Экономика спама – как ИИ сделает стоимость контента отрицательной
Самое главное направление воздействия LLMs – мощные инструменты автоматической генерации контента различного типа, формы и содержания (аудио, графический, видео и текстовой).
Каждый из вас уже сталкивался с тем, как синтетический контент начинает всеобъемлющее проникновение во все сферы, слои и уровни потребления контента: начиная от мусорных ботов под комментариями до попытки генерации академических работ и исследовательских проектов в инвестбанках.
Сгенерированная музыка через условный Suno, вирусные shorts ролики в Youtube, созданные Veo3 и так далее. Это дерьмо стало повсюду, а это ведь только начало.
Годовой объем генерации данных в ZB (это 1 млрд терабайт) в глобальной сети: в 2000 – 0.002 ZB, в 2005 – 0.13 ZB, в 2010 – 1.2 ZB, в 2015 – почти 10 ZB, в 2020 – 64.2 ZB, в 2025 – свыше 175 ZB.
Сейчас в день создается столько же контента, сколько с 1990 по 2004 включительно, в основном конечно же видео.
Примерная пропорция распределения контента сейчас: 73% в видео, 7% — фото и графика, 8% — игры и ПО, 6% — данные, 2% — текст, 1.5% — аудио и музыка, 2% — технические, конфигурационные данные.
Если изолировать медиа контент, в тексте сейчас генерируется примерно в 1000 раз больше, чем 20 лет назад (вне приватной общения в соцсетях), но в основном дубли, плагиат, копипасты, информационный бред и автоген (автогененация контента) с минимальной долей ценного контента.
С внедрением LLMs начнет экспоненциально расти доля синтетического контента на всех уровнях.
ГИИ снижает барьер входа до нуля, позволяя некомпетентным пользователям генерировать контент, имитирующий «экспертный уровень». Например, статьи, имитирующие докторов наук, но в своей основе не представляющие никакой ценности.
Традиционно ценность контента коррелирует с его дефицитом: ограниченное производство (из-за человеческих усилий) создает барьеры входа и поддерживает цены.
ГИИ снижает издержки производства до нуля, позволяя генерировать неограниченные объемы контента, когда производство контента упрощается до «нажать кнопку» или ввести краткий промпт.
Когда количество однотипного контента растёт в сотни и тысячи раз, вероятность того, что потребитель доберётся именно до «твоего» материала, стремится к нулю.
Внимание потребителей — это конечный и ограниченный ресурс. При росте объема контента полезность сначала растет (за счет разнообразия), но затем падает из-за информационной перегрузки, что снижает фокусировку и вовлеченность.
В условиях информационного избытка самым дефицитным ресурсом становится внимание, а не сама информация. Ценность контента больше не закреплена за его наличием, а определяется тем, способен ли он вообще конкурировать за внимание.
Чтобы донести свой контент, ИИ-креатору придется доплачивать, иначе его контент растворяется в океане информационного дерьма (это было актуально всегда, но с развитием LLMs – особенно).
При высоком присутствии фейкового и «псевдоэкспертного» контента аудитория становится циничной и воспринимает всё как шум по умолчанию.
Контент нужно не просто создать, а доказать ценность. Люди будут платить не за текст/видео как таковое, а за гарантию качества, репутацию, отбор.
Трафик будет концентрироваться в нишевых, штучных проектах, где победитель получает все, тогда как на макроуровне стоимость контента станет отрицательной.
Токсичный контент станет невозможно монетизировать, платформы и ИИ-креаторы будут доплачивать за внимание пользователей.
Если контент нельзя будет монетизировать, какой смысл в платных инструментах и ИИ сервисах для генерации контента, который никому не нужен?
В этом и есть парадокс токсичного ИИ контента. Сначала платные ИИ сервисы по генерации токсичного контента получат приток ИИ-креаторов в попытке хайпануть, но чем больше ИИ-креаторов, тем ниже ценность ИИ-контента, что в будущем приведет к оттоку ИИ-креаторов и обрушению бизнеса ИИ-сервисов.
Это и есть описание «мертвой экономики». LLMs не создают ценность, они ее уничтожают, экспоненциально увеличивая дипфейки и токсичный низкокачественный контент.