4 modi in cui le piattaforme social potrebbero cercare di integrare l’intelligenza artificiale generativa

La settimana scorsa ho scritto di come le piattaforme sociali stiano apparentemente lottando per integrare l’intelligenza artificiale generativa, perché i processi di intelligenza artificiale generativa, come la creazione di immagini e testi, non si adattano realmente alle piattaforme sociali che sono necessariamente definite da esperienze umane “sociali”.

E sicuramente ci stanno provando:

• Meta sta cercando di integrare l’intelligenza artificiale tramite chatbot influenzati dalle celebrità e una nuova opzione che ti consentirà di creare il tuo amico AI nelle sue app, nonché opzioni di generazione di immagini sia su Facebook che su IG.
• Aggiunta la generazione di post AI di LinkedIn, insieme a vari altri elementi relativi a annunci di lavoro e annunci. E mentre i consigli dell’intelligenza artificiale per il marketing hanno senso, in linea con le tendenze del coinvolgimento, la generazione di post sembra quasi controsociale e controintuitiva per le app social.
• X ha aggiunto il suo chatbot Grok AI all’interfaccia utente principale dell’app e sta lavorando a un modo per connettere Grok direttamente al compositore, in modo da poter condividere il testo generato dall’intelligenza artificiale come aggiornamenti.
• Snapchat ha il suo chatbot “My AI” nelle caselle di posta degli utenti, mentre sta anche sperimentando la generazione di immagini del profilo e animali domestici digitali.
• TikTok dispone anche di immagini di profilo AI generative, mentre sta anche sperimentando la creazione di testo in video, la generazione di musica AI e chatbot per scopi diversi.

Tutte queste sono opzioni interessanti, con diversi livelli di valore e funzionalità. Ma allo stesso tempo, pochi di essi migliorano effettivamente l’esperienza di coinvolgimento sociale e quindi non sono realmente allineati con il caso d’uso principale delle app social.

Naturalmente, anche questa definizione sta cambiando, poiché sempre più persone si rivolgono alle app social per l’intrattenimento, invece che per interagire con gli amici. Ma anche da questo punto di vista, il valore dell’attuale ondata di strumenti di intelligenza artificiale all’interno delle app social è discutibile ed è difficile vedere una qualsiasi di queste funzionalità diventare una funzionalità fondamentale di una di queste app.

Il che, in realtà, devono farlo per giustificare il costo della fornitura di tali servizi. L’intelligenza artificiale generativa è costosa, a causa dei requisiti di elaborazione su larga scala, e sebbene queste nuove funzionalità consentano alle app social di cavalcare l’onda dell’intelligenza artificiale, probabilmente non stanno spostando molto l’ago della bilancia per il loro core business.

L’eccezione sarebbero gli annunci pubblicitari e, come notato, è evidente il valore nell’avere suggerimenti dell’intelligenza artificiale e formazione su esempi specifici della piattaforma per migliorare le promozioni.

Ma per gli utenti abituali, queste opzioni ti permetteranno davvero di utilizzare una di queste app più spesso?

Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale generativa è la tendenza del momento e ogni app teme che i suoi concorrenti alla fine trovino un caso d’uso killer e sostituiscano la loro offerta.

Quindi per cosa potrebbe essere realmente utilizzata l’intelligenza artificiale generativa nelle app social e ci sono modi in cui questi strumenti potrebbero fornire un’utilità che sia meglio allineata al loro caso d’uso principale?

Ecco alcuni modi in cui l’intelligenza artificiale potrebbe facilitare scopi più preziosi sui social media.

Ricerca grafica, ma AI

Una delle più grandi innovazioni dimenticate del passato di Facebook è stata “Graph Search”, un motore di ricerca Facebook basato sul linguaggio naturale che ti ha aiutato a scoprire di più sulle persone e sulle tendenze nell’app.

Come puoi vedere in questo esempio, Graph Search è stato progettato specificamente per facilitare la scoperta di informazioni rilevanti nell’app, senza la necessità di comprendere le stringhe di ricerca booleane per ottenere tali informazioni.

In effetti, è più o meno così che Facebook la presentò nel 2013:

“La ricerca grafica e la ricerca web sono molto diverse. La ricerca sul Web è progettata per prendere una serie di parole chiave (ad esempio: “hip hop”) e fornire i migliori risultati possibili che corrispondono a tali parole chiave. Con Graph Search combini frasi (ad esempio: “i miei amici di New York a cui piace Jay-Z”) per ottenere l’insieme di persone, luoghi, foto o altri contenuti che sono stati condivisi su Facebook. Crediamo che abbiano usi molto diversi.“

Graph Search è stato molto utile per trovare correlazioni e approfondimenti di interessi, ma ha anche scoperto alcuni punti dati con cui Facebook non si sentiva completamente a suo agio.

Data la spinta più ampia sulla privacy dei dati, soprattutto in seguito allo scandalo Cambridge Analytica, Facebook alla fine ha rimosso l’opzione. Ma in realtà, Graph Search assomiglia molto a ChatGPT, nel facilitare la scoperta più avanzata in modo conversazionale, che potrebbe fornire una nuova strada per la stessa visione.

TikTok in realtà sta già esplorando questo aspetto, tramite il suo esperimento sul chatbot Tako ricerca IA generativa nella versione cinese dell’app.

Questa funzione di ricerca più avanzata fornisce corrispondenze dall’interno di TikTok, così come nel Web più ampio, fornendo approfondimenti e corrispondenze più specifiche per le query, mantenendo allo stesso tempo l’utente in-app.

Facebook potrebbe cercare di fare lo stesso, utilizzando le informazioni del profilo Facebook visualizzate pubblicamente per fornire una migliore capacità di ricerca nell’app.

Ad esempio, potresti chiedergli cose come:

• Qual è la notizia di tendenza più importante oggi su Facebook?
• Con quale notizia interagiscono maggiormente i miei amici nell’app?
• In quali ristoranti i miei amici hanno dato un buon voto? [city]?
• Con quale dei miei ex compagni di scuola non ho ancora alcun legame?

Questi sono tutti casi d’uso di Facebook abbastanza comuni, ma devi scavare un po’ per trovare queste informazioni. Graph Search ha risolto questo problema in larga misura e un chatbot AI personalizzato potrebbe andare ancora oltre, consentendo la ricerca in linguaggio naturale che migliorerebbe il coinvolgimento degli utenti.

Riferimento al contenuto di origine

Uno dei problemi chiave nell’utilizzo dei social media è la distribuzione della disinformazione, che può raggiungere molte più persone attraverso la condivisione dei post sui social.

Le piattaforme hanno cercato di contrastare questo problema, aggiungendo strumenti di verifica dei fatti o consentendo agli utenti di evidenziare preoccupazioni sulla validità delle affermazioni. Ma anche uno strumento di fact-checking basato sull’intelligenza artificiale potrebbe rivelarsi utile, non come fact-checker in sé, ma come strumento di riferimento immediato per ricontrollare affermazioni discutibili.

Il processo comporterebbe un pulsante su tutti i post che potresti toccare per sollevare domande su eventuali affermazioni presentate nel testo del post.

Diciamo, ad esempio, che ci sia un post che dice “il cambiamento climatico non è reale”. Puoi toccare il pulsante AI per cercare prove sul Web per verificare immediatamente se tale affermazione è corretta.

Se un post annunciasse che “[random celebrity] è morto”, avresti la possibilità immediata di chiarire, senza dover aprire una nuova finestra, e potresti anche porre domande di follow-up al bot per coprire qualsiasi altra preoccupazione tu possa avere.

È un uso meno attraente dell’intelligenza artificiale, ma potrebbe essere un utile complemento, che potrebbe ridurre la distribuzione della disinformazione attraverso il controllo immediato dei fatti in-stream.

Bot o no?

Allo stesso modo, un pulsante AI potrebbe essere aggiunto a tutti i profili utente per fornire una panoramica della probabilità che un utente sia seguito da bot e di quanto del suo pubblico probabilmente non è reale.

Ciò comporta alcuni rischi, poiché gli strumenti di rilevamento dei bot non sono sempre accurati. Ma tutte le app social utilizzano già rilevatori di bot per eliminare lo spam e potrebbero applicare tale apprendimento a questa opzione, offrendo così alle persone un modo semplice per verificare se un utente o un’azienda è legittima.

Tocchi il pulsante, il sistema di intelligenza artificiale controlla i dati dei follower del profilo, quindi restituisce una percentuale di probabilità sulla loro validità, o forse potrebbe fornire una panoramica più ampia, inclusi indicatori chiave e note, che spiegano perché alcuni membri del loro pubblico sembrano entità non umane.

Gli strumenti interni di rilevamento dei bot sono molto più accurati sotto questo aspetto e, se ciò viene fatto in modo da garantire trasparenza sulla logica di base, potrebbe essere un buon modo per limitare il coinvolgimento con gli operatori truffatori nelle app social.

Creazione di musica e video

La generazione di immagini tramite intelligenza artificiale è una novità per la maggior parte degli utenti e la generazione di testo riduce l’elemento umano. Si potrebbe sostenere che anche la generazione di musica e video va sulla stessa linea, sebbene entrambe abbiano il potenziale per generare nuovi casi d’uso interessanti, che potrebbero probabilmente avere un impatto maggiore rispetto a questi usi iniziali.

Anche se porta allo stesso problema, nel ridurre l’elemento umano nelle app social.

Immagino che dipenda da dove stai cercando la crescita. Le app social vedono ancora l’interazione sociale come un caso d’uso fondamentale o è solo il coinvolgimento a guidare maggiormente le loro decisioni?

In ogni caso, entrambe queste opzioni arriveranno presto. Meta, TikTok e YouTube (tramite la società madre Google) stanno tutti sviluppando opzioni di conversione da testo a video, mentre TikTok ha appena lanciato la sua nuova opzione di generazione di musica AI.

Ancora una volta, temo che si tratti per lo più di novità, che non attireranno l’attenzione della maggior parte delle persone a lungo, e che qualsiasi contenuto creato dalla macchina potrebbe distogliere l’attenzione dall’effettiva connessione umana.

Ma sembra che ci sia un potenziale maggiore in queste funzionalità per consentire una creazione più ampia, che potrebbe alimentare nuove tendenze nelle app. Quindi, anche se ciò va contro l’aspetto “sociale”, potrebbero comunque contribuire a stimolare un maggiore coinvolgimento.

Non importa da come la guardi, l’intelligenza artificiale generativa sta trasformando il comportamento degli utenti e giocherà inevitabilmente un ruolo più importante nelle app social, sia attraverso novità di base che utilità.

La visione a lungo termine è che l’intelligenza artificiale generativa faciliterà la creazione digitale molto più grandiosa, come dare vita a mondi VR. Potrebbe essere un caso d’uso molto prezioso per la prossima generazione di utenti, ma anche adesso le persone si stanno abituando a porre domande conversazionali, che i robot AI sono sempre più in grado di comprendere, interpretare e rispondere.

Trovare un valore per questo, pur facilitando l’effettiva connessione umana, non è così semplice come sembra, ed è qui che sta il vero trucco ora per le app social.

Riusciranno a trovare casi d’uso per l’intelligenza artificiale generativa che migliorino la connessione da persona a persona, invece di diluirla tramite output di bot simili a quelli umani?

Direi che molti degli esperimenti iniziali rientrano in quest’ultima categoria, che alla fine potrebbe erodere l’interesse per le piattaforme sociali a causa delle interazioni sempre più robotiche.