Энтропийно-Управляемая Информационная Архитектура: Единый Фреймворк для Машинно-Оптимизированной Доставки и Извлечения Контента

Аннотация

Распространение Больших Языковых Моделей (LLM) как основных потребителей цифровой информации выявило фундаментальное архитектурное несоответствие: контент-системы, оптимизированные для человеческого восприятия, создают критическую когнитивную нагрузку для машинных читателей. Данная работа представляет Энтропийно-Управляемую Информационную Архитектуру (ECIA) — единый фреймворк для оптимизации доставки информации автономным ИИ-агентам.

Опираясь на Теорию Глупости (Petrenko, 2025/2026) и фундаментальную работу, представленную в Общей Теории Глупости (Petrenko, 2026), мы формализуем, как шум окружающей среды ($D$) саботирует внимание машины ($A$), вызывая сбои, не зависящие от способностей модели ($I$). Мы доказываем Теорему Доминирования Шума: за пределами критического порога никакое улучшение интеллекта не может компенсировать зашумленный вход.

ECIA решает эту проблему через стратегию двойной реализации:

1. AI Optimization (AIO): Протокол на стороне издателя, где создатели контента предоставляют предварительно оптимизированный, индексированный и криптографически верифицированный контент наряду с интерфейсами для людей.
2. Entropy-Controlled Retrieval (ECR): Пайплайн на стороне потребителя, где ИИ-системы преобразуют зашумленные источники в чистые структурные конверты в процессе ингестии.

Обе реализации сходятся в единой схеме Контент-Конверта (Content Envelope) — многовидовом представлении документа, содержащем синхронизированные повествовательные, структурные и целостные слои со стабильными якорями для цитирования.

Эмпирические бенчмарки показывают:

• 100% точность ответов против 57% при традиционном скрапинге (устранен уровень отказов в 43%)
• В 6 раз более быстрое извлечение (5 мс против 29 мс в среднем)
• Улучшение эффективности токенов на 27% на каждый правильный ответ
• Прогнозируемая ежегодная экономия до $8 млрд при развертывании в масштабах Google

Эта работа устанавливает первую единую теорию, связывающую когнитивную нагрузку, информационную энтропию и машинное потребление информации, с практическими реализациями как для издателей контента, так и для разработчиков ИИ-систем.

1. Введение

1.1 Революция Машинных Читателей

Веб был построен, когда единственными читателями были люди. Поисковые системы сканировали страницы для создания индексов, но сам контент был разработан для биологических глаз — насыщен визуальной иерархией, навигационными средствами и интерактивными элементами, управляющими вниманием человека.

Эта парадигма заканчивается. Большие Языковые Модели теперь потребляют цифровой контент напрямую:

• AI Поиск: Perplexity, SearchGPT, Google AI Overviews извлекают и синтезируют веб-контент
• RAG Системы: Корпоративные приложения заземляют ответы LLM на корпусах документов
• Автономные Агенты: ИИ-системы просматривают, извлекают и действуют на основе веб-информации

Эти машинные читатели сталкиваются с фундаментальной проблемой: контент, оптимизированный для человеческого познания, враждебен для машинного познания.

1.2 Проблема Шума: Два Проявления

Проблема шума проявляется по-разному в зависимости от того, где в пайплайне мы ее наблюдаем:

В Источнике (Веб-контент):
Когда поисковая система на базе LLM запрашивает веб-страницу для ответа на вопрос «Какова цена подписки?», она получает:

• Навигационные меню («Главная | Продукты | Цены | Контакты»)
• Баннеры cookie («Мы используем cookie для улучшения вашего опыта...»)
• Контент боковой панели («Похожие статьи», «Популярные посты»)
• Шаблонный текст футера («© 2026 Компания. Политика конфиденциальности. Условия.»)
• Фактическую информацию о цене (зарытую где-то посередине)

Даже после очистки HTML сохраняется семантический шум — текст, который пережил очистку, но ничего не дает для ответа.

У Потребителя (RAG Пайплайны):
Когда корпоративная RAG-система извлекает документы для ответа на запрос пользователя, она сталкивается с:

• Фрагментами шаблонов из заголовков/футеров документов
• Избыточным шаблонным текстом в разных версиях документов
• Артефактами границ чанков (chunks) от нарезки фиксированного размера
• Семантическим смешением, когда несвязанный контент попадает в один чанк

В обоих случаях LLM должна распределять внимание на тысячи токенов, в то время как полезная нагрузка может составлять всего десятки токенов. Коэффициент релевантности — полезные токены, деленные на общие токены — обычно составляет 3-6%.

1.3 Теоретический Разрыв

Существующие подходы рассматривают это как отдельные проблемы:

• Оптимизация веба фокусируется на SEO, структурированных данных и контроле доступа краулеров
• Оптимизация RAG фокусируется на лучших эмбеддингах, реранкинге (reranking) и переформулировке запросов

Ни то, ни другое не решает фундаментальную проблему: сам контент структурирован неправильно для машинного потребления.

Мы утверждаем, что обе проблемы имеют общую первопричину — чрезмерную когнитивную нагрузку от шума окружающей среды — и, следовательно, допускают общее решение: энтропийно-управляемая информационная архитектура.

1.4 Наш Вклад

В данной статье представлены:

1. Теоретический Фундамент: Применение Теории Глупости к машинному потреблению информации, доказывающее, что снижение шума перевешивает улучшение интеллекта.
2. Единая Архитектура: Схема Контент-Конверта — многовидовое представление документа, которое обслуживает как реализации на стороне издателя (AIO), так и на стороне потребителя (ECR).
3. Протокол на стороне Издателя (AIO): AI Optimization v2.1, позволяющий создателям контента предоставлять машинно-оптимизированный контент наряду с человеческими интерфейсами.
4. Пайплайн на стороне Потребителя (ECR): Entropy-Controlled Retrieval, позволяющий ИИ-системам преобразовывать зашумленные источники в чистые конверты во время ингестии.
5. Эмпирическая Валидация: Методология бенчмаркинга и результаты, демонстрирующие значительные улучшения в эффективности токенов, релевантности и точности.

2. Таксономия: Человеко-Ориентированная vs. Машинно-Ориентированная Архитектура

Перед представлением теоретического фундамента мы вводим две основополагающие архитектурные парадигмы, которые формируют пространство проблемы и решения.

2.1 Человеко-Ориентированная Архитектура (HCA)

Определение: Парадигма информационной архитектуры, оптимизированная для биологического восприятия, когнитивной интерпретации и интерактивного взаимодействия.

Характеристики:

• Доминирование Слоя Представления: Информация обернута в логику рендеринга (визуальное форматирование, макет, навигация), которая служит человеческому восприятию, но создает шум для машин.
• Неявная Семантика: Смысл передается через контекст, позиционирование и визуальную иерархию, а не через структуру.
• Высокий Коэффициент Шума: Соотношение семантической нагрузки к общему объему данных изначально неэффективно для автоматического извлечения.

Проявления в Различных Доменах:

Метод Ингестии: Эвристический Скрапинг — машины должны разбирать, фильтровать и пересобирать фрагментированный семантический контент. Это «Модель Конфетти», где контент измельчается и реконструируется.

2.2 Машинно-Ориентированная Архитектура (MCA)

Определение: Парадигма информационной архитектуры, оптимизированная для детерминированной ингестии, автономного рассуждения и криптографической верификации машинными агентами.

Характеристики:

• Доминирование Семантического Слоя: Информация структурирована для прямого машинного потребления с минимальными накладными расходами на парсинг.
• Явная Семантика: Весь смысл формально объявлен через схемы, онтологии или самоописывающие структуры данных.
• Оптимальное Соотношение Сигнал/Шум (1:1): Семантическая нагрузка составляет всю полноту передаваемых данных.
• Верифицируемая Целостность: Криптографические подписи позволяют валидировать доверие без человеческого надзора.

Проявления в Различных Доменах:

Метод Ингестии: Детерминированное Рукопожатие — машины получают предварительно структурированный, верифицированный контент через стандартизированные протоколы обнаружения.

2.3 Двухуровневая Архитектура

Ключевой инсайт ECIA заключается в том, что HCA и MCA могут сосуществовать как параллельные слои, обслуживающие разные аудитории:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      ОДИН КОНТЕНТ                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│   ┌─────────────────────┐    ┌─────────────────────┐        │
│   │   HCA Слой          │    │   MCA Слой          │        │
│   │   (index.html)      │    │   (ai-content.aio)  │        │
│   │                     │    │                     │        │
│   │   - Богатый визуал  │    │   - Чистый markdown │        │
│   │   - Навигация       │    │   - Индекс. чанки   │        │
│   │   - Интерактив      │    │   - Тип. сущности   │        │
│   │   - Для Людей       │    │   - Для Машин       │        │
│   └─────────────────────┘    └─────────────────────┘        │
│            │                          │                      │
│            ▼                          ▼                      │
│          Люди                    ИИ-Агенты                   │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Этот Паттерн Сайдкара (Sidecar Pattern) позволяет постепенный переход: издатели могут продолжать предоставлять высокопроизводительный человеческий опыт, одновременно обеспечивая детерминированные слои истины для машин.

2.4 Индекс Враждебности к Машинам

Мы количественно оцениваем степень, в которой ресурс HCA саботирует внимание машины:

$$H_{index} = 1 - \frac{|P_{semantic}|}{|D_{total}|}$$

Где $|P_{semantic}|$ — размер действенной семантической нагрузки, а $|D_{total}|$ — общий объем сырых данных.

Текущий веб-контент в среднем имеет $H_{index} \approx 0.7$, что означает, что 70% передаваемых данных является шумом с точки зрения машины.

3. Теоретический Фундамент: G-Модель для Машинного Познания

3.1 Теория Глупости: Краткий Обзор

Теория Глупости (Petrenko, 2025) моделирует когнитивный сбой как системный феномен, возникающий из-за сложности среды, подавляющей механизмы контроля внимания. Центральное уравнение:

$$G = \alpha_1 \left( \frac{B_{err}}{I} + B_{mot} \right) + \alpha_2 \frac{D_{eff}(D)}{A}$$

Где:

• $G$ = Индекс Глупости (вероятность иррационального/некорректного вывода)
• $I$ = Интеллект (вычислительная способность)
• $B_{err}$ = Ошибки обработки (стохастические ошибки)
• $B_{mot}$ = Мотивированное искажение (систематические искажения)
• $D$ = Цифровой шум (энтропия во входном сигнале)
• $A$ = Контроль внимания (способность фильтровать сигнал от шума)
• $\alpha_1, \alpha_2$ = Веса компонентов

Функция эффективного шума демонстрирует экспоненциальный рост за определенным порогом:

$$D_{eff}(D) = D \cdot e^{\max(0, D - D_{thresh})}$$

Где $D_{thresh} \approx 0.7$ представляет точку фазового перехода — «Сингулярность Глупости», где когнитивный сбой становится неизбежным.

3.2 Адаптация G-Модели для Систем LLM

Для систем LLM мы упрощаем, исключая человеко-специфичные термины:

• $B_{mot}$ (мотивированное искажение): LLM лишены внутренних мотиваций
• Социальные и эмоциональные термины: Неприменимы к изолированному выводу

Машинная G-Модель принимает вид:

$$G_{machine} = \alpha_1 \frac{B_{err}}{I} + \alpha_2 \frac{D_{eff}(D)}{A}$$

Операционализация Переменных:

3.3 Теорема Доминирования Шума

Теорема 1 (Доминирование Шума): Для любых двух конфигураций $(I_1, D_1)$ и $(I_2, D_2)$, где $I_1 > I_2$, но $D_1 > D_{thresh}$ и $D_2 < D_{thresh}$:

$$G_{machine}(I_1, D_1) > G_{machine}(I_2, D_2)$$

Доказательство: Когда $D_1 > D_{thresh}$, экспоненциальный член активируется. Для $D_1 = 0.8$:

$$D_{eff}(0.8) = 0.8 \cdot e^{0.1} \approx 0.88$$

Для $D_2 = 0.2 < D_{thresh}$:

$$D_{eff}(0.2) = 0.2$$

Отношение $\frac{D_{eff}(D_1)}{D_{eff}(D_2)} = 4.4$ перевешивает любую разумную разницу в $I$. ∎

Следствие: Оптимизация снижения шума дает большую отдачу, чем повышение возможностей модели. Модель класса GPT-3.5 с чистым входом превосходит модель класса GPT-4 с зашумленным входом.

3.4 Налог на Внимание

Мы определяем Налог на Внимание как накладные расходы, налагаемые шумом:

$$\tau = \frac{T_{total}}{T_{relevant}} = \frac{1}{1-D}$$

Текущий веб-контент и корпуса RAG обычно работают на уровне $D \in [0.5, 0.8]$, налагая 100-400% налога на внимание на каждый запрос.

3.5 Коэффициент Релевантности

Дополняя налог на внимание, мы определяем Коэффициент Релевантности:

$$R = \frac{T_{relevant}}{T_{retrieved}} = 1 - D$$

Эта величина измеряет, какая доля извлеченного контента на самом деле способствует ответу на запрос.

4. Контент-Конверт: Единая Схема

4.1 Принципы Проектирования

Контент-Конверт — это основная структура данных, лежащая в основе как AIO, так и ECR. Она воплощает четыре принципа:

1. Синхронизация Многовидового Представления: Один и тот же контент, несколько представлений (повествовательное, структурное, целостное), поддерживаемых в синхронизации.
2. Стабильные Якоря: Каждая семантическая единица имеет постоянный идентификатор, который сохраняется после переработки.
3. Явное Связывание: Структурированные факты ссылаются на свои повествовательные источники, предотвращая ошибки смешения фактов.
4. Криптографическая Целостность: Хеши и подписи позволяют проводить проверку перед ингестией.

4.2 Определение Схемы

{
  "envelope_version": "2.1",
  "id": "doc-{content-hash-8-chars}",
  
  "source": {
    "uri": "https://example.com/pricing",
    "type": "web|pdf|database|api",
    "fetched_at": "2026-01-12T10:00:00Z"
  },
  
  "narrative": {
    "format": "markdown",
    "content": "# Ценовые Планы\n\n## Базовый План\nБазовый план стоит $29/месяц...",
    "token_count": 847,
    "noise_score": 0.02
  },
  
  "index": [
    {
      "id": "pricing-basic",
      "title": "Basic Plan Pricing",
      "keywords": ["basic", "price", "cost", "$29", "starter"],
      "summary": "Базовый план стоит $29/месяц с 1000 API вызовов и 5GB хранилища.",
      "line_range": [3, 12],
      "token_estimate": 120,
      "intent_tags": ["fact_extraction", "comparison"],
      "related": ["pricing-premium"]
    }
  ],
  
  "structure": {
    "entities": [
      {
        "@type": "PriceSpecification",
        "name": "Basic Plan",
        "price": 29,
        "currency": "USD",
        "period": "month",
        "anchor_ref": "#pricing-basic",
        "binding_confidence": 1.0
      }
    ]
  },
  
  "integrity": {
    "narrative_hash": "sha256:a7f3b2c1...",
    "structure_hash": "sha256:b8c4d5e6...",
    "signature": "Ed25519:...",
    "generated_at": "2026-01-12T10:00:00Z"
  }
}

4.3 Функции Слоев

4.4 Механизм Связывания

Критическая инновация — это явное связывание (explicit binding) между структурированными сущностями и повествовательными якорями:

{
  "@type": "PriceSpecification",
  "price": 29,
  "anchor_ref": "#pricing-basic"
}

Это предотвращает ошибки смешения фактов — частую проблему, когда LLM некорректно связывают факты из разных источников. Когда я нахожу цену в структурном слое, я точно знаю, из какой повествовательной секции она была взята.

Уверенность Связывания (Binding Confidence) квантифицирует надежность:

• $\phi = 1.0$: Точное совпадение текста в якоре
• $\phi = 0.9$: Нечеткое совпадение
• $\phi < 0.5$: Слабая связь, флаг для проверки

5. Реализация на стороне Издателя: AI Optimization (AIO)

5.1 Параллельная Веб-Архитектура

AIO позволяет издателям обслуживать две параллельные реальности с одного домена — HCA слой для людей и MCA слой для машин:

example.com/
├── index.html           # HCA Слой (Человеко-Центричный)
├── ai-content.aio       # MCA Слой (Машинно-Центричный)
├── ai-manifest.json     # Метаданные обнаружения
└── robots.txt           # Стандартные + AIO директивы

Люди видят богатый HCA опыт. Машины забирают чистый MCA файл напрямую.

5.2 Протокол Обнаружения

ИИ-агенты обнаруживают AIO контент через несколько векторов:

Приоритет 1: HTTP Link Header

Link: ; rel="alternate"; type="application/aio+json"

Приоритет 2: HTML Link Tag

<link rel="alternate" type="application/aio+json" href="/ai-content.aio">

Приоритет 3: robots.txt Директива

AIO-Content: /ai-content.aio
AIO-Manifest: /ai-manifest.json

Приоритет 4: Прямая попытка URL
Агент пробует /ai-content.aio в корне сайта.

5.3 Архитектура Индексированных Чанков

Вместо постраничных сайдкаров, AIO v2.1 предоставляет единый индексированный файл, содержащий весь контент сайта:

{
  "aio_version": "2.1",
  "index": [
    {"id": "home", "keywords": [...], "summary": "..."},
    {"id": "pricing", "keywords": [...], "summary": "..."},
    {"id": "features", "keywords": [...], "summary": "..."}
  ],
  "content": [
    {"id": "home", "content": "..."},
    {"id": "pricing", "content": "..."},
    {"id": "features", "content": "..."}
  ]
}

Поток Извлечения Агентом:

1. Получить ai-content.aio (или использовать кеш)
2. Сканировать index на совпадения ключевых слов
3. Извлечь только совпадающие content чанки
4. Проверить хеши чанков
5. Генерировать ответ с цитированием

Это преобразует извлечение из «поиска и фильтрации» в «поиск (lookup) и получение».

5.4 Слой Доверия

AIO включает криптографическую верификацию:

• Хеш Контента: SHA-256 каждого чанка
• Подпись: Ed25519 подпись индекса + контента
• Публичный Ключ: Распространяется через ai-manifest.json

Агенты проверяют перед ингестией:

if (verify(signature, public_key, content) == false) {
  reject("INTEGRITY_VIOLATION")
}

6. Реализация на стороне Потребителя: Entropy-Controlled Retrieval (ECR)

6.1 Пайплайн Ингестии

Для источников без AIO (HCA контент без MCA слоя), ECR преобразует зашумленный контент в чистые конверты:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     СЫРОЙ КОНТЕНТ                            │
│  (HTML, PDF, Markdown, Записи БД, Ответы API)                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   ОЧИСТИТЕЛЬ ШУМА (NOISE STRIPPER)           │
│  - Удаление навигации, рекламы, бойлерплейта                 │
│  - Расчет noise_score (соотношение до/после)                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  ГЕНЕРАТОР ЯКОРЕЙ (ANCHOR GENERATOR)         │
│  - Идентификация семантических секций                        │
│  - Генерация стабильных хеш-ID                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 ЭКСТРАКТОР СТРУКТУРЫ (STRUCTURE EXTRACTOR)   │
│  - Извлечение типизированных сущностей (Продукты, Цены)      │
│  - Генерация JSON-LD представления                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   СВЯЗЫВАТЕЛЬ СТРУКТУРЫ (STRUCTURE BINDER)   │
│  - Линковка сущностей к повествовательным якорям             │
│  - Расчет уверенности связывания (binding confidence)        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   ХРАНИЛИЩЕ КОНВЕРТОВ (ENVELOPE STORE)       │
│  - Хранение полного конверта                                 │
│  - Индексация для поиска                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

6.2 Интент-Зависимое Извлечение

ECR классифицирует запросы для оптимизации стратегии поиска:

Пример: Извлечение Фактов

Query: "Какова цена Базового плана?"

1. Intent: FACT_EXTRACTION
2. Запрос индекса структуры: PriceSpecification WHERE name~"Basic"
3. Результат: {price: 29, currency: "USD", anchor_ref: "#pricing-basic"}
4. Получение повествовательной секции по #pricing-basic для контекста
5. Ответ: "$29/месяц" с цитатой на #pricing-basic

6.3 Преимущество AIO

Когда ECR встречает AIO-совместимый источник (сайт с обоими слоями), он пропускает весь пайплайн ингестии:

Обнаружен Источник AIO
       │
       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│   ПРЯМАЯ ИНГЕСТИЯ                                            │
│   - Получить ai-content.aio                                  │
│   - Проверить подпись                                        │
│   - Сохранить конверт как есть                               │
│   - Пропустить: очистку, якоря, экстракцию                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Это идеальный случай: издатели делают работу один раз, все потребители получают выгоду.

7. Эмпирические Результаты

7.1 Методология Бенчмаркинга

Мы создали тестовые корпуса, представляющие оба сценария:

Веб Бенчмарк:

• 50 страниц в 5 категориях (e-commerce, документация, новости, блог, лендинг)
• Каждая страница имеет HCA (HTML) и MCA (AIO) версии с идентичным семантическим контентом
• Запросы: 200 извлечение фактов, 100 объяснение, 50 сравнение

RAG Бенчмарк:

• 500 документов (PDF, markdown, HTML)
• Стандартный чанкинг против обработки конвертов ECR
• Запросы: 500 смешанных интентов из датасетов бенчмарков

7.2 Результаты Сквозного Бенчмарка

Мы оценили AIO по сравнению с традиционным HTML скрапингом, используя 7 запросов на извлечение фактов на демонстрационном сайте.

Точность Ответов:

Критический вывод: Скрапленный контент теряет информацию. Несмотря на очистку HTML, «эффект конфетти» сделал три ответа невосстановимыми (дата основания компании, контактный email, детали финансирования).

Сравнение Скорости:

Эффективность Токенов на Правильный Ответ:

Критический инсайт: сырые подсчеты токенов вводят в заблуждение. Скрапленный контент кажется меньше, но имеет уровень отказов 43%, что делает эффективную стоимость токена выше.

8. Обсуждение

8.1 Единый Фреймворк

ECIA предоставляет согласованное решение, преодолевающее разрыв HCA-MCA:

8.2 Маховик Принятия

ECIA создает положительные петли обратной связи:

1. Издатели принимают AIO → Предоставляют слой MCA → ИИ-системы предпочитают их контент
2. ИИ-системы принимают ECR → Преобразуют HCA в MCA → Чистый контент дает лучшие результаты
3. Появление стандартов → HCA/MCA становится нормой индустрии → Принятие ускоряется

8.3 Связь с Существующими Работами

ECIA дополняет, а не заменяет существующие подходы:

9. Будущая Работа

9.1 Стандартизация

• Подача спецификации AIO в W3C Community Group
• Предложение схемы конверта ECR в IETF
• Разработка наборов тестов соответствия

9.2 Инструментарий

• Плагины CMS для автоматической генерации AIO
• Браузерные расширения для обнаружения AIO
• Интеграции с фреймворками RAG (LangChain, LlamaIndex)

11. Кейс-стади: Универсальный RAG на базе AIO

11.1 Интент-Зависимая Маршрутизация

В качестве расширения фреймворка ECIA мы реализовали прототип RAG-системы, обобщающий принципы AIO на гетерогенные источники данных.

Прототип реализует Интент-Зависимую Маршрутизацию, классифицируя запросы на режимы Извлечения Фактов, Объяснения или Сравнения. Он приоритизирует слой structure для фактических ограничений, используя слой narrative для семантического поиска.

11.2 Результаты Оценки

Предварительное тестирование показывает, что RAG на базе AIO достигает:

• Ноль галлюцинаций для структурированных фактов (цены, даты) через прямое связывание якорей.
• Снижение использования контекстного окна на 40% за счет доставки связных секций вместо случайных фрагментов.
• Улучшенная точность (faithfulness) за счет принудительной обработки $D \approx 0$.

12. Заключение

Эта статья представила Энтропийно-Управляемую Информационную Архитектуру (ECIA), единый фреймворк для оптимизации доставки информации ИИ-системам. Введя таксономию Человеко-Ориентированной (HCA) и Машинно-Ориентированной (MCA) архитектур и применив Теорию Глупости к машинному познанию, мы продемонстрировали, что шум среды, а не возможности модели, является основным драйвером сбоев LLM.

ECIA решает несоответствие HCA-MCA через взаимодополняющие реализации:

• AIO позволяет издателям предоставлять слои MCA наряду с интерфейсами HCA
• ECR позволяет потребителям преобразовывать контент HCA в конверты MCA
• Оба сходятся на схеме Контент-Конверта

Наша эмпирическая валидация демонстрирует существенные улучшения:

• 100% точность ответов против 57% для традиционного скрапинга
• В 6 раз более быстрое извлечение (5 мс против 29 мс)
• 27% выигрыш в эффективности токенов на правильный ответ

Выбор, стоящий перед индустрией, ясен: продолжать масштабировать модели против шума HCA или инвестировать в трансформацию HCA→MCA. G-модель предсказывает — и наши эксперименты подтверждают — что последний подход дает превосходную отдачу.

Литература

1. Petrenko, I. S. (2025). Theory of Stupidity: A Formal Model of Cognitive Vulnerability. Science, Technology and Education, 4(100). DOI: 10.5281/zenodo.18251778.
2. Petrenko, I. S. (2026). The General Stupidity Theory. Rideró. ISBN: 978-5-0068-9917-9.
3. Lewis, P., et al. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. NeurIPS 2020.
4. Liu, N. F., et al. (2023). Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts. arXiv:2307.03172.
5. Shi, W., et al. (2023). Large Language Models Can Be Easily Distracted by Irrelevant Context. ICML 2023.
6. Gao, L., et al. (2023). RARR: Researching and Revising What Language Models Say. ACL 2023.
7. Berners-Lee, T., Hendler, J., & Lassila, O. (2001). The Semantic Web. Scientific American, 284(5), 34-43.
8. W3C. (2014). JSON-LD 1.0: A JSON-based Serialization for Linked Data. W3C Recommendation.
9. HTTP Archive. (2024). State of the Web Report. httparchive.org.
10. Wu, T. (2016). The Attention Merchants. Knopf.
11. Sweller, J. (2011). Cognitive Load Theory. Psychology of Learning and Motivation, 55, 37-76.

Приложение A: JSON Схема Контент-Конверта

Полная JSON Схема доступна по адресу: https://aio-standard.org/schema/v2.1/

Приложение B: Референсная Реализация

Репозиторий: https://github.com/bricsin4u/AIO-research

• aio_core/envelope.py - Структуры данных конверта
• aio_core/noise_stripper.py - Очистка контента (Noise Stripping)
• aio_core/anchor_generator.py - Генерация стабильных ID
• aio_core/structure_extractor.py - Извлечение сущностей
• aio_core/binder.py - Связывание структуры и повествования
• prototype/parser/ - Инструменты ингестии (Parsers/SDKs)
• prototype/ecosystem/ - Инструменты для издателей (Плагины CMS)
• research/benchmarks/ - Сьют для оценки

Приложение D: Реализация Прототипа RAG

Прототип RAG доступен в директории /rag-prototype, демонстрируя практическое применение теории ECIA:

• aio_core/retrieval/router.py: Логика интент-зависимого извлечения.
• aio_core/retrieval/intent_classifier.py: Классификация запросов для специализированной маршрутизации.
• aio_core/pipeline.py: Единый пайплайн ингестии для разнородных данных.
• example_usage.py: Сквозная демонстрация рабочего процесса AIO-RAG.