В музыкальных стриминговых сервисах начали внедрять алгоритмы, подбирающие треки одновременно для двух пользователей, учитывая их совместные предпочтения. Пока новая функция работает в сценарии прослушивания музыки через наушники, а не в публичных плейлистах.
Если раньше казалось, что персональные алгоритмы знают о пользователях слишком много, то теперь они выходят за рамки индивидуальных профилей и берутся анализировать вкусы двоих сразу.
Главные мысли за 1 минуту
- Нейросети начали подбирать музыку для двух слушателей одновременно, а не для одного.
- Система анализирует совместные музыкальные предпочтения, а не только личную историю.
- Пока технология ограничена ситуацией прослушивания музыки в наушниках.
- Ранее персонализация строилась исключительно на данных одного пользователя.
- Разработчики подчеркивают: речь не идет о чтении мыслей, алгоритмы работают на основе реальных данных прослушивания.
Раньше рекомендательные системы ориентировались исключительно на историю прослушивания одного человека. Теперь же алгоритмы научились искать пересечения во вкусах двух людей, чтобы предложить треки, которые понравятся обоим – будь то друзья, пара или коллеги, которые делят один плейлист.
Пока неизвестно, как именно нейросеть справляется с кардинально разными музыкальными предпочтениями, но сама постановка задачи меняет подход к персонализации: вместо угождения одному пользователю алгоритм ищет компромисс, сохраняя при этом качество рекомендаций. Разработчики настаивают, что технология не имеет отношения к считыванию мыслей или эмоций – только к анализу статистики совместных прослушиваний и пересекающихся жанров.
