Dijital reklamcılık endüstrisi, yapay zekanın işleri değiştirme yollarını nasıl yönlendirebilir?

Microsoft tarafından finanse edilen OpenAI Lab, Şubat ayında ChatGPT’yi başlattığında, milyonlarca insan, teknoloji uzmanlarının uzun süredir anladıkları şeyi neredeyse bir gecede fark etti: Mevcut AI araçları, inanılmaz derecede geniş bir sektör yelpazesinin yanı sıra günlük hayatı da dönüştürecek kadar gelişmiş. Bing, Microsoft’tan atladı Aramada uzak ikinci yerden çok daha yüksek bir seviyeye. Büyük dil modelleri (LLM’ler) ve doğal dil işleme gibi kavramlar, ana akım tartışmanın bir parçası haline geldi.

Ancak, vurgulamayla birlikte denetim de gelir. Dünyanın dört bir yanındaki düzenleyiciler, AI’nın kullanıcı gizliliğine yönelik tehlikelerini fark ediyor. Elon Musk destekli Future of Life Enstitüsü, teknoloji liderlerinden 1.000 imza topladı AI araçlarının eğitiminde altı aylık bir duraklama talebi En gelişmişi, ChatGPT’ye güç sağlayan GPT-4’tür.

Hukuk ve mühendislik konuları ne kadar güçlü olursa olsun, temel etik soruların anlaşılması kolaydır. Geliştiricilerin yapay zeka geliştirmeleri üzerinde çalışmaktan bir yaz tatili almaları gerekirse, AI’nın etik yönergeleri ve kullanıcı gizliliğini desteklediğinden emin olmaya mı odaklanırlar? Aynı zamanda, yapay zekanın reklam bütçelerinin nereye harcandığı ve medyadan nasıl para kazanıldığı üzerindeki potansiyel yıkıcı etkilerini de kontrol edebilir miyiz?

Google, IBM, Amazon, Baidu, Tencent ve bir dizi daha küçük oyuncunun hepsi benzer AI araçları üzerinde çalışıyor veya Google’ın durumunda bunları zaten başlatıyor. Gelişmekte olan pazarlarda hangi ürünlerin hakim olacağını ve sonuçların nasıl olacağını tahmin etmek imkansız. Bu, günümüzde yapay zeka araçlarında gizliliği korumanın önemini vurguluyor – bilinmeyeni gerçekleşmeden önce planlamak.

Hedefleme, ölçüm, yaratıcı kişiselleştirme, optimizasyon ve daha fazlası için AI uygulamalarını hevesle takip eden dijital reklamcılık endüstrisi ile endüstri liderlerinin teknolojinin nasıl uygulandığına yakından bakmaları gerekecek. Spesifik olarak, kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) kullanımını, yeterince temsil edilmeyen gruplara karşı kazara veya kasıtlı önyargı veya ayrımcılık olasılığını ve dünya çapında üçüncü taraf entegrasyonları ve yasal uyumluluk süreçleri aracılığıyla verilerin nasıl paylaşıldığını dikkate almamız gerekecek.

Araştırma ve Yapay Zeka: Muhteşem Harcamaları Yeniden Dağıtmak mı?

Reklam bütçeleri söz konusu olduğunda, “yapay zekaya karşı araştırma” hesaplaşmasının nasıl olabileceğini hayal etmek kolaydır. Arama sorgularınızı başka kelimelerle ifade etmek ve gerçekten aradığınız şeye odaklanmak için bağlantıları tıklamak yerine, aradığınız tüm bilgilerin yapay zeka aracılığıyla tek bir yerde toplanması o kadar kullanışlıdır. Kullanıcıların bilgiyi nasıl keşfettiklerinde nesiller arası bir değişim görürsek, yani gençler yapay zekayı gelecekte dijital deneyimin önemli bir parçası olarak kabul ederse, yapay zeka olmayan arama motorları alaka düzeyini kaybetme riskiyle karşı karşıya kalır. Bunun araştırma stokunun değeri üzerinde önemli bir etkisi olabilir. Ve Yayıncıların arama trafiğinden para kazanma yeteneği.

Yayıncılar abonelikler yoluyla kitle bağlılığını artırmaya devam etse bile, arama, yayıncıların web sitelerine yönelik trafiğin büyük bir yüzdesinin itici gücü olmaya devam ediyor. Ve şimdi reklamcılık yapay zeka sohbetine giriyor – Microsoft, birincisi, Bing sohbetinde reklam yerleşimini test edin Yayıncılar, AI sağlayıcılarının, araçlarının bilgi kaynağı olduğu sitelerle geliri nasıl paylaştığını merak ediyor. Yayıncıların, gelir elde etmek için güvendikleri duvarlarla çevrili bahçeler yerine başka bir veri kara kutusu grubunu kazacaklarını söylemek güvenlidir. Bu belirsiz gelecekte başarılı olmak için, sektördeki paydaşların ne için çabaladığımızı anlamasını sağlamak için yayıncıların konuşmalara öncülük etmesi gerekiyor.

Gizliliği göz önünde bulundurarak süreçler geliştirme

Sektör liderlerinin, kendilerinin ve teknoloji ortaklarının tüm operasyonlarında yapay zeka uygulamaları için verileri nasıl topladıkları, analiz ettikleri, depoladıkları ve paylaştıklarına dikkat etmeleri gerekiyor. Kullanıcının verilerini toplamak için açık onayını alma ve açık bir devre dışı bırakma işlemi, sohbet veya yapay zeka araması ile etkileşimin başlangıcında gerçekleştirilmelidir. Liderler, içeriği veya reklamları kişiselleştiren yapay zeka araçlarıyla izin veya katılım düğmelerini uygulamayı düşünmelidir. Bu AI araçlarının alaka düzeyine ve karmaşıklığına rağmen, maliyet, kullanıcılara yönelik gizlilik riskleri ile ödenemez. Sektör tarihinin gösterdiği gibi, kullanıcıların bu gizlilik risklerinin daha fazla farkına varmasını beklemeliyiz. Şirketler, tüketiciye yönelik yapay zeka araçları geliştirmek için acele etmemeli ve bu süreçte gizliliği riske atmamalıdır.

Bu noktada, Big Tech’in yapay zeka araçları en çok dikkati çekerken, bu gelişmenin sonuçlarının Big Tech’in sorunu olacağına dair yanlış bir güvenlik duygusuna kapılmamalıyız. Son zamanlarda büyük teknoloji şirketlerinde gördüğümüz işten çıkarmalar, büyük bir yetenek dağılımına yol açtı ve bu da, yeteneği yakalayan daha küçük şirketlerden gelen yapay zeka geliştirmelerine yol açacak. Hayatta kalmak için başka bir duvarla çevrili bahçeyle çalışmak istemeyen yayıncılar için, ticari çıkarlarının tehlikede olduğu çok önemli mahremiyet düzeyinin ötesinde ek bir düzey vardır. Sektör liderlerinin yapay zeka konuşmasının yükselişini çok önemli bir an olarak ele alması gerekiyor.

Gizliliğin güvenli, şeffaf ve kârlı bir geleceğine hazırlanmak için bu fırsatı değerlendirelim.

Fred Marthouse, Lotame’de Küresel Ortaklıklar ve Gelirden Sorumlu Başkan Yardımcısıdır..