Этика
Ловушка наблюдательного капитализма: как компании ИИ монетизируют ваше внимание — и что регуляторы наконец делают по этому поводу
За последнее десятилетие бизнес-модель компаний, занимающихся ИИ, была простой: собирать как можно больше личных данных, создавать модели, предсказывающие поведение пользователей, и продавать эту предсказательную способность рекламодателям.
Патрик Т ·
В течение последнего десятилетия бизнес-модель компаний, работающих с ИИ, была проста: собирать как можно больше личных данных, создавать модели, предсказывающие поведение пользователей, и продавать эту предсказательную способность рекламодателям. Это наблюдательный капитализм, и он создал триллионы рыночной стоимости. Но по мере того как регулирующие органы наконец начинают ограничивать сбор данных и алгоритмическое таргетирование, возникает вопрос, сможет ли индустрия ИИ выжить без своего основного источника дохода.
Экономика внимания
Доход компании Meta в 2025 году составил 114 миллиардов долларов. Из них 111 миллиардов долларов поступили от рекламы. Доход Google в 2025 году составил 307 миллиардов долларов. Из них 307 миллиардов долларов поступили от рекламы. Доход TikTok в 2025 году оценивается в 15 миллиардов долларов. Весь доход поступил от рекламы.
Эти компании не продают продукты. Они продают внимание. Они собирают данные о том, что вы смотрите, на что кликаете, что ищете, и используют ИИ, чтобы предсказать, что будет вас удерживать вовлечёнными. Затем они продают эту предсказательную способность рекламодателям, которые хотят показывать вам рекламу.
Машина извлечения данных
Рассмотрим обычный день обычного пользователя. Вы просыпаетесь и проверяете телефон. TikTok знает, какие видео вы смотрели, как долго вы их смотрели и ставили ли лайки или оставляли комментарии. Instagram от Meta знает, какие посты вы просматривали, что искали и на чем задерживались. Google знает, что вы искали, какие сайты посещали и сколько времени проводили на каждом из них.
К концу дня эти компании собрали тысячи данных о вас. Они знают ваши интересы, ваши политические взгляды, ваш семейный статус, проблемы со здоровьем, финансовое положение. Они знают, что вас злит, что делает вас счастливыми, на что вы кликаете.
Модели ИИ обрабатывают эти данные, чтобы создать ваш профиль. Профиль — это не просто список интересов. Это сложное, многомерное представление ваших психологических уязвимостей. Модель узнает, что вы подвержены гневу, и показывает вам контент, вызывающий гнев. Она узнает, что вы интересуетесь предметами роскоши, и показывает вам рекламу предметов роскоши. Она узнает, что вы одиноки, и показывает вам контент, который помогает чувствовать себя менее одиноким (и, следовательно, удерживает ваше внимание).
Регуляторная реакция
В 2024 году вступил в силу Закон Европейского Союза о цифровых услугах (Digital Services Act). Закон требует от платформ раскрывать, как работают их алгоритмы, и запрещает определенные виды таргетированной рекламы. Компании, нарушающие закон, сталкиваются с штрафами до 6% от глобальной выручки.
В 2025 году в Великобритании был принят Закон о безопасности в Интернете, который требует от платформ удаления вредоносного контента и предоставляет пользователям право отказаться от алгоритмических рекомендаций. В 2026 году Федеральная торговая комиссия США издала новые правила, ограничивающие сбор данных компаниями социальных сетей и требующие явного согласия для поведенческого таргетинга.
Эти нормативные акты начинают давать эффект. Рост доходов Meta замедлился. Google сталкивается с антимонопольными расследованиями в нескольких юрисдикциях. TikTok запрещён в США, а аналогичные запреты рассматриваются в Европе и других странах.
Кризис бизнес-модели
Вопрос, стоящий перед компаниями, работающими с ИИ, носит экзистенциальный характер: можем ли мы выжить без слежки? Некоторые пытаются это сделать. Apple позиционирует себя как компания, которая ставит конфиденциальность на первое место, отказываясь собирать поведенческие данные и вместо этого используя ИИ-модели на устройствах. Но доход Apple в основном поступает от продаж аппаратного обеспечения, а не от рекламы, поэтому бизнес-модель отличается.
Другие экспериментируют с альтернативами. ChatGPT Plus от OpenAI работает по подписке — пользователи платят напрямую за доступ к ИИ, а не своими данными. Эта модель успешна: более 100 миллионов пользователей платят за премиальные функции.
Но большинство компаний, занимающихся ИИ, по-прежнему зависят от рекламы. Они пытаются найти способы продолжать поведенческий таргетинг, одновременно создавая видимость уважения к конфиденциальности. Они используют такие методы, как федеративное обучение (обучение моделей на данных, которые остаются на устройствах пользователей) и дифференциальная конфиденциальность (добавление шума в данные для защиты частной информации), чтобы заявлять о соблюдении конфиденциальности, при этом продолжая собирать поведенческие данные.
Этическая альтернатива
Как бы выглядела этичная компания в области ИИ? Во-первых, она не собирала бы больше данных, чем необходимо. Если вы пользуетесь поисковой системой, компания должна знать, что вы искали, но не откуда вы искали, на каком устройстве и какие другие сайты посещали. Во-вторых, она не использовала бы ИИ для предсказания поведения пользователей с целью манипуляции. Системы рекомендаций должны быть разработаны, чтобы помогать пользователям находить то, что они ищут, а не для максимизации вовлеченности или времени, проведенного на сайте.
В-третьих, она была бы прозрачной в отношении того, как используются данные. Пользователи должны иметь возможность видеть свой профиль, понимать, как он был создан, и запрашивать его удаление. В-четвертых, она позволяла бы пользователям полностью отказаться от сбора данных. Если вы не хотите, чтобы вас профилировали, вы должны иметь возможность пользоваться сервисом без профилирования.
Будущее
Будущее искусственного интеллекта в потребительских технологиях будет определяться регулированием, а не выбором компаний. Если регуляторы продолжат ограничивать сбор данных и поведенческий таргетинг, тогда бизнес-модель надзора и капитализма рухнет. Компаниям придется искать новые источники дохода: подписки, лицензирование или государственное финансирование. Если регуляторы не примут меры, наблюдение будет продолжать усиливаться. Выбор за нами. Но нам нужно принять его скоро, до того как инфраструктура наблюдения станет настолько укоренившейся, что её будет невозможно демонтировать.