人工知能がコンテンツの作成を加速するにつれて、インターネットは不足と飽和によってより多く定義される時代に入りました。 毎日、何百万もの新しい投稿、研究論文、メディアアーティファクトが登場し、発見ではなく創造が主な課題です。 創設者 of この変化は彼の仕事の始まりを意味する。 ライオン・アレクサンダー アルファ信号 ライオン・アレクサンダー アルファ信号 より多くのコンテンツを生成する方法を尋ねるのではなく、アレクサンダーはより根本的な質問に焦点を当てた:すべてが一度に生成されているとき、人々は実際に何が重要であるかをどのように見つけるのか。 研究ラボからシステムビルダーへ AIへの道のりは、2017年にモントリオールのチューリング賞受賞の科学者ヨシュア・ベンジオ(Yoshua Bengio)の研究ラボに加わり、当時、機械学習の研究は急速に拡大していたが、有意義な洞察へのアクセスは限られていた。 アレクサンダー アレクサンダー 「毎週何百もの論文がアップロードされていた」とアレクサンダーは思い出した。「それらをフィルタリングする効果的な方法はなかった。 モデル開発だけに焦点を当てた代わりに、アレクサンダーは知識自体を取り巻くインフラストラクチャに興味を持ち、情報がどのように表面化され、ランク付けされ、解釈されるかについて考えました。 この初期のシステムは、AlphaSignalの基礎となるだろう。 AI-Native Media システムの構築 AlphaSignal は伝統的なメディア会社として設計されていませんでしたが、最初から自動化されたシステムとして構成され、規模の高い情報の検出、ランキング、コンテキスト化を可能にしました。 「私はシステム全体を自分で構築した」とアレクサンダーは言った。「ランキングモデル、データパイプライン、出版ワークフロー、ブランドリングは、チームや外部の資金調達がなかった。 プラットフォームは、技術論文、製品リリース、資金調達発表、研究活動を継続的にスキャンし、有意義な発展を示すパターンを特定しています。 このアプローチは効果的であることが証明された。このプラットフォームは現在、25万人を超えるサブスクリプト、50万人を超えるフォロワーに達し、200万件を超えるインプレッションを生み出し、ElevenLabsやLovableなどの企業にとって初期の可視化エンジンとなり、主流の注目を集める前にそれらを表面化するのに役立ちました。 チームなしで動く AlphaSignalをソロオペレーションとして実行することにより、アレクサンダーはメディア組織がどのように機能するかを再考することを余儀なくされました。 「私は、エンジニアリング、研究、配布、パートナーシップをすべてやらなければならなかった」と彼は言った。「持続可能にする唯一の方法は、絶え間ない人間の介入なしで動作するシステムを構築することでした。 このアプローチは、手動のワークフローを規模の複雑性を処理できるインテリジェントシステムに置き換えるという、彼の見解では、将来は情報処理を編集労働ではなくインフラストラクチャとして扱う組織に属する。 メディアの次の段階のためのモデル 今日、AlphaSignalは、AIエコシステムのインテリジェンス層として機能するのではなく、出版物として機能します。そのツールは、新興のトレンドを特定し、技術の進歩をマッピングし、エンジニア、投資家、研究者がイノベーションが実際に起こっている場所を理解するのに役立ちます。 今後も、アレクサンダーはAIを超えて、金融、サイバーセキュリティ、バイオテクノロジーを含む同様の過剰負担に直面する他のセクターにシステムを拡大することを計画している。 
 
 我々はコンテンツのほとんどが機械で生成される時代に入っている」と彼は言った。「実際の価値は、より多くのコンテンツを生産することではなく、人々が重要なことを理解するのを助けるシステムを構築することになるだろう。 我々はコンテンツのほとんどが機械で生成される時代に入っている」と彼は言った。「実際の価値は、より多くのコンテンツを生産することではなく、人々が重要なことを理解するのを助けるシステムを構築することになるだろう。 アレクサンダーにとって、その課題はメディアの次の時代を定義するものであり、その時代では、量ではなく明確さが最も価値のある商品になる。 
 
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メディアの未来は自動化されている:情報インフラに対するリオール・アレクサンダーのビジョン

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