О невозможности в социальных выборах - теорема Эрроу

Теорема о невозможности Эрроу — одно из ключевых открытий в теории социальных выборов, которое доказывает: построить идеальную демократическую систему голосования невозможно. Кеннет Эрроу сформулировал три принципа, которым должна соответствовать такая система, но доказал, что их одновременное выполнение недостижимо.

Вначале требуется постулировать существование решения.

Это свойства именуется "Универсальность": для любого профиля голосования существует результат — упорядоченный список из n альтернатив.

Далее - принципы.

Первый принцип — единогласие. Если все участники голосования предпочитают один вариант другому, то этот выбор должен быть отражен в общем решении.

 

Второй — независимость от посторонних альтернатив. Это значит, что коллективное предпочтение между двумя вариантами не должно зависеть от наличия других альтернатив. 

Третий — отсутствие диктатора. Никто из участников не должен иметь абсолютной власти определять результат голосования независимо от мнений остальных.

Для N ≥ 2 и n ≥ 3 не существует системы голосования, которая отвечает всем четырём условиям.
Однако теорема утверждает, что любая система голосования неизбежно нарушает хотя бы один из этих принципов. Это фундаментальное ограничение имеет огромные последствия для понимания демократии, коллективного принятия решений и распределения ресурсов.

Важным следствием является так называемый парадокс Кондорсе, который показывает, что даже при индивидуальных транзитивных предпочтениях группа может прийти к циклическим и несогласованным решениям. Например, большинство может предпочитать вариант A перед B, B перед C, но при этом выбирать C перед A.

Работа Эрроу, впервые опубликованная в 1951 году, положила начало новой научной области — теории социальных выборов. За это открытие он был удостоен Нобелевской премии. Теорема не просто демонстрирует ограничения демократических систем, но и вдохновляет на поиск компромиссов и разработку новых подходов, учитывающих сложность коллективных решений.

Практическое следствие

Теорему Эрроу можно переформулировать:

«В избирательных системах без диктатора, в которых реализован принцип единогласия, не может выполняться принцип независимости от посторонних альтернатив».

Это означает, что добавление на голосование дополнительных кандидатов может повлиять на итоговое ранжирование исходных (основных) кандидатов. На практике в таких системах может работать такая технология манипулирования выборами, как «Добавление фиктивных кандидатов». Фиктивным кандидатом называется кандидат, не имеющий реальной цели победить в выборах, но играющий чисто техническую роль ослабления одного из главных кандидатов путём «перетягивания» на себя части его аудитории поддержки.

Теорема Эрроу, таким образом, утверждает, что для этой технологии манипулирования уязвимы все избирательные системы, за исключением тех, в которых окончательное решение принимает один человек.

Источники

1. Телеграмм-канал "Математика не для всех".
2. Википедия "Теорема Эрроу".

Неизбежность появления структур в хаосе

В 1928 году Фрэнк Пламптон Рамсей, английский математик, философ и экономист, доказал, что такие упорядоченные конфигурации неизбежно присутствуют в любой большой структуре, будь то группа звёзд, совокупность случайно разбросанных камешков или последовательность чисел, полученных бросанием игральной кости. Если речь идёт о достаточно большом количестве звёзд, то всегда можно найти группу, которая с очень большой точностью образует какую-нибудь заданную конфигурацию: прямую линию, прямоугольник или, если уж мы заговорили о звёздах, большой ковш. Фактически теория Рамсея утверждает, что любая структура обязательно содержит упорядоченную подструктуру.

В МИРЕ НАУКИ

Scientific American · Издание на русском языке
№ 9 · СЕНТЯБРЬ 1990 · С. 70–76
Теория Рамсея

Что из этого следует?

• Любая структура обязательно содержит упорядоченную подструктуру.
• Полный беспорядок невозможен.

Сколько должно быть объектов, чтобы возникла подструктура?

Ответ - числа Рамсея.

Числа Рамсея определяются как наименьшее значение n, для которого в любой группе из n точек некоторая группа из j точек образует структуру.

Задачи в теории Рамсея обычно звучат в форме вопроса «сколько элементов должно быть в некотором объекте, чтобы гарантированно выполнялось заданное условие или существовала заданная структура». Простейший пример: доказать, что в любой группе из 6 человек найдутся либо 3 человека, попарно знакомые друг с другом, либо 3 человека, попарно незнакомые друг с другом. Для доказательства возьмём любого из шестерых — назовём его А. Предположим, что он знает хотя бы троих из оставшихся. Если среди этих троих есть двое знакомых, они образуют искомую тройку (попарно знакомых) с А, если нет — то тройку попарно незнакомых между собой. Если же А знает не более двоих из оставшихся, то у него есть трое незнакомых, и для них работает аналогичное рассуждение. Также легко видеть, что в компании из пяти человек может уже не найтись троих попарно знакомых или попарно незнакомых: поставим пятерых изначально незнакомых людей по кругу и познакомим соседей.

Обычно для визуализации числе Рамсея используется граф.

В этом случае граф будет содержать n вершин, которые соединены каждый с каждым. Ребра раскрашены в два цвета. Число Рамсея определяет, сколько должны быть вершин в графе, чтобы в нем существовал полный граф с ребрами одного цвета, состоящий из j вершин.

Если есть граф с шестью вершинами (это люди), ребра которого раскрашены в красный и синий цвета (знакомство и незнакомство соответственно), то найдутся три вершины, соединённые рёбрами одного цвета. А для графа с пятью вершинами такой тройки может и не быть.
А если мы хотим найти в какой-нибудь группе больше людей, которые или каждый с каждым знакомы, или каждый с каждым не знакомы? Верно ли, что какие бы значения n и k мы не взяли, в достаточно большой компании найдутся или n попарно знакомых, или k попарно незнакомых людей? Да, верно: это утверждает теорема Рамсея, доказанная им в 1930 г. Наименьший размер компании, заведомо удовлетворяющей этому условию, обозначается R(n, k) и называется числом Рамсея. Или, учитывая синюю группу из n вершин или красную группу из k вершин, минимальное количество вершин, которое должен иметь полный граф, чтобы каждое ребро было окрашено в красный или синий цвет.

Другая интерпретация чисел Рамсея связана с арифметическими прогрессиями. Например, если каждое число от 1 до 9 покрасить в красный или синий цвет, то либо три синих числа, либо три красных образуют арифметическую прогрессию. Можно увеличивать число членов арифметической прогрессии, раскрашивать их и определять наибольшую длину арифметической прогрессии, определяемую числами одного цвета.

Еще более интересный факт связан с тем, что данная задача связана с игрой в крестики нолики, особенно с трехмерным вариантом этой игры. В частности, рассматривают куб с 64 ячейками (по четыре на каждую сторону).

Числа Рамсея представлена последовательностью A212954 (https://oeis.org/A212954) и известно их мало. Для больших чисел есть только оценки нижней и верхней грани.

Например, зададимся вопросом, какой длины должна быть последовательность натуральных чисел, раскрашенных случайным образом в два цвета, например, красным и синим, чтобы в нем появилась красная арифметическая прогрессия длиной 3 и синяя длиной 9. Можно и наоборот, поменять цвета. Такое число обозначается R(3,9). Ответ - 36. То есть, если 36 первых натуральных чисел раскрасить случайным образом в два цвета, то обязательно в таком ряду найдется арифметическая прогрессия из 9 одноцветных чисел!. Так из хаоса появляется сложный порядок.

Для определенности приведу пример, что то же вопрос, касательно одноцветных прогрессии в 10 чисел одного цвета, и синего, и красного, не имеет точного значения числа Рамсея, а только интервальную оценку. Такой порядок, 10 красных и 10 синих может появиться в натуральных рядах от (минимум) 798 чисел до (максимум) 23556. Это число Рамсея обозначается R(10,10).

Сам факт, что 797 чисел мало для возникновения порядка, а 23556 гарантирует возникновение порядка. Точное же значение числа Рамсея находится где то в этих пределах.

Вывод же - полный беспорядок невозможен. Обязательно проявится структура. И этот вывод - просто математика. Просто идея, которая вне времени, вне пространства.

Возможно, возникновения порядка в больших структурах препятствует написанию длинных приключенческих историй с продолжениями. В любой приключенческой истории конечное число героев, как минимум их двое, - отрицательный и положительный герой. Рано или поздно, сюжетные эпизоды просто обязаны повторяться и возникновение повторяющейся структуры уничтожит новизну и все загадки, ради которых выстраиваются сюжетные линии. И тем самым, интерес угаснет. Больше героев, больше линий, полифоничность текста лишь отдалит момент появления структур. Неизбежность же появления структур будет определяться числами Рамсея.

Приложение

Теория Рамсея возникла как обобщение принципа Дирихле. Для её результатов характерна неконструктивность: доказывается, что некоторая структура существует, но не предлагается никакого способа её построения кроме прямого перебора. Кроме того, для существования искомых структур требуется, чтобы объекты, их содержащие, состояли из очень большого числа элементов. Зависимость числа элементов объекта от размера структуры обычно, как минимум, экспоненциальная.

 Верхняя оценка числа Рамсея (m,n больше равны 1):

 Нижняя оценка числа Рамсея, при k больше равного двух:

 Общий случай:

Соляной тайфун: взлом китайского телефона

Соляной тайфун: взлом китайского телефона.
Брайан Даннинг 4 февраля 2025 г.

В конце 2024 года новостные агентства по всему миру сообщили, что следователи обнаружили масштабную китайскую кибератаку на американские сети сотовой связи. Многие описали ее как крупнейшую подобную утечку в истории. Когда выяснилось, что Дональд Трамп, Джей Ди Вэнс, Камала Харрис и многие из их сотрудников были включены в атаку, многие люди решили, что это часть скоординированной схемы по влиянию на исход выборов в США. Это также произошло во время эскалации торговой войны между Соединенными Штатами и Китаем, и некоторые интерпретировали это как китайский ответ на торговую войну. Хакерская группа называлась Salt Typhoon, и сегодня мы собираемся глубоко в ней разобраться и посмотреть, о чем она на самом деле, а о чем нет.

Salt Typhoon — это название, которое исследователи безопасности Microsoft дали большой и разносторонней группе хакеров в Китае. Мы не знаем, как они себя называют, если вообще называют; но известно, что они являются китайским подрядчиком, часто используемым Министерством государственной безопасности Китая. Salt Typhoon проникли в компьютерные системы не только в Соединенных Штатах, но и в десятках стран. Иногда они крадут корпоративную интеллектуальную собственность и проводят множество атак на отели, чтобы украсть их данные, но их основное внимание сосредоточено на национальных системах контрразведки, пытаясь выяснить, что их международные коллеги знают о них. Они также известны под другими названиями, данными другими компаниями по безопасности: Earth Estrie, Ghost Emperor, Famous Sparrow; но Salt Typhoon — наиболее часто используемое.

Если говорить нетехническим языком, то вот как они это сделали. Хакеры использовали уязвимости в определенных сетевых устройствах, таких как брандмауэры или маршрутизаторы. Производители этих устройств постоянно ищут такие уязвимости, и когда они их находят, они выпускают обновление программного обеспечения, чтобы исправить их. Но владельцы устройств не всегда применяют эти обновления, оставляя устройства открытыми для общедоступной уязвимости.

Существуют программы, известные как инструменты проникновения, которые автоматически ищут определенные уязвимости. Если у вас есть веб-сайт, он был проверен этими инструментами. Журналы вашего сервера, вероятно, показывают, что были предприняты попытки доступа к общим URL-адресам порталов администраторов, таким как /login или /administrator, и многим другим. Распространенные имена пользователей и пароли, такие как admin и 123456 , отправляются массово — практически все из списка 10 000 самых распространенных паролей Википедии. Очевидно, что подавляющее большинство из них терпят неудачу, но иногда один из них проходит. Когда это происходит, хакер получает уведомление, и теперь он может войти в вашу систему как администратор и начать ковыряться. Это относительно глупая атака, называемая грубой силой.

Но даже если это не удается, есть другие атаки, которые может попробовать инструмент проникновения. Одна из самых распространенных называется атакой инъекции. Известный пример этого был проиллюстрирован в популярном комиксе xkcd 2007 года, широко известном как « Little Bobby Tables ». Когда вы вводите информацию в веб-форму, например, свое имя пользователя и пароль на экране входа в систему, вы можете добавить команды базы данных к своим входным данным, которые небрежно защищенный веб-сайт мог бы фактически выполнить. Little Bobby Tables использовал это, чтобы удалить всю базу данных учеников в своей школе. Этот метод также можно использовать для установки программы на сервер, программы, которая может сделать что угодно, например, предоставить хакеру доступ для получения полного контроля над сервером.

Другой похожий метод называется атакой переполнения буфера, при которой в форму передается так много данных, что они могут перезаписать плохо защищенную часть памяти сервера программным кодом, который делает все, что захочет хакер.

Другая очень распространенная атака, которую Salt Typhoon, как известно, использовала в этом случае, называется целевым фишингом. Это когда хакеры идентифицируют конкретного человека в компании, у которого есть нужный им тип доступа. Затем хакеры отправляют этому человеку поддельные электронные письма или текстовые сообщения с просьбой войти в их систему, которые выглядят как обычные сообщения от системы. Если это обманывает человека, он переходит на веб-сайт, который выглядит знакомым, но на самом деле является копией, и вводит свое имя пользователя и пароль. Но они не попадают туда, куда они думают; эти учетные данные отправляются прямо хакеру, который затем может ими воспользоваться.

Существует много таких атак; вот лишь несколько из них, иллюстрирующих общую идею. Маршрутизатор или другое сетевое устройство имеет много тех же функций, что и другие серверы; им можно управлять удаленно, поэтому у него должны быть эти основные функции, которые позволяют хакерам совершать только что обсуждаемые типы атак или их вариации, которые слишком сложны, чтобы вдаваться в них здесь, но это та же самая основная идея.

Получив административный доступ к удаленному устройству, хакер может управлять им со своего компьютера, где бы он ни находился. Существуют также уловки, которые они могут использовать, чтобы скрыть свое соединение, так что невозможно будет отследить их до их фактического местоположения. В лучшем случае они могут использовать свой доступ, чтобы делать все, что может делать администратор. Они могут искать в базах данных, они могут загружать что-то, они могут удалять что-то. Они могут создавать новые секретные проходы, через которые они могут продолжать получать доступ к системе, даже если учетные данные или другой метод доступа, который они использовали изначально, были изменены или заблокированы. И следует подчеркнуть, что почти все это можно автоматизировать и выполнять в огромных масштабах и с ошеломляющей скоростью.

По оценкам, к концу 2024 года Salt Typhoon скомпрометировал около 100 000 устройств Fortinet и Cisco только внутри сети AT&T. В целом подтверждено, что Salt Typhoon взломал девять американских телекоммуникационных компаний, включая Verizon, AT&T, T-Mobile и шесть других.

Все это дало китайцам доступ к записям телефонных звонков практически любого американца, которого они хотели. Это не так уж и удивительно, поскольку любой компетентный хакер может получить эти данные; вам не обязательно быть частью Salt Typhoon. Совсем недавно, в январе 2025 года, 20-летний солдат американской армии был арестован за доступ и продажу журналов звонков обоих кандидатов в президенты США Дональда Трампа и Камалы Харрис. У обоих были журналы звонков с мобильных телефонов в AT&T, и ни у одного из них не была настроена двухфакторная аутентификация. Это говорит нам о том, что солдат почти наверняка проник в AT&T через один из распространенных типов атак, обсуждавшихся ранее.

Согласно журналам, проанализированным исследователями безопасности, Salt Typhoon в основном ограничила кражу данных о звонках несколькими десятками правительственных чиновников, включая сотрудников предвыборных штабов обоих кандидатов в президенты на выборах 2024 года. Однако атака, по-видимому, не была связана с попытками повлиять на выборы. Китай тоже делает много такого, но это совсем другие проекты.

Так что фактом является то, что Китай действительно получил огромные объемы данных о том, кто кому звонил, в основном относительно небольшому числу чиновников, и много данных о том, кто останавливался в каких отелях по всему миру. Однако жемчужиной их взлома была база данных прослушки Министерства юстиции США. Она включала все телефонные номера, которые прослушивало любое федеральное агентство. Это сообщило Китаю, кого США расследуют по любой причине: возможно, подозреваемых преступников, наркобаронов и, что самое главное, подозреваемых иностранных агентов. Предположив, что у Китая были шпионы в Соединенных Штатах, что, конечно, было и есть до сих пор, данные прослушки сообщили им, находятся ли какие-либо из их шпионов под следствием. Они также сообщили Китаю, каких шпионов из других стран расследуют США. С точки зрения контрразведки, это была чрезвычайно успешная атака.

Что еще они планируют делать со всеми этими данными, на самом деле является предметом спекуляций. Предполагается, что они используют механизмы искусственного интеллекта для анализа всех этих данных, ищут закономерности, строят карты социальных связей, возможно, выясняя, кто с кем связан в Вашингтоне и какие проекты привлекают наибольшее внимание.

Итак: утверждения о том, что взлом телекоммуникаций 2024 года был попыткой вмешательства в выборы, не соответствуют действительности. Утверждения о том, что это имело отношение к торговой войне между США и Китаем, также не соответствуют действительности. И есть еще кое-что…

Обычно, когда я выбираю тему для Skeptoid, я предпочитаю, чтобы это был решенный вопрос, что позволяет мне быть более всеобъемлющим и иметь преимущество ретроспективного взгляда. Однако на дату этого шоу, то есть на февраль 2025 года, у нас есть некоторые срочные новости об этой конкретной кибератаке. Когда о ней впервые сообщили в конце 2024 года, было объявлено, что расследование будет возглавлять Совет по рассмотрению кибербезопасности Министерства внутренней безопасности США. CSRB должен быть похож на NTSB, Национальный совет по транспорту и безопасности, наиболее известный тем, что отправляет самых опытных в мире следователей на места авиакатастроф, железнодорожных катастроф и т. д., чтобы найти, что пошло не так, и не допустить повторения этого. Именно этим CSRB и занимался в течение нескольких месяцев после обнаружения кибератаки. Но затем, как только президент Трамп вступил в должность в январе 2025 года, одним из его первых действий было увольнение всех в CSRB — всех профессиональных экспертов. Высокопоставленный член Комитета по внутренней безопасности Палаты представителей заявил: «Я обеспокоен тем, что попытка президента укомплектовать CSRB лоялистами может привести к задержке его важной работы по кампании по ликвидации последствий соляного тайфуна».

Использование им термина «лоялисты» вероятно было отсылкой к известному своей беспристрастностью члену CSRB Крису Кребсу, который в конце 2020 года был директором Агентства по кибербезопасности и безопасности инфраструктуры и был уволен Трампом за то, что его агентство пришло к выводу о том, что утверждение Трампа о том, что машины для голосования были взломаны, что способствовало поражению Трампа на выборах, было ложным.

Другие правоохранительные органы все еще работают над тем, чтобы выследить Salt Typhoon и привлечь их к ответственности, но CSRB был оборонным стратегом правительства США, который предотвратил следующую подобную атаку. Извините, если это объяснение прозвучало предвзято или было оскорбительным для кого-то — это не то, о чем Skeptoid — но было необходимо объяснить, как и почему Соединенные Штаты вряд ли построят своевременную защиту от Salt Typhoon или следующей группы, которая пойдет по их стопам.

И вот вам это. Когда вы слышите в новостях что-то сенсационное, как это было, вашей первой реакцией всегда должен быть скептицизм. Когда вы видите дикие утверждения в социальных сетях, утверждающие, что это было на самом деле, вы должны быть скептичны. И когда вы это делаете, вы обратитесь к первоисточникам — не политически предвзятым источникам, всегда — и получите чистую информацию. И сделайте это лучше. Когда предмет требует определенной экспертизы, чтобы действительно понять его, в данном случае кибербезопасность; перейдите на тематические веб-сайты — веб-сайты кибербезопасности для этого события — и узнайте, что говорят настоящие эксперты в этой области. Потому что, как правило, вы обнаружите, что СМИ немного недооценили вас.

Даннинг, Б. (2025, 4 февраля) Соляной тайфун: китайский телефонный взлом. Skeptoid Media. https://skeptoid.com/episodes/4974

Ссылки и дополнительная литература

Мэлоун, К. «Трамп увольняет Кребса из CISA в связи с уходом ряда ведущих киберспециалистов». Cybersecurity Dive. TechTarget, Inc., 17 ноября 2020 г. Веб-сайт. 2 февраля 2025 г. <https://www.cybersecuritydive.com/news/chris-krebs-cisa-election-security/588978/>

Монтгомери, Б. «Почему Китай взломал мировые телефонные сети?» The Guardian. Guardian News & Media Limited, 12 декабря 2024 г. Интернет. 2 февраля 2025 г. <https://www.theguardian.com/technology/2024/dec/09/why-did-china-hack-the-worlds-phone-networks>

Сэндифорд, М. «Совет по проверке кибербезопасности DHS рассмотрит атаку Salt Typhoon». Федеральная новостная сеть. Радио Хаббард Вашингтон, округ Колумбия, LLC, 29 октября 2024 г. Веб-сайт. 2 февраля 2025 г. <https://federalnewsnetwork.com/federal-newscast/2024/10/dhs-cyber-security-safety-review-board-to-examine-salt-typhoon-attack/>

Старкс, Т. «Устранение членов Совета по рассмотрению кибербезопасности вызвало тревогу у киберпрофессионалов, ключевого законодателя». Cyberscoop. Scoop News Group, 22 января 2025 г. Веб-сайт. 2 февраля 2025 г. <https://cyberscoop.com/removal-cyber-safety-review-board-members/>

Volz, D., Viswanatha, A., Krouse, S., FitzGerald, D. «Как китайские хакеры перешли от неуклюжих корпоративных воров к военному оружию». The Wall Street Journal. Dow Jones & Company, Inc., 4 января 2025 г. Веб-сайт. 2 февраля 2025 г. <https://www.wsj.com/tech/cybersecurity/typhoon-china-hackers-military-weapons-97d4ef95>

Volz, D., Viswanatha, A., Krouse, S., FitzGerald, D., McMillan, R. «Хакеры украли журналы вызовов, незашифрованные тексты и некоторые аудиозаписи, взломав коммуникационную инфраструктуру Америки». The Wall Street Journal. Dow Jones & Company, Inc., 5 ноября 2025 г. Интернет. 2 февраля 2025 г. <https://www.wsj.com/politics/national-security/china-hack-enabled-vast-spying-on-us-officials-likely-ensnaring-thousands-of-contacts-1340ba4a>

ИИ и экология

Перевод заметки, но не буквальный перевод.

Даннинг, Б. (24 июня 2025 г.) Создание ИИ, экологически чистого. Skeptoid Media. https://skeptoid.com/episodes/49941


В 2017 году по всему миру произошли различные финансовые потрясения. Япония стала первой страной, признавшей биткоин законным платежным средством. Вскоре за ней последовала Австралия. Естественным результатом стало то, что стоимость биткоина в том году подскочила в 20 раз, и больше предпринимателей, чем когда-либо, начали серьезно заниматься майнингом биткоинов — часто с поддержкой инвесторов в миллионы долларов. Зачем им это было нужно? По двум причинам: во-первых, вам нужно купить целую кучу крошечных компьютеров, оптимизированных для этих конкретных типов вычислений; и, во-вторых, вы быстро поймете, что счета за электричество зашкаливают. Эти крошечные компьютеры — часто называемые майнинговыми установками — поглощают невероятное количество электроэнергии для питания процессоров. Это, в свою очередь, заставляет эти процессоры выделять удивительное количество тепла, которое отправляет счет за кондиционирование воздуха в стратосферу. И хотя это было проблемой около десяти лет назад, его аналог снова поднял ту же уродливую голову — не в криптовалюте, а в ИИ.

Вот:

• Исследование KnownHost 2024 года показало, что ChatGPT производит 261 тонну CO₂ в месяц, а каждый просмотр страницы производит 1,59 г. Но некоторые, такие как Rytr, производят до 10,1 г CO₂ за просмотр страницы. https://www.knownhost.com/blog/carbon-footprint-of-ai-tools/
• Используя данные Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли, в статье MIT Technology Review за 2025 год было установлено, что при текущих тенденциях к 2028 году искусственный интеллект только в Соединенных Штатах будет потреблять столько же электроэнергии, сколько 22% всех американских домов. https://www.technologyreview.com/2025/05/20/1116327/ai-energy-usage-climate-footprint-big-tech/
• В своем отчете об устойчивом развитии за 2024 год Google сообщила, что за последние пять лет ИИ привел к увеличению выбросов парниковых газов на 48%. Более того, они ожидают, что к 2030 году потребление энергии утроится. https://www.gstatic.com/gumdrop/sustainability/google-2024-environmental-report.pdf
• На Всемирном экономическом форуме 2024 года генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил Bloomberg, что в настоящее время будущие потребности ИИ в энергии недостижимы и что «нет способа достичь этого без прорыва». https://onepetro.org/JPT/article-abstract/76/05/8/544711/Comments-Grabbing-the-Brass-Ring-To-Power-the

Весь этот негатив, окружающий воздействие ИИ на окружающую среду, — прямо говоря — в основном правда. Но, как и со всеми развивающимися технологиями, необходимо пройти через этапы плохого выполнения дел на пути к тому, чтобы научиться делать их хорошо. Первые самолеты были ужасны, но мы прорвались вперед, чтобы научиться делать лучшие. 150 лет назад медицинская помощь, скорее всего, приносила больше вреда, чем пользы, но именно так мы научились делать ее так хорошо сегодня.

В 2022 году Ethereum — вторая по величине криптовалюта после Bitcoin — внесла фундаментальные изменения в свой способ функционирования, чтобы решить эти экологические проблемы и огромные расходы. Это был переход от проверки Proof of Work к проверке Proof of Stake, и хотя вам не нужно понимать, что это значит, это означало снижение энергопотребления более чем на 99%. Может ли быть такой фундаментальный сдвиг в будущем ИИ?

В январе 2025 года мы думали, что это возможно. Вы, возможно, слышали о DeepSeek, китайском ИИ, который утверждал, что он на 90% эффективнее других моделей. Снижение энергопотребления на 90% действительно изменило бы правила игры, но оказалось, что это заявление не то, на что все надеялись. Повышение эффективности было достигнуто только в течение начального периода обучения DeepSeek. Аппаратное обеспечение, используемое для этого, действительно было высоко оптимизировано, но оно обучалось только на 10% меньше часов работы GPU, чем те, с которыми его сравнивали, включая ИИ Llama от Meta. Так что, очевидно, он потреблял бы только на 10% меньше энергии. Но теперь, когда он обучен и работает, аналитики обнаружили, что DeepSeek на самом деле менее эффективен при выполнении каждого переданного ему запроса, потребляя до двух раз больше энергии, чем тот же запрос на Llama. Так что, еще раз, скептически относитесь к удивительным научным новостям из Китая.

Давайте быстро посмотрим, как ИИ поглощает всю эту мощность. Существуют различные виды ИИ для разных приложений — нейронные сети, обработка естественного языка, генеративный ИИ, машинное обучение — но все они работают на одном и том же оборудовании. Обычный центр обработки данных, который управляет веб-сайтами и облачными вычислениями, состоит из тысяч компьютеров, каждый из которых имеет ЦП, память и хранилище, но мало что еще. Но, как и майнинг криптовалют, компьютеры с ИИ постоянно выполняют сложные вычисления, поэтому они гораздо больше зависят от графических процессоров.

Большинство из нас знают GPU (графические процессоры) как то, что нужно нашему компьютеру для управления дополнительным монитором или для видеоигр с потрясающей графикой в ​​реальном времени. В то время как CPU может иметь несколько мощных ядер, GPU имеет тысячи крошечных ядер, что позволяет ему выполнять тысячи более простых, повторяющихся задач одновременно, параллельно. Это идеально для матричных операций, которые являются центральными для обработки ИИ, поэтому сегодня эти простые, но высокоспециализированные машины, нагруженные мощными GPU, являются тем, что несет львиную долю ИИ, и что съедает всю эту мощность.

Однако растущие потребности стимулируют инновации, а инновации в области аппаратного обеспечения ИИ означают все большую эффективность. Более высокая эффективность одновременно удовлетворяет две потребности: она повышает скорость и мощность ИИ, а возможность делать больше с меньшими затратами также означает снижение энергопотребления. В 2015 году Google разработала новый тип чипа, называемый TPU (тензорный процессор). Они оптимизированы для обработки многомерных массивов, центральной вычислительной функции ИИ. Они разработаны специально для этого и не могут делать ничего другого, поэтому они работают быстрее и потребляют меньше энергии, чем графические процессоры.

TPU — это один из видов ASIC (интегральная схема специального назначения). Это чипы, которые жестко запрограммированы для выполнения одной конкретной функции или алгоритма. По сравнению с выполнением той же задачи в программном обеспечении, ASIC делает это гораздо быстрее и требует гораздо меньше вычислительных и энергетических ресурсов для этого. TPU — не единственные ASIC, разработанные для ИИ, но вы поняли идею. Чем более зрелыми становятся алгоритмы ИИ, тем более ресурсоемкую часть инфраструктуры ИИ можно сделать намного эффективнее.

Еще один интересный способ сделать ИИ более ресурсоэффективным — это методологические усовершенствования, такие как обрезка и квантование моделей. Это что-то вроде использования эвристик или сокращений в нашем мышлении о вещах. Если вы спросите ИИ, стоит ли вам брать зонтик сегодня днем, он может дать вам миллион ответов, которые вам неинтересны, и все они потребуют вычислительного времени. Сколько капель дождя падает на квадратный метр в секунду? Какое атмосферное давление, скорее всего, будет в течение следующих трех часов? Нет. Вас волнует только, будет ли дождь сильным или его почти не будет. Упрощение математики там, где это имеет смысл, меньше значащих цифр, игнорирование всех, кроме самых важных входных данных, может значительно сократить объем работы. Более быстрые результаты, меньше потребляемой энергии. Более полезный во всех отношениях.

Вопрос, который мы могли бы задать в этот момент, заключается в том, что, скорее всего, ускорится быстрее: повышение эффективности или спрос на больше ИИ? У нас есть четкий ответ на этот вопрос, и это не тот, который мы хотели бы услышать. На данный момент, в 2025 году, лучшие прогнозы показывают, что мировое потребление энергии центрами обработки данных, вероятно, удвоится к 2030 году; и это несмотря на все достижения в эффективности. Но это также отчасти связано с тем же самым ростом эффективности. По мере того, как мы снижаем их потребление энергии, мы можем делать больше. Они становятся еще более полезными. И это еще быстрее увеличивает их спрос. Это своего рода обратная связь, которую мы называем эффектом снежного кома: чем быстрее он катится, тем больше снега он поднимает и тем тяжелее он становится, заставляя его катиться еще быстрее, и так далее. Это называется парадоксом Джевонса, в честь британского экономиста 19 века Уильяма Стэнли Джевонса: повышение эффективности приводит к увеличению потребления.

Но мы живем в капиталистическом мире. Спрос и предложение вечно переплетены. Когда спрос становится слишком большим, нам приходится делать одно из двух: увеличивать предложение или уменьшать спрос. В этом случае мы физически не можем увеличить предложение, поэтому мы делаем другое: уменьшаем спрос — и делаем это, повышая цену. Ожидайте, что ИИ станет дороже. Потенциально намного дороже; столько, сколько нужно, чтобы не расплавить сеть.

Но подождите, скажете вы, большая часть ИИ имеет открытый исходный код — то есть алгоритмы и программное обеспечение, или, по крайней мере, аналоги, сопоставимые с коммерческими версиями — доступны всем бесплатно. Это здорово. Аппаратное обеспечение и электричество — нет. Это система, в которой вода сама найдет свой уровень.

Почти все эксперты отрасли прогнозируют, что центры обработки данных будут все больше переходить на возобновляемые источники энергии. Это единственная переменная в этом уравнении, которая представляет собой единовременные расходы. Инвестируйте сейчас, и потребности в энергии будут покрыты для следующего этапа роста отрасли.

И это подводит нас к совершенно другой стороне этой проблемы, которую многие люди не принимают во внимание. Питание ИИ действительно может иметь большое влияние на окружающую среду, но часть того, что делает ИИ, — это защита окружающей среды. ИИ можно обучить делать что угодно, и независимо от того, сокращает ли ваше приложение выбросы углерода или защищает старые леса, кто-то, вероятно, уже имеет ИИ, работающий над этой проблемой. Стоит ли польза, которую приносит каждая программа, затрат на выработку энергии для ее работы? Ну, может быть, в некоторых случаях это так, а в некоторых — нет. Давайте рассмотрим несколько примеров:

• Вот один из них, который более чем напрямую окупает себя. Один из способов улавливания углерода из дымовых труб — это реакция дымового газа с известняковой суспензией, которая может поглощать углерод. Перекачка этой суспензии требует много энергии. Университет Суррея разработал искусственный интеллект, который в режиме реального времени отбирает пробы CO₂ в дымоходе, отслеживает текущую доступность возобновляемой энергии и цены на электроэнергию в сети, а также динамически регулирует как скорость перекачки шлама, так и pH шлама. В ходе полевых испытаний в Индии система сэкономила 22% затрат на электроэнергию, при этом улавливая на 17% больше CO₂.

• Другой способ сделать это — использовать MOF (металлоорганические каркасы), которые представляют собой материалы, которые селективно адсорбируют CO₂ непосредственно из газов. Команда из Аргоннской национальной лаборатории, Иллинойсского университета и Чикагского университета создала ИИ для изобретения новых соединений MOF с высокой прогнозируемой селективностью углерода. Всего за 30 минут он придумал 120 000 из них, которые затем были загружены в суперкомпьютер для запуска моделирования молекулярной динамики. Шесть из них были такими же хорошими, как лучшие промышленные адсорбенты на рынке. Это было только за первые 30 минут — хотя моделирование на суперкомпьютере заняло значительно больше времени.

• Калифорнийская некоммерческая организация Rainforest Connection разработала новую систему, состоящую из чувствительного микрофона, передатчика, миникомпьютера и солнечных панелей, которая устанавливается высоко на верхушках деревьев в таких местах, как бразильские тропические леса. Компьютер использует бортовой ИИ для анализа записываемых звуков, прослушивая признаки незаконных лесозаготовок и браконьерства. Это позволяет правоохранительным органам ловить операторов с поличным, тогда как раньше им приходилось полагаться на случайные патрули на безнадежно обширных территориях.

Конечно, это только три из многих, многих подобных инициатив, которые обращаются к ИИ для повышения эффективности и чистоты процессов по всему миру. Но пока их недостаточно, чтобы компенсировать затраты на эксплуатацию ИИ. Возобновляемая энергия помогает, но и она проигрывает битву. И пока никто не видит на горизонте ничего, сопоставимого с тем, что сделал Ethereum в 2022 году, чтобы сократить свое потребление на 99%.

Суть в том, что выигрыш от воздействия ИИ на окружающую среду, скорее всего, будет эволюционным, а не революционным. В то же время, мы, вероятно, можем ожидать, что экономические рычаги будут единственным эффективным инструментом, который у нас есть, а это означает все большее и большее повышение стоимости для снижения спроса.

Ссылки и дополнительная литература

• Boschee, P. «Комментарии: захват латунного кольца для обеспечения спроса на центры обработки данных и генеративный ИИ». Журнал нефтяных технологий. 1 мая 2024 г., том 76, номер 5: 8-9.
• Google. Отчет об охране окружающей среды за 2024 год. Маунтин-Вью, Калифорния: Google, 2024.
• Howson, P. «DeepSeek утверждает, что излечил экологическую головную боль ИИ. Парадокс Джевонса предполагает, что это может ухудшить ситуацию». The Conversation. The Conversation US, Inc., 31 января 2025 г. Веб-сайт. 8 июня 2025 г. <https://theconversation.com/deepseek-claims-to-have-cured-ais-environmental-headache-the-jevons-paradox-suggests-it-might-make-things-worse-248720>
• О'Доннелл, Дж. «DeepSeek может оказаться не такой уж хорошей новостью для энергетики». MIT Technology Review. Массачусетский технологический институт, 31 января 2025 г. Интернет. 8 июня 2025 г. <https://www.technologyreview.com/2025/01/31/1110776/deepseek-might-not-be-such-good-news-for-energy-after-all/>
• О'Доннелл, Дж., Краунхарт, К. «Мы посчитали энергетический след ИИ. Вот история, которую вы не слышали». MIT Technology Review. Массачусетский технологический институт, 20 мая 2025 г. Веб-сайт. 4 июня 2025 г. <https://www.technologyreview.com/2025/05/20/1116327/ai-energy-usage-climate-footprint-big-tech/>
• Шехаби, А. и др. Отчет об энергопотреблении центров обработки данных США за 2024 год. Беркли, Калифорния: Национальная лаборатория Лоуренса в Беркли, 2024.
• Сотрудники. «Углеродный след инструментов ИИ». Блог KnownHost. KnownHost LLC, 9 декабря 2024 г. Веб-сайт. 4 июня 2025 г. <https://www.knownhost.com/blog/carbon-footprint-of-ai-tools/>

Влиятельные ERP - 2024 год

Этот список из 10 самых мощных поставщиков ERP учитывает, что для большинства предприятий выбор поставщика проходит по двум основным осям: размер организации и требуемые конкретные модули ERP. Некоторые поставщики ERP ориентированы на рынок малого и среднего бизнеса; другие созданы для удовлетворения потребностей крупнейших глобальных предприятий. Некоторые поставщики сосредоточены на бухгалтерских, финансовых и кадровых аспектах ERP (Workday, Sage); другие предназначены для отраслей, ориентированных на продукт, таких как производство (Epicor, IFS).

С точки зрения доли рынка существует четкое разграничение между Большой тройкой — SAP, Oracle, Microsoft — и всеми остальными. Большая тройка стремится предложить самые широкие наборы предложений ERP, в то время как более мелкие конкуренты пытаются выделиться за счет глубокого понимания бизнес-процессов для конкретных вертикальных отраслей.

1. SAP: Реструктуризация для внедрения ИИ

Почему они здесь: SAP — это лидер с огромной долей рынка с огромной установленной базой крупных корпоративных клиентов. Благодаря большим скидкам и другим стимулам SAP успешно переводит клиентов со своей жесткой локальной платформы ERP на S/4 HANA Cloud , полностью управляемое решение SaaS с модулями, которые охватывают все базы ERP.

Сильные шаги: не останавливаясь на достигнутом, SAP объявила о программе общекорпоративной трансформации и реструктуризации, направленной на стратегические направления роста, в частности, на сферу искусственного интеллекта.

В цифрах: 8000 - количество должностей, которые затронет реструктуризация. SAP заявляет, что достигнет этого числа за счет программ добровольного отпуска и внутренней переподготовки.

Перспективы: 22 апреля SAP объявила, что выручка за первый квартал выросла на 24%, что обусловлено ростом выручки от Cloud ERP Suite на 32%. Прибыль выросла на 27%.

2. Microsoft: Мощная интеграция функций genAI

Почему они здесь: Gartner помещает Microsoft в категорию визионеров в своем последнем Magic Quadrant для ERP-систем для организаций, ориентированных на обслуживание. Dynamics 365 — это в первую очередь SaaS-решение, размещенное как управляемая услуга. Преимущество Microsoft в том, что она интегрировала свои возможности ERP с остальной частью экосистемы Microsoft, включая облако Azure и такие приложения, как Power BI, Power Apps и Dataverse. Кроме того, Dynamics 365 — это и ERP, и CRM, что создает интеграции между продажами, маркетингом и обслуживанием клиентов.

Сильные шаги: 12 апреля Microsoft объявила о первом повышении цен на Dynamics 365 за пять лет.

В цифрах: 17%: ежемесячное увеличение цены на одного пользователя для модулей Dynamics 365 для таких функций ERP, как управление цепочками поставок и финансы.

Перспективы: Microsoft Dynamics 365 имеет много преимуществ; его можно развернуть как локально, так и в облаке, у него есть мобильное приложение и мощная интеграция с остальным пакетом Microsoft для повышения производительности, который довольно распространен на предприятиях. Благодаря своим тесным отношениям с OpenAI, Microsoft стала одним из первых, кто внедрил технологию genAI. Microsoft Copilot AI внедряется во все, от поисковой системы Bing до Office 365 и приложений Dynamics 365 CRM и ERP. Это дает клиентам возможность использовать мощь genAI во всех бизнес-процессах предприятия.

3. Oracle: двухголовый монстр ERP

Почему они здесь: Двойной удар Oracle — Oracle Fusion Cloud ERP для крупнейших предприятий и Oracle NetSuite для небольших компаний — дает компании уникальную позицию на рынке. Gartner помещает Oracle Fusion Cloud ERP в категорию «Лидер» за ее модульные и настраиваемые предложения ERP, которые могут работать в центрах обработки данных Oracle, в облаке Oracle или на объектах клиентов.

Сильные шаги: приобретение Cerner в 2022 году значительно расширило возможности Oracle по поставке программного обеспечения ERP на рынок здравоохранения.

В цифрах: в своем последнем отчете о прибылях и убытках (11 марта) компания Oracle сообщила, что выручка Fusion Cloud в третьем квартале достигла 800 млн долларов США, увеличившись на 18%, в то время как выручка NetSuite также составила 800 млн долларов США, увеличившись на 21%.

Перспективы: В то время как некоторые поставщики ERP имеют мощную линейку ERP-модулей, ориентированных на услуги (бухгалтерский учет, финансы, HR), а другие специализируются на ERP, ориентированных на продукты (закупки, логистика, цепочка поставок), Oracle является лидером в обеих категориях, предлагая полный набор возможностей. Oracle также стремительно прыгнула в ИИ , предоставляя отраслевые возможности ИИ. И она охватывает все размеры рынка, от Fusion Cloud до NetSuite.

4. Infor: отраслевые решения

Почему они здесь: Infor не боится конкурировать с ведущими игроками за самые крупные счета. Отличительной чертой Infor являются ее отраслевые ERP-решения , которые сочетают в себе технологии с бесценными знаниями о том, как работают бизнес-процессы в различных отраслях: от здравоохранения до аэрокосмической промышленности.

Сильные шаги: 9 апреля компания Infor объявила о запуске Infor GenAI и ESG Reporting, которые помогут организациям использовать возможности ИИ для повышения производительности и отчетности по устойчивому развитию.

В цифрах: более 60 000 организаций в 175 странах используют Infor ERP.

Перспективы : последний отчет IDC MarketScape относит Infor к категории лидеров. IDC сообщает: «Облачные ERP-решения Infor предоставляют отраслевые возможности без обширных настроек или интеграций, объединяя облачную платформу Infor, созданную на основе Amazon Web Services (AWS), и инновационные сервисы Infor OS».

5. Workday: Управление человеческим капиталом

Почему они здесь: Workday — лидер в магическом квадранте Gartner для ERP-решений, ориентированных на сервисы, с фокусом на HR (Workday Human Capital Management) и финансовом управлении (Workday Accounting Center). Workday Enterprise Management Cloud нацелен на организации верхнего среднего бизнеса, крупные и глобальные организации, но также имеет много клиентов с годовым доходом менее 150 миллионов долларов, говорит Gartner.

Сильные шаги: в феврале Workday объявила о приобретении HiredScore, ведущего поставщика программного обеспечения для управления талантами на базе искусственного интеллекта.

В цифрах: общий доход за 2024 финансовый год составил 7,3 млрд долларов, что на 17% больше, чем в 2023 финансовом году.

Перспективы: Workday пополнился новыми сотрудниками в угловом офисе. Карл Эшенбах, бывший руководитель VMware, стал содиректором в 2022 году и занял пост единоличного генерального директора 1 февраля. Под его руководством за последние пару лет Workday ускорила внедрение инноваций, анонсировав ряд продуктов, и укрепила свою партнерскую экосистему.

6. Epicor Software: фокус на «когнитивном ERP»

Почему они здесь: Epicor Industry ERP Cloud предоставляет отраслевые пакеты: Kinetic для производителей ; Prophet 21 для дистрибьюторов; Eagle и Propello для розничных торговцев. Большинство клиентов Epicor — это компании среднего размера в автомобильной, строительной, дистрибьюторской, производственной и розничной вертикалях. Дорожная карта Epicor фокусируется на данных и аналитике цепочки поставок с поддержкой ИИ, включая использование возможностей genAI и устойчивого развития.

Сильные шаги: 9 апреля компания объявила, что ее годовой регулярный доход превысил 1 млрд долларов.

В цифрах: в 2023 финансовом году компания Epicor сообщила о росте выручки от облачных SaaS-решений на 42% по сравнению с предыдущим годом.

Перспективы: Epicor может похвастаться компонуемой платформой, которая использует Microsoft Azure для инфраструктурных услуг, включающих интеграцию, разработку с малым и полным кодом, возможности AI/ML и аналитику. Epicor переосмысливает, как программное обеспечение ERP может обслуживать основные отрасли с помощью силы искусственного интеллекта, в том, что она называет когнитивным ERP.

7. IFS: Производственные инновации

Почему они здесь: IFS Cloud — это мощная система ERP, ориентированная на производство, аэрокосмическую, оборонную, строительную, инженерную, энергетическую, коммунальную, пищевую и химическую промышленность. Клиенты в основном среднего бизнеса, но IFS также конкурирует за бизнес с крупнейшими предприятиями. IFS, указанная как визионер в Magic Quadrant Gartner для ERP, ориентированных на продукт, вкладывает значительные средства в функции, ориентированные на производство, такие как цифровой двойник, возможности интеллектуального завода и интеграции цехов для планирования и выполнения в реальном времени.

Сильные шаги: 9 января IFS назначила Марка Моффата, который был директором по работе с клиентами, новым генеральным директором. Моффат сменил Даррена Руса, который был назначен председателем совета директоров компании.

В цифрах: Согласно результатам, объявленным 25 апреля, в первом квартале 2024 года регулярная выручка выросла на 26% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Перспективы: IFS успешно переместила свою клиентскую базу в облако и готова к резкому росту, основанному на способности компании предоставлять решения, ориентированные на конкретные варианты использования, такие как цепочка поставок или подключенные работники.

8. Sage: Бухгалтерский учет и финансы для малого и среднего бизнеса

Почему они здесь: Sage — лидер в области систем ERP, ориентированных на бухгалтерский учет, финансы, кадры и расчет заработной платы для малого и среднего бизнеса с двумя линейками продуктов: Sage Intacct и Sage X3. ERP Sage — это облачная система, и компания предлагает услуги, помогающие организациям переносить свои приложения в облако.

Сильные шаги: на своей ежегодной конференции Sage Transform 2024 компания представила Sage Copilot — помощника по повышению производительности на базе искусственного интеллекта, а также усовершенствования продукта Sage Intacct.

В цифрах: Sage Group PLC сообщила о 10%-ном росте выручки за последний квартал, включая 13%-ный рост в Северной Америке.

Перспективы: Sage продолжает расширять свой продуктовый портфель, выходя на новые вертикальные рынки, такие как строительство и недвижимость. У нее также, по-видимому, бесконечный запас потенциальных новых клиентов — малых и средних предприятий, которые осознают необходимость оцифровки ручных процессов и используют преимущества автоматизации и возможностей ИИ для улучшения основных бизнес-процессов.

9. Acumatica: модульный подход к облачному ERP

Почему они здесь: Acumatica — лидер на рынке СМБ с отраслевыми модулями для производства, строительства, дистрибуции, розничной торговли и общего бизнеса. Acumatica — это исключительно облачное решение, и его преимущество заключается в модульной природе архитектуры, которая позволяет клиенту выбирать только необходимые ему возможности.

Сильные шаги: Acumatica объявила ранее в этом году, что добавляет профессиональные функции услуг в свою облачную платформу ERP. Professional Services Edition включает новые функции, направленные на обслуживание клиентов и управление жизненным циклом клиентов.

В цифрах: Быстрорастущая компания Acumatica заявляет, что теперь у нее более 10 000 клиентов.

Перспективы: Директор по продуктам Али Джани говорит, что Professional Services Edition будет ценным, поскольку отрасли смешиваются, а компании берут на себя новые процессы и функции. Он добавляет, что ИИ и связанные с ним технологии, такие как аналитика, станут неотъемлемой частью корпоративных приложений в будущем.

10. QAD: Инновации в производстве и цепочке поставок

Почему они здесь: QAD ​​— визионер в магическом квадранте Gartner за свой набор продуктов Adaptive ERP, который предоставляет административные и операционные возможности ERP на одной платформе. QAD в первую очередь нацелена на шесть производственных секторов: автомобилестроение, потребительские товары, продукты питания и напитки, высокие технологии, промышленность и науки о жизни.

Сильные шаги: QAD ​​приобрела программное обеспечение Redzone для управления персоналом, которое объединяет сотрудников на фабрике.

В цифрах: $1 млрд: предполагаемая сумма, которую QAD заплатила за Redzone.

Перспективы: Генеральный директор QAD Антон Чилтон говорит: «С приходом Redzone у QAD теперь есть комплексное решение для производителей, позволяющее им в полной мере реализовать потенциал адаптивного предприятия — от цеха до верхнего этажа и от поставщика до конечного потребителя». Недавно QAD объявила о запуске своей платформы промышленной трансформации — инициативы, направленной на оптимизацию людей, процессов и систем в сценариях производства и цепочки поставок.

Источник

10 самых влиятельных поставщиков ERP-систем на сегодняшний день. Нил Вайнберг

https://www.cio.com/article/304902/10-most-powerful-erp-vendors-today.html
10 most powerful ERP vendors today by Neal Weinberg. May 23, 2024.

18 известных катастроф, провалов и разочарований в ERP

1. Городской совет Бирмингема провалился с планированием

Городской совет Бирмингема в Великобритании в 2022 году запустил проект по замене SAP ERP на Oracle с целью оптимизации платежей и кадровых процессов. Но ряд ошибок, включая недостаточный надзор за проектом и смещение запросов на проектирование, увеличили стоимость проекта и привели к тому, что критически важная функциональность вряд ли будет готова к 2026 году.

Первоначальная стоимость проекта оценивалась примерно в 39 миллионов фунтов стерлингов (53 миллиона долларов США по текущему обменному курсу), но в 67-страничном отчете Grant Thornton , опубликованном в феврале 2025 года, дополнительные расходы оцениваются в диапазоне 90 миллионов фунтов стерлингов (123 миллиона долларов США).

«В результате неудачной реализации Совет уже более двух лет не имеет адекватной системы финансового управления и системы получения наличных денег», — говорится в отчете аудита Grant Thornton.

В ходе тщательного аудита был выявлен ряд проблем, связанных с проектом, включая ненадлежащее управление проектом, неудачный выбор дизайна, меняющиеся требования к функциональности, а также нехватку внутренних экспертов и высокую текучесть кадров.

Аудит добавляет, что руководители проекта не смогли своевременно сообщить о проблемах. В повсеместной культуре, окружающей проект, «плохие новости не приветствовались».

В ходе аудита было установлено, что внутренняя отчетность о статусе проекта неизменно представляла оптимистичный взгляд, скрывая серьезные риски и проблемы во вспомогательных материалах, где они с меньшей вероятностью привлекли бы внимание.

2. Mission Produce: это авокадо самоуничтожится через пять дней.

Mission Produce упаковывает, доводит до созревания и распространяет авокадо по всему миру и гордится своей способностью поставлять только что созревшие авокадо круглый год. В ноябре 2021 года компания переключилась на новую систему ERP, призванную поддерживать международный рост с улучшенной операционной прозрачностью и возможностями финансовой отчетности.

Затем все пошло наперекосяк, и внезапно Mission больше не знала наверняка, сколько авокадо у нее есть в наличии, и насколько они спелые, и многие из них оказались непригодными для продажи. Ей пришлось закупать фрукты у других поставщиков, чтобы выполнить свои обязательства по поставкам, что ударило по марже. И вдобавок ко всему, возникли задержки в автоматизированном выставлении счетов клиентам.

«Несмотря на бесчисленные часы, потраченные на планирование и подготовку этого преобразования, мы все же столкнулись со значительными трудностями при его реализации», — с восхитительной сдержанностью сообщил инвесторам генеральный директор Стивен Барнард. «Хотя мы не были наивны относительно риска нарушения работы бизнеса, масштабы и масштабы оказались больше, чем мы ожидали».

Компания была вынуждена разработать новые процессы для обеспечения непрерывного обмена информацией в рамках бизнеса и нанять стороннего консультанта для налаживания работы системы ERP, что обошлось в 3,8 млн долларов в течение следующих девяти месяцев.

Но это ничто по сравнению с тем, какой удар понес Mission по своим доходам. Сложно точно определить стоимость отказа ERP, поскольку компания столкнулась с дополнительными проблемами из-за плохого урожая авокадо в Мексике примерно в то же время. Тем не менее, компания заявила, что падение валовой прибыли в годовом исчислении на 22,2 млн долларов за квартал после запуска было в первую очередь связано с проблемой ERP.

3. Invacare столкнется с длительным ожиданием и ростом расходов на вмешательство ERP в здравоохранение

Производитель медицинских приборов Invacare приостановил неудачную модернизацию SAP, временно остановив проект, но не счета.

Североамериканское подразделение компании, на долю которого приходится 40% ее выручки, первым перешло на новую систему в октябре 2021 года. Проект оказался неудачным: поначалу он ограничил онлайн-заказы и вызвал задержки в обработке дебиторской задолженности, хотя к концу квартала ситуация нормализовалась.

Проблемы с ERP — это повторяющаяся проблема для Invacare, у которой также были проблемы с предыдущим обновлением в период с 2005 по 2009 год.

Компания занята реструктуризацией в связи с пандемией, упрощением своих продуктовых линеек и адаптацией цепочки поставок к новой реальности. Это затруднило работу команды, работающей над обновлением ERP, поэтому в начале 2022 года Invacare решила приостановить проект.

«Мы хотели бы сделать паузу в инвестировании в текущий след, который будет переработан только в зависимости от того, как будет пересмотрен след. И мы думаем, что это займет пару кварталов, чтобы решить эту проблему», — сказал председатель, президент и генеральный директор Мэтт Монаган инвесторам в августе 2022 года. «Как только мы создадим этот шаблон в Северной Америке, он будет развернут по всему миру».

По его словам, несмотря на то, что работа над проектом ERP остановлена, компании по-прежнему приходится платить своему системному интегратору ту же ежемесячную плату.

Продолжающиеся задержки и расходы, по всей видимости, не понравились совету директоров Invacare, который две недели спустя выгнал Монагана, заявив, что компании необходима «смена руководства для обеспечения успешного осуществления трансформации бизнеса Invacare».

Если есть что-то, что ИТ-директора могут вынести из опыта Invacare, так это необходимость следить за тем, чтобы контракты системных интеграторов не требовали от них оплаты, когда им нечего делать.

4. Прибыль компании, производящей защитную упаковку, пострадала из-за ERP

Миграция SAP упаковочной компании Ranpak была далека от катастрофы — она заняла меньше года и была завершена в срок и в рамках бюджета, — но тем не менее поначалу привела к разочаровывающим результатам.

Переход на облачную ERP-систему произошел несколько лет спустя после более масштабной цифровой трансформации в компании Ranpak.

Компания развернула новую ERP в январе 2022 года, что совпало с ее новым финансовым годом. После периода запланированного простоя «Мы столкнулись с неэффективностью, поскольку мы прошли кривую обучения в новой системе», — сказал генеральный директор Омар Асали в презентации результатов первого квартала.

Некоторые из проблем с программным обеспечением остались нерешенными во втором квартале, и к концу третьего квартала компания потратила на внедрение $6,5 млн. Но в начале ноября Асали сказал, что новая система ERP начала предоставлять более качественные и быстрые измерения производительности и KPI.

5. Производитель закусок откусывает больше, чем может прожевать, из-за изменения ERP

Проблемы ERP компании J&J Snack Foods обусловлены не современной системой, а более старой — JD Edwards компании Oracle.

J&J долгое время использовала JD Edwards в своем подразделении замороженных напитков и решила перевести всю компанию на ту же платформу. Необычно, что компания решила не менять ERP-системы после закрытия своих книг за год, а в середине второго финансового квартала. Для J&J это был февраль, обычно спокойный период для продаж закусок.

Февраль 2022 года оказался более загруженным, чем обычно, хотя и не по лучшим причинам.

«Внедрение создало непредвиденные временные, операционные, производственные и цепочные проблемы, которые повлияли на производительность наших сегментов общественного питания и розничной торговли в течение квартала», — сказал генеральный директор Дэниел Фахнер инвесторам в мае. Однако к тому времени проблемы были в основном решены, и компания «просто дорабатывала несколько ее частей», — сказал он.

Эти проблемы привели к тому, что J&J потеряла $20 млн продаж и $4,5 млн операционной прибыли. Это был бы знаменательный квартал, если бы не сбой в работе ERP: сегмент замороженных напитков компании, уже управляемый JD Edwards, показал рост продаж на 50%.

6. Неспособность Haribo отобразить рабочие процессы

Немецкая компания Haribo, прославившаяся созданием мармеладных мишек сто лет назад, начала переход на SAP S/4HANA в октябре 2018 года. План состоял в том, чтобы перевести 16 кондитерских фабрик в 10 странах из их автономных ERP-систем, некоторым из которых уже десятки лет.

Однако изначально при внедрении не удалось сопоставить старые бизнес-процессы и рабочие процессы с новой ERP-системой.

Вскоре после запуска новой ERP Haribo не смогла отслеживать сырье и запасы, что привело к дефициту продукции в продуктовых магазинах. В 2018 году продажи ее фирменных жевательных конфет Gold Bear упали на 25%.

7. Leaseplan: монолит, непригодный для развивающегося цифрового мира

После первоначально успешного внедрения SAP в своем австралийском филиале в 2016 году компания по управлению транспортными средствами Leaseplan поручила HCL Technologies разработать новую систему лизинга Core Leasing System (CLS) на базе SAP, которая должна была стать ядром ИТ-трансформации группы в 32 странах.

В начале 2018 года аудиторы предупредили об исключениях в отношении доступа пользователей и управления изменениями в CLS и рекомендовали усовершенствовать ИТ-контроль и управление, поскольку в этом году ожидалось, что все больше стран перейдут на CLS. К марту 2019 года дела пошли на спад. Аудиторы отметили, что развертывание «первых фаз» CLS теперь ожидается в том же году, и добавили рекомендации по управлению рисками аутсорсинга к своим более ранним предупреждениям.

Leaseplan отказалась от CLS несколько месяцев спустя, списав €92 млн ($100 млн) расходов на проект и еще миллионы на сопутствующие реструктуризации и консультационные сборы. Ей удалось спасти всего €14 млн, потраченных на отдельно разработанные ИТ-модули, которые, как она ожидала, дадут экономические выгоды в будущем.

Проблема, как заявила Leaseplan в своих результатах за второй квартал , заключается в том, что CLS «не будет соответствовать своему назначению в развивающемся цифровом мире, в котором [она] работает». Монолитная природа системы SAP «ограничивала ее способность вносить постепенные улучшения в продукты и услуги в период ускоренных технологических изменений», согласно Leaseplan.

Вместо этого компания планировала построить модульную систему, используя лучшие в своем классе сторонние компоненты наряду с существующими системами предиктивного обслуживания, страховых претензий и управления контрактами. Она ожидала, что это будет более масштабируемо и позволит поэтапно развертывать и обновлять продукты.

8. Неверные данные Southeast Power Group

Компания Southeast Power, производитель электроэнергетической инфраструктуры, заключила партнерское соглашение с SAP еще в 2014 году с целью оптимизации своих операций путем переноса данных из устаревших систем на платформу SAP Business One.

Компания планировала дату развертывания на январь 2018 года, но сроки проекта сорвались из-за искаженных данных и путаницы в ценообразовании. Из-за проблем с данными устанавливаемая система ERP не могла создавать точные счета-фактуры, финансовые отчеты и другие бухгалтерские материалы.

Проект не был завершен спустя четыре года после того, как Southeast Power заключила контракт с SAP и системным интегратором на переход на Business One, хотя, согласно судебным документам, подобные развертывания обычно занимают менее года.

В 2018 году Southeast Power подала иск против SAP и системного интегратора, участвовавшего в проекте. Дело против SAP и системного интегратора было прекращено в 2022 году.

Проблемы ERP привели к задержкам в способности Southeast Power вовремя выполнять заказы клиентов. Неудачный проект привел к задержкам в строительстве генераторов электроэнергии, производимых Southeast Power, и привел к потере данных компании.

9. MillerCoors: Публичная драка, а потом вежливость

В 2014 году MillerCoors использовала семь различных экземпляров программного обеспечения SAP ERP, наследие лет консолидации алкогольной индустрии, которая создала алкогольного бегемота. Объединенная компания наняла индийскую фирму ИТ-услуг HCL Technologies для развертывания унифицированной реализации SAP для обслуживания всей компании. Все прошло не гладко: первое развертывание было отмечено восемью «критическими» дефектами, 47 дефектами высокой серьезности и тысячами дополнительных проблем, зарегистрированных в течение длительного периода «гиперопеки запуска». К марту 2017 года проект зашел так далеко, что MillerCoors подала в суд на HCL на 100 миллионов долларов, утверждая, что HCL неадекватно укомплектовала проект персоналом и не выполнила своих обещаний.

Но компания, предоставляющая ИТ-услуги, не приняла это как должное. В июне 2017 года HCL подала встречный иск, заявив, что MillerCoors по сути обвиняет HCL в собственной дисфункции управления, которая, по словам HCL, была настоящей причиной провала. Сторонние наблюдатели отметили, что формулировки контрактов, изложенные в исках, по-видимому, основывались на уже существующем контракте на общие услуги между двумя компаниями и оставляли много места для ошибок. Затем, в декабре 2018 года, две компании разрешили спор «полюбовно», по-видимому, использовав суды как площадку для публичных переговоров с высокими ставками.

10. Revlon: облажался настолько, что это разозлило инвесторов

Косметический гигант Revlon был еще одной компанией, которая столкнулась с необходимостью интеграции своих процессов между бизнес-подразделениями после слияния — в этом случае она приобрела Elizabeth Arden, Inc. в 2016 году. Обе компании имели положительный опыт внедрения ERP в прошлом: Elizabeth Arden с Oracle Fusion Applications, а Revlon с Microsoft Dynamics AX. Но объединенная компания сделала судьбоносный выбор в пользу нового поставщика, SAP HANA, к декабрю 2016 года.

Был ли HANA сырым продуктом, обреченным на провал? Возможно. Ясно, что развертывание было достаточно катастрофическим, чтобы по сути саботировать собственное производственное предприятие Revlon в Северной Каролине, что привело к миллионам долларов упущенных продаж. Компания обвинила в фиаско в марте 2019 года «отсутствие проектирования и поддержания эффективного контроля в связи с … внедрением». Она также отметила, что «эти сбои, связанные с ERP, привели к тому, что компания понесла расходы на ускоренную доставку и другие непредвиденные расходы в связи с действиями, которые компания предприняла для устранения снижения уровня обслуживания клиентов, что может продолжаться до тех пор, пока не будут решены проблемы с ERP-системами». Кризис привел к резкому падению акций Revlon, что, в свою очередь, привело к тому, что акционеры самой компании подали в суд.

11. Lidl: большая проблема для немецкого гиганта супермаркетов

Предполагалось, что это будет брак двух великих немецких компаний: SAP, суперзвезды ERP/CRM, и Lidl, общенациональной сети продуктовых магазинов с годовым доходом в 100 миллиардов евро. Они начали работать вместе над переходом от скрипучей внутренней системы инвентаризации Lidl с 2011 года. Но к 2018 году, потратив почти 500 миллионов евро, Lidl свернула проект.

Что случилось? Сплетни были сосредоточены вокруг странности в ведении учета Lidl: они всегда основывали свои системы инвентаризации на цене, которую платят за товары, тогда как большинство компаний основывали свои системы на розничной цене, по которой они продают товары. Lidl не хотел менять свой способ ведения дел, поэтому внедрение SAP пришлось настраивать, что вызвало каскад проблем внедрения. Добавьте к этому слишком большую текучку кадров в руководящих рядах ИТ-отдела Lidl и обвинения в адрес консалтинговой компании, ответственной за руководство внедрением, и вы получите рецепт катастрофы ERP.

12. National Grid: Идеальный шторм

National Grid, коммунальная компания, обслуживающая потребителей газа и электроэнергии в Нью-Йорке, Род-Айленде и Массачусетсе, столкнулась со сложной ситуацией. Их внедрение новой системы SAP находилось в разработке три года и уже просрочено. Если бы они пропустили дату запуска, то перерасход средств составил бы десятки миллионов долларов, и им пришлось бы получить одобрение правительства на повышение тарифов для оплаты. Если бы они включили новую систему SAP преждевременно, их собственные операции могли бы быть поставлены под угрозу. Их дата запуска была назначена на 5 ноября 2012 года — менее чем через неделю после того, как суперураган Сэнди опустошил зону обслуживания National Grid и оставил миллионы людей без электричества.

Посреди хаоса National Grid приняла роковое решение переключить рубильник, и результаты оказались даже более катастрофическими, чем опасались пессимисты: некоторые сотрудники получили слишком большие зарплаты, в то время как другим недоплатили; 15 000 счетов поставщиков не могли быть обработаны; а финансовая отчетность рухнула до такой степени, что компания больше не могла получать краткосрочные кредиты, на которые она обычно полагалась для получения денежных средств. Иск National Grid против Wipro, ее системного интегратора, в конечном итоге был урегулирован во внесудебном порядке на сумму 75 миллионов долларов , но это даже близко не покрыло убытки.

13. Worth & Co.: Бесконечное развертывание приводит к судебному иску у источника

Worth & Co. — это производственная компания из Пенсильвании, которая просто хотела новую систему ERP и, выслушав несколько предложений в 2014 году, решила нанять EDREi Solutions для внедрения Oracle E-Business Suite. Первой датой запуска был ноябрь 2015 года. Но дела пошли на спад. Крайний срок был перенесен на февраль 2016 года. В тот момент Oracle потребовала, чтобы Worth & Co. выложила 260 000 долларов на обучения и на поддержку. Но 2016 год прошел, а развертывания так и не произошло. В 2017 году Worth & Co. отказалась от EDREi в пользу другого интегратора, Monument Data Solutions. Еще год был потрачен на безуспешные попытки настроить пакет Oracle для целей Worth & Co.

Наконец, после того, как проект был заброшен, Worth & Co. сделали нечто новое в феврале 2019 года: они подали в суд не на своего поставщика ИТ, а на Oracle, конкретно указав на 4,5 млн долларов, которые они заплатили софтверному гиганту за лицензии, профессиональные услуги и обучение. Судебный процесс все еще продолжается.

14. Target Canada: мусор на входе, мусор на выходе

Многие компании, внедряющие системы ERP, сталкиваются с трудностями при импорте данных из устаревших систем в свою блестящую новую инфраструктуру. Однако, когда Target запускалась в Канаде в 2013 году, они предполагали, что избегут этой проблемы: не будет никаких данных для конвертации, только новая информация для ввода в их систему SAP.

Но после запуска цепочка поставок компании рухнула, и следователи быстро отследили ошибку до этих якобы свежих данных, которые были пронизаны ошибками — товары были помечены неверными размерами, ценами, производителями, как хотите. Оказалось, что тысячи записей были введены в систему вручную сотрудниками начального уровня, не имеющими опыта, который помог бы им распознать, когда им дали неверную информацию от производителей, работая в сжатые сроки. Расследование показало, что только около 30% данных в системе были правильными.

15. PG&E: Когда нет «выборочных» данных

Некоторые развертывания направлены на решение этой проблемы путем тестирования новых систем с производственными данными, как правило, импортированными из существующих баз данных. Это может гарантировать, что ошибки данных будут исправлены до развертывания — но производственные данные — это ценный материал, содержащий много конфиденциальной и частной информации, и их нужно охранять с той же тщательностью, что и в реальном производстве.

В мае 2016 года Крис Викери, аналитик рисков в UpGuard, обнаружил публично открытую базу данных, которая, по-видимому, была системой управления активами Pacific Gas and Electric, содержащей сведения о более чем 47 000 компьютерах, виртуальных машинах, серверах и других устройствах PG&E — полностью открытую для просмотра, без необходимости ввода имени пользователя или пароля. Хотя PG&E изначально отрицала, что это были производственные данные, Викери утверждает, что это были производственные данные, и они были раскрыты в результате развертывания ERP: стороннему поставщику были предоставлены реальные данные PG&E для заполнения «демонстрационной» базы данных и проверки того, как она будет реагировать в реальной производственной практике. Затем они не смогли предоставить никакой защиты, которая требовалась бы для реальной производственной базы данных.

16. Waste Management оспаривает обещания поставщика

Компания Waste Management, поставщик услуг по вывозу отходов, в 2005 году запустила общекорпоративный проект ERP, запуск которого запланирован на 2007 год.

Целью компании при создании новой ERP-системы было упрощение и автоматизация процессов «от заказа до оплаты», а также отказ от устаревших рабочих процессов и устаревших ИТ-систем.

Waste Management выбрала SAP для проекта. По данным Waste Management, поставщик ERP рекламировался как готовое решение, которое можно внедрить с минимальной настройкой.

SAP также якобы сообщила компании, что она может получить до $220 млн в год выгоды от консолидированной системы ERP, которая может быть готова к запуску через 18 месяцев. После того, как проект ERP пошел не так, как планировалось, Waste Management оспорила, что он работал так, как было заявлено.

Waste Management подала иск на $100 млн против SAP, утверждая, среди прочего, что поставщик ERP продемонстрировал макет программного обеспечения, измененный так, чтобы он выглядел полностью функциональным. Waste Management позже внесла поправки в иск, потребовав возмещения ущерба в размере $500 млн.

Позднее обе компании достигли внесудебного урегулирования иска.

17. Четыре отдельных пилотных проекта ВМС США

Начиная с 1998 года ВМС США попытались запустить четыре отдельных и независимых пилотных проекта ERP, направленных на модернизацию цепочки поставок, операций по закупкам и финансовому управлению, а также других функций организации.

К 2005 году ВМС потратили около 1 миллиарда долларов на пилотные проекты, но не создали унифицированную ERP. Пилотные проекты не были совместимы, хотя и пересекались, из-за непоследовательных проектов и реализации, согласно Счетной палате США. 1 миллиард долларов был в значительной степени потрачен впустую, заявило GAO, хотя руководители ВМС оспорили эту оценку.

В конечном итоге ВМС работали с SAP над развертыванием консолидированной ERP. Три из четырех пилотных ERP были списаны и заменены единой SAP ERP, оценочная стоимость которой составила 800 миллионов долларов.

18. Спешные сроки Hershey's

Этот сбой ERP оказал огромное влияние на компанию. Еще в 1996 году, обеспокоенная последствиями ошибки Y2K для своих устаревших систем, Hershey's решила заменить свою ERP.

Стремясь к интегрированной среде ERP, Hershey's выбрала три отдельных программных решения: R/3 ERP от SAP, пакет управления цепочками поставок (SCM) от Manugistics и CRM от Seibel. Hershey's настаивала на 30-месячном развертывании, чтобы избежать возможных осложнений Y2K, несмотря на то, что поставщики рекомендовали 48-месячный срок.

Системы были запущены в эксплуатацию в июле 1999 года, на три месяца позже запланированного срока, в напряженное время года для Hershey's в преддверии Хэллоуина и Рождества. Hershey's сэкономила на тестировании, что привело к проблемам интеграции систем.

Из-за того, что системы не работали должным образом, Hershey's не смогла обработать заказы на сладости на сумму более 100 миллионов долларов, хотя большая часть продукции была в наличии.

Неразбериха привела к падению квартальной прибыли на 19% и падению цены акций на 8% за один день. Годовой доход упал на 12% с 1998 по 1999 год. В период с октября 1998 года по октябрь 1999 года цена акций компании упала на 35%.

Итого

Системы ERP стали бесценными для многих организаций благодаря управлению бизнес-процессами на предприятии. Технология, возникшая из скромного начала в сфере производства и управления материальными ресурсами, расширилась и теперь охватывает почти все основные функции предприятия.

Хорошая новость заключается в том, что когда ERP-система работает так, как заявлено, она может сократить расходы, повысить производительность и эффективность за счет объединения различных бизнес-процессов и объединения всех бизнес-подразделений и их данных в единой системе, которая работает бесперебойно.

Но поскольку системы ERP расширили число бизнес-процессов, с которыми они соприкасаются, они также привнесли свою собственную сложность в ИТ-системы. Первоначальные развертывания, обновления и замены подвержены огромным ошибкам, которые могут стоить многие миллионы долларов и требовать много месяцев на исправление.

Неудивительно, что у ERP такая плохая репутация: история сложного и дорогостоящего рынка корпоративного программного обеспечения полна рассказов о клеветнических высказываниях поставщиков, возмутительной шумихе и грандиозных провалах.

Источник

18 известных катастроф, провалов и разочарований в ERP. Грант Гросс, Джош Фрухлингер, Питер Сэйер, Томас Вейлгам

https://www.cio.com/article/278677/enterprise-resource-planning-10-famous-erp-disasters-dustups-and-disappointments.html

18 famous ERP disasters, dustups, and disappointments. Jul 3, 2025, by Grant Gross, Josh Fruhlinger, Peter Sayer, Thomas Wailgum

Китайская комната

Может ли компьютер обладать сознанием? Под сильным искусственным интеллектом понимают сконфигурированные должным образом компьютерные ИИ-системы, способные по-настоящему думать, обладать разумом и сознанием. В то же время системы со слабым искусственным интеллектом могут только действовать так, будто они разумны и мыслят как люди. Одним из первых с критикой идеи сильного ИИ в компьютерах выступил философ Джон Сёрл, который в 1980 г. описал мысленный эксперимент "китайская комната".

Представьте себе, что вы сидите в закрытой комнате. Вы получаете лист бумаги с китайскими иероглифами через щель в стене. Хотя вы не знаете китайского, вы можете обратиться к инструкциям, которые расскажут вам, как записать иероглифами нужные ответы. Опираясь на эти инструкции, вы рисуете иероглифы на листе бумаги и передаете ответ во внешний мир через щель. Человеку, находящемуся снаружи, может показаться, что вы прекрасно знаете китайский язык; однако вы всего лишь следуете правилам, а китайский текст на обоих листах выглядит для вас полной тарабарщиной.

Этот мысленный эксперимент показывает, что программа не может наделить компьютер разумом, сознанием или пониманием, даже если компьютер и программа кажутся нам вполне разумными.

Аргументация примерно такая:

• Аксиома 1. Компьютерная программа — манипулирование формальными (синтаксическими) объектами.
• Аксиома 2. Человеческий разум оперирует смысловым (семантическим) содержанием. → Компьютерная программа обладает синтаксисом (символами), но не обладает семантикой (смысловым содержанием).
• Аксиома 3. Синтаксис сам по себе не составляет семантику, и его недостаточно для существования семантики.
• Заключение 1. Программы не являются сущностью разума, и их наличия недостаточно для наличия разума. → Утверждение сильного ИИ ложно.
• Аксиома 4. Мозг порождает разум.
• Заключение 2. Любая другая система, способная порождать разум, должна обладать каузальными свойствами, эквивалентными свойствам мозга.
• Заключение 3. Любой артефакт, порождающий ментальные явления, любой искусственный мозг должен иметь способность воспроизводить специфические каузальные свойства мозга, и наличия этих свойств невозможно добиться только за счёт выполнения формальной программы.
• Заключение 4. Тот способ, посредством которого человеческий мозг порождает ментальные явления, не может сводиться лишь к выполнению компьютерной программы.

Впрочем, некоторые философы возражают: даже если вы не понимаете китайского, система, состоящая из вас, закрытой комнаты, инструкций и вашей способности следовать инструкциям, действительно понимает этот язык – и представляет собой некое внешнее по отношению к вам сознание, о котором вы не подозреваете.

Другие предлагают мысленный эксперимент, в котором клетки вашего мозга постепенно заменяются электронными аналогами с теми же функциями ввода и вывода. Конечно, после замены нескольких ваших клеток вы все еще остаетесь собой. Но вполне возможно, что через год будут заменены все ваши клетки, и при этом ни в какой конкретный момент вы не утратите внезапно свое сознание и самосознание. Вы по-прежнему останетесь собой?

Конечно, для выполнения большинства практических задач искусственному интеллекту достаточно действовать разумно. И все же споры о китайской комнате и выводах из этого мысленного эксперимента не прекращаются.