Instagram, Facebook, TikTok va YouTube kabi platformalar oʻz feedlarida taqdim etiladigan takliflarni shaxsiylashtirishni taʼminlash uchun vositalarini kengaytirishmoqda. Bu oʻzgarish foydalanuvchilarning har doim ham ularning qiziqishlariga mos kelmaydigan avtomatik tavsiyalar bilan cheklangan his qilishlari natijasida kelib chiqdi.
Sunʼiy intellekt (SI) taraqqiyoti tufayli, bu platformalar endi yanada batafsil soʻrovlarni qayta ishlashga qodir boʻlib, foydalanuvchilarga ekranda koʻrsatiladigan narsalarni yoʻnaltirishning yangi usullarini taklif qilmoqda.
Tarixan, platformalar foydalanuvchilar kuzatib boradigan akkauntlarning postlariga qaraganda avtomatik tavsiyalarga ustunlik berardi. Dastlabki maqsad qiziqtiradigan va foydalanuvchilarni uzoqroq bogʻlab turadigan kontentni oldindan bashorat qilish edi. Biroq, bu model ham foydalanuvchilarni nomuvofiqlik yoki potentsial zararli videolarning ketma-ketligiga yoʻnaltirish bilan tanqidga uchradi.
Instagram bu dinamikani «sizning algoritmingiz» deb nomlangan funksiya orqali oʻzgartirishni maqsad qilgan. Ushbu funksiya tarmoq har bir shaxsning qiziqishlariga bogʻlagan mavzularni koʻrsatadi va foydalanuvchiga qaysi mavzularni koʻproq yoki kamroq chastotada koʻrmoqchi ekanligini koʻrsatish imkonini beradi. Dastlab Reels yorligʻida mavjud boʻlgan bu funksiya butun ilovaga kengaytirilgan va Facebookga ham kiritilgan.
Instagram mahsulot vitse-prezidenti Tessa Lyons CNNga shuni maʼlum qildiki, maqsad foydalanuvchilarning qaysi profillarni kuzatishini tanlashdagi nazoratining bir qismini tiklashdir, ammo foydali yangi kontentni kashf qilish tavsiyalarini tashlab yubormasdan.
Ijtimoiy tarmoqlar bu talabni qondirish uchun turli yondashuvlarni qabul qilishdi. YouTube Bosh ijrochi direktori Neal Mohan taʼkidladi, oʻzgartirishlar SI tomonidan yaratilgan har qanday kontentni koʻrish imkonsizligini anglatmasligini, chunki sunʼiy intellekt tomonidan yaratilgan videolar va insonlar tomonidan ishlab chiqarilgan videolar orasidagi farq sunʼiy farq ekanligini taʼkidladi, chunki koʻplab ishlab chiqarishlar ikkala shaklni aralashtiradi.
Eng toʻgʻridan-toʻgʻri shaxsiylashtirish tabiiy til komandalarini tushunadigan texnologiyaga bogʻliq. Faqat tomoshalar va oʻzaro aloqalarga asoslanib barcha afzalliklarni taxmin qilish oʻrniga, tizimlar qaysi mavzular koʻproq yoki kamroq uchrayotganligi haqida aniq soʻrovlarni talqin qila oladi.
Lyons CNNga bu yutuq afzalliklarni oʻz soʻzlari bilan ifodalash imkonini berishini aytdi. U avval platformalar aniq qaysi postlar maʼlum mavzularga, masalan, futbolga tegishli ekanligini aniqlashda qiynalganini tushuntirdi.
Biroq, hali ham bir muammo mavjud: onlayn xatti-harakatlar har doim odamlarning koʻrmoqchi boʻlgan narsalarni aks ettirmaydi. Notre Dame universiteti kompyuter fanlari va muhandisligi professori Tim Weninger, gʻazab yoki qaygʻu hislarini uygʻotadigan kontent ham koʻrishlar, izohlar va baham koʻrishlar kabi ishtirok etishni keltirib chiqarishi mumkinligini taʼkidlaydi.
Bu oʻzaro aloqalar tavsiya mexanizmlarini chalkashtirishi mumkin, ular chinakam qiziqish va oddiy hissiy reaksiyani ajratib koʻrishi kerak. Katta savol shundaki, foydalanuvchilar tomonidan eʼlon qilingan afzalliklar navigatsiya paytida yigʻilgan signallar oldida algoritmlarga qanchalik taʼsir qilishini aniqlashdir.