Владимир Рубанов
Музыка цифрового мира – это вам не «Танец с саблями».
Иллюстрация Depositphotos/PhotoXPress.ru
Разговоры об искусственном интеллекте и чудесах основанного на нем «умного управления» вошли в фазу завышенного ожидания. Разогретый общественный интерес, подогреваемый распорядителями бюджетов по цифровизации и инновационному развитию требует охлаждения.
Сама идея цифровизации содержит в себе доминирование количества и вычисления над качеством и рассуждением. В обычной жизни количественное управление осуществляется c помощью показателей и рейтингов. Зависимость управления от количественных оценок отражает стремление заменить суждения, основанные на опыте и интуиции, стандартизированными оценками.
Сразу возникает вопрос: что это даст?
Сторонникам количественного управления кажется, что так проще. Кроме того, в массовом сознании сложилось отношение к личным оценкам реальности как к субъективным и предвзятым. В то же время количественные показатели воспринимаются как достоверные и объективные.
Но справляются ли рейтинги и другие количественные задачи с поставленными задачами? И могут ли справиться с ней в принципе? Нарастающая критика работы рейтинговых агентств в экономической сфере и неспособность работающих с количественными показателями аналитиков предсказать кризисы ставят под сомнение оптимизм по поводу объективности числа и превосходства количества над качеством.
Эмоциональные числа
Действительно, решения, принимаемые на основе стандартных показателей, оказываются во многих случаях лучше решений, основанных на личном опыте и знаниях. Но чем весомее значимость рейтингов в практической жизни, тем заметнее рост сомнений по поводу их надежности. Наиболее очевидным образом проблемы проявляются тогда, когда количественные показатели применяются для поощрения и наказания, стимулирования и мобилизации лиц и коллективов. Однако подчинение здравого смысла объективному количеству обычно ведет к перетоку ресурсов от тех, кого считают, к тем, кто считает и манипулирует цифрами.
Проблема лежит в самой природе социальной реальности, которая не состоит из объектов и внешних наблюдателей по раздельности. Каждый наблюдатель включен в наблюдаемую другими реальность. В этой реальности наблюдатели следят друг за другом и обращают внимание на то, как другие замечают и реагируют на их наблюдения.
В результате модели и описания реальности меняют и форматируют саму реальность, оказывая вполне конкретное влияние на ее динамику. Так что упования на объективность количественных измерений явно преувеличены. Наиболее очевидным это становится при попытках измерить неизмеримое и количественно оценить неисчислимое. Это хорошо раскрыто в недавно изданной в России книге Джерри Мюллера «Тирания показателей: как одержимость цифрами угрожает образованию, здравоохранению, бизнесу и власти».
В теоретических работах по измерению и ранжированию социальных явлений приводятся объяснения процессов оценивания с помощью концептов «конкурса красоты» (метафора Кейнса) и «морального риска». «Конкурс красоты» – это выбор членами жюри самой красивой девушки из нескольких предложенных фотографий. Выигрывает тот, кто выберет девушку с наибольшим количеством голосов членов жюри. В этой ситуации для расчетливого члена жюри верным критерием красоты становятся не его искренние убеждения и даже не ориентация на средний вкус, а угадывание доминирующей позиции путем наблюдения за поведением других судей с учетом знаний о них самих.
Очень наглядно этот феномен проявляется в ходе нынешнего выборного процесса в Украине, где эмоции, пристрастия и мечтания избирателей имеют слабое отношение к объективной реальности, но своим количественным значением влияют на судьбу страны в достаточно длительной перспективе.
Понятие «моральный риск» изначально появилось в сфере страхования. Оно означает, что последствия решения влияют на ситуацию, в которой это решение принимается и реализуется. Практике известно много случаев, когда застрахованный рискует намного чаще, чем человек, не имеющий страховки.
Смысловое содержание рейтингов – это мир мнений и социальных структур, рефлексий и рекурсий, зависимости мнений одних от того, что думают другие. А присутствие в механизмах рейтингования факторов «конкурса красоты» и «морального риска» порождает сомнение в их объективности. В таких условиях ложное предсказание может стать верным, поскольку оно распространяется и усиливается последующими интерпретациями. Верное же предсказание может опровергнуть само себя, что создает неопределенность и дезориентацию. Вполне по афоризму Феликса Кривина: «Битвы за свои убеждения никогда не бывают столь кровавы, как битвы за свои заблуждения».
Необходимость управления не только объемами выпускаемой и реализуемой продукции, но также процессами ее создания и изменения проявилась в практическом применении «ключевых показателей эффективности» (англ. Key Performance Indicators, KPI). Эти показатели деятельности организации направлены на помощь руководству в достижении стратегических и тактических целей. Их использование дает организации возможность оценить свое состояние и помочь в оценке реализации стратегии.
Идея правильная, только «гладко было на бумаге…». Нет большой нужды рассказывать про KPI из 15 показателей оценки эффективности губернаторов. Эти измерители уже вошли в общественно-политический лексикон и заставляют региональных руководителей бросать все силы на их достижение. Однако намерения «объективно» оценить такие неизмеримые и неисчислимые объекты, как власть, порядок и социальные процессы, несут в себе риски отрыва от реальности и негативного влияния на ситуацию управленческих решений, принимаемых на основе KPI.
Губернатор и когнитивный диссонанс
Несовпадения с реальностью связаны с низкой зависимостью показателей от усилий главы региона или с их несоответствием тем смыслам и принципам управления, которые в них закладывались. Так, первым показателем оценки губернатора является уровень доверия населения к власти. Но принцип вертикального устройства государственного управления заставляет главу региона ориентироваться на доверие прежде всего федеральной власти путем исполнения ее решений без должного учета мнения жителей региона.
В результате в мышлении и решениях губернатора возникает перманентный когнитивный диссонанс. Нынешнее положение главы региона в системе управления меняет его смысловую сущность как главного представителя интересов граждан на территории и превращает из «проводника» взаимодействия власти и общества в подобие «полупроводника». Губернатор перестает нормально выполнять функцию обратной связи, без которой любое управление никогда и ни при каких условиях не может быть эффективным.
В трудноизмеримых и сложноконструируемых показателях возникает также и соблазн достижения бюрократически формализованных целей путем влияния на податливые показатели вместо изменений своенравной реальности. Что нередко и делается. Но это чревато неприятными последствиями и для глав регионов, и для самой федеральной власти, для которой сопротивляющимся материалом должна быть по идее региональная власть, а для властей на местах, страшно сказать, – оппозиция. К субъективности получения и оценки показателей добавляется влияние плохо учитываемых случайных факторов или процессов, на протекание которых властное влияние практически не действует. В число KPI входит, к примеру, такой показатель, как «естественный прирост населения». Попытки представить, как губернатор может повлиять на прирост населения естественным путем, выражается пока не конструктивными моделями управленческих решений, а анекдотами с натуралистическими сюжетами.
Задача повышения производительности труда на основе технологических достижений нашла свое отражение во включении в KPI показателя «число высокопроизводительных рабочих мест во внебюджетном секторе экономики». На словах показатель звучит красиво и заманчиво, особенно для жаждущей прогресса молодежи. Только вот попытка превращения вдохновляющего социально-экономического качества в бесстрастное статистическое количество вряд ли удалась. По методикам учета и расчета данного показателя к высокопроизводительным рабочим местам (ВПРМ) относятся все замещенные рабочие места предприятия (организации), на котором среднемесячная заработная плата работников равна или превышает установленную величину критерия (пороговое значение).
Перевод с бюрократического языка на общедоступный позволяет так изложить смысл ВПРМ. Показатель не учитывает ни передовые технологии, ни квалификацию сотрудников, ни производительность труда, а только среднюю зарплату на предприятии. Любое повышение зарплаты приводит к автоматическому зачислению предприятий в «высокопроизводительные». Можно даже не повышать зарплату на своем предприятии, достаточно поднять цену услуг для подрядных организаций. Особенно для тех, которые гарантированно «выигрывают» любые конкурсы. А самыми талантливыми специалистами и наиболее эффективными предпринимателями оказываются, как известно, родственники региональных руководителей и их ООО. Тут вам сразу и «технологический прорыв», и «борьба с коррупцией» в одном флаконе.
Так что попадание руководителей регионов в фавор и впадение в немилость федеральных властей происходит фактически не по объективному KPI, а по иным, более субъективным причинам. И когда решение о судьбе регионального руководителя обосновывается тем или иным показателем KPI, то многие усматривают в этом (и справедливо) изрядную долю лукавства.
Наступление постиндустриальной реальности, нарастание инновационной активности и объемов нематериального производства, а также появление цифрового двойника реальности обостряют ситуацию с измерениями и их практическим применением. Наблюдения и оценки в сфере инновационного развития чрезвычайно сложны, а их результаты служат скорее некоторой информацией к размышлению, чем статистически установленным фактом.
Хайпы побеждают трижды
Наиболее распространенным форматом аналитического отчета о состоянии и тенденциях развития информационных технологий является магический квадрант исследовательского агентства Gartner. Для оценки поставщиков определенного сегмента рынка агентство использует две экспертные шкалы – «полнота видения» и «способность реализации».
Каждый оцениваемый поставщик оказывается в одном из четырех квадрантов: «лидеры» – поставщики с положительными оценками как по «полноте видения», так и по «способности реализации»; «претенденты» – поставщики с положительными оценками только по «способности реализации»; «провидцы» – поставщики с положительными оценками только по «полноте видения»; «нишевые игроки» – поставщики с отрицательными оценками по обоим критериям. Ежеквартальный отчет Gartner является важным документом для инвесторов. Поэтому поставщики часто отмечают даже сам факт попадания в какой-либо магический квадрант отдельным пресс-релизом как признание рыночных достижений даже при упоминании о себе в квадранте «нишевых игроков». Следует лишь подчеркнуть, что случаи попадания российских IТ-компаний в магический квадрант агентства Gartner исчисляются единицами.
Эмоциональное отношение пользователей к информационным технологиям, для которых они являются «черным ящиком», заставляет оценщиков процессов следить и учитывать смену массовых настроений.
Хайп приходит и уходит
С учетом новых реальностей Gartner ввела в употребление понятие «цикл хайпа». Да, хайп стал реальностью. Концепция ее видения такова: любая технологическая инновация в процессе достижения зрелости проходит несколько этапов, каждый из которых характеризуется различной степенью интереса со стороны общества и специалистов. Цикл включает в себя: появление инновации и первые публикации о ней; пик чрезмерных ожиданий; избавление от иллюзий; преодоление недостатков с возвращением интереса к технологии и началу ее внедрения в коммерческих проектах. Здесь следует лишь отметить, что продолжающийся у нас хайп вокруг «больших данных» уже прошел пик завышенных ожиданий и находится на склоне избавления от иллюзий.
А теперь о науке, которая дает новое видение реальности, раздвигает ее горизонты и создает новые возможности для развития материально-технической базы.
Гении с низким индексом
Как измеряется и оценивается сегодня она, а точнее, творческая деятельность ученого? Измерение и оценка производятся с помощью наукометрического показателя «индекс Хирша», являющегося количественной характеристикой продуктивности ученого (группы ученых, научной организации или страны в целом). Основан индекс на количестве публикаций и их цитирований.
Выглядит это так: индекс Хирша у ученого, опубликовавшего 100 статей, на каждую из которых имеется лишь одна ссылка в публикациях других авторов, и у ученого, опубликовавшего одну статью, но получившую 100 ссылок на нее, будет одинаковым. Какие «засады» субъективного плана и организационно-бюрократического плана укрываются за индексом Хирша?
Разные области науки различаются частотой производства новых текстов. Очевидно, что в физике и математике гораздо реже происходят события и открытия для извещения о них «града и мира», чем в биологии и медицине. Вспомним, к примеру, чего стоило недавнее открытие бозона Хиггса на большом адронном коллайдере. Это значит, что если оценку важности знаний и ценности ученых основывать на индексе Хирша, то физики всегда будут уступать медикам, а уж математикам вообще придется отойти в сторонку.
Применение индекса Хирша может стать труднопреодолимым барьером для молодых ученых. Необходимость для молодых талантов вначале «нагулять» индекс Хирша для признания в научных кругах влечет заведомую недооценку их работ, которые могут оказаться весьма перспективными.
Вот пример из истории науки: индекс Хирша выдающегося для всех времен и народов математика Эвариста Галуа, ушедшего из жизни в 21 год, равняется 4. Так что его шансы стать профессором математики в современном университете были бы невелики. Да и Альберт Эйнштейн имел примерно такой же индекс после создания им общей теории относительности.
Кто и что дороже денег
Наука лежит в основе технологических прорывов. Как это происходит, можно показать на примере отбора авторов и проектов двумя экосистемами поддержки инноваций: российским фондом «Сколково» и Агентством перспективных исследований Минобороны США (DARPA).
При отборе проектов для «Сколково» эксперты должны ответить на такой вопрос «Является ли проект теоретически реализуемым и не противоречащим основополагающим научным принципам?» Что это означает на самом деле и что должен ответить эксперт? Если идея основана на авторской теории, изменяет существующие представления или не вписывается в рамки доминирующих научных школ, то шанс преодоления ею экспертного барьера чрезвычайно низок. Зато научно-техническая банальность на уровне рационализаторского предложения преодолевает такой барьер без труда.
В знаменитом агентстве DARPA как показал накопленный опыт, самыми успешными лидерами программ в DARPA являются научные фантасты. Важно и то, что риск потерять деньги считается там меньшим злом, чем риск потерять талант и перспективную идею.
Следует также отметить, что основные усилия DARPA направлены на поиск «правильных людей» с нужными талантами и способностями. Решение этой задачи приобретает глобальный характер «охоты за головами» по всему миру. Очевидно, что такую работу вряд ли можно вести на основе индекса Хирша.
Ситуация в науке усложняется в результате широкого применения при проведении исследований информационных технологий. Новые проблемы и видение путей их решения изложены в коллективном труде под редакцией Д. Грея «Четвертая парадигма познания». Парадигмы познания характеризуются доминирующим научным методом и образуют ряд: 1) эксперимент; 2) теория; 3) модель. 4) парадигма.
Четвертая парадигма – это работа с данными, получаемыми и обрабатываемыми с помощью компьютерных технологий в рамках объединяющей научной теории. Ученые сегодня уже не смотрят сами в телескопы, а получают информацию через системы больших и сложных приборов, которые передаются в ЦОДы. И только затем они «смотрят» на произведенные таким путем данные через экраны компьютеров.
Искусственный интеллект просит нас больше думать
Исследование данных как нового научного метода отличает его от простой компьютерной обработки информации. Синтез научных исследований и информационных технологий, в основе которых лежат данные электронного формата, получил название е-Науки. Инициаторами ее формирования признается, что «сегодняшние инструменты для сбора данных в мега- и микромасштабе просто ужасны», а «для управления данными и их анализа не хватает хороших инструментов».
Проблема в том, что наполнение компьютерных сетей отсканированными копиями бумажных документов не позволяют эффективно использовать потенциал информационных технологий. Е-Наука ставит проблему получения ответов на ключевые вопросы ученых в логике научного знания и соединения их между собой в рамках целостных теорий. Это требует замены оборота оцифрованных бумажных текстов оборотом данных, способных передавать смысл научных знаний и быть пригодными для алгоритмической обработки.
Тем самым обозначилась еще одна проблема оценки научного знания – проблема различения научного текста и содержащихся в нем ценных знаний. Это необходимо для того, чтобы уменьшить влияние «научных церемоний» и долговременных процедур публикаций научных текстов на окончательный результат получения и применения новых знаний. В условиях высокой инновационной активности в технологической сфере обостряется потребность в ускорении доведения знаний до потенциальных пользователей, облегчения к ним доступа участникам научных сетей и адресным целевым аудиториям.
Понятно, что индекс Хирша для измерения формирующейся е-Науки явно непригоден, а новых показателей не создано. Единственное, на чем твердо настаивают инициаторы четвертой парадигмы познания, – на необходимости отделения собственно е-Науки от компьютерных наук. Признание данных «четвертым сетевым уровнем» (поверх Ethernet, TCP/IP и Интернета) требует изменения подхода к процессам цифровизации без должного теоретического осмысления того, что переводится в цифру и что из этого получается.
Проблема в том, что цифровая реальность формируется стихийно, без какой-либо объединяющей картины мира и конструктивного языка для ее описания в человеко-машинных системах. Вот, к примеру, оценка складывающейся ситуации в достаточно свежем (2017 год) исследовании НАТО. Там сказано, что изолированное создание информационно-коммуникационных систем НАТО привело к получению «лоскутного одеяла» из систем, приложений, сервисов, стандартов, словарей и таксономий. В результате в организации сложилась очень сложная структура неспособных к взаимодействию информационных систем. Попыткам решения этой проблемы часто мешает полное отсутствие хоть какого-то информационного взаимопонимания даже на уровне простых понятий. Ни прибавить, ни убавить. Остается только отметить, что так происходит и во всех иных системах, корпорациях и странах.
Выходит, информатизацию измеряли не тем и не так. Оказывается, что не одними терабайтами ценны массивы оцифрованных данных, а прежде всего их структурой и способностью к смысловому взаимодействию в информационных системах. То есть практическая ценность информационных технологий не должна приводить к тому, чтобы их применение опережало понимание. Это лишь создает угрозы превращения развивающихся баз данных в их кладбища.
комментарии(0)