ИИ интернета уже, вероятно, залез в вашу голову, а если нет – то в ваш бумажник. Вы когда-нибудь ловили себя на том, что битый час смотрите видео на YouTube, хотя не собирались этого делать? Сайт со сверхъестественной догадливостью предлагает вам один за другим ролики, которые вы просто не можете не посмотреть до того, как вернетесь к работе? А Amazon, похоже, знает, что вы хотите купить, раньше, чем вы успеете об этом подумать?

Если да, то вы уже пользуетесь преимуществами ИИ интернета (или уже стали его жертвой, в зависимости от того, как вы оцениваете свое время и деньги).

Первая волна ИИ начала подниматься почти 15 лет назад и набрала полную силу около 2012 года. ИИ интернета – это в основном рекомендательные алгоритмы: они изучают наши личные предпочтения, а затем предлагают контент, подобранный специально для нас. Эффективность этих механизмов зависит от данных, к которым у них есть доступ, и именно крупные интернет-компании в настоящее время располагают самыми большими объемами цифровых данных в мире. Однако эти данные становятся действительно полезными для алгоритмов только после того, как они были «размечены». Но вам, как пользователям, не нужно активно «размечать» что-либо – оценивать контент или привязывать к нему ключевые слова. Ярлыки появляются при сопоставлении части данных с конкретным результатом: «купил» против «не купил», «нажал» против «не нажал», «посмотрел до конца» против «перешел на другое видео». Эти метки – наши покупки, «лайки», просмотры или время пребывания на конкретных страницах – в дальнейшем используются для обучения алгоритмов, чтобы те могли предлагать нам подходящий контент. У обычного пользователя появляется чувство, что интернет «становится лучше» – то есть дает ему то, чего он хочет, – а его интернет-зависимость усиливается. Это еще одно доказательство силы ИИ: он использует данные, чтобы узнать нас как можно лучше, а затем оптимизирует свои действия, приспосабливаясь к нашим желаниям. Такая оптимизация приводит к существенному увеличению прибыли для интернет-компаний, зарабатывающих деньги на кликах: Google, Baidu, Alibaba, YouTube и их аналогов со всего мира. Используя ИИ интернета, Alibaba рекомендует вам продукты, которые вы, скорее всего, купите, Google показывает целевую рекламу, на которую вы обязательно кликнете, а YouTube предлагает видеоролики, которые вам захочется просмотреть. Применив те же методы в другом контексте, компания Cambridge Analytica использовала данные Facebook, чтобы лучше повлиять на американских избирателей во время президентской кампании 2016 года. Кстати, считается, что именно Роберт Мерсер, основатель Cambridge Analytica, первым сказал: «Хорошие данные – это очень много данных».