인스타그램 공동

작성자: Casey Newton, 기고 편집자로서 10년 넘게 기술에 관한 글을 쓰고 있습니다. 그는 Big Tech와 민주주의에 관한 뉴스레터인 Platformer를 설립했습니다.

케빈 시스트롬과 마이크 크리거가 돌아왔습니다.

2018년 모회사와의 갈등 속에 페이스북을 떠난 인스타그램 공동 창업자들은 차세대 소셜 앱에 대한 아이디어를 모색하기 위해 새로운 벤처를 설립했습니다. 첫 번째 제품은 기계 학습을 사용하여 귀하의 관심사를 이해하고 곧 친구들과 해당 기사에 대해 토론할 수 있게 해주는 맞춤형 뉴스 피드인 Artifact입니다.

기사, 사실, 인공지능의 결합을 의미하는 이름인 아티팩트(Artifact)가 오늘 대기자 명단을 대중에게 공개합니다. Systrom은 회사가 사용자를 신속하게 허용할 계획이라고 말했습니다. 여기에서 직접 가입하실 수 있습니다. 이 앱은 Android와 iOS 모두에서 사용할 수 있습니다.

Artifact를 이해하는 가장 간단한 방법은 일종의 텍스트용 TikTok이지만 Google 리더를 모바일 앱으로 재탄생하거나 Twitter에 대한 기습 공격이라고 부를 수도 있습니다. 이 앱은 The New York Times와 같은 주요 뉴스 조직부터 틈새 주제에 관한 소규모 블로그에 이르기까지 엄선된 게시자 목록에서 선택한 인기 기사 피드로 열립니다. 관심 있는 기사를 탭하면 TikTok의 For You 페이지에서 비디오를 보는 것이 시간이 지남에 따라 알고리즘을 조정하는 것처럼 Artifact가 향후 유사한 게시물과 스토리를 제공할 것입니다.

"소비자 경험을 개선하기 위해 기계 학습을 사용할 때마다 상황이 정말 빨리 좋아졌습니다."

오늘 대기자 명단에 있는 사용자는 중앙 순위 피드만 볼 수 있습니다. 그러나 Artifact 베타 사용자는 현재 Systrom이 앱의 핵심 요소가 될 것으로 예상하는 두 가지 기능을 추가로 테스트하고 있습니다. 하나는 팔로우하기로 선택한 사용자가 게시한 기사와 해당 게시물에 대한 논평을 표시하는 피드입니다. (적어도 지금은 링크 없이 원시 텍스트를 게시할 수 없습니다.) 두 번째는 직접 메시지 받은 편지함이므로 읽은 게시물을 친구들과 개인적으로 토론할 수 있습니다.

어떤 의미에서 Artifact는 후퇴처럼 느껴질 수 있습니다. TikTok의 성공에 영감을 받아 대형 소셜 플랫폼은 지난 몇 년 동안 짧은 형식의 비디오 제품과 그에 따른 광고 수익을 추구했습니다.

한편, 아티팩트는 2000년대 후반의 소셜 네트워크처럼 텍스트에 확고한 시선을 두고 있다. 그러나 창립자들은 최근 인공 지능의 발전과 함께 10년 이상의 교훈을 통해 자사 앱이 더 많은 사용자에게 다가가는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있습니다.

Systrom과 Krieger는 몇 년 전에 처음으로 Artifact가 된 아이디어에 대해 논의하기 시작했다고 말했습니다. Systrom은 한때 기계 학습 시스템이 추천을 향상시키는 능력에 대해 회의적이었지만 Instagram에서의 경험을 통해 진정한 신자가 되었다고 말했습니다.

"지난 몇 년 동안 제가 본 것은 소비자 경험을 개선하기 위해 기계 학습을 사용할 때마다 상황이 정말 빨리 좋아졌다는 것입니다."라고 그는 말했습니다.

그럼 이제 왜 다시 돌아오나요? 기술적으로 이것은 Instagram 이후 듀오의 첫 번째 프로젝트가 아닙니다. 2020년에 그들은 협력하여 코로나19 확산을 추적하기 위해 Rt.live 웹사이트를 만들었습니다.

그러나 Systrom은 세 가지 일이 일어날 때까지 새로운 회사를 시작하고 싶지 않다고 말했습니다. 하나는 그와 Krieger가 잡을 수 있는 소비자 기술의 새로운 물결입니다. 둘째, 그 물결을 소셜 기술에 연결하는 방법입니다. 그와 Krieger는 계속해서 감정적으로 투자하고 있다고 느낍니다. 셋째, 제품이 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 아이디어입니다. Systrom은 오랫동안 고객을 위해 어떤 작업을 수행할 수 있는지의 관점에서 기술 설계를 고려해 왔습니다.

ChatGPT를 가능하게 한 기술은 소셜 네트워크에 대한 새로운 가능성도 창출했습니다.

Artifact를 가능하게 한 획기적인 것은 Google이 2017년에 발명한 변환기였습니다. 이는 이전에 필요했던 것보다 훨씬 적은 입력을 사용하여 시스템이 언어를 이해할 수 있는 메커니즘을 제공합니다.

변환기는 기계 학습 시스템이 훨씬 더 빠른 속도로 개선되도록 도왔으며, 이는 작년에 ChatGPT가 출시되고 AI에 대한 관심이 급증하는 직접적인 원인이 되었습니다. (변환기는 ChatGPT에서 "T"입니다.)