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TikTok開測Tako,名為AI聊天機器人實則是AI搜尋

作者:三易生活

自去年秋季OpenAI方面用ChatGPT給外界帶來了震撼後,也使得各大科技企業開始重新審視AI這條賽道,而在大半年時間過去後,一衆相關産品也到了落地的時候。日前就有消息顯示,TikTok方面正在日本和南韓測試類似ChatGPT的AI聊天機器人。據悉,這款聊天機器人被命名為Tako,擁有一個卡通章魚的形象,會出現在TikTok界面的右上方,使用者點選圖示後就會進入相關互動界面。

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Tako不僅可以回答使用者的問題,還能主動發起話題,還可以根據使用者的回報調整語氣和風格。在TikTok公布的DEMO中顯示,如果使用者對Tako說,“我很無聊”,Tako就回應,“那我給你推薦幾個好玩的視訊”,并根據使用者此前觀看過的視訊推送相關内容。

此外,Tako還可以識别使用者發送的圖檔或視訊,并根據其進行評論或推薦。對于這一功能,TikTok方面表示,Tako旨在為使用者提供更加豐富和個性化的體驗,并增加使用者與平台之間的互動和粘性。

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值得一提的是,由于目前TikTok在海外市場面臨的一個相對敏感的處境,是以官方還特别設定了一個免責聲明,告訴使用者Tako是一個實驗性質的聊天機器人,并且回答可能會不準确。由于該公司會為了安全目的審查使用者與Tako的對話,是以也警告使用者不要與其分享個人隐私資訊。

從TikTok官方公布的相關示範中不難發現,盡管都叫做AI聊天機器人,但Tako與ChatGPT顯然完全不是一回事,前者更像是一個縮水版的Bing Chat,核心目的也不是為了滿足使用者的交流欲望,而是引導使用者觀看TikTok上的更多視訊内容。從某種意義上來說,Tako更像是一個經過了人工智能強化的應用内搜尋工具。

畢竟TikTok本身的定位是一個娛樂向的産品,其主要的賣點就是“kill time”。而ChatGPT則更偏生産力工具向,是以也并不适合TikTok。

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過去3年間,TikTok就像一個流量黑洞一般,隻用了Facebook一半的時間就突破了10億使用者規模。據TikTok方面公布的資料顯示,TikTok目前已擁有16.01億使用者、月活躍使用者也達到了10.5億。再加上随着海外網際網路廠商紛紛回過神來,幾乎所有的社交平台都在試圖複制TikTok。

随着Instagram的Reels、Snapchat的Spotlight、Pinterest的Idea Pins陸續現身,TikTok此前高歌猛進的時代已經結束了,是以這也是為什麼TikTok會發力生活方式社群Lemon8、視訊制作軟體CapCut的原因。

是以在許多業内人士看來,TikTok現在已經到了需要“修煉内功”的環節,并讓自己的10億月活使用者發揮出應有的價值。要知道,此前曾有知情人士向《華爾街日報》透露,今年TikTok全球廣告收入的目标是120億美元。是以Tako最大的意義,或許就在于幫助TikTok盤活内容資産,讓内容被更多使用者發掘。而TikTok的“魔力”無疑是推薦算法,可以讓使用者持續接受自己感興趣内容的洗禮,進而将時間都留給這款APP。

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推薦算法當然不是十全十美的,這一資訊分發模型下,使用者從始至終都是被動地接受算法投喂的内容。是以問題就來了,算法選中的内容一定是時效性強、且普适的,這也導緻了算法在塑造潮流的同時、潮流也在反過來影響算法。是以最終呈現出來的結果,是TikTok上的内容往往是有時效性的,很難被反複利用,也就是熱度一過相關内容就被沉澱了。而這些藏在冰山之下的曆史内容不僅很難為平台提供内容消費的價值,反而會變成占據伺服器資源的包袱。

為了保障内容的供給,TikTok如今的做法是持續不斷地挖掘創作者,可曆史已經表明,有創作能力、且有充足表達欲的人始終是少數。如此一來,盤活TikTok的存量内容資産就變成了更具現實意義的一個選項。這其實也是過去兩三年間,國内市場的抖音、快手、微信不約而同地做搜尋業務的原因,而搜尋則是對推薦算法的有效補充和擴充,能夠使得平台中沉澱的曆史内容也可以為使用者服務。

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當然,搜尋是一個有一定門檻的工具。如今幾乎每一個平台都充斥着大量同質化和片面化的低資訊熵内容,搜尋引擎僅依靠“關鍵詞”的檢索邏輯已經無法準确過濾噪音,有時候甚至不再能夠發揮資訊搜集的價值,例如百度被使用者抱怨不好用,就是因為低品質資訊泛濫。這時候AI的加入就使得使用者有了更低的使用門檻,借助龐大語料庫訓練出來的AI具備更好的語義了解能力,是以也能夠更好地了解使用者的問題和潛在需求。

最關鍵的一點,是AI還具備自學習能力,在使用者的日常工作和生活中能夠無感地學習使用者的習慣,進而不斷提升了解力和搜尋準确度。而使用者用地越多、Tako越好用,并最終會進化為使用者在TikTok上的“個人秘書”。于此同時,在與Tako的不斷互動中,TikTok也能持續了解使用者的需求和偏好的變化,來幫助自身優化内容分發算法。

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或許在未來,生成式AI最有可能的落地場景就是内容平台,畢竟這裡有着最活躍的使用者,以及最旺盛的需求。