AI написание статей само по себе не является ошибкой. Я сам тоже использую его. Проблема заключается в "информационном приросте". Раньше мы просматривали Twitter, чтобы получать информацию. Но сейчас все больше контента быстро создается с помощью AI, и цель заключается не в качестве информации, а в количестве — больше публикаций, больше охвата, больше вознаграждений. Когда "количество написанного" становится основным KPI, "что было сказано" становится неважным. То, что мы сейчас осуждаем, на самом деле — это распространение AI-контента без прироста информации. А не сам AI. Мой прогноз в начале года был таковым: каналы получения информации в этом цикле меняются, люди больше не полагаются на исследовательские отчеты VC или СМИ, а начинают использовать Twitter как основной источник информации. Но теперь, оглядываясь назад, можно сказать, что с этим источником информации в Twitter возникли проблемы. Частота публикаций высокая, шум большой. Когда все хотят поспешить и стать "тем, кто первым опубликует информацию", наша эффективность получения информации на самом деле снижается. Возможно, полезный контент наоборот затоплен. Это приводит к нескольким тенденциям: > Создатели контента вынуждены переходить на другие платформы, такие как Binance Square, @Sidekick_Labs; > Пользователи начинают возвращаться в частные пространства, личные сообщения, сообщества по интересам. Поэтому, когда недавно все говорили, что трафик в Twitter снизился, это не иллюзия. Это не ошибка платформы, а действительно плотность информации на ней снижается.