Costruire una migliore economia dei dati

In associazione con Rete Omidyar

È ora di svegliarsi e fare un lavoro migliore, afferma l'editore Tim O'Reilly, dal prendere sul serio il cambiamento climatico alla costruzione di una migliore economia dei dati. E il modo in cui viene costruita una migliore economia dei dati è attraverso i dati comuni, o i dati come risorsa comune, non come stanno agendo le gigantesche aziende tecnologiche, il che non consiste solo nel tenere i dati per sé, ma trarne profitto e causarci danni nel processi.

Quando le aziende utilizzano i dati che raccolgono a nostro vantaggio, è un ottimo affare, afferma O'Reilly, fondatore e CEO di O'Reilly Media. Quando le aziende lo utilizzano per manipolarci o per indirizzarci in un modo che ci danneggia o che accresce il loro potere di mercato a spese dei concorrenti che potrebbero fornirci un valore migliore, allora ci danneggiano con i nostri dati. E questa è la prossima grande cosa che sta studiando: un tipo specifico di danno che si verifica quando le aziende tecnologiche utilizzano i dati contro di noi per modellare ciò che vediamo, ascoltiamo e crediamo.

È ciò che O'Reilly chiama affitti algoritmici, che utilizza dati, algoritmi e design dell'interfaccia utente come un modo per controllare chi ottiene quali informazioni e perché. Sfortunatamente, basta guardare le notizie per vedere la rapida diffusione della disinformazione su Internet legata ai disordini nei paesi di tutto il mondo. Cui bono ? Possiamo chiederci chi trae profitto, ma forse la domanda migliore è chi soffre? Secondo O'Reilly, se costruisci un'economia in cui stai prendendo più dal sistema di quello che stai restituendo o che stai creando, allora indovina un po', non ti mancherà questo mondo. Questo è davvero importante perché gli utenti di questa tecnologia devono smettere di pensare al valore dei singoli dati e cosa significa quando pochissime aziende controllano quei dati, anche quando sono più preziosi allo scoperto. Dopotutto, ci sono conseguenze nel non creare abbastanza valore per gli altri.

Ora ci stiamo avvicinando a un'idea diversa: e se fosse davvero il momento di iniziare a ripensare il capitalismo nel suo insieme? È davvero un ottimo momento per parlare di come vogliamo cambiare il capitalismo, perché lo cambiamo ogni 30, 40 anni, dice O'Reilly. Chiarisce che non si tratta di abolire il capitalismo, ma quello che abbiamo non è più abbastanza buono. In realtà dobbiamo fare di meglio e possiamo fare di meglio. E per me il meglio è definito dall'aumento della prosperità per tutti.

In questo episodio di Business Lab, O'Reilly discute l'evoluzione di come giganti della tecnologia come Facebook e Google creano valore per se stessi e danneggiano gli altri in giardini sempre più recintati. Discute anche di come crisi come il covid-19 e il cambiamento climatico siano i catalizzatori necessari che alimentano una decisione collettiva per superare gli enormi problemi dell'economia dei dati.

Business Lab è ospitato da Laurel Ruma, direttore editoriale di Insights, la divisione di pubblicazione personalizzata di MIT Technology Review. Lo spettacolo è una produzione di MIT Technology Review, con l'aiuto della produzione da Collective Next.

Questo episodio del podcast è stato prodotto in collaborazione con Omidyar Network.

Mostra note e collegamenti

Abbiamo bisogno di qualcosa di più dell'innovazione per costruire un mondo prospero per tutti , di Tim O'Reilly, Radar, 17 giugno 2019

Perché abbiamo investito nella costruzione di un'economia dei dati equa , di Sushant Kumar, Omidyar Network, 14 agosto 2020

Tim O'Reilly - 'Il Covid-19 è un'opportunità per rompere l'attuale paradigma economico' di Derek du Preez, Diginomica, 3 luglio 2020

Giusto valore? Riparare l'economia dei dati , Approfondimenti sulla revisione della tecnologia del MIT , 3 dicembre 2020

Trascrizione completa

Lauro Ruma : Dal MIT Technology Review, sono Laurel Ruma, e questo è Business Lab, lo spettacolo che aiuta i leader aziendali a dare un senso alle nuove tecnologie che escono dal laboratorio e nel mercato. Il nostro argomento oggi è l'economia dei dati. Più specificamente: democratizzare i dati, rendere i dati più aperti, accessibili e controllabili da parte degli utenti. E non solo le aziende tecnologiche e i loro clienti, ma anche i cittadini e persino il governo stesso. Ma che aspetto ha un'economia dei dati equa quando alcune aziende controllano i tuoi dati?

Due parole per te: affitto algoritmico.

Il mio ospite è Tim O'Reilly, fondatore, CEO e presidente di O'Reilly Media. È un partner della società di venture capital O'Reilly AlphaTech Ventures. È anche nei consigli di amministrazione di Code for America, PeerJ, Civis Analytics e PopVox. Recentemente ha scritto il libro WTF?: Qual è il futuro e perché dipende da noi . Se sei un esperto di tecnologia, riconoscerai l'iconico marchio O'Reilly: disegni a penna e inchiostro di animali su copertine di libri tecnologici e probabilmente prendere uno di quei libri per aiutare a costruire la tua carriera, che si tratti di designer, software ingegnere o CTO.

Questo episodio di Business Lab è prodotto in associazione con una rete Omidyar.

Benvenuto, Tim.

Tim O'Reilly : Felice di essere con te, Laurel.

Alloro : Bene, allora diciamo prima ai nostri ascoltatori che nella mia precedente carriera ho avuto la fortuna di lavorare con te e per O'Reilly Media. E questo è ora un ottimo momento per avere questa conversazione perché tutte quelle tendenze che hai visto arrivare prima di chiunque altro: open source, web 2.0, governo come piattaforma, movimento dei maker. Possiamo inquadrare questa conversazione con un argomento di cui parlavi da un po': il valore dei dati e l'accesso aperto ai dati. Quindi, nel 2021, come pensi al valore dei dati?

Tim : Beh, ci sono un paio di modi in cui ci sto pensando. E il primo è che la conversazione sul valore è piuttosto fuorviante in molti modi. Quando le persone dicono: 'Beh, perché non ottengo una quota del valore dei miei dati?' E, naturalmente, la risposta è che ottieni una quota del valore dei tuoi dati. Quando scambi i dati di Google con la posta elettronica, la ricerca e le mappe, ottieni molto valore. Di recente ho fatto dei calcoli sul retro del tovagliolo, che in pratica si trattava di, beh, qual è il ricavo medio per utente? Le entrate annuali di Facebook per utente in tutto il mondo sono di circa $ 30. Sono $ 30 all'anno. Ora, il margine di profitto è di circa $ 26. Ciò significa che stanno guadagnando $ 7,50 per utente all'anno. Quindi prendi una quota che? No. Pensi che i tuoi $ 1 o $ 2 che potresti, al massimo, essere in grado di rivendicare come la tua quota di quel valore valga per te Facebook?

E penso in modo simile, se guardi Google, è un numero leggermente più grande. Il loro profitto medio per utente è di circa $ 60. Quindi, ok, ancora, diciamo che hai un quarto di questo, $ 15 all'anno. Questo è un $ 1,25 al mese. Paghi 10 volte quello per il tuo account Spotify. In modo così efficace, stai ottenendo un buon affare. Quindi la questione del valore è la domanda sbagliata. La domanda è: i dati vengono utilizzati per voi o contro voi? E penso che questa sia davvero la domanda. Quando le aziende utilizzano i dati a nostro vantaggio, è un ottimo affare. Quando le aziende lo utilizzano per manipolarci o per indirizzarci in un modo che ci danneggia o che accresce il loro potere di mercato a spese dei concorrenti che potrebbero fornirci un valore migliore, allora ci danneggiano con i nostri dati.

Ed è qui che vorrei spostare la conversazione. E in particolare, mi concentro su una particolare classe di danno che ho iniziato a chiamare rendite algoritmiche. E cioè, quando si pensa all'economia dei dati, è usata per modellare ciò che vediamo, ascoltiamo e crediamo. Questo ovviamente è diventato molto ovvio per le persone nelle ultime elezioni statunitensi. La disinformazione in generale, la pubblicità in generale, è sempre più guidata da sistemi algoritmici abilitati ai dati. E la domanda che penso sia abbastanza profonda è se quei sistemi funzionano per noi o contro noi? E se vengono trasformati in estrattivi, dove stanno fondamentalmente lavorando per fare soldi per l'azienda piuttosto che per dare vantaggi agli utenti, allora siamo fregati. E così, quello che ho cercato di fare è iniziare a documentare, tracciare e stabilire questo concetto della capacità di controllare l'algoritmo come un modo per controllare chi ottiene cosa e perché.

E mi sono concentrato meno sull'utente e più sul fornitore. Prendiamo Google. Google è questo intermediario tra noi e letteralmente milioni o centinaia di milioni di fonti di informazione. E decidono quali ottengono l'attenzione. E per il primo decennio e mezzo di esistenza di Google e ancora in molte aree non commerciali, che probabilmente rappresentano circa il 95% di tutte le ricerche, stanno usando gli strumenti di quella che ho chiamato intelligenza collettiva. Quindi tutto da 'Cosa fanno effettivamente clic le persone?' 'Cosa ci dicono i collegamenti?' 'Qual è il valore dei collegamenti e del page rank?' Tutte queste cose ci danno il risultato che pensano davvero sia la cosa migliore che cercavano. Così, quando Google è stata quotata in borsa nel 2004, hanno allegato un'intervista con Larry Page in cui ha detto: 'Il nostro obiettivo è aiutarti a trovare ciò che desideri e andartene'.

E Google ha funzionato davvero in quel modo. E anche il loro modello pubblicitario, è stato progettato per soddisfare le esigenze degli utenti. Pay-per-click era come; ti pagheremo solo se fai effettivamente clic sull'annuncio. Addebiteremo l'addebito all'inserzionista solo se fa clic sull'annuncio, il che significa che eri interessato. Avevano un modello molto positivo, ma penso che nell'ultimo decennio abbiano davvero deciso che avevano bisogno di allocare più valori a se stessi. Quindi, se metti a confronto un risultato di ricerca di Google in un'area di valore commerciale, puoi confrontarlo con Google di 10 anni fa o puoi confrontarlo con una ricerca non commerciale di oggi. Vedrai che se ha un valore commerciale, la maggior parte della pagina è data a una delle due cose: le proprietà o gli annunci pubblicitari di Google. E quelli che chiamavamo risultati di ricerca organici al telefono, sono spesso sul secondo o terzo schermo. Anche su un laptop, potrebbero essere piccoli che vedi nell'angolo. I contenuti di valore per gli utenti generati dagli utenti sono stati sostituiti da contenuti che Google o gli inserzionisti vogliono farci vedere. Cioè, stanno usando il loro algoritmo per mettere i dati davanti a noi. Non che pensino sia meglio per noi, ma pensano che sia meglio per loro. Ora, penso che ci sia un'altra cosa. Ai tempi della prima fondazione di Google, nel documento di ricerca originale di Google che Larry e Sergey hanno scritto mentre erano ancora a Stanford, avevano un'appendice sulla pubblicità e motivi contrastanti e non pensavano che un motore di ricerca potesse essere giusto. E hanno passato molto tempo a cercare di capire come contrastarlo quando hanno adottato la pubblicità come modello, ma, credo, alla fine hanno perso.

Quindi anche Amazon. Amazon prendeva centinaia di segnali diversi per mostrarti quelli che pensavano davvero fossero i migliori prodotti per te, il miglior affare. Ed è difficile credere che sia ancora così quando fai una ricerca su Amazon e quasi tutti i risultati sono sponsorizzati. Gli inserzionisti che dicono no, noi prendiamo il nostro prodotto. Ed effettivamente, Amazon sta usando il loro algoritmo per estrarre ciò che gli economisti hanno chiamato affitti dalle persone che vogliono vendere prodotti sul loro sito. Ed è molto interessante, il concetto di affitto è entrato davvero nel mio vocabolario solo negli ultimi due anni. E ci sono davvero due tipi di rendita ed entrambi hanno a che fare con un certo tipo di asimmetria di potere.

E il primo è un affitto che ottieni perché controlli qualcosa di prezioso. Pensi al traghettatore nel Medioevo, che in pratica diceva, sì, devi pagarmi se vuoi attraversare il fiume qui o pagare un pedaggio per il ponte. Questo è ciò che la gente chiamerebbe affitti. È stato anche il fatto che il signore della guerra locale è stato in grado di dire a tutte le persone che stavano lavorando nelle 'sue terre' che devi darmi una parte dei tuoi raccolti. E quel tipo di affitto che deriva da un'asimmetria di potere, penso sia quello che stiamo vedendo qui.

C'è anche un altro tipo di affitto a cui penso valga davvero la pena pensare, ovvero quando qualcosa cresce di valore indipendentemente dai tuoi stessi investimenti. E non ho ancora capito come ciò si applichi nell'economia digitale, ma sono convinto che poiché l'economia digitale non è unica per altre economie umane, cosa fa. E cioè, pensa alle rendite fondiarie. Quando costruisci una casa, in realtà hai investito capitale e manodopera e hai effettivamente fatto un miglioramento e c'è un aumento di valore. Ma diciamo che 1.000, o nel caso di una città, milioni di altre persone costruiscono anche case, il valore della tua casa sale a causa di questa attività collettiva. E quel valore che non hai creato tu, o che hai co-creato con tutti gli altri. Quando il governo riscuote le tasse e costruisce strade, scuole, infrastrutture, di nuovo, il valore della tua proprietà aumenta.

E quel tipo di questione interessante sul valore che si crea in comune venendo assegnato invece a un'azienda privata, invece che a tutti, penso sia un altro pezzo di questa questione degli affitti. Non credo che la domanda giusta sia: come otteniamo la nostra quota di $ 1 o $ 2 o $ 5 del profitto di Google? La domanda giusta è: Google sta creando abbastanza valore comune per tutti noi o sta mantenendo quell'aumento che creiamo collettivamente per se stessi?

Alloro : Quindi no, non è solo un valore monetario, vero? Stavamo parlando con Parminder Singh di IT for Change nel valore dei dati comuni. I dati comuni hanno sempre fatto parte dell'idea della parte buona di Internet, giusto? Quando le persone si riuniscono e condividono ciò che hanno come collettivo, allora puoi partire e trovare nuovi insegnamenti da quei dati e costruire nuovi prodotti. Questo ha davvero stimolato l'intera costruzione di Internet: questo pensiero collettivo, questa è intelligenza collettiva. Lo vedi in possibilità algoritmiche sempre più intelligenti? È questo che sta iniziando a distruggere i dati comuni o forse entrambi, più un comportamento umano, un cambiamento sociale?

Tim : Bene, entrambi in un certo modo? Penso che una delle mie grandi idee che penso che spingerò per i prossimi dieci o due anni (a meno che non ci riesca, come non ho fatto con alcune campagne passate) sia far capire alla gente che anche la nostra economia è un sistema algoritmico. Abbiamo questo momento in cui siamo così concentrati sulla grande tecnologia e sul ruolo degli algoritmi su Google e Amazon e su Facebook e sugli app store e tutto il resto, ma non cogliamo l'occasione per chiederci come funziona la nostra economia in questo modo anche? E penso che ci siano alcune analogie davvero potenti tra, diciamo, gli incentivi che guidano Facebook e gli incentivi che guidano ogni azienda. Il modo in cui questi incentivi sono espressi. Proprio come potremmo dire, perché Facebook ci mostra disinformazione?

Cosa c'è in loro per loro? È solo un errore o ci sono ragioni? E tu dici, beh, in realtà, sì, è un contenuto molto coinvolgente e di grande valore. Destra. E tu dici, beh, è ​​lo stesso motivo per cui Purdue Pharma ci ha fornito informazioni sbagliate sulla dipendenza di OxyContin? E tu dici, oh sì, lo è. Perché le aziende dovrebbero farlo? Perché dovrebbero essere così antisociali? E poi vai, oh, in realtà, perché c'è un algoritmo principale nella nostra economia, che si esprime attraverso il nostro sistema finanziario.

Il nostro sistema finanziario ora riguarda principalmente il prezzo delle azioni. E tu andresti, OK, alle aziende è stato detto e lo è stato negli ultimi 40 anni che la loro direttiva principale risale a Milton Friedman, l'unica responsabilità di un'azienda è aumentare il valore per i suoi azionisti. E poi ciò si è incarnato nella retribuzione dei dirigenti nella governance aziendale. Diciamo letteralmente che gli esseri umani non contano, la società non ha importanza. L'unica cosa che conta è restituire valore ai tuoi azionisti. E il modo in cui lo fai è aumentare il prezzo delle azioni.

Quindi abbiamo costruito un algoritmo nella nostra economia, che è chiaramente sbagliato, proprio come l'attenzione di Facebook per mostrare alle persone le cose che sono più coinvolgenti, si è rivelata sbagliata. Le persone che hanno avuto entrambe queste idee pensavano che avrebbero avuto buoni risultati, ma quando Facebook ha un brutto risultato, stiamo dicendo che voi ragazzi dovete risolverlo. Quando la nostra politica fiscale, quando i nostri incentivi, quando la nostra governance aziendale risulta sbagliata, diciamo, vabbè, quello è solo il mercato. È come la legge di gravità. Non puoi cambiarlo. No. Ed è proprio questo il motivo per cui il mio libro è stato sottotitolato, Qual è il futuro e perché dipende da noi , perché l'idea che abbiamo fatto delle scelte come società che ci stanno dando i risultati che stiamo ottenendo, che li abbiamo inseriti nel sistema, nelle regole, negli algoritmi economici fondamentali sottostanti e quegli algoritmi sono altrettanto mutevoli come algoritmi che vengono utilizzati da Facebook o Google o Amazon, e sono altrettanto sotto il controllo della scelta umana.

E penso che ci sia un'opportunità, invece di demonizzare la tecnologia, per usarli come uno specchio e dire: Oh, dobbiamo davvero fare di meglio. E penso che lo vediamo in piccoli modi. Stiamo iniziando a renderci conto, oh, quando costruiamo un algoritmo per la giustizia penale e la condanna, e diciamo, Oh, è parziale perché gli abbiamo fornito dati distorti. Utilizziamo l'IA e i sistemi algoritmici come specchio per vedere più a fondo cosa c'è che non va nella nostra società. Tipo, wow, i nostri giudici sono sempre stati di parte. I nostri tribunali sono sempre stati di parte. E quando abbiamo costruito il sistema algoritmico, lo abbiamo addestrato su quei dati. Ha replicato quei pregiudizi e siamo andati, davvero, questo è quello che stavamo dicendo. E penso che allo stesso modo, c'è una sfida per noi nel considerare i risultati della nostra economia come i risultati di un algoritmo distorto.

Alloro : E questo è davvero solo una specie di punto esclamativo anche su altre questioni sociali, giusto? Quindi, se il razzismo è radicato nella società ed è parte di quello che conosciamo da generazioni come un paese in America, come è sorprendente? Possiamo vedere con questo specchio, giusto, così tante cose che ci vengono incontro. E penso che il 2020 sia stato uno di quegli anni seminali che hanno dimostrato a tutti che lo specchio rifletteva assolutamente ciò che stava accadendo nella società. Dovevamo solo guardarci dentro. Quindi, quando pensiamo a costruire algoritmi, costruire una società migliore, cambiare quella struttura economica, da dove iniziamo?

Tim : Beh, voglio dire, ovviamente il primo passo in ogni cambiamento è un nuovo modello mentale di come funzionano le cose. Se pensi al progresso della scienza, arriva quando abbiamo effettivamente, in alcuni casi, una migliore comprensione del modo in cui funziona il mondo. E penso che siamo a un punto in cui abbiamo un'opportunità. C'è questa meravigliosa battuta di un tizio di nome Paul Cohen. È professore di informatica ora all'Università di Pittsburgh, ma era il program manager per l'IA alla DARPA. Eravamo a uno di questi eventi di governance dell'IA all'American Association for the Advancement of Science e ha detto qualcosa che ho appena scritto e da allora ho citato. Ha detto: 'L'opportunità dell'IA è aiutare gli esseri umani a modellare e gestire complessi sistemi interagenti'. E penso che ci sia una straordinaria opportunità davanti a noi in questo momento di intelligenza artificiale per costruire sistemi migliori.

Ed è per questo che sono particolarmente triste per questo punto degli affitti algoritmici. E, ad esempio, l'apparente svolta di Google e Amazon verso imbrogliare nel sistema che erano soliti gestire come broker equo. Ed è che ci hanno mostrato che era possibile utilizzare sempre più dati, segnali sempre migliori per gestire un mercato. Nell'economia tradizionale c'è questa idea che in un certo senso il denaro è la funzione coordinatrice di quella che Adam Smith chiamava la mano invisibile. Mentre le persone perseguono il loro interesse personale nel mondo dell'informazione perfetta, tutti capiranno qual è il loro interesse personale. Certo, in realtà non è vero, ma nel mondo teorico, diciamo solo che è vero che la gente dirà, Oh sì, è quello che vale per me, è quello che pagherò.

E tutta questa questione dell'utilità marginale è tutta intorno al denaro. E la cosa che per me è così affascinante della ricerca organica di Google è che è il primo esempio su larga scala che penso abbiamo. Quando dico grande scala, intendo scala globale, al contrario di un mercato del baratto. È un mercato con miliardi di utenti interamente coordinato senza soldi. E tu dici, come puoi dirlo? Perché, ovviamente, Google stava facendo un mucchio di soldi, ma gestiva due mercati in parallelo. E in uno di questi, il mercato della ricerca organica, ricordi i 10 link blu, che è ancora ciò che fa Google in una ricerca non commerciale. Hai centinaia di segnali, page rank e ricerca di testo completo, ora eseguita con l'apprendimento automatico.

Hai cose come il clic lungo e il clic breve. Se qualcuno fa clic sul primo risultato e torna indietro e fa clic sul secondo collegamento, quindi torna indietro e fa clic sul terzo collegamento, e poi [Google] se ne va e pensa: Oh, sembra il terzo link era quello che funzionava per loro. Questa è intelligenza collettiva. Sfruttare tutta l'intelligenza dell'utente per coordinare un mercato in modo da avere letteralmente miliardi di ricerche uniche: il miglior risultato. E tutto questo è coordinato senza soldi. E poi a lato, [Google] aveva, beh, se questo ha un valore commerciale, allora forse qualche ricerca pubblicitaria. E ora hanno in qualche modo anticipato quella ricerca organica ogni volta che sono coinvolti soldi. Ma il punto è che, se vogliamo davvero dire come modelliamo e gestiamo sistemi interagenti complessi, abbiamo un ottimo caso d'uso. Abbiamo una grande dimostrazione che è possibile.

E ora comincio a dire: 'Beh, quali altri tipi di problemi possiamo risolvere in questo modo?' E guardi a un gruppo come l'Institute for Computational Sustainability di Carla Gomes della Cornell University. Fondamentalmente stanno dicendo, beh, diamo un'occhiata a vari tipi di fattori ecologici. Prendiamo in considerazione moltissimi segnali diversi. E così, ad esempio, abbiamo realizzato un progetto con una compagnia elettrica brasiliana per aiutarli a decidere non solo: 'Dove dovremmo posizionare la nostra diga in base a ciò che genererà più energia, ma cosa interromperà il minor numero di comunità?' 'Cosa influenzerà di meno le specie in via di estinzione?' E sono stati in grado di ottenere risultati migliori rispetto a quelli normali. [Institute for Computational Sustainability] ha realizzato questo straordinario progetto con i coltivatori di riso della California, in cui l'Istituto si è reso conto sostanzialmente che se gli agricoltori potevano regolare il momento in cui rilasciavano l'acqua nelle polpette di riso in modo che corrispondesse alla migrazione degli uccelli, gli uccelli agivano effettivamente come disinfestazione naturale nelle risaie. Solo cose fantastiche che potremmo iniziare a fare.

E penso che ci sia un'enorme opportunità. E questo è un po' parte di ciò che intendo per data commons, perché molte di queste cose saranno abilitate da una sorta di interoperabilità. Penso che una delle cose così diverse tra il primo Web e oggi sia la presenza di giardini recintati, ad esempio Facebook è un giardino recintato. Google è sempre più un giardino recintato. Più della metà di tutte le ricerche su Google iniziano e finiscono nelle proprietà di Google. Le ricerche non escono da nessuna parte sul web. Il web è stato questo trionfo dell'interoperabilità. Era la costruzione di un bene comune globale. E quei beni comuni sono stati bloccati da ogni azienda che ha cercato di dire: 'Beh, cercheremo di bloccarti'. Quindi la domanda è: come ci concentriamo sull'interoperabilità e sulla mancanza di blocco e spostamento questa conversazione lontano da 'Oh, pagami un po' di soldi per i miei dati quando sto già ricevendo servizi'. No, solo avere servizi che effettivamente restituiscano alla comunità e creino quel valore per la comunità è molto più interessante per me.

Alloro : Sì. Quindi abbattere quei giardini recintati o forse dovrei dire forse solo creare porte dove estrarre i dati, che dovrebbero appartenere al pubblico. Quindi, come possiamo effettivamente iniziare a ripensare l'estrazione dei dati e la governance come società?

Tim : Sì. Voglio dire, penso che ci siano diversi modi in cui ciò accade e non sono esclusivi, si uniscono in qualche modo. La gente esaminerà, ad esempio, il ruolo del governo nell'affrontare i fallimenti del mercato. E si potrebbe certamente sostenere che ciò che sta accadendo in termini di concentrazione del potere da parte delle piattaforme è un fallimento del mercato, e che forse l'antitrust potrebbe essere appropriato. Si può certamente affermare che il lavoro che l'Unione Europea sta portando avanti con la legislazione sulla privacy è un tentativo del governo di regolamentare alcuni di questi abusi. Ma penso che siamo nelle primissime fasi di capire come dovrebbe essere una risposta del governo. E penso che sia davvero importante che le persone continuino a spingersi oltre i limiti del decidere cosa vogliamo dalle aziende con cui lavoriamo.

Alloro : Quando pensiamo a quelle scelte che dobbiamo fare come individui e poi come parte di una società; per esempio, Omidyar Network si sta concentrando su come reimmaginare il capitalismo. E quando affrontiamo un argomento così vasto, tu e la professoressa Mariana Mazzucato dell'University College di Londra state ricercando proprio questo tipo di sfida, giusto? Quindi, quando estraiamo valore dai dati, come pensiamo di riapplicarlo, ma sotto forma di capitalismo, giusto, a cui tutti possono ancora connettersi e capire. C'è davvero un giusto equilibrio in cui ognuno ottiene un po' della torta?

Tim : Penso che ci sia. E penso che questo sia stato in qualche modo il mio approccio per tutta la mia carriera, che è quello di presumere che, per la maggior parte, le persone siano brave e non demonizzare le aziende, non demonizzare i dirigenti e non demonizzare le industrie. Ma per chiederci prima di tutto, quali sono gli incentivi che stiamo dando loro? Quali sono le direzioni che stanno ricevendo dalla società? Ma anche, per avere le aziende che si chiedono, capiscono cosa stanno facendo?

Quindi, se guardi indietro alla mia difesa di 22 anni fa, o 23 anni fa, quando riguardava il software open source, era davvero incentrato su ... Potresti guardare il movimento del software libero come era definito all'epoca come in qualche modo analogo a molti degli attuali sforzi per la privacy o agli sforzi normativi. Era come se avessimo intenzione di usare una soluzione legale. Troveremo una licenza per impedire a queste persone cattive di fare queste cose cattive. Io e altri primi sostenitori dell'open source ci siamo resi conto che, no, in realtà dobbiamo solo dire alle persone perché la condivisione è migliore, perché funziona meglio. E abbiamo iniziato a raccontare una storia sul valore che veniva creato rilasciando il codice sorgente gratuitamente, modificandolo dalle persone. E una volta che la gente lo ha capito, l'open source ha conquistato il mondo, giusto? Perché eravamo tipo, 'Oh, in realtà è meglio'. E penso in modo simile, penso che ci sia una sorta di pensiero ecologico, il pensiero ecosistemico, che dobbiamo avere. E non intendo solo nel senso stretto di ecologia. Voglio dire, letteralmente ecosistemi aziendali, economia come ecosistema. Il fatto che per Google la salute del web dovrebbe essere più importante dei propri profitti.

In O'Reilly, abbiamo sempre avuto questo slogan, creare più valore di quello che si cattura. Ed è un vero problema per le aziende. Per me, una delle mie missioni è convincere le aziende, no, se stai creando più valore per te stesso, per la tua azienda, di quello che stai creando per l'ecosistema nel suo insieme, sei condannato. E, naturalmente, questo è vero nell'ecologia fisica, quando gli esseri umani stanno praticamente consumando più risorse di quelle che stiamo restituendo. Dove stiamo trasmettendo tutte queste esternalità ai nostri discendenti. Ovviamente non è sostenibile. E penso che la stessa cosa sia vera negli affari. Se costruisci un'economia in cui prendi di più dal sistema di quello che stai restituendo o che stai creando, allora indovina un po', non ti mancherà questo mondo. Che sia perché abiliterai i concorrenti o perché i tuoi clienti si rivolgeranno a te o semplicemente perché perderai il tuo vantaggio creativo.

Queste sono tutte conseguenze. E penso che possiamo insegnare alle aziende che queste sono le conseguenze di non creare abbastanza valore per gli altri. E non solo quello, per chi devi creare valore, perché penso che la Silicon Valley si sia concentrata sul pensare: 'Beh, finché creiamo valore per gli utenti, nient'altro conta'. E non ci credo. Se non crei valore per i tuoi fornitori, ad esempio, smetteranno di essere in grado di innovare. Se Google è l'unica azienda in grado di trarre profitto dai contenuti web o prende una quota troppo grande, ehi, immagino che le persone smetteranno di creare siti web. Oh, indovina un po', sono andati su Facebook. Prendi Google, in realtà, la loro arma migliore contro Facebook non era quella di costruire qualcosa come Google+, che stava cercando di costruire un giardino recintato rivale. Fondamentalmente era per rendere il web più vivace e non l'hanno fatto. Quindi il giardino recintato di Facebook ha superato il web aperto in parte perché, indovina un po', Google stava risucchiando molto del valore economico.

Alloro : Parlando di valore economico e quando i dati sono il prodotto, Omidyar Network definisce i dati come qualcosa il cui valore non diminuisce. Può essere utilizzato per esprimere giudizi su terze parti che non erano originariamente coinvolte nella raccolta dei dati dell'utente. I dati possono essere più preziosi se combinati con altri set di dati, che sappiamo. E poi i dati dovrebbero avere valore per tutte le parti coinvolte. I dati non vanno male, giusto? Possiamo continuare a utilizzare questo prodotto illimitato. E dico noi, ma gli algoritmi possono prendere decisioni sull'economia per molto tempo. Quindi, se in realtà non intervieni e inizi a pensare ai dati in un modo diverso, stai effettivamente seminando i semi per il futuro e anche per come vengono utilizzati.

Tim : Penso che sia assolutamente vero. Dirò che non credo che sia vero che i dati non diventano obsoleti. Ovviamente diventa stantio. In effetti, c'è questa grande citazione di Gregory Bateson che probabilmente ho ricordato per la maggior parte della mia vita ora, che è: 'L'informazione è una differenza che fa la differenza'. E quando qualcosa è noto a tutti, non ha più valore, giusto? Quindi è letteralmente quella capacità di fare la differenza che rende i dati preziosi. Quindi immagino che quello che direi è, no, i dati diventano obsoleti e devono continuare a essere raccolti, devono continuare a essere coltivati. Ma poi la seconda parte del tuo punto, che era che le decisioni che prendiamo ora avranno ramificazioni molto lontano in futuro, sono completamente d'accordo. Voglio dire, tutto ciò che guardi nella storia, dobbiamo pensare in avanti nel tempo e non solo indietro nel tempo perché le conseguenze delle scelte che faremo saranno con noi molto tempo dopo che avremo raccolto i frutti e saremo tornati a casa.

Immagino che direi solo che credo che gli esseri umani siano fondamentalmente animali sociali. Recentemente mi sono interessato molto al lavoro di David Sloan Wilson, che è un biologo evoluzionista. Uno dei suoi grandi detti è: 'Gli individui egoisti superano gli individui altruisti, ma i gruppi altruistici superano i gruppi egoisti'. E in un certo senso, la storia della società umana è un progresso in cooperazione di gruppi sempre più grandi. E la cosa che credo di riassumere dove eravamo con Internet: quelli di noi che erano nel primo periodo ottimista dicevano: 'Oh mio Dio, questo è stato questo incredibile progresso nella cooperazione di gruppo distribuita', e lo è ancora. Guardi cose come progetti open source globali. Guardi cose come la condivisione universale delle informazioni del web mondiale. Guardi il progresso della scienza aperta. Ci sono così tante aree in cui ciò sta ancora accadendo, ma c'è questa controforza a cui dobbiamo svegliare le persone, che sta costruendo giardini recintati, cercando sostanzialmente di rinchiudere le persone, cercando di impedire il libero flusso di informazioni, il libero flusso di Attenzione. Questi sono fondamentalmente atti contro-evolutivi.

Alloro : Quindi parlando di questo momento in questo momento, di recente hai affermato che il covid-19 è un grande ripristino della finestra di Overton e dell'economia. Quindi cosa c'è di così diverso in questo momento quest'anno di cui possiamo trarre vantaggio?

Tim : Bene, il concetto della finestra di Overton è questa nozione che ciò che sembra possibile è inquadrato come una sorta di finestra sull'insieme delle possibilità. E poi qualcuno può cambiarlo. Ad esempio, se guardi all'ex presidente Trump, ha cambiato la finestra di Overton su quale tipo di comportamento fosse accettabile in politica, in senso negativo, secondo me. E penso in modo simile, quando le aziende mostrano questo comportamento ostile agli utenti monopolistici, spostano la finestra di Overton in modo negativo. Quando arriviamo ad accettare, per esempio, questa enorme disuguaglianza. Stiamo spostando la finestra di Overton per dire che un piccolo numero di persone che hanno enormi quantità di denaro e altre persone che ottengono sempre meno della torta è OK.

Ma all'improvviso, abbiamo questa pandemia e pensiamo: 'Oh mio Dio, l'intera economia crollerà'. Dobbiamo salvare le persone o ci saranno delle conseguenze. E così all'improvviso diciamo: 'Beh, in realtà sì, in realtà abbiamo bisogno di spendere i soldi'. Dobbiamo effettivamente fare cose come sviluppare vaccini in grande fretta. Dobbiamo chiudere l'economia, anche se danneggerà le imprese. Eravamo preoccupati che avrebbe danneggiato il mercato azionario, ma si è scoperto che non è stato così. Ma lo abbiamo fatto comunque. E penso che stiamo entrando in un periodo di tempo in cui il tipo di cose che il covid ci fa fare, che è rivalutare ciò che possiamo fare e, 'Oh, no, non potresti farlo' - cambierà . Penso che il cambiamento climatico lo stia facendo. Ci sta facendo andare, vacca santa, dobbiamo fare qualcosa. E penso che ci sia una reale opportunità quando le circostanze ci dicono che il modo in cui sono andate le cose deve cambiare. E se guardi ai grandi sistemi economici, in genere cambiano in base a qualche evento devastante.

Fondamentalmente, il periodo della Grande Depressione e poi della Seconda Guerra Mondiale hanno portato alla rivoluzione che ci ha dato la prosperità del dopoguerra, perché tutti dicevano: 'Whoa, non vogliamo tornare lì'. Così con il Piano Marshall , costruiremo effettivamente le economie delle persone che abbiamo sconfitto, perché, ovviamente, dopo la prima guerra mondiale, avevano schiacciato la Germania, il che ha portato all'ascesa del populismo. E così, si sono resi conto che in realtà dovevano fare qualcosa di diverso e come risultato abbiamo avuto 40 anni di prosperità. C'è una specie di putrefazione algoritmica che si verifica non solo su Facebook e Google, ma una specie di putrefazione algoritmica che si verifica nella pianificazione economica, ovvero che i sistemi che avevano costruito per creare un'enorme prosperità condivisa avevano l'effetto collaterale chiamato inflazione. E l'inflazione era davvero molto alta. E i tassi di interesse erano davvero molto alti negli anni '70. E loro dicevano: 'Oh mio Dio, questo sistema è rotto. E sono tornati con un nuovo sistema, incentrato sulla repressione dell'inflazione sull'aumento dei profitti aziendali. E in un certo senso abbiamo corso con quello e abbiamo avuto alcuni anni di gioco e ora stiamo attraversando la crisi, in cui le conseguenze dell'economia che abbiamo costruito negli ultimi 40 anni stanno fallendo in modo piuttosto provocatorio.

Ed è per questo che penso che sia davvero un ottimo momento per parlare di come vogliamo cambiare il capitalismo, perché lo cambiamo ogni 30, 40 anni. È un cambiamento piuttosto grande nel modo in cui funziona. E penso che ce ne sarà un altro e non dovrebbe essere visto come abolire il capitalismo perché il capitalismo è stato questo incredibile motore di produttività, ma ragazzo, se qualcuno pensa che abbiamo finito e pensiamo di averlo perfezionato , sono pazzi. In realtà dobbiamo fare di meglio e possiamo fare di meglio. E per me il meglio è definito dall'aumento della prosperità per tutti.

Alloro : Perché il capitalismo non è una cosa statica o un'idea. Quindi, in generale, Tim, su cosa sei ottimista? A cosa stai pensando che ti dà speranza? Come intendete guidare questo esercito per cambiare il modo in cui pensiamo all'economia dei dati?

Tim : Beh, quello che mi dà speranza è che le persone si preoccupino fondamentalmente l'una dell'altra. Ciò che mi dà speranza è il fatto che le persone hanno la capacità di cambiare idea e di elaborare nuove convinzioni su ciò che è giusto e su ciò che funziona. Si parla molto di 'Beh, supereremo problemi come il cambiamento climatico grazie alla nostra capacità di innovare'. E sì, è anche vero, ma soprattutto, penso che supereremo gli enormi problemi dei dati economia perché siamo giunti a una decisione collettiva che dovremmo. Perché, naturalmente, l'innovazione avviene, non come effetto del primo ordine, è un effetto del secondo ordine. Su cosa si concentrano le persone? Siamo stati concentrati per un bel po' sulle cose sbagliate. E penso una delle cose che in realtà, in un modo strano, mi dà ottimismo è l'aumento di crisi come pandemie e cambiamenti climatici, che ci costringeranno a svegliarci e fare un lavoro migliore.

Alloro : Grazie per esserti unito a noi oggi, Tim, nel Business Lab.

Tim : Sei il benvenuto.

Alloro : Era Tim O'Reilly, il fondatore, CEO e presidente di O'Reilly Media, con cui ho parlato da Cambridge, Massachusetts, sede del MIT e del MIT Technology Review, che si affaccia sul fiume Charles. Questo è tutto per questo episodio del Business Lab, sono la tua ospite Laurel Ruma. Sono il direttore di Insights, la divisione di pubblicazione personalizzata di MIT Technology Review. Siamo stati fondati nel 1899 presso il Massachusetts Institute of Technology. E puoi trovarci inferenza sul web e in occasione di eventi ogni anno in tutto il mondo. Per ulteriori informazioni su di noi e sullo spettacolo, visita il nostro sito Web all'indirizzo technologyreview.com. Lo spettacolo è disponibile ovunque tu abbia i tuoi podcast. Se ti è piaciuto questo episodio, speriamo che ti prenderai un momento per valutarci e recensirci. Business Lab è una produzione di MIT Technology Review. Questo episodio è stato prodotto da Collective Next. Grazie per aver ascoltato.

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