Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий - Эндрю Макафи, Эрик Бриньолфсон (2014)

Если этот наш ответ хотя бы отчасти верен – если он хоть в какой-то степени объясняет, как работают инновации и экономический рост в реальном мире, – то лучший способ ускорить прогресс состоит в том, чтобы улучшить нашу способность тестировать новые комбинации идей. Один из путей решения этой задачи следующий: вовлечь в процесс тестирования как можно больше участников, ведь цифровые технологии прекрасно способствуют этому. Мы все связаны глобальными информационно-коммуникационными технологиями, и нам вполне доступны огромные массивы информации и значительные вычислительные мощности. Короче говоря, нынешняя цифровая среда представляет собой отличную площадку для широкомасштабной рекомбинации. Идеолог движения за программное обеспечение с открытым исходным кодом Эрик Рэймонд смотрит на дело с оптимизмом: «При достаточном количестве глаз баги выплывают на поверхность».[136] Если приложить эту формулу к инновациям, получится: «При достаточном количестве глаз мы найдем больше сильных комбинаций».

Специалисты NASA стали свидетелями этого эффекта, когда пытались улучшить качество прогнозов о солнечных вспышках (взрывных выбросах энергии в атмосфере нашей звезды). В данном случае важно, чтобы прогноз был и точным, и своевременным, поскольку всплески солнечной активности способны повысить уровень радиации до опасного для незащищенной техники и людей в космосе. Несмотря на 35 лет исследований и массу собранных данных, НАСА признавала, что у нее по-прежнему «нет метода для прогнозирования точного места, интенсивности или продолжительности вспышки».[137]

В конце концов агентство опубликовало собранные данные и описание проблемы прогнозирования на сайте краудсорсинговой компании InnoCentive, которая привлекает всех желающих к решению сложных научных задач. Принцип работы InnoCentive крайне демократичный; для того чтобы принять участие в изучении той или иной проблемы, скачать с сайта какие-либо данные или, наоборот, выгрузить на него свое решение, вам совершенно не обязательно иметь научную степень или быть сотрудником какой-либо лаборатории. Каждый может заниматься задачами в любой области; к примеру, физикам ничто не мешает погрузиться в проблемы биологии.

Оказалось, что человек, достаточно проницательный и достаточно знающий для того, чтобы улучшить прогнозы солнечной активности, вовсе не принадлежал к астрофизическому сообществу. Его звали Брюс Крейгин, он был радиоинженером на пенсии и жил в небольшом городке в Нью-Гемпшире. «Хотя я почти не занимался физикой Солнца как таковой, – рассказал Крейгин, – я много размышлял о теории магнитного перезамыкания».[138] Эта теория в данном случае явно оказалась уместной, поскольку решение Крейгина позволило прогнозировать вспышки за восемь часов с точностью 85 %, и за 24 часа – с точностью 75 %. Рекомбинация теории и данных, найденная этим ученым-любителем, была вознаграждена премией космического агентства в размере 30 000 долларов.

В последние годы многие организации приняли на вооружение стратегию NASA: использовать технологии, чтобы поделиться с людьми своими проблемами и привлечь «достаточное количество глаз» к их решению. Этот подход называется по-разному, например «открытыми инновациями» или «краудсорсингом», и может оказаться очень эффективным. Исследователи инноваций Ларс Бо Йеппенсен и Карим Лакхани изучили 166 научных проблем, опубликованных на InnoCentive, – все они поставили в тупик организации, которые пытались их решить. Исследователи обнаружили, что пользователи InnoCentive смогли решить 49 задачи, то есть добиться почти 30-процентного успеха. Также выяснилось, что люди, опыт которых лежал довольно далеко от области, в которой возникла проблема, гораздо чаще предлагали успешные решения. Иными словами, оказался полезным своего рода «маргинальный» опыт – то есть образование, знание и опыт в областях, связь которых с областью решаемой задачи была неочевидна. Йеппенсен и Лакхани приводят ряд живых примеров этого: