ソーシャル メディア フィードをキュレートするための LLM が必要ですか? はい、ぜひ!

愚者の予言

確かに、この予言は愚か者や冗談好きの人たちに与えられたものですが、データリーダーであり、技術の変化を鋭く観察する者として、私は大胆な予測をしようとしています。私たちは、Google が検索に革命を起こして以来、オンライン コンテンツの消費方法において最も重大な変革の幕開けを目撃しています。そして、それは予想外の場所からやって来ます。

デジタルカオスの現状

オンラインフィードが壊れています。

• LinkedIn は謙虚な自慢やモチベーションを上げる決まり文句の荒れ地と化しました。
• X （旧Twitter）はヘイトスピーチと詐欺に溺れています。
• Facebook は、あなたの叔母さんが今でもミニオンのミームをシェアしているデジタルゴーストタウンです。

関連性のある有意義なコンテンツと私たちを結びつけるアルゴリズムの夢は、エンゲージメントにこだわった悪夢と化しました。

LLM革命を理解する

大規模言語モデル (LLM) がデジタル環境をどのように変えるのかを詳しく説明する前に、LLM の違いについて理解しましょう。定義済みのルールとパターン マッチングに依存する従来のアルゴリズムとは異なり、LLM はコンテキスト、ニュアンス、そして最も重要な意図を理解します。LLM は、データ サイエンスに関する投稿をクリックしたことを認識しているだけでなく、その投稿がユーザーの心に響いた理由も理解しています。

従来の推奨エンジンは、チェックリストを扱う仲人のようなものだと考えてください。一方、LLM は、あなたの好みや気分を理解し、実際にあなたの一日の価値を高めるコンテンツを予測できる友人のようなものです。

未来を垣間見る

最近の 2 つの経験は、LLM がもたらす大きな変化を浮き彫りにしています。

1. ショッピングの再発明: スマートウォッチを調べているときに、私は Google の Gemini に不満を伝えました。キーワードに基づく推奨ではなく、Gemini は私のニーズ、不満、願望を分析しました。予算に優しいオプションを 3 つと、贅沢にお金を使う価値がある場合に備えてプレミアムな代替品を 1 つ提案してくれました。製品カタログを閲覧しているというより、博識な友人に相談しているような感じでした。

2. あなたを理解するコンテンツ発見: LinkedIn の現在の混乱が LLM 搭載のフィードに置き換えられたと想像してください。一般的な投稿を表示する代わりに、あなたの職業上の軌跡を認識し、あなたのキャリア パスに合わせた記事、ディスカッション、ストーリーを表示できます。これは、キーワード マッチングとジャーニーの理解の違いです。

   
   

私は今、岐路に立っています。数か月前に仕事を辞め、次に何をすべきか考えています。データ分野のコンテンツ クリエイターに戻るか、フルタイムで再雇用されるか、家族と一緒にいると、現実は両方ではなくどちらかであることがわかっています。1 ドルのインフルエンサーが、子供たちを幼稚園に送り、9 時から 5 時までの仕事を始める前に、午前 4 時に起きてビジネスに取り組むという話は、もう必要ありません。私はそれを BS と呼びます。自分のニーズを発見し、実際に移住した人々からインスピレーションを得るのに役立つフィードを提供してください。彼らと交流して、自分が行く先をよりよく学んだり、彼らの行動に基づいて成功を助けてくれる人々とよりよくつながったりできるようにしてください。

プラットフォーム戦争: 新たな戦場

Twitter/XとGrok: イーロンの長期戦

イーロン・マスクがツイッターの従業員を8,000人から1,500人に削減したとき、多くの人が混乱を目にした。しかし、これが別の種類のコンテンツ管理の準備だったとしたらどうだろうか。Grokの立ち上げによって、私たちは新しい戦略の芽を見出している。それは、鈍いアルゴリズムではなく、微妙な理解に基づいたコンテンツ管理だ。

Facebook の LLAMA: マークの最後の抵抗

Facebook が LLAMA モデルをリリースしたのは、AI 競争に加わるためだけではなく、生き残るためでもある。ユーザーが TikTok や Instagram (実質的には TikTok のクローンになりつつある) に逃げていく中、Meta は主力プラットフォームを復活させるために何か革新的なものを必要としている。LLAMA は、WhatsApp メッセージから Instagram のやり取りまで、Meta のエコシステム全体でユーザーの意図を理解する鍵となる可能性がある。

Google の Gemini: 検索帝国を守る

Google が Gemini を導入したのは、AI 競争で追いつくためだけではなく、コアビジネスを守るためでもあります。従来の検索エンジン モデル、特に Google 広告は脅威にさらされており、Gemini のコンテンツを理解し文脈化する能力は、オンラインで情報を見つける方法を変える可能性があります。

ソーシャルメディアを超えて：電子商取引革命

しかし、興味深いのは、この変革がソーシャル メディアに留まらないことです。購入した商品に基づいて商品を表示するだけでなく、ショッピング行動のコンテキストを理解する e コマース フィードを想像してみてください。LLM は、商品の推奨を「他の人も購入した商品」から「これがあなたの問題を解決する商品です」に変えることができます。

数年前、ある技術カンファレンスで、勇敢なアナリストが壇上に上がり、業界のほとんどの人が知っていながら、公に言う勇気のある人はほとんどいなかったことを共有しました。彼らが明らかにしたところによると、最大の課題はユーザーの需要に対応するのに必要な技術ではなく、SEO の取り組みと有料広告の適切なバランスを見つけることでした。本当の懸念は技術的な拡張性ではなく、経済性でした。一部のプラットフォームでは、コンバージョンにつながらない焦点の定まらない広告を配信したことが主な原因で、ユーザー獲得コストがユーザー 1 人あたり 100 ドルに急騰していました。一方、SEO 経由でアクセスしたユーザーは、はるかに優れたエンゲージメント指標を示しました。

しかし、ここで不安な気持ちになる。アナリストは、転換点が近づいていると指摘した。フィード アルゴリズムが、オーガニック コンテンツの表示がプラットフォームの経済的利益に反すると判断したらどうなるのか。広告収入の追求がユーザー エクスペリエンスを完全に圧倒したらどうなるのか。これは単なる理論上の話ではなく、アナリストたちはこの緊張がリアルタイムで展開する初期の兆候を目にしていたのだ。

これは、今日プラットフォーム全体で私たちが目にしている状況を反映しています。イーロン・マスクが Twitter の広告収入について不満を漏らしたり、Facebook がフィードに広告を詰め込んだりするとき、彼らは同じ根本的な問題に取り組んでいます。従来の広告主導のモデルは限界に達しており、プラットフォームはますます積極的な収益化へと向かっており、最終的にはユーザー エクスペリエンスが低下しています。

AI 法、GDPR、DMA が世界をどのように変えているのか (そしてそれが私たちにとって何を意味するのか)

GDPR の波及効果を初めて目にしたときのことを覚えています。それは、クッキー バナーがあちこちに現れるというだけのことではありませんでした。その背後にある理由、つまり、企業が私たちのデータの取り扱い方を再考しながら、急いで準拠しようとしていることでした。私は、たった 1 つの規制がいかにして業界に革新を強いるか、あるいは崩壊するかを実感しました。

今、 AI法とDMAによって、私たちは新たな転換点を迎えていると感じています。これらは単なる規則ではなく、ヨーロッパが「テクノロジーを違ったやり方でやろう」と言っているのです。テクノロジーを倫理的かつ透明性を持って構築、展開、使用する方法についての先例を設定しています。

たとえば、 AI法を考えてみましょう。これは、機械学習モデルを構築しているチームとの議論を思い出させます。利害関係者から「モデルはなぜその決定を下したのか」と尋ねられる瞬間に、私たちは皆直面したことがあります。まもなく、それは単なる質問ではなく、法的要件になるでしょう。データチームがAIシステムを説明する準備ができていないなら、あなたはすでに遅れをとっています。

あるいは、 DMAを見てみましょう。DMA は、大手プラットフォームの支配に挑戦し、コラボレーションを促進する、新鮮な息吹のようなものです。しかし、それはまた、難しい問題も提起します。どうすれば、さらなるリスクにさらされることなく、オープンなエコシステムを構築できるのでしょうか?

データチーム（そしてあなた個人）にとってこれが何を意味するか

私も、コンプライアンスとイノベーションの両立に苦労したことがあります。簡単ではありませんが、私が学んだことは次のとおりです。

1. コンプライアンスを先取りする: GDPR などの規制を障害ではなく、信頼を築く機会として考えましょう。
2. 透明性を高める:決定が人間によってなされたか AI によってなされたかに関係なく、決定を説明することは競争上の優位性となります。
3. ルールを超えて考える: GDPR 後に成功した企業は、最低限の要件を満たすだけでなく、それをより優れた製品やサービスへの足がかりとして活用した企業でした。

モノフィードの危険性: AI がエコーチェンバーになるとき

想像以上に近い、不安なシナリオがあります。LLM が私たちが見たいものを予測するのが非常に上手になり、完璧なエコーチェンバーを作り出すのです。フィードがあなたの既存の信念や好みに決して反論しないほどパーソナライズされていると想像してください。地球が平らだと信じている場合、アルゴリズムは、そうではないことを説明するすべてのコンテンツを徐々に除外する可能性があります。特定のブランドのテレビを 2 回購入した場合、システムは、代替品はもう見る必要がないと判断する可能性があります。

これは、私たちが今日心配しているエコーチェンバーの域を超えています。現在のソーシャルメディアのアルゴリズムは、議論を通じてエンゲージメントを刺激しそうなコンテンツであれば、あなたが同意できないコンテンツを表示する可能性があります。しかし、LLM は、より深いレベルでコンテキストと意図を理解し、私が「コンフォートバブル」と呼ぶものを作り出すことができます。これは、あなたの好みに非常に一致しているため、完璧に感じられるフィードであり、知的多様性を静かに排除します。

便利さは魅力的です。ほとんどの人は、洗濯機を比較する YouTube 動画を 40 本も見たいわけではありません。ただ、「これがあなたのニーズに最適なものです」と誰かに言ってもらいたいだけなのです。しかし、発見プロセスを AI にアウトソーシングすると、新しいアイデアに偶然出会うという幸運、さまざまな視点から学ぶ成長、複数の選択肢を比較することで培われる批判的思考力を失うリスクがあります。

私は、番号を暗記していた時代を覚えているほどの年齢です。公衆電話で記憶を頼りに誰にでも電話をかけることができ、今日パートナーの電話番号を尋ねられました。全くわかりません！電話を紛失したので、彼女に連絡する別の方法を見つける必要があります。さまざまなサービスに設定したパスワードをすべて覚えていますか？私が何を考えているかおわかりでしょう ;-)

考えてみてください。単一フィードの世界では、自分が間違っていることにどうやって気づくのでしょうか。現在の好みを超えて成長するにはどうすればいいのでしょうか。LLM を利用したフィードを魅力的にする効率性そのものが、既存の信念や好みを強化し、健全な認知的摩擦を排除する危険なエコー チェンバーにもなり得ます。

本当の課題は技術的なものではなく、哲学的なものです。高度にパーソナライズされたコンテンツの利便性と、知的多様性の必要性とのバランスをどのように取るのでしょうか。AI を活用したフィードが、聞きたい情報だけでなく、聞く必要がある情報も提供するようにするにはどうすればよいでしょうか。

皆さんの中には、Amazon が Alexa に電池を注文するように頼んで、プラットフォームが最適なオプションを送信してくれると信頼して試してみたが、後で高額な料金を支払ったことが判明し、この機能は Alexa デバイスから徐々に消えていったと言う人もいるでしょう。LLM では、より良い復活を遂げるでしょう。

デジタルディスカバリーの未来

この変革は、単にアルゴリズムの改善に関するものではありません。2024 年に7,400 億ドル規模にまで成長すると予測されているオンライン広告市場に関するものです。LLM を利用したフィードをマスターしたプラットフォームは、資金を潤沢に保ちながら、私たちがコンテンツと関わる方法を再定義するでしょう。

これがあなたにとって何を意味するか

Facebook の初期の頃にマーク・ザッカーバーグが「プライバシーの終焉」を宣言したことを覚えていますか? 私たちは LLM で同様の転換点を迎えています。しかし今回は、データだけの問題ではなく、デジタル世界全体をどのように発見し、やりとりするかが問題です。

さまざまなグループにとってこれが何を意味するのかを見てみましょう。

ユーザー向け:

• 良い点: 関連性の高いコンテンツが増え、無関係な検索に費やす時間が減り、より有意義な発見につながる可能性がある

• 懸念事項: 私たちはもはや単なる製品ではなく、供給とトレーニングデータの両方である

• 未知の部分: 私たちはデジタル発見のどの程度を AI に委任するつもりでしょうか?

  
  

コンテンツクリエイター向け:

• チャンス: 本当に興味を持っている視聴者にリーチできる可能性が高まる

• 課題: 人間とLLMの両方に響くコンテンツの作成方法を学ぶ

• リスク：AI駆動型流通システムへの依存

  
  

企業向け:

• 従来の広告主は戦略を再考する必要があるかもしれない。LLMがユーザーの意図を真に理解すると、幅広い視聴者に広告を集中的に配信する効果は低下する。

• 焦点は「何人の人が広告を見ているか」から「適切なタイミングで適切な人に広告を届けられているか」に移るかもしれない。

• LLMが関連オーディエンスへのリーチという点で公平な競争条件を提供すれば、中小企業は恩恵を受ける可能性がある。

  
  

開発者および技術専門家向け:

• これはコードレビューの自動化やドキュメントの生成だけではありません
• 私たちはデジタル体験の構築と最適化の方法を根本的に変える必要があると考えています
• 課題は、AIの能力を活用しながら人間の主体性を維持するシステムを構築することである。

いいえ、LLM は私たち全員に取って代わることはなく、私たちを殺すこともないでしょう (まだ)。しかし、LLM は業界全体を再編するでしょう。開発者は異なる方法で構築し、マーケティング担当者は異なる方法でターゲットを設定し、カスタマー サービスは異なる方法で運営されます。勝者は単に LLM を採用する人ではなく、これらの強力なツールを活用しながら人間の価値と創造性を維持する方法を見つけた人です。

この新しい時代において、私たちは単なる消費者やクリエイターではありません。AI 主導のコンテンツ キュレーションという大規模な実験の参加者なのです。問題は、参加するかどうか (私たちはすでに参加しています) ではなく、自律性と批判的思考を維持しながら、どのように賢く参加するかです。

覚えておいてください。結局のところ、私たちは供給側であり、広告主は需要側であり、このサイクルでは、両者の間に最も意味のあるつながりを生み出せる人だけが勝利するのです。しかし、LLM の時代における「意味のある」というのは、私たちが慣れ親しんでいるものとは大きく異なるかもしれません。

私について (Lior): AI、コンテンツ、そして人間関係の交差点を探求するデータ リーダー兼テクノロジー ストラテジスト。現在、職業転換を進めており、その過程で得た洞察を共有しています。Hackernoon またはLinkedInで私とつながり、コンテンツ検出とデータ リーダーシップの将来について話し合いを続けましょう。