Им нечего терять: почему аутсайдеры рождают больше искрометных идей

Инвесторы и бизнес-лидеры всегда находятся в поисках очередного прорыва, сдвига парадигмы, который перевернет правила игры и изменит мир. Каждый надеется стать первым и оседлать новую волну или, по крайней мере, не оказаться в числе неудачников, что в ней утонут. Но где в таком случае следует искать новые идеи?

«Существует огромное количество литературы об инновациях, — поясняет Амир Голдберг, профессор Стэнфордской высшей школы бизнеса. — Один из вечных споров заключается в том, от кого чаще исходят важные перемены: от главных игроков или новичков в той или иной сфере? Иными словами, от тех, кто находится в центре событий или на периферии?».

Примеров на каждый случай множество. «В западной культуре мы привыкли прославлять отважного аутсайдера, чудака, который противоречит общепринятому мнению, — продолжает Голдберг. — Но многие революционные инновации исходят от устоявшихся лидеров, таких как, например, iPhone от Apple или компания Google, которая произвела революцию в искусственном интеллекте».

По его словам, проблема таких примеров в том, что они сосредоточены на моменте создания, а не на концепции: «Мы видим осязаемый результат, но кто знает, откуда взялась первоначальная искра?». Помимо этого, инновации, по словам Голдберга, — это скорее органический процесс, без какого-либо конкретного момента озарения или единственного изобретателя.

Но несколько лет назад у Голдберга и Пола Вичинанзы, доктора философии, а также Самира Шриваставы, профессора Школы бизнеса Калифорнийского университета в Беркли, возникла собственная инновационная идея. Видя, как новые программы искусственного интеллекта могут переваривать огромные объемы данных, они заинтересовались, можно ли использовать эти инструменты для обнаружения ранних признаков нового мышления в языке.

Одним из преимуществ такого подхода было то, что они могли изучать инновации, выходящие за рамки обычного внимания к новым технологиям. «Некоторые из самых главных революционных идей — это не конкретные вещи, а нечто неосязаемое, как, например, бизнес-стратегии, — объясняет Пол Вичинанза. — Вспомните, как Amazon произвел революцию в розничной торговле».

Поскольку метод был довольно общим, они расширили свое исследование и стали рассматривать не только бизнес, но и право, и политику. Они создали базу данных из 5 миллионов выступлений в Конгрессе, начиная с 1961 года, собрали 4,2 миллиона судебных решений за 50 лет и стенограммы 108 000 ежеквартальных отчетов о прибылях и убытках, начиная с 2006 года.

Затем они поручили модели искусственного интеллекта BERT проанализировать каждое предложение в этих миллионах текстов и оценить говорящих по относительной степени «предвидения». Термин «предвидение» они выбирали с осторожностью. «Слово «новизна» не совсем подходит, — говорит Вичинанза. — Любой человек может сказать что-то новое: я могу начать говорить тарабарщину прямо сейчас, и это будет чем-то новым. Но только если что-то станет обычным в будущем, то это «предвидение».

Результаты оказались поразительными: во всех областях провидческие идеи гораздо чаще возникают на условной периферии, чем в ядре.

Прогноз провидцев

Долгое время отследить идею до того, как она захватит многие умы, могли лишь историки, работающие субъективно, на основе чтения старых текстов. В рамках данного проекта Голдберг, Вичинанза и Шривастава разработали способ количественной оценки процесса идентификации, причем в масштабах всей страны.

Как и другие языковые модели (например, ChatGPT), BERT — это «автомат для предсказаний», как назвал его Голдберг. Он создает текст, предугадывая пропущенные слова в документе, основываясь на базе текстов, на которых он обучался. Исследователи поняли, что могут запустить эту модель в обратном направлении: взять реальное историческое предложение и посмотреть, насколько предсказуемым оно было бы в то время.

Если высказывание отражало новое мышление, модель отмечала ее как «вызывающую недоумение». Если же в будущем эта мысль уже завоевала популярность, она помечалась как «провидческая». «Предполагается, что модель отражает общий уровень восприятия того времени, — объясняет Голдберг. — Поэтому если высказывание вызывает «недоумение» у модели, оно должно было вызвать это чувство и у современников».

Исследователи не знали, какими окажутся результаты. «Есть много причин ожидать, что инновации будут исходить из центра, — считает Голдберг. — У доминирующей компании больше ресурсов, чтобы инвестировать в «мечту», она может нанимать лучших людей, а если все остальное не удастся, у нее есть возможность формировать мир в соответствии со своими идеями». Последнее — это своего рода «силовой» метод, например, Марку Цукербергу еще предстоит убедить многих в том, что Метавселенная — это действительно будущее.

С другой стороны, аутсайдеров не приучили мыслить так, как это делает укоренившаяся элита. Кроме того, в их интересах нарушить статус-кво. В классической книге 1962 года Томаса Куна «Структура научных революций» говорится о том, что лидеры сопротивляются смене парадигм, потому что это подрывает их статус.

Действительно, команда Голдберга постоянно обнаруживала, что прозорливые мысли гораздо чаще появляются на периферии той или иной области, причем это касается и бизнеса, и политики, и права. В последней сфере, например, в 22 раза больше шансов на то, что «судьбоносные» решения придут из апелляционных судов штатов, чем из Верховного суда США.

«Когда я показал результаты специалистам права, они были в шоке, — вспоминает Голдберг. — Люди склонны думать о Верховном суде как о некой революционной силе с самыми оригинальными мыслителями, но мы обнаружили прямо противоположное: они не инициируют перемены, а лишь закрепляют изменения, которые уже возникли. Настоящее творчество происходит в судах низшей инстанции».

Присмотритесь к новичкам

«Мы не утверждаем, что инновации всегда приходят с периферии, просто вероятность их появления выше», — отмечает Голдберг. Эта идея, уже получившая широкое признание в бизнесе, подкрепляется тем, что команда исследователей обнаружила, что вероятность появления прозорливых идей у самых маленьких компаний в восемь раз выше, чем у крупнейших.

«Им просто нечего терять, — объясняет Вичинанза. — Они могут попробовать что-то смелое и дикое, и если это не сработает, то ничего страшного. Затраты на переход к другому сегменту клиентов невелики, в то время как если крупная компания пытается радикально изменить бизнес-модель, это, вероятно, будет очень дорого».

Именно поэтому крупные компании часто приобретают стартапы. «По сути, они покупают идеи», — объясняет Вичинанза.

Однако он также утверждает, что крупные технологические компании лучше справляются с поддержанием этики инноваций, чем традиционные производственные предприятия. Иногда для этого им приходится создавать отдельные организации для проведения исследований: например, Google Brain, являющаяся частью Google DeepMind, и в которой было создано множество важных инноваций в области искусственного интеллекта.

Если рассматривать это исследование в более широком контексте, то интересно поразмышлять о том, что оно означает для обществ в целом. «Один из постоянных вопросов в истории человечества: почему некоторые временные отрезки или определенные сообщества более динамичны, чем другие, — говорит Голдберг. — Наше исследование не дает ответа на этот вопрос, но оно предполагает, что открытость к аутсайдерам и приветствие разнообразия мнений — это хорошая отправная точка».

Источник