Я побачив прояви цієї моделі в тому, як інтернет запустив глобальну співпрацю над проектами Open Source45. Згодом виявилося, що я мав рацію, і модель утвердилася. Айфон вийшов у лідери на початку мобільної доби не тільки завдяки тачскріну і модному інноваційному дизайну, а й завдяки App Store, що дозволив світовій спільноті девелоперів додавати нові фічі у вигляді додатків. Соціальні мережі на зразок YouTube, Facebook, Twitter, Instagram і Snapchat теж вийшли на високий рівень, позаяк згуртували внески мільярдів користувачів.
Коли мене запитували, що прийшло на зміну Web 2.0, я миттю відповідав: «додатки на колективному інтелекті, що запускаються більше даними від сенсорів, ніж інформацією, яку набрали на клавіатурі люди». Без сумніву, прогрес у таких напрямках, як розпізнавання мови і зображень, відстеження руху транспорту в реальному часі й безпілотні автомобілі, залежить від величезного масиву даних, переданих сенсорами з під’єднаних пристроїв.
Нинішня лихоманка навколо автономного транспорту передбачає не лише розробку нових алгоритмів, а й збір дедалі більшої кількості даних від водіїв про умови на дорозі, і напрочуд детальні мапи світу, мимоволі створені мільйонами користувачів. Стенфорд, перемігши у змаганнях автомобілів-рóботів DARPA Grand Challenge 2005 року, подолав 11 кілометрів за сім годин, а Google 2011-го — півтора мільйона кілометрів на звичайній автостраді. Річ у тім, що Google мала таємну зброю: автомобілі з функцією Google Street View, якими керують люди, збираючи дані з камер, GPS і LIDAR (машинне бачення, що формує тривимірну картину простору). Пітер Норвіґ, директор відділу досліджень Google, колись сказав: «Програмі штучного інтелекту найтяжче розпізнати у відеозображенні світлофор. Далі вже легше визначити зелений або червоний, коли відомо, що є світлофор». (Із роками розпізнавання стало простішою задачею, але мова не про те).
Нині такі компанії, як Tesla й Uber, намагаються стати лідерами в галузі безпілотних автомобілів, бо мають великий автопарк належної техніки, сенсори якої використовуються для конкретних задач, а також для алгоритмічних систем майбутнього. Та не забуваймо: тими автомобілями керують люди. Дані, які автівки фіксують, — це наступний етап згуртування колективного інтелекту мільярдів добре оснащених користувачів.
Інформація користувачів, що формує колективний інтелект, — здавалося б, фантастика. На початку ХХІ століття більшість людей тішилася сайтами, які наповнюють користувачі (на зразок Вікіпедії), чи новими соціальними мережами (на зразок блоґів), сприймаючи великі можливості як утопію. Я наполягав, що інформація визначатиме домінування на ринку для таких компаній, як Google і Amazon. В одній тогочасній промові я підкреслив: «Революція Web 2.0 почалася з “колективного інтелекту”, а закінчиться “наступним Intel Inside — інформацією”».
Intel разом із Microsoft завоювала монополію на ринку персональних комп’ютерів настільки, що на кожному ПК красувалася наліпка Intel Inside. Компанії Intel це вдалося, бо вона стала єдиним постачальником процесорів — мозку комп’ютерів. Компанії Microsoft — бо вона контролювала доступ до своєї операційної системи.
Софт Open Source й інтернет-протоколи відкритої комунікації змінили правила гри для Microsoft та Intel. Утім моя мапа підказувала, що гру не закінчено. Спираючись на «закон збереження вигідних прибутків» Клейтона Крістенсена, я знав, що слід очікувати зміщення цінностей. Новою цінністю мала стати інформація. Я був переконаний, що, досягнувши критичної маси даних, які вносять користувачі, ми матимемо так звані «мережеві ефекти».
Термін «мережевий ефект» означає: що більше людей користуються системами, то більше користі дають такі системи. Один телефон — не дуже корисна річ, та, коли цим пристроєм користується достатня кількість людей, решта не може не приєднатися до мережі. Так само соціальні мережі намагалися сформувати щонайбільші бази користувачів, позаяк синхронізація відбувається не за рахунок програми, а за рахунок кількості людей, які послуговуються одним сервісом.
Мережеві ефекти, які я простежував, спершу були не такими помітними і були пов’язані з тим, що компанії вчилися заживати плодів із внесків користувачів. Barnes&Noble пропонувала ті самі товари, що й Amazon, але остання збирала набагато більше клієнтських відгуків і коментарів. Люди зверталися до компанії не тільки по товари, а й по колективний інтелект клієнтів. Так само, на додачу до кращих алгоритмів і готовності Google вдосконалювати продукцію, сервіс Google Search поліпшувався ще й тому, що ним користувалося дедалі більше людей. Це означало, що Google акумулювала більше даних і вчилася швидше за конкурентів, а отже, незмінно випереджала інші компанії.