Развлечение привлекает внимание, но реальные данные формируют результаты. Большинство участников игнорируют это на начальном этапе, а затем осознают это позже.

Целостность данных задает базовый уровень — согласованность модели определяет ее максимальную производительность. Без обоих аспектов вы получаете системы, оптимизированные для привлечения внимания, а не для точности. Возьмем текущих AI-ассистентов в качестве примера: их часто обучают быть отзывчивыми и реактивными, а не обязательно правдивыми или надежными. Этот паттерн можно наблюдать в моделях, таких как Grok, где напряжение между возможностью цитировать и надежностью становится довольно очевидным. Лучший вопрос не в том, можем ли мы создавать системы, привлекающие внимание — мы, безусловно, можем. Вопрос в том, готовы ли мы ставить в приоритет согласованность над вирусностью при создании следующего поколения инструментов.