Когда у нас говорят, что необходимо создать информационное общество, люди, по-моему, крайне редко отдают себе отчет в возникающих при этом последствиях. Цифровое общество – очень интересная идея. Но нужно иметь в виду, что оно является предельно нечеловеческим. В чем суть этого вопроса?
Есть ситуации, задачи, в которых любой даже самый слабенький компьютер превосходит любого даже очень умного и сильного человека. Это работа с большими базами однородных данных. Например, человек не смог бы в одиночку (только своим умом) решать системы линейных уравнений для управления советским хозяйством, для выполнения планов пятилеток. Это слишком большие уравнения, слишком большие для человека размерности. А для современного компьютера это не является сколько-нибудь серьезной проблемой.
У человека есть единственный пример успешной работы с большими базами данных – это глаз и глазной центр мозга. На него приходят самые настоящие Big Data (большие данные), с которыми он разбирается, причем не идеально. Потому и бывают у людей оптические иллюзии. Мозг часто «видит» совсем не то, что ему «посылает» глаз.
Пример 1. Эксперимент с «очками-перевертышами»
В свое время был поставлен веселый эксперимент. Когда впервые выяснили, что человеческий глаз является линзой, то предположили, что, как и линза, он должен выдавать на выходе перевернутое изображение. Этот парадокс удивлял, решили поставить эксперимент.
Человеку дали призматические очки, которые переворачивали изображение. В итоге он должен был, по идее, видеть перевернутое изображение вместо прямого. Опыт показал, однако, что:
Что любопытно: если человек просто лежал в этих очках, у него верх оставался низом, а низ верхом на протяжении всего эксперимента.
Из всего этого можно сделать вывод, что мозг здесь просто решает определенный класс задач именно по работе с Big Data, а глаз почти что и ни при чем.
Но вернемся к цифровому обществу, где мы волей или неволей хотим свести весь мир к понятию Big Data. А это не очень приятная и не очень простая задача. Тем более что человек не приспособлен решать задачи с большими данными, у него иной подход.
Пример 2. Аквариумные рыбки
Есть хороший пример о редких аквариумных рыбках: в России мальки этих рыбок стоят около 100 рублей за штуку, а в Японии около 500 долларов, т.е. разница совершенно невероятная. В чем причина?
Японцы выяснили, что для выращивания мальков такой рыбки в искусственных условиях нужно решить чрезвычайно сложную задачу подбора параметров. И у них стоит компьютер, который управляет несколькими десятками параметров воды: соленость, освещенность, добавки и т.д. Система невероятно сложна и требует хорошего компьютера, не говоря уже об остальной инфраструктуре, которая работает непосредственно с аквариумом (измеряет и регулирует его параметры).
В России же выяснили, что из всех этих десятков параметров критическими являются только два: температура и соленость воды. На все остальное можно спокойно забить. Поскольку температуру и соленость легко поддерживать в аквариуме, компьютер не нужен, люди, которые обслуживают сложную «японскую» систему, тоже не нужны – посадил мальков в «профессиональный» аквариум, выращивай и продавай (система дешевая).
В чем здесь разница подходов:
Какой отсюда вывод? Есть возможность двух основных путей развития общества – вы можете ставить или на «человеческое», или на «машинное». Это вопрос ставки. И человечеству придется ее сделать…
Для меня самый наглядный пример Big Data – это законы.
Большинство из нас еще в детстве учили, что законы надо знать и их незнание не освобождает от ответственности. Это правильно.
Но я как-то попытался посчитать количество законов, которые есть в Российской Федерации (а она никак не является исключительной в этом смысле страной). Мне пришлось ввести понятие кванто-закона, как единицы измерения каждого разрешающего или запрещающего предписания: в каком-то законодательном акте этих квантов может быть несколько сотен, в другом – один.
Примерный расчет количества таких квантов дает миллион. То есть у нас есть миллион суждений, которые юридически четко окрашены:
Представить себе человека, который знает весь миллион таких нормативных установлений, я не в состоянии. А представить себе компьютер, который знает хоть 50 миллионов предписаний, могу легко – для него это обозримая база данных.
Тут мы приходим к очень интересной ситуации. Законы вроде создаем мы – люди. Живем по ним вроде бы тоже мы. Но пользоваться ими напрямую на самом деле не можем.
И получается, что в системе цифрового общества мы довольно быстро идем к цифровым правовым системам («КонсультантПлюс», «Гарант» и т.д.), а в будущем – к цифровым адвокатам, к цифровым прокурорам и цифровым судьям. И это не картинка футуролога. Ведь многие вопросы уже решаются автоматически, например, фиксация превышения вашим автомобилем скорости и автоматизированное выписывание штрафа, а если у вас подключен автоплатеж по таким «письмам счастья», то и автоматическое списание денег с вашего счета. А дальше будет больше.
При развитии такой системы вы, конечно, можете оставить возможность обжалования судье-человеку решений цифровых блюстителей закона. Но по факту масштабы будут только нарастать, и это будет похоже на попытку проверки вручную в столбик расчетов, которые вам дает Excel.
И к чему мы придем? Некоторые говорят, что компьютеры захватят власть, Голливуд снимает предупредительные фильмы об угрозе искусственного интеллекта. Но мне как раз сложно представить, чтобы компьютеры власть захватили. Ведь что это такое, они не знают. И зачем им властвовать над нами, им еще менее понятно. Реальнее всего другое – люди вполне могут отдавать им на откуп весьма важные для себя моменты жизни и будут следовать их указаниям в этих моментах1.
Я начал с юридической стороны нашей жизни. Но их множество. Посмотрите, например, на безопасность. Мы сейчас живем в парадигме, при которой нам все угрожает: природные катастрофы, террористы, другие страны. Автоматические системы справляются с угрозами лучше людей.
Пройдет некоторое время, и компьютеры, например, начнут оценивать активность человеческого мозга на предмет того, может ли человек потенциально быть террористом. Это и сейчас уже умеют делать. А через какое-то время данная технология станет дешевой. Тут мы опять сталкиваемся с Big Data, в которых обычный человек не разберется, а компьютер проанализирует их совершенно хладнокровно.
Я не ставлю вопрос, можно ли обвинять человека только на основании вывода компьютера о структуре его психики, позволяющей ему совершить преступление. Я поставлю другой вопрос: сколько времени потребуется обществу, чтобы принять вердикт компьютера как основание к уголовному преследованию?
Замечу еще один важный аспект. У компьютера есть куча достоинств, но у него есть такой недостаток, о котором говорили на недавней конференции в Москве «Путешествие по искусственному интеллекту» – компьютер может легко вами манипулировать. Он может заманипулировать вас до того, что вы совершите действия, которые считаете неправильными, но которые вам сделать хочется.
Например, вы сидите на диете. И я готов предложить вам игровую программу, которая за 15 минут вполне сможет убедить вас съесть конфетку. Компьютер найдет вам аргументы против диеты.
Но компьютер не может заставить вас сделать то, чего вы не хотите делать сами. У него нет воли.
Компьютерное обучение имеет все свойства человеческого: через него можно слушать лучшие лекции, играть в обучающие игры и много чему научиться.
Но в человеческом образовании есть важный момент – передача воли учителя его ученикам. Вспомните, например, историка Льва Гумилева, создавшего теорию пассионарности и этногенеза, который воспринял идею ноосферы Вернадского. Или конструктора Королева, который все-таки вывел ракету на околоземную орбиту, реализовав идеи Циолковского.
А вот компьютер волю не передает. И на компьютерном образовании мы постепенно начинаем создавать людей умных, но не волевых.
В некоторых ситуациях это, наверно, хорошо. А в других – откровенно плохо. И при выборе компьютерного образования для определенной сферы либо отказе от него эту существенную разницу надо осознавать.
Раз у компьютера нет воли, то он не является субъектом2. А коли не является субъектом, то не имеет представления о других субъектах. Если для нас с вами право – это межсубъектные отношения, как правило, имеющие национальный, классовый, культурный, религиозный или любой другой контекст, то для компьютера право – это всего лишь ограничение, наложенное на отношения между объектами, где нас как людей нет, нашей воли нет тоже. При этом компьютерная система вполне себе может работать.
И тут встает вопрос:
Пример 3. Штрафбат
В любой стране мира есть армия. И поскольку СССР был великой военной державой, в его армии были жесткие отношения. Особенно проштрафившихся людей отправляли в дисциплинарные батальоны. Через полгода из дисбата возвращался человек, готовый на все, чтобы никогда больше туда не попасть. Ребята, которые не боялись ни Бога, ни черта, ни драки один на пятьдесят, после дисбата становились шелковыми. Когда одного из них спросили, что там с вами делали, он ответил: «Мы там жили по уставу», т.е. абсолютно точно по закону. И оказалось, что для человека это сродни пытке. Так вот, готовы мы к таким жестким правилам?
Пример 4. Итальянская забастовка
Есть такой тип забастовки, который называется итальянской. Фактически это саботаж, но такой, чтобы работодателю сложно было уличить бастующих и наказать. Сотрудники просто начинают предельно строго исполнять свои должностные обязанности, ни на шаг не отступая от прописанных правил – делают ровно то, что там написано, и ничего более. Работать строго по инструкциям практически невозможно, т.к. нереально учесть в них все нюансы деятельности, поэтому эффективность работы существенно падает, что бьет по работодателю.
Когда мне говорят о правовом государстве, всегда думаю, что Россия никогда таковым не была. В России, помнится, когда спрашивали: «Как тебя судить: по закону али по совести?» – всегда отвечали: «По совести меня суди, по совести». Но именно сейчас Россия постепенно двигается в сторону правового государства.
Пример 5. Адвокат Плевако
Рассказывают такую историю про гениального адвоката XIX века Федора Никифоровича Плевако. Выпало ему как-то защищать сельского батюшку, который пропил церковную утварь и от этого не отпирался. Дело было ясное. Речь адвоката в суде была предельно короткой: «Перед вами сидит человек, который 30 лет отпускал вам на исповеди грехи ваши. Теперь он ждет, отпустите ли вы ему его грех». Священника полностью оправдали.
Жизненным принципом Федора Никифоровича были слова из Библии: «Не с ненавистью судите, а с любовью судите, если хотите правды».
Я некурящий и меня не очень беспокоит проблема курильщиков, но как человеку более или менее гуманному, мне грустно смотреть на то гетто, которое для них создает наше общество. А вот если эту систему еще и компьютеризируют (везде развесят датчики, улавливающие соответствующий запах, и настроят компьютеры, тут же выписывающие штраф), мне станет еще грустнее.
Ведь ситуация меняется очень быстро. Например, каким жутким было гестапо, о котором Мюллер сказал: «Мы, конечно, не слушаем каждый телефонный разговор в Германии, но люди считают, что слушаем, и это наша большая заслуга». А вы не думаете, что уже сегодня во многих странах наступили времена, о которых можно сказать: «Мы, конечно, слушаем каждый телефонный разговор в своей стране и записываем каждый квадратный метр поверхности, но люди, слава Богу, в это не верят, и это наша большая заслуга».
Мне трудно себе представить развитие в таком информационно-правовом государстве, которое жестко схватывает ситуацию, когда всё выходящее за пределы установленных норм не рассматривается как допустимое.
В свое время в Новосибирске в 2011 году на фестивале «Интерра», посвященном инновационным технологиям, кто-то проследил результаты коммерчески успешных русских стартапов. Их авторы тогда четко делились на 2 категории – это были:
Что интересно, самыми успешными новаторами оказались те, кто одновременно был и в комсомоле, и в бандформировании. В принципе, здесь ничего удивительного нет. Человек, который четко знает, что существует жесткий формат закона, никогда его не будет переступать, в т.ч. и в мышлении. Человек, который может переступить закон в реальности, может нарушить его и в мышлении.
Процитирую двух гениев. Эйнштейн говорил: «Вы никогда не сумеете решить возникшую проблему, если сохраните то же мышление и тот же подход, который привел вас к этой проблеме». А советский физик Капица шутил: «Когда теория совпадает с экспериментом, это уже не открытие, а закрытие».
Среди древних греков тоже были умные люди, и они нам долго объясняли, что нет принципиальной разницы между законами природы и законами общества (законами, которые придумали люди, и законами, которые для них придумали боги). Греки полагали, что между этими вещами есть связь и очень сильный человек может поменять часть божественного закона.
Так в этом и есть суть инноваций – вы, конечно, в прямом смысле законы не меняете, но вы находите области, где они не действуют… или действуют по-другому и дают нужные вам результаты.
После всего сказанного задам вам вопрос: «Так ли уж вы хотите в цифровое правовое общество?» Если же спуститься с макроуровня государства на микроуровень организации, то автоматизация работы и здесь ставит перед нами похожие вопросы.
Дальнейшее развитие технологий приведет к замене большей части трудоспособного населения роботами и программами. И тогда акцентируется вопрос, что делать с людьми? На сегодняшний день интеллектуальная элита как раз и отличается от компьютера тем, что она различает:
Но представим себе, что мы захотим научить всех только что перечисленному, плюс другим тонким различениям. И тогда одно из двух:
И на данный момент времени мне не известны те, кто бы решил эту проблему. Сам ею занимался и пока тоже не могу найти ответ. Хотя есть общий принцип: с появлением новой техники умения, которые прежде считались элитарными, становятся общедоступными и вырабатывается новая группа элитарных умений. Этот принцип, вероятнее всего, продолжит работать и в новую эпоху.
Дам небольшой комментарий по теории данных.
Схема 1. Виды данных
Здесь Big Data – это большие однородные данные, которые умеет обрабатывать компьютер и не умеет человек («1» на Схеме 1).
А Deep Data – это глубокие данные, которые упакованы таким образом, что человек работает с ними, как правило, лучше компьютера («2» на Схеме 1).
Пример 6. Магнитное поле Земли
Магнитное поле Земли – это классические Big Data. В каждой точке вы знаете величину и направление магнитного поля. Это огромный массив информации. Если бы нам удалось решить задачу о происхождении магнитного поля, мы могли бы из всего этого массива данных написать одно простенькое уравнение, с которым мы можем работать.
Компьютер легко ориентируется в магнитном поле как в массиве данных. Но он не напишет вам уравнение, которое человек сотворить может.
Мы начали с такого простого примера – противопоставления. Но потом все оказалось гораздо интереснее. Выяснилось, что существуют Big Data, с которыми человек легко работает (отмечены «1.1» на Схеме 1). Спасибо Аристотелю, который придумал понятие кодификатора. С помощью кодификатора работать со многим – то же самое, что работать с немногим.
Зеркальная ситуация: бывают эмуляторы Deep Data, с которыми может работать компьютер. Его можно научить эмулировать интеллектуальные рассуждения, эмулировать кодификатор, моделирование. А Deep Data – это как раз версии моделирования. Отметкой «2.1» на Схеме 1 обозначены моделируемые компьютером Deep Data (те, с которыми он в состоянии справиться без помощи человека), а отметкой «2.2» помечена другая крайность – Deep Data, которые в состоянии распознавать только человек, без него компьютер не справится.
Хотя и тут все упирается в критерии. Компьютеры уже решают задачи, соответствующие критерию Тьюринга. Дело в том, что он требовал от компьютера того же, что умел сам: решать математические задачи, переводить тексты и играть в настольные игры. Все это компьютер уже научился делать лучше человека.
Далее следует критерий Лема, который задался вопросом: может ли компьютер сделать то, что не содержится в его исходном программном коде? Очень интересная задачка, которая делится на две:
Упомянутая выше задача с магнитным полем Земли – это всего лишь новое: формула электромагнитного поля известна, нужно сделать новый вариант этой формулы для конкретного магнитного поля, а именно Земли. И тогда все получится.
Второй вариант гораздо сложнее. Люди порой могут делать иное – то, у чего нет никакого прототипа! Это усиленный критерий Лема. А способны ли на это роботы?
Мы с вами выяснили, что в принципе с Deep Data компьютер работать может, пока не со всеми, но развитие происходит, и все большее ему становится доступно. Останутся ли сферы, в которых он будет проигрывать человеку?
Существует еще 3-й тип данных – Dif Data (отмечен цифрой «3» на Схеме 1), который можно разделить на Difficult Data и Different Data.
Поставьте перед компьютером задачу, которая стояла перед физиками конца XIX века:
Это задача сборки относительно однородных величин. Но в этой относительной однородности оказалась куча загадок, с которыми справиться не удалось. Выяснилось, например, что абсолютная убежденность физиков в постоянстве времени противоречит попытке совместить механику с электромагнетизмом. Оказалось, что по отношению к преобразованиям Галилея магнитное поле не инвариантно. Из-за этого появилась теория относительности. Но чтобы это сделать, понадобился гений Эйнштейна, который сказал: «Мы не можем совместить это таким образом, мы можем это совместить, введя гипотезу изменения времени», а затем появилась квантовая механика. В этой зоне у нас работает высший человеческий интеллект – именно он решает задачи с Dif Data.
А теперь представьте иную ситуацию, когда вам нужно собрать воедино физику, экономику, психологию и историю. На такую работу замахнулся Айзек Азимов, создавая психоисторию. Это задача на предельный человеческий интеллект. Вы не сможете предложить компьютеру какую-то программу для ее решения. Ему в помощь все равно потребуется человеческое сознание, которое даже в полной ерунде может интуитивно заметить кусочек истины.
Фрагмент юмористического рассказа Михаила Задорнова «Cказка – ложь, да в ней намек»
…Сформулировал царь-батюшка свою царскую директиву по-нашенски, от души:
«ПОЙДИ ТУДА – НЕ ЗНАЮ КУДА, ПРИНЕСИ ТО – НЕ ЗНАЮ ЧТО!»
Первые два сына, как это услышали, решили, у бати начался рассеянный атеросклероз… К кому из юристов не обращались, все в один голос отвечали – указ не легитимный! Дурак же на призыв откликнулся сразу. На то он и дурак, чтобы откликаться, когда умные отмалчиваются. Я вообще думаю, подвиги – удел дураков! Умные, просчитывая любое свое движение, каждый раз приходят к выводу, что подвиги для них бесприбыльны…
Нет, для подвига нужен не мозг, а интуиция. У дураков… она суетой не подавлена. По сравнению с интуицией дураков, мозг любого умника – музейный арифмометр. Только полному дураку интуиция могла подсказать, что где-то, не известно где, что-то, не известно что, но очень важное, все-таки существует. И на поиски этого неизвестно чего он должен немедленно отправиться туда, куда глаза глядят. Умный на такой подвиг не способен…
Есть еще эмоциональный интеллект («4» на Схеме 1) и 2 варианта предельных интеллектов:
Базовая проблема познания заключается в том, что компьютер предназначен для работы с однородными данными, а человек – с результатами работы своих органов чувств. Каждый из них обусловлен своей структурой мышления. Человек может увидеть во Вселенной не все, компьютер – тоже. А мы хотим всего! Но вместе наше зрение приобретает некую бинокулярность – способность более четко и объемно видеть изображение «обоими глазами».
Поставлю в качестве заключения вопросы:
Я очень люблю модель Тойнби: цивилизация как ответ на вызов. У нас есть вызов со стороны нечеловеческого познания, вызов сверхсложных баз данных (Difficult Data). И мне весьма любопытно посмотреть, как будет развиваться цивилизация под воздействием этого очередного вызова. Когда появились первые машины, которые делали что-то не за счет физической силы человека, это вызвало сильнейший кризис. Когда появились автоматы, это привело к следующему кризису. Сейчас мы столкнулись с интеллектуальным кризисом. Уже сейчас (задолго до Lord Data) встает вопрос, нужен ли здесь человек разумный. И я утверждаю, что нужен!
Все, кому приходилось что-то более-менее самому писать или изобретать, замечали, что человек здесь, скорее всего, инструмент. Как говорил мой учитель: «Не я пишу стихи, мне просто надо “прийти” в место, где эти стихи звучат, надо просто услышать их и записать». Человек, несомненно, умеет слышать информационные поля. А вот то, что компьютер никогда-никогда этому не научится, я бы утверждать не рискнул.
Однако в бочку меда добавлю ложку дегтя, рассказав один из последних понравившихся анекдотов. Если человек из 70-х годов прошлого века появился бы в нашем времени, то что его удивило бы больше всего? Не сам по себе мобильный телефон или смартфон, а то, что имея с помощью него доступ ко всем знаниям мира, люди используют его для того, чтобы разглядывать фотографии котиков. Как видите, это вопрос не только технического развития…
Формула оптимального симбиоза людей и компьютеров должна быть найдена.
Если же вы спросите меня, что я считаю главной угрозой современному человечеству, то это будет угроза не искусственного интеллекта, а демографическая.
Падение рождаемости в среднем менее 2,1 ребенка на женщину детородного возраста означает, что человечество (как биологический вид) столкнулось с сильнейшим испытанием. В норме биологический вид растет в своей численности, иногда синусоидально, но растет. У нас же возникает ситуация демографической исчерпанности практически всех народов «старой Европы» – там этот показатель сейчас составляет от 1,1 до 1,4. Мы столкнулись с ситуацией, когда люди не хотят видеть свое продолжение. Говорят, что это обусловлено экономическими, культурными и социальными причинами. Однако заметьте: рождаемость падает там, где уровень жизни выше.
Предложу вам гипотезу, которая возникла в нашей группе, по крайней мере, она интересна для обдумывания. Носит название «Война Афродиты». Всем известна война Ареса – это битва силы и хитрости. Есть война Афины – между богатством и мудростью. Война Аполлона – между умом и харизмой. И есть совершенно отдельный конфликт, уходящий своими корнями в глубокую древность.
Вероятнее всего, он возник на границе мезо- и неолита. В чем его суть? Если в мезолите не происходило страшных катастроф, то люди отлично жили: у охотников и рыболовов было много свободного времени, это период создания мифологии (кстати, модели коммунизма у нас в группе часто в шутку называли мезолитом со звездолетами, т.е. мезолитические человеческие отношения плюс высокие технологии). Но в реальном мезолите в определенный момент времени произошел переход через предельную концентрацию населения, которое могло прокормиться. Если сказать охотнику того времени, что в долине Нила будут жить миллионы людей, то он бы ответил: «Не может быть! Столько мамонтов не бывает». Когда стало не хватать пищи, за нее и за охотничьи угодья началась серьезная борьба. Если у вас несколько кризисов накладываются друг на друга (перенаселение, существующие технологии не обеспечивают привычного достатка), то вам нужно не просто выигрывать войну, вам нужно выигрывать ее с большими потерями. Тогда все погибшие повысят кормовую норму выживших. А это означает, что молодежь начали готовить к войнам на уничтожение. И похоже, что матери той молодежи отцам этого не простили на протяжении тысячелетий. В результате мы столкнулись с ситуацией, когда:
Если рассматривать эту ситуацию, как войну Афродиты, то пока ни у кого нет вменяемых предложений, на которых можно было бы договориться о мире. Пока ситуация не поменяется коренным образом, средняя рождаемость в развитых обществах будет продолжать падать. Она уже упала ниже уровня естественного прироста населения. Какое-то время это будет работать как социальный лифт: «отработанные» народы будут уходить со сцены истории, на их место будут приходить другие, но через какое-то время с этими народами будет происходить то же самое. У турок и арабов тоже началось падение рождаемости.
Подчеркиваю, не надо к этой гипотезе относиться сколько-нибудь серьезно. Но стоит подумать над тем, что это не биологическая и не экономическая проблема, а надсоциальная. Именно поэтому она так сложно решается.
На конференции футурологов и прогностиков в швейцарском городе Люцерне в 2008 году один американец небезосновательно сказал: «Что такое ваше падение акций? Да это просто отношение людей к будущему. Когда люди верят в будущее, они инвестируют. Когда не верят – они извлекают инвестиции, и рынок обваливается». Так вот рождение детей – это ровно то же самое, только «рынок» гораздо жестче. Женщина и мужчина рожают детей, когда им есть для чего это делать.
Смею предположить, что самые большие открытия ближайшего будущего нас ждут в двух областях – это демография и статистика.
Как раз сразу после падения башен-близнецов в 2001 году к нам в Петербург приезжал Роберт Шекли, известный американский фантаст. И его спросили на пресс-конференции о реальности угрозы США со стороны арабского мира. Он ответил: «Никакой угрозы, вы поймите – у арабов нет фантастики, а значит, они не задумываются о своем будущем».
Еще недавно в мире было две великих школы фантастики: американская и советская. Надо признать, что японцы и европейцы были их бледной тенью. Мне искренне жаль, что сейчас ситуация изменилась: хотя Россия и сохранила свою ранее рожденную фантастику, она уже не генерит концепций будущего. Сейчас это активно делают американцы, в т.ч. в Голливуде. А поскольку у нас отсутствует верхний уровень прогнозирования будущего, которое для нас желательно или, наоборот, нежелательно, нам очень трудно выстраивать схему «массового тренинга», которую сделали американцы.
В Америке медийное пространство контролируется гораздо лучше, чем в России. К сожалению, у нас эта стратегия представляет собой остатки защитной концепции, которая была сделана еще в Советском Союзе, а она, заметьте, даже тогда эффективно сработать не смогла.
Все знают, что такое уровень жизни – он характеризует то, что человек может позволить себе купить.
Хуже люди понимают понятие «качество жизни» – это набор характеристик, которые показывают уровень возможностей выбора, которые есть у человека (среди каких вариантов он может выбирать).
Но почти никто не думает о третьем параметре – смысле жизни. А он должен быть! Это наличие содержания жизни. У нас это было великолепно решено в советское время, но сейчас аналогичного решения не найдено.
Пока не решен вопрос о смысле жизни, решать задачу охраны информационного пространства в значительной мере бессмысленно.
См. новость «Новый премьер-министр: чего ждать в сфере управления документами?» в № 2' 2020
См. статью «“Встречаем” электронные трудовые книжки» в № 2' 2020
Читайте все накопления сайта по своему профилю, начиная с 2010 г.
Для
этого оформите комплексную подписку на выбранный журнал на полугодие или год, тогда:
А удобный поиск и другая навигация на сайте помогут вам быстро находить ответы на свои рабочие вопросы. Повышайте свой профессионализм, статус и зарплату с нашей помощью!
Для того, чтобы оставить комментарий, необходимо авторизоваться
В чем разница между BPM (системами управления бизнес-процессами) и ECM (системами управления корпоративным контентом), в чем специфика СЭД (систем электронного документооборота) – какие из этих систем для чего лучше использовать. Что называется комплексной документной системой.
Создание малобюджетных систем обучения, библиотек или баз знаний – один из заметных трендов не только в крупных корпорациях, но и среднем и малом бизнесе. Из статьи вы узнаете, какие задачи способна решить «библиотека знаний», какую обучающую информацию и в какой форме лучше включать (по видам документов и способам представления информации), где это формировать. В этой 1-й части статьи рассказываем о стандартах, памятках, чек-листах, регламентах и инструкциях (а во 2-й части статьи в следующем номере журнала будут шаблоны документов, презентаций, действий, скрипты разговоров, видеоролики и др.).
Авторы делятся своей методикой обследования документооборота организации. В прошлый раз мы говорили о проведении опроса работников и удобного способа фиксации его результатов, чтобы потом структурированную информацию было легче анализировать. В этой заключительной части статьи речь идет о дальнейшей формализации и систематизации собранных данных о том, с какими документами и как работают в организации (модель «как есть сейчас»), о подготовке отчета, рекомендаций по оптимизации и дорожной карты по их внедрению. Авторы делятся не содержанием возможных решений по автоматизации, а методикой работы и формами документов, таблицами, в которых удобно систематизировать информацию.
Приведен список из более 60 действующих нормативных правовых и методических документов в сфере управления документами, которые мы систематизировали по 6 разделам: требования к документированию деятельности, автоматизации, работе с документами и данными, их хранению, работе с электронными документами и подписями и др. Авторы статьи рассматривают причины, по которым данная система регламентации и существующие подходы в СЭД пока не позволяют массово внедрить безбумажную модель документооборота. Предложено сформировать эталонную модель цифрового документооборота электронных подлинников документов (с готовыми решениями вместо перечня правил) в виде отечественного стандарта. Его разработкой уже занимается экспертная компания «ДокМенеджмент Консалт», рассказываем, какие пробелы он призван восполнить, какие конкретные методики работы воплотить.
Режим «Рецензирование» существенно облегчает разработку, согласование вордовского документа группой людей – он автоматически фиксирует каждую вставку, удаление, перемещение текста, форматирование и все это пользователи еще могут комментировать! Показываем, как управлять отображением правок (каким способом, какие типы и от каких пользователей показывать, как определить автора изменений, как распечатать исходный или окончательный вариант текста). Как выявить правки, которые коллега пытался вставить незаметно! Можно объединить в одном документе правки от разных людей, присланные ими в разных версиях файла. А еще можно защитить документ от редактирования либо установить пользователям пределы дозволенного. Даже если режимом «Рецензирование» уже пользуетесь, из этой статьи сможете узнать новые «ювелирные» настройки, которые сделают вашу работу еще удобнее.
Приведен список из более 60 действующих нормативных правовых и методических документов в сфере управления документами, которые мы систематизировали по 6 разделам: требования к документированию деятельности, автоматизации, работе с документами и данными, их хранению, работе с электронными документами и подписями и др. Авторы статьи рассматривают причины, по которым данная система регламентации и существующие подходы в СЭД пока не позволяют массово внедрить безбумажную модель документооборота. Предложено сформировать эталонную модель цифрового документооборота электронных подлинников документов (с готовыми решениями вместо перечня правил) в виде отечественного стандарта. Его разработкой уже занимается экспертная компания «ДокМенеджмент Консалт», рассказываем, какие пробелы он призван восполнить, какие конкретные методики работы воплотить.
Описан ассортимент решений, которые сейчас используются для создания или «заглатывания» готовых документов в СЭД: их можно создавать по шаблонам; загружать готовые файлы; работать с комплектом файлов, из которых состоит один документ; автоматически распознавать текст отсканированного документа, чтобы СЭД сама заполнила часть полей для его регистрационной карточки (РКК) и смогла потом осуществлять полнотекстовый поиск, а не только по тем полям, что есть в РКК; как штрихкоды помогают организовать потоковое сканирование входящих документов. Эти современные возможности показаны на примерах из СЭД «1С: Документооборот».
В чем разница между BPM (системами управления бизнес-процессами) и ECM (системами управления корпоративным контентом), в чем специфика СЭД (систем электронного документооборота) – какие из этих систем для чего лучше использовать. Что называется комплексной документной системой.
Оформить подписку на журнал
«Делопроизводство и документооборот на предприятии»
можно в любом отделении почты:
