«Сортировка по спорности»

Скотт Александер

«Сортировка по спорности»

Scott Alexander

«Sort By Controversial» (2018)

Спасибо, что разрешили опубликовать мою историю в вашем блоге. Мейнстримные СМИ — дерьмо, да и всё равно никто не поверит.

Всё началось в сентябре 2017. Я работал в маленьком стартапе по онлайн-рекламе. Видели рекламу в Фейсбуке и Твиттере? Мы консультировали компании, как им получить максимум кликов. Этот стартап — не буду его называть — собирался добавить глубокое обучение, потому что инвесторы заваливают деньгами всё, где есть слова «глубокое обучение». Обучаем сеть предсказывать, сколько лайков получит что-нибудь на Реддите. Затем спрашиваем, сколько лайков получит другая реклама. Затем берём ту рекламу, которая получит больше всего лайков. Этот парень[1] (не я) объяснит лучше. Почему Реддит? Потому что лайки и дислайки проще, чем всякие разные реакции на Фейсбуке, а ещё сабреддиты позволяют таргетировать рекламу по демографическим группам, плюс существует архив из 1,7 миллиардов комментов[2] с Реддита, который можно скачать для обучения. Мы обучили нейросеть предсказывать количество лайков по заголовку поста на Реддите.

Любая предиктивная сеть может служить и генеративной сетью. Если вы обучите нейросеть распознавать собак, вы можете запустить её в обратную сторону и генерировать изображения собак. Если вы обучите сеть предсказывать лайки на Реддите, вы можете запустить её в обратную сторону и генерировать высоколайковые заголовки. Мы с этим поэкспериментировали, и получилось очень смешно. Не помню точную фразу, но для /r/politics это было нечто вроде: «Дональд Трамп больше не президент. Все трансгендеры — президент». Для r/technology — что-то про Илона Маска, спасающего сетевую нейтральность. Можно также генерировать заголовки с максимальным числом дислайков, но это скучно: получится что-то вроде спама о таблетках для увеличения пениса.