¿Cómo funciona el algoritmo de IA que decide qué publicaciones ves en Facebook e Instagram?

No más misterios. La propia Meta ha explicado cómo funciona el sistema de recomendación de contenidos en sus redes sociales. Te revelamos los detalles.

Se trata de las plataformas más populares de la historia. Foto: CNN
Se trata de las plataformas más populares de la historia. Foto: CNN

Meta, la empresa matriz propiedad de Zuckerberg, brindó detalles sobre el funcionamiento del algoritmo de recomendación de contenidos de sus redes sociales Facebook e Instagram. Nick Clegg, presidente de Asuntos Globales de la corporación, fue el encargado de divulgar la información a través de su blog y destacó el uso de la IA en sus sistemas. En esta nota te contamos lo que se reveló.

Según menciona Clegg, el desarrollo de la IA generativa ha llevado a que muchos se emocionen sobre los aportes que puede dar dicha tecnología a sus vidas, pero también surgen dudas sobre las posibles consecuencias asociadas. Para ello, recomienda que los proyectos se trabajen con responsabilidad y transparencia.

La información del algoritmo se ofrece desde 22 "tarjetas de sistema", las cuales abordan datos de secciones importantes, como el feed, las stories y los reels. Por esos medios, hay detalles de los modos en que los usuarios descubren y consumen contenidos en las redes sociales y cómo la inteligencia artificial genera las recomendaciones automatizadas.

Por ejemplo, se sabe que el sistema clasifica el contenido priorizando las creaciones que se consideren más interesante para el usuario y, para ello, se posicionan en un lugar más destacado de la pestaña Explorar.

Los usuarios de las redes sociales influyen en dicho proceso, en especial cuando interactúan con las publicaciones al guardar, reaccionar, comentar y más acciones que revelan sus intereses. Lo mismo sucede cuando no les agrada una foto o video, ya que al presionar el botón de "no estoy interesado", se filtrarán contenidos similares.

Desde el Centro de Transparencia de Meta, podrás acceder a los detalles sobre los modelos predictivos de IA, las señales de entrada utilizadas y la frecuencia con la que se clasifican los contenidos.

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