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活在算法里? meta重磅公开：算法将你精准拿捏

算法

来源：华尔街见闻

近日Meta推出了22种不同的说明卡片 ， 解释了AI如何影响用户在Facebook和Instagram上看到的内容 。
近日 ， Meta推出了22种不同的说明卡片 ， 向用户具体解释了该公司如何使用AI控制他们在Instagram和Facebook上看到的内容 。
Meta表示此举旨在对其AI系统提供更多透明度 ， 但这些卡片的具体说明仍提醒了用户——他们都活在算法里 ， 被算法精准拿捏 。
Meta这22张说明卡片部分如下：
活在算法里? meta重磅公开：算法将你精准拿捏

文章插图
Facebook部分说明卡片
活在算法里? meta重磅公开：算法将你精准拿捏

文章插图
Instagram部分说明卡片 ， 来源：Meta透明度中心每张卡片都提供了详细且易于理解的信息 ， 说明这些功能背后的AI系统如何对内容进行排名和推荐 。
举几个例子：
Facebook Reels如何向用户展示内容
当用户在Facebook查看内容和参与互动时 ， 底层的一个AI系统便会提供Reels（短视频） ， 包括用户可能感兴趣但可能尚未关注的创作者发布的内容 ， 也可能来自Instagram的跨应用推荐内容 。
Facebook Reels依赖的AI系统会通过预测用户最可能感兴趣或与之互动的内容 ， 自动确定要向用户展示的Reels及其展示顺序 。这些预测基于多种因素 ， 包括用户近期关注、点赞或与之互动的用户和内容 。其运作方式如下：
1、收集库存信息
首先 ， AI系统会收集用户可能感兴趣的所有Reels ， 可能包括用户关注的用户或帐户发布的Reels ， 或与用户近期互动过的Reels相似的Reels 。AI系统还可能推荐与用户关注或互动过的用户或帐户相似的来源所发布的Reels 。
2、利用指示信号
接下来 ， AI系统会综合考虑每个Reels相关的指示信号 ， 这些信号可能包括Reels的时长、与其他Reels的相似度、Reels与用户愿意互动的内容的匹配度 ， 并运行一个简易模型来选择大约10-100个最相关的Reels（问题内容会过滤掉） 。
3、做出预测
在此阶段 ， AI系统利用模型来帮助预测用户会认为最相关和最有价值的内容 。
4、按分数对Reels排序
最后 ， 系统会为大约200个帖子计算相关度分数 ， 并按得分对其进行排序 。经系统预测将为用户提供更高价值的Reels会在动态中靠前显示 。
与此同时 ， 用户可以通过隐藏Reels或者收藏、分享Reels ， 来使系统减少或者更多展示类似的Reels 。
Facebook stories如何向用户展示内容
根据说明卡片 ， Facebook快拍（一项允许用户发布24小时后将会消失的照片和视频的功能）运作方式如下：
1、收集快拍
首先 ， 系统收集过去24小时内用户或公共主页分享的所有相关快拍（过滤掉不合规则的快拍）
2、进行预测并加以分析
接下来 ， 系统收集可向特定用户展示的所有快拍 ， 并就用户会认为最相关和最有价值的快拍做出预测 。系统会保留这些快拍并移除余下其他快拍 。
系统考虑的因素包括：用户点击以全屏观看此快拍的次数、浏览作者快拍的总时长、观看过的不同作者的快拍和快拍集的数量、以点赞或聊天等方式回应作者快拍的次数、浏览作者快拍的总时长、浏览快拍平均花费的时间等 。
3、对快拍排序
系统继而根据用户与各个快拍互动的可能性对这一小部分快拍排序 。
4、应用额外规则
最后 ， 系统应用相关规则以确保均衡展示来自用户和公共主页的快拍 。
用户可以通过Messenger向他人发送快拍 ， 将其添加到自己的快拍或用户的公共主页快拍来分享快拍；也可以选择不看快拍 ， 执行此操作后 ， 除非用户选择重新看 ， 否则将不会再看到由创建该快拍的用户或公共主页发布的任何其他快拍 。
Instagram Explore如何向用户展示内容
Instagram Explore（发现）功能会向用户展示推荐内容 ， 例如由用户未关注帐户发布的照片和Reels ， 这些推荐可能与用户的兴趣相关或与用户之前互动过的内容相似 。
其运作方式与Facebook Reels相似：
【活在算法里? meta重磅公开：算法将你精准拿捏】先是 ， 收集库存信息 ， 即AI系统会收集Instagram上展示的部分公开内容（剔除问题内容） ， 例如照片和Reels；


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