मेटा अपनी विफल ऐप फैक्ट्री को हाई-स्पीड असेंबली लाइन में बदलने के लिए एआई का उपयोग कर रहा है

एक दशक से अधिक समय तक, मेटा ने रचनात्मक विनाश के एक पूर्वानुमानित चक्र का पालन किया। कंपनी पेपर (Paper) या स्लिंगशॉट (Slingshot) जैसे छोटे, प्रयोगात्मक सोशल ऐप लॉन्च करती थी, दर्शक खोजने में विफल रहती थी, और दो साल के भीतर चुपचाप प्रोजेक्ट को बंद कर देती थी। ये प्रयास एक डिजिटल लॉटरी के समान थे जहाँ कंपनी अगली बड़ी चीज़ को खोजने की उम्मीद में लाखों डॉलर खर्च करती थी। ऐतिहासिक रूप से, ये प्रयोग इसलिए विफल रहे क्योंकि स्टैंडअलोन ऐप बनाने और बनाए रखने के लिए बहुत अधिक मानव इंजीनियरों और बड़े पैमाने पर मैन्युअल क्यूरेशन की आवश्यकता होती थी।

बड़ी तस्वीर को देखते हुए, कंपनी ने अब उस मैन्युअल प्रक्रिया को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) से बदल दिया है। हाल ही में एक अर्निंग कॉल के दौरान, सीईओ मार्क जुकरबर्ग ने समझाया कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) मेटा को उस गति से सॉफ्टवेयर बनाने और शिप करने की अनुमति देते हैं जो पहले असंभव थी। उपयोगकर्ता क्या चाहते हैं इसका अनुमान लगाने के लिए सैकड़ों डिजाइनरों को काम पर रखने के बजाय, मेटा कोड उत्पन्न करने और वास्तविक समय में रुझानों का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करता है। यह बदलाव केवल गति के बारे में नहीं है। यह प्रयोग की लागत के बारे में है। जब ऐप बनाने की कीमत गिर जाती है, तो एक कंपनी यह देखने के लिए दस विशिष्ट (niche) उत्पाद लॉन्च करने का जोखिम उठा सकती है कि कौन सा जनता के बीच लोकप्रिय होता है।

सामाजिक प्रयोगों का कब्रिस्तान

यह एआई बदलाव क्यों महत्वपूर्ण है, इसे समझने के लिए हमें मेटा के आंतरिक इनक्यूबेटरों के इतिहास को देखना होगा। 2014 में, कंपनी ने क्रिएटिव लैब्स (Creative Labs) का गठन किया। इस समूह ने पेपर (Paper) तैयार किया, जो एक समाचार पाठक था जिसे कई तकनीकी आलोचकों ने पसंद किया लेकिन नियमित उपयोगकर्ताओं ने अनदेखा कर दिया। इसके बाद उन्होंने स्लिंगशॉट (Slingshot) बनाया, जो स्नैपचैट के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए एक अल्पकालिक फोटो ऐप था, और रूम्स (Rooms), जो एक गुमनाम चैट सेवा थी। 2015 तक, इनमें से हर एक ऐप बंद हो चुका था। कंपनी उन उत्पादों का समर्थन करने के लिए आवश्यक संसाधनों को सही नहीं ठहरा सकती थी जिनमें भारी और तत्काल वृद्धि की कमी थी।

2020 में, मेटा ने एनपीई टीम (NPE Team - New Product Experimentation) के साथ फिर से कोशिश की। इस समूह ने स्पार्क (Spark) नामक डेटिंग टूल, बार्स (BARS) नामक संगीत निर्माता और ट्यून्ड (Tuned) नामक कपल्स ऐप सहित कई ऐप लॉन्च किए। व्यावहारिक रूप से, ये ऐप साइड प्रोजेक्ट्स की तरह महसूस होते थे। उनमें इंस्टाग्राम जैसी चमक और फेसबुक जैसी पहुंच की कमी थी। 2022 तक अधिकांश को बंद कर दिया गया क्योंकि वे इंजीनियरिंग प्रतिभा के लिए आंतरिक प्रतिस्पर्धा में जीवित रहने के लिए पर्याप्त कर्षण (traction) प्राप्त नहीं कर सके। कंपनी खुद को एक ऐसे पैटर्न में फंसी हुई पाई जहाँ उसके मुख्य ऐप बड़े होते गए जबकि उसके नए विचार अलगाव में मुरझा गए।

एआई एक अथक डेवलपर के रूप में कैसे कार्य करता है

हुड के नीचे, मेटा अब ऐप विकास की दो सबसे बड़ी समस्याओं को हल करने के लिए एलएलएम (LLMs) का उपयोग कर रहा है: कोड लिखना और दर्शक खोजना। जुकरबर्ग ने निवेशकों को बताया कि एआई सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के दोहराव वाले कार्यों को संभालकर टीमों को उत्पाद विकास में तेजी लाने में मदद कर रहा है। यह एक छोटी टीम को फोरम (Forum) या सेलर (Seller) जैसे स्टैंडअलोन ऐप को उस समय के एक अंश में बनाने की अनुमति देता है जो पांच साल पहले लगता था। अनिवार्य रूप से, एआई डिजिटल उत्पादों के लिए एक स्वचालित असेंबली लाइन के रूप में कार्य करता है।

एक बार ऐप बन जाने के बाद, अगली चुनौती लोगों को इसका उपयोग करने के लिए प्रेरित करना है। अतीत में, एक नए ऐप को उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक सामग्री दिखाने के लिए खरोंच से अपना स्वयं का अनुशंसा इंजन (recommendation engine) बनाना पड़ता था। आज, मेटा एक एकीकृत एआई अनुशंसा प्रणाली का उपयोग करता है। जब कोई उपयोगकर्ता नए मार्केटप्लेस-केंद्रित ऐप 'सेलर' को खोलता है, तो एआई को फेसबुक से उनकी खरीदारी की आदतों के बारे में पहले से ही पता होता है। जब वे नया गेमिंग ऐप खोलते हैं, तो सिस्टम इंस्टाग्राम रील्स से उनकी प्राथमिकताओं को समझता है। यह परस्पर जुड़ा डेटा नए ऐप्स को उपयोगकर्ता द्वारा लॉग इन करने के पहले मिनट से ही व्यक्तिगत महसूस कराने की अनुमति देता है।

सफलता के लिए थ्रेड्स ब्लूप्रिंट

मेटा के पास अब थ्रेड्स (Threads) के रूप में इस रणनीति का एक सफल मॉडल है। जबकि पिछले प्रयोगों को दस लाख उपयोगकर्ताओं तक पहुँचने के लिए संघर्ष करना पड़ा, थ्रेड्स रिकॉर्ड समय में 500 मिलियन मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं तक पहुँच गया। कंपनी ने अपने मौजूदा उपयोगकर्ता आधार पर भरोसा करके और फ़ीड को दिलचस्प पोस्ट से भरने के लिए एआई का उपयोग करके ऐसा किया। मेटा सीएफओ सुसान ली ने उल्लेख किया कि एलएलएम इन प्रणालियों को यह समझने में स्मार्ट बनाते हैं कि सामग्री वास्तव में किस बारे में है, बजाय इसके कि केवल हैशटैग या कीवर्ड को देखा जाए।

शब्दजाल के पीछे, इसका मतलब है कि एआई हर पोस्ट को पढ़ता है और हर वीडियो को देखता है ताकि टोन और विषय का निर्धारण किया जा सके। इस साल की शुरुआत में, मेटा ने पुष्टि की कि इंस्टाग्राम पर हर रील और फीड पोस्ट को एलएलएम के माध्यम से संसाधित किया जाता है। यह विश्लेषण सिस्टम को यह तय करने में मदद करता है कि कौन सी सामग्री नए ऐप्स पर धकेली जाए। औसत उपयोगकर्ता के लिए, इसका परिणाम एक ऐसी फ़ीड में होता है जो अधिक सहज और कम दोहराव वाली महसूस होती है। इसका मतलब यह भी है कि मेटा को अब किसी नए ऐप के उपयोगी होने से पहले उसके लोकप्रिय होने का इंतज़ार करने की ज़रूरत नहीं है। सामग्री पहले से ही वहां है, एआई द्वारा व्यवस्थित होने की प्रतीक्षा कर रही है।

एक खंडित इंटरनेट के लिए विशिष्ट (Niche) ऐप्स

मेटा वर्तमान में एक विशाल ऐप के विचार से दूर जा रहा है जो सब कुछ करता है। इसके बजाय, कंपनी विशिष्ट कार्यों के लिए विशेष उपकरण लॉन्च कर रही है। फोरम (Forum) समूहों (Groups) के लिए एक स्टैंडअलोन ऐप है, जिसे उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो फेसबुक न्यूज़ फीड की अव्यवस्था के बिना सामुदायिक चर्चा चाहते हैं। सेलर (Seller) मार्केटप्लेस पावर उपयोगकर्ताओं के लिए एक समर्पित स्थान प्रदान करता है। इंस्टाग्राम इंस्टेंट्स (Instagram Instants) तेज़, अल्पकालिक साझाकरण पर केंद्रित है।

यह रणनीति उसी तरह काम करती है जैसे एक विशेष टूल किट काम करती है। हर काम के लिए स्विस आर्मी नाइफ का उपयोग करने के बजाय, उपयोगकर्ता उस विशिष्ट उपकरण को चुन सकते हैं जो उनकी तत्काल आवश्यकता के अनुरूप हो। बाज़ार की दृष्टि से, यह मेटा को अपने मुख्य ऐप्स को सुविधाओं से अभिभूत किए बिना उपयोगकर्ता के अधिक समय को कैप्चर करने की अनुमति देता है। जुकरबर्ग ने सुझाव दिया कि ये नए उपभोक्ता उत्पाद जल्द ही आ रहे हैं, जो एआई-जनित सॉफ्टवेयर की एक लहर का संकेत देते हैं जो आने वाले महीनों में ऐप स्टोर पर दस्तक देगी।

तेजी से विस्तार की लागत

उपभोक्ता के दृष्टिकोण से, ऐप विकास का यह नया युग सुविधा और जटिलता दोनों लाता है। एक ओर, विशेष ऐप आमतौर पर भारी मुख्य फेसबुक ऐप की तुलना में एक स्वच्छ इंटरफ़ेस और बेहतर प्रदर्शन प्रदान करते हैं। दूसरी ओर, इसका मतलब है कि उपयोगकर्ताओं के होम स्क्रीन पर आधा दर्जन मेटा-स्वामित्व वाले ऐप हो सकते हैं। इनमें से प्रत्येक ऐप डेटा एकत्र करता है और इसे केंद्रीय एलएलएम में वापस फीड करता है, जिससे आपकी आदतों के बारे में कंपनी की समझ और भी सटीक हो जाती है।

दिलचस्प बात यह है कि यह तेजी से विस्तार ऐसे समय में हो रहा है जब निवेशक मेटा के खर्च पर कड़ी नजर रख रहे हैं। एलएलएम बनाना और चलाना महंगा है। कंपनी को एनवीडिया (Nvidia) चिप्स पर खर्च किए गए अरबों डॉलर को यह दिखाकर सही ठहराना होगा कि एआई वास्तव में बॉटम लाइन में सुधार करता है। अधिक ऐप लॉन्च करके और उपयोगकर्ताओं को लंबे समय तक जोड़े रखकर, मेटा अधिक स्थानों पर अधिक विज्ञापन दिखा सकता है। अंततः, लक्ष्य एक नए उपयोगकर्ता को प्राप्त करने की लागत को उस राजस्व से कम करना है जो उपयोगकर्ता एआई-लक्षित विज्ञापन के माध्यम से उत्पन्न करता है।

आपकी डिजिटल आदतों के लिए इसका क्या अर्थ है

जैसे-जैसे मेटा इस धक्का को जारी रखता है, आप संभवतः इंस्टाग्राम और फेसबुक के भीतर इन नए स्टैंडअलोन अनुभवों को आज़माने के लिए आमंत्रित करने वाले और संकेत देखेंगे। ये 2014 के प्रयोगों की तरह यादृच्छिक प्रयोग नहीं हैं। वे डेटा-संचालित उत्पाद हैं जिन्हें आपको मेटा पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यदि आप मुख्य सोशल ऐप्स की अव्यवस्था से निराश हैं, तो ये विशिष्ट विकल्प अधिक सुव्यवस्थित अनुभव प्रदान कर सकते हैं।

व्यावहारिक रूप से, आपको यह देखना चाहिए कि ये ऐप कितनी स्टोरेज और ध्यान मांगते हैं। जबकि एआई सॉफ्टवेयर को बेहतर बनाता है, यह सामग्री को आपके मूड के अनुसार पूरी तरह से तैयार करके इसे और अधिक व्यसनी भी बनाता है। आप अपने डिजिटल जीवन के और अधिक खंडित होने की उम्मीद कर सकते हैं क्योंकि सोशल प्लेटफॉर्म खरीदारी, गेमिंग और सामुदायिक चैट के लिए विशेष कार्यों में टूट जाते हैं। इन नए ऐप्स द्वारा अनुरोधित अनुमतियों पर ध्यान दें, क्योंकि वे सेंसर हैं जो मेटा के बढ़ते एआई मस्तिष्क को फीड करते हैं।

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