Экономика пост-цифровизации

В продолжение темы выступления на семинаре Математическая экономика, 19 марта 2019: Сергей Паринов (ЦЭМИ РАН) Изменения в коммуникациях и экономическое развитие.

Революция в средствах коммуникаций, произошедшая в мире за последние 30 лет, привела к невиданному ранее уровню связанности между людьми. Вместе с тем, существенно выросшие в результате этого прямые контакты между людьми и степень их информированности о действиях друг друга пока не привели к заметным улучшениям в согласовании (координации) деятельности социально-экономических агентов. Одна из причин в том, что извлечение экономической выгоды из новых возможностей для коммуникаций требует создания как программно-технических, так и институциональных систем, обеспечивающих работоспособность механизма согласования, использующего прямые коммуникации между людьми. При прямых коммуникациях согласование деятельности обеспечивается коллективной ментальной моделью ее участников. Ниже обсуждаются подходы к созданию на этой основе механизма сотрудничества, что, как ожидается, приведет к значительному росту эффективности социально-экономической деятельности и ускорению экономического развития.

— — — — — — — — — —

За последние 30 лет в обществе произошла настоящая революция в средствах коммуникаций. По данным Википедии[1] на 2015 г. количество мобильных телефонов, используемых для индивидуальных коммуникаций, составило в мире более 7 млрд штук при населении 7,3 млрд человек. Около 52% населения земли на 2017 г. являются пользователями сети Интернет[2], что дает им новый уровень географически неограниченных индивидуальных и групповых коммуникаций. Мировая аудитория социальных сетей, коммуникации в которой уже можно отнести к классу «все со всеми» в 2018 году насчитывала 3,196 млрд человек[3].

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_number_of_mobile_phones_in_use
[2] https://ru.wikipedia.org/wiki/Список_стран_по_числу_пользователей_Интернета
[3] https://www.web-canape.ru/business/socialnye-seti-v-2018-godu-globalnoe-issledovanie/

На данный момент влияние этих новшеств на процессы развития экономики и общества можно охарактеризовать тремя взаимосвязанными факторами:

1. Ослабление барьеров в коммуникациях между людьми, иллюстрируемое приведенными выше цифрами. Человечество еще никогда ранее не обладало столь развитыми возможностями обмена информацией всех видов и назначений. В результате, за последние 30 лет действующие лица (экономические агенты) мировой экономической системы, которая поддерживается мировыми торговыми связями и глобальной экономической кооперацией, получили качественно новый уровень связанности между собой. Эта более высокая связанность имеет место на всех уровнях (от микро- до макроэкономических) и во всех видах отношений, существующих между экономическими агентами (индивидуальными, внутри и между группами, и вида «все со всеми» ).

Этот фактор проявил себя еще в 90-х годах, т.е. с начала эпохи интернета. В настоящее время его инновационный потенциал практически исчерпан. Доступ к новым коммуникационным технологиям уже имеет большая часть экономически активного населения земли. Однако, характеристики созданных технологий коммуникаций продолжают улучшаться и это будет оказывать положительное влияние еще длительное время.

2. Перевоплощение социально-экономических институтов в форме интерфейсов информационных систем. Это направление развития стало возможным и основывается на достижениях в области развития технологий коммуникаций (первый фактор). В настоящее время оно активно реализуется под лозунгом «цифровизации». Иллюстрацией является массовое перенесение в интернет услуг и сервисов различных организаций (например, Портал Госуслуги), стимулируемые в настоящее время государственной программой развития «цифровой экономики».

В настоящее время в России цифровизация, как фактор экономического развития, находится на начальной стадии его использования. Можно ожидать, что в ближайшие 15–20 лет цифровизация экономики в основном будет закончена и этот фактор также исчерпает свой инновационный потенциал.

3. Повышение степени согласованности совместной деятельности людей, которое становится возможным за счет большей связанности и наличия между ними прямых коммуникаций. Применительно к участию людей в системе общественного разделения труда более высокая связанность людей дает им лучшую осведомленность о намерениях и действиях друг друга. Для экономической системы это означает лучшие возможности для согласования совместной деятельности между участниками глобальной системы общественного разделения труда.

В реализации этого третьего направления в данный момент имеется явный дисбаланс: реальных улучшений в согласовании деятельности экономических агентов, которые были бы соразмерны произошедшим революционным изменениям в коммуникациях, пока не наблюдается.

Происходящая в настоящее время цифровизация экономики (2-й фактор) является необходимым условием для расширенного применения сетевой формы управления (3-й фактор), которая, как ожидается, потеснит рыночные и командные формы управления, поскольку является более эффективной. Сетевая форма управления по своей природе, известной ученым на примере малых групп, радикально отличается от традиционных форм. Наблюдаемая тенденция к формированию условий для ее массового применения означает постепенное формирование нового экономического порядка или «экономики пост-цифровизации», имеющей существенно более высокий уровень координации в деятельности агентов и, как следствие, более высокую эффективность экономической системе в целом.

Прямые или персонифицированные коммуникации (Норт 1997) между участниками совместной деятельности, которые позволяют им договариваться в режиме реального времени и принимать коллективные решения, являются главным отличием сетевой формы от рыночной и иерархической. Но при этом, совместная деятельность на базе прямых коммуникаций является эффективной только для небольшого количества участников, т.е. в малых группах.

Исследователи малых групп отмечают, что ключевым элементом механизмов взаимодействия в них являются ментальные модели их участников. «Взаимодействуя с окружающей средой, с другими участниками, с элементами технологий, люди создают внутреннюю ментальную модель себя и вещей с которыми они взаимодействуют. Эти модели служат людям предсказательным и объясняющим инструментом, который необходим им для понимания этих взаимодействий» (Badke-Schaub, et.al 2007 стр. 7).

Объединяя свои частные ментальные модели в коллективную модель среды жизнедеятельности, люди получают возможность договариваться и принимать коллективные решения. «Коллективная и командная ментальная модель представляет собой структуры знаний или убеждений, которые разделяются членами команды. Эти структуры позволяют им получать точные объяснения и ожидания о стоящих перед ними задачах, а также способствуют координации их действий, адаптируя их поведение как к требованиям стоящих задач, так и других членов команды» (Badke-Schaub, et al. 2007 стр. 8).

Одна из областей, где в последние годы эти исследования ведутся наиболее активно — наука о командной деятельности (Science of Team Science[1]). «Понятие ментальной модели команды было введено для отражения скрытой координации, часто наблюдаемой в эффективных командах, а также для дальнейшего понимания как команды действуют в сложных, динамических и неопределенных условиях» (Mohammed et al. 2010).

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Science_of_team_science

Кроме этого, исследования особенностей согласования деятельности на базе коллективной ментальной модели (КММ) проводятся и в других областях. В частности, в исследованиях развития общественных институтов (Denzau and North, 1994), в изучении способов увеличения эффективности совместной деятельности людей в группах (Mathieu et al., 2000), для изучения взаимодействия людей с программными агентами (ботами) (Fan and Yen, 2007), в исследованиях по защите окружающей среды (Jones et al., 2011), политической деятельности (Richards, 2001), и других.

На рис. 1 представлена диаграмма из публикации (Parinov and Antonova 2018), иллюстрирующая процесс создания и использования КММ для согласования деятельности на примере 4-х участников. Пояснения к обозначениям диаграммы вместе с ее исходной версией находятся в (Паринов 2002).

Рис. 1. Коллективная ментальная модель для 4-х участников (Parinov and Antonova 2018)

В кратком изложении (полное описание см. в (Паринов 2002)) согласование деятельности на основе КММ работает следующим образом.

Каждый из участников за счет психологического отражения происходящего во внешней от него среде поддерживает в свою личную ментальную модель, которые могут иметь разную точность. Все участники отчуждают свои частные ментальные модели в КММ. Члены группы взаимодействуют с КММ путем получения из нее нужной информации, актуализируя ее, и проигрыванием в ней вариантов совместной деятельности. По мере необходимости они актуализируют в КММ свой персональный информационный образ, включая и свои представления о новых вариантах совместной деятельности участников группы.

Если члены группы зафиксировали в КММ взаимоприемлемый вариант их совместной деятельности, то этот вариант переходит на стадию практической реализации. КММ с принятым вариантом совместной деятельности используется членами группы для фактического осуществления этой деятельности.

Существует несколько естественных причин, которые ограничивают эффективное применение КММ рамками только малых групп:

1. В обычных условиях при росте количества участников совместной деятельности стремительно возрастает сложность КММ, что приводит к увеличению времени для принятия коллективных решений и уменьшает вероятность нахождения наилучшего решения для всех участников. Мощность аналитических возможностей, которой располагают участники совместной деятельности, определяет верхний предел их количества.

2. Каждый участник, как и среда жизнедеятельности сама по себе, являются источниками постоянных непредсказуемых изменений, которые требуют пересогласования совместной деятельности. При росте числа участников возрастает интенсивность непредсказуемых изменений, которая в сочетании с ограничением из п. 1 не позволяет за приемлемое время достигать требуемого качества согласования деятельности.

Резюмируем эти два ограничения: чем больше время принятия коллективных решений, тем выше вероятность, что непрерывный поток стохастических изменений в состоянии участников и в среде их жизнедеятельности обесценит текущее содержание КММ и дальнейшая обработка этой информации теряет смысл.

Эти ограничения имеют фундаментальный характер и в обозримой перспективе не могут быть устранены полностью. Поэтому рынок и иерархия, не смотря на происходящее усиление позиций сетевой формы, сохраняют свои роль, чтобы обслуживать согласование деятельности в тех ситуациях, когда КММ не может применяться эффективно.

Перечисленные выше ограничения применения сетевой формы могут быть ослаблены с помощью современных методов анализа данных, моделирования и ИКТ. Основанием для этого является тот факт, что КММ может существовать не только в сознании членов группы, но и может быть определенным образом отчуждена на материальные или электронные носители. В частности, КММ может быть реализована в виде некой информационной системы. В этом случае она теряет ментальную форму и превращается в коллективную информационную модель и аналитическую систему.

В научной литературе близкие к этому исследования относятся к анализу и формализации процессов сотрудничества. Например, существует «шестислойная модель сотрудничества» (Briggs et al. 2014), авторы которой выделяются следующие важные аспекты: цели сотрудничества, групповые рабочие продукты, групповые действия, групповые процедуры, инструменты совместной работы и совместное поведение. В других публикациях предлагаются «интеллектуальные основания» для обсуждения сотрудничества на базе компьютерных систем (Randrup et al., 2016), систем поддержки сотрудничества (Briggs et al. 2013), интегрированной среды для сотрудничества (Vindasius 2008) и т.д. Однако, все известных нам подобные исследования игнорируют КММ, как базовый инструмент сотрудничества.

Используя современные достижения в разных областях, КММ может быть реализованная как интерактивная реалистичная динамическая имитационная модель с активными агентами и цифровыми двойниками, которая будет доступна участникам совместной деятельности через Интернет. При ее реализации на суперкомпьютерах согласование деятельности может быть эффективным для гораздо большего количества участников, чем это имеет место в современных условиях.

Если такая компьютерная система, назовем ее механизмом сотрудничества, будет реализована, то экономика и ее агенты получает следующие выгоды:

· агент может рассматривать всех существующих социально-экономических агентов как потенциальных партнеров для совместной деятельности и при необходимости иметь возможность согласовывать с ними свою деятельность независимо от их географического положения;

· компьютерные технологии позволяют улучшить эффективность всех процедур КММ, а также сделать более эффективной и саму совместную деятельность людей, в частности, улучшить возможности отдельного агента для его самореализации, улучшить выбор оптимальной конфигурации его деятельности в сотрудничестве с другими участниками с целью получения максимально возможного эффекта как для агента, так и системы в целом;

· программные интерфейсы такой системы могут выполнять функции общественных институтов (как норм и правил), регулирующих совместную деятельность людей, а также улучшить контроль за соблюдением соответствующих норм и правил.

Максимальная эффективность такого механизма сотрудничества достигается, если сложность/точность обрабатываемых им информационных образов участников совместной деятельности оптимизирована под существующие:

(а) аналитические мощности в этой системы (скорость обработки информационных потоков и нахождения оптимальных конфигураций совместной деятельности); и

(б) интенсивность стохастических изменений в состоянии других агентов и среде жизнедеятельности, от которых зависит с какой скоростью обесценивается информация, обрабатываемая в текущий момент механизмом сотрудничества.

В процессе решения подобной задачи механизм сотрудничества может оптимальным образом подстраивать (уменьшать или увеличивать) сложность/точность информационного образа каждого участника в зависимости от условий его совместной деятельности, существующих по отношению к конкретным группам агентов, распределенных в пространстве социально-экономической системы.

Например, для каждого отдельного агента механизм сотрудничества пытается обеспечить согласование его совместной деятельности с максимально возможным количеством партнеров. Если текущие вычислительные мощности системы и интенсивность стохастических изменений не позволяют согласовать деятельность всех участников, то система исключает часть агентов, чтобы уменьшить интенсивность стохастики до приемлемого уровня.

Для согласования деятельности между заданным агентом и агентами, исключенными на предыдущем этапе, система упрощает их информационные образы, чтобы уменьшить сложность согласования и/или уменьшить интенсивность стохастики, производимой этими агентами. Если при этих условиях, все еще остается часть агентов, для которых не удается согласовать совместную деятельность, то система выполняет еще больше упрощение их информационных образов и цикл повторяется.

В результате такой процедуры множество агентов, которые являются потенциальными партнерами заданного агента, сегментируется по степени упрощения их информационных образов. Согласование деятельности в таких сегментах происходит почти независимо. Это имеет прямую аналогию с ситуацией, когда агент может независимо вести совместную деятельность с разными партнерами в малой группе, в иерархической организации, на рынке.

Литература

Badke-Schaub, P., Neumann, A., Lauche, K., & Mohammed, S. (2007). Mental models in design teams: a valid approach to performance in design collaboration?. CoDesign, 3(1), 5–20.

Briggs, R. O., Kolfschoten, G. L., de Vreede, G.-J., Albrecht, C. C., Lukosch, S. G. and Dean D. L. (2014). A Six Layer Model of Collaboration. A Six Layer Model of Collaboration, edited by M.E. Sharp, Armonk, 2014, pp. 211–228.

Briggs, R. O., Kolfschoten, G. L., de Vreede, G.-J., Albrecht, C. C., Lukosch, S. G. and Dean D. L. (2013). Facilitator-in-a-Box: Process Support Applications to Help Practitioners Realize the Potential of Collaboration Technology. Journal of Management Information Systems, vol. 29, no. 4, 2013, pp. 159–194.

Denzau, A. T., & North, D. C. (1994). Shared mental models: ideologies and institutions. Kyklos, 47(1), 3–31. http://ecsocman.hse.ru/data/957/750/1216/9309003.pdf

Fan, X., & Yen, J. (2007). Realistic cognitive load modeling for enhancing shared mental models in human-agent collaboration. In Proceedings of the 6th international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems (p. 60). ACM. http://www.cs.ucf.edu/~gitars/cap6671-2011/Papers/fan-humanagent.pdf

Jones, N., Ross, H., Lynam, T., Perez, P., & Leitch, A. (2011). Mental models: an interdisciplinary synthesis of theory and methods. Ecology and Society, 16(1). http://www.ecologyandsociety.org/vol16/iss1/art46/main.html

Mathieu, J. E., Heffner, T. S., Goodwin, G. F., Salas, E., & Cannon-Bowers, J. A. (2000). The influence of shared mental models on team process and performance. Journal of applied psychology, 85(2), 273.

Mohammed, S., Ferzandi, L., & Hamilton, K. (2010). Metaphor no more: A 15-year review of the team mental model construct. Journal of management, 36(4), 876–910.

Parinov, S., Antonova, V. (2018). Global Scholarly Collaboration: from Traditional Citation Practice to Direct Communication. ELPUB 2018, Jun 2018, Toronto, Canada. DOI: 10.4000/proceedings.elpub.2018.24

Randrup, N., Druckenmiller, D., & Briggs, R. O. (2016). Philosophy of Collaboration. In System Sciences (HICSS), 2016 49th Hawaii International Conference on (pp. 898–907). IEEE.

Richards, D. (2001). Coordination and shared mental models. American Journal of Political Science, 259–276. http://plouffe.fr/simon/OEIS/citations/ajps2.pdf

Vindasius, J. (2008). The Integrated Collaboration Environment as a Platform for New Ways of Working: Lesson Learned from Recent Projects. Society of Petroleum Engineers, 2008. doi:10.2118/112218-MS

Норт Д. (1997). Институты, институциональные изменения и функционирование экономики, “Начала”, М. http://cee-moscow.com/doc/izd/North.pdf

Паринов С. (2002). К теории сетевой экономики. Новосибирск, ИЭОПП СО РАН, https://play.google.com/books/reader?id=O1vmIgAAAEAJ&pg=GBS.PA0