Uma análise detalhada de como a Meta personaliza nossas experiências nas redes sociais usando a inteligência artificial para escolher o conteúdo que vemos com base em nosso histórico de escolhas.
A Meta publicou uma análise profunda dos algoritmos de mídia social da empresa na tentativa de desmistificar como o conteúdo é recomendado para os usuários do Instagram e do Facebook.
Em um post no blog publicado na quinta-feira, o Presidente de Assuntos Globais da Meta, Nick Clegg, afirmou que a divulgação de informações sobre os sistemas de IA por trás de seus algoritmos faz parte da “ampla ética de abertura, transparência e responsabilidade” da empresa, e destacou o que os usuários do Facebook e Instagram podem fazer para controlar melhor o conteúdo que veem nas plataformas.
“Com os avanços rápidos ocorrendo com tecnologias poderosas como a IA generativa, é compreensível que as pessoas estejam empolgadas com as possibilidades e preocupadas com os riscos”, disse Clegg no blog. “Acreditamos que a melhor maneira de responder a essas preocupações é com abertura.”
A maioria das informações está contida em 22 “cartões do sistema” que abrangem o Feed, Stories, Reels e outras formas pelas quais as pessoas descobrem e consomem conteúdo nas plataformas de mídia social da Meta.
Cada um desses cartões fornece informações detalhadas, mas acessíveis, sobre como os sistemas de IA por trás desses recursos classificam e recomendam conteúdo.
Por exemplo, a visão geral do Instagram Explore – um recurso que mostra aos usuários fotos e reels de contas que eles não seguem – explica o processo em três etapas por trás do mecanismo de recomendação automatizado de IA.
O cartão informa que os usuários do Instagram podem influenciar esse processo salvando conteúdo (indicando que o sistema deve mostrar coisas similares) ou marcando-o como “não interessado” para incentivar o sistema a filtrar conteúdo semelhante no futuro.
Os usuários também podem ver reels e fotos que não foram selecionados especificamente para eles pelo algoritmo, selecionando “Não personalizado” no filtro Explore. Mais informações sobre os modelos preditivos de IA da Meta, os sinais de entrada usados para direcioná-los e com que frequência eles são usados para classificar o conteúdo estão disponíveis por meio do Transparency Center (central de transparência).
Além dos cartões do sistema, o post no blog menciona algumas outras funcionalidades do Instagram e do Facebook que podem informar aos usuários por que estão vendo determinado conteúdo e como podem personalizar suas recomendações.
A Meta está expandindo a funcionalidade “Por que estou vendo isso?” para os Reels do Facebook, Reels do Instagram e a aba Explore do Instagram nas “próximas semanas”. Isso permitirá que os usuários cliquem em um reel individual para descobrir como sua atividade anterior pode ter influenciado o sistema a mostrá-lo a eles.
O Instagram também está testando um novo recurso de Reels que permitirá aos usuários marcar reels recomendados como “Interessado” para ver conteúdo semelhante no futuro. A capacidade de marcar conteúdo como “Não Interessado” está disponível desde 2021.
A Meta também anunciou que começará a disponibilizar sua Biblioteca de Conteúdo e API, um novo conjunto de ferramentas para pesquisadores, nas próximas semanas, que conterá uma série de dados públicos do Instagram e do Facebook.
Os dados dessa biblioteca podem ser pesquisados, explorados e filtrados, e os pesquisadores poderão solicitar acesso a essas ferramentas por meio de parceiros aprovados, começando com o Consórcio Interuniversitário para Pesquisa Política e Social da Universidade de Michigan.
A Meta afirma que essas ferramentas fornecerão “o acesso mais abrangente a conteúdo disponível publicamente no Facebook e no Instagram de qualquer ferramenta de pesquisa que já tenhamos construído até o momento”, além de ajudar a empresa a cumprir suas obrigações de compartilhamento de dados e transparência.
Essas obrigações de transparência são potencialmente o maior fator que impulsiona a decisão da Meta de explicar melhor como ela usa a IA para moldar o conteúdo que vemos e com o qual interagimos.
O desenvolvimento explosivo da tecnologia de IA e sua subsequente popularidade nos últimos meses têm chamado a atenção de reguladores ao redor do mundo, que expressaram preocupação sobre como esses sistemas coletam, gerenciam e usam nossos dados pessoais.
Os algoritmos da Meta não são novos, mas a forma como ela gerenciou mal os dados do usuário durante o escândalo da Cambridge Analytica e as reações aos esforços insuficientes de transparência do TikTok provavelmente são um lembrete motivador para comunicar-se em excesso.
Fonte: Andre Lug
