К 2012 году старый алгоритм так же современен с технологической точки зрения, как и «Студебеккер», и его заменяют новейшей, полностью оптимизированной нейросетью, предназначенной для увеличения активности пользователей с целью монетизации. Потому что самое важное, что произошло с Лоуренсом и Джеком в 2012 году, – это не предсказанный майя апокалипсис, а то, что корпорация «Фейсбук» впервые провела публичное размещение своих акций на бирже «Насдак» и попала в довольно неловкое положение: стоимость акций упала вдвое всего за квартал, и совет директоров и основные акционеры приняли решение значительно увеличить объем выручки, причем немедленно. Именно тогда алгоритм «Фейсбука» претерпел фундаментальные изменения: если прежний алгоритм пытался дать Лоуренсу больше того, что хочет сам Лоуренс, то новая нейросеть пытается дать ему больше того, что хочет «Фейсбук», а именно контента, который заставляет пользователей больше сидеть в «Фейсбуке» и активнее взаимодействовать с платформой, тем самым увеличивая доходы от рекламы. И вот нейросеть начинает работать: на вход она получает полные данные профиля Лоуренса Бейкера, на выход передает чистый годовой доход, который приносит компании Лоуренс Бейкер, а между входными и выходными данными находится скрытый слой, состоящий из миллионов отдельных нейронов и узлов, и они постоянно что-то отслеживают, тестируют, фильтруют, прогнозируют и корректируют, прилагая грандиозные синхронные усилия, чтобы годовой доход стал намного, намного больше.
Потому что на данный момент, на конец 2012 года, Лоуренс Бейкер приносит «Фейсбуку» всего пять долларов и шестьдесят пять центов в год, и ничего прекрасного в этом нет.
Нейросеть работает рекурсивно, постоянно обучаясь, и каждый из ее узлов агрессивно понуждает пользователя к активности – она рассылает приглашения вступить в группы, рекламные объявления, опросы, уведомления о действиях друзей, запросы на подтверждения тегов на фотографиях и еще сотни видов оповещений – и если пользователь кликнет на то или иное уведомление, тогда вес этого узла возрастает, а если пользователь никуда не кликнет, то узел блокируется, и таким образом, путем проб и ошибок в гигантских масштабах, алгоритм соотносит входные переменные с выходными результатами. Этот процесс самонастройки никогда не заканчивается, потому что даже после того, как нейросеть обнаружит, например, что Лоуренс активно взаимодействует с контентом про апокалипсис, она все еще не знает, достигнут ли предел вовлеченности. Или, иными словами, не существует ли другого контента, который мог бы заинтересовать его