Внутренние данные OpenAI показывают, что ChatGPT все чаще отображает контент издателя, при этом пользователям не нужно переходить по ссылкам.

<стр>Несколько недель назад мне предоставили доступ к просмотру конфиденциального отчета для партнеров OpenAI, набора данных, который обычно предоставляется небольшой группе издателей.

Впервые из отчета мы имеем доступ к подробным показателям видимости изнутри ChatGPT, типу данных, которые когда-либо видели только несколько избранных партнеров сайта OpenAI.

<п>Это не драматичная «утечка» информации. а скорее необычный взгляд на внутреннюю работу платформы, который повлияет на будущее SEO и публикаций на основе искусственного интеллекта в течение следующего десятилетия.

Последствия этого набора данных намного перевешивают любое отдельное противоречие: видимость ИИ стремительно растет, но трафик, управляемый ИИ, испаряется.

Это самый четкий сигнал о том, что мы покидаем эпоху “поисковых систем” и вступление в эпоху «машин принятия решений»; где агенты ИИ обнаруживают, интерпретируют и синтезируют информацию, не обязательно направляя пользователей обратно к источнику.

<стр>Это заставляет каждого издателя, специалиста по поисковой оптимизации, бренда и контент-стратега фундаментально переосмыслить, что на самом деле означает видимость в Интернете. <х2>1. Что показывают данные отчета: видимость без пробок

Набор данных отчета дает крупному издателю СМИ полный месяц видимости. С удивительной детализацией он показывает, как часто URL-адрес отображается внутри ChatGPT, где он появляется внутри пользовательского интерфейса, как часто пользователи нажимают на него, на сколько разговоров он влияет, а также рейтинг кликов (CTR) на поверхностном уровне в различных местах размещения пользовательского интерфейса.
<сильный>

Отображение URL-адресов и взаимодействие с пользователем в ChaGPT

Изображение от автора, ноябрь 2025 г.

Самый эффективный URL-адрес набора данных зафиксировал 185 000 различных показов диалога, то есть он был показан во многих отдельных сеансах ChatGPT.

<п>Из этих показов 3800 были кликами, что дало CTR на уровне разговора 2%. Однако при подсчете нескольких появлений в беседах общее число показов увеличивается до 518 000 и общего количества кликов до 4 400, что снижает общий CTR до 0,80%.

.

Это впечатляющий уровень раскрытия. Однако это не впечатляющий уровень трафика.

Большинство других URL работали значительно хуже:

<ул>

0,5% CTR (в данном контексте считается «хорошим»).

0,1% CTR (типичный).

<ли>0,01% CTR (обычный).

0% CTR (очень часто, особенно для нишевого контента).

Это не единичная аномалия; он единообразен для всего набора данных и соответствует внешним исследованиям, включая анализ журналов серверов, проведенный независимыми SEO-специалистами, показывающий CTR ниже 1% из источников ChatGPT.

Мы уже сталкивались с этим явлением раньше, но никогда в таком масштабе. Ее предшественницей была эра нулевого клика Google. ChatGPT — это ускорение. Однако есть решающая разница: избранные фрагменты Google были разработаны для предоставления быстрых ответов, но при этом побуждали пользователей переходить по ссылкам для получения дополнительной информации. Напротив, ответы ChatGPT разработаны так, чтобы полностью удовлетворить намерения пользователя, делая клики ненужными, а не просто необязательными.

<х2>2. Парадокс поверхностного уровня: там, где OpenAI показывает больше всего, пользователи кликают меньше всего

<стр>В отчете каждое взаимодействие разбивается на UI “поверхности” раскрывая одну из самых противоречивых динамик в современном поисковом поведении. Блок ответов, где LLM размещают более 95% своего контента, генерирует огромный объем показов, часто в 100 раз больше, чем другие поверхности. Однако CTR колеблется между 0,01% и 1,6%, и, что любопытно, чем ниже CTR, тем лучше качество ответа.

<п><сильный>Размещение контента LLM и соотношение CTR

Изображение от автора, ноябрь 2025 г. <п>Это новый эквивалент “Position Zero” за исключением того, что теперь это не просто нулевой щелчок; это нулевое намерение кликнуть. Психология отличается от Google. Когда ChatGPT предоставляет исчерпывающий ответ, нажатие пользователем интерпретируется как выражение сомнения в точности ИИ, указание на необходимость получения дополнительной информации, которую ИИ не может предоставить, или участие в академической проверке (относительно редкое явление). ИИ уже решил свою проблему.

<п>Боковая панель рассказывает другую историю. Эта небольшая область имеет гораздо меньше показов, но стабильно высокий CTR в диапазоне от 6% до 10% в наборе данных. Это выше, чем позиции Google в органическом поиске с 4 по 10. Пользователи, которые нажимают здесь, часто изучают соответствующий контент, а не проверяют основной ответ. Боковая панель представляет собой режим обнаружения, а не режим проверки. Пользователи доверяют основному ответу, но интересуются сопутствующей информацией.

Цитаты в нижней части ответов ведут себя аналогично: CTR при их появлении составляет от 6% до 11%. Однако они отображаются только в том случае, если ChatGPT явно ссылается на источники. Они привлекают академически мыслящих пользователей и специалистов по проверке фактов. Интересно, что наличие цитат не увеличивает CTR основного ответа; на самом деле он может уменьшить его, обеспечив проверку без необходимости щелчка.

<п>Результаты поиска запускаются редко и обычно появляются только тогда, когда ChatGPT определяет, что необходимы данные в реальном времени. Иногда они демонстрируют скачки CTR от 2,5% до 4%. Однако размер выборки в настоящее время слишком мал, чтобы иметь значение для большинства издателей, хотя эти клики представляют собой наивысшее намерение, когда они происходят.

Парадокс очевиден: Чем чаще OpenAI отображает ваш контент, тем меньше кликов он генерирует. Чем реже он отображает ваш контент, тем выше CTR. Это переворачивает 25-летнюю логику SEO. В традиционном поиске высокая видимость коррелирует с высоким трафиком. Однако в поиске с использованием искусственного интеллекта высокая видимость часто коррелирует с извлечением информации, а не с перенаправлением пользователей.

<блоковая цитата><п>“ChatGPT’s ‘основной ответ’ это механизм видимости, а не механизм трафика.”

<х2>3. Почему CTR падает: ChatGPT — это конечная точка, а не шлюз

Комментарии и реакции в тредах LinkedIn, анализирующих эти данные, были поразительно последовательными и проницательными. Пользователи не нажимают на ссылку, потому что ChatGPT решает за них их проблему. В отличие от Google, где ответом является ссылка, ChatGPT предоставляет ответ напрямую.

Это означает:

<ул>

Довольные пользователи не нажимают (они получили то, что им нужно).

Любопытные пользователи иногда кликают (они хотят изучить глубже).

Скептически настроенные пользователи редко кликают (они либо доверяют ИИ, либо не доверяют всему процессу).

Очень немногие пользователи чувствуют необходимость покинуть интерфейс.

Как прокомментировал один старший SEO-специалист:

“Трафик перестал быть показателем для оптимизации. Сейчас мы оптимизируем передачу доверия.”

Другой аналитик написал:

“Если ChatGPT ссылается на мой бренд как на авторитетный, я уже завоевал доверие пользователей еще до того, как они посетили мой сайт. Щелчок — это всего лишь формальность.”

<п>Это представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как люди потребляют информацию. В эпоху до появления искусственного интеллекта схема была такой: «Мне нужно найти ответ». &рар; нажмите → прочитать → оценить → решать. Однако в эпоху искусственного интеллекта это стало так: «Мне нужен ответ»; &рар; “получить” &рар; “доверие” &рар; “действовать”, без необходимости щелчка мышью. ИИ становится надежным посредником. Источник становится молчаливым авторитетом.
<сильный>

<сильный>Сдвиг в потреблении информации

Изображение от автора, ноябрь 2025 г.

Это знаменует собой начало того, что некоторые называют «Начальным SEO»: оптимизация ради самого ответа, а не кликов. Цель больше не найти. Цель состоит в том, чтобы стать источником, которому ИИ доверяет и который цитирует.

<х2>4. Авторитет над ключевыми словами: новая логика поиска ИИ

<п>Традиционное SEO основано на индексации и сопоставлении ключевых слов. Однако LLM действуют по совершенно другим принципам. Они полагаются на внутренние знания моделей везде, где это возможно, опираясь на обученные данные, полученные посредством сканирования, лицензированного контента и партнерских отношений. Они извлекают внешние данные только тогда, когда модель определяет, что ее внутренние знания недостаточны, устарели или непроверены.

При выборе источников LLM отдают приоритет авторитету домена и сигналам доверия, ясности и структуре контента, распознаванию объектов и выравниванию графа знаний, исторической точности и фактической последовательности, а также новизне для срочных запросов. Затем они решают, цитировать ли вообще, в зависимости от типа запроса и уровня достоверности.

Это приводит к глубокому сдвигу:

&ldquo;Вы больше не участвуете в индексе. Вы соревнуетесь на графике достоверности модели.”

Это имеет радикальные последствия. Старая логика SEO заключалась в следующем: “Ранг по 1000 ключевых слов → Получите трафик по 1000 поисковым запросам.” Новая логика ИИ: «Станьте авторитетным субъектом по 10 темам» → Станьте источником по умолчанию для 10 000 ответов, сгенерированных ИИ.”

<п>В этом новом ландшафте один очень авторитетный домен может доминировать в цитировании ИИ по всему тематическому кластеру. “Длинное SEO” может стать менее актуальным, поскольку ИИ синтезирует ответы, а не сопоставляет конкретные ключевые слова. Авторитет темы становится более ценным, чем авторитет ключевого слова. Однократное цитирование ChatGPT может повлиять на миллионы последующих ответов.

<х2>5. Новые ключевые показатели эффективности: “Доля модели” И влияние в ответе

Поскольку CTR снижается, брендам приходится использовать метрики, отражающие видимость с помощью искусственного интеллекта. Первый из них — «доля присутствия модели». это то, как часто ваш бренд, организация или URL-адреса появляются в ответах, сгенерированных ИИ, независимо от того, нажимают на них или нет. Это аналог “доли голоса” в традиционной рекламе, но вместо измерения присутствия в платных СМИ он измеряет присутствие в процессе рассуждения ИИ.
<сильный>

Иерархия решений LLM

Изображение от автора, ноябрь 2025 г.

Как измерить:

LLM все чаще публикуют авторитетные заявления, такие как “По данным издателя X…,” “Эксперты Brand Y рекомендуют…,” и “Как отметил лидер отрасли Z…”

<п>Это новый “отзыв бренда” за исключением того, что это происходит со скоростью машины и в огромных масштабах, оказывая влияние на миллионы пользователей, даже не посещающих ваш сайт. Быть напрямую рекомендованным ИИ более значимо, чем первое место в рейтинге Google, поскольку одобрение ИИ имеет алгоритмический авторитет. Пользователи не видят конкурирующие источники; рекомендация контекстуализирована в рамках конкретного запроса и возникает именно в момент принятия решения.

<п>Кроме того, есть контекстуальное присутствие: быть частью цепочки рассуждений, даже если это не упоминается явно. Это “темная материя” видимости ИИ. Ваш контент может стать основой для ответа ИИ, не будучи напрямую атрибутирован, но при этом формировать понимание темы миллионами пользователей. Например, когда пользователь спрашивает о лучших практиках управления удаленной командой, ИИ может синтезировать информацию из 50 источников, но явно цитировать только три из них. Однако остальные 47 источников все же повлияли на ход рассуждений. Ваш авторитет в этой теме теперь сформировал ответ, который увидят миллионы пользователей.

<п>Запросы с высоким намерением — еще один важный показатель. Узкие подсказки в нижней части воронки по-прежнему конвертируются, показывая рейтинг кликов (CTR) от 2,6% до 4%. Такие запросы обычно включают сравнение продуктов, конкретные инструкции, требующие наглядных пособий, последние новости или события, технические или нормативные спецификации, требующие первоисточников, или академические исследования, требующие проверки цитирования. Стратегический смысл очевиден: не отказывайтесь полностью от оптимизации кликов. Вместо этого определите 10–20 % запросов, по которым клики по-прежнему имеют значение, и активно оптимизируйте их.

<п>Наконец, студенты LLM оценивают авторитет на основе того, что можно было бы назвать «присутствием окружающей экосистемы». и кроссплатформенная согласованность. Это означает внутреннюю согласованность на всех ваших страницах; схема и структурированные данные, которые машины могут легко анализировать; выравнивание графа знаний посредством присутствия в Викиданных, Википедии и отраслевых базах данных; междоменная согласованность объектов, когда авторитетные третьи стороны постоянно ссылаются на вас; и временная последовательность, когда ваш авторитет сохраняется во времени.

Этот целостный подход к SEO оптимизирует все ваше цифровое присутствие как целостную, заслуживающую доверия сущность, а не отдельные страницы. Традиционные показатели SEO не могут отразить этот сдвиг. Издателям потребуются новые информационные панели для отслеживания цитирований и упоминаний ИИ, новые инструменты для измерения “доли модели” на платформах LLM, новые методологии атрибуции в мире посткликов и новые системы для измерения влияния без прямого трафика.

<х2>6. Зачем нам нужна “Поисковая консоль с искусственным интеллектом”

Многие SEO-специалисты сразу увидели в наборе данных одно и то же:

“Это похоже на ранний проект поисковой консоли OpenAI.”

<стр>В настоящее время издатели не могут: <ул> <ли>Посмотрите, сколько показов они получают в ChatGPT.

Измерьте уровень включения в разные типы запросов.

Понять, насколько часто их бренд упоминается, а не просто упоминается.

Определите, на каких поверхностях пользовательского интерфейса они появляются чаще всего.

Соотносите видимость ChatGPT с доходом от последующей деятельности или показателями бренда.

Отслеживайте влияние уровня сущности на график знаний.

Определите, как часто LLM получают от них данные в реальном времени.

Понять, почему они были выбраны (или не выбраны) для конкретных запросов.

Сравните их заметность с конкурентами.

<п>У Google было “Не указано” скрытие данных ключевых слов. Платформы искусственного интеллекта могут дать нам “Not Even Observable” скрытие всего процесса принятия решений. Это создает несколько проблем. Для издателей невозможно оптимизировать то, что нельзя измерить; нет ответственности за платформы искусственного интеллекта, и появляются преимущества асимметричной информации. Для экосистемы это снижает количество инноваций в стратегии контента, концентрирует власть у поставщиков платформ ИИ и затрудняет выявление и исправление предвзятости или ошибок ИИ.

<п>На основе этого просочившегося набора данных и потребностей отрасли была разработана идеальная “AI Search Console” будет предоставлять основные показатели, такие как объем показов по URL-адресам, объектам и темам, разбивка на поверхностном уровне, рейтинг кликов и показатели вовлеченности, аналитика на уровне разговора, показывающая уникальные сеансы, и данные временных рядов, показывающие тенденции. Он покажет подробную информацию об атрибуции и источниках: как часто вас явно цитируют, а не неявно используют, какие конкуренты появляются рядом с вами, категории запросов, в которых вы наиболее заметны, а также показатели уверенности, показывающие, насколько ИИ доверяет вашему контенту.

Инструменты диагностики объяснят, почему определенные URL-адреса были выбраны или отклонены, какое качество контента сигнализирует об обнаружении ИИ, статус распознавания вашего объекта, возможность подключения к графу знаний и проверку структурированных данных. Рекомендации по оптимизации позволят выявить пробелы в деятельности вашей организации, области контента, где авторитет слаб, возможности улучшить видимость ИИ и конкурентную разведку. <п>OpenAI и другим платформам искусственного интеллекта в конечном итоге потребуется предоставить эти данные по нескольким причинам. Регулирующее давление со стороны Закона ЕС об искусственном интеллекте и аналогичных правил может потребовать прозрачности алгоритмов. Медиа-партнерства потребуют показателей видимости в рамках лицензионных соглашений. Экономическая устойчивость требует наличия обратной связи для здоровой экосистемы контента. А конкурентное преимущество означает, что первая платформа, предлагающая комплексную аналитику, привлечет партнерские отношения с издателями.

Набор данных, который мы анализируем, может представлять собой прототип того, что в конечном итоге станет стандартной инфраструктурой.

Консоль поиска AI

Изображение от автора, ноябрь 2025 год <х2>7. Влияние на отрасль: СМИ, монетизация и регулирование

Комментарии вызвали серьезные опасения и открыли возможности для медиа-сектора. Контраст между экономическими моделями Google и OpenAI разительный. Google способствует финансированию СМИ посредством выплат за соседние права в ЕС и других юрисдикциях. Он по-прежнему отправляет значимый трафик, хотя и снижается, и установил экономические отношения с издателями. Google также участвует в рекламных экосистемах, финансирующих создание контента.

<п>Напротив, OpenAI и подобные платформы искусственного интеллекта в настоящее время платят только избранным медиа-партнерам по частным соглашениям, почти не отправляют трафик с CTR менее 1%, извлекают максимальную выгоду из контента, обеспечивая при этом минимальную компенсацию, и не создают рекламной экосистемы для издателей.

AI Обзоры уже снижают органический CTR. ChatGPT доводит эту тенденцию до логического завершения, устраняя почти весь трафик. Это вызовет полную реструктуризацию бизнес-моделей и поднимет неотложные вопросы: должны ли платформы ИИ платить соседние права, как это делают поисковые системы? Будут ли правительства вводить компенсационные рамки за использование контента? Будут ли издатели договариваться о прямом партнерстве с поставщиками LLM? Появятся ли новые экосистемы лицензирования для обучения данных, выводов и цитирования? Как следует ценить контент, который просматривают, но на который не нажимают?

<п>Появляется несколько потенциальных экономических моделей. Одна из моделей — это вознаграждение на основе цитирования, когда платформы платят в зависимости от того, как часто контент цитируется или используется. Это похоже на гонорары за потоковую передачу музыки, хотя требуются прозрачные показатели.

В соответствии с лицензионными соглашениями издатели будут лицензировать контент непосредственно на платформах искусственного интеллекта с многоуровневой ценовой политикой, основанной на авторитете и новизне. Это уже происходит с такими крупными изданиями, как Associated Press, Axel Springer и Financial Times. Гибридные модели атрибуции будут сочетать частоту цитирования, показы и клики, взвешенные по ценности запроса и намерениям пользователя, чтобы создать стандартизированные системы вознаграждения.

<п>Регулирующие мандаты могут привести к тому, что правительства потребуют от платформ искусственного интеллекта делиться доходами с создателями контента, основываясь на прецедентах в законе о смежных правах. Потенциально это может включать механизмы обязательного арбитража.

Это будет самый большой сдвиг в экономике цифровых медиа со времен Google Ads. Платформы, которые справедливо решают эту проблему, создадут устойчивые экосистемы. Те, кто этого не сделает, столкнутся с вмешательством регулирующих органов и восстанием издателей.

<х2>8. Что сейчас должны делать издатели и бренды

<п>На основе данных и реакций экспертов формируется новый сценарий. Во-первых, издатели должны отдавать предпочтение включению, а не кликам. Настоящая цель — стать частью решения, а не создавать всплеск трафика. Это включает в себя создание всеобъемлющего, авторитетного контента, который может синтезировать ИИ, приоритет ясности и фактической точности над уловками для повышения вовлеченности, структурирование контента так, чтобы можно было легко извлечь ключевые факты, и установление авторитетности темы, а не гонку за отдельными ключевыми словами.

Укрепление присутствия вашей организации не менее важно. Каждый бренд, автор, продукт и концепция должны быть машиночитаемыми и последовательными. Издатели должны гарантировать, что их организация существует в Викиданных и Википедии, поддерживать единообразные данные NAP (имя, адрес, номер телефона) во всех ресурсах, внедрять комплексную разметку схемы, создавать и поддерживать записи в графе знаний, создавать структурированные каталоги продуктов и устанавливать четкие отношения между организациями, связывая компании с людьми, продуктами и темами.

Создание сигналов доверия для поиска важно, потому что LLM отдают приоритет авторитетному, четко структурированному контенту с низкой двусмысленностью. Эти сигналы доверия включают в себя:

<ул>

Прозрачность авторства, с четкой биографией, полномочиями и опытом автора.

<ли>Редакционные стандарты, охватывающие проверку фактов, политику исправлений и поиск источников.

Авторитет домена, основанный на возрасте, профиле обратных ссылок и признании в отрасли.

Структурированные данные посредством реализации схемы и расширенных фрагментов.

Постоянство фактов, сохранение точности с течением времени без противоречий.

Экспертная проверка, одобрение и цитаты третьих лиц.

Издателям не следует полностью отказываться от оптимизации кликов. Вместо этого им следует ориентироваться на подсказки в нижней части воронки, которые по-прежнему демонстрируют измеримый рейтинг кликов (CTR) от 2% до 4%, поскольку реакции ИИ недостаточны.

Примеры запросов с высоким CTR:

<ул>

“Как настроить [конкретную техническую настройку]” (требуются визуальные эффекты или код).

<ли>“Сравните характеристики [Продукта A] и [Продукта B]” (требуются таблицы и детальное сравнение).

“Последние новости о [важном событии]” (требуется актуальность).

“Где купить [конкретный продукт]” (транзакционное намерение).

“Карьера в [Компании]” (требуется доступ к порталу вакансий).

Стратегия: Определите 10–20% вашего тематического пространства, где ИИ не может полностью удовлетворить намерения пользователя, и оптимизируйте эти страницы для кликов.

<стр>Что касается содержания, важно предоставлять наиболее важную информацию, использовать ясный и определенный язык, ссылаться на первоисточники, избегать двусмысленности и уклонений, если этого не требует точность, и создавать контент, который остается точным в течение длительного периода времени. <п>Возможно, самый важный сдвиг носит психологический характер: перестаньте думать с точки зрения трафика и начните думать с точки зрения влияния. Ценность сместилась с посещений на сам процесс рассуждения. Новые показатели успеха должны отслеживать, как часто вас цитируют ИИ, процент ответов ИИ в вашей области, в которых вас упоминают, какова ваша «доля модели» и какова ваша «доля моделей»; сравнивается с конкурентами, создаете ли вы совокупный авторитет, который сохраняется при обновлении модели, и признает ли ИИ вас окончательным источником по вашим основным темам.

Стратегический фокус смещается с “привлекать 1 миллион посетителей в месяц” «повлиять на 10 миллионов решений, принимаемых с помощью ИИ».

<п>Издатели также должны диверсифицировать свои потоки доходов, чтобы они не зависели от монетизации на основе трафика. Альтернативные модели включают построение прямых отношений с аудиторией посредством списков адресов электронной почты, информационных бюллетеней и членства; предложение премиум-контента через платный доступ, подписку и эксклюзивный доступ; интеграция коммерции посредством партнерских программ, продаж продуктов и услуг; формирование партнерских отношений B2B для предложения контента «white label», доступа к API и лицензирования данных; и ведение переговоров с платформами искусственного интеллекта о прямой компенсации за использование контента.

<стр>Издатели, которые контролируют отношения со своей аудиторией, а не зависят от посреднических платформ, будут процветать.

Парадокс суперхищника

<п>Фундаментальная истина об искусственном интеллекте часто упускается из виду: эти системы не генерируют контент самостоятельно; они полностью полагаются на накопленный труд миллионов людей-творцов, включая журналистику, исследования, техническую документацию и творческое письмо, которые составляют основу, на которой строится каждая модель. Эта зависимость является причиной того, что OpenAI так агрессивно заключила лицензионные соглашения с крупными издателями. Это не акт корпоративной филантропии, а экзистенциальная необходимость. Языковая модель, обученная только на исторических данных, с каждым днем ​​становится все более оторванной от текущей реальности. Он не способен обнаруживать последние новости или обновлять свое понимание посредством чистого умозаключения. Он также не способен найти основную истину, используя только вычислительную мощность.

<п>Это создает то, что я называю «парадоксом суперхищника»: если OpenAI удастся полностью разрушить традиционный веб-трафик, что приведет к коллапсу издателей, а поток нового высококачественного контента замедлится до минимума, данные обучения модели будут становиться все более устаревшими. Его понимание текущих событий ухудшится, и пользователи начнут замечать, что ответы кажутся устаревшими и оторванными от реальности. По сути, суперхищник поглотит свою экосистему и теперь окажется голодающим в созданной им же пустыне.

Этот парадокс неизбежен и предполагает два совершенно разных возможных будущего. В одном OpenAI продолжает относиться к издателям как к препятствиям, а не как к партнерам. Это привело бы к коллапсу экосистемы контента и систем искусственного интеллекта, которые от нее зависят. С другой стороны, OpenAI разделяет ценность с издателями посредством устойчивых моделей вознаграждения, систем атрибуции и партнерских отношений. Это гарантирует, что создатели смогут продолжить свою работу. Разница между этими фьючерсами в первую очередь не технологическая; инструменты для создания устойчивых систем искусственного интеллекта, компенсирующих создателям, в значительной степени существуют сегодня. Скорее, это вопрос стратегического видения и готовности признать, что, если искусственный интеллект хочет стать универсальным интерфейсом для человеческих знаний, он должен поддерживать мир, в котором он учится, а не поглощать его ради краткосрочной выгоды. Следующее десятилетие будет определяться не тем, кто построит самую мощную модель, а тем, кто построит наиболее устойчивую модель, решив парадокс суперхищника до того, как он станет событием исчезновения как для экосистемы контента, так и для систем искусственного интеллекта, которые не могут выжить без нее.

Примечание: Все приведенные выше данные и статистика взяты из отчета партнера Open AI, если не указано иное.