Alors que de plus en plus de fonctionnalités d'IA génératives sont ajoutées aux applications de médias sociaux toutes les deux semaines, je n'ai pas encore vu de cas d'utilisation exceptionnel de l'IA dans un contexte social.
Bien sûr, les outils d'IA peuvent vous aider à créer des images irréelles de vous-même ou de scènes totalement imaginées, et c'est une nouveauté intéressante. Mais au-delà de cela, y a-t-il vraiment un intérêt à permettre, par exemple, aux utilisateurs de générer des publications entières dans le flux, qui ne sont pas réellement créées par un humain ?
N'est-ce pas l'antithèse des médias « sociaux » ?
En tant que tel, il semble que nous attendons toujours de nouvelles formes d'IA générative qui complèteront le cas d'utilisation principal des applications sociales, au lieu de diluer l'authenticité de ce que vous voyez, l'authenticité étant toujours le fondement de l'interaction sociale. Et même si de nombreuses personnes utilisent déjà l'IA générative pour créer des publications complètes en leur nom, afin de se présenter comme quelque chose qu'elles ne sont pas, il semble toujours que permettre davantage cela soit un faux pas pour les applications sociales.
C'est pourquoi il est intéressant de voir comment Meta cherche à intégrer l'IA générative, sous diverses formes, sur WhatsApp, Instagram et Messenger.
Comme l'a rapporté TechCrunch, à la fin de la semaine dernière, Meta a confirmé qu'il étendait le test de son outil d'assistant IA. aux utilisateurs en Inde et dans certaines régions d’Afrique, car il cherche à devenir un acteur majeur de l’IA sur ces marchés.
Meta a d'abord lancé son assistant IA auprès d'utilisateurs sélectionnés aux États-Unis en septembre dernier, avant de l'étendre aux utilisateurs de Ray Ban Stories quelques mois plus tard.
Le chatbot, alimenté par Llama LLM de Meta, fournit ce qui est désormais devenu une offre d'assistant d'IA de base, capable de fournir des réponses aux requêtes conversationnelles et de générer des images en flux. Il s'agit essentiellement de la réponse de Meta à ChatGPT, mais étant donné l'omniprésence de ChatGPT en tant que moteur d'IA conversationnelle le plus connu sur les marchés occidentaux, il sera difficile pour Meta de susciter une adoption significative de ses outils d'IA intégrés.
Mais peut-être que dans d’autres régions, Meta connaîtra plus de succès.
ChatGPT est également le chatbot IA le plus populaire en Inde, mais WhatsApp est l'application la plus dominante, avec plus de 500 millions d'utilisateurs. Instagram compte également 360 millions d'utilisateurs indiens, et Meta espère que sa présence élargie sur le marché local fera de ses outils de chatbot une offre plus populaire, l'aidant à affirmer sa position de leader de l'IA dans la région.
Et en Afrique, ChatGPT n’est pas encore largement disponible, ce qui signifie que Meta pourrait avoir l’opportunité de devenir le leader incontesté des chatbots IA dans la région.
Cependant, il reste à voir si les utilisateurs seront réellement intéressés, car Meta a déjà essayé les robots Messenger une fois, en 2016, et ils n'ont pas trouvé un écho auprès des utilisateurs.
L’IA générative a changé la donne sur ce front, et la vague actuelle de chatbots IA est beaucoup plus avancée. Mais encore une fois, les chatbots comme celui-ci ajoutent-ils réellement des fonctionnalités significatives et précieuses à ces applications ?
Meta explore également d'autres moyens d'utiliser l'IA générative, qui pourraient être plus utiles.
Le chef d'Instagram, Adam Mosseri, a noté que les créateurs devraient chercher à utiliser l'IA générative « pour négocier des accords, rédiger des contrats ou proposer des idées ». Quelles sont les utilisations moins tape-à-l'œil de ces outils, mais qui sont plus alignées sur les processus techniques qui conduisent leur approche systématique, et il sera intéressant de voir si et comment Meta cherche à intégrer des outils autour de ces types d'éléments à l'avenir.
Meta teste également un chatbot IA dans la recherche pour vous aider à trouver du contenu lié à n'importe quel sujet :
Comme vous pouvez le voir dans cet exemple, en complément de la recherche, les outils d'IA de Meta pourraient vous aider à trouver des correspondances de contenu plus pertinentes dans le flux. Bien que vous puissiez également supposer que Meta devrait définir des paramètres assez stricts sur la façon dont il peut être utilisé de cette manière, afin d'éviter toute utilisation abusive potentielle.
Parce que c'est là que Meta a rencontré des problèmes avec des outils similaires dans le passé.
En 2013, Meta a lancé « Graph Search », une forme plus rudimentaire de découverte conversationnelle, intégrée à Facebook.
Comme vous pouvez le voir dans cet exemple, avec Graph Search, vous pouvez saisir des requêtes telles que « Personnes qui aiment les choses que j'aime », et le système afficherait les utilisateurs ayant des intérêts similaires, selon les détails de leur profil Facebook.
C’était un outil formidable pour trouver des personnes ayant des intérêts similaires. Mais cela a aussi mis en lumière des éléments plus discutables.
La capacité de rechercher pratiquement n'importe quel intérêt ou sujet a entraîné davantage de problèmes pour Facebook, car les gens ont utilisé l'outil pour souligner comment l'application facilite la communauté autour de ces intérêts. Ainsi, finalement, Facebook a fermé Graph Search, et dans cet esprit, il sera intéressant de voir si ou comment il peut éviter des problèmes similaires avec un processus de recherche génératif alimenté par l'IA en flux.
Mais pour l’essentiel, les plateformes sociales n’ont pas encore déchiffré le code de l’IA.
Bien que l’IA générative soit étonnante dans sa capacité à produire des réponses de type humain aux requêtes conversationnelles, son utilisation réelle, dans le contexte des médias sociaux, reste discutable, car le système est davantage orienté vers la simplification des tâches techniques répétitives que vers la reproduction de tâches réelles. interaction humaine.
C’est comme ça que ça devrait être. Nous ne voulons pas que les profils de robots prennent le dessus sur les applications sociales, et c'est vraiment la plus grande préoccupation, à savoir que les publications de robots IA submergeront bientôt les interactions humaines et « sociales » réelles et, par conséquent, rendront ces plateformes globalement moins attrayantes.
Dans ce contexte, les applications sociales doivent faire très attention aux outils d’IA qu’elles mettent en œuvre. Sinon, ils pourraient se nourrir à travers la corde qui finirait par étrangler leurs offrandes.
