Сегодняшний глобальный и экспоненциальный мир очень отличается от того, который научился понимать в процессе эволюции наш мозг. Представьте себе масштаб информации, с которой мы сегодня сталкиваемся. Выпуски The New York Times за неделю содержат больше информации, чем среднестатистический гражданин XVII века встречал за всю жизнь.
[98] И этот объем растет в геометрической прогрессии. Эрик Шмидт, главный исполнительный директор Google
[99], говорил в 2010 году:
С самого начала времен и до 2003 года человечество создало пять эксабайт цифровой информации. Эксабайт – это один миллиард гигабайт, то есть единица с восемнадцатью нулями. В данный момент человеческая раса производит по пять эксабайт информации каждые два дня. К 2013 году пять эксабайт будут генерироваться каждые десять минут. Неудивительно, что мы изнурены.
[100]
Проблема в том, что мы интерпретируем глобальный мир с помощью системы, разработанной для локального применения. А так как мы раньше не видели ничего подобного, экспоненциальные изменения кажутся нам еще более непонятными. Кевин Келли пишет в книге «Чего хотят технологии» (What Technology Wants):
Пятьсот лет назад технологии не удваивали мощность и не дешевели в два раза каждые 18 месяцев. Водяные колеса не становились дешевле с каждым годом, а пользоваться молотком не становилось проще с каждым десятилетием. Железные изделия не становились все более прочными, урожай кукурузы зависел от погоды, но не улучшался последовательно год за годом. Вы не могли каждые 12 месяцев «апгрейдить» свою воловью упряжку, переводя ее на какой-то принципиально новый уровень.
[101]
Разрыв между локально-линейной прошивкой нашего мозга и глобально-экспоненциальной реальностью нашего мира создает ситуацию, которую я называю «разрушительной конвергенцией». Технологии переживают самое бурное в истории развитие и взаимопроникновение, а наш мозг не может с легкостью воспринять такую быструю трансформацию. Наши текущие способы управления и сопровождающие их структуры регулирования не предназначены для таких темпов.
Посмотрите на рынки. В последние десятилетия в одночасье рухнули такие компании-миллиардеры, как Kodak
[102], Blockbuster
[103] или Tower Records
[104], в то время как практически ниоткуда появились новые компании-миллиардеры. YouTube
[105] прошел путь от стартапа до актива, приобретенного Google за 1,65 млрд долл., за 18 месяцев. Groupon
[106] проделала путь от стартапа до компании, стоящей 6 млрд, за два года. Состояния еще никогда в истории не делались столь быстро.
Здесь кроется фундаментальная психологическая проблема. Изобилие – глобальная концепция, в основе которой – экспоненциальные изменения. Однако наш локально-линейный мозг не способен уловить ни возможностей, которые приносят с собой эти изменения, ни скорости, с которой они происходят. Вместо этого мы оказываемся жертвами явления, получившего название «цикл ажиотажа»
[107] (hype cycle) или «цикл зрелости технологий». Мы встречаем очередную новую технологию с завышенными ожиданиями – и очень быстро разочаровываемся, если ее возможности не соответствуют ажиотажу. Но помимо этого, вот что здесь важно: нам снова и снова не удается распознать постажиотажные трансформирующие возможности новых экспоненциальных технологий. То есть у нас имеется в буквальном смысле слепое пятно в отношении технологических возможностей, на которых могло бы основываться наше видение изобилия.
Число Данбара
Около двадцати лет назад антрополог и эволюционный психолог из Оксфордского университета Робин Данбар обнаружил еще одну проблему, связанную с нашей локально-линейной перспективой. Данбар заинтересовался числом межперсональных связей, которое человеческий мозг способен обрабатывать одновременно. Исследовав глобальные исторические закономерности, Данбар обнаружил, что люди имеют свойство самоорганизовываться в группы числом примерно в 150 человек
[108] (это объясняет, почему армия США, пройдя длительный путь проб и ошибок, пришла к выводу, что 150 человек – оптимальное количество для функционального боевого соединения). Подобным же образом, когда Данбар исследовал паттерны общения в таких социальных сетях, как, например, Facebook,
[109] он обнаружил, что, хотя люди могут иметь тысячи «друзей», на самом деле они общаются опять же примерно со ста пятьюдесятью из них. Сложив вместе все эти сведения, ученый пришел к выводу, что люди эволюционировали в составе групп примерно по 150 человек
[110] – и это число, известное теперь как «число Данбара», и определяет максимум социальных связей, которые может обрабатывать мозг индивидуума.
