回顾Twitter的AI演化历史,会带来哪些教训和救赎?|亚博app下载官网下载

本文摘要:2012年,Twitter收购了新闻单体起家的网站Summify,对Twitter的信息流数据进行解读和挖掘,跟踪新闻传播效益。但是Twitter在信息流中引入终端算法的时间比Facebook晚。相比于Facebook、Google、苹果,甚至是它的“中国弟子”微博,甚至是AR和云服务,Twitter的技术创新给人一种枯燥无味的感觉。

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在社交平台Twitter上,“舆论风向”的变幻莫测常常让我们目瞪口呆。多次成为科技行业的宠儿,数起政治经济娱乐事件的发源地,分析师和华尔街眼中的“社会未来”;高调上市后,股价继续体操化,贴上了“Twitter已被杀”、“Next Yahoo”的标签,让“妓女”卖不出去;在第四季度17年来第一次盈利后,Twitter的收入开始全面恢复快速增长,并持续至今,所以关于Twitter在市场上的第二次崛起,往往有无数成功的研究:讨论“新闻”的定位、视频化、管理垃圾内容、调整组织.简而言之,这些是性能下降时的隐患,这些是性能上升时的优势,让路人见多识广。这是关于传说中的“凡事都有两面性”,我们拒绝过问。jpg当然,在Twitter的《Yoda求生存》中,没有人会坚持引入AI技术的必要性。

Twitter显然在AI方面做了很多工作。尽管如此,我们也知道,从结果反向引用的过程来看,现象重现后的“后知后觉”是没有意义的。所以,作为一个坚决拥护AI的媒体,我们不愿意简单地把AI当成Twitter“起死回生”的生命线。

相反,我们在AI上靠推特种植赚钱显然是不够的。那么,回顾Twitter的AI演化历史,会带来哪些教训和救赎?Yoda的Twitter前面有哪些生存的坑?当Facebook在2012年上市时,许多批评者并没有抱太大期望,指出Twitter是这一代互联网公司的典范。然而风水轮流转,Facebook在2016年蓬勃发展,Twitter则因高层倒戈、用户萎缩、被迫出售公司而濒临破产。

几次并购失败后,Twitter开始了艰难的城市之旅。过程中自然是极其痛苦的,坑坑洼洼,雷区也是眼花缭乱。人才流失、快速增长下沉、社会分流等外部因素。被忽略。

单从产品层面来说,Twitter有很多问题。首当其冲的是依然被人诟病的内容环境。

在推特上,“键盘侠”就像一条跗蛆,到处传播侵犯人权的蓄意评论和人身攻击。它还充斥着欺诈性新闻和机器人传播的垃圾内容。对此,首席执行官杰克多西指出,“推特是一种沟通工具,不擅长识别个人之间的内容争议。

”所以Twitter收到报告后的做法往往是封标题。这种中立的态度似乎加速了Twitter用户的萎缩,尤其是没有受到语言暴力特别影响的名人和KOLs,必然会导致Twitter内容生态的衰落。还有一点,Twitter在坚决回归媒体平台定位后,产品体验和内容价值并没有显著提升。

以特别强调“直播”的直播产品为例,毫无疑问是展示Twitter“新闻力量”的最佳捷径,但Twitter仍然沿用PC时代的产品思维,这意味着直播从传统的电视台转移到手机上,作为对文字和图片内容的非常简单的补充。至于事件过程和其他人的连锁反应,都是集体缺席。用技术分析师本汤普森(Ben Thompson)的话说,这只是证明了“这家公司(Twitter)的成功取决于运气,而不是洞察力。”当然,Twitter有很多困难,这里的墨水用完只是一顿傻饭。

更何况它在技术上做了哪些动作,用“惊艳”煞费苦心地扫出了一条活在雷区的路。Twitter AITwitter似乎觉得需要做一些改变。2017年,美国亿万富翁马克库班开始购买推特股票。

当他拒绝接受CNBC的独家采访时,他回应道:“我指出他们又开始了人工智能。”。当时,Twitter开始被用于人工智能,对介绍给读者的推文进行测试和过滤。

此后,Twitter开始了一系列AI改造计划:一是利用机器提高内容补救的效率。Twitter再次意识到,只有健康有序的平台环境,才能为广告主找到核心用户,获得价值,最终构成业绩快速增长的良性循环。

因此,机器学习算法的引入非常重要。Twitter收购了伦敦初创公司Fabula AI,该公司专门从事图形的深度自学,用于机器学习,分析大型数据集,寻找关系和交互。

这就需要帮助Twitter的机器学习团队通过关系的同构来发现社交网络上的假新闻、垃圾邮件等问题,从而提高平台对话的健康度。2018年,Twitter发布了一个名为《探索在线仇恨》的面板工具,需要通过1000个Twitter账户样本,找到仇恨活动的规律和趋势,然后利用算法分解更大的数据集,从而动态控制互联网上的仇恨言论,控制其中涉及的热点话题和言论来源。目前Twitter 38%的有害内容都是通过该算法自动检测出来的。

二是在信息流中引入算法引入信息流,这是Twitter发送信息的第一种方式。2012年,Twitter收购了新闻单体起家的网站Summify,对Twitter的信息流数据进行解读和挖掘,跟踪新闻传播效益。但是Twitter在信息流中引入终端算法的时间比Facebook晚。

2016年,Twitter发布了一项新功能:通过算法自检,为用户指出最重要的内容。用户的信息流仍然是按照时间线来指示的,但是通过推荐机制,Twitter为用户指出了最重要的信息,并向他们介绍了没有被注意到的账户内容。2017年再次推出“搜索”标签,通过算法将热点话题、重大新闻、搜索功能集中到一起,放入一个功能分区,让用户可以慢慢追踪到真正有趣的故事和品牌。第三,依靠AI提升交互体验2016年,Twitter收购了总部位于伦敦的机器学习初创公司Magic Pony Technology。

对方的算法可以解读“图像特征”,使Twitter在视频流、直播等内容中重新到达。比如我们卖会话视频功能,根据上一步的操作者提前录制很多剧情,根据用户的不道德程度(自由选择是或否)进行下一步。

为直播保存了一个名为“瞬间”的页面,引用被分类成连贯的“故事”。互动性的加强和新的内容形式吸引了广告商的注意力。2018年第二季度和第三季度,视频广告收入贡献了Twitter广告收入的一半。

然后采取机器翻译等措施辅助各地区的跨文化交流等。Twitter在ad cvr和反垃圾邮件方面做了大量的技术优化,加强了用户参与。

目前很明显,Twitter的AI有几个显著的特点:1。起步较晚,引人注目的案例和技术非常有限;2.技术布局围绕收益进行,最大化流量,辅助广告效果;3.所有的功能性创意都是为了填补缺点,增加与其他社交平台的体验差距。但是,Twitter知道自己抓住了AI的命脉吗?可能不一定。AI到底能不能救推特某种程度上,推特的AI策略好像是“灭火”,哪里有危险。

对于渴望重返聚光灯下的Twitter来说,这样做或许可以理解。但也造成了很多困难:一方面,Twitter无法和AI一起长出自己独特的“长板”。相比于Facebook、Google、苹果,甚至是它的“中国弟子”微博,甚至是AR和云服务,Twitter的技术创新给人一种枯燥无味的感觉。

例如,Twitter在2018年11月发布了“搜索”标签,Facebook在2016年尝试了类似的东西。信息流算法的显示也很差。很多Twitter用户响应智能算法控制的时间线,显得支离破碎,在最近的信息里刷两三个小时前的内容。

Twitter于2018年9月被迫宣布获得了手机客户端用户长期东流转换功能。另一方面,过度执着于广告需求是媒体平台的信誉使然。作为广告收入占90%以上的社交媒体,Twitter在用户和广告商利益最大化方面存在差距,仅次于反对派。

比如为了搭建一个更高效的广告,需要准确定位和图片用户,准确投放时不可避免的要“卖”用户数据。在某些极端情况下,社交媒体不会透露用户的安全信息,如清晰的地址。

研究表明,有地址信息的推文占每天推文总数的2%,即440万条推文。此外,AI基础能力和人才的严重不足,也不一定会让Twitter面临进一步的责难。

面对上述问题,其他在AI技术上做得比较早的科技公司,只能通过技术手段在较小程度上规避数据隐患。例如,Facebook宣布将将其端到端加密服务扩展到其包含的所有即时通讯工具。今年的Google I/O大会还公布了一系列与隐私管理相关的新产品。比如Google assistant,语音助手,需要离线使用,需要将用户数据传输到云端进行处置。

Twitter的超级3200万Twitter账号密码被泄露,官方很长一段时间什么都没做,除了敲诈黑客,重置密码。(Twitter的CEO杰克多西和Facebook的首席运营官谢丽尔桑德伯格共同出席了美国国会的听证会。)在一定程度上,谷歌近年来不断更新和完善搜索引擎和算法,以满足用户对高质量新闻的市场需求。

比如Google Search将新闻内容整合到选定系列的摘要中,构成了“热点新闻”的轮播。YouTube也在大力研发新闻内容,在信息流界面增加了“脑出血新闻”的功能板块。2018年还投入2500万美元支持视频新闻。

因此,尽管有类似的商业模式,推特还是实现了许多希望,但这并不能帮助它解决未来的问题。技术基础的匮乏会让社交建筑Twitter风雨飘摇,变幻莫测。也许,在商业模式的明显问题改变之前,AI预见不可能是一个奢侈空洞的梦想。

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