Heboh! Induk TikTok Sedang Kumpulkan Informasi Besar-besaran, Ada Apa?

Fibingunp – CHINA – ByteDance, perusahaan induk TikTok yang tersebut berbasis di dalam China, tampaknya ingin mengejar ketertinggalan pada perlombaan Artificial Intelligence (AI) generatif.
Mereka baru semata meluncurkan web crawler atau scraper bot sendiri yang dimaksud dijuluki Bytespider pada April 2024 silam, menurut riset dari Kasada, perusahaan yang mana berspesialisasi pada manajemen bot. Keberadaan bot ini juga dikonfirmasi oleh Dark Visitors, yang dimaksud memantau aktivitas scraper bot.
Bytespider: Scraper Paling Agresif di area Internet
Riset menunjukkan bahwa Bytespider dengan cepat menjadi salah satu scraper paling agresif di dalam internet. Mesin yang dimaksud menghimpun data dengan kecepatan yang dimaksud jarak jauh melampaui perusahaan besar lainnya, seperti Google, Meta, Amazon, OpenAI, kemudian Anthropic, yang mana juga menggunakan scraper bot untuk memulai pembangunan dan juga meningkatkan model bahasa besar atau model multimodal dia (LLM/LMM).
“Sejak Bytespider muncul, ia sudah pernah mengakumulasi data dengan kecepatan sekitar 25 kali lipat dari GPTbot, yang dimaksud menghimpun data untuk platform digital Pengolah Bahasa Alami GPT Perusahaan AI Terbuka juga model-model dasarnya,” beber Sam Crowther, ketua eksekutif Kasada.
Bytespider juga mengakumulasi data dengan kecepatan 3.000 kali lipat dari ClaudeBot (Anthropic), yang mana mengoperasikan sistem Claude.
Aktivitas Scraping Meningkat
Menurut Kasada, Bytespider menjadi semakin agresif pada mengoleksi data. Informasi menunjukkan lonjakan besar pada aktivitas scraping dari Bytespider selama enam minggu terakhir.
Kontroversi Web Scraping
Web scraping telah dilakukan ada selama beberapa dekade, teristimewa dilaksanakan oleh mesin pencari untuk mengoleksi tautan ke halaman web. Namun, kebangkitan alat Teknologi AI generatif telah dilakukan menambahkan dimensi baru serta menjadikan praktik ini sumber gugatan lalu kontroversi.
Individu dan juga organisasi yang dimaksud karyanya diambil berpendapat bahwa hak cipta merekan dilanggar pada proses tersebut.
Semua model yang dimaksud mendasari alat Artificial Intelligence generatif dilatih dengan banyak besar data online, yang dimaksud pada dasarnya adalah semua yang digunakan tersedia di area web, khususnya informasi tertulis. Organisasi teknologi menggunakan scraper bot untuk menyalin semua itu secara gratis dan juga memasukkannya ke pada set data mereka.
ByteDance Mengejar Ketertinggalan
Tahun lalu, ByteDance dilaporkan sangat tertinggal di perlombaan Kecerdasan Buatan generatif sehingga merekan menggunakan Open Artificial Intelligence untuk membantu mendirikan LLM ByteDance sendiri, yang bertentangan dengan ketentuan layanan OpenAI.
Awal tahun ini, ByteDance merilis LLM berbasis chat yang digunakan disebut Duabo, tetapi pengembangan model itu telah lama selesai sebelum akumulasi data pelatihan yang dimaksud lebih banyak baru yang digunakan dikumpulkan oleh Bytespider.
LLM Baru dan juga Fungsi Pencarian TikTok
Menurut sumber internal perusahaan , ByteDance sedang mengembangkan LLM baru. Salah satu tujuannya adalah untuk meningkatkan fungsi pencarian di dalam TikTok.
Minggu lalu, TikTok merilis pembaruan untuk fungsi pencariannya yang berfokus pada kata kunci untuk iklan, yang mana pada dasarnya memungkinkan pengiklan untuk mencari kata-kata yang mana sedang tren dalam TikTok secara real-time.
Hal ini memungkinkan pemasar untuk menyebabkan iklan dengan kata kunci yang mana relevan yang digunakan seharusnya membantu iklan yang dimaksud muncul di tempat layar tambahan sejumlah pengguna.
Model Kecerdasan Buatan baru dengan data tentang tren juga topik internet terbaru dapat memperluas juga meningkatkan lingkungan pencarian TikTok lebih tinggi lanjut.
“Mengingat audiens dan juga jumlah agregat penggunaan, TikTok dengan lingkungan pencarian yang digunakan benar-benar dapat ditawar dengan kata kunci kemudian topik, itu akan sangat menarik bagi sejumlah orang yang digunakan menghabiskan berbagai bujet dengan Google ketika ini,” tulisseorangsumber.






