В последнее время в индустрии активно обсуждается механизм рекомендаций крупных социальных платформ. В конечном итоге, логика их алгоритмов довольно проста — оптимизация времени удержания пользователя, главное — чтобы данные выглядели хорошо.

Проблема в том. Чтобы сделать этот показатель более привлекательным, создатели контента на платформах вынуждены идти на компромиссы. Что может удержать человека? Простые, эмоциональные, вызывающие быстрые реакции вещи. Поэтому мы видим повсюду различные мотивационные статьи, сенсационные заголовки, а глубокие обсуждения становятся все реже.

Влияние этого явления выходит далеко за рамки поверхности. Когда такой поток данных становится материалом для обучения AI-моделей, модели фактически учатся на таком "оптимизированном", отфильтрованном алгоритмами контенте с пониженной размерностью. Другими словами, контентная экосистема, управляемая алгоритмами, формирует мышление нового поколения AI в обратную сторону.

В долгосрочной перспективе такой цикл обратной связи может зафиксировать потолок всей экосистемы — AI будет все больше напоминать данные, на которых его обучают, работая в все более узком рамках мышления.