Мрачный Фридман (подборка за 2024-й год)

Практическое применение NFT

Два года назад я написал пост про арт-экономику, и, среди прочего, упомянул, что NFT не несет никакой инновации в отрасль купли-продажи искусства, просто заменяя штамп на сертификате собственника. Однако, с тех пор кое-что изменилось. А именно, искусственный интеллект научился генерировать очень реалистичные дипфейк видео, и всё идёт к тому, что совсем скоро будет невозможно отличить оригинал от фейка. А это может привести к серьезным последствиям, включая ядерную войну.

И тут на помощь приходит технология, которая лежала на полке без дела уже несколько лет — коллективная валидация файлов через блокчейн, проще говоря, NFT. Различать фейки — это идеальное применение данной технологии, потому что аудио/видео файлов настолько много, что не найдётся сил ни у одного централизованного агентства верифицировать всё, что публикуется в сети, а компов в блокчейне, хоть отбавляй.

Пока нет детально продуманной процедуры, как это можно сделать, но теперь чётче прорисовывается потенциальный спрос на NFT в ближайшем будущем.

Открытый код

Open source — это когда компании публикуют исходный код их программы в открытый доступ, чтобы любой хоббиист мог с ним поиграться, твикнуть, и использовать бесплатно.

В 90-е и 00-е Open Source был прибежищем неформалов, анархистов, задротов, потому что воспринималось, что серьёзные разработчики должны зарабатывать на программах, а не отдавать их бесплатно. Стив Болмер, тогдашний CEO Майкрософта, назвал Linux (open-sourceную альтернативу Windows) “раком”, от которого нужно избавляться.

Но к 10-м годам компании научились делать прибыль из открытого кода с помощью дополнительных утилит. Например, Google открыл исходный код для Android, сделав разработку телефонов и планшетов намного доступнее. Но сделал их использование практически невозможным без движка Google Play Services. Теперь Google может зарабатывать из комиссий в Play Store, вашей подписки в Youtube Premium и продаже ваших данных рекламодателям.

Последним же трендом является использование открытого кода как атомной бомбы. Когда большая корпорация отстает от своих конкурентов, она, сначала, пытается их догнать, но когда понимает, что уже не догонит, она просто кидает эту атомную бомбу, убивая всех, включая и себя. А именно, она открывает код своих наработок и делает их всеобщим достоянием. Теперь против компании-лидера уже целый мир технарей-хоббиистов, который может делать свои версии продукта, и ни одна компания не может делать прибыль напрямую из продукта.

Совсем свежий пример: летом 23-го рынок ИИ оказался переполнен ChatGPT, Gemini, и был на подходе Grok. В ответ Мета (Фейсбук) открыла код своего искусственного интеллекта Llama, потому что поняла, что не догонит всех остальных, чем подпортила планы всем остальным. В этом нет ничего рыцарского, и это никак не реабилитирует Цукерберга, который построил самую закрытую систему продуктов из всех. Просто бизнес-война, старая как свет.

Неопределенность IV: Договоренности

Помните сцену из фильма “Социальная сеть”, когда близнецы Уинклвосс идут к ректору Гарварда жаловаться на то, что Марк Цукерберг украл у них идею социальной сети, а ректор Ларри Саммерс отвечает: “Ну, изобретите что-нибудь ещё. Тут в Гарварде все постоянно что-нибудь изобретают”? Как вы думаете, отнесся бы он к этому серьёзнее, если бы хоть немного понимал, что Фейсбук перевернет мир?

Но дело в том, что Ларри Саммерс поступил самым логичным способом, учитывая информацию, которая у него была на тот момент. Нарушения и недомолвки между партнерами или коллегами надо прощать и идти дальше, иначе невозможно будет сделать даже самый маленький проект без нотариуса. Однако, стоит бизнесу приносить миллионы, как эти самые недомолвки начинают использовать как аргументы в суде, причём очень даже успешно. Но невозможно жить, а тем более создавать стартапы, не чувствуя себя свободным, и с мыслью о том, что любое твое действие аукнется в будущем. К тому же это не подходит по характеру типичному фаундеру, который обычно любит риски и постоянно принимает амбициозные творческие решения.

И вот недавно Илон Маск подал в суд на Сэма Олтмана и OpenAI за то, что они вместе создавали некоммерческую организацию, а потом постепенно превратили его в закрытую корпорацию, в процессе чего Маск ушел из компании. В 99 случаях из 100 на этом всё бы и закончилось. Но сработала неопределенность — OpenAI изменил мир и утверждает, что GPT-5 будет ещё более революционнее. И тут изначальные договоренности, мелкие косяки, emailы, написанные спросони вдруг становятся оружием в руках адвокатов и темой горячих споров в Твиттере.

А истина в том, что OpenAI создавалась как маленькая лаборатория для исследования Искусственного Интеллекта без привязки к тогдашнему лидеру ИИ — Google. Была полная неопределенность в успехе этой лаборатории. Никто, включая самих создателей не мог предполагать что выйдёт из этой затеи. Исходя из опубликованных emailов видно, что Илон Маск сам разочаровался в идее non-profitа и предложил купить всю компанию сам. Сэм Олтман тоже не знал, что будет, но решил поверить своей интуиции и идти путем привлечения инвестиций и покупке большего количества железа.

Ставка сработала. Могла бы и не сработать. Но все действия фаундеров в большей степени понятны. Договоренности сделанные при неопределенности, конечно же, не освобождают от юридической ответственности, но, как минимум, заслуживают человеческое понимание. Это как если бы вы пели песню в дУше, и вдруг там появились бы судьи шоу “Голос” и начали анализировать ваш вокал.

Чужая корпорация — потёмки

Когда у финансового экономиста Роберта Мертона спросили, как заработать на трейдинге в бирже, он ответил двумя словами: “Асимметрия информации”. Более подробно можете почитать в старых постах, но так или иначе можно утверждать, что любая общедоступная информация отражается в ценах на акции. Вышел четвертый айфон — акции Apple выросли, умер Стив Джобс — упали, и т.п. Механизм очень простой — люди читают новости и скупают/продают акции исходя из этой информации.

Однако, в среднем, с такой стратегией невозможно “победить” рынок (beat the market) — ты будешь продавать, когда все продают (т.е. по низкой цене) и покупать, когда все покупают (т.е. по высокой цене). Можно, конечно, ощутить себя гуру и поступать наоборот — надеться, что цены вновь вырастут, и скупать пока дешево. Но и тут нет никакой гарантии — например, в 2019-м году после двух авиакатастроф, акции Боинга резко упали, но так никогда и не восстановились до былых высот. То есть, и тут, в среднем, нельзя “победить” рынок. То есть, если купить индекс S&P и не рыпаться и вообще не трейдить, то можно заработать в среднем столько же, сколько и активные трейдеры.

Единственным исключением является ситуация, когда ты знаешь что-то, чего не знают остальные. Например, твой друг, который работает менеджером в Google рассказал тебе, что там новое руководство делает нелогичные шаги — тут уже можно “short”ить гугл с бОльшими шансами, чем 50-50. Ещё лучше, конечно — это когда ты сам являешься руководством в Google и точно знаешь, что завтра объявят массовые сокращения, и продаешь все акции гугла пока они не упали (но это — инсайдерский трейдинг, и он запрещён). В любом случае, если у тебя есть информация, которой нет у остальных — это создаёт асимметрию информации, которая поможет “победить рынок”.

Поэтому многие компании пытаются прятать свои слабости и работать неэффективно, чтобы инвесторы не начали массово продавать их акции. В недавнем интверью Павел Дуров рассказал, как бывший CEO Твиттера осознанно держал в штате сотни ненужных должностей, потому что любая оптимизация привела бы к массовому сокращению, что посеяло бы панику среди инвесторов. Илон Маск всё же сделал эти массовые сокращения, но до этого ему понадобилось скупить все акции самому.

В итоге, чужая корпорация — потёмки, а на длинной дистанции в 10 лет, прибыль от трейдинга не будет превышать обычный индексный фонд S&P, если у вас нет машины времени.

Клиент всегда прав

Как правило, это очень простая и очевидная истина, и совершенно не из-за того, что клиенты не ошибаются. Просто нет никакого смысла спорить с клиентом — если проиграешь спор, то зачем нарывался, а если выиграешь — высоко вероятно, что ты этого клиента потеряешь. Поэтому, если посетитель кофейни просит чай с солью, то ты ему даешь чай с солью и не учишь его жить.

Но до какой грани действует этот принцип? Что делать, если клиент попросит баристу станцевать за деньги? Надо ли тут не спорить и исполнять? Многие согласятся, что, конечно же, не надо. Но есть ли у этой грани чёткое определение? Как объяснить инопланетянам, что солёный чай — это ОК, а танцевать в кофейне за деньги — не ОК?

Эту грань можно определить чисто экономически, не прибегая к помощи этики и морали. А именно, каждый бизнес должен исполнять пожелания клиента, если это пожелание не выходит за рамки индустрии, в которой функционирует этот бизнес. Если дать разрешение работникам кофейни танцевать за деньги, то это переводит бизнес из сферы общепита в сферу развлечений. И тут может появиться вопрос: а что плохого в изменении сферы бизнеса? Ведь для многих стартапов pivoting является главной стратегией существования!

Дело в том, что в позиции равновесия, экономика предполагает, что все индустрии/сферы заполнены ровно настолько, насколько возможно. То есть, если бизнес нашел свою нишу в кофейнях, то он наиболее уместен и успешен в этой своей нише. Если сменить сферу в танцевальный клуб, то либо эта сфера уже переполнена конкуренцией и не принесет дополнительной прибыли, либо знаний и опыта, приобретенных в кофейной индустрии, окажется недостаточно, чтобы успешно конкурировать с танцевальными клубами. Этот феномен называется economies of scope — когда фокусирование на одной нише приводит к лучшим результатам, чем прыгание по разным. А любой танец, даже за большие деньги будет отвлекать от прогресса в кофейной сфере.

Парадокс экспорта труда

Экспорт труда — это не официальный и не научный термин, но мне нравится его использовать, потому что он очень ёмкий и включает в себя все режимы работы зарубеж — трудовую эмиграцию, аутсорс и аутстафф на удаленке. Несмотря на то, что все эти режимы ассоциируются с совершенно разной демографией (например, если эмигрант, то это сразу дворник или няня, а если аутстафф, то это сразу айтишник), для экономики страны они играют одинаковую роль.

С одной стороны, экспорт труда приносит деньги в страну, что помогает стране платить за импортные товары и не оставаться в долгу перед другими странами. Кроме того, это помогает семьям мигрантов или аутстафферов повысить жизненный уровень до комфортного. Они начинают тратить больше денег, что оживляет экономику, потому что у местного бизнеса появляются платежеспособные клиенты, а он платит зарплату своим сотрудникам и т.д.

С другой стороны, если все начнут экспортировать свой труд, то они станут достаточно платежеспособными, и местный бизнес начнет повышать цены, чтобы соответствовать уровню спроса. То есть, местный фермер будет продавать картошку дороже, потому что иначе ему просто выгоднее будет самому уехать работать заграницу и покупать картошку у кого-то ещё.

В итоге, это будет повышать цены в стране до тех пор, пока цены не вырастут до мирового уровня. Как я уже сказал, до тех пор, пока цены будут ниже мирового уровня, фермеры будут либо увеличивать цену, либо бросать фермерство и уезжать на заработки. На высоком уровне, цены стабилизируются. В итоге, у нас будет страна, в которой все цены будут такими же, как и в более развитых странах, куда люди экспортировали свой труд. И тогда рано или поздно встанет вопрос: а зачем вообще жить на родине, если за эти же деньги можно жить с семьёй поближе к работе…

———————

Постскриптуп:

Местный бизнесмен может прочитать это и сказать себе: “Как же хорошо, что я произвожу всё для внутреннего клиента! А ещё я трудоустраиваю всех своих сотрудников и развиваю экономику страны без помощи заграницы!”

Это всё так…… но только если местный бизнесмен работает на экспорт и, продавая товары, сам приносит деньги в страну. В остальных случаях, местный бизнес, чьи клиенты расплачиваются из денег, полученных на экспорт труда, никак не изменит ситуацию. Неравенство будет расти (те, кто экспортирует труд в США смогут позволить себе больше, чем те, кто экспортирует труд в Турцию), цены вырастут до мировых, люди захотят уехать….

Закон Гудхарта

Leetcode — это онлайн задачник по алгоритмам для программистов. В литкоде есть тысячи задач разного уровня сложности, которые должны проверять умение программиста щёлкать загадки в стиле “На улице есть 5 домов и 3 обогревателя. Какая минимальная мощность должна быть у обогревателей, чтобы согреть все дома”.

И на этом месте HR может подумать: “У меня в руках есть инструмент, который берет человека и возвращает балл!” и решит использовать литкод для отсеивания кандидатов на технических собеседованиях в IT фирмы. И, конечно, для приличия, чтобы кандидаты не взбунтовались, он посадит одного инженера на собеседование, чтобы тот мог “оценить как кандидат мыслит и как он доходит до решения” и вообще “тут нет правильных ответов, главное ваш ход мысли”.

Ну, в принципе, с этим не поспоришь… но есть одно “но” — кандидаты тоже в курсе, что будут спрашивать по литкоду… а значит, они начнут готовиться по литкоду. Зачем рисковать, если можно просто весь литкод прорешать? Я говорил, что там тысячи задач — на самом деле там всего три тысячи. Если отсеять повторяющиеся темы, то можно уложиться и в 500, и в 150 и иногда даже в 75 задач. А как же “показать ход мысли”? Если знаешь ответ, то можно и сымитировать ход мысли!

Это был наглядный пример Закона Гудхарта — “Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой”. Абсолютно любой способ оценки чего-либо перестаёт быть полезным, когда люди начинаются стремиться их достичь. В книге “Фрикономика” есть пример, как учителям одной американской школы повышали зарплату, если средний балл SAT у их учеников был большим. Так вот эти учителя бросали школьную программу, начинали поднатаскивать учеников к экзамену прямо на уроках, а тем, кому могли, помогали со шпаргалками прямо на самом тесте. Можно ли назвать их хорошими учителями? Но по критериям они подходят.

Этот принцип также работает для таких метрик как ВВП, инфляция, уровень безработицы и т.д. Каждой такой метрикой можно манипулировать.

Почему рекрутеры так часто пропадают?

Наверняка, у всех такое было, когда ты переписываешься с рекрутером, отправляешь резюме, а потом он перестает отвечать. Этому есть много объяснений в сети — непрофессионализм, слишком много кандидатов, закрылась вакансия, это была изначально фейковая вакансия, рекрутеры не успевают и т.д. Но даже если отбросить все поверхностные объяснения, оправдывающие или обвиняющие одну из сторон, всё равно остаётся фактом, что даже когда рекрутер вам сам написал, а компании действительно нужен сотрудник, вас могут за”ghost”ить, и вы увидите, что вакансию снова опубликовали. В чём причина этому поведению? Разве рекрутерам не нужен самый лучший кандидат на эту роль, которым вы являетесь?

Ответ кроется, конечно же в дизайне механизмов. Дело в том, что рекрутеры (или их работодатели) получают комиссию от кандидата, которому сделали оффер, а он принял его и начал работать. Иногда ещё в карму записывается как долго он там проработал, но основной мерой является количество успешно трудоустроенных кандидатов.

Классическая микроэкономика гласит, что если давать рекрутеру комиссию от зарплаты трудоустроенного кандидата, то у него будет стимул искать лучшего из лучших кандидатов, потому что чем больше зарплату выторгует себе кандидат, тем больше будет комиссия, а если кандидат вообще не пройдёт собеседование, то никакой комиссии он не получит а просто потратит время зря. Такая же логика и с риэлторами — вы нанимаете их продать вашу квартиру, и обещаете им 2% от суммы продажи. Вы ожидаете, что теперь риэлтор захочет всеми силами продать ваш дом дороже, потому что тем самым он увеличит свою комиссию.

Однако, этот метод мышления был оспорен ещё в середине прошлого века Гербертом Симоном. Он объяснил простую, на первый взгляд, истину, что люди — это не роботы, и настоящая оптимизация невероятно энергозатратная. На примере рекрутера — найти наилучшего кандидата — это значит досконально изучить все файлы, просканировать их соц. сети, оценить риски их стабильности, сравнить возраст (на всякий случай, осуждаю) и т.д. А найти достаточно хорошего кандидата (good enough) — это уже проще — делаешь базовые фильтры по ключевым словам и те, кто проходит эти фильтры — уже твои кандидаты. Если их чересчур много, то добавляешь ещё один фильтр и отсеиваешь и их. И так далее, пока не останется 5-6, с которыми уже можно созвониться и поговорить.

OK, допустим, нахождение оптимального решения энергозатратно и намного легче найти good enough, но ведь на этом теряется часть прибыли от лучших кандидатов, не так ли? Интересно, но ответ — “нет, не так”. Дело в том, что детальный процесс поиска занимает много времени, за которое можно сделать два good enough поиска и заработать две маленькие комиссии, в сумме больше чем одна большая. Например, если риэлтор можеть продать вашу квартиру за 100 тысяч сейчас и получить 2,000 сегодня, или же поискать подольше и найти покупателя за 110 тысяч и получить 2,200 через две недели, то он, скорее всего, продаст его сегодня за 100. Тут риэлтор теряет 200 долларов, а вы теряете 10 тысяч. То есть, этот механизм с комиссией никогда не гарантирует оптимальное решение. Конечно же, риэлтор не согласится продать за 100к, если он уверен, что через 1 день он продаст дом за 101 тысячу и заработает на 20 долларов больше. То есть, в этой системе есть рациональность, но не стопроцентная — подождать день за 20 долларов — это ОК, а 2 недели за 200 — уже нет.

В итоге, если вы идеальный кандидат и вас игнорят рекрутеры — это просто потому что они не ищут идеального кандидата, они ищут good enough.

Zero interest rate phenomenon

Главным экономическим мемом этого года, несомненно, стал ZIRP или zero interest rate phenomenon — явление, которое возможно только при нулевой ключевой ставке, то есть, когда в банке можно получить кредит почти с нулевым процентом… то есть, когда денег много и их некуда девать.

Формат мема был такой — берёшь что-то ненужное и подставляешь в шаблон:

• “Легально стримить фильмы — это zero interest rate phenomenon”
• “Проектные менеджеры — это zero interest rate phenomenon”

Примерно в 2014-2022 годы в Европе и США экономика бурно росла и процентная ставка была нулевая либо очень близкая к нулю. Как раз в эти годы и набрали высокие обороты все высокоморальные тренды, как, например, снижение выбросов углекислого газа, позитивная дискриминация меньшинств при приёме на работу и учёбу, фильмы и сериалы, отрабатывающие гуманистическую повестку.

Но как только процентная ставка начала расти, все компании начали, в первую очередь, сокращать сотрудников, принятых по квоте, снижать бюджеты на низкорейтинговые фильмы и сериалы с повесткой и т.д. К большому удивлению очень многих оказалось, что весь хайп финансировался не из-за высоких моральных принципов, а из-за того, что некуда было девать деньги.

Вообще, отсутсвие уважения к человеку — это самый главный аргумент Маркса против капитализма. В то же время, этот же аргумент использовали в капиталистическом США против коммунизма. А дело оказалось, не в идеологии, а в финансах — если есть много денег, то их хватит на всех и при социализме, и перепадёт беднякам из барского стола при капитализме.

Уважение к человеку — это zero interest rate phenomenon!