Engraçado como eles pressionam por conteúdo cru, imperfeito, "verdadeiramente você" (agora a narrativa da indústria de consenso) exatamente quando as plataformas precisam de filmagens e dados de maior variância para treinar a IA. Onde a discussão enquadra essa mudança como uma adaptação cultural, também vale a pena examinar os incentivos das plataformas que a aceleram. Se realmente se importassem com o que os usuários queriam, teriam mantido uma mistura mais saudável de fotos no feed, que os usuários dizem consistentemente sentir falta. Mas com quase todas as imagens estáticas na internet aberta já extraídas para treinar modelos, as imagens estão efetivamente "resolvidas". Uma imagem estática ensina à IA como é um cachorro, mas não ensina como é o som do latido de um cachorro ou como ele abana o rabo. O vídeo é denso. Um minuto de vídeo a 60fps contém 3.600 imagens únicas. Para se aproximar da inteligência geral, os modelos precisam de uma compreensão muito melhor de causa e efeito. Eles precisam de volumes enormes de vídeo em escala. Ao forçar algoritmos a priorizar Reels e Shorts enquanto promovem a "estética crua/não editada", as plataformas incentivam os usuários a fazer upload de realidade de maior fidelidade em escala. Ainda assim, a experiência sozinha não é suficiente. A inteligência geral requer tanto um modelo do mundo quanto um sinal do que importa. Os criadores fornecem a experiência. Os espectadores fornecem o feedback, e sua atenção tanto impulsiona a receita de anúncios quanto fornece dados de preferência. Normalizar óculos de IA e dispositivos de captura sempre ativos é o próximo passo. Eles fecham a lacuna entre o que você curadoria e o que você realmente vê. Juntas, as incentivos são claros. A maioria das plataformas não está mais otimizada para a conexão humana. Elas estão otimizadas para extrair os dados necessários para simular isso.