Naukowcy z arXiv prezentują nową metodę Algometrics do prognozowania w systemach, gdzie algorytmy wpływają na dane poprzez sprzężenie zwrotne. Problem pojawia się, gdy modele predykcyjne zmieniają zachowanie systemów, które próbują prognozować, co prowadzi do degeneracji dokładności. Badanie proponuje podejście do tego wyzwania, które ma znaczenie dla finansów, rekomendacji i systemów sterowania, gdzie algorytmy stale interakcjonują z rzeczywistością.