Por intermedio de su presidente de Asuntos Globales, Nick Clegg, Meta, informó al público cómo la IA hace los algoritmos en sus redes sociales. en un intento por desmitificar cómo se recomienda el contenido para los usuarios de Instagram y Facebook.
Nick Clegg, dijo que el volcado de información en los sistemas de inteligencia artificial detrás de sus algoritmos es parte del “espíritu más amplio de apertura, transparencia y responsabilidad” de la compañía, y describió lo que los usuarios de Facebook e Instagram pueden hacer para controlar mejor el contenido que ven en las plataformas.
“Con los rápidos avances que tienen lugar con tecnologías poderosas como la IA generativa, es comprensible que las personas estén entusiasmadas con las posibilidades y preocupadas por los riesgos”, dijo Clegg en el blog. “Creemos que la mejor manera de responder a esas preocupaciones es con apertura”.
La mayor parte de la información está contenida en 22 “tarjetas del sistema” que cubren el Feed, Historias, Reeles y otras formas en que las personas descubren y consumen contenido en las plataformas de redes sociales de Meta. Cada una de estas tarjetas proporciona información detallada pero accesible sobre cómo los sistemas de IA detrás de estas características clasifican y recomiendan contenido.
Cómo funciona el proceso de tres pasos detrás del motor automatizado de recomendación de IA.
- Recopilar inventario: el sistema recopila contenido público de Instagram como fotos y carretes que cumple con las reglas de calidad e integridad de la compañía.
- Señales de aprovechamiento: el sistema de IA considera cómo los usuarios se han involucrado con contenido o intereses similares, también conocidos como “señales de entrada”.
- Clasificar contenido: finalmente, el sistema clasifica el contenido del paso anterior, empujando el contenido que predice que será de mayor interés para el usuario a una posición más alta dentro de la pestaña Explorar
La tarjeta dice que los usuarios de Instagram pueden influir en este proceso guardando contenido (lo que indica que el sistema debería mostrarle cosas similares) o marcándolo como “no interesado” para alentar al sistema a filtrar contenido similar en el futuro.
