В то же время документы показали, что получивший одобрительные рецензии сериал «Образцовые бунтарки», посвященный теме гендерного равенства, стоил $81 млн, но привлек лишь 52 000 новых членов Prime, которые посмотрели его сразу после регистрации. Стоимость этого проекта в пересчете на каждого нового участника Prime составляла более $1500, и Amazon прекратила съемки сериала после первого сезона. Конечно, невозможно оценить долгосрочную доходность таких проектов, как «Человек в высоком замке», потому что неизвестно, как долго новые члены Prime пробудут в программе и сколько они в итоге потратят, но содержание полученных Reuters документов действительно свидетельствует о том, с какой степенью детализации Amazon оценивает важные элементы своего маховика.
Грег Харт, который руководит Prime Video, предупреждает, что все не так просто, как может показаться, если исходить только из просочившихся в прессу документов. Он говорит, что Amazon оценивает несколько показателей и нет какого-то одного, который бы предопределял решение по тому или иному проекту. По утверждению Харта, Amazon может, например, запустить оригинальный сериал, который не привлечет много новых зрителей, но вызовет интерес у действующих участников. Такие проекты, скорее всего, не закроют. «В общем-то, мы просто хотим найти сериал, который привлекает аудиторию и заставляет ее возвращаться, и неважно, новые это участники или уже со стажем».
Amazon находит разные способы использовать ИИ, чтобы сделать Prime Video как можно более прилипчивым. Одним из наиболее эффективных инструментов являются индивидуальные рекомендации для каждого зрителя. Опираясь на зрительские привычки, алгоритмы ИИ способны постоянно оптимизировать список сериалов, предлагаемых пользователю Prime. Если бы эту задачу выполняли люди, это заняло бы миллионы человеко-часов и было бы непомерно дорого. Amazon начала давать своим клиентам рекомендации еще со времен, когда занималась только книгами, потом распространила эту практику на товары с Amazon.com, а сегодня постоянно просчитывает, что каждый из ее пользователей хотел бы посмотреть в следующий раз. Если кому-то нравятся британские драмы, то Prime Video может рекомендовать ему канал Acorn или BritBox либо антологию «Шедевр» на PBS, в рамках которой показывают сериал «Полдарк» — историю британского солдата XVIII в. «Мы хотим познакомить вас с фильмом, о котором вы, возможно, и не знали, — говорит Харт, — но, когда узнаете и начнете смотреть, уже не сможете оторваться. Это экономит ваши силы и время и в целом делает просмотр видео приятнее». Нисколько не повредит этому процессу и то, что владельцы Fire TV могут просто попросить Alexa найти им фильм или передачу. И маховик вращается еще чуточку быстрее.
Как сказал Безос, клиенты «божественно недовольны». Проблема в том, что благодаря сегодняшней цифровой среде это недовольство возросло до небывалого уровня, и участники Prime здесь в первых рядах. Всего лишь нажав кнопку на экране смартфона или просто запросив Alexa, потребители могут мгновенно узнавать цены, отзывы, информацию о доставке и многом другом, независимо от того, делают ли они покупки, ищут фильм или заказывают отпускаемое по рецепту лекарство. Клиенты имеют больше возможностей, чем когда-либо, и им нужен лучший выбор, лучшие цены и лучший сервис.
Да, именно благодаря такому сервису и выбору Amazon расположила к себе сотни миллионов покупателей. Но что цифровая среда предвещает нам в социальном и психологическом плане? Как я уже отмечал, лишь один из десяти долларов в США тратится онлайн, но в ближайшие десятилетия это число будет только расти. Что происходит по мере того, как традиционных магазинов становится все меньше и все большая часть покупок совершается не выходя из дома или офиса?
У многих будет усиливаться чувство социальной изоляции. Дом полон цифровых устройств, отвлекающих от внешнего мира. Зачем идти в кинотеатр, когда можно смотреть отличные фильмы в HD-формате на 65-дюймовом экране с потрясающей системой объемного звучания? Зачем идти в библиотеку, когда можно скачать книгу на Kindle или купить бумажную версию на Amazon? Продукты мы пока еще в основном покупаем в обычных магазинах, но с Amazon и Walmart, предлагающими двухчасовую доставку или укомплектованный заказ прямо к автомобилю, как скоро мы перестанем посещать ближайшие супермаркеты и встречаться там с соседями, а вместо этого помидоры и лосось будут доставляться к нашему порогу? Мы становимся нацией агорафобов, и цена, которую мы заплатим, — это ослабление чувства общности. Мы будем скучать по встречам с друзьями в кафе — зачем они нужны, когда беспилотник может доставить чашку горячего кофе к вам домой, как это делает Google в Австралии? Мы перестанем испытывать радость, отыскав вкусный козий сыр на маленьком фермерском рынке или спелое манго в большом супермаркете, — вряд ли такой опыт будет доступен тем, кто, сидя дома, просит Alexa доставить к порогу стандартный список покупок. Единственное, что мы можем, — это пытаться противостоять искушению делать все онлайн, независимо от того, насколько это удобно. Это непростая задача.
Глава 7.
Общительная Alexa
На протяжении веков люди [163] были одержимы идеей говорящих машин. В самом конце X в. нашей эры будущий папа римский Сильвестр II, эрудированный ученый, который, как гласит легенда, отправился в Аль-Андалус и украл там книгу заклинаний, создал механическую бронзовую голову, якобы способную отвечать на вопросы «да» или «нет». Бронзовая голова сообщила ему, что он станет папой, а на вопрос, умрет ли он после того, как отслужит мессу в Иерусалиме, ответила «да». Сильвестр II был отравлен во время мессы в Иерусалимской церкви в Риме.
Прошло еще около 1000 лет, прежде чем говорящие головы стали чем-то большим, чем миф. Первый прорыв [164] произошел в 1950-х гг., когда Bell Labs создала Audrey, систему, которая могла распознавать сказанные голосом числа от одного до девяти. Примерно в это же время [165] профессор информатики из Стэнфорда Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект». По его определению, он подразумевает способность машин выполнять человеческие задачи, такие как понимание естественного языка, распознавание объектов и звуков, обучение и решение проблем.
В 1980-е гг. [166] появились говорящие куклы наподобие Джули, выпущенной компанией Worlds of Wonder, которые могли отвечать на простые вопросы ребенка, но первое серьезное программное обеспечение для распознавания речи было создано лишь в следующем десятилетии. Продукт под названием Dragon [167] мог обрабатывать простую речь, при этом говорящему не приходилось делать неловкие паузы после каждого слова. Несмотря на такой прогресс, в течение следующих двух десятилетий распознавание речи, а также другие виды программирования систем ИИ чаще разочаровывали своих сторонников, периодически пребывая в состоянии, которое академическое сообщество окрестило «зимой искусственного интеллекта», когда сокращалось финансирование и снижался интерес к проблеме. Основная причина заключалась не в том, что ученые не знали, как писать умные программы, а в том, что эти программы, использующие искусственный интеллект, требовали огромных вычислительных мощностей, по тем временам крайне дорогостоящих.
Ситуация изменилась, когда закон Мура, согласно которому быстродействие компьютера удваивается каждые два года, сделал более доступной обработку огромных массивов данных, необходимых для речевого ИИ. К 2010 г. вычислительная техника [168] значительно подешевела, и на свет появился голосовой помощник Siri, на тот момент в виде отдельного приложения для iPhone
[7]. Смартфоны с их миниатюрными клавиатурами были идеальным устройством для распознавания речи — проще попросить телефон что-то сделать, чем водить по клавишам большими пальцами. Чуть раньше Google запустила свой Voice Search.
