Сооснователи Instagram вернулись с новым проектом

НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН, РАСПРОСТРАНЕН И (ИЛИ) НАПРАВЛЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ «РОСКОМСВОБОДА» ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА «РОСКОМСВОБОДА». 18+
Представляем перевод статьи Кейси Ньютона об Artifact — персонализированной ленте новостей на основе машинного обучения.
Источник: Platformer

Кевин Систром и Майк Кригер, соучредители Instagram, покинувшие Facebook в 2018 году на фоне напряжённых отношений с материнской компанией, создали новое предприятие по изучению идей приложений следующего поколения. Их первый продукт — Artifact, персонализированная лента новостей, которая использует машинное обучение, чтобы понять ваши интересы, и вскоре позволит вам обсуждать эти тексты с друзьями.

Название — Artifact — символизирует слияние статей, фактов и искусственного интеллекта. Компания планирует быстро привлечь пользователей, говорит Систром. Вы можете зарегистрироваться здесь. Приложение доступно для Android и iOS, однако придётся дождаться своей очереди для предустановки приложения.

Упрощённо говоря, Artifact — это своего рода TikTok для текста. Одни называют его возрождённым Google Reader в виде мобильного приложения, другие видят в нём конкурента Twitter. Приложение открывает ленту популярных статей, отобранных из списка издательств, — от ведущих новостных организаций, таких как New York Times, до небольших блогов по нишевым темам. Алгоритм подбирает для пользователя заинтересовавшие его статьи и предлагает похожие посты и истории в будущем, подобно тому, как просмотр видео настраивает TikTok. 

Сегодня пользователи из списка ожидания могут увидеть только центральную ранжированную ленту. Однако пользователи бета-версии Artifact в настоящее время тестируют ещё две функции, которые, как ожидает Систром, станут основой приложения. Первая — это лента статей, за которыми вы решили следить вместе с комментариями к ним (вы не сможете публиковать текст без ссылки, по крайней мере, в настоящее время). Вторая функция — это почтовый ящик для прямых сообщений, с помощью которого вы сможете обсуждать прочитанные сообщения с друзьями в приватном режиме.

В одном смысле Artifact может показаться возвращением к прошлому. Вдохновленные успехом TikTok, крупные социальные платформы провели последние несколько лет в погоне за видеопродукцией короткой формы и доходами от рекламы, которые приходят вместе с ней.

В то же время, подобно социальной сети конца 2000-х годов, Artifact делает ставку на текст. Но основатели надеются, что десятилетний опыт, а также последние достижения в области искусственного интеллекта помогут их приложению завоевать большую аудиторию.

Систром и Кригер впервые начали обсуждать идею того, что потом стало Artifact, пару лет назад. Один из основателей сказал, что когда-то он скептически относился к способности систем машинного обучения улучшать рекомендации, но опыт работы в Instagram переубедил его. «На протяжении многих лет я видел, что каждый раз, когда мы использовали машинное обучение для улучшения потребительского опыта, мы быстро приходили к успеху», — сказал он.

Так зачем же возвращаться сейчас? Технически это не первый проект дуэта после Instagram: в 2020 году они объединились для создания сайта RT.live, отслеживающего распространение COVID-19. После этого разработчики Artifact не торопились создавать компанию, пока не произошли три вещи, необходимые для старта нового проекта. Первое — это большая волна в потребительских технологиях, которую они с Кригером могли бы попытаться поймать. Второе — способ связать эту волну с социальными технологиями, в которые они с Кригером смогли бы эмоционально вложиться душой. Третье — идея, как их продукт может решить проблему, — Систром уже давно рассматривал архитектуру технологии с точки зрения того, какую работу она может выполнять для своих клиентов.

Прорывом, который позволил создать Artifact, стал алгоритм, изобретённый Google в 2017 году. Он предлагает механизм-трансформер, позволяющий системам понимать язык, используя гораздо меньше входных данных, чем требовалось ранее.

Трансформер помог системам машинного обучения совершенствоваться гораздо быстрее, что непосредственно привело к выпуску в прошлом году ChatGPT и сопутствующему буму интереса к ИИ. (Трансформеры — это «Т» в ChatGPT).

Создание этого алгоритма породило новые возможности для социальных сетей. Сначала они показывали вам материалы, которые ваши друзья считали интересными, — это модель Facebook. Затем соцсети начали показывать вам материалы людей, за которыми вы решили следить, независимо от того, были ли вы друзьями или нет, — это модель Twitter.

Инновация TikTok заключалась в том, чтобы показывать вам материалы, используя только алгоритмические предсказания, независимо от того, кто ваши друзья или за кем вы следите. Вскоре это приложение стало самым скачиваемым в мире. Artifact представляет собой попытку сделать то же самое, но для текста.

Вопрос в том, смогут ли персонализированные рекомендации для новостных статей и постов в блогах добиться такого же вирусного успеха для Artifact, как видео для TikTok. В 2014 году волна персонализированных новостных приложений с такими названиями, как Zite и Pulse, появлялась, но потом исчезала, так как не сформировала у пользователей глубоких привычек. А в начале этого месяца токийская компания SmartNews, использующая аналогичную технологию искусственного интеллекта для персонализации рекомендаций, уволила 40% своих сотрудников в США и Китае на фоне сокращения пользовательской базы и проблем рекламного рынка.

Как и большинство стартапов на данном этапе, Artifact ещё не определился с бизнес-моделью. По словам Систрома, очевидным вариантом была бы реклама. Ему также интересно подумать о сделках по разделению доходов с издателями. Если Artifact станет крупным проектом, он сможет помогать читателям находить новые издания и побуждать их подписываться на них; возможно, для Artifact имеет смысл попытаться получить свою долю.

Систром также разъяснил, что Artifact будет серьёзно относиться к работе по предоставлению читателям высококачественных новостей и информации. Это означает, что в список включат только тех издателей, которые придерживаются редакционных стандартов качества. Пока что компания не раскрывает информацию о каждом издателе в своей системе, но пользователи уже могут искать отдельные публикации в приложении.

В систему были включены как левые, так и правые издательства; например, вы найдете там Fox News. Но Систром не стесняется того, что компания будет самостоятельно решать, кто входит в систему, а кто нет.

«Одной из проблем технологий в последнее время стало нежелание многих компаний выносить субъективные суждения во имя качества и прогресса человечества, — говорит он. — Просто примите это трудное решение».

По его словам, Artifact будет удалять отдельные сообщения, которые пропагандируют ложь. 

Системы машинного обучения станут в первую очередь измерять, сколько времени каждый пользователь тратит на чтение, а не то, сколько кликов и лайков он поставил, чтобы можно было по достоинству оценить более глубокие статьи.

На данный момент Систром и Кригер финансируют Artifact самостоятельно, хоть и можно предположить, что скоро инвесторы будут пробивать дорогу к их дверям. Сейчас над приложением работает команда из семи человек, включая Робби Стейна, который с 2016 по 2021 год занимал руководящую должность в Instagram.

Продав Instagram компании Facebook за 715 млн долл., Систром и Кригер не испытывали острой необходимости в работе. Что же движет ими на этот раз?

«Нам в принципе нравится строить, — сказал Систром. — В мире нет другого места, где бы мы хотели проводить свое время, кроме как писать код и создавать продукты, которые нравятся людям. Я просто обожаю это».

По его словам, прогресс в области искусственного интеллекта также захватил их воображение:

«Я думаю, что машинное обучение — это, несомненно, самая крутая вещь, над которой можно работать сейчас. Не потому, что это модно, а потому, что когда он знает, что вы увлечены определённой темой, и полностью вас понимает, вы думаете: «Как так получилось, что просто несколько цифр, перемноженных вместе, сделали это?» Технический директор OpenAI сказал, что машинное обучение — это значит, что ничего не работало много месяцев, а потом вдруг заработало, и заработало страшно хорошо. Я с этим согласен».

Я использовал Artifact всего несколько часов, и многие функции, которые компания планирует создать, остаются на стадии разработки. Как и следовало ожидать от Систрома и Кригера, приложение уже хорошо отшлифовано. ИИ действительно делает новые вещи возможными в потребительских приложениях, а крах Twitter под руководством Илона Маска создал возможность для команды с глубоким опытом в этой области снова попробовать себя в текстовых социальных сетях.

Однако, для того чтобы добиться успеха в крупном масштабе, Artifact должен будет сделать больше, чем просто показать вам коллекцию интересных ссылок. Даже в нынешнем подавленном состоянии цифровых изданий Интернет по-прежнему богат интересными историями, что может подтвердить любой, кто хоть раз взглянул на список заголовков-кликов под поисковой строкой Google. Мало кто тратит много времени, жалуясь на то, что не может найти в Интернете ничего хорошего для чтения.

Да, искусственный интеллект — это огромная часть успеха TikTok. Но, как и Twitter до него, TikTok также преуспел благодаря тому, как он фиксирует обсуждения — больше твитов стали вирусными просто потому, что комментарии на TikTok интереснее, чем сами видео. Аналогичным образом Twitter остается основным источником свежих новостей в значительной степени потому, что это место, где публика обсуждает новости открыто.

Artifact находится в стадии разработки. Но если Систром и Кригер смогут привнести в эту часть продукта то же мастерство, которое они привнесли в Instagram, возможно, пройдет совсем немного времени, и я снова забуду свой логин Mastodon.

 

Оригинал

Contacts

For general questions

[email protected]

For legal questions

[email protected]

Contacts for media:

Telegram: moi_fee
Signal: moi_fee.13

18+

On December 23, 2022, the Ministry of Justice included Roskomsvoboda in the register of unregistered public associations performing the functions of a foreign agent. We disagree with this decision and are appealing it in court.