Sosial Media Lentləriniz üçün LLM-lər? Bəli Zəhmət olmasa!

Axmaqların peyğəmbərliyi

Bəli, peyğəmbərlik axmaqlara və zarafatçılara verildi, lakin bir məlumat lideri və texnoloji dəyişikliklərin diqqətli müşahidəçisi kimi mən cəsarətli bir proqnoz vermək üzrəyəm: o vaxtdan bəri onlayn məzmunu necə istehlak etdiyimizdə ən əhəmiyyətli transformasiyanın şəfəqinin şahidi oluruq . Google axtarışda inqilab etdi . Və gözlənilməz bir yerdən gəlir.

Rəqəmsal xaosun hazırkı vəziyyəti

Onlayn lentlərimiz pozulub.

• LinkedIn təvazökarlar və motivasion klişelər çölünə çevrildi.
• X (keçmiş Twitter) nifrət nitqi və fırıldaqları içində boğulur.
• Facebook xalanın hələ də Minion memlarını paylaşdığı rəqəmsal xəyal şəhəridir.

Bizi müvafiq, mənalı məzmunla birləşdirən alqoritmlər xəyalı nişanla bağlı kabusa çevrildi.

LLM İnqilabını Anlamaq

Böyük Dil Modellərinin (LLM) rəqəmsal landşaftımızı necə dəyişdirəcəyinə başlamazdan əvvəl gəlin onları nə ilə fərqləndirdiyini anlayaq. Əvvəlcədən müəyyən edilmiş qaydalara və nümunə uyğunluğuna əsaslanan ənənəvi alqoritmlərdən fərqli olaraq, LLM-lər kontekst, nüans və ən əsası niyyəti başa düşürlər. Onlar sadəcə məlumat elmi ilə bağlı yazıya tıkladığınızı görmürlər; onlar anlayırlar ki, bu yazı niyə sizinlə rezonans doğurub.

Ənənəvi tövsiyyə mühərriklərini yoxlama siyahısı ilə işləyən uyğunlaşdırıcı kimi düşünün, LLM isə daha çox zövqünüzü bilən, əhvalınızı anlayan və hansı məzmunun gününüzə həqiqətən dəyər qatacağını təxmin edə bilən dost kimidir.

Gələcəyə Baxış

Son iki təcrübə LLM-lərin gətirə biləcəyi seysmik sürüşməni vurğulayır:

1. Alış-veriş yenidən kəşf edildi: Ağıllı saatları araşdırarkən məyusluqlarımı Google-un Əkizləri ilə bölüşdüm. Açar sözə əsaslanan tövsiyələr əvəzinə Əkizlər mənim ehtiyaclarımı, məyusluqlarımı və istəklərimi təhlil etdi. Büdcəyə uyğun üç variant və bir mükafatlı alternativ təklif etdi - sadəcə xərcləməyə dəyərdi. Bu, daha az məhsul kataloquna baxmağa, daha çox oxuyan dostla məsləhətləşməyə bənzəyirdi.

2. Sizi Anlayan Məzmun Kəşfiyyatı: Təsəvvür edin ki, LinkedIn-in mövcud qarışıqlığı LLM ilə təchiz edilmiş lentlə əvəzlənib. Ümumi yazıları göstərmək əvəzinə, o, peşəkar trayektoriyanızı və karyera yolunuza uyğunlaşdırılmış səth məqalələrini, müzakirələrini və hekayələrini tanıya bilər. Bu, açar söz uyğunluğu və anlama səyahətləri arasındakı fərqdir.

   
   

Hazırda keçiddəyəm, bir neçə ay əvvəl işimi tərk etdim və bundan sonra nə edəcəyimi anlamağa çalışıram, ola bilsin ki, məlumat sahəsində məzmun yaradıcısı olmaq üçün qayıdıb və ya yenidən tam zamanlı işçi kimi işə götürülürəm, Ailənin yanında olduğum üçün bilirəm ki, reallıq hər ikisi deyil, hər ikisi birdir, uşaqları uşaq bağçasına buraxmadan və öz işlərində işləmək üçün səhər saat 4-də oyanmaları ilə bağlı 1 dollarlıq təsir göstərən başqa bir ilham almağa ehtiyacım yoxdur. 9-5 iş, mən buna BS deyirəm. İcazə verin, ehtiyaclarımı aşkar etməyimə və bu hərəkəti edən real insanlardan ilham almağıma kömək edən bir lentim olsun, icazə verin onlarla məşğul olum və hara getdiyimi daha yaxşı öyrənim və ya onların hərəkətləri əsasında uğur qazanmağıma kömək edə biləcək insanlarla daha yaxşı əlaqə saxlayım.

Platforma Döyüşləri: Yeni Döyüş Meydanı

Twitter/X və Grok: Elonun Uzun Oyunu

Elon Musk Twitter-in işçi qüvvəsini 8000-dən 1500-ə endirəndə çoxları xaos gördü. Bəs bu, fərqli bir məzmun moderasiyasına hazırlıq olsaydı, necə? Grok- un işə salınması ilə biz yeni strategiyanın toxumlarını görürük: küt alqoritmlərə deyil, nüanslı anlayışa əsaslanan məzmun kurasiyası.

Facebook-un LLAMA: Markın Son Duruşu

Facebook-un LLAMA modelini buraxması təkcə süni intellekt yarışına qoşulmaq deyil, həm də sağ qalmaqdır. TikTok və Instagram-a qaçan istifadəçilərlə (bu, əslində TikTok-un klonuna çevrilir), Meta flaqman platformasını canlandırmaq üçün inqilabi bir şeyə ehtiyac duyur. LLAMA WhatsApp mesajlarından tutmuş Instagram qarşılıqlı əlaqəsinə qədər Meta ekosistemində istifadəçi niyyətini başa düşmək üçün açar ola bilər.

Google-un Əkizləri: Axtarış İmperiyasını Müdafiə

Google-un Əkizləri təqdim etməsi süni intellekt yarışında yetişməkdən daha çoxunu təmsil edir - bu, onların əsas biznesini qorumaqdır. Ənənəvi axtarış motoru modeli və xüsusən də Google Reklamları təhlükə altındadır və Əkizlərin məzmunu anlamaq və kontekstuallaşdırmaq qabiliyyəti onlayn məlumatı necə kəşf etdiyimizi dəyişə bilər.

Sosial mediadan kənar: Elektron ticarət inqilabı

Ancaq burada maraqlı olur - bu transformasiya sosial mediada dayanmayacaq. Təsəvvür edin ki, e-ticarət lenti sizə yalnız aldığınız məhsullar əsasında məhsullar göstərmir, həm də alış-veriş davranışınızın kontekstini başa düşür. LLM-lər məhsul tövsiyələrini "başqaları da alıb"dan "probleminizi həll edən budur"a çevirə bilər.

Bir neçə il əvvəl bir texnoloji konfransda cəsarətli bir analitik səhnəyə çıxdı və sənayedə çoxunun bildiyi, lakin çox az adamın açıq deməyə cəsarət etdiyi şeyi paylaşdı. Onların ən böyük problemi, istifadəçi tələbini idarə etmək üçün lazım olan texnologiya deyil, SEO səyləri ilə pullu reklam arasında düzgün balans tapmaq idi. Əsl qorxu texniki miqyasda deyil, iqtisadiyyatla bağlı idi: bəzi platformalar, əsasən, konversiya ilə nəticələnməyən fokuslanmamış reklamların göstərilməsi səbəbindən istifadəçi əldə etmə xərclərinin bir istifadəçi üçün 100 dollara qədər artdığını görürdü. Bu arada, SEO vasitəsilə gələn istifadəçilər daha yaxşı nişan göstəriciləri göstərdilər.

Ancaq burada narahatçılıq yaranır: analitik yaxınlaşan uçma nöqtəsinə işarə etdi. Lent alqoritmləri üzvi məzmunun göstərilməsinin daha platformanın maliyyə maraqlarına uyğun olmadığına qərar verdikdə nə baş verir? Reklam gəliri həvəsi istifadəçi təcrübəsini tamamilə alt-üst edəndə? Bu sadəcə nəzəri deyildi - onlar real vaxtda bu gərginliyin ilkin əlamətlərini görürdülər.

Bu, bu gün platformalarda gördüklərimizi əks etdirir. Elon Musk Twitter-in reklam gəlirindən şikayət etdikdə və ya Facebook lentinizə daha çox reklam yerləşdirdikdə, onlar eyni əsas problemlə mübarizə aparırlar. Reklama əsaslanan ənənəvi model, platformaları son nəticədə istifadəçi təcrübəsini pisləşdirən getdikcə daha aqressiv monetizasiyaya doğru sövq edərək, limitlərinə çatır.

AI Aktı, GDPR və DMA dünyamızı necə yenidən formalaşdırır (və bu bizim üçün nə deməkdir)

GDPR-nin dalğalı təsirlərini ilk dəfə gördüyüm vaxtı xatırlayıram. Söhbət təkcə hər yerdə peyda olan bannerlərdən ibarət deyildi. Bunun arxasında niyə dayanırdı: şirkətlər məlumatlarımızı necə idarə etdiklərini yenidən nəzərdən keçirərkən riayət etməyə çalışırdılar. Bu, mənə tək bir tənzimləmənin sənayeləri innovasiyaya və ya çökməyə necə məcbur edə biləcəyini başa düşməyə vadar etdi.

İndi, AI Aktı və DMA ilə mən başqa bir dönüş nöqtəsində olduğumuzu hiss edirəm. Bunlar sadəcə qaydalar deyil; Onlar Avropanın “Gəlin texnologiyanı fərqli edək” demə üsuludur. Onlar texnologiyanı etik və şəffaf şəkildə necə qurduğumuz, yerləşdirdiyimiz və istifadə etdiyimiz üçün presedent yaradırlar.

Məsələn, AI Qanununu götürək. Bu, mənə maşın öyrənmə modelləri quran komandalarla apardığım müzakirələri xatırladır. Biz hamımız maraqlı tərəfin “Niyə model bu qərarı verdi?” sualını verdiyi anlarla qarşılaşmışıq. Tezliklə bu, sadəcə bir sual olmayacaq; qanuni tələb olacaq. Məlumat komandanız AI sistemlərinizi izah etməyə hazır deyilsə, siz artıq geridəsiniz.

Və ya DMA -ya baxın. Bu, böyük platformaların üstünlüyünə meydan oxuyan və əməkdaşlığı təşviq edən təmiz hava nəfəsi kimidir. Lakin bu, həm də çətin suallar doğurur: Özümüzü daha çox riskə məruz qoymadan açıq ekosistemləri necə yarada bilərik?

Bu Data Komandaları (və şəxsən Siz) üçün nə deməkdir

Mən orada olmuşam - yenilik etməyə çalışarkən uyğunluqla hoqqabazlıq edirdim. Bu asan deyil, amma öyrəndiklərim budur:

1. Uyğunluğun qabağında olun: GDPR kimi qaydaları maneə deyil, inam yaratmaq üçün bir fürsət kimi düşünün.
2. Şəffaflığa meyl edin: Qərarlarınızı izah etmək – istər insan, istərsə də süni intellekt tərəfindən qəbul olunmaması – sizin rəqabət üstünlüyünüz ola bilər.
3. Qaydalardan kənarda düşünün: GDPR-dən sonra inkişaf edən şirkətlər yalnız minimum tələblərə cavab verməyən, həm də onlardan daha yaxşı məhsul və xidmətlər üçün tramplin kimi istifadə edən şirkətlər idi.

Mono yemin təhlükəsi: AI əks-səda kamerasına çevrildikdə

Budur düşündüyümüzdən daha yaxın olan narahatedici bir ssenari: LLM-lər görmək istədiklərimizi proqnozlaşdırmaqda o qədər yaxşı olur ki, mükəmməl əks-səda kameraları yaradırlar. Təsəvvür edin ki, o qədər fərdiləşdirilmiş bir lent mövcud inanclarınıza və ya seçimlərinizə heç vaxt etiraz etmir. Yerin düz olduğuna inanırsınızsa, alqoritm əksini izah edən bütün məzmunu tədricən süzgəcdən keçirə bilər. Müəyyən marka televizoru iki dəfə almısınızsa, sistem artıq alternativləri görməyə ehtiyac olmadığına qərar verə bilər.

Bu, bu gün narahat etdiyimiz əks-səda kameralarından kənara çıxır. Mövcud sosial media alqoritmləri mübahisə yolu ilə nişanlanmaya səbəb olarsa, razılaşmadığınız məzmunu göstərə bilər. Lakin kontekst və niyyəti daha dərin səviyyədə başa düşən LLM-lər mənim "rahatlıq qabarcığı" adlandırdığım şeyi yarada bilər - seçimlərinizə o qədər uyğunlaşdırılmış bir feed ki, intellektual müxtəlifliyi sakitcə aradan qaldıraraq mükəmməl hiss edir.

Rahatlıq cazibədardır. Əksər insanlar paltaryuyan maşınları müqayisə edən 40 YouTube videosuna baxmaq istəmirlər - onlar sadəcə kiminsə onlara "Bu, ehtiyaclarınız üçün ən yaxşısıdır" deməsini istəyirlər. Ancaq kəşf prosesimizi süni intellektə həvalə etdikdə, yeni ideyalar üzərində büdrəməni, müxtəlif nöqteyi-nəzərlərlə məşğul olmaqdan irəli gələn inkişafı və çoxsaylı variantları müqayisə etməklə inkişaf edən tənqidi düşünmə bacarıqlarını itirmək riskimiz var.

Nömrələri əzbərlədiyim günləri xatırlayacaq qədər yaşım var, istənilən ictimai telefonda yaddaşıma əsasən lazım olan hər kəsə zəng edə, bu gün məndən partnyorun telefon nömrəsini soruşa bilərdim. Heç bir fikrim yoxdur! Telefon itdi, mən onunla əlaqə saxlamaq üçün başqa yol tapmalı olacağam. Müxtəlif xidmətlərdə təyin etdiyim bütün parolları xatırlayıram? Onunla hara getdiyimi görürsən ;-)

Bu barədə düşünün: mono yemlər dünyasında nəyəsə səhv etdiyimizi necə aşkar edə bilərik? İndiki seçimlərimizdən kənarda necə böyüyəcəkdik? LLM ilə işləyən yemləri cəlbedici edən səmərəlilik onları həm də mövcud inancları və üstünlükləri gücləndirən və sağlam idrak sürtünməsini aradan qaldıran təhlükəli əks-səda kameralarına çevirə bilər.

Əsl problem texniki deyil - fəlsəfidir. Yüksək fərdiləşdirilmiş məzmunun rahatlığını intellektual müxtəlifliyə olan ehtiyacla necə tarazlaşdıra bilərik? Süni intellektlə işləyən lentlərin təkcə eşitmək istədiklərimizi deyil, həm də eşitməli olduğumuzu söyləməsinə necə əmin ola bilərik?

Bilirəm bəziləriniz deyəcəksiniz, amma Amazon bunu Alexa ilə sınadı və ondan batareyalar sifariş etməyi xahiş etdi və platformaya güvənərək sizə ən yaxşı variantı göndərmək üçün yalnız daha sonra aşkar etmək üçün daha çox pul ödədilər və bu xüsusiyyət yavaş-yavaş Alexa cihazlarından öldü. LLM ilə daha yaxşı geri qayıt

Rəqəmsal kəşfin gələcəyi

Bu transformasiya yalnız daha yaxşı alqoritmlərlə bağlı deyil. Söhbət 2024-cü il üçün proqnozlaşdırılan 740 milyard dollarlıq onlayn reklam bazarından gedir. LLM ilə təchiz edilmiş lentləri mənimsəyən platformalar, kassalarını dolu saxlayaraq məzmunla necə məşğul olduğumuzu yenidən müəyyənləşdirəcək.

Bu Sizin Üçün Nə Deməkdir

Mark Zukerberqin Facebook-un ilk günlərində “məxfiliyin sona çatdığını” elan etdiyi vaxtı xatırlayırsınız? LLM ilə də oxşar məqamdayıq. Ancaq bu dəfə söhbət təkcə bizim məlumatlarımızdan getmir - bu, bütün rəqəmsal dünyanı necə kəşf etdiyimiz və onunla qarşılıqlı əlaqəmizdir.

Bunun müxtəlif qruplar üçün nə demək olduğunu izah edək:

İstifadəçilər üçün:

• Yaxşı tərəfi: Daha uyğun məzmun, aidiyyətsiz axtarışlara daha az vaxt və potensial olaraq daha mənalı kəşflər

• Narahatlıq: Biz artıq sadəcə məhsul deyilik - biz həm təchizat, həm də təlim məlumatıyıq

• Naməlum: Rəqəmsal kəşfimizin nə qədərini süni intellektə həvalə etməyə hazırıq?

  
  

Məzmun Yaradıcıları üçün:

• Fürsət: Həqiqətən maraqlanan auditoriyaya çatmaq üçün daha yaxşı şanslar

• Çətinlik: Həm insanlar, həm də LLM ilə rezonans doğuran məzmun yaratmağı öyrənmək

• Risk: Süni intellektlə idarə olunan paylama sistemlərindən asılı olmaq

  
  

Müəssisələr üçün:

• Ənənəvi reklamçılar öz strategiyalarını yenidən nəzərdən keçirməli ola bilər - LLM-lər həqiqətən istifadəçi niyyətini başa düşdükdə, reklamların geniş auditoriyaya yayılması daha az effektiv olur.

• Diqqət "Reklamımızı neçə nəfər görür"dən "Doğru anda doğru insanlara çatırıqmı"ya keçə bilər.

• LLM-lər müvafiq auditoriyaya çatmaq baxımından oyun sahəsini bərabərləşdirsələr, kiçik bizneslər faydalana bilər

  
  

Tərtibatçılar və Texniki Peşəkarlar üçün:

• Bu, sadəcə olaraq kod təhlilinin avtomatlaşdırılması və ya sənədlərin yaradılması ilə bağlı deyil
• Rəqəmsal təcrübələri necə qurmaq və optimallaşdırmaqla bağlı əsas dəyişikliyə baxırıq
• Çətinlik süni intellekt imkanlarından istifadə etməklə insan iradəsini qoruyan sistemlərin qurulması olacaq

Xeyr, LLM-lər hamımızı əvəz etməyəcək və bizi öldürməyəcəklər (hələ). Lakin onlar bütün sənayeləri yenidən formalaşdıracaqlar. Tərtibatçılar fərqli şəkildə quracaqlar, marketoloqlar fərqli hədəf alacaq və müştəri xidməti fərqli fəaliyyət göstərəcək. Qaliblər sadəcə LLM-ləri qəbul edənlər deyil, bu güclü vasitələrdən istifadə edərkən insan dəyərini və yaradıcılığı necə qoruyub saxlamağı anlayanlar olacaq.

Bu yeni dövrdə biz təkcə istehlakçılar və ya yaradıcılar deyilik - biz süni intellektə əsaslanan məzmun kurasiyasında kütləvi eksperimentin iştirakçılarıyıq. Məsələ iştirak edib-etməməkdə deyil (biz artıq varıq), muxtariyyətimizi və tənqidi düşüncəmizi qoruyaraq bunu necə ağıllı şəkildə etməkdir.

Unutmayın: günün sonunda biz təklifin bir hissəsiyik, reklamçılar tələbatdır və bu dövrədə yalnız ikisi arasında ən mənalı əlaqələr yarada bilənlər qalib gələcək. Lakin LLM yaşındakı "mənalı" bizim öyrəşdiyimizdən çox fərqli görünə bilər.

Haqqımda (Lior): AI, məzmun və insan əlaqəsinin kəsişməsini araşdıran məlumat lideri və texnologiya strateqi. Hazırda peşəkar keçidimdə naviqasiya edirəm və səyahət haqqında fikirlərimi bölüşürəm. Məzmun kəşfi və məlumat liderliyinin gələcəyi haqqında söhbətə davam etmək üçün burada Hackernoon və ya LinkedIn-də mənimlə əlaqə saxlayın.