多くの別々の出来事が時間とともに展開し、アルゴリズムは結果的なものではなく因果関係のものへと傾きました 人間はアルゴリズムに最適化し、それが入力にフィードバックループを作り、修復不可能なほど負のフィードバックループに陥っています

アルゴリズムが推論に価値を持つ理由を支えていたものは完全に失われてしまった 縮図(包括的ではない)例:実際に知っている100人をフォローしていました。彼らは実際に知っている100人を追いかけていた。第二級の相互性はあなたにとって必然的に関係していました。つまり、アルゴリズムに従うべき人物は、推論値の高い入力に対して、次のグラフの良循環を形成することを意味します これはもはやどの発生主義にも当てはまらず、小さな影響でも不可逆的に減少し(すでに悪い加重の臨界点を超えています) これはジェフ・ベゾスのメトリクス最適化に関する議論にほぼ似ています(元々は*理由*があり、実際に最適化している第一原理集合があり、メトリクスはその代理指標です。最終的にはメトリクスは切り離されますが、最適化は続けます)

アルゴリズムは、ごく短い間、(今では偶然に思われる)高推論値入力に対するフィードバックループであり、それら自身の行動結果(およびそのインデックス、つまり相互に絡み合ったフィードバックループ)の良性循環を引き起こしました データは実際に推測できる範囲にかかっており、過剰なモデリングや注意の過剰なインデックス化は、それら自身の入力値から遠ざかる悪循環に陥ってしまいました

これはAIでも(すでに起こり始めています)であり、入力に対するフィードバックループに過ぎません。ただし、これはもっと早く起こります