Tag Archives: greška

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

Laslo Bok: Posao je zakon

“Posao je zakon!” Ovo je jedan od uvida Uvidi Lasla Boka, višeg potpredsednika kadrovskog (HR) odeljenja u kompaniji Google Inc. Njegovi saveti su transformisati život i pogled na poslovno liderstvo mnogih.

07

„U životu, tokom procesa rada provodimo više vremena nego u bilo čemu drugom. Iskustvo pri radu ne treba da bude toliko obeshrabujuće i bezlično.“ Oslanjajući se na najnovija istraživanja u bihejvioralnoj ekonomiji i duboko razumevanje ljudske psihologije, knjiga „Work Rules! Insights From Inside Google That Will Transform How You Live and Lead„ („Posao je zakon! Uvidi iz Google-a koji će transformisati vaš život i vođstvo“) pruža poučne primere iz više različitih grana industrije – uključujući cenjene kompanije koje su užasna mesta za rad i slabo poznate kompanije koje postižu neverovatne rezultate tako što cene i slušaju svoje zaposlene. Laslo Bok (Laszlo Bock) nas vodi unutar jednog od najuspešnijih poslovanja svih vremena otkrivajući zašto se Google stalno ocenjuje kao jedno od najboljih mesta za rad na svetu i sažima 15 godina intenzivnog istraživanja i razvoja radne snage u principe koji se lako sprovode u dela, bilo da ste tim koji se sastoji od jedne osobe ili tim od više hiljada ljudi.

Google je uradio mnogo stvari na pravi način, kako u svojim proizvodima tako i u načinu na koji vodi kompaniju i stvara svoju kulturu; ova knjiga je prilično detaljan opis načina na koji je stvorio impresivnu kulturu, a napisala ju je osoba koja to dobro poznaje – direktor ljudskih resursa u kompaniji. Knjiga „Work Rules!“pokazuje kako se postiže ravnoteža između kreativnosti i strukture što dovodi do opipljivog uspeha, kako u kvalitetu života tako i u udelu na tržištu.

Suštinu knjige „Work Rules!“, ubedljivog i iznenađujuće zabavnog manifesta, sačinjavaju lekcije među kojima su: – oduzmite menadžerima autoritet nad zaposlenima; – učite od svojih najboljih zaposlenih – i od najlošijih; – zapošljavajte samo ljude koji su pametniji od vas, bez obzira na to koliko vam treba da ih pronađete; – plaćajte nejednako (tako je poštenije!) – ne verujte svojim instinktima: koristite podatke za predviđanje i oblikovanje budućnosti; – uvek budite otvoreni – budite transparentni i prihvatite povratne informacije; – ako ste zadovoljni količinom slobode koju ste dali svojim zaposlenima, niste dovoljno postigli.

Inženjeri Silikonske doline su poznati po tome koliko problema prave menadžmentu. Google je čak išao dotle da se u jednom trenutku rešio svih menadžerskih radnih mesta, ali je ubrzo shvatio da je novonastali haos gori od menadžmenta. Pošto i dalje nisu bili zadovoljni starim sistemom, sproveli su brojne eksperimente kako bi utvrdili šta čini dobrog menadžera. Pratili su rezultate menadžera u više projekata i otkrili da najbolji među njima imaju sledećih 8 karakteristika: 1. dobri su kao treneri; 2. osposobljavaju tim i ne vrše mikromenadžment; 3. pokazuju interesovanje i brigu za uspeh i lično blagostanje članova tima; 4. produktivni su i orijentisani na rezultate; 5. snalaze se u komunikaciji – slušaju i dele informacije; 6. pomažu pri razvoju karijere; 7. imaju jasnu viziju i strategiju za tim; 8. imaju ključne tehničke veštine koje pomažu pri savetovanju tima. Obratite pažnju na to da su tehničke veštine najmanje bitne. Laslo Bok, direktor za ljudske operacije u kompaniji Google govori o ovome i o još mnogo tema u svojoj knjizi „Work Rules! Insights From Inside Google That Will Transform How You Live and Lead„. Njegovi opštiji zakoni poslovanja su: 1. dajte značenje svom poslu; 2. verujte svojim ljudima; 3. zapošljavajte samo ljude koji su bolji od vas; 4. nemojte mešati razvoj i rezultate menadžmenta; 5. fokusirajte se na dva repa (na one koji ostvaruju najbolje i one koji ostvaruju najlošije rezultate); 6. budite štedljivi i velikodušni; 7. plaćajte nejednako (plaćajte više onima s najboljim rezultatima); 8. malo pogurajte stvari (male promene mnogo znače); 9. upravljajte rastućim očekivanjima; 10. Uživajte! A zatim se vratite na broj 1 i krenite ispočetka.

08

Bok se pridružio kompaniji Google 2006. godine kada je imala 6.000 zaposlenih. Danas ih ima više od 50.000. Njegova pozicija je direktor ljudskih operacija, nasuprot uobičajenim ljudskim resursima, i vodeći čitaoce kroz različite prakse zapošljavanja i upravljanja talentima koje je Google isprobao tokom njegovog mandata, g. Bok objašnjava kako je kompanija stigla do pozicije na kojoj se danas nalazi.

Otkada se Bok pridružio kompaniji, Google je odbacio mnoge tradicionalne puteve za pronalaženje kandidata. On je izjavio da oglasne table za poslove poput Monster.com „generišu veliki broj kandidata, ali iznenađujuće malo njih biva zaposleno.“ Kompanije za zapošljavanje su takođe nepopularne u Mauntin Vjuu: one kompanijama obično pružaju specijaliste, a Google želi generaliste. Kompanija više želi one koji su „pametni i radoznali od onih koji zapravo znaju šta rade.“ Drugim rečima, žele nekoga ko će isprobati nešto novo.

G. Bok je više puta istakao da je teže dobiti posao u kompaniji Google nego upisati se na Harvard. Ipak, uprkos činjenici da se svake godine oko dva miliona kandidata prijavi za nekoliko hiljada radnih mesta, Google troši dvostruko veći procenat svog budžeta na zapošljavanje od prosečne kompanije.

Možda deluje nelogično toliko investirati u zapošljavanje kada se najbolji i najpametniji guraju da uđu na vrata vaše kompanije. Ali ovo je jedna od najboljih lekcija g. Boka: Izvan fakultetskih kampusa, najbolji i najpametniji obično ne traže posao. Najboljima dobro ide tamo gde su sada; velike su šanse da uživaju u onome što rade i da dobijaju odgovarajuću zaradu. Iz tog razloga Google pokušava da pronađe takve najbolje ljude – one koji pasivno traže posao i koji ne razmišljaju o tome da se prijave za posao u kompaniji Google (ili bilo gde drugde) – i razvija ih, ponekad i po nekoliko godina. To rade pomoću internog tima za zapošljavanje i baze podataka kandidata (gHire) koji pretražuje internet i prati potencijalne najbolje kandidate. Nakon toga se regruteri kompanije Google povezuju s tim kandidatima putem telefonskih poziva i e-pošte i čine sve kako bi ih zaposlili, uključujući i pristanak da zaposle cele timove i otvore nove prostore, kao što je bio slučaj u Aarhus-u, u Danskoj gde je Google otkrio grupu vrhunskih inženjera.06

Izvršni direktori treba da uzmu u obzir činjenicu da iako Google troši više od većine na zapošljavanje, on takođe troši daleko manje na obuku. Vrhunskim pojedincima je potrebno manje obuke. A lekcija za talente je: posmatrajte način na koji ste zaposleni: to je pokazatelj mentalnog sklopa kompanije i talenta s kojim ćete raditi.

Regruteri u vrhunskim kompanijama koji su obično preplavljeni biografijama, često ograničavaju izvore iz kojih zapošljavaju i puteve iz kojih uzimaju prijave. Bok kaže da je to pogrešno: ispravna praksa je povećati pristup; samo primenite pametnije filtere. U slučaju kompanije Google to podrazumeva upotrebu internog alata pod nazivom qDroid koji ispitivačima pruža prethodno formulisana pitanja. Pored primene najvažnijeg testa simulacije rada, Google svojim ispitivačima izričito preporučuje da procene kognitivnu sposobnost, savesnost (da li će kandidat ispratiti posao do završetka) i vođstvo. Treba istaći i da je Bok napisao da kompanija trenutno više voli da „izabere bistrog, marljivog studenta koji je diplomirao kao najbolji u svojoj generaciji na državnom univerzitetu, nego prosečnog ili čak natprosečnog diplomca s prestižnog univerziteta (tzv. Ajvi liga)“ jer Google više ceni istrajnost i prevazilaženje poteškoća.

U svojoj knjizi, Bok takođe analizira dve krajnosti, one koji ostvaruju najbolje i one koji ostvaruju najlošije rezultate. U tradicionalnom menadžmentu, uz uske nivoe naknada, oni koji ostvaruju najbolje rezultate treba uvek da napuste posao posle velikog uspeha, kako bi maksimizirali svoju vrednost putem konkurentnih tržišnih sila. Dobro zapažanje je da su „najtalentovaniji ljudi na planeti sve više fizički mobilni, sve više povezani putem tehnologije i – što je važno – imaju sve veće šanse da ih otkriju poslodavci.“ U kompaniji Google, oni se nagrađuju mnogo više u skladu s njihovim doprinosom. U tradicionalnom menadžmentu, oni koji postižu najlošije rezultate bivaju otpušteni, a neuspeh nikada nije prihvatljiv. U kompaniji Google rizik se ohrabruje, a neuspeh iz kojeg se puno toga nauči se nagrađuje.

Bok takođe ističe da je potrebno razdvojiti analizu rezultata od razgovora o kompenzaciji. „Tradicionalni sistemi upravljanja rezultatima prave veliku grešku. Oni kombinuju dve stvari koje treba da budu potpuno odvojene: procenu rezultata i razvoj zaposlenih. Evaluacija je potrebna za distribuciju ograničenih resursa, kao što su povećanja plate ili bonus dolari. Razvoj je isto tako potreban, kako bi zaposleni mogli da napreduju i da se usavršavaju.“ Ako želite da zaposleni napreduju, nemojte istovremeno razgovarati o ove dve stvari. U pogledu razvoja treba da postoji konstantna interakcija između vas i vaših članova tima, umesto da to bude iznenađenje na kraju godine.“00

Stranica za stranicom Bukove knjige ističe nekonvencionalne i uspešne pristupe koje kompanija Google preduzima kod svojih zaposlenih: počevši od velike investicije unapred u zapošljavanje, do smanjivanja nadležnosti menadžera, do Googlegeist anketa i interesnih klubova. Pored toga, Bok i njegov tim ulažu ogroman napor da bi kvantifikovali trenutne prakse i testirali nove. To je HR na način kompanije Google i velikih podataka, nešto što je omogućilo ovom timu inženjera da se proširi sa dva radnika u Silikonskoj dolini na pedeset hiljada širom sveta.

„Ako su vaši ciljevi dovoljno ambiciozni i dovoljno ludi, čak i neuspeh može da bude prilično dobro ostvarenje.“

“Mikromenadžment je pogrešan menadžment… Ljudi vrše mikromenadžment da bi smanjili svoje anksioznosti u vezi sa organizacionim rezultatima: oni se bolje osećaju ako neprestano usmeravaju i kontrolišu postupke drugih – u suštini, ovo otkriva njihovu emocionalnu nesigurnost. To mikromenadžerima daje iluziju kontrole (ili korisnosti). Drugi motiv je nedostatak poverenja u sposobnosti zaposlenih – mikromenadžeri smatraju da njihove kolege neće uspešno dovršiti neki zadatak ili ispuniti odgovornost, čak i kada kažu da hoće.“

“Jednostavno govoreći, zato što je veliki broj profesionalaca skoro uvek uspešan u svom poslu, oni se retko suočavaju sa neuspehom. A zato što su retko imali neuspehe, nisu nikad ni saznali kako da nauče nešto iz neuspeha… Oni postaju defanzivni, blokiraju kritiku i prebacuju „krivicu“ na sve druge, samo ne na sebe. Ukratko, njihova sposobnost učenja se isključuje tačno u trenutku kada im je najpotrebnija.“

„Koliko ljudi biste zamenili za najboljeg zaposlenog? Ako je taj broj veći od pet, onda verovatno ne plaćate dovoljno vašeg najboljeg zaposlenog. Ako je više od deset, onda ga skoro sigurno ne plaćate dovoljno.“

10

„Rad ima mnogo manje smisla i mnogo je manje prijatan nego što je to potrebno zato što dobronamerni lideri, na podsvesnom nivou, ne veruju da su ljudi dobri. Organizacije kreiraju ogromne birokratije kako bi kontrolisale svoje zaposlene. Ove strukture kontrole su priznanje da ljudima nije moguće verovati. Ili u najboljem slučaju ukazuju na to da se nečija priroda u osnovi može kontrolisati i usmeravati od strane prosvećene figure koja ima mudrost da zna šta je najbolje.“

„Izgradnja izuzetnog tima ili institucije počinje sa osnivačem. Međutim, biti osnivač ne znači pokretanje nove kompanije. Svako može da bude osnivač i kreator kulture u sopstvenom timu, bez obzira na to da li ste prvi zaposleni ili ste se pridružili kompaniji koja postoji već decenijama.“

„Tako da smo izveli eksperiment. Tokom određenog vremenskog perioda, u našoj kontrolnoj grupi Guglera, zaposleni koji su bili nominovani za novčane nagrade su nastavili da ih primaju. U našim eksperimentalnim grupama, nominovani dobitnici su dobijali putovanja, žurke za timove i poklone iste vrednosti kao i nagrade koje bi inače dobili. Umesto dodela javnih akcija, slali smo timove na Havaje. Umesto manjih nagrada, obezbedili smo putovanja u odmarališta, priredili smo raskošne timske večere ili smo obezbedili Google TV uređaje za kuću. Rezultat je bio zapanjujući. Bez obzira na to što su nam rekli da bi više voleli novac u odnosu na iskustva, eksperimentalna grupa je bila zadovoljnija. Mnogo zadovoljnija. Oni su smatrali da su njihove nagrade 28 procenata zabavnije, 28 procenata upečatljivije i 15 procenata promišljenije. Ovo je ostalo nepromenjeno bez obzira na to da li je nagrada bila putovanje u Diznilend (većina odraslih se ipak još uvek osećaju kao deca) ili individualni vaučeri da sami nešto urade. I oni su ostali zadovoljniji tokom dužeg perioda u odnosu na Guglere koji su dobili novac. Kada su ponovo bili anketirani pet meseci kasnije, nivo zadovoljstva po pitanju nagrada onih koji su primili novac opao je za 25 procenata. Eksperimentalna grupa je bila još više zadovoljna sa svojom nagradom, u odnosu na trenutak kada su je dobili. Sreća koju donosi novac je prolazna, ali sećanja traju zauvek.“ – Laslo Bok, „Work Rules!: Insights from Inside Google That Will Transform How You Live and Lead“

Laslo Bok je viši potpredsednik ljudskih operacija u kompaniji Google, Inc, gde radi od 2006. godine. Pre nego što se pridružio kompaniji Google, Bok je obavljao izvršne uloge u kompaniji General Electric, bio je konsultant u oblasti menadžmenta u kompaniji McKinsey & Company i obavljao je različite uloge u startup kompanijama i neprofitnim organizacijama, a bavio se i glumom. Tokom vremena provedenog u kompaniji Google, ova kompanija je proglašena za Najbolju kompaniju za rad preko 30 puta širom sveta i dobila je preko 100 priznanja kao najbolji poslodavac. U 2010. godini, Bok je proglašen za „Najboljeg direktora ljudskih resursa godine“ u izboru magazina HR.

2015. godine, Bok je objavio svoju prvu knjigu, bestseler po listi koju su objavili The New York Times i Wall Street Journal, Work Rules!, praktični vodič koji ima za cilj da pomogne ljudima da nađu smisao u poslu kojim se bave, kao i da unaprede svoj život i vođstvo.

Profit Magazin

Ekonomisti MMF: “Staviti neoliberalizam pod lupu”

Danas je očigledno da je kapitalizam odneo prevagu nad socijalističkim i komunističkim društveno-ekonomskim modelom. Ali, iako je iz ove žilave borbe izašao kao pobednik, da li je u stanju i da preživi samog sebe? Zato je, nakon mnogih godina, zapravo decenija koje su jasno i činjenicama ukazivale da “nešto nije u redu s kapitalizmom”, njegovim hroničnim sistemskim greškama počele da se ozbiljno bave najveće, krovne finansijske institucije na globalnom nivou – Međunarodni monetarni fond pre svih. Ili, barem – za početak – neki delovi ove institucije, koji doživljavaju promene u stavu prema strategiji koju MMF već decenijama drži čvrsto zacrtanim.

Fond je, kako donosi Fajnenšel tajms, prvo preispitivao kapitalnu kontrolu a ztim nejednakost, pa sada i fiskalnu štednju. Da li Međunarodni monetarni fond sada gađa daleko širu oblast ekonomske ortodoksije?, piše veliki broj medija, uključujući Fajnenšel tajms, Gardijan, Forbes, Independent i druge, posle objavljivanja teksta vodećih ekonomista MMF u najvažnijem magazinu koji objavljuje ova institucija, Finance & Development.

U članku objavljenom u četvrtak (26.maj 2016.) u svom vodećem časopisu, tri od vodećih ekonomista MMF-a pozabavilo se neoliberlizmom koji je, kako kažu kritičari, glavni lekar kojeg MMF koristi.

Pod naslovom “Neoliberalizam: Precenjen?”, članak je više odraz snažnih debata koje su u toku unutar MMF-a nego zvanični otklon od politike slobodnog tržišta koju Fond odavno zagovara. Izalazak ovog članka dogodio se u istoj sedmici kada je Dejvid Lipton, drugi čovek MMF, suprotno tome, isticao vrednosti slobodnog tržišta i globalizacije kao i potrebe da se oni još mnogo agresivnije zagovaraju i primenjuju. Istovremeno, ovi signali dolaze u vreme u kojem je dominatna politička klima takva da kandidati na izborima i glasači tretiraju tradicionalno zalaganje MMF za još otvoreniju trgovinu sa prezirom, pozivajući na snažnije mere protekcionizma.

05

Ali, čak i upotreba termina “neoliberalizma” je provokativna. Njega obično koriste kritičari slobodnog tržišta koje zagovaraju Fridrih Hajek i Milton Fridman. Mnogo je češća upotreba ovog termina unutar diskursa, recimo, u ovonedeljnom izdanju “Socialist Worker”: “MMF koristi dug kao oružje da forsira opake neoliberalne reforme kod novoizabranih vlada.”

Novi tekst MMF razmatra dva specifična elementa takozvane neoliberalne agende: liberalizaciju kapitalnog računa, ili uklanjanje barijere za tokove kapitala; i fiskalnu konsolidaciju, ili ono što se sada češće zove štednja.

“Postoji mnogo toga u neoliberalnoj agendi što treba toplo pozdraviti “,pišu autori. “Međutim, postoje aspekti neoliberalnog dnevnog reda koji nisu ispunili očekivanja” i njihovo dejstvo je dovelo do “uznemirujućih zaključaka”, uključujući i to da su rezultirali povećanjem nejednakosti koja podriva ekonomski rast.

U intervjuu, Džonatan Ostri, zamenik direktora istraživačkog odeljenja MMF-a i glavni autor članka, izjavio je kako “novi tekst nije osmišljen kao napad na šitavu neoliberalnu agendu ili Vašingtonski konsenzus“. On se, međutim, nada da će ovaj tekst stvoriti uslove za šire razmatranje “neoliberalizma” koji će uslediti ove godine.

08

Ovaj tekst se takođe uklapa u prethodna istraživanja o štednji, nejednakosti do duga i poželjnosti otvorenih kapitalnih računa, koji se uklapa u istraživanja koje on i drugi autori proučavaju od finansijske krize 2008., rekao je Ostri, navodeći i da su ova istraživanja u skladu sa rastućim raspoloženjem u široj zajednici ekonomista.

“Ima mnogo ljudi koji misle isto u ovom trenutku, da, u osnovi, neke aspekte neoliberalne agende verovatno treba preispitati”, rekao je on. “Kriza nam je rekla: ‘Način na koji smo mislili ne može biti u redu’. “

Ostri je priznao da je novi tekst ne odražava “mejnstrim kulturu” u MMF-u i nikada ne bi uspeo da bude objavljen u publikaciji Fonda, do unazad pet godina. “Ali kulture su nešto što se sporo ali ipak pomer “, rekao je on.

Fabio Ghironi, italijanski ekonomista koji predaje na Univerzitetu u Vašingtonu, tvitovao je da novi papir nanosi “štetu mnogima koji su radili na drugim politikama”.

“To! MMF se pridružuje kritici neoliberalizma “, napisao je na tviteru Robert Vent, holandski ekonomista koji je mnogo veći skeptik kada govorimo o rezultatima globalizacije.

10

“Šta se to, dođavola, dešava?”, rekao je u intervjuu Deni Rodrik, turski ekonomista koji predaje na Univerzitetu Harvard i poznat je po svom preispitivanju koristi globalizacije.

Deni Rodrik, koji je profilisan u istom broju MMF-a “Finance & Development” od strane jednog od autora teksta o neoliberalizmu, Prakasha Lounganija, rekao je da je konstantna promena u tonu MMF dobrodošla. Ima, takođe, znakova i da su radovi Ostrija i drugih boraca za promene u odeljenju za istraživanja MMF-u u poslednjih nekoliko godina počeli da prodiru i šire uticaj na jednu sveobuhvatniju politiku MMF, što se ogleda u Fondovom pritisku da se smanji dužnički teret za Grčku.

Međutim, rekao je Rodrik, “definitivno postoji jaz” između odeljenja za istraživanja MMF-a i ostalih odeljenja ove finansijske institucije. “Operativna strana MMF-a, koji je, zapravo, ono mesto gde se “stvari dešavaju”, gde su programi država dizajnirani, gde se pregovaraju uslovi kredita i gde je pristup mnogo ortodoksniji “, rekao je on. “Tu je promena daleko sporija i ide iza ovih razmišljanja odeljenja za istraživanje MMF.”

FT

Prva greška osnivača startup firmi

Osnivači se suočavaju sa brojnim odlukama kada grade start-up firme: tu su odluke o nastupu na tržištu, odluke o proizvodima, odluke o finansiranju, i još mnogo toga. Glavno iskušenje je pretpostaviti ove izbore odlukama o tome kako izgraditi svoj osnivački tim. Ovo je razumljivo, ali i opasno. Istraživanje koje Harvardski poslovni pregled (Harvard Business Review, HBR) priprema u oblasti nauka o menadžmentu (Management Science), identifikovalo je jednu od najvećih zamki koje vrebaju sve startapere: podeli osnivačkog kapitala, to jest, načina na koji osnivači raspodeljuju vlasništvo među sobom u trenutku osnivanja svojih kompanija.

01

Od 2008. godine, HBR je proučavao raspodelu vlasničkog kapitala koje je realizovalo više od 3.700 osnivača u preko 1.300 američkih i kanadskih start-up firmi. Ovo se nadovezuje na rad jednog od potpisnika ovog teksta, Noama Vasermana (Noam Wasserman) tokom više od petnaest godina, koji je pokazao da čak i najbolje ideje mogu izgubiti na snazi kada osnivački tim zanemari da pažljivo razmotri početne, krucijelne odluke o ekipi: njihove međusobne odnose, uloge, i nagrade koje će osnivače motivisati da naprave tim koji dobija.

Kaže se da je tim uspeo u raspodeli osnivačkog kapitala tek kada su svi osnivači podjednako – nezadovoljni. Nažalost, osnivačke muke teže da postanu još gore i teže uplivom “naknadne pameti”; procenat osnivača koji kažu da su nezadovoljni raspodelom kapitala u svojoj firmi povećava se 2.5 puta kako, vremenom, njihovi startapovi sazrevaju. Povećanje nezadovoljstva unutar osnivačkog tima je glavni pokazatelj koliko destruktivan obrt novca može biti na poslovnom horizontu. Dokaz A: Facebook. Kao što je dokumentovano u filmu The Social Network, Mark Zakerberg (Mark Zuckerberg) je početni kapital, podeljen između njega i brazilskog internet–preduzetnika Eduarda Saverina postao jabuka razdora kako se kompanija razvila. Pokušaj Marka da prisvoji Eduardov osnivački kapital ih je doveo do suda – što je možda dobro za osvajanje Oskara, ali ne i za posao, a kamoli za lične odnose.

Kada i kako podeliti vlasnički kapital

Različiti timovi imaju različite načine podele vlasničkog kapitala: Neki to rade unapred, dok ostali čekaju da se međusobno upoznaju; neki prolaze kroz proces pažljivih pregovora, drugi se međusobno na brzinu rukuju i naprosto pomire sa stanjem stvari. Što je najvažnije, neki dele “pravičnu podelu”: podjednake udele među svim osnivačima, dok drugi dolaze do zaključka da je fer ishod, u stvari, rascep usled nejednakosti, koja odražava razlike između osnivača.

Robin Čejs, koosnivač startup firme Zipcar, rent-a-car kompanije za iznajmljivanje vozila na kratki rok, čula je od svog prijatelja ružnu priču o tome kako su pregovori oko osnivačkog kapitala rasturili jedan perspektivan start-up koji je bio tek u povoju. Želeći da izbegne ovakav ishod, Robin je predložila da ona i Antje Danielson, koja je bila drugi koosnivač Zipkara, osnivački kapital podele 50/50 i to odmah po začeću kompanije, i to samo što su se zvanično upoznale. Obe su se brzo rukovali i prihvatio podjednake udele u novoosnovanoj firmi. Robin se oteo uzdah olakšanja jer su njih dve uspele da izbegnu visoke tenzije koje često prate pregovore o tome koliki je čiji vlasnički udeo.

Preduzetništvo na dugi rok

U startup kompaniji SmartTix, Inc., koja je kreator sistema napredne prodaje karata za sportske događaje, osnivači su usvojili veoma osoben model za podelu vlasničkog kapitala. Osnivački tim ove firme verovao je u koncept da je “najbolje odložiti [podelu kapitala], jer su stvari još uvek nepoznate i menjaju se u hodu.” Kada su konačno podelili kapital, imali su vrlo promišljen pristup, a u strahu od posledica koje mogu uslediti ukoliko bi bilo koji koosnivač smatrao da proces podele kapitala nije bilo fer. U svojim međusobnim diskusijama, tim se bavio doprinosima svakog od osnivača, bez mešanja s mogućnostima, sklonostima i očekivanjima njihovih budućih doprinosa zajedničkoj firmi. Oni su, napokon, odlučili da osnivački kapital podele na nejednake delove, uz osnivača-direktora čiji je udeo bio više nego dvostruk u odnosu na koosnivača sa najmanjim udelom.

Kada se osnivački kapital podeli već na samom početku života startup kompanije, koosnivači se tada suočavaju sa velikim dozama neizvesnosti – u pitanju su njihove poslovne strategije i poslovni modeli, njihove eventualne uloge u timu, neizvesnosti da li će svaki osnivač biti u potpunosti posvećen zajedničkom startapu, kao i mnoge druge nepoznanice koje će postajati sve jasnije kako se vremenom budu bolje upoznali. Stvari su još neizvesnije za one koosnivače koji nikada nisu radili zajedno. Zaobilaženje ozbiljnog dijaloga o tome šta svaki od osnivača želi ili zaslužuje može biti lakše na kratki rok, ali je malo verovatno da će biti prava stvar kada se radi o dugoročnom zdravlju kompanije.

Skočiti i zaplivati ili oprezno opipavati?

Robin Čejs iz Zipkara je ubrzo postala veoma razočarana svojom odlukom “brzog rukovanja” s poslovnom ortakinjom Antje. Ona nikada ranije nije radila s njom, napravila je neke hrabre pretpostavke o tome kako bi bilo dobro raditi zajedno, čije će veštine biti najvrednije u datom trenutku na određenom zadatku, uz nivo posvećenosti poslovanju. Bacila se na izgradnju startup firme, stvarajući svoj poslovni plan, gradeći partnerstva s auto-kompanijama koje će biti ključni igrači u tom poslu, vozeći od jednog do drugog parkinga u potrazi za onim dragocenim parking mestima koja su njenoj firmi  povoju bila očajnički potrebna. A šta je, za to vreme, radila njena poslovna partnerka? Nije napustila svoj redovni posao, doprinoseći poslu sa “klupe za rezervne igrače” – a i to u najboljem slučaju. Robin je ubrzo shvatila opasnosti tog ishitrenog rukovanja pri zaključivanju partnerstva. Njena užurbano sklopljena pogodba ugrozila je dugoročnu efikasnost poslovnog tima, izazivajući u njoj “ogromnu količinu ljutnje u narednih godinu i po dana.”

Istraživanja HBR-a bacaju svetlo upravo na ono što je Robin naučila na teži način. Proučavan je odnos među osnivačima u fazi raspodele kapitala: koliko vremena koosnivači provode razmatrajući podelu svog kapitala?

Tom su prilikom našli statistički značajne razlike između koosnivača koji su svoje podele uradili brzo – zanemarujući da uspostave ozbiljan dijalog vezan kako za lične dileme tako i za očekivanja od svakog koosnivača ponaosob – i onih koji imaju duži i intenzivniji dijalog. Robin je prebrzo prošla kroz tu diskusiju, propuštajući priliku da otkrije šta je to što joj može ozbiljno zasmetati kod Antje, da li je njena poslovna partnerka uživala u svom postojećem poslu, čak, da li je uopšte bila spremna da se priključi Zipkaru puno radon vreme, i još mnogo toga. Podaci HBR.org studije daju saznanja da se timovi koji na početku više pregovaraju češće odlučuju na nejednaku raspodelu osnivačkog kapitala: što teže pregovarate, veća je verovatnoća da ćete otkriti značajne razlike između vas i ostalih poslovnih partnera. Uopšteno govoreći, može se zaključiti da, ukoliko koosnivači nisu čuli nešto iznenađujuće jedni o drugima tokom međusobnog dijaloga, onda je veoma verovatno da još uvek nisu imali dovoljno ozbiljne diskusije.

Izazovi porodičnog biznisa

Podaci takođe ukazuju na to da je raspodela osnivačkog fonda između članova porodice poseban izazov. Suosnivači – rođaci ili članovi najuže porodice – obično veruju da se međusobno već toliko dobro intimno poznaju, pa zato i ne moraju da se mnogo udubljuju u međusobne relacije. Međutim, čest je slučaj da se kod kuće veoma različito ponašamo nego u kancelariji, ali se veoma razlikujemo i pod ekstremnim stresom, koji je neminovni pratilac života svake start-up firme. Ukoliko nikada niste bili koosnivač i partner u osnivanju firme, verovatno ćete biti iznenađeni kako se član vaše porodice ili rođak ponaša kao suosnivač, i to često u negativnom svetlu. Ukratko, porodica i rođaci uglavnom zaobilaze detaljnije diskusije vezane za osnivački kapital – i to na sopstvenu štetu, mada je statistički veća verovatnoća da tako i urade – odnosno ne urade – ono što je potrebno.

Podela osnivačkog kapitala je mikrokosmos koji savršeno odražava sve relacije unutar startup firme (ili bilo koje druge firme). U analizama ponašanja koosnivača, studije pokazuju da osnivački timovi koji uključuju rodbinu provode znatno manje vremena u pregovorima oko podele kapitala. Rezultati, takođe, pokazuju da je daleko verovatnije da će upravo u porodičnom biznisu doći do ravnomerne podele osnivačkog kapitala. I zaista, nalazi istraživanja pokazuju da su brojne osnivačke grupe koje brinu o prikazivanju “spoljnih” manifestacija jednakosti: ne samo što svako od koosnivača porodičnog biznisa dobije isti udeo u kapitalu, već svi dobijaju i potpuno istu platu. Na taj način niko ne može naknadno reći da nije bilo “fer.” Ova logika često nadmašuje alternativnu logiku da “fer” podela treba da uzima u obzir da različiti osnivači imaju različit doprinos firmi, da poseduju različite veštine, da svi koosnivači ne troše istu količinu vremena za obavljanje posla, ili da previše lako odustaju od bavljenja svim poslovima značajnim za jednu startup firmu.

Raspodela kapitala rezultira dugoročnim ishodima.

Učesnici u osnivačkom kapitalu, međutim, imaju tendenciju da razmišljaju kako je “naš kapital podeljen jedino između nas; i, zato, ne utičemo na bilo koga drugog u poslovanju.” Međutim, ovaj “prvi dogovor” među koosnivačima može ujedno biti i prvi znak problema koji će se isprečiti u budućnosti. Kako potencijalni investitori gledaju na startup firme u kojima svi koosnivači imaju podjednak udeo? Podaci pokazuju da su – manje nego oduševljeni. Čak i nakon što se postigne statističko kontrolisanje mnoštva faktora, podaci i dalje pokazuju istu, osnovnu poruku: kompanije koje imaju ravnomernu podelu osnivačkog kapitala imaju više poteškoća oko finansiranja sa strane, posebno kada je u pitanju rizični, odnosno ulagački (venčer) kapital. Potencijalni venčer investitori mogli bi, očigledno, sugerisati osnivačima da nastupe ka ulagačima sa različitom raspodelom kapitala, ali takav potez neretko izaziva dosta sukoba, povećavajući među koosnivačima unutarnja previranja i ostavke.

03

Imajući u vidu da potencijalni venčer kapitalisti ulažu, po statistici, u manje od jedne na svakih sto kompanija koje od njih traže sredstva, razumljivo je da traže razloge kako bi rekli “ne”. Podjednaka raspodela osnivačkog uloga može poslati zabrinjavajuće signale o (ne)sposobnosti tima da pregovara sa drugima kao i da se među sobom bave teškim pitanjima. Ono što je zanimljivo je i to da ovo HBR istraživanje pokazuje da je, zapravo, pojednaka raspodela kapitala više simptom nego uzrok problema. Nije podjednaka raspodela sama po sebi ono što odvraća investiture da ulože svoj novac u razvoj startup firme, već je to pojednaka raspodela kao simptom većih problema sa start-up kompanijom.

02Organski rast, u skladu s mogućnostima

Bolne lekcije koje je na svojoj koži iskusila Robin Čejs, nekadašnja izvršna direktorka rent-a-kar kompanije Zipcar, rezultirale su jednim nadasve korisnim uvidom za sve buduće startapere: Treba usvojiti “organski” a ne statični način razmišljanja prilikom raspodele osnivačkog uloga. Raspodela je dobra onda kada svaki koosnivač mora da zaradi svoj vlasnički udeo tako što će biti konstantno i aktivno uključen u startup poslovanje, uz obavezno diskutovanje o problemima u hodu i postizanje dogovora oko unapred definisanih poslovnih prekretnica i izazova – ovo su neki od načina za postizanje dinamičnog pristupa koji zagovara Robin. Pa ipak, pri raspodeli kapitala između koosnivača, takvi ugovori su još uvek pre izuzetak nego pravilo, jer i dalje postoje brojne prepreke kako bi se prihvatili teški razgovori o usvajanju ovakvih mehanizama.

Ovakvi dogovori među koosnivačima su, u suštini, ekvivalent tek venčanom bračnom paru koji se nikako da izađe na kraj s usvajanjem predbračnog ugovora. Uprkos tome što je većina ljudi svesna visoke stope razvoda među bračnim parovima, nismo u stanju da sebe nagnamo na razgovor o usvajanju predbračnog ugovora s verenikom (ili verenicom). Isto važi i za diskusiju o “predbračnom ugovoru” u momentu raspodele ulagačkih udela. Blagovremeno postizanje zadovoljavajućeg dogovora, koji naglašava negativne scenarije koji se mogu pojaviti u budućnosti, uz odgovarajuće mehanizme i postupke kako do toga ne bi došlo, mogu pomoći osnivačima da izbegnu uobičajene osnivačke glavobolje i povećaju šanse da njihov startup uspe.

[Noam Vaserman (Noam Wasserman) je dugogodišnji profesor na Harvardskoj poslovnoj školi (Harvard Business School) i autor bestselera “Osnivačke dileme: predviđanje i izbegavanje zamki koje mogu srušiti startup preduzeće” (The Founder’s Dilemmas: Anticipating and Avoiding the Pitfalls That Can Sink a Startup), takođe i direktor  i zasnivač Centralne osnivačke inicijative (Founder Central initiative) na Univerzitetu Južna Kalifornija.

Tomas Helman (Thomas Hellman) je profesor preduzetništva i inovacija u Saïd poslovnoj školi (Saïd School of Business) pri Univerzitetu Oksford, akademski je direktor svog Centra za razvoj preduzetništva (Entrepreneurship Centre) i dugogodišnji istraživač-profesor preduzetništva i preduzetničkih finansija]

Noam Wasserman, Thomas Hellmann, 23 feb, 2016 Harvard Business Review

Silicijumska dolina: ambicije, želje i instinkti

Seks. Droge. Tehnologija. Silicijumska dolina je – novi Volstrit. Takav je slogan romana “The Show” Filipa Site (Filip Syta), bivšeg finansijskog direktora Gugla, objavljenog pre nekoliko nedelja. Priču donosi Fajnenšel Tajms.

Foto: Fajnenšel Tajms

Foto: Fajnenšel Tajms

Ona opisuje grupu Ivi League diplomaca koji rade na izmišljenom internet pretraživaču pod imenom Show. Vik, glavni protagonista romana počinje da se razočarava prazninom tehnološko-korporativnog života, iscrpljujući se drogom, seksom i dobrim provodom koji kao privilegija dolazi na red odmah nakon radnog vremena. Neki od zaposlenih su i “gospodari droge”, koji kokain i marihuanu prodaju na “tržištu” željnom takve vrste “opuštanja”.

Sita, pisac ovog dela koji živi u Stokholmu a jedno vreme i za evropsku centralu Gugla sa sedištem u Dablinu ističe da je ovo zamišljena životna ispovest zaposlenika jedne velike tehnološke kompanije. On je, ipak, želeo da u knjigu prenese specifičnosti radnog mesta koje je puna mladih, sjajnih ljudi usmerenih isključivo na svoju budućnost. “Osećaj je kao da ste student na univerzitetu, samo što još imate i platu”, kaže Sita.

04Naličje sjajnih radnih uslova – teretana i vežbaonica u kancelariji, hemijskog čišćenja i fine hrane unutar firme u njegovom je romanu prikazano, kako sam kaže, kao izvesno podetinjavanje, infantilizacija. “Nakon izvesnog vremena, hvatite kako želite sve više i više tih stvari i uslova. Ne osećate se zadovoljno. Postajete isuviše razmaženi. Danas, hoćete šniclu; sutra, to je ipak jedan lep jastog. “

Ser Hauard Dejvis (Howard Davies) je  2007. pisao i lamentirao nedostatkom pisaca čiji bi predmet književne obrade – finansija i banaka. “Većina naših pisaca već je isuviše preokupirano životom posle radnog vremena i onim što se dešava ispod pojasa, jeftinim seksom”, napisao je nekadašnji šef nadzornog tela Britanskog trezora (Financial Services Authority), koji je te godine predsedavao žirijem za dodelu Bukerove nagrade za muške pisce u oblasti beletristike. Ta izjava je bačena u zasenak istog trenutka kada je izašao niz romana na tu temu recesije – u to vreme je nastao čitav jedan žanr, kranč lit (“crunch literature”). Ova književnost krize. iznedrena je u osvit finansijske krize (kakav su, recimo, roman “Prestonica” Džona Lančestera, “Nedelja u decembru” Sebastijana Folksa, “Privilegije” Džonatana Dija, ili “Unija Atlantik” Adama Hesleta).

Tehnološke kompanije mogu da tvrde kako svoje biznose obavljaju časnije I poštenije nego bankarstvo. Nova podvrsta kranč literature (ili, kolokvijalno, možemo reći “krah literature”), tehno-literatura, jeste podžanr romana koji baca svetlo na radni vek zaposlenih u tehnološkim industrijama. Ovde se treba setiti Daglasa Kouplenda (Daglas Coupland) i njegovog sjajnog romana “Mikro-sluga”, uz odličan “Krug” Dejva Egersa, kao i “Knjigu brojeva” Džošue Koena.

Foto: David Press

Foto: David Press

Tehnološke antiutopije i utopije dugo su bile građa i zabran” naučne fantastike, kao i takvih pisaca poput Oldosa Hakslija, Isaka Asimova i J.G. Balarda. U skorije vreme, društveni mediji odigrali su važnu ulogu u pričanju ovih priča, uključujući “Meatspace” Nikeš Šukle, “Prvo me poljubi” spisateljice Loti Mogač, “Ti”, kojeg je potpisala Kerolajn Kepnes, u kojem njen zli junak-uhoda uči sve o svojim žrtvama iz postova koje ove ostavljaju na Fejsbuku i Tviteru.

05

Međutim, bivši zaposleni u tehno-industrijama, kao što je to Filip Sit, okrenuli su se beletristici, koristeći kao “materijal” iskustva sa svojih nekadašnjih radnih mesta.

Robin Sloun (Robin Sloan), pisac knjige “Non-stop knjižara gospodina Prenumbre”, je od 2010.  radio za Tviter dve godine. Tamo je zatekao obilje arhetipskih karaktera idealnih za pretakanje u književnost: jedan od njih je I “brogramer” (mačo programer). Jedan se arhetip naročito zadržao u njegovom sećanju i iskustvu: to je tip uposlenika koji je “programer filozof”.

Ako se ne radi o Zlatnoj groznici u Silicijumskoj dolini, kako sam Sloun kaže, “možda su posvetili svoje velike mozgove filozofiji, a ne programerstvu. “Istina je da su mnogi od njih u Silicijumskoj dolini previše zauzeti da bi izgradili neki savršeniji programski kod ili sistem, a istovremeno su napravili veliki novac pisanjem knjiga.” U njegovom romanu, Google radi na obliku obnovljive energije koji radi na – oholost.

On kaže da je opojnost tehno-vizionarstva koja prožima Silicijumsku dolinu zaista inspirativna za pisca, jer se poslovi u dolini zaista toliko mnogo razlikuju od drugih radnih mesta. Sve je ovo vođeno “mladim ljudima koji nemaju život i koji su voljni da čitavo svoje vreme predaju na raspolaganje ovdašnjim tehno-firmama”, što čitavu stvar čini još fascinantnijom.

Slounu je posebno omiljena viziju iz romana “Krug”, gde je reč o “sveobuhvatnom totalitarnom životu”, jer je preneo suštinu savremenih radnih mesta. “Ove neizostavne delove današnjice, vi nikada nećete biti u stanju da ih ostavite iza sebe a da i dalje budete srećniji od 99 odsto ljudi.”

03

Elen Ulman bila je programerka tokom ‘80tih, kada je programiranje naučila na računaru Radio Shack TRS-80. Nakon rada i karijere u Silicijumskoj dolini, dala je otkaz i počela da piše eseje i dokumentaristički roman. Njena prva takva knjiga, “The Bug” objavljena 2003. godine, povest je o Itanu Livajnu, programeru u start-up firmi koji pokušava da popravi nepopravljivu grešku. Programiranje je delatnost koja je jako zahvalna za spisateljsku obradu, kaže ona. “Programerski kod može biti elegantan, u matematičkom smislu.”

Postoje paralele između pisanja računarskog softvera i književnog teksta, naglašava Ulmanova. Kao što urednik radi sa piscem, tako i programeri ostavljaju “napomene za one koji će taj program pratiti, jer nema na svetu tog programa koji je pročitan samo jednom ili koji je napisan samo jednom”.

06Ona kaže i da “Najelokventniji izraz programskog koda to kako on zaista funkcioniše u realnosti”, ali, kada je u pitanju literatura, ono što funkcioniše, a šta ne predstavlja subjektivnu i često neopipljivu stvar. Sloun se ovde slaže s Ulmanovom: u tehnologiji se uvek radi o nekom, svakom, “rešavanju problema”, dok sama “umetnost čini da se generišu novi problemi i izazovi“.

Kim Maloun Skot, bivša viša izvršna direktorka u Guglu, Tviteru, Eplu i Dropboksu, napisala je i sama objavila “Virtuelnu ljubav”, roman u kojem je glavni lik zaposleni u kompaniji Google.

Kao Sloun, i ona je inspiraciju za radnju svoje knjige potražila u uzbuđenjima koje pruža radno mesto u tehnološkoj kompaniji. “To je fascinantan spoj ega, ambicije i idealizma… a to je takoreći opipljivo. Takvi ljudi zaista žele da promene svet. To je sjajan materijal upravo za Veliku književnost, savršen materijal za pripovedanje o verodostojnim ljudskim dramama.”

Silicijumska dolina je takođe izvor velikih ideja koje su bolje istražene na “književni nego na analitički način”, kaže ona. Postoji i stepen društvenog inženjeringa na način na koji je sve uređeno u takvim “tehnološkim mikrokosmosima”, kaže ona.

Kao i Ulman, i Skotova smatra da preciznost, koja se nalaže od programera tokom rada na programskom jeziku, više nego koristan oblik obrazovanja za sve programere koji žele da postanu budući pisci. Jedan od problema koji se postavlja pred svakoga ko želi da piše “tehno-književnost” jeste koliko brzo ona – zastareva. Sloun, ipak, misli da je čak i kompromis vredan pažnje.

09“Dobra vest je to da postoji svojevrsna “naelektrisanost” i uzbuđenje kada se čita nešto što je savremeno.” On, međutim, nije, takva vrsta tehno-entuzijaste koji je spreman da piše priče kroz tvitove ili SMS poruke, kao što je to radio Dejvid Mičel dok je pisao roman “Prava vrsta”.

Kada je Sloun, koji upravo završava knjigu o kulinarsko-restoranskoj sceni Silicijumske doline, napisao svoju tehnološki roman, rešio je da svoj redovni posao u Tviteru zameni za poziv slobodnog pisca. Ovo su iskustvo njegovi prijatelji opisali kao “Godinu bez zabave”, iako ga sam Slounto sada uviđa kao novi izvor stvaralačke energije.

Kim Maloun Skot je običavala da u svoj dnevni raspored ubacuje termin za pisanje knjige – vreme za kreativnost koje je uspevala da ugradi u svoj radni dan, tako da niko nije mogao da joj zasmeta. “Vreme koje odvajam za pisanje tretiram kao najvažniji sastanak tokom radnog dana”, kaže ona. “Ljudi su, u tim terminima, bli ubeđeni da razgovaram s našim izvršnim direktorom.“

Fajnenšel Tajms