Социальные когнитивные системы

Чарльз Беббидж (тот самый, который ещё в 18-м веке компьютер изобрел), параллельно занимался кучей интересных дел, включая анализ процессов на мануфактурах.

Самое удивительное, что он ещё тогда предсказал перенос процесса разделения труда из производства в науку. Что мы, собственно, и наблюдаем.

Итак, чем ближе к нашему времени, тем меньше научной работы выполняется учеными-одиночками с громкими именами, вроде Ньютона или Ома. Одновременно, все больше работ выполняется все более масштабными группами учёных и их помощников. Это становится возможным именно благодаря разделению умственного труда.

Как и на конвейере, это разделение обеспечивается четким делением научного процесса на стадии, где наиболее объемная часть работы не требует особого ума или опыта. Она обычно выполняется интернами, студентами или лаборантами. Что интересно, подобные рутинные процессы выполняются людьми без опыта даже более качественно, нежели если бы ими занимались учёные мужи.

Именно группы учёных, а не отдельные мегамозги дают конкурентное преимущество в умственном труде. И, там где мы касаемся проверки фактов или стресс-тестирования планов и идей, толпа интернов «порвет» любого эксперта.

Соответственно, вместо попытки стать «самым умным» или даже «нанимать самых умных», более вменяемой стратегией будет создание достаточно больших отделов из средних по уровню сотрудников с четким разделением труда по стадиям. При этом наиболее опытные сотрудники будут заниматься исключительно организацией и контролем процесса, но отнюдь не менеджментом отдельных сотрудников.

Роль менеджера тут выполняет процесс сам по себе. Именно он раздает задачи, а не конкретный руководитель. Задача менеджера тут — именно выстраивание и контроль процессов разделения труда.

Допустим, Беббидж упоминал одну из первых успешных попыток реализации этого подхода в разработке таблиц логарифмов:

На первом уровне работала буквально пара самых крутых учёных, которые разрабатывали методологию расчётов и передавали её на следующий уровень.

На втором уровне было 6-8 человек с высшим образованием, которые формировали конкретные задачи по расчёту на основании переданной им методологии, и спускали на следующий уровень пакеты этих задач.

На третьем уровне сидели 60-80 человек вообще без высшего образования, которые выполняли расчёты простыми операциями сложения и вычитания. И, как уже упоминалось, производительность и качество работы этих людей было даже выше, чем когда на их место ставили настоящих учёных.

Вывод?

Упор на организацию больших групп людей среднего уровня вместо попытки нанять или вырастить «звёзд». Тут важно организовать процесс разделения умственного труда, понятное дело. Для этого понадобятся «звезды», но отнюдь не в товарных количествах.

Есть ещё один интересный аспект, связанный с социальными медиа в этом контексте. Они, являясь социальными когнитивными системами по определению, страдают от оптимизации алгоритмов в сторону повышения вовлеченности читателей, что отнюдь не приводит к повышению качества информации. Кликбейтные заголовки и «жареные» новости легко подменяют по-настоящему ценные новости и статьи.

Соответственно, можно и нужно использовать социальные медиа для стресс-тестинга идей, но только если заниматься проверкой фактов, а не ориентироваться сугубо на метрики популярности. Соответственно, стресс-тестирование должно заключаться в поиске критики и негатива, даже если её объем и сильно меньше позитивных фактов с высоким социальным одобрением.

VN:F [1.9.20_1166]
7 голосов
Социальные когнитивные системы, 3.1 out of 5 based on 7 ratings