АИ-контент в рекомендательной ленте
Когда мы работали над Тач, одной из самых сложных частей продукта была лента. Публикацию можно загрузить, обработать и показать. Гораздо сложнее решить, что человек увидит следующим и с каким ощущением закроет приложение.
Любой рекомендательный алгоритм быстро находит контент, который удерживает взгляд. Красивые люди, дорогие квартиры, идеальная еда, путешествия, успех и тщательно собранные истории. С появлением генеративных нейросетей производство такой картинки стало почти бесплатным.
Глава Instagram (экстремистки Meta сын) Адам Моссери недавно сказал, что пользователю стоит управлять количеством ИИ-контента в своей ленте. Любители смогут получить целый «AI town», остальным алгоритм должен показывать меньше сгенерированных публикаций. Отдельного переключателя для полного скрытия такого контента Instagram (экстремистки Meta сын) пока не предлагает.
Проблема глубже происхождения картинки.
Идеальная фотография действительно греет глаз. Мы задерживаемся на ней, рассматриваем детали, отправляем друзьям и иногда сохраняем. Алгоритм видит эту задержку и делает простой вывод: человеку понравилось, нужно показать ещё. Через двадцать минут лента превращается в каталог жизни, собранной лучше нашей.
У одного человека идеальное тело. У второго квартира с окнами в пол. У третьего бизнес, путешествия и завтрак на белой скатерти. Теперь часть этих людей вообще существует только внутри генератора изображений, однако сравнивает себя пользователь вполне по-настоящему. Раньше хотя бы можно было представить, что автор выбрал удачный ракурс и хороший день. Теперь нейросеть может заменить комнату, лицо, одежду, погоду, голос и саму историю. Человек сравнивает свою обычную жизнь с результатом десятков моделей, фильтров и промтов.
В Тач мы постоянно находились рядом с вопросом, где заканчивается персонализация и начинается управление состоянием пользователя. Просмотры, реакции и время в приложении легко посчитать. Ощущение после просмотра в обычную продуктовую аналитику почти не попадает. Рекомендательная система умеет увеличить глубину просмотра. Зрелая система должна учитывать цену этого просмотра.
Я активно использую нейросети в работе. Они помогают мне писать код, разбирать документы, оценивать работы студентов, собирать материалы и автоматизировать рутину. В этих задачах технология снимает нагрузку. В социальной ленте та же технология способна создавать дополнительную нагрузку. Особенно когда продукт оптимизирует каждую публикацию под удержание внимания.
Нейросеть улучшает свет. Затем лицо. Потом текст, голос, квартиру и биографию. В какой-то момент автору приходится конкурировать с улучшенной версией самого себя. Читатель тем временем конкурирует с людьми, которых уже отредактировал алгоритм. Люди продолжат смотреть на идеальные картинки. Они яркие, чистые и мгновенно понятные. Но возвращаться хочется туда, где остаётся место для обычной комнаты, случайной фотографии, неровного текста и человека, у которого сегодня просто средний день.
Глаз выбирает совершенство на несколько секунд. Живые люди удерживают нас намного дольше.
Вопросы по материалу
О чем этот материал?
Когда мы работали над Тач, одной из самых сложных частей продукта была лента. Публикацию можно загрузить, обработать и показать. Гораздо сложнее решить, что человек увидит следующим и с каким ощущением закроет приложение.
Кто автор материала?
Материал подготовил Игорь Колосов. Автор материалов о продуктивности, IT, управлении, нейросетях и инструментах для работы и жизни.
Когда материал опубликован или обновлен?
Дата публикации: 14.07.2026. Последнее обновление: 10.07.2026.