por Cómo la IA Clasifica el Contenido en Facebook e Instagram: Un vistazo a los Esfuerzos de Transparencia de Meta
Meta, la empresa matriz de Facebook e Instagram, acaba de mostrar más transparencia arrojando luz sobre cómo sus sistemas de Inteligencia Artificial clasifican el contenido en estas plataformas de redes sociales.
El presidente de Asuntos Globales de Meta, Nick Clegg, delineó el compromiso de la empresa con la transparencia, el control y la investigación de interés público en el uso de la IA para las recomendaciones de contenido.
Predicciones y recomendaciones de IA
De acuerdo con Clegg, Meta usa sistemas de IA para predecir el valor de un contenido para un usuario, determinando qué publicaciones mostrarles primero. Señales como compartir una publicación, el comportamiento del usuario y los comentarios recopilados a través de encuestas se utilizan para informar estas predicciones. El objetivo es que el contenido mostrado sea lo más relevante e interesante posible para el usuario.
En un movimiento para mejorar la transparencia, Meta ha lanzado 22 tarjetas de sistema para Facebook e Instagram. Estas tarjetas de sistema proporcionan una visión de cómo funcionan sus sistemas de IA, sin requerir un conocimiento técnico profundo por parte de los usuarios. Detallan cómo se clasifica el contenido, qué predicciones se hacen y los controles que los usuarios pueden emplear para personalizar su experiencia.
La empresa también ha compartido los tipos de entradas o «señales» y los modelos predictivos que estas señales informan para determinar el contenido más relevante para un usuario en Facebook. Estas señales y modelos predictivos se pueden encontrar en el Centro de Transparencia, junto con información sobre su uso en el proceso de clasificación general. Sin embargo, Meta también ha señalado la necesidad de precaución al revelar señales, ya que revelar demasiado podría permitir a los usuarios eludir las defensas del sistema contra el contenido dañino.
Personalizando la experiencia
Meta no solo está compartiendo más sobre cómo funcionan sus sistemas, sino que también está brindando a los usuarios un mayor control sobre lo que ven. La empresa ha creado lugares centralizados tanto en Facebook como en Instagram donde los usuarios pueden ajustar los controles que influyen en el contenido que ven. Estos se pueden acceder a través del menú de tres puntos en las publicaciones relevantes, así como a través de Configuración.
En Instagram, se está probando una nueva característica que permite a los usuarios indicar su interés en un carrete recomendado, permitiendo a la plataforma mostrar más de lo que le gusta al usuario. Características similares existen en Facebook, donde los usuarios pueden personalizar su experiencia utilizando la función «Mostrar más, Mostrar menos«. Los usuarios que prefieren un Feed no clasificado algorítmicamente pueden cambiar a un Feed cronológico o agregar personas a su lista de Favoritos para siempre ver contenido de esas cuentas1.
Herramientas para investigadores
También de acuerdo con Nick Clegg, el compromiso de Meta con la transparencia se extiende a la comunidad de investigación. Durante la última década, la empresa ha lanzado más de 1,000 modelos de IA, bibliotecas y conjuntos de datos para investigadores. En las próximas semanas, Meta implementará un nuevo conjunto de herramientas para investigadores, la Biblioteca de Contenido de Meta y la API. Esta biblioteca incluirá datos de publicaciones públicas, páginas, grupos y eventos en Facebook, y publicaciones públicas y datos de cuentas de creadores y negocios en Instagram. Los investigadores pueden solicitar acceso a estas herramientas a través de instituciones académicas y de investigación calificadas1.
A pesar de la gran cantidad de información compartida en la publicación, algunos detalles sobre el funcionamiento específico de los modelos y algoritmos de IA utilizados por Meta no se incluyeron, probablemente debido a la naturaleza propietaria de estos sistemas y la necesidad de evitar el mal uso de las plataformas.
El nuevo enfoque de Meta hacia la transparencia y el control del usuario representa un cambio significativo en cómo las plataformas de redes sociales manejan la clasificación y recomendación de contenido. Esta apertura no solo permite a los usuarios tener una mejor comprensión del contenido que ven, sino que también proporciona las herramientas para moldear su propia experiencia en las redes sociales.
