How to Save Money in OTT with AI

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Nadine Krefetz: 实际上，你是在用信息训练一个系统去寻找特定的东西. 在紫茜的情况下，你是在转会方面进行训练. 在Michael的例子中，这可能是在制作方面或盈利方面. 对伊森来说，现实地说，如果你没有节省成本，你又能看到什么价值呢? 因为现在我们开始讨论你可以让人们做其他事情, but Ethan, for instance, 有什么东西你已经送出去了吗, is there value that you are creating, 你无法用其他方式创造?

Ethan Dreilinger: From our perspective, you can create the value in another way, 但以另一种方式创造这种价值比应用人工智能要昂贵得多. 我认为，如果你看一下规模经济，这不仅仅是一个运营成本/资本支出的讨论. It's really about user experience. 最终在广告方面，它的价值是什么. 回到我举的第一个例子, as far as weather goes, all I want to know is the pollen count, right? 其他的东西对我来说都是有用的信息，但花粉计数对我来说是可行的. 我们可以开始瞄准这一点，因为现在人工智能知道这是我感兴趣的.

所以你可以开始向我发送量身定制的广告. It also makes experience better. So this way, when I go looking for weather, 我要去那个容易找到信息的地方, 让生活变得简单，让我的生活变得更好. 任何人工智能的下游应用，它使我的生活更好，作为一个终端用户. So it goes back into the stack. 这和Eric在紫溪做的一样, where, on that QoE, 如果你能继续提供高质量的流媒体, I'm not gonna fall off of it. 我不会说，那条小溪太可怕了. I'm not going back to that anymore, deleting that app, 因为我知道我能得到一致的体验. 我认为这是很有价值的. 价值并不会影响账簿上的任何地方，而是对品牌和最终用户的价值.

Nadine Krefetz: 但是你会说你能用机器学习创造出一些你用其他方法无法创造的东西吗?

Ethan Dreilinger: Oh, absolutely. And again and again, 将人工智能或机器学习应用到你的特定基础中. and what you're looking to do with it. 我们已经完成了一些使用人工智能创建亮点的项目, no humans involved, 只是创造不同体育赛事的精彩片段. 我们在政治方面做了一些事情，包括住宅和国会辩论，你可以从中提取辩论的亮点，并将回应进行匹配. 所以它们是有道理的. 所以有很多价值可以创造，有受众吗? 这是你们要解决的下一个问题. 很明显，你可以通过一些方法使用人工智能来为你刚刚创造的内容找到受众. Probably not a great business model, 但你可以开始使用你已经掌握的人工智能知识. 迈克尔对转录的研究, if discovery is the next step from that, let's take those transcriptions, 并将它们反馈到自然语言理解模型中. 然后你就可以开始制作那些节目的衍生品，开始提供一些小片段的节目，让人们回到完整的内容中去. 所以有很多不同的方法来应用它并从中创造价值.