versucht, dies in beide Richtungen zu erweitern. Es ist schwer, Ideen in Schubladen zu stecken, aber Wireheading ist das Gefühl.

Ich hatte Schwierigkeiten, die Essensidee zu formulieren, aber die Quintessenz ist, dass sich herausstellt, dass man Big Data ML-Modellierung der Ernährungspräferenzen der Verbraucher sehr gut mit all den psychologischen Primitiven des Glücksspiels kombinieren kann, *insbesondere*, nachdem die letzte Meile Lieferung günstiger und schneller ist (z. B. Drohnen).

Ich hatte Schwierigkeiten, die Essensidee zu formulieren, aber die Quintessenz ist, dass sich herausstellt, dass man Big Data ML-Modellierung der Ernährungspräferenzen der Verbraucher sehr gut mit allen psychologischen Primitiven des Glücksspiels kombinieren kann, *insbesondere*, nachdem die letzte Meile der Lieferung günstiger und schneller ist (z. B. Drohnen). Das andere, was du tun möchtest, ist, die Verteilung der Schmackhaftigkeit *ungleich* zu gestalten. Du möchtest nicht, dass jeder Dorito gleich schmackhaft ist. Einige von ihnen sollten doppelt so viel Geschmack haben, aber in zufälligen Raten, und dann auch für jede Tüte randomisieren (du wirst eine Möglichkeit brauchen, den Konsum besser zu verfolgen, damit du letztendlich viel besser als zufällig abschneiden kannst, natürlich denke ich, dass wir kurz davor sind, dies auf eine +EV-Art und Weise zu tun, aber ich bezweifle, dass es lange dauern wird (aktuelle Plastiktüten sind überraschend billig, so billig, dass sie in Amerika nicht einmal richtig öffnen, was offensichtlich kein Fehler ist, denn wenn die Tüte nicht richtig öffnet, ermutigt es dich, viel mehr zu essen, als du es sonst tun würdest)). Der nächste Schritt ist, dass du eine gesamte F&E-Abteilung haben möchtest, die das Mikrobiom des Darms tiefgehend versteht und herausfindet, von welchen Nährstoffen und Polyphenolen die häufigsten Arten leben, und dein Ziel wird ein pro-Nutzer-ML-Modell sein, das dies weiß und weiß, wie man die stärksten Nachfragen zu jedem gegebenen Zeitpunkt am besten stillt. Dann hast du im Wesentlichen ein Meta-Modell von dem oben genannten, das zwischen der Sättigung verschiedener Typen in einer Art spaced-repetition-Weise wechselt, und du kannst wahrscheinlich dazu führen, dass ein bemerkenswerter Teil der Bevölkerung Essstörungen entwickelt, wenn du all diese Variablen richtig spielst. Natürlich stellt sich das Problem der GLP-1s, und die süchtig machende Lebensmittelindustrie hat derzeit schlecht darin abgeschnitten, sie so zu stoppen, wie sie es hätten tun sollen, wenn sie, äh, ~perfekt rationale kapitaloptimierende Akteure~ gewesen wären, aber.

Ich habe viel Willenskraft aufgebracht, um zu widerstehen, eine so offensichtliche NSFW-Spalte in das Diagramm einzufügen.