Meta AI w WhatsApp: pomoc czy zaburzenie? Tak to idzie!

Meta AI w WhatsApp: pomoc czy zaburzenie? Tak to idzie!

Kosmo, Österreich - Nowy asystent AI Meta, znany jako Meta AI, został zintegrowany z WhatsApp pod koniec marca 2025 r. I oferuje różnorodne funkcje, aby ułatwić życie użytkownikom. Według kosmo Nie tylko odpowiada na pytania, ale także generuje obrazy i wsparcie w codziennych zadaniach. Użytkownicy mogą dotrzeć do meta AI za pomocą niebieskiego okręgu w przeglądzie czatu, w którym dodanie „@meta AI” jest konieczne na czatach grupowych. Funkcje te są dostępne zarówno w dyskusjach indywidualnych, jak i grupowych.

Meta AI uzyskuje dostęp do bieżących danych internetowych, aby odpowiedzieć na określone zapytania użytkownika. Jego pozostałe umiejętności obejmują tworzenie tekstów i tłumaczeń w różnych językach, a także generowanie i przetwarzanie zdjęć i krótkich filmów zgodnie z wymaganiami użytkowników. Asystent może również udzielać spersonalizowanych rekomendacji dla restauracji, wycieczek i działań rekreacyjnych oraz działać jako pomoc pamięci na nadchodzące spotkania. Warto zauważyć, że Meta AI rozumie również szwajcarski niemiecki.

Obawy dotyczące ochrony danych i doświadczenia użytkowników

Pomimo praktycznych funkcji istnieje kilka krytyków, które wpływają przede wszystkim na ochronę danych. Krytycy wyrażają obawy, że dane użytkownika mogą być nieumyślnie wykorzystywane do dalszego rozwoju AI. Interakcje z meta AI nie cieszą się ochroną poprzez kompleksowe szyfrowanie, co może potencjalnie prowadzić do szczegółów z prywatnych czatów. Fakt, że pełna dezaktywacja meta AI w WhatsApp nie jest obecnie możliwa, jest zirytowany przez wielu użytkowników, którzy uważają stałą obecność tego narzędzia niepokojącego.

mają możliwość archiwizacji lub usunięcia czatu meta-AI, aby usunąć go z listy czatu. Należy zauważyć, że środki te są tylko tymczasowe i tak naprawdę nie dezaktywują asystenta.

aspekty techniczne i przyszłość ki

Wydajność systemów AI, takich jak meta AI, zależy w dużej mierze od jakości wykorzystanych danych treningowych. Według iTransition , ostrożne zadania danych i integracja zróżnicowanych wskaźników szkolenia są kluczowe dla opracowania wiarygodnych modeli AI. W szczególności biorąc pod uwagę bazę użytkowników mediów społecznościowych odgrywa kluczową rolę w unikaniu zniekształceń algorytmicznych.