Классический пример положительного сетевого эффекта – рынки, товарные и фондовые. С начала XVII в. торговцы акциями и облигациями Голландской Ост-Индской компании собирались в Амстердаме, где стоимость ценных бумаг определялась ситуацией на фондовой бирже при активном участии огромной аудитории покупателей и продавцов. Биржа становилась все более полезной и ценной. Чем больше было участников, тем выше была вероятность того, что сделка состоится, и состоится по справедливой цене, поскольку она отражает большое число индивидуальных соглашений между покупателями и продавцами. Как только биржа набирает критическую массу пользователей на данном рынке, она становится центром притяжения новых покупателей и продавцов, обгоняя другие биржи, предлагающие такие же услуги.
Классическая телефония тоже показывала сильные положительные сетевые эффекты, поскольку чем больше абонентов появлялось в одной и той же телефонной сети, тем большую ценность это создавало для каждого из них. На заре телефонии это обеспечило значительный рост крупных поставщиков услуг связи. В США таким образом выросла огромная единая телефонная сеть, которой управляла компания AT&T Bell Telephone, – к этой сети подключались остальные более мелкие поставщики. Но технологии начала 1980-х гг. уже позволяли легко передавать вызовы между различными поставщиками телефонных услуг, и абоненты новых сетей могли беспрепятственно связываться с абонентами любых других отечественных сетей. Благодаря этому государство смогло разделить AT&T
[36] – клиенты понимали, что от появления новых крупных поставщиков ценность услуг не снизится. В дальнейшем стало возможно звонить кому угодно независимо от провайдера, и это значительно уменьшило положительный сетевой эффект
[37].
Национальные или региональные границы не могут служить препятствием для положительных сетевых эффектов – сетевые платформы часто распространяются за пределы географических границ. Большие расстояния, национальные или языковые различия обычно не мешают расширению, поскольку цифровой мир доступен везде, где есть доступ в интернет, а услуги сетевых платформ, как правило, многоязычны. Серьезным препятствием к расширению становятся прямые ограничения, установленные правительствами, или технологическая несовместимость (причем первое иногда стимулирует второе). Таким образом, для каждого типа услуг – например, социальных сетей или онлайн-кинотеатров – обычно существует несколько глобальных сетевых платформ и, возможно, несколько местных. Их пользователи вносят свой вклад в новое, еще плохо изученное явление – работу ИИ в мировом масштабе.
Сообщество, повседневная жизнь и сетевые платформы
Наше повседневная жизнь существенно изменилась благодаря цифровизации. Мы постоянно получаем огромное количество данных и делимся информацией сами. Объем этих данных и возможности их использования слишком велики и разнообразны, чтобы мы могли самостоятельно их обрабатывать. Поэтому мы полагаемся (часто инстинктивно или подсознательно) на программные процессы для организации и отбора необходимой или полезной информации – нам предлагают новости, фильмы или музыку в соответствии с тем, что мы выбирали раньше, и с учетом наиболее популярных вариантов. Автоматизированное курирование ленты новостей не доставляет никаких неудобств и практически прозрачно – вы оцените его эффект, если попробуете полистать чужую ленту Facebook или просмотреть выборку фильмов из чужого аккаунта Netflix.
Процесс интеграции и углубления связей между людьми и цифровыми технологиями ускоряют сетевые платформы. Благодаря ИИ, обученному отвечать на вопросы человека и выполнять его запросы, сетевые платформы обрабатывают информацию – то есть делают то, с чем человеческий разум когда-то справлялся сам (хотя и менее эффективно). Они решают задачи агрегирования информации и опыта, причем в гораздо более широких масштабах, чем человеческий разум в течение одной жизни, – вот почему их ответы и рекомендации часто кажутся удивительно точными. Ведь никакой даже самый придирчивый покупатель не сможет, выбирая зимние сапоги, оценить сотни тысяч покупок аналогичных товаров в стране и регионе, учесть последние погодные тенденции и время года, просмотреть аналогичные предыдущие поиски и изучить схемы доставки, прежде чем решит, какая пара сапог будет лучшей покупкой для него, – а ИИ сможет.
Все это приводит к тому, что люди начинают относиться к сетевым платформам, управляемым ИИ, так, как они никогда не относились к другим продуктам, услугам или машинам. По мере того как человек взаимодействует с ИИ, а ИИ адаптируется к предпочтениям человека (как он просматривает интернет, как осуществляет поиск, где бывает, какой имеет доход и какие социальные связи), у людей формируется своего рода негласное партнерство с сетевыми платформами. Они становятся для человека комбинацией почтовой службы, универмага, консьержа, исповедника и друга – функции, которые традиционно возлагались на предприятия, правительства и других людей.
Отношения между человеком, сетевой платформой и другими ее пользователями выглядят как очень близкие – только в дистанционном режиме. Уже сейчас сетевые платформы просматривают значительные объемы пользовательских данных, большая часть которых носит личный характер (геоданные, контактная информация, сеть друзей и знакомых, информация о финансах или о состоянии здоровья). Пользователи обращаются к ИИ с самыми разнообразными вопросами, касающимися всех сторон жизни. Способности ИИ отвечать на эти вопросы обусловлены его способностью анализировать сотни миллионов похожих отношений и триллионы похожих запросов в пространстве (географическая широта пользовательской базы) и времени (история взаимодействий) – и реагировать на них. Контактируя, пользователи сетевой платформы и ее ИИ взаимодействуют друг с другом и учатся друг у друга.
Но ИИ сетевой платформы следует логике, которая не является человеческой и во многом непостижима для людей. Когда сетевая платформа оценивает изображение, текст в социальных сетях или поисковый запрос, человек может не понимать, что именно сейчас делает ИИ. Инженеры Google знают, что сетевой поиск на основе ИИ дает более четкие результаты, но они не всегда могут объяснить даже порядок поисковой выдачи. Пользователи ИИ оценивают скорее пользу от полученных результатов, чем процесс, который выдал эти результаты. Это означает, что по сравнению с теми временами, когда человек понимал каждый шаг в любых интеллектуальных или физических процедурах (идея, общение, бизнес-процесс) и мог их приостановить, проконтролировать и повторить, приоритеты изменились.
Например, в большинстве промышленно развитых стран мира уже мало кто помнит о той эпохе, когда, собираясь в путешествие, нужно было договориться по телефону с принимающей стороной, изучить карту города или штата, а где-нибудь по пути остановиться на заправке или у магазина, чтобы убедиться в том, что маршрут проложен правильно (или исправить ошибку). Теперь этот процесс проходит гораздо эффективнее благодаря картографическим приложениям, которые оценивают возможные маршруты и их продолжительность, зная обычную картину дорожного движения в это время суток, учитывая аварии или другие возможности задержки на маршруте, включая маршруты, планируемые другими пользователями на тот же отрезок времени.
