Whether you like it or not, radical transparency and algorithmic decision-making is coming at you fast, and it's going to change your life. That's because it's now easy to take algorithms and embed them into computers and gather all that data that you're leaving on yourself all over the place, and know what you're like, and then direct the computers to interact with you in ways that are better than most people can.
Нравится вам это или нет, крайняя прозрачность и алгоритмичность принятия решений неизбежна, и это изменит вашу жизнь. Так происходит, потому что сегодня легко взять алгоритм, запустить его в компьютере и собрать все данные, которых у вас в избытке, решить, чего хочешь, и управлять компьютером так, чтобы он взаимодействовал с вами лучше, чем удаётся большинству людей.
Well, that might sound scary. I've been doing this for a long time and I have found it to be wonderful. My objective has been to have meaningful work and meaningful relationships with the people I work with, and I've learned that I couldn't have that unless I had that radical transparency and that algorithmic decision-making. I want to show you why that is, I want to show you how it works. And I warn you that some of the things that I'm going to show you probably are a little bit shocking.
Звучит пугающе. Я занимаюсь этим уже давно и обнаружил, что это чудесно. Моей целью была значимая работа, значимые отношения с коллегами, и я понял, что могу этого добиться, только если мои решения будут прозрачными и алгоритмичными. Хочу показать вам, почему так, хочу показать, как это работает. Предупреждаю, что кое-что из того, что я покажу, вероятно, вас немного шокирует.
Since I was a kid, I've had a terrible rote memory. And I didn't like following instructions, I was no good at following instructions. But I loved to figure out how things worked for myself. When I was 12, I hated school but I fell in love with trading the markets. I caddied at the time, earned about five dollars a bag. And I took my caddying money, and I put it in the stock market. And that was just because the stock market was hot at the time. And the first company I bought was a company by the name of Northeast Airlines. Northeast Airlines was the only company I heard of that was selling for less than five dollars a share.
С детства у меня была ужасная механическая память. Я не любил следовать инструкциям, у меня это плохо получалось. Но я любил сам разобраться в том, как что-то работает. Когда мне было 12, я ненавидел школу, но влюбился в торговлю на рынке акций. Я помогал развозить тюки и зарабатывал около 5 долларов за баул. Полученные таким образом деньги я вкладывал в фондовый рынок, потому что он в то время был разогрет. Первой купленной мной компанией была Northeast Airlines, «Северовосточные авиалинии». Это была единственная известная мне компания, чьи акции стоили меньше пяти долларов.
(Laughter)
(Смех)
And I figured I could buy more shares, and if it went up, I'd make more money. So, it was a dumb strategy, right? But I tripled my money, and I tripled my money because I got lucky. The company was about to go bankrupt, but some other company acquired it, and I tripled my money. And I was hooked. And I thought, "This game is easy." With time, I learned this game is anything but easy.
Я решил купить больше акций, чтобы, если компания преуспеет, заработать больше. Простейшая стратегия, так? Но я утроил свои вложения, мне повезло утроить свои деньги. Компания была на грани банкротства, но её купила другая компания, и я утроил свои деньги. И я подсел. Мне думалось, что всё проще простого. Со временем я понял, что ничего простого там не было.
In order to be an effective investor, one has to bet against the consensus and be right. And it's not easy to bet against the consensus and be right. One has to bet against the consensus and be right because the consensus is built into the price. And in order to be an entrepreneur, a successful entrepreneur, one has to bet against the consensus and be right. I had to be an entrepreneur and an investor -- and what goes along with that is making a lot of painful mistakes. So I made a lot of painful mistakes, and with time, my attitude about those mistakes began to change. I began to think of them as puzzles. That if I could solve the puzzles, they would give me gems. And the puzzles were: What would I do differently in the future so I wouldn't make that painful mistake? And the gems were principles that I would then write down so I would remember them that would help me in the future. And because I wrote them down so clearly, I could then -- eventually discovered -- I could then embed them into algorithms. And those algorithms would be embedded in computers, and the computers would make decisions along with me; and so in parallel, we would make these decisions. And I could see how those decisions then compared with my own decisions, and I could see that those decisions were a lot better. And that was because the computer could make decisions much faster, it could process a lot more information and it can process decisions much more -- less emotionally. So it radically improved my decision-making.
Чтобы быть эффективным инвестором, нужно ставить на непопулярное и оказываться правым. А идти против всех и оказываться правым непросто, но нужно так делать, потому что цена формируется с учётом общепринятого мнения. Чтобы быть предпринимателем, успешным предпринимателем, нужно идти против общепринятого и оказываться правым. Я был и предпринимателем, и инвестором, и то, и другое занятие не обходится без множества болезненных ошибок. И я совершал много болезненных ошибок, и со временем моё отношение к этим ошибкам изменилось. Я начал думать о них как о головоломках. Если я смогу решить загадку, то получу очки. Загадки были такими: что я сделаю в будущем по-другому, чтобы не повторить эту ужасную ошибку? Призом становились принципы, которые я впоследствии записывал, чтобы не забыть и руководствоваться ими в будущем. И поскольку я их так чётко прописывал, я сумел, — как в итоге обнаружил, — положить их в основу алгоритмов. Эти алгоритмы внести в компьютеры, которые принимали решения наравне со мной. В итоге мы работали над решениями параллельно. Я видел, как те решения, в сравнении с моими решениями, существенно выигрывали. Причиной была скорость, с которой компьютеру удавалось обрабатывать массу информации, и его неэмоциональность в принятии решений. Итак, качество принимаемых мной решений существенно улучшилось.
Eight years after I started Bridgewater, I had my greatest failure, my greatest mistake. It was late 1970s, I was 34 years old, and I had calculated that American banks had lent much more money to emerging countries than those countries were going to be able to pay back and that we would have the greatest debt crisis since the Great Depression. And with it, an economic crisis and a big bear market in stocks. It was a controversial view at the time. People thought it was kind of a crazy point of view. But in August 1982, Mexico defaulted on its debt, and a number of other countries followed. And we had the greatest debt crisis since the Great Depression. And because I had anticipated that, I was asked to testify to Congress and appear on "Wall Street Week," which was the show of the time. Just to give you a flavor of that, I've got a clip here, and you'll see me in there.
Через восемь лет после того, как я основал инвестиционную компанию Bridgewater, я пережил самый тяжёлый кризис, сделал самую большую ошибку. Был конец 1970-х, мне было 34 года, и я посчитал, что американские банки ссудили развивающимся странам намного больше денег, чем те могли вернуть, значит, нас ожидал серьёзнейший долговой кризис со времён Великой депрессии. А с ним и экономический кризис, и падение на рынке акций. Тогда это мнение казалось спорным. Эта мысль казалась безумной. Но в августе 1982 года дефолт по обязательствам сначала объявила Мексика, а затем и ряд других стран. И нас накрыл сильнейший долговой кризис со времён Великой депрессии. Поскольку я это предвидел, меня попросили выступить в Конгрессе и на популярном тогда шоу «Неделя на Уолл-Стрит». Чтобы вы прониклись тем моментом, покажу небольшой клип, в котором вы увидите меня.
(Video) Mr. Chairman, Mr. Mitchell, it's a great pleasure and a great honor to be able to appear before you in examination with what is going wrong with our economy. The economy is now flat -- teetering on the brink of failure.
(Видео) Господин Председатель, господин Митчелл, для меня большая радость и честь выступать перед вами, анализируя, что не так с нашей экономикой. Экономика почти замерла, балансирует на грани краха.
Martin Zweig: You were recently quoted in an article. You said, "I can say this with absolute certainty because I know how markets work."
Мартин Цвейг: Недавно вас процитировали в статье. Вы сказали: «Я с уверенностью это утверждаю, потому что знаю, как работают рынки».
Ray Dalio: I can say with absolute certainty that if you look at the liquidity base in the corporations and the world as a whole, that there's such reduced level of liquidity that you can't return to an era of stagflation."
Рэй Далио: Заявляю с абсолютной уверенностью, что если посмотреть на ликвидность компаний и мира в целом, то видно, что её так мало, что нельзя вернуться в эпоху стагфляции».
I look at that now, I think, "What an arrogant jerk!"
Глядя на это сейчас, думаю: «Какой напыщенный зазнайка!»
(Laughter)
(Смех)
I was so arrogant, and I was so wrong. I mean, while the debt crisis happened, the stock market and the economy went up rather than going down, and I lost so much money for myself and for my clients that I had to shut down my operation pretty much, I had to let almost everybody go. And these were like extended family, I was heartbroken. And I had lost so much money that I had to borrow 4,000 dollars from my dad to help to pay my family bills.
Я был так самоуверен, и я был так неправ. Когда произошёл долговой кризис, фондовый рынок и экономика в целом скорее укрепились, а не просели, я потерял так много денег, и свои, и деньги клиентов, что пришлось существенно свернуть свой бизнес и распустить почти всех сотрудников. А они мне были как семья. Я был раздавлен. Я потерял так много денег, что мне пришлось занять 4 000 долларов у своего отца, чтобы оплатить домашние счета.
It was one of the most painful experiences of my life ... but it turned out to be one of the greatest experiences of my life because it changed my attitude about decision-making. Rather than thinking, "I'm right," I started to ask myself, "How do I know I'm right?" I gained a humility that I needed in order to balance my audacity. I wanted to find the smartest people who would disagree with me to try to understand their perspective or to have them stress test my perspective. I wanted to make an idea meritocracy. In other words, not an autocracy in which I would lead and others would follow and not a democracy in which everybody's points of view were equally valued, but I wanted to have an idea meritocracy in which the best ideas would win out. And in order to do that, I realized that we would need radical truthfulness and radical transparency.
Это был один из самых болезненных уроков за всю мою жизнь, но он же оказался одним из наиболее ценных, поскольку изменил мой подход к принятию решений. Я перестал думать: «Я прав». Я стал спрашивать себя: «Откуда мне известно, что я прав?» Я приобрёл кротость, недостававшую мне, чтобы уравновесить мою наглость. Я старался найти самых умных людей с иной точкой зрения и понять, почему они со мной не согласны, или попросить их проверить на прочность мою позицию. Мне хотелось меритократии идей. Другими словами, не авторитарного режима, когда за мной следовали беспрекословно, и не демократии, при которой все точки зрения имеют одинаковый вес, я стремился к меритократии, чтобы побеждали лучшие идеи. Как я понял, для этого нам нужна была предельная открытость и предельная прозрачность.
What I mean by radical truthfulness and radical transparency is people needed to say what they really believed and to see everything. And we literally tape almost all conversations and let everybody see everything, because if we didn't do that, we couldn't really have an idea meritocracy. In order to have an idea meritocracy, we have let people speak and say what they want. Just to give you an example, this is an email from Jim Haskel -- somebody who works for me -- and this was available to everybody in the company. "Ray, you deserve a 'D-' for your performance today in the meeting ... you did not prepare at all well because there is no way you could have been that disorganized." Isn't that great?
Под предельной открытостью и прозрачностью я подразумеваю, что люди должны озвучивать свои истинные взгляды и видеть всё. Мы буквально записывали на плёнку почти все обсуждения, чтобы каждый мог ознакомиться со всем, а иначе меритократии идей было не добиться. Для меритократии идей нужно дать людям говорить то, что они хотят. Приведу один пример: вот имейл от Джима Хэскела, моего сотрудника, и доступ к имейлу был у всех в компании. «Рэй, тебе «тройка» за выступление на сегодняшнем собрании. Ты плохо подготовился, иначе не объяснить такую несобранность». Разве не круто?
(Laughter)
(Смех)
That's great. It's great because, first of all, I needed feedback like that. I need feedback like that. And it's great because if I don't let Jim, and people like Jim, to express their points of view, our relationship wouldn't be the same. And if I didn't make that public for everybody to see, we wouldn't have an idea meritocracy.
Круто. Во-первых, потому что мне нужен был такой отзыв. Мне нужна была такая реакция. А ещё потому, что если я не дам Джиму и таким, как он, высказывать своё мнение, наши отношения изменятся. А если я не сделаю это письмо публичным, не получится меритократии идей.
So for that last 25 years that's how we've been operating. We've been operating with this radical transparency and then collecting these principles, largely from making mistakes, and then embedding those principles into algorithms. And then those algorithms provide -- we're following the algorithms in parallel with our thinking. That has been how we've run the investment business, and it's how we also deal with the people management.
Именно так мы работаем последние 25 лет. Мы работаем в условиях такой полной прозрачности, наши принципы сформировались в ответ на совершённые ошибки, и мы сделали эти принципы частью алгоритмов. А алгоритмы, которым мы следуем, соответствуют нашему мышлению. Так мы ведём инвестиционный бизнес, так мы управляем кадрами.
In order to give you a glimmer into what this looks like, I'd like to take you into a meeting and introduce you to a tool of ours called the "Dot Collector" that helps us do this. A week after the US election, our research team held a meeting to discuss what a Trump presidency would mean for the US economy. Naturally, people had different opinions on the matter and how we were approaching the discussion. The "Dot Collector" collects these views. It has a list of a few dozen attributes, so whenever somebody thinks something about another person's thinking, it's easy for them to convey their assessment; they simply note the attribute and provide a rating from one to 10. For example, as the meeting began, a researcher named Jen rated me a three -- in other words, badly --
Чтобы дать вам лучшее представление, позвольте пригласить вас на встречу и познакомить с нашим инструментом «Собрание точек», который нам в этом помогает. Через неделю после выборов в США наша исследовательская группа провела встречу, чтобы обсудить последствия президенства Трампа для экономики США. Разумеется, мнения разделились. Вот как мы подошли к обсуждению: «Собрание точек» собирает разные мнения. Здесь есть список из десятков определений, так что если кто-то что-то думает о позиции другого участника, он легко может донести до него свою оценку. Нужно просто отметить это определение и оценить его по шкале от 1 до 10. Например, в начале встречи исследователь по имени Джен поставила мне «три», другими словами, «неуд»,
(Laughter)
(Смех)
for not showing a good balance of open-mindedness and assertiveness. As the meeting transpired, Jen's assessments of people added up like this. Others in the room have different opinions. That's normal. Different people are always going to have different opinions. And who knows who's right? Let's look at just what people thought about how I was doing. Some people thought I did well, others, poorly. With each of these views, we can explore the thinking behind the numbers. Here's what Jen and Larry said. Note that everyone gets to express their thinking, including their critical thinking, regardless of their position in the company. Jen, who's 24 years old and right out of college, can tell me, the CEO, that I'm approaching things terribly.
за то, что я не выдержал баланс между открытостью и настойчивостью. По ходу встречи оценки, которые Джен поставила другим людям, были такими. У других участников были другие точки зрения. Это нормально. У разных людей всегда разные мнения. Как знать, кто прав? Посмотрим, что думали другие о моём выступлении. Кто-то оценил мою работу высоко, кто-то — низко. Учитывая эти точки зрения, можно оценить ход мышления, стоящий за цифрами. Вот что сказали Джен и Ларри. Обратите внимание, что каждый может высказать свои мысли, даже критические, независимо от их должности в компании. Джен, которой всего 24 года и она только что окончила вуз, может сказать мне, гендиректору, что я плохо справляюсь.
This tool helps people both express their opinions and then separate themselves from their opinions to see things from a higher level. When Jen and others shift their attentions from inputting their own opinions to looking down on the whole screen, their perspective changes. They see their own opinions as just one of many and naturally start asking themselves, "How do I know my opinion is right?" That shift in perspective is like going from seeing in one dimension to seeing in multiple dimensions. And it shifts the conversation from arguing over our opinions to figuring out objective criteria for determining which opinions are best.
Этот инструмент даёт возможность высказаться и при этом посмотреть на ситуацию отстранённо, на более высоком уровне. Когда Джен и другие высказывают своё мнение, а затем смотрят на экран в целом, их собственное мнение меняется. Они видят, что их мнение — только одно из многих, и у них возникает вопрос: «Как узнать, что прав именно я?» Эта смена точки зрения похожа на то, как вместо одномерной картинки появляется объёмное представление. Обсуждение смещается от споров о личных мнениях к поиску объективных критериев выбора лучших идей.
Behind the "Dot Collector" is a computer that is watching. It watches what all these people are thinking and it correlates that with how they think. And it communicates advice back to each of them based on that. Then it draws the data from all the meetings to create a pointilist painting of what people are like and how they think. And it does that guided by algorithms. Knowing what people are like helps to match them better with their jobs. For example, a creative thinker who is unreliable might be matched up with someone who's reliable but not creative. Knowing what people are like also allows us to decide what responsibilities to give them and to weigh our decisions based on people's merits. We call it their believability. Here's an example of a vote that we took where the majority of people felt one way ... but when we weighed the views based on people's merits, the answer was completely different. This process allows us to make decisions not based on democracy, not based on autocracy, but based on algorithms that take people's believability into consideration.
«Собранием точек» руководит компьютер. Он отслеживает мнения людей и их образ мышления, а затем даёт им соответствующие рекомендации. Также он собирает данные со всех встреч и, словно художник-пуантилист, создаёт общую картину всех мнений и образов мысли. Вся эта работа основана на алгоритмах. Понимание людей помогает подобрать им более подходящие должности. Например, творческий человек может быть ненадёжным, но сработается с кем-то не творческим, но надёжным. Знание людей помогает нам решить, как распределить между ними зоны ответственности, как принимать решения, учитывая таланты людей. Мы зовём это достоверностью. Вот пример проведённого нами голосования, когда большинство заняли одну позицию, но когда голоса были взвешены с учётом их талантов, ответ получился противоположным. Этот процесс позволяет принимать решения на основании не демократии, не автократии, а алгоритмов, учитывающих людей.
Yup, we really do this.
Да-да, мы делаем именно так.
(Laughter)
(Смех)
We do it because it eliminates what I believe to be one of the greatest tragedies of mankind, and that is people arrogantly, naïvely holding opinions in their minds that are wrong, and acting on them, and not putting them out there to stress test them. And that's a tragedy. And we do it because it elevates ourselves above our own opinions so that we start to see things through everybody's eyes, and we see things collectively. Collective decision-making is so much better than individual decision-making if it's done well. It's been the secret sauce behind our success. It's why we've made more money for our clients than any other hedge fund in existence and made money 23 out of the last 26 years.
И это позволяет нам преодолеть, как мне кажется, величайшую трагедию человечества, а именно самоуверенное и наивное упрямство в своих заблуждениях, в соответствии с которыми они поступают вместо того, чтобы подвергнуть их сомнению. Это трагедия. Нам же удаётся подняться над личными мнениями и посмотреть на вещи другими глазами, взглянуть коллективно. Коллективное принятие решений лучше индивидуального, если проводится с умом. В этом секрет нашего успеха. Поэтому мы приносим своим клиентам больше денег, чем любой существующий хедж-фонд, и приносили доход 23 из 26 лет.
So what's the problem with being radically truthful and radically transparent with each other? People say it's emotionally difficult. Critics say it's a formula for a brutal work environment. Neuroscientists tell me it has to do with how are brains are prewired. There's a part of our brain that would like to know our mistakes and like to look at our weaknesses so we could do better. I'm told that that's the prefrontal cortex. And then there's a part of our brain which views all of this as attacks. I'm told that that's the amygdala. In other words, there are two you's inside you: there's an emotional you and there's an intellectual you, and often they're at odds, and often they work against you. It's been our experience that we can win this battle. We win it as a group. It takes about 18 months typically to find that most people prefer operating this way, with this radical transparency than to be operating in a more opaque environment. There's not politics, there's not the brutality of -- you know, all of that hidden, behind-the-scenes -- there's an idea meritocracy where people can speak up. And that's been great. It's given us more effective work, and it's given us more effective relationships. But it's not for everybody. We found something like 25 or 30 percent of the population it's just not for. And by the way, when I say radical transparency, I'm not saying transparency about everything. I mean, you don't have to tell somebody that their bald spot is growing or their baby's ugly. So, I'm just talking about --
В чём проблема с предельной открытостью и прозрачностью друг с другом? Говорят, что это сложно эмоционально. Критики утверждают, что это создаёт очень жёсткую рабочую среду. Нейронаука заявляет о врождённых предрасположенностях мозга. Есть область мозга, которая хотела бы знать о наших ошибках и слабостях, чтобы преуспеть в будущем. Мне сказали, что эта область — префронтальная кора. А другая область мозга видит в этом проявление агрессии. Это, как мне сказали, миндалевидное тело. Другими словами, в нас звучат два голоса: один эмоциональный, а другой — интеллектуальный. Они часто спорят между собой и мешают нам. По нашему опыту знаем, что в этой битве можно победить. Победить, действуя сообща. Обычно нужно 1,5 года, чтобы убедиться, что люди предпочитают работать именно так, в условиях полной прозрачности, а не скрытности. Здесь нет закулисных игр, жёсткости и недомолвок, а есть меритократия идей, и люди могут говорить открыто. И это чудесно. В результате наша работа и отношения стали эффективнее. Но так бывает не со всеми. Оказалось, что 25–30% людей это не подходит. Кстати, говоря о полной прозрачности, я не имею в виду прозрачность во всех вопросах. Не обязательно говорить человеку, что он лысеет или у него некрасивый ребёнок. Я говорю о прозрачности
(Laughter)
(Смех)
talking about the important things. So --
только в важных вопросах. Итак...
(Laughter)
(Смех)
So when you leave this room, I'd like you to observe yourself in conversations with others. Imagine if you knew what they were really thinking, and imagine if you knew what they were really like ... and imagine if they knew what you were really thinking and what were really like. It would certainly clear things up a lot and make your operations together more effective. I think it will improve your relationships. Now imagine that you can have algorithms that will help you gather all of that information and even help you make decisions in an idea-meritocratic way. This sort of radical transparency is coming at you and it is going to affect your life. And in my opinion, it's going to be wonderful. So I hope it is as wonderful for you as it is for me.
когда вы покинете этот зал, обратите внимание на то, как вы говорите с другими. Представьте, что если бы вы знали их мысли, их настоящие мысли... и если бы они знали ваши мысли, ваши настоящие мысли. Это бы многое прояснило, позволило бы вам действовать намного эффективнее. Думаю, ваши отношения улучшились бы. Представьте, что у вас были бы алгоритмы, позволяющие собирать такую информацию и даже принимать решения согласно принципам меритократии идей. Вас ожидает полная прозрачность, она изменит вашу жизнь. По-моему, будет чудесно. Надеюсь, вы тоже думаете, как я.
Thank you very much.
Большое спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)