يوجياكارتا - في عصر الرقمنة هذا ، أصبحت التخصيص المحتوى مفتاحا رئيسيا لتجربة المستخدم عبر الإنترنت. كيفية معرفة الذكاء الاصطناعي تفضيلات مستخدم الإنترنت هي واحدة من أكثر التقنيات تقدما التي تدعم توصيات المنتجات والإعلانات والمحتوى الاجتماعي الاجتماعي الموجهة.
يسأل الكثير من الناس كيف يمكن للخوارزميات أن "تقرأ أفكارنا" بدقة. سوف يناقش هذا المقال بالتفصيل الآلية الكامنة وراء ذلك دون انتهاك مبادئ الخصوصية والأخلاقيات في كتابة المقالات.
كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي تفضيلات مستخدمي الإنترنتأساس جمع البيانات من المستخدمين
تبدأ الطريقة التي تعرف بها الذكاء الاصطناعي تفضيلات مستخدم الإنترنت من جمع البيانات على نطاق واسع ولكن منظم. في كل مرة تفتح فيها متصفحك أو تضغط على رابط أو تقضي وقتا على صفحة ، يسجل النظام هذا السلوك. وتشمل هذه البيانات سجل البحث والوقت الذي تقضيه والمدة التي تقضيها والأجهزة المستخدمة والموقع الجغرافي وحتى أنماط النقر.
الكوكيز وتتبع البكسل هي الأدوات الرئيسية. تخزن الكوكيز معلومات صغيرة في متصفحك ، بينما تسجل تتبع البكسل (مثل Facebook Pixel) النشاط عبر المواقع. تجمع منصات مثل Google Analytics هذه البيانات بشكل مجهول في البداية ، ثم يتم ربطها بحساب المستخدم عند تسجيل الدخول.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن البيانات الصريحة مثل الإعجابات والمشاركات والتعليقات ووقت مشاهدة الفيديو هي أيضًا قيمة للغاية. جميع هذه المعلومات تشكل ملف تعريف المستخدم الذي يتم تحديثه باستمرار في الوقت الفعلي.
دور التعلم الآلي وخوارزميات التوصية
جوهر الطريقة التي تعرف بها الذكاء الاصطناعي تفضيلات مستخدم الإنترنت هو التعلم الآلي (ML). تعمل الخوارزميات مثل التصنيف التعاوني والتصنيف القائم على المحتوى بشكل تآزري.
يقوم التصفية التعاونية بمقارنة سلوكك بملايين المستخدمين الآخرين الذين لديهم أوجه تشابه. إذا كان المستخدمون المتشابهون يحبون محتوى معين ، فسوف يوصيك به. في حين أن التصفية القائمة على المحتوى تحلل المحتوى الذي استمتعت به (على سبيل المثال ، النوع الموسيقي أو موضوع المقالة) للبحث عن أوجه التشابه.
يمكن للتقنيات الأكثر تطورا في التعلم العميق ، مثل تصفية التعاون العصبي ونماذج المحولات (كما هو الحال في TikTok أو YouTube) ، معالجة البيانات المتسلسلة. فهم الذكاء الاصطناعي لترتيب إجراءات المستخدمين ، على سبيل المثال ، البحث عن أحذية الجري بعد قراءة مقال رياضي ، بحيث تصبح التوصيات أكثر سياقية وشخصية.
تلعب معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أيضا دورا هاما في تحليل نص التعليقات أو البحث. تساعد النماذج مثل BERT على فهم AI المعاني والأحاسيس للمستخدمين ، وليس فقط الكلمات الرئيسية.
أمثلة عملية على المنصات الكبيرة
وقد استحوذت بعض عمالقة التكنولوجيا على الطريقة التي تعرف بها الذكاء الاصطناعي تفضيلات مستخدمي الإنترنت بشكل جيد للغاية:
نيتفليكس ويوتيوب: استخدام سجلات المشاهدة والتقييمات لإنشاء ملف تعريف لذوقك. حتى أن النظام يأخذ في الاعتبار الوقت الذي يتم فيه استخدام اليوم والأجهزة. بحث Google واكتشاف: تحليل سجلات البحث والسلوك التصفح لعرض الأخبار أو المنتجات ذات الصلة. التجارة الإلكترونية مثل شوبي أو توكوبيديا: الجمع بين بيانات البحث عن المنتجات وسلة التسوق والمشتريات السابقة لعرض الإعلانات المستهدفة للغاية. إنستغرام وتيك توك: تعتمد صفحة For You Page (FYP) على الوقت الذي يتم فيه مشاهدة العرض وإعادة تشغيله والتفاعل لتوقع المحتوى الذي سيجعل المستخدمين يتركون.التحديات المتعلقة بالخصوصية والأخلاقيات
على الرغم من أن هذه التكنولوجيا توفر الراحة ، إلا أن هناك مخاوف خطيرة تتعلق بالخصوصية. يشعر العديد من المستخدمين بأنهم "يخضعون للمراقبة". لذلك ، تطبق الشركات الآن مبادئ الخصوصية من خلال التصميم و GDPR. تسمح التقنيات مثل التعلم المتوسط للذكاء الاصطناعي بالتعلم من بيانات المستخدم دون إرسال البيانات الخام إلى الخادم المركزي.
كما أن الشفافية مهمة. يجب أن توفر المنصات خيارات لتنظيم التفضيلات أو حذف البيانات أو استخدام وضع عدم الكشف عن الهوية. كمستخدمين ، يجب علينا أيضا أن نكون حكيمان في مشاركة المعلومات الشخصية.
مستقبل كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي تفضيلات مستخدمي الإنترنت
في المستقبل ، ستصبح الطريقة التي تعرف بها الذكاء الاصطناعي تفضيلات مستخدم الإنترنت أكثر تقدما مع تكامل البيانات متعددة الوسائط. لا تعتمد الذكاء الاصطناعي فقط على النقرات ، ولكن أيضا الصوت ، وتعبيرات الوجه (في تطبيقات المكالمات المرئية) ، وحتى البيانات القابلة للارتداء مثل معدل ضربات القلب لفهم مشاعر المستخدم.
من المتوقع أن تصبح بيانات الصفر الحزبية (البيانات التي يقدمها المستخدمون طواعية من خلال الاستطلاعات أو التفضيلات المباشرة) أكثر شيوعًا. علاوة على ذلك ، ستساعد الذكاء الاصطناعي التوليد في إنشاء محتوى شخصي حقًا ، مثل المقالات أو مقاطع الفيديو المعدلة حسب الاهتمامات الفردية.
فهم كيفية معرفة الذكاء الاصطناعي تفضيلات مستخدمي الإنترنت يساعدنا كمستخدمين على أن نكون أكثر وعيا وحكمة في النشاط عبر الإنترنت. هذه التكنولوجيا قوية حقا ، ولكن يجب استخدامها مع المسؤولية. بالنسبة للأعمال التجارية ، يمكن أن يحسن تحسين الاستراتيجية على أساس هذا الفهم المشاركة والتحويل بشكل كبير.
مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، ستصبح التخصيص المعيار الجديد في التجربة الرقمية. الأهم من ذلك ، يجب الحفاظ على التوازن بين الراحة والخصوصية دائمًا حتى يتمكن الجميع من الاستمتاع بالفوائد. تعرف أيضا: الآن تحكم الروبوتات والذكاء الاصطناعي حركة المرور على الإنترنت ، البشريون 42.6 في المائة
لذلك ، بعد معرفة كيفية معرفة الذكاء الاصطناعي تفضيلات مستخدم الإنترنت ، اطلع على أخبار أخرى مثيرة في VOI.ID ، حان الوقت لإحداث ثورة في التغطية الإخبارية!
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
