Die „Joan Is Awful“-Folge von „Black Mirror“ bittet Sie, hier zu klicken

Amit Katwala

„Joan Is Awful“, die erste Folge der neuen Staffel von Black Mirror, wurde von The Dropout inspiriert. Wie der Schöpfer Charlie Brooker diese Woche gegenüber WIRED erklärte, wurde dies insbesondere dadurch ausgelöst, dass er die Flut an Inhalten rund um Elizabeth Holmes und den Theranos-Skandal sah – ein Buch, eine TV-Show, einen Film, etwa 800 Podcasts – und darüber nachdachte, wie seltsam das gewesen sein muss war es für Menschen, sich von Hollywood-Schauspielern in Ereignissen dargestellt zu sehen, „die sich anfühlen, als wären sie vor etwa 10 Minuten passiert“.

Die Content-Maschine scheint tatsächlich das wirkliche Leben der Menschen einzuholen: Die Zeitspanne zwischen einem riesigen Finanzskandal und der Ankündigung des unvermeidlichen Michael-Lewis-Buches darüber betrug früher Jahre oder Monate; jetzt sind es Tage. Im Vereinigten Königreich produzierte Sky eine Dramatisierung des Umgangs der britischen Regierung mit der Pandemie, als Covid-19 noch in den Gemeinden wütete. (Spoiler-Alarm: Sie haben es vermasselt.)

Amit Katwala

Matt Kamen und WIRED-Mitarbeiter

Die logische Schlussfolgerung dieser Verringerung der Kluft zwischen Inspiration und Dramatisierung – durch die verdrehte Worst-Case-Szenario-Linse von Black Mirror – ist das, was die Zuschauer in „Joan Is Awful“ sehen: personalisierte Inhalte, die durch künstliche Intelligenz unter Verwendung von Deepfakes berühmter Schauspieler generiert werden als Ersatz für normale Leute. Joan – eine mittlere Führungskraft bei einem generischen Startup, gespielt von Annie Murphy von Schitt’s Creek – kommt nach einem schwierigen Tag im Büro nach Hause und stellt fest, dass die Ereignisse dieses Tages in eine raffinierte Fernsehsendung mit Salma Hayek in der Titelfigur umgewandelt wurden . Von da an geht es spiralförmig weiter – es gibt Schichten über Schichten, Inhalte bis ganz nach unten.

Die Gesellschaft bewegt sich seit Jahren in diese Richtung. Social-Media-Algorithmen begannen damit, Leuten Dinge zu zeigen, die ihre Freunde teilten, verwandelten sich aber bald in die Priorisierung von Dingen, mit denen sie sich beschäftigen, unabhängig davon, ob sie das sehen wollen oder nicht. TikTok erfreut sich des Erfolgs, weil Benutzer ihre Feeds nicht selbst kuratieren: Anstelle der Dinge, an denen Sie denken oder vorgeben, dass Sie interessiert sind, zeigt es Ihnen, worauf Sie tatsächlich stehen, und geht auf Ihre grundlegendsten Wünsche ein. (Deshalb besteht mein Feed hauptsächlich aus Rezepten für koreanisches Brathähnchen.)

Dies erklärt auch, warum Twitter jetzt standardmäßig die Registerkarte „Für Sie“ mit algorithmisch ermittelten Tweets von Personen verwendet, denen Sie möglicherweise folgen möchten oder nicht. „Es soll den Zuschauer in einen Zustand des hypnotisierenden Horrors versetzen“, sagt der CEO von Streamberry, der Netflix-ähnlichen Plattform hinter Joan Is Awful, an einer Stelle in der Black Mirror-Folge. „Es ist großartig für das Engagement.“ Diese Regeln gelten unabhängig davon, ob Sie Netflix schauen oder darüber twittern.

Natürlich treibt „Joan Is Awful“ (die Folge, nicht die Show in der Folge) das Ganze ins Extreme, aber einer der angeblichen Vorteile der generativen KI besteht darin, dass sie personalisierte Inhalte ermöglicht, die auf unseren individuellen Geschmack zugeschnitten sind: Ihren eigenen, algorithmisch höllisch gestaltet, so furchtbar zielgerichtet, dass man den Blick nicht losreißen kann.

Aber als Inhaltsproduzent (wir werden nicht mehr Redakteure und Autoren genannt) bin ich wirklich daran interessiert, was das für diese Art von Artikeln bedeutet – der Inhalt über den Inhalt. Was passiert mit kulturellen Kommentaren, wenn jeder unterschiedliche Dinge konsumiert?

Was passiert mit kulturellen Kommentaren, wenn jeder unterschiedliche Dinge konsumiert?

Die Ironie besteht darin, dass hyperpersonalisierte Inhalte zwar großartig für die Interaktion auf Streaming-Plattformen sein könnten, für Websites wie diese jedoch absolut schrecklich wären, die einen Teil ihrer Währung aus gemeinsamen kulturellen Momenten beziehen: Game of Thrones, Succession, Black Mirror (hoffentlich). ).

Wie ein Walkadaver, der auf dem Meeresboden verrottet, unterstützen bahnbrechende Sendungen wie „Black Mirror“ und „Succession“ ein ganzes Ökosystem: Wir schöpfen einen Teil des Suchinteresses an diesen Themen ab und schlagen Kapital aus Leuten, die gerade etwas gesehen haben und wissen wollen, was sie denken sollen darüber. Dies hilft, den Medienrummel rund um das Succession-Finale zu erklären und warum ich diese Geschichte über Black Mirror schreibe, obwohl wir gestern ein Interview mit dem Schöpfer geführt haben.

Matt Simon

Gregory Barber

Adrienne So

Will Knight

In gewisser Weise könnte man das als den etwas ungeschickten Versuch der Medien betrachten, den Erfolg des Algorithmus zu reproduzieren. Wir wissen nicht so viel über unsere Leser wie Facebook über seine Nutzer, aber wir wissen, dass eine beträchtliche Anzahl von Menschen ein wichtiges Fernsehereignis verfolgen wird, und wir wissen auch mit Sicherheit, dass sie daran interessiert sind zeigen. Das Gleiche geschah mit The Last of Us, auf das ich hier verlinke, in der Hoffnung, dass Sie unsere Berichterstattung lesen. Es ist eine seltene Konstellation: Die Wolken teilen sich und offenbaren eine Sonnenfinsternis. (Ohne gute Daten kann das schief gehen: Axios weist auf die große Diskrepanz zwischen der Anzahl der Artikel über Succession und der Anzahl der Leute hin, die die Show tatsächlich sehen.)

Vielleicht ist der nächste Schritt personalisierter Content über personalisierten Content. In „Joan Is Awful“ sehen wir, wie Deepfakes Inhalte generieren, die auf einzelne Benutzer zugeschnitten sind. Vielleicht können LLMs auch einzelne Artikel zu diesem Inhalt zaubern: Joan liest einen Artikel über die letzte Folge von Joan Is Awful, der dann zu einer Szene in der nächsten Folge von Joan Is Awful wird, Inhalt über Inhalt über Inhalt.