インスタグラムの共同 | 恵州木橋グループ有限公司

著者は、10 年以上テクノロジーについて執筆している寄稿編集者、Casey Newton です。彼は、ビッグテックと民主主義に関するニュースレター『Platformer』を設立しました。

ケビン・シストロムとマイク・クリーガーが戻ってくる。

親会社との緊張のさなか、2018年にFacebookを離れたInstagramの共同創設者らは、次世代ソーシャルアプリのアイデアを探るために新たなベンチャーを設立した。彼らの最初の製品は、機械学習を使用してユーザーの興味を理解するパーソナライズされたニュースフィードである Artifact で、間もなくそれらの記事について友人と議論できるようになります。

Artifact — その名前は記事、事実、人工知能の融合を表しています — は本日、待機リストを一般に公開します。シストロム氏によると、同社はユーザーをすぐに受け入れられるようにする予定だという。ここから自分でサインアップできます。アプリは Android と iOS の両方で利用できます。

Artifact を理解する最も簡単な方法は、テキスト用の TikTok の一種として考えることです。ただし、これをモバイルアプリとして生まれ変わった Google Reader、または Twitter への奇襲攻撃と呼ぶこともできます。このアプリを開くと、ニューヨークタイムズのような大手報道機関からニッチなトピックに関する小規模ブログに至るまで、厳選された出版社のリストから選ばれた人気記事のフィードが表示されます。興味のある記事をタップすると、TikTok の For You ページでビデオを視聴すると時間の経過とともにアルゴリズムが調整されるのと同じように、Artifact は今後同様の投稿やストーリーを提供します。

「機械学習を使用して消費者エクスペリエンスを向上させるたびに、状況は非常に迅速に改善されます。」

今日待機リストからアクセスしたユーザーには、中央にランク付けされたフィードのみが表示されます。しかし、Artifact ベータ版のユーザーは現在、Systrom がアプリの中核となると期待するさらに 2 つの機能をテストしています。 1 つは、フォローすることを選択したユーザーが投稿した記事と、それらの投稿に対するコメントを表示するフィードです。 (少なくとも現時点では、リンクなしで生のテキストを投稿することはできません。) 2 つ目はダイレクトメッセージの受信箱で、読んだ投稿について友人とプライベートで話し合うことができます。

ある意味では、Artifact は先祖返りのように感じるかもしれません。 TikTokの成功に触発され、大手ソーシャルプラットフォームはここ数年、短編動画作品とそれに伴う広告収入を追い求めてきた。

一方、2000 年代後半のソーシャルネットワークのように、Artifact はテキストにしっかりと照準を合わせています。しかし創設者らは、10年以上にわたって学んだ教訓と、人工知能の最近の進歩が、自社のアプリがより多くのユーザーに浸透するのに役立つと期待している。

シストロムとクリーガーは、数年前にアーティファクトとなるもののアイデアについて最初に話し合い始めた、と彼は私に語った。シストロム氏は、かつては機械学習システムがレコメンデーションを改善する能力に懐疑的だったが、インスタグラムでの経験によって真の信念を持つようになったと語った。

「何年にもわたって私が目にしたのは、消費者エクスペリエンスを向上させるために機械学習を使用するたびに、物事が非常に迅速に改善されるということでした」と彼は言いました。

それで、なぜ今戻ってくるのですか？厳密に言えば、これは二人にとって Instagram 以来の最初のプロジェクトではない。 2020年に彼らは協力して、新型コロナウイルスの蔓延を追跡するウェブサイト「Rt.live」を作成した。

しかし、シストロム氏は、次の 3 つのことが起こるまでは新しい会社を設立したくないと私に言いました。 1 つは、彼とクリーガー氏がキャッチしようとする消費者向けテクノロジーの大きな新しい波です。 2 つ目は、その波をソーシャルテクノロジーに結び付ける方法であり、彼とクリーガーは感情的にこれに投資し続けていると感じています。そして 3 つ目は、自社の製品が問題をどのように解決できるかというアイデアです。シストロムは、顧客のためにどのような仕事ができるかという観点からテクノロジーの設計を長い間検討してきました。

ChatGPT を可能にした技術は、ソーシャルネットワークの新たな可能性も生み出しました

Artifact を可能にしたブレークスルーは、Google が 2017 年に発明したトランスフォーマーでした。トランスフォーマーは、これまで必要とされていたよりもはるかに少ない入力を使用してシステムが言語を理解するメカニズムを提供します。

トランスフォーマーは、機械学習システムがはるかに速いペースで改善するのに役立ち、昨年の ChatGPT のリリースと、それに伴う AI への関心のブームに直接つながりました。 (トランスフォーマーは ChatGPT の「T」です。)

また、ソーシャルネットワークにいくつかの新しい可能性も生まれました。当初、ソーシャルネットワークは、友達が面白いと思ったものを表示するものでした、それが Facebook モデルでした。その後、友達かどうかに関係なく、フォローすることを選択した人に基づいてコンテンツを表示し始めました。これが Twitter モデルです。

TikTok のイノベーションは、友達やフォローしている人に関係なく、アルゴリズムによる予測のみを使用してコンテンツを表示することでした。それはすぐに世界で最もダウンロードされたアプリになりました。

アーティファクトは、テキストを除いて同じことを行う取り組みを表します。

「その変化を見て、『ああ、これがソーシャルの未来だ』と思いました」とシストロム氏は語った。「これらのつながりのないグラフ、これらのグラフは明示的に作成されたものではなく、学習されたものです。そして、私にとって面白かったのは、周りを見渡しながら、『おい、なぜこれがソーシャルのどこでも起こっていないのか？なぜTwitterは依然として主にフォローされているのか？』と思ったことだ」 - ベースですか? なぜ Facebook なのでしょうか?」

Artifact は、読者に質の高いニュースと情報を提供するという仕事に真剣に取り組んでいきます

問題は、ニュース記事やブログ投稿に対するパーソナライズされたレコメンデーションが、ビデオが TikTok でもたらしたのと同じように、Artifact のバイラルな成功を促進できるかどうかです。これは完全な成功ではありません。2014 年、Zite や Pulse といった名前のパーソナライズされたニュースアプリの波が来ては消えていきましたが、その原因は、ユーザーに深い習慣を作り出す能力のなさにありました。そして今月初め、同様の AI テクノロジーを利用して個人向けのレコメンデーションを提供する東京に本拠を置く SmartNews は、ユーザーベースの減少と困難な広告市場の中、米国と中国で従業員の 40% を解雇した。

現段階ではほとんどのスタートアップと同様、Artifact もまだビジネスモデルに取り組んでいません。シストロム氏は、広告がそれに適しているのは明らかだと語った。同氏は、パブリッシャーとの収益分配契約について考えることにも興味を持っている。 Artifact が大きくなれば、読者が新しい出版物を見つけて購読するよう促すのに役立つ可能性があります。 Artifact がカットを試みるのは理にかなっているかもしれません。

シストロム氏はまた、アーティファクトは読者に質の高いニュースや情報を提供するという仕事に真剣に取り組むだろうとも語った。それは、品質に関する編集基準を遵守する出版社のみを含める取り組みを意味する、と彼は私に語った。現時点では、同社はシステム内のすべてのパブリッシャーを公開していませんが、アプリ内で個々の販売店を検索することができます。

左派と右派の両方の出版社が含まれていました。たとえば、Fox News がそこにあります。しかし、シストロム氏は、誰が所属し、誰が所属していないかについて同社が独自の判断を下すという事実を恥ずかしがらない。

「最近のテクノロジーに関する問題の 1 つは、多くの企業が品質と人類の進歩の名の下に主観的な判断を下そうとしないことです」と彼は言います。「そうですか？難しい決断をしてください。」

アーティファクトは虚偽を助長する個々の投稿も削除する予定だという。また、その機械学習システムは主に、より深く魅力的な内容に報酬を与えるために、さまざまな主題についての読書に費やした時間を測定するように最適化されます。たとえば、最も多くのクリックやコメントが発生した内容ではありません。

「私たちは基本的に建築が好きなんです。」

今のところ、シストロムとクリーガーはアーティファクト自身に資金を提供しているが、近いうちに投資家が彼らの門を叩いてくれるだろうと私は想像している。現在、2016年から2021年までインスタグラムのトッププロダクトエグゼクティブを務めたロビー・スタイン氏を含む7人のチームがこのアプリの開発に取り組んでいる。

Instagramを7億1,500万ドルでFacebookに売却したシストロムとクリーガーには、職を得る差し迫った必要はなかった。では、今回は何が彼らを駆り立てているのでしょうか？

「私たちは基本的に建築が好きなのです」とシストロム氏は言う。「世界中で、コードを書いて人々が喜ぶ製品を構築すること以上に時間を費やしたい場所はありません。私はそれが大好きです。」

AIの進歩も彼らの想像力をかき立てている、と彼は言う。

「機械学習は間違いなく、今取り組むべき最も素晴らしいことだと思います」と彼は言いました。「それが流行っているからではなく、あなたが特定のトピックに興味を持っていて、完全に夢中になっていると知って、『いくつかの数字を掛け合わせただけでどうしてそうなるの？』と思うからです。」 OpenAI の CTO は、機械学習は基本的に何ヶ月も機能しない状態が続いたが、突然機能するようになり、その後は恐ろしいほどうまく機能するようになると述べました。私はそれに共感します。」

私はまだ Artifact を数時間しか使っていませんが、同社が構築する予定の機能の多くはまだ計画段階にあります。 Systrom と Krieger から予想されるように、このアプリはすでにかなりの完成度を示しています。アプリ内で記事を読み、フィードに戻ると、同様の記事が素敵なカルーセルでさらに提案されます。アプリは夜間に自動的にダークモードに切り替わります。また、リンクを投稿するときに、全員にコメントを許可するか、コメントをフォローしている人に限定するか、完全に遮断するかを選択できます。

多くの意味で、この種の製品の機は熟していると思います。 AI は消費者向けアプリで実際に新しいことを可能にしており、イーロン・マスク政権下の Twitter の崩壊は、この分野で真の専門知識を持つチームがテキストベースのソーシャルネットワーキングに再び挑戦する機会を生み出しました。

大規模な成功を収めるためには、Artifact は単に興味深いリンクのコレクションを表示する以上のことを行う必要があるのではないかと思います。最近の Google 検索ボックスの下にあるクリックベイトの見出しのリストを見たことがある人なら誰でも証明できるように、デジタル出版が低迷している現在でも、Web には依然として興味深い記事が豊富にあります。インターネットで読むべきものが見つからないと不平を言って多くの時間を費やす人はほとんどいません。

はい、AI は TikTok の成功の大きな部分を占めています。しかし、以前の Twitter と同様に、TikTok もコアフィードに関する会話をキャプチャする方法で成功しました。TikTok 上のコメントのほうが動画自体よりも優れていることが多いと指摘するツイートが少なからず広まりました。同様に、Twitter がニュース速報の主要な情報源として存続しているのは、エリートたちが公共の場でニュースについて議論するために Twitter が利用されていることが主な理由です。

Artifact のその側面はまだ構築中です。しかし、シストロムとクリーガーがインスタグラムに持ち込んだ製品のその部分に同じ職人技を持ち込むことができれば、私が再びマストドンのログインを忘れてしまう日もそう遠くないかもしれません。

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