Профессор Массачусетского технологического института Томас Мэлоун о коллективном интеллекте человека и компьютера и будущем работы

МЫ , естественно, думаем об «интеллекте» как о черте, принадлежащей отдельным людям. Мы все — студенты, служащие, солдаты, художники, спортсмены — регулярно оцениваются с точки зрения личных достижений, с рассказами об «одиноком герое», преобладающими в отчетах о научных открытиях, политике и бизнесе. Точно так же искусственный интеллект обычно определяется как стремление создать отдельные машины, обладающие различными формами интеллекта, даже тем типом общего интеллекта, который измерялся у людей на протяжении более века.
Тем не менее сосредоточение внимания на индивидуальном интеллекте, будь то человеческий или машинный, может отвлечь нас от истинной природы достижений. Как отмечает Томас Мэлоун, профессор Школы менеджмента Слоана при Массачусетском технологическом институте и директор ее Центра коллективного разума: «Почти все, что когда-либо делали люди, было сделано не отдельными людьми, а группами людей, работающих вместе, часто во времени и пространстве. ».

Мэлоун, автор книги «Будущее работы» 2004 года и новаторский исследователь в области коллективного разума, находится в уникальном положении, чтобы понять потенциал технологий ИИ для преобразования работников, рабочих мест и общества. В этой беседе с Джимом Гуща и Джеффом Шварцем из Deloitte он обсуждает концепцию, изложенную в его недавней книге «Сверхразумы», — основу для достижения новых форм коллективного интеллекта человека и машины и ее влияние на будущее работы.

Сверхразумы и коллективный разум
Джим Гуща, главный специалист по данным из США, Deloitte Consulting LLP: Давайте начнем с определения наших терминов. Можете ли вы рассказать нам, что такое «сверхразум» и как вы определяете коллективный разум?

 

профессор Массачусетского технологического института Томас Мэлоун

Томас Мэлоун, директор Центра коллективного разума при Массачусетском технологическом институте : «Сверхразум» — это группа людей, действующих совместно способами, которые кажутся разумными, и коллективный разум, по сути, имеет то же определение. В течение многих лет я определял коллективный разум как группу людей, действующих сообща способами, которые кажутся разумными. Но я думаю, что более полезно думать о коллективном разуме как о свойстве , которым обладает сверхразум.

Гуща: Значит, коллективный разум — это эмерджентное свойство группы людей?

Мэлоун: Да, и это не всегда должна быть группа людей. Коллективный разум — это то, что может возникнуть в группе, в которую входят люди и компьютеры. Или это может быть группа только компьютеров, или пчел, или муравьев, или даже бактерий. Коллективный разум — очень общее свойство, и сверхразумы могут возникать во многих видах систем, хотя в основном я говорил о тех системах, в которых задействованы люди и компьютеры.

Джефф Шварц, директор и лидер в США Future of Work, Deloitte Consulting LLP: Еще до того, как говорить о коллективном разуме, вы проводите важное различие между двумя видами интеллекта, верно?

Мэлоун: Да. В очень широком смысле можно сказать, что интеллект — это способность достигать целей. Есть и другие способы определения интеллекта, но этот подходит для наших целей. И это предполагает два более специфических вида интеллекта. Первый — специализированный интеллект : способность достигать определенных целей в конкретных ситуациях. Другой — общий интеллект : способность достигать широкого круга целей в самых разных ситуациях.

Гуща: И если я правильно понимаю, это различие важно для понимания возможностей современных систем искусственного интеллекта.

Мэлоун: Да. Многие люди не осознают, что даже самые передовые программы искусственного интеллекта сегодня имеют только специализированный интеллект. Например, программа IBM Watson, обыгравшая лучших игроков-людей в Jeopardy!не мог даже играть в крестики-нолики, не говоря уже о шахматах. Он был очень специализирован для игры в эту конкретную игру. И точно так же беспилотный автомобиль, который может отлично оставаться на дороге посреди движения, не может начать брать предметы с полки на складе и класть их в коробку. Каждая из этих программ имеет только специализированный интеллект. Напротив, даже у пятилетнего ребенка общий интеллект выше, чем у самых современных компьютерных программ. Ребенок может вести гораздо более осмысленную беседу на гораздо более широкий круг тем, чем любая современная компьютерная программа, и действовать более эффективно в непредсказуемой физической среде.

Гуща: Фундаментальный вывод из исследований искусственного интеллекта за последние 60 лет заключается в том, что, хотя компьютеры часто хороши в вещах, которые трудны для людей, многие вещи, которые естественным образом даются даже маленьким детям, очень сложны для компьютеров.

Мэлоун: В первом приближении так и есть. Мы часто приходим к выводу, что интеллект одномерен: у вас может быть больше или меньше интеллекта, но он имеет только одно измерение. Мы все больше и больше придем к пониманию того, что существует много измерений интеллекта, и множество различных видов интеллекта возможно благодаря различным комбинациям этих измерений. Так что это гораздо сложнее, чем просто «более или менее». Это целое пространство. Например, различных видов разума может быть столько же, сколько видов живых существ на нашей планете.

Конечно, для некоторых видов интеллекта — например, для арифметики — компьютеры намного лучше людей. И за последнее десятилетие компьютеры стали намного лучше людей в определенных видах распознавания образов, которые стали возможными благодаря машинному обучению. Но это не означает, что компьютеры умнее людей во всем, в любом случае. Это просто означает, что для этого конкретного типа мышления, если вы хотите его так назвать, компьютеры намного лучше, чем люди. Но есть много других вещей, в которых люди разбираются лучше, чем компьютеры.

Измерение группового интеллекта
Шварц: В начале своей книги « Сверхразумы » вы обсуждаете характеристики разумных групп. Можете ли вы немного рассказать об этом?

Мэлоун: По сути, мы пытались разработать тест IQ для групп. Тесты IQ измеряют общий, а не специализированный интеллект людей , и они существуют уже около века. Оказывается, эмпирическим фактом является то, что люди, которые хорошо справляются с определенной задачей, такой как чтение, также в среднем хорошо справляются с другими вещами, такими как математика или вращение трехмерных фигур. Другими словами, чья-то способность выполнять одну умственную задачу коррелирует с их способностью выполнять очень много других. Это широкий общий интеллект людей , который измеряют традиционные тесты интеллекта.

Но, насколько мы могли судить, никто не пытался создать тест на общий интеллект групп . Мы хотели посмотреть, существует ли подобный тип общего интеллекта для групп, и мы обнаружили, что да, на самом деле он есть. Оказывается, для групп — так же, как и для отдельных людей — существует единый статистический фактор, предсказывающий, насколько хорошо группа справится с широким спектром очень разных задач. Мы называем этот фактор коллективным разумом — это способ измерения того, что вы могли бы назвать общим коллективным разумом. Мы подумали, что было бы довольно интересно показать, что такой фактор существует и что его можно измерить.

Что многие люди сочли еще более интересным, так это то, что мы обнаружили корреляцию с групповым интеллектом. Поначалу мы опасались, что интеллект отдельных членов группы будет в значительной степени единственным фактором, определяющим, насколько умна группа. Но мы обнаружили, что корреляция между коллективным интеллектом группы и индивидуальным интеллектом членов группы была лишь умеренной. Другими словами, просто иметь кучу умных людей недостаточно, чтобы создать умную группу. Вместо этого мы обнаружили три другие характеристики, которые значительно коррелировали с коллективным интеллектом группы.

Во-первых, это степень, в которой люди в группе обладают тем, что можно назвать социальным интеллектом или социальной восприимчивостью. Мы измерили это, показав людям фотографии глаз других людей и попросив их угадать, какие эмоции испытывает человек на картинке. Оказывается, когда в группе есть группа людей, которые хорошо в этом разбираются, группа в среднем более коллективно разумна, чем когда это не так. Второй фактор заключался в том, насколько равномерно люди участвовали в групповых беседах. Если в вашей группе есть один или два человека, которые доминируют в разговоре, то в среднем группа менее интеллектуальна, чем когда люди участвуют более равномерно. И, наконец, мы обнаружили, что коллективный интеллект группы коррелирует с долей женщин в группе. Наличие большего количества женщин коррелировало с более интеллектуальными группами. Однако важно понимать, что фактор женского членства в основном статистически объяснялся фактором социального интеллекта. Таким образом, одна из возможных интерпретаций состоит в том, что для того, чтобы группа была коллективно разумной, нужно, чтобы в ней было несколько человек с высоким показателем социального интеллекта.

Мы не думаем, что это последнее слово; мы считаем, что есть много других факторов, влияющих на то, что делает группу умной. Но это, по крайней мере, интригующий набор предложений о том, что может помочь сделать группы умнее.

Гуща: Часто кажется, что организации вознаграждают индивидуальную работу, но надеются на хорошую командную работу. Достаточно ли движения в направлении реальных попыток культивировать методы и стандарты формирования умных команд в крупных организациях?

Мэлоун: Здесь можно проделать большой объем работы. Как вы сказали, большинство оценок в организациях по-прежнему опираются на отдельных лиц, однако результаты организаций почти полностью зависят от команд. Мы, безусловно, могли бы гораздо больше оценивать команды и, что, возможно, даже более важно, могли бы проводить гораздо более систематический анализ того, что помогает командам работать лучше. Одна из вещей, которую мы сейчас можем сделать, — это собирать гораздо больше данных о том, кто входит в команду, кто выполняет какую работу и насколько хорошо работает команда. Таким образом, можно проделать много действительно интересной работы, чтобы получить больше основанных на фактических данных результатов и руководств по созданию эффективных команд.

Люди в курсе, компьютеры в группе
Гуща: Обсуждение коллективного разума возвращает нас к основной теме вашей книги: полезнее думать об ИИ с точки зрения людей и компьютеров, дополняющих друг друга в контексте умных групп, а не рассматривать его как нулевой. сумма игра, в которой люди просто заменяют то, что компьютеры еще не могут сделать.

Мэлоун: Мы потратили слишком много времени на размышления о людях и компьютерах, и слишком мало времени на размышления о людях и компьютерах. Слишком много времени на размышления о том, какую работу компьютеры отнимут у людей, и слишком мало времени на размышления о том, что люди и компьютеры могут делать вместе, чего раньше никогда не делали. По мере того, как мы будем глубже понимать пространство возможных видов интеллекта, мы сможем более точно говорить об этом.

Шварц: Как мы должны думать и исследовать различные способы совместной работы людей и машин в будущем?

Мэлоун: Когда люди обсуждают людей и компьютеры, часто говорят о том, что нам нужно, чтобы «люди были в курсе». Обычно это означает, что компьютеры будут делать почти все, но нам лучше иметь рядом людей на случай, если что-то пойдет не так. Но я думаю, что гораздо полезнее начать с того, как люди достигли почти всего, чего мы когда-либо достигли в нашей истории: в группах. Эти группы людей являются примерами того, что я называю сверхразумами. Это могут быть компании, армии, семьи и многое другое. Почти все, что мы, люди, когда-либо делали, было сделано не отдельными людьми, а группами людей, работающих вместе, часто во времени и пространстве. Это включает в себя все, от изобретения языка до приготовления бутербродов с индейкой, которые я обычно ем на обед.

Поэтому вместо того, чтобы начинать с концепции «человек в цикле» «один человек, один компьютер», давайте начнем с групп людей, которые мы использовали для выполнения почти всего, и добавим в эти группы компьютеры. Когда мы это делаем, компьютеры могут использовать свой специализированный интеллект, чтобы делать то, что они делают лучше, чем люди, а люди могут использовать свой общий интеллект, чтобы делать то, что компьютеры пока не могут делать очень хорошо.

Что еще более важно, мы также можем использовать компьютеры для создания того, что я называю гиперсвязностью : соединения людей в масштабе и новыми богатыми способами, которые раньше были невозможны. Если подумать, почти все, что мы сегодня используем для компьютеров, на самом деле является той или иной формой этого. Большинство людей используют компьютеры в первую очередь для электронной почты, просмотра веб-страниц, текстовых редакторов, социальных сетей или других подобных вещей, ни одна из которых на самом деле не требует большого количества искусственного интеллекта или даже больших вычислений в смысле арифметических или логических рассуждений. Сегодняшнее использование компьютеров почти полностью связано с соединением людей с другими людьми. И я не думаю, что это изменится в ближайшее время.

На самом деле, я думаю, мы часто переоцениваем потенциал искусственного интеллекта, возможно, потому, что нам так легко представить компьютеры такими же интеллектуальными, как люди. Но, к сожалению, создать такие машины гораздо сложнее, чем представить их себе. С другой стороны, я думаю, что мы часто недооцениваем потенциал гиперсвязности, возможно, потому, что в определенном смысле проще создавать гиперсвязные системы, чем воображать их. Мы уже создали самые массивные гиперсвязанные группы, которые когда-либо знал мир, с миллиардами людей, подключенными к Интернету. Но нам трудно представить, что они уже умеют, а тем более что смогут в будущем.

Фраза, которую я люблю использовать, чтобы обобщить все это, заключается в том, что нам нужно перейти от размышлений о «людях в цикле» к «компьютерам в группе».

Четыре типа взаимодействия человека и компьютера
Шварц: Вы обсуждаете несколько способов, которыми компьютеры могут быть «в группе» в качестве инструментов, помощников, коллег, менеджеров и так далее. Не могли бы вы привести несколько примеров этого?

Мэлоун: Мы уже много знаем о различных ролях, которые люди могут играть по отношению друг к другу в группах. Так что это дает нам хоть какой-то язык для размышлений о ролях, которые могут играть и компьютеры. Самый очевидный из них, о котором люди говорят больше всего, — это компьютеры, играющие роль инструментов . Например, когда вы используете компьютер в качестве текстового процессора или электронной таблицы, компьютер делает именно то, что вы ему говорите, и более или менее находится под вашим постоянным вниманием. Как и в случае с другими видами инструментов, компьютер мало что делает, если вы не говорите ему, что именно делать.

Следующий уровень — это то, что вы могли бы назвать помощником . Мы, конечно, используем людей в качестве помощников для других людей. И компьютеры все чаще берут на себя эту роль. В отличие от инструмента, помощник часто обладает большей автономией, проявляет больше инициативы в достижении ваших целей и может знать то, чего вы не знаете, чтобы помочь вам более эффективно достичь ваших целей.

Гуща: Многие из нас, в Deloitte, занимаются наукой о данных и прогнозной аналитикой уже около 20 лет. Одним из наших приложений было создание алгоритмов прогнозирования, чтобы помочь страховым компаниям лучше выбирать и оценивать риски, а специалистам по урегулированию убытков лучше обрабатывать страховые претензии. В самых простых случаях компьютер просто выполняет задачу. В промежуточных случаях человеку может потребоваться устранить неоднозначность некоторых входных данных. Затем человек тратит больше времени на сложные случаи, которые требуют контекста, здравого смысла и суждений. Будет ли это примером помощника?

Мэлоун: Отличный пример помощника. На самом деле компьютер может выполнять некоторые задачи дешевле, быстрее и часто лучше, чем человек, так же как электрическая пила может резать вещи быстрее, чем человек. Но, в отличие от электрической пилы, помощник по андеррайтингу также может проявлять больше инициативы при решении простых дел. Можно даже сказать, что такие вещи, как функция автозамены в текстовых сообщениях, являются примером помощника, который может проявлять немного больше инициативы — часто с забавными нестандартными результатами!

Следующий уровень — это то, что вы могли бы назвать коллегой . Мы будем все чаще видеть примеры того, как компьютеры действуют как равные для людей во многих ситуациях. Один из моих любимых примеров — из исследовательского проекта, который я провел несколько лет назад вместе с Йифтах Нагар. Мы обучили алгоритмы прогнозирования на основе машинного обучения, чтобы предсказывать следующие игры в играх по американскому футболу, а затем позволили компьютерам участвовать в рынках прогнозирования вместе с людьми.

Шварц. А машины как менеджеры?

Мэлоун: Это последняя возможность в этом спектре. Люди могут сходить с ума по этому поводу, но если подумать, у нас уже есть машины в качестве менеджеров во многих ситуациях, которые кажутся вполне нормальными. Раньше полицейские регулировали движение на оживленных перекрестках. Сегодня это делают светофоры, и мы не думаем об этом. Это кажется совершенно естественным и нормальным, как я думаю, так и должно быть. Вполне вероятно, что мы увидим все больше и больше примеров того, как машины выполняют такие действия, как использование алгоритмов для определения последовательности задач, которые необходимо выполнить, прогнозирование того, какой человек лучше всего подходит для выполнения каждой задачи, и автоматическое перенаправление задачи этому человеку. .

Еще одна вещь, которую часто делают менеджеры, — это оценка работы людей, которые им подчиняются. В некоторых случаях компьютеры могут легко оценить работу людей. Примером из области науки является система под названием Foldit. Foldit помогает ученым открывать новые способы складывания белковых молекул в трех измерениях, чтобы они обладали определенными лечебными или другими свойствами. Оказывается, люди лучше компьютеров разбираются в новых трехмерных способах складывания молекул, но компьютеры гораздо лучше людей оцениваютпотенциальная энергия, которая имеет значение здесь. Система Foldit помогла добиться значительного прогресса в разработке способов лечения СПИДа, например, используя эту комбинацию людей для создания возможностей и компьютеров для оценки этих возможностей. Это еще один пример того, как компьютер действует как своего рода менеджер, в данном случае оценивающий работу людей. Опять же, никто не думает, что в этом есть что-то особенно странное, и я думаю, мы увидим много таких примеров.

Гуманизирующая работа
Шварц: Мы обсудили, что машины могут делать хорошо, а также какие группы и суперразумы могут делать хорошо. Когда вы думаете о типах способностей и навыков, которые нам, людям, необходимо развивать и удвоить в ближайшие десятилетия, как будет выглядеть человеческое измерение работы? Это большая дискуссия о том, что значит гуманизировать работу и какие требуются навыки и способности.

Мэлоун: Наше представление о том, что значит быть человеком, зависит от того, что еще есть в мире вокруг нас. Несколько сотен лет назад только люди могли заниматься арифметикой. Таким образом, заниматься арифметикой было в некотором смысле «очеловечиванием». Но теперь, когда машины могут выполнять арифметические действия намного лучше, чем мы, мы больше не думаем об арифметических вычислениях как о человеческой деятельности. И в более общем плане, по мере того как компьютеры делают больше вещей, которые раньше могли делать только люди, мы придем к мысли, что эти вещи не являются частью того, что значит быть человеком. Дело в том, что я не думаю, что существует фиксированное определение того, что значит быть человеком или очеловечивать. Это податливая вещь, которая меняется по мере того, как меняются животные, машины и другие вещи вокруг нас в мире.

В частности, что касается компьютеров, меня немного расстраивают люди, которые говорят что-то вроде: «Ну, компьютеры никогда не будут по-настоящему креативными» или «Они никогда не смогут развить глубокие навыки межличностного общения». Да, со временем они смогут делать некоторые из этих вещей все больше и больше. Очень трудно провести четкую границу вокруг вещей, которые компьютеры никогда не смогут сделать.

Но, как практическое руководство, есть некоторые вещи, которые люди, вероятно, смогут делать лучше, чем компьютеры, в обозримом будущем. Один использует общий интеллект, который мы уже обсуждали. Во-вторых, это навыки межличностного общения, о которых мы говорили, что они особенно важны для коллективного разума человеческих групп. Несмотря на то, что компьютеры уже могут выполнять некоторые виды межличностных действий и со временем будут делать больше, пройдет немало времени, прежде чем компьютеры обретут такие широкие навыки межличностного общения, как люди. Одна вещь, за которую мы в конечном итоге будем платить людям больше, — это их межличностные способности.

В медицине, например, все чаще будут появляться алгоритмы, способные обрабатывать всевозможные результаты лабораторных анализов и миллионы примеров из своей базы знаний, и делать довольно хорошую работу по диагностике болезней человека. Они, вероятно, смогут сделать это лучше, чем большинство врачей-людей, даже если человек сидит в комнате с пациентом. Но все равно будут нужны люди в комнате с пациентом. Люди потребуются для сбора информации для онлайн-диагностики и оказания помощи в обеспечении некоторых необходимых видов лечения. Возможно, важнее всего то, что люди потребуются для обеспечения человеческого контакта и сочувствия, которые являются важной частью процесса исцеления. В этом и многих других видах работы навыки межличностного общения, вероятно, станут еще более важными, чем мы ожидаем сегодня.

Третье измерение, в котором, вероятно, пройдет какое-то время, прежде чем компьютеры сблизятся с людьми, — это определенные виды физических навыков, таких как эффективное функционирование в сложных и непредсказуемых физических средах. Уже есть роботы, которые прекрасно работают на сборочных линиях, где все очень строго и рутинно. Но подумайте о физических навыках, необходимых, например, для работы сантехником. Вы должны понять, как открыть определенный тип шкафа под раковиной, и знать, как перемещать бутылки и банки различной формы и любые другие вещи, находящиеся там, и вы должны понять, как маневрировать. вокруг труб странной формы и, возможно, прорезать часть стены, чтобы добраться до чего-то в странном старомодном здании.

Это три примера того, где в обозримом будущем будут сохраняться потребности в людях: общий интеллект, социальный интеллект и физический интеллект. Я считаю, что работа людей будет все более гуманизирована в том смысле, что она будет включать в себя больше тех вещей, которые люди делают лучше, чем машины.

Но предположим, что наступит день, когда компьютеры и физические роботы смогут все .что люди могут сделать, лучше и дешевле. Это, вероятно, по крайней мере, через много десятилетий. Но даже если этот день наступит, я думаю, все равно будут некоторые вещи, которые мы хотим, чтобы люди делали, например, составляли нам компанию. Даже сегодня, почему мы ходим смотреть, как живые актеры разыгрывают спектакль, когда мы можем в любое время посмотреть более качественное представление по телевизору? Почему мы идем на футбольный матч и смотрим, как люди пытаются переместить мяч по полю вместе с другими людьми? Я почти уверен, что было бы легко создать машину, которая могла бы делать это лучше, чем люди, но я не думаю, что было бы так же интересно смотреть, как машины играют в футбол против других машин, как смотреть, как люди играют в футбол против другие люди. Я думаю, что у людей всегда будет желание делать что-то просто потому, что они люди.

Последствия для организаций
Шварц: Каковы некоторые последствия для государственных учреждений и бизнес-лидеров, когда они пытаются реализовать это?

Мэлоун: Сверхразумы — это существа, которые выполняют почти все в нашем мире. Каждая компания в мире — это сверхразум. Каждое демократическое правительство является сверхразумом. Каждая армия, квартал, научное сообщество, клуб. Каждый рынок, где вы покупаете и продаете вещи, — это сверхразум. Сверхразумы существуют, по крайней мере, столько же, сколько и люди, и когда вы научитесь их распознавать, вы поймете, что они правят нашим миром. Почти все, что мы сделали, было сделано сверхразумами.

В книге я обсуждаю пять различных типов суперразумов, принимающих решения: иерархии , рынки , демократии , сообщества и то, что я называю экосистемами . Размышление о том, какие виды сверхразума подходят для различных ситуаций, потенциально может оказаться очень действенным способом осмысления многих наших социальных проблем.

Мы можем понять многие вещи, происходящие в обществе, как результат взаимодействия различных типов сверхразумов: законы обеспечиваются иерархическими правительствами, которые избираются демократическими избирательными процессами, которые в некотором смысле отражают ценности более широких сообществ. Понимание этого взаимодействия между сообществами, демократиями и иерархическими правительствами дает возможность более систематически размышлять о том, что и какие сверхразумы должны делать.

Например, если мы хотим решить проблему фейковых новостей, мы могли бы позволить рынкам делать это самостоятельно (что пока не очень хорошо работает), мы могли бы позволить правительственным иерархиям регулировать это, или мы могли бы полагаться на на репутацию в сообществе , например, позволяя широко уважаемым организациям использовать онлайн-системы для оценки достоверности различных источников новостей.

Шварц: А аналогичный набор вопросов вы можете задать на уровне компаний?

Мэлоун:Да. Например, большинство решений в компаниях сегодня принимаются корпоративной иерархией, но какие решения лучше принимать в рамках той или иной разновидности демократии? Принимаются ли в настоящее время менеджерами решения, которые можно было бы лучше принять, объединив голоса людей, действительно знающих ситуацию? Существуют ли решения, например, сколько продуктов производить, которые могли бы быть лучше приняты каким-то внутренним рынком, а не управленческой иерархией? И, осознаем мы это или нет, многие решения в компании принимаются сообществами — своего рода неформальный консенсус, включающий нормы сообщества. Люди часто называют это «культурой» организации, но я думаю, что «сообщество» — другое хорошее слово для этого. Снова,

Возможно, самым простым и наиболее широко применимым следствием является сама идея о том, что каждая компания является сверхразумом. Осознание этого заставляет нас задуматься о том, а) как мы вроде как «в этом вместе» и б) как мы можем сделать наш сверхразум умнее. Традиционно мы тратили много времени на размышления о том, как сделать компании более продуктивными. Но показатели производительности в основном разрабатывались как способ учета вещей, важных в производственной экономике. По мере того, как мы все больше движемся к тому, что можно было бы назвать экономикой, основанной на знаниях, производительность в некотором смысле по-прежнему измеряет важные вещи. Но многие другие вещи, которые становятся все более важными, вероятно, полезнее рассматривать как интеллект , а не производительность .. Так как же нам создать более разумные компании, более разумные организации? Идея сверхразумов — довольно естественный способ понять наши компании, рынки, которые их связывают, и так далее. Руководителям полезно думать о том, что мы являемся частью сверхразума, и как мы можем сделать наш сверхразум умнее.

Шварц: Чтобы еще больше уменьшить масштаб, каково значение сверхразума для будущего работы?

Мэлоун: Для отдельных людей есть как минимум два вида следствий. Во-первых, если вы хотите достичь практически чего угодно в этом мире и если вы реалистично относитесь к этому, вам нужно подумать о том, как работать со сверхразумами, чтобы достичь всего, чего вы хотите. В каком-то смысле мы это уже знаем, но это дает нам более систематическую основу для размышлений об этом.

Другая, возможно, даже более личная точка зрения состоит в том, что мы, как личности, являемся частью многих могущественных сверхразумов. И все эти сверхразумы являются частью одного гигантского глобального сверхразума. Так что не только наша судьба как отдельных людей, но и наша судьба как человечества действительно зависит от выбора, который делает наш глобальный сверхразум. Мы должны надеяться, что сможем повлиять на наш глобальный сверхразум, чтобы сделать выбор не только умным, но и мудрым. Для этого нам следует подумать о том, какие ценности для нас наиболее важны — какие ценности мы считаем наиболее мудрыми — и как мы можем помочь поддержать и сформировать наш сверхразум для достижения этих ценностей.