АЛЬТЕРНАТИВНАЯ СТРАТЕГИЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Часть 2
 
Начало здесь
 
 
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ФУНДАМЕНТ
 
Первая технология
 
Информационно-технический перехват и сторонняя перенастройка рекомендательных лент зарубежных цифровых платформ
 
Ключевая проблема использования зарубежных цифровых платформ кроется не в отдельном разовом контенте (если это не запрещенный контент), а в искусственном навязывании российским гражданам антироссийской и прозападной повестки рекомендательными алгоритмами этих платформ. В том, – что рекомендательные системы данных платформ используются и будут использоваться для персонализированного влияния, проведения алгоритмических ИПСО и продвижения нарративов, выгодных иностранным субъектам.
 
Уникальным в мировой практике решением данной проблемы может стать разработка Россией технологий и инструментов технического перехвата информационных блоков интернет-выдачи рекомендательных лент зарубежных платформ и перенастройка лент с применением отечественных алгоритмов.
Монополию на «алгоритмический выбор», предлагаемый основными цифровыми гигантами Россия может компенсировать полноценной альтернативной логикой самого выбора, со всеми вытекающими из этого когнитивными, политическими и цивилизационными последствиями.
 
Данный замысел осуществляется через создание соответствующих клиентов, имитаторов и эмуляторов приложений и расширений (плагинов) данных платформ, которые будут фильтровать и ранжировать контент под общественно полезные цели, нивелируя риски попадания граждан в эхо-камеры деструктивного или антироссийского влияния.
 
Таким образом, можно создать отдельные клиенты и плагины YouTube Ru, TikTok Ru, X Ru и других социальных сетей, что позволит нивелировать их негативное влияние, разблокировав весь остальной не деструктивный контент, и снизить общественную напряженность, вызванную политикой ограничений.

Для дополнительного обучения рекомендательных моделей и создания своих алгоритмов весь видеоконтент YouTube, например, может быть скачан на отдельные внутренние хранилища, что для 1 эксабайта памяти (примерный текущий объем YouTube) обойдётся примерно в 10 млрд рублей.
 
Подробнее о данных технологиях, а также о нижеописанных 2, 3 и 4 технологиях можно почитать здесь (без vpn).
 
 
Вторая технология
 
Созидательные рекомендательные системы и алгоритмы
 
Сегодня архитектура большинства цифровых платформ и их алгоритмов оптимизирована для достижения капиталистических, политических и военно-политических целей.
Алгоритмы, стремящиеся максимизировать аддиктивную вовлеченность, кликабельность и времяпрепровождение на платформе, неизбежно используют когнитивные уязвимости человека при работе с его вниманием, интересами и эмоциями. Человеческое внимание воспринимается платформами как ограниченный ресурс и товар, который необходимо завлечь и монетизировать, а в случае иностранных военных и политических целей – захватить и оперировать.

Россия могла бы первой на мировой арене выступить за фундаментальное переосмысление и смену самого вектора развития отрасли цифровых платформ: от текущего состояния коммерциализации и эксплуатации человеческой психики – к созидательным технологиям, служащим человеку и обществу.
 
Целями технологий должны быть помощь во всестороннем развитии человека и обогащение жизни, а не ее поглощение. Жизнь человека – не может ограничиваться бездумным скроллингом ленты, бесконечным медиапотребительством, цифровым гедонизмом и бесполезным времяпрепровождением у экрана, которое сжигает самое дорогое, что у нас есть – наши мечты, наш дух, нашу волю, нашу осознанность, внимание к нашим близким и в конечном итоге – отпущенное нам время!
 
Вместо этого алгоритмы должны помогать человеку и обществу на их жизненном пути, который должен вести людей к их всестороннему развитию, к реализации их жизненных целей, а всех вместе взятых – к достижению Величественной Мечты нашего народа через сакральное Общее Дело по построению мира лучшего, светлого, справедливого, в котором найдется место созидательным делам и мечтам каждого отдельного человека.
 
Многоцелевая функция рекомендательных систем может быть также дополнена такими метриками, как: национальная безопасность, долгосрочная полезность, общественное здоровье и благополучие, мотивация к интеллектуальному, культурному, творческому и духовному познанию и развитию, серендипность (для мягкого прокалывания фильтр-пузырей), соединение эхо-камер (для консолидации и солидаризации общества) и метрики отдельных конкретных идеалов и ценностей.
 
Подвариант данной технологии – переранжирование всего океана рекомендуемого контента по созидательным метрикам на стадии постобработки. Результат достигается тот же, но процесс осуществляется без ломки алгоритмов и целевой функции кликабельности.
 
 
Третья технология
 
Инструменты алгоритмического выбора
 
Ещё более фундаментальный подход к решению проблемы алгоритмического влияния на человека, может стать создание Россией новых, децентрализованных протоколов, где алгоритмический выбор является встроенной, нативной функцией.
Позволив разработчикам создавать и предлагать пользователям собственные алгоритмы (при условии отсутствия в них элементов продвижения деструктивного и антироссийского контента), Россия, таким образом, может перейти к формированию глобального рынка алгоритмов, с соответствующим занятием передовых позиций в данной отрасли и выходом на мировую арену распределения информационных потоков.
 
В случае желания изменить ленту, человек сможет установить свои алгоритмы в соответствии с выбранными им ценностями или варьировать платформенные на уровне удобных и заметных рычагов, бегунков и переключателей по тем или иным метрикам и показателям, повышая уровень своей агентности и субъектности в процессе.
 
На сегодняшний день во многих платформах уже существуют мягкие способы настройки ленты (фильтры тем и ключевых слов), однако они не меняют конечной цели и логики алгоритмов. Часть подобного функционала при этом (кнопки «не нравится», «показывать меньше») вносит изменения в ленту крайне медленно или не учитывается при нажатии вовсе.
Пользователь всегда должен иметь возможность заменить алгоритмы, сделать свою ленту не персонализированной либо сбросить текущий анализ своих цифровых следов, перезагрузить настройки рекомендаций одним удобным действием на уровне приоритизированного интерфейса – всегда иметь возможность начать жизнь в сети с чистого листа, откатив ленту на уровень базовых созидательных алгоритмов и начав путь развития и достижения новых жизненных целей.
 
 
Четвертая технология
 
Человек в цикле обучения алгоритмов
 
Одним из кардинальных способов решения проблемы личного перепрофилирования рекомендательной выдачи пользователем, на который не решаются глобальные цифровые платформы, так как это отбирает их власть над человеком, может стать встраивание в принципы работы рекомендательной системы парадигмы «человек-в-цикле» (Human-in-the-Loop, HITL).
 
Принятие парадигмы HITL означает идеологический сдвиг в философии проектирования. Это переход от модели, когда ИИ выдаёт готовые рекомендации без объяснений, к модели, когда ИИ становится инструментом, который расширяет человеческие возможности изменения своей цифровой жизни.
На первый план выходят не традиционные метрики вовлечения, а метрики совместной эффективности, такие как скорость достижения пользователем своей цели, его удовлетворенность конечным результатом и чувство контроля над процессом.
 
Включение человека в цикл обучения рекомендательной системы на его же личных данных:
- означает значительный рост прозрачности;
- эффективно использует данные инструменты на благо человека;
- смягчает негативные аспекты, погрешности и слабые стороны алгоритмов;
- ведет к созданию более качественных цифровых продуктов.

Новым парадигмальным шагом в работе рекомендательных систем может являться также внедрение в них больших языковых моделей (LLM). Вместо того чтобы просто выдавать список рекомендаций, системы могут быть более интерактивными, контекстно-зависимыми и проактивными, меняя настройки ленты или предлагая рекомендации в ходе обычного разговора или прямых указаний пользователя.
 
Продолжение