7. Разнообразие против квалификации
В конце 2011 года журнал Nature Structural and Molecular Biology опубликовал статью, в которой говорилось, что после десяти с лишним лет упорных трудов ученым удалось картировать структуру энзима, встречающегося в ретровирусах типа ВИЧ[290]. Это достижение было объявлено научным прорывом. Но в статье практически незамеченным прошел еще один поразительный факт: среди участников международной группы исследователей, внесших вклад в указанное открытие, значилась некая группа Foldit Void Crushers. Так называлась команда видеогеймеров.
Foldit[291] — это инновационный эксперимент, осуществленный учеными и гейм-дизайнерами из Вашингтонского университета, которые собрали команду геймеров (большинство еще учились в средней школе, почти никто не имел научной подготовки, тем более в области микробиологии) и дали им задание — определить, как должен выглядеть фолдинг[292] белка в энзиме. В течение нескольких часов тысячи людей соревновались (и сотрудничали) друг с другом. Через три недели им удалось добиться успеха там, где микробиологи и компьютеры потерпели неудачу. «Это первый известный мне пример, когда геймеры решили давнюю научную проблему», — сказал сооснователь Foldit Дэвид Бейкер[293].
Первый — но далеко не последний. Проект Foldit продолжил успешную разработку корректных моделей других высокосложных энзимов, а другие исследовательские проекты взяли на вооружение принцип подключения «людей толпы» к выполнению задач самого широкого диапазона — от простого сбора данных до решения продвинутых проблем. Еще один сооснователь Foldit Адриен Трюйе запустил аналогичную игру под названием Eterna, в которой игроки разрабатывают дизайны синтетических РНК[294]. Рекламный слоган Eterna тонко намекает на центральную идею проекта: «Решай загадки. Изобретай медицину». Дизайны, созданные лидерами-учеными Eterna, потом синтезируются в Стэнфорде.
Foldit и ряд других инициатив, о которых будет рассказано в этой главе, могут революционным образом изменить наш подход к лечению болезней. Но они сулят еще кое-что, а именно возможность осознать наконец, что традиционная управленческая метода сплошь и рядом ошибается, определяя, кто лучше всего подходит для выполнения того или иного задания. Оптимальный способ найти таланты, подходящие под конкретную задачу, — вовсе не присваивать самые высокие степени сложности самым трудным проблемам, а понаблюдать за поведением тысяч людей и выявить тех, кто более всех способен проявить когнитивные навыки, которых требует решение конкретной задачи.