Már nem embereknek készül az internet?

A belépési küszöb évtizedeken keresztül csökkent, miközben egyre több ember kapott lehetőséget arra, hogy alkosson, vitatkozzon, dokumentáljon, tanítson vagy egyszerűen megmutassa, mi érdekli. A generatív mesterséges intelligencia azonban nem egyszerűen tovább csökkentette ezt a küszöböt, hanem részben eltüntette. Ma már néhány perc alatt létrehozható egy cikk, amelyhez korábban órák kellettek, néhány mondatos utasításból elkészülhet egy kép, egy termékleírás, egy videó forgatókönyve vagy egy komplett weboldal szövege, automatizált rendszerek pedig mindezt olyan mennyiségben képesek előállítani, amely emberi munkával gazdaságilag értelmetlen lenne. A tartalom létrehozásának határköltsége bizonyos területeken annyira alacsony lett, hogy már nem feltétlenül az a kérdés, érdemes-e valamit publikálni, hanem az, hogy ha szinte bármit szinte ingyen elő lehet állítani, mi akadályoz meg bennünket abban, hogy mindent előállítsunk? A válasz egyelőre úgy tűnik: nem sok minden. És ez alapjaiban változtathatja meg azt, hogy mire való az internet.

A tartalomgyártás költsége összeomlott, a figyelemé viszont nem

Az internet már a generatív AI előtt sem szenvedett tartalomhiányban. Percenként videók százórái kerültek fel platformokra, bejegyzések, kommentek, hírek, termékoldalak, podcastok és fotók végtelen folyama versenyzett ugyanazért a huszonnégy óráért, amelyből egy ember napja áll. Az algoritmikus feedek részben éppen azért váltak szükségessé, mert a felhasználó már régen képtelen volt maga feldolgozni mindazt, ami elérhetővé vált számára. A mesterséges intelligencia ebbe a rendszerbe nem több figyelmet hozott, hanem nagyságrendekkel nagyobb termelési kapacitást. Korábban egy közepesen vállalható, kétezer szavas szakmai cikk elkészítéséhez valakinek kutatnia, jegyzetelnie, írnia és szerkesztenie kellett, ezért még a gyenge tartalomnak is volt valamennyi előállítási költsége. Ez nem jelentette azt, hogy minden ember által írt szöveg értékes volt, viszont létezett egy természetes gazdasági fék: tízezer értelmetlen cikk elkészítéséhez tízezer cikknyi munkát kellett kifizetni. Ezt a féket a generatív technológia részben kikapcsolta. A probléma súlyát jól mutatja, hogy a Google 2024 márciusában külön algoritmus- és spamfrissítést jelentett be az alacsony minőségű, keresési helyezések manipulálására készített tartalmak ellen, és saját becslése szerint a változtatások az eredetileg várt 40 helyett végül 45 százalékkal csökkentették az ilyen anyagok mennyiségét a találatok között. A vállalat egyúttal külön spamkategóriaként kezdte kezelni a „scaled content abuse” jelenségét, vagyis amikor nagy mennyiségű oldalt elsősorban rangsorolási manipuláció céljából hoznak létre, függetlenül attól, hogy ember, automatizáció vagy a kettő kombinációja készítette őket. Ez az utolsó rész különösen fontos. A probléma ugyanis nem egyszerűen az, hogy az AI rosszul ír. A probléma az, hogy már nincs szükség különösebb okra ahhoz, hogy írjon.

Régen azért publikáltunk, mert volt valami, amit el akartunk mondani

Ez persze romantikus leegyszerűsítés, hiszen a web mindig tele volt reklámmal, SEO-szöveggel, spammel, átírt hírekkel, automatikusan generált oldalakkal és olyan tartalmakkal, amelyek elsődleges célja nem az olvasó tájékoztatása volt. A keresőoptimalizálás története lényegében végigkíséri azt a versenyt, amelyben a platformok megpróbálták megtalálni a hasznos információt, más szereplők pedig megpróbálták kitalálni, hogyan lehet hasznosnak látszani. A generatív AI mégis minőségi változást hozott, mert eltűnt az egyik legfontosabb korlátozó tényező: az emberi munkaidő. Egy affiliate oldal üzemeltetőjének már nem feltétlenül kell eldöntenie, melyik száz keresési kifejezésre érdemes részletes útmutatót készíteni. Automatizálhatja a folyamatot, és megpróbálhat tízezerre tartalmat gyártani. Egy webáruháznak nem kell minden termékhez külön szövegírót alkalmaznia. Egy híroldalnak technikailag nem szükséges minden rövid hírt újságíróval megíratnia. Egy közösségi profil akár emberi szerző nélkül is fenntartható. A Reuters Institute 2025-ös digitális hírfogyasztási jelentése már olyan médiakörnyezetet írt le, amelyben az AI-chatbotok új információs belépési pontként jelennek meg, különösen a fiatalabb felhasználóknál, miközben a kiadók egyszerre próbálják kihasználni a technológiát és kezelni a keresőforgalomra, illetve az eredeti tartalom értékére gyakorolt következményeit. Ez azonban még csak az átmenet eleje. Mert az automatizált tartalom következő logikus lépése nem az, hogy az ember több gépi szöveget olvas. Hanem az, hogy egyre több gépi szöveget már egy másik gép olvas el helyette.

A gépek egymásnak írnak

Képzeljünk el egy teljesen hétköznapi vásárlást néhány év múlva. Szükségünk van egy új porszívóra. Ahelyett, hogy rákeresnénk, megnyitnánk öt tesztet, összehasonlítanánk a specifikációkat, megnéznénk néhány videót, elolvasnánk a vásárlói véleményeket és végigkattintanánk három webáruházat, egyszerűen azt mondjuk személyes AI-asszisztensünknek, hogy találja meg számunkra a legjobb modellt 150 ezer forint alatt, amely jól kezeli az állatszőrt és könnyen javítható. Az asszisztens ezután weboldalakat olvas. Termékleírásokat elemez. Teszteket dolgoz fel. Árakat ellenőriz. Véleményeket foglal össze. Majd ajánl egy terméket. Most tegyük fel, hogy a webáruház termékleírását AI készítette. A gyártó marketinganyagát szintén. Az összehasonlító oldal szövegét automatizált rendszer állította elő. A vásárlói vélemények egy része mesterséges. Az affiliate cikket nyelvi modell írta. A kereső összefoglalóját egy másik modell generálja. A végén pedig a mi AI-asszisztensünk mindezt feldolgozza, hogy választ adjon nekünk. Ebben a láncban már nem az ember ír az embernek. Gépek állítanak elő információt azért, hogy más gépek értelmezzék, rangsorolják, kivonatolják és továbbadják azt egy embernek.

Az internet következő közönsége lehet, hogy nem ember

Ez nem futurisztikus játék a gondolatokkal, mert a web technikai szerkezete már most alkalmazkodik ahhoz, hogy egyre több automatizált rendszer járja be. A Cloudflare 2025-ben arról számolt be, hogy az AI-crawlerek és a kiadóknak visszaküldött forgalom között rendkívül nagy különbségek alakultak ki. A vállalat adatai szerint a Google nagyjából 14 feltérképezett oldal után küldött egy látogatást, az OpenAI esetében ez körülbelül 1700:1, az Anthropicnál pedig 73 000:1 volt. A Cloudflare erre reagálva olyan eszközöket kezdett bevezetni, amelyekkel az oldaltulajdonosok szabályozhatják, milyen feltételekkel férhetnek hozzá AI-rendszerek a tartalmaikhoz. Ez a változás első látásra technikai kérdésnek tűnik. Valójában azt érinti, hogy ki számít egy weboldal látogatójának. A klasszikus weben az oldal végső fogyasztója ember volt, még akkor is, ha keresőrobot segített neki megtalálni. A kereső indexelte az információt, megmutatta a linket, az olvasó pedig jó esetben megérkezett a forráshoz. Az új modellben a gép maga fogyasztja el az oldalt. Az ember talán soha nem látja.

Ez pedig a weboldalak szerkezetét is átírhatja

Ha a jövőben a látogatások egyre nagyobb része automatizált ügynököktől érkezik, a vállalkozásoknak nem feltétlenül csak arra kell optimalizálniuk, hogy egy ember könnyen megértse az oldalukat. Arra is szükség lesz, hogy a gép pontosan értse. Mi a termék? Mennyibe kerül? Elérhető-e? Kinek ajánlható? Mi a vállalat? Melyik információ elsődleges? Mikor frissült? Mi a forrása? Mennyire megbízható? A strukturált adatok, API-k, termékfeedek, szemantikus jelölések és géppel könnyen feldolgozható információk ezért sokkal fontosabbá válhatnak. Egy étterem weboldalának látogatója lehet, hogy nem az ember lesz, aki asztalt szeretne foglalni, hanem az asszisztense, amely ellenőrzi az étlapot, az allergéneket, a nyitvatartást, az értékeléseket és a szabad időpontokat, majd elvégzi helyette a foglalást. Ebben a világban a weboldal részben újra adatforrássá válik. Csakhogy közben megmarad a régi kérdés: ki készíti azt az információt, amelyből ezek a rendszerek dolgoznak?

A gépek egymásnak író internetének van egy komoly minőségi problémája

A generatív modellek nem a semmiből hozzák létre a tudást. Korábbi információk mintázataiból dolgoznak, miközben a weben található tartalom egyre nagyobb részének előállításában maguk a modellek is részt vesznek. Ha egy AI által készített cikk bekerül egy keresőbe, egy másik rendszer feldolgozza, majd abból újabb szöveg készül, amelyet később ismét felhasználnak, könnyen kialakulhat egy információs visszacsatolás. Az eredeti állítás idővel elveszítheti a kapcsolatát az eredeti forrással. Valaki leír valamit. Egy oldal összefoglalja. Egy másik átírja. Egy modell feldolgozza. Egy új cikk tényként közli. Egy következő rendszer már több különálló forrásban látja ugyanazt az állítást, ezért nagyobb bizonyosságot tulajdoníthat neki. Közben lehetséges, hogy minden út ugyanahhoz az egyetlen eredeti, hibás információhoz vezet vissza. Ez korábban is megtörtént. A különbség a sebesség és a méret.

Egyetlen tévedésből ma ipari mennyiségű „megerősítés” készülhet

Az internetes információ egyik régi problémája az volt, hogy sok oldal átvette egymás hibáit. Az automatizált tartalomtermelés ezt nem feltétlenül hozta létre, viszont olyan skálát adott neki, amely korábban elképzelhetetlen volt. Egy rosszul értelmezett kutatásból száz cikk készülhet. Egy téves termékspecifikáció bekerülhet száz összehasonlító oldalra. Egy hibás történelmi adatot több tucat automatikusan generált ismertető ismételhet meg. Egy modell pedig később úgy találkozhat velük, mintha egymástól független bizonyítékok lennének. A mennyiség így könnyen a hitelesség illúzióját keltheti. Pedig száz másolat nem száz forrás. Csak egy állítás száz visszhangja.

A bizalom ezért lehet az internet következő ritka erőforrása

Az internet korai korszakában az információhoz való hozzáférés volt ritka. Később a figyelem vált azzá. A következő korszakban könnyen lehet, hogy a bizalom kerül ugyanebbe a helyzetbe. Ha bárki korlátlan mennyiségben tud professzionálisnak látszó szöveget, képet, videót és hangot készíteni, akkor a professzionális megjelenés önmagában egyre kevesebbet bizonyít. Egy rendezett weboldal régen komolyabb befektetést igényelt. Ma sablonból percek alatt elkészülhet. Egy jól megírt cikk korábban legalább arra utalt, hogy valaki időt töltött vele. Ma ezt sem feltétlenül tudjuk. Egy stúdióminőségűnek tűnő portré nem bizonyítja, hogy a rajta szereplő ember létezik. Egy meggyőző hangfelvétel nem feltétlenül igazolja, hogy az illető kimondta az adott mondatot. A technikai minőség demokratizálódása óriási kreatív lehetőség, ugyanakkor megszüntet számos olyan jelet, amelyeket korábban ösztönösen a hitelesség helyettesítőjeként használtunk. A kérdés ezért lassan nem az lesz: „Jól néz ki?” Hanem az: „Ki áll mögötte?”

A név újra fontosabb lehet, mint a tartalom csomagolása

Ez furcsa fordulat lenne egy olyan interneten, amely hosszú időn keresztül a platformokat tette fontosabbá az alkotóknál. A feedben gyakran előbb látjuk a tartalmat, mint azt, ki készítette. A keresőben kérdésre keresünk, nem szerzőre. Az AI-válaszban pedig akár már magát a szerzőt sem látjuk. Minél több lesz azonban a tökéletesen elfogadható, mégis eredet nélküli információ, annál nagyobb értéket kaphatnak azok a források, amelyekhez következetesen vissza tudunk térni. Egy újság, amelyről tudjuk, hogyan dolgozik. Egy szakértő, akinek ismerjük a múltját. Egy tesztelő, aki ténylegesen használta a terméket. Egy kutató, aki megmutatja az adatokat. Egy vállalkozás, amely vállalja a nevét, címét és felelősségét. Egy közösség, amelynek hosszú története van. A márka ebben a környezetben nem feltétlenül marketinges díszítés lesz. A származás bizonyítéka lehet.

Mert az AI egyik legnagyobb problémája nem az, hogy hazudhat, hanem hogy hihetően beszél

A rossz információt korábban gyakran könnyebb volt felismerni. Gyenge helyesírás. Gyanús weboldal. Értelmetlen mondatok. Rossz minőségű kép. Furcsa megfogalmazás. A generatív rendszerek ezeket a felszíni hibákat egyre jobban eltüntetik. Egy téves állítás lehet nyelvtanilag tökéletes. Egy kitalált történet lehet remekül strukturált. Egy nem létező szakértő profilja lehet professzionális. Egy hamis termékértékelés lehet részletes, árnyalt és meggyőző. A tartalom külső minősége ezért egyre kevésbé korrelál szükségszerűen a mögötte álló információ minőségével. A mesterséges intelligencia nem feltétlenül teszi megbízhatatlanná az internetet. Azt teszi olcsóvá, hogy valami megbízhatónak tűnjön. Ez sokkal nehezebb probléma.

A közösségi média már megmutatta, mi történik, amikor a publikálás és a terjesztés ösztönzői szétcsúsznak

A platformok nem feltétlenül azt jutalmazzák, ami pontos, hasznos vagy fontos. Azt jutalmazzák, ami reakciót vált ki. Kattintást. Megtekintési időt. Kommentet. Megosztást. Visszatérést. A generatív AI erre a rendszerre érkezett rá úgy, hogy közben radikálisan olcsóbbá tette a tartalom előállítását. Ez gazdaságilag szinte tökéletes kombináció a tömegtermeléshez. Ha száz videóból egy virális lesz, korábban száz videót kellett elkészíteni. Ha egy automatizált rendszer naponta százat tud generálni, a stratégia megváltozik. Nem feltétlenül kell jobb tartalmat készíteni. Lehet több próbálkozást indítani. Ez ugyanaz a logika, amely a spamet évtizedek óta működteti: ha egy művelet költsége elég közel kerül a nullához, már rendkívül alacsony sikerarány mellett is megérheti végrehajtani.

Megjelent az AI-slop fogalma, és nem véletlenül

Az „AI slop” nem precíz tudományos kategória, hanem internetes gyűjtőfogalom arra a hatalmas mennyiségű, alacsony erőfeszítéssel előállított generatív tartalomra, amelynek nem feltétlenül van más célja, mint kitölteni a rendelkezésre álló teret és megszerezni valamennyi figyelmet. Furcsa állatok. Kitalált történetek. Hamis történelmi fotók. Automatikusan narrált videók. Generált motivációs idézetek. Átírt hírek. SEO-oldalak. Termékajánlók. Tömegével készülő közösségi posztok. Ezek egyenként sokszor ártalmatlanok. Rendszerszinten azonban ugyanazért a figyelemért versenyeznek, mint az a tartalom, amelyhez valaki napokat, heteket vagy hónapokat dolgozott. A probléma ezért nem feltétlenül az, hogy a gépi tartalom kiszorítja az emberit azért, mert jobb. Kiszoríthatja egyszerűen azért, mert sokkal több van belőle.

A mennyiségi versenyben az ember eleve veszít

Egy újságíró egy nap alatt megírhat egy komolyabb cikket. Egy rendszer ugyanennyi idő alatt több ezret generálhat. Egy grafikus elkészíthet néhány gondosan megtervezett képet. Egy modell több száz változatot állíthat elő. Egy videós forgat, vág, narrál. Egy automatizált pipeline folyamatosan gyárthat rövid videókat. Ha a platform pusztán a mennyiséget jutalmazná, a verseny már eldőlt volna. Szerencsére nem pontosan ezt jutalmazza. A platform figyelmet akar. És az emberi tapasztalat, személyiség, szakértelem, eredeti információ és valódi kapcsolat továbbra is képes figyelmet teremteni. Éppen ezért nem biztos, hogy az AI-korszak végül a gépi tartalom teljes győzelmét hozza. Lehet, hogy kettészakítja az internetet.

Az egyik internetet gépek gyártják majd gépeknek

Ebben a rétegben termékleírások, adatoldalak, automatikus összefoglalók, lokalizált szövegek, programozott SEO-oldalak, AI-agentek számára optimalizált információk és strukturált adatforrások léteznek majd. Az ember ritkán látja őket közvetlenül. A személyes asszisztense feldolgozza helyette. Megkérdezzük, melyik repülőjárat a legjobb. A rendszer összehasonlítja. Megkérdezzük, melyik biztosítás felel meg. Elemzi. Megkérjük, hogy keressen szállást. Elvégzi. Ebben a világban az internet egyre inkább háttér-infrastruktúra lesz, amelyben automatizált rendszerek kommunikálnak egymással. Ez önmagában nem feltétlenül rossz. Sőt, rendkívül kényelmes lehet.

A másik interneten viszont éppen az ember lesz a termék legfontosabb része

Nem azért nézünk meg egy videót, mert információ van benne, hanem mert érdekel, mit gondol az alkotó. Nem azért olvasunk el egy elemzést, mert egyedül ott található meg az adott tény, hanem mert kíváncsiak vagyunk arra, hogyan értelmezi a szerző. Nem azért hallgatunk podcastot, mert nincs gyorsabb módja annak, hogy megtudjuk a lényeget. Egy AI harminc másodperc alatt összefoglalhatná. Azért hallgatjuk másfél órán keresztül, mert emberek beszélgetését akarjuk hallani. Ez fontos különbség. Az információ és a tartalom ugyanis nem ugyanaz. Az információ tömöríthető. Egy személyiség kevésbé. Egy adat összefoglalható. Egy nézőpont értéke viszont éppen abban lehet, hogyan jutott el valaki odáig.

Az AI ezért furcsa módon növelheti az eredetiség értékét

Amikor technikailag nehéz jó minőségű tartalmat készíteni, maga a kivitelezés is értéket képvisel. Amikor a kivitelezés olcsóvá válik, máshová kerül az érték. Saját adat. Saját tapasztalat. Helyszíni riport. Interjú. Egyedi kutatás. Valódi szakértelem. Karakteres vélemény. Eredeti fotó. Olyan információ, amely nem található meg már száz másik oldalon. A mesterséges intelligencia könnyen összefoglalhatja, mi található az interneten. Sokkal nehezebb összefoglalnia azt, ami még nincs rajta. Ezért válhat különösen értékessé az elsődleges forrás.

Nem az AI a probléma, hanem a cél nélküli tömegtermelés

Ezt fontos elválasztani. Egy újságíró használhat mesterséges intelligenciát több száz oldalnyi dokumentum átnézésére, majd maga ellenőrizheti a releváns adatokat, interjúkat készíthet, összefüggéseket kereshet és megírhat egy olyan cikket, amelyet nélküle talán hetekig tartott volna elkészíteni. Egy kutató gyorsabban rendszerezhet adatokat. Egy kisvállalkozás jobb szöveget készíthet idegen nyelven. Egy programozó automatizálhat monoton feladatokat. Egy alkotó olyan vizuális ötleteket valósíthat meg, amelyekhez korábban nem volt költségvetése. Ezekben az esetekben a technológia nem helyettesíti a célt. Segít elérni. Egészen más történik akkor, amikor előbb rendelkezünk a tartalomgyártó géppel, és csak utána próbáljuk kitalálni, mit gyártsunk vele. A kérdés nem az: „Mit szeretnék elmondani, és hogyan segíthet ebben az AI?” Hanem: „Van egy rendszerem, amely napi ötezer cikket tud készíteni. Milyen ötezer cikket készítsünk?” Ez a gondolkodás fordítva ül a lovon.

A nulla közeli gyártási költség nem jelenti azt, hogy a tartalomnak nincs költsége

Valakinek ugyanis el kell olvasnia. Valakinek át kell görgetnie. Valakinek ki kell szűrnie. A keresőnek fel kell térképeznie. A platformnak tárolnia kell. A moderációs rendszernek ellenőriznie kell. Az AI-nak fel kell dolgoznia. A felhasználónak pedig egyre több zajból kell megtalálnia azt, ami valóban érdekli. A tartalomgyártás költségének csökkenése tehát részben egyszerűen áthelyezi a költséget a másik oldalra. Olcsóbb lett publikálni, ezért drágább lett válogatni. Ez az internet következő nagy problémája lehet. Nem az információhiány. Hanem a szűrés.

A keresők szerepe ezért egyszerre válik fontosabbá és nehezebbé

Ha naponta nagyságrendekkel több tartalom jön létre, valakinek el kell döntenie, melyiket érdemes megmutatni. A Google már 2024-ben világossá tette, hogy a nagy mennyiségben előállított, elsősorban rangsorolás manipulálására szolgáló tartalmat attól függetlenül spamként kezelheti, hogy azt ember vagy AI készítette. Ez érdekes irány, mert a hangsúlyt leveszi az eszközről. Nem az számít, használtál-e mesterséges intelligenciát. Hanem az, miért hoztad létre azt, amit publikáltál. Segíteni akartál valakinek? Új információt adtál? Saját tapasztalatot tettél hozzá? Vagy egyszerűen azért született az oldal, mert egy kulcsszóra még lehetett egy újabb találatot készíteni? Az AI-korszak egyik legfontosabb minőségi kérdése valószínűleg pontosan ez lesz. Nem az eredet, hanem a szándék.

Csakhogy a szándékot algoritmikusan rendkívül nehéz mérni

Egy jó AI-szöveg lehet hasznosabb egy rosszul megírt emberi cikknél. Egy ember által készített SEO-spam lehet értéktelenebb egy gondosan szerkesztett gépi összefoglalónál. Egy automatikus időjárás-jelentésnél semmilyen hozzáadott értéket nem jelentene, ha valaki minden reggel kézzel írná át ugyanazokat az adatokat. Egy politikai elemzésnél viszont egészen más elvárásaink lehetnek. Ezért félrevezető az internet jövőjét „ember kontra AI” konfliktusként kezelni. A valódi választóvonal valószínűleg máshol húzódik. Értékes és értéktelen. Eredeti és származtatott. Ellenőrzött és ellenőrizetlen. Céllal készített és helykitöltő. Felelősséget vállaló és névtelen.

A hitelességhez ezért új bizonyítékokra lesz szükségünk

Az internet hosszú ideig úgy működött, hogy rengeteg dolgot feltételeztünk. Ha fényképet láttunk, valószínűleg megtörtént. Ha videót, valószínűleg felvették. Ha valaki folyékonyan írt egy témáról, valószínűleg legalább valamennyire értett hozzá. Ezek a feltételezések soha nem voltak tökéletesek, de használható rövidítéseket jelentettek. Most fokozatosan elveszítjük őket. A következő rendszernek ezért valószínűleg sokkal erősebben kell építenie eredetre, szerzőségre, elsődleges forrásokra, ellenőrizhető hivatkozásokra, reputációra és arra, hogy egy állítás útja visszakövethető legyen. A kérdés már nem csupán az lesz, hogy igaz-e valami. Hanem az is: meg tudjuk-e mondani, honnan jött?

Lehet, hogy végül kevesebb internetet akarunk majd

Ez különösen ironikus következménye lenne annak a technológiának, amely elméletileg végtelen mennyiségű tartalmat képes előállítani. Minél több lesz belőle, annál kevésbé biztos, hogy többet akarunk fogyasztani. Talán kevesebb oldalt követünk majd, de azokat tudatosabban. Kevesebb hírforrást, de olyat, amelyben megbízunk. Kevesebb alkotót, de olyanokat, akiknek ismerjük a munkáját. Kevesebb keresést, mert személyes asszisztensek előszűrik az információt. Kevesebb véletlenszerű weboldalt, mert a forrás hitelessége fontosabb lesz annál, hogy ki került az első helyre. Ez nem feltétlenül lenne az internet elszegényedése. Lehetne a következő alkalmazkodási mechanizmusa.

Már nem embereknek készül az internet?

Részben már most sem. Robotok indexelik. Algoritmusok rangsorolják. Hirdetési rendszerek értékelik. Moderációs modellek elemzik. AI-crawlerek olvassák. Nyelvi modellek dolgozzák fel. Ajánlórendszerek döntik el, melyik részét látjuk. Egyre több automatizált szereplő áll a tartalom létrehozója és végső fogyasztója között, miközben maguk a gépek is egyre nagyobb arányban vesznek részt az előállításban. Ez azonban nem jelenti azt, hogy az ember eltűnik a rendszerből. Éppen ellenkezőleg. Minél olcsóbbá válik a tartalom, annál értékesebb lehet az, amit nem lehet pusztán generálással pótolni: a tapasztalat, a felelősség, az eredeti kutatás, a személyiség, a hozzáértés, a következetes múlt és mindenekelőtt a bizalom. Az internet következő korszakának problémája ezért valószínűleg nem az lesz, hogy nem lesz mit olvasnunk. Abból több lesz, mint valaha. A nehéz feladat annak eldöntése lesz, mi érdemli meg, hogy egyáltalán elolvassuk. És talán éppen itt húzódik a határ a mesterséges intelligencia valódi haszna és az ipari tartalomgyártás között. Az AI-val gyorsabban megírni valamit, amit érdemes megírni, technológiai fejlődés. Az AI-val milliószámra előállítani olyan dolgokat, amelyeknek egyetlen oka a létezésre az, hogy olcsón előállíthatók, nem fejlődés. Csak zaj. Egy olyan interneten pedig, ahol a zaj gyakorlatilag korlátlan mennyiségben termelhető, nem a tartalom lesz a ritka erőforrás, hanem annak bizonyossága, hogy a másik oldalon valaki valóban mondani akart nekünk valamit.