インターネットは決して忘れることができないため、AIツールはバグアウトします[バラ色のメガネ]

インターネットは決して忘れません。

その有名なミームは、少なくとも 2000 年代初頭にさかのぼります。 デジタル インターネットは、哲学者で社会学者のモーリス ハルブヴァクスがほぼ 100 年前に同名の著書で「集合的記憶」と見なしたものの、より恒久的なバージョンとして機能します。 彼は、社会が存在する枠組みに依存する集団的記憶を持っていると結論付けています。

簡単に言えば、グループには、個人の記憶とグループの記憶の両方が存在します。 幼なじみのグループが、私がやったことの記憶がほとんどないことをしていたことを思い出したときに、私はこれを経験します.

良くも悪くも、インターネットは社会の集合的な記憶になっています。 誰の記憶が間違いやすいかをめぐる友人間の意見の不一致とは異なり、インターネットは忘れません。

何年にもわたって、この集合的な写真の記憶は、社会に興味深い課題を提示してきました。 自分の行動や意見をソーシャル メディアに記録する若者は、インターネットの集合的な記憶の一部にすることができずに若い頃に同様のことを行った若者よりも大きな課題を経験します。 同じことがポストインターネット企業にも当てはまります。 ブランドがプレス リリースやデジタル マーケティングおよびコミュニケーション チャネルでこれまでに発言した言葉のほぼすべてを検索できます。

たとえば、先週、Fox News のインタビューを受けたことがあるかと聞かれたら、笑って「いいえ」と答えるでしょう。 しかし、この記事を書くにあたり、私はインターネット アーカイブを使用して、1998 年に私が書いた Web サイトをレビューしました。(私が作成した) プレス リリースがすぐそこにあり、「ワールドワイドウェブ」と、家族、個人、企業が将来ウェブサイトを構築するだろうと私がどのように信じていたか.

私はそのインタビューのことをすべて忘れましたが、インターネットはそうではありませんでした.

写真メモリはバグであり、機能ではありません

先週の CMI News ビデオでは、Microsoft による OpenAI の ChatGPT の Web 検索への統合の開始について取り上げました。 その記事の中で、私は、Google が Microsoft の発表をニュースジャッキングしようとしたことと、その結果としての非常に悪い日についても話しました。

Google の悪い日は、James Webb Telescope が太陽系外惑星 (太陽系の外にあるもの) の最初の写真を撮ったという不正確な「事実」を AI チャットボットが返したことに端を発しています。 実際、太陽系外惑星を撮影した最初の望遠鏡は 2004 年に撮影されました。

インターネットにはその情報がありましたか？ はい、もちろん、そうでした。 インターネットは忘れましたか？ いいえ。

インターネットは完全に覚えていました。 しかし、その記憶は不正確です。 人気のある検索エンジン (Google や Bing を含む) のほとんどは、Webb-d-it-first の回答で結果を返しました。これは、メディア アウトレットからの何百もの記事が同じ不正確な結論を繰り返しているためです。

この間違いは、「天文学者は初めて、NASA のジェームズ ウェッブ宇宙望遠鏡を使用して、太陽系外の惑星の直接画像を撮影した」という NASA のリリースに端を発しているようです。 その文章についてあなたが構造的に何を言おうとしているのか - 最終結果は、これらすべてのメディア企業が「事実」の1つの明確な解釈で動くようになった - 系外惑星が撮影されたのは初めてだった.

問題は、NASA が 2022 年 9 月にリリースを配布したとき、文の誤った解釈を気にする人はほとんどいなかったということです。 (いくつかの記事には、記録を修正したり、イベントをより正確に詳述するためのコメントが含まれていました。) インターネットはその結果をメモリに保存しました。 人工知能ツールがジェームズ ウェッブ宇宙望遠鏡に関する質問に答えるために集団記憶を使用したとき、忠実に記憶しました。 完璧に。

インターネットは私たちの集合的な記憶です。 不正確に覚えている人が多ければ多いほど、集団が同じことをする可能性が高くなります.

物忘れは機能であり、バグではありません

科学者たちは、物忘れという人間の特徴が良いことであることを長い間示してきました。 人々が優先順位を付け、よりよく考え、より良い意思決定を行い、より創造的になるのに役立ちます。 人間の「記憶」は、データベースから事実を取得するためのものではなく、知的な意思決定を行うために価値のあるものを保持するために設計されています。 何かを忘れても脳は壊れません。 多くの場合、意図的に情報を無視して、より重要な情報を保持したり、概念を単純化したり、すでに理解していると信じていることに関する新しい情報を見つけたりすることに集中できるようにします。

映画を 2 回目に見たときに、その素晴らしさを忘れたり、新しい方法で見たりしたときのことを考えてみてください。 または、誰かに「あなたの言っていることは正しく聞こえませんが、その理由を忘れてしまいました」と言ったときのことを考えてみてください。

人間には、関係のない情報を忘れる能力があります。 さて、あなたの脳は、何が無関係かを完璧に判断することはできません. 時々、彼らはどの情報が無関係であるかを誤って判断します。 妻が明示的に求めた後に食料品店で何かを忘れた場合、私の脳はその要求が無関係な情報であると判断したか、他の何か (毎週の記事で書こうとしていたことなど) のためのスペースを空けたかのどちらかでした。 私の物忘れに対する私のジューシーな正当化は前者ではなく後者であると私が言うとき、私を信じてください.

全体として、AI の欠陥、特に開発のこの時点でのジェネレーティブ コンテンツは、物忘れが特徴であり、プロセスに組み込むことができる理由を示しています。 AI 設計者は、物事を忘れて「知らない」ことができるシステムを設計し、AI 学習を再構成して、どの情報が関連性があり、関連性がないかを理解できるようにするために、自分たちの仕事を切り詰めています。

あなたのコンテンツを忘れないでください

マーケティングおよびコミュニケーションの実践者として、集合記憶の課題があります。 デジタル コンテンツのリポジトリがインターネットのように機能することを忘れないでください。 それも、決して忘れません。

AI ツールは、Web サイト、デジタル資産管理システム、測定データ、CRM プラットフォームなどから学ぶ魅力的な機会を提供します。あるマーケティング ディレクターは最近、AI チャットボットを使用して、何年にもわたって収集された 128,000 のドキュメントを使用して、マーケティング チーム向けの新しいコンテンツと洞察を作成します。

これは素晴らしい実験ですが、あなたが作成したからといって、情報が不正確であったり、無関係であったり、ブランドがむしろ忘れたいものであったりする可能性があることを忘れないでください。 AI 指向のツールを展開するときは、次の 2 つの点に注意してください。

1.あなたがAIであることを忘れないでください

AI ベースのツールは、過去のパフォーマンスの悪さから、コンテンツ トピックが機能しないと予測します。 AI は、長い間忘れていたコンテンツ キャンペーンのすべての画像、単語、および句読点を忠実に思い出します。 それはすべてがどれほどうまくいかなかったかを覚えています。

AI ツールは、その集合的な記憶に基づいて回答を返します。 ただし、記憶は間違っていませんが、間違っている可能性があります。 NASA のリリースを読み違え、不正確な説明を含む何百もの記事を作成したレポーターと同じように、同じように不正確なものに基づいて大量のメッセージ、コンテンツ、分析、および測定データを作成した可能性があります。 (AI ツールが肯定的なパフォーマンスに基づいてコンテンツ トピックを提案する場合も、同じ考え方が当てはまります。)

機械が正しく学習したからといって、正しいことを学習したとは限りません。

2. 人々が物を忘れる理由を思い出す

人は重要なことに集中する余地を与えるために物事を忘れます。 それは、脳内により多くの情報を「収める」ことができないからではありません。 それは、人々の記憶は、最も重要であると信じている情報に集中し、より良い選択をするのに役立つためです.

AI は、作成されたすべてのものの完全な集合的記憶からの学習に基づいてコンテンツを開発するのに役立ちます。 しかし、時々、詳細を忘れることで、人々は新しい森を見ることができます. 昔のコンテンツが好きだった理由を忘れて、なじみのあるものを新しい方法で見ることができたことが原因である場合があります。

写真の記憶にすべての信頼を置いてコンテンツを作成したり、主に関連性のない情報や (さらに悪いことに) 不正確な情報に基づいてクリエイティブを提案したりする場合、覚えている情報は常に正確ですが、忘れていた情報は決して役に立たないことは間違いありません。

これを忘れないで

関連するすべてのことは常に覚えておく価値がありますが、すべてを覚えていることが常に関連しているわけではありません。

より良い創造的な決定を下すには、記憶喪失が良いこともあります。

それはあなたの話です。 よく言ってください。

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表紙画像 by Joseph Kalinowski/Content Marketing Institute