Быть правым недостаточно для видимости ИИ сегодня.

от

Предвзятость – это не то, что вы думаете.

Когда люди слышат о «AI bias», они часто думают об этических проблемах, политических взглядах или справедливости – задаются вопросом, предвзяты ли системы искусственного интеллекта или не представляют ли они всех в равной степени. Хотя это важные дискуссии, они не являются теми, которые в настоящее время вносят самые большие изменения в то, как мы ищем в интернете, что мы видим и как выполняется цифровая работа.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Тонкие предубеждения, влияющие на результаты работы ИИ, не связаны с мнениями или убеждениями. Они заложены в саму структуру работы этих систем – от их дизайна и обучения, до того, как они находят и приоритизируют информацию, и того, для чего они запрограммированы. Это происходит даже тогда, когда все стараются поступать правильно, и это влияет на то, кто и что замечается, упоминается и выделяется, еще до того, как возникают вопросы справедливости.

Эта статья исследует предвзятость – не как ошибку или проступок, а как естественный результат создания больших, сложных систем, которым приходится принимать решения с неполной информацией.

Чтобы эффективно обсудить это, нам нужно чёткое название. Нам нужен язык, который специалисты могут использовать, не увязая в этических аргументах или чрезмерно сложной теории. Хотя это явление наблюдалось, не было единого термина для описания того, как оно вызывает предвзятость видимости в AI-управляемых открытиях. Я называю это *Machine Comfort Bias*.

Почему ответы ИИ не могут быть нейтральными.

Чтобы понять, почему эта предвзятость существует, нам нужно точно понимать, как создаются ответы современной ИИ.

ИИ не просматривает интернет так, как это делают люди. Вместо того, чтобы тщательно изучать веб-сайты и формировать мнения, он быстро находит информацию, расставляет приоритеты на основе шаблонов, а затем создает ответ, который, вероятно, будет релевантным – по сути, предсказывая, как должен выглядеть хороший ответ, основываясь на его прошлом опыте. Этот процесс обычно используется в более новых системах ИИ, таких как те, которые разработаны Microsoft Research, и известен как retrieval-augmented generation.

Этот процесс вносит предвзятость еще до генерации первого слова.

Процесс начинается с поиска релевантной информации. Контент выбирается на основе того, насколько близко он соответствует запросу, его значению и насколько он надёжен. Если информация не найдена на этом шаге, её нельзя использовать для создания ответа.

Последний шаг — генерация ответа. Модель фокусируется на создании ответа, который с наибольшей вероятностью будет правильным, имеет смысл и избегает потенциальных проблем. Она не пытается быть оригинальной или выделяться; вместо этого она отдает приоритет естественному и точному звучанию, что является известной характеристикой больших языковых моделей, таких как GPT-4 от OpenAI.

Этот процесс не является по-настоящему нейтральным в том смысле, в котором люди обычно понимают этот термин. Вместо этого он последовательно демонстрирует предпочтение вещей, которые уже известны, ранее подтверждены или соответствуют существующим шаблонам.

Представляем Machine Comfort Bias

Смещение в сторону машинного комфорта возникает, когда ИИ-системы, при поиске или генерации информации, склонны отдавать предпочтение данным, которые легко для них обрабатывать – вещам, которые выглядят знакомо, соответствуют тому, на чем они были обучены, и безопасны для воспроизведения. Это означает, что они могут не всегда выбирать наиболее точную, актуальную или инновационную информацию, даже если она доступна.

Это не недавнее развитие событий. Основные проблемы изучаются уже много лет под разными названиями, такими как смещение обучающих данных, смещение экспозиции, смещение авторитета, смещение консенсуса, минимизация риска и коллапс моды.

Настоящие изменения заключаются не в самом манипулятивном поведении, а в том, где оно происходит. Теперь, вместо того, чтобы просто влиять на позиции в поисковой выдаче, эти тактики влияют на ответы, которые видят люди напрямую. Вместо простого понижения позиции веб-сайта, они могут сделать так, чтобы он полностью исчез из поля зрения.

«Machine Comfort Bias» isn’t meant to be a formal scientific term, but rather a way of looking at things. It helps connect existing, but often separate, observations into a single explanation for how things become visible or noticeable.

Где предвзятость проникает в систему, слой за слоем.

Чтобы понять, почему Machine Comfort Bias так устойчив, полезно понять, где он проникает в систему.

Данные обучения и смещение экспозиции

Модели сильно подвержены влиянию того, что они видели раньше. Они в основном учатся на прошлых успехах, что затрудняет продвижение новых или развивающихся идей. Следовательно, специализированные знания и менее распространенные точки зрения часто недостаточно представлены – это известная проблема с тем, как эти модели обучаются и с данными, которые они используют, что признается и самими платформами.

Это не упущение. Это математическая реальность.

Смещение власти и популярности

Это создаёт самоподдерживающийся цикл: чем больше используется ИИ-система, тем чаще она цитируется, что укрепляет доверие и ведёт к ещё более широкому использованию. Это происходит автоматически – дело не в том, что ИИ стремится к известности, а скорее является естественным следствием того, что эти системы отдают предпочтение информации, которая уже доказала свою популярность и надёжность.

Структурная и Форматирующая Предвзятость

Как digital-маркетолог, я узнал, что машины действительно полагаются на чёткую организацию – намного больше, чем большинство людей осознают. Такие вещи, как использование заголовков, определение терминов, поддержание объяснительного тона и последовательное форматирование, важны не только для читателей, но и для того, как поисковые системы – такие как Google – фактически *понимают* ваш контент. Google даже публично объяснил, как машины интерпретируют контент, и структура является огромной его частью. В основном, хорошо организованный контент легче для машин обрабатывать, разбивать и, в конечном итоге, находить.

В то время как люди наслаждаются контентом, который кажется естественным, выражает мнения или имеет уникальный стиль, компьютерам бывает сложно обрабатывать его надёжно. Если система не уверена, она обычно предпочитает контент, который напоминает то, что она успешно обрабатывала в прошлом – она отдаёт приоритет знакомству и установленным шаблонам.

Семантическая схожесть и гравитация встраивания.

Сегодняшние технологии поиска часто используют эмбеддинги – по сути, способ преобразования текста в числа, которые отражают его смысл. Это позволяет компьютерам находить контент, схожий по концепции, даже если он не использует те же слова.

При организации информации, схожие концепции естественным образом группируются вокруг центральных тем. Легче найти контент, который использует знакомый язык и идеи. И наоборот, контент с новой фразировкой, метафорами или перспективами выделяется как отличный – этот паттерн наблюдается в реальных системах, таких как векторный поиск Azure.

Как будто устоявшиеся идеи создают своего рода притяжение, подобно гравитации. Когда тема уже обсуждается определённым образом, эти знакомые подходы, как правило, доминируют, что затрудняет появление новых перспектив.

Безопасность и предвзятость минимизации рисков

Искусственный интеллект создан для того, чтобы избегать ответов, которые могут быть вредными, обманчивыми или вызывать разногласия, и это хорошо. Однако это также означает, что ИИ тонко влияет на то, как он отвечает на вопросы.

Делать смелые заявления сопряжено с большим риском, чем придерживаться нейтральных. Добавление тонких деталей рискованнее, чем просто соглашаться с общепринятым. И выражение твердых убеждений более шатко, чем предоставление справедливого обзора.

Когда системы сталкиваются с неясными ситуациями, они часто по умолчанию используют язык, который кажется наиболее надёжным и избегает потенциальных ошибок. Эта тенденция, замеченная ещё в 2023 году компанией Anthropic в их исследованиях по Constitutional AI, может приводить к ответам, которые предсказуемы, осторожны и повторяющиеся – это преднамеренный компромисс для обеспечения безопасности.

Почему знакомство побеждает точность

Одна из самых неприятных истин для практиков заключается в том, что одной точности недостаточно.

Иногда два ответа могут быть одинаково правильными – один даже может быть более актуальным или хорошо подтвержденным. Однако ответ, который система с большей вероятностью использует и покажет вам, — это тот, который лучше всего соответствует тому, что она уже знает и считает надежным.

С точки зрения системы, знакомство является прокси для безопасности.

Сдвиг от предвзятости ранжирования к предвзятости существования

На протяжении многих лет стандартные поисковые системы боролись с предвзятостью. Устранение этого было сознательной работой – инженеры активно отслеживают это, обсуждают проблему и пытаются уменьшить предвзятость, корректируя результаты поиска, проводя проверки и обновляя свои правила.

Исторически было легко понять, как традиционные поисковые системы ранжировали результаты. Вы могли четко видеть свой собственный рейтинг и выявлять конкурентов, которые ранжировались выше. Кроме того, вы могли вносить изменения и напрямую отслеживать, как эти изменения повлияли на вашу позицию.

Ответы ИИ меняют суть проблемы.

В отличие от традиционных поисковых систем, которые предлагают список результатов, системы искусственного интеллекта часто предоставляют только один прямой ответ. Это означает, что вы либо получаете ответ, либо нет – нет возможности увидеть альтернативные варианты. Это меняет проблему с того, как вещи *ranked*, до простого вопроса о том, *exist* ли они в ответе вообще.

Если ваша информация не найдена в ответе, это все равно, как будто вас вообще не включили. Без прямого упоминания ваш вклад теряется, и если вас нет в сводке, пользователь вас не увидит.

Это принципиально иная задача по обеспечению видимости.

Смещение Комфорта Машины в Дикой Природе

Вам не нужно самостоятельно проводить обширное тестирование – это уже было доказано исследованиями и наблюдениями.

Исследования последовательно показывают, что ответы ИИ, как правило, звучат и читаются как записи из энциклопедии, даже когда возможны более простые или отличные объяснения. Эта тенденция — известная проблема.

Это не отдельные причуды. Это последовательные закономерности.

Что это меняет для SEO, по-настоящему.

Здесь разговор становится неудобным для индустрии.

Управление тем, как поисковые системы интерпретируют информацию, всегда было центральным аспектом SEO. Традиционно это означало понимание того, как они определяют релевантность, надёжность и качество – и мы могли легко отслеживать наш прогресс и тестировать различные стратегии. Однако новая проблема, называемая «Machine Comfort Bias», теперь усложняет этот процесс.

Когда решения принимаются на основе того, насколько уверенно система находит информацию и насколько легко создаёт контент, трудно понять, почему происходят определенные результаты. Вы можете не знать, почему вас исключили, что конкретно повлияло на решение, или даже о том, что опция была доступна изначально.

Это меняет то, что значит быть SEO-специалистом. Вместо того, чтобы просто пытаться улучшить позиции в рейтинге, им нужно будет понимать *как* работают поисковые системы и объяснять это другим. Их ценность будет заключаться не в обмане системы, а в ее интерпретации. Наиболее ценными будут те, кто может объяснить, как поисковые системы выстраивают доверие, справляются с неопределенностью и предоставляют результаты, потому что они понимают лежащие в основе принципы, а не только методы.

Что можно изменить, а что нет.

Давайте проясним: вы не можете устранить предпочтение системы к знакомым вариантам, и вы не можете заставить её отдавать приоритет новым. Попытки насильно навязать определённые результаты просто не сработают.

Вы можете создавать контент, который будет понятен компьютерам и при этом отражать ваш уникальный голос. Это означает логичное структурирование информации без ущерба для индивидуальности и связывание идей с существующими знаниями, не просто повторяя их. Постоянно делясь своей экспертизой на разных платформах, вы со временем завоевываете доверие и узнаваемость. В конечном итоге, такой подход облегчает поиск и точную цитирование ваших работ. Цель не в создании унифицированного контента, а в переводе ваших идей таким образом, чтобы машины могли понимать их без ошибок.

Как объяснить это руководству, не потеряв аудиторию?

Одной из самых больших проблем с этим изменением является объяснение этого руководству. Простое сообщение руководителю о том, что ‘ИИ работает против нас’, обычно неэффективно. Это может показаться обвинением других и предположениями.

Давайте посмотрим на это с другой стороны. ИИ склонен отдавать предпочтение информации, с которой он уже знаком и которую считает надежной. Реальная опасность заключается не столько в совершении ошибок, сколько во внедрении чего-то совершенно нового или неизвестного. Это сейчас самая большая угроза для бизнеса – это влияет на то, насколько легко нас видят, как представлен наш бренд и как рынок открывает для себя инновационные концепции.

Когда смотришь на это с такой точки зрения, обсуждение смещается. Речь больше не идет о попытках манипулировать результатами поиска, а о том, чтобы убедиться, что система точно понимает и отображает ваш бизнес.

Предвзятость как ключевой навык на 2026 год.

По мере того как ИИ становится всё более центральным в нашей работе, крайне важно понимать, как предубеждения могут проникать в его результаты. Речь не о том, чтобы стать исследователем ИИ, а о том, чтобы распознавать, как ИИ формирует предпочтения, почему определенные ответы кажутся более естественными и почему некоторая информация может быть исключена. Ключевой навык — это выход за рамки простой проверки правильности ответа ИИ и вместо этого задавать вопрос *почему* был сгенерирован именно этот ответ. Эта способность критически оценивать результаты работы ИИ будет необходима для успеха в будущем цифровой работы.

Называя Невидимые Изменения

Термин «Machine Comfort Bias» не подразумевает критику. Он просто описывает склонность, и, дав ей название, мы можем начать о ней говорить. Как только мы понимаем эту склонность, мы можем предвидеть её, а всё, что мы можем предвидеть, мы можем к этому подготовиться.

Это не история о том, как всё рушится. Это о том, как мы адаптируемся, понимаем, как работают системы, и создаём способы отслеживать происходящее.

Предвзятость не исчезла. Она изменила свою форму, и теперь, когда мы можем её увидеть, мы можем с ней работать.

Смотрите также

2026-01-08 17:13