О том, почему рекомендательные алгоритмы нельзя считать нейтральными, как быстрый дофамин удерживает нас в ленте и почему мы уже сейчас можем требовать другой цифровой среды

Иногда мне кажется, что лента ("умная лента", хотя это звучит как стёб, я про слово "умная") сама ставит диагноз эпохе.

Чем примитивнее ролик, тем больше у него шансов победить. Не всегда, конечно. Бывают прекрасные исключения, бывают умные видео, которые внезапно залетают, бывают авторы, которым как-то удаётся говорить сложно и при этом оставаться видимыми. Но если смотреть не на исключения, а на общую температуру цифровой среды, впечатление довольно мрачное: грубое, быстрое, раздражающее, эмоционально липкое и почти пустое слишком часто получает преимущество перед тем, что требует хотя бы небольшой внутренней работы.

Меня пугает не то, что люди иногда смотрят ерунду. Все мы иногда смотрим ерунду, потому что устаём, хотим переключиться, и никто не обязан каждую свободную минуту читать Канта, клинические рекомендации или отчёт Еврокомиссии. Меня пугает другое: самые умные цифровые системы планеты, созданные очень умными людьми, как будто специально научились делать эту ерунду главным языком среды.

Вот здесь начинается разговор, который обычно стараются вести слишком вежливо. А на мой взгляд - зря!

Нам говорят: социальные сети соединяют людей, помогают творить, дают голос малым авторам, позволяют искать поддержку, учиться, работать, продвигать проекты, находить пациентов, клиентов, коллег, друзей и сообщества. Всё это правда. Я не собираюсь изображать соцсети абсолютным злом — они действительно бывают полезными, иногда очень.

Но вопрос не в том, могут ли они приносить пользу. Вопрос в том, почему самые мощные рекомендательные системы в истории человечества так часто устроены не как инфраструктура развития, а как инфраструктура удержания внимания.

Лента не является окном в мир, хотя нам удобно иногда так думать. Это система отбора, которая каждую секунду решает, что именно попадёт вам в голову следующим: какой ролик, какая эмоция, какой конфликт, какая картинка, какой человек, какой повод задержаться ещё чуть-чуть. Когда человек открывает приложение, он видит не «реальность», а результат работы огромной машины прогнозирования: что он досмотрит, где задержится, что лайкнет, с чем начнёт спорить, что отправит другу, на что разозлится и из-за чего не выйдет из приложения ещё десять минут.

Meta сама публично описывает Facebook Feed как AI-систему с множеством прогнозных моделей, которые определяют, что пользователь сочтёт ценным. TikTok объясняет For You через сочетание пользовательских действий, информации о видео и настроек устройства. YouTube формулирует мягче: рекомендации должны помогать находить видео, которые зритель хочет смотреть, и повышать долгосрочную удовлетворённость. [3]

Звучит технологично и почти безобидно, пока не задаёшь простой вопрос: а что именно считается успехом такой системы?

Если успехом считается удержание, то не надо удивляться, что выигрывает не обязательно лучшее, честное, глубокое или развивающее. Выигрывает то, что удерживает. Иногда это умная мысль, но очень часто — конфликт, страх, возбуждение, сравнение, злость, сексуальный крючок, псевдоразоблачение, чужая глупость или короткая эмоциональная наживка, которую даже стыдно называть мыслью.

Когда платформы говорят «мы просто показываем людям то, что им интересно», это звучит слишком невинно. Если приложение годами учится на том, где человек задержался, что досмотрел, с чем начал спорить и что переслал другу, оно не только обслуживает интерес. Оно его выращивает.

Именно здесь появляется слово, которое многие не любят, но которое я всё равно использую: оболванивание. Не в смысле «люди тупые» — это грубо и неточно. Я говорю о другом: цифровая среда может систематически подкреплять такие формы внимания, которые делают человека менее терпеливым к сложности, более раздражительным, более зависимым от быстрых стимулов и более готовым покупать простые объяснения сложных вещей. Это не обязательно чей-то тайный злой план. Им не нужно хотеть деградации людей — достаточно того, что деградационные стимулы выгодны.

Эта статья не против людей, которые устали и хотят лёгкого. Она против индустрии, которая превращает человеческую усталость в сырьё.

Когда они приходят в Конгресс

Самое интересное в этой теме начинается не тогда, когда очередной пользователь жалуется на тупые ролики, а тогда, когда руководители платформ приходят в Конгресс США и объясняют, почему всё не так просто.

В 2018 году, после скандала Cambridge Analytica, Марк Цукерберг говорил Конгрессу, что Facebook «didn't take a broad enough view» of its responsibility — то есть не взял достаточно широкий взгляд на свою ответственность. Он признавал ошибку и говорил, что недостаточно просто соединять людей — нужно следить, чтобы эти связи использовались во благо. [1]

Формулировка звучала хорошо. Даже очень хорошо.

Но если через годы после этих слов представители Meta снова оказываются на слушаниях, под расследованиями, под давлением регуляторов и под вопросами о вреде для детей, значит, дело было не только в Cambridge Analytica, не только в одной утечке данных и не только в плохих людях, которые неправильно использовали хороший инструмент.

В 2021 году глава Instagram Адам Моссери пришёл в Сенат и заявил, что верит в Instagram как в «force for good» в жизни молодых людей. [2] Красиво звучит, особенно если произносить это спокойным корпоративным голосом на фоне слайдов о безопасности, родительском контроле и заботе о подростках. Только ситуация уже была странной: если платформа прежде всего является «силой добра», почему её руководителя вызывают в Сенат после публикации внутренних документов, где обсуждается влияние Instagram на психическое состояние подростков, образ тела, тревожность и зависимое использование?

В 2024 году сенатор Джон Оссофф в разговоре с Цукербергом подошёл к самому нервному месту: у Meta как у бизнеса есть стимул добиваться того, чтобы пользователи, включая подростков, использовали платформу больше, а не меньше. Цукерберг ответил, что хотел бы сделать продукт достаточно полезным, чтобы люди хотели пользоваться им больше. А когда разговор дошёл до фидуциарной обязанности перед акционерами и бизнес-стимула увеличивать использование платформы, прозвучала фраза, в которой как будто случайно поместилась вся философия проблемы: «We obviously are a business». [4]

Вот именно. Они бизнес — и это не упрёк, это просто описание реальности. Удивляться тут нечему. Бизнес хочет роста, удержания, вовлечённости, рекламной эффективности и предсказуемого поведения пользователя. Скандал начинается не в том, что бизнес хочет зарабатывать, а в том, что бизнес, построенный вокруг удержания внимания, становится главным архитектором информационной среды для детей, подростков и взрослых, а потом разговаривает с нами языком заботы — будто он просто помогает людям находить то, что им интересно.

На тех же слушаниях Цукерберг использовал знакомую защитную логику: надо различать корреляцию и причинность. Формально это важное различие. Нельзя честно сказать, что социальные сети уже окончательно и строго доказанно «снижают IQ человечества» или напрямую вызывают все подростковые проблемы. Всё устроено сложнее — и мир, и психика, и сама причинность в таких системах.

Но в публичной политике эта научная осторожность легко превращается в удобный щит. Пока нет идеального доказательства, можно продолжать прежнюю модель. Пока исследователи спорят о причинности, можно дальше оптимизировать вовлечённость. Пока ключевые данные находятся внутри корпораций, можно говорить обществу: «Вы же не доказали».

Особенно красиво это выглядит на фоне того, что, когда платформам выгодно внедрить новую функцию, они не ждут двадцатилетних исследований о долгосрочной пользе для человечества. Запускают, тестируют, докручивают, смотрят на удержание, рост, рекламную эффективность и поведение пользователей. Но когда речь заходит о том, чтобы ограничить выдачу примитивного, токсичного, манипулятивного или интеллектуально пустого контента, внезапно выясняется, что нужны почти недостижимые доказательства.

Нужно признать: это очень удобная асимметрия.

Европейцы уже называют это чёрным ящиком

Американские слушания показывают риторику платформ: осторожные формулировки, забота, инструменты, отсутствие окончательной причинности. Европейское регулирование переводит эту риторику в плоскость обязанностей — и это принципиально другой разговор.

В мае 2024 года Еврокомиссия открыла формальное расследование против Meta по Digital Services Act в связи с защитой несовершеннолетних на Facebook и Instagram. Комиссар Тьерри Бретон заявил, что Комиссия будет расследовать потенциальные «addictive» и «rabbit hole» effects платформ, эффективность возрастной верификации и уровень приватности несовершеннолетних в рекомендательных системах. [5]

Сам язык документа говорит о многом: addictive effects, rabbit hole effects, recommender systems. Это уже не разговор в духе «ну не сидите в телефоне» — это признание того, что сама архитектура платформы может втягивать человека, сужать его информационный коридор и усиливать вредные траектории потребления контента.

Ещё раньше, при запуске Европейского центра алгоритмической прозрачности, Бретон говорил, что DSA дал юридические инструменты, чтобы открыть «black box» алгоритмов платформ. [6] Очень точная метафора: общество видит последствия работы рекомендательных систем, но почти не видит механизм, который распределяет внимание миллионов людей.

В 2025 году исполнительный вице-президент Еврокомиссии Хенна Вирккунен сформулировала это ещё жёстче: платформы должны открывать свои системы для проверки, и DSA делает это «duty, not a choice» — обязанностью, а не вопросом доброй воли. [7]

Корпоративная логика говорит: доверьтесь нам, мы инвестируем в безопасность, у нас есть инструменты, мы следим за исследованиями. Общественная логика давно уже должна отвечать иначе: доверия недостаточно, потому что вы слишком долго были одновременно архитекторами среды, владельцами данных, оценщиками собственного вреда и получателями прибыли. Это конфликт интересов, а не просто сложная ситуация.

Почему мы листаем, даже когда уже не нравится

Меня занимает не вопрос «много ли люди сидят в телефонах», а другой: почему короткая лента так липнет к мозгу и почему человек может уже не получать удовольствия, но всё равно продолжать листать.

Сразу оговорюсь: выражение «быстрый дофамин» не вполне точное с научной точки зрения. Дофамин — не просто «гормон удовольствия», как его описывают в популярной психологии. Было бы ошибкой сводить к нему всё, что происходит в голове человека, который листает Reels. Дофамин связан с мотивацией, обучением, ожиданием награды, оценкой значимости стимула и формированием поведения, которое мозг считает перспективным. Упрощённо: он помогает мозгу отвечать не только на вопрос «мне сейчас приятно?», но и на вопрос «стоит ли продолжать, потому что там может быть что-то ценное?» [8]

Вы открыли ленту на пять минут. Через сорок минут вы уже не смеётесь, не отдыхаете и не чувствуете себя лучше. Вы раздражены, устали и немного злитесь на себя. Но палец всё равно делает следующий свайп.

Лента коротких видео удерживает не только удовольствием. Она удерживает ожиданием. Что будет следующим? Вдруг там будет смешно? Вдруг важно? Вдруг человек, который бесит, но почему-то хочется досмотреть? Вдруг новость, разоблачение, красивая картинка, конфликт, чужая глупость или что-то настолько абсурдное, что это надо отправить другу?

Не каждое видео должно быть хорошим — в этом и смысл. Если бы каждое видео было предсказуемо приятным, конвейер стимулов быстро стал бы скучнее. Сила бесконечной ленты как раз в непредсказуемости: иногда мусор, иногда скука, иногда раздражение, иногда внезапная награда. Мозгу трудно выйти из такой среды, потому что он не знает, когда именно придёт следующий «выигрыш».

Это напоминает принцип переменного подкрепления, известный в поведенческой психологии. Поведение становится особенно устойчивым, когда награда приходит не каждый раз, а непредсказуемо. В азартных играх это видно почти карикатурно, но в цифровой ленте механизм выглядит мягче, социальнее и культурнее: человек ведь не сидит у игрового автомата, он «просто отдыхает», «просто проверяет новости», «просто смотрит смешные ролики перед сном».

С точки зрения обучения мозг видит знакомую связку: действие, ожидание, непредсказуемый результат, периодическая награда, желание повторить. Свайп становится маленьким поведенческим рычагом, только вместо монет человек получает новизну, эмоцию, социальный сигнал, возмущение, смешок, узнавание, сравнение, иногда полезную информацию, а иногда просто очередной кусок цифрового шума.

«Быстрый дофамин» в этом тексте означает не «дешёвое удовольствие». Скорее, это режим, где мозг постоянно получает быстрые, непредсказуемые, эмоционально окрашенные и почти не требующие усилий стимулы, а поведение просмотра поддерживается не глубокой ценностью содержания, а самой динамикой ожидания и подкрепления.

Есть ещё одно различие, принципиальное для понимания зависимого поведения: «нравится» и «хочется» — не одно и то же. Человек может продолжать делать что-то даже тогда, когда это уже не приносит ему большого удовольствия. Он устал, ему не особенно хорошо, он сам на себя злится, но всё равно продолжает, потому что система «хочу ещё» работает отдельно от спокойного удовлетворения. [9]

В обычной жизни многие важные вещи требуют длинного цикла награды: учёба, терапия, спорт, чтение сложной книги, профессиональный рост, хорошие отношения, восстановление после зависимости, работа с тревогой, освоение языка, нормальный сон, развитие критического мышления. Там нужно терпение, повторение, способность не бросать, когда быстро не стало приятно.

Лента предлагает противоположную модель: минимум усилия, мгновенный стимул, постоянная новизна, отсутствие паузы, отсутствие настоящего завершения и бесконечное обещание, что следующий кусочек будет интереснее предыдущего.

И если человек каждый день часами живёт в такой архитектуре привычки, странно ожидать, что это вообще никак не будет тренировать его психику. Речь не о том, что после недели TikTok человек «сломался» — это было бы слишком грубо. Речь о другом: какие привычки внимания формирует среда, где всё происходит быстро, эмоционально, фрагментарно и без необходимости удерживать сложную мысль?

Соцсети работают не только через новизну, но и через социальную награду. Лайк, комментарий, репост, просмотр, подписка, реакция незнакомца, чувство «меня заметили» или, наоборот, тревожное отсутствие реакции — для человека это не пустяк, а социальный сигнал. Мы социальные существа, для нас принятие, статус, исключение, стыд, признание и сравнение с другими имеют огромную эмоциональную силу.

Платформа, которая соединяет непредсказуемую выдачу контента с непредсказуемой социальной обратной связью, получает двойной механизм удержания. Человек не только смотрит чужие стимулы, он сам становится объектом оценки: сколько посмотрели, кто лайкнул, кто промолчал, почему у другого больше, почему мой содержательный текст не залетел, а примитивный ролик получил охваты.

Это уже не просто развлечение. Это постоянная микродозировка социального сравнения.

Исследования пока не дают права на грубую формулу «соцсети ломают мозг», но уже дают право на серьёзную тревогу. Maza et al. фиксируют у подростков, которые часто проверяют соцсети, изменения чувствительности мозга к социальным наградам и наказаниям; Sherman et al. показывают, что лайки активируют области вознаграждения; Wadsley и Ihssen обобщают MRI-исследования компульсивного использования платформ. [10]

Это не приговор и не основание для простых выводов — но это точно не пустая моралистическая паника.

В результате получается не просто контентная платформа, а среда, где быстрые стимулы, переменное подкрепление, социальная оценка, алгоритмическая персонализация и отсутствие естественного конца соединяются в одну систему — машину быстрого дофамина, которая постоянно предлагает лёгкие, непредсказуемые и эмоционально заряженные подкрепления, постепенно делая труднее те формы жизни, где требуется задержка награды, глубокое внимание и терпение к сложности.

А если это связано с обратным эффектом Флинна?

Есть подозрение, которое я не хочу вычищать из текста ради академической аккуратности.

Я сторонник гипотезы, что обратный эффект Флинна — наблюдаемое в ряде стран замедление или даже снижение показателей IQ после десятилетий роста — не является просто странной статистической деталью. Мне кажется, мы действительно можем наблюдать ухудшение некоторых когнитивных привычек у больших групп людей: хуже переносится сложность, хуже удерживается длинная мысль, хуже различаются уровни аргументации, легче покупаются простые объяснения, сильнее действуют эмоциональные крючки.

Да, я понимаю, что обратный эффект Флинна нельзя свести к TikTok, Reels или Shorts. Там могут быть образование, чтение, семейная среда, питание, сон, тревожность, тестовые эффекты, культурные изменения, школа, экология, экономическое неравенство и ещё десяток факторов. Я не собираюсь делать упрощённых выводов в стиле «соцсети снизили IQ человечества» — таких доказательств пока нет.

Но если мы видим, что в ряде развитых стран прирост когнитивных показателей остановился или местами развернулся; если есть исследования, показывающие, что и рост, и разворот эффекта Флинна могут объясняться средовыми, а не генетическими факторами — почему цифровая среда, в которой сегодня растут и живут миллиарды людей, должна автоматически выводиться за скобки? [11]

Почему мы готовы обсуждать школьные программы, питание, загрязнение воздуха, сон, семейный стресс, но когда речь заходит о ленте, которая каждый день часами тренирует внимание, мы вдруг становимся невероятно осторожными и говорим: «Ну, причинность пока не доказана»?

Возможно, я ошибаюсь в масштабе. Возможно, вклад соцсетей меньше, чем мне кажется. Но я не понимаю, почему мы должны вести себя так, будто цифровая среда вообще ни при чём, — особенно если ключевые данные находятся у самих платформ.

Чтобы доказать масштабный вред рекомендательных систем, нужны данные о том, как реально ранжируется контент, какие сигналы получают больший вес, какие типы видео усиливаются, какие подавляются, какие внутренние эксперименты проводились, какие отчёты были получены и какие решения после этого приняли менеджеры. Но эти данные находятся у компаний, чья бизнес-модель может оказаться частью проблемы.

Получается странная ситуация: сначала создаётся инфраструктура, влияющая на внимание миллиардов людей, затем независимые исследователи получают ограниченный доступ к неполным данным, а потом обществу говорят: «Вы же не доказали».

В общественном здравоохранении мы не всегда ждём момента, когда вред станет катастрофически очевидным. Если есть правдоподобный механизм, массовое воздействие, уязвимые группы, коммерческий конфликт интересов и ограниченный доступ независимых исследователей к данным, разумнее задавать жёсткие вопросы заранее, а не через двадцать лет, когда нам снова скажут: «Да, возможно, мы не взяли достаточно широкий взгляд на свою ответственность».

Автоматизировать ошибку можно, а заботу о качестве ленты рано?

У этой ситуации есть своя симметрия, которую сложно не заметить.

Когда платформам выгодно внедрить новую функцию, они почему-то не ждут двадцатилетних исследований о долгосрочной пользе. Meta встраивает своего ИИ в WhatsApp и официально называет Meta AI «optional service», который может отвечать на вопросы, чему-то учить и помогать с идеями. [12] Но многие пользователи воспринимают это иначе: в интерфейсе появляется новая кнопка, новый слой взаимодействия, новое присутствие корпоративного ИИ в мессенджере, который исторически воспринимался как место частного общения. Публичная критика часто касается именно того, что Meta AI можно не использовать, но нельзя полноценно убрать из интерфейса так, как многим хотелось бы. [13]

То есть когда Meta хочет встроить ИИ в повседневный мессенджер, это можно сделать быстро и назвать optional.

У меня есть и личный опыт взаимодействия с этой системой, не только теоретическое раздражение.

Был совершенно рабочий, медицинский и бытовой кейс: человек оставил свой номер WhatsApp через мой бот, сам дал согласие на первичный контакт, после чего я написал ему первым. Ситуация не была похожа на массовую рассылку, спам, мошенничество или навязчивый маркетинг. Это была нормальная коммуникация специалиста с человеком, который сам оставил контакт для связи.

Но WhatsApp заблокировал аккаунт.

Дальше началось самое интересное: вместо понятного человеческого разбора ситуации пользователь — в данном случае я — оказывается перед автоматизированной, почти глухой системой поддержки, где нужно угадать, как сформулировать апелляцию, уложиться в лимит символов, объяснить контекст, который алгоритм не понял, и надеяться, что где-то за этим интерфейсом решение будет пересмотрено. В моём случае аккаунт довольно быстро разблокировали, но сам эпизод показателен. Не потому что «меня обидели» — ошибки модерации бывают у любых больших систем. А потому что Meta легко внедряет ИИ и автоматизацию туда, где это удобно компании, но когда алгоритм ошибается в живом человеческом контексте, человек внезапно оказывается перед стеной: доказывай, объясняй, пиши апелляцию, подстраивайся под лимиты формы, надейся, что тебя услышат.

Проблема не в том, что алгоритм ошибся. Проблема в том, что человек должен объяснять алгоритму человеческий контекст, а алгоритм не обязан объяснять человеку почти ничего.

Когда ИИ нужен платформе для масштабирования, ранжирования, автоматизации, модерации, поддержки или нового интерфейсного слоя, его внедряют быстро. Когда ИИ предлагается использовать для другой задачи — например, чтобы сделать ленту менее примитивной, менее манипулятивной и менее заточенной под быстрые реакции — внезапно появляются осторожные разговоры о сложности, неоднозначности и недостатке доказательств.

То есть автоматизировать ошибку можно уже сейчас, а автоматизировать заботу о качестве информационной среды почему-то «рано».

А теперь представим обратную ситуацию. Допустим, мы говорим: давайте с помощью ИИ не просто встраивать чат-бота в WhatsApp, а перенастраивать рекомендательные системы так, чтобы они меньше усиливали откровенно пустой, агрессивный, манипулятивный и интеллектуально примитивный контент. Давайте сделаем режим умной ленты, где алгоритм учитывает не только досмотры, лайки и комментарии, но и смысловую плотность, оригинальность, качество аргументации, наличие источников, уровень кликбейта, эмоциональную эксплуатацию и образовательную ценность.

И тут внезапно начинается хор осторожности: а кто будет решать, что умное? Где доказательства? Не будет ли это цензурой? Не слишком ли сложно? А вдруг ошибёмся?

Это не случайная непоследовательность — это рабочая логика: для масштабирования собственного бизнеса осторожность не нужна, осторожность нужна только тогда, когда речь заходит об ответственности перед пользователями.

Вопрос «кто решит, что умное?» действительно сложный. Но он не сложнее вопросов «что считать спамом», «что считать мошенничеством», «что считать опасной медицинской дезинформацией» или «что считать нарушением правил платформы». Платформы уже каждый день принимают ценностные решения. Они просто предпочитают называть их техническими.

Умная лента — это не запрет смешного, простого и лёгкого. Это право пользователя не жить в среде, где самое примитивное автоматически получает преимущество только потому, что лучше держит внимание.

Мне не нужно доказывать, что социальные сети уже «сломали мозг человечеству», чтобы требовать изменения алгоритмов. Это неверная планка доказательства. Мы не обязаны ждать идеального доказательства массового когнитивного вреда, если уже сейчас видим правдоподобный механизм риска, гигантский масштаб воздействия, коммерческий конфликт интересов и техническую возможность сделать лучше.

Мы можем изменить алгоритмы уже сейчас.

Не через запрет, не через тотальную цензуру и не через унылую ленту, где человеку вместо юмора показывают только лекции профессоров и отчёты комитетов. Речь о пропорции, снижении сверхусиления и праве пользователя на другой режим информационного питания.

Лёгкий контент должен существовать. Юмор, красота, музыка, котики, мемы, танцы, человеческие истории, эмоциональные ролики — всё это нормально. Проблема не в том, что человек иногда смотрит ерунду, а в том, что рекомендательная система может сделать ерунду главным рационом, потому что ерунда часто быстрее захватывает внимание.

ИИ уже сейчас мог бы помогать отличать полезную эмоциональность от вредной. Одно дело ролик, который смешит, утешает, вызывает эмпатию, объясняет, помогает узнать себя или увидеть другого человека сложнее. Другое дело ролик, построенный только на унижении, ярости, манипуляции, псевдоэкспертности, сексуализированном крючке, пустом скандале или примитивной провокации.

Это не всегда можно определить идеально. Но платформы и сейчас не идеально определяют спам, насилие, фейки, рекламу, нарушение авторских прав и подозрительную активность. Ошибки не мешают им модерировать, продавать рекламу, банить аккаунты, продвигать Reels и внедрять ИИ. Почему же, когда речь заходит о качестве информационной среды, от нас требуют почти философской безупречности?

Потому что вовлечённость выгоднее качества.

Почему так мало людей об этом говорит?

Меня беспокоит не только то, как устроены алгоритмы, но и то, почему так мало людей об этом говорит вслух.

Я понимаю, что эксперты говорят. Исследователи пишут статьи, регуляторы выпускают документы, сенаторы проводят слушания, журналисты делают расследования, бывшие сотрудники платформ дают показания. Но я сейчас не об этом. Я о простых людях, которые каждый день открывают ленту, видят, как там побеждает всё более примитивный, липкий, раздражающий и пустой контент, закрывают приложение, потом снова открывают, снова раздражаются и снова молчат.

Простых людей, которые вслух формулируют эту проблему, слишком мало.

Я даже собрал небольшую фокус-группу из 86 человек. Это не научное исследование, не репрезентативная выборка и не доказательство. Но 82 человека из 86 подтвердили моё ощущение: чем тупее и примитивнее ролик, тем выше шанс, что он «залетит». Для меня это не доказательство, но важный сигнал. Люди это видят, чувствуют, обсуждают на кухнях и в личных переписках, но редко превращают это ощущение в ясную общественную претензию.

Возможно, потому что сама проблема плохо видна. Когда человек ест испорченный продукт, связь между продуктом и отравлением может быть очевидной. А когда он годами живёт внутри среды, которая делает его более раздражительным, более рассеянным, менее терпеливым к сложности и более зависимым от быстрых стимулов, это не выглядит как одно событие. Никто не выходит из TikTok с диагнозом «острое повреждение способности к сложной мысли». Всё происходит медленно, распределённо и почти незаметно.

Возможно, людям неловко признать собственную уязвимость. Гораздо проще сказать «я просто отдыхаю», чем признать, что приложение, созданное тысячами умных людей и оптимизированное на миллиардах поведенческих сигналов, действительно умеет удерживать тебя лучше, чем тебе хотелось бы.

Возможно, критиковать ленту сегодня почти автоматически означает выглядеть занудой или снобом. Стоит сказать, что примитивный контент вытесняет содержательный, и тебе сразу отвечают: «А кто ты такой, чтобы решать, что примитивное?» Это удобный способ не обсуждать архитектуру платформы, а перевести разговор в область вкусов и обид.

Но вопрос не в том, чтобы запрещать котиков, мемы, танцы, шутки и лёгкий контент. Вопрос в том, почему рекомендательные системы, способные тонко подбирать рекламу, прогнозировать интересы и удерживать человека у экрана, якобы не способны настраивать более здоровую пропорцию информационного рациона.

Возможно, люди мало говорят об этом ещё и потому, что сама среда плохо распространяет такие разговоры. Чтобы критиковать алгоритмическое поощрение примитивности, нужно быть видимым внутри цифрового супермаркета, который часто поощряет именно примитивность. Получается почти идеальная защита: сложная критика плохо летит, потому что критикует систему, где лучше летит простое, быстрое и эмоционально липкое.

Что делать, если ты не еврокомиссар

Я не думаю, что всё должны решать только регуляторы, хотя без регуляторов уже нельзя. Когда Еврокомиссия говорит об addictive effects, rabbit-hole effects и обязанности платформ открывать свои системы для проверки, это важный шаг: гиганты такого масштаба добровольно не станут полностью прозрачными. Компании, которые зарабатывают на удержании внимания, не должны сами быть единственными судьями того, безопасно ли они это внимание удерживают.

Но если мы решим, что всё должны сделать только регуляторы, мы снова отдадим собственную субъектность кому-то наверх.

Обычные люди тоже могут кое-что делать. Это не похоже на красивую революцию с флагами, но общественное давление редко начинается с миллионов. Оно начинается с момента, когда достаточное количество людей перестаёт считать личным капризом то, что на самом деле является системной проблемой.

Перестать говорить о проблеме языком индивидуальной слабости — «сам виноват, меньше сиди в телефоне» — это уже что-то. Я отвечаю за своё поведение, но платформа отвечает за архитектуру среды, которую она создала, и смешивать эти два уровня ответственности выгодно только платформе.

Можно требовать конкретного, а не абстрактной «безопасности»: режима умной ленты без бесконечного дофаминового усиления, понятного переключателя на хронологическую выдачу, ограничения сверхраскрутки контента, построенного на ярости и кликбейте, доступа независимых исследователей к данным, прозрачных отчётов о том, какие типы контента алгоритм реально усиливает, отдельных настроек для подростков, где целью является не максимальное удержание, а минимизация вредных траекторий.

И — это, может, самое неудобное — можно перестать помогать системе распространять то, что сами считаем мусором. Для алгоритма наше возмущение не является протестом. Это просто ещё один сигнал вовлечённости. Каждый раз, когда мы досматриваем из злости, спорим под откровенным rage-bait или пересылаем «посмотри, какой идиот», мы сами подкармливаем механизм, который критикуем.

Но личная гигиена внимания не заменяет политического вопроса. Маска не решает проблему загрязнения воздуха. Совет «просто меньше листай» не решает проблему среды, которая спроектирована так, чтобы листать было трудно остановить.

Платформа, которая влияет на миллиарды людей, давно перестала быть просто приложением. Это инфраструктура — и инфраструктура должна быть подотчётной.

Не надо ждать, пока вред станет необратимым

Нам не обязательно ждать окончательного доказательства, что социальные сети реально «отупляют» людей, чтобы уже сейчас требовать изменения рекомендательных алгоритмов.

Это не отказ от науки, а нормальная логика предосторожности — та самая, которой руководствуются в общественном здравоохранении, когда не ждут идеального доказательства вреда, если механизм риска уже правдоподобен.

Если есть правдоподобный механизм вреда, массовое воздействие, уязвимые группы, коммерческий конфликт интересов, скрытые внутри компаний данные и техническая возможность сделать более здоровую архитектуру ленты, то требование «сначала докажите всё окончательно» звучит не как научная строгость, а как защита статус-кво.

Тем более что речь не идёт о запрете контента. Речь идёт о том, чтобы перестать считать вовлечённость единственным или главным показателем качества.

Человек может быть вовлечён в драку, запой, азартную игру, токсичные отношения, секту, бесконечный спор в комментариях и трёхчасовой скроллинг перед сном. Вовлечённость означает только то, что внимание захвачено. Она не означает, что с человеком происходит что-то хорошее.

Я сам человек, я тоже устаю, тоже хочу иногда ничего не анализировать и тоже понимаю соблазн простого контента — и именно поэтому моя претензия не к тем, кто открывает ленту после трудного дня, а к тем, кто построил среду, где человеческая уязвимость стала сырьём, удержание внимания стало целью, а разговор об ответственности годами тонет в корпоративных формулировках о безопасности, пользе и недостаточности доказательств.

Понятно, что один пользователь не заставит Meta, TikTok или YouTube изменить бизнес-модель. Но молчание обычных людей позволяет платформам продолжать изображать проблему как частный дискомфорт отдельных зануд, родителей, врачей, учителей и «людей, которые просто не поняли новый интернет».

Нет. Мы поняли.

Мы поняли, что вовлечённость не равна пользе, что лента не просто отражает интересы, а формирует их, что человеческая уязвимость стала бизнес-моделью, а требование «дайте окончательные доказательства» звучит особенно удобно, когда ключевые данные находятся у тех, кто зарабатывает на этой системе.

И мы имеем право требовать другого цифрового пространства: не стерильного, не скучного, не цензурного, но такого, где самые мощные алгоритмы планеты не будут оптимизированы под самые примитивные части человеческой психики.

Я не знаю, насколько мы уже опоздали. Но через двадцать лет несколько поколений вырастут в среде, где сложная мысль каждый день проигрывала короткому раздражителю, — и тогда нам снова скажут, что не взяли достаточно широкий взгляд на ответственность.

Если цена удержания у экрана состоит в деградации внимания, мышления, вкуса, терпения к сложности и способности к нормальному разговору, то это уже не «особенность алгоритма».

Это моральный выбор.

И за этот выбор должны отвечать не только пользователи, которым говорят «просто меньше сидите в телефоне», но и те, кто создал машину, где наше внимание стало топливом.

На чём основаны фактические фрагменты текста.

Это не научная статья и не доказательство причинной связи между соцсетями и снижением IQ. Это публицистический текст с опорой на исследования, регуляторные документы и личные наблюдения.

[1] Mark Zuckerberg, Written Testimony before the Senate Judiciary and Commerce Committees, 10 April 2018 — источник фразы “didn’t take a broad enough view of our responsibility” и признания, что Facebook должен учитывать вред от своих инструментов, а не только их пользу.
https://www.judiciary.senate.gov/imo/media/doc/04-10-18%20Zuckerberg%20Testimony.pdf

[2] Adam Mosseri, Written Testimony before the U.S. Senate Commerce Committee, 8 December 2021 — источник фразы “Instagram can be a force for good in the lives of young people”.
https://www.commerce.senate.gov/wp-content/uploads/media/doc/Mosseri%20Testimony.pdf

[3] Официальные описания рекомендательных систем Meta, TikTok и YouTube: Meta описывает Facebook Feed как систему персонализированного ранжирования с множеством prediction models; TikTok описывает For You через пользовательские действия, информацию о видео и настройки устройства; YouTube формулирует цели рекомендаций как помощь в поиске видео и максимизацию долгосрочной удовлетворённости зрителя.
Meta — Our Approach to Facebook Feed Ranking:
https://transparency.meta.com/features/ranking-and-content/

Meta — Facebook Feed AI System:
https://transparency.meta.com/features/explaining-ranking/fb-feed/

TikTok — How TikTok recommends content:
https://support.tiktok.com/en/using-tiktok/exploring-videos/how-tiktok-recommends-content

YouTube — YouTube's Recommendation System:
https://support.google.com/youtube/answer/16533387?hl=en

[4] Senator Jon Ossoff, exchange with Mark Zuckerberg, 31 January 2024 — источник обсуждения бизнес-стимула Meta увеличивать использование платформы и фразы “We obviously are a business”.
https://www.ossoff.senate.gov/press-releases/watch-sen-ossoff-presses-mark-zuckerberg-on-childrens-safety-online/

[5] European Commission, DSA: Commission opens formal proceedings against Meta, 15 May 2024 — источник про расследование потенциальных “addictive” и “rabbit hole” effects платформ, возрастную верификацию и рекомендательные системы в отношении несовершеннолетних.
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_2664

[6] European Commission, DSA enforcement: Commission launches European Centre for Algorithmic Transparency, 18 April 2023 — источник цитаты Тьерри Бретона о том, что DSA дал юридические инструменты, чтобы открыть “black box” алгоритмов платформ.
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_2186

[7] European Commission, Commission preliminarily finds TikTok and Meta in breach of DSA transparency obligations, 24 October 2025 — источник цитаты Хенны Вирккунен о том, что DSA делает доступ к проверке “duty, not a choice”.
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_25_2503

[8] Wolfram Schultz, Dopamine reward prediction error coding, Dialogues in Clinical Neuroscience, 2016 — источник для объяснения dopamine reward prediction error: разницы между ожидаемой и полученной наградой как механизма обучения.
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4826767/

Альтернативная страница PubMed:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27069377/

[9] Kent C. Berridge, Terry E. Robinson, Liking, Wanting and the Incentive-Sensitization Theory of Addiction, American Psychologist, 2016 — источник для различия “wanting” и “liking”: мотивационного “хочу” и гедонического “нравится”.
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5171207/

Альтернативная страница PubMed:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27977239/

[10] Исследования о соцсетях, лайках, подростковом мозге и MRI-данных по проблемному использованию соцсетей.

Maza et al., Association of Habitual Checking Behaviors on Social Media With Longitudinal Functional Brain Development, JAMA Pediatrics, 2023 — о связи привычной проверки соцсетей у подростков с изменениями чувствительности мозга к социальным наградам и наказаниям.
https://jamanetwork.com/journals/jamapediatrics/fullarticle/2799812

Альтернативная страница PubMed:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36595277/

Sherman et al., The Power of the Like in Adolescence, Psychological Science, 2016 — о лайках как форме социального подкрепления и реакции подросткового мозга на популярность контента.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27247125/

Полный текст в PMC:
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5387999/

Wadsley & Ihssen, A Systematic Review of Structural and Functional MRI Studies Investigating Social Networking Site Use, Brain Sciences, 2023 — обзор MRI-исследований проблемного/компульсивного использования социальных сетей.
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10216498/

Альтернативная страница PubMed:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37239257/

[11] Обратный эффект Флинна и средовая интерпретация изменений когнитивных показателей.

Bratsberg & Rogeberg, Flynn effect and its reversal are both environmentally caused, PNAS, 2018 — норвежские данные, показывающие, что рост, turning point и последующий decline эффекта Флинна могут быть восстановлены из within-family variation, что поддерживает средовую интерпретацию.
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1718793115

Альтернативная страница PubMed:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29891660/

Pietschnig & Voracek, One Century of Global IQ Gains: A Formal Meta-Analysis of the Flynn Effect, Perspectives on Psychological Science, 2015 — метаанализ глобальных IQ gains за 1909–2013 годы.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25987509/

Страница журнала:
https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1745691615577701

[12] WhatsApp Help Center, About Meta AI — официальный источник, где Meta AI в WhatsApp описывается как optional service, который может отвечать на вопросы, учить чему-то и помогать с идеями.
https://faq.whatsapp.com/2257017191175152

Дополнительная справка WhatsApp о Meta AI:
https://faq.whatsapp.com/666767195111959

[13] Публичная критика Meta AI в WhatsApp: материалы о том, что Meta AI можно не использовать или минимизировать, но нельзя полноценно убрать/удалить из интерфейса так, как хотели бы многие пользователи.

Wired — What Is the Meta AI Button in WhatsApp, and How Do I Remove It?
https://www.wired.com/story/what-is-the-meta-ai-button-in-whatsapp-and-how-do-i-remove-it

AP — One Tech Tip: Want to turn off Meta AI? You can't — but there are some workarounds
https://apnews.com/article/fd778171e2a1e7098d7b3756deb5587b

El País / Cinco Días — ¿Por qué desactivar Meta IA en WhatsApp? Motivos clave y pasos para conseguirlo
https://cincodias.elpais.com/smartlife/lifestyle/2025-04-14/desactivar-meta-ai-whatsapp.html

Мой личный канал в ТГ - https://t.me/kislersworld

Канал "Доктор Кислер о зависимостях" - https://t.me/doctorkisler