{"id":2148,"date":"2023-06-29T20:21:22","date_gmt":"2023-06-29T20:21:22","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=2148"},"modified":"2023-06-29T20:25:45","modified_gmt":"2023-06-29T20:25:45","slug":"meta-outlines-ai-ranking-systems-and-introduces-more-user-control","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/06\/meta-outlines-ai-ranking-systems-and-introduces-more-user-control\/","title":{"rendered":"Meta delinea i sistemi di classificazione dell'intelligenza artificiale e introduce un maggiore controllo da parte dell'utente"},"content":{"rendered":"

In un recente post sul blog, Meta ha rivelato informazioni su come i suoi sistemi di intelligenza artificiale classificano i contenuti per gli utenti. L'azienda sta introducendo nuovi strumenti per dare agli utenti un maggiore controllo su ci\u00f2 che vedono.<\/b><\/p>\n

Questi sistemi di intelligenza artificiale, chiamati sistemi di raccomandazione, combinano diverse variabili per determinare quali contenuti mostrare e a chi. Colloquialmente, sono diventati noti come \"algoritmi dei social media\" o semplicemente \"algoritmi\".\u00a0<\/span><\/p>\n

Secondo Nick Clegg, vicepresidente degli Affari globali di Meta, i sistemi di Meta raccomandano i contenuti in base all'attivit\u00e0 e alle preferenze dell'utente. I sistemi, ha spiegato, utilizzano una serie di segnali e modelli predittivi per determinare quali post mostrare a un utente.\u00a0<\/span><\/p>\n

Meta ha <\/span>pubblicate 22 schede di sistema<\/span><\/a> per Facebook e Instagram. Queste schede forniscono informazioni su come i sistemi di intelligenza artificiale di Meta classificano i contenuti, sui tipi di previsioni che fanno e sui controlli che gli utenti possono utilizzare per personalizzare la loro esperienza.\u00a0<\/span><\/p>\n

Oltre alle schede di sistema, Meta rende noti anche i tipi di input o \"segnali\" utilizzati dai suoi modelli. I segnali e le previsioni sono disponibili nella sezione <\/span>Centro per la trasparenza<\/span><\/a>e informazioni sulla frequenza con cui vengono utilizzati nel processo di classificazione.<\/span><\/p>\n

Meta utilizza questi segnali anche per individuare e rimuovere i contenuti dannosi, nonch\u00e9 per ridurre la distribuzione di contenuti problematici o di bassa qualit\u00e0, in linea con le Content Distribution Guidelines dell'azienda.<\/span><\/p>\n

Gli utenti di Facebook possono visualizzare i dettagli del motivo per cui determinati contenuti sono stati ritenuti rilevanti per loro e i tipi di attivit\u00e0 e input che possono aver influenzato tale previsione. <\/span><\/p>\n

Questa funzione sar\u00e0 estesa agli Instagram Reels e ai Facebook Reels nelle prossime settimane.<\/span><\/p>\n

Inoltre, Meta sta sviluppando strumenti per consentire agli utenti di personalizzare meglio la loro esperienza sulle app. Su Instagram, \u00e8 in fase di test una nuova funzione che consente agli utenti di indicare l'interesse per un rullo raccomandato, guidando l'algoritmo a mostrare pi\u00f9 contenuti simili. Su Facebook \u00e8 disponibile la funzione \"Mostra di pi\u00f9, Mostra di meno\", che consente agli utenti di limitare i contenuti consigliati che non vogliono vedere.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nel post, Clegg, ex leader politico britannico, ha sottolineato che negli ultimi dieci anni Meta ha rilasciato oltre 1.000 modelli, librerie e set di dati di intelligenza artificiale per i ricercatori. Nelle prossime settimane, l'azienda lancer\u00e0 una nuova suite di strumenti: Meta Content Library e API.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 consentir\u00e0 ai ricercatori di istituti accademici e di ricerca qualificati di accedere ai dati di post, pagine, gruppi ed eventi pubblici su Facebook, nonch\u00e9 ad alcuni dati di Instagram.<\/span><\/p>\n

Le intenzioni di Meta sono genuine?<\/span><\/h2>\n

Meta ha fornito un <\/span>post sul blog tecnico<\/span><\/a> che discutono il funzionamento dei loro algoritmi, compresa la reattivit\u00e0 in tempo reale e le \"partenze a freddo\", in cui i sistemi di raccomandazione interagiscono per la prima volta con i nuovi utenti.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'intelligenza artificiale <\/span>Mostra di pi\u00f9\/Mostra di meno<\/span><\/a> La funzione \u00e8 efficace e Meta incoraggia un maggior numero di utenti a provarla per curare i propri feed.\u00a0<\/span><\/p>\n

Meta ha preso una \"piega trasparente\" negli ultimi anni, probabilmente a causa di una <\/span>multa record per il GDPR<\/span><\/a>, il <\/span>Scandalo Cambridge Analytica<\/span><\/a>e un costante esodo di utenti dalle loro piattaforme, in particolare da Facebook.\u00a0<\/span><\/p>\n

Meta ha fatto \"trapelare\" un modello di IA open-source, LLaMA, e sembra che stia sviluppando altre IA open-source da svelare al pubblico.\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In un recente post sul blog, Meta ha rivelato informazioni su come i suoi sistemi di intelligenza artificiale classificano i contenuti per gli utenti. L'azienda sta introducendo nuovi strumenti per dare agli utenti un maggiore controllo su ci\u00f2 che vedono. Questi sistemi di intelligenza artificiale, chiamati sistemi di raccomandazione, combinano diverse variabili per determinare quali contenuti mostrare e a chi. Colloquialmente, sono diventati noti come \"algoritmi dei social media\" o semplicemente \"algoritmi\". Secondo Nick Clegg, vicepresidente degli Affari globali di Meta, i sistemi di Meta raccomandano i contenuti in base all'attivit\u00e0 e alle preferenze dell'utente. 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