Ускорение инфопотока и мат. ожидание гипотез в эру GPT

Без каталогизации (умения разделить хотя бы по модели описанной выше) по сути мы получаем от GPT просто поток сырой сжатой даты, с каталогизацией и умным роутингом\настройкой списков мы получаем инструмент сверх СМИ, который со временем захватит сначала деловую прессу, затем и развлечения.

Моя гипотеза что через 10 лет ландшафт классических медиа изменится до неузнаваемости по этой причине, мир который мы знали, уходит...

Молодежь которой сейчас 10-15 просто не поймет вайба от старомодного чтения, гипотезы будут выделятся им на блюдечке, но при этом мат. ожидание этих гипотез останется прежним, согласитесь в этом есть что то очень забавное :) и грустное... одновременно...

У инфопотока есть 2 характеристики:

1. количество (скорость появления\обработки информации)

2. качество (контекст применительно к текстовому контенту умение выделить суть)

GPT дает равный доступ к получению данных по скорости (сожмет текст) и это потеря части EDGE (преимущества по скорости). 2023 начался интересно... С ноги ворвался в наш уютный мир... Гики и Кванты были Богами скорости потока, до этого момента. Но ничего, каждый школьник создаст свертку, у Квантов останется главное: EDGE по нелинейным связям (качественному распознаванию контекста). Поэтому работы хватит.

После ухода в свертки, следующая гонка = гонка каталогизации контекстов. Сколько не читай 100500 gpt лент, гипотезу не извлечешь без доп. функций. Умение выделить нужное и пренебречь лишним, с этим много проблем у нас Всех.

GPT ускоряет существующую проблему устаревания инфопотока:

Мат ожидание по скорости = стремится к усложнению\конкуренции (Практический пример: лезть в минт нфт\вайтлистов станет еще сложнее)

Мат ожидание по контексту = останется низко конкурентной, но требующей высокой квалификации и\или спец. знаний ниши (альфа добываться будет все также в нетворкинге\понимании механик риска\Талебовской хрупкости\и тд). Во многом, это приятная для консервативных людей истина.