Meta ha publicado un análisis exhaustivo de los algoritmos de sus redes sociales en un intento por desmitificar cómo se recomienda el contenido a los usuarios de Instagram y Facebook. En una publicación de blog publicada el jueves, el Presidente de Asuntos Globales de Meta, Nick Clegg, afirmó que la información sobre los sistemas de IA detrás de sus algoritmos forma parte de la "amplia ética 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 se están produciendo en tecnologías poderosas como la IA generativa, es comprensible que las personas estén emocionadas por las posibilidades y preocupadas por los riesgos", dijo Clegg en el blog. "Creemos que la mejor manera de responder a esas preocupaciones es con transparencia".
Ahora hay disponibles 22 "tarjetas de servicios" que describen cómo se clasifica y recomienda el contenido para los usuarios de Facebook e Instagram
La mayor parte de la información se encuentra en 22 "tarjetas del sistema" que cubren el Feed, Stories, Reels 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 el contenido. Por ejemplo, el resumen de Instagram Explore, una función que muestra a los usuarios contenido de fotos y reels de cuentas que no siguen, explica el proceso de tres pasos detrás del motor de recomendación de IA automatizado.
- Recolectar Inventario: el sistema recopila contenido público de Instagram, como fotos y reels, que cumple con las reglas de calidad e integridad de la compañía.
- Utilizar Señales: luego, el sistema de IA considera cómo los usuarios han interactuado con contenido o intereses similares, también conocidos como "señales de entrada".
- Clasificar el Contenido: finalmente, el sistema clasifica el contenido de acuerdo con lo anterior, colocando el contenido que predice que será de mayor interés para el usuario en una posición más alta dentro de la pestaña Explore.
La tarjeta indica que los usuarios de Instagram pueden influir en este proceso guardando contenido (indicando que el sistema debería mostrarles cosas similares) o marcándolo como "no interesado" para alentar al sistema a filtrar contenido similar en el futuro. Los usuarios también pueden ver reels y fotos que no han sido seleccionados específicamente para ellos por el algoritmo seleccionando "No personalizado" en el filtro Explore. Se puede obtener más información sobre los modelos predictivos de IA de Meta, las señales de entrada utilizadas para dirigirlos y con qué frecuencia se utilizan para clasificar el contenido a través de su Centro de Transparencia.
Instagram está probando una función que permitirá a los usuarios marcar reels como "interesados" para ver contenido similar en el futuro
Junto con las tarjetas del sistema, la publicación del blog menciona algunas otras características de Instagram y Facebook que pueden informar a los usuarios sobre por qué ven cierto contenido y cómo pueden personalizar sus recomendaciones. Meta está expandiendo la función "¿Por qué veo esto?" a los Reels de Facebook, los Reels de Instagram y la pestaña Explore de Instagram en "las próximas semanas". Esto permitirá a los usuarios hacer clic en un reel individual para ver cómo sus actividades anteriores pueden haber influenciado al sistema para mostrárselo. Instagram también está probando una nueva función de Reels que permitirá a los usuarios marcar reels recomendados como "Interesado" para ver contenido similar en el futuro. La capacidad de marcar contenido como "No interesado" ha estado disponible desde 2021.
Meta también anunció que comenzará a implementar su Biblioteca de Contenidos y API, un nuevo conjunto de herramientas para investigadores, en las próximas semanas, que contendrá una gran cantidad de datos públicos de Instagram y Facebook. Los datos de esta biblioteca se pueden buscar, explorar y filtrar, y los investigadores podrán solicitar acceso a estas herramientas a través de socios aprobados, comenzando con el Consorcio Interuniversitario de Investigación Política y Social de la Universidad de Michigan. Meta afirma que estas herramientas proporcionarán "el acceso más completo al contenido de dominio público en Facebook e Instagram de cualquier herramienta de investigación que hayamos creado hasta la fecha", además de ayudar a la compañía a cumplir con sus obligaciones de compartir datos y transparencia.
Estas obligaciones de transparencia son posiblemente el factor más importante que impulsa la decisión de Meta de explicar mejor cómo utiliza la IA para dar forma al contenido que vemos y con el que interactuamos.
