最多只能發100則貼文,不能按讚、分享!這個「社群烏托邦」想做什麼?
最多只能發100則貼文,不能按讚、分享!這個「社群烏托邦」想做什麼?

最近,Facebook用演算法操縱用戶、以憤怒創造流量的事引起熱議,人們對社交平台的不滿也蜂擁而至。

到底是什麼時候開始,用戶從有血有肉的個體,變成廣告曝光和可觀收入的數據指標?

當大部分產品都在搶奪時間和注意力,美國伊利諾伊大學的新媒體藝術教授Ben Grosser決定反其道而行之,推出一個叫Minus的新型社交網路,希望能為你「減減負」。

minus
圖/ minus

Minus:每人僅限100條推文,沒有按讚功能,不能轉發

Minus就像是一個極簡版的Facebook/Twitter/微博。在這個「社交烏托邦」裡,Grosser幾乎去掉了所有能讓你腎上腺素飆升、沉迷上癮的功能。

首先,它的網頁設計沒有多餘的色彩,只有黑白灰。

在這裡只能發布文字,沒有圖片或影片,即使來了消息提醒也不會彈出鮮豔搶眼的小紅點。唯一能讓你覺得不那麼素的,只有用戶們小小的自定義頭像。

Minus沒有按讚、轉發和關注功能,自然沒有讚數、轉發數和粉絲數,而評論數也會被隱藏。消息流的排序大致以發佈時間為標準,只會模糊顯示為「最近」或「一段時間之前」。

在這裡,唯一一個會反復強調出現的數據,是每個人的「剩餘推文數」。

在Minus註冊後,每個帳戶將會擁有(且僅有)100次發推文的機會。每發出一條內容,系統會自動幫你計算現在還剩多少條推文可發。99,98,97,96……這個數字會像遊戲人物頭上的血條一樣,一直一直跟著你。

minus
圖/ minus

換句話說,從你初來乍到百無聊賴發出一句「Helloworld」開始,你在Minus的社交生活已經進入倒計時。

而當剩餘推文數變成0,你將無法在Minus發佈內容,只能參與評論環節。

已發布的內容,可以隨時進行編輯和刪除。但Minus跟你的手機存儲空間不一樣,刪除推文也無法復活名額。0就是0,99就是99,在你按下發送鍵的一刻,所有數字已成定局。

是不是克制過頭了?這樣的社交平台要怎麼賺錢活下去?

Grosser根本沒考慮過這樣的問題,因為Minus,只是一個他用來重新思考社交網路的藝術項目。

Less is more,回歸社交的本質

Grosser
圖/ minus

過去20年,網路的發展讓世界變得更開放,也帶來更多意想不到的連接。

當年的Grosser,曾為Facebook和Twitter的出現感到興奮。然而今天在他看來,矽谷變得痴迷流量和數據成長,甚至不惜為此傷害用戶的心理健康和隱私安全。

Grosser曾經做過一個藝術項目:他整理了祖克柏從2004年到2019年接受媒體採訪的影片,將其中提到「更多」和「成長」相關的片段剪輯拼接,最後得到了一條長達47分鐘的片子。然而同樣的素材,用祖克柏說「更少」的片段,只能剪出60秒的內容。

Facebook不是唯一的惡霸。從過分強調點讚數、演算法操縱用戶到瘋狂的注意力榨取,科技公司正絞盡腦汁希望獲得更多用戶、更多數據、更多利潤……而Minus的出現像是一個「返璞歸真」的實驗,它同時也代表著Grosser的思考:

如果社交平台費盡心思希望你降低參與度,而不是提高參與度,用戶會有什麼感受?如果它鼓勵你放慢腳步,而不是快快跟上話題熱點呢?為什麼非得是「更多」,而不能是「更少」?

當「社交網路發文」變成一種有限資源,在按下發布之前,確實忍不住斟酌起來——這是廢話文學嗎?它值得我用掉1/100的寶貴名額嗎?我會不會在發布後迅速感到後悔?

現在的Minus,消息流佈滿了不同國家語言的推文。

有的用戶是純粹的「觀光客」,他們帶著好奇而來,留下到此一遊的足跡。有的則希望能跟Grosser一起探討Minus的未來發展,反思Facebook等社交網路的現狀。有人分享生活,有人寫起了詩歌,還有人在思考人生。

Minus
圖/ minus

沒有仇恨,沒有辱罵,沒有人談論政治和社會新聞,也沒什麼能引起憤怒的偏激輿論。用戶@heldinea表示,Minus讓她思考自己真正需要什麼:「它提醒了我少即是多,以及,我們生命中的一切都在飛快流逝。」

沒有圖片影片等吸引眼球,文字和思想重新成為注意力的C位。沒有關注、私訊和點讚,人們丟掉數據的壓力,在公開的評論區自由對話。Grosser提醒稱,這就是社交媒體出現之前,人與人之間再平常不過的互動方式。

當大部分人選擇珍惜眼前的100條推文,也有一些特立獨行的Minus用戶早早就揮霍掉。

用戶@countdown幹的事就非常行為藝術。他在8分鐘內發完了100條推文,從100、99、98倒數到3、2、1,記錄自己如何在社交網路一點點失去主動話語權。

而另外一位用戶@elonmusk,則復刻了馬斯克平日發Twitter的風格和話題。聊物理,聊AI,聊火星,宣傳特斯拉新車,透露公司動態,貼貼狗的照片,發好笑的表情包貼圖……

熟悉馬斯克的人,可能會看著這100條推文笑出聲來。但即使你對他絲毫不了解,也可以聯想到自己平時的「社交網路模式」——屬於我的100條推文,會由什麼內容組成呢?

榨乾注意力的社交網路,需要一場變革

Facebook Demetricator
Facebook Demetricator
圖/ 愛范兒

雖然並不是正兒八經的產品經理,但Grosser一直在關注如何促進更健康的社交網路。除了上述的Minus,他還搗鼓過幾個實驗性的「網路產品」。

2012年,Grosser推出網頁程式Facebook Demetricator(去量化器),開啟後可以一鍵隱藏Facebook頁面的點讚數、轉發數、評論數、好友數等數據指標。2018年,他再分別推出了適用於Twitter和Instagram的版本。

Grosser認為,社交網路為我們營造了一個「過分量化」的環境,不僅影響我們如何看待世界,還帶來了焦慮和壓力——我們越來越習慣用數據來衡量內容的好壞,更以此將社交網路的參與者分成三六九等。

這幾個網頁程式的想法,後來得到《紐約客》、《華盛頓郵報》、《大西洋月刊》等多家媒體報導,甚至引起Twitter首席執行官Jack Dorsey的關注。到今天,Facebook、Instagram和Twitter都推出了允許用戶隱藏點讚數的功能,不過需要用戶本人主動設定啟動。

除了數據量化,演算法對用戶的監控和操縱是另一個讓人擔憂的主題。2017年,Grosser推出網頁程式Go Rando,會在點讚Facebook貼文時為你隨機挑選反應,讓演算法猜不出你的真實情緒。

Go Rando
圖/ 愛范兒

在Tik Tok征服全球的2020年,他推出了另一個網頁程式Not For You(不為你推薦)。

Tik Tok的演算法每天猜你喜歡讓你上癮,而這個程式可以打破「消息繭房」,讓你看到系統推薦以外的內容。在這種狀態下,你的觀看點讚等行為將有助於混淆Tik Tok演算法。

Not For You
圖/ Not For You

在Facebook「憤怒演算法」被瘋狂控訴的今天,社交產品的下一步,會為此作出怎樣的改變嗎?

雖然Minus看起來很有意思,但Grosser也明白,讓大家立刻解除下載並退出Facebook等現有的大型社交平台是不現實的。他希望這些極具實驗性的藝術項目,能為未來的網路帶來改變思路。

Minus就是一個(大膽顛覆的)設想,告訴你社交媒體可以有完全不一樣的模樣。

這一代人在思考、尋找、相信什麼?

答案可能就在他們使用、沉迷和創造的網路產品裡。

好的產品會憑藉著良好的模式,成長為厲害的公司和品牌,甚至塑造一代人的消費行為、生活方式。我們希望通過「大航海家」這個欄目,以產品創新模式為窗口,跟你一起放眼世界,發現火種,提前捕捉明日趨勢。

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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