Engraçado como eles pressionam por conteúdo bruto, imperfeito, "realmente você" (agora a narrativa consensual da indústria) justamente quando as plataformas precisam de imagens e dados de maior variância para treinar IA. Onde a discussão enquadra essa mudança como adaptação cultural, também vale a pena examinar os incentivos das plataformas que a aceleram. Se realmente se importassem com o que os usuários queriam, teriam mantido uma mistura mais saudável de fotos no feed, que os usuários sempre dizem que deixam passar. Mas com quase todas as imagens estáticas na internet aberta já raspadas para treinar modelos, as imagens são efetivamente "resolvidas". Uma imagem estática ensina à IA como é um cachorro, mas não ensina como o latido do cachorro soa ou como ele abana o rabo. Vídeo é denso. Um minuto de vídeo a 60fps contém 3.600 imagens únicas. Para abordar a inteligência geral, os modelos precisam de uma compreensão muito melhor de causa e efeito. Eles precisam de volumes enormes de vídeo em grande escala. Ao forçar algoritmos a priorizarem Reels e Shorts enquanto promovem a "estética bruta/não editada", as plataformas incentivam os usuários a enviar realidades de maior fidelidade em escala. Ainda assim, só a experiência não é suficiente. Inteligência geral requer tanto um modelo do mundo quanto um sinal para o que importa. Os criadores proporcionam a experiência. Os espectadores fornecem o feedback, e sua atenção tanto gera receita publicitária quanto dados de preferência. Normalizar óculos de IA e dispositivos de captura sempre ligados é o próximo passo. Eles fecham a distância entre o que você seleciona e o que realmente vê. Juntos, os incentivos são claros. A maioria das plataformas não é mais otimizada para conexão humana. Eles são otimizados para extrair os dados necessários para simulá-los.