En una reciente entrada de blog, Meta reveló información sobre cómo sus sistemas de IA clasifican el contenido para sus usuarios. Están introduciendo nuevas herramientas para que los usuarios tengan más control sobre lo que ven.
Estos sistemas de IA, llamados sistemas de recomendación, combinan múltiples variables para determinar qué contenidos mostrar y a quién. Coloquialmente, se conocen como "algoritmos de redes sociales" o simplemente "algoritmos".
Según Nick Clegg, Vicepresidente de Asuntos Globales de Meta, los sistemas de Meta recomiendan contenidos basados en la actividad y las preferencias del usuario. Los sistemas, explicó, utilizan una variedad de señales y modelos predictivos para determinar qué publicaciones mostrar a un usuario.
Meta tiene publicadas 22 tarjetas de sistema para Facebook e Instagram. Estas tarjetas proporcionan información sobre cómo los sistemas de IA de Meta clasifican los contenidos, los tipos de predicciones que hacen y los controles que los usuarios pueden emplear para personalizar su experiencia.
Además de las tarjetas del sistema, Meta también revela los tipos de entradas o "señales" que utilizan sus modelos. Estas señales y predicciones están disponibles en el Centro de Transparenciajunto con información sobre la frecuencia con que se utilizan en el proceso de clasificación.
Meta también utiliza estas señales para detectar y eliminar contenidos nocivos, así como para reducir la distribución de contenidos problemáticos o de baja calidad de acuerdo con las Directrices de Distribución de Contenidos de la empresa.
Los usuarios de Facebook pueden ver los detalles de por qué determinados contenidos se consideraron relevantes para ellos y los tipos de actividad y aportaciones que pueden haber influido en esa predicción.
Esta función se ampliará a Instagram Reels y Facebook Reels en las próximas semanas.
Además, Meta está desarrollando herramientas para que los usuarios puedan personalizar mejor su experiencia en las aplicaciones. En Instagram, se está probando una nueva función que permite a los usuarios indicar su interés en un rollo recomendado, guiando al algoritmo para que muestre más contenidos similares. En Facebook está disponible la función "Mostrar más, mostrar menos", que permite a los usuarios restringir el contenido recomendado que no desean ver.
En el post, Clegg, ex dirigente político británico, destacaba que Meta había lanzado más de 1.000 modelos de IA, bibliotecas y conjuntos de datos para investigadores en la última década. En las próximas semanas, la empresa lanzará un nuevo conjunto de herramientas: Meta Content Library y API.
Esto permitirá a los investigadores de instituciones académicas y de investigación cualificadas acceder a datos de publicaciones, páginas, grupos y eventos públicos en Facebook, así como a algunos datos de Instagram.
¿Son auténticas las intenciones de Meta?
Meta proporcionó un entrada técnica en el blog explicando cómo funcionan sus algoritmos, incluida la capacidad de respuesta en tiempo real y los "arranques en frío", en los que los sistemas de recomendación interactúan por primera vez con nuevos usuarios.
La inteligencia artificial Mostrar más/Mostrar menos es eficaz, y Meta anima a más usuarios a probarla para curar sus feeds.
Meta ha dado un "giro transparente" en los últimos años, posiblemente como resultado de una multa récord por el GDPREl Escándalo de Cambridge Analyticay un éxodo constante de usuarios de sus plataformas, sobre todo de Facebook.
Meta "filtró" un modelo de IA de código abierto, LLaMA, y parece estar desarrollando más IA de código abierto para darlas a conocer al público.
