我们可能正处在AI发展的关键时刻。今年ChatGPT、GPT-4、Midjourney、Stable Diffusion等狂飙突进式的迭代，一再刷新我们对AIGC的认知，并让我们对AGI（通用人工智能）既焦虑又期待。
与此同时，社交媒体的使用率再度飙升。据最新数据，全球使用社交媒体的用户超过45亿，并且以平均每年3%的速度增长。
目前，海外社交媒体应用人工智能技术已经成为一种风潮，例如，LinkedIn近期宣布使用人工智能帮助用户撰写帖子，Snap推出聊天机器人My AI，Meta正在开发AI“角色”（personas），Spotify、YouTube等也都在运用人工智能技术，实现“平台增强”……
(相关资料图)
可以预见，一个半自动化的社交媒体时代即将到来。本文将从大型社交媒体的最新流量现状、大型社交媒体应用AI的最新进展，以及AI如何影响社交媒体的未来三个方面徐徐展开。
出版自动化公司Echobox发布了一份报告《2023年社交媒体基准最终集合》（The Ultimate Collection of 2023 Social Media Benchmarks），提供了Facebook、Instagram、Twitter和LinkedIn四大头部社交平台的基准参照数据（benchmarking data）。
Facebook被认为是最能为企业带来流量的社交媒体平台，其日活跃用户约20亿，月活跃用户将近30亿，社交媒体覆盖范围超过全球人口的30%。根据对数百家企业的3000多个Facebook页面6个月的数据分析，平均而言，Facebook贡献了全部社交媒体引荐流量（referral traffic）的3%。
Instagram月活跃用户超过20亿，这一数据还在不断增长。根据路透社研究所的《2022年数字新闻报告》，近40%的用户每周访问该平台，相比于其他被测量的社交媒体平台，Instagram的用户群体更年轻。根据对Instagram的200多个页面6个月的推荐流量分析，Instagram平均贡献了全部社交媒体引荐流量（referral traffic）的3.8%。
Twitter仍被认为是“对希望提高品牌知名度、提高受众参与度、产生点击量或增加用户数量的企业而言，最有的效工具”。公司2022年第二季度的收益报告显示，可变现日活用户数量接近2.4亿，比去年增长16.65%。根据对600多个Twitter页面6个月的浏览量数据的分析，平均而言，Twitter产生了所有社交推荐流量的6.7%。
LinkedIn在全球范围拥有接近10亿用户，60%的用户年龄在25到34岁之间，虽然与其他社交媒体平台相比用户年龄偏大，但是根据2020年世界经济论坛一份报告的观点，这也让LinkedIn比全球平均水平更有可能为内容付费。根据对100多个LinkedIn页面进行的6个月的分析，平均而言，出版商作为典型的发布方从LinkedIn获得的社交流量约占所有社交流量的1.5%。
微软旗下的LinkedIn成为首个向用户推送AI生成内容的头部社交媒体平台，还能利用人工智能帮助用户撰写帖子，促进用户间的互动。目前，LinkedIn还没有在平台信息流中大规模引入AI聊天机器人，但是已经推出了“AI驱动的话题启发器”，来激发用户讨论。AI帖子由编辑团队利用人工智能技术生成，然后与相关的专家进行匹配，就相关话题提供观点和建议。
虽然到目前为止，这些AI生成的内容还比较乏味，但是对社交媒体的发展而言仍具有里程碑的意义。因为这是第一次，一家头部社交媒体平台，直接向用户提供由人工智能生成的内容维持用户参与，可能预示着半自动化社交媒体革命的开始。
Snapchat的社交机器人My AI、Discord聊天机器人clyde都在使用chatGPT来提高其聊天机器人的对话能力，提高用户黏性。在流媒体音乐服务平台，这些聊天机器人可以被编程成为具有不同个性的角色，与网络用户互动，比如鼓励用户、为用户提供情绪价值。此外，Spotify运用ChatGPT公司OpenAI的技术推出了AI DJ，将个性化功能推进到新水平。
Meta公司也在跟上ChatGPT的步伐。扎克伯格宣布公司成立了一个专门的人工智能团队开发AI角色（AI personas），和用于WhatsApp、Instagram和Messenger的基于文本和图像的人工智能工具。Facebook已经运行了一个由人工智能用户组成的模拟网站，来模拟和预测人类用户的行为。
1）网红营销
AI中的自然语言处理（NLP）技术，可以评估网红和品牌目标的契合程度，帮助品牌找到最适合的网红开展营销。AI还能评估和计算活动投资回报率（ROI）、识别虚假网红、确定能获得最佳传播效果的网络营销内容等。
2）广告优化
AI为社交媒体平台带来的另一个好处是广告管理和优化，应用方式包括分析成百上千种广告定位和预算方案、寻找细分受众、提供广告创意、进行广告测试、优化广告点击等，并能根据用户的搜索关键词和搜索行为给出社交媒体广告方案，可以细致到广告使用的语言、内容形式等。
3）视觉商标检测
随着 视觉内容成为 社交媒体平台的主要传播形式，了解品牌在社交媒体视觉内容中的传播情况变得至关重要。AI驱动的Logo检测系统可以进行视觉内容搜索，跨社交媒体平台监测图片和视频中的品牌商标、出现频率等，跟踪品牌活动。
人工智能应用于社交媒体的市场潜力巨大。根据Statista的数据，截至2021年，全球活跃社交媒体用户数达到42.6亿，每天平均在社交媒体上花费2小时27分钟。随着社交媒体用户数量的增长，理解客户偏好的AI解决方案需求也在不断上升，预计到2026年，社交媒体领域的AI市场将超过37亿美元，复合年增长率接近30%。
人工智能增强了社交媒体用户体验，但这一技术在社交媒体中的应用也面临着局限和挑战。
其中版权问题引发外界的高度关注。DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion等带来的视觉艺术风格借用、版权等问题引起了讨论， Midjourney和Stable Diffusion已经因为未经艺术家同意就从网络上抓取其作品而面临了版权诉讼。
AI深度伪造让世界真假难辨。一张教皇身着时尚白色羽绒服的照片最近在社交网络疯传，名人照片深度伪造随着人工智能的发展变得越来越容易，未来，AI图像可能像鲍德里亚所定义的超现实那样，“完全掩盖想象与现实之间的区别”。
算法偏见、伦理问题和工作替代。算法偏见可能造成某个群体被不公平对待，技术快速发展带来的问题让人工智能开发人员和社交媒体公司面临复杂的道德和法律问题，监管框架和道德标准需要做出相应调整。
人工智能也许会影响未来社交媒体工作的性质，使社交媒体运维、发帖等由人类执行层面的任务自动化，而人类则需要更加侧重社交媒体运维的策略定位、需求制定及执行监控等方面的工作。
有人认为半自动化的社交网络会改变社交媒体创建的初衷，“一个与真人分享新闻和思想的空间”将会终结。就像用户在Character.AI和NovelAI等平台上耗费数小时打磨超级英雄或游戏角色的AI版本，然后耗费数小时与之聊天，从追捧真人“爱豆”到追捧“AI爱豆”。
也有人对其抱有乐观的态度，比如Twitter用户@nearcyan提出了“天堂封禁”（heaven banning）的设想，让网络“喷子”只能与聊天机器人互动，从而利用AI净化社交媒体网络空间。
就在最近，未来生命研究所（Future of Life Institute）发布了公开信《暂停大型人工智能研究》，埃隆·马斯克（Elon Musk）和其他技术专家呼吁暂停训练比GPT-4更强大的人工智能模型，以避免AI可能带来的社会风险。
AI狂飙突进，一个半自动化的社交媒体仿佛就在眼前，社交媒体同时面临着机遇和挑战。
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