Као Тик-ток за текстове – оснивачи Инстаграма представљају нову мрежу Артифакт

Артифакт, чији назив представља спој енглеских појмова за чланак, чињенице и вештачку интелигенцију (articles, facts, artificial intelligence), отворио је за јавност своју листу чекања. Компанија планира да кориснике прихвати ускоро, каже Систром. Апликација је доступна након пријаве и за Андроид и за уређаје са Иос оперативним системом.

Најједноставнији начин да се објасни шта је Артифакт (Artifact) је да се каже да је то нека врста Тик-тока за текст, мада би могао да се опише и као Гугл ридер који се вратио из мртвих у облику мобилне апликације или можда чак као „изненадни напад“ на Твитер. Када се покрене, апликација приказује фид са популарним чланцима са одабране листе медијских кућа у распону од водећих новинских организација као што је Њујорк тајмс до мањих блогова о специфичним темама.

Након посећивања чланака који вас занимају, Артифакт ће у будућности нудити сличне постове и приче, баш као што гледање видео-клипова на Тик-току временом све прецизније открива алгоритму шта да понуди кориснику.

Први корисници који се пријављују на листу видеће само централно рангирани фид, док бета корисници Артифакта тренутно тестирају још две функционалности за које Систром очекује да постану основе апликације.

Једна је фид који приказује чланке које су објавили они које корисник прати, заједно са њиховим коментарима на те објаве. За сада, неће моћи да се поставља само текстуална објава без линка.

Друга функционалност апликације која се испитује је пријемно сандуче за директне поруке тако да можете приватно да разговарате са пријатељима о објавама које читате.

У извесном смислу, Артифакт може деловати као корак уназад. Инспирисане Тик-токовим успехом, велике друштвене платформе провеле су последњих неколико година у потрази за кратким видео-садржајима и приходима од огласа који долазе са њима.

Насупрот томе, попут друштвених мрежа с краја 2000-их, Артифакт у фокусу има текст.

Оснивачи се надају да ће више од деценије научених лекција, заједно са недавним напретком у вештачкој интелигенцији, помоћи њиховој апликацији да се пробије до веће публике.

Систром и Кригер почели су да расправљају о идеји за оно што је прерасло у Артифакт, још пре неколико година. Систром је рекао да је некада био скептичан према способности система за машинско учење када је у питању фино прилагођавање препоручивања садржаја, али га је његово искуство у Инстаграму претворило у истинског верника.

„Током година, оно што сам видео је да сваки пут када користимо машинско учење да побољшамо корисничко искуство, ствари су заиста брзо постале добре“, рекао је Систром.

Зашто су Кевин Систром и Мајкл Кригер одлучили да се врате баш сада?

Технички, ово није први пројекат овог двојца од напуштања Инстаграма. Удружили су се 2020. године да направе веб-сајт Rt.live како би пратили ширење ковида.

Систром је рекао да не желе да оснивају нову компанију док се не десе три ствари: прво, да се деси велики нови талас у потрошачкој технологији који би он и Кригер могли да покушају да ухвате. Друго, да постоји начин да се тај талас повеже са друштвеном технологијом, са којом се Кригер и он и даље осећају емотивно повезани. И треће, да постоји идеја о томе како би њихов производ могао да реши проблем.

Технологија која је омогућила развој чет-бота ChatGPT такође је створила нове могућности за друштвене мреже.

Пробој који је омогућио Артифакт био је модел за обраду језика, који су Гугл измислио 2017. године. Он нуди механизам за системе да разумеју језик користећи много мање уноса него што је то раније било потребно.

Језички трансформатор је помогао да се системи за машинско учење унапређују много бржим темпом, што је директно довело до прошлогодишњег издања ChatGPT-а и пратећег бума интересовања око вештачке интелигенције.

Модел за обраду језика – трансформатор чини „Т“ у ChatGPT-у (Chat Generative Pre-trained Transformer).

„Застарели“ модели са Фејсбука и Твитера замењени иновативним Тик-токовим 

Такође, створио је неке нове могућности за друштвене мреже. У почетку су вам друштвене мреже показивале ствари које су ваши пријатељи сматрали занимљивим, што је Фејсбуков модел.

Потом су мреже почеле да вам показују ствари на основу људи које сте изабрали да пратите, без обзира на то да ли сте пријатељи или не, што је модел са Твитера.

Тик-токова иновација је била да корисницима покаже ствари користећи само алгоритамска предвиђања, без обзира на то ко су вам пријатељи или кога сте пратили. Убрзо је постала апликација са рекордним броја преузимања на светском нивоу.

Артифакт представља покушај да се уради иста ствар само за текст.

„Видео сам ту промену и помислио сам: 'То је будућност друштвене заједнице‘. Ови неповезани графови; ови графови који се науче, а не експлицитно креирају. И оно што ми је било смешно је што сам помислио: 'Зашто се ово не дешава свуда на друштвеним мрежама? Зашто је Твитер и даље првенствено заснован на праћењу? И Фејсбук исто?“, објашњава Систром.

Артифакт ће озбиљно схватити посао пружања читаоцима висококвалитетних вести и информација.

Питање је да ли персонализоване препоруке за новинске чланке и блогове могу довести до истог вирусног успеха за Артифакт који видео има за Тик-ток.

Није реч о нечему стопроцентно сигурном јер је 2014. талас персонализованих апликација за вести, као што су Zite и Pulse, дошао и прошао, праћен њиховом неспособношћу да створе навику код корисника.

Раније овог месеца, "SmartNews" са седиштем у Токију, који користи сличну технологију вештачке интелигенције за персонализацију препорука, отпустио је 40 одсто своје радне снаге у Сједињеним Америчким Државама и Кини због све мање корисничке базе и изазовног тржишта огласа.

Као и већина стартапа у овој фази, Артифакт тек треба да се посвети раду на пословном моделу. Оглашавање би се без сумње уклапало, каже Систром.

Такође је заинтересован за уговоре о подели прихода са медијима. Ако Артифакт постане велики, могао би помоћи читаоцима да пронађу нове публикације, медије, блогове и подстаћи их да се претплате на њих. У том случају није нелогично да Артифакт покуша да тражи део тог прихода.

Систром наводи да ће Артифакт озбиљно схватити посао пружања висококвалитетних вести и информација, што значи да ће се трудити да се укључе само медији који се придржавају уређивачких стандарда квалитета.

Компанија ће бирати и „леве“ и „десне“ оријентисане, а уклањаће појединачне објаве које промовишу неистине.

Артифактови системи за машинско учење биће првенствено оптимизовани да измере колико дуго проводите читајући о различитим темама – за разлику од, рецимо, онога што генерише највише кликова и коментара. Иза тога стоји настјање аутора да се предност даје занимљивијим материјалима са дубином.