Где скрываются преимущества искусственного интеллекта в повышении производительности? Чему нас могут научить оснащенные им автомобили Ford Model T.
Автор Sachin
Вопрос, который, кажется, все задают в наши дни в отношении ИИ, звучит так: если он настолько влиятелен, как утверждается, почему это не отражается ни в одной экономической статистике?
Это не первый случай, когда подобный парадокс проявляется при внедрении новой технологии. В 1987 году Роберт Солоу заметил, что компьютерный век можно увидеть повсюду, кроме статистики производительности. Эрик Бринйольфссон позже, в 1993 году, ввел термин «парадокс производительности» для описания этого явления. Масштабные инвестиции в информационные технологии в 1970-х и 1980-х годах не привели к измеримому росту производительности. Потребовалось почти десятилетие организационной реструктуризации, прежде чем в конце 1990-х годов появились результаты. Возможно, мы находимся в аналогичном периоде задержки с ИИ.
Один из ответов на вопрос о причинах этой задержки может заключаться в том, как ранние технологии развивались благодаря малоизученной деятельности по сборке комплектов.
Комплект — это набор компонентов, предназначенных для доработки и не имеющих единого «правильного» способа использования. Паровые двигатели, как известно, были именно комплектами. В 1763 году Джеймса Уатта попросили отремонтировать масштабную модель парового двигателя Ньюкомена в Университете Глазго. Эта работа позволила ему увидеть, насколько расточительно конструкция Ньюкомена использовала пар, и полтора года спустя ему пришла в голову идея отдельного компрессора — он построил свой первый прототип, используя латунный хирургический шприц в качестве цилиндра. Когда он объединился с Мэтью Болтоном для коммерциализации конструкции, они не производили готовые паровые двигатели. Вместо этого они продавали инженерные комплекты с подробными инструкциями, требующими сборки на месте. Болтон и Уатт разбогатели и изменили свою эпоху. Кто-то даже назвал в их честь инкубатор стартапов.
Этот приблизительный шаблон предвосхищает технологическую революцию с тех пор. Будь то радио, автомобили, самолеты, электроника или персональные компьютеры, сообщества талантливых любителей, занимающихся сборкой компьютеров из наборов, оказали непропорционально большое влияние на ранние инновации. Майкл Шраге, научный сотрудник Школы менеджмента Слоуна при Массачусетском технологическом институте, хорошо это объясняет: инновации в области сборки компьютеров не следуют за деньгами, деньги следуют за наборами. Распространение дешевых наборов сигнализирует о рыночном секторе, готовом к революции, более надежно, чем наличие дорогих передовых продуктов.
О влиянии сборки компьютеров на информационную эпоху он пишет:
Таким образом, хотя пока еще нет «Стива Джобса из наборов», безусловно, нет Стива Джобса без наборов. Нет также Билла Гейтса или Акио Мориты без наборов. Все их предпринимательские прорывы, изменившие рынок, произошли из кустарных производств, основанных на использовании наборов. Два Стива — Джобс и Возняк — буквально построили Apple из наборов. Гейтс и Пол Аллен основали Microsoft как поставщика программных систем для любителей самостоятельной сборки компьютеров из наборов. Морита и Масару Ибука основали компанию Sony, начав с наборов для превращения AM-радиоприемников в коротковолновые. От довоенной игривости «кошачьих усов» кристаллических радиоприемников до послевоенного потока избыточной электроники, наборы стали средством, механизмом и рынком для изобретений следующего поколения.
Даже внутри самих наборов существует важное различие между любителями, которые экспериментируют, чтобы заработать деньги непосредственно на самой технологии, и пользователями, которые перепрофилируют наборы, чтобы интерпретировать технологию таким образом, чтобы она соответствовала их собственному контексту. Первый тип сборщиков — это кто-то вроде Возняка из Homebrew, который собирает компьютеры, потому что сам компьютер является продуктом. Второй тип — это фермер из Айовы 1915 года, который поднимает заднее колесо своего Model T, чтобы запустить кукурузолущилку. Его не интересует автомобиль как продукт. Его интересует обмолот кукурузы.
Пользователи интерпретируют новые технологии
Существует превосходная статья Рональда Клайна и Тревора Пинча, в которой утверждается, что именно этот второй вид творчества, который они называют «интерпретационной гибкостью» сельских пользователей, в конечном итоге привел к производству тракторов и специализированных грузовиков. Их концепция основана на традиции социального конструирования технологий (SCOT), которая утверждает, что разные социальные группы присваивают разные значения одному и тому же артефакту. То, что считается «работающей» технологией, определяется не только инженерными решениями. Это определяется тем, как сообщества пользователей фактически используют ее.
В статье описывается, как период примерно с 1903 по 1950 год характеризовался тем, что сельские пользователи использовали автомобили способами, которые производители никогда не предполагали и иногда активно препятствовали. Фермеры рассматривали автомобиль не просто как средство передвижения, а как общий источник энергии. Еще в 1903 году фермер из Канзаса посоветовал читателям журнала Rural New Yorker заблокировать заднюю ось и протянуть ремень от колеса к кукурузолущилке, дробилке, пиле, насосу или любой другой машине, которую мог привести в движение двигатель. Автомобили использовались для питания стиральных машин, сепараторов сливок, водяных насосов, прессов для сена, пил по дереву, прессов для сидра и мельниц для кукурузы. Из газеты:
«Один фермер даже использовал «Кадиллак» для стрижки овец. Фермер из штата Мэн в 1915 году использовал автомобиль для стольких целей, что налоговые инспекторы не знали, классифицировать ли его как транспортное средство для отдыха или как сельскохозяйственную технику. Фермеры также использовали свои автомобили в качестве снегоходов, тракторов и сельскохозяйственных транспортных средств».
Затем производители комплектов воспользовались этим. Хотя фирмы начали выпускать комплекты для переоборудования автомобиля в стационарный источник энергии еще в 1912 году, реклама этих комплектов не появлялась в большом количестве до 1917 года, во время военной нехватки рабочей силы и лошадей. Некоторые компании просто продавали шкив, который крепился к поднятому колесу.
В конце концов, большинство производителей комплектов поняли, что поднятие одного колеса создает чрезмерную нагрузку на дифференциальный механизм, поскольку одно колесо будет вращаться, в то время как другое будет неподвижно лежать на земле. Поэтому большинство комплектов были разработаны для решения проблемы дифференциала, получая мощность от коленчатого вала или заднего моста. Компания Lawrence Auto Power Company в Сент-Поле продавала комплект за 35 долларов, состоящий из рулевой тяги, двух шкивов и металлической подставки, который мог приводить в действие кормоизмельчитель, кукурузолущилку, наполнитель силоса, пилу по дереву и сепаратор сливок.
Более сложные комплекты позволяли использовать автомобиль в качестве сельскохозяйственного трактора. Нехватка продовольствия во время войны побудила федеральное правительство поощрять фермеров «пахать землю до забора», что стало дополнительным стимулом для покупки тракторов или комплектов для переоборудования. Клайн и Пинч обнаружили три довоенных случая, когда фермеры прицепляли автомобиль к плугу. Комплекты для переоборудования, появившиеся в большом количестве в 1917 году, обычно состояли из ведущих колес, как у трактора, тяжелого моста, редукторов, более крупного радиатора и системы принудительной смазки, и продавались по цене от 97,50 до 350 долларов. Они насчитали двадцать две компании, производившие эти комплекты.
Затем наступило то, что Клайн и Пинч называют «закрытием». К концу 1910-х и 1920-м годам производители, такие как Ford, заметили эти «творческие» способы использования сельскохозяйственной техники и, следовательно, начали производить специализированные тракторы и грузовики. В 1916 году Ford заявил своим дилерам, что не хочет, чтобы они переделывали автомобили Ford в грузовики и другие самодельные конструкции, не одобренные компанией. В 1916 году Ford выпустил свой первый однотонный грузовик, надеясь положить конец производству комплектов для переоборудования автомобилей в грузовики. Американская ассоциация трактористов, влиятельная торговая группа, даже обратилась к Военно-промышленному совету с просьбой полностью запретить производство комплектов, переоборудовавших автомобили в тракторы. Хотя коммерческие тракторы были доступны уже в 1918 году, широкое использование комплектов продолжалось вплоть до Великой депрессии, до начала «Нового курса», когда семьи получили приток капитала для инвестиций в специализированное сельскохозяйственное оборудование.
После закрытия рынка социальное восприятие автомобиля как средства перевозки людей стабилизировалось. Гибкость интерпретации, описанная Клайном и Пинчем, полностью исчезла к началу 1950-х годов. Фермеры перестали использовать свои автомобили для помола зерна, вспашки полей или перевозки продукции в город. Вместо этого они в больших количествах покупали тракторы и пикапы. Эти новые транспортные средства были разработаны производителями отчасти в ответ на новые интерпретации автомобиля, которые сельские жители впервые предложили десятилетиями ранее. Как выразились Клайн и Пинч: «Пользователи, которых так легко упустить из виду при описании истории технологий, оставили свой след».
Интересный момент для нашего аргумента заключается в том, что такое универсальное использование автомобилей, когда их модифицировали и перепрофилировали в качестве сельскохозяйственной техники, не отражается в экономической статистике того времени. Клайн и Пинч отмечают, что большинство компаний, занимавшихся производством комплектов, просуществовали относительно недолго. Исключением стала компания Pullford из Куинси, штат Иллинойс, выпустившая комплект за 135 долларов в 1917 году и рекламировавшая его непрерывно по крайней мере до 1940 года. Но большинство этих предприятий были эфемерными. Производимая ими продукция представляла собой локальные решения локальных проблем, продаваемые в небольших количествах разрозненному населению изобретателей. Правительственные исследования той эпохи подсчитывали, сколько ферм имели автомобили, тракторы, грузовики и стационарные бензиновые двигатели, но не учитывали, сколько ферм использовали модифицированный Ford для работы сепаратора сливок.
Жизнь в эпоху экспериментальных комплектов
Этап производства комплектов в разработке технологии характеризуется быстрыми экспериментами любителей и изобретателей. Большинство этих экспериментов оказываются просто интересными экспериментами или остаются актуальными достаточно недолго, чтобы никто не стал их фиксировать. Здоровые инновационные культуры нуждаются в человеческом капитале, который порождается этим творческим процессом. Но этот человеческий капитал невидим для экономической статистики.
Точно так же, как люди выбрасывают или не смотрят на проекты, закодированные в определенной атмосфере, они не пытаются вспомнить или коммерциализировать универсальные способы применения, которые они создают в эпоху наборов. В центре внимания — сам процесс, развитие неявных навыков через действие. Происходит локальное развитие навыков в небольшой группе, но оно редко документируется, потому что нет времени тратить его на документирование. И кроме того, скорее всего, сам проект и не стоит того, чтобы его документировать.
Субъективный опыт создания наборов похож на религиозное шествие или участие в фестивале Burning Man, где нужно присутствовать и делать что-то, чтобы понять, в чем тут дело. Создаваемая ею память хранится в общественном и телесном слоях, в сообществах первопроходцев и новаторов, готовых мириться с несовершенствами этого этапа развития технологии.
Наборы и фирма
В своей работе 1937 года «Природа фирмы» Рональд Коуз задал простой вопрос: зачем вообще существуют фирмы? Если рынки эффективны, почему отдельные лица просто не заключают контракты друг с другом на выполнение каждой задачи?
Его ответ заключался в том, что фирмы существуют для снижения транзакционных издержек. Затраты на определение цен, согласование контрактов и координацию производства часто настолько высоки, что становится дешевле организовать деятельность внутри одной организации. Границы фирмы определяются там, где стоимость организации еще одной транзакции внутри компании равна стоимости ее осуществления на открытом рынке. Проще говоря, если бы вам приходилось каждый раз, когда у вас есть работа, платить почасовую оплату инженеру, ваша организация мало что сможет сделать.
Но подход Коуза упускает из виду другую половину вопроса. Пол Лоуренс и Джей Лорш в своей книге 1967 года «Организация и окружающая среда» показали нечто, что покажется интуитивно понятным любому, кто работает за столом: координация деятельности внутри фирмы тоже не бесплатна. По мере того, как организации берутся за более разнообразную работу, их команды становятся дифференцированными — они разрабатывают собственные временные горизонты, собственные цели, собственные способы мышления о проблемах. Команда инженеров, работающая над готовым к производству программным обеспечением, будет двигаться с другой скоростью и иметь несколько иную культуру, чем команда исследований и разработок, работающая над новым продуктом на основе ИИ.
Для удержания этих миров вместе требуется интеграция: роли связующего звена, кросс-функциональные команды и формальные позиции интеграторов, вся работа которых заключается в переводе между командами, которые больше не разделяют общую концепцию. Чем больше дифференциации, тем сложнее и дороже становится интеграция. Интеграция обходится дорого, но способность интегрировать различные функции и команды также является защитным барьером для компании. Возможно, вы знаете из собственного опыта работы, что не все компании успешно интегрируются. Успешные компании снова и снова решают задачи интеграции в разных масштабах.
Один из способов, которым компании исторически снижали оба вида затрат (внешние транзакционные издержки и внутренние издержки интеграции), — это создание накопленного слоя памяти экспериментов и навыков, полученных на этапе разработки комплекта. Исходя из работы Клайна и Пинча, можно рассматривать трактор как продукт навыков и знаний, накопленных фермерами в 1910-х и 1920-х годах при использовании автомобилей общего назначения, в сочетании с развитием базовой технологии двигателей. Форд не изобрел идею использования автомобильного двигателя для плуга. Это сделали фермеры. Вклад Форда заключался в том, чтобы взять эти разрозненные, неявные знания и внедрить их в организацию, способную производить специализированные бензиновые машины в больших масштабах.
Эта интеграция информации и навыков стала возможной благодаря тому, что ситуация стала менее неопределенной — до Второй мировой войны большинство семей предпочитали использовать автомобили вместо тракторов, чтобы избежать дополнительных расходов. Затем «Новый курс» предоставил семьям капитал для инвестиций в специализированное сельскохозяйственное оборудование, что создало более крупный и стабильный рынок тракторов.
Аналогично, первый компьютер Apple был результатом экспериментов на этапе сборки в компьютерных клубах Homebrew, в сочетании с возможностями исследований и разработок лабораторий Xerox. Фирмы превращают накопленную память об этапе сборки технологии в потоки капитала через продукты. Сам этот процесс представляет собой подвиг интеграции — объединение дифференцированных знаний из мастерских, лабораторий и производственных цехов в единый целостный артефакт. Несомненно, это способность, присущая только организации, а не отдельному человеку.
Вкратце, современная фирма накапливает память в виде организационного проектирования, документации и специализации, а затем превращает это в потоки капитала и производительности через продукты. Действительно хорошие фирмы продолжают делать это снова и снова. Каждый цикл разработки продукта — это возможность усвоить знания, полученные на предыдущем этапе разработки комплекта, и формализовать их в механизме интеграции — роли, процедуры и общие словари, позволяющие дифференцированным подразделениям сотрудничать при создании следующего продукта.
Фирма и LLM
Традиционное преимущество фирмы заключалось в двух аспектах: она могла учитывать транзакционные издержки, с которыми открытый рынок не мог справиться дешево, и могла создавать механизмы интеграции, позволяющие объединить дифференцированную экспертизу под одной крышей. LLM подрывают оба преимущества, но не симметрично.
На рынке LLM быстро удешевляют поиск специалистов, оценку подрядчиков, синтез разрозненных знаний и составление обязательных к исполнению спецификаций — эти классические транзакционные издержки быстро сокращаются.
Внутри фирмы ситуация иная. LLM могут автоматизировать некоторые интеграционные работы, но они также ускоряют темпы и объемы работы внутри каждого подразделения, углубляя дифференциацию, которую должна охватывать интеграция. Бремя интерпретации результатов, полученных с помощью ИИ, между командами ложится на отдельных сотрудников, а не исчезает. По крайней мере, на данный момент внутренние интеграционные издержки в большинстве фирм растут, а не снижаются. Несколько исследований использования ИИ на рабочем месте показали, что люди выполняют больше работы, чем раньше, и сталкиваются с расширением задач, разрастанием масштабов и «мозговым перегрузом от ИИ».
Это возвращает нас к вопросу, с которого мы начали. Если ИИ оказывает такое сильное влияние, почему это не отражается в статистике производительности? Ответ парадокса Солоу заключается в том, что компании еще не реорганизовались. Компьютеру потребовалось почти десять лет, чтобы появиться в показателях производительности, потому что организационная работа — сглаживание иерархий, перестройка рабочих процессов, переобучение сотрудников, перестройка механизмов интеграции вокруг новой технологии — заняла почти десять лет. Сейчас мы находимся в той же ситуации, но с другой формой. Внутри компаний интеграционные издержки растут, потому что дифференциация между отдельными людьми и командами ускоряется быстрее, чем механизмы интеграции могут адаптироваться.
Интенсификация работы, которую люди ощущают при использовании ИИ, указывает на эти растущие интеграционные издержки. За пределами компаний транзакционные издержки падают быстрее, чем у людей появляются привычки их использовать — работники еще не привыкли выходить за рамки организационной структуры и постоянно взаимодействовать с рынками, а компании еще не структурированы таким образом, чтобы это позволить. Оказавшись посередине, результаты работы ИИ реальны, но не поддаются анализу статистики.
В результате этого отставания, вероятно, произойдет раздвоение. Компании, которые могут позволить себе интеграционный механизм для использования ИИ в различных командах и среди множества разных специалистов, станут очень крупными, потому что отдача от масштабирования этого механизма огромна после его создания — гипермасштабные компании уже демонстрируют, как это выглядит. Anthropic, например, — это не просто исследовательская лаборатория, она также занимается консалтингом, экономикой и СМИ.
Компании, которые не могут позволить себе этот механизм, станут очень маленькими, потому что снижение транзакционных издержек на рынке делает индивидуального предпринимателя с дипломом магистра права жизнеспособным конкурентом для средних интегрированных фирм. Один человек с правильными инструментами, в реальном смысле, управляет дифференцированной организацией из одного человека, не неся никаких затрат на интеграцию, которые сделали бы такую организацию невозможной десять лет назад. Средний рынок — достаточно большой, чтобы нуждаться в серьезной интеграции, но недостаточно большой, чтобы амортизировать интеграционную инфраструктуру эпохи ИИ — оказывается под давлением с обеих сторон.
Повышение производительности в результате этого перехода, несомненно, в конечном итоге отразится в статистике. Но в итоге они проявятся в виде подъема нескольких огромных фирм и длинного хвоста очень мелких компаний, в то время как интегрированный средний сегмент будет опустошаться. К тому времени, когда это подтвердят цифры, мы уже перейдем к утверждениям о том, что квантовые вычисления, или что бы ни появилось в будущем, не отражаются в статистике — забывая, что этап разработки оборудования всегда невидим, а реорганизация всегда занимает больше времени, чем кто-либо ожидает.