Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет - [3]
Как оказалось, взрывообразный рост информации, возникший благодаря появлению печатного станка, принес нам массу хорошего. Однако для того, чтобы все это благо реализовалось, потребовалось 330 лет – и миллионы погибших на полях сражений по всей Европе.
Парадокс продуктивности
Всякий раз, когда информационный рост происходит быстрее, чем развивается наше понимание того, как именно обрабатывать получаемые данные, нас поджидает опасность. Последние 40 лет человеческой истории показывают, что для превращения информации в полезное знание может потребоваться немалое время и что если мы не будем достаточно осторожны, то легко сможем сделать шаг назад.
Понятие «информационная эпоха» вряд ли можно считать таким уж новым. Оно получило определенное распространение уже в конце 1970‑х годов. Другой похожий термин – «компьютерная эра» – использовался даже несколько раньше, примерно с 1970 г.{28}. В то время компьютеры уже начали более широко применяться в лабораториях и других научных учреждениях, хотя еще и не стали привычным предметом бытовой техники. В этот раз нам не понадобились 300 лет для того, чтобы рост в области информационных технологий начал приносить человеческому обществу весомые преимущества. Однако нам все равно потребовалось от 20 до 30 лет.
1970‑е гг. были (выражаясь словами Пола Кругмана[1]) «звездным часом множества теорий, созданных вокруг невероятно небольших объемов данных». Мы начали использовать компьютеры для создания моделей мира, однако нам потребовалось время, чтобы понять, насколько неточными и основанными на предположениях они были. Мы не сразу осознали, что точность, на которую способны компьютеры, не может заменить правильность прогнозов. В эту эпоху мы выдвигали множество смелых предположений в целом ряде областей, начиная от экономики и заканчивая эпидемиологией, и очень часто эти предположения оказывались ошибочными. Например, в 1971 г. было заявлено о том, что в течение следующего десятилетия мы научимся достаточно точно предсказывать землетрясения{29}, однако прошло 40 лет, а мы так и не приблизились к решению этой проблемы.
На самом деле компьютерный бум 1970‑х и 1980‑х гг. привел к временному снижению экономической и научной производительности. Экономисты назвали это «парадоксом продуктивности». «Влияние компьютерной эпохи можно было увидеть во всем, за исключением статистики продуктивности», – писал экономист Роберт Солоу в 1987 г.{30}. В период между 1969 и 1982 гг. Соединенные Штаты столкнулись с четырьмя явными рецессиями{31}. Конец 1980‑х гг. был более сильным периодом в экономическом плане для США, но не для многих других стран мира.
Научный прогресс значительно сложнее поддается оценке, чем экономический{32}. Однако одним из его индикаторов может служить количество выданных патентов, особенно в области инвестиций в исследовательскую деятельность. Если после внедрения нового изобретения происходит снижение цен на тот или иной продукт, то это значит, что мы мудро используем имеющуюся информацию и успешно превращаем ее в знание. Если же цены начинают расти, это дает основания считать, что мы видим сигналы в шуме и напрасно тратим время, двигаясь в неверном направлении.
В 1960‑х гг. в Соединенных Штатах было потрачено около 1,5 млн долл. (с учетом инфляции{33}) на каждую патентную заявку{34}, поданную американским изобретателем. Однако на заре информационной эпохи эта цифра скорее росла, а не снижалась, а пиковое значение, достигнутое в 1986 г., составило примерно 3 млн долл. (рис. В. 3){35}.
Рис. В. 3. Расходы на научно-исследовательскую работу, необходимые для подачи заявки на патент
По мере того как мы начали более реалистично оценивать пользу от применения новых технологий, ситуация стала вновь улучшаться в 1990‑е гг. Мы реже оказывались в тупиковых ситуациях; компьютеры сделали нашу повседневную жизнь лучше и стали помогать нашей экономике. Зачастую то, что выглядело прогрессивным в будущем, в скором времени приводило к регрессу. То, что кажется предсказуемым в долгосрочной перспективе, способно нарушить наши самые продуманные планы в настоящем.
Обещания и подводные камни «Больших данных»
В наши времена модным стал термин «Большие данные»[2]. По расчетам компании IBM, мы ежедневно создаем 2,5 квинтильона байтов данных, а 90 % информации, имеющейся в нашем распоряжении, было получено за последние два года{36}.
Этот экспоненциальный рост информации, как и компьютеры в 1970‑е гг., порой представляется нам лекарством от всех болезней. Крис Андерсон, редактор журнала Wired, писал в 2008 г., что сам по себе огромный объем данных способен заменить собой теорию и даже научный метод{37}.
Книга, которую я написал, стои́т на стороне науки и технологии, и я считаю подобную позицию вполне оптимистичной. Однако следует помнить, что мы склонны допускать массу ошибок. Цифры сами по себе не умеют говорить. Именно мы говорим за них. Мы наполняем их смыслом. Как и Цезарь, мы можем трактовать их в свою пользу, что порой уводит нас слишком далеко от объективной реальности.
