La gigante tecnológica Meta, propietaria de Facebook, Whatsapp e Instagram, ha revelado detalles sobre cómo sus sistemas de Inteligencia Artificial (IA) determinan el contenido que los usuarios ven en sus plataformas. Su objetivo principal es aumentar la transparencia y proporcionar mayor control al usuario sobre su experiencia en línea.
Inteligencia Artificial en Meta
Los sistemas de IA de Meta se encargan de clasificar y mostrar contenido en Facebook e Instagram. Para ello, utilizan técnicas avanzadas como el reconocimiento visual, la detección de objetos, la extracción de texto y el reconocimiento de audio. Estas técnicas permiten a los modelos de producción de Meta realizar tareas específicas, como la clasificación de tópicos o géneros, la predicción de hashtags, el emparejamiento por similitud y el agrupamiento.
Funcionamiento de los sistemas de IA
Meta ha lanzado 22 tarjetas de sistema para explicar cómo se clasifica el contenido, qué predicciones se hacen y qué controles están disponibles para el usuario. Estas tarjetas buscan proporcionar un mayor entendimiento sobre cómo la IA clasifica y recomienda contenido.
Una vez que el contenido ha sido entendido y clasificado, Meta utiliza sistemas de recuperación y clasificación para identificar qué contenido es relevante para cada usuario. Estos sistemas son capaces de reducir miles de millones de piezas de contenido a unas pocas cientos que son relevantes para los intereses de un usuario. Para ello, utilizan modelos de atención a gran escala, redes neuronales de gráficos y técnicas de aprendizaje de pocos disparos.
Señales y Predicciones
Las señales y predicciones son los insumos que la IA utiliza para clasificar y recomendar contenido. Meta va a publicar detalles sobre estas señales y predicciones en su Centro de Transparencia. Además, también incluirá las señales que se utilizan para identificar y reducir el contenido dañino o problemático.
Para enfrentar los problemas de inicio en frío, Meta ha desarrollado un sistema de aprendizaje de pocos disparos que puede emparejar de manera precisa nuevo contenido a audiencias potenciales, incluso cuando hay pocas interacciones. También utilizan técnicas de aprendizaje de incrustaciones y de gráficos para comprender cómo se relacionan diferentes intereses.
Contenido dañino y problemático
Meta emplea señales específicas para identificar contenido dañino, que se elimina a medida que se detecta. También utiliza señales para reducir la distribución de contenido problemático o de baja calidad, en línea con sus Directrices de Distribución de Contenido.
Control Personalizado
Meta está ampliando su característica ¿por qué estoy viendo esto? para proporcionar a los usuarios una explicación sobre por qué se muestra cierto contenido. Además, está centralizando las configuraciones para controlar el contenido visto en Facebook e Instagram.
Los sistemas de IA de Meta no solo se basan en el contenido y las preferencias del usuario para hacer recomendaciones, sino que también tienen en cuenta el comportamiento del usuario y su retroalimentación. Estos sistemas responden a las interacciones de los usuarios, refinando el modelo de preferencias del usuario. Por ejemplo, si un usuario muestra desinterés en cierto tipo de contenido al detener un video recomendado después de unos segundos, el sistema tomará en cuenta esa señal.
Herramientas de personalización
Meta está probando e implementando nuevas funciones que permiten a los usuarios personalizar aún más sus feeds. Entre estas funciones se incluye la posibilidad de indicar interés en contenido recomendado, priorizar ciertas cuentas y visualizar contenido de forma cronológica.
Herramientas para Investigadores
Meta busca facilitar a los investigadores el entendimiento de sus sistemas al liberar modelos de IA, bibliotecas y conjuntos de datos. Próximamente, lanzarán una nueva suite de herramientas para investigadores que permitirá estudiar datos de publicaciones públicas y cuentas de negocios en sus plataformas.
Meta está trabajando en aumentar la transparencia y proporcionar mayor control al usuario sobre su experiencia en sus plataformas. Con el uso de la Inteligencia Artificial, están desarrollando sistemas avanzados de clasificación y recomendación de contenido. Además, están implementando herramientas de personalización y facilitando el acceso a investigadores para un mejor entendimiento de sus sistemas. Este enfoque apunta hacia un futuro donde la transparencia y la personalización sean la norma en el ecosistema digital.
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