Budowanie lepszej gospodarki opartej na danych

W związku z Sieć Omidyar

Czas się obudzić i wykonać lepszą pracę — mówi wydawca Tim O’Reilly — od poważnego podejścia do zmian klimatycznych po budowanie lepszej gospodarki opartej na danych. A sposób, w jaki budowana jest lepsza gospodarka oparta na danych, odbywa się poprzez wspólne zasoby danych – lub dane jako wspólny zasób – a nie w taki sposób, w jaki działają teraz gigantyczne firmy technologiczne, które nie tylko przechowują dane dla siebie, ale także czerpią zyski z naszych danych i wyrządzają nam szkody w proces.

Kiedy firmy wykorzystują gromadzone dane dla naszej korzyści, to bardzo dużo, mówi O’Reilly, założyciel i dyrektor generalny O’Reilly Media. Kiedy firmy używają go do manipulowania nami lub kierowania nami w sposób, który nas krzywdzi lub który zwiększa ich siłę rynkową kosztem konkurentów, którzy mogą zapewnić nam lepszą wartość, wtedy krzywdzą nas naszymi danymi. I to jest kolejna wielka rzecz, którą bada: szczególny rodzaj szkody, który ma miejsce, gdy firmy technologiczne wykorzystują dane przeciwko nam, aby kształtować to, co widzimy, słyszymy i wierzymy.

To, co O’Reilly nazywa rentami algorytmicznymi, wykorzystuje dane, algorytmy i projektowanie interfejsu użytkownika jako sposób kontrolowania, kto otrzymuje jakie informacje i dlaczego. Niestety wystarczy spojrzeć na wiadomości, aby zobaczyć szybkie rozprzestrzenianie się dezinformacji w Internecie, związane z niepokojami w krajach na całym świecie. Cui bono ? Możemy zapytać, kto zyskuje, ale może lepszym pytaniem jest, kto cierpi? Według O'Reilly'ego, jeśli budujesz gospodarkę, w której więcej z systemu wyciągasz, niż wkładasz lub tworzysz, to zgadnij co, nie tęsknisz za tym światem. To naprawdę ma znaczenie, ponieważ użytkownicy tej technologii muszą przestać myśleć o wartości poszczególnych danych i o tym, co to znaczy, gdy niewiele firm kontroluje te dane, nawet jeśli są bardziej wartościowe w otwartej przestrzeni. W końcu istnieją konsekwencje, jeśli nie tworzymy wystarczającej wartości dla innych.

Zbliżamy się teraz do innego pomysłu: co, jeśli rzeczywiście nadszedł czas, aby zacząć przemyśleć kapitalizm jako całość? To naprawdę świetny czas, aby porozmawiać o tym, jak chcemy zmienić kapitalizm, ponieważ zmieniamy go co 30, 40 lat – mówi O’Reilly. Wyjaśnia, że ​​nie chodzi o obalenie kapitalizmu, ale to, co mamy, nie jest już wystarczająco dobre. Właściwie musimy działać lepiej i możemy działać lepiej. A dla mnie lepszym określeniem jest wzrost dobrobytu dla wszystkich.

W tym odcinku Business Lab O’Reilly omawia ewolucję tego, w jaki sposób giganci technologiczni, tacy jak Facebook i Google, tworzą wartość dla siebie i szkodzą innym w coraz bardziej otoczonych murami ogrodach. Omawia również, w jaki sposób kryzysy takie jak Covid-19 i zmiany klimatyczne są niezbędnymi katalizatorami, które napędzają zbiorową decyzję o przezwyciężeniu ogromnych problemów gospodarki opartej na danych.

Business Lab prowadzi Laurel Ruma, dyrektor redakcyjny Insights, działu custom publishing w MIT Technology Review. Spektakl jest produkcją MIT Technology Review, przy wsparciu produkcyjnym Collective Next.

Ten odcinek podcastu został wyprodukowany we współpracy z Omidyar Network.

Pokaż notatki i linki

Potrzebujemy czegoś więcej niż tylko innowacji, aby zbudować świat prosperujący dla wszystkich , Tim O’Reilly, Radar, 17 czerwca 2019 r.

Dlaczego zainwestowaliśmy w budowę sprawiedliwej gospodarki opartej na danych , Sushant Kumar, Omidyar Network, 14 sierpnia 2020 r.

Tim O’Reilly – „Covid-19 to okazja do przełamania obecnego paradygmatu gospodarczego” autor: Derek du Preez, Diginomica, 3 lipca 2020 r.

Dobra cena? Naprawa gospodarki opartej na danych , Informacje o przeglądzie technologii MIT , 3 grudnia 2020

Pełny zapis

Laur Ruma : Z MIT Technology Review, nazywam się Laurel Ruma, a to jest Business Lab, program, który pomaga liderom biznesowym zrozumieć nowe technologie wychodzące z laboratorium i wprowadzane na rynek. Naszym dzisiejszym tematem jest gospodarka oparta na danych. Dokładniej — demokratyzacja danych, zwiększanie ich otwartości, dostępności i możliwości kontrolowania przez użytkowników. I to nie tylko firmy technologiczne i ich klienci, ale także obywatele, a nawet sam rząd. Ale jak wygląda uczciwa gospodarka oparta na danych, gdy kilka firm kontroluje Twoje dane?

Dwa słowa dla Ciebie: renta algorytmiczna.

Moim gościem jest Tim O'Reilly, założyciel, dyrektor generalny i prezes O'Reilly Media. Jest partnerem we wczesnej firmie inwestycyjnej O'Reilly AlphaTech Ventures. Zasiada także w zarządach Code for America, PeerJ, Civis Analytics i PopVox. Niedawno napisał książkę WTF?: Jaka jest przyszłość i dlaczego to zależy od nas . Jeśli zajmujesz się technologią, rozpoznasz kultową markę O'Reilly: rysunki zwierząt piórem i atramentem na okładkach książek o technologii i prawdopodobnie wybierzesz jedną z tych książek, aby pomóc w budowaniu kariery, niezależnie od tego, czy jest to projektant, oprogramowanie inżynier lub CTO.

Ten odcinek Business Lab jest produkowany we współpracy z siecią Omidyar.

Witaj Tim.

Tim O'Reilly : Cieszę się, że jestem z tobą, Laurel.

Laur : Cóż, więc najpierw wspomnijmy naszym słuchaczom, że w mojej poprzedniej karierze miałem szczęście pracować z tobą i dla O'Reilly Media. Teraz jest świetny czas na tę rozmowę, ponieważ wszystkie te trendy, które widzieliście, spadają na szczyt przed wszystkimi innymi — open source, web 2.0, rząd jako platforma, ruch twórców. Możemy oprawić tę rozmowę w temat, o którym mówiłeś już od jakiegoś czasu — wartość danych i otwarty dostęp do danych. A więc w 2021 r., jak myślisz o wartości danych?

Tim : Cóż, myślę o tym na kilka sposobów. Po pierwsze, rozmowa o wartości jest na wiele sposobów dość błędna. Kiedy ludzie mówią: „Cóż, dlaczego nie dostanę udziału w wartości moich danych?”. I oczywiście odpowiedź brzmi: Ty otrzymujesz udział w wartości swoich danych. Wymieniając dane Google na pocztę e-mail, wyszukiwanie i mapy, zyskujesz całkiem sporo. Właściwie ostatnio zrobiłem trochę matematyki z tyłu serwetki, że w zasadzie chodziło o… cóż, jaki jest średni przychód na użytkownika? Roczny przychód Facebooka na użytkownika na całym świecie wynosi około 30 USD. To 30 dolarów rocznie. Teraz marża zysku wynosi około 26 USD. Oznacza to, że zarabiają 7,50 USD na użytkownika rocznie. Więc masz udział w tym? Nie. Czy uważasz, że Twój 1 lub 2 dolary, które w najbardziej ekstremalny sposób mógłbyś pozyskać jako część tej wartości, jest dla Ciebie wart Facebooka?

I myślę, że w podobny sposób patrzysz na Google, to trochę większa liczba. Ich średni zysk na użytkownika wynosi około 60 USD. No dobrze, powiedzmy, że masz jedną czwartą tego, 15 dolarów rocznie. To 1,25 dolara miesięcznie. Płacisz 10 razy tyle za swoje konto Spotify. Tak więc skutecznie, dostajesz całkiem niezłą ofertę. Więc pytanie o wartość jest złym pytaniem. Pytanie brzmi, czy dane są używane? dla ty albo przeciwko ty? I myślę, że to naprawdę jest pytanie. Kiedy firmy wykorzystują dane dla naszej korzyści, to bardzo dużo. Kiedy firmy używają go do manipulowania nami lub kierowania nami w sposób, który nas krzywdzi lub zwiększa ich siłę rynkową kosztem konkurentów, którzy mogą zapewnić nam lepszą wartość, wtedy krzywdzą nas naszymi danymi.

I w tym miejscu chciałbym poruszyć rozmowę. W szczególności skupiam się na określonej klasie szkód, którą zacząłem nazywać rentami algorytmicznymi. Oznacza to, że kiedy myślisz o gospodarce opartej na danych, używa się jej do kształtowania tego, co widzimy, słyszymy i w co wierzymy. To oczywiście stało się bardzo oczywiste dla ludzi w ostatnich wyborach w USA. Ogólnie rzecz biorąc, dezinformacja, reklama w ogóle, jest w coraz większym stopniu kierowana przez systemy algorytmiczne wykorzystujące dane. A pytanie, które moim zdaniem jest dość głębokie, brzmi: czy te systemy działają? dla nas lub przeciwko nas? A jeśli stają się wydobywczymi, gdzie zasadniczo pracują, aby zarobić pieniądze dla firmy, a nie dawać korzyści użytkownikom, to mamy przesrane. Próbowałem więc zacząć dokumentować, śledzić i ugruntować tę koncepcję możliwości kontrolowania algorytmu jako sposobu kontrolowania, kto co dostaje i dlaczego.

I mniej skupiałem się głównie na stronie użytkownika, a bardziej na stronie dostawcy. Weźmy Google. Google jest tym pośrednikiem między nami a dosłownie milionami lub setkami milionów źródeł informacji. I decydują, które z nich przyciągają uwagę. I przez pierwsze półtorej dekady istnienia Google i nadal w wielu niekomercyjnych obszarach, czyli prawdopodobnie około 95% wszystkich wyszukiwań, używają narzędzi, które nazwałem zbiorową inteligencją. Tak więc wszystko od: „Co ludzie faktycznie klikają?”, „Co mówią nam linki?”, „Jaka jest wartość linków i rankingu strony?”. Wszystkie te rzeczy dają nam wyniki, które naprawdę uważają za najlepsze, co szukamy. Kiedy więc Google IPO wszedł w 2004 r., dołączyli wywiad z Larrym Page'em, w którym powiedział: „Naszym celem jest pomóc Ci znaleźć to, czego chcesz i odejść”.

A Google naprawdę tak działał. A nawet ich model reklamowy został zaprojektowany z myślą o zaspokojeniu potrzeb użytkowników. Pay-per-click było jak; zapłacimy Ci tylko wtedy, gdy faktycznie klikniesz reklamę. Obciążymy reklamodawcę tylko wtedy, gdy kliknie reklamę, co oznacza, że ​​byłeś nią zainteresowany. Mieli bardzo pozytywny model, ale myślę, że w ostatniej dekadzie naprawdę zdecydowali, że muszą przydzielić sobie więcej wartości. Jeśli więc porównasz wynik wyszukiwania Google w obszarze wartościowym komercyjnie, możesz porównać go z Google sprzed 10 lat lub z dzisiejszym wyszukiwaniem niekomercyjnym. Zobaczysz, że jeśli jest to wartość komercyjna, większość strony jest poddawana jednej z dwóch rzeczy: własnościom Google lub reklamom. A to, co zwykliśmy nazywać organicznymi wynikami wyszukiwania w telefonie, często znajduje się na drugim lub trzecim ekranie. Nawet na laptopie mogą być małe, które widzisz w kącie. Generowane przez użytkowników, wartościowe treści zostały zastąpione treściami, które Google lub reklamodawcy chcą, abyśmy zobaczyli. Oznacza to, że używają swojego algorytmu, aby przedstawić nam dane. Nie żeby uważali, że jest dla nas najlepszy, ale myślą, że jest dla nich najlepszy. Teraz myślę, że jest jeszcze jedna rzecz. Kiedy założono Google, w oryginalnej gazecie o wyszukiwaniu Google, którą Larry i Sergey napisali, gdy byli jeszcze w Stanford, mieli dodatek dotyczący reklamy i motywów mieszanych i uważali, że wyszukiwarka nie może być uczciwa. Spędzili dużo czasu, próbując wymyślić, jak temu przeciwdziałać, kiedy przyjęli reklamę jako swój model, ale myślę, że w końcu przegrali.

Tak też Amazon. Amazon przyjmował setki różnych sygnałów, aby pokazać Ci, co naprawdę uważali za najlepsze produkty dla Ciebie, najlepszą ofertę. I trudno uwierzyć, że tak jest nadal, gdy wyszukujesz na Amazon i prawie wszystkie wyniki są sponsorowane. Reklamodawcy, którzy mówią „nie, my, biorą nasz produkt”. I faktycznie, Amazon używa swojego algorytmu do wydobywania tego, co ekonomiści nazywają czynszami od ludzi, którzy chcą sprzedawać produkty w ich witrynie. I to bardzo ciekawe, pojęcie czynszów naprawdę weszło do mojego słownika dopiero w ciągu ostatnich kilku lat. I tak naprawdę są dwa rodzaje czynszów i oba mają związek z pewnym rodzajem asymetrii mocy.

A pierwszy to czynsz, który dostajesz, ponieważ kontrolujesz coś wartościowego. Myślisz o przewoźniku w średniowieczu, który w zasadzie powiedział: tak, musisz mi zapłacić, jeśli chcesz przeprawić się tutaj przez rzekę lub zapłacić za przejazd mostem. Tak ludzie nazwaliby czynsz. Był to również fakt, że miejscowy watażka mógł powiedzieć wszystkim ludziom, którzy pracowali na „jego ziemiach”, że musisz dać mi część swoich plonów. Myślę, że ten rodzaj renty, który pojawia się w wyniku asymetrii mocy, jest właśnie tym, co tutaj widzimy.

Jest też inny rodzaj czynszu, o którym myślę, że naprawdę warto pomyśleć, kiedy coś rośnie na wartości niezależnie od własnych inwestycji. I nie całkiem zrozumiałem, w jaki sposób ma to zastosowanie w gospodarce cyfrowej, ale jestem przekonany, że ponieważ gospodarka cyfrowa nie jest wyjątkowa dla innych gospodarek ludzkich, to co robi. Pomyśl o rentach gruntowych. Kiedy budujesz dom, faktycznie włożyłeś kapitał i siłę roboczą i faktycznie dokonałeś ulepszeń i następuje wzrost wartości. Ale powiedzmy, że 1000, a w przypadku miasta miliony innych ludzi również buduje domy, wartość twojego domu wzrasta dzięki tej zbiorowej działalności. I tę wartość, której nie stworzyłeś – lub współtworzyłeś ze wszystkimi innymi. Kiedy rząd pobiera podatki i buduje drogi i szkoły, infrastrukturę, znowu wartość twojej nieruchomości rośnie.

I ten rodzaj interesującego pytania o wartość, która jest tworzona wspólnie, jest alokowana zamiast do prywatnej firmy, a nie do wszystkich, jest moim zdaniem kolejnym elementem kwestii czynszów. Nie sądzę, aby właściwe pytanie brzmi: w jaki sposób uzyskujemy nasz udział w zyskach Google w wysokości 1 USD, 2 USD lub 5 USD? Właściwe pytanie brzmi, czy Google tworzy wystarczającą wspólną wartość dla nas wszystkich, czy też utrzymuje dla siebie ten wzrost, który tworzymy wspólnie?

Laur : Więc nie, to nie tylko wartość pieniężna, prawda? Właśnie rozmawialiśmy z Parminderem Singhem z IT for Change na temat wartości data commons. Data commons zawsze była częścią idei dobrej części Internetu, prawda? Kiedy ludzie spotykają się i dzielą się tym, co mają jako kolektyw, wtedy możesz wyruszyć i znaleźć nowe wnioski z tych danych i zbudować nowe produkty. To naprawdę pobudziło całe budowanie internetu – to zbiorowe myślenie, to jest zbiorowa inteligencja. Czy widzisz to w coraz bardziej inteligentnych możliwościach algorytmicznych? Czy to właśnie zaczyna niszczyć dane wspólne, a może jedno i drugie, bardziej ludzkie zachowanie, zmiana społeczna?

Tim : No i oba w pewien sposób? Myślę, że jednym z moich wielkich pomysłów, który, jak sądzę, będę forsował przez następną dekadę lub dwie (chyba że mi się to uda, jak nie udało mi się w przypadku niektórych poprzednich kampanii), jest sprawienie, by ludzie zrozumieli, że nasza gospodarka jest również system algorytmiczny. Mamy teraz ten moment, w którym tak bardzo skupiamy się na big tech i roli algorytmów w Google i Amazon, Facebooku, sklepach z aplikacjami i wszystkim innym, ale nie korzystamy z okazji, aby zadać sobie pytanie, jak działa nasza gospodarka w ten sposób także? I myślę, że istnieje kilka naprawdę mocnych analogii między, powiedzmy, bodźcami, które napędzają Facebooka, a bodźcami, które napędzają każdą firmę. Sposób, w jaki te zachęty są wyrażane. Jak moglibyśmy powiedzieć, dlaczego Facebook pokazuje nam dezinformacje?

Co w tym jest dla nich? Czy to tylko błąd, czy są powody? A ty mówisz: Właściwie tak, to bardzo angażująca, bardzo wartościowa treść. Prawidłowy. A ty mówisz: Cóż, czy to jest ten sam powód, dla którego Purdue Pharma przekazała nam dezinformację o uzależniającym działaniu OxyContinu? A ty mówisz: O tak, jest. Dlaczego firmy miałyby to robić? Dlaczego mieliby być tak aspołeczni? A potem idziesz, och, właściwie, ponieważ w naszej gospodarce istnieje nadrzędny algorytm, który jest wyrażany przez nasz system finansowy.

Nasz system finansowy skupia się teraz przede wszystkim na cenie akcji. I można powiedzieć, OK, firmom mówi się i przez ostatnie 40 lat, że ich główna dyrektywa sięgająca Miltona Friedmana, jedynym obowiązkiem firmy jest zwiększanie wartości dla akcjonariuszy. A potem zostało to zawarte w wynagrodzeniach kadry kierowniczej w ramach ładu korporacyjnego. Dosłownie mówimy, że ludzie nie mają znaczenia, społeczeństwo nie ma znaczenia. Liczy się tylko zwrot wartości dla Twoich akcjonariuszy. A sposób, w jaki to robisz, polega na podnoszeniu ceny akcji.

Zbudowaliśmy więc algorytm w naszej gospodarce, który jest wyraźnie błędny, podobnie jak skoncentrowanie się Facebooka na pokazywaniu ludziom rzeczy, które są bardziej angażujące, okazało się błędem. Ludzie, którzy wpadli na oba te pomysły, myśleli, że przyniosą dobre wyniki, ale kiedy Facebook ma zły wynik, mówimy, że musicie to naprawić. Kiedy nasza polityka podatkowa, kiedy nasze zachęty, kiedy nasz ład korporacyjny wychodzi źle, idziemy, no cóż, to tylko rynek. To jak prawo grawitacji. Nie możesz tego zmienić. Nie. I to jest właśnie powód, dla którego moja książka miała podtytuł, Jaka jest przyszłość i dlaczego to zależy od nas , ponieważ pomysł, że dokonaliśmy wyborów jako społeczeństwo, które dają nam wyniki, które otrzymujemy, że wpakowaliśmy je w system, w zasadach, fundamentalnych algorytmach ekonomicznych, a te algorytmy są tak samo zmienne, jak algorytmy, które są używane przez Facebooka, Google lub Amazon i są w takim samym stopniu pod kontrolą ludzkiego wyboru.

I myślę, że istnieje możliwość, zamiast demonizowania technologii, użyć ich jako lustra i powiedzieć: Och, naprawdę musimy działać lepiej. I myślę, że widzimy to na małe sposoby. Zaczynamy zdawać sobie sprawę, och, kiedy budujemy algorytm dla wymiaru sprawiedliwości w sprawach karnych i wyroków, i zaczynamy, och, to jest stronnicze, ponieważ karmiliśmy go stronniczymi danymi. Używamy sztucznej inteligencji i systemów algorytmicznych jako lustra, aby głębiej zobaczyć, co jest nie tak w naszym społeczeństwie. Jak, wow, nasi sędziowie przez cały czas byli stronniczy. Nasze sądy były przez cały czas stronnicze. A kiedy zbudowaliśmy system algorytmiczny, nauczyliśmy go na tych danych. To powielało te uprzedzenia i zaczynamy, naprawdę, o tym właśnie mówiliśmy. I myślę, że w podobny sposób jest dla nas wyzwaniem, aby spojrzeć na wyniki naszej gospodarki jako wyniki tendencyjnego algorytmu.

Laur : I to naprawdę jest tylko taki wykrzyknik w innych kwestiach społecznych, prawda? Więc jeśli rasizm jest zakorzeniony w społeczeństwie i jest częścią tego, co znamy jako kraj w Ameryce od pokoleń, jak to jest zaskakujące? Widzimy za pomocą tego lustra, tak, tak wiele rzeczy spływa nam po drodze. I myślę, że rok 2020 był jednym z tych przełomowych lat, które po prostu udowadniają wszystkim, że lustro całkowicie odzwierciedla to, co dzieje się w społeczeństwie. Musieliśmy tylko zajrzeć. Więc kiedy myślimy o budowaniu algorytmów, budowaniu lepszego społeczeństwa, zmianie tej struktury ekonomicznej, od czego zaczynamy?

Tim : No cóż, oczywiście pierwszym krokiem do jakiejkolwiek zmiany jest nowy mentalny model tego, jak wszystko działa. Jeśli myślisz o postępie nauki, przychodzi on, gdy w niektórych przypadkach rzeczywiście lepiej rozumiemy, jak działa świat. I myślę, że jesteśmy w punkcie, w którym mamy okazję. Jest taka wspaniała linijka od faceta o imieniu Paul Cohen. Obecnie jest profesorem informatyki na Uniwersytecie w Pittsburghu, ale kiedyś był kierownikiem programu ds. sztucznej inteligencji w DARPA. Byliśmy na jednym z tych wydarzeń dotyczących zarządzania sztuczną inteligencją w American Association for the Advancement of Science i on powiedział coś, co właśnie zapisałem i od tamtej pory cytuję. Powiedział: „Szansą sztucznej inteligencji jest pomoc ludziom w modelowaniu i zarządzaniu złożonymi, interaktywnymi systemami”. I myślę, że w tym momencie AI stoi przed nami niesamowita okazja do budowania lepszych systemów.

I dlatego jestem szczególnie smutny z powodu tego punktu rent algorytmicznych. I na przykład widoczny zwrot Google i Amazon w kierunku oszukiwania w systemie, który prowadzili jako uczciwy broker. A to dlatego, że pokazali nam, że do zarządzania rynkiem można wykorzystywać coraz więcej danych, coraz lepszych sygnałów. W tradycyjnej ekonomii istnieje taka idea, że ​​w pewnym sensie pieniądze są koordynującą funkcją tego, co Adam Smith nazwał niewidzialną ręką. Ponieważ ludzie dążą do własnego interesu w świecie doskonałych informacji, każdy zrozumie, jaki jest jego własny interes. Oczywiście to nieprawda, ale w świecie teoretycznym powiedzmy, że prawdą jest, że ludzie powiedzą: O tak, to jest dla mnie warte, tyle zapłacę.

A cała ta kwestia użyteczności krańcowej dotyczy pieniędzy. A najbardziej fascynujące dla mnie w bezpłatnych wynikach wyszukiwania Google było to, że jest to pierwszy przykład na dużą skalę, który, jak sądzę, mamy. Kiedy mówię na dużą skalę, mam na myśli skalę globalną, w przeciwieństwie do rynku barterowego. To rynek z miliardami użytkowników, który został całkowicie skoordynowany bez pieniędzy. A ty mówisz: Jak możesz tak mówić? Oczywiście Google zarabiał mnóstwo pieniędzy, ale równolegle prowadzili dwa rynki. A w jednym z nich, rynek bezpłatnych wyników wyszukiwania – pamiętasz 10 niebieskich linków, co wciąż robi Google w przypadku wyszukiwania niekomercyjnego. Masz setki sygnałów, ranking strony i wyszukiwanie pełnotekstowe, teraz wykonane dzięki uczeniu maszynowemu.

Masz takie rzeczy jak długie kliknięcie i krótkie kliknięcie. Jeśli ktoś kliknie pierwszy wynik i zaraz wróci i kliknie drugi link, a potem natychmiast wróci i kliknie trzeci link, a potem [Google] odejdzie i pomyśli: Och, wygląda na trzeci link był tym, który działał dla nich. To jest zbiorowa inteligencja. Wykorzystując całą tę inteligencję użytkowników, aby koordynować rynek, aby dosłownie mieć miliardy unikalnych wyszukiwań — najlepszy wynik. A wszystko to jest koordynowane bez pieniędzy. A na marginesie, [Google] miał, cóż, jeśli jest to komercyjnie wartościowe, to może jakieś wyszukiwanie reklamowe. A teraz w pewnym sensie uprzedzili to organiczne wyszukiwanie, gdy w grę wchodzą pieniądze. Ale chodzi o to, że jeśli naprawdę chcemy powiedzieć, jak modelujemy i zarządzamy złożonymi, interaktywnymi systemami, mamy świetny przypadek użycia. Mamy świetny pokaz, że to możliwe.

A teraz zaczynam mówić: „Cóż, jakie inne rodzaje problemów możemy rozwiązać w ten sposób?”. A ty patrzysz na grupę taką jak Instytut Zrównoważenia Obliczeniowego Carla Gomes z Cornell University. Mówią w zasadzie: spójrzmy na różne rodzaje czynników ekologicznych. Weźmy pod uwagę wiele, wiele różnych sygnałów. I tak na przykład zrealizowaliśmy projekt z brazylijską firmą energetyczną, aby pomóc im nie tylko zdecydować: „Gdzie powinniśmy umieścić naszą tamę w oparciu o to, co będzie generować najwięcej energii, ale co zakłóci najmniejszą liczbę społeczności?”. w najmniejszym stopniu wpłynie na zagrożone gatunki?” I udało im się osiągnąć lepsze wyniki niż tylko normalne. [Institute for Computational Sustainability] wykonał ten niesamowity projekt z kalifornijskimi hodowcami ryżu, w którym Instytut w zasadzie zdał sobie sprawę, że gdyby rolnicy mogli dostosować czas wypuszczania wody do pasztecików ryżowych, aby dopasować się do migracji ptaków, ptaki faktycznie działały jako naturalny środek do zwalczania szkodników na polach ryżowych. Po prostu niesamowite rzeczy, które moglibyśmy zacząć robić.

I myślę, że jest ogromna szansa. I to jest część tego, co rozumiem przez data commons, ponieważ wiele z tych rzeczy będzie dostępnych dzięki interoperacyjności. Myślę, że jedną z rzeczy, która tak bardzo różni wczesną sieć od dzisiejszej, jest obecność otoczonych murem ogrodów, np. Facebook to otoczony murem ogród. Google jest coraz bardziej otoczonym murem ogrodem. Ponad połowa wszystkich wyszukiwań w Google zaczyna się i kończy w usługach Google. Wyszukiwania nie pojawiają się nigdzie w sieci. Sieć była tym triumfem interoperacyjności. To było budowanie globalnych dóbr wspólnych. I to wspólne, zostało odgrodzone przez każdą firmę, która próbuje powiedzieć: „No cóż, spróbujemy cię zamknąć'. Pytanie brzmi, jak możemy skupić się na interoperacyjności i braku przywiązania i przeprowadzki ta rozmowa z dala od: „Och, zapłać mi trochę pieniędzy za moje dane, kiedy już korzystam z usług.” Nie, po prostu posiadanie usług, które faktycznie zwracają się do społeczności i tworzą tę wartość dla społeczności, są dla mnie o wiele bardziej interesujące.

Laur : Tak. Więc zburzenie tych otoczonych murem ogrodów, a może po prostu stworzenie drzwi, z których można wydobyć dane, które powinny należeć do opinii publicznej. Jak więc właściwie zacząć ponownie myśleć o ekstrakcji danych i zarządzaniu jako społeczeństwo?

Tim : Tak. To znaczy, myślę, że jest na to kilka sposobów i nie są one wyłączne, ale wszystkie się łączą. Ludzie przyjrzą się na przykład roli rządu w radzeniu sobie z niedoskonałościami rynku. I z pewnością można by argumentować, że to, co dzieje się z koncentracją władzy przez platformy, jest porażką rynkową i że być może odpowiednie byłoby prawo antymonopolowe. Z pewnością można powiedzieć, że prace prowadzone przez Unię Europejską w zakresie ustawodawstwa dotyczącego prywatności są próbą uregulowania przez rząd niektórych z tych nadużyć. Ale myślę, że jesteśmy na bardzo wczesnym etapie zastanawiania się, jak powinna wyglądać odpowiedź rządu. I myślę, że dla poszczególnych osób jest naprawdę ważne, aby nadal przesuwać granice decydowania, czego chcemy od firm, z którymi współpracujemy.

Laur : Kiedy myślimy o tych wyborach, których musimy dokonać jako jednostki, a następnie jako część społeczeństwa; na przykład Omidyar Network skupia się na tym, jak na nowo wyobrażamy sobie kapitalizm. A kiedy zajmiemy się tak dużym tematem, ty i profesor Mariana Mazzucato z University College of London badacie tego rodzaju wyzwanie, prawda? Więc kiedy wydobywamy wartość z danych, jak myślimy o ponownym zastosowaniu tego, ale w formie kapitalizmu, prawda, z którą każdy również może się połączyć i zrozumieć. Czy rzeczywiście istnieje sprawiedliwa równowaga, w której każdy dostaje trochę tortu?

Tim : Myślę, że jest. I myślę, że takie jest moje podejście w całej mojej karierze, polegające na założeniu, że w większości ludzie są dobrzy i nie demonizują firm, nie demonizują kadry kierowniczej i nie demonizują branż. Ale najpierw zadać sobie pytanie, jakie zachęty im dajemy? Jakie są kierunki, które otrzymują od społeczeństwa? Ale także, aby firmy zadały sobie pytanie, czy rozumieją, co robią?

Więc jeśli spojrzysz wstecz na moje poparcie 22 lata temu, czy kiedykolwiek 23 lata temu, dotyczące oprogramowania open source, to było naprawdę skoncentrowane na… Możesz spojrzeć na ruch wolnego oprogramowania tak, jak był wtedy definiowany jako rodzaj analogiczny do wielu obecnych wysiłków na rzecz ochrony prywatności lub działań regulacyjnych. To było tak, że użyjemy rozwiązania prawnego. Wymyślimy licencję, aby powstrzymać tych złych ludzi przed robieniem tych złych rzeczy. Ja i inni zwolennicy otwartego oprogramowania zdawaliśmy sobie sprawę, że tak naprawdę musimy tylko powiedzieć ludziom, dlaczego dzielenie się jest lepsze, dlaczego działa lepiej. I zaczęliśmy opowiadać historię o wartości, jaka została stworzona przez udostępnienie kodu źródłowego za darmo, aby ludzie mogli go modyfikować. A kiedy ludzie to zrozumieli, open source zawładnęło światem, prawda? Ponieważ myśleliśmy: „Och, tak naprawdę jest lepiej”. I myślę w podobny sposób, myślę, że jest pewien rodzaj myślenia ekologicznego, myślenia ekosystemowego, które musimy mieć. I nie mam na myśli tylko w wąskim sensie ekologii. Mam na myśli dosłownie ekosystemy biznesowe, ekonomia jako ekosystem. Fakt, że dla Google zdrowie sieci powinno mieć większe znaczenie niż własne zyski.

W firmie O'Reilly zawsze kierowaliśmy się tym hasłem: twórz więcej wartości, niż uchwyć. A to prawdziwy problem dla firm. Dla mnie jedną z moich misji jest przekonanie firm, nie, jeśli tworzysz więcej wartości dla siebie, dla swojej firmy, niż dla całego ekosystemu, jesteś skazany na zagładę. I oczywiście jest to prawdą w fizycznej ekologii, kiedy ludzie zasadniczo zużywają więcej zasobów niż my odkładamy. Gdzie przekazujemy wszystkie te efekty zewnętrzne naszym potomkom. To oczywiście nie jest zrównoważone. Myślę, że to samo dotyczy biznesu. Jeśli budujesz gospodarkę, w której więcej z systemu wyciągasz, niż odkładasz lub tworzysz, to zgadnij co, nie tęsknisz za tym światem. Czy to dlatego, że zamierzasz włączyć konkurencję, czy dlatego, że Twoi klienci zwrócą się przeciwko Tobie, czy po prostu dlatego, że stracisz swoją kreatywność.

To wszystko są konsekwencje. I myślę, że możemy nauczyć firmy, że są to konsekwencje nietworzenia wystarczającej wartości dla innych. I nie tylko to, dla kogo trzeba tworzyć wartość, ponieważ myślę, że Dolina Krzemowa skupiła się na myśleniu: „Dopóki tworzymy wartość dla użytkowników, nic innego nie ma znaczenia. A ja w to nie wierzę. Jeśli na przykład nie tworzysz wartości dla swoich dostawców, przestaną oni być w stanie wprowadzać innowacje. Jeśli Google jest jedyną firmą, która może czerpać zyski z treści internetowych lub ma zbyt duży udział, hej, przypuszczam, że ludzie po prostu przestaną tworzyć strony internetowe. Och, zgadnij co, przeszli na Facebooka. Weźmy Google, właściwie ich najlepszą bronią przeciwko Facebookowi nie było zbudowanie czegoś takiego jak Google+, który próbował zbudować konkurencyjny ogród otoczony murem. Zasadniczo chodziło o ożywienie sieci, a oni tego nie zrobili. Otoczony murem ogród Facebooka pokonał otwartą sieć częściowo dlatego, że, zgadnijcie, Google wysysał dużą część wartości ekonomicznej.

Laur : Mówiąc o wartości ekonomicznej i kiedy dane są produktem, Omidyar Network definiuje dane jako coś, czego wartość nie maleje. Może służyć do osądzania osób trzecich, które pierwotnie nie były zaangażowane w gromadzenie danych. Dane mogą być bardziej wartościowe w połączeniu z innymi znanymi nam zbiorami danych. A wtedy dane powinny mieć wartość dla wszystkich zaangażowanych stron. Dane nie psują się, prawda? Możemy nadal używać tego nieograniczonego produktu. Mówię my, ale algorytmy mogą podejmować decyzje dotyczące gospodarki przez bardzo długi czas. Więc jeśli faktycznie nie wkroczysz i nie zaczniesz myśleć o danych w inny sposób, tak naprawdę zasiewasz ziarno na przyszłość i jak są one wykorzystywane.

Tim : Myślę, że to absolutnie prawda. Powiem, że nie uważam, że to prawda, iż dane się nie starzeją. To oczywiście nie starzeje się. W rzeczywistości jest ten wspaniały cytat Gregory'ego Batesona, który pamiętam prawdopodobnie przez większość mojego życia, a mianowicie: „Informacja to różnica, która czyni różnicę”. A kiedy coś jest znane wszystkim, nie jest już wartościowe, prawda? Więc to dosłownie ta umiejętność dokonywania zmian sprawia, że ​​dane są cenne. Sądzę więc, że powiedziałbym, że nie, dane się starzeją i muszą być dalej gromadzone, muszą być dalej kultywowane. Ale druga część twojego punktu, która była taka, że ​​decyzje, które podejmujemy teraz, będą miały konsekwencje w odległej przyszłości, całkowicie się zgadzam. To znaczy, na wszystko, na co patrzysz w historii, musimy myśleć w przód, a nie tylko cofać się w czasie, ponieważ konsekwencje wyborów, które podejmujemy, będą z nami długo po tym, jak zbierzemy korzyści i wrócimy do domu.

Myślę, że powiedziałbym tylko, wierzę, że ludzie są zasadniczo zwierzętami społecznymi. Ostatnio bardzo zainteresowałem się pracą Davida Sloana Wilsona, biologa ewolucyjnego. Jedno z jego wspaniałych powiedzeń brzmi: „Samolubne jednostki przewyższają jednostki altruistyczne, ale grupy altruistyczne przewyższają grupy samolubne”. I pod pewnymi względami historia ludzkiego społeczeństwa to postępy we współpracy coraz większych grup. I myślę, że podsumowałbym, gdzie byliśmy z internetem – ci z nas, którzy byli we wczesnym okresie optymizmu, mówili: „O mój Boże, to był ten niesamowity postęp we współpracy grup rozproszonych” i nadal jest. Patrzysz na takie rzeczy jak globalne projekty open source. Patrzysz na takie rzeczy, jak powszechna wymiana informacji w ogólnoświatowej sieci. Patrzysz na postęp otwartej nauki. Jest tak wiele obszarów, w których nadal to się dzieje, ale jest ta przeciwsiła, do której musimy obudzić ludzi, czyli tworzenie ogrodów otoczonych murem, próbując zasadniczo zamknąć ludzi, próbując utrudnić swobodny przepływ informacji, swobodny przepływ Uwaga. Są to w zasadzie akty kontr-ewolucyjne.

Laur : Mówiąc teraz o tym momencie, niedawno powiedziałeś, że covid-19 to wielki reset okna Overton i gospodarki. Co więc jest teraz tak różne w tym roku, co możemy wykorzystać?

Tim : Cóż, koncepcja okna Overtona polega na tym, że to, co wydaje się możliwe, jest obramowane czymś w rodzaju okna na zbiór możliwości. I wtedy ktoś może to zmienić. Na przykład, jeśli spojrzysz na byłego prezydenta Trumpa, zmienił on okno Overtona na temat tego, jakie zachowanie jest dopuszczalne w polityce, moim zdaniem w zły sposób. I myślę, że w podobny sposób, kiedy firmy wykazują to monopolistyczne wrogie zachowanie użytkownika, źle przesuwają okno Overtona. Kiedy zaczynamy akceptować, na przykład, tę ogromną nierówność. Przesuwamy okno Overtona, aby powiedzieć, że niewielka liczba osób posiadających ogromne sumy pieniędzy, a innym, którzy otrzymują coraz mniej tortu, jest w porządku.

Ale nagle mamy tę pandemię i myślimy: „O mój Boże, cała gospodarka upadnie”. Musimy ratować ludzi, inaczej będą konsekwencje. I tak nagle mówimy: „Właściwie tak, naprawdę musimy wydać pieniądze”. Musimy robić rzeczy, takie jak opracowywanie szczepionek w wielkim pośpiechu. Musimy zamknąć gospodarkę, nawet jeśli zaszkodzi to firmom. Martwiliśmy się, że to zaszkodzi giełdzie, okazało się, że nie. Ale i tak to zrobiliśmy. I myślę, że wkraczamy w okres, w którym tego rodzaju rzeczy, które zmuszają nas do robienia — czyli ponownej oceny tego, co możemy zrobić i: „O nie, nie możesz tego zrobić” — to się zmieni. . Myślę, że to zmiana klimatu. To sprawia, że ​​idziemy, święta krowo, musimy coś zrobić. I naprawdę uważam, że istnieje realna szansa, gdy okoliczności mówią nam, że sposób, w jaki rzeczy musiały się zmienić, musi się zmienić. A jeśli spojrzysz na duże systemy gospodarcze, zazwyczaj zmieniają się one wokół jakiegoś niszczycielskiego wydarzenia.

Zasadniczo okres Wielkiego Kryzysu, a następnie II Wojny Światowej doprowadziły do ​​rewolucji, która dała nam powojenny dobrobyt, ponieważ wszyscy mówili: „Nie chcemy tam wracać”. , rzeczywiście będziemy budować gospodarki ludzi, których pokonaliśmy, bo oczywiście po I wojnie światowej zmiażdżyli Niemcy, co doprowadziło do wzrostu populizmu. I tak zdali sobie sprawę, że tak naprawdę muszą zrobić coś innego iw rezultacie mieliśmy 40 lat prosperity. Istnieje rodzaj algorytmicznej zepsucia, która zdarza się nie tylko na Facebooku i Google, ale rodzaj algorytmicznej zepsucia, która ma miejsce w planowaniu gospodarczym, co oznacza, że ​​systemy, które zbudowali, które stworzyły ogromny wspólny dobrobyt, miały efekt uboczny zwany inflacją. A inflacja była naprawdę wysoka. A stopy procentowe w latach 70. były naprawdę wysokie. A oni powiedzieli: „O mój Boże, ten system jest zepsuty. I wrócili z nowym systemem, który skupiał się na zmiażdżeniu inflacji na zwiększaniu zysków przedsiębiorstw. Uciekaliśmy z tym i mieliśmy kilka lat go-go, a teraz wchodzimy w kryzys, w którym konsekwencje gospodarki, którą budowaliśmy przez ostatnie 40 lat, zawodzą dość prowokacyjnie.

I dlatego uważam, że to naprawdę świetny czas, aby porozmawiać o tym, jak chcemy zmienić kapitalizm, ponieważ zmieniamy go co 30, 40 lat. To dość duża zmiana w sposobie, w jaki to działa. I myślę, że należy nam się kolejny i nie powinien być postrzegany jako zniesienie kapitalizmu, ponieważ kapitalizm był niesamowitym motorem produktywności, ale chłopcze, jeśli ktoś myśli, że już z tym skończyliśmy i myślimy, że go udoskonaliliśmy , są szaleni. Właściwie musimy działać lepiej i możemy działać lepiej. A dla mnie lepszym określeniem jest wzrost dobrobytu dla wszystkich.

Laur : Bo kapitalizm nie jest statyczną rzeczą ani ideą. Więc ogólnie, Tim, w czym jesteś optymistą? O czym myślisz, co daje ci nadzieję? Jak zamierzasz obsadzić tę armię, aby zmienić sposób, w jaki myślimy o gospodarce opartej na danych?

Tim : Cóż, to co daje mi nadzieję, to to, że ludzie zasadniczo troszczą się o siebie nawzajem. To, co daje mi nadzieję, to fakt, że ludzie potrafią zmienić zdanie i wymyślić nowe przekonania o tym, co jest sprawiedliwe i co działa. Dużo się mówi: „No cóż, przezwyciężymy problemy, takie jak zmiana klimatu, dzięki naszej zdolności do innowacji”. I tak, to również prawda, ale co ważniejsze, myślę, że przezwyciężymy ogromne problemy z danymi gospodarki, ponieważ wspólnie podjęliśmy decyzję, że powinniśmy. Ponieważ, oczywiście, innowacja ma miejsce nie jako efekt pierwszego rzędu, to efekt drugiego rzędu. Na czym skupiają się ludzie? Od dłuższego czasu koncentrujemy się na niewłaściwych rzeczach. I myślę, że to jedna z rzeczy, która w dziwny sposób daje mi optymizm jest wzrost kryzysów, takich jak pandemie i zmiany klimatyczne, które zmuszą nas do przebudzenia się i lepszej pracy.

Laur : Dziękuję, że dołączyłeś do nas dzisiaj, Tim, w Business Lab.

Tim : Nie ma za co.

Laur : To był Tim O'Reilly, założyciel, dyrektor generalny i prezes O'Reilly Media, z którym rozmawiałem z Cambridge, Massachusetts, siedziby MIT i MIT Technology Review, z widokiem na Charles River. To wszystko w tym odcinku Business Lab, jestem twoim gospodarzem Laurel Ruma. Jestem dyrektorem Insights, działu custom publishing w MIT Technology Review. Powstaliśmy w 1899 roku w Massachusetts Institute of Technology. Możesz nas znaleźć w Internecie i na corocznych wydarzeniach na całym świecie. Więcej informacji o nas i programie znajdziesz na naszej stronie internetowej technologyreview.com. Program jest dostępny wszędzie tam, gdzie zdobędziesz swoje podcasty. Jeśli podobał Ci się ten odcinek, mamy nadzieję, że poświęcisz chwilę, aby nas ocenić i zrecenzować. Business Lab to produkcja MIT Technology Review. Ten odcinek został wyprodukowany przez Collective Next. Dziękuję za słuchanie.

ukryć