Agentic AI、具身智能、强化学习框架、端侧大模型……来QCon上海站,感受AI的未来! 了解详情
写点什么

扎克伯格:人工智能生成的内容将继续存在下去

  • 2024-11-28
    北京
  • 本文字数:1264 字

    阅读完需:约 4 分钟

大小:597.21K时长:03:23
扎克伯格:人工智能生成的内容将继续存在下去

本文最初发布于博客 404media。


我对 Facebook 和其他 Meta 平台上人工智能生成的内容进行了长达一年的探索,我得出了这样一个结论:Meta 并不介意——而且非常喜欢——占据其平台的人工智能劣质信息。10 月 30 日,马克·扎克伯格在与投资者的电话会议中 明确表示:人工智能生成的内容将继续存在下去。


在季度财报电话会议上,绝大多数人都在讨论人工智能和 Meta 的相关计划,扎克伯格说,Facebook 和其他 Meta 平台可能会出现人工智能生成的推送信息(Feed)。他表示,他很高兴 “人工智能可以帮助人们创造内容,让人们获得更好的推送体验”。扎克伯格的这番话最早是《财富》杂志报道 的。


他说:"我认为,我们将增加一个全新的内容类别,即人工智能生成或人工智能总结的内容,或者人工智能以某种方式整合的现有内容。这非常令人兴奋。随着时间的推移,那会提升 Facebook、Instagram 以及 Threads 或其他类型的推送体验。”


扎克伯格说,这后续仍将是 Meta 产品中传统信息推送的演变方向。正如我们之前所报道的,Meta 的 “推荐 ”算法会在推送中加入那些不是由你朋友或你认识的人发布的内容(通常是作为诱饵),因为这样可以提高参与度和网站停留时间。在周三的投资者电话会议上,扎克伯格解释了这一策略,并表示,新的人工智能推送将着眼于成功推送推荐的内容。


他说:"你可以看一下公司历史上内容推送发展的大趋势,一开始是朋友圈,对吗?基本上,那里的所有更新都来自你朋友发布的内容。然后,我们进入了现在这个时代,我们也加入了创作者内容。现在,Instagram 和 Facebook 上很大一部分的内容都不是来自你的朋友,甚至可能不是来自你直接关注的人。它可能只是来自创作者的推荐内容,我们可以通过算法确定这些内容对你来说是否有趣、有吸引力或是有价值。”


当然,他所描述的社交媒体网络根本不具备社交性,甚至人工创作的内容可能越来越少。随着人工智能劣质信息、人工智能影响者的兴起,以及大量的人通过从其他社交媒体复制剪切内容来建立自己的账户,Facebook 和 Instagram 都已经走上了这条路。按照 Meta 的说法,这些内容和系统导致人们花在 Facebook 上的时间增加了 8%,花在 Instagram 上的时间增加了 6%,而这一切都是以放弃现实生活和人与人之间的联系为代价。


在财报电话会议上,扎克伯格及 Meta 首席财务官 Susan Li 表示,Meta 已经对其广告系统进行了简化。他们表示,目前有 100 多万家企业正在 Meta 平台上使用生成式 AI,它们每月会创建超过 1500 万条广告。


Li 说,“关于这一点,我们构建的 Gen AI 工具将帮助我们大规模地为企业创建高度定制化的广告,从而提升广告效果。同样,在业绩收益和采用方面,我们也看到了可喜的成果。我想我们分享过,有超过一百万的广告主专门使用我们的 Gen AI 广告工具。


Li 说,与其他大多数全力投入人工智能的公司一样,Meta 公司也是“以网上公开的内容为基础训练其人工智能模型的,我们将抓取的网络内容用于各种目的”。


原文链接:


https://www.404media.co/zuckerberg-the-ai-slop-will-continue-until-morale-improves/


声明:本文为 InfoQ 翻译,未经许可禁止转载。


2024-11-28 15:057999

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

面向对象设计原则----单一职责原则(SRP)

张荣召

面向对象设计原则----接口分离原则(ISP)

张荣召

架构师训练营,第二周总结

子文

举办线下活动现场管理需要注意哪些事项?

boshi

管理 探索与实践 热门活动

面向对象设计原则----依赖倒置原则(DIP)

张荣召

架构师训练营第二周作业

文智

极客大学架构师训练营

第二周课后练习

jizhi7

架构师训练营-第二周作业

一个节点

极客大学架构师训练营

基于 iOS14 系统的游戏卡顿问题解决方案

白开水

typescript 游戏开发 iOS14 游戏卡顿 ios开发

看动画学算法之:排序-基数排序

程序那些事

算法 数据结构和算法 看动画学算法 算法和数据结构

使用Spring Cloud Stream玩转RabbitMQ,RocketMQ和Kafka

Barry的异想世界

kafka RocketMQ RabbitMQ 消息队列 spring cloud stream

面向对象设计原则----里氏替换原则(LSP)

张荣召

架构一期第二周作业

Airs

通过女朋友来通俗易懂讲解“接口回调”,一不小心就被绿

小松漫步

Java 编程 接口 代码

2.框架设计-依赖倒置原则,接口隔离原则

博古通今小虾米

揭秘开源项目 Apache Pulsar 如何挑战 Kafka

Apache Pulsar

kafka 开源 云原生 Apache Pulsar 消息中间件

极客大学架构师训练营第二周课后总结

jizhi7

第二周总结

Geek_ac4080

SOLID原则

架构师训练营第二周学习总结

张荣召

编程语言的本质

张荣召

面向对象设计原则--开放关闭原则(OCP)

张荣召

架构训练营-week2-作业

于成龙

作业 架构训练营

TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 基于 Keras 的多节点分布式训练

Alex

tensorflow keras 分布式训练 AllReduce

架构师训练营 - 第二周总结

一个节点

极客大学架构师训练营

第二周 框架学习-作业

刘希文

优化Banner广告收入的7种策略

易观大数据

第二周

scorpion

Serverless 简介

木易杨

云计算 Serverless AWS

架构师训练营第二周学习总结

成长者

极客大学架构师训练营

依赖倒置原则和接口隔离原则练习

知行合一

扎克伯格:人工智能生成的内容将继续存在下去_AI&大模型_Jason Koebler_InfoQ精选文章