ai人工智能機氣林商城為您發(fā)布動態(tài)信息：Twitter在ai人工智能上栽種與收獲的，是不夠的。那么接下來請瀏覽Twitter的ai人工智能進化史，給我們帶了怎么樣的明鑒：

　　Twitter咱們并不陌生，是全球很火爆的社交網(wǎng)絡(luò)，有時候帶節(jié)奏的輿論導(dǎo)向，是變幻莫測的，我們有時候都很懵逼。

　　以前這個社交網(wǎng)絡(luò)可是科技領(lǐng)域的小寶貝呢，許許多多的政經(jīng)社會文娛大事情的發(fā)源地，剖析師和華爾街眼中“社交的將來”；高調(diào)上市后股價持續(xù)跳水，又被貼上“Twitter狗帶”、“next雅虎”的標(biāo)簽，搞得想“賣身”都賣不進來；17年Q4初次盈利后，Twitter的營收開端恢復(fù)增長并持續(xù)到如今，于是市面上又呈現(xiàn)了無數(shù)清點Twitter二次崛起的勝利學(xué)：聚焦“新聞”定位、視頻化、管理渣渣內(nèi)容、組織調(diào)整……

　　總之，業(yè)績下滑時這些都是隱患，業(yè)績上揚時這些都是優(yōu)點，搞得路人無比懵逼，這大約就是傳說中的“事物都有兩面性”吧，反正咱也不敢問.jpg

　　當(dāng)然，在Twitter的“絕地求生”中，沒有一個人會承認(rèn)引入ai人工智能技術(shù)的必要性。而Twitter也的確在ai人工智能上做了大量的工作。雖然如此，我們也深知從結(jié)果逆推過程，在現(xiàn)象發(fā)作后的“馬后炮”并無意義，所以，作為一個堅持為ai人工智能代言的媒體，我們也不愿意簡單地將ai人工智能視作Twitter“起死回生”的救命稻草。

　　恰恰相反，Twitter在ai人工智能上付出與收獲的，在我們看來還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。那么，回過頭來看Twitter的ai人工智能進化史，到底帶來哪些經(jīng)驗與啟示呢？

　　絕地求生的Twitter，面前都有哪些坑？

　　Facebook在2012年IPO的時分，許多評論家并不看好，以為Twitter才是這一代互聯(lián)網(wǎng)公司的楷模。但是風(fēng)水輪番轉(zhuǎn)，2016年Facebook風(fēng)生水起，而Twitter則到了高層出走、用戶流失、不得不出賣公司的倒閉邊緣。

　　幾次收買失利之后，Twitter開啟了困難的自救之旅。過程自然是無比痛苦的，坑和雷區(qū)也是美不勝收的。人才流失、增長擱淺、社交分流等外部要素略過不提，單從產(chǎn)品層面，Twitter的問題就有不少。

　　首當(dāng)其沖的，就是不斷為人所詬病的內(nèi)容環(huán)境。

　　在Twitter上，“鍵盤俠”好像跗骨之蛆，四處散播著蹂躪人權(quán)的歹意評論和人身攻擊。還充滿著虛假新聞、人工智能技術(shù)人等散播的渣滓內(nèi)容。對此，CEO杰克·多西以為“Twitter是一個通訊工具，不擅長判別個人之間的內(nèi)容糾葛?！?，所以Twitter接到告發(fā)后的做法常常是封號了事。這種中立態(tài)度顯然加速了Twitter用戶，特別是受言語暴力最為嚴(yán)重的名人和KOL的流失，直接招致Twitter內(nèi)容生態(tài)的萎縮。

　　還有一點是，堅持走媒體平臺定位之后，Twitter在產(chǎn)品體驗和內(nèi)容價值上卻沒有明顯的晉級。以強調(diào)“在現(xiàn)場”的直播產(chǎn)品為例，無疑是展現(xiàn)Twitter“新聞力”的最佳捷徑，但Twitter仍然采用了PC時期的產(chǎn)品思想，僅僅是將現(xiàn)場從傳統(tǒng)電視臺搬到了手機上，作為對文字和圖片內(nèi)容的簡單補充，至于事情過程、其別人的連鎖反響等，都集體缺位了。

　　用科技剖析師Ben Thompson的話來說，剛好證明了“這家公司(Twitter)的勝利靠的更多是運氣，而不是洞察力?！?/p>

　　當(dāng)然，Twitter的窘境還有很多，這里用盡筆墨也只是炒冷飯。更關(guān)鍵的是，它到底在技術(shù)上做了哪些動作，為本人在處處有“驚喜”的雷區(qū)中困難地掃出了一條生路。

　　笨鳥后飛的Twitterai人工智能

　　Twitter顯然也覺得到了本人必需做出一些改動。

　　2017年，美國億萬富翁Mark Cuban買了入Twitter的股票，他在承受CNBC采訪時表示：“我以為他們終于開端了人工智能方面的動作”。當(dāng)時，Twitter開端運用人工智能來挑選和過濾引薦給讀者的推文。

　　遂，Twitter弄了一系列的ai人工智能改造方案：

　　1、用人工智能技術(shù)進步內(nèi)容整治效率

　　Twitter終于認(rèn)識到，唯有安康有序的平臺環(huán)境，才干留住中心用戶，并為廣告商提供價值，最終構(gòu)成業(yè)績增長的良性循環(huán)。因而，人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)算法的引入就變得至關(guān)重要。

　　Twitter收買了倫敦創(chuàng)業(yè)公司Fabula ai人工智能，這家公司的特長是圖形深度學(xué)習(xí)，運用人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)來剖析大型數(shù)據(jù)集并找出關(guān)系和交互。這可以協(xié)助Twitter的人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)團隊經(jīng)過關(guān)系映射來更好地發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)上的假新聞，渣滓郵件和其他問題，進而改善平臺對話的安康情況。

　　2018年，Twitter發(fā)布了一個名為Exploring Online Hate的面板工具，可以經(jīng)過1000個Twitter賬戶的樣原本尋覓仇恨活動的規(guī)律、趨向，然后應(yīng)用算法生成更大的數(shù)據(jù)集，從而實時控制網(wǎng)絡(luò)上仇恨行動，控制相關(guān)的搶手話題和行動來源。

　　目前，Twitter有38%的有害內(nèi)容是由算法自動挑選出的。

　　2、在信息流中引入了算法引薦

　　信息流是Twitter首創(chuàng)的信息分發(fā)方式，2012年，Twitter就收買了新聞聚合推送網(wǎng)站Summify，用于了解和發(fā)掘Twitter的信息流數(shù)據(jù)，追蹤新聞的傳播效益。但Twitter在信息流中接入算法引薦的時間，卻要晚于Facebook。

　　2016年，Twitter推出了一項新功用：經(jīng)過算法自行挑選它以為對用戶重要的內(nèi)容。用戶的信息流不再依照時間軸顯現(xiàn)，而是經(jīng)過引薦機制顯現(xiàn)Twitter以為對用戶重要的信息，以及向他們引薦未關(guān)注賬號的內(nèi)容。

　　2017年，又上線了“探究”選項卡，經(jīng)過算法將搶手話題、嚴(yán)重新聞以及搜索功用集中起來，放在一個功用分區(qū)，以便用戶快速追蹤到真正感興味的故事和品牌。

　　3、靠ai人工智能提升交互體驗

　　2016年，Twitter收買了倫敦的人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司Magic Pony Technology，對方的算法能了解“圖像的特征”，這使得Twitter能重新在視頻流、直播等內(nèi)容上再次動身。

　　比方推出互動視頻功用(conversational video)，依據(jù)上一步的操作提早錄制好多份劇情，依照用戶行為(選擇Yes or No)來推進到下一步。為直播增加了一個名為Moments的頁面、將推文整理成前后連接的“故事”。

　　互動性的加強和新的內(nèi)容形態(tài)也重新吸收了廣告主的喜愛，2018年第二三季度，來自視頻廣告的收入為Twitter奉獻(xiàn)了超越一半的廣告收入。

　　再比方人工智能技術(shù)翻譯之類的措施，來協(xié)助各個區(qū)域的跨文化交流等等，Twitter在廣告轉(zhuǎn)化(ad cvr)和反渣滓信息上(anti spam)做了很多技術(shù)優(yōu)化，用戶的參與度也有所加強。

　　目前看來，Twitter發(fā)力ai人工智能有幾個明顯的特性：

　　1、起步晚，令人眼前一亮的案例和技術(shù)非常有限；

　　2、技術(shù)規(guī)劃盤繞營收展開，盡可能讓流量最大化，助攻廣告效果；

　　3、簡直一切功用創(chuàng)新都是在補短板，減少與其他社交網(wǎng)絡(luò)的體驗差距。

　　但是，Twitter真的把握住了ai人工智能的命脈了嗎？似乎也一定。

　　ai人工智能到底能不能挽救Twitter

　　某種意義上來說，Twitter的ai人工智能戰(zhàn)略更像是在“救火”，哪里有險情點哪里。

　　關(guān)于極度盼望重回聚光燈下的Twitter來說，這么做似乎也無可厚非。但卻形成了不少窘境：

　　一方面，Twitter無法憑仗ai人工智能生長出屬于本人無獨有偶的“長板”。

　　與Facebook、谷歌、蘋果，以至它的“中國門徒”微博等動輒AR、云效勞的才能相比，Twitter的技術(shù)創(chuàng)新，給人的覺得就很索然無味。

　　比方Twitter在2018年11月推出的“探究”選項卡，F(xiàn)acebook在2016年就嘗試過相似的做法。

　　信息流算法的表現(xiàn)也并不好， 很多Twitter用戶表示被智能算法控制的timeline變得四分五裂，在最新資訊里刷到二三小時前的內(nèi)容。Twitter不得不在2018年9月，宣布重新為手機客戶端用戶提供了切換正常時間流的功用。

　　另一方面，對廣告變現(xiàn)的過度追求，正在透支媒體平臺的公信力。

　　作為一個廣告收入占到90%以上的社交媒體，Twitter最大的矛盾就在于，用戶與廣告客戶的利益最大化是有出入的。

　　比方說，為了完成更高效率的廣告變現(xiàn)，就需求精準(zhǔn)定位、用戶畫像、精準(zhǔn)推送，不可防止地要“售賣”用戶數(shù)據(jù)。在一些極端狀況下，社交媒體還會暴露用戶的平安信息，比方確切地址。有研討顯現(xiàn)，帶有地址信息的推文占每天總推文的 2%，也就是 440 萬條。

　　另外，ai人工智能根底才能和人才的缺乏，或許會讓Twitter面對更深的責(zé)難。

　　面對上述問題，其他在ai人工智能技術(shù)上發(fā)力較早的科技企業(yè)，就能夠經(jīng)過技術(shù)手腕最大水平地躲避數(shù)據(jù)隱患。

　　比方Facebook就宣布將端到端的加密效勞貫串到旗下包含的一切即時通訊工具。今年的谷歌I/O大會，也發(fā)布了一系列與隱私管理有關(guān)的新產(chǎn)品，比方語音助理谷歌assistant可以離線運用，無需將用戶數(shù)據(jù)傳輸至云端處置。

　　而同樣的境況，Twitter超3200萬Twitter賬戶密碼泄露，除了甩鍋黑客并重置密碼，似乎就再也無所作為。

　　(Twitter首席執(zhí)行官杰克·多西，和Facebook首席運營官雪莉·桑德伯格，共同列席美國國會聽證會)

　　內(nèi)容上也同樣，谷歌近年來不時更新和改良搜索引擎和算法，滿足用戶對高質(zhì)量新聞的需求。比方，Google Search將新聞內(nèi)容整合到精選摘要中，構(gòu)成 “搶手新聞”的輪播。

　　YouTube也在積極開發(fā)新聞內(nèi)容，在信息流界面添加了“突發(fā)新聞”的功用板塊。2018年，還投入了2500萬美圓扶持視頻新聞。

　　由此可見，雖然商業(yè)形式大同小異，Twitter也做了許多方面的努力，這并不能協(xié)助它處理將來的問題。技術(shù)地基的匱乏，將讓Twitter這座社交大廈繼續(xù)搖搖欲墜，勿謂言之不預(yù)。

　　或許，在商業(yè)形式這個基本問題轉(zhuǎn)變之前，ai人工智能必定只能是一個奢華而空泛的夢。

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