Spotify hyödyntää tekoälyn voimaa parantuneen musiikin löytämisen puolesta
Spotify, maailmanlaajuinen musiikin suoratoistojättiläinen, on risteyksessä noin 100 miljoonan kappaleen ja yli 600 miljoonan tilaajan kanssa. Musiikin valtava määrä on tehnyt löytämisprosessista monimutkaisen haasteen. Spotifyn sitoutuminen personointiin ja merkityksellisiin musiikkiehdotuksiin on tärkeää käyttäjäkokemuksen rikastamisessa.
Viime vuosikymmenen aikana Spotify on panostanut voimakkaasti tekoälyyn ja koneoppimiseen. Äskettäin julkaistu AI DJ -ominaisuus on valmis mullistamaan tilaajien tapaa muokata kuuntelutottumuksiaan ja löytää uutta musiikkia ja artisteja.
Heidän uusin aloitteensa, Spotify Daylist, hyödyntää proaktiivista tekoälyä ottaakseen huomioon yksilölliset maistavat ja päivän aikana muuttuvat tilanteet, jotka voivat muokata mieltymyksiä päivän mittaan, johtaen uusiin suosituksiin, jotka sopivat erilaisiin mielialoihin ja aktiviteetteihin. Tunnistamalla tiettyjä musiikillisia ominaisuuksia ja kuuntelijan taipumuksia algoritmi luo henkilökohtaisia musiikkielämyksiä.
Spotifyn tekoälyalgoritmi noudattaa yksinkertaista mutta tehokasta kaavaa. Se tunnistaa käyttäjän mieltymykset analysoimalla datakuvioita, kuten taipumusta tiettyä kappaletta tai artistia kohtaan miljoonien suoratoistojen joukossa, ja ehdottaa samankaltaisia kappaleita, joista käyttäjät voisivat nauttia.
Edustajan mukaan siitä lähtien kun AI DJ lanseerattiin, kuuntelijat ovat olleet rohkeampia musiikkivalinnoissaan ja kokeilevat usein kappaleita, joita he saattaisivat muuten ohittaa.
Julie Knibbe, Music Tomorrow -yrityksen perustaja ja toimitusjohtaja, jonka tavoitteena on auttaa taiteilijoita tavoittamaan enemmän kuuntelijoita ymmärtämällä ja hyödyntämällä algoritmipohjaisia ehdotuksia, tunnustaa tärkeän tasapainon innovaation ja toiminnallisuuden välillä. Nämä algoritmipohjaiset suositusjärjestelmät ovat olleet olemassa jo yli vuosikymmenen ja ne ovat parantuneet merkittävästi ennustamaan kuuntelijoiden mieltymyksiä. Ne eivät kuitenkaan ole täysin kykeneviä syventymään inhimillisen halun monimutkaisuuksiin, erityisesti silloin kun kuuntelijat haluavat tutkia uusia musiikkityylejä.
Knibbe odottaa jatkuvia ponnisteluja hienosäätää tekoälyn kykyä arvioida kuinka paljon uutuutta kuuntelijat haluavat. Hän huomauttaa, että oletus siitä, että ihmiset jatkuvasti kaipaavat uutta musiikkia, ei ole täysin totta, mutta se ei tarkoita, että Spotify lopettaisi yrityksen ennustaa musiikillisia halujamme.
Keskeiset haasteet ja kiistakysymykset
Puhuttaessa musiikin löytämisen kehityksestä Spotifyssa tekoälyn avulla, tulee esille useita keskeisiä haasteita ja kiistakysymyksiä. Yksi haaste on varmistaa, että tekoälyn suositukset eivät ole vain tarkkoja, vaan myös riittävän monipuolisia esitelläkseen kuuntelijoille laajan musiikkivalikoiman vahvistamatta olemassa olevia ennakkoluuloja. Tähän liittyy huoli, jota kutsutaan ”suodatin kuplaksi”, jossa käyttäjät altistuvat vain sisällölle, joka vastaa heidän olemassa olevia makutottumuksiaan.
Toinen haaste on mahdollisuus, että tekoälytyökalut heikentävät ihmisten kuratointia ja taiteilijoiden näkyvyyttä. On kiistakysymys siitä, miten algoritmit saattavat syrjiä marginaalisia ja nousevia taiteilijoita, joilla ei välttämättä ole yhtä suuria suoratoistolukuja kuin vakiintuneemmilla taiteilijoilla, johtaen mahdolliseen musiikin homogenisoitumiseen, jolle suurin osa käyttäjistä altistuu.
Edut ja haitat
Tekeälyn käytön musiikin löytämisessä edut ovat:
– Personointi: Tekoäly mahdollistaa erittäin räätälöidyn kuuntelukokemuksen, joka palvelee jokaista käyttäjän ainutlaatuista makua.
– Löytäminen: Se auttaa käyttäjiä löytämään uusia artisteja ja kappaleita, joita he eivät ehkä muuten olisi löytäneet.
– Tehokkuus: Tekoäly pystyy prosessoimaan nopeasti valtavia määriä dataa tehdäkseen suosituksia, säästäen käyttäjiä muuten kohtaamastaan ylittävältä valinnalta.
Haittoihin kuuluvat:
– Ylisuuri luottamus algoritmeihin: Tämä saattaisi rajoittaa uuden musiikin luonnollista löytämistä ja luottamusta sattumaan.
– Kaikupohjatekijä: Tekoäly saattaa luoda kierteen, jossa käyttäjät altistuvat vain sille, mitä he jo pitävät, johtaen musiikkimakun kaventumiseen.
– Artistinäkyvyys: Nousevien tai vähemmän suosittujen artistien voi olla vaikeampi päästä mukaan tekoälyn luomiin soittolistaan, mikä voi vaikuttaa heidän löydettävyyteensä ja tuloihinsa.
Liittyvä linkki
Lisätietoja Spotifysta ja heidän aloitteistaan löydät heidän virallisilta verkkosivuiltaan: Spotify.
Liittyvät faktat, joita ei mainittu
Spotifyn tekoälyn avulla ohjatun musiikkiensuositusten lisäksi, on myös muita näkökohtia huomioitavaksi:
– Spotifyn tekoälypohjaiset musiikinsuositukset perustuvat osittain yhteistyöhön perustuvaan suodatukseen, joka vertailee käyttäjätietoja tehdäkseen ehdotuksia.
– Spotifysta löytyy ”Audio Analysis” -ominaisuus, joka analysoi biittejä, tempoa ja muita kappaleiden elementtejä auttaakseen luomaan mielialapohjaisia soittolistoja.
– Yritys on kohdannut kritiikkiä taiteilijoiden maksujärjestelmästään, jonka joillakin väitetään pahenivan tekoälyn suositusmekanismeja, jotka voivat suosia suosittuja kappaleita ja artisteja vähemmän tunnettujen kustannuksella.
– Spotify on hankkinut useita tekoäly- ja koneoppimisalan yrityksiä, kuten Echo Nestin ja Nilandin, tehostaakseen suositusmoottoriaan.
– Spotifyn musiikkisuositukset mahdollistava tekoäly tarvitsee selviytyäkseen ”jäänsärkijä ongelman”, tehden suosituksia vasta-alkajille, joilla ei ole suoratoistohistoriaa.
Musiikin löytämisen kehitys Spotifyssa auttaa havainnollistamaan teknologian ja inhimillisen käyttäytymisen leikkauspistettä viihteen kontekstissa ja miten innovaatio jatkaa tapojen muokkaamista, jolla me vuorovaikutamme kulttuurituotteiden, kuten musiikin, kanssa.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl