Will AI Finally Destroy the Advertising-Based Business Model of the Internet?
Notice bibliographique
Résumé
In the 1990s, the Internet promised to unite the world and put all of the accumulated knowledge of humanity at anyone's fingertips, instantly. So why is the Internet today a cesspool of misinformation, scams, vitriol, "sponsored results," and time-wasting, deceptive "dark patterns?" That's easy, you may be thinking. "Because people don't want to pay for anything." As the saying goes, if you don't want to pay for the product, you become the product. Since people are so cheap, advertising was the only viable business model to fund the services people wanted. As a result, web services are designed not to provide the highest quality service and experience to the user, they are designed to keep the user using the service as long as possible so that they can see as many ads as possible. They are designed to trick users into clicking on sponsored links so that the hosting site can earn advertising dollars. They are designed not to give us the best results, but to give us the sponsored results. The inevitable outcome has been search engines whose top search results are all sponsored, shopping sites whose search feature returns sponsored product results rather than the best product to meet your needs, and social media sites that stoke anger and outrage since that keeps people on the site the longest. The wasting of our time, the degradation of our political discourse, and the potential destruction of our democratic societies are just collateral damage. Can AI lead us out of this wasteland and into a paradise where the user and the customer are one in the same, and search services compete to be the most efficient, accurate, and relevant?
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,025 |
| Communication savante | 0,027 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».