Dlaczego system karmy Reddita czyni go toksycznym polem treningowym dla AI System karmy Reddita, w którym głosy pozytywne zwiększają wynik, a negatywne go zmniejszają, wydaje się sprawiedliwym sposobem na wyróżnienie dobrego kontentu. Jednak tworzy cykl oburzenia, komórki echo i stłumioną niuansowość. To psuje dane platformy do treningu AI. Modele trenowane na tekstach z Reddita uczą się na podstawie tego, co jest popularne. Jeśli dominują treści negatywne, AI przyjmuje cyniczny, dzielący bias. Pozytywne lub zrównoważone posty są zakopywane. Problem leży w negatywnych głosach. W przeciwieństwie do „nie lubię”, aktywnie ukrywają one treści, mówiąc algorytmowi, że są złe. Użytkownicy wykorzystują to do zbierania karmy, publikując kontrowersyjne treści, aby wywołać debaty, ponieważ kontrowersje napędzają zaangażowanie i głosy pozytywne. Efekt: strona główna Reddita często staje się festiwalem skarg. Subreddity zamieniają się w silosy, gdzie odmienne poglądy są głosowane na nie, tworząc myślenie grupowe. Dla AI oznacza to trenowanie na danych, które są głównie skargami, a nie próbą ludzkiego myślenia. Jak negatywność staje się walutą Karma faworyzuje wiralność ponad jakość. Przemyślany post może uzyskać skromne głosy pozytywne; za to wybuchowy rant na temat „chciwości korporacyjnej” lub „hipokryzji boomerskiej” eksploduje, ponieważ odwołuje się do surowych emocji. Negatywne głosy pogarszają sytuację: są darmowe, anonimowe i nieograniczone, zamieniając moderację w rządy tłumu. Nowi użytkownicy z niską karmą napotykają ograniczenia w publikowaniu w wielu subreddits, faworyzując ustalone komory echo. To nagradza negatywność — sarkazm jest bezpieczniejszy niż oryginalność. Badania pokazują, że kontrowersyjne lub negatywne posty uzyskują 2-3 razy więcej interakcji niż neutralne, ponieważ negatywne głosy wywołują lawinę. Analiza r/politics wykazała, że 65% najlepszych postów przedstawiało problemy w sposób antagonizujący, co wiązało się z wyższymi głosami pozytywnymi. Pewien Redditor zauważył kiedyś: „Karma nie jest za jakość — jest za dopasowanie. Wystarczy wyjść poza linię, a masz -500 przed śniadaniem.” Dla AI to problem. Modele trenowane na danych z Reddita nadmiernie akcentują sarkazm i plemienność. AI zbudowane na tym ma trudności z generowaniem zrównoważonych lub konstruktywnych wyników, ponieważ jest przesiąknięte negatywnością napędzaną karmą. Karma vs. Lubię to i Repost X: Sprawiedliwszy silnik feedbackowy System X z polubieniami i repostami unika wielu z tych problemów. Bez negatywnych głosów nie ma wbudowanej negatywności. Polubienia pokazują sympatię — prostą pochwałę bez karania autora. Reposty amplifikują treści z opcjonalnym komentarzem, przekształcając udostępnienia w rozmowy, a nie w anulowania. Algorytm X zwiększa zasięg na podstawie tych sygnałów, faworyzując zaangażowanie ponad tłumienie. Karma Reddita vs. Lubię to i Reposty X: Podstawowy mechanizm: Reddit używa głosów w górę/w dół; wynik netto klasyfikuje treści. X używa polubień (potwierdzenie) i repostów (udzielanie z opcjonalnym komentarzem). Bias negatywności: Reddit ma wysoki — negatywne głosy zakopują i zniechęcają, nagradzając kontrowersje. X ma niski — brak bezpośredniej kary; negatywność rozprzestrzenia się przez odpowiedzi, ale nie automatycznie demotywuje. Styl zaangażowania: Reddit jest skoncentrowany na debatach; tłumowe głosowanie w dół tworzy komory echo. X to nadawanie i remix; reposty budują sieci, polubienia budują cichą zgodę....