З часом розгорталися різні речі, і алгоритми стали причинно-наслідковими, а не наслідковими. Люди тепер оптимізують алгоритм, який, у свою чергу, створює зворотний зв'язок на вхідний зв'язок, що остаточно перетворилося на негативний зворотний зв'язок

Те, що лежало в основі [причини використання алгоритмів] цінності у їхніх висновках, повністю зникло Мікрокосмічний (не всеохопний) приклад: раніше ви слідкували за 100 людьми, яких насправді знали. Всі вони слідували за сотнею людей, яких насправді знають. Взаємність щодо другого ступеня була для вас обов'язково важливою. Це означало, що Хто слідувати за алгоритмом рекурсував на вхідних даних з високим значенням виведення для доброчесного циклу їхнього наступного графа Це вже не стосується жодного нарахування, або там, де воно є в незначних проявах, воно також незворотно зменшується (і вже переходить межу поганого зважування). Це приблизно схоже на розмову Джеффа Безоса про оптимізацію метрик (спочатку є *причина*, набір першого принципу, за яким ти насправді оптимізуєш, і метрики є проксі цього. Зрештою, метрики роз'єднуються, але все одно оптимізуються)

Алгоритми, на дуже короткий час, були петлями зворотного зв'язку на (тепер здається випадковими) вхідними даними з високим значенням висновку, що спричиняло доброчесний цикл власних дій-результатів (і індексу в ньому, який тоді є переплетеним циклом зворотного зв'язку) Дані цінні лише настільки, наскільки можна фактично вивести, а надмірне моделювання та надмірне індексування уваги замість векторів зв'язку призвело до порочних колів, що віддаляються від власного вхідного значення

Це (вже почало) відбуватися для ШІ, який також є зворотним зв'язком щодо вхідних даних. Але це станеться набагато швидше