211service.com
Bygga en bättre dataekonomi
I samarbete med Omidyar nätverk
Det är dags att vakna upp och göra ett bättre jobb, säger utgivaren Tim O’Reilly – från att ta klimatförändringarna på allvar till att bygga en bättre dataekonomi. Och sättet som en bättre dataekonomi byggs upp är genom datagemensamma tillgångar – eller data som en gemensam resurs – inte som de gigantiska teknikföretagen agerar nu, som inte bara håller data för sig själva utan drar nytta av vår data och orsakar oss skada i bearbeta.
När företag använder den data de samlar in till vår fördel är det en hel del, säger O’Reilly, grundare och VD för O’Reilly Media. När företag använder det för att manipulera oss, eller för att rikta oss på ett sätt som skadar oss, eller som ökar deras marknadsmakt på bekostnad av konkurrenter som kan ge oss bättre värde, då skadar de oss med vår data. Och det är nästa stora sak han forskar om: en specifik typ av skada som händer när teknikföretag använder data mot oss för att forma vad vi ser, hör och tror.
Det är vad O'Reilly kallar algoritmiska hyror, som använder data, algoritmer och användargränssnittsdesign som ett sätt att kontrollera vem som får vilken information och varför. Tyvärr behöver man bara titta på nyheterna för att se den snabba spridningen av desinformation på internet kopplat till oroligheter i länder över hela världen. Cui bono ? Vi kan fråga vem som tjänar, men kanske är den bättre frågan vem som lider? Enligt O’Reilly, om du bygger en ekonomi där du tar ut mer av systemet än vad du lägger tillbaka eller som du skapar, gissa vad, du är inte länge efter den här världen. Det är verkligen viktigt eftersom användare av den här tekniken måste sluta tänka på värdet av individuell data och vad det betyder när väldigt få företag kontrollerar denna data, även när den är mer värdefull i det fria. Det finns trots allt konsekvenser av att inte skapa tillräckligt med värde för andra.
Vi närmar oss nu en annan idé: tänk om det faktiskt är dags att börja ompröva kapitalismen som helhet? Det är en riktigt bra tid för oss att prata om hur vi vill förändra kapitalismen, eftersom vi ändrar den vart 30:e, 40:e år, säger O’Reilly. Han klargör att det här inte handlar om att avskaffa kapitalismen, men det vi har är inte tillräckligt bra längre. Vi måste faktiskt göra bättre, och vi kan göra bättre. Och för mig definieras bättre av ökat välstånd för alla.
I det här avsnittet av Business Lab diskuterar O’Reilly utvecklingen av hur teknikjättar som Facebook och Google skapar värde för sig själva och skadar andra i trädgårdar som blir allt mer muromgärdade. Han diskuterar också hur kriser som covid-19 och klimatförändringar är de nödvändiga katalysatorerna som driver ett kollektivt beslut för att övervinna de massiva problemen med dataekonomin.
Business Lab är värd för Laurel Ruma, redaktionell chef för Insights, den anpassade publiceringsavdelningen av MIT Technology Review. Showen är en produktion av MIT Technology Review, med produktionshjälp från Collective Next.
Det här podcastavsnittet producerades i samarbete med Omidyar Network.
Visa anteckningar och länkar
Vi behöver mer än innovation för att bygga en värld som är välmående för alla , av Tim O’Reilly, Radar, 17 juni 2019
Varför vi investerade i att bygga en rättvis dataekonomi , av Sushant Kumar, Omidyar Network, 14 augusti 2020
Tim O'Reilly - 'Covid-19 är en möjlighet att bryta det nuvarande ekonomiska paradigmet', av Derek du Preez, Diginomica, 3 juli 2020
Rimligt värde? Fixa dataekonomin , MIT Technology Review Insights 3 december 2020
Fullständig avskrift
Laurel Ruma : Från MIT Technology Review, jag heter Laurel Ruma, och det här är Business Lab, programmet som hjälper företagsledare att förstå ny teknik som kommer ut från labbet och in på marknaden. Vårt ämne idag är dataekonomi. Mer specifikt – demokratisering av data, göra data mer öppen, tillgänglig, kontrollerbar av användare. Och inte bara teknikföretag och deras kunder, utan även medborgare och till och med själva regeringen. Men hur ser en rättvis dataekonomi ut när ett fåtal företag kontrollerar din data?
Två ord för dig: algoritmisk hyra.
Min gäst är Tim O'Reilly, grundare, VD och ordförande för O'Reilly Media. Han är en partner i det tidiga ventureföretaget O'Reilly AlphaTech Ventures. Han sitter också i styrelsen för Code for America, PeerJ, Civis Analytics och PopVox. Han skrev nyligen boken WTF?: Vad är framtiden och varför det är upp till oss . Om du är inom tekniken kommer du att känna igen det ikoniska O'Reilly-varumärket: ritningar med penna och bläck av djur på teknikbokomslag, och förmodligen plockar du upp en av dessa böcker för att hjälpa till att bygga upp din karriär, oavsett om det är som designer, programvara ingenjör eller CTO.
Det här avsnittet av Business Lab är producerat i samarbete med ett Omidyar-nätverk.
Välkommen, Tim.
Tim O'Reilly : Glad att vara med dig, Laurel.
Laurel : Tja, så låt oss bara först nämna för våra lyssnare att jag under min tidigare karriär hade turen att arbeta med dig och för O'Reilly Media. Och det här är nu ett bra tillfälle att föra den här konversationen eftersom alla dessa trender som du har sett på vägen före någon annan – öppen källkod, webb 2.0, regeringen som plattform, skaparrörelsen. Vi kan rama in den här konversationen med ett ämne som du har pratat om ett tag – värdet av data och öppen tillgång till data. Så 2021, hur tänker du om värdet av data?
Tim : Tja, det finns ett par sätt jag tänker på det. Och den första är att samtalet om värde är ganska missriktat på många sätt. När folk säger: 'Tja, varför får jag inte en del av värdet av min data?' Och naturligtvis är svaret att du får en del av värdet av din data. När du byter Google-data mot e-post och sökning och kartor får du ganska mycket värde. Jag gjorde faktiskt lite 'back-of-the-servett-matematik' nyligen, att det i princip handlade om, ja, vad är den genomsnittliga intäkten per användare? Facebooks årliga intäkt per användare över hela världen är cirka $30. Det är $30 per år. Nu är vinstmarginalen cirka $26. Så det betyder att de tjänar 7,50 USD per användare och år. Så du får del av det? Nej. Tror du att dina $1 eller $2 som du i det mest extrema kan göra anspråk på eftersom din andel av det värdet är Facebooks värde för dig?
Och jag tror att på ett liknande sätt, om du tittar på Google, är det ett lite större antal. Deras genomsnittliga vinst per användare är cirka $60. Så, OK, ändå, låt oss bara säga att du fick en fjärdedel av detta, $15 per år. Det är 1,25 USD i månaden. Du betalar 10 gånger så mycket för ditt Spotify-konto. Så effektivt, du får en ganska bra affär. Så frågan om värde är fel fråga. Frågan är om data används för du eller mot du? Och jag tror att det verkligen är frågan. När företag använder data till vår fördel är det en hel del. När företag använder det för att manipulera oss eller för att rikta oss på ett sätt som skadar oss eller som ökar deras marknadsmakt på bekostnad av konkurrenter som kan ge oss bättre värde, då skadar de oss med vår data.
Och det är dit jag skulle vilja flytta konversationen. Och i synnerhet är jag fokuserad på en viss klass av skada som jag började kalla algoritmiska hyror. Och det vill säga, när du tänker på dataekonomin, används den för att forma vad vi ser och hör och tror. Detta blev uppenbarligen väldigt uppenbart för folk i det senaste valet i USA. Desinformation i allmänhet, reklam i allmänhet, styrs alltmer av dataaktiverade algoritmiska system. Och frågan som jag tycker är ganska djupgående är om dessa system fungerar för oss eller mot oss? Och om de blir extraktiva, där de i princip arbetar för att tjäna pengar till företaget snarare än att ge nytta för användarna, då blir vi skruvade. Och så, vad jag har försökt göra är att börja dokumentera och spåra och etablera detta koncept av förmågan att kontrollera algoritmen som ett sätt att kontrollera vem som får vad och varför.
Och jag har mest fokuserat mindre på användarsidan och mer på leverantörssidan. Låt oss ta Google. Google är denna mellanhand mellan oss och bokstavligen miljoner eller hundratals miljoner informationskällor. Och de bestämmer vilka som får uppmärksamheten. Och under det första och ett halvt decenniet av Googles existens och fortfarande inom många områden som är icke-kommersiella, vilket förmodligen är ungefär 95 % av alla sökningar, använder de verktygen för, vad jag har kallat, kollektiv intelligens. Så allt från ”Vad klickar folk på egentligen?” ”Vad säger länkarna till oss?” ”Vad är värdet av länkar och sidrankning?” Alla dessa saker ger oss resultatet som de verkligen tycker är det bästa som vi letar efter. Så när Google börsnoterades 2004 bifogade de en intervju med Larry Page där han sa: 'Vårt mål är att hjälpa dig hitta det du vill ha och gå iväg.'
Och Google fungerade verkligen på det sättet. Och även deras reklammodell, den var designad för att tillfredsställa användarnas behov. Betala per klick var som; vi betalar dig bara om du verkligen klickar på annonsen. Vi debiterar endast annonsören om de klickar på annonsen, vilket betyder att du var intresserad av den. De hade en mycket positiv modell, men jag tror att de under det senaste decenniet verkligen bestämde sig för att de måste tilldela sig själva mer av värdena. Och så om du kontrasterar ett Google-sökresultat i ett kommersiellt värdefullt område, kan du kontrastera det med Google för 10 år sedan eller så kan du kontrastera det med en icke-kommersiell sökning idag. Du kommer att se att om det är kommersiellt värdefullt, är det mesta av sidan upplåten till en av två saker: Googles egna egenskaper eller annonser. Och det vi brukade kalla organiska sökresultat på telefonen, de är ofta på den andra eller tredje skärmen. Även på en bärbar dator kan de vara en liten som du ser nere i hörnet. Det användargenererade, användarvärde innehållet har ersatts av innehåll som Google eller annonsörer vill att vi ska se. Det vill säga, de använder sin algoritm för att lägga data framför oss. Inte för att de tror är bäst för oss, men de tror är bäst för dem. Nu tror jag att det finns en annan sak. När Google först grundades, i den ursprungliga Google-söktidningen som Larry och Sergey skrev medan de fortfarande var på Stanford, hade de en bilaga om reklam och blandade motiv, och de trodde inte att en sökmotor kunde vara rättvis. Och de spenderade mycket tid på att försöka komma på hur de skulle motverka det när de antog reklam som sin modell, men jag tror att de förlorade till slut.
Så även Amazon. Amazon brukade ta hundratals olika signaler för att visa dig vad de verkligen trodde var de bästa produkterna för dig, det bästa erbjudandet. Och det är svårt att tro att det fortfarande är fallet när du gör en sökning på Amazon och nästan alla resultat är sponsrade. Annonsörer som säger nej, vi, ta vår produkt. Och faktiskt använder Amazon sin algoritm för att extrahera vad ekonomer kallade hyror från de människor som vill sälja produkter på deras webbplats. Och det är väldigt intressant, begreppet hyror har verkligen kommit in i mitt ordförråd bara under de senaste åren. Och det finns egentligen två typer av hyror och båda har att göra med en viss typ av maktasymmetri.
Och den första är en hyra som du får för att du kontrollerar något värdefullt. Du tänker på färjemannen på medeltiden, som i princip sa, ja, du måste betala mig om du vill korsa floden här eller betala en broavgift. Det är vad folk skulle kalla hyror. Det var också det faktum att den lokala krigsherren kunde berätta för alla människor som arbetade på 'hans länder' att ni måste ge mig en del av era skördar. Och den typen av hyra som kommer som ett resultat av en maktasymmetri tror jag är ungefär vad vi ser här.
Det finns en annan typ av hyra som jag tycker också är värd att tänka på, som är att när något växer i värde oberoende av dina egna investeringar. Och jag har inte riktigt kommit till rätta med hur detta gäller i den digitala ekonomin, men jag är övertygad om att eftersom den digitala ekonomin inte är unik för andra mänskliga ekonomier, vad den gör. Och det vill säga, tänk på markhyror. När du bygger ett hus har du faktiskt lagt in kapital och arbete och du har faktiskt gjort en förbättring och det finns en värdeökning. Men låt oss säga att 1 000, eller i fallet med en stad, miljontals andra människor också bygger hus, värdet på ditt hus ökar på grund av denna kollektiva aktivitet. Och det värdet skapade du inte – eller så skapade du tillsammans med alla andra. När staten samlar in skatter och bygger vägar och skolor, infrastruktur, igen, ökar värdet på din fastighet.
Och den typen av intressant fråga om att värdet som skapas gemensamt tilldelas istället till ett privat företag, istället för till alla, är jag tror en annan del av denna hyresfråga. Jag tror inte att den rätta frågan är, hur får vi vår del av Googles vinst på 1 USD eller 2 USD eller 5 USD? Den rätta frågan är, skapar Google tillräckligt med ett gemensamt värde för oss alla eller behåller de den ökningen som vi skapar kollektivt för dem själva?
Laurel : Så nej, det är väl inte bara pengar? Vi pratade precis med Parminder Singh från IT for Change in the value of data commons. Data commons har alltid varit en del av idén om den goda delen av internet, eller hur? När människor samlas och delar med sig av vad de har som ett kollektiv, och sedan kan du gå iväg och hitta nya lärdomar från den datan och bygga nya produkter. Detta sporrade verkligen hela byggnaden av internet – detta kollektiva tänkande, det här är kollektiv intelligens. Ser du det i allt mer intelligenta algoritmiska möjligheter? Är det det som börjar förstöra datamännen eller båda, kanske mer ett mänskligt beteende, en samhällsförändring?
Tim : Ja, båda på ett visst sätt? Jag tror att en av mina stora idéer som jag tror att jag kommer att driva på under nästa decennium eller två (om jag inte lyckas, eftersom jag inte har gjort det med några tidigare kampanjer) är att få folk att förstå att vår ekonomi också är en algoritmiskt system. Vi har det här ögonblicket nu där vi är så fokuserade på storteknologi och rollen av algoritmer på Google och Amazon och Facebook och appbutiker och allt annat, men vi tar inte tillfället i akt att fråga oss själva hur fungerar vår ekonomi så också? Och jag tror att det finns några riktigt kraftfulla analogier mellan låt oss säga de incitament som driver Facebook och de incitament som driver varje företag. Sättet som dessa incitament uttrycks. Precis som vi skulle kunna säga, varför visar Facebook oss felaktig information?
Vad är det för dem? Är det bara ett misstag eller finns det anledningar? Och du säger, faktiskt, ja, det är mycket engagerande, mycket värdefullt innehåll. Höger. Och du säger, Tja, är det samma anledning till att Purdue Pharma gav oss desinformation om beroendeframkallande egenskaper hos OxyContin? Och du säger, ja, det är det. Varför skulle företag göra det? Varför skulle de vara så asociala? Och sedan går du, åh, faktiskt, för det finns en masteralgoritm i vår ekonomi, som uttrycks genom vårt finansiella system.
Vårt finansiella system handlar nu i första hand om aktiekurs. Och du skulle gå, OK, företag får höra och har varit under de senaste 40 åren att deras främsta direktiv går tillbaka till Milton Friedman, ett företags enda ansvar är att öka värdet för sina aktieägare. Och sedan förkroppsligades det i ersättning till chefer inom bolagsstyrning. Vi säger bokstavligen att människor inte spelar någon roll, samhället spelar ingen roll. Det enda som betyder något är att återföra värde till dina aktieägare. Och sättet du gör det är genom att höja din aktiekurs.
Så vi har byggt en algoritm i vår ekonomi, som är helt klart fel, precis som Facebooks fokus på låt oss visa folk saker som är mer engagerande, visade sig vara fel. Människorna som kom med båda dessa idéer trodde att de skulle få bra resultat, men när Facebook har ett dåligt resultat, säger vi att ni måste fixa det. När vår skattepolitik, när våra incitament, när vår bolagsstyrning kommer ut fel, går vi, Jaja, det är bara marknaden. Det är som tyngdlagen. Du kan inte ändra det. Nej. Och det är egentligen poängen med anledningen till att min bok var undertextad, Vad är framtiden och varför det är upp till oss , eftersom idén om att vi har gjort val som ett samhälle som ger oss de resultat vi får, att vi bakat in dem i systemet, i reglerna, de grundläggande underliggande ekonomiska algoritmerna, och dessa algoritmer är lika föränderliga som algoritmer som används av en Facebook eller en Google eller en Amazon, och de är lika mycket under kontroll av mänskliga val.
Och jag tror att det finns en möjlighet, istället för att demonisera teknik, att använda dem som en spegel och säga, Åh, vi måste faktiskt göra det bättre. Och jag tror att vi ser detta på små sätt. Vi börjar inse, åh, när vi bygger en algoritm för straffrätt och straff, och vi säger, åh, det är partisk eftersom vi matade det med partisk data. Vi använder AI och algoritmiska system som en spegel för att se djupare vad som är fel i vårt samhälle. Som, wow, våra domare har varit partiska hela tiden. Våra domstolar har varit partiska hela tiden. Och när vi byggde det algoritmiska systemet tränade vi det på den datan. Det replikerade dessa fördomar och vi går, verkligen, det är vad vi har sagt. Och på ett liknande sätt tror jag att det finns en utmaning för oss att se resultaten av vår ekonomi som resultatet av en partisk algoritm.
Laurel : Och det är verkligen bara ett sådant utropstecken även i andra samhällsfrågor, eller hur? Så om rasism är inbakad i samhället och det är en del av vad vi har känt som ett land i Amerika i generationer, hur är det förvånande? Vi kan se med den här spegeln, eller hur, så många saker kommer ner i vår väg. Och jag tror att 2020 var ett av de avgörande åren som bara bevisade för alla att spegeln absolut speglade vad som hände i samhället. Vi var bara tvungna att titta i den. Så när vi tänker på att bygga algoritmer, bygga ett bättre samhälle, ändra den ekonomiska strukturen, var ska vi börja?
Tim : Tja, jag menar, uppenbarligen är det första steget i en förändring en ny mental modell för hur saker fungerar. Om du tänker på vetenskapens framsteg kommer det när vi faktiskt, i vissa fall, har en bättre förståelse för hur världen fungerar. Och jag tror att vi är vid en punkt där vi har en möjlighet. Det är den här underbara repliken från en kille som heter Paul Cohen. Han är professor i datavetenskap nu vid University of Pittsburgh, men han var tidigare programledare för AI på DARPA. Vi var på ett av dessa AI-styrningsevenemang på American Association for the Advancement of Science och han sa något som jag precis skrev ner och jag har citerat sedan dess. Han sa, 'Möjligheten med AI är att hjälpa människor att modellera och hantera komplexa interagerande system.' Och jag tror att det finns en fantastisk möjlighet framför oss i detta AI-ögonblick att bygga bättre system.
Och det är därför jag är särskilt ledsen över den här punkten med algoritmhyror. Och till exempel Googles och Amazons uppenbara vändning mot fusk i det system som de brukade köra som en rättvis mäklare. Och det är att de har visat oss att det gick att använda mer och mer data, bättre och bättre signaler för att hantera en marknad. Det finns den här idén inom traditionell ekonomi att pengar i någon mening är den samordnande funktionen av vad Adam Smith kallade den osynliga handen. När folket strävar efter sitt egenintresse i en värld av perfekt information, kommer alla att ta reda på vad som är deras egenintresse. Naturligtvis är det faktiskt inte sant, men i den teoretiska världen, låt oss bara säga att det är sant att folk kommer att säga, Åh ja, det är vad det är värt för mig, det är vad jag kommer att betala.
Och hela denna fråga om marginalnytta handlar om pengar. Och det som är så fascinerande för mig med Googles organiska sökning var att det är det första storskaliga exemplet jag tror vi har. När jag säger storskalig, menar jag global skala, i motsats till att säga en bytesmarknad. Det är en marknadsplats med miljarder användare som var helt koordinerad utan pengar. Och du säger, hur kan du säga det? Naturligtvis tjänade Google otroliga pengar, men de drev två marknadsplatser parallellt. Och i en av dem, marknadsplatsen för organisk sökning – kommer du ihåg de 10 blå länkarna, vilket fortfarande är vad Google gör vid en icke-kommersiell sökning. Du har hundratals signaler, sidrankning och fulltextsökning, nu klar med maskininlärning.
Du har saker som det långa klicket och det korta klicket. Om någon klickar på det första resultatet och de kommer direkt tillbaka och klickar på den andra länken, och sedan kommer de direkt tillbaka och de klickar på den tredje länken, och sedan går [Google] bort och tänker, Åh, det ser ut som den tredje länken var den som fungerade för dem. Det är kollektiv intelligens. Att utnyttja all användarintelligens för att samordna en marknad så att du bokstavligen har för miljarder unika sökningar – det bästa resultatet. Och allt detta samordnas utan pengar. Och sedan vid sidan om, [Google] hade, ja, om detta är kommersiellt värdefullt, så kanske någon reklamsökning. Och nu har de liksom föregripit den organiska sökningen närhelst pengar är inblandade. Men poängen är att om vi verkligen vill säga hur vi modellerar och hanterar komplexa interagerande system, så har vi ett bra användningsfall. Vi har en fantastisk demonstration att det är möjligt.
Och nu börjar jag säga, 'Ja, vilka andra typer av problem kan vi göra på det sättet?' Och du tittar på en grupp som Carla Gomes Institute for Computational Sustainability från Cornell University. De säger i princip, ja, låt oss titta på olika typer av ekologiska faktorer. Låt oss ta hänsyn till massor av olika signaler. Och så gjorde vi till exempel ett projekt med ett brasilianskt kraftbolag för att hjälpa dem att inte bara bestämma sig: 'Var ska vi placera vår damm baserat på vad som kommer att generera mest kraft, men vad som kommer att störa de minsta samhällena?' kommer att påverka utrotningshotade arter minst?” Och de kunde komma med bättre resultat än bara de normala. [Institute for Computational Sustainability] gjorde detta fantastiska projekt med risodlare i Kalifornien där institutet i princip insåg att om bönderna kunde justera tidpunkten för när de släppte ut vattnet i risbiffarna för att matcha fåglarnas migration, så agerade fåglarna faktiskt som naturlig skadedjursbekämpning i risfälten. Bara fantastiska saker som vi kunde börja göra.
Och jag tror att det finns en enorm möjlighet. Och det här är en del av vad jag menar med datagemensamma, eftersom många av dessa saker kommer att möjliggöras av en slags interoperabilitet. Jag tror att en av de saker som är så olika mellan den tidiga webben och idag är närvaron av muromgärdade trädgårdar, t.ex. Facebook är en muromgärdad trädgård. Google blir alltmer en muromgärdad trädgård. Mer än hälften av alla Google-sökningar börjar och slutar på Googles tjänster. Sökningarna går inte ut någonstans på webben. Webben var denna triumf av interoperabilitet. Det var byggandet av en global allmänning. Och att allmänningar har murats av av varje företag som försöker säga, 'Ja, vi ska försöka låsa in dig.' Så frågan är, hur ska vi få fokus på interoperabilitet och brist på inlåsning och flytt den här konversationen bort från, 'Åh, betala mig lite pengar för min data när jag redan får tjänster.' Nej, bara att ha tjänster som faktiskt ger tillbaka till samhället och skapa ett värde för samhället är mycket mer intressant för mig.
Laurel : Ja. Så att bryta ner de muromgärdade trädgårdarna eller jag skulle kanske säga kanske bara skapa dörrar där data kan extraheras, som borde höra hemma i allmänheten. Så hur börjar vi egentligen tänka om datautvinning och styrning som samhälle?
Tim : Ja. Jag menar, jag tror att det finns flera sätt som det händer och de är inte exklusiva, de går liksom ihop. Människor kommer att titta på till exempel regeringens roll när det gäller att hantera marknadsmisslyckanden. Och du kan säkert hävda att det som händer när det gäller maktkoncentrationen av plattformarna är ett marknadsmisslyckande, och att antitrust kanske är lämpligt. Man kan säkert säga att det arbete som Europeiska unionen har lett med integritetslagstiftning är ett försök från regeringen att reglera några av dessa missbruk. Men jag tror att vi är i ett mycket tidigt skede av att ta reda på hur ett regeringssvar borde se ut. Och jag tror att det är väldigt viktigt för individer att fortsätta tänja på gränserna för att bestämma vad vi vill ha ut av de företag som vi arbetar med.
Laurel : När vi tänker på de val vi behöver göra som individer, och sedan som en del av ett samhälle; Omidyar Network fokuserar till exempel på hur vi ombildar kapitalismen. Och när vi tar upp ett stort ämne som det, forskar du och professor Mariana Mazzucato vid University College of London om just den typen av utmaning, eller hur? Så när vi extraherar värde ur data, hur tänker vi om att återanvända det, men i form av kapitalism, eller hur, som alla också fortfarande kan ansluta till och förstå. Finns det faktiskt en rättvis balans där alla får lite av kakan?
Tim : Jag tror att det finns. Och jag tror att det här har varit mitt tillvägagångssätt under hela min karriär, vilket är att anta att människor för det mesta är bra och inte att demonisera företag, inte att demonisera chefer och inte att demonisera industrier. Men för att först och främst fråga oss själva, vilka är de incitament vi ger dem? Vilka är de riktningar som de får från samhället? Men också, för att få företag att fråga sig själva, förstår de vad de gör?
Så om du ser tillbaka på mitt förespråkande för 22 år sedan, eller när det nu var, 23 år sedan, om programvara med öppen källkod, så var det verkligen fokuserat på... Du kan se på fri mjukvarurörelsen som den definierades vid den tiden som ungefär analogt med många av de nuvarande integritetsinsatserna eller regleringsarbetet. Det var som att vi skulle använda en laglig lösning. Vi kommer att ta fram en licens för att hindra dessa dåliga människor från att göra det här dåliga. Jag och andra tidiga förespråkare för öppen källkod insåg att, nej, faktiskt måste vi bara berätta för folk varför delning är bättre, varför det fungerar bättre. Och vi började berätta en historia om värdet som skapades genom att släppa källkoden gratis, så att den kunde modifieras av människor. Och när folk väl förstod det tog öppen källkod över världen, eller hur? För vi tänkte ”Åh, det här är faktiskt bättre.” Och jag tänker på liknande sätt, jag tror att det finns ett slags ekologiskt tänkande, ekosystemtänkande, som vi måste ha. Och jag menar inte bara i den snäva betydelsen av ekologi. Jag menar, bokstavligen affärsekosystem, ekonomi som ekosystem. Det faktum att för Google borde hälsan på webben vara viktigare än deras egen vinst.
På O'Reilly har vi alltid haft denna slogan, skapa mer värde än du fångar. Och det är ett verkligt problem för företag. För mig är ett av mina uppdrag att övertyga företag, nej, om du skapar mer värde för dig själv, för ditt företag, än du skapar för ekosystemet som helhet, är du dömd. Och naturligtvis är det sant i den fysiska ekologin när människor i princip använder upp mer resurser än vi lägger tillbaka. Där vi förmedlar alla dessa externa effekter till våra ättlingar. Det är uppenbarligen inte hållbart. Och jag tror att samma sak är sant i affärer. Om du bygger en ekonomi där du tar ut mer ur systemet än vad du lägger tillbaka eller som du skapar, gissa vad, du är inte lång efter den här världen. Oavsett om det beror på att du kommer att möjliggöra konkurrenter eller för att dina kunder kommer att vända sig mot dig eller bara för att du kommer att förlora din kreativa fördel.
Dessa är alla konsekvenser. Och jag tror att vi kan lära företag att det är konsekvenserna av att inte skapa tillräckligt med värde för andra. Och inte bara det, vem du måste skapa värde för, för jag tror att Silicon Valley har fokuserat på att tänka, 'Ja, så länge vi skapar värde för användarna spelar inget annat roll. Och det tror jag inte på. Om du inte skapar värde för dina leverantörer, till exempel, kommer de att sluta kunna förnya sig. Om Google är det enda företaget som kan dra nytta av webbinnehåll eller tar för stor andel, gissar du att folk bara kommer att sluta skapa webbplatser. Åh, gissa vad, de gick över till Facebook. Ta Google, faktiskt, deras bästa vapen mot Facebook var inte att bygga något som Google+, som försökte bygga en rivaliserande muromgärdad trädgård. Det var i grunden för att göra webben mer levande och det gjorde de inte. Så Facebooks muromgärdade trädgård konkurrerade ut den öppna webben delvis för att, gissa vad, Google sög ut mycket av det ekonomiska värdet.
Laurel : På tal om ekonomiskt värde och när data är produkten, definierar Omidyar Network data som något vars värde inte minskar. Det kan användas för att göra bedömningar av tredje parter som inte var inblandade i din insamling av data ursprungligen. Data kan vara mer värdefulla när de kombineras med andra datauppsättningar, som vi känner till. Och då borde data ha ett värde för alla inblandade parter. Data går inte dåligt, eller hur? Vi kan liksom fortsätta använda denna obegränsade produkt. Och jag säger vi, men algoritmerna kan liksom fatta beslut om ekonomin under väldigt lång tid. Så om du faktiskt inte går in och börjar tänka på data på ett annat sätt så sår du faktiskt fröet för framtiden och hur det används också.
Tim : Jag tror att det är helt sant. Jag kommer att säga att jag inte tror att det är sant att data inte blir inaktuella. Det går uppenbarligen inaktuellt. Faktum är att det finns det här fantastiska citatet från Gregory Bateson som jag förmodligen har kommit ihåg under större delen av mitt liv nu, som är, 'Information är en skillnad som gör skillnad.' Och när något är känt av alla är det inte längre värdefullt, eller hur? Så det är bokstavligen förmågan att göra skillnad som gör data värdefull. Så jag antar att det jag skulle säga är, nej, data blir inaktuella och det måste fortsätta att samlas in, det måste fortsätta att odlas. Men sedan den andra delen av din poäng, som var att de beslut vi fattar nu kommer att få konsekvenser långt fram i tiden, håller jag helt med om. Jag menar, allt man tittar på i historien måste vi tänka framåt i tiden och inte bara bakåt i tiden eftersom konsekvenserna av de val vi gör kommer att vara med oss långt efter att vi har skördat frukterna och åkt hem.
Jag antar att jag bara skulle säga, jag tror att människor i grunden är sociala djur. Jag har nyligen blivit mycket intresserad av David Sloan Wilsons arbete, som är en evolutionsbiolog. Ett av hans stora talesätt är, 'Själviska individer konkurrerar ut altruistiska individer, men altruistiska grupper konkurrerar ut själviska grupper.' Och på vissa sätt är det mänskliga samhällets historia framsteg i samarbete mellan större och större grupper. Och det som jag antar att jag skulle sammanfatta var vi var med internet - de av oss som var runt den tidiga optimistiska perioden sa: 'Herregud, det här var detta fantastiska framsteg inom distribuerat gruppsamarbete', och är det fortfarande. Du tittar på saker som globala projekt med öppen källkod. Du tittar på saker som det universella informationsutbytet på den globala webben. Du tittar på framstegen inom öppen vetenskap. Det finns så många områden där det fortfarande händer, men det finns den här motkraften som vi måste väcka människor till, som skapar muromgärdade trädgårdar, försöker i princip låsa in människor, försöker hindra det fria flödet av information, det fria flödet av uppmärksamhet. Dessa är i grunden kontraevolutionära handlingar.
Laurel : Så på tal om det här ögonblicket just nu, sa du nyligen att covid-19 är en stor återställning av Overton-fönstret och ekonomin. Så vad är så annorlunda just nu i år som vi kan dra nytta av?
Tim : Tja, konceptet med Overton-fönstret är denna föreställning om att det som verkar möjligt ramas in som ett slags fönster på uppsättningen av möjligheter. Och då kan någon ändra på det. Till exempel, om du tittar på tidigare president Trump, ändrade han Overton-fönstret om vilken typ av beteende som var acceptabelt i politiken, på ett dåligt sätt, enligt min mening. Och jag tror att på ett liknande sätt, när företag visar detta monopolistiska användarfientliga beteende, flyttar de Overton-fönstret på ett dåligt sätt. När vi kommer att acceptera till exempel denna massiva ojämlikhet. Vi flyttar Overton-fönstret för att säga att ett litet antal personer som har enorma summor pengar och att andra får mindre och mindre av kakan är OK.
Men helt plötsligt har vi den här pandemin, och vi tänker, 'Herregud, hela ekonomin kommer att falla.' Vi måste rädda människor, annars får det konsekvenser. Och så säger vi plötsligt, 'Ja, faktiskt, ja, vi måste faktiskt spendera pengarna.' Vi måste faktiskt göra saker som att utveckla vaccin i en stor brådska. Vi måste lägga ner ekonomin, även om det kommer att skada företagen. Vi var oroliga att det skulle skada aktiemarknaden, det visade sig att det inte gjorde det. Men vi gjorde det ändå. Och jag tror att vi går in i en tidsperiod där den typ av saker som covid får oss att göra – vilket är att omvärdera vad vi kan göra och 'Åh, nej, det skulle du omöjligt kunna göra' – det kommer att förändras . Jag tror att klimatförändringarna gör det. Det får oss att gå, heliga ko, vi måste göra något. Och jag tror att det finns en verklig möjlighet när omständigheterna säger oss att hur saker och ting har varit måste förändras. Och om man tittar på stora ekonomiska system, förändras de vanligtvis kring någon förödande händelse.
I grund och botten ledde perioden av den stora depressionen och sedan andra världskriget till revolutionen som gav oss efterkrigstidens välstånd, eftersom alla var som, 'Oj, vi vill inte åka tillbaka dit.' Så med Marshallplanen , vi kommer faktiskt att bygga ekonomin för de människor vi besegrade, eftersom de, naturligtvis, efter första världskriget hade krossat Tyskland, vilket ledde till uppkomsten av populism. Och så insåg de att de faktiskt var tvungna att göra något annorlunda och vi hade 40 år av välstånd som ett resultat. Det finns en sorts algoritmisk röta som inte bara händer på Facebook och Google, utan en sorts algoritmisk röta som sker i ekonomisk planering, vilket är att de system som de hade byggt som skapade ett enormt delat välstånd hade bieffekten som kallas inflation. Och inflationen var riktigt, riktigt hög. Och räntorna var riktigt, riktigt höga på 1970-talet. Och de sa: 'Herregud, det här systemet är trasigt. Och de kom tillbaka med ett nytt system, som fokuserade på att krossa inflationen på att öka företagens vinster. Och vi körde typ med det och vi hade några go-go-år och nu är vi på väg mot krisen, där konsekvenserna av ekonomin som vi byggt upp under de senaste 40 åren misslyckas ganska provocerande.
Och det är därför jag tycker att det är en riktigt bra tid för oss att prata om hur vi vill förändra kapitalismen, eftersom vi ändrar den vart 30:e, 40:e år. Det är en ganska stor förändring i hur det fungerar. Och jag tror att vi är på väg för en till och det ska inte ses som att avskaffa kapitalismen eftersom kapitalismen har varit denna otroliga produktivitetsmotor, men pojke, om någon tror att vi är klara med det och vi tror att vi har fulländat det , de är galna. Vi måste faktiskt göra bättre och vi kan göra bättre. Och för mig definieras bättre av ökat välstånd för alla.
Laurel : För att kapitalism inte är en statisk sak eller en idé. Så generellt, Tim, vad är du optimistisk om? Vad tänker du på som ger dig hopp? Hur ska ni bemanna denna armé för att förändra vårt sätt att tänka på dataekonomin?
Tim : Tja, det som ger mig hopp är att människor i grunden bryr sig om varandra. Det som ger mig hopp är det faktum att människor har förmågan att ändra sig och att komma på nya föreställningar om vad som är rättvist och om vad som fungerar. Det pratas mycket om, 'Tja, vi kommer att övervinna problem som klimatförändringar på grund av vår förmåga att förnya.' Och ja, det är också sant, men ännu viktigare, jag tror att vi kommer att övervinna de enorma problemen med data ekonomi eftersom vi har kommit till ett kollektivt beslut att vi borde. För naturligtvis sker innovation, inte som en första ordningens effekt, det är en andra ordningens effekt. Vad fokuserar människor på? Vi har varit fokuserade ett bra tag på fel saker. Och jag tror att en av de saker som faktiskt, på ett udda sätt, ger mig optimism är uppkomsten av kriser som pandemier och klimatförändringar, som kommer att tvinga oss att vakna upp och göra ett bättre jobb.
Laurel : Tack för att du kom med oss idag, Tim, på Business Lab.
Tim : Varsågod.
Laurel : Det var Tim O'Reilly, grundaren, VD och ordförande för O'Reilly Media, som jag pratade med från Cambridge, Massachusetts, hemmet för MIT och MIT Technology Review, med utsikt över Charles River. Det var allt för det här avsnittet av Business Lab, jag är din värd Laurel Ruma. Jag är chef för Insights, avdelningen för anpassad publicering av MIT Technology Review. Vi grundades 1899 vid Massachusetts Institute of Technology. Och du kan hitta oss slutsatser på webben och vid evenemang varje år runt om i världen. För mer information om oss och showen, kolla in vår hemsida på technologyreview.com. Showen är tillgänglig var du än får dina poddar. Om du gillade det här avsnittet hoppas vi att du tar dig tid att betygsätta och recensera oss. Business Lab är en produktion av MIT Technology Review. Det här avsnittet producerades av Collective Next. Tack för att du lyssna.