L'X di Elon Musk Rende Open-Source l'Algoritmo Basato su Grok che Alimenta il Feed 'Per Te'

La piattaforma di social media X di Elon Musk ha mantenuto la sua promessa di svelare uno dei segreti più custoditi dei social media martedì, rilasciando l'architettura di machine learning che determina quali post appaiono nei feed degli utenti.

"Abbiamo reso open source il nostro nuovo algoritmo 𝕏, alimentato dalla stessa architettura transformer del modello Grok di xAI," ha twittato il team di ingegneria di X.

"Sappiamo che l'algoritmo è stupido e necessita di miglioramenti massicci, ma almeno potete vederci lottare per migliorarlo in tempo reale e con trasparenza," ha twittato Musk dopo il rilascio. "Nessun'altra azienda di social media fa questo."

Il rilascio mantiene un impegno che Musk aveva preso la settimana scorsa quando aveva pubblicato che avrebbe "reso open source il nuovo algoritmo X, incluso tutto il codice utilizzato per determinare quali post organici e pubblicitari vengono raccomandati agli utenti, in 7 giorni."

Ha promesso che gli aggiornamenti sarebbero stati "ripetuti ogni 4 settimane, con note complete per gli sviluppatori, per aiutarvi a capire cosa è cambiato."

Il repository GitHub descrive in dettaglio un modello transformer basato su Grok che classifica i post del feed 'Per Te' di X prevedendo le azioni degli utenti come mi piace e risposte, utilizzando il machine learning end-to-end senza funzionalità progettate manualmente, costruito in Rust e Python per il recupero e il punteggio modulare.

L'algoritmo recupera contenuti da due fonti: post in-network da account che gli utenti seguono e post out-of-network scoperti tramite recupero basato su ML, combinando entrambi attraverso un sistema di punteggio che prevede le probabilità di coinvolgimento per ogni post.

Midhun Krishna M, co-fondatore e CEO del tracker dei costi LLM TknOps.io, ha affermato che il rilascio open source potrebbe cambiare gli standard del settore.

"Esponendo l'architettura transformer basata su Grok, X sta essenzialmente fornendo agli sviluppatori un progetto per comprendere, e potenzialmente migliorare, i sistemi di raccomandazione che sono stati scatole nere per anni," ha detto a Decrypt. "Questo livello di trasparenza potrebbe costringere altre piattaforme a seguire l'esempio o a spiegare perché non lo faranno."

"I creatori possono imparare cosa funziona e adattarsi senza cercare ciecamente di manipolare il sistema, mentre incentivi più chiari avvantaggiano gli utenti regolari e portano a contenuti migliori," ha aggiunto.

Quando è stato chiesto se il codice open source potesse aiutare gli utenti a determinare cosa rende i post virali, Grok stesso ha analizzato l'algoritmo e identificato cinque fattori chiave.

Questi includono previsioni di coinvolgimento basate sulla cronologia degli utenti per mi piace e repost, novità e rilevanza dei contenuti con post personalizzati tempestivi che ottengono punteggi più alti, punteggio di diversità che limita gli autori ripetuti, un equilibrio tra account seguiti e post suggeriti da ML, e segnali negativi da blocchi e silenziamenti che abbassano i punteggi.

X sotto esame

Il rilascio arriva in un momento di maggiore controllo sulle iniziative AI di X, poiché la settimana scorsa X ha revocato l'accesso API per i progetti InfoFi che ricompensavano gli utenti per il coinvolgimento sulla piattaforma, con il responsabile del prodotto Nikita Bier che ha dichiarato che l'azienda "non consentirà più app che ricompensano gli utenti per la pubblicazione su X" a causa di preoccupazioni per lo spam generato dall'AI.

Di recente, X ha limitato le funzionalità di generazione e modifica di immagini di Grok ai soli abbonati a pagamento e ha implementato misure tecniche per impedire la modifica di immagini di persone reali dopo che il chatbot è stato utilizzato per creare immagini sessualizzate non consensuali, comprese quelle di minori, spingendo i regolatori di tutto il mondo ad aprire indagini che potrebbero portare ad azioni di applicazione.