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.
Подобається вам це чи ні, радикальна прозорість та алгоритмічне прийняття рішень наближаються швидко. І вони змінять ваше життя. Адже сьогодні легко вбудовувати алгоритми у комп'ютери, збирати інформацію, яку ви лишаєте повсюди, і розуміти, які ви, та потім налаштовувати комп'ютери взаємодіяти з вами краще за більшість 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.
Що ж, це може налякати. Я займаюся цим досить довго і зрозумів, що це чудово. Моя ціль — мати змістовну роботу та змістовні відносини з моїми співробітниками. Я дізнався, що не зміг мати б їх без радикальної прозорості та цього алгоритмічного прийняття рішень. Хочу вам показати, чому це так. Хочу вам показати, як це працює. Застерігаю вас, що деякі моменти, які я покажу, можливо, здивують.
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.
Починаючи з дитинства, я маю проблеми з механічною пам'яттю. Мені не подобалося дотримуватися інструкцій. Зовсім не міг слідувати настановам. Утім, я любив дізнаватися про все самостійно. Коли мені було 12, я ненавидів школу, але полюбив торгувати на біржі. Тоді я підносив ключки для гольфу, заробляючи п'ять доларів за сумку. Отриманий заробіток я вкладав у фондовий ринок. Так було лише тому, що біржа була популярною у той час. Спершу я купив Northeast Airlines, Північно-східні авіалінії. Це була єдина відома мені компанія, яка продавала свої акції менше, ніж за п'ять доларів.
(Laughter)
(Сміх)
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 зрозумів, що можу купити більше акцій, щоб заробити ще грошей, якщо компанія зросте. Це була проста стратегія, чи не так? Я потроїв свій вклад, мені пощастило його потроїти. Компанія мала от-от збанкрутувати, але якась інша компанія її купила, і я потроїв свої гроші. Це мене зачепило. Я думав, що це проста гра. З часом я зрозумів, що нічого простого там немає.
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.
Щоб бути успішним інвестором, треба ставити проти загальноприйнятого і мати рацію. Складно ставити проти загальноприйнятого і мати рацію. Так треба робити тому, що загальноприйняте є частиною ціни. Щоб бути підприємцем, справді успішним підприємцем, треба ставити проти загальноприйнятого і мати рацію. Я мав бути підприємцем та інвестором. Це супроводжується необхідністю робити болісні помилки. Я зробив їх багато. З часом моє ставлення до тих помилок змінилося. Я почав думати про них як про загадки. Якщо я зможу вирішити загадки, то отримаю нагороду. Загадки були такі: що я зроблю в майбутньому інакше, щоб оминути цю жахливу помилку? Нагородою стали принципи, які я записував, аби запам'ятати на майбутнє. Через те, що я чітко їх сформулював, я зміг, як виявилося потім, створити алгоритми. Ті вбудовані алгоритми допомагали комп'ютерам робити рішення зі мною. Як наслідок, ми паралельно приймали рішення. Я розумів, що рішення відрізнялися і що вони набагато кращі, оскільки комп'ютер може приймати рішення швидше. Він може обробляти більше інформації і вирішувати менш емоційно. Я почав приймати рішення набагато краще.
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.
Вісім років після того, як я заснував Bridgewater, я зазнав найбільшої невдачі, зробив найбільшу помилку. Наприкінці 1970-х, коли мені було 34, я підрахував, що американські банки дали більшу позику країнам, що розвиваються, аніж тим країнам, які могли її виплатити, і що це зумовить найбільшу боргову кризу з часів Великої депресії. А також економічну кризу і падіння ринку цінних паперів. Суперечлива ідея для того часу. Люди думали, що вона божевільна. Але у серпні 1982 Мексика оголосила дефолт облігацій, а потім і частина інших країн. Так розпочалася найбільша боргова криза з часів Великої депресії. Оскільки я її передбачив, мене запросили виступити у Конгресі та на популярному шоу "Тиждень на Волл-стріт". Щоб ви відчули момент, я підготував відео. Ви побачите на ньому мене.
(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.
(Відео) Шановний голово, пане Мітчелл, для мене велика радість і честь виступати перед вами з розслідуванням причин економічних проблем. Економіка застигла, гойдаючись на краю невдачі.
Martin Zweig: You were recently quoted in an article. You said, "I can say this with absolute certainty because I know how markets work."
Мартін Цвейг: Нещодавно вас процитували у статті. Ви сказали: "Я можу впевнено це стверджувати, бо знаю, як працюють ринки".
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."
Рей Даліо: Я можу впевнено стверджувати, якщо проаналізувати ліквідність компаній і світу загалом, то зрозуміло, що її низький рівень не зупинить стагфляції.
I look at that now, I think, "What an arrogant jerk!"
Дивлячись на це сьогодні, я думаю: "Який пихатий дурень".
(Laughter)
(Сміх)
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 був таким самовпевненим, і я так помилявся. Коли сталася боргова криза, фондовий ринок та економіка зміцніли, а не розвалилися. Я втратив так багато власних грошей та грошей своїх клієнтів, що мусив зменшити бізнес і звільнити майже усіх. Вони стали моєї сім'єю. Це розбило мені серце. Я втратив стільки грошей, що мусив позичити у тата 4000 доларів, аби оплатити сімейні витрати.
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.
Один з найтяжчих досвідів у моєму житті, але також найцінніших, тому що я змінив своє ставлення до прийняття рішень. Я більше не думав: "Я маю рацію". Я почав запитувати себе: "Як я знаю, що маю рацію?" Я навчився покорі, яка потрібна була мені, щоб збалансувати моє завзяття. Я хотів знайти найрозумніших людей, які мали інші погляди, щоб зрозуміти їхнє бачення або попросити перевірити силу мого. Я шукав меритократію ідей. Інакше кажучи, не автократію, коли інші слідують за мною, чи демократію, коли кожна ідея має однакову цінність, а меритократію, коли найкращі ідеї перемагають. Щоб досягти цього, я зрозумів, що нам потрібні радикальна правдивість та радикальна прозорість.
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?
Маю на увазі, що радикальні правдивість і прозорість означають людську спроможність говорите те, у що вони вірять і бачити все. Ми буквально записували всі розмови, даючи доступ кожному. Якби ми цього не робили, ми не змогли мати меритократію ідей. Щоб вона існувала, ми дозволили людям ділитися своїм кутом зору. Маю один приклад, це емейл від Джима Хескела, мого колеги. Кожен мав доступ до нього. "Рей, тобі треба поставити "три" за виступ на сьогоднішніх зборах... Ти погано підготувався, інакше ти не був би таким неорганізованим". Чи це не прекрасно?
(Laughter)
(Сміх)
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.
Прекрасно. Це чудово, бо мені потрібен такий зворотний зв’язок. Мені необхідно було отримати таку реакцію. Це чудово, бо якби я не дозволяв Джимові та його колегам висловлювати свою думку, у нас були б зовсім інші відносини. Якби я не зробив лист публічним, у нас не було б меритократії ідей.
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.
Протягом 25 років ми саме так і працюємо. Ми працювали вкрай прозоро, збираючи принципи здебільшого завдяки зробленим помилкам та створюючи алгоритми. Створені алгоритми є нашим мисленням. Саме так ми ведемо інвестиційний бізнес, саме так ми керуємо персоналом.
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 --
Щоб краще пояснити, як це працює, я запрошу вас на збори і представлю наш інструмент "Точкозбирач", який нам допомагає. Через тиждень після виборів у США наша дослідницька група провела збори, щоб обговорити, як президентство Трампа вплине на економіку США. Безумовно, люди мали різну думку щодо проблеми і розгортання дискусії. "Точкозбирач" збирає ці погляди. Він має список з десятків ознак. Тому тоді, коли хтось думає про роздуми іншого, їм легше їх оцінювати. Вони просто виділяють ознаку і ставлять оцінку від 1 до 10. Наприклад, як тільки почалися збори, дослідниця Джен поставила мені три, інакше кажучи, незадовільно,
(Laughter)
(Сміх)
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.
тому що я не показував баланс між відкритістю та наполегливістю. Збори продовжувалися, а Джен оцінювала людей ось так. Інші у кімнаті мали інші думки. Це нормально. Різні люди завжди матимуть різні погляди. І хто знає, хто має рацію? Давайте подивимося, що інші думали про мене. Дехто поставив мені високий бал, а дехто — низький. Ці думки дозволяють оцінити мислення, яке стоїть за цифрами. Приклад того, що сказали Джен і Ларі. Зверніть увагу, що кожен має висловити свою думку, навіть критичну, незважаючи на позицію у компанії. Джен, якій 24 роки і яка лише закінчила навчання, може сказати мені, гендиректрові, що я погано виконую свої обов'язки.
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.
Цей інструмент допомагає людям висловлювати свою думку, але водночас відокремлюватися від неї, щоб побачити все краще. Висловивши свою думку, Джен і інші можуть сфокусуватися на загальній картинці і змінити свою думку. Вони розуміють, що є багато думок. Тому й починають запитувати себе: "Як я знаю, що моя думка правильна?" Зміна у поглядах схожа на здатність бачити багатовимірність. Це змінює ідейні суперечки на об'єктивне визначення, які ідеї найкращі.
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.
За "Точкозбирачем" стоїть комп'ютер, який спостерігає. Він спостерігає, що люди думають, і порівнює дані з тим, як вони думають. Він дає відповідні рекомендації. Потім він збирає інформацію з усіх зборів, щоб намалювати картину про людей і їхні думки у стилі пуантилізму. Він створює її завдяки алгоритмам. Розуміння людей дозволяє краще знайти їм відповідні посади. Наприклад, творча людина може бути ненадійною, але працюватиме добре з надійним, але не творчим працівником. Розуміння людей також допомагає нам розподіляти обов'язки, зважаючи на їхні якості. Ми називаємо це правдоподібністю. Ось приклад проведеного нами голосування, коли більшість спочатку мала один погляд, але коли ми проаналізували їхню думку, враховуючи заслуги, відповідь була зовсім іншою. Завдяки цьому процесові, ми приймаємо рішення не на основі демократії чи автократії, а на основі алгоритмів, які враховують людську правдоподібність.
Yup, we really do this.
Так, ми справді цим займаємося.
(Laughter)
(Сміх)
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.
Ми робимо саме так тому, що це усуває те, що, я вірю, є найбільшою трагедією людства, людське зарозуміле та наївне прагнення зберегти свої помилкові погляди, жити за ними та ніколи не піддавати сумніву. І це трагедія. Ми робимо так тому, що можемо піднятися над нашими поглядами і роздивитися ситуацію інакше, роздивитися її колективно. Колективне прийняття рішень набагато краще за індивідуальне, якщо все зроблено правильно. Це секретний інгредієнт нашого успіху. Саме тому наші клієнти заробляють набагато більше, ніж у інших існуючих гедж-фондах, і робили прибуток 23 роки за останні 26.
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 --
Яка ж проблема з радикальною правдивістю і радикальною прозорістю між людьми? Кажуть, що це емоційно важко. Критики стверджують, що це створює жорстоку робочу атмосферу. Нейронаука переконує, що це залежить від схильностей мозку. Частині нашого мозку кортить знати наші помилки і слабкості, щоб ставати кращими. Мені сказали, що за це відповідає прифронтальна кора. Але ще є частина мозку, яка сприймає це як агресію. Мигдалеподібне тіло, як мені сказали. Інакше кажучи, всередині нас двоє: емоційне "я" та інтелектуальне "я". Вони часто сперечаються і заважають вам. Ми переконалися, що цю суперечку можна виграти. Разом ми перемагаємо. Зазвичай необхідно 18 місяців, щоб зрозуміти, більшість віддає перевагу методові максимальної прозорості, а не середовищу з секретами. У нас немає політики, жорстокості, відомих вам недомовок і закулісних ігор. Люди можуть вільно висловлювати думки. Мені це надзвичайно подобається. Тепер ми можемо ефективніше працювати і взаємодіяти. Втім, це не усім підходить. Ми дізналися, що близько 25-30% населення не можуть так працювати. До того ж, розмовляючи про радикальну прозорість, я не маю на увазі прозорість у всьому. Не обов'язково казати людині, що вона лисіє чи що її дитина некрасива. Тому, я маю на увазі
(Laughter)
(Сміх)
talking about the important things. So --
маю на увазі важливі речі. Отже
(Laughter)
(Сміх)
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.
Отже, покинувши цю залу, раджу вам поспостерігати, як ви спілкуєтеся з іншими. Уявіть, що ви знаєте їхні думки, справжні думки. Уявіть, що вони знають, що ви насправді думаєте. Багато чого стало б зрозумілішим і зробило б роботу ефективнішою. Думаю, це покращить ваші відносини. Уявіть, що ви можете мати алгоритми, які допоможуть зібрати всю інформацію і навіть прийняти рішення завдяки меритократії ідей. Така радикальна прозорість стає реальністю, і вона вплине на ваше життя. Вважаю, що це буде надзвичайно. Сподіваюся, для вас це так само прекрасно, як для мене.
Thank you very much.
Дуже дякую.
(Applause)
(Оплески)