будут полезны и привлекательны для него.
Технически современные рекомендательные сервисы строятся на базе продвинутых методов машинного обучения – коллаборативной и контентной фильтрации, факторизационных машин, нейросетей. Они учатся улавливать глубокие и неочевидные взаимосвязи в огромных массивах данных о пользователях и объектах. Например, находят похожих пользователей не только по очевидным признакам (возраст, город, пол), но и по скрытым паттернам поведения. Или обнаруживают неожиданные корреляции между предпочтениями в разных доменах – скажем, любителям группы Radiohead часто нравятся фильмы Тарковского.
Впрочем, мощь рекомендательных систем проявляется не только в умении находить любопытные инсайты, но и в их всепроникающем охвате, который мы уже воспринимаем как должное:
Музыкальные и видеосервисы вроде Яндекс Музыка, Spotify, YouTube, Netflix практически полностью опираются на рекомендательные алгоритмы в подборе контента. Плейлисты дня, персональная радиостанция, похожие исполнители – все это генерируют "движки" автоматических рекомендаций. По сути, они выступают в роли персональных диджеев, кураторов, критиков, помогая пользователям ориентироваться в океане контента.
Онлайн-магазины и маркетплейсы используют "умные" рекомендации как мощнейший инструмент повышения продаж. Амазон, eBay, AliExpress подбирают для покупателей товары на основе истории просмотров и покупок, размещают персональные баннеры и объявления, предлагают сопутствующие продукты. По некоторым оценкам, до 35% дохода Amazon приносят рекомендации "С этим товаром также покупают".
В социальных сетях и медиа алгоритмы рекомендаций формируют индивидуальные ленты новостей, предлагают вступить в сообщества по интересам, подписаться на тех или иных блогеров. Фактически именно эти системы сейчас определяют, какой контент мы видим и потребляем. С одной стороны, это помогает справиться с информационной перегрузкой, но с другой – несет риски "пузырей фильтров".
Даже в таких консервативных областях как HR и образование рекомендательные сервисы используются, чтобы предлагать соискателям релевантные вакансии, а студентам – подходящие курсы и учебные материалы. В перспективе это позволит выстраивать полностью персонализированные траектории профессионального развития.
Как мы видим, рекомендательные системы стали неотъемлемой частью нашей цифровой реальности. Они направляют наше внимание, формируют предпочтения, по сути, выступают в роли путеводителей и лоцманов в безбрежном океане информации. С каждым годом эти алгоритмы становятся все умнее, проникают во все новые домены (здравоохранение, госуслуги, знакомства), учатся не просто угадывать наши желания, но и предвосхищать потребности, которые мы сами еще не осознали.
Конечно, такая власть умных систем над умами и сердцами людей не может не вызывать опасений. Ведь рекомендательные ИИ потенциально способны манипулировать нашим выбором, усиливать предрассудки,