Мы считаем, что во многих областях так и произойдет. Но мы надеемся, что нам удалось доказать: у людей все же есть навыки и способности, которые пока что не получается автоматизировать. Возможно, когда-то это и произойдет, но пока что никаких серьезных шагов в этом направлении сделать не удавалось, и это позволяет нам думать, что прогресс в этой области потребует некоторого времени. По-видимому, ученые, работающие с данными, организаторы конференций, руководители подразделений в компаниях, сиделки и уборщики посуды (помощники официантов) еще долго будут с нами.

И, как мы уже говорили ранее, человеческий разум еще много на что способен даже в тех областях, которые уже полностью автоматизированы. Ни один гроссмейстер не может обыграть лучший шахматный компьютер, но правильная комбинация человека и машины с этим справится. Поэтому неправильно считать, что человек перестает быть ценным в тот момент, когда компьютер опережает его в какой-то области. Нет, он становится даже еще более ценным, как только начинает сотрудничать с машиной, а не пытается соперничать с ней.

Мы замечаем это даже в таких полностью автоматизированных сферах деятельности, как поиск в интернете. Стив Лор пишет в статье, опубликованной в марте 2013 года в газете The New York Times:

Когда Митт Ромни в ходе президентских дебатов прошлой осенью говорил о сокращении правительственных субсидий на общественное телевещание и упомянул Большую птицу, эти слова тут же широко распространились в твитах. Люди мгновенно поняли, что в данном контексте и в тот момент «Большая птица» была политическим комментарием, а вовсе не отсылкой к детскому телешоу «Улица Сезам», и что при запросе «Большая птица» в интернет-поиске в выдаче сначала должны появляться комментарии на текущие политические темы. Люди понимают такие тонкие вещи намного точнее и быстрее, чем любой софт, и подобные человеческие суждения немедленно вносятся в поисковые алгоритмы «Твиттера»… такие же люди-помощники – они называются «оценщиками» (evaluators или raters) – помогают Google совершенствовать поисковые алгоритмы, обрабатывающие более 100 миллиардов запросов в месяц.[412]

Итак, хотя машинные алгоритмы постоянно совершенствуются, они не в состоянии в одиночку справиться с подобными задачами. Осознание этого факта позволило сформулировать новые, технологичные способы планирования и выполнения различных работ.

В середине прошлого десятилетия гигант онлайн-ритейла компания Amazon поняла, что многие из миллионов страниц ее сайта с описаниями продающихся товаров дублируют друг друга. Алгоритмы сами по себе не смогли проделать грандиозную работу по идентификации всех дубликатов, поэтому команда под руководством сотрудника Amazon Питера Коэна написала программу, которая показывала возможные дубликаты людям и оставляла на их усмотрение окончательное решение.[413]

Довольно быстро Коэн и весь Amazon в целом поняли, что это исключительно полезная инновация. Огромная задача (найти среди миллионов страниц те, которые дублируют друг друга) разбивалась на множество мелких задач (действительно ли эти две страницы дублируют одна другую?), затем мелкие задачи рассылались большой группе людей, затем собирались их ответы, которые использовались для решения большой проблемы (уничтожение выявленных дубликатов).