Sul suo blog ufficiale, Meta ha pubblicato un interessante articolo contenente un’analisi approfondita degli algoritmi dei suoi social media, nel tentativo di rendere meno misterioso il modo in cui vengono consigliati i contenuti agli utenti di Instagram e Facebook.
Miliardi di persone utilizzano i social ogni giorno per condividere alti e bassi della vita, connettersi con persone che hanno interessi simili e scoprire contenuti che apprezzano. Al fine di rendere l’esperienza unica e personalizzata, Meta utilizza sistemi di intelligenza artificiale per decidere quali contenuti debbano apparire, basandosi sulle scelte fatte dagli utenti.
Nick Clegg, President of Global Affairs di Meta, ha dichiarato che il rilascio di informazioni sui sistemi di intelligenza artificiale presenti dietro gli algoritmi fa parte di una “etica più ampia di apertura, trasparenza e responsabilità” dell’azienda, e ha delineato cosa possono fare gli utenti di Facebook e Instagram per controllare meglio i contenuti che vedono sulle piattaforme.
Con l’avanzamento rapido di tecnologie potenti come l’IA generativa, è comprensibile che le persone siano entusiaste delle possibilità ma anche preoccupate per i rischi.
Il modo migliore per rispondere a queste preoccupazioni, secondo Meta, è la trasparenza e tutto inizia con il fornire una maggiore comprensione e controllo sul contenuto che le persone vedono.
Come le previsioni dell’IA influenzano ciò che vediamo
I sistemi di intelligenza artificiale utilizzati da Meta prevedono quanto un contenuto possa essere interessante per te, in modo da poterlo mostrare prima.
Ad esempio, la tua condivisione di un post indica spesso che hai trovato quel post interessante, quindi questo è un fattore che i sistemi di AI considerano.
Come puoi immaginare, nessuna singola previsione è un indicatore perfetto, per questo vengono utilizzate una vasta gamma di previsioni combinate per avvicinarsi il più possibile al contenuto corretto.
Ma come funziona questo processo?
Un modello di trasparenza che Meta sta sviluppando e promuovendo da tempo è la pubblicazione di schede di sistema (system cards), che danno una visione su come funzionano i sistemi in modo accessibile anche per coloro che non hanno una conoscenza tecnica approfondita.
A giugno di quest’anno, Meta ha rilasciato 22 system cards per Facebook e Instagram, che mostrano come i contenuti vengono classificati e consigliati agli utenti di Facebook e Instagram.
Riguardano il Feed, le Storie, i Reels e altri modi in cui le persone scoprono e consumano contenuti sulle piattaforme di social media di Meta. Ogni scheda fornisce informazioni dettagliate ma accessibili a tutti.
Ad esempio, la panoramica di Instagram Explore – la funzione che mostra foto e contenuti Reels da account che non segui – spiega in tre fasi il processo dell’automated AI recommendation:
- Raccolta del database: il sistema raccoglie contenuti pubblici di Instagram, come foto e Reels, che rispettano le regole di qualità e integrità dell’azienda;
- Utilizzo dei segnali: il sistema di intelligenza artificiale considera come gli utenti hanno interagito con contenuti o interessi simili, noti come “input signal”;
- Classificazione dei contenuti: il sistema classifica i contenuti dal passaggio precedente, spingendo quelli che prevede saranno di maggiore interesse per l’utente in una posizione più elevata all’interno della scheda Esplora.
La system card afferma che gli utenti di Instagram possono influenzare questo processo salvando contenuti (indicando che il sistema dovrebbe mostrare cose simili) o contrassegnandoli come “non interessanti”, per incoraggiare il sistema a filtrare contenuti simili in futuro.
Meta sta inoltre ampliando la funzionalità “Perché sto vedendo questo?” nella scheda Reels e nell’Esplora di Instagram, e nei Reels di Facebook, dopo averla precedentemente lanciata per alcuni contenuti del Feed e per tutti gli annunci su entrambe le piattaforme.
Potrai fare clic su un singolo reel per vedere ulteriori informazioni su come le tue attività precedenti potrebbero aver informato i modelli di apprendimento automatico che modellano e mostrano quello che vedi.
Ampliamento degli strumenti per personalizzare la nostra esperienza
Attraverso l’utilizzo degli strumenti disponibili, abbiamo la possibilità di modellare le nostre esperienze sulle app in modo da vedere più contenuti che preferiamo e meno quelli non desiderati.
Meta ha creato luoghi centralizzati su Facebook e Instagram in cui personalizzare i controlli: puoi visualizzare le tue Preferenze Feed su Facebook e il Centro di controllo dei contenuti suggeriti su Instagram tramite il menu a tre punti sui post rilevanti, nonché tramite Impostazioni.
Su Instagram, Meta sta testando una nuova funzionalità che ti consente di indicare che sei “Interessato” a un reel consigliato nella scheda Reels, mentre la funzionalità “Non interessato” è disponibile dal 2021.
In Facebook è presente l’opzione “Mostra di più, Mostra di meno” su tutti i post del Feed, nei video e nei Reels tramite il menu a tre punti.
Se non desideri un Feed classificato in modo algoritmico, puoi utilizzare la scheda Feed su Facebook o selezionare Seguiti su Instagram per passare a un Feed cronologico.
Puoi anche aggiungere persone alla tua lista dei Preferiti su entrambe le piattaforme in modo da poter sempre vedere i contenuti dai tuoi account preferiti.
Fornire migliori strumenti per i ricercatori
Meta ha anche annunciato che inizierà a lanciare la sua Libreria di contenuti e API, una nuova serie di strumenti per i ricercatori, nelle prossime settimane, che conterranno dati pubblici da Instagram e Facebook.
I dati di questa libreria possono essere cercati, esplorati e filtrati, e i ricercatori potranno richiedere l’accesso a questi strumenti attraverso partner approvati, a partire dal Consorzio interuniversitario per la ricerca politica e sociale dell’Università del Michigan.
Meta sostiene che questi strumenti offriranno “il più completo accesso ai contenuti disponibili pubblicamente su Facebook e Instagram di qualsiasi strumento di ricerca che abbiamo creato finora”, oltre ad aiutare l’azienda a soddisfare i suoi obblighi di condivisione dei dati e di trasparenza.
Questi obblighi sono potenzialmente il fattore principale che spinge Meta a spiegare meglio come utilizza l’IA per plasmare i contenuti che vediamo e con cui interagiamo.
