悲しいことに、生成型 AI の影響を最も受けるのは、自分自身を守ることができない人々です。なぜなら、AI が何であるかさえ知らないからです。

ガーディアンのような一流メディアでさえ AI の使用に明確な制限を設けていないことを考えると、奇妙な言い回しや質の低い記事に気付いた場合、その記事が AI によって、または AI の支援を受けて書かれたものである可能性は高いと言えます。

犬や猫であることが何を意味するのかを学習するだけでなく、人間が撮りそうな写真や人間が一般的に書き留める単語など、重要ではない分布間の隙間頻度も学習するということです。

これが何を意味するかというと、同じデータセットで十分長い間トレーニングすると、十分な重みとトレーニング時間を持つほぼすべてのモデルが同じポイントに収束します。

これは驚くべき観察です。これは、モデルの動作がアーキテクチャ、ハイパーパラメータ、またはオプティマイザの選択によって決定されるのではないことを意味します。

モデルの動作はデータセットによって決定され、それ以外には何もありません。

ネオゴシック建築に影響を受けた先見の明のある設計者アントニ・ガウディは、「直線は人間のものであり、曲線は神のものである」と説明した。

TikTok、YouTube、Spotify などで行われている短い形式のプレビューにより、番組の内容をすぐに理解できるようになり、状況は変わりつつあると思います。動画は実際に役立っていると思いますが、それは音楽でも同じです。ミュージック ビデオは発見の瞬間に非常に重要であり、AB テストではミュージック ビデオ付きの新作は、ダウンストリームの点ではミュージック ビデオなしの新作よりもはるかに優れています。

短い形式のほうが簡単です。発見が消費になるからです。TikTok のトークのように、このトークはおすすめがあるわけではなく、視聴したら消費したという感じ。音楽もほぼ同じで、3 分です。まったく同じではありませんが、発見したら消費したという感じに近いです。

ポッドキャストは違います。1 時間の投資になる可能性があるため、予告編が必要になります。書籍は実際にはさらに難しく、15 時間の投資が必要になる場合があります。したがって、多くの課題は、この長い形式のコンテンツを適切な形で表現し、適切な短い形式で表現して、時間を投資する価値があるかどうかを判断することだと思います。

ユーザー獲得コストは、ほとんどのビジネス プランにとっておそらく最大の阻害要因です。

別のアプリを開発すると、自社のユーザーを再度獲得しなければならず、非常にコストがかかります。

アメリカのハイテク企業など、大企業が次から次へとアプリをリリースしていますが、どれもうまくいきません。

次に中国を見てみましょう。中国は「スーパーアプリ」という別の戦略を採用しており、自社の機関に力を入れ、自社の配信を強化しています。

残念ながら、現時点で新しいものに対する最大の障壁は、必ずしもアプリケーションの品質ではありません。ユーザー獲得コストです。

つまり、「同じものばかりで、新しいコンテンツが聴けない」のです。これは Spotify 特有の課題です。セッションを聴いているときは、ほとんどの場合、携帯電話をポケットに入れているからです。

たとえば、あなたがインディーズ フォークなどを聴いているとします。その場合、私たちが「またインディーズ フォークの曲がありますよ」と言うのは簡単です。あなたは「おお、これはいいお勧めですね」と言うでしょう。しかし、私たちがそこでメタリカを演奏し始めたら、「これは何?」と思うでしょう。

したがって、私たちが持っている推奨インベントリのほとんどは、当然ながら、ユーザーが聞いているものに限定されています。ランダムなものを入れることはできないからです。「これは悪い推奨だ」と言うでしょう。