Jon Steinlauf、Ajinkya Joglekar和 David McNaughton讨论了人工智能在内容和流媒体中的作用， 面临的各种挑战，以及围绕人工智能的道德考虑。
人工智能的演变
讨论开始于人工智能的出现，以及小组成员是否提前看到了快速增长。Joglekar指出，总体而言，虽然预期了生成式人工智能，但它渗透到董事会，高管讨论和日常对话中的速度令人惊讶。
Singolda解释了AI类型之间的差异：机器学习（ML），深度学习（DL）和生成AI。他谈到了深度学习在搜索和社交媒体匹配等应用中所扮演的角色。虽然Singolda对生成式人工智能的广泛采用持怀疑态度，但他承认这项技术如何为普通人带来有价值的工具，我们不应该担心它会抢走工作。
人工智能在个性化中的作用
Joglekar解释了人工智能如何在个性化内容和广告中发挥关键作用——他讨论了Sling如何利用人工智能和机器学习来理解客户的偏好，从而实现动态创意和更好的策展。
McNaughton强调了可定制内容的重要性，这些内容不会让消费者为他们不想看的东西付费。他说，视频需要一些改进才能在这方面做得更好。
Singolda谈到了他如何使用AI为用户个性化开放的网络体验。他讨论了Taboola的目标是使开放的网络内容体验类似于社交媒体，旨在促进高质量的新闻和有意义的内容消费。
Steinlauf，Joglekar和McNaughton强调了可寻址广告的重要性以及它如何实现一对一定位。Singolda表示，虽然通知可能会让人不知所措，但人们欣赏相关的通知，甚至会为此付费。
技术挑战：数据和道德问题
McNaughton强调了数据在提供个性化内容方面的重要性，但对数据隐私以及在不断变化的监管环境中收集数据的挑战表示担忧。
Joglekar谈到了Sling面临的挑战：如何促进发现。他解释了该公司如何依靠数据和数字显示来有效地定位个人客户——让观众可以访问他们最初想要的内容，同时分享其他相关建议。
Singolda强调，所有向消费者分销量很大的公司在使用人工智能和技术时都需要打击错误信息。他说，如果人工智能在错误的数据集上训练，它可能会有缺陷。例如，如果你要求生成式人工智能今天创建100张CMO的图像，他们最终都会成为白人男性——“垃圾输入，垃圾输出”。
对未来的希望
尽管面临挑战和担忧，但小组成员对包括人工智能在内的技术在各自行业中的作用表示总体乐观。
Singolda说他对未来持乐观态度。随着生成式人工智能窃取网站流量，出版商强调个性化至关重要，这使他们能够与 TikTok 等地方竞争。然而，为了做到这一点，如果出版商在训练搜索引擎的人工智能工具中发挥作用，他们需要补偿和归属。
麦克诺顿表示，他对视频的加速和改进充满希望。
Joglekar对如何使用生成AI作为帮助我们更好地工作的工具特别乐观。
Steinlauf在小组结束时说，人类和数据的最佳组合将永远获胜。
原文链接：https://blog.taboola.com/the-impact-of-ai-on-digital-content/