1986 г.).

Drucker, Peter, Management: Tasks, Responsibilities, Practices (New York: Harper & Row, 1993 г.).

Dulleck, Uwe, and Rudolf Kerschbamer, ‘On Doctors, Mechanics, and Computer Specialists: The Economics of Credence Goods’, Journal of Economic Literature, 44: 1 (2006 г.), 5–42.

Durkheim, Émile, The Division of Labor in Society, paperback edn. (New York: Free Press, 1997 г.).

Durkheim, Émile, On Suicide (London: Penguin Books, 2006 г.).

Durrani, Arif, ‘London Evening Standard Profits Double in 2013 г.’, Media Week, 17 января 2014 г. сайт http://www.mediaweek.co.uk (доступ 8 марта 2015 г.).

Dutton, William, ‘The Fifth Estate Emerging through the Network of Networks’, Prometheus, 27: 1 (2009 г.), 1–15.

Dutton, William, Grant Blank, and Darja Groselj, ‘Cultures of the Internet: The Internet in Britain’, Oxford Internet Survey 2013 г. Report, OII OxIS (2013 г.).

Eckert, Penelope, ‘Communities of Practice’, in Encyclopedia of Language and Linguistics, ed. Keith Brown, 2nd edn. (Amsterdam: Elsevier Science, 2006 г.).

The Economist, ‘Consultancy Firms: Strategic Moves’, Economist, 9 ноября 2013 г.

The Economist, ‘Difference Engine: The Caring Robot’, Economist, 14 мая 2013 г.

The Economist, ‘Management Consulting: To the Brainy, the Spoils’, Economist, 11 мая 2013 г.

The Economist, ‘Coming to an Office Near You’, Economist, 18 января 2014 г.

The Economist, ‘Computer says “Try This”’, Economist, 4 октября 2014 г.

The Economist, ‘The Dozy Watchdogs’, Economist, 13 декабря 2014 г.

The Economist, ‘Electronic Arm Twisting’, Economist, 17 мая 2014 г.

The Economist, ‘The Late Edition’, Economist, 26 апреля 2014 г.

The Economist, ‘Workers on Tap’, Economist, 3 января 2015 г.

EdSurge, ‘Khan Academy’, EdSurge сайт https://www.edsurge.com/khan-academy (доступ 7 марта 2015 г.).

Ellis, Charles, What It Takes (Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2013 г.).

Ericsson, ‘More than 50 Billion Connected Devices’, Ericsson White Paper, февраля 2011 г. at сайт http://www.akos-rs.si/files/Telekomunikacije/Digitalna_agenda/Internetni_protokol_Ipv6/More-than-50-billion-connected-devices.pdf (доступ 23 марта 2015 г.).

EY Global, ‘Transparency Report 2014 г.’ сайт http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/EY-Global-Transparency-Report-2014 г./$FILE/EY-Global-Transparency-Report-2014 г. pdf (доступ 8 марта 2015 г.).

Fairs, Marcus, ‘In the future we might print not only buildings, but entire urban sections’, 21 мая 2013 г., Dezeen magazine сайт http://www.dezeen.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

Farr, Christina, and Alexei Oreskovic, ‘Exclusive: Facebook plots first steps into healthcare’, Reuters, 3 октября 2014 г. сайт http://www.reuters.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

Feigenbaum, Edward, and Pamela McCorduck, The Fifth Generation (London: Addison-Wesley, 1983 г.).

Feigenbaum, Edward, Pamela McCorduck, and Penney Nii, The Rise of the Expert Company (London: Macmillan, 1988 г.).

Feil-Seifer, David, and Maja J. Matarić, ‘Defining Socially Assistive Robotics’, Proceedings of the 2005 г. IEEE 9th International Conference on Rehabilitation Robotics (2005 г.).

Feynman, Richard, ‘Plenty of Room at the Bottom’, Talk to the American Physical Society at Caltech, декабря 1959 г. сайт http://www.pa.msu.edu/~yang/RFeynman_plentySpace.pdf (доступ 27 марта 2015 г.).

Feynman, Richard, The Feynman Lectures on Physics, Volume 1 (1964 г.), сайт http://www.feynmanlectures.caltech.edu/I_toc.html (доступ 27 марта 2015 г.).

Feynman, Richard, ‘Surely You’re Joking, Mr. Feynman’ (London: Unwin, 1986 г.).

Feynman, Richard, The Pleasure of Finding Things Out (London: Penguin Books, 2001 г.).

Feynman, Richard, ‘The Computing Machines in the Future’, Lecture Notes in Physics (Nishina Memorial Lectures) 746 (2008 г.), 99–114.

Financial Reporting Council, ‘Key Facts and Trends in the Accountancy Profession’, Financial Reporting Council, июня 2014 г. сайт https://www.frc.org.uk/Our-Work/Publications/FRC-Board/Key-Facts-and-Trends-in-the-Accountancy-Profession.pdf (доступ 8 марта 2015 г.).

Finley, Klint, ‘Was Eric Schmidt Wrong About the Historical Scale of the Internet?’ сайт http://readwrite.com/2011 г./02/07/are-we-really-creating-as-much (доступ 23 марта 2015 г.).

Fish, Stanley, Doing What Comes Naturally (Oxford: Oxford University Press, 1989 г.).

Fitzpatrick, Kathleen, Planned Obsolescence (New York: New York University Press, 2011 г.).

Floridi, Luciano, The Philosophy of Information, paperback edn. (Oxford: Oxford University Press, 2013 г.).

Floridi, Luciano, The Fourth Revolution (Oxford: Oxford University Press, 2014 г.).

Food and Drug Administration, ‘Mobile Medical Applications’, 6 апреля 2014 г. сайт http://www.fda.gov/MedicalDevices/ProductsandMedicalProcedures/Connected Health/MobileMedicalApplications/ucm255978.htm (доступ 6 марта 2015 г.).

Foray, Dominique, The Economics of Knowledge, paperback edn. (Cambridge, Mass.: MIT Press, 2006 г.).

Forbes, Naushad, ‘India’s Higher Education Opportunity’, in Economic Reform in India: Challenges, Prospects, and Lessons, ed. Nicholas C. Hope, Anjini Kochar, Roger Noll, and T. N. Srinivasan (Cambridge: Cambridge University Press, 2014 г.).

Ford, Martin, The Lights in the Tunnel (Acculant Publishing, 2009 г.).

Foxell, Simon (ed.), The Professionals’ Choice (London: Building Futures, 2003 г.).

Frame, Alex, Salmond: Southern Jurist (Wellington: Victoria University Press, 1995 г.).

Freidson, Eliot, Professional Powers, paperback edn. (Chicago: University of Chicago Press, 1988 г.).

Freidson, Eliot, Professionalism, 3rd edn. (Oxford: Polity Press, 2001 г.).

Frey, Carl Benedikt, and Michael Osborne, ‘The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation’, 17 сентября 2013 г. сайт http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf (доступ 23 марта 2015 г.).

Friedman, Thomas, The World is Flat, updated and expanded edn. (London: Penguin, 2006 г.).

Frizell, Sam, ‘Meet the Robots Shipping Your Amazon Orders’, Time, 1 декабря 2014 г. сайт http://time.com/3605924/amazon-robots/ (доступ 23 марта 2015 г.).

Furlong, Jordan, ‘The New World of Legal Work’, published online, 2014 г. сайт http://www.lod.co.uk/media/pdfs/The_New_World_Of_Legal_Digital_Download.pdf (доступ 28 марта 2015 г.).

Gaitan, Daniel, ‘Crowdsourcing the answers to medical mysteries’, Reuters, 1 августа 2014 г. сайт http://www.reuters.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

Gant, Scott, We’re All Journalists Now (New York: Free Press, 2007 г.).

Gardner, Howard, ‘Compromised Work’. MIT Press, 134: 3 (лето 2005 г.), 42–51.

Gardner, Howard, 5 Minds for the Future (Boston: Harvard Business Press, 2008 г.).

Gardner, Howard, and Lee Shulman, ‘The Professions in America Today: Crucial but Fragile’, Daedalus, 134: 3 (2005 г.), 13–18.

Garreau, Joel, Radical Evolution (New York: Doubleday, 2004 г.).

Gawande, Atul, Better (London: Profile, 2007 г.).

Gawande, Atul, ‘Big Med’, New Yorker, 13 августа 2012 г.

Gawande, Atul, Being Mortal (London: Profile Books, 2014 г.).

General Medical Council, ‘2014 г. Business Plan and Budget’, 10 декабря 2013 г. сайт http://www.gmc-uk.org/06___2014 г. _Business_Plan_and_Budget.pdf_54299995.pdf (доступ 23 марта 2015 г.).

Giddens, Anthony, Capitalism and Modern Social Theory (Cambridge: Cambridge University Press, 1994 г.).

Gilmore, James, and Joseph Pine (eds.), Markets of One (Boston: Harvard Business School Press, 2000 г.).

Gladstone, Rick, and Vindu Goel, ‘ISIS Is Adept on Twitter, Study Finds’, New York Times, 5 марта 2015 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 7 марта 2015 г.).

Gleick, James, The Information (London: Fourth Estate, 2011 г.).

Glenny, Misha, DarkMarket: Cyberthieves, Cybercops and You (London: Bodley Head 2011 г.).

Goetz, Thomas, The Decision Tree (New York: Rodale, 2010 г.).

Gold, Natalie, ‘Trustworthiness and Motivations’, in Capital Failure: Rebuilding Trust in Financial Services, ed. Nicholas Morris and David Vines (Oxford: Oxford University Press, 2014 г.), 129–153.

Goldin, Claudia, and Lawrence Katz, The Race between Education and Technology (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2009 г.).

Goldman, Harvey, ‘Good Work, from Homer to the Present’, Daedalus, 134: 3 (лето 2005 г.), 36–41.

Goode, Lauren, ‘Susan Wojcicki Wants to Sell You Youtube Video Subscriptions (Video)’, re/code, 27 October 2014 г. сайт http://recode.net (доступ 8 марта 2015 г.).

Goode, William, ‘Encroachment, Charlatanism and the Emerging Profession: Psychology, Sociology, and Medicine’, American Sociological Review, 25: 6 (1960), 902–965.

Goodstein, Laurie, ‘Some Mormons Search the Web and Find Doubt’, New York Times, 30 июля 2013 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

Goos, Maarten, Alan Manning, and Anna Salomons, ‘Explaining Job Polarization in Europe: The Roles of Technology, Globalization and Institutions’, CEP Discussion Paper, No. 1026 (2010 г.).

Graber, Mark, Robert Wachter, and Christine Cassel, ‘Bringing Diagnosis into the Quality and Safety Equations’, Journal of the American Medical Association, 208: 12 (2012 г.), 1211–1212.

Graham, Mark, and William Dutton (eds.), Society and the Internet (Oxford: Oxford University Press, 2014 г.).

Gramazio, Fabio, and Matthias Kohler, The Robotic Touch (Zurich: Park Books, 2015 г.).

Gray, John, How To Get Better Value Healthcare, 2nd edn. (Oxford: Offox Press, 2011 г.).

Greenhalgh, Trish, ‘Is Evidence-Based Medicine Broken?’, Project Syndicate, 8 октября 2014 г., сайт http://www.project-syndicate.org (доступ 6 марта 2015 г.).

Greenhouse, Emily, ‘Treasures in the Wall’, New Yorker, 1 марта 2013 г.

Greenslade, Roy, ‘Huffington Post Beats the New York Times to Top News Website Chart’, Guardian, 10 июня 2011 г. сайт http://www.theguardian.com/ (доступ 8 марта 2015 г.).

Griffiths, Andrew, ‘How Paro the Robotic Seal is Being Used to Help UK Dementia Patients’, Guardian, 8 июля 2014 г. сайт http://www.theguardian.com/uk (доступ 27 марта 2015 г.).

Groopman, Jerome, How Doctors Think (New York: First Mariner Books, 2008 г.).

Groopman, Jerome, ‘Print Thyself: How 3-D Printing is Revolutionizing Medicine’, New Yorker, 24 ноября 2014 г.

Grossman, Maura, and Gordon Cormack, ‘Technology-Assisted Review in E-Discovery Can be More Effective and More Efficient than Exhaustive Manual Review’, Richmond Journal of Law and Technology, 17: 3 (2011 г.), 1–48.

Gulati, Ranjay, Reorganise for Resilience (Boston: Harvard Business Press, 2009 г.).

Hack, Norman, and Willi Viktor Lauer, ‘Mesh-Mould: Robotically Fabricated Spatial Meshes as Reinforced Concrete Formwork’, Architectural Design, 84: 3 (2014 г.), 44–53.

Hadfield, Gillian, ‘The Price of Law: How the Market for Lawyers Distorts the Justice System’, Michigan Law Review, 98: 4 (2000 г.), 953–1006.

Halmos, Paul, ‘The Personal Service Society’, British Journal of Sociology, 18 (1967), 13–28.

Halmos, Paul, The Personal Service Society (London: Constable, 1970).

Handy, Charles, The Age of Unreason (London: Random House, 2002 г.).

Hardin, Garrett, ‘The Tragedy of the Commons’, Science, 162: 3859 (1968), 1243–1248.

Harford, Tim, ‘Big Data: Are We Making a Big Mistake?’ Financial Times, 28 марта 2014 г. сайт http://www.ft.com. (доступ 23 марта 2015 г.).

Harper, Steven, The Lawyer Bubble: A Profession in Crisis (New York: Basic Books, 2013 г.).

Harris, Derrick, ‘Has Ayasdi Turned Machine Learning into a Magic Bullet?’, Gigaom, 16 января 2013 г. сайт https://gigaom.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Hart, Herbert, ‘Bentham and the Demystification of the Law’, Modern Law Review, 36: 1 (1973 г.), 2–17.

Hart, Herbert, Essays on Bentham (New York: Oxford University Press, 1982 г.).

Hart, Herbert, The Concept of Law, 2nd edn. (New York: Oxford University Press, 1994 г.).

Harvard University Library, ‘Faculty Advisory Council Memorandum on Journal Pricing’, 17 апреля 2012 г. сайт http://isites.harvard.edu/icb/icb.do?keyword=k77982&tabgroupid=icb.tabgroup143448 (доступ 7 марта 2015 г.).

Hayden, Erika Check, ‘Technology: The $1,000 Genome’, Nature, 19 марта 2014 г. сайт doi:10.1038/nature.2014 г.14530 (доступ 30 марта 2015 г.).

Hayes-Roth, Frederick, Donald Waterman, and Douglas Lenat (eds.), Building Expert Systems (London: Addison-Wesley, 1983 г.).

Heatherwick Studio, ‘UK Pavilion: Shanghai Expo 2010 г.’ сайт http://www.heatherwick.com/uk-pavilion/ (доступ 9 марта 2015 г.).

Helft, Miguel, ‘Google’s Larry Page: The Most Ambitious CEO in the Universe’, Fortune Magazine, 13 ноября 2014 г. сайт http://fortune.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

Herkewitz, William, ‘Why Watson and Siri Are Not Real AI’, Popular Mechanics, 10 февраля 2014 г. сайт http://www.popularmechanics.com. (доступ 23 марта 2015 г.).

Hess, Charlotte, and Elinor Ostrom, Understanding Knowledge as a Commons (Cambridge, Mass.: MIT Press, 2011 г.).

Higgs, Eric, Andrew Light, and David Strong (eds.), Technology and the Good Life (Chicago: University of Chicago Press, 2000 г.).

Hildebrandt, Mireille, and Antoinette Rouvroy, Law, Human Agency and Autonomic Computing, paperback edn. (London: Routledge, 2013 г.).

Himanen, Pekka, The Hacker Ethic and the Spirit of the Information Age (London: Secker & Warburg, 2001 г.).

Hirschman, Albert, The Rhetoric of Reaction (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1991 г.).

HM Revenue and Customs, ‘Making Tax Easier’, марта 2015 г., сайт https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/413975/makingtax-easier.pdf (доступ 14 марта 2015 г.).

Hobbs, Abbi, ‘Big Data, Crime and Security’, Houses of Parliament Postnote no. 470, июля 2014 г. сайт http://www.parliament.uk (доступ 8 марта 2015 г.).

Hobsbawm, Eric, and George Rudé, Captain Swing (London: Phoenix Press, 1969 г.).

Hodkinson, Paul, ‘E-auctions: Reviewing the Review’, Legal Week, 9 июня 2005 г.

Hoftstadter, Douglas, and Daniel Dennett (eds.), The Mind’s I (New York: Basic Books, 1982 г.).

Holmes, Andrew, Commoditization and the Strategic Response (Aldershot: Gower, 2008 г.).

Hon, Kuan, and Christopher Millard, ‘Cloud Technologies and Services’, in Cloud Computing Law, ed. Christopher Millard (Oxford: Oxford University Press, 2013 г.).

Horn, Michael, and Curtis Johnson, Disrupting Class (New York: McGraw-Hill, 2008 г.).

House, Patrick, ‘The Electronic Holy War’, New Yorker, 15 марта 2014 г.

Tara Hovarth, Hana Azman, Gail Kennedy, and George Rutherford, ‘Mobile phone text messaging for promoting adherence to antiretroviral therapy in patients with HIV infection’, Cochrane Database of Systematic Reviews, 3 (2012 г.): сайт doi: 10.1002/14651858.CD009756 (доступ 27 марта 2015 г.).

Huerta, Ignacio (ed.), In 100 Years (Cambridge, Mass.: MIT Press, 2013 г.).

Hughes, Everett, ‘The Study of Occupations’, in Sociology Today, Vol. II, ed. Robert Merton, Leonard Broom, and Leonard Cottrell (New York: Harper-Row, 1959 г. г.).

Hughes, Everett, Men and Their Work (Toronto: Free Press, 1964 г. г.).

Hyde, Rory, Future Practice (New York: Routledge, 2012 г.).

Iansiti, Marco, and Karim Lakhani, ‘Digital Ubiquity’, Harvard Business Review (ноября 2014 г.), 91–99.

IBM, ‘Emory University Hospital Explores “Intensive Care Unit of the Future” ’, 4 ноября 2013 г. сайт http://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/42362.wss (доступ 6 марта 2015 г.).

Illich, Ivan, Toward a History of Needs (New York: Pantheon Books, 1978 г.).

Illich, Ivan, Irving Zola, John McKnight, Jonathan Caplan, and Harley Shaiken, Disabling Professions (London: Marion Boyars, 1977 г.).

Independent Reviewer on Social Mobility and Child Poverty, Fair Access to Professional Careers (London: Cabinet Office, 2012 г.).

Institute of Medicine, The Future of Nursing (Washington, DC: National Academies Press, 2011 г.).

International Telecommunications Union, ‘The World in 2014 г.: ICT Fact and Figures’, 2014 г. сайт http://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/facts/ICTFactsFigures2014 г.-e.pdf (доступ 28 марта 2015 г.).

IRCAD, ‘“OPERATION LINDBERGH” A World First in TeleSurgery: The Surgical Act Crosses the Atlantic!’, IRCAD, Press Conference 19 сентября 2001 г. сайт http://www.ircad.fr/wp-content/uploads/2014/06/lindbergh_presse_en.pdf (доступ 23 марта 2015 г.).

Isaacson, Walter, The Innovators (London: Simon & Schuster, 2014 г.).

Jackson, John (ed.), Professions and Professionalization (Cambridge: Cambridge University Press, 1970 г.).

Jaffe, David, Drew Nelson, and John Thiemer, ‘Perspectives in Assistive Technology’, Stanford University Slides for ENGR110/210 сайт https://web.stanford.edu/class/engr110/2012/04b-Jaffe.pdf (доступ 6 марта 2015 г.).

Jarvis, Jeff, What Would Google Do? (New York: HarperCollins, 2009 г.).

Jeffay, Nathan, ‘Kosher Smart Phone Arrives as Ultra-Orthodox Tech Taboo Shifts’, Jewish Daily Forward 18 сентября 2013 г. сайт http://www.forward.com. (доступ 7 марта 2013 г.).

Jenkins, Brian, Richard Susskind, Mike Warburg, and John Carrington, Focus on IT in the City (London: The Worshipful Company of Information Technologists,1995 г.).

Johnson, Brian, ‘This Week in the Future: Religion & Tech: A Match Made in Heaven’, Shelly Palmer Blog, 13 декабря 2012 г. сайт http://www.shellypalmer.com/2012 г./2012/12/twtf-religion-and-tech (доступ 27 марта 2015 г.).

Johnson, Steven, Future Perfect (London: Allen Lane, 2012 г.).

Johnson, Terence, Professions and Power (London: Macmillan, 1972).

Jones, Caroline, Beatrice Wasunna, Raymond Sudoi, Sophie Githinji, Robert Snow, and Dejan Zurovac, ‘ “Even if You Know Everything You Can Forget”: Health Worker Perceptions of Mobile Phone Text-Messaging to Improve Malaria Case-Management in Kenya’ сайт http://www.ft.com. (доступ 23 марта 2015 г.). PLoS ONE, 76: 6 (2012 г.): doi: 10.1371/journal.pone.0038636 (доступ 27 марта 2015 г.).

Joy, Bill, ‘Why the Future Doesn’t Need Us’, Wired (апреля 2000 г.).

Kaku, Michio, The Future of the Mind (London: Allen Lane, 2014 г.).

Kaminska, Izabella, ‘More Work to Do on the Turing Test’, Financial Times, 13 июня 2014 г., сайт http://www.ft.com/ (доступ 23 марта 2015 г.).

Kaplan, Ari, Reinventing Professional Services (Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2011 г.).

Kara, Hanif, and Andreas Georgoulias (eds.), Interdisciplinary Design (Barcelona: Actar Publishers, 2013 г.).

Kasai, Yasunori, ‘In Search of the Origin of the Notion of aequitas (epieikeia) in Greek and Roman Law’, Hiroshima Law Journal, 37: 1 (2013 г.), 543–64.

Kasparov, Garry, ‘The Chess Master and the Computer’, New York Review of Books, 11 февраля 2010 г.

Katsh, Ethan, Law in a Digital World (New York: Oxford University Press, 1995 г.).

Katsh, Ethan, and Janet Rifkin, Online Dispute Resolution (San Francisco: Jossey-Bass, 2001 г.).

Katz, Daniel, Michael Bommarito, and Josh Blackman, ‘Predicting the Behavior of the Supreme Court of the United States: A General Approach’, 21 июля 2014 г. сайт http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2463244 (доступ 25 марта 2015 г.).

Keen, Andrew, The Cult of the Amateur (London: Nicholas Brealey Publishing, 2011 г.).

Keen, Andrew, The Internet Is Not The Answer (London: Atlantic Books, 2015 г.).

Kellaway, Lucy, ‘McKinsey’s Airy Platitudes Bode Ill for its Next Half-century’, Financial Times, 14 сентября 2014 г. сайт http://www.ft.com/ (доступ 8 марта 2015 г.).

Kellmereit, Daniel, and Daniel Obodovski, The Silent Intelligence (San Francisco: DnD Ventures, 2013 г.).

Kelly, John, and Steve Hamm, Smart Machines (New York: Columbia University Press, 2013 г.).

Kelly, Kevin, What Technology Wants (London: Penguin Books, 2011 г.).

Kenny, Anthony, What I Believe (London: Continuum, 2006 г.).

Kessels, Roy, ‘Patients’ Memory for Medical Information’, Journal of the Royal Society of Medicine, 96: 5 (2003 г.), 219–222.

Kessler, Andy, The End of Medicine (New York: HarperCollins, 2006 г.).

Keynes, John Maynard, Essays in Persuasion (New York: Norton & Co., 1963).

Khan, Salman, ‘Let’s Use Video to Reinvent Education’, TED talk, марта 2011 г. сайт http://www.ted.com/talks/salman_khan_let_s_use_video_to_reinvent_education?language=en (доступ 7 марта 2015 г.).

Khatchadourian, Raffi, ‘We Know How You Feel’, New Yorker, 19 января 2015 г.

Kiechel, Walter, The Lords of Strategy (Boston: Harvard Business Press, 2010 г.).

Kim, W. Chan, and Renée Mauborgne, Blue Ocean Strategy (Boston: Harvard Business School Press, 2005 г.).

Kirkpatrick, Marshall, ‘Google CEO Eric Schmidt: “People Aren’t Ready For The Technology Revolution” ’ (4 августа 2010 г.) сайт http://www.huffingtonpost.com/ (retrieved on 23 марта 2015 г.).

Kluge, Jurgen, Wolfram Stein, and Thomas Licht, Knowledge Unplugged (Aldershot: Palgrave, 2001 г.).

Kohler, Matthias, Fabio Gramazio, and Jan Williamson, The Robotic Touch: How Robots Change Architecture (Chicago: Park Books, 2014 г.).

Koomey, Jonathan, Stephen Berard, Marla Sanchez, and Henry Wong, ‘Implications of Historical Trends in the Electrical Efficiency of Computing’, Annals of the History of Computing, 33: 3 (2011 г.), 46–54.

Kowalski, Mitch, Avoiding Extinction: Reimagining Legal Services for the 21st Century (Chicago: American Bar Association, 2012 г.).

KPMG, ‘Our Audit Methodology’, сайт https://www.kpmg.com/eg/en/services/ audit/pages/ourauditmethodology.aspx (доступ 8 марта 2015 г.).

Krause, Elliott, Death of the Guilds (New Haven: Yale University Press, 1996 г.).

Kreiss, Daniel, Megan Finn, and Fred Turner, ‘The Limits of Peer Production: Some Reminders from Max Weber for the Network Society’, New Media & Society, 13: 2 (марта 2011 г.), 243–259.

Kroah-Hartman, Greg, Jonathan Corbet, and Amanda McPherson, ‘Linux Kernel Development: How Fast it is Going, Who is Doing it, What They are Doing, and Who is Sponsoring it’, сентября 2013 г. сайт http://www.linuxfoundation.org/publications/linux-foundation/who-writes-linux-2013 (доступ 24 марта 2015 г.).

Krugman, Paul, ‘The Accidental Theorist’, Slate Magazine, 24 января 1997 г. сайт http://www.slate.com. (доступ 29 марта 2015 г.).

Kurutz, Steven, ‘Computer Programs Help Users Bypass the Architect’, New York Times, 20 июня 2012 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Kurzweil, Ray, The Singularity is Near (New York: Viking, 2005 г.).

Kurzweil, Ray, ‘How My Predictions Are Faring’, октября 2010 г. сайт http://www.kurzweilai.net/images/How-My-Predictions-Are-Faring.pdf (доступ 27 марта 2015 г.).

Kurzweil, Ray, How to Create a Mind (New York: Viking Penguin, 2012 г.).

The Lancet, ‘Charlatanism’, Lancet, 226: 5856 (1935), 1187.

Lanier, Jaron, Who Owns the Future? (London: Allen Lane, 2013 г.).

Larson, Magali, The Rise of Professionalism (New Brunswick: Transaction Publishers, 2013 г.).

LaRusso, Nicholas, Barbara Spurrier, and Gianrico Farrugia, Think Big, Start Small, Move Fast (New York: McGraw-Hill, 2015 г.).

Laski, Harold, ‘The Limitations of the Expert’, Fabian Tract, 235 (1931).

The Law Society, ‘Legal Profession and the EU’, 11 июня 2013 г. (доступ 27 марта 2015 г.).

The Law Society, ‘Becoming a Solicitor—Costs of Qualifying’, марта 2015 г. сайт http://www.lawsociety.org.uk/law-careers/becoming-a-solicitor/costs-of-qualifying/ (доступ 8 марта 2015 г.).

Leadbetter, Charles, We-Think (London: Profile, 2008 г.).

Lee, Dave, ‘How Scientology Changed the Internet’, BBC News, 17 июля 2013 г. сайт http://www.bbc.co.uk/news (доступ 7 марта 2015 г.).

Lepore, Jill, ‘The Disruption Machine’, New Yorker, 23 июня 2014 г.

Lessig, Lawrence, The Future of Ideas (New York: Random House, 2001 г.).

Lessig, Lawrence, Code: Version 2.0 (New York: Basic Books, 2006 г.).

Lessig, Lawrence, Republic, Lost (New York: Twelve, 2011 г.).

Levitt, Theodore, ‘Production-line Approach to Service’ Harvard Business Review (сентября 1972), 41–52.

Levitt, Theodore, Marketing Myopia (Boston: Harvard Business School Publishing, 2008 г.).

Levy, Frank and Richard Murnane, The New Division of Labour (New York: Russell Sage Foundation, 2004 г.).

Levy, Frank, and Richard Murnane, ‘Dancing with Robots’, Third Way, 2013 г. сайт http://content.thirdway.org/publications/714/Dancing-With-Robots.pdf (доступ 25 марта 2015 г.).

Lewis, Roy, and Angus Maude, Professional People in England (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1953).

Liddy, James, ‘The Future of Audit’, Forbes, 4 августа 2014 г. сайт http://www.forbes.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Lieberman, Jethro, The Tyranny of the Experts (New York: Walker & Co., 1970).

Lloyd, Ian, Information and Technology Law, 7th edn. (Oxford: Oxford University Press, 2014 г.).

Locke, Susannah, ‘The Gates Foundation Pushes to make more academic research free and open to the public’, Vox, 24 ноября 2014 г. сайт http://www.vox.com. (доступ 7 марта 2015 г.).

Lukes, Steven, Émile Durkheim: His Life and Work (New York: Harper & Row, 1972 г.).

Macdonald, Keith, The Sociology of the Professions (London: Sage Publications, 1995 г.).

MacEwen, Bruce, Growth Is Dead: Now What?: Law Firms on the Brink (New York: Adam Smith Esq., 2013 г.).

Mack, Adrian (ed.), Technology and the Rest of Culture (Columbus, Ohio: Ohio State University Press, 1997 г.).

MacWilliams, Marc, ‘Techno-Ritualization—The Gohonzon Controversy on the Internet’, Heidelberg Journal of Religions on the Internet, 2.01, (2006 г.) сайт http://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/6959/ (доступ 7 марта 2015 г.).

Maharg, Paul, Transforming Legal Education (Aldershot: Ashgate, 2007 г.).

Maister, David, Managing the Professional Service Firm (New York: Free Press, 1993 г.).

Maister, David, Strategy and the Fat Smoker (Boston: Spangle Press, 2008 г.).

Maister, David, Charles Green, and Robert Galford, The Trusted Advisor, paperback edn. (London: Simon & Schuster, 2002 г.).

Maitland, Alison, and Peter Thompson, Future Work (Hampshire: Palgrave Macmillan, 2011 г.).

Marcus, Gary, ‘Why We Should Think About the Threat of Artificial Intelligence’, New Yorker, 24 октября 2013 г.

Markides, Constantinos, and Paul Geroski, Fast Second (San Franciso: Jossey-Bass, 2004 г.).

Marshall, Thomas, ‘The Recent History of Professionalism in Relation to Social Structure and Social Policy’, Canadian Journal of Economics and Political Science, 5: 3 (1939 г. г.), 325–340.

Marx, Karl, Capital: Critique of Political Economy, vol. 1, Penguin Classics (London: Penguin, 1990 г.).

Maslow, Abraham, The Psychology of Science (Chapel Hill, NC: Maurice Bassett, 1966 г.).

Maslow, Abraham, Maslow on Management (New York: John Wiley & Sons, 1988 г.).

Mayer-Schönberger, Viktor, and Kenneth Cukier, Big Data (London: John Murray, 2013 г.).

McAfee, Andrew, and Eric Brynjolfsson, ‘Big Data: The Management Revolution’, Harvard Business Review (октября 2012 г.), 1–9.

McChesney, Robert, and John Nichols, The Death and Life of American Journalism (Philadelphia: Nation Books, 2010 г.).

McChesney, Robert, and Victor Pickard (eds.), Will The Last Reporter Please Turn Out The Lights (New York: New Press, 2011 г.).

McDonald, Duff, The Firm (London: Oneworld, 2014 г.).

McEwen, Adrian, and Hakim Cassimally, Designing the Internet of Things (Chichester: John Wiley & Sons, 2014 г.).

McKenna, Christopher, The World’s Newest Profession (New York: Cambridge University Press, 2006 г.).

McLuhan, Marshall, Understanding Media (London: Routledge, 2002 г.).

Meade, James, Efficiency, Equality and the Ownership of Property (Oxford: Routledge, 2012 г.).

Memorial Sloan Kettering Cancer Center, ‘Memorial Sloan Kettering Trains IBM Watson to Help Doctors Make Better Cancer Treatment Choices’, 11 апреля 2014 г. сайт http://www.mskcc.org/blog/msk-trains-ibm-watson-help-doctors-makebetter-treatment-choices (доступ 6 марта 2015 г.).

Merton, Robert, Leonard Broom, and Leonard Cottrell (eds.), Sociology Today, Vol. II (New York: Harper-Row, 1959 г.).

Michie, Donald, and Rory Johnston, The Creative Computer (Middlesex: Viking Penguin, 1984 г.).

Micklethwait, John, and Adrian Wooldridge, God is Back (London: Allen Lane, 2009 г.).

Mill, John Stuart, On Liberty (Harmondsworth: Penguin, 1974 г.).

Miller, Arthur, Colliding Worlds (New York: W. W. Norton & Co., 2014 г.).

Millerson, Geoffrey, ‘Dilemmas of Professionalism’, New Society, 4 июня 1964 г.

Moore, Gordon, ‘Cramming More Components onto Integrated Circuits’, Electronics, 38: 8 (1965 г.), 114–117.

Morgan, Thomas, The Vanishing American Lawyer (New York: Oxford University Press, 2010 г.).

Morozov, Evgeny, The Net Delusion (London: Penguin Books, 2012 г.).

Morozov, Evgeny, To Save Everything, Click Here (New York: PublicAffairs, 2013 г.).

Mountain, Darryl, ‘Disrupting Conventional Law Firm Business Models Using Document Assembly’, International Journal of Law and Information Technology, 15: 2 (2007 г.), 170–191.

Mumford, Lewis, Technics and Civilization (Chicago: University of Chicago Press, 2010 г.).

Nagel, Thomas, Equality and Partiality (New York: Oxford University Press, 1991 г.).

Narrative Science, ‘Earnings Increase Expected for Dick’s Sporting Goods’, Forbes, 3 февраля 2015 г. сайт http://www.forbes.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

NASA, ‘3D Printing: Food in Space’, 23 мая 2013 г. сайт http://www.nasa.gov/directorates/spacetech/home/feature_3d_food.html#.VP18-N5mjww (доступ 9 марта 2015 г.).

Negroponte, Nicholas, Being Digital (London: Hodder & Stoughton, 1995 г.).

Neville, Sarah, ‘Hospital Takes the Pulse of Nursing by Video’, Financial Times, 5 октября 2014 г. сайт http://www.ft.com/ (доступ 6 марта 2015 г.).

The New York Times, ‘Innovation Report’, retrieved from Jason Abbruzzese, ‘The Full New York Times Innovation Report’, Mashable, 16 мая 2014 г. сайт http://mashable.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Newman, Adam, ‘Learning to Adapt: Understanding the Adaptive Learning Supplier Landscape’, Tyton Partners, 15 апреля 2013 г. (доступ 27 марта 2015 г.).

Newman, Nic, ‘Mainstream Media and the Distribution of News in the Age of Social Discovery’, Reuters Institute for the Study of Journalism,сентября 2011 г. сайт https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk (доступ 8 марта 2015 г.).

Newman, Nic, ‘Journalism, Media, and Technology Predictions 2013 г.’, доступ online сайт https://docs.google.com/file/d/0B-whYpjV6DzWUER1VjgySzB1OG8/edit (8 марта 2015 г.).

NHS, ‘Fact Sheets: Transplants save lives’, августа 2014 г. сайт http://www.organdonation.nhs.uk/newsroom/fact_sheets/transplants_save_lives.asp (доступ 9 марта 2015 г.).

Nietzsche, Friedrich, Human, All Too Human, tr. Gary Handwerk (Stanford: Stanford University Press, 1995 г.).

O’Connor, Sarah, ‘Larry Summers: “Robots Are Already Taking Your Jobs”’, Financial Times, 27 мая 2014 г. сайт http://blogs.ft.com/money-supply/2014 г./05/27/larrysummers-robots-are-already-taking-your-jobs/ (доступ 10 марта 2015 г.)

O’Hara, Kieron, Noshir Contractor, Wendy Hall, James Hendler, and Nigel Shadbolt, Web Science: Understanding the Emergence of Macro-Level Features of the World Wide Web (Now Publishers, 2013 г.).

OECD, ‘The Internet Economy on the Rise: Progress since the Seoul Declaration’, сентября 2013 г.

Office for National Statistics, ‘Internet Access—Households and Individuals 2014 г.’, Office for National Statistics, 7 августа 2014 г. сайт http://www.ons.gov.uk/ons/index.html (доступ 7 марта 2015 г.).

Olcayto, Rory, ‘How 3D Printing Could Transform Building Design’, Financial Times, 30 мая 2014 г. сайт http://www.ft.com/ (доступ 8 марта 2015 г.).

Ollman, Bertell, Alienation (London: Cambridge University Press, 1973 г.).

Olmstead, Kenneth, Amy Mitchell, Jesse Holcomb, and Nancy Vogt, ‘News Video on the Web’, Pew Research Center, 26 марта 2014 г. сайт http://www.journalism.org (доступ 8 марта 2014 г.).

Olmstead, Kenneth, Amy Mitchell, and Tom Rosensteil, ‘The Top 25’, Pew Research Center, 9 мая 2011 г. сайт http://www.journalism.org (доступ 8 марта 2015 г.).

Ong, Walter, Orality and Literacy (London: Routledge, 1982 г.).

OnIslam, ‘OnIslam.net’s Virtual Hajj on Second Life’, 6 ноября 2010 г. сайт http://www.onislam.net/english/news/global/449652-onislamnets-virtual-hajj-on-secondlife.html (доступ 7 марта 2015 г.).

Ostrom, Elinor, Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action (New York: Cambridge University Press, 1990 г.).

Ostrom, Elinor, ‘Beyond Markets and States: Polycentric Governance of Complex Economic Systems’, Nobel Prize Lecture, 8 December 2009 г. сайт http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/economic-sciences/laureates/2009 г./ostrom_lecture.pdf (доступ 25 марта 2015 г.).

Oudshoorn, Nelly, and Trevor Pinch (eds.), How Users Matter, paperback edn. (Cambridge, Mass.: MIT Press, 2005 г.).

Oxford Martin Commission for Future Generations, Now for the Long Term (Oxford: Oxford Martin School, 2013 г.).

Oxman, Neri, Jorge Duro-Royo, Steven Keating, Ben Peters, and Elizabeth Tsai, ‘Towards Robotic Swarm Printing’, Architectural Design, 84: 3 (2014 г.), 108–115.

Palfrey, John, and Urs Gasser, Born Digital (New York: Basic Books, 2008 г.).

Paliwala, Abdul (ed.), A History of Legal Informatics (Zaragoza: Prensas Universitarias de Zaragoza, 2010 г.).

Panel on Fair Access to the Professions, Unleashing Aspiration (London: Cabinet Office, 2009 г.).

Parfit, Derek, Reasons and Persons (Oxford: Clarendon Press, 1987 г.).

Pariser, Eli, The Filter Bubble (London: Penguin Books, 2012 г.).

Parsons, Matthew, Effective Knowledge Management for Law Firms (New York: Oxford University Press, 2004 г.).

Parsons, Talcott, ‘The Professions and Social Structure’, Social Forces, 17: 4 (1939 г.), 457–467.

Parsons, Talcott, The Social System (New York: Free Press, 1951 г.).

Parsons, Talcott, Essays in Sociological Theory (New York: Free Press, 1964 г.).

Parsons, Talcott, The Structure of Social Action, 2 vols., paperback edn. (New York: Free Press, 1968).

Pasquale, Frank, The Black Box Society (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2015 г.).

Paterson, Alan, Lawyers and the Public Good (Cambridge: Cambridge University Press, 2012 г.).

Pear, Robert, ‘After Slow Growth, Experts Say, Health Spending Is Expected to Climb’, New York Times, 3 сентября 2014 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 29 марта).

Peltu, Malcolm, and Yorick Wilks, ‘Close Engagements with Artificial Companions: Key Social, Psychological, Ethical and Design Issues’, OII/e-Horizons Discussion Paper, No.14 (января 2008 г.).

Perkin, Harold, The Rise of Professional Society (Abingdon: Routledge, 1989 г.).

Pew Research Center, ‘Internet Overtakes Newspapers as News Outlet’, 23 декабря 2008 г. сайт http://www.people-press.org (доступ 7 марта 2015 г.).

Pew Research Center, ‘The Digital Revolution and Higher Education’, 28 августа 2011 г. сайт http://www.pewinternet.org/files/old-media//Files/Reports/2011/PIPOnline-Learning.pdf (доступ 7 марта 2015 г.).

Pew Research Center, ‘Amid Criticism, Support for Media’s ‘Watchdog’ Role Stands Out’, 8 августа 2013 г. сайт http://www.pewresearch.org (доступ 7 марта 2015 г.).

Picard, Rosalind, Affective Computing (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1997 г.).

Picton, Glenna, ‘Study shows promise in automated reasoning, hypothesis generation over complete medical literature’, Baylor College of Medicine, 25 августа 2014 г. сайт https://www.bcm.edu/news/research/automated-reasoning-hypothesisgeneration (доступ 9 марта 2015 г.).

Pink, Daniel, A Whole New Mind (London: Cyan, 2005 г.).

Polanyi, Michael, ‘The Logic of Tacit Inference’, Philosophy, 41: 155 (1966), 1–18.

Porter, Caroline, and Melissa Korn, ‘Can This Online Course Get Me a Job?’, Wall Street Journal, 4 марта 2014 г. сайт http://www.wsj.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

Porter, Michael, and James Heppelman, ‘How Smart, Connected Products are Transforming Competition’, Harvard Business Review (ноября 2014 г.).

Porter, Michael, and Elizabeth Teisberg, Redefining Heath Care (Boston: Harvard Business Press, 2006 г.).

Posen, Solomon, The Doctor in Literature (Oxford: Radcliffe Publishing, 2005 г.).

Postman, Neil, The End of Education (New York: Vintage Books, 1996 г.).

Povoledo, Elisabetta, ‘Italians Have a New Tool to Unearth Tax Cheats’, New York Times, 27 января 2013 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Press, Gil, ‘Internet of Things by the Numbers: Market Estimates and Forecasts’, Forbes, 22 августа 2014 г. сайт http://www.forbes.com/ (доступ 28 марта 2015 г.).

Preston, Jennifer, ‘Facebook Page for Jesus, With Highly Active Fans’, New York Times, 4 сентября 2011 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

Prill, Susan Elizabeth, ‘Sikhi through Internet, Films and Videos’, in The Oxford Handbook of Sikh Studies, ed. Pshaura Singh and Louis E. Fenech (Oxford: Oxford University Press, 2014 г.).

PwC UK, ‘Transparency Report: Building Trust through Assurance’, 30 июня 2014 г. сайт http://www.pwc.co.uk/en_UK/uk/transparencyreport/assets/pdf/transparencyreport-fy14.pdf (доступ 8 марта 2015 г.).

Radicati, Sara, ‘Email Statistics Report, 2014 г.–2018’, апреля 2014 г. сайт http://www.radicati.com/wp/wp-content/uploads/2014/01/Email-Statistics-Report-2014 г.-2018-Executive-Summary.pdf (доступ 19 марта 2015 г.).

Rainie, Lee, and Barry Wellman, Networked (Cambridge, Mass.: MIT Press, 2012 г.).

Raisel, Ethan, The McKinsey Way (New York: McGraw-Hill, 1999 г.).

Ramseyer, John, and Eric Rasmusen, ‘Comparative Litigation Rates’, Harvard John M. Olin Discussion Paper Series, Discussion Paper No. 681 (ноября 2010 г.) (доступ 25 марта 2015 г.).

Rapoport, Michael, ‘Big Four Firms to Be Questioned on Push into Consulting’, Wall Street Journal, 9 декабря 2013 г. сайт http://www.wsj.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Raustiala, Kal, and Christopher Sprigman, The Knockoff Economy (New York: Oxford University Press, 2012 г.).

Ravindranath, Mohana, ‘VA signs $6 Million Contract for IBM Watson to Advise PTSD Treatment’, Washington Post, 15 декабря 2014 г.

Rawls, John, A Theory of Justice, rev. edn. (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1999 г.).

Rawls, John, Justice as Fairness: A Restatement, 2nd edn. (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2001 г.).

Raz, Joseph, Practical Reason and Norms, new edn. (Oxford: Oxford University Press, 1999 г.).

Regalado, Antonio, ‘What it Will Take for Computers to Be Conscious’, MIT Technology Review, 2 октября 2014 г. сайт http://www.technologyreview.com. (доступ 30 марта 2015 г.).

Regan, Milton, and Palmer Heenan, ‘Supply Chains and Porous Boundaries: The Disaggregation of Legal Services’, Fordham Law Review, 78: 5 (2010 г.), 2137–2191.

Reuters Institute for the Study of Journalism, ‘Digital News Report 2014 г.’, сайт http://www.digitalnewsreport.org (доступ 7 марта 2015 г.).

Reynolds, John, ‘Three-fifth’s of Twitter’s UK Users Follow a Newspaper or Journalist’, Guardian, 4 марта 2014 г. сайт http://www.theguardian.com/ (доступ 8 марта 2015 г.).

Rheingold, Howard, The Virtual Community (Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1993 г.).

Rheingold, Howard, Smart Mobs (Cambridge, Mass.: Perseus, 2003 г.).

Rheingold, Howard, Net Smart (Cambridge, Mass.: MIT Press, 2012 г.).

RIBA Education Department, ‘The RIBA Education Review—updated августа 2014 г.’сайт http://www.architecture.com/Files/RIBAProfessionalServices/Education/Validation/RIBAEducationReviewaugast2014update.pdf (доступ 8 марта 2015 г.).

Rifkin, Jeremy, The Zero Marginal Cost Society (New York: Palgrave Macmillan, 2014 г.).

Rizvi, Saad, Katelyn Donnelly, and Michael Barber, ‘An Avalanche is Coming’, IPPR, 11 марта 2013 г.

Robinson, Dickon, Claire Jamieson, John Worthington, and Caroline Cole, ‘The Future for Architects?’, Building Futures, 25 февраля 2011 г. сайт http://www.buildingfutures.org.uk/assets/downloads/The_Future_for_Architects_Full_Report_2.pdf (доступ 8 марта 2015 г.).

Rose, Carol, ‘The Comedy of the Commons: Commerce, Custom, and Inherently Public Property’, University of Chicago Law Review, 53: 3 (1986 г.), 711–781.

Rose, David, Enchanted Objects (New York: Scribner, 2014 г.).

Rose, Jonathan, The Intellectual Life of the British Working Classes (New Haven and London: Yale University Press, 2001 г.).

Rosheim, Mark, Leonardo’s Lost Robots (New York: Springer-Verlag, 2006 г.).

Rubenstein, Michael, Alejandro Cornejo, and Radhika Nagpal, ‘Programmable Selfassembly in a Thousand-robot Swarm’, Science, 345: 6198 (2014 г.), 795–799.

Ryder, Guy, ‘Labor in the Age of Robots’, Project Syndicate, 22 января 2015 г. сайт http://www.project-syndicate.org/ (доступ 23 марта 2015 г.).

Ryle, Gilbert, The Concept of Mind (Harmondsworth: Penguin, 1949 г.).

Samuelson, Paul, ‘The Pure Theory of Public Expenditure’, Review of Economics and Statistics, 36: 4 (1954), 387–389.

Samuelson, Paul, ‘Diagrammatic Exposition of a Pure Theory of Public Expenditures’, Review of Economics and Statistics, 37: 4 (1955), 350–356.

Sandel, Michael, ‘What Money Can’t Buy: The Moral Limits of Markets’, The Tanner Lectures on Human Values, delivered 11 and 12 мая 1998.

Sandel, Michael, What Money Can’t Buy: The Moral Limits of Markets (London: Allen Lane, 2012 г.).

Sander, Alison, and Meldon Wolfgang, ‘The Rise of Robotics’, 27 августа 2014 г. сайт https://www.bcgperspectives.com/content/articles/business_unit_strategy_innovation_rise_of_robotics/(доступ 23 марта 2015 г.).

Saporito, Bill, ‘IBM’s Startling Cancer Coup’, Time, 28 августа 2014 г.

Savulescu, Julian, and Nick Bostrom, Human Enhancement (Oxford: Oxford University Press, 2011 г.).

Schank, Roger, Designing World-Class e-Learning (New York: McGraw-Hill, 2002 г.).

Scheer, David, The Death of Drawing (London: Routledge, 2014 г.).

Scheifinger, Heinz, ‘Hindu Worship Online and Offline’, in Digital Religion: Understanding Religious Practice in New Media Worlds, ed. Heidi Campbell (London: Routledge, 2013 г.).

Schmidt, Eric, and Jared Cohen, The New Digital Age (London: John Murray, 2013 г.).

Schön, Donald, Educating the Reflective Practitioner, paperback edn. (San Francisco: Jossey-Bass, 1987 г.).

Schön, Donald, The Reflective Practitioner, paperback edn. (London: Ashgate, 2009 г.).

Schumpeter, Joseph, Capitalism, Socialism and Democracy, paperback edn. (London and New York: Routledge, 1996 г.).

Sciulli, David, Professions in Civil Society and the State (Leiden: Koninklijke Brill, 2009 г.).

Scotchmer, Suzanne, Innovation and Incentive, paperback edn. (Cambridge, Mass.: MIT Press, 2006 г.).

Scott, Mark, ‘Novartis Joins with Google to Develop Contact Lens that Monitors Blood Sugar’, New York Times, 15 июля 2014 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

Scott, Richard, ‘Lords of the Dance: Professionals as Institutional Agents’, Organization Studies, 29: 2 (2008 г.), 219–238.

Searle, John, ‘Minds, Brains, and Programs’, in Douglas Hoftstadter and Daniel Dennett (eds.) The Mind’s I (New York: Basic Books, 1982 г.).

Searle, John, Minds, Brains and Science (London: BBC, 1984 г.).

Searle, John, Mind, Language and Society (London: Weidenfeld & Nicolson, 1999 г.).

Searle, John, ‘Watson Doesn’t Know it Won on “Jeopardy!”’, Wall Street Journal, 23 февраля 2011 г. сайт http://www.wsj.com. (доступ 28 марта 2015 г.).

Seidman, Dov, How (Hoboken, NJ: Wiley, 2007 г.).

Sennett, Richard, The Craftsman (London: Penguin Books, 2009 г.).

Sennett, Richard, Together (London: Allen Lane, 2012 г.).

Shadbolt, Nigel, Wendy Hall, and Tim Berners-Lee, ‘The Semantic Web Revisited’, IEEE Intelligent Systems, 21: 3 (2006 г.), 96–101.

Shanteau, James, ‘Cognitive Heuristics and Biases in Behavioral Auditing: Review, Comments, and Observations’, Accounting, Organizations, and Society, 14: 1 (1989 г.), 165–177.

Shapiro, Carl, and Hal Varian, Information Rules (Boston: Harvard Business School Press, 1999 г.).

Shapiro, Carl, and Hal Varian, ‘Versioning: The Smart Way to Sell Information’, in James Gilmore and Joseph Pine (eds.), Markets of One (Boston: Harvard Business School Press, 2000 г.).

Shaw, Bernard, The Doctor’s Dilemma (New York: Penguin Books, 1954).

Shirky, Clay, Here Comes Everybody (London: Allen Lane, 2008 г.).

Shirky, Clay, ‘Last Call: The End of the Printed Newspaper’, Medium, 19 августа 2015 г. сайт https://medium.com. (доступ 7 марта 2015 г.).

Siegel, Eric, Predictive Analytics (Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2013 г.).

Siegel, Lee, Against the Machine (London: Serpent’s Tail, 2008 г.).

Simon, Lawrence (ed.), Karl Marx: Selected Writings (Indianapolis: Hackett, 1994 г.).

Simonite, Tom, ‘Watson Groomed as C-Suite Advisor’, MIT Technology Review, 4 августа 2014 г. сайт http://www.technologyreview.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Smith, Adam, An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations, paperback edn. (Oxford: Oxford University Press, 1998).

Smith, Adam, The Theory of Moral Sentiments (London: Penguin Books, 2009 г.).

Smith, Kelly, ‘Minnesota Man Builds Castle with 3-D Concrete Printer’, Minnesota Star Tribune, 2 сентября 2014 г. сайт http://www.startribune.com. (доступ 9 марта 2015 г.).

Smith, Merritt, and Leo Marx (eds.), Does Technology Drive History (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1994 г.).

Smoot, Bill, Conversations with Great Teachers (Bloomington, Ind.: Indiana University Press, 2010 г.).

Social Mobility and Child Poverty Commission, Elitist Britain? (2014 г.) сайт https://www.gov.uk/government/publications/elitist-britain (доступ 27 марта 2015 г.).

Solis, Brian, Business as Usual (Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2012 г.).

Somaiya, Ravi, ‘How Facebook is Changing the Way its Users Consume Journalism’, NewYork Times, 26 октября 2014 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Spada Research, ‘British Professions Today: The State of the Sector’, Spada (2009 г.).

Spangler Scott, Angela Wilkins, Benjamin Bachman, Meena Nagarajan, Tajhal Dayaram, Peter Haas, Sam Regenbogen, Curtis Pickering, Austin Comer, Jeffrey Myers, Ioana Stanoi, Linda Kato, Ana Lelescu, Jacques Labrie, Neha Parikh, Andreas Martin Lisewski, Lawrence Donehower, Ying Chen, and Olivier Lichtarge, ‘Automated Hypothesis Generation Based on Mining Scientific Literature’, Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (2014 г.), 1877–1886.

Spence, Michael, ‘Signaling in Retrospect and the Informational Structure of Markets’, Nobel Prize Lecture, 8 декабря 2001 г.

SRI Education, ‘Research on the Use of Khan Academy in Schools’, марта 2014 г. сайт http://www.sri.com/sites/default/files/publications/2014-03-07_implementation_briefing.pdf (доступ 7 марта 2015 г.).

Steiner, Christopher, Automate This (New York: Portfolio/Penguin, 2012 г.).

Stephens, Mitchell, Beyond News (New York: Columbia University Press, 2014 г.).

Stevens, Mark, The Big Eight (New York: Macmillan, 1981 г.).

Stewart, Thomas, Intellectual Capital (London: Nicholas Brealey, 1997 г.).

Stiglitz, Joseph, ‘Knowledge as a Public Good’, in Global Public Goods: International Cooperation in the 21st Century, ed. Inge Kaul, Isabelle Grunberg, and Marc Stern (Oxford: Oxford University Press, 1999 г.) сайт DOI:10.1093/01951.30529.003.0015 (доступ 25 марта 2015 г.).

Stiglitz, Joseph, and Bruce Greenwald, Creating a Learning Society (New York: Columbia University Press, 2014 г.).

Stott, Rory, ‘Does the Cost of Architectural Education Create a Barrier to the Profession?’, ArchDaily, 29 мая 2013 г. сайт http://www.archdaily.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Stott, Rory, ‘WikiHouse Unveils World’s First Two-Storey Open-Source House at London Design Festival’, ArchDaily, 22 сентября 2014 г. сайт http://www.archdaily.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Sullivan, William, ‘Markets vs. Professions: Value Added?’, MIT Press, 134: 3 (лето 2005 г.), 19–26.

Summers, Larry, ‘What You (Really) Need to Know’, New York Times, 20 января 2012 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 27 марта 2015 г.).

Summers, Larry, ‘Economic Possibilities for Our Children’, NBER Reporter, no. 4, 2014 г. сайт http://www.nber.org/reporter/2013number4/2013 г. no4.pdf (доступ 29 марта 2015 г.).

Sunstein, Cass, Infotopia (New York: Oxford University Press, 2006 г.).

Surowiecki, James, The Wisdom of Crowds (London: Abacus, 2004 г.).

Surowiekcki, James, ‘A Billion Prices Now’, New Yorker, 30 мая 2011 г.

Susskind, Richard, Expert Systems in Law (Oxford: Clarendon Press, 1987 г.; paperback edn., 1989 г.).

Susskind, Richard, ‘Why Lawyers Should Consider Consultancy’, Financial Times, 13 октября 1992 г.

Susskind, Richard, The Future of Law (Oxford: Oxford University Press, 1996 г.; paperback edn., 1998).

Susskind, Richard, Transforming the Law (Oxford: Oxford University Press, 2000 г.; paperback edn., 2003 г.).

Susskind, Richard, ‘From Bespoke to Commodity’, Legal Technology Journal, 1 (2006 г.), 4–9.

Susskind, Richard, The End of Lawyers? (Oxford: Oxford University Press, 2008 г.).

Susskind, Richard, Tomorrow’s Lawyers (Oxford: Oxford University Press, 2013 г.).

Susskind, Richard, ‘Artificial Intelligence and the Law Revisited’, in Jon Bing: A Tribute, ed. Dag Wiese Schartum, Lee A. Bygrave, and Anne Gunn Berge Bekken (Oslo: Gyldendal, 2014 г.).

Susskind, Richard, ‘Online Disputes: Is it Time to End the “Day in Court”?’, The Times, 26 февраля 2015 г.

Susskind, Richard, and Chris Tindall, ‘VATIA: Ernst & Whinney’s VAT Expert System’, in Proceedings of the Fourth International Expert Systems Conference (London: Learned Information, 1988 г.).

Sweney, Mark, ‘The Guardian overtakes New York Times in comScore Traffic Figures’, Guardian, 21 октября 2014 г. сайт http://www.theguardian.com/ (доступ 20 марта 2015 г.).

Swensen, Stephen, James Dilling, Michel Harper, and John Noseworthy, ‘The Mayo Clinic Value Creation System’, American Journal of Medical Quality, 27: 1 (2012 г.), 58–65.

Tapscott, Don, Grown Up Digital (New York: McGraw-Hill, 2009 г.).

Tapscott, Don, and Anthony Williams, Wikinomics (New York: Portfolio, 2006 г.).

Tawney, Richard, The Acquisitive Society (New York: Harcourt, Brace & Howe, 1921).

Tawney, Richard, The Attack and Other Papers (New York: Harcourt Brace & Co., 1953).

Tawney, Richard, Religion and the Rise of Capitalism (New Brunswick: Transaction Publishers, 1998).

Taxpayer Advocate Service at the IRS, ‘2012 г. Annual Report to Congress—Volume 1’, 9 января 2013 г. сайт http://www.taxpayeradvocate.irs.gov/2012-Annual-Report/FY-2012 г.-Annual-Report-To-Congress-Full-Report.html (доступ 8 марта 2015 г.).

TEDBlog, ‘TED reaches its billionth video view!’, 13 ноября 2013 г. сайт http://blog.ted.com/ted-reaches-its-billionth-video-view/ (доступ 7 марта 2015 г.).

Tejaswi, Mini Joseph, ‘Accenture to Hire Aggressively in India’, The Times of India, 18 июля 2012 г. сайт www.timesofindia.indiatimes.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Thompson, Derek, ‘The Facebook Effect on the News’, Atlantic, 12 февраля 2014 г. сайт http://www.theatlantic.com. (27 марта 2015 г.).

The Times, ‘Doctor, Doctor?’, leader in The Times, 22 августа 2014 г.

Topol, Eric, The Creative Destruction of Medicine (New York: Basic Books, 2012 г.).

Topol, Eric, The Patient Will See You Now (New York: Basic Books, 2015 г.).

Trefis Team, ‘eBay: The Year 2013 г. in Review’, 26 декабря 2013 г. сайт http://www.forbes.com/sites/greatspeculations/2013/12/26/ebay-the-year-2013 г.-in-review/ (доступ 24 марта 2015 г.).

Tuck, Richard, Free Riding (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2008 г.).

Turing, Alan, ‘Computing Machinery and Intelligence’, Mind, 59: 236 (1950 г.), 433–460.

Turkle, Sherry, Alone Together (New York: Basic Books, 2011 г.).

Tversky, Amos, and Daniel Kahneman, ‘Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases’, Science, 185: 4157 (1974 г.), 1124–1131.

Twilley, Nicola, ‘Artificial Intelligence Goes to the Arcade’, New Yorker, 25 февраля 2015 г.

UK Architectural Education Review Group, ‘Pathways and Gateways: The Structure and Regulation of Architectural Education’, апреля 2013 г. сайт http://people.bath.ac.uk/absaw/files/ (доступ 8 марта 2015 г.).

University of Hertfordshire, ‘Introducing Kaspar’, сайт http://www.herts.ac.uk/kaspar/introducing-kaspar (доступ 6 марта 2015 г.).

US Department of Veteran Affairs, ‘VA Telehealth Services Served Over 690,000 Veterans In Fiscal Year 2014 г.’, 10 октября 2014 г. сайт http://www.va.gov/opa/pressrel/pressrelease.cfm?id=2646 (доступ 6 марта 2015 г.).

Useem, Jerry, ‘Business School, Disrupted’, New York Times, 31 мая 2014 г. сайт http://www.nytimes.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Varian, Hal, ‘Computer Mediated Transactions’, American Economic Review, 100: 2 (2010 г.), 1–10.

Varian, Hal, ‘Big Data: New Tricks for Econometrics’, Journal of Economic Perspectives, 28: 3 (2014 г.), 3–28.

Varian, Hal, Joseph Farrell, and Carl Shapiro, The Economics of Information Technology (Cambridge: Cambridge University Press, 2004 г.).

Wahab, Mohamed, Ethan Katsh, and Daniel Rainey (eds.), Online Dispute Resolution: Theory and Practice (The Hague: Eleven International, 2012 г.).

Wainwright, Oliver, ‘Pressure Builds for Change in Britain’s Schools of Architecture’, Guardian, 27 июня 2013 г. сайт http://www.theguardian.com/ (доступ 8 марта 2015 г.).

Waisbord, Silvio, Reinventing Professionalism (Cambridge: Polity Press, 2013 г.).

Wallach, Wendell, and Allen, Colin, Moral Machines, paperback edn. (New York: Oxford University Press, 2010 г.).

Warnock, Mary, Report of the Committee of Inquiry into Human Fertilisation and Embryology, Department of Health and Social Security, июля 1984 г.

Warwick-Ching, Lucy, and Vanessa Houlder, ‘Ten Ways HMRC Checks if You’re Cheating’, Financial Times, 16 ноября 2012 г. сайт http://www.ft.com. (доступ 8 марта 2015 г.).

Waterman, Donald, A Guide to Expert Systems (Boston: Addison-Wesley, 1986 г.).

Weber, Max, ‘Bureaucracy’, in Max Weber: Essays in Sociology, ed. Hans Heinrich Gerth and Charles Wright Mills (New York: Oxford University Press, 1947 г.).

Weber, Max, Economy and Society, Volume 1 (Berkeley and Los Angeles: University of California Press, 1978 г.).

Weber, Max, The Protestant Ethic and the Spirit of Capitalism, rev. edn. (New York: Oxford University Press, 2011 г.).

Weber, Steven, The Success of Open Source (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2004 г.).

WebMD, ‘WebMD Announces Fourth Quarter and Year End Financial Results’, 24 февраля 2015 г. сайт http://investor.shareholder.com/wbmd/releasedetail.cfm?ReleaseID=898072&CompanyID=WBM (доступ 6 марта 2015 г.).

Weiss, Antonio, ‘Harold Bloom, The Art of Criticism No. 1’, Paris Review, 118 (Spring 1991 г.) сайт http://www.theparisreview.org (доступ 23 марта 2015 г.).

Weizenbaum, Joseph, Computer Power and Human Reason, with new preface (Harmondworth: Penguin, 1984 г.).

Werfel, Justin, ‘Collective Construction with Robot Swarms’, in Morphogenetic Engineering: Understanding Complex Systems, ed. René Doursat, Hiroki Sayama, and Olivier Michel (Berlin, Heidelberg: Springer, 2012 г.).

West, Darrell, Digital Schools (Washington, DC: Brookings Institution Press, 2012 г.).

West, Darrell, and Edward Miller, Digital Medicine (Washington, DC: Brookings Institution Press, 2009 г.).

White, Lynn, Medieval Technology and Social Change (New York: Oxford University Press, 1964 г.).

Wickenden, William, A Professional Guide for Young Engineers (New York: Engineers’ Council for Professional Development, 1949 г.).

Widdicombe, Lizzie, ‘From Mars’, New Yorker, 23 сентября 2013 г.

WikiHouse, ‘WikiHouse 4.0’ сайт http://www.wikihouse.cc/news-2/ (доступ 8 марта 2015 г.).

Wikistrat, ‘Become an Analyst’ сайт http://www.wikistrat.com/become-an-analyst (доступ 8 марта 2015 г.).

Wilensky, Harold, ‘The Professionalization of Everyone?’, American Journal of Sociology, 70: 2 (1964 г.), 137–158.

Wilks, Yorick, ‘What is the Semantic Web and What Will it Do for eScience’, Research Report, No.12, Oxford Internet Institute, October 2006 г.

Winner, Langdon, Autonomous Technology (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1977).

Winner, Langdon, ‘Technology Today: Utopia or Dystopia?’, in Technology and the Rest of Culture, ed. Arien Mack (Columbus, Ohio: Ohio State University Press, 2001 г.).

Winograd, Terry, Language as a Cognitive Process (Boston: Addison-Wesley, 1982 г.).

Winston, Patrick, Artificial Intelligence, 2nd edn. (Boston: Addison-Wesley, 1977).

Wittgenstein, Ludwig, Philosophical Investigations, 2nd edn. (Oxford: Basil Blackwell, 1958).

Witze, Alexandra, ‘NASA to Send 3D Printer into Space’, Nature, 513: 7517 (2014 г.).

Wolf, Lior, and Nachum Dershowitz, ‘Automatic Scribal Analysis of Tibetan Writing’, abstract for panel at the International Association for Tibetan Studies 2013 г. сайт http://www.cs.tau.ac.il/~wolf/papers/genizahijcv.pdf (доступ 7 марта 2015 г.).

Wolf, Lior, Rotem Littman, Naama маяer, Tanya German, Nachum Dershowitz, Roni Shweka, and Yaacov Choueka, ‘Identifying Join Candidates in the Cairo Genizah’, International Journal of Computer Vision, 94: 1 (2011 г.), 118–135.

Wootton, Richard, John Craig, and Victor Patterson (eds.), Introduction to Telemedicine, 2nd edn. (London: Hodder Arnold, 2011 г.).

Zittrain, Jonathan, The Future of the Internet—And How to Stop It (New Haven: Yale University Press, 2009 г.).

Zittrain, Jonathan, and Benjamin Edelman, ‘Documentation of Internet Filtering in Saudi-Arabia’, 12 сентября 2002 г. Сайт http://cyber.law.harvard.edu/filtering/saudiarabia/ (доступ 7 марта 2015 г.).

Zuboff, Shoshana, In the Age of the Smart Machine, paperback edn. (Oxford: Heinemann Professional Publishing, 1988 г.).

Гаванде Атул. Чек-лист. Система предотвращения ошибок. М.: Альпина Паблишер, 2017

Харари Юваль Ной. Sapiens. Краткая история человечества. М.: Синдбад, 2019