AI人工智能技術能拯救曾經火爆全球的社交網絡Twitter嘛
ai人工智能機氣林商城為您發布動態信息：Twitter在ai人工智能上栽種與收獲的，是不夠的。那么接下來請瀏覽Twitter的ai人工智能進化史，給我們帶了怎么樣的明鑒：
Twitter咱們并不陌生，是全球很火爆的社交網絡，有時候帶節奏的輿論導向，是變幻莫測的，我們有時候都很懵逼。
以前這個社交網絡可是科技領域的小寶貝呢，許許多多的政經社會文娛大事情的發源地，剖析師和華爾街眼中“社交的將來”；高調上市后股價持續跳水，又被貼上“Twitter狗帶”、“next雅虎”的標簽，搞得想“賣身”都賣不進來；17年Q4初次盈利后，Twitter的營收開端恢復增長并持續到如今，于是市面上又呈現了無數清點Twitter二次崛起的勝利學：聚焦“新聞”定位、視頻化、管理渣渣內容、組織調整……
總之，業績下滑時這些都是隱患，業績上揚時這些都是優點，搞得路人無比懵逼，這大約就是傳說中的“事物都有兩面性”吧，反正咱也不敢問.jpg
當然，在Twitter的“絕地求生”中，沒有一個人會承認引入ai人工智能技術的必要性。而Twitter也的確在ai人工智能上做了大量的工作。雖然如此，我們也深知從結果逆推過程，在現象發作后的“馬后炮”并無意義，所以，作為一個堅持為ai人工智能代言的媒體，我們也不愿意簡單地將ai人工智能視作Twitter“起死回生”的救命稻草。
恰恰相反，Twitter在ai人工智能上付出與收獲的，在我們看來還遠遠不夠。那么，回過頭來看Twitter的ai人工智能進化史，到底帶來哪些經驗與啟示呢？
絕地求生的Twitter，面前都有哪些坑？
Facebook在2012年IPO的時分，許多評論家并不看好，以為Twitter才是這一代互聯網公司的楷模。但是風水輪番轉，2016年Facebook風生水起，而Twitter則到了高層出走、用戶流失、不得不出賣公司的倒閉邊緣。
幾次收買失利之后，Twitter開啟了困難的自救之旅。過程自然是無比痛苦的，坑和雷區也是美不勝收的。人才流失、增長擱淺、社交分流等外部要素略過不提，單從產品層面，Twitter的問題就有不少。
首當其沖的，就是不斷為人所詬病的內容環境。
在Twitter上，“鍵盤俠”好像跗骨之蛆，四處散播著蹂躪人權的歹意評論和人身攻擊。還充滿著虛假新聞、人工智能技術人等散播的渣滓內容。對此，CEO杰克·多西以為“Twitter是一個通訊工具，不擅長判別個人之間的內容糾葛。”，所以Twitter接到告發后的做法常常是封號了事。這種中立態度顯然加速了Twitter用戶，特別是受言語暴力最為嚴重的名人和KOL的流失，直接招致Twitter內容生態的萎縮。
還有一點是，堅持走媒體平臺定位之后，Twitter在產品體驗和內容價值上卻沒有明顯的晉級。以強調“在現場”的直播產品為例，無疑是展現Twitter“新聞力”的最佳捷徑，但Twitter仍然采用了PC時期的產品思想，僅僅是將現場從傳統電視臺搬到了手機上，作為對文字和圖片內容的簡單補充，至于事情過程、其別人的連鎖反響等，都集體缺位了。
用科技剖析師Ben Thompson的話來說，剛好證明了“這家公司(Twitter)的勝利靠的更多是運氣，而不是洞察力。”
當然，Twitter的窘境還有很多，這里用盡筆墨也只是炒冷飯。更關鍵的是，它到底在技術上做了哪些動作，為本人在處處有“驚喜”的雷區中困難地掃出了一條生路。
笨鳥后飛的Twitterai人工智能
Twitter顯然也覺得到了本人必需做出一些改動。
2017年，美國億萬富翁Mark Cuban買了入Twitter的股票，他在承受CNBC采訪時表示：“我以為他們終于開端了人工智能方面的動作”。當時，Twitter開端運用人工智能來挑選和過濾引薦給讀者的推文。
遂，Twitter弄了一系列的ai人工智能改造方案：
1、用人工智能技術進步內容整治效率
Twitter終于認識到，唯有安康有序的平臺環境，才干留住中心用戶，并為廣告商提供價值，最終構成業績增長的良性循環。因而，人工智能技術學習算法的引入就變得至關重要。
Twitter收買了倫敦創業公司Fabula ai人工智能，這家公司的特長是圖形深度學習，運用人工智能技術學習來剖析大型數據集并找出關系和交互。這可以協助Twitter的人工智能技術學習團隊經過關系映射來更好地發現社交網絡上的假新聞，渣滓郵件和其他問題，進而改善平臺對話的安康情況。
2018年，Twitter發布了一個名為Exploring Online Hate的面板工具，可以經過1000個Twitter賬戶的樣原本尋覓仇恨活動的規律、趨向，然后應用算法生成更大的數據集，從而實時控制網絡上仇恨行動，控制相關的搶手話題和行動來源。
目前，Twitter有38%的有害內容是由算法自動挑選出的。
2、在信息流中引入了算法引薦
信息流是Twitter首創的信息分發方式，2012年，Twitter就收買了新聞聚合推送網站Summify，用于了解和發掘Twitter的信息流數據，追蹤新聞的傳播效益。但Twitter在信息流中接入算法引薦的時間，卻要晚于Facebook。
2016年，Twitter推出了一項新功用：經過算法自行挑選它以為對用戶重要的內容。用戶的信息流不再依照時間軸顯現，而是經過引薦機制顯現Twitter以為對用戶重要的信息，以及向他們引薦未關注賬號的內容。
2017年，又上線了“探究”選項卡，經過算法將搶手話題、嚴重新聞以及搜索功用集中起來，放在一個功用分區，以便用戶快速追蹤到真正感興味的故事和品牌。
3、靠ai人工智能提升交互體驗
2016年，Twitter收買了倫敦的人工智能技術學習創業公司Magic Pony Technology，對方的算法能了解“圖像的特征”，這使得Twitter能重新在視頻流、直播等內容上再次動身。
比方推出互動視頻功用(conversational video)，依據上一步的操作提早錄制好多份劇情，依照用戶行為(選擇Yes or No)來推進到下一步。為直播增加了一個名為Moments的頁面、將推文整理成前后連接的“故事”。
互動性的加強和新的內容形態也重新吸收了廣告主的喜愛，2018年第二三季度，來自視頻廣告的收入為Twitter奉獻了超越一半的廣告收入。
再比方人工智能技術翻譯之類的措施，來協助各個區域的跨文化交流等等，Twitter在廣告轉化(ad cvr)和反渣滓信息上(anti spam)做了很多技術優化，用戶的參與度也有所加強。
目前看來，Twitter發力ai人工智能有幾個明顯的特性：
1、起步晚，令人眼前一亮的案例和技術非常有限；
2、技術規劃盤繞營收展開，盡可能讓流量最大化，助攻廣告效果；
3、簡直一切功用創新都是在補短板，減少與其他社交網絡的體驗差距。
但是，Twitter真的把握住了ai人工智能的命脈了嗎？似乎也一定。
ai人工智能到底能不能挽救Twitter
某種意義上來說，Twitter的ai人工智能戰略更像是在“救火”，哪里有險情點哪里。
關于極度盼望重回聚光燈下的Twitter來說，這么做似乎也無可厚非。但卻形成了不少窘境：
一方面，Twitter無法憑仗ai人工智能生長出屬于本人無獨有偶的“長板”。
與Facebook、谷歌、蘋果，以至它的“中國門徒”微博等動輒AR、云效勞的才能相比，Twitter的技術創新，給人的覺得就很索然無味。
比方Twitter在2018年11月推出的“探究”選項卡，Facebook在2016年就嘗試過相似的做法。
信息流算法的表現也并不好， 很多Twitter用戶表示被智能算法控制的timeline變得四分五裂，在最新資訊里刷到二三小時前的內容。Twitter不得不在2018年9月，宣布重新為手機客戶端用戶提供了切換正常時間流的功用。
另一方面，對廣告變現的過度追求，正在透支媒體平臺的公信力。
作為一個廣告收入占到90%以上的社交媒體，Twitter最大的矛盾就在于，用戶與廣告客戶的利益最大化是有出入的。
比方說，為了完成更高效率的廣告變現，就需求精準定位、用戶畫像、精準推送，不可防止地要“售賣”用戶數據。在一些極端狀況下，社交媒體還會暴露用戶的平安信息，比方確切地址。有研討顯現，帶有地址信息的推文占每天總推文的 2%，也就是 440 萬條。
另外，ai人工智能根底才能和人才的缺乏，或許會讓Twitter面對更深的責難。
面對上述問題，其他在ai人工智能技術上發力較早的科技企業，就能夠經過技術手腕最大水平地躲避數據隱患。
比方Facebook就宣布將端到端的加密效勞貫串到旗下包含的一切即時通訊工具。今年的谷歌I/O大會，也發布了一系列與隱私管理有關的新產品，比方語音助理谷歌assistant可以離線運用，無需將用戶數據傳輸至云端處置。
而同樣的境況，Twitter超3200萬Twitter賬戶密碼泄露，除了甩鍋黑客并重置密碼，似乎就再也無所作為。
(Twitter首席執行官杰克·多西，和Facebook首席運營官雪莉·桑德伯格，共同列席美國國會聽證會)
內容上也同樣，谷歌近年來不時更新和改良搜索引擎和算法，滿足用戶對高質量新聞的需求。比方，Google Search將新聞內容整合到精選摘要中，構成 “搶手新聞”的輪播。
YouTube也在積極開發新聞內容，在信息流界面添加了“突發新聞”的功用板塊。2018年，還投入了2500萬美圓扶持視頻新聞。
由此可見，雖然商業形式大同小異，Twitter也做了許多方面的努力，這并不能協助它處理將來的問題。技術地基的匱乏，將讓Twitter這座社交大廈繼續搖搖欲墜，勿謂言之不預。
或許，在商業形式這個基本問題轉變之前，ai人工智能必定只能是一個奢華而空泛的夢。
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