Meta发布了一篇详细介绍公司社交媒体算法的深度解析，旨在揭示Instagram和Facebook用户推荐内容背后的AI运作方式。Meta全球事务总裁尼克·克莱格在一篇博客文章中表示，公开AI算法系统的信息是公司“开放、透明和负责任”理念的一部分，并概述了Facebook和Instagram用户可以采取的措施来更好地控制平台上的内容。
文章中提到，现在有22个“系统卡片”可供用户了解内容在Facebook和Instagram上的排名和推荐方式。这些卡片涵盖了Feed、Stories、Reels以及人们在Meta社交媒体平台上发现和消费内容的其他方式。每张卡片都提供了详细但易于理解的信息，介绍了这些功能背后的AI系统是如何对内容进行排名和推荐的。例如，对Instagram Explore的概述解释了自动化AI推荐引擎背后的三个步骤。
收集资源：系统收集符合公司质量和完整性规则的公开Instagram内容，如照片和Reels。
利用信号：AI系统考虑用户对类似内容或兴趣的参与程度，也称为“输入信号”。
排名内容：最后，系统对前一步骤中的内容进行排名，将预测对用户更感兴趣的内容推至Explore标签的更高位置。
卡片中指出，Instagram用户可以通过保存内容（表示系统应向您展示类似内容）或将其标记为“不感兴趣”（鼓励系统在未来过滤类似内容）来影响这一过程。用户还可以通过在Explore筛选器中选择“未个性化”来查看未经算法特别选择的Reels和照片。有关Meta的预测性AI模型、用于指导它们的输入信号以及排名内容的频率的更多信息，可在其透明中心获得。
结论：Meta通过公开解释其如何使用AI塑造我们所见和互动的内容，来履行其透明义务。近几个月来，AI技术的迅猛发展和普及引起了全球监管机构的关注，他们对这些系统如何收集、管理和使用我们的个人数据表示担忧。
