Tiktok a pris le monde d'assaut. Tous les quelques années, nous voyons apparaître une nouvelle plateforme de médias sociaux. Mais cette fois, c'est juste un peu différent.

Ce qui est vraiment intéressant n'est pas Tiktok en soi, mais plus largement comment l'IA est susceptible de changer nos modèles mentaux sur les plateformes.

L'essor de l'IA va fondamentalement changer la façon dont les utilisateurs de l'écosystème interagissent avec les plates-formes.

La société mère de Tiktok Bytedance est une puissante IA. Tiktok n'est qu'une des nombreuses « instances » de ses prouesses en IA. Pour comprendre comment l'IA va changer les plateformes du futur, nous devons comprendre TikTok.

Modèle mental 1

Moteur de recommandation piloté par l'IA

L'un des meilleurs endroits pour comprendre TikTok est cette pièce brillante du NewYorker.

Citation d'argent : « TikTok est un réseau social qui n'a rien à voir avec son réseau social. Il ne vous demande pas de lui dire qui vous savez. À l'avenir, selon ByteDance, les « modèles IA à grande échelle » détermineront nos « flux d'informations personnalisés », comme le déclare le site Web du laboratoire de recherche de l'entreprise. L'application fournit une page « Discover », avec un index de hashtags tendances, et un flux « For You », qui est personnalisé — si c'est le bon mot — par un système d'apprentissage automatique qui analyse chaque vidéo et suit le comportement de l'utilisateur afin qu'il puisse servir un flux continuellement raffiné et sans fin de TikToks optimisé pour Tenez votre attention. Dans la téléologie de TikTok, les humains ont été mis sur Terre pour faire du bon contenu, et le « bon contenu » est tout ce qui est partagé, répliqué et construit sur. Essentiellement, la plate-forme est une énorme usine de mèmes, qui comprime le monde en pastilles de viralité et distribue ces pastilles jusqu'à ce que vous vous endormiez ou que vous vous endormiez. »



Modèle mental 2

Vidéo immersive courte avec navigation

Pour commencer, voici ce que Zuckerburg pense de Tiktok.

« Et la façon dont nous y pensons est : il s'agit d'une vidéo courte et immersive avec navigation. Donc, c'est presque comme l'onglet Explorer que nous avons sur Instagram, qui est aujourd'hui principalement sur les messages de flux et de mettre en évidence différents messages de flux. Je pense en quelque sorte à TikTok comme si c'était Explore pour des histoires, et c'était l'application entière. « 

Zuckerburg ne l'obtient pas (peu probable) ou l'obtient, mais n'est pas prêt à l'admettre. Quoi qu'il en soit, rejeter l'innovation de TikTok en tant que « vidéo immersive et courte avec navigation » manque tout le point.


Modèle mental 3

IA en tant qu'outil

Ai-as-the-Product (Tiktok) vs Ai-as-the-Tool (Instagram)

Cet article fait une autre tentative de saisir la différence :

« TikTok dépend entièrement de l'IA, et cela fait toute la différence. Plutôt que de demander aux utilisateurs de taper sur une vignette vidéo ou de cliquer sur une chaîne, les algorithmes IA de l'application décident des vidéos à afficher aux utilisateurs. La conception en plein écran de TikTok permet à chaque vidéo de dévoiler des signaux positifs et négatifs des utilisateurs (positif = a like, suivre, ou regarder jusqu'à la fin ; négatif = balayer, appuyez vers le bas). Même la vitesse à laquelle les utilisateurs font glisser une vidéo loin est un signal pertinent.

Instagram, d'autre part, utilise l'IA comme outil au lieu du produit réel. Bien que l'IA aide à déterminer les vidéos recommandées affichées dans son flux d'exploration Instagram, la présentation des vignettes donne à la plate-forme un signal moins clair des goûts et des aversions. Si quelqu'un n'a pas cliqué sur une vignette, est-ce vraiment parce qu'il n'aimerait pas cette vidéo ?

En quoi cela diffère-t-il des plateformes et des produits tels que Facebook news feed, Netflix, Spotify et YouTube, qui utilisent tous les algorithmes de recommandation pour les utilisateurs sur quoi faire attention (que ce soit des nouvelles, des émissions, de la musique ou des vidéos) ? Je dirais que l'approche que les applications mentionnées dans ce post prennent une approche plus centrée sur l'IA, chacune de différentes manières. TikTok, par exemple, ne présente jamais de liste de recommandations à l'utilisateur (comme Netflix et YouTube le font), et ne demande jamais à l'utilisateur d'exprimer explicitement son intention — la plateforme déduit et décide entièrement ce que l'utilisateur doit regarder. »

AI-as-the-product commence à reconnaître ce qui est différent à propos de Tiktok, mais il ne capture toujours pas complètement ce qui rend Tiktok, et probablement la prochaine génération de plates-formes, si différente de la génération précédente de plates-formes.

Alors, comment devrions-nous penser à TikTok ?
Pour comprendre ce qui est vraiment différent, nous devons comprendre qu'un rôle clé joué par la technologie dans les écosystèmes est l'aide à la décision. Les systèmes de recommandation et les systèmes de notation et d'examen sont des systèmes d'aide à la décision. Les plates-formes recommandent généralement le contenu et laissent le choix final sur la consommation à l'utilisateur.

Voici ce qui est vraiment différent :

L'IA prend en charge la prise de décision - elle internalise la prise de décision - et prend effectivement la décision au nom de l'utilisateur.

L'internalisation de l'aide à la décision a un impact direct sur la conception. Une grande partie de la conception de l'interface est composée de systèmes d'aide à la décision. Lorsque cela est enlevé, UX changera fondamentalement dans l'âge de l'IA pour inclure moins d'aides à la décision et placer moins de points de décision dans le parcours d'un utilisateur.

Cela a également une incidence sur l'engagement et la durée des séances.

En supprimant la nécessité de passer constamment de la consommation à la décision, elle crée une chaîne de consommation plus longue et plus engagée.

L'internalisation de la prise de décision a un impact direct sur l'économie de la participation des écosystèmes sur les plates-formes. Si nous considérons les décisions comme des coûts de participation, l'internalisation des décisions augmente la participation, ce qui conduit à un engagement plus élevé et à la création de données, ce qui conduit à des modèles d'IA plus solides.

Comment l'IA transformera les industries

De façon plus générale, la capacité de l'IA à internaliser les décisions aura plus d'impact dans toutes les industries en modifiant les aspects économiques de la participation des intervenants.

Cet article HBR fournit une bonne introduction à ce sujet.

Voici donc la différence qui est vraiment importante :

Les moteurs de recommandation traditionnels sont conçus pour éclairer la prise de décisions. La recommandation fondée sur l'IA prend en charge la prise de décisions.

L'absorption et l'internalisation de l'aide à la décision sont plus centrales dans certains contextes et facteurs de forme. La voix en est un exemple, c'est pourquoi l'accent mis par Amazon sur l'IA mérite d'être noté.

La recherche Web peut se permettre de s'appuyer sur l'aide à la décision et présenter 10 résultats à l'utilisateur. Mais la recherche vocale doit être précise et doit se limiter à la recommandation la plus pertinente.

C'est aussi la raison pour laquelle Amazon a consolidé ses nombreux efforts internes d'IA autour d'Alexa. AI a aidé Amazon à bénéficier de nouveaux effets de réseau. Un tel effet de réseau est observé dans l'écosystème des compétences Alexa.

Ce qui est moins visible, c'est l'impact de l'IA sur AWS.

IA en tant que service

La vraie grande opportunité pour Bytedance est dans AI AAS.

Ce que Bytedance a vraiment, c'est un ensemble de moteurs IA sur lesquels TikTok, Toutiao et Douyin ne sont que des instances de service. Ces moteurs IA peuvent être fournis en tant que service pour alimenter des modèles commerciaux similaires dans toutes les industries.

Retour à cet excellent article de NewYorker

Citation d'argent : « ByteDance a plus d'une douzaine de produits, dont un certain nombre dépendent des moteurs de recommandation de l'IA. Ces plates-formes recueillent des données que l'entreprise agrège et utilise pour affiner ses algorithmes, que l'entreprise utilise ensuite pour affiner ses plates-formes ; rincez, répétez. Cette boucle de rétroaction, appelée « cycle vertueux de l'IA », est ce que chaque utilisateur de TikTok expérimente en miniature. La société ne ferait pas de commentaires sur les détails de son algorithme de recommandation, mais ByteDance a vanté sa recherche sur la vision par ordinateur, un processus qui consiste à extraire et à classifier l'information visuelle ; sur le site Web de son laboratoire de recherche, l'entreprise énumère « système de recommandation vidéo courte » parmi les des applications de la technologie de vision par ordinateur qu'elle développe. »

Finalement, Bytedance veut faire à AI ce qu'Amazon a fait pour stocker+calculer - Commoditize et ouvrir en tant que service.

Ce que Bytedance a vraiment c'est un ensemble de moteurs IA sur lesquels TikTok, Toutiao et Douyin ne sont que des instances de services. Ces moteurs IA peuvent être fournis en tant que service pour alimenter des modèles commerciaux similaires dans toutes les industries.

L'IA et l'avenir du travail

Enfin, je crois que nous surestimons la capacité de l'IA à enlever le travail aux humains et sous-estimons sa capacité d'influencer et d'informer la production humaine. En fait, l'automatisation est une façon très étroite de penser à l'IA.

L'automatisation examine le travail qui peut être enlevé aux humains. Et les experts gravitent pour affirmer que le travail répétitif sera automatisé, mais que les humains effectueront toujours un travail créatif.

C'est là que TikTok informe à nouveau notre modèle mental sur l'avenir des plateformes et du travail. La création vidéo TikTok, est sans doute, le travail créatif qui est fortement influencé et informé par l'IA. Les humains effectuent encore le travail, mais l'IA informe leur création vidéo.

Nous commençons seulement à comprendre comment l'IA va changer la conception et l'économie des écosystèmes des plates-formes. Il y a beaucoup d'autres choses à venir. Restez à l'écoute ! #Tiktok
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