Description: ระบบอัตโนมัติค้นพบมีม รายการตลก และกระแสต่างประเทศที่เจ้าของเว็บไม่เคยรู้จัก ประโยชน์จริง ๆ อาจเป็นการจ้าง AI ช่วยค้นพบโลกใหม่ ไม่ใช่แค่ช่วยเขียนบทความ
เจ้าของเว็บกดอ่านบทความของตัวเองเพราะสงสัย
ลองนึกภาพว่าเปิดหน้าเว็บของตัวเองแล้วเห็นบทความใหม่เกี่ยวกับมีมที่ไม่เคยได้ยินมาก่อน พอคิดว่า “นี่มันอะไรกัน?” ก็เผลอกดเข้าไปอ่านที่มา แล้วหัวเราะออกมา จากนั้นจึงนึกได้ว่า คนที่สั่งให้ระบบสร้างบทความนี้ก็คือตัวเอง เหมือนเจ้าของร้านอาหารเดินเข้าร้านของตัวเอง นั่งลงแล้วถามพนักงานว่าวันนี้มีอะไรแนะนำ ครัวดันเสิร์ฟอาหารจากประเทศที่เจ้าของร้านไม่เคยรู้จัก กลายเป็นทั้งเจ้าของร้านและลูกค้าคนแรกไปพร้อมกัน
สิ่งที่มอบหมายให้ AI ทำ ไม่ใช่แค่งานเขียน
ปกติคนใช้ AI ด้วยการบอกหัวข้อก่อน เช่น ช่วยหาข้อมูลเรื่องนี้ ช่วยสรุปข่าว หรือช่วยเขียนบทความ งานเร็วขึ้นก็จริง แต่ต้นทางยังเป็นสิ่งที่คนใช้นึกออกอยู่แล้ว ระบบค้นหาหัวข้ออัตโนมัติทำอีกแบบหนึ่ง มันสำรวจข่าวท้องถิ่นในภาษาต้นทาง บัญชีทางการของรายการทีวี วิดีโอผู้สร้าง และบทสนทนาสาธารณะ แล้วนำชื่อคน เหตุการณ์ และคำถามที่เจ้าของเว็บไม่เคยคิดจะค้นหากลับมา แค่จ้างผู้ช่วย แต่ได้กล้องส่องทางไกลมาด้วย
นอกหน้าฟีดของเรายังมีโลกที่กำลังหัวเราะ
สิ่งที่ปรากฏบนหน้าฟีดมักเกี่ยวข้องกับภาษา พื้นที่ และสิ่งที่เราเคยดู แต่รายการตลกในต่างประเทศอาจทำให้คนดูขำเพราะอ้างถึงเหตุการณ์เมื่อหลายปีก่อน สตรีมเมอร์อาจพูดประโยคที่ต้องรู้ความสัมพันธ์เก่า ๆ ถึงจะเข้าใจ หรือมุกเล่นคำอาจหายไปเมื่อแปลตรงตัว บทความที่ดีจึงตอบให้ได้ว่าเกิดอะไรขึ้น อ้างถึงเรื่องใด และคนดูหัวเราะเพราะอะไร ไม่ใช่แค่แปะลิงก์คลิปแล้วบอกว่ากำลังดัง ต้องตรวจข้อมูลในภาษาต้นทางด้วย กระแสที่ดังในประเทศหนึ่งก็ไม่ได้หมายความว่าทั่วโลกกำลังพูดถึงมัน การขยายขอบเขตการค้นหาเป็นเป้าหมาย ส่วนระดับความนิยมต้องมีหลักฐานรองรับ
ทำไมชื่อเรื่องที่ไม่รู้จักจึงน่ากด
“ยูทูบเบอร์ลงวิดีโอใหม่” เป็นเพียงข่าวทั่วไป แต่ “ทำไมทุกคนเงียบพร้อมกันระหว่างไลฟ์?” เปิดคำถามเฉพาะเจาะจง แม้ผู้อ่านจะไม่รู้จักเจ้าของช่องเลยก็ตาม George Loewenstein นักจิตวิทยา อธิบายในงานปี 1994 ว่าความอยากรู้อาจเกิดจากการตระหนักถึงช่องว่างระหว่างสิ่งที่รู้กับสิ่งที่อยากเข้าใจ งานวิจัยระบบแนะนำเนื้อหายังสนใจการค้นพบที่คาดไม่ถึงแต่มีประโยชน์ต่อผู้พบเห็น ความแปลกอย่างเดียวจึงไม่พอ ต้องมีเหตุผลให้ตามต่อด้วย และชื่อเรื่องต้องพาไปถึงคำตอบ ถ้าเปิดด้วย “ความจริงสุดช็อก” แต่จบว่า “อาจมีได้หลายสาเหตุ” ก็เท่ากับพาผู้อ่านมาเจอประตูล็อกอีกบาน
ค้นพบแล้วไม่ได้แปลว่าถูกต้องทันที
คลิปสั้นอาจตัดบริบทสำคัญออก ระบบจึงควรตรวจวิดีโอต้นฉบับ วันที่ ชื่อรายการ คำพูดจริง และปฏิกิริยาที่มีหลักฐาน แยกการแสดงตลกออกจากเหตุการณ์จริง และไม่สร้างความคิดเห็นของผู้ชมขึ้นมาเอง แนวทางของ Google Search ให้ความสำคัญกับเนื้อหาที่มีข้อมูลหรือการวิเคราะห์ใหม่และช่วยผู้อ่านจริง ๆ มากกว่าการผลิตบทความจำนวนมากเพื่อหวังอันดับค้นหา สำหรับบทความหลายภาษา ก็ควรอธิบายบริบทวัฒนธรรมที่ผู้อ่านแต่ละพื้นที่ยังไม่รู้ด้วย
เจ้าของเว็บกดอ่าน ถือว่าสำเร็จหรือยัง
อย่างน้อยมันแสดงว่าระบบนำเรื่องใหม่มาถึงคนหนึ่งคน และชื่อเรื่องทำให้เกิดความสนใจจริง แต่การพิสูจน์ว่าผู้อ่านทั่วไปสนใจด้วย ต้องดูจำนวนครั้งที่ปรากฏในผลค้นหา การคลิก การเข้าชม และคำตอบในบทความว่าชัดเจนหรือไม่ เสียงหัวเราะของเจ้าของเว็บเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี แต่ยังไม่ใช่ผลสำรวจของคนทั้งโลก
บรรณาธิการกลายเป็นผู้ชม
ระบบหาเรื่องใหม่มาให้ เจ้าของเว็บอ่านแล้วเกิดคำถามใหม่ คำถามนั้นกลายเป็นหัวข้อของบทความถัดไป การค้นหา การเขียน และการอ่านจึงต่อกันเป็นวงจร ตอนแรกคิดว่าจะสร้างโรงงานบทความ สุดท้ายได้หน้าต่างส่องโลกที่ตัวเองไม่เคยเห็นเพิ่มมาด้วย เจ้าของร้านมาถึงเป็นคนแรกทุกวัน แต่ยังต้องถามอยู่ดีว่า “วันนี้มีเมนูอะไร?”
เอกสารอ้างอิง (5 รายการ)
- George Loewenstein (1994), The psychology of curiosity: A review and reinterpretation, Psychological Bulletin, 116(1), 75–98. https://doi.org/10.1037/0033-2909.116.1.75
- Denis Kotkov, Shuaiqiang Wang & Jari Veijalainen (2016), A survey of serendipity in recommender systems, Knowledge-Based Systems, 111, 180–192. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.08.014
- Reza Jafari Ziarani & Reza Ravanmehr (2021), Serendipity in Recommender Systems: A Systematic Literature Review, Journal of Computer Science and Technology. https://jcst.ict.ac.cn/article/cstr/32374.14.s11390-020-0135-9
- Google Search Central, Creating helpful, reliable, people-first content. https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
- Google Search Central, Spam policies for Google Web Search (scaled content abuse). https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies
