Musk publica en abierto el algoritmo de recomendación de su red social X
En GitHub
La etiqueta 'Para ti' recomienda contenidos mediante IA a partir del uso de dos fuentes principales: las cuentas seguidas por el usuario (Thunder) y otras publicaciones encontradas en la plataforma (Phoenix)
Elon Musk, propietario de X, con una motosierra en una imagen junto al presidente argentino Javier Miley hace un año
Hace unos días, Elon Musk prometió publicar en un plazo de una semana el código abierto del algoritmo de recomendaciones de X. Ahora ha cumplido con la promesa al subir a la plataforma de desarrolladores GitHub el código del programa por el que se rigen los contenidos que entran en la etiqueta Para ti de la red social propiedad del multimillonario. Se trata de un hecho relevante, porque normalmente las redes sociales no revelan los secretos de su fórmula para recomendar publicaciones. Ahora, cualquier persona en GitHub podrá contribuir a mejorar ese código, que recibirá actualizaciones continuas.
Las redes sociales suelen ser reacias a explicar cómo seleccionan el contenido no solicitado que le envían a cada usuario de forma personalizada. Por eso tiene especial interés la decisión de X de ponerlo a disposición de todo el mundo. A partir de su publicación se ha descubierto públicamente que el contenido de Para ti proviene fundamentalmente de dos fuentes: una es de publicaciones de cuentas que siguen los usuarios, el llamado módulo Thunder, y la otra es de publicaciones de una biblioteca de contenido global (módulo Phoenix) con cuentas que no sigue el usuario.
Una IA basada en el modelo Grok Transformer integra ambos tipos de contenido y predice la probabilidad de que el usuario interactúe con cada publicación, ya sea con una respuesta, un retuit o un me gusta.
Para clasificar las prioridades de cada publicación que se va a enviar a cada usuario se utiliza cuna red neuronal de aproximadamente 48 millones de parámetros que se entrena continuamente con las interacciones que generan esos tuits. El algoritmo tiene en cuenta miles de características y genera diez etiquetas sobre probabilidad de interacción que otorga una puntuación a cada tuit. Eso es lo que determina cómo aparecen en la pantalla de cada persona. Este sistema simplifica el proceso de tratamiento de datos y la infraestructura de envío.
Por la documentación aportada, se ha revelado que todo ese proceso para determinar las recomendaciones en X se ejecuta aproximadamente 5.000 millones de veces al día y, de media, se completa en menos de 1,5 segundos. Eso significa que el mecanismo de recomendación se utiliza alrededor de 3,5 millones de veces por minuto.
Durante años, antes de comprar Twitter para renombrarla como X, Elon Musk se había quejado de lo que llamaba “algoritmos opacos” de las redes sociales. Al abrir el código a cualquier persona, los desarrolladores pueden ahora supervisar cómo funciona y despejar cualquier duda sobre sesgos que la red social pueda tener.
Musk hizo un movimiento parecido en el 2014 con las patentes abiertas de la tecnología de los coches Tesla
El movimiento de Musk le ha funcionado con anterioridad con Tesla. En el 2014 adoptó una política de patentes abiertas y liberó tecnología como las de sus motores eléctricos y otras relacionadas con sus coches. De esa forma promovió una aceleración de la industria de los coches eléctricos.
En el caso de X, el hecho de que ahora cualquier persona de la inmensa comunidad de desarrolladores, no sólo los que trabajan para su empresa, puedan mejorar el código, refuerza la fortaleza de su ecosistema a un coste mucho menor que si tuviera que contratar a todas las personas que harán aportaciones de forma gratuita. El código del algoritmo de recomendación de X se actualizará en el futuro cada cuatro semanas, según apuntó el propio Musk. Los cambios irán acompañados de notas de los desarrolladores.