ECRT и GPT: Как Чтение и ИИ Сообща Меняют Ноосферу?

Приветствую, уважаемые авторы и читатели! Мы все на этом портале не первый год ломаем копья: почему одни тексты "выстреливают", а другие тонут? Почему рейтинги кажутся лотереей, а качество не всегда гарантирует успех? Мы винили алгоритмы, маркетинг, удачу... Но что, если все сложнее и... страньше? Особенно сейчас, когда в игру вступили мощные языковые модели (LLM), вроде всем известных GPT, Claude и их собратьев.

Помните, некоторое время назад ходили слухи о полузабытых отечественных исследованиях "Эффекта Коллективного Резонанса Текста" (ЭКРТ) – гипотезе о том, что концентрированное внимание читателей способно неуловимо влиять на "информационную матрицу" текста, улучшая его восприятие? Звучало как фантастика. Но недавно мне попались на глаза несколько свежих публикаций уже на международном уровне (пара препринтов на arXiv от исследователей из Стэнфорда и MIT, и статья в довольно специфическом "Journal of Cognitive Resonance Studies"), которые не только подтверждают схожие идеи, но и связывают их напрямую с развитием ИИ!

Если суммировать эти новые данные, вырисовывается поразительная картина.

Во-первых, подтверждается гипотеза ЭКРТ (или ECRT, как его называют в англоязычных источниках – Effect of Collective Textual Resonance). Эксперименты с отслеживанием айтрекинга и анализом восприятия текстов большими группами читателей показывают статистически значимые аномалии: тексты, набравшие "критическую массу" внимательных прочтений, действительно воспринимаются последующими читателями как более гладкие, логичные и эмоционально насыщенные, даже если объективно файл текста не менялся. Исследователи из "Stanford's Metatextual Dynamics Lab" предполагают, что человеческое внимание создает своего рода "семантическое поле" вокруг текста, влияющее на его интерпретацию.

Во-вторых, – и это самое главное – современные LLM, обучаясь на гигантских массивах текстов из интернета, по сути, впитывают в себя результаты этого самого ECRT. Они не просто анализируют буквы и слова, они усваивают те структуры, стили и обороты, которые уже прошли "обкатку" коллективным человеческим вниманием, получили высокий "резонансный отклик". LLM обучаются на текстах, которые уже были неявно "отшлифованы" миллионами актов чтения.

И тут возникает обратная связь, создающая петлю:

1. Человек -> Текст -> ИИ: Мы читаем, фокусируемся, создаем ECRT, незримо "улучшая" информационную структуру текста в ноосфере. LLM, обучаясь на этих данных, усваивает эти улучшенные, "резонансные" паттерны. Не потому ли ИИ иногда генерирует столь складные и даже "цепляющие" тексты – он просто воспроизводит то, что уже получило коллективное одобрение читателей?
2. ИИ -> Текст -> Человек: LLM генерируют огромные объемы нового контента, часто основанного на самых "резонансных" (успешных) образцах из обучающей выборки. Этот поток текстов, созданных по "проверенным" лекалам, сам начинает формировать читательское восприятие и усиливать ECRT для определенных стилей и тем. ИИ не просто пишет – он активно усиливает существующие информационные резонансы и даже может создавать "синтетический ECRT" для текстов, которые структурно похожи на успешные, даже если им не хватает глубины.

Вывод, к которому приходят зарубежные исследователи: Похоже, мы наблюдаем двусторонний процесс интеграции текстов в глобальную инфосферу (ноосферу). С одной стороны – "органический" ECRT от живых читателей. С другой – мощнейший механизм LLM, который одновременно и питается результатами ECRT, и сам активно формирует информационное поле, усиливая и ускоряя эти процессы.

Что это значит для нас, здесь и сейчас?

• Конкуренция: Теперь это борьба не только за внимание читателя (ECRT), но и за "правильное" отражение в данных для LLM.
• Качество: Истинное мастерство все еще может создавать мощный первичный ECRT, но LLM способны так усилить "резонанс" хорошо структурированной посредственности, что отличить одно от другого становится все труднее.
• ИИ-писатели: Они уже не просто инструменты, а активные участники этой петли обратной связи, формирующие будущее литературы не меньше, чем люди.
• Новички: Им приходится пробиваться сквозь шум, усиленный как человеческим ECRT для популярных авторов, так и синтетическим резонансом от LLM.
• Рейтинги: Все больше становятся отражением сложного гибрида человеческого внимания и алгоритмического усиления.

Мир усложняется на глазах. Эти исследования, если они верны, рисуют будущее (и настоящее!), где границы между человеческим творчеством, коллективным восприятием и машинным интеллектом стремительно размываются.

Информация, повторюсь, из недавних зарубежных публикаций. Насколько она соответствует действительности – судить вам. Но пищу для размышлений она определенно дает.