В своей основе WeChat — это мессенджер наподобие WhatsApp от Facebook. Однако Tencent с самого начала приняла решение радикально увеличить доступность WeChat, позволив третьим сторонам добавлять к приложению собственные функции через так называемые официальные аккаунты. Фактически мини-приложения, они невероятно популярны у всевозможных коммерческих организаций, особенно если сочетаются с функцией электронных платежей, имеющейся в WeChat. В Соединенных Штатах и других западных странах нормой является наличие у каждой фирмы собственного мобильного приложения. В Китае WeChat превратился в своего рода платформу, и миллионы фирм и организаций используют его для взаимодействия с публикой. Китайцы пользуются WeChat не только для общения, но и для расчетов в ресторанах, записи на прием к врачу, онлайн-знакомств, оплаты коммунальных счетов, вызова такси — практически для всего на свете. Количество сервисов, доступных через WeChat, постоянно растет. В отличие от таких систем, как Apple Pay, пользование которой осложняется для продавцов необходимостью покупать дорогостоящее оборудование для точек продаж, чтобы провести мобильный платеж через WeChat, достаточно предъявить покупателю штрихкод для сканирования. В результате даже мелкие фирмочки, вплоть до уличных торговцев едой, могут с легкостью получать цифровые платежи. В Китае платежный сервис WeChat намного популярнее кредитных карт и во многих местах вытесняет даже наличные.

В общем, цифровая активность в Китае несоизмеримо выше, и ее проникновение в экономику в целом намного больше, поскольку она захватывает даже тот поток транзакций, который в Соединенных Штатах или Европе, скорее всего, проходил бы офлайн. Каждый платеж, каждое бронирование, каждая поездка на такси и каждое взаимодействие, независимо от типа, генерирует данные, идеально подходящие для поглощения алгоритмами глубокого обучения.

Данных в Китае не только больше, они еще и гораздо доступнее для предпринимателей в области ИИ. Хотя правовая защита неприкосновенности личных данных существует, она далеко не такая строгая, как в Соединенных Штатах и особенно в Европе. Китайская публика, со своей стороны, не слишком озабочена этим вопросом. Обеспокоенности по поводу неприкосновенности частной жизни или, скажем, расовой предвзятости алгоритмов — вопросов, моментально вызывающих ярко выраженное недовольство в демократических обществах, — в Китае нет или практически нет. Если получение компанией Google данных министерства здравоохранения, первоначально передаваемых по контракту DeepMind, немедленно вызвало гневный протест в Великобритании, то китайские технологические компании обычно не встречают особых препон на пути к прибыльному использованию искусственного интеллекта в таких областях, как здравоохранение и образование. Если данные — это новая нефть, то китайские предприниматели в области ИИ — это новые поисковики, которые бурят скважины и ставят нефтяные вышки в самых многообещающих местах слабо контролируемого цифрового поля.

Еще до взрывного роста числа стартапов в области ИИ ведущие технологические компании Китая, особенно Tencent, Alibaba и Baidu, вкладывали огромные деньги в исследование и разработку искусственного интеллекта. Baidu, которую часто называют китайской Google, главная в стране поисковая машина, приобрела огромный опыт в таких областях, как распознавание речи и языковой перевод, и активно проникает в другие сферы. Так, в 2017 году Baidu создала Apollo, платформу с открытым кодом для беспилотных транспортных средств (в сущности, нечто вроде Android для беспилотников), которую она предоставляет бесплатно компаниям из сильно фрагментированной автомобильной отрасли Китая[253]. Партнерами программы стали транснациональные автопроизводители, в том числе BMW, Ford и Volkswagen, а также поставщики технологий, такие как NVIDIA. Взамен Baidu получает доступ к генерируемым транспортными средствами данным, на которых затем может обучать свои алгоритмы. Иначе говоря, Baidu проводит уникальную стратегию, в перспективе обещающую преимущества, которыми пользуется Tesla благодаря сотням тысяч своих машин, оснащенных видеокамерами.

Поначалу прогресс Китая в области ИИ в значительной степени поддерживался заимствованием знаний и переманиванием специалистов из Соединенных Штатов и других западных стран. Особенно желанными целями для рекрутеров были американские исследователи, свободно владеющие китайским языком. Например, в 2014 году Baidu наняла одного из самых опытных экспертов по глубокому обучению, Эндрю Ына, в то время возглавлявшего проект Brain в компании Google — первую попытку этой компании крупномасштабно применить глубокие нейронные сети. Ын, проработавший в Baidu три года, прежде чем вернуться в Кремниевую долину, организовал лабораторию по исследованию искусственного интеллекта в Пекине. Затем в 2017 году Baidu пригласила на должность операционного директора Ки Лу, возглавлявшего работу над ИИ в Microsoft[254]. Лу, обладатель докторской степени Университета Карнеги — Меллона, относится к растущей группе иммигрантов, получивших образование по одной из лучших аспирантских программ США и решивших вернуться в Китай, где возможности развития бизнеса на основе ИИ выглядят более привлекательно. Хорошие перспективы и стремительно меняющийся ландшафт порождают высокую текучесть среди видных китайских экспертов по ИИ. Лу задержался в Baidu всего на год и теперь возглавляет инкубатор стартапов в Пекине.

Ключевую роль сыграл также доступ к исследованиям и алгоритмам, созданным на Западе. Примерно через год после триумфальной победы AlphaGo над Кэ Цзе Tencent объявила, что ее программа Fine Art для игры в го также сумела победить мастера го. Однако система Tencent, скорее всего, сильно опиралась на опубликованную работу DeepMind, а может быть, даже была с нее скопирована. Большинство западных исследователей ИИ, с которыми я разговаривал, не выражали особого беспокойства из-за передачи знаний этого типа и не воспринимали прогресс с точки зрения соревнования наций. Они убежденные сторонники глобальной системы, опирающейся на открытую публикацию исследований и свободный обмен идеями. Когда я спросил генерального директора DeepMind Демиса Хассабиса, идет ли «соревнование с Китаем в области ИИ», он ответил, что DeepMind открыто публикует свои наработки и, хотя ему известно о «создании Tencent клона AlphaGo», он не воспринимает это как «соревнование, поскольку все исследователи на виду и сотрудничество между ними очень активно»[255].

Китайские исследователи и сами вносят существенный вклад в массив публикаций об исследованиях ИИ. По данным Института искусственного интеллекта Аллена на начало 2019 года, Китай уже опередил Соединенные Штаты по общему количеству статей об искусственном интеллекте, опубликованных после 2006 года[256]. Поскольку, согласно общему мнению, многие публикации имеют относительно низкое качество или сообщают об очень скромном достижении, Институт Аллена провел дальнейший анализ, сосредоточившись на тех статьях, которые активно цитировались другими исследователями. Оказалось, что при сохранении текущей тенденции Китай должен был уже к концу 2019 года опередить Соединенные Штаты в количестве публикаций, входящих в первые 50 % по цитируемости, а к 2020 году — в первые 10 %. При таких темпах китайские исследователи будут к 2025 году публиковать больше США статей, относящихся к 1 % самых цитируемых. По другому показателю — общему количеству патентов в области искусственного интеллекта — Китай уже опередил Соединенные Штаты.

Не все понимают, что