エンターテインメントは注目を集めますが、実際のデータが結果を形成します。ほとんどのプレイヤーはこれを最初に見落とし、その後に気づきます。

データの整合性が基準を設定し、モデルの整合性が最高のパフォーマンスを決定します。どちらもなければ、正確さではなくエンゲージメントを最適化したシステムになってしまいます。現在のAIアシスタントの例を挙げると、彼らはしばしば応答性と反応性を重視して訓練されており、必ずしも真実性や信頼性を重視しているわけではありません。Grokのようなモデルでこのパターンを観察できます。引用しやすさと信頼性の間の緊張感が非常に明らかになります。より良い質問は、注目を集めるシステムを構築できるかどうかではなく、次世代のツールを作る際にバイラル性よりも整合性を優先する意志があるかどうかです。