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流行音乐的同质化：社交媒体的算法如何阻止创造力和创新
本文研究了社交媒体对流行音乐均质化的影响，认为Spotify，YouTube和Tiktok等平台有助于缩小该类型中的创造性可能性。通过分析算法，受众行为和行业实践的作用，该研究强调了社交媒体对病毒内容和大众呼吁的重视如何扼杀艺术多样性和创新。算法以广泛的主流吸引力将音乐优先考虑，从而创建了一个反馈循环，从而增强了流行趋势，同时将实验性或利基类型边缘化。观众的参与进一步推动了这种同质化，因为艺术家越来越多地量身定制其作品，以适应算法的偏好和观众的期望。行业实践，尤其是专注于生产“ Tiktok友好型”的习惯，通过赞成公式化的生产而不是创造性的冒险来加剧这一趋势。这项研究强调了这些动态对全球音乐文化的影响，在这种文化中，符合全球流行标准的压力威胁到侵蚀当地音乐传统。本文结束了结论，提倡保持艺术多样性的策略，包括替代性发行模型，对独立艺术家的支持以及开发促进更广泛的音乐表达方式的算法。
Justin S. Golub，医学博士，MS
2025：蒂皮商学院研讨会2024：MIT ORC研讨会2024：DeepMind NYC 2024：Rutgers商学院研讨会2023：哥伦比亚运营公平和AI AI的公平讲习班2023年2023年2023年：明尼苏达大学Isye Isye系大学研讨会2023：Facebook Corecor 2022：Facebook Corecor 2022：Facebook Corecor：Facebook Corecor： Amazon Advertising Research Seminar 2022 : Invited Speaker, Mixed Integer Programming Workshop 2022 : UMD CS Theory Seminar 2022 : Spotify Tech Research Seminar Series 2021 : RPI Computer Science Colloquium 2021 : University of Illinois Urbana Champagin ISE Seminar 2021 : Aarhus University Invited Talk 2021 : Plenary speaker, Workshop on Reinforcement Learning Theory @ ICML'21 2021：具有预算的拍卖市场上的计算镜头。NYU Stern操作管理研究研讨会2019：使用抽象计算大型市场均衡。通知2019年年度会议：竞争均衡而没有不同影响。通知年度会议
人工智能、音乐推荐和策展......
得益于人工智能 (AI) 的最新发展，我们获取所珍视和喜爱的媒体（从音乐到电影到书籍等）的方式正在发生根本性变化。从在制作过程中使用人工智能（有可以生成“照片”的机器人和已签署“唱片交易”的算法）到为我们提供个性化电影或电视推荐的人工智能驱动的推荐引擎，人工智能正在成为文化产业的关键流行语和技术。音乐、书籍和视频等媒体和文化产品传统上通过广播电台、电视台、电影院、公共图书馆和零售店分发，现在在 Spotify、iTunes、Pandora、YouTube 和 Netflix 等数字平台和服务上流通，其中各种人工智能驱动的技术塑造了这些文化内容的包装、呈现和发现方式。这些创新似乎只是一种接收我们一直喜欢的同类媒体的新方式。但这些人工智能和算法驱动的发展对文化的生产、流通和消费产生了影响，因此，关于这些发展对文化和社会的影响，仍有许多研究有待完成。
人工智能和您的组织
什么是机器学习 AI？ 机器学习 AI 程序从数据中“学习”，以随着时间的推移提高其性能。这些程序可以访问数据，并被指示或编程以识别和提取数据中的模式。机器学习 AI 程序通常用于预测消费者行为，并建议或推荐产品或服务（例如在社交媒体上）。它们通过收集和分析消费者行为（如消费习惯、位置和人口统计信息），然后根据这些数据对客户进行分组来实现这一点。机器学习 AI 的示例包括： • 推荐系统 - 这些系统根据用户过去的行为或偏好向用户推荐产品、服务或内容（例如 Amazon、Netflix 和 Spotify 使用的推荐系统） • 欺诈检测 - 机器学习可用于识别欺诈活动，例如信用卡欺诈或身份盗窃 • 垃圾邮件过滤 - 机器学习算法可用于识别和过滤垃圾邮件 非营利组织可以使用机器学习系统分析捐赠者数据以预测未来的捐赠模式，从而使组织能够更有效地针对性地开展筹款活动。
高等教育中生成式人工智能的新现实
简介 生成式人工智能 (AI) 也是如此，更具体地说是 ChatGPT3.5。人工智能颠覆性的前景已经存在很多年了。自 2022 年 11 月 30 日发布以来，ChatGPT3.5 已经对许多行业和整个社会产生了影响，其中最显著的影响就是高等教育。最大的影响之一是学术诚信以及生成式人工智能对问题提示（包括高等教育评估问题）创建高质量答案的能力。本文概述了应对生成式人工智能兴起的三种方法，以及每种方法的评估示例。 生成式人工智能的快速增长 ChatGPT3.5 是有史以来用户数量增长最快的平台。如下图所示，最接近 100 万用户的是 Instagram，它用了 75 天才达到 100 万用户，而 Spotify 则用了 150 天。 ChatGPT3.5 于 2022 年 11 月 30 日发布，仅用了 5 天就达到了这一里程碑。2023 年 1 月，ChatGPT3.5 在发布两个月后创下了另一项纪录，月活跃用户达到 1 亿。TikTok 用了 9 个月才达到这一里程碑（CB Insights，2023 年）。
在...
AI已经深深地嵌入了我们的日常生活中，从Siri和Alexa等虚拟助手组织我们的日程安排到Netflix和Spotify等服务，并根据我们的习惯和兴趣来量身定制他们的建议。随着AI技术越来越多地整合到各个部门中，了解新西兰的监管格局至关重要。这里的监管框架通常集中在个人卫生从业人员的责任上，而不是产品调节的责任。尽管目前尚无关于AI的具体法规，但现有的几项法律仍规范其使用。其中包括《 2020年隐私法》，《 1993年人权法》，1986年《公平交易法》和《有害数字通信法》 2015年。此外，根据1993年《公司法》规定的蒂里蒂蒂（Te Tiriti O Waitangi）和董事职责的原则对于指导使用AI并建立治理结构的决策至关重要。调节AI的关键挑战之一是源于同意既全面又耐心的定义的困难。尽管现有立法为基础提供了基础，但AI技术的快速发展需要进一步的指导。作为回应，隐私专员办公室已发布了将现有信息隐私原则应用于AI使用的详细指南。本指南概述了考虑实施AI工具的机构的明确期望。这些期望包括：
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AI已经深深地嵌入了我们的日常生活中，从Siri和Alexa等虚拟助手组织我们的日程安排到Netflix和Spotify等服务，并根据我们的习惯和兴趣来量身定制他们的建议。随着AI技术越来越多地整合到各个部门中，了解新西兰的监管格局至关重要。这里的监管框架通常集中在个人卫生从业人员的责任上，而不是产品调节的责任。尽管目前尚无关于AI的具体法规，但现有的几项法律仍规范其使用。其中包括《 2020年隐私法》，《 1993年人权法》，1986年《公平交易法》和《有害数字通信法》 2015年。此外，根据1993年《公司法》规定的蒂里蒂蒂（Te Tiriti O Waitangi）和董事职责的原则对于指导使用AI并建立治理结构的决策至关重要。调节AI的关键挑战之一是源于同意既全面又耐心的定义的困难。尽管现有立法为基础提供了基础，但AI技术的快速发展需要进一步的指导。作为回应，隐私专员办公室已发布了将现有信息隐私原则应用于AI使用的详细指南。本指南概述了考虑实施AI工具的机构的明确期望。这些期望包括：
大脑计算机界面（BCI）
大脑计算机界面（BCI）是一种技术，它通过用户的大脑信号在用户和环境中的某些设备之间建立通信通道。UMA-BCI拼写工具允许轻松对BCI进行配置，从而可以在不需要大量技术知识的情况下对其进行操作。但是，调整BCI系统，以便它可以与设备通信是一项艰巨的任务。一种越来越多地用于使环境中的设备通信的更简单的技术是基于语音命令。因此，本工作的目的是构建一个系统，以促进使用语音限制的BCI和环境中的设备之间的通信。十二名健康参与者和三名肌萎缩性侧索硬化症（ALS）患者被要求控制BCI家庭自动化系统。要控制的设备是电视，空调，智能灯泡，智能插头以及WhatsApp和Spotify应用程序。绩效指标，并根据系统可用性量表，NASA-TLX和临时问卷收集了主观措施。这项研究的结果将提出的系统验证为合适的选择，以促进BCI和商业设备之间以前根据语音命令进行操作的商业设备之间的通信。2022作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
媒体平台的内容提供策略和利润来源
一些媒体平台的利润来自消费者和广告商（例如，Spotify、Hulu），而其他媒体平台的利润则来自广告商（例如，Jango、Tubitv）或消费者（例如，Tidal、Netflix）。因此，媒体平台根据如何在内容和广告之间分配有限的空间或带宽而采用不同的策略。在本文中，我们研究了媒体平台的内容提供策略及其对媒体平台和内容供应商利润的影响，同时考虑到多边媒体市场的交叉效应和内容供应商市场的竞争性质。为了便于分析，我们提出了一个媒体平台与三方互动的模型：内容供应商、消费者和广告商。首先，我们对完全竞争内容市场的分析表明，虽然消费者对内容的需求提高了支付意愿，但它会损害平台的利润。其次，与我们的直觉相反，平台的利润会随着内容采购成本的增加而增加。第三，广告商对消费者的渴望降低了在付费内容广告策略下垄断内容供应商的利润。第四，垄断内容供应商无法从竞争平台榨取所有利润。此外，竞争内容供应商甚至可能收取比垄断内容供应商更高的价格。最后，我们强调了内容市场竞争的性质如何影响平台对无广告策略的选择。
情境中的机器学习，或从 LANDR 中学习
“您只需创造，剩下的交给我们”，在线音乐母带制作服务 LANDR 的标语如是说（关于 LANDR，第 nd 页）。LANDR 呼应了柯达 1888 年的口号“您只需按下按钮，剩下的交给我们”，承诺为客户带来音乐录制和发行最后阶段的轻松、无缝和简洁：母带制作和分发。只需单击一下（并进行信用卡交易），LANDR 用户即可在 Spotify、Apple Music、Google Play、Tidal、Deezer 等主要音乐平台上“以及其他所有重要平台”分发完成的曲目（关于 LANDR，第 nd 页）。但许多互联网服务都提供此选项。LANDR 提供的更独特的服务是自动化音乐母带制作，它建立在监督式机器学习 (ML) 之上，被称为人工智能 (AI)。他们既定目标是使用 ML 来自动化通常由人类母带制作工程师做出的决策。这一简单的说法既隐藏了真相，也揭示了真相：“人工智能”一词近年来已成为营销热词，掩盖了正在使用的许多不同类型的机器学习（参见 MacKenzie，2017 年，第 5 页）。此外，它模糊了可能使用某种机器学习的业务或运营之间的界限。