Гарвардское исследование получило 940 заявок на моральное возражение против ИИ. Поисковый маркетинг получил низкий балл – 2,31 из 7. Что это значит для того, как вы публикуете контент.
Если вы говорили себе, что поисковый маркетинг пользуется своего рода защищенным статусом, поскольку общественность заботится о том, кто или что выполняет работу, Гарвард только что опубликовал цифры, которые говорят об обратном. Доцент Джеймс Райли попросил американскую общественность оценить, насколько морально неприемлемо было бы передать машину каждую из 940 различных профессий, используя шкалу от 1 до 7. Стратеги поискового маркетинга набрали 2,31. Из 10 профессий, включенных в список Гарварда, только делопроизводители получили более низкие оценки. Духовенство набрало 5,91. Работники по уходу за детьми набрали 5,86 баллов. Что бы ни стояло сейчас между нашими рабочими местами и полной автоматизацией, это не совесть общества.
<п>Я должен сразу сказать, что мне нравится старая шутка о продуктовом магазине, расположенном между Гарвардом и Массачусетским технологическим институтом, где студент катит тележку с 15 товарами на полосу, где их меньше 10. Кассир смотрит на вывеску, смотрит на студента и вздыхает. «Вы должны либо поступить в Гарвард и не умеете считать, либо поступить в Массачусетский технологический институт и не умеете читать». Это шутка про элитные слепые зоны. Это также довольно хорошее описание того, что происходит, когда оптимизаторы читают исследования искусственного интеллекта, и я почти сделал это для себя в этом отчете.
Что на самом деле изучал Гарвард
<п>Сначала немного контекста. «ИИ в 2026 году: от внедрения к агенту» — это обзор журнала HBS «Рабочие знания» за февраль 2026 года, включающий пять ранее опубликованных статей. Настоящие новости заключаются в двух статьях, в которых проводились эксперименты: «Люди в основном согласны с тем, что ИИ берет на себя многие рабочие места—Up to a Point», в котором цитируются исследования Джеймса Райли, проведенного в октябре 2025 года, и «Кто должен одобрять банковские кредиты: люди или алгоритмы?», в котором ссылаются на исследование доцента Элизабет Полсон, написанное в соавторстве с Кирком Бансак из 2024 года.
<п>Опрос Райли по профессиональной оценке охватил 940 вакансий и 2357 респондентов, а показатель 2,31 для поискового маркетинга — это лишь половина того, что он нашел. Учитывая текущие возможности ИИ, общественность поддерживает полную автоматизацию примерно 30% профессий, которые он тестировал. Когда вместо этого в опросе Райли людям было предложено представить себе более продвинутый ИИ, который превосходит людей по производительности и при меньших затратах, поддержка автоматизации выросла почти вдвое до 58%. Моральный порог существует, но он узок. Лишь около 12% профессий, в том числе священнослужители, работники по уходу за детьми и спортсмены, вызвали сильное моральное сопротивление, независимо от того, насколько хорошо ИИ может выполнять свою работу. Еще 42% оставили у людей двойственное мнение. Собственный вывод Райли заключается в том, что сопротивление автоматизации — это, главным образом, история о том, способны ли технологии выполнять свою работу, а не о принципах, и поисковый маркетинг уже находится на самом дне этого морального уровня. То, что стоит между вашей работой и гораздо более высоким уровнем автоматизации, — это не сантименты. Вопрос в том, достаточно ли хороши инструменты, и это гораздо более шаткая позиция для защиты.
Разрыв в убеждениях обеих статей
<п>Исследование Полсона — это другой эксперимент, и в нем нет «расширенного алгоритма». условие, как это делает Райли, поэтому стоит быть точным в том, что оно на самом деле обнаружило. Она и соавтор Кирк Бансак, доцент Калифорнийского университета в Беркли, провели совместный эксперимент с 9000 участниками, попросив их выбрать человека или алгоритм для одобрения кредита или принятия решения об освобождении обвиняемого до суда. В среднем, даже с учетом показателей, люди склоняются гуманно: на 4,3 процентных пункта по кредиту и на 7,6 пункта по досудебному освобождению. Справедливость, означающая равное обращение со всеми расовыми группами, оказалась наименее важным фактором в том, как кто-либо оценивал тот или иной тип лиц, принимающих решения.
<п>Более интересная цифра скрыта в диаграмме на странице 13 отчета, и это скорее разделение убеждений, чем простое предпочтение. Среди респондентов, которые уже считали, что алгоритмы превосходят людей в выполнении этих задач, 56% выбрали алгоритм для досудебного выпуска, а 54% выбрали его для кредита. Среди респондентов, которые считали, что люди лучше, 63% и 59% согласились с человеком. Полсон сказал, что если вы сможете доказать реальный прирост точности без ухудшения других показателей, «этого, вероятно, будет достаточно». Ее данные показывают, что человеческие предпочтения вообще не являются фиксированной моральной позицией. Это следствие убеждения о том, кто в настоящее время лучше справляется с работой, которое почти точно совпадает с аргументом Райли о технической осуществимости, хотя оба исследования были построены для проверки разных вещей.
Разрыв в компетентности быстро сокращается
Почему это важно для SEO
<п>Моя точка зрения (а по дороге в аэропорт я проезжал мимо Гарвардской школы бизнеса) заключается в том, что индустрия предполагает, что Google продолжает вознаграждать именных людей и сигналы E-E-A-T, потому что у общественности есть некоторая остаточная моральная заинтересованность в SEO, жаждущая человеческого труда. Собственные данные Гарварда говорят, что такой ставки не существует. Поисковый маркетинг сейчас защищает разрыв в компетентности, а не совесть, и разрыв в компетентности ликвидируется. Системы Google и все чаще цитируемость систем ответов на основе искусственного интеллекта проводят тот же тест, который респонденты Полсона проводили на кредитных специалистах и судьях. Они задаются вопросом, является ли созданная человеком версия явно лучше, и в тот момент, когда ответ меняется, меняется и предпочтение. Исследование P&G и техническая заметка Нили показывают, что этот момент ближе, чем хочет признать большинство из нас в этой отрасли.
Что это значит для вашей стратегии
Во-первых, укажите настоящее, проверяемое человеческое имя за всем, к чему прикасается ИИ, прежде чем оно выйдет наружу.Это не обычный “Редакционный коллектив” подпись. Человек с профилем LinkedIn, учетными данными и послужным списком, который читатель или сканер может сверить с другой работой. Данные Полсона о разделении убеждений говорят, что предпочтения отслеживают воспринимаемую компетентность, поэтому дайте себе сигнал компетентности, а не просто имя.
Во-вторых, публикуйте отчеты о своей эффективности, а не только о процессе. Если ваш контент или ваша программа SEO принесли измеримые результаты, поместите квитанции в сам материал. Именно такая точность, как показывают данные Полсона, на самом деле перемещает людей из колонки людей в колонку алгоритмов, и нет никаких причин, по которым ваш собственный послужной список не может выполнить ту же работу в обратном порядке.
В-третьих, зарезервируйте полную автоматизацию для скучных, повторяющихся и неприятных задач, которые описывает Нили, таких вещей, как аудит внутренних ссылок, черновики метаописаний и сортировка файлов журналов, и назначайте поименованного человека для всего, что затрагивает доверие читателя или деньги клиента. Данные Райли говорят, что это единственная линия, которую публика все еще не может полностью пересечь, независимо от производительности, но это более узкая линия, чем предполагает большинство SEO-специалистов, и это единственная линия, которую осталось держаться.
Парень с перегруженной тележкой не ошибся в математике. Он просто не мог прочитать надпись. Гарвард представил нашей отрасли обе половины этой проблемы в одном и том же отчете, точные цифры того, насколько мало у нас на самом деле морального прикрытия, и довольно точное описание того единственного, что все еще помогает нам выиграть время. Правильно подсчитайте и прочтите, иначе мы будем теми, кто получит сообщение об ошибке.
