Meta quiere explicar sus algoritmos de recomendación de inteligencia artificial a los usuarios. La compañía está publicando nuevo material para explicar cómo funciona su motor de recomendación en diferentes productos. Además, está implementando una nueva opción llamada “¿Por qué veo esto?” para Instagram, Facebook Reels y la página Explorar de Instagram. De esta manera, los usuarios podrán entender por qué se les muestra cierta publicación.
El presidente de Asuntos Globales de Meta, Nick Clegg, escribió en una publicación de blog que la compañía desea ser más transparente acerca de sus sistemas de IA y brindar más control a los usuarios sobre el contenido que se les muestra. Clegg mencionó que la empresa está siendo transparente sobre varios sistemas de IA que utilizan los comentarios de los usuarios para clasificar el contenido en Facebook e Instagram.
Meta está probando un nuevo sistema para Instagram que permite marcar publicaciones como “Interesado” para ver más contenido similar. Los usuarios ya pueden seleccionar la opción “No estoy interesado” en una publicación para ver menos contenido de ese tipo.
La compañía también está trabajando en hacer que los controles de “Mostrar más, mostrar menos” de Facebook sean más prominentes. Actualmente, se accede a ellos a través del menú de tres puntos en un Reel recomendado o una publicación, aunque no está claro si Meta está cambiando la ubicación de estos controles.
Meta ha lanzado 22 “Tarjetas de Sistema” que explican cómo funcionan diferentes sistemas, como las recomendaciones del feed de Facebook, las líneas de tiempo de los grupos de Facebook, las personas y grupos sugeridos, las recomendaciones de Instagram Reels, el sistema de notificaciones y la IA de stories.
En términos de transparencia, Meta ha proporcionado información en su Centro de Transparencia sobre señales, como el “me gusta” o el compartir una publicación, que afectan las recomendaciones de un usuario. Sin embargo, también ha omitido divulgar señales que podrían facilitar a las personas evadir sus defensas.
Paralelamente, en su blog de IA, Meta ha discutido la posibilidad de desarrollar modelos de IA con “decenas de billones” de parámetros, mucho más grandes que los modelos actuales como ChatGPT y GPT-4. Estos modelos grandes pueden generar muchos conocimientos sobre los usuarios a partir de los datos.
Meta también invita a los investigadores a estudiar sus algoritmos a través de una nueva Biblioteca de Contenido y API, que incluye publicaciones, páginas, grupos y eventos públicos de Facebook, así como publicaciones y datos de creadores y cuentas comerciales en Instagram.
Sin dudas, aprender el fncionamiento de los algoritmos de Meta podría es óptimo para las marcas o empresas que se desarrollan en las redes sociales.