Самые распространенные рекомендательные алгоритмы — коллаборативная фильтрация, фильтрация на базе содержания и на базе знаний, гибридные рекомендательные системы — основаны на математических принципах. Персональные товарные рекомендации характерны тем, что они динамически подстраиваются под вкусы конкретного посетителя магазина, видеосервиса, соцсети или интернет-сервиса, на основании доступных данных о пользователе, его истории просмотров и предыдущих покупок. Рекомендательные системы существуют уже, как минимум, 30 лет и, по большому счету, все новые разработки и усовершенствования базируются на перечисленных методах. Уже десять лет назад на рекомендованные товары приходилось 35% выручки Amazon, а в Netflix 75% просмотров видео происходило благодаря рекомендациям. По мере роста бизнеса модель потребуется масштабировать и дообучать. Тренды потребления меняются, а это значит, что для повышения точности модели необходимо постоянно поставлять новые данные. В последние годы в рекомендательных алгоритмах все активнее используются технологии искусственного интеллекта и нейросетей.
Сегодня рекомендательная система — комплекс алгоритмов, программ и сервисов, задача которого предсказать, что может заинтересовать того или иного пользователя. В основе работы рекомендательных сервисов лежит информация о профиле человека и иные данные.
Рекомендательные алгоритмы — это не только предложение товаров в интернет-магазине в разделе «Вам также может быть интересно» или фильмы и сериалы с похожим сюжетом в видеосервисе. Они могут быть сложнее, например в поиске выдавать ближайшую к вам кофейню. И это логично. Кому нужен алфавитный список заведений, где можно выпить кофе, да еще и разбросанных по всему городу? Алгоритм проанализирует запрос, определит геолокацию, найдет ближайшие заведения, покажет их на карте, да еще и построит маршрут до них.
На практике уже не раз было доказано, что рекомендательные системы увеличивают продажи и повышают количество вернувшихся клиентов. Диапазон стоимости рекомендательной системы очень широк и в РФ может варьироваться от 500 тысяч до десятков млн рублей. Еще 10–15 % от этой суммы ежегодно уходит на поддержание работы программы. Срок возврата инвестиций в разработку разнится, однако в среднем система окупает себя в течение двух–трех лет. При этом пользователи интернет-магазина или онлайн-кинотеатра, голосуют рублем и ногами и таким образом очень быстро менее удачные рекомендательные системы отправляются на доработку, а сами сервисы — в клиентское забвение.
Согласно данным исследования McKinsey, которое было проведено в 2021 году, 78 % респондентов выбирают, рекомендуют или готовы больше платить за бренд, который предоставляет персонализированные услуги или опыт. Это актуально не только для интернет-магазинов, но и для онлайн-кинотеатров, социальных сетей и сервисов доставки продуктов. По
прогнозу консалтинговой компании Mordor Intelligence, объем мирового рынка рекомендательных систем к 2028 году увеличится в пять раз, по сравнению с 2022-м, и достигнет 21,5 млрд $.
При этом, по словам юристов, деятельность онлайн-платформ уже и так достаточно четко урегулирована действующим законодательством: предусмотрены особенности регулирования поисковых систем, новостных агрегаторов, аудиовизуальных сервисов, социальных сетей, средств массовой информации, которые обеспечивают свободное распространение общественно значимых сведений, не допускают сокрытие или фальсификацию информации.
Согласно пояснительной записке, рекомендательными являются технологии предоставления информации на основе сбора и анализа сведений о предпочтениях интернет-пользователей на территории России. Законопроект обязывает владельцев информационных ресурсов выполнять требования, в числе которых недопущение применения рекомендательных технологий, предоставляя информацию с нарушением российского законодательства, прав и интересов граждан и организаций. Кроме того, они должны информировать пользователей о применении таких алгоритмов. Также владельцы ресурсов, которые используют такие инструменты, должны будут разместить правила их применения (помимо контактов для направления юридически значимых сообщений) и обеспечить доступ к ним. Поправки указывают и на то, каким должно быть содержание этих правил: описание рекомендательных технологий, виды сведений о предпочтениях пользователей, источники получения таких сведений. Поправки должны вступить в силу 1 октября 2023 года и потребуют «выделения бюджетных ассигнований РКН на 2024-2026 годы в размере 24185,31 тыс рублей.
Тот факт, что многострадальный законопроект начали разрабатывать несколько лет назад и до сих пор не приняли, уже говорит о его слабой жизнеспособности. Он появился незадолго до блокировки популярных зарубежных соцсетей. Рассматривать регулирование рекомендательных алгоритмов, как способ оградить пользователей от нелегального и противоправного контента, по меньшей мере, наивно — для этого существуют другие механизмы, с которыми с тем или иным успехом работает Роскомнадзор. Нарушение не в том, что по рекомендации пользователю предлагается незаконный контент, а в том, что этот контент в принципе существует на платформе.
Резонный вопрос: для чего создавать дополнительные регуляторные препоны на таком перспективном рынке как ИИ, когда можно было направить усилия и средства для его дальнейшего роста? Ведь о его развитии говорят все, в том числе и президент России Владимир Путин. В России принимается множество нужных и важных законов, существуют вынужденные и необходимые, но законопроект о рекомендательных сервисах в том виде, в котором его анонсируют, на мой взгляд, не несет очевидной пользы ни для пользователей, ни для бизнеса. Последний и вовсе столкнется с затратами на перестройку сервисов для продолжения работы в правовом поле.
Все потуги регуляторов вмешаться в рекомендательную кухню компаний напоминают борьбу с ветряными мельницами и попытками остановить технологический прогресс. Рекомендации на интернет-платформах делают жизнь людей удобнее, привносят инновации в технологии, и компании стремятся инвестировать в это направление. Поэтому излишнее регулирование и вмешательство в алгоритмы рекомендаций является попросту вредным.
