Meta kasutab tehisintellekti, et muuta oma ebaõnnestunud äpivabrik kiireks koosteüksuseks

Üle kümne aasta järgis Meta ennustatavat loova hävitamise tsüklit. Ettevõte laskis välja väikese eksperimentaalse sotsiaalrakenduse nagu Paper või Slingshot, ei suutnud leida publikut ja sulges projekti vaikselt kahe aasta jooksul. Need jõupingutused sarnanesid digitaalsele loteriile, kus ettevõte kulutas miljoneid dollareid lootuses komistada järgmise suure asja otsa. Ajalooliselt ebaõnnestusid need eksperimendid, sest eraldiseisvate rakenduste loomine ja haldamine nõudis liiga palju iniminseneride tööd ja liiga palju manuaalset kureerimist, et saavutada mastaapsust.

Vaadates suurt pilti, on ettevõte nüüdseks asendanud selle manuaalse protsessi tehisintellektiga. Hiljutise majandustulemuste kõne ajal selgitas tegevjuht Mark Zuckerberg, et suured keelemudelid (LLM-id) võimaldavad Metal luua ja väljastada tarkvara tempos, mis oli varem võimatu. Selle asemel, et palgata sadu disainereid arvamaks, mida kasutajad soovivad, kasutab Meta tehisintellekti koodi genereerimiseks ja trendide analüüsimiseks reaalajas. See nihe ei puuduta ainult kiirust. See puudutab eksperimenteerimise maksumust. Kui rakenduse loomise hind langeb, saab ettevõte endale lubada kümne nišitoote turuletoomist, et näha, milline neist avalikkusega resoneerub.

Sotsiaalsete eksperimentide surnuaed

Mõistmaks, miks see tehisintellekti nihe on oluline, peame vaatama Meta sisemiste inkubaatorite ajalugu. 2014. aastal moodustas ettevõte Creative Labsi. See grupp tootis Paperi, uudistelugeja, mida paljud tehnoloogiakriitikud armastasid, kuid tavakasutajad ignoreerisid. Sellele järgnes Slingshot, efemeerne fotorakendus, mis pidi konkureerima Snapchatiga, ja Rooms, anonüümne vestlusteenus. 2015. aastaks olid kõik need rakendused surnud. Ettevõte lihtsalt ei suutnud õigustada ressursse, mida oli vaja toodete toetamiseks, millel puudus massiivne ja kohene kasv.

2020. aastal proovis Meta uuesti NPE tiimiga (New Product Experimentation). See grupp paiskas välja rea rakendusi, sealhulgas kohtingutööriista Spark, muusikalooja BARS ja paaridele mõeldud äpi Tuned. Praktiliselt tundusid need rakendused kõrvalprojektidena. Neil puudus Instagrami lihv ja Facebooki ulatus. Enamik neist suleti 2022. aastaks, kuna nad ei suutnud saavutada piisavalt tõmmet, et jääda ellu sisemises konkurentsis inseneritalentide pärast. Ettevõte leidis end lõksus mustris, kus selle põhirakendused kasvasid suuremaks, samal ajal kui uued ideed hääbusid isolatsioonis.

Kuidas tehisintellekt tegutseb väsimatu arendajana

Kapoti all kasutab Meta nüüd LLM-e, et lahendada rakenduste arendamise kahte suurimat probleemi: koodi kirjutamine ja publiku leidmine. Zuckerberg ütles investoritele, et tehisintellekt aitab meeskondadel tootearendust kiirendada, tegeledes tarkvaratehnika korduvate ülesannetega. See võimaldab väikesel meeskonnal luua eraldiseisva rakenduse nagu Forum või Seller murdosa ajaga, mis kulus viis aastat tagasi. Sisuliselt toimib tehisintellekt digitaalsete toodete automatiseeritud koosteliinina.

Kui rakendus on olemas, on järgmine väljakutse panna inimesed seda kasutama. Varem pidi uus rakendus nullist üles ehitama oma soovitusmootori, et näidata kasutajatele asjakohast sisu. Täna kasutab Meta ühtset tehisintellekti soovitussüsteemi. Kui kasutaja avab uue Marketplace-ile keskendunud rakenduse Seller, teab tehisintellekt juba nende ostuharjumusi Facebookist. Kui nad avavad uue mängurakenduse, mõistab süsteem nende eelistusi Instagram Reelsist. See omavahel seotud andmestik võimaldab uutel rakendustel tunduda personaliseeritud alates esimesest minutist, mil kasutaja sisse logib.

Threadsi edulugu kui eeskuju

Metal on nüüd selle strateegia jaoks edukas mudel Threadsi näol. Kui eelmised eksperimendid nägid vaeva miljoni kasutaja saavutamisega, siis Threads jõudis rekordajaga 500 miljoni igakuise aktiivse kasutajani. Ettevõte tegi seda toetudes oma olemasolevale kasutajaskonnale ja kasutades tehisintellekti, et täita voog huvitavate postitustega. Meta finantsjuht Susan Li märkis, et LLM-id muudavad need süsteemid targemaks, mõistes, millest sisu tegelikult räägib, selle asemel et vaadata vaid teemaviiteid või märksõnu.

Žargooni taga tähendab see, et tehisintellekt loeb iga postitust ja vaatab iga videot, et määrata kindlaks toon ja teema. Selle aasta alguses kinnitas Meta, et iga Reel ja voo postitus Instagramis töödeldakse läbi LLM-i. See analüüs aitab süsteemil otsustada, millist sisu uutesse rakendustesse lükata. Tavakasutaja jaoks tähendab see voogu, mis tundub intuitiivsem ja vähem korduv. See tähendab ka seda, et Meta ei pea enam ootama, kuni uus rakendus muutub populaarseks, enne kui see kasulikuks muutub. Sisu on juba olemas, oodates tehisintellekti poolt organiseerimist.

Niširakendused killustunud interneti jaoks

Meta on hetkel eemaldumas ideest ühest hiiglaslikust rakendusest, mis teeb kõike. Selle asemel laseb ettevõte välja spetsialiseeritud tööriistu konkreetsete ülesannete jaoks. Forum on eraldiseisev rakendus gruppidele (Groups), mis on mõeldud inimestele, kes soovivad kogukonna arutelusid ilma Facebooki uudisvoo segaduseta. Seller pakub pühendatud ruumi Marketplace'i edasijõudnud kasutajatele. Instagram Instants keskendub kiirele ja efemeersele jagamisele.

See strateegia matkib spetsialiseeritud tööriistakomplekti toimimist. Selle asemel, et kasutada iga töö jaoks Šveitsi armeenuga, saavad kasutajad valida konkreetse tööriista, mis sobib nende hetkevajadusega. Turu poole pealt võimaldab see Metal haarata rohkem kasutaja aega, ilma et nende põhirakendused tunduksid funktsioonidega ülekoormatud. Zuckerberg vihjas, et need uued tarbijatooted saabuvad peagi, andes märku tehisintellekti loodud tarkvara lainest, mis tabab rakenduste poode lähikuudel.

Kiire laienemise hind

Tarbija seisukohast toob see uus rakenduste arendamise ajastu kaasa nii mugavust kui ka keerukust. Ühest küljest pakuvad spetsialiseeritud rakendused tavaliselt puhtamat liidest ja paremat jõudlust kui ülepaisutatud Facebooki põhirakendus. Teisest küljest tähendab see, et kasutajate koduekraanidele võib tekkida pool tosinat Meta omanduses olevat rakendust. Igaüks neist rakendustest kogub andmeid ja saadab need tagasi kesksesse LLM-i, muutes ettevõtte arusaama teie harjumustest veelgi täpsemaks.

Huvitaval kombel toimub see kiire laienemine ajal, mil investorid jälgivad tähelepanelikult Meta kulutusi. LLM-ide ehitamine ja käitamine on kallis. Ettevõte peab õigustama Nvidia kiipidele kulutatud miljardeid, näidates, et tehisintellekt tegelikult parandab majandustulemusi. Käivitades rohkem rakendusi ja hoides kasutajaid kauem kaasatuna, saab Meta näidata rohkem reklaame rohkemates kohtades. Lõppkokkuvõttes on eesmärk muuta uue kasutaja hankimise kulu madalamaks kui tulu, mida see kasutaja tehisintellekti abil suunatud reklaami kaudu genereerib.

Mida see tähendab teie digiharjumuste jaoks

Kuna Meta jätkab seda suunda, näete tõenäoliselt Instagramis ja Facebookis rohkem teavitusi, mis kutsuvad teid proovima neid uusi eraldiseisvaid kogemusi. Need ei ole juhuslikud eksperimendid nagu 2014. aastal. Need on andmepõhised tooted, mis on loodud teid Meta ökosüsteemis hoidma. Kui leiate end pettununa peamiste sotsiaalrakenduste segadusest, võivad need nišialternatiivid pakkuda voolujoonelisemat kogemust.

Praktiliselt peaksite jälgima, kui palju salvestusruumi ja tähelepanu need rakendused nõuavad. Kuigi tehisintellekt muudab tarkvara paremaks, muudab see selle ka sõltuvusttekitavamaks, kohandades sisu täiuslikult teie meeleoluga. Võite oodata, et teie digielu muutub killustatumaks, kuna sotsiaalplatvormid lagunevad spetsialiseeritud funktsioonideks ostlemise, mängimise ja kogukonna vestluse jaoks. Pöörake tähelepanu lubadele, mida need uued rakendused küsivad, kuna need on andurid, mis toidavad Meta kasvavat tehisintellekti aju.

Allikad: Meta Q2 2024 Earnings Call Transcript, Meta Newsroom, Instagram Engineering Blog, NPE Team Project Archive.