Facebookは、同社のビデオ推薦エンジン全体を動かすための大規模なAIモデルの開発に取り組んでいる。このプロジェクトは、Metaの2026年までの技術ロードマップの一部であり、TikTok風の短編ビデオサービス「Reels」と従来の長編ビデオの両方に対応するAI推薦モデルの開発を含む。これまでMetaは、Reels、Groups、Facebook Feedなどの製品ごとに異なるモデルを使用してきたが、新しいモデルアーキテクチャにより、Reelsの視聴時間が8%から10%向上した。
Metaは、AI研究者がChatGPTなどの大規模言語モデルを訓練するために使用する主要なチップとして、Nvidiaのグラフィックス処理ユニット（GPU）に数十億ドルを投資している。同社は現在、このシングルモデルを使用してビデオエコシステム全体を動かすプロジェクトに取り組んでおり、成功すれば、Reelsで興味を持ったコンテンツに基づいてFeedでより類似したコンテンツを推薦できるようになる。
また、Metaはデジタルアシスタントの開発など、より広範な生成AIの取り組みを支援するために大量のGPUを蓄積している。同社は、FacebookのコアFeedにより高度なチャットツールを組み込むプロジェクトや、Facebookのグループ内でデジタルアシスタントによる回答を提供するプロジェクトなど、生成AIを活用した様々なプロジェクトを検討している。
【ニュース解説】
Facebookが、同社のビデオ推薦エンジン全体を動かすための大規模なAIモデルの開発に取り組んでいるというニュースは、テクノロジーとソーシャルメディアの未来における重要な転換点を示しています。このプロジェクトは、Metaの長期的な技術ロードマップの一環として、2026年までの展望を含んでいます。これまでMetaは、Reels、Groups、Facebook Feedなど、異なる製品ごとに別々のAIモデルを使用してきましたが、新しいシングルモデルアーキテクチャの導入により、特にReelsの視聴時間が8%から10%向上するなど、顕著な成果を上げています。
この取り組みの背景には、AI研究者が大規模言語モデル（LLM）の訓練に使用する主要なチップとして、Nvidiaのグラフィックス処理ユニット（GPU）への数十億ドル規模の投資があります。これらのGPUは、ChatGPTのような人気のあるAIモデルのパワー源となっています。Metaがこのシングルモデルを全ビデオエコシステムに適用することに成功すれば、ユーザーがReelsで興味を持ったコンテンツに基づいて、Feedでより類似したコンテンツを推薦できるようになります。これは、ユーザーエクスペリエンスの向上とエンゲージメントの増加に直結する可能性があります。
さらに、Metaはデジタルアシスタントの開発など、より広範な生成AIの取り組みを支援するために大量のGPUを蓄積しています。これには、FacebookのコアFeedに高度なチャットツールを組み込むプロジェクトや、Facebookグループ内でデジタルアシスタントによる回答を提供するプロジェクトなどが含まれます。これらの取り組みは、AIが日常生活の中でより積極的な役割を果たす未来を示唆しています。
このような技術の進展は、ポジティブな側面と潜在的なリスクの両方を持ち合わせています。一方で、ユーザーエクスペリエンスの向上や情報アクセスの容易さが期待される一方で、プライバシーやデータの安全性、AIの倫理的な使用に関する懸念も高まっています。また、このような大規模なAIモデルの開発と運用は、規制当局による新たな規制やガイドラインの必要性をもたらす可能性があります。
将来的には、この技術がさらに進化し、よりパーソナライズされたコンテンツ推薦や、ユーザーの興味やニーズに即したインタラクティブなデジタルアシスタントの提供が可能になることが予想されます。しかし、その過程で、ユーザーのプライバシー保護やデータの透明性を確保するための取り組みも同時に進められる必要があります。このような技術の発展は、社会全体での議論と協力を必要とする、重要なテーマであると言えるでしょう。
from Facebook is building a giant AI model to power all video recommendations, exec says.
