Метавсесвіт особистих штучних інтелектів: як дані користувачів формують інтерактивне майбутнє

Meta представила Muse Spark, свій перший штучний інтелект нового покоління, який розроблявся в рамках Meta Superintelligence Labs. Цей AI-модель, яка стала результатом дев’яти місяців інтенсивної роботи під керівництвом головного AI-офіцера Олександра Ванга, здатна конкурувати з розробками OpenAI, Google та Anthropic.

Muse Spark наразі використовується у цифровому помічнику в окремому додатку Meta AI та на десктопному сайті, і планується інтеграція з платформами Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger та смарт-окулярами Ray-Ban протягом найближчих тижнів. Реорганізація стратегії стала необхідною після того, як попередня модель Llama 4 не виправдала очікувань у порівнянні з ChatGPT та Claude від Anthropic.

Нова ера мультифункціональності

Відповідно до Meta, Muse Spark спроектована як мультифункціональна модель, здатна обробляти текст, зображення та відео. Це означає, що користувачі можуть отримувати реальні рекомендації, наприклад, щодо корекції техніки виконання вправ або побудови меню на основі вмісту їхнього холодильника. Модель здатна детально аналізувати фізичні активності, а також давати рекомендації на основі фото їжі.

Meta також залучило понад тисячу медичних фахівців для збору навчальних даних, що дозволяє моделі надавати точніші та більш змістовні відповіді в галузі охорони здоров’я. Вона має можливість оцінювати харчову цінність та робити корисні висновки про фізичні навантаження.

Для більш складних завдань Muse Spark використовує режим «Роздуми», за якого кілька агентів працюють паралельно, показуючи високі результати в складних мізкових тестах. Однак, компанія вказала на деякі прогалини в можливостях моделі, коли йдеться про тривалі агенціальні завдання чи кодування – що може бути критично важливим для бізнес-користувачів.

Дані як конкурентна перевага

Головною перевагою Muse Spark є не сама модель, а можливість ефективного збору та аналізу даних. При реєстрації в додатку, він автоматично підключає облікові записи користувачів у Facebook та Instagram. Хоча Meta не уточнює, що особисті дані з цих акаунтів безпосередньо впливають на роботу AI, компанія використовує наявні відкриті дані користувачів, створюючи продукт, адаптований до індивідуальних уподобань.

Унікальний доступ до даних, які містять роки поведінки користувачів, допомагає Meta формувати більш точні рекламні стратегії. На основі отриманої інформації, Muse Spark може виступати як штучний помічник в шопінгу, рекомендувати товари та порівнювати ціни на них.

Закритий підхід та нові можливості монетизації

Запроваджуючи Muse Spark, Meta змінює підхід до своєї стратегії, переходячи від відкритого коду до закритої моделі. Попередня модель Llama стала популярною серед розробників, але не принесла значного доходу. Тепер компанія планує обмежити доступ до технології, проте має намір надати третім сторонам можливість підключатися через API.

Згідно з прогнозами, витрати Meta на AI в 2026 році складуть 115-135 мільярдів доларів, що майже вдвічі перевищує минулорічні показники, підкреслюючи важливість отримання доходу від інвестицій у нові технології.