Как YouTube использует нейросети
YouTube - это не просто платформа для видео, а сложная экосистема, где искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль. Благодаря нейросетям, YouTube обеспечивает персонализированный опыт для каждого пользователя, помогает авторам создавать контент и защищает права правообладателей. Давайте разберём, как именно ИИ работает на платформе.
YouTube использует целый набор моделей машинного обучения для различных задач: от рекомендаций и поиска до модерации контента, создания субтитров и защиты авторских прав. Каждая из этих моделей решает свою задачу, но вместе они создают мощную систему, которая делает платформу удобной и эффективной.
Рекомендации: персонализация на основе данных
Рекомендательная система YouTube - это сложный механизм, который обучается на более чем 80 миллиардах сигналов. Эти сигналы включают историю просмотров, лайки, дизлайки, отметки «Не интересно», результаты опросов удовлетворённости и многое другое.
Как это работает
Двухэтапный процесс:
- Candidate Generation: Первая нейросеть быстро отбирает десятки тысяч видео-кандидатов, которые могут быть интересны пользователю. Это делается на основе эмбеддингов - представлений данных в многомерном пространстве.
- Ranking: Вторая нейросеть ранжирует эти видео, прогнозируя вероятность их просмотра и удовлетворённости зрителя.
Персонализация:
- Домашняя страница, лента Shorts и раздел «Up Next» адаптируются под интересы каждого пользователя.
- Метрика рекомендаций сместилась от простых кликов к watch time и «valued watch time» - времени, которое зритель считает ценным.
Три столпа ранжирования:
- Релевантность: Анализ заголовков, тегов и содержимого видео.
- Вовлечённость: Учитывается время просмотра по конкретному запросу.
- Качество: Оцениваются сигналы E-E-A-T (опыт, экспертность, авторитетность, надёжность).
Поиск: умное ранжирование
Поисковая система YouTube также основана на машинном обучении. Она анализирует запросы пользователей, сопоставляет их с видео по тексту, эмбеддингам и поведению зрителей.
Основные принципы:
- Релевантность: Модель понимает смысл запроса и находит подходящие видео.
- Вовлечённость: Учитывается поведение зрителей по данному запросу.
- Качество источника: Надёжность канала играет важную роль.
- Честность: Платные видео не вмешиваются в органическую выдачу.
Субтитры и переводы: автоматизация на новом уровне
YouTube активно использует ASR-модели (автоматическое распознавание речи), такие как USM, для создания субтитров и перевода контента.
- Автосабтитры: Модель распознаёт речь и автоматически генерирует текст.
- Переводы: При необходимости субтитры переводятся на другие языки.
- Автодаббинг: Синтезируется голосовая дорожка на новом языке, что делает контент доступным для глобальной аудитории.
А ещё есть вот что
ИИ помогает авторам структурировать видео, автоматически определяя смысловые переходы и ключевые фразы. Модель предлагает таймкоды, которые можно принять или отредактировать.
Система Content ID - это ещё один пример использования ИИ. Она сопоставляет загружаемые видео с эталонными образцами, предоставленными правообладателями. Если совпадение найдено, применяется политика владельца контента (например, монетизация или блокировка).
YouTube также использует ИИ для борьбы с мошенничеством и спамом, а также для предоставления авторам рекомендаций по улучшению их контента.
Масштабы и вызовы
Каждую минуту на YouTube загружается около 500 часов видео. Это огромный объём данных, который невозможно обработать вручную. Именно поэтому ИИ становится незаменимым инструментом, позволяющим авторам находить свою аудиторию, а зрителям - получать релевантный контент.