Марк Цукерберг, Facebook.
Facebook підтвердив намір придбати Bloomsbury AI, лондонський стартап, який розробив інструмент машинного навчання для аналізу та оцінки змісту неструктурованого тексту. Придбання компанії показує, що Facebook готовий покладатися на сторонній досвід у вирішенні деяких з його найбільших проблем.
За даними фінансової компанії PitchBook, до злиття з Facebook Bloomsbury залучив 1,9 млн доларів інвестицій. Гроші не були витрачені даремно - команда з п'яти осіб, на думку представників Facebook, зайняла лідируючі позиції в галузі обробки природної мови.
Bloomsbury розвивався в технологічному інкубаторі Entrepreneur First, але його комерційне майбутнє було туманним, поки Facebook не зацікавився ним.
Bloomsbury працює над API Cape, який сторонні розробники зможуть використовувати для створення додатків, що відповідають на питання про зміст тексту.
Bloomsbury далеко не єдина компанія, зайнята розробкою такого продукту. Каліфорнійський стартап Kyndi залучив 11,7 млн доларів (за інформацією PitchBook) і створив програму для роботи з науковими документами. У статті в The New York Times сказано, що система здатна розпізнавати не тільки слова, а й поняття. Людина отримує помічника, здатного «прочитати» тисячу наукових статей за сім годин і відповісти на запитання. Наприклад, чи було отримано експериментальне підтвердження описаним у статті процесам. При цьому не обов'язково, щоб це було вказано в документі прямим текстом.
Інтерес Facebook до Bloomsbury може бути пов'язаний з проблемою фейкових новин. Себастьян Рідель (Sebastian Riedel), технічний директор Bloomsbury AI, раніше тісно співпрацював з Factmata, ще одним лондонським ШІ-стартапом, який побудував новинну платформу, на якій, паралельно з перевіркою фактів людьми, використовуються інструменти машинного навчання.
CEO Factmata, Дхрув Гулаті (Dhruv Ghulati), говорить, що для Facebook та інших соціальних медіа дуже складно боротися з помилковою інформацією і ботами через обсяг інвестицій у вже існуючу інфраструктуру.
«Це схоже на нескінченний цикл», - каже Гулаті. За його словами, проблему легше буде вирішити новим компаніям, спочатку побудованим на взаємодії людей і машин. Такий підхід називається «людина в циклі» (Human-in-the-loop, HITL). «Старички», серед яких Facebook, відставатимуть.
Але Facebook вважає, що для вирішення вищевказаних проблем можна знайти програмні рішення.
Рой Азулай (Roy Azoulay) (створив систему розпізнавання фальшивих фотографій у соціальних медіа) вважає, що для вирішення проблем з фальшивими новинами потрібен комплексний підхід.
«ШІ не чарівна куля, яка все вирішить», - сказав він в інтерв'ю Forbes, додавши, що відводить ШІ провідну роль в аналізі контенту і вважає, що системи машинного навчання зможуть боротися проти підроблених фотографій і відео.
Азулай не вважає, що Facebook пора замінити новою, більш надійною платформою. Соціальна мережа може багато чого досягти шляхом додавання інструментів перевірки даних на своїй платформі.
Цей процес може зайняти роки. У січні 2018 року Facebook анонсував, що переглядатиме свій алгоритм News Feed, що структурує контент у нескінченній стрічці постів від сім'ї, друзів, місцевих видань і перевірених новинних джерел. Хоча компанія може створювати власні інструменти машинного навчання для очищення контенту, швидше за все Facebook продовжить також шукати таланти серед таких стартапів, як Bloomsbury.