nhiều điều tách biệt đã diễn ra theo thời gian đến mức các thuật toán đã chuyển sang gây ra thay vì chỉ là hệ quả con người giờ đây tối ưu hóa cho thuật toán, điều này lại tạo ra vòng phản hồi dựa trên những gì được đưa vào, điều này đã tích lũy vượt quá khả năng sửa chữa thành một vòng phản hồi tiêu cực

những điều đã làm nền tảng cho [lý do tại sao các thuật toán có] giá trị trong những suy diễn của chúng đã hoàn toàn giảm sút một ví dụ vi mô (không bao quát): bạn đã từng theo dõi 100 người mà bạn thực sự biết. họ đều theo dõi 100 người mà họ thực sự biết. sự tương hỗ ở cấp độ thứ hai là điều cần thiết đối với bạn. điều này có nghĩa là thuật toán ai để theo dõi đã dựa vào các đầu vào có giá trị suy diễn cao cho một chu trình tốt đẹp của đồ thị tiếp theo của chúng điều này không còn đúng cho bất kỳ sự tích lũy nào, hoặc nơi mà nó có trong những cách nhỏ, nó cũng đang giảm sút không thể đảo ngược (và đã vượt qua điểm tipping của việc trọng số xấu) điều này tương tự như cuộc trò chuyện của jeff bezos về tối ưu hóa chỉ số (ban đầu có một *lý do*, một tập hợp nguyên tắc đầu tiên, mà bạn thực sự đang tối ưu hóa, và các chỉ số là một đại diện cho điều đó. cuối cùng, các chỉ số trở nên không liên quan, nhưng vẫn được tối ưu hóa)

Các thuật toán, trong một khoảnh khắc rất ngắn, đã là những vòng phản hồi về (những gì giờ đây có vẻ là những đầu vào giá trị suy diễn tình cờ) gây ra một chu trình tốt đẹp của chính các kết quả hành động của chúng (và chỉ số bên trong đó, sau đó là vòng phản hồi đan xen) Dữ liệu chỉ tốt như những gì thực sự có thể được suy diễn, và việc mô hình hóa quá mức và chỉ số hóa quá mức dựa trên sự chú ý thay vì các vector kết nối đã làm giảm chúng thành những chu trình xấu xa xa rời giá trị đầu vào của chính chúng.

điều này sẽ (đã bắt đầu) xảy ra đối với ai, mà cũng chỉ là một vòng lặp phản hồi trên các đầu vào. ngoại trừ điều này sẽ xảy ra nhanh hơn nhiều.