Постоянный поток сообщений о новейших достижениях в области ИИ дает нам ошибочное ощущение, что мы живем в эпоху открытий — время, подобное тому, когда Энрико Ферми определил мировой баланс сил. На самом деле мы наблюдаем за последствиями одного фундаментального прорыва — открытия глубокого обучения и связанных с ним методов, применимых к решению множества разных проблем. Теперь процесс требует участия хорошо обученных научных работников — мастеров-ремесленников нашей эпохи. Сегодня эти мастера используют сверхчеловеческие способности ИИ в области распознавания образов для оформления кредитов, управления автомобилями, перевода текста, игры в го и поддержки вашего голосового ассистента Amazon Alexa
Однако для создания экономики ИИ нужны не только предприниматели-гладиаторы и обилие данных. Нужна также целая армия хорошо обученных инженеров ИИ и поддержка правительства, способного понять всю мощь этой меняющей мир технологии. Эти два фактора — количество специалистов в области ИИ и государственная поддержка — последние фрагменты в картине. Без них наш анализ технологического противостояния между двумя супердержавами был бы неполным
Но самые крупные достижения еще впереди. Как столетия назад скрытое под землей органическое вещество стало топливом, питающим промышленную революцию, так и массивы данных, в которые превратятся миллионы взаимодействий в альтернативной интернет-вселенной Китая, станут топливом для революции ИИ. Каждое направление деятельности в этой вселенной — работа сети WeChat, услуги O2O, транспортные услуги, мобильные платежи и общие велосипеды — добавляет новые пласты к массиву данных, беспрецедентно точно отображая характеристики потребления и привычки людей, связанные с их передвижениями. Взрывной рост популярности услуг O2O в Китае дал предоставляющим их компаниям доступ к огромным объемам информации о жизни пользователей вне интернета: что, где и в какое время они делают день за днем, что едят, куда ходят на массаж и т. д. Цифровые платежи позволяют компаниям составлять точные карты поведения потребителей в режиме реального времени. P2P-платежи добавили к этой информации еще один слой данных. Велосипеды, сдаваемые напрокат, стали частью IoT и вплели яркие нити в ткань городской жизни. Системы велопроката регистрируют десятки миллионов поездок — в магазин, домой после работы и на первые свидания. На этом фоне Uber и Lyft выглядят карликами, во всяком случае, когда дело касается сбора и детализации данных
Этот денежный поток в короткие сроки стимулировал китайскую экономику и поднял рыночную оценку компаний. Но был и другой, не менее важный результат: предприниматели получили огромные объемы данных. Регистрируя поставщиков, обрабатывая заказы, доставляя еду и принимая платежи, ведущие O2O-компании в Китае начали накапливать бесценные сведения о потребительских и личных привычках своих пользователей. Благодаря «тяжелому» подходу они получили намного больший объем данных, чем их коллеги из Кремниевой долины, а дальнейшее распространение мобильных платежей не оставит другим странам никакого шанса догнать Китай в этой области
Приверженность «тяжелой» тактике, требующая тратить деньги, управлять рабочей силой, выполнять много физической работы и экономить за счет объема операций, размыла границу между цифровой и реальной экономикой. В Китае интернет гораздо глубже проникает в экономику жизни обычных людей, чем на Западе, и это влияет как на тенденции потребления, так и на рынки труда. В соответствии с исследованием, проведенным McKinsey & Company в 2016 году, 65% китайских пользователей O2O сказали, что приложения заставили их тратить больше денег на еду29. О росте расходов на поездки и перевозки заявили 77% и 42% пользователей соответственно
Но революция O2O продемонстрировала еще более глубокое различие между Кремниевой долиной и Китаем в отношении того, как интернет-компания представляет товары или услуги, — я бы назвал это тактикой «легкого» подхода против тактики «тяжелого» подхода. Эти определения отражают масштабы вертикальной интеграции онлайн- и офлайн-сервисов в рамках одной компании. Когда американские интернет-компании хотят подчинить очередную отрасль, то обычно применяют «легкий» подход. Они исходят из того, что основная сила интернета состоит в том, что он связывает людей, помогает им находить информацию и обмениваться ею. Стартапы Кремниевой долины строят информационную платформу, но затем позволяют офлайн-бизнесу самому заниматься логистикой на местах. Они хотят одержать победу за счет ума, изобретая новые элегантные алгоритмы. В Китае компании, как правило, применяют «тяжелый» подход. Они хотят не просто строить платформы, а подбирать продавцов, продавать товары, управлять курьерской службой, доставлять самокаты, чинить их и получать оплату. Если понадобится, они субсидируют весь этот процесс, чтобы быстро переманить потребителей и обойти соперников. С точки зрения китайских стартапов, чем глубже их проникновение в самую суть отрасли, что часто обходится весьма недешево, тем сложнее конкуренту-подражателю будет имитировать бизнес-модель и предложить лучшую цену. Тактика «тяжелого» подхода означает строительство вокруг вашего бизнеса стен, защищающих от атак вражеских войск. Получается, чтобы выиграть, нужно не только перехитрить противника, но и проделать большую работу, потратив больше энергии и денег
Развернутая китайским правительством кампания вовсе не сводилась к одним только инвестициям и строительству офисов. Она изменила облик интернет-предпринимательства в глазах обычных людей и повлияла на дух времени. Для китайской культуры характерно почитание авторитетов, которыми могут быть родители, начальники, учителя и государственные чиновники. Пока новое направление в отрасли или вид деятельности не получат авторитетного одобрения, они считаются рискованными. Но если китайское руководство что-то одобрит, люди поспешат к этому присоединиться
ели на такое жесткое посягательство правительства на свободный рынок. Они считали, что частные игроки делают лучшие ставки, когда дело касается инвестиций, и что финансируемые государством инновационные зоны или инкубаторы окажутся пустой тратой денег налогоплательщиков. Многие из тех обитателей Кремниевой долины, у кого были деньги и власть, считали, что чем меньше федеральное правительство вмешивается в их дела, тем лучше.
Но эти критики упускали из виду, что участие государства иногда оказывается чрезвычайно эффективным. Когда в долгосрочной перспективе выгода настолько велика, то первое время можно и переплачивать. Китайское правительство планировало совершить фундаментальный сдвиг в китайской экономике и добиться, чтобы она росла не за счет производства, а за счет инноваций, и оно хотело, чтобы это произошло быстро
Гиганты Кремниевой долины накапливают данные об активности пользователей на онлайн-платформах: это история ваших поисков, загруженные фотографии, видео, которые вы смотрели на YouTube, и ваши «лайки». Китайские компании вместо этого собирают данные из реальной жизни: что, когда и где вы покупали, какую еду заказывали, куда ездили, что фотографировали. Глубокое обучение может только оптимизировать то, что оно «наблюдает» с помощью данных, а технологическая экосистема Китая дает алгоритмам больше «глаз», позволяющих целиком увидеть картину нашей повседневной жизни. Мы становимся свидетелями того, как ИИ начинает «электрифицировать» новые области: объем данных, полученных в Китае на основе повседневных действий реальных людей, в конечном счете даст ему преимущество над Кремниевой долиной. Китай получил ключи от этой сокровищницы не благодаря какому-то хитроумному плану. Когда Го Хонг посетил мой офис в 2010 году, он еще не знал, какой станет интернет-вселенная Китая, и не знал, что алгоритмы глубокого обучения сделают данные такой великой ценностью. Но он верил, что при правильном подходе, хорошем финансировании и небольшой поддержке китайские стартапы могут создать нечто грандиозное. В тот момент предпринимательские инстинкты Го подсказывали ему верный путь к деньгам
Эта готовность к кропотливой работе может стать огромным преимуществом Китая в эпоху внедрения ИИ. Накапливая и учитывая информацию, связанную и с доставкой еды, и с ремонтом автомобилей, и с велопрокатом, и с покупкой продуктов в магазинчике за углом, технологические компании превращают Китай в Саудовскую Аравию данных: страну, внезапно открывшую у себя огромные запасы топлива для технического прогресса в наши дни. Китай уже сделал первый шаг в этом направлении, стал крупнейшим в мире производителем цифровых данных, намного опередив США, и с каждым днем уходит все дальше.
Как я уже говорил в первой главе, изобретение глубокого обучения означает, что мы движемся от эпохи экспертных знаний к эпохе данных. Чтобы успешно готовить алгоритмы глубокого обучения, нужны вычислительные мощности, талантливые специалисты и большие объемы данных. Но из этих трех элементов именно объем данных в будущем станет важнейшим, потому что после достижения какого-то предела роль личных способностей начинает уменьшаться. За этой чертой все решает наличие данных. Алгоритмы, созданные средним инженером, могут превзойти алгоритмы, созданные ведущими мировыми экспертами, если средний инженер имеет доступ к гораздо большему количеству данных. Но в случае с данными, накапливаемыми в Китае, количество переходит в качество. В этой стране больше пользователей интернета, чем в США и Европе, вместе взятых, и китайские компании получают самые качественные данные. Природа альтернативной вселенной приложений в Китае такова, что собранные данные будут весьма полезны при создании продуктов, основанных на ИИ