Facebook(現在的Meta)也在全力以赴人工情報(AI)，這對使用該平台的企業有重大影響。
現在Meta公司有數百人在研究人工智能。快公司報告首席執行官馬克·紮克伯格近年來“將(公司)在人工智能和機器學習研究處理能力方麵的投資增加了兩倍”。
這並不總是一件好事。
毫無疑問，Meta AI的工作推動了該領域的發展。
但它也給用戶帶來了一些可怕的後果——比如錯誤信息的傳播、分裂和仇恨言論。
這也影響到了商業。
通過了解Meta如何使用AI，以及這對你意味著什麼，你可以更好地計劃如何利用平台實現增長，或者找到替代方案。
讓我們開始吧。
什麼是Meta/Facebook AI?
首先，讓我們理清一些命名慣例。
Facebook已經將公司名稱改為Meta。但其受歡迎的社交平台仍被命名為Facebook。
在本文中，當我們提到“Meta”時，我們指的是整個公司。當我們說“Facebook”時，我們指的是社交媒體平台。Facebook仍然是Meta如何使用AI的核心引擎，所以這是一個值得探索的話題。
Meta公司內部負責人工智能工作的組織被稱為元的人工智能(前Facebook AI)。
Meta AI以公司自己的人工智能研究為特色，包括研究論文和開發的開源人工智能工具。
它還對該領域進行了強有力的評論，並提供了Facebook參加學術和商業人工智能活動的信息。
傳奇的人工智能研究員Yann LeCun是Meta AI的副總裁兼首席人工智能科學家。他開創了機器學習最早的一些商業應用。
還有一個Meta AI駐地計劃，這是一個為期一年的培訓計劃，個人與公司自己的研究人員一起在Facebook內部從事人工智能項目。
Meta表示，其“人工智能研究人員在全球各地的辦公室工作:門洛帕克、紐約、西雅圖、匹茲堡、蒙特利爾、巴黎、特拉維夫和倫敦。”
Meta如何在Facebook平台上使用AI ?
你可能每天都在體驗Meta的人工智能，因為Facebook依賴於這項技術。
Meta的人工智能功能從文本開始。該公司的DeepText係統是一個深度學習引擎，能夠以接近人類的精度理解平台上的文本。
由幾個人組成神經網絡在美國，DeepText使用這些網絡來處理在Facebook上使用的書麵文字。
由此產生的數據可以用於許多方麵:該公司現在可以理解20多種語言，為全球受眾提供服務，並更好地理解其Messenger應用程序中的查詢。
由於這些進展，Meta正在測試Facebook Messenger中的推薦回複，它可以為朋友或家人的消息提供合乎邏輯的下一個回複。
隨著穀歌和亞馬遜開發自己的語音和聊天機器人助手，人工智能可能會在Facebook平台上開發消息和人工助手功能方麵發揮重要作用。
Facebook平台上的圖像識別(人工智能的一種)也是如此自動分類圖像中發生的事情無需人工字幕或標簽，允許用戶使用關鍵字搜索照片，即使圖像沒有注釋。
該公司的DeepFace人工智能係統負責圖像識別，並將於2014年推出準確率高達97%(擊敗了FBI使用的準確率高達85%的係統)。
最近的發展還允許該公司的機器學習算法自動用文本注釋照片，這樣盲人用戶就更容易看到照片，所有人都更容易搜索到照片。
2016年，Meta開源了許多圖像識別工具，希望這能更快地加快麵部識別的進展。
Facebook平台已經使用算法來確定哪些內容出現在你的信息流中。從一開始，這就是該產品的一個定義特性，盡管算法隨著時間的推移而改變。
但如今，該公司表示，人工智能的職責不僅僅是猜測你會喜歡什麼內容。
“機器學習模型是對信息流故事進行排名和個性化、過濾攻擊性內容、突出熱門話題、對搜索結果進行排名等等的一部分。”據該公司稱．
其中一部分是Meta在美國總統大選期間使用人工智能來解決Facebook平台上的一個問題:假新聞。
在2015年,TechCrunch的報道年，Meta發布了一個Facebook更新來打擊虛假報道，該更新通過懲罰被大量用戶標記為虛假的報道來發揮作用。
2016年，該公司嚐試使用機器學習算法識別假新聞。
如今，人工智能會根據你的興趣和你的網絡發現的有趣內容，影響你瀏覽Facebook平台時看到的內容。
但隨著該公司向人工智能傳授更多內容背後的背景知識，首席執行官馬克·紮克伯格已經討論了為你提供內容的可能性基於AI而不是你的朋友認為你會喜歡什麼。
而且，正如該公司更名所表明的那樣，Meta的人工智能雄心並不僅限於社交媒體……
元如何使用AI構建元宇宙?
Facebook更名為Meta的主要原因是該公司也在全力打造“元宇宙”的概念。
元宇宙是一個用於廣泛描述人工智能、虛擬現實和增強現實技術進步所帶來的虛擬世界的術語。
像Meta這樣的倡導者相信，未來我們的大部分社會和經濟互動將在元宇宙中發生。我們將能夠建造任何東西，到任何地方旅行，與任何人互動，創造、購買和銷售數字產品。
紮克伯格已經明確表示，他認為人工智能是解鎖元宇宙潛力的基礎。他認為元宇宙是“沉浸式的互聯網”，據VentureBeat報道．而且，他認為人工智能是推動元宇宙產品、世界和體驗的基礎技術。
真實的元宇宙交互所需的許多硬件和軟件將需要越來越先進的人工智能。公司說在其網站上：
“構建元宇宙是Meta嚐試過的最雄心勃勃的長期項目，我們所設想的體驗是不可能用現有的軟件和硬件來實現的。要實現這一目標，我們所使用的幾乎所有技術都需要取得重大進步。
從超逼真的沉浸式視覺效果到能夠進行高性能計算的微型設備，這些進步之間的一個共同聯係是，人工智能(AI)的突破將使它們成為可能。”
這包括構建更先進的人工智能係統，涵蓋人類的各種能力，比如更好地理解周圍世界的人工智能。
雖然現在還為時過早，但很明顯，元AI現在專注於為元宇宙開發人工智能。
Meta/Facebook AI存在的問題
不討論元的人工智能沒有誠實地解決該公司技術造成的非常現實的問題。
別搞錯了……
Meta處於人工智能研究、開發和商業應用的前沿。它聘請了該領域的一些頂級專家。毫無疑問，該公司有很多善意的專業人士希望推動人工智能的發展。
但是…
該公司因使用算法(由人工智能驅動)通過製造分裂和散布錯誤信息來獲利而受到抨擊。
該公司的整個商業模式都是靠廣告運作的，主要是通過Facebook和Instagram平台。讓廣告商付費的唯一方法是讓用戶參與到平台中來。
事實證明，最大限度地提高一些人的參與度的一個好方法是曝光假新聞、虛假信息和仇恨言論。
這既是元領導的問題，也是人工智能的問題，據臉書告密者弗朗西斯·豪根透露．
Facebook平台上使用的人工智能正在朝著最大化用戶粘性的目標進行優化。
Meta的領導層似乎讓AI這樣做，而沒有適當的保護措施來阻止有問題的內容浮出水麵。
更不用說，最大化參與的決定是一個有意識的領導決策。
這個問題可能需要人類來解決，而不是機器。
雖然該公司使用人工智能來調節內容，但為了避免像Haugen這樣的舉報人提出的問題，它顯然沒有發揮應有的作用。
改變Facebook平台的算法怎麼樣?
問題是這種人工智能是由極其複雜的算法組成的，很可能沒有一個人知道它們是如何工作的。這使得監管這項技術本身變得困難。
“黑箱”問題是許多人工智能係統的一個大問題。要知道機器為什麼做出這樣的決定並不總是那麼容易，甚至是不可能的。
(例如，Meta研究人員不得不關閉一個人工智能實驗，因為實驗中的機器人發明了一種人類聽不懂的語言．)
相反，該公司似乎需要改變其運營激勵機製，以避免出現嚴重問題。
Meta/Facebook AI對企業意味著什麼?
元的人工智能對使用該平台與客戶互動並向客戶做廣告的企業產生重大影響。
人工智能已經對Facebook平台的運作方式以及每個用戶與平台的交互方式產生了重大影響。
它的信息流由人工智能管理，在不久的將來可能會更加依賴這項技術。
該平台的機器學習係統在理解文本和圖像方麵越來越好。
你看到的廣告可能嚴重依賴於人工智能向公司數據科學家揭示的偏好和見解。
AI在平台各個方麵的應用可能會加速。
2016年，Meta引入了FBLearner Flow，這是一個內部平台，在公司內部共享機器學習知識和代碼。
在較高的水平上，FBLearner Flow可以將算法和模型從公司運營的一個方麵應用到其他方麵，加速機器學習的發展。
這一點——以及該公司人工智能的快速發展——對企業有一些重大影響。
保護你的品牌
Facebook平台傳播虛假信息和仇恨言論的問題是非常現實的。
在該公司真正解決這個問題之前，在該平台上做廣告的企業需要意識到，他們的品牌可能會出現在這些內容旁邊。
這很難向客戶和利益相關者解釋清楚。它還會嚴重損害你的品牌。
密切關注臉書動態消息的變化
從廣告到有機內容，企業依靠信息流將信息呈現在消費者麵前。
如果人工智能開始專門決定用戶想看什麼，廣告商可能就不太了解這些決定是如何做出的。
他們希望超級有效的人工智能能夠更容易地通過付費廣告接觸到正確的受眾。
然而，如果你的品牌分享的內容不能擊敗算法選擇的內容，這可能不適用於有機內容。
在Facebook平台上，企業可能更需要依賴付費定位，而不是有機分享。
認真審視你的內容的價值
消費者和Facebook比以往任何時候都更能控製平台內容。Facebook平台上的人工智能發展加速了大規模變化，可能會讓用戶更有能力過濾掉不想要的信息。
平庸的帖子和更新是不夠的。企業需要誠實地審視自己的內容創造了多少價值。
假設現在還不夠，並計劃如何改變它。
深入研究人工智能工具以更好地理解ROI
根據Meta和其他科技巨頭的人工智能推動的變化，你可能需要以毒攻毒。
密切關注分析活動並推薦有利可圖的行動的人工智能工具。
這些可能會為如何在Facebook平台和其他平台上產生足夠的回報提供關鍵指導。開始演示吸引你注意力的工具是值得的。
不管你是喜歡Facebook還是討厭它，你都需要關注Meta AI。正如我們所知，公司如何使用技術對社會和商業有著非常真實的影響。