【科技新聞】Facebook 首次失去用戶

Meta 股價因第四季度業績不佳、前景疲軟而下跌 20% – https://news.ycombinator.com/item?id=30185214 – 2022 年 2 月（436 條評論）

幾乎所有在線活動都從社交圖譜轉移到了內容圖譜。幾乎沒有人願意再看到他們的朋友在網上做什麼了。在很多方面它可能是令人毛骨悚然的。人們只想要最新、最吸引人的內容。 TikTok 和 Youtube 是這裡的 OG，但當你開始尋找時，它無處不在。 Twitter 時間線變化是一個尷尬但有效的例子。發現 > 靜態好友列表。

FB成立的整個前提正在侵蝕。這不僅僅是蘋果的隱私和一些監管扼殺。這對企業來說是地震。大多數人仍然使用 Facebook 的原因與他們的主要在線活動不兼容，即：消費來自不認識的人的內容。

Facebook 是你發現你的高中朋友超級喜歡傳銷的地方，你的叔叔有你不同意的激烈的政治觀點，你的歷史社會階層和網絡在很大程度上與你十年後的生活無關。

他們正在盡一切努力朝著這個方向前進，但他們越是推動它，Facebook 對普通用戶的用處就越小。 Instagram 的發現頁面就是一個很好的例子。但 Reels 不如 TikTok 好，無論他們在 Facebook 上為短視頻做什麼，肯定是一場無望的追趕遊戲。這是經典創新者的困境。

考慮到他們擁有的資源，扎克伯格直截了當地說他們需要更加努力地複制競爭的想法是難以理解的。

他們將嘗試做一些事情。一個是反壟斷蘋果（至少在媒體上），另一個是手波（元界）。

Metaverse 之所以如此不合邏輯，是因為它顯然是來自 C 套件的最後一分鐘推力。如果您曾經在一家知名度很高的科技酒吧工作過，那麼您以前就見過這種情況。疲軟的季度意味著產品發布被推高。當它像元界公告一樣包羅萬象時，你就知道事情已經發生了。

扎克伯格很幸運，然後執行得非常出色，從書呆子黑客到 CEO 的轉變非常出色。為此，他值得稱讚。

從那時起，Facebook 幾乎沒有創新。扎克伯格意識到了這一點，併購買了 Instagram 和 Whatsapp 來代替建立一家創新公司。後者顯然很難做到。

如果沒有新的想法和產品流（不像蘋果），Facebook 在最大化其核心廣告業務的收入增長方面付出了兩倍的努力。這導致了他們給我們帶來的所有醜聞和災難，包括破壞社會穩定。

不可避免地，這導致核心產品的吸引力下降，人們也被負面新聞拒之門外。扎克伯格對公司的嚴格控制使他成為了反對大型科技公司，尤其是廣告科技公司的避雷針。他的媒體技巧很糟糕，因此堅持控制並讓自己成為傀儡進一步損害了業務。

扎克伯格知道唯一的出路是再打一次本壘打。他是一個超級聰明和有先見之明的思想家，所以他可以看到 VR 是一個很好的遊戲。看起來 VR 的時間線不足以拯救 FB，但即使它很快到來，他也必須知道 FB 可能無法提供真正的新事物。

這標誌著該公司終結的開始，因為它繼續從 Instagram 獲得收入並通過 Whatsapp 獲利。它的龐大規模意味著衰退將需要幾十年的時間。

如果扎克伯格在未來幾年離開，在 Meta 策略的失敗變得明顯之前，我不會感到驚訝。

他們應該做什麼是有爭議的，但培養一些道德意識可能會有所幫助。我認為他們本可以專注於將 Whatsapp 構建為支付（等）應用程序，這將創建一個經久不衰的產品，然後利用購買他們的時間來重建公司。

微軟表明它可以做到，但我想知道 Facebook 是否有能力做偉大的事情。也許 MS 的教訓是，只有新的領導者才能拯救這樣一家陷入困境的公司。

1： https ://engrxiv.org/preprint/view/1973/3986

2： https://www.thedailybeast.com/how-tesla-and-elon-musk-exagge…

涉及事故的“普通司機”包括醉酒司機、公路狂暴者、習慣性超速駕駛者、青少年、在惡劣條件下（雨、雪）駕駛的人、不眠不休的駕駛者以及大多數購買特斯拉的人不屬於的其他幾個風險群體的。值得一提的是，這輛車必須在我通常駕駛的條件下降低我的人身事故風險，否則我更願意將自己的雙手放在方向盤上，而不是將控制權交給算法。

這是一個非常有趣的觀察，它顯示了正確統計的重要性。它還提出了有關公司生成自己的統計數據的問題，通常只有當有人花時間深入研究它時，我們才會發現這種事情。

不過，我並沒有屏住呼吸等待普通消費者理解統計批判性思維。即使經過多年強迫自己考慮統計數據，我有時也會忘記盡職調查。

也許某種監察員可以做到這一點，指出統計數據何時對人們撒謊。

所有這些方法看起來都像是蠻力方法：讓我們把我們的轉換器扔到這個問題上，看看我們是否能從中得到任何有用的東西。

不管它是什麼，你不能否認這些無監督模型學習了一些語義表示，但我們根本不知道它到底是什麼以及這些模型是如何學習的。但我也非常懷疑，通過使用這種方法，您實際上可以在任何足夠複雜的領域中獲得接近人類（專家）能力的任何地方。

然後我記得我帶來的東西是將領域知識轉化為代碼的能力。

能夠完成具有競爭力的編碼挑戰令人印象深刻，但是軟件工程的很大一部分是關於引出管理中軟弱的人真正想要的東西，將其放入代碼中，並儘快發現這畢竟不是他們真正想要的.

人工智能需要足夠長的時間來接管管理，我認為像我這樣的老手不需要太擔心。

– 一個非常明確的問題。 （我喜歡競爭性編程之類的事情之一就是實現一個明確表達的問題，而不是我在大多數日子裡遇到的事情。） – 現有的測試數據。

這絕對是一個了不起的成就，但我認為競技編程的這兩個特點與我日常編程的經驗明顯不同。不過，我並不是說這些總是這種技術的限制。