Proroctwo Głupca Tak, proroctwo zostało dane głupcom i żartownisiom, ale jako lider danych i uważny obserwator zmian technologicznych zamierzam wygłosić śmiałą prognozę: . I nadchodzi z nieoczekiwanego miejsca. jesteśmy świadkami narodzin największej transformacji w sposobie, w jaki konsumujemy treści online, odkąd Google zrewolucjonizowało wyszukiwanie Obecny stan chaosu cyfrowego Nasze kanały internetowe są uszkodzone. stał się pustynią przechwałek i motywujących banałów. LinkedIn (dawniej Twitter) tonie w mowie nienawiści i oszustwach. X to cyfrowe miasto duchów, w którym Twoja ciotka nadal udostępnia memy z Minionkami. Facebook Marzenie o algorytmach łączących nas z istotnymi, wartościowymi treściami przekształciło się w koszmar, w którym obsesyjnie liczy się zaangażowanie. Zrozumienie rewolucji LLM Zanim zagłębimy się w to, jak duże modele językowe (LLM) zmienią nasz cyfrowy krajobraz, zrozumiejmy, co je wyróżnia. W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów, które opierają się na wstępnie zdefiniowanych regułach i dopasowywaniu wzorców, LLM rozumieją kontekst, niuanse i, co najważniejsze, intencję. Nie widzą tylko, że kliknąłeś post o nauce o danych; rozumieją, dlaczego ten post do Ciebie przemówił. Wyobraź sobie tradycyjne wyszukiwarki rekomendacji jako swatkę pracującą z listą kontrolną, podczas gdy wyszukiwarki LLM przypominają raczej przyjaciela, który zna Twoje gusta, rozumie Twój nastrój i potrafi przewidzieć, jakie treści mogą faktycznie dodać wartości Twojemu dniu. Przebłysk przyszłości Dwa niedawne doświadczenia wskazują na sejsmiczne zmiany, jakie mogą przynieść studia LLM: Zakupy na nowo: Podczas badania smartwatchy podzieliłem się swoimi frustracjami z Gemini od Google. Zamiast rekomendacji opartych na słowach kluczowych, Gemini analizował moje potrzeby, frustracje i aspiracje. Sugerował trzy niedrogie opcje i jedną alternatywę premium — na wypadek, gdyby warto było wydać więcej. Przypominało to mniej przeglądanie katalogu produktów, a bardziej konsultację z oczytanym przyjacielem. Odkrywanie treści, które Cię : Wyobraź sobie obecny bałagan LinkedIn zastąpiony przez kanał oparty na LLM. Zamiast pokazywać ogólne posty, mógłby rozpoznać Twoją zawodową trajektorię i wyświetlać artykuły, dyskusje i historie dostosowane do Twojej ścieżki kariery. To różnica między dopasowywaniem słów kluczowych a . rozumie zrozumieniem podróży Jestem teraz w rozdrożu, kilka miesięcy temu rzuciłem pracę i próbuję rozgryźć, co robić dalej, może wrócić, aby zostać twórcą treści w dziedzinie danych, lub zostać ponownie zatrudnionym na pełen etat, będąc z rodziną, wiem, że rzeczywistość nie jest taka, że jedno i drugie, ale jedno i drugie, nie potrzebuję kolejnej inspiracji od jakiegoś influencera za 1 dolara, który budzi się o 4 rano, aby pracować nad swoim biznesem, zanim odwiezie dzieci do przedszkola i zacznie pracę od 9 do 5, nazywam to BS. Pozwól mi mieć kanał, który pomoże mi odkryć moje potrzeby i zainspirować się prawdziwymi ludźmi, którzy przeprowadzili się, pozwól mi nawiązać z nimi kontakt i dowiedzieć się lepiej, gdzie idę, lub lepiej połączyć mnie z ludźmi, którzy mogą pomóc mi odnieść sukces na podstawie ich działań. Wojny platformowe: nowe pole bitwy Twitter/X i Grok: Długa Gra Elona Kiedy Elon Musk zmniejszył zatrudnienie na Twitterze z 8000 do 1500, wielu zobaczyło chaos. Ale co, jeśli to było przygotowanie do innego rodzaju moderowania treści? Wraz z uruchomieniem widzimy zalążki nowej strategii: selekcji treści opartej na niuansowym zrozumieniu, a nie na tępych algorytmach. Grok LLAMA Facebooka: Ostatnia walka Marka Wydanie przez Facebooka modelu LLAMA nie dotyczy tylko dołączenia do wyścigu AI — chodzi o przetrwanie. Ponieważ użytkownicy uciekają do TikToka i Instagrama (który w zasadzie staje się klonem TikToka), Meta potrzebuje czegoś rewolucyjnego, aby ożywić swoją flagową platformę. LLAMA może być kluczem do zrozumienia intencji użytkowników w całym ekosystemie Meta, od wiadomości WhatsApp po interakcje na Instagramie. Gemini firmy Google: obrona imperium wyszukiwania Wprowadzenie Gemini przez Google oznacza coś więcej niż tylko nadrabianie zaległości w wyścigu AI — chodzi o ochronę ich podstawowej działalności. Tradycyjny model wyszukiwarki, a zwłaszcza Google Ads, jest zagrożony, a zdolność Gemini do rozumienia i kontekstualizowania treści może zmienić sposób, w jaki odkrywamy informacje online. Poza mediami społecznościowymi: rewolucja w handlu elektronicznym Ale tutaj zaczyna się robić ciekawie – ta transformacja nie zatrzyma się na mediach społecznościowych. Wyobraź sobie kanał e-commerce, który nie tylko pokazuje Ci produkty na podstawie tego, co kupiłeś, ale rozumie kontekst Twojego zachowania zakupowego. LLM może zmienić rekomendacje produktów z „inni też kupili” na „oto, co rozwiązuje Twój problem”. Kilka lat temu na konferencji technologicznej pewien odważny analityk wszedł na scenę i podzielił się tym, co większość w branży wiedziała, ale niewielu odważyło się powiedzieć to otwarcie. Ich największym wyzwaniem, jak ujawnili, nie była technologia potrzebna do obsługi popytu użytkowników, ale znalezienie właściwej równowagi między działaniami SEO a płatną reklamą. Prawdziwy strach nie dotyczył technicznej skalowalności, ale ekonomii: niektóre platformy odnotowały gwałtowny wzrost kosztów pozyskiwania użytkowników do 100 USD na użytkownika, głównie z powodu wyświetlania nieskoncentrowanych reklam, które nie skutkowały konwersjami. Tymczasem użytkownicy trafiający za pośrednictwem SEO wykazali znacznie lepsze wskaźniki zaangażowania. Ale tutaj robi się niekomfortowo: analityk wskazał na zbliżający się punkt krytyczny. Co się stanie, gdy algorytmy feedów stwierdzą, że wyświetlanie treści organicznych nie leży już w interesie finansowym platformy? Gdy pogoń za przychodami z reklam całkowicie przytłoczy doświadczenie użytkownika? To nie była tylko teoria — widzieli wczesne oznaki tego napięcia rozgrywającego się w czasie rzeczywistym. To odzwierciedla to, co widzimy dzisiaj na różnych platformach. Kiedy Elon Musk narzeka na przychody z reklam na Twitterze lub kiedy Facebook upycha więcej reklam w Twoim kanale, zmagają się z tym samym podstawowym problemem. Tradycyjny model oparty na reklamach osiąga swoje granice, popychając platformy w stronę coraz bardziej agresywnej monetyzacji, która ostatecznie pogarsza wrażenia użytkownika. Jak ustawa o sztucznej inteligencji, RODO i DMA zmieniają nasz świat (i co to dla nas oznacza) Pamiętam, jak pierwszy raz zobaczyłem efekt domina GDPR. Nie chodziło tylko o banery cookie pojawiające się wszędzie. Chodziło o : firmy walczące o zgodność, jednocześnie przemyślając sposób, w jaki przetwarzają nasze dane. Uświadomiło mi to, jak jedno rozporządzenie może zmusić branże do innowacji — lub upadku. powód Teraz, dzięki ustawie i , czuję, że jesteśmy w kolejnym punkcie zwrotnym. To nie są tylko przepisy; to sposób Europy na powiedzenie: „Zróbmy technologię inaczej”. Ustanawiają precedens dla sposobu, w jaki budujemy, wdrażamy i wykorzystujemy technologię w sposób etyczny i przejrzysty. AI Act DMA Weźmy na przykład . Przypomina mi dyskusje, jakie odbyłem z zespołami budującymi modele uczenia maszynowego. Wszyscy mieliśmy takie momenty, gdy interesariusz pytał: „Dlaczego model podjął taką decyzję?”. Wkrótce nie będzie to tylko pytanie; stanie się to wymogiem prawnym. Jeśli Twój zespół ds. danych nie jest gotowy wyjaśnić Twoich systemów AI, jesteś już w tyle. ustawę AI Act Albo spójrz na . To jak powiew świeżego powietrza, kwestionujący dominację dużych platform i zachęcający do współpracy. Ale podnosi też trudne pytania: Jak tworzyć otwarte ekosystemy, nie narażając się na więcej ryzyka? DMA Co to oznacza dla zespołów ds. danych (i dla Ciebie osobiście) Byłem tam — żonglowałem zgodnością, próbując jednocześnie innowować. To nie jest łatwe, ale oto, czego się nauczyłem: Postrzegaj przepisy takie jak RODO jako okazję do budowania zaufania, a nie przeszkodę. Bądź na bieżąco z przepisami: wyjaśniania swoich decyzji — bez względu na to, czy podejmuje je człowiek czy sztuczna inteligencja — może być Twoją przewagą konkurencyjną. Postaw na przejrzystość: Umiejętność Firmy, które odniosły sukces po wprowadzeniu RODO, to nie tylko te, które spełniły minimalne wymagania, ale wykorzystały je jako trampolinę do tworzenia lepszych produktów i usług. Myśl nieszablonowo: Niebezpieczeństwo Mono Feed: Kiedy AI staje się komorą echa Oto niepokojący scenariusz, który jest bliżej niż myślimy: LLM stają się tak dobrzy w przewidywaniu tego, co chcemy zobaczyć, że tworzą idealne komory echa. Wyobraź sobie kanał tak spersonalizowany, że nigdy nie kwestionuje twoich istniejących przekonań ani preferencji. Jeśli wierzysz, że Ziemia jest płaska, algorytm może stopniowo filtrować wszystkie treści wyjaśniające inaczej. Jeśli kupiłeś określoną markę telewizora dwa razy, system może zdecydować, że nie musisz już oglądać alternatyw. To wykracza poza komory echa, o które martwimy się dzisiaj. Obecne algorytmy mediów społecznościowych mogą pokazywać Ci treści, z którymi się nie zgadzasz, jeśli istnieje prawdopodobieństwo, że wywołają zaangażowanie poprzez argumentację. Ale LLM, rozumiejąc kontekst i intencję na głębszym poziomie, mogą stworzyć to, co nazywam „bańką komfortu” – kanał tak dostosowany do Twoich preferencji, że wydaje się idealny, jednocześnie cicho eliminując różnorodność intelektualną. Wygoda jest uwodzicielska. Większość ludzi nie chce oglądać 40 filmów na YouTube porównujących pralki – po prostu chcą, żeby ktoś im powiedział „Ta jest najlepsza dla twoich potrzeb”. Ale kiedy zlecamy nasz proces odkrywania sztucznej inteligencji, ryzykujemy utratą serendipity polegającej na natknięciu się na nowe pomysły, wzrostu, który wynika z angażowania się w różne punkty widzenia, i umiejętności krytycznego myślenia, które rozwijają się dzięki porównywaniu wielu opcji. Jestem wystarczająco stary, żeby pamiętać czasy, kiedy zapamiętywałem numery, mogłem zadzwonić do każdego, kogo potrzebowałem, opierając się na mojej pamięci, z dowolnego telefonu publicznego, zapytaj mnie dziś o numer telefonu mojej partnerki. Nie mam pojęcia! Telefon się zgubił, będę musiał znaleźć inny sposób, żeby się z nią skontaktować. Czy pamiętam wszystkie hasła, które ustawiłem w różnych usługach? Widzisz, do czego doszedłem ;-) Pomyśl o tym: w świecie mono feedów, jak moglibyśmy odkryć, że się mylimy w jakiejś sprawie? Jak moglibyśmy wyrosnąć poza nasze obecne preferencje? Sama wydajność, która sprawia, że feedy zasilane przez LLM są atrakcyjne, może również sprawić, że będą niebezpiecznymi komorami echa, które wzmacniają istniejące przekonania i preferencje, jednocześnie eliminując zdrowe tarcie poznawcze. Prawdziwe wyzwanie nie jest techniczne - jest filozoficzne. Jak zrównoważyć wygodę wysoce spersonalizowanej treści z potrzebą różnorodności intelektualnej? Jak upewnić się, że kanały oparte na sztucznej inteligencji nie tylko mówią nam to, co chcemy usłyszeć, ale także to, co musimy usłyszeć? Wiem, że niektórzy z Was powiedzą, ale Amazon próbował z Alexą, prosząc ją o zamówienie baterii i ufając, że platforma wyśle Ci najlepszą opcję, tylko po to, by później odkryć, że zapłacili więcej, a ta funkcja powoli zniknęła z urządzeń z Alexą. Cóż, lepiej powróci z LLM Przyszłość odkryć cyfrowych Ta transformacja nie dotyczy tylko lepszych algorytmów. Dotyczy prognozowanego na 2024 r. Platformy, które opanują kanały obsługiwane przez LLM, zdefiniują na nowo sposób, w jaki angażujemy się w treści, jednocześnie utrzymując swoje skarbce pełne. rynku reklamy online o wartości 740 miliardów dolarów Co to dla Ciebie oznacza Pamiętasz, jak Mark Zuckerberg ogłosił „koniec prywatności” w początkach Facebooka? Jesteśmy w podobnym przełomowym momencie z LLM. Ale tym razem nie chodzi tylko o nasze dane — chodzi o to, jak odkrywamy i wchodzimy w interakcje z całym światem cyfrowym. Przyjrzyjmy się bliżej, co to oznacza dla różnych grup: Dla użytkowników: Zalety: Bardziej trafne treści, mniej czasu zmarnowanego na nieistotne wyszukiwania i potencjalnie bardziej znaczące odkrycia Obawa: Nie jesteśmy już tylko produktem – jesteśmy zarówno dostawcą, jak i źródłem danych szkoleniowych Nieznane: Jak dużą część naszych odkryć cyfrowych jesteśmy skłonni przekazać sztucznej inteligencji? Dla twórców treści: Możliwość: Większe szanse na dotarcie do naprawdę zainteresowanych odbiorców Wyzwanie: Nauczyć się tworzyć treści, które znajdą oddźwięk zarówno wśród ludzi, jak i u osób studiujących prawo autorskie Ryzyko: uzależnienie od systemów dystrybucji opartych na sztucznej inteligencji Dla firm: Tradycyjni reklamodawcy mogą musieć przemyśleć swoje strategie – gdy LLM naprawdę rozumieją intencje użytkowników, kierowanie reklam do szerokiego grona odbiorców staje się mniej skuteczne Uwaga może zostać przeniesiona z pytania „Ile osób widzi naszą reklamę” na pytanie „Czy docieramy do właściwych osób we właściwym momencie” Małe firmy mogą odnieść korzyści, jeśli studia LLM wyrównają szanse w zakresie dotarcia do odpowiednich odbiorców Dla programistów i profesjonalistów technicznych: Nie chodzi tu tylko o automatyzację przeglądów kodu lub generowanie dokumentacji Przyglądamy się fundamentalnej zmianie w sposobie tworzenia i optymalizacji doświadczeń cyfrowych Wyzwaniem będzie zbudowanie systemów, które będą zachowywać ludzką sprawczość, wykorzystując jednocześnie możliwości sztucznej inteligencji Nie, LLM-y nie zastąpią nas wszystkich i nie zabiją nas (jeszcze). Ale zmienią całe branże. Deweloperzy będą budować inaczej, marketingowcy będą inaczej targetować, a obsługa klienta będzie działać inaczej. Zwycięzcami nie będą ci, którzy po prostu przyjmą LLM-y, ale ci, którzy dowiedzą się, jak zachować ludzką wartość i kreatywność, wykorzystując te potężne narzędzia. W tej nowej erze nie jesteśmy tylko konsumentami ani twórcami - jesteśmy uczestnikami ogromnego eksperymentu w zakresie selekcji treści opartej na sztucznej inteligencji. Pytanie nie brzmi, czy brać udział (już to robimy), ale jak robić to mądrze, zachowując jednocześnie naszą autonomię i krytyczne myślenie. Pamiętaj: pod koniec dnia jesteśmy częścią podaży, reklamodawcy są popytem, a w tym cyklu wygrają tylko ci, którzy potrafią stworzyć najbardziej znaczące połączenia między nimi. Ale „znaczące” w erze LLM może wyglądać zupełnie inaczej niż to, do czego jesteśmy przyzwyczajeni. Uwaga autora: Ten fragment odzwierciedla osobiste obserwacje i przewidywania oparte na obecnych trendach technologicznych. Przyszłość, jak zawsze, może potoczyć się inaczej, niż się spodziewamy. O mnie (Lior): Lider danych i strateg technologiczny badający skrzyżowanie AI, treści i relacji międzyludzkich. Obecnie przechodzę przez swoją zawodową transformację i dzielę się spostrzeżeniami z tej podróży. Połącz się ze mną tutaj na Hackernoon lub aby kontynuować rozmowę na temat przyszłości odkrywania treści i przywództwa w zakresie danych. LinkedIn,
