Современные медиа находятся в состоянии непрерывной эволюции, гонясь за вниманием пользователя, избалованного огромным потоком информации. Персонализация контента уже стала стандартом – новостные агрегаторы, видеосервисы, музыкальные платформы стараются предложить каждому именно то, что ему интересно. Но что, если представить себе следующий логичный шаг: гиперперсонализацию не только в выборе статей, но и в самой их форме?
Сегодня рекомендательные системы вроде Google Discover или Яндекс.Дзен предлагают пользователю подборку разных статей, основываясь на его интересах и истории просмотров. Но в недалеком будущем, возможно, мы увидим иной подход: одна статья, но написанная совершенно по-разному для разных пользователей. Таким прогнозом делится доцент кафедры массовых коммуникаций и медиабизнеса Финансового университета при правительстве РФ Николай Яременко.
И если для кого-то подобный прогноз звучит как научная фантастика, то совершенно напрасно. Дело в том, что технологии искусственного интеллекта и машинного обучения развиваются настолько стремительно, что они уже сейчас способны генерировать тексты, адаптированные под определенный стиль, тон, и даже уровень сложности.
Представьте себе новостную статью о повышении ключевой ставки ЦБ. Как она будет выглядеть для экономиста? Мы увидим глубокий анализ, графики, ссылки на экспертные мнения, сложную терминологию. А если для пенсионера? Наверное, все-таки более упрощенный язык, объяснение последствий простыми словами, акцент на влиянии указанных процессов на более понятные читателю величины. Если мы ориентируемся на студента: яркий заголовок, инфографика, акцент на влиянии на стоимость кредитов и будущие перспективы. Для зумера: короткий видеоролик с динамичным монтажом и объяснением в формате «трендов Тик-Тока». Можно и дальше сегментировать аудиторию — и для каждого будет свой вариант в подаче материала.
Каждый пользователь получит одну и ту же информацию, но в формате, наиболее удобном и понятном именно ему. Это не просто изменение подачи, это создание уникального информационного опыта для каждого человека.
Какие технологии это сделают возможным? Развитые языковые модели: GPT-4, Gemini и другие подобные ИИ способны не только генерировать тексты на заданную тему, но и адаптировать их под определенный стиль, тон, и даже уровень сложности. Психологическое профилирование: алгоритмы, анализирующие поведение пользователя в сети, смогут определять его личностные особенности, интересы и предпочтения в стиле изложения информации. Интерактивные форматы: читатель сможет сам выбирать стиль, тон и уровень детализации статьи, подстраивая ее под свои нужды.
Какие вызовы стоят на пути гиперперсонализации? Вопрос не только в финансовой стороне (хотя она тоже есть), в первую очередь, это этические вопросы и проблемы качества. Не приведет ли такой подход к созданию «информационных пузырей», где люди получают только ту информацию, которая соответствует их убеждениям? Не будет ли это манипулированием сознанием? Смогут ли алгоритмы генерировать тексты, сопоставимые по качеству с работой профессиональных журналистов? Наконец, разработка и внедрение систем гиперперсонализации потребуют значительных инвестиций.
Однако, несмотря на все вызовы, тренд на гиперперсонализацию медиа кажется неизбежным. В борьбе за внимание пользователя медиакомпании будут вынуждены искать новые, более эффективные способы доставки информации. И адаптация контента под индивидуальные особенности каждого читателя – это один из самых перспективных путей.
Ведь будущее медиа – это не просто контент, адаптированный под интересы. Это контент, созданный специально для вас. И весь ход стремительного развития новых технологий показывает нам, что это будущее уже не за горами. Очень многое будет зависеть от того, что мы ставим во главу угла во взаимодействии нового медиа с читателем: не то, как именно ИИ создает статьи на любой вкус, не то, как скоро персонализированные новости проникнут в наш мир, а то, что современные медиа станут инфозеркалом, отражающим и адаптированным под конкретно ваш стиль чтения.