AI kao umetnik: Nemoguća misija

Kreativnost jeste i uvek će biti ljudska, tvrdi harvardski profesor filozofije Sean Dorrance Kelly.

Bio je ti 31. mart 1913. godine kada su u Velikoj sali koncertne kuće Muzikferajn u Beču izbili neredi, usred izvođenja orkestracije pesme Albana Berga. Lomio se i nameštaj. Policija je uhapsila organizatora koncerta jer je udario Oskara Štrausa, malo poznatog kompozitora opereta. Štraus se kasnije, na suđenju, dosetkom osvrnuo na frustraciju publike. Udarac koji je zadobio, insistirao je on, bio je najskladniji zvuk tokom čitave te večeri. Istorija je donela drukčiju presudu: dirigent koncerta, ujedno i čuveni savremeni kompozitor i perjanica atonalne klasike, Arnold Schoenberg „propao“ je u tom trenutku kao možda najkreativniji i najuticajniji kompozitor dvadesetog veka.

Možda nećete uživati u Šenbergovoj disonantnoj muzici (za šta su velike šanse ukoliko nemate živaca, vremena i fokusa); muzike koja odbacuje konvencionalni tonalitet da bi rasporedila 12 nota skale prema pravilima koja ne dozvoljavaju da bilo koja prevladava. On je, međutim, promenio ono što ljudi shvataju kao muziku. To je ono što ga čini istinski kreativnim i inovativnim umetnikom. Šenbergove tehnike su sada besprekorno integrisane u sve: od filmskih partitura i brodvejskih mjuzikla, do solo deonica Milesa Davisa i Ornette Coleman-a.

Kreativnost je među najtajanstvenijim i najupečatljivijim dostignućima ljudskog postojanja. Ali, šta je to?

Kreativnost nije tek neka „novotarija našeg vremena“. I mališan za klavirom mogao bi pogoditi novu sekvencu nota, ali u nekom značajnijem, suštinskijem smislu, te note nisu kreativne. Takođe, kreativnost je ograničena istorijom: ono što se u jednom periodu ili mestu smatra kreativnom inspiracijom bi se, u nekom drugom, moglo zanemariti, shvatajući to kao smešno, glupo ili ludo. Zajednica mora prihvatiti one ideje koje su toliko dobre da su opšteprihvaćene kao kreativne.

Kao u slučaju Šenberga, ili bilo kojeg drugog savremenog umetnika, to prihvatanje ne mora biti univerzalno. Možda to prihvatanje od zajednice zaista ne bi došlo još dugi niz godina – jer, ponekad se kreativnost generacijama pogrešno odbacuje. Ali, ukoliko neka zajednica na kraju ne prihvati inovaciju, onda i nema smisla govoriti o toj zajednici kao o kreativnoj.

Napredak u veštačkoj inteligenciji doveo je do brojnih nagađanja, naime, o tome da će ljudska bića uskoro biti zamenjena mašinama u svim domenima, uključujući i oblast kreativnosti. Ray Kurzweill, futurista, predviđa da ćemo do 2029. stvoriti AI koji može proći kao prosečno obrazovano ljudsko biće. Oksfordski filozof Nik Bostrom nešto je oprezniji; Ne navodi datum, ali predlaže da filozofi i matematičari odgode svoj rad na osnovnim naučnim pitanjima do trenutka punog razvoja „superinteligencije“ naših naslednika, one inteligencije definisane kao „intelekt koji u velikoj meri premašuje kognitivne performanse ljudi u praktično svim domenima (njihovih) interesa“.

Obojica veruju da će jednom, kada se inteligencija na ljudskom nivou proizvede u mašinama, doći do naleta napretka – ono što Kurcvajl naziva „singularnošću“, a Bostrom „eksplozijom inteligencije“ – u kojoj će nas mašine vrlo brzo zameniti krupnim merama u svakom domenu. To će se dogoditi, tvrde oni, jer je nadljudsko dostignuće isto što i obično ljudsko postignuće, osim što se sva relevantna izračunavanja izvode mnogo brže, u onome što Bostrom naziva „hitrom, naprednom superinteligencijom“.

Pa, šta je u tom slučaju sa najvišim nivoom ljudskih dostignuća – kreativnim inovacijama? Da li će naše najkreativnije umetnike i mislioce masovno nadmašiti mašine?

Ne.

Ljudsko kreativno dostignuće, zbog načina na koji je ugrađeno u društvo, neće podleći napretku veštačke inteligencije. Reći drugačije značilo bi pogrešno razumeti ono što su u krajnjem zbiru ljudi, kao vrsta, a i naša kreativnost.

Ova tvrdnja nije apsolutna: ona zavisi od normi kojima dozvoljavamo da upravljaju našom kulturom, kao i naših očekivanja od tehnologije. Ljudska bića su u prošlosti pripisivala veliku moć i genijalnost čak i beživotnim totemima. Sasvim je moguće da ćemo doći do tačke kada ćemo se prema veštački inteligentnim mašinama odnositi kao toliko nadmoćnima u odnosu na nas da ćemo im prirodno pripisivati kreativnost. Ako se to dogodi, to neće biti zato što su nas mašine nadmašile. Biće to zato što ćemo sami sebe umanjiti, sebe surovo kritikovati i ocrniti.

Ljudsko kreativno dostignuće, zbog načina na koji je usađeno u društveno tkivo, neće podleći napretku veštačke inteligencije.

Ovde, takođe, prvenstveno govorim o napretku mašina kakav je nedavno viđen, sa trenutno aktuelnom paradigmom dubokog učenja kao i njenovih računarskih „naslednika“. Druge paradigme, modeli i primeri su u prošlosti upravljali istraživanjima veštačke inteligencije. Oni već nisu uspeli da ispune svoje obećanje. Još neke druge paradigme mogu se uspostaviti u budućnosti, ali ako pretpostavimo da će neka zamišljena buduća umetnička inteligencija – čije karakteristike ne možemo smisleno opisati – postići čudesne stvari, onda je to stvaranje mita, a ne obrazloženi argument o mogućnostima tehnologije.

Kreativno dostignuće različito deluje u različitim domenima. Ovde ne mogu da ponudim potpunu taksonomiju različitih vrsta kreativnosti, pa ću, kako bih naglasio, skicirati argument koji uključuje tri sasvim različita primera: muziku, igre i matematiku.

Muzika za moje uši

Nao Tokui & AI: Imaginary Landscape (2018): Tokui koristi algoritam mašinskog učenja za stvaranje panoramskih slika pronađenih u Google Street View, koje potom dopunjava „zvučnim pejzažima“ kreiranim u veštačkim neuronskim mrežama

Možemo li zamisliti mašinu takvih nadljudski kreativnih sposobnosti da dovodi do promena u onome što shvatamo kao muziku, kao što je to činio Šenberg?

To je ono za šta tvrdim da mašina ne može doseći i postići. Da vidimo zašto.

Kompjuterski sistemi za muzičku kompoziciju postoje već duže vreme. Kurcvajl je 1965. godine, sa 17 godina, koristio preteču sistema za prepoznavanje obrazaca koji danas karakterišu algoritme dubokog učenja, programirajući računar za komponovanje prepoznatljive muzike. Danas se koriste varijante ove tehnike. Algoritmi dubokog učenja mogli su, na primer, da prihvate gomilu Bahovih korala i komponuju muziku toliko karakterističnu za Bahov stil da čak i stručnjake zavarava do stepena kada misle da se radi o nekoj od Bahovih originalnih kompozicija. Ovo je mimikrija. To je ono što umetnik radi kao šegrt na praksi: kopira i usavršava stil drugih umesto da radi autentičnim, svojim originalnim glasom. Nije vrsta muzičke kreativnosti koju povezujemo sa Bahom, niti ima veze sa Šenbergovom radikalnom inovacijom.

Pa, šta u tom slučaju kažemo? Da li može postojati mašina koja, poput Šenberga, izmišlja sasvim novi način muziciranja? Naravno, možemo zamisliti, pa čak i napraviti takvu mašinu. S obzirom na algoritam koji modifikuje sopstvena pravila kompozicije, mogli bismo lako proizvesti mašinu koja čini muziku toliko različitom od one koju danas smatramo dobrom muzikom, kao što je to tada činio Šenberg.

Ali, od ove tačke stvari postaju nešto komplikovanije.

Šenberga smatramo kreativcem i inovatorom ne samo zato što je uspeo da stvori novi način komponovanja muzike, već zato što su ljudi u njemu mogli da vide viziju kakav bi svet trebalo da bude. Šenbergova vizija podrazumevala je „rezervni“, čisti, efikasni minimalizam modernosti. Njegova inovacija nije bila samo pronalaženje novog algoritma za komponovanje muzike; trebalo je pronaći način razmišljanja o tome šta je muzika koja joj omogućava da komunicira, sa zahtevima savremenosti.

Neki bi mogli da tvrde da sam lestvicu podigao previsoko. Da li to tvrdim, pitaće oni, da je mašini potreban neki mistični, nemerljivi osećaj onoga što je društveno neophodno da bi se računalo kao kreativno? Nisam – iz dva razloga.

Prvo, setite se da je predlaganjem nove, matematičke tehnike za muzičku kompoziciju, Šenberg promenio naše razumevanje muzike. Samo kreativnost ove vrste koja prkosi tradiciji zahteva neku vrstu društvene osetljivosti. Da slušaoci nisu njegovu tehniku shvatili kao ostvarivanje anti-tradicionalizma u srcu radikalne modernosti rođene u Beču s početka 20. veka, možda je ne bismo „čuli“ kao nešto estetski vredno. Poenta je ovde da radikalna kreativnost nije „ubrzana“ verzija svakodnevne kreativnosti. Šenbergovo postignuće nije brža ili bolja verzija one vrste kreativnosti koju je pokazao Oscar Strauss, ili neki drugi prosečni kompozitor: ona je suštinski različita po prirodi.

Drugo, moj argument nije da reakcija kreativca na društvenu potrebu mora biti svesna dela koje bi zadovoljilo genijalne standarde. Umesto toga, tvrdim da na taj način moramo biti u stanju da protumačimo delo. Bila bi greška tumačiti sastav mašine kao deo takve vizije sveta. Argument za ovo je jednostavan.

Tvrdnje poput Kurcvajlove – da mašine mogu dostići inteligenciju na ljudskom nivou – pretpostavljaju da je imati ljudski um samo ljudski mozak koji sledi neki skup računarskih algoritama – pogled je koji se naziva „kompjuterizam“ (uma). Ali, iako algoritmi mogu imati moralne implikacije, oni sami nisu moralni agensi, provodnici i posrednici. Majmuna iza pisaće mašine koji slučajno otkuca „Otelo“ ne možemo uvrstiti u veličanstvenog kreativnog dramskog pisca. A ukoliko je u proizvodu veličina, to je samo „nezgoda“. Proizvod mašine možemo videti kao sjajan, ali ako znamo da je on samo ishod nekog proizvoljnog čina ili algoritamskog formalizma, ne možemo ga prihvatiti kao izraz vizije za dobrobit čoveka.

Iz tog razloga, čini mi se da se ništa osim drugog čoveka ne može pravilno razumeti kao istinski kreativni umetnik. Možda će AI jednog dana ići dalje od svog računarskog formalizma, ali to bi zahtevalo skok koji je trenutno nezamisliv. Ne bismo tražili samo nove algoritme ili postupke koji simuliraju ljudsku aktivnost; tražili bismo nove stvari; građu, činjenice, ideje, informacije, koji su osnova čovekovog bića.

Jedan duplikat čovekovog molekula bi na odgovarajući način mogao biti čovek. Mi već, međutim, imamo način da proizvedemo takvo biće: za to nam je potrebno oko devet meseci. Trenutno, mašina može da uradi samo nešto daleko manje zanimljivo od onoga što je čovek sposoban da postigne. Na primer, može da stvori muziku u Bahovom stilu – možda čak i muziku za koju neki stručnjaci misle da je bolja od Bahove. Ipak, to je samo zato što se njegova muzika može ocenjivati prema već postojećem standardu. Ono što mašina ne može je da donese promene u našim standardima za ocenjivanje kvaliteta muzike ili razumevanja šta muzika jeste ili šta ona nije.

Ovo ne znači da se negira da kreativni umetnici koriste sva sredstva kojima raspolažu i da ta sredstva (danas su sredstva zamenjena rečju „alati“) oblikuju vrstu umetnosti koju stvaraju. Truba je pomogla Dejvisu i Kolmenu da ostvare svoju kreativnost. Ali truba, sama po sebi, nije kreativna. Algoritmi veštačke inteligencije više liče na muzičke instrumente nego na ljude. Taryn Southern, bivša takmičarka iz ’Američkog idola’ je nedavno objavila album na kojem su udaraljke, melodije i akordi generisani algoritamski, mada je ona pisala tekstove i više puta doterivala algoritam instrumentacije, sve dok ovaj nije doneo željene rezultate. Početkom devedesetih, Dejvi Bouvi je učinio obrnuto: napisao je muziku i uz to koristio Mac aplikaciju pod nazivom Verbalizer da bi “pseudo slučajno“ rekombinovao rečenice u tekstovima pesama. Baš kao i prethodni alati (sredstva) muzičke industrije – od uređaja za snimanje i sintisajzera, do semplera i loopera – novi AI alati rade stimulišući i kanališući kreativne sposobnosti umetnika (i ujedno odražavajući ograničenja tih sposobnosti).

Igre bez granica

Mnogo je napisano o dostignućima sistema dubokog učenja – sistema koji su danas najbolji ’Go’ igrači na svetu. Računarski program ’AlphaGo’ i njegove varijante su neka vrsta potvrde da je stvoren potpuno novi način igranja ove stare igre. Naučili su stručnjake da brojni potezi pri otvaranju – za koje se dugo mislilo da su nepromišljeni – mogu dovesti do pobede. Program se igra u stilu koji stručnjaci opisuju kao čudan i (ljudskom načinu shvatanja) stran. „Programi za igranje igara su ono kako zamišljam igre iz daleke budućnosti“, izjavio je Shi Yue, vrhunski igrač, govoreći o svom doživljaju programa AlphaGo. Čini se da je algoritam zaista kreativan.

U nekom značajnijem smislu i aspektu on to i jeste. Igranje igara se, međutim, razlikuje od komponovanja muzike ili pisanja romana: u igrama postoji objektivno merilo uspeha. Znamo da imamo šta da naučimo od AlphaGo-a jer vidimo da pobeđuje.

Ali to je takođe ono zbog čega Go i obitava u „domenu igračaka“ (toy domain), jednim uprošćenim slučajem, koji nam na ograničeni i oskudni način govori o raznim stvarima ovoga sveta.

En Ridler & AI: „Pad kuće Ašer“ (2017)

Sloka gore: dvanaestominutna animacija zasnovana na nemom filmu Votsona i Vebera iz 1928. godine: Ridlerova je stvorila fotografije koristeći tri odvojene neuronske mreže: jednu obučenu na njenim crtežima, drugu na crtežima napravljenim od rezultata prve mreže, i treću treniranu na crtežima napravljenim od rezultata druge.

Najosnovnija vrsta ljudske kreativnosti menja naše razumevanje sebe, jer menja shvatanje onoga što smatramo dobrim. Tome nasuprot, u vezi igre Go, priroda dobrote jednostavno nije na radaru mašinskih programa: Strategija igre je dobra onda i samo ako mašina pobedi. A ljudski život, opšte uzev, nema ovu osobinu: ne postoji objektivno merilo uspeha u najvišim oblastima postignuća. Svakako ne u umetnosti, književnosti, muzici, filozofiji ili politici. A takođe, u tom pogledu, ni u razvoju novih tehnologija.

U raznim domenima igračaka, mašine će možda moći da nas nauče nešto, nečemu, o određenoj, vrlo ograničenoj, formi kreativnosti. Ipak, pravila ovog domena su unapred formirana; sistem može uspeti samo zato što nauči da igra dobro u okviru ovih ograničenja. Ljudska kultura i ljudsko postojanje su daleko zanimljiviji od ovoga. Postoje norme kako se ljudska bića ponašaju, naravno. Ali kreativnost u pravom smislu je sposobnost promene tih normi u nekom važnom ljudskom domenu. Uspeh u domenima igračaka nije pokazatelj da je kreativnost ove temeljnije, fundamentalnije vrste dostižna.

Kao nokaut

Skeptik bi mogao tvrditi da argument deluje samo zato što ja suprotstavljam igre umetničkom geniju. Postoje i druge paradigme kreativnosti u naučnom i matematičkom području. U ovim carstvima, pitanje nije uvezano sa vizijom sveta. Radi se o tome kako stvari, zapravo, stoje.

Da li bi mašina jednog dana mogla izneti matematičke dokaze toliko daleko ispred nas, toliko napredne da jednostavno moramo odstupiti i prikloniti se njenom kreativnom geniju?

Ne.

Računari su već pomogli u značajnim matematičkim dostignućima. Ali njihovi doprinosi nisu bili naročito kreativni. Uzmimo prvu veliku teoremu dokazanu pomoću računara: teoremu o četiri boje, koja kaže da bilo koja ravna mapa može biti obojena sa najviše četiri boje na takav način da se nijedna susedna „država“ ne dodiruje sa nekom koja je iste boje (ovo se, takođe, odnosi i na zemlje na sferičnoj površini zemaljske kugle, a ne samo na dvodimenzionalnoj predstavi).

Pre skoro pola veka, 1976. godine, Keneth Apel i Volfgang Haken s Univerziteta u Ilinoisu objavili su kompjuterom potpomognuti dokaz ove teoreme. Računar je izvršio milijarde proračuna, proveravajući hiljade različitih vrsta mapa – toliko da je ljudima bilo (i ostalo) logistički neizvodljivo da provere da li je svaka mogućnost u skladu sa “pogledom” i “perspektivom” računara. Od tada, kompjuteri rutinski pomažu u širokom spektru novih dokaza koje čovek iznosi u obliku premisa i teorija.

AI & Tom Vajt: Električni ventilator (2018). Umetnik je koristio ’perceptivne mašine’, algoritme koji destiluju podatke prikupljene na hiljadama fotografija uobičajenih predmeta, sa ciljem njihove sinteze u apstraktne oblike. Dobijene rezultate zatim testira i dorađuje, sve dok ih sistem ne prepozna.

Međutim, superračunar ne radi ništa kreativno dok proverava ogroman broj slučajeva. Umesto toga, radi nešto dosadno u nepojamno mnogo navrata. Ovo se čini gotovo suprotnim od kreativnosti. Štaviše, toliko je daleko od vrste razumevanja za koje obično mislimo da bi, kao dokaz, recimo, poput matematičkog, trebalo da ponudi: jer, računar u tolikoj meri dosadno rutinski „algoritmuje“ da neki stručnjaci ove „mašinske strategije“ proistekle iz računarskih operacija uopšte ne smatraju (validnim) matematičkim dokazima. Filozof matematike i nauke Thomas Tymoczko je tvrdio da, ukoliko ne možemo čak ni da verifikujemo da li je dokaz čovekove postavke tačan i utemeljen, onda sve što zaista činimo jeste ukazivanje poverenja računsko-računarskim procesima, koji su skloni greškama.

Iako pretpostavimo da treba da verujemo takvim (iz algoritma proisteklim) rezultatima, međutim, dokazi dobijeni uz pomoć računara su, po analogiji, nešto poput komponovanja muzike uz pomoć računara. Ako nam daju vredan „proizvod“, odnosno, „konačni ishod“ (tzv. umetničko delo), to je prevashodno zbog doprinosa čoveka. Ipak, neki stručnjaci tvrde da će veštačka inteligencija moći da postigne i više od ovoga. Pretpostavimo, onda, da posedujemo krajnju, ultimativnu opciju: samostalnu mašinu koja sve nove teoreme dokazuje sama.

Da li bi jednog dana, kako tvrde Kurcvajl i Bostrom, neka ovakva mašina mogla u ogromnoj meri nadmašivati čovekovu matematičku kreativnost,? Pretpostavimo, na primer, da AI donosi rešenje nekog izuzetno važnog i teškog otvorenog problema u matematici.

Sposobnost istinske kreativnosti, one vrste kreativnosti koja ažurira, nadograđuje i usavršava naše (po prirodi ljudske) razumevanje prirode bića, u osnovi je onoga što bi ljudskost i trebalo biti.

Postoje dve mogućnosti. Prva je da je dokaz izuzetno pametan i kada stručnjaci u toj oblasti prođu kroz njega, otkriju da je tačan. U ovom slučaju, AI koja je otkrila dokaz biće nagrađena aplauzom; Čak se i sama mašina može smatrati kreativnim matematičarem. Ali, takva mašina ne bi bila dokaz singularnosti; ne bi nas toliko nadmašila u kreativnosti da, navodno, čak ne bismo mogli ni da razumemo šta je to što radi. Čak i da poseduje takvu vrstu kreativnosti na ljudskom nivou, to je ne bi neizbežno uvelo u carstvo onkog nadljudskog.

Neki matematičari su poput muzičkih virtuoza: Odlikuje ih savršeno vladanje nečim unutar već postojećeg idioma. Ali geniji kao što su Srinivāsa Aiyangār Rāmānujan, Emmy Noether ili Alexander Grothendieck su verovatno preoblikovali matematiku baš kao što je Schoenberg preoblikovao muziku. Njihova dostignuća nisu bila oličena samo u dokazivanju dugogodišnjih hipoteza, već u novim i neočekivanim oblicima rezonovanja, koji su delovali ne samo snagom njihove logike već i sposobnošću da druge matematičare argumentovano ubede u značaj njihovih inovacija. Zamišljeni AI koji donosi „pametni dokaz problema“ koji je dugo zbunjivao matematičare srodan je računarskom programu AlphaGo i njegovim varijantama: impresivan, ali nimalo nalik Šenbergu.

To nas dovodi do druge mogućnosti. Pretpostavimo da je najbolji i najsjajniji algoritam za duboko učenje labav, pa nakon izvesnog vremena kaže: „Našao sam dokaz fundamentalno nove teoreme, ali je isuviše komplikovan da bi ga razumeli i vaši najbolji matematičari.“

Ovo, zapravo, nije moguće. Dokaz koji ne mogu da razumeju ni najbolji matematičari se, zapravo, ne računa kao dokaz. Dokazivanje nečega podrazumeva da to dokazujete nekome. Kao što muzičar(ka) mora nagovoriti svoju publiku da prihvati njegov/njen estetski koncept dobre muzike, tako i matematičar mora nagovoriti druge matematičare da postoje dobri razlozi da poveruju u takvo, inovativno-kreativno viđenje istine. Da bi se neki matematički podatak smatrao valjanim dokazom, neka tvrdnja mora biti razumljiva i podržana od strane nekog nezavisnog skupa stručnjaka koji su u dobroj poziciji da je razumeju. Ako stručnjaci – koji bi trebalo da su sposobni da razumeju dokaz – to nisu u stanju, onda naučna zajednica odbija da ovaj novi način prihvati kao dokaz.

Iz tog razloga, matematika više liči na muziku nego što bi se moglo i pomisliti. Mašina nas ne bi mogla uveliko nadmašivati u kreativnosti, jer bi njeno postignuće ili bilo razumljivo – jer nas, u tom slučaju, ne bi ubedljivo nadmašilo – ili pak ne bi bilo razumljivo – jer u tom slučaju ne bismo mogli da na njen “opus” gledamo kao ostvarenje bilo kakvog kreativnog napretka.

Oko posmatrača

Inženjerstvo i primenjena nauka su, na neki način, negde između ovih primera. Postoji nešto poput objektivnog, spoljnog merila uspeha. Ne možete „pobediti“ u izgradnji mostova ili otkrivanju novih lekova onako kako možete u šahu, ali se može videti da li most pada ili je virus eliminisan. Ovi objektivni kriterijumi stupaju na snagu tek kad je domen prilično dobro preciziran: dolazi do jakih, laganih materijala, recimo, ili lekova koji uspešno suzbijaju određene bolesti. AI bi mogao pomoći u otkrivanju lekova tako što bi, u stvari, uradio isto što i AI koji je sastavio ono što je zvučalo kao dobro izvedena Bahova kantata, ili bi smislio briljantnu strategiju za Go. Poput mikroskopa, teleskopa ili kalkulatora, takav AI se pravilno shvata kao sredstvo koje omogućava čovekova otkrića – a ne kao autonomni kreativni agent „mašinskog porekla“.

Ovde vredi razmisliti o specijalnoj teoriji relativnosti. Alberta Ajnštajna pamte kao „otkrivača“ fizičkog relativiteta – ali ne zato što je prvi smislio jednačine koje bolje opisuju strukturu prostora i vremena. Džordž Ficdžerald, Hendrik Lorenc i Anri Poenkare, između ostalih, zapisali su te jednačine pre Ajnštajna. Hvaljen je i ustoličen kao otkrivač teorije jer je originalno, izvanredno i suštinski istinito razumeo šta te jednačine znače, a i bio je u stanju da to razumevanje prenese drugima.

Da bi se mašina mogla baviti fizikom koja je u bilo kom smislu uporediva s Ajnštajnovom kreativnošću, ona mora da je u stanju da druge fizičare ubedi u vrednost svojih ideja – bar toliko dobro koliko je i on sam to učinio. Što će reći, morali bismo biti u mogućnosti da prihvatimo njene „predloge“, sa ciljem da nam prenesu valjanost njihovog sopstvenog izvođenja. Ako bi takva mašina ikada i nastala, kao u alegorijskoj priči o Pinokiju, morali bismo da se prema njoj odnosimo kao prema čoveku. To znači, između ostalog, da bismo „tome“, toj mašini, morali da pripišemo ne samo inteligenciju već i ono dostojanstvo i moralnu vrednost koje odgovaraju ljudskim bićima. Čini mi se da smo daleko od ovog scenarija i nema razloga da mislimo da će nas trenutna računarska paradigma veštačke inteligencije – u svom obliku dubokog učenja ili bilo kojem drugom – ikada približiti njemu.

Kreativnost je jedna od glavnih karakteristika ljudskih bića. Sposobnost istinske kreativnosti, ona vrsta kreativnosti koja konstantno poboljšava i nadograđuje naše razumevanje prirode bića, koja menja način na koji shvatamo šta je to biti lep, ili dobar, ili istinit – ta je sposobnost osnova onoga što čovek treba biti. Ova vrsta kreativnosti, međutim, zavisi od našeg vrednosnog suda i brižnost za nju kao takvu (mašina ne poseduje takvu potrebu-instinkt). Kao što je pisac Brian Christian na jednom mestu istakao, ljudska bića se sve manje ponašaju poput bića koja bi trebalo da kreativnost vrednuju kao jednu od svojih najuzvišenijih mogućnosti, već se, tome nasuprot, pre ponašaju kao same mašine.

Koliko ljudi danas ima poslove koji od njih zahtevaju praćenje unapred određenih skripti za njihove razgovore? Koliko je u ovoj ispraznoj šaradi malo od onoga što nam je poznato kao stvaran, autentičan, kreativan i otvoren ljudski razgovor? Koliko je to, ta „konverzacija“, taj „razgovor“ umesto toga, zapravo, samo jedna vrsta poštovanja pravila onoga što je mašina u stanju da uradi? A koliko je nas – ukoliko dopuštamo da budemo uvučeni u ovakva „izvođenja scenarija“ – takođe ispražnjeno od smisla, suštine ljudskosti? Koliko vremena svakog dana dozvoljavamo sebi da budemo ispunjeni efikasnim mašinskim aktivnostima – popunjavanjem kompjuterizovanih obrazaca i upitnika, odgovaranjem na najraznovrsnije „mamce“, koji rade na naše najprizemnije impulse nalik životinjskim – „igrajući“ s njima, recimo, igrice – te unapred smišljene scenarije – igrajući igrice osmiljene radi „optimizacije naše zavisnosti“ reagovanja na sve ovo (mašinske, algoritamske mamce)?

U opasnosti smo od ove zabune i u nekim od najdubljih domena ljudskih dostignuća. Ukoliko sebi dozvolimo da kažemo da su mašinski dokazi koje ne možemo razumeti istinski „dokazi“, na primer, ustupajući društveni autoritet mašinama – tretiraćemo dostignuća matematike kao da uopšte ne zahtevaju ljudsko razumevanje. Potući ćemo jednu od naših najviših formi kreativnosti i inteligencije, i svesti ih na komadić binarnih informacija: da ili ne. Jedinica ili nula.

AI & M.C. Escher: Ether A2

Čak i da posedujemo te informacije, one bi nam bile od male vrednosti bez izvesnog razumevanja razloga koji su u osnovi. Ne smemo izgubiti iz vida suštinski karakter rezonovanja, koji je u osnovi onoga što je matematika po sebi.

Tako je i sa umetnošću, muzikom, filozofijom i književnošću. Ukoliko sebi dopustimo da se okliznemo, pa počnemo da mašinsku „kreativnost“ tretiramo kao zamenu za svoju, tada će nam mašine zaista izgledati neshvatljivo superiorne. To će se, međutim, dogoditi zato što ćemo izgubiti nit vodilju o osnovnoj ulozi koju kreativnost igra u postojanju čoveka i ljudskosti.

Sean Dorrance Kelly predaje filozofiju na Harvardu i koautor je bestselera „Sjaj svih stvari“ (All Things Shining).

MIT Review

Iz radijusa:

AIArtists.org, The world’s largest community of artists exploring the impact of AI on art & society

Artificial Intelligence and the Arts: Toward Computational Creativity

The Past, Present, and Future of AI Art

Next Level Art and the Future of Work and Leisure

Five artists who show art’s important relationship to AI

The Rise of AI Art—and What It Means for Human Creativity

Art made by AI is selling for thousands – is it any good?

If an AI creates a work of art, who owns the rights to it?

We’ve been warned about AI and music for over 50 years, but no one’s prepared

AI and music: will we be slaves to the algorithm?

The Relationship Between Art and AI

AI Is Blurring the Definition of Artist

How AI-generated music is changing the way hits are made

AI composers create music for video games

Music and Artificial Intelligence

12 songs created by AI

AI’s Growing Role in Musical Composition

A Retrospective of AI + Music, How AI has shaped music creation and the industry

Future Prooff: AI and music

Will Artificial Intelligence Replace Human Musicians?The machines are coming, but they seem to be coming to help us create better music

Kraftverk: ravnoteža čoveka i mašine

May4

Kraftverk su bili pioniri elektronske muzike, a Karl Bartos jedan od autora hitova „Model“ i „Robot“. U razgovoru za DW on govori o prvom nastupu – i o kraju. O vremenu kada se muzika pretvorila u sport. Intervju sa Karlom Bartosom, članom originalne postavke ove po svemu revolucionarne grupe uradio Dojče vele.

Foto: Picture Alliance/ DPA

DW: Gospodine Bartos, 1990. godine ste zbog nesuglasica napustili Kraftwerk. Sada će biti objavljena Vaša autobiografija. Šta Vam je bilo važno da kažete?

Karl Bartos: Već kod Džordža Orvela može da se pročita: stvarnost se odigrava u glavi. To znači da nema objektivnosti. Međutim, već četrdeset godina slušamo istu priču o Kraftverku i mislim da jedna drugačija perspektiva može samo da koristi. Potrudio sam se da objasnim proces stvaranja naše muzike. Da ispričam kako nastaju kreativne misli.

Karl Bartos. Foto: DW/ J. von Larcher

Pre nego što ste 1975. godine postali član Kraftverka, dugo ste u Dizeldorfu svirali u raznim grupama. Kakva je bila atmosfera u to vreme?

Mislim da je bio svojevrstan i to priličan poklon doživeti šezdesete i sedamdesete godine. Muzika 60-ih godina za moju generaciju je imala neverovatnu snagu. Imala je poruku da ne treba verovati svemu što autoriteti kažu. Mislim da su u to vreme mladi u čitavom svetu međusobno komunicirali. Bez zaobilaženja autoriteta. I tome je doprinela ta zaista zanimljiva muzika.

Zatim ste na akademiji „Robert Šuman“ u Dizeldorfu studirali muziku. Tada ste i stupili u kontakt sa Kraftverkom koji je za nastup tražio klasičnog bubnjara.

Kada mi je profesor Ernst Gebler tada prosledio tu informaciju, mislio sam da je to samo jedan od mnogih nastupa koje sam u to vreme imao. U to vreme bilo je neverovatno mnogo bendova, neverovatno mnogo mogućnosti za nastupe. Di-džejevi još nisu bili izmišljeni. Na koncertu smo se od samog početka veoma dobro razumeli, ali nismo tačno znali kuda sve to vodi. Ništa nije bilo definisano, bilo je otvoreno.

Bili ste na snimanju albuma „Radio-Aktivität“, a od albuma „Trans Europa Express“ učestvovali ste u pisanju pesama. Kako je zapravo muzika nastajala u Kraftverku?

Foto: DW

U studiju „Kling-Klang“ smo imali „Writing Sessions“, to znači da smo sedeli u krugu i improvizovali. Poput džez muzičara. Bila je druga polovina sedamdesetih, kompjutera još nije bilo. Imali smo jedan muzički automat koji je mogao da ponovi šesnaest tonova. To je bila jedina mašina u našem studiju. Improvizovali smo, gledali jedni u druge, smejali se kao ludi i sve to snimali. Na tim probama nastao je sirov materijal za naše kompozicije. U suštini je to bila predivna zabava koju smo preneli u muziku. Iz toga je nastao polifonijski stil kompozicije, višeglasje.

Karl Bartos uživo u Kopenhagenu 2007.

Da li je grupa tada bila svesna ili da li se govorilo o tome koliko je Vaša muzika bila ispred vremena?

Značaj Kraftverka nismo mogli da predvidimo. Kada smo radili na sekvenceru (elektronski uređaj za snimanje, ponavljanje i obradu muzičkih podataka, prim. red), bio je to u stvari nastavak upotrebe muzičkih automata koje smo u Evropi imali od prosvetiteljstva. Automatska muzika oduvek je bila zanimljiva. Uz pomoć elektronike ta ideja je zapravo nastavljena. Ali mislim da je u drugoj polovini sedamdesetih kod nas odlučujuće bilo to da je ravnoteža čoveka i mašine zaista funkcionisala. Dolaskom kompjutera to se promenilo. Ne želim da kažem da sa kompjuterom ne može da se postigne nikakva interakcija, ali… mi smo napravili i nekoliko grešaka u razmišljanju.

Na koje greške mislite?

Ideju improvizacije pokušali smo da prenesemo na digitalnu platformu. Na početku smo napravili grešku što smo kanale predproducirali. Mislili smo da improvizujemo proizvoljno ih paleći i gaseći. Ali to naravno nije bila improvizacija, već takoreći naizgled-improvizacija.

I međuljudski odnosi su se pogoršavali. Hobi, vožnja bicikla, u osamdesetim godinama postaje sve važnija pojedinim članovima benda.

Zamislite sada da na biciklu pređete 200 kilometara. Šta ste posle toga još u stanju da uradite kada se vratite kući i sednete na stolicu? Puls pada na ispod pedeset, više nemate nikakvih želja, apsolutno ste srećni. Kada se to nastavi godinama, jednostavno više nema nagona da se pravi muzika. Šta se s nama desilo u drugoj polovini osamdesetih godina? Sa ove vremenske distance rekao bih: od muzike smo napravili sport. Ona je postala neka vrsta takmičenja. Zaboravili smo šta je naša glavna kompetencija: autonomna fantazija.

Može li prosto da se kaže da više nije bilo melodija?

Znam šta mislite, ali za mene odgovorajuće metafore ostaju polifonija i monofonija. Ranije smo radili polifono, utroje smo razvijali i izmišljali našu muziku. Zato su je karakterisali živost i višeglasje. A u drugoj polovini osamdesetih godina postala je monotona. Nastalo je jednostavno ređanje muzičkih informacija. Postoji jedan algoritam u elektronskoj muzici ili u obradi teksta: Copy-and-paste. Kopi-pejst nije polifonija.

Nakon izlazka iz grupe Kraftverk, Karl Bartos radio je kao muzičar, di-džej, muzički producent i kompozitor. Njegova autobiografija (u prodaji od 25. avgusta) otkriva zanimljive detalje o radu grupe Kraftverk, čija muzika je snažno uticala na razvoj hip-hopa, tehno i elektro-pop muzike.

Čovek i robot kao kolege

Apr27

Fabrika budućnosti je umrežena i inteligentna. Na najvećem sajmu industrije na svetu, sa 5.000 izlagača iz 75 zemalja, koji je u Hanoveru otvorila Angela Merkel, publika će moći da vidi najnovije tehnologije.

Dobre vesti su se čule još pre zvaničnog početka sajma: EU i Meksiko se u velikoj meri slažu oko novog sporazuma o slobodnoj trgovini. Novi trgovinski paket predviđa da se gotovo svim robama može trgovati bez carina. Vreme ne može biti bolje: Meksiko je zemlja-partner ovogodišnjeg sajma u Hanoveru. Meksikanci žele da se pokažu u najboljem svetlu i traže nova tržišta – nakon što sa severa duva prilično hladan vetar, zbog protekcionističkih mera američkog predsednika Donalda Trampa.

„Meksiko želi da pokaže da je vrlo zanimljiva industrijska lokacija, a takođe i izvoznik – i to ne samo u SAD, nego i u druge delove sveta“, rekao je direktor sajma Johen Kekler za DW. Najveća ekonomija u Latinskoj Americi hrli na svetska tržišta i veliki je pobornik slobodne trgovine.

Na otvaranju sajma, u nedelju uveče u Hanoveru, nemačka kancelarka Angela Merkel i predsednik Meksika Enrike Penja Nieto takođe su istakli značaj slobodne trgovine. Nieto je u Hanover doveo delegaciju od oko 450 ljudi, uključujući pet ministara i šefove 30 vodećih firmi. Na samom sajmu izlaže 150 meksičkih kompanija.

Čovek u središtu moderne fabrike

Svi žele da pokažu šta je novo kada je reč o najsavremenijim proizvodnim metodama. Reč je o mašinama koje samostalno uče koristeći veštačku inteligenciju. Radi se o dronovima ili robotima asistentima koji će promeniti logističke procese. I radi se o ljudima, ističu svi važni ljudi iz Hanovera: Fabrika budućnosti nije bez ljudi.

„Osnovna poruka ovogodišnjeg sajma jeste da su ljudi u središtu moderne fabrike“, kaže Kekler. U narednim danima može da se vidi „da se robotom na radnom mestu bavimo kao što privatno rukujemo svojim pametnim telefonom, tako da danas ne moram biti stručnjak za IT da bih mogao da koristim najmoderniju tehnologiju“.

Kekler misli na takozvane kolaborativne robote koji pomažu radniku u fabrici, robote koji više ne rade ograđeni, već takoreći – ruku pod ruku sa ljudima. Čelični momci su sada toliko osetljivi da percipiraju svoje okruženje. Pametne mašine su prepune elektronike, izveštavaju o tome kada ih treba servisirati ili kada su oštećene.

Sad IT dolazi na sajam industrije

Gde ima toliko softvera i podataka, nisu daleko ni velike IT kompanije: U međuvremenu, Majkrosoft, Orakl, SAP i čak Amazon imaju velike štandove na industrijskom sajmu. Klaus Mitelbah, direktor Udruženja elektronike ZVEI kaže: „Svedoci smo toga da velike IT kompanije iz SAD dolaze na industrijski sajam, a ne – kao što je to bilo u prošlosti – da smo mi (industrija) odlazili na sajmove IT. To je novo“.

Dakle, digitalna transformacija je stigla u preduzeća i reč koja to označava je kreirana na sajmu u Hanoveru pre nekoliko godina: Industrija 4.0.

U dizajniranju umrežene industrije je „Nemačka prilično dobra“, rekla je kancelarka. A nemačke firme sada žele sledeći korak: „Sada je uzbudljivo, jer se radi o poslovnim modelima koji su postali mogući kroz digitalizaciju“, kaže Tilo Brodtman, generalni direktor inženjerskog udruženja VDMA u razgovoru za DW.

U Hanoveru su vidljivi prvi znaci u kom pravcu će to ići. Sledeći korak bi bio da komunicira sa svojim partnerima na tržištu: „Ne moraju svi koji žele da budu uspešni za deset godina da pevaju pesmu digitalizacije, ali 80 odsto srednjih preduzeća to radi zato što se nečemu nadaju – i zato što to mogu da oblikuju.“

Jer, i druge nacije umeju da se digitalizuju. Prema sadašnjoj prognozi, 40 odsto svih prodatih robota otići će u Kinu 2020. godine. Zbog toga pre svega preduzeća srednje veličine koja se bave proizvodnjom mašina i postrojenja moraju se potruditi ako se žele da odbrane svoju poziciju najboljih na svetu. To bi trebalo da bude moguće imajući u vidu tehnologije koje se narednih dana pokazuju u Hanoveru.

Kako pomiriti ljude i robote?

Jan15

Foto: Project Syndicate

U narednim godinama, gotovo svi aspekti naših ekonomija i privreda biće preobraženi automatizacijom. Istorija i ekonomska teorija ukazuju na to da su strahovanja od tzv. “tehnološke nezaposlenosti”, termin koji je Džon Mejnard Kejnz uveo u ekonomiju skoro pre jednog veka, neutemeljena.

Inteligentne mašine transformišu način na koji proizvodimo, radimo, učimo i živimo širom sveta. Gotovo svaki aspekt naših ekonomija će se radikalno promeniti.

Glavne logističke kompanije i pojedinačni vozači koriste nove tehnologije za optimizaciju svog planiranja rute. Kompanije kao što su BMW i Tesla već su izbacile na tržište auto-pilot funkcije u svojim automobilima, koje se proizvode uz pomoć sofisticiranih robota. Associated Press koristi veštačku inteligenciju kao asistenta pri pisanju vesti. 3D štampači se koriste za proizvodnju rezervnih delova – kako one za mašine tako i za ljude. AT&T, u saradnji sa kompanijom Udacity nudi online “nano-struke” u analizi podataka („nanodegrees“) Dronovi već dopremaju zdravstvenu opremu i lekove na udaljene lokacije u siromašnim zemljama. (Nanodegree, strukovni kursevi koje obezbeđuju kompanije Udacity i AT&T, između ostalih, predstavljaju sertifikacionu mrežu obučavanja od 6-12 meseci (10-20 sati nedeljno) po ceni od 200 dolara mesečno. Cilj je podučavati se osnovnim veštinama programiranja koje će vas kvalifikovati za početne programerske i analitičke pozicije u kompanijama kao što je AT&T)

Ove izvanredne nove tehnologije obećavaju veću produktivnost, veću efikasnost i veću sigurnost, fleksibilnost i udobnost. Međutim, one takođe podstiču i strahove zbog svog uticaja i efekata koje mogu imati na “ljudske” strukovne profile, poslovne veštine i – plate. Ovi strahovi su dodatno podgrejani skorašnjim studijom Karla Fraja i Majkla Ozborna (Carl Frey, Michael Osborne) sa Univerziteta u Oksfordu, kao i onom koju je sačinio McKinsey Global Institute (MGI); u obe studije iznosi se stav da bi se veliki broj radnih mesta, kako u zemljama u razvoju tako i u razvijenim zemljama, tehnički, mogao veoma brzo automatizovati. Istorija, kao i ekonomska teorija, međutim, ukazuju na to da je zabrinutost usled porasta tehnološke nezaposlenosti – nastale prodiranjem tehnologije po svim dimenzijama i frontovima, izraza koji je još ekonomista Džon Mejnard Kejnz (John Mainard Keines) skovao pre gotovo jednog veka – mogla biti bespotrebna i pogrešno postavljena.

U budućnosti, baš kao što je to bio slučaj i u prošlosti, tehnološke promene će verovatno uvećati produktivnost i prihode, ujedno povećavajući potražnju za radnom snagom. Dodajmo uz to i da će se pad cena i poboljšanje kvaliteta, kao i potražnja za robama i uslugama, takođe uvećati. Mnogi od danas stvorenih i “friških”profila zanimanja nije se čak moglo ni zamisliti, baš kao što je tek mali broj onih koji su pre jednog veka bili u stanju da predvide kako će razvoj automobilske industrije i masovnog saobraćaja doprineti razvoju motela i drive-in restorana.

U svom novom izveštaju, McKinsey Global Institute zaključuje da je, po jednom umerenom scenariju, brzina i širina proboja automatizacije obima oko 15% današnje svetske radne snage jednaka poslovima za 400 miliona radnika koji bi mogli biti ukinuti između 2017. i 2030. A brži tempo automatizacije bi izazvao i daleko veća pomeranja na tržištu rada – u korist mašina a na štetu čoveka.

Dobra vest je da cje, kao rezultat planiranog povećanja potražnje za robom i uslugama – pre svega usled povećanja prihoda, rastućih zdravstvenih potreba nastalih starenjem stanovništva i ulaganja u infrastrukturu, energetsku efikasnost i obnovljive izvore – prilično izvesno da bi se stvorilo dovoljno novih radnih mesta kako bi se kompenzovali gubici radnih mesta. Novi poslovi će se, međutim, značajno razlikovati od poslova koji su nestali usled automatizacije, uz nametanje tereta bolnih troškova tranzicije na radnike, preduzeća i društvene zajednice.

U zavisnosti od brzine automatizacije, 75-375 miliona radnika ili 3-14% globalne radne snage biće primorano da se do 2030. godine prekvalifikuje i svoja zanimanja prebaci u druge, nove strukovne profile. U Sjedinjenim Državama i drugim razvijenim ekonomijama, gde se automatizacija po svemu sudeći brže odvija, 9-32% radne snage će možda morati da promeniti svoja stručna zanimanja i veštine povezane s njima.

Svi su izgledi da se u ovim zemljama smanjuje broj radnih mesta u preovlađujućim kategorijama zanimanja – kao što su ona u direktnoj proizvodnji ili rutinski, administrativni poslovi koji zahtevaju srednjoškolsko obrazovanje, dok će se zapošljavanje u kategorijama zanimanja poput pružanja zdravstvenih usluga i nege, obrazovanja, građevinarstva ili menadžmenta, kao i radnih mesta koja zahtevaju fakultet ili napredni stepen, povećati.

Prema jednom nedavnom istraživanju, većina Amerikanaca zabrinuta je da će automatizacija povećati nejednakost u prihodima. Njihova zabrinutost je, izgleda, opravdana. Pošto mnoga zanimanja sa srednjom platom podležu automatizaciji, polarizacija prihoda u Sjedinjenim Državama i drugim razvijenim zemljama će se verovatno nastaviti. Ukoliko radnici, koji su usled automatizacije izgubili posao, ne mogu brzo da nađu novi, povećava se nezaposlenost, uz potiskivanje nivoa plata nadole.

Dakle, šta se može učiniti kako bi se ubrzao i olakšao prelazak iz jedne u drugu struku (tj prekvalifikacija), na koji će ljudi, usled masovne automatizacije, biti prisiljeni? Za početak, fiskalna i monetarna politika, potrebne da bi se postigli održivi nivoi agregatne tražnje za zaposlenima s punim radnim vremenom, sada su na kritičnom nivou. Politike za unapređenje ulaganja u infrastrukturu, stanovanje, alternativnu energiju i brigu o mladima i starim licima mogu podstaći ekonomsku konkurentnost i inkluzivni rast, dok, za to vreme, stvaraju milione radnih mesta u zanimanjima koja u budućnosti mogu doživeti ekspanziju, a ne gašenje, prouzrokovano automatizacijom.

Drugi odgovor na potencijalni gubitak poslova u budućnosti mora biti dramatično proširenje i redizajn programa obuke zaposlenih. Tokom protekle dve decenije, u većini zemalja OECD-a pali su izdaci vlade za obučavanje u novim veštinama i prilagođavanje novim zahtevima na tržištu rada. To je u Sjedinjenim Državama takođe u sadejstvu sa značajnim padom troškova poslovanja namenjenih prekvalifikaciji.

Ovi trendovi se nužno moraju preokrenuti. Doživotno učenje treba da postane realnost svih zaposlenih. Poslovi će se stalno menjati, dok će mašine, za to vreme konstantno preuzimati neke naše poslove i zadatke, a ljudske aktivnosti zahtevaće od nas neke stalno nove, drukčije veštine. Analiza MGI-a pokazuje da će kognitivne sposobnosti višeg nivoa – kao što su logično razmišljanje, veće komunikacijske veštine i poboljšane društvene i emocionalne veštine – postati sve važnije, dok mašine već danas preuzimaju naše rutinske operacije koje su sada uobičajene na radnom mestu – uključujući i kognitivne zadatke poput prikupljanja podataka i obrada.

Za zaposlene koji imaju srednje radno iskustvo, sa decom, hipotekama i drugim finansijskim obavezama, biće neophodna obuka čija se dužina meri nedeljama i mesecima – a ne godinama. Biće, takođe, neophodna i finansijska podrška za takvu obuku. Slanje ljudi na dvogodišnje školovanje potrebno do diplome – i to o sopstvenom a ne o trošku kompanije – nije valjan odgovor na ovaj izazov.

Umesto toga, nano-struke i dosad stečena iskustva će, po svemu sudeći, u budućnosti igrati važnu ulogu. Stručna praksa u nemačkom stilu – koja kombinuje rad u učionici i praktičan rad, i koja učenicima omogućava da zarade platu tokom školovanja mogu se ispostaviti kao značajna rešenja čak i za radnike srednjih godina koji su u tranziciji. Saradnja između kompanija i obrazovnih institucija, kako AT&T (u čijem upravnom odboru radi jedan od autora), Starbucks, kao i druge firme, pokazuju da su u stanju da radnicima pruže nove strukovne veštine ili poboljšanje starih, za kojima je sve veća potražnja.

Možda su neophodni poreski i drugi podsticaji koji bi ohrabrili veća poslovna ulaganja u obuku radne snage, posebno malih i srednjih preduzeća. Vlade će, takođe, morati da ponude univerzalne i prenosive socijalne pogodnosti poput zdravstvene zaštite, brige o deci i penzionog osiguranja, kao i podrške tranziciji radnicima koji su prisiljeni da često menjaju poslove, zanimanja i poslodavce. Švedski saveti za sigurnost radnih mesta, kojima upravlja privatni sektor i koja se finansiraju iz poreza na zarade za kompanije, pružaju radnicima isključenim iz radnog procesa sveobuhvatan paket podrške za dohodak, obuku, učenje i procenu kod socijalnog radnika.

Kao i tehnologije koje su postojale u prošlosti, i automatizacija danas obećava veliko povećanje produktivnosti, i od koje će koristi imati pojedinci, zajednice i društva. Ali, za milione radnika, put ka budućnosti u kojoj je automatizacija sve dominantnija može biti dug i težak. Na nama je da napravimo političke i investicione izbore koji mogu olakšati tranziciju i smanjiti njene troškove, kao i osigurati da se dobit od prihoda ravnomerno raspodeljuje.

U Danskoj, recimo, maksimalna automatizacija i robotizacija doveli su i do pomeranja strukovnih profila, rasta nezaposlenosti nema, a potražnja za “novim” vrstama poslova nezadrživo raste. Danski model mogao bi biti samo početak jednog šireg, globalnog trenda. Problem je, zapravo, u “kašnjenju”, tj permanentnom zaostajanju procesa preobuke, dokvalifikacije ili prekvalifikacije. Permanentno zaostajanje moglo bi se, barem donekle, preduprediti ili ublažiti “obukom unapred”, odnosno, obukom koja bi se sprovodila tokom perioda u kojem nove mašine još uvek nisu uvedene u proizvodni proces. Ovo, međutim, značajno povećava troškove automatizacije i osavremenjivanja radnog procesa.

Project Syndicate

Tehnologija: sluškinja koja nas okiva

Aug9

Tehnologija nam pruža život sa obiljem slobodnog vremena u budućnosti. Pa ipak, je li to ono što zaista želimo?

U jednoj od epizoda američkog animiranog sitkoma „Džetsonovi“ (Jetsons), Džordž Džetson se požalio na težak rad i kulučenje. Bila je to izjava koja bi početkom 60-tih godina prošlog stoleća izmamila smeh gledaocima, ali i osećaj uzbuđenja za ono što čoveka i njegov rad očekuje u budućnosti. Čitav Džordžov zadatak sastojao se u tome da dvaput nedeljno pritiska neko dugme u periodu od jedan sat. Produkcija Hane i Barbere je sa Džetsonovima napravila veoma uspešan spoj „šmeka“ svoje legendarne „Porodice kremenko“ i otkačenih „futurističkih“ vizija (recept kojeg su producenti crtanog serijala „Simpsonovi“ kasnije pokušali da primene u „Futurami“, prim. prev.). Džetsonovi su pre šest i po decenija obećavali „hleba i igara“ a bez teškog i dugotrajnog rada.

A ispalo je… pa, tako nekako – mada ne baš smešno i veselo po nas.

Naša utopistička vizija budućnosti, budimo iskreni, uvek je veoma nalikovala onoj koja nam se nudi u Džetsonovima: to je zamisao po kojoj će u svetu budućnosti biti daleko više tehnologije a daleko manje ljudskog rada. Više vremena za našu porodicu, prijatelje i zadovoljavanje naših strasti. Ali, da li je to ono što zaista želimo? Možemo li kao društvo da se prebacimo na stil življenja koji podrazumeva mnogo više slobodnog vremena? U trenutku kada stojimo na raskršću dve epohe, i kada mnogi vodeći glasovi u Silikonskoj dolini zagovaraju budućnost u kojoj je uspostavljen univerzalni osnovni dohodak – a bez adekvatnih nivoa zaposlenosti onih s punim radnim vremenom – postavlja se pitanje: da li je naša poslovna, politička i društvena kultura u stanju da se prilagodi situaciji u kojoj će ljudi imati daleko manje posla a daleko više slobodnog vremena?

Avi Reichental, CEO XponentialWorks™

“Intelektualno, verujem da je ovo nešto što Amerikanci žele”, kaže Avi Rajhental (Avi Reichental) kada ga upitaju da li čovek želi tehnološku asistenciju mašina u tolikoj meri da može povećati svoje slobodno vreme. Rajhental, koji je osnivač i predsednik kompanije XponentialWorks™ primećuje da ima uvid u konvergenciju tehnoloških trendova. Avi je futurista koji se nalazi u Odboru za inovacije Fondacije XPRIZE i redovno govori o pravcima i perspektivama kretanja savremenog društva. “Smatramo da je u toku dalje koncipiranje ljudske prirode”, nastavlja Reichental, “u želji za sveprisutnom produktivnošću i lakšim pristupom povezanosti (s ljudima i tehnologijama)”.

Velika ironija našeg tehnološkog napretka je što se mnogi od nas, 2017. godine, nalazimo kompletno preopterećeni. Zar danas ne bi trebalo da imamo više slobodnog vremena? Ovo danas je u suprotnosti sa načinom na koji generalno zamišljamo namenu i svrhu tehnološkog napretka: kako bismo sebi olakšali život. Trenutno, baš i ne živomo život Džordža Džetsona iz crtaća 1962…

Zašto je to tako? Postoje li neki drugi razlozi zašto radimo (u zapadnim kulturama, naročito Americi) toliko koliko radimo danas?

Često je u Americi slučaj da smo mi ono što je naša karijera. Naše karijere nisu samo visina naše plate već i pružanje osećaja svrhe i identiteta. Prisutna je i zabrinutost da, u pogledu Univerzalnog osnovnog dohotka to što ovaj koncept možda u potpunosti ne uzima u obzir ljudsko stanje i osećaj identiteta koji je snažno povezan s onim što radimo. Kako bismo se zapravo prilagodili budućnosti kada bismo imali manji fokus na karijeru?

“Stoga se rad percipira ne samo kao prosto obezbeđivanje prihoda već i kao davanje društvenog legitimiteta našim životima. Za mnoge to može biti glavni izvor ličnog identiteta: posredstvom osećanja da je ono što smo po vokaciji neophodno za lično samopoštovanje. Profesija ili trgovina daruju nam takođe i identitet – nas kao doktora, nastavnika, inženjera, mehaničara, sekretara, električara i tako dalje. Neki specifičan posao, nezavisno od profesije ili trgovine, može nam dati identitet – kao konsultanta, menadžera, direktora, supervizora, vođe radnog tima, ili naprosto možemo dobiti osećaj identiteta kao radnici, ili ako učestvujemo u nekom poslu, ukoliko aktivno doprinosimo nekoj stvari; razumljivo je da oni koji ne mogu da rade ili ne mogu da pronađu posao u našem društvu mogu zavideti onima koji imaju taj (ne samo) profesionalni identitet. ” – odlomak iz studije Toma Frajersa, „Rad, identitet i zdravlje“, objavljen u „Kliničkoj praksi i epidemiologiji mentalnog zdravlja“)

Naš osećaj identiteta i svrhe često je umotan u naš profesionalni život. Da li smo, sada kada i ovo imamo na umu, i dalje spremni za potencijalnu budućnost sa manjim fokusom na našu karijeru?

Ulaskom u društvenu komunikaciju, prvo pitanje koje nam drugi obično postavljaju je: “Pa, šta radite, čime se bavite?” Osoba koja postavlja pitanje verovatno neće želeti da sluša priče o velikom američkom romanu na kome radite, o vašim strastima, hobijima ili onome čemu težite. Ovo pitanje, naravno, predstavlja usmeren način kategorizacije zasnovanog na vašoj karijeri. Ako ekspanzija visokih tehnologija već narušava našu sposobnost povezivanja našeg identiteta sa našom karijerom, moramo se zapitati da li bismo mi, kao društvo, bili sposobni da sprovedemo ovakvu tranziciju ka ukidanju ili značajnom redukovanju profesionalnog identiteta. I dok nam se, s jedne strane, identitet spojen sa profesionalnom strašću i emocijama čini i dalje poželjnim (pod uslovom da nam tehnologija obezbedi značajne količine našeg slobodnog vremena), razvoj tehnologije odvija se protiv naših usađenih kulturnih normi.

“Mislim da će se ovakav proces odvijati još generacijama, tokom dužeg vremenskog perioda”, kaže Rajhental dok govori o potencijalnom predstojećem pomaku ka društvu sa manje ljudskog rada. “Ono što će biti potrebno je da to uradimo na miran način, kako bismo mogli da obavimo prelazak na način koji je manje traumatičan. Tehnologija neće promeniti ljudsku prirodu”.

Rajhental s jedne strane spominje svoj optimistički pogled uspostavljanja tehnologije kao društva koje stvara bogatstvo resursa, ali i kako su u nas duboko ugrađeni aspekti ljudske prirode koji se teško mogu promeniti. “Neke od ovih vrednosti, kao i mesto gde zadobijamo ekonomsku povezanost stvoriće bogatstvo na način koji omogućava svima koji učestvuju u ekosistemu da dobro žive”, kaže on. “To, međutim, ne znači da ćemo biti u stanju da se oslobodimo naših strahova i nemira”.

U budućnosti bi efikasnost i bogatstvo nastalo tehnologijom mogli dovesti do toga da imamo mnogo više slobodnog vremena. To vreme koje imamo na raspolaganju kako bismo se pozabavili bavimo našim strastima i češće viđali naše prijatelje i porodicu. Ovo je udaljavanje fokusa od današnje percepcije identiteta, po kojoj karijere predstavlja naš identitet.

Sad je samo potrebno da vidimo je li to budućnost koju zaista želimo ili koju bismo čak bili u stanju da tu “lagodnost dokolice” ponesemo na svojim plećima.

Big Think

Veštačka inteligencija kao pretnja čoveku

Aug3

Veštačka inteligencija koja radi za Fejsbuk “izumela” je jezik koji ljudi ne mogu razumeti: sistem je isključen pre nego što je ušao u mrežu Skynet

Fejsbuk, kompanija koja vodi najveću svetsku drušvenu mrežu bila je prisiljena da zatvori jedan od svojih sistema veštačke inteligencije nakon što su istraživači otkrili da je počeo da komunicira jezikom koji nisu mogli razumeti, piše TechTimes, tehnološki portal iz Silicijumske doline.

Ovaj nesvakidašnji incident podseća na već ikoničku scenu podizanja mreže Skajnet (Skynet) u filmu Terminator. Možda je direktor kompanije “Tesla” Elon Musk u pravu kada kaže da je “AI najveći rizik s kojim se suočavamo”.

Facebook povlači AI sistem sa sopstvenim jezikom

Facebook je morao da povuče svoju veštačku inteligenciju na kojoj su radili njegovi istraživači jer su se stvari otele kontroli. AI nije počeo da isključuje kompjutere širom sveta ili nešto slično, ali je prestao da koristi engleski i počeo da koristi jezik koji je sam kreirao.

Bob: “Ja mogu mogu ja ja sve ostalo” (“I can can I I everything else”)

Alis: “Lopti ima nula meni meni meni meni meni meni meni meni meni” (“Balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to”)

Gore navedeni odlomci, koji za ljude nemaju smisla, jesu izvodi “razgovora” koji se dogodio između dva izvršna AI posrednika razvijena od strane Fejsbuka. AI agenti (posrednici), stvoreni za pregovore sa ljudima, prvi put su razgovarali jedni s drugima koristeći običan engleski, ali su na kraju stvorili novi jezik koji su razumeli samo AI sistemi.

Takozvani “AI agenti” nisu bili ograničeni samo na upotrebu engleskog jezika tako da su se udaljili od njega, što im je olakšalo i ubrzalo međusobnu komunikaciju. Istraživači na Facebooku su, međutim, odlučili da isključe AI sisteme a potom ih prisile da razgovaraju između sebe samo na engleskom

Zašto je ovo zastrašujući razvoj veštačke inteligencije?

Zbog čega je razorno dopuštati da AI posrednici međusobno komuniciraju na jeziku koji su izmislili?

Ukoliko bismo AI sistemima dopustili da koriste sopstveni jezik, ljudi naprosto neće moći da prate o čemu ti agenti, zapravo, precizno govore. Ljudi nisu u stanju da shvate kako kompleksni AI sistemi misle tokom svojih skrivenih misaonih procesa, pa će se ta tajnost agenata AI biti još dodatno pogoršati kada ukoliko se njihovi razgovori obavljaju na nepoznatom jeziku.

Ako bi se AI agentima dozvolilo da govore jezikom koji su sami stvorili, možda bi došao trenutak kada im više ne bi bila potrebna bilo kakva ljudska intervencija.

Veštačka inteligencija kao “Najveći rizik”

Elon Musk veruje da su brojni razlozi zbog kojih ljudi treba da “brižljivo neguju” strah, i zaziru od komfornog prepuštanja veštačkoj inteligenciji mašina; zato je od američkih guvernera zatražio da primene propise koji se tiču tehnologije i posledica razvoja veštačke inteligencije.

“Svakodnevno sam izložen najsavremenijim vidovima veštačke inteligencije, i mislim da bi ljudi trebalo da se zaista zabrinuti zbog toga”, rekao je izvršni direktor kompanije Tesla početkom jula na Letnjem sastanku Nacionalnih guvernera na Rod Ajlendu.

AI sistemi su u stanju da širok spektar najrazličitijih stvari obavljaju bolje od ljudi i, ukoliko ih ne nadziremo i proveravamo, ukoliko ih ne držimo pod konstantnom kontrolom, mogu prerasti u nešto što nas, ljude, može u potpunosti zameniti.

Uzgred, najtoplije preporučujeno nastup koji je američki neuro-naučnik i filozof Sem Heris (Sam Harris) imao oktobra 2016 na TED-u.

30. 06. 2017, Aaron Mamiit, Tech Times

Hoće li veštačka inteligencija i hedž fondovi nadmudriti tržište?

Apr11

Neki hedž-fondovi pohvalili su se da njihovi AI algoritmi donose odluku o tome kako će trgovati – ipak, ma koliko ekstravagantno zvučalo, ovi sistemi su daleko uobičajeniji nego što nam se na prvi pogled čini.

Svakoga dana kompjuteri obave više miliona elektronskih trgovina obavljanjem delikatnih kalkulacija, i to sve sa ciljem zadobijanja makar male prednosti u pogledu brzine i efikasnosti nad takmacima. Ono što je ovde, međutim, daleko značajnije jeste da se odluke u trgovini berzanskim papirima sve češće donose zahvaljujući razvoju još pametnijih, još autonomnijih algoritama.

Obe ove poslovno već dobro utvrđene firme koje se bave trgovinom akcijama na berzi, kao i nekolicina startup firmi istražuju da li bi takve tehnike trgovanja, pozajmljene iz oblasti veštačke inteligencije, mogle da im pomognu kako bi nadmudrili konkurenciju. A svakome ko negde ima uložen novac bi više nego dobrodošlo da sazna da li bi ovaj trend mogao da ozbiljnije izmeni dinamiku tržišta.

Kvantitativni hedž fondovi, uključujući Bridgewater Associates, Renaissance Technologies, D.E. Shaw i Two Sigma, naravno, već nekoliko godina zdušno koriste pristup berzanskoj trgovini kroz napredne algoritme. Mnoge od metoda koje koje ove kompanije koriste mogu se identifikovati u oblasti istraživanja veštačke inteligencije (AI).

U poslednjih nekoliko godina, međutim, takođe je očigledno i ogromno oživljavanje interesovanja za rezultate u oblasti veštačke inteligencije, zahvaljujući novim tehnikama kojima mašine „uče“ kao i za metodu „dubokog učenja“ mašina (primereniji duhu srpskog jezika bio bi izraz „dubinski uvid“ ili, još bolje, „učenje s razumevanjem“; tzv „Deep Learning“) koji obuhvata obuku velikih virtuelnih neuronskih mreža za prepoznavanje obrazaca u podacima. Dubokim učenjem, koje su računari dosad savladali, mašine su trenutno u stanju za potpuno ljudski nivo percepcije slike, teksta i zvuka. Postavlja se pitanje da li današnja veštačka inteligencija može da uradi to isto ali za finansijske podatke: da ih percipira „na naš način“, s tim što bi brzina, referentnost i pouzdanost berzanskih kalkulacija/odluka (kako se naučnici nadaju) bili neslućeno veći.

Jasno je kako je ovaj nedavni napredak privukao pažnju inženjera i stručnjaka koji rade u finansijama. Prošlog decembra se u Montrealu, tokom veoma važnog akademskog događaja okupila svetska elita u istraživanju veštačke inteligencije, na skupu pod nazivom „Sistemi za procesiranje neuralnih informacija“ (Neural Information Processing Systems, NIPS): Nekoliko hiljada istraživača s brojnih univerziteta i iz najrazličitijih industrijskih oblasti tom je prilikom prisustvovalo kako bi razmotrili napredak u razvoju novih algoritama za mašinsko učenje. U oblasti rezervisanoj za slikovne tj poster-prezentacije diplomaca, tehnološki giganti poput Gugla, Fejsbuka, Epla, Majkrosofta, Amazona i IBM-a platili su svoje učešće da bi dobili svoje „stolove za regrutaciju“: prostor na kojem bi obavljali intervjue za zapošljavanje, u nadi da će najveće sveže talente privoleti da dođu da rade za njih. Ipak, ne treba smetnuti s uma da skoro polovina firmi koja je pokušala da regrutuje „mlade nade“ tokom NIPS-a nisu bile tehnološke kompanije već – hedž fondovi i finansijske kompanije.

Jedna od takvih kompanija bila je i velika britanska investiciona firma MAN AHL, koja je već godinama fokusirana na primenu statističkih pristupa radi osmišljavanja što bolje investicione strategije. Entoni Ledford, šef razvojnog sektora ove kompanije objašnjava načine kako se istražuje da li tehnike poput dubokog učenja mogu primeniti na investicije i finansije. “Sve to je još uvek u ranoj fazi”, kaže Ledford. “Obezbedili smo novac za testiranje AI berzanske trgovine. Uz primenu metoda dubokog učenja kod mašina, ukoliko sve bude u redu, započećemo test-trgovinu, kao i ostale primenama koje učenje mašina može naći (u berzanskoj trgovini).”

Brokerske operacije na berzi mogu izgledati kao očigledno mesto za primenu dubokog učenja, ali zapravo nije jasno koliko je uporediv izazov pronalaženja suptilnih obrazaca koji se tiču berzanskih podataka u realnom vremenu sa, recimo, prepoznavanjem lica na digitalnim fotografijama. “Ovaj problem je daleko drugačiji” priznaje Entoni Leford, šef razvoja u MAN AHL.

Iz redova akademskih stručnjaka čuju se tonovi upozorenja. Stiven Roberts, profesor mašinskog učenja na Univerzitetu Oksford kaže da duboko učenje može biti dobro “za ekstrahovanje skrivenih trendova, informacija i odnosa”, ali dodaje da je “još uvek suviše krhko kada je reč o baratanju ishodima visoke neizvesnosti, uz semantički tj značenjski šum na relaciji mašina–čovek, koji prevladavaju u finansijama. ”

Roberts takođe primećuje da duboko učenje može biti proces koji se odvija relativno sporo i koji ne može ponuditi one tipove zagarantovanog tj predvidljivog ponašanja koje drugi statistički pristupi nude. U principu, kako kaže, postoji izvesna medijska bukla oko ideje primene AI u oblasti finansija. “AI je veoma široka tema”, kaže on. “A mnoge standardne statističke tehnike koje se koriste su, shodno tom donekle pomodnom trendu, preimenovani u veštačku inteligenciju i mašinsko učenje.”

Ipak, nove finansijske firme koje se reklamiraju kao AI-orijentisane mogu biti nešto drukčije i unikatne. Ovo uključuje firmu Sentient Technologies iz San Franciska, Rebellion Research u Njujorku, i investicionu kompaniju Aidyia iz Hong Konga.

Jedna od najperspektivnijih upotreba relativno novih AI tehnika mogla bi da se primeni u procesu obrade nestrukturiranih podataka prirodnog jezika, u obliku novinskih članaka, poslovnih izveštaja kompanije i poruka u društvenim medijima, u nastojanju da prikupe uvid u buduće perspektive funkcionisanja preduzeća, valute, robe ili finansijskih instrumenata.

Kompaniju za finansijski AI po imenu osnovao je čuveni istraživač veštačke inteligencije, Ben Goertzel, koji je ujedno i osnivač kompanije Hanson Robotics i Aidyia Holdings, kao i predsednik jednog AI projekta s otvorenim kodom koji se zove OpenCog. Aidyia je otpočela AI berzansku trgovinu prošle godine, a Goertzel kaže da je pristup njegove kompanije daleko ambiciozniji nego što su to tehnike koje se koriste u većini hedž fondova danas, uzimajući inspiraciju iz evolutivnog programiranja, probabilističke logike, i dinamike haotičnih sistema.

“Naš sistem sadrži niz računarskih unosa, uključujući cene i obim berzanskih transakcija širom sveta, vesti iz različitih izvora na više jezika, makroekonomske i kompanijske računovodstvene podatke i još mnogo toga”, rekao je Goertzel za MIT Technology Review. “Potom proučava kako su ovi različiti faktori istorijski povezani, učeći celine sastavljene od desetina hiljada prediktivnih modela koji mogu da poseduju prediktivnu vrednost (stabilno predviđanje budućih kretanja na berzi), a na osnovu svojih istraživanja ranije prikupljenih podataka”, što doprinosi upravljanju ulaganjima kompanije.

Svakako da je prisutan trend ka povećanju automatizacije među finansijskim firmama. Preqin, kompanija koja obezbeđuje podatke iz oblasti finansijske industrije, navodi da je 40 odsto hedž fondova nastalih prošle godine bilo “sistematično”, što znači da se u donošenju svojih odluka oslanjaju na računarski generisane modele.

Međutim, ne dele baš svi uverenje da je AI revolucija u oblasti finansija neminovna. Dejvid Harding, osnivač-milijarder i direktor druge britanske trgovačke kompanije, Winton Capital Management, uglavnom je skeptičan prema svoj toj trendovskoj buci oko mašinskog učenja i veštačke inteligencije. “Ako se malo bolje udubite”, kaže Vinton, “rekao bih da je to manje-više ono što smo radili i u proteklih 30 godina”.

Harding se isto tako seća još jednog sličnog buma čiji su interes i fokus bili na neuronskim mrežama, a koji je rezultirao pojavom brojnih startup firmi tokom ranih 1990-ih.

“Ljudi su počeli da govore kako ‘Postoji neverovatna nova računarska tehnika koje će oduvati sve što je postojalo ranije.” Tu je i moda u primeni genetskih algoritama “, priseća se on. “Pa, mogu da vam kažem da nijedno od tih preduzeća danas ne postoji.”

Ledford, koji radi u kući Man AHL za alternativne vidove investiranja i menadžmenta, takođe ima nekoliko reči upozorenja za svakoga ko misli da najnovije tehnike mašinskog učenja mogu ponuditi neku čudesnu prečicu do bogatstva . “Važno je da zapamtite kako stanje na tržištima može biti nevažno i čak ponižavajuće”, kaže on. “Rekao bih samo još i to da vam je bolje da sebe ne pohvalite previše, ali se isto tako nemojte ni previše obeshrabriti.”

Technology Review

Budućnost budućnosti (2/2)

Nov23

Nakon prvog, sledi i drugi deo sage o budućnosti ljudske vrste. Šta će se dešavati sa čovekom za nekoliko hiljada, miliona ili milijardi godina – ovakvo i slična pitanja oduvek su golicala maštu. Da li će čovek kakvog danas znamo, ili, bolje rečeno, kakav će to “čovek” postojati u nekoj veoma dalekoj budućnosti koj se prostire “do samih granica vremena”, i kakve bi uopšte oblike poprimili njegov um i telo? Evo jednog zabavnog i inteligentnog predviđanja koje nije tek proizvod mašte već i određenih saznanja o pravcima kojima se kreće razvoj nauke i tehnologije, životinjskih i biljnih vrsta, klime, planete Zemlje i konačno naše galaksije i Univerzuma. Tekst je objavljen na vebsajtu Futurism.

(Na kraju teksta, pri njegovom dnu, uživajte u sjajno osmišljenoj infografici koja je originalno uvezala sliku i priču)

Za 1.4 miliona godina…

Civilizacija Tipa 1 je odavno izumrla. Ljudska vrsta, čiji je broj uveliko umanjen, opstaje jedino u kolosalnim “Utvrđenjima” sazdanim tokom Ledenog doba. Evolutivni točak vraća nas ka životinjskom carstvu; ljudska rasa, međutim, stagnira, nepromenjena – sve do bliskog prolaska male patuljaste zvezde narandžaste boje, “Gliese 710” kroz Oortov oblak asteroida.

Blizina prolaska ove zvezde pokrenuće asteroidnu kišu unutar Sunčevog sistema; jedna od kometa udara o tle Aljaske, u blizini jednog obalskog Utvrđenja, oštetivši ga u tolikoj meri da su stanovnici bili prisiljeni da potraže utočište u divljini. Većina preživelih umire, ali će neki od njih uspeti da se prilagode “novom” okruženju – vraćajući tako našu vrstu na Darvinovu prirodnu selekciju: opstaće samo najjači i najprilagodljiviji.

Za 4.7 miliona godina…

Nakon što je prošlo nekih tri miliona godina, izbeglice s Aljaske evoluirale su u mnoštvo živopisnih oblika. Čovekova inteligencija je u tom trenutku s recesivnim osobinama; uspavana je ali i dalje nije sasvim odumrla. Ukratko, čovek ponovo zadobija neke osobine četvoronožaca, prerastajući u opasnog, kosmatog hominida-predatora, ili neku vrstu čovekolikog preživara, spremnog da učini svako zlo i prevaru samo da bi opstao.

Među mnogim vrstama koje su tada nastale izdvaja se hominidna podvrsta glatke kože, sposobna da se kreće u vodi, s debelim slojem potkožnog masnog tkiva kako bi opstala u u ledenim arktičkim morima; ova “akvanoidna” rasa, nastala evolucijom iz čoveka Tipa 1, predstavlja vrhunskog predatora koji poseduje tek neke prigušene osećaje i osećanja nekadašnjih ljudi, a čiji će jedan izdanak dalje evoluirati u neku vrstu bića koja je mešavina foke i leoparda.

Za 9 miliona godina…

Hominidni predatori ponovo evoluiraju u dvonožna stvorenja, da bi ponovo prohodali na dve noge. Pripadnici nove vrste su krupni, visoki 2.4 ili 2.8 metara – veličina je relikt ostao nakon Ledenog doba. Ostaju im i ona, nekada davno genetski stvorena, izuzetno izoštrena čula kao i biološka poboljšanja. Sintetička telepatija, “um košnice” u koji su svi umreženi, i jedan “internet” koji povezuje sva bića – sve će ovo postati permanentne ljudske osobine.

U međuvremenu, planeta se izvlači iz produženog perioda Ledenih doba. Promene Zemljine orbite, vulkanske supererupcije i istrebljenje fitoplanktona koji su se hranili ugljenikom – gasom koji je glavni „krivac“ za globalno zagrevanje i efekat staklene bašte – uvodi nas u period globalnog zagrevanja. Iz preostalih Utvrđenja izlaze njihovi stanovnici; nepripremljeni za novi svet, ubrzo će morati da se bore za život i između sebe, a uskoro će biti istrebljivani od novonastalih vrsta predatora.

Za 9.5 miliona godina…

Nove ljudske vrste ubrzano se uzdižu kroz Kardaševljeve tipove civilizacije, prvo dostižući status tipa 1 a potom i status tipa 2. Planete su kolonizovane ali ne putem teraforma (izmene sastava tla i atmosfere) već proizvođenjem takvih bioloških oblika ljudskog bića koji bi najbolje odgovarali svakoj pojedinačnoj planeti koja se kolonizuje, kao i uslovima drukčijim od onih na našoj matičnoj planeti Zemlji. Ljudski intelekt će se “daunloudovati” na svaku novu planetu. Otkriće kompjutronijuma, obezbediće kompletnu digitalizaciju čovekovog uma. Ljudska egzistencija bi u tom slučaju, za sve one koji tako izaberu, sada u potpunosti mogla biti vantelesna.

Za 50 miliona godina…

Čovečanstvo, entitet koji bi se sada mogao opisati svojim intelektualnim a ne genetskim ili telesnim nasleđem, širi se kroz galaksiju dostigavši Tip 3 civilizacije.

Galaksija se kolonizuje sondama na solarni pogon koje u sebi nose pohranjenu digitalizovanu verziju Ljudskog intelekta. Kada konačno stignu do neke egzoplanete, pogodne za razvoj ljudskog oblika života, nano-sonde od hemijskih supstanci koje će naći na licu mesta stvaraće tela praktično ni iz čega, udahnjujući im ljudski um koji je kao “seme” bio očuvan u sondi.

Za 100 miliona godina…

Ne pronašavši nijedan drugi oblik inteligentnog života, “Ljudske vrste” počinju da razlažu gasne gigante u gotovo svakom zvezdanom sistemu, prikupljajući sve elemente teže od helijuma kako bi stvorili što više kompjutronijuma. Helijum se agregira u “mini-sunca”, održive mikro-supernove koje bi mogle da se iskoriste ukoliko se pojavi potreba za većim brojem kompjutronijuma – entiteta koji je smenio/nasledio čovekovo postojanje od krvi i mesa.

Novi elementi koriste se kako bi se proizveli tzv. “Matrjoška mozgovi” (MBrains) oko gotovo svake zvezde u galaksiji. Ovi mozgovi su ogromne kompjutronijumske “čaure” slojevito ugnježdene oko zvezda, pri čemu se iz unutrašnjih slojeva isisava energija namenjena onim procesorskim mozgovima smeštenim u spoljne orbite. Ovi neizmerno moćni i u svemu nenadmašni kompjuteri obavljaju zadatke brzinom od više sekstiliona jotaflopsa, sadržavajući u sebi netelesnu inteligenciju čitave ljudske vrste.

Za milijardu godina…

Ljudska inteligencija širi se kroz vidljivi Univerzum, stvarajući kompjutronske Matrjoška-mozgove oko gotovo svake zvezde u svakoj galaksiji. Ljudi više nemaju svoja tela od krvi i mesa – ona su digitalni entiteti koje je moguće preuzeti tj daunloudovati, i koji se nalaze unutar kompjutera veličine sunčevog sistema.

Sve zvezde koje poseduju 0.4 mase našeg Sunca se razlažu i “prepravljaju” kako bi postale zvezde male mase – crveni patuljci M-klase sa potencijalnim životnim vekom koji se meri trilionima godina. Ovakva privremena mera odlaže neumitni kraj “Zvezdonosne” (steliferne) ere.

Za 100 triliona godina…

Čitav Univerzum sada je sačinjen od kompjutronijuma i programabilne materije – Univerzum je, zapravo, samo čovečanstvo. Svaki delić materije i svaki kvantum energije upregnut je u aktivnosti ljudske misli obimne poput samog kosmosa. Kosmos je ljudski duh.

I dok svetla zvezda lagano ali neumitno trnu, “ljudska vrsta” odlazi ka novim izvorima energije. Hokingova radijacija nastala raspadom crnih rupa, i kosmička energija obezbeđuju energiju potrebnu za obradu informacija da bi se, najzad, pokrenulo programiranje Uma-po-sebi ka prostor-vremenskom kvantnom Univerzumu. Materija kosmosa lagano prerasta u Ljudski um.

Omega

Nakon nezamislivih kalpa i vremena koje je proteklo, tokom kojih je “čovečanstvo” osvojilo potpunu kontrolu nad svim zakonima fizike, ovaj gotovo bogu nalik Um odlučuje da je došlo vreme za pripremu „bekstva“ iz umirućeg Univerzuma, čiju je energiju „usisao“ čovek tj njegov surogat – kompjutronijum. Kvantnim tunelima on dopire do mirijada umnoženih, sestrinskih univerzuma – na kojima će biti moguće da se priča, istorija, vreme i evolucija ponove u svojoj beskonačnoj varijaciji, a mudrost i znanje približavaju beskraju.

Kosmički Singularitet, iz kojeg su proistekli vreme, prostor, materija i praktično sve što postoji – više nemaju značenja – baš kao što se izgubio i značaj dalje evolucije čoveka. Čovečanstvo postoji u vantelesnim entitetima koji, poput nomada, putuju kroz mirijade beskonačno brojnih Univerzuma.

Časovnik: pokretač prosperiteta

Oct20

Krajem srednjeg veka, i sa širenjem protestantske radne etike, uticaj javnih mehaničkih časovnika na ekonomski rast Zapada postao je ogroman, potvrđuju naučnici.

Javni mehanički sat, koji se krajem XIII veka prvi put pojavio u evropskim gradovima bio je jedan od najvažnijih novina u istoriji civilizacije a uticaj ovog otkrića imao je nesagledive posledice, naročito po procvat tehnoloških otkrića koja su služila u opštem interesu i u funkciji javnog dobra. Oni evropski gradovi koji su ga odmah po otkriću i instalirali uživali su veći privredni rast nego oni koji su to učinili kasnije. Međutim, bilo je potrebno da prođe neko vreme kako bi se osetili efekti bazičnih novina ovog tipa jer svaka tehnologija mora biti prihvaćena i na kulturnom a i na društvenom nivou, a potom primeniti na srodne ekonomske aktivnosti.

“Zapamtite da je vreme novac.” Ovo je 1748. godine istakao Bendžamin Frenklin u svom kratkom poslovnom priručniku, rekavši da je vremenski aspekt, zapravo, ključna varijabla za privredu. Ova izjava još više dobija na težini i važnosti u današnjim poslovnim aktivnostima. Precizno merenje vremena je od suštinskog značaja za zakazivanje poslovnih sastanaka tačno u minut i sat, kako bi trgovci u maloprodaji imaju precizirano radno vreme, ili za sinhronizaciju berzanskih aktivnosti na finansijskim tržištima. Merenje vremena omogućava proces monitoringa i koordinaciju proizvodnje, i od ključnog je značaja za poboljšanje efikasnosti rada (Landes 1983, Mokyr 1992). I zaista, poboljšanje koordinacije i smanjenje troškova transakcija su najosnovniji elementi poslovanja, pa je očigledno i da je osnovna potreba za zajedničkim precizno merenim vremenom toliko uobičajena da smo je sasvim smetnuli s uma.

Kratka istorija vremena

Međutim, gledajući na evolutivnu liniju čoveka i čovečanstva, kao i na koncept preciznog merenja vremena, iznenađujuće je koliko je merenje vremena relativno nova pojava. Sve do pred kraj srednjeg veka čovek je morao da se oslanja na položaj sunca ili na vodeni časovnik; oni nisu igrali nikakvu ulogu u osnovnim životnim i poslovnim aktivnostima. Tržnica se otvarala i počinjala da radi s izlaskom sunca, a posao bi se obično završavao u podne, “kada je sunce u zenitu, dok je radni dan trajao onoliko koliko je sunce bilo na horizontu – a plata po satu nije postojala ni kao ideja.

Različiti stavovi i nastojanja da se tačno izmeri „količina“ vremena otpočeli su krajem srednjeg veka, u vreme kada su mehanički javni časovnici uvođeni u širi opticaj širom tadašnje Evrope. Ovi satovi bi obično bivali postavljani na crkveni toranj ili kulu nekog od javnih gradskih objekata. To su bili mehanički uređaji koji su svoj pogon zasnivali na gravitaciji, težini i padu, a konstruisani tako da se objavljuju na svakih sat vremena. Ovi rani mehanički časovnici nisu imali brojčanik i kazaljke, već su funkcionisali isključivo upareni sa zvukom zvona, koje je objavljivalo tačno vreme. Dan je obično bio podeljen na dve jedinice od po dvanaest sati, dok su, shodno tome, zvona zvonila u skladu s brojem sati. Na ovaj način, satovi su postali javno dostupni i laki za opšte razumevanje, dok je znanje potrebno za uživanje u ovoj tehnologiji bilo vrlo jednostavno: samo je trebalo slušati melodiju i imati sposobnost da se izračuna broj udaraca.

Nove tehnologije i razvoj: mešavina dokaza

Proučavanjem mehaničkih časovnika može se baciti malo više svetla na dinamiku ekonomskog rasta u zapadnom svetu, rasta koji se mogao postići akumulacijom znanja i poboljšanjem starih ili uvođenjem novih tehnologija. Na žalost, odgovor nije tako jasan. S jedne strane, studije sprovedene pre 1990. godine (npr. Rikardo 1821, Leontijev 1983, Semjuelson 1988) potvrđuju postojanje negativnog odnosa između mašine i plata (a na taj način i stanovništva i rasta prihoda). S druge strane, u poslednjih 20 godina – periodu koji se poklapa s uvođenjem značajnih inovacija u informacione tehnologije – novo istraživanje otkrilo je drugačiju sliku o ovoj vezi.

U članku objavljenom 1987. u Njujork tajmsu, Robert Solou (Robert Solow) istakao je paradoks produktivnosti (sada poznat kao Solouov paradoks) koji posebno naznačuje da su Sjedinjene Države tokom 1970. godine usporile svoj rast produktivnosti, što se upravo slaže sa trenutkom kada je u proizvodnji i poslovnom procesu započelo usvajanje računara (“Svuda možete naići na indikatore kojima se može izmeriti dužina trajanja Računarskog doba – izuzev u statistikama o produktivnosti”). Međutim, ima i onih naučnih radnika koji su otkrili prednosti i pozitivne efekte širenja zastupljenosti računara u društvu. Na primer, Bresnahan et al. (2002), koji naglašavaju pozitivnu ulogu hi-tech kapitala i komplementarnost sa veštinama i inovacijama na nivou preduzeća. Konačno, rasprava na ovu temu uspela je da nedavno zapali i Roberta Gordona (2016) sa svojom istorijskom i ekonomskom analizom uticaja pronalazaka na američki ekonomski rast.

Na osnovu poslednjeg dokumenta proizašlog iz jedne studije, saznajemo neke važne činjenice o velikom uticaju širenja ovih prvih javnih mehaničkih časovnika na ekonomski rast i razvoj zapadnih gradova i regiona Evrope na duge staze (Boerner, Severgnini 2015). Ovo fundamentalno pitanje nije novo – o njemu su već diskutovali sociolozi poput Marksa, Sombarta i Vebera – ali nikada nije kvantitativno analizirano i empirijski testirano. Uvođenje satova i preciznog načina merenja vremena je takođe povezano i sa uticajem nove tehnologije opšte namene na društvo. Ova studija je u skladu sa predlogom Pola Dejvida (1990), koji objašnjava Solouov paradoks iz istorijske perspektive.

Uticaj javnih mehaničkih časovnika na ekonomski rast

Javni mehanički satovi imali su veliki uticaj na rast u mestima koja su rano prihvatila i nove tehnologije. Značajni su efekti rasta zasnovanog na stopi rasprostranjenosti mehaničkih časovnika, kojim se podržava stav da tehnologija za opštu namenu može imati snažan uticaj na ekonomski rast. Međutim, bilo je potrebno da prođe neko vreme kako bi se osetili efekti bazičnih novina ovog tipa jer svaka tehnologija mora biti prihvaćena i na kulturnom a i na društvenom nivou, a potom primeniti na srodne ekonomske aktivnosti.

Počevši od kraja 13. veka, satovi počinju da se istovremeno šire preko , da bi do 1450. bili prisutni u većini ostalih zapadnih i centralnoevropskih kraljevina, uključujući Belgiju, Holandiju, Francusku, Španiju, Poljsku, današnju Češku i Skandinaviju (slika 1). Širenje je praćeno distribucijom u obliku S-krivulje na grafikonu, koja je tipična za nove tehnologije. Distribucija ponderisana ukupnim brojem stanovnika započela je polako, a zatim počela da se eksponencijalno uvećava, i, konačno opet uspori, dostigavši tačku zasićenja oko 1450. godine, sa relativnom umanjenjem stope usvajanja (slika 2):

Slika 1: Širenje mehaničkog sata u Evropi 1450.

Slika 2: S-krivulja prikazuje rast zastupljenosti javnih časovnika u Evropi

Izgradnja sata u gradu bila je motivisana željom za prestižom, a ne ekonomskim potrebama – gradovi nisu očekivali da će im satovi doneti bilo kakvu dugoročnu korist, ili šta može da se vidi kao „ex-post“ ili naknadna ekonomski efikasna primena (ekonomska isplativost po postavljanju sata, kraće rečeno, uopšte nije uzimana u obzir). Prema tome, ekonomska upotreba satova predstavljao je spor proces usvajanja. S obzirom da su se primena časovnika za koordinaciju aktivnosti, kao što su termini ugovaranja poslova na tržnicama ili gradski administrativni skupovi, mogli zabeležiti kao redovna pojava već tokom 14. i 15. veka, upotreba satova za praćenje i koordinaciju radnih procesa evoluirala je lagano, naročito tokom 16. veka.

Konačno, usvajanje sata u kulturnim okvirima jedne civilizacije (evropske) ogledalo se u svakodnevnom kulturnom i filozofskom promišljanju vremena od sredine 16. veka, na primer s usponom protestantskog pokreta (posebno sa Džon Kalvin (John Calvin) je širio koncept “oskudice vremena”). Sedamnaesto stoleće iznedrilo je naučnike i filozofe kao što su Robert Bojl (Robert Boyle) i Tomas Hobz (Thomas Hobbes), koji su sat koristili kao metaforu za funkcionisanje sveta. sat im je poslužio i kao metafora koja je mogla da objasni kako institucije kao što su države treba da funkcionišu.

Gledajući na ovaj spori proces, nije iznenađujuće što je bilo potrebno neko vreme pre nego što su se komplementarne organizacione, proceduralne i kulturne inovacije u ponašanju transformisale tokom privrednog rasta. Na osnovu empirijskih podataka o regresiji rasta pokazuje se da, u poređenju sa drugim gradovima, oni koji su javni sat ranije usvojili – gradovi koji su ga usvojili do 1450. – pokazali značajne razlike u svom privrednom rastu, i to u rasponu od 30 procentnih poena u periodu od 1500-1700. Ovi rezultati ukazuju na to da su javni satovi, kao tehnologija opšte namene, zaista na lokalu prouzrokovali efekte prelivanja na različitim ekonomskim kao i aktivnostima koje podržavaju lokalne ekonomije, vodeći ove gradove ka višim stopama privrednog rasta.

Ovakav pristup doprinosi boljem objašnjavanju privrednog rasta sa mikro perspektive. Kao svojevrsno proširenje i alternativni pristup, analizirane su stope rasta BDP u Evropi tog doba. Ovo je omogućilo procenu komparativnih efekata rasta među zemljama kao i stvaranje makroekonomske perspektive. Ovde, ponovo, nailazimo na značajne efekte privrednog rasta zasnovanog na stopi zastupljenosti mehaničkih časovnika u gradovima koji su imali naveći ekonomski rast.

Za kontrolu potencijalnih unutarnjih (endogenetskih) problema između uzroka (tehnoloških promena) i posledica (ekonomskog rasta), u empirijskom istraživanju je korišćen pristup instrumentalne promenljive (tj varijable). To znači da se u obzir uzima glavno objašnjenje promenljive s različitim instrumentima koreliraju sa primenom časovnika, ali ne koreliraju i s ekonomskim rastom. Istraživanjem se posebno obraćala pažnja, čak, i na različite prirodne pojave poput solarnih pomračenja koje su korišćene kao instrumentalne varijable.

Istoričari su ubedljivo pokazali da je otkriće astrolaba – koji je bio prethodnica (i tehnološka osnova) mehaničkih satova – bilo izazvano pomračenjima sunca. Ovi uvidi kombinovani su sa geografskim podacima američke svemirske agencije NASA o pomračenjima sunca od 800. godine nove ere do kraja 13. veka. Slika 3 prikazuje oblast koju pokrivaju totalna i prstenasta pomračenja sunca u gradovima koja su usvajala mehanički sat u ranoj fazi. Koristeći ovu strategiju, značaj mehaničkih satova je i empirijski potvrđen:

Slika 3: Delovi Evrope sa više od jednog potpunog ili prstenastog pomračenja sunca

Završne napomene

Na osnovu ovih podataka, dobra vest je ta da nove tehnologije za opšte namene može imati fundamentalni uticaj na ekonomski rast, a politička implikacija je da je zaista važno implementirati nove tehnologije i obezbediti društvima da nauče da ih koriste i njima se prilagode. Ovaj proces, međutim, može potrajati generacijama da bi se došlo do stepena na kojem će biti moguće iskoristiti sve prednosti novih visokotehnoloških uređaja; brzi dobici možda neće biti ostvarivi.

Boerner, L. and B. Severgnini (2015), “Time for Growth”, LSE Economic History Working Paper No. 222/2015.

Bresnahan, T. F., E. Brynjolfsson, and L. M. Hitt (2002), “Information Technology, Workplace Organization, and the Demand for Skilled Labour: Firm-Level Evidence”, The Quarterly Journal of Economics 117(1): 339-376.

David, P. A. (1990), “The Dynamo and the Computer: An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox”, American Economic Review 80(2): 355-361.

Gordon, R. J. (2016), The Rise and Fall of American Growth: The U.S. Standard of Living since the Civil War, Princeton University Press.

Landes, D. (1983), Revolution in Time, Harvard University Press.

Leontief, W. (1983), “National Perspective: The Definition of Problems and Opportunities”, in The Long-Term Impact of Technology on Employment and Unemployment, National Academy of Engineering.

Mokyr, J. (1992), The Lever of Riches: Technological Creativity and Economic Progress, Oxford University Press.

Ricardo, D. (1821), On the Principles of Political Economy and Taxation, 3rd edition, John Murray.

Samuelson, P. A. (1988), “Mathematical Vindication of Ricardo on Machinery”, Journal of Political Economy 96(2): 274-82.

Lars Boerner, Battista Severgnini (Vox EU)

Čovek koji je izmislio savremene knjižare

Oct17

“Hram muza”, knjižara Džejmsa Lekingtona koja je unela revoluciju u knjižarski biznis

Danas postoji možda samo šačica onih koji se sećaju priče o Džejmsu Lekingtonu (James Lackington, 1746-1815) i njegove nekada slavne knjižare u Londonu, „Hram muza“ (The Temple of the Muses). Ali, ako, kao kupac knjiga, niste nikada kupili polovnu knjigu s neverovatnim popustom, niti ste lutali kroz pećine i prolaze sazdane od gomila knjiga naslaganih u nekoj ogromno i fenomenalno snabdevenoj knjižari – niti ste ikada proveli popodne u knjižari odmarajući se i naprosto uživajući u čitanju (a da niste ništa kupili!) – onda ste već iskusili neke od načina na koje je Lekington uveo revoluciju u knjižarstvo i trgovinu knjigama krajem 18. veka. A ukoliko ste prodavac knjiga, onda su veliki izgledi da ste svakodnevno nailazili na marketinške strategije i knjižarsku kompetitivnost koji potiču upravo od Lekingtonove knjižare, kao i njegovih taktika i načina poslovanja.

Na tržištu 21. veka neretko je prisutna čežnja za nekim prohujalim vremenima kada je sve bilo jednostavnije, ali izgleda da je neprijatna tenzija između ogromnih i malih trgovaca bila konstantno stanje stvari od samog početka a ta idila je možda samo u našim glavama. Hram muza, koja je važila za jednu od prvih modernih knjižara, bio je mamutsko preduzeće i daleko najveća u Engleskoj; ovaj hram dobre knjige mogao se u najboljim vremenima pohvaliti listom od preko 500.000 knjiga i publikacija, godišnjom prodajom od 100.000 knjiga, i godišnjim prihodom od 5,000 funti (danas je to približno 700.000 dolara). Sve ovo – novi način prodaje knjiga – učinilo je Lekingtona veoma bogatim čovekom; neki su mu se divili, dok su ga neki drugi prezirali. Sve u svemu, valja reći da je najveći knjižar iz Londona svoju karijeru započeo kao – nepismeni obućar.

Rođen kao jedno od jedanaestoro dece, Lekington je još kao dečak počeo da šegrtuje kod obućara. Nije posedovao nikakvo formalno obrazovanje, ali je već od malih nogu pokazao interesovanje za knjige – i ne samo to: prepoznao je i vrednost koju knjige imaju, pa su on i njegovi prijatelji krstarili mestima gde su se prodavala jeftina izdanja poezije, dramskih spisa i klasične literature u prevodu – na taj su način uspešno naučili da čitaju, šireći svoje vidike i razumevanje sveta. Kasnije se, kao obućar, preselio u London sa svojom suprugom Nensi, a mnogo godina kasnije je u svojim memoarima opisao kako je, po dolasku u ovaj grad, svoje poslednje pola krune potrošio na kupovinu jedne knjige poezije, u pitanju je bio Edvard Jang i zbirka pesama Night Thoughts: “Da imao sam kupio nešto za jelo, to bismo pojeli koliko već sutra pa bi zadovoljstvo bilo brzo gotovo. Ipak, ako treba da živimo još pedeset godina, onda bi ova knjiga mogla i tada da utoli glad naših duša.” Ubrzo nakon toga, 1774. godine, Lekington je bio u stanju da iznajmi svoju radnju, počevši da prodaje obe stvari: cipele koje je izrađivao ali – knjige.

Kraj 18. veka bilo je vreme kada su se u Londonu dešavale velike društvene promene. Građani su počeli da se u daleko većem broju uče čitanju, dok je veća količina slobodnog vremena među radnicima i srednjom klasom značilo uvećanu potražnju za knjigama. Knjige su, međutim, i dalje predstavljale luksuz, dok su knjižare mogle predstavljati takoreći zastrašujuća mesta. Tipična knjižara za to vreme nije podsticala slobodno pretraživanje po knjižari, niti je odobravala „tumaranje“ i „lenčarenje“. Lekington zato želeo da pronađe način kako da knjiga postane što dostupnija i pristupačnija a da ujedno još uvek donosi profit, S tim u vezi, on je napravio revoluciju u trgovinu knjigama i to na najmanje četiri načina.

Njegova prva inovacija sastojala se u eliminaciji svih obeležja koja su odlikovala trgovački život 18. veka: ukinuo je uzimanje knjiga na kredit. Vodio je posao samo u gotovini, što je u početku šokiralo njegove konkurente a takođe i duboko vređalo neke od njegovih klijenata; ipak, on je smatrao da će, ukoliko svoju „robu“ prodaje za gotovinu, biti u stanju i da kupuje za gotovinu, umesto da skuplja nerealizovane i otvorene kredite; Na taj način je izbegavao ono što je suština kreditiranja a to su – kamate, kao i gubitke od strane kupaca koji nisu u stanju da plate svoje dugove po kreditu. Tome nasuprot, s kešom je bilo lako: „koliko para – toliko muzike“, koliko klijent ima para – toliko robe može da kupi. Prosto i efikasno.

Druga njegova inovacija koju je uveo u knjižarski posao imala je veze s rukovanjem prodaje ostatka knjiga koje bi ostale neprodate. Bila je uobičajena praksa da knjižari naveliko kupuju neprodate naslove, a potom čak tri četvrtine knjiga uludo bace – sve u nameri da im povećaju cene pa ih potom, kao skuplje, preprodaju. Ali Lekington je kupovao baš ogromne količine knjiga – ponekad su to bile čitave biblioteke, da bi im potom drastično smanjio cenu, sa ciljem da ih preproda što brže i u što većem broju.

Na taj način, Lekington je uspevao da u opticaju drži knjige koje je neprekidno preprodavao, izgradivši takvo poslovanje koje mu je obezbeđivalo da knjige u njegovoj radnji budu dostupne što širem krugu kupaca, a da u isto vreme obrne značajan profit. Treća Lekingtonova inovacija verovatno je danas dobro poznata svakome ko voli cenkanje i nagodbu: uspešno je ubeđivao svoje klijente da su napravili sjajnu pogodbu upravo time što bi odbijao da se cenka za veće pare: U svojoj radnji je postavio tablu na kojoj je bilo istaknuto da su „najniže cene već označene na svakoj knjizi“, čime se obezbedio od daljeg spuštanja vrednosti bilo kojeg izdanja.

Do 1794. godine, uspeo je da sakupi dovoljno veliku količinu novca i inventara da krene u potragu za lokacijom na kojoj bi otvorio jednu ogromnu knjižaru: konačno je sa svojim partnerom Robertom Alenom pronašao pravo mesto: trg Finzburi (Finsbury Square). Knjižaru je nazvao „Hram muza“ (The Temple of Muses), a iznad ulaza smelo istakao tablu: „Najjeftinija knjižara na svetu“. Prodavnica Hram muza postala je turistička atrakcija, što je ujedno bila i Lekingtonova četvrta inovacija: sama veličina njegove knjižare predstavljala je već po sebi svojevrsni spektakl jer su u to vreme sve ostale knjižare delovale patuljasto prema ovoj koju su osnovali Lekington i Alen. Sa izlogom dužine preko 40(!) metara u predvorju knjižare nalazili su se kružni prodajni pult i pozamašne niše. Prostor je bio dovoljno prostran da su kroz njega mogli komotno da prodefiluju poštanska kočija i zaprega od šest konja.

Stepenište iznad prostranog kružnog pulta u prizemlju vodilo je do “sobe za odmor” u kojoj su pokrovitelji mogli da opušteno prelistavaju sve što ih je zanimalo; čitali su odmah ispod ogromne galerije s policama prepunim knjiga – ukupno četiri sprata. Što biste se više penjali, i knjige bi bivale jeftinije. Pesnik Džon Kits (John Keats) proveo je puno vremena besplatno čitajući i odmarajući se u ovim „sobama za odmor“ – salonima za čitanje, i baš je u ovoj knjižari susreo svoje prve izdavače, Tejlora i Hesija (Taylor, Hessy), koji su radili u radnji.

Kao što je bilo uobičajeno za to doba, mnogi knjižari bili su takođe i izdavači, a Lekington bi im se svojim izdavačkim poduhvatima povremeno pridružio. On se, pre svega, 1818. udružio sa Hjuzom, Hardingom Mejvorom i Džonsom (Hughes, Harding, Mavor & Jones) kako bi svi zajedno – u inače veoma skromnom tiražu od samo 500 primeraka! – objavili jedan neobičan roman tada nepoznate spisateljice i njihove savremenice, Meri Šeli (Mary Shelley). Roman se, naravno, zvao Frankenštajn. Kao knjižar koji se tom prilikom našao u ulozi izdavača, Lekington je objavio više izdanja svoje autobiografije, delom i zbog toga što je bio svestan da je njegov ugled bio u pitanju: njegov uspeh je skrenuo kritike sa drugih knjižara na Lekingtona koji se našao na vetrometini javnosti.

Meri Šeli, čiji je roman Frankeštajn objavio Lekington i tako je proslavio

Ima onih koji su se svojski trudili da ga oklevetaju, tvrdeći da su njegovi katalozi preuveličavali kvalitet njegovog knjižnog fonda, dok su drugi insistirali na tezi da njegovo bogatstvo zapravo mora da potiče od dobitaka na lutriji. Jer, izgledalo je nemoguće da je toliki novac zaradio samo od prodaje knjiga! Ostali su, ga, pak, optuživali zbog nelojalne konkurencije, tvrdeći da je kontrolisao preveliki udeo na tržištu i da „smanji obim“ svog poslovanja i ustupi svoje mesto drugima, „s obzirom da je već napravio svoje bogatstvo“. Sličan argument se može čuti i dan-danas; Sad, kada je Amazon započeo s otvaranjem svojih objekata za prodaju knjiga (prva knjižara otvorena je u Sijetlu novembru 2015, a potom i u San Dijegu), neki su pitali Bezosa da li mu je to uopšte potrebno ili poželjno, pošto kao onlajn trgovac na malo već kontroliše čak 60 odsto tržišta knjiga.

Po uzoru na Džefa Bezosa koji vodi Amazon.com i najveću svetsku onlajn prodaju knjiga, i sam Lekington prerastao je slavna ličnost. Po zastavi istaknutoj iznad izloga Hrama muza, klijente bi znali kada je bio prisutan u radnji; često je ulicama Londona prolazio u kočiji na kojoj je bio ispisan njegovo moto: “Male zarada činiti velike stvari”. Čak je iskovao i tokene na kojima je ugravirao svoj lik, kojima je bilo moguće kupovati knjige koje su se prodavale u radnji. Redovno je štampao i katalog svih raspoloživih knjiga, a prihvatao je i narudžbine čak i kupaca koj su živeli u Americi. Napokon, Lekington je 1798. prodao radnju svom rođaku, povukavši se na selo da bi izučio za metodističkog propovednika, i povremeno držeći crkvenu službu.

Nažalost, Hram muza je 1841. uništen u požaru i nikada nije obnovljen. Iako ova mamutska knjižara nije bila deo lanca prodavnica – savremeni lanci prodavnica koji su izmišljeni deset godina kasnije (kada je u SAD otvoren A&P lanac supermarketa), Lekingtonove inovacije i kontroverzna praksa suzbijanja rivala kroz velike popuste i širok obim prodaje i dalje će biti i ostati neizostavni deo poslovnog modela i savremenih mega-lanaca i online prodavnica kao što su Barnes & Noble ili Amazon.

Lithub.com

Pavle Bašić 帕夫莱·巴希奇

The Wor(l)d of Pavle!

Tag Archives: ćovek

AI kao umetnik: Nemoguća misija

Like this:

Kraftverk: ravnoteža čoveka i mašine

Like this:

Čovek i robot kao kolege

Like this:

Kako pomiriti ljude i robote?

Like this:

Tehnologija: sluškinja koja nas okiva

Like this:

Veštačka inteligencija kao pretnja čoveku

Like this:

Hoće li veštačka inteligencija i hedž fondovi nadmudriti tržište?

Like this:

Budućnost budućnosti (2/2)

Like this:

Časovnik: pokretač prosperiteta

Like this:

Čovek koji je izmislio savremene knjižare

Like this:

Share this:

Like this:

Share this:

Like this:

Share this:

Like this:

Share this:

Like this:

Share this:

Like this:

Share this:

Like this:

Share this:

Like this:

Share this:

Like this:

Share this:

Like this:

Share this:

Like this: