На мой взгляд, Страйп для ИИ-шек — прекрасная утопия. Тем временем Яндекс уже спокойно берёт деньги за рекламу в нейроответах — по сути, с тех самых компаний, чьи тексты зачастую и легли в основу ответа.
Пока есть океан открытых данных и пока пользователи сами ежедневно скармливают моделям тонны свежей информации, у создателей LLM нет ни малейшего стимула платить. Честно, я не припомню, чтобы кто-то из топовых игроков реально закупал оригинальный контент (поправьте, если ошибаюсь). Reddit и NYT закрылись от ИИ-ботов — но глобально это ничего не поменяло. Ну разве что если весь мир синхронно уйдёт за paywall.
Сегодняшняя реальность такая: генерация ответов ИИ на основе контента убивает сайты, которые жили на рекламе; а для брендов попадание в ответ становится новой короткой и дешёвой воронкой. Лиды приходят уже прогретые, цикл сделки сокращается. Это куда ценнее, чем копеечка за цитирование. Но, конечно, это доступно в первую очередь тем, у кого уже есть ресурсы, чтобы мягко и системно вкатиться в ИИ-ответы.
И да, открытых вопросов масса: от токсичных выплат за спорный контент до возможной новой волны SEO-оптимизации уже под деньги.
Я сознательно упростила и склеила два разных подхода, чтобы не уходить в лекцию на полчаса.
Закон наименьшего усилия Зипфа, из далекого 1949 года — про то, что люди выбирают путь с минимальными затратами.
Теория когнитивной нагрузки Свеллера, 1988 — про ограниченность рабочей памяти и перегрузку при обработке информации.
Обе концепции — классика поведенческих и когнитивных наук. Вместе они дают удобную рамку: старый поиск = перегрузка + бесконечные клики по вкладкам и сортировка мусора, новый интерфейс ИИ = минимальные усилия и готовый нарратив.
В тексте я это ужала до одного абзаца (у меня уже есть неприлично большая статья про когнитивную перегрузку с кучей референсов), но согласна — здесь стоило разделить и дать корректные ссылки. Спасибо, что подсветили!
Да. В кейсе для иллюстрации я использую запрос «кардикс карточка». Так как без бюджетов соревноваться с фармой смысла нет. Но, для оригинальных неймингов, стратегия сработает на выдачу по неймингу.
Вот, да, нужны расчёты и моделирование. Без них бизнес -модель (утрируя и забыв обо всех вопросах к логике системы) воспринимается как: пользователи разметят весь интернет в Х вариантах и заплатят за это деньгами или просмотром рекламы
Если вы хотите бороться с распространением агентов влияния (будь то автоматизированные боты или живые люди), то более эффективным подходом будет распознавание и фильтрация самих агентов влияния и транслируемого ими контента. nlp давно показывают высокие результаты в распознавании фейков и ботов.
В дополнение к комментариям выше, кажется, стоит отметить, что люди, как правило, оставляют отзывы по собственной инициативе в двух случаях: когда они сильно довольны или просто недовольны. В ситуациях, когда «всё нормально» или «просто хорошо», большинство пользователей отзыв не напишут, и тем более, вряд ли станут покупать подписку ради этой функции.
Простым мысленным экспериментом можно представить ситуацию, когда большинство пользователей читают комментарии/отзывы, но лишь меньшинство их пишет. В таком случае, предложенная система может превратиться в информационный пузырь, внутри которого всё равно будут присутствовать агенты влияния (как идейные, так и работающие за деньги). Учет "социальной дистанции" тоже не решит проблему фейковых аккаунтов, так как заинтересованные лица могут создавать целые сети взаимосвязанных фейков из ИИ-агентов и живых людей, имитируя близкие социальные связи.
По иронии, в попытке уменьшить влияние фейков, мы получим инфопузырь, с потенциально усиленным влиянием фейков. Получается, что предложенная система не только не решает исходную проблему манипуляции мнением, но и потенциально усугубляет её, создавая иллюзию достоверности и одновременно усиливая воздействие дезинформации.
Другими словами: рекомендую посмотреть в сторону распознавания раньше, чем в сторону ранжирования.
Автор написал/а много букв на интересную тему, статью хотелось прочитать.
Как отмечали в комментариях, заход про мотивацию, стереотипно сведенный к тому, что хороший (и обеспеченный) человек «вынужден» брать взятки, так как этого требует от него жена, которой просто мало - странный. С моей точки зрения, такой заход заранее ставит под сомнение объективность всего текста; (мне) читать стало неприятно.
Возможно статья не заходит аудитории именно из-за вступительной части. (дальше я читать не стала, не могу судить)
Согласна, Zoom с самого начала использовали OpenAi и Anthropic и они хорошо отрабатывают, сама задача несложная, а фича полезная (кстати, саммари можно автоматически разослать после встречи).
Эта картинка - уже мем на тему: какая встреча - такая и саммари :)
Спасибо за коммент 🙌 Очень важное замечание!
На мой взгляд, Страйп для ИИ-шек — прекрасная утопия. Тем временем Яндекс уже спокойно берёт деньги за рекламу в нейроответах — по сути, с тех самых компаний, чьи тексты зачастую и легли в основу ответа.
Пока есть океан открытых данных и пока пользователи сами ежедневно скармливают моделям тонны свежей информации, у создателей LLM нет ни малейшего стимула платить. Честно, я не припомню, чтобы кто-то из топовых игроков реально закупал оригинальный контент (поправьте, если ошибаюсь). Reddit и NYT закрылись от ИИ-ботов — но глобально это ничего не поменяло. Ну разве что если весь мир синхронно уйдёт за paywall.
Сегодняшняя реальность такая: генерация ответов ИИ на основе контента убивает сайты, которые жили на рекламе; а для брендов попадание в ответ становится новой короткой и дешёвой воронкой. Лиды приходят уже прогретые, цикл сделки сокращается. Это куда ценнее, чем копеечка за цитирование. Но, конечно, это доступно в первую очередь тем, у кого уже есть ресурсы, чтобы мягко и системно вкатиться в ИИ-ответы.
И да, открытых вопросов масса: от токсичных выплат за спорный контент до возможной новой волны SEO-оптимизации уже под деньги.
про сложную идею простыми словами - классный тейк, такой очевидный, но не всеми используемый
Привет! Спасибо за коммент — отличное замечание!
Я сознательно упростила и склеила два разных подхода, чтобы не уходить в лекцию на полчаса.
Закон наименьшего усилия Зипфа, из далекого 1949 года — про то, что люди выбирают путь с минимальными затратами.
Теория когнитивной нагрузки Свеллера, 1988 — про ограниченность рабочей памяти и перегрузку при обработке информации.
Обе концепции — классика поведенческих и когнитивных наук. Вместе они дают удобную рамку: старый поиск = перегрузка + бесконечные клики по вкладкам и сортировка мусора, новый интерфейс ИИ = минимальные усилия и готовый нарратив.
В тексте я это ужала до одного абзаца (у меня уже есть неприлично большая статья про когнитивную перегрузку с кучей референсов), но согласна — здесь стоило разделить и дать корректные ссылки. Спасибо, что подсветили!
Добрый день!
Благодарю за комментарий!
Приходите в тг, буду рада пообщаться
alyena_belova
Благодарю!
Спасибо и успехов!
Да. В кейсе для иллюстрации я использую запрос «кардикс карточка». Так как без бюджетов соревноваться с фармой смысла нет. Но, для оригинальных неймингов, стратегия сработает на выдачу по неймингу.
Ошибка атрибуции. Я не занимаюсь самокомментированием. Ставлю одобрение на все комментарии от новых аккаунтов, как, в частности, поставила и на Ваш
Благодарю и успехов!
Ахах, благодарю за позитивную оценку и за честность :)
Благодарю!
Благодарю и успехов!
Спасибо!
О, вы блог запустили?, - мои поздравления 🥳
Благодарю!
Благодарю
Вот, да, нужны расчёты и моделирование. Без них бизнес -модель (утрируя и забыв обо всех вопросах к логике системы) воспринимается как: пользователи разметят весь интернет в Х вариантах и заплатят за это деньгами или просмотром рекламы
Если вы хотите бороться с распространением агентов влияния (будь то автоматизированные боты или живые люди), то более эффективным подходом будет распознавание и фильтрация самих агентов влияния и транслируемого ими контента. nlp давно показывают высокие результаты в распознавании фейков и ботов.
В дополнение к комментариям выше, кажется, стоит отметить, что люди, как правило, оставляют отзывы по собственной инициативе в двух случаях: когда они сильно довольны или просто недовольны. В ситуациях, когда «всё нормально» или «просто хорошо», большинство пользователей отзыв не напишут, и тем более, вряд ли станут покупать подписку ради этой функции.
Простым мысленным экспериментом можно представить ситуацию, когда большинство пользователей читают комментарии/отзывы, но лишь меньшинство их пишет. В таком случае, предложенная система может превратиться в информационный пузырь, внутри которого всё равно будут присутствовать агенты влияния (как идейные, так и работающие за деньги). Учет "социальной дистанции" тоже не решит проблему фейковых аккаунтов, так как заинтересованные лица могут создавать целые сети взаимосвязанных фейков из ИИ-агентов и живых людей, имитируя близкие социальные связи.
По иронии, в попытке уменьшить влияние фейков, мы получим инфопузырь, с потенциально усиленным влиянием фейков. Получается, что предложенная система не только не решает исходную проблему манипуляции мнением, но и потенциально усугубляет её, создавая иллюзию достоверности и одновременно усиливая воздействие дезинформации.
Другими словами: рекомендую посмотреть в сторону распознавания раньше, чем в сторону ранжирования.
Автор написал/а много букв на интересную тему, статью хотелось прочитать.
Как отмечали в комментариях, заход про мотивацию, стереотипно сведенный к тому, что хороший (и обеспеченный) человек «вынужден» брать взятки, так как этого требует от него жена, которой просто мало - странный. С моей точки зрения, такой заход заранее ставит под сомнение объективность всего текста; (мне) читать стало неприятно.
Возможно статья не заходит аудитории именно из-за вступительной части. (дальше я читать не стала, не могу судить)
Согласна, Zoom с самого начала использовали OpenAi и Anthropic и они хорошо отрабатывают, сама задача несложная, а фича полезная (кстати, саммари можно автоматически разослать после встречи).
Эта картинка - уже мем на тему: какая встреча - такая и саммари :)
Конкретно это саммари было сделано полтора года назад, одна из фич Zoom и их AI Companion