Tiktok heeft de wereld bestormd. Om de paar jaar zien we een nieuw social media platform verschijnen. Maar deze keer is het gewoon een beetje anders.

Wat echt interessant is, is niet Tiktok op zich, maar breder hoe AI waarschijnlijk onze mentale modellen op platforms zal veranderen.

De opkomst van AI gaat fundamenteel veranderen hoe ecosysteemgebruikers omgaan met platforms.

Tiktok's moederbedrijf Bytedance is een AI-krachtpatser. Tiktok is slechts een van de vele 'voorbeelden' van zijn AI bekwaamheid. Om te begrijpen hoe AI platforms van de toekomst zal veranderen, moeten we TikTok begrijpen.

Mentaal model 1

AI-aangedreven aanbevelingsmotor

Een van de beste plekken om TikTok te begrijpen is dit briljante stuk van de NewyOrker.

Geld citaat: „TikTok is een sociaal netwerk dat niets te maken heeft met het sociale netwerk. Het vraagt je niet om het te vertellen wie je weet - in de toekomst volgens ByteDance, „grootschalige AI-modellen” zal bepalen onze „gepersonaliseerde informatiestromen,” zoals de website voor het onderzoekslaboratorium van het bedrijf verklaart. De app biedt een „Discover” -pagina, met een index van trending hashtags, en een „For You” -feed, die is gepersonaliseerd-als dat het juiste woord is - door een machine-learning systeem dat elke video analyseert en gebruikersgedrag bijhoudt, zodat het kan dienen tot een voortdurend verfijnde, nooit eindigende stroom van TikToks geoptimaliseerd om Hou je aandacht vast. In de teleologie van TikTok werden mensen op aarde gezet om goede inhoud te maken, en „goede inhoud” is alles waar gedeeld, gerepliceerd en op gebouwd wordt. In wezen is het platform een enorme memememee-fabriek, die de wereld samendrukt tot pellets van viraliteit en die pellets afgeeft totdat je vol bent of in slaap valt.”



Mentaal model 2

Korte vorm meeslepende video met bladeren

Om te beginnen, dit is wat Zuckerburg denkt over Tiktok.

„En de manier waarop we erover denken is: het is getrouwd in korte vorm, meeslepende video met bladeren. Dus het is bijna als de Explore Tab die we hebben op Instagram, die vandaag vooral gaat over feed posts en het benadrukken van verschillende feed posts. Ik denk aan TikTok alsof het Explore voor verhalen was, en dat was de hele app. „

Zuckerburg snapt het niet (onwaarschijnlijk) of krijgt het maar is niet bereid het toe te geven. Hoe dan ook, het afwijzen van de innovatie van TikTok als 'korte, meeslepende video met browse' ontbreekt het hele punt.


Mentaal model 3

AI-als-het-gereedschap

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

In dit artikel wordt nog een poging gedaan om het verschil te begrijpen:

„TikTok is volledig afhankelijk van AI, en dat maakt het verschil. In plaats van gebruikers te vragen om een videominiatuur te gebruiken of op een kanaal te klikken, bepalen de AI-algoritmen van de app welke video's gebruikers moeten tonen. Het full-screen ontwerp van TikTok laat elke video zowel positieve als negatieve signalen van gebruikers onthullen (positief = een like, follow, of kijken tot het einde; negatief = veeg weg, druk omlaag). Zelfs de snelheid waarmee gebruikers een video wegvegen is een relevant signaal.

Instagram, aan de andere kant, gebruikt AI als een hulpmiddel in plaats van het werkelijke product. Hoewel AI helpt bij het bepalen van de aanbevolen video's getoond in iemands Instagram's exploratie-feed, geeft de miniatuurpresentatie het platform minder duidelijke signalering van likes en antipathieën. Als iemand niet in een thumbnail klikt, is het dan echt omdat ze die video niet leuk vinden?

Hoe is dit anders dan platforms en producten zoals Facebook nieuwsfeed, Netflix, Spotify en YouTube, die allemaal ook beroemde aanbevelingsalgoritmen gebruiken voor gebruikers over waar ze op moeten letten (nieuws, shows, muziek of video's)? Ik zou beweren dat de aanpak die de in dit bericht genoemde apps nemen een meer AI-centrische aanpak, elk op verschillende manieren. TikTok presenteert bijvoorbeeld nooit een lijst met aanbevelingen aan de gebruiker (zoals Netflix en YouTube doen), en vraagt de gebruiker nooit om expliciet intentie uit te drukken — het platform concludert en beslist volledig wat de gebruiker moet bekijken.”

Ai-as-the-Product begint te erkennen wat er anders is aan Tiktok, maar het is nog steeds niet volledig vast te leggen wat Tiktok maakt, en waarschijnlijk de volgende generatie platforms, zo verschillend van de vorige generatie platforms.

Dus hoe moeten we denken aan Tiktok?
Om te begrijpen wat echt anders is, moeten we begrijpen dat een sleutelrol van technologie in ecosystemen beslissingsondersteuning is. Aanbevelingssystemen en beoordelings- en beoordelingssystemen zijn beslissingsondersteunende systemen. Platformen bevelen meestal inhoud aan en laten de uiteindelijke keuze over verbruik bij de gebruiker.

Hier is wat echt anders is:

AI neemt de besluitvorming over - het internaliseert de besluitvorming - en neemt de beslissing effectief namens de gebruiker.

Het internaliseren van beslissingsondersteuning heeft een directe impact op het ontwerp. Een groot deel van de interface ontwerp bestaat uit beslissingsondersteunende systemen. Wanneer dat wordt weggenomen, zal UX fundamenteel veranderen in de leeftijd van AI om minder beslissingsondersteunende hulpmiddelen op te nemen en minder beslissingspunten te plaatsen in de reis van een gebruiker.

Dit heeft ook een impact op betrokkenheid en sessielengte.

Door het wegnemen van de noodzaak om voortdurend over te schakelen van consumptie naar beslissing, creëert dit een langere en meer geëngageerde consumptieketen.

Het internaliseren van besluitvorming heeft een directe impact op de economie van ecosysteemparticipatie op platforms. Als we beslissingen beschouwen als kosten van participatie, verhoogt het internaliseren van beslissingen de deelname, wat leidt tot een hogere betrokkenheid en meer gegevenscreatie, wat leidt tot sterkere AI-modellen.

Hoe AI industrieën zal transformeren

Meer in het algemeen zal het vermogen van AI om beslissingen te internaliseren een grotere impact hebben in alle sectoren door de economie van de participatie van belanghebbenden te veranderen.

Dit HBR-artikel biedt een goede inleiding op het onderwerp.

Dus hier is het verschil dat echt belangrijk is:

Traditionele aanbevelingsmotoren zijn gebouwd om de besluitvorming te informeren. Aanbeveling op basis van AI neemt de besluitvorming over.

De absorptie en internalisering van beslissingsondersteuning staat meer centraal in bepaalde contexten en vormfactoren. Stem is een voorbeeld, daarom is de focus van Amazon op AI vermeldenswaard.

Zoeken op internet kan het zich veroorloven om te vertrouwen op beslissingsondersteuning en 10 resultaten aan de gebruiker te presenteren. Maar spraakgebaseerd zoeken moet nauwkeurig zijn en moet worden beperkt tot de meest relevante aanbeveling.

Dit is ook de reden waarom Amazon hun vele onsamenhangende interne AI-inspanningen rond Alexa consolideerde. AI heeft Amazon geholpen te profiteren van volledig nieuwe netwerkeffecten. Een dergelijk netwerkeffect wordt waargenomen in het ecosysteem van Alexa vaardigheden.

Wat minder zichtbaar is, is de impact van AI op AWS.

AI als-een-dienst

De echte grote kans voor Bytedance is in AI AAS.

Wat Bytedance echt heeft is een kernset van AI-engines waarop TikTok, Toutiao en Douyin slechts service-instanties zijn. Deze AI-engines kunnen worden geleverd als een service om vergelijkbare bedrijfsmodellen in alle sectoren van stroom te voorzien.

Terug naar dat uitstekende NewyOrker artikel

Geld citaat: „ByteDance heeft meer dan een dozijn producten, waarvan een aantal afhankelijk is van A.I. aanbevelingsmotoren. Deze platforms verzamelen gegevens die het bedrijf aggregeert en gebruikt om zijn algoritmen te verfijnen, die het bedrijf vervolgens gebruikt om zijn platforms te verfijnen; spoelen, herhalen. Deze feedbacklus, de zogenaamde „deugdzame cyclus van A.I.”, is wat elke TikTok-gebruiker ervaart in miniatuur. Het bedrijf zou geen commentaar geven op de details van zijn aanbeveling algoritme, maar ByteDance heeft zijn onderzoek naar computervisie aangeprezen, een proces dat inhoudt het extraheren en classificeren van visuele informatie; op de website van zijn onderzoekslab, het bedrijf vermeldt „korte video aanbeveling systeem” onder de toepassingen van de computer-vision technologie die het ontwikkelt.”

Uiteindelijk wil Bytedance doen om AI wat Amazon deed om opslag+compute - Commoditize en open als een service.

Wat Bytedance echt heeft is een kernset van AI-engines waarop TikTok, Toutiao en Douyin slechts diensten instanties zijn. Deze AI-engines kunnen worden geleverd als een service om vergelijkbare bedrijfsmodellen in alle sectoren van stroom te voorzien.

AI en de toekomst van het werk

Tot slot geloof ik dat we het vermogen van AI om werk weg te nemen van mensen te overschatten en het vermogen om de menselijke output te beïnvloeden en te informeren onderschatten. In feite is automatisering een zeer smalle manier om over AI te denken.

Automatisering kijkt naar werk dat van mensen kan worden afgenomen. En experts beweren dat repetitief werk geautomatiseerd zal worden, maar mensen zullen nog steeds creatief werk doen.

Dit is waar TikTok ons mentale model opnieuw informeert over de toekomst van platforms en werk. Tiktok video creatie, is aantoonbaar, creatief werk dat zwaar wordt beïnvloed en geïnformeerd door AI. Mensen voeren het werk nog steeds uit, maar de AI informeert hun videocreatie.

We beginnen pas te begrijpen hoe AI het ontwerp en de economie van platformecosystemen zal veranderen. Er valt nog veel meer te komen. Blijf op de hoogte! #Tiktok
#AI
#Bigtech
#China
#SangeetPaulChoudary