2026年末までに広告作成とターゲティングのための完全なAI駆動型の自動化を可能にするためのメタpplans、
想定されているシステムは、Sをゼロから作成するだけでなく、リアルタイムでパーソナライズすることを目指しています。たとえば、自動車は、あるユーザーの山の風景と、コンテキストに応じて別のユーザー用の都市景観を備えている場合があります。 llama apiは4月にプレビューとして発売され、a waitlist を介してアクセスできます。 4月6日に導入されたラマ4世代のモデルは、現在のトップAIモデルの多くと同様に、高度な混合物（MOE）アーキテクチャを採用しています。 MOEテクノロジーは、特定のタスクに対して必要なニューラルネットワークコンポーネントのみを選択的にアクティブにすることで効率を向上させます。懸念は、主にブランドの安全性とメタの自己報告されたパフォーマンスデータの信頼性の問題を中心に展開します。彼らは基本的に自分の宿題をチェックしているので吐き出します。」別の幹部は、メタの顧客に対する認識された態度のさらに痛烈な評価を提供し、「顧客に対する完全なサイクルは、中程度の見下しから積極的な敵意、「私たちはあなたを殺す」まで」と述べました。 2024年初頭、Metaの「Advantage Plus」自動広告システムは、一部の広告主にかなりの予算の過剰支出をもたらしたと伝えられています。中小企業は特に影響を受け、予期しないコストのエスカレーションと広告パフォーマンスの明確性の欠如に直面していました。さらに、業界全体の現在のAI広告ツールは、欠陥や使用不可能なビジュアルを生成することがあり、集中的な是正作業を必要とすることがあります。 SNAP、Pinterest、Redditなどの競合他社も、混雑したデジタル広告市場の広告主を争うために、AIおよび機械学習ツールに多大な投資を行っています。
GoogleやOpenaiなどのハイテク大手が提供する広告用の生成AIツールの広範な採用は、抵抗に遭遇しています。マーケティング担当者は、ブランドの安全性、創造的な制御の維持、およびAIの生成コンテンツの全体的な品質に関する懸念を抱いています。
これらの変更の中で、Zuckerbergは「大規模に測定可能な結果」を提供するAIソリューションの必要性を強調したと伝えられています。メタの包括的な目標は、企業が目標を定義し、予算を設定できる包括的なAIプラットフォームを確立し、その後、システムが広告キャンペーンの完全な実行を管理できるようにすることであると彼は示しました。ユニークなブランド固有のAIモデルの開発。多くのブランドは、広告ビジュアルにMidjourneyやOpenaiのDall-EなどのサードパーティのAIツールをすでに利用しています。 METAは、これらの外部ツールをプラットフォームに統合するための経路を調査していることを示しています。
同社のより広範なAI戦略は、ラマモデルに大きく依存しています。これらのモデルは、大幅なトレーニングコストにもかかわらず開発され、メタがMicrosoftとAmazonとの共同資産オプションを探索することになったと伝えられています。 Zuckerbergは、Llamaのオープンソースアプローチの利点の利点を一貫して強調しており、その llama github ページを介してリソースを利用できます。 Appleのような競合他社の生態系。この競争力のあるスタンスは、メタが独自のアプリケーション内でApple Intelligenceの機能をブロックすることを選択したときに強調されました。
このアプローチには障害がないわけではありません。メタは、AIモデルのトレーニングに使用されるデータに関する著作権訴訟など、継続的な課題に直面し続けています。また、これらのモデルを調整してバイアスに効果的に対処し、軽減する複雑さに関する永続的な公開討論もあります。
最終的に、ZuckerbergはAIが将来のハードウェアと深く絡み合っていると考えています。彼は、レイバンメタモデルなどの拡張現実メガネをAIアシスタントの理想的なインターフェースと見なし、「あなたが人生についてのすべての文脈を持っている個人的なAIになりたいもののためのより良いフォームファクターを想像するのは難しい」
