AIO-архитектура и машинно-нативный контент

AIO-архитектура и машинно-нативный контент

Игорь Сергеевич Петренко

© Игорь Сергеевич Петренко, 2026

ISBN 978-5-0069-2810-7

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

О книге

Эта монография представляет всеобъемлющий теоретический и практический фреймворк для оптимизации цифровой информационной архитектуры под потребление машинами. Она посвящена энтропийно-управляемой информационной архитектуре (Entropy-Controlled Information Architecture, ECIA) как подходу, направленному на повышение надежности машинного чтения цифровых источников. В центре внимания находится не «улучшение моделей» как таковых, а улучшение среды, в которой модели и автономные агенты читают: структуры, связности, воспроизводимости и проверяемости входных данных.

Опираясь на Теорию глупости (Петренко, 2025/2026), монография формирует единую рамку, связывающую когнитивную нагрузку, информационную энтропию и обработку информации машинами, с непосредственным практическим применением как для издателей контента, так и для разработчиков систем ИИ. Книга переносит ключевые идеи фреймворка AIO/ECR из формата статьи в формат последовательного академического исследования: с историко-технологическим контекстом, терминологическим аппаратом, формальными моделями, описанием протоколов внедрения и разбором отказов.

Книга основана на рецензируемой научной работе:

Наука, образование и культура. №1 (75), 2026. ISSN 2413—7111.

Энтропийно-Управляемая Информационная Архитектура (ECIA).

Единый фреймворк для машинно-оптимизированной доставки и извлечения контента, основанный на Теории Глупости. Игорь Сергеевич Петренко (Январь 2026).

Теоретическим основанием фреймворка также является рецензируемая работа:

Теория глупости: Формальная модель когнитивной уязвимости (Общая теория глупости). Игорь Сергеевич Петренко (Декабрь 2025).

Опубликовано в научном журнале:

Наука, техника и образование. 2025. №4 (100). ISSN 2312—8267.

Опубликовано в сборнике трудов:

CXI Международная научно-практическая конференция «International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education». США, Бостон, Декабрь 16—17, 2025. ISBN 978-1-64655-169-9.

Центральная идея

Ключевой тезис книги состоит в следующем: качество рассуждения синтетической когнитивной системы существенно определяется свойствами входного сигнала. Если источник знаний организован по антропоцентричным принципам, где смысл растворен в интерфейсе, декоративных и сервисных слоях, то машинная система вынуждена тратить ресурсы на очистку и реконструкцию структуры. Это приводит к росту стоимости обработки и к росту вероятности ошибок, включая ошибки ассоциации атрибутов, пропуски условий и разрушение логических связей.

ECIA рассматривает эту проблему как архитектурную и предлагает практический ответ: сосуществование двух слоев публикации одного и того же знания. Человекоориентированный слой сохраняет интерфейс и опыт восприятия для людей. Машиноориентированный слой предоставляет детерминированное, низкоэнтропийное представление, пригодное для воспроизводимого извлечения, цитирования и проверки целостности.

Предисловие

Веб и корпоративные документы долгое время создавались в предположении, что главным читателем является человек. Это предположение сформировало нормы: тексты вокруг «главного», шаблонные блоки, навигация, юридические предупреждения, динамические компоненты. Для человеческого чтения такая избыточность часто приемлема, поскольку человек распознает контекст через визуальные и жанровые сигналы. Для машинного чтения эта избыточность превращается в измеримый налог: она занимает токены контекста, снижает эффективность внимания и повышает риск ошибок.

Нынешний технологический сдвиг заключается в смене субъекта чтения. Поисковые системы с генеративными ответами, корпоративные системы генерации с дополненным поиском и автономные агенты читают массово, систематически и по операциональным причинам. В такой среде становится недостаточно «быть понятным человеку». Источник знания должен быть также корректно читаем машиной, иначе он теряет ценность как компонент инфраструктуры принятия решений.

Актуальность и цели исследования

Актуальность работы определяется тремя взаимосвязанными факторами.

Первый фактор – рост машинного потребления контента. Машины не только индексируют, но и извлекают, суммируют, связывают и используют сведения для решений и действий.

Второй фактор – измеримость затрат. При тарифах на токены, ограничениях контекстных окон и требованиях к латентности качество структуры входа превращается в прямую экономическую величину.

Третий фактор – рост цены ошибок. В прикладных доменах ошибочно извлеченные условия, неверно связанная цена или перепутанная версия документа приводят к прямым потерям, юридическим рискам и необходимости ручной проверки, которая разрушает эффект автоматизации.

Цель монографии – сформировать единый язык описания проблемы (энтропия, шум, режимы чтения, отказные паттерны), предложить архитектурное решение уровня экосистемы (двухслойность и контент-конверт), а также дать практические протоколы внедрения как на стороне издателя, так и на стороне потребителя.

Объект и предмет

Объектом исследования является машинное извлечение и использование знаний из цифровых источников в условиях высокой информационной энтропии.

Предметом исследования является архитектурная трансформация источников из человекоцентричных представлений в машиноцентричные представления, обеспечивающие детерминированность, низкую энтропию, устойчивые якоря для цитирования, явное связывание фактов с контекстом и проверяемую целостность.

Путеводитель по книге

Книга построена как переход от постановки проблемы к формализации и затем к инженерной реализации.

Первая часть вводит исторический контекст и формирует теоретическую основу. Здесь фиксируются классы машинных читателей, природа шума, дихотомия человекоцентричной и машиноцентричной архитектуры, а также модель, связывающая шум и вероятность ошибок.

Вторая часть описывает техническое ядро ECIA: контент-конверт как универсальный формат упаковки знания и два взаимодополняющих механизма внедрения. Издательская реализация предполагает публикацию машиноориентированного слоя рядом с человеческим интерфейсом. Потребительская реализация предполагает преобразование традиционных источников в конверты на этапе поглощения.

Третья часть посвящена эмпирической валидации: измерению качества, анализу отказов и оценке экономической эффективности снижения энтропии на входе.

Четвертая и пятая части рассматривают внедрение, стандартизацию и расширения, включая доменные профили, безопасность, мультимодальные представления и перспективы развития экосистемы машинного чтения.

Как читать эту книгу

Если вас интересует теоретическая рамка и терминология, начните с первой части. Она задает определения и объясняет, почему проблема является архитектурной.

Если вас интересует инженерная реализация и практические механизмы, переходите ко второй части. Там представлены принципы контент-конверта, требования к якорям, связыванию и целостности, а также подходы к внедрению в реальных системах.

Если ваш интерес связан с доказательностью, экономикой и эффектом в масштабе, начните с третьей части. Она показывает, как снижение энтропии на входе отражается на точности, стоимости и воспроизводимости.

Ограничения и допущения

Любая архитектурная теория является упрощением реальности. В данной монографии принимаются следующие допущения.

Во-первых, машиноориентированный слой не претендует на описание всего содержания в виде фактов. Он предназначен для тех частей знания, где критичны точность, воспроизводимость и проверяемость: определения, процедуры, условия, численные значения, версии, исключения и контекст истинности.

Во-вторых, качество машинного чтения зависит от домена. Одни домены естественно структурируемы, другие требуют более сложных схем. В книге рассматривается минимальный каркас, который должен быть универсальным, и допускается доменное расширение.

В-третьих, проверяемость и целостность требуют доверенной модели распространения ключей и метаданных источника. В публичном вебе и в корпоративных периметрах безопасности эти механизмы различаются. В книге фиксируются принципы, а не конкретный единый способ распространения.

В-четвертых, внедрение является социотехнической задачей. Даже если техническое решение корректно, оно должно быть совместимо с текущими практиками публикации и потребления, иначе оно не станет стандартом. Поэтому ECIA рассматривает двухслойную модель как эволюционный путь, а не как отказ от существующего веба.

Термины и обозначения

ECIA – энтропийно-управляемая информационная архитектура, единый фреймворк для машинно-оптимизированной доставки и извлечения контента.

HCA – человекоцентричная архитектура, ориентированная на визуальное восприятие и интерактивный опыт человека, допускающая высокую энтропию с точки зрения машинного чтения.

MCA – машиноцентричная архитектура, ориентированная на детерминированное извлечение и проверяемое использование сведений машинами, требующая низкой энтропии и явной структуры.

Контент-конверт – машиноориентированная упаковка знания, отделяющая смысловую полезную нагрузку от интерфейсной оболочки и фиксирующая структуру, идентификаторы, связи, метаданные и целостность.

Энтропия и шум – операциональные термины для описания количества неопределенности и нерелевантных токенов, которые система должна устранить, чтобы получить пригодный для вывода сигнал.

Эффект конфетти – структурная деградация знания при фрагментации источника без учета смысловых границ, приводящая к потере связности условий, определений и исключений.

Дальнейшее изложение опирается на данные определения. Цель фронтальной части книги – зафиксировать читательский контракт: что именно считается надежным знанием для машины, почему это не сводится к улучшению моделей, и какие архитектурные инварианты требуются для перехода к машинно-читаемой инфраструктуре.

ЧАСТЬ I: МАШИННОЕ ЧТЕНИЕ И ТЕОРИЯ ШУМА

Глава 1. Революция машинных читателей

Введение. Эволюция субъектности в цифровых информационных системах

Традиционная история интернета и веба описывается как история интерфейсов, стандартов и пользовательского опыта. В такой перспективе базовое предположение долгое время оставалось неизменным: конечным интерпретатором информации является человек. Веб-документ проектировался так, чтобы его можно было увидеть, просмотреть, понять и использовать биологическим агентом с ограниченной рабочей памятью, неустойчивым вниманием и визуально-ориентированным восприятием. Эта предпосылка определяла и выбор технических средств, и практики производства контента, и экономические стимулы экосистемы. В результате сформировалась доминирующая парадигма антропоцентричной архитектуры, в которой смысл практически всегда упакован в оболочку визуальной презентации, навигации и интерактивности.

В последние годы возникла новая ситуация: важнейшим и массовым потребителем контента стал не человек, а вычислительная система, способная извлекать и обобщать смысл, а затем генерировать новые тексты, решения и действия. К таким системам относятся большие языковые модели, инструменты поиска с генеративными ответами, корпоративные системы генерации с дополненным поиском, а также автономные агенты, выполняющие задачи в веб-среде. Эти субъекты не просто индексируют страницы и не просто ищут ключевые слова. Они читают материалы как источники знаний, пытаясь извлечь факты, связи, определения, аргументы и инструкции, затем объединить их с другими источниками и выдать результат в виде ответа или действия.

Таким образом, произошла смена субъектности информационного потребления. Веб перестал быть исключительно человеческой библиотекой и стал инфраструктурой, которую ежедневно и систематически читают алгоритмы, обладающие статистической семантической компетенцией, но сталкивающиеся с фундаментальными ограничениями. Главным из таких ограничений является зависимость качества вывода от структуры входного сигнала. Если вход организован так, что полезная семантическая нагрузка растворена в большом количестве нерелевантных токенов, эффективность внимания модели падает, вероятность ошибок растет, а стоимость обработки увеличивается.

Цель данной главы состоит в том, чтобы обозначить исторический и технологический контекст перехода к эпохе машинных читателей, сформулировать, почему существующая информационная архитектура плохо соответствует их потребностям, и показать, почему этот разрыв нельзя устранить только путем наращивания мощности моделей. Глава задает проблематику и терминологический каркас, который будет развернут в последующих главах: понятие информационного шума, различие между архитектурой для людей и архитектурой для машин, а также необходимость выделения специальных каналов доставки знаний для автоматизированных потребителей.

Ключевой тезис, который проводится через всю монографию, можно выразить в следующей форме: качество рассуждения синтетической системы в значительной степени определяется не только ее внутренними параметрами, но и внешней средой, в которой она читает. Если среда имеет высокую энтропию, то даже сильная модель системно деградирует, поскольку вынуждена расходовать внимание на фильтрацию и реконструкцию смысла. Следовательно, улучшение среды чтения является столь же важной задачей, как и развитие моделей.

Историческое развитие веба и антропоцентричная архитектура

Ранний веб формировался как система гипертекстовых документов. В исходной модели документ имел относительно простую структуру: заголовки, абзацы, списки, ссылки. Семантика документа в существенной степени совпадала с его текстовой формой: содержание было написано для чтения, а разметка фиксировала структуру документа. По мере коммерциализации веба и появления масштабных рекламных моделей приоритет сместился от структурирования знания к удержанию внимания. Возникла конкуренция за клики, время на странице, глубину просмотра, коэффициент конверсии. Эти метрики стимулировали рост функционального и визуального слоя вокруг собственно содержания. Появились сложные системы навигации, блоки рекомендаций, персонализация, A/B-тестирование интерфейсов, агрессивные формы рекламных вставок, динамические баннеры, интерактивные формы и уведомления.

Параллельно происходила технологическая эволюция: страницы стали приложениями. JavaScript превратился из вспомогательного инструмента в доминирующий механизм построения интерфейса. Системы сборки, клиентская маршрутизация, гидратация, состояние приложения и асинхронные запросы к API стали стандартом. Для человека эти изменения часто означали более плавный и интерактивный опыт. Для машинного читателя это означало рост объема кода, усложнение извлечения текста и размывание границ между содержанием и обслуживающими компонентами.

Важная особенность антропоцентричного веба состоит в том, что многие элементы смысла представлены визуально и контекстно. Человек легко понимает, что перечеркнутая цена относится к старому тарифу, а выделенная цветом цена относится к новой. Человек понимает, что блок справа является рекламой или рекомендациями, потому что он расположен в колонке и визуально отделен. Человек понимает, что кнопка относится к конкретной карточке товара, потому что она находится рядом и визуально группируется. В машинном представлении такой визуальный контекст отсутствует или доступен только через дорогостоящую процедуру рендеринга и анализа стилей. Следовательно, сама форма организации веба создает информационный шум для алгоритмов, пытающихся извлечь факты и связи.

С середины 2010-х начались попытки частично компенсировать проблему за счет внедрения структурированных данных: Microdata, RDFa, JSON-LD и словарей вроде Schema.org. Однако эти попытки носили инструментальный характер, ориентированный прежде всего на поисковую оптимизацию. Структурированные данные внедрялись не как стандартный слой истины для всех потребителей, а как вспомогательный сигнал для ранжирования. Кроме того, практика внедрения оказалась фрагментированной: одни домены (например, рецепты, вакансии, мероприятия) получили достаточно подробную разметку, другие почти не используют ее или используют с ошибками. В результате этот слой не стал универсальным интерфейсом знания для машинных читателей.

Типология машинных читателей и режимы их чтения

Для последующей архитектурной дискуссии важно различать классы машинных потребителей, поскольку у них разные требования к скорости, полноте, точности, а также к форме представления информации. Несмотря на различия, все классы объединяет общая характеристика: они потребляют содержимое не как визуальный опыт, а как источник семантической полезной нагрузки, которая должна быть извлечена и представлена в пригодном для вычислений виде.

Первый класс составляют системы поиска с генеративной суммаризацией. Они заменяют классическую модель выдачи ссылок моделью прямого ответа. В такой системе чтение веба является транзитной операцией: источники читаются быстро, частично и подчиняются задаче ответа на конкретный запрос пользователя. Главные ограничения здесь связаны с латентностью и надежностью: система должна успеть извлечь релевантные фрагменты и сформировать ответ в ограниченное время, не превысив допустимый бюджет токенов и вычислений. Это означает, что источники с высоким шумом становятся невыгодными: они требуют много времени на очистку и создают риск ошибок. В таких условиях преимущество получают источники, предоставляющие краткий и структурированный слой сведений, доступный без рендеринга и сложных эвристик.

Второй класс составляют корпоративные системы генерации с дополненным поиском, используемые для доступа к внутренним базам знаний. Они работают с документами, созданными не для публикации в вебе, а для внутреннего оборота: регламенты, политики, технические инструкции, отчеты, письма, презентации. В этой среде распространены форматы, плохо приспособленные для семантического извлечения, прежде всего PDF. Кроме того, корпоративные документы часто содержат повторяющиеся шаблоны, колонтитулы, версии, комментарии и юридические блоки, что увеличивает шум. RAG-системы, как правило, решают задачу через индексирование фрагментов текста и последующее извлечение наиболее похожих фрагментов по векторному поиску. Однако стандартная практика разбиения на фрагменты фиксированного размера порождает сбой на границах смысловых единиц: определения отделяются от терминов, условия от следствий, исключения от правил. Далее этот отказ будет рассмотрен как эффект конфетти и как аргумент в пользу семантической сегментации на стороне источника.

Третий класс составляют автономные агенты. Это системы, которые не ограничиваются чтением ради ответа, а используют чтение как часть цепочки действий. Агент должен извлечь параметры, сравнить варианты, заполнить формы, нажать кнопки, инициировать транзакции, проверять условия. Такой режим требует значительно более строгого понимания структуры и контекста, чем генеративный ответ. Ошибка ассоциации сущности и атрибута может привести к неверному действию. Например, неверная идентификация цены или условий доставки может привести к экономическим потерям. Следовательно, для агентов критически важны детерминированные, машиночитаемые представления: четкие идентификаторы элементов, устойчивые якоря для цитирования, однозначные типы сущностей и верифицируемая целостность данных.

Архитектурный разрыв: почему веб трудно читать машинам

Архитектурный разрыв между человеческими и машинными потребителями проявляется в нескольких взаимосвязанных механизмах.

Во-первых, современный контент упакован в многослойную оболочку презентации. Даже если текстовая информация присутствует, она окружена большим количеством элементов, не относящихся к смыслу. Это навигация, повторяющиеся блоки, рекомендации, элементы персонализации, юридические уведомления, формы подписки, сообщения о cookies и так далее. Для человека такие элементы могут быть фоновыми и легко игнорируются благодаря зрительному вниманию и привычкам. Для машинной системы эти элементы часто неотличимы от основного содержания на уровне токенов, если отсутствует надежная семантическая маркировка.

Во-вторых, существенная часть содержимого генерируется динамически. В одностраничных приложениях текст может появляться только после исполнения JavaScript. Простое скачивание HTML может не дать текста. Машине приходится либо эмулировать браузер и выполнять скрипты, либо обращаться к внутренним API, которые не документированы и часто защищены. Это увеличивает стоимость извлечения и делает процесс хрупким.

В-третьих, сама структура HTML и DOM часто не отражает логической структуры документа. Переиспользуемые компоненты, системные классы, абстрактные контейнеры, автоматическая генерация атрибутов делают дерево элементов скорее артефактом фронтенд-стека, чем семантической моделью. Визуальная группировка может не совпадать с вложенностью в DOM. В результате машинная система может ошибочно связать цену с неправильным товаром или перепутать подписи в таблице.

В-четвертых, информационный шум создается повторяемостью и шаблонностью. Один и тот же текст может присутствовать на сотнях страниц: политики, дисклеймеры, баннеры. В корпоративных документах повторяются колонтитулы, названия подразделений, даты версий. Векторный поиск и модели внимания воспринимают повторяющийся текст как релевантный сигнал, если он статистически встречается часто. Это приводит к загрязнению контекста и уменьшает вероятность извлечения действительно уникальной полезной информации.

В-пятых, проблемой является отсутствие стабильных якорей и однозначных ссылок на фрагменты. Человек может сослаться на абзац, цитату, страницу. Машинной системе нужны стабильные идентификаторы смысловых единиц, чтобы обеспечивать воспроизводимость, цитирование и привязку структурированных фактов к их источникам. В текущей архитектуре веба даже если присутствуют заголовки и якоря, они нестабильны при редизайне и не соответствуют внутренним структурам извлечения.

Ограничения моделей и связь качества вывода со средой чтения

На уровне популярного дискурса распространено представление, что любые проблемы извлечения будут решены следующим поколением моделей: больше параметров, больше контекстное окно, лучше мультимодальность. Однако эмпирические исследования и практический опыт внедрения систем на базе LLM показывают, что связь между масштабом модели и устойчивостью к шуму не линейна. С ростом контекстного окна растет и объем мусорных токенов, которые можно поместить внутрь. Если вход не очищен, модель тратит дополнительные вычисления на обработку нерелевантного материала. Более того, существуют эффекты позиционного смещения: информация, находящаяся в середине длинного контекста, извлекается хуже. Этот феномен описан в работе Liu et al., 2023, и имеет прямое отношение к ситуации веб-скрейпинга, когда полезные факты часто находятся не в начале и не в конце страницы, а в середине, окруженной шаблонными блоками.

Для понимания масштабов проблемы полезно рассмотреть простую модель: любой вход можно представить как смесь полезного сигнала и шума. Если доля шума велика, то эффективная полезная нагрузка становится малой. В таком режиме любая ошибка внимания приводит к потере факта. Вероятность ошибки увеличивается, поскольку модель должна распределять внимание между множеством токенов, из которых большинство не несет ответа. В последующих главах эта интуиция будет формализована через понятие налога на внимание и через G-модель, связывающую вероятность когнитивного сбоя с уровнем шума и эффективностью контроля внимания.

Практическая иллюстрация: типичная задача извлечения факта, например, цена тарифа или дата основания компании. На реальной странице эти данные могут присутствовать, но будут окружены навигацией, блоками рекомендаций, повторяющимся футером, юридическими текстами, комментариями, а также обрамлением дизайнерских и технических конструкций. Если система очистки ошибочно удалит нужный блок или если модель отвлечется на похожие числа в другом контексте (например, год в футере), результат будет неверным. Важно подчеркнуть, что здесь ошибка не является сугубо «ошибкой интеллекта» модели. Она вызвана тем, что сам источник не предоставляет детерминированного канала для передачи факта машине. Машина вынуждена реконструировать смысл из артефактов интерфейса.