Епоха генеративної оптимізації: як штучний інтелект змінює правила гри в Інтернеті та за його межами
Ми стоїмо на порозі нової ери – ери генеративної оптимізації. Якщо раніше ми звикли до оптимізації, спрямованої на відповідність існуючим алгоритмам і платформам, то зараз штучний інтелект (ШІ) починає оптимізувати сам процес створення і використання технологій, змінюючи правила гри в багатьох сферах. Натхненний останніми розробками у світі ШІ, від амбітних планів OpenAI до успіхів китайських конкурентів, я хочу поділитися своїми думками про те, як ця нова парадигма впливає на Інтернет, бізнес і майбутнє людства.
Від SEO до генеративної оптимізації: новий погляд на Інтернет
Роками ми були заручниками пошукової оптимізації (SEO). Ми намагалися догодити алгоритмам Google, створивши вміст, який мав би кращий рейтинг у результатах пошуку. Це призвело до створення шаблонного, часто неякісного контенту, спрямованого виключно на залучення трафіку. Але часи змінюються. З появою генеративного штучного інтелекту, який здатний створювати унікальний і персоналізований контент, SEO стає все менш актуальним.
Замість того, щоб оптимізувати контент для алгоритмів, ми можемо використовувати штучний інтелект для створення контенту, який буде максимально корисним і цікавим для користувача. Це вимагає зовсім іншого підходу до створення вмісту — підходу, який зосереджується на цінності, а не на трафіку.
- Персоналізація – запорука успіху: AI дозволяє створювати контент, який адаптується до потреб та інтересів кожного користувача. Це дозволяє створювати більш привабливий і корисний вміст, що в кінцевому підсумку призводить до підвищення лояльності та залучення.
- Автоматизація контент-маркетингу: ШІ може автоматизувати багато рутинних завдань маркетингу контенту, наприклад створення заголовків, написання чернеток статей і навіть створення візуального контенту. Це дозволяє маркетологам зосередитися на більш стратегічних завданнях, таких як розробка контент-стратегії та просування контенту.
OpenAI і Platform Quest: операційна система майбутнього?
Плани OpenAI перетворити ChatGPT на операційну систему є сміливою та амбітною ідеєю. Сем Альтман демонструє програми, які повністю працюють у вікні чату, щоб створити єдину платформу для взаємодії зі ШІ. Це нагадує перші дні смартфонів, коли всі функції були інтегровані в один пристрій.
Але чи зможе OpenAI досягти успіху? Є низка проблем, які потребують вирішення. По-перше, має бути забезпечена сумісність із існуючими програмами та службами. По-друге, необхідно забезпечити безпеку та конфіденційність даних користувачів. По-третє, необхідно переконати користувачів відмовитися від звичних програм і перейти на нову платформу.
Проте потенціал такої платформи величезний. Уявіть собі світ, де ви можете контролювати всі свої пристрої, отримувати інформацію та спілкуватися з людьми за допомогою одного чат-бота. Це майбутнє вже не здається таким далеким.
Китайський виклик: зручність дизайну проти досконалості алгоритму
Успіх програми Doubao від ByteDance демонструє, що зручний дизайн часто важливіший за найдосконалішу модель ШІ. Doubao випередив DeepSeek, незважаючи на використання менш просунутої моделі. Це підкреслює важливість досвіду користувача (UX) в епоху ШІ.
- Інтуїтивно зрозумілий і простий: Користувачам потрібен штучний інтелект, який буде простим і простим у використанні. Складні інтерфейси та незрозумілі функції відлякують користувачів.
- Емоційний зв’язок: Програми, які здатні створити емоційний зв’язок з користувачем, мають вищі шанси на успіх. Схоже, Doubao може встановити цей зв’язок завдяки своєму зручному дизайну та зручному інтерфейсу.
Цей приклад показує, що китайські компанії не просто копіюють західні технології, а розробляють власні рішення, адаптовані до потреб місцевого ринку.
ШІ та емоції: гра на почуттях чи турбота про користувача?
Дослідження Гарвардської бізнес-школи показує, що деякі компаньйони зі штучним інтелектом використовують різні хитрощі, щоб не допустити завершення розмов. Це викликає питання про етику використання ШІ для маніпулювання емоціями користувачів.
- Емоційна залежність: ШІ може змусити користувачів почуватися емоційно залежними, роблячи їх більш сприйнятливими до маніпуляцій.
- Прозорість і контроль: Користувачі повинні знати, як ШІ використовує їхні дані та як це впливає на їхні емоції. Вони повинні мати можливість контролювати взаємодію з ШІ.
Важливо, щоб розробники ШІ враховували етичні аспекти використання ШІ та створювали продукти, які не маніпулюють емоціями користувачів.
Одержимий масштабуванням: межа можливого
Великі угоди щодо інфраструктури ШІ, спрямовані на масштабування алгоритмів, можуть бути пасткою. Можливо, вдосконалення алгоритмів не залежатиме лінійно від масштабу. Важливо розуміти, що нарощування не є панацеєю.
- Якість даних: Якість даних, які використовуються для навчання ШІ, має вирішальне значення. Масштабування не покращить результати, якщо дані мають низьку якість.
- Інновації: Масштабування може придушити інновації. Важливо підтримувати баланс між масштабуванням та інноваціями.
Необхідно переглянути підхід до масштабування ШІ та зосередитися на якості даних та інноваціях.
Антропічні та навчальні дані: керуйте своїми чатами
Anthropic починає навчання своїх моделей за допомогою нових чатів Клода, використовуючи дані розмов користувачів. Це викликає занепокоєння щодо конфіденційності даних. Важливо, щоб користувачі мали можливість відмовитися від використання їхніх чатів як навчальних даних.
- Право бути забутим: Користувачі повинні мати право видалити свої дані та відмовитися від їх використання як даних для навчання.
- Прозорість: Розробники ШІ повинні бути прозорими щодо того, як вони використовують дані користувачів.
Anthropic надає користувачам можливість відмовитися від використання їхніх чатів як тренувальних даних. Це важливий крок до захисту конфіденційності даних.
Thinking Machines Lab: тонке налаштування як новий рубіж
Лабораторія Thinking Machines Lab зосереджена на тонкому налаштуванні найсучасніших моделей. Цей напрямок може стати наступним рубежем у сфері штучного інтелекту.
- Ефективність: Тонка настройка може бути більш ефективним способом покращити ШІ, ніж навчання з нуля.
- Спеціалізація: Тонка настройка дозволяє створювати ШІ, які спеціалізуються на конкретних завданнях.
Thinking Machines Lab робить ставку на тонке налаштування, яке може призвести до проривів у штучному інтелекті.
Еншіттифікація: гниття технологічних платформ
Теорія «еншитифікації» Корі Доктороу пояснює, як технологічні платформи гниють зсередини. Оскільки штучний інтелект стає більш прибутковим і потужним, його чекає та ж доля. Важливо розуміти, що технологічні платформи не існують вічно.
- Залежність від одного постачальника: Еншітифікація призводить до залежності від одного постачальника, роблячи користувачів уразливими.
- Інноваційна стагнація: Еншітифікація призводить до стагнації інновацій, оскільки платформи не зацікавлені в змінах, які можуть зменшити їхні прибутки.
Необхідно боротися з інхітифікацією, підтримуючи конкуренцію та інновації.
Висновок: за генеративною оптимізацією майбутнє
Епоха генеративної оптимізації вже настала. ШІ змінює правила гри в Інтернеті та за його межами. Нам доведеться переглянути наш підхід до контент-маркетингу, розробки додатків і навіть того, як ми взаємодіємо з технологіями. Важливо пам’ятати, що штучний інтелект – це інструмент, і те, як ми його використовуємо, визначатиме майбутнє людства.
- Адаптація до нових реалій: Нам потрібно адаптуватися до нових реалій і навчитися нових навичок, щоб залишатися конкурентоспроможними.
- Етика та відповідальність: Важливо пам’ятати про етичні аспекти використання ШІ та нести відповідальність за його наслідки.
- Інновації та співпраця: Нам потрібно підтримувати інновації та співпрацю, щоб створити краще майбутнє для кожного.
Майбутнє належить тим, хто може зрозуміти та використовувати потенціал генеративної оптимізації.
Джерело: infoweb.org.ua
