В 2014 году для правительства Таиланда, приложившего много сил к распространению тайской еды в мире, Национальное агентство инноваций разработало робота, определяющего аутентичность вкуса тайской еды. Чиновники страдали из-за того, что в тайских ресторанах за пределами страны еда была не похожа на настоящую тайскую. Получившийся робот умеет чувствовать разные оттенки вкуса, а также определять запахи с погрешностью всего 5-10%. Также для него было сделано приложение – видимо, в нем можно было найти проверенные роботом рестораны.

Качество чего еще можно проверять с помощью роботов? Необязательно это должны быть настоящие железные роботы, во многих случаев достаточно алгоритмов. Да, вы угадали, я снова про медиа.

Во многих редакциях раньше существовали списки запрещенных выражений и слов: разнообразные “имеет место быть”, “вкусный” и “трендовый”. У спортивных редакций, помимо обычных штампов, есть еще глубокий пласт отраслевых, от слов вроде “возрастной” до использования крылатых выражений два раза на предложение . Формализовать все эти сигналы дурного вкуса несложно, но возникает вопрос, зачем – редактор заметит проблемы с текстом куда надежнее, а сами себя люди не склонны подозревать в плохом вкусе.

Поэтому робот из полиции вкуса пригодился бы там, где поток текстов гораздо больше: в блог-платформах, биржах статей или, например, в HR-сервисах. Разумеется, он не должен останавливаться на списке стоп-слов – можно использовать и машинное обучение, и анализ эмоций. Можно даже представить расширение для Chrome, которое автоматически скрывает в браузере тексты, написанные корявым, агрессивным или в чем-то еще плохим языком. Это, конечно, еще одна разновидность filter bubble, но внутри такой зоны комфорта не так уж и страшно оставаться.