馬斯克這次沒騙人,Twitter演算法原始碼首次公開!揭露「推薦管道」怎麼決定你看到什麼內容?

馬斯克這次沒騙人,Twitter演算法原始碼首次公開!揭露「推薦管道」怎麼決定你看到什麼內容?

依照馬斯克先前的承諾,Twitter 已經在 GitHub 上公開了選擇您時間軸上哪些推文出現的演算法代碼,並且在一篇部落格文章中解釋了這一決定。它解釋了演算法在決定在您的 For You 時間軸上展示哪些推文時看到了什麼,以及如何對它們進行排名和過濾。

神秘的「推薦管道」演算法公開

根據 Twitter 的文章說明,「推薦管道由三個主要階段組成。首先,它收集來自不同推薦來源的最佳推文,然後使用“機器學習模型”對這些推文進行排名。最後,在將它們放在您的時間軸上之前,它會過濾掉您已封鎖的人的推文、您已經看過的推文或不適宜工作的推文。」

馬斯克這次沒騙人,Twitter演算法原始碼首次公開!揭露「推薦管道」怎麼決定你看到什麼內容?

該文章還進一步解釋了每個步驟。例如,它指出第一步查看了大約 1,500 條推文,而 For You 時間軸的目標是讓您的時間軸中大約有 50% 來自您關注的人(稱為「內部網路」)的推文,以及來自您沒有關注的「外部網路」帳戶的推文。它還說,排名旨在「優化積極參與(例如,點讚、轉推和回復)」,最後一步將試圖確保您不會看到太多來自同一個人的推文。

當然,通過檢視程式碼,可以獲得最詳細的細節,而許多社群研究人員已經開始進行此項工作。畢竟這是眾多社群服務中,首次可以看到背後神秘的演算法原始碼的機會。

Twitter演算法公開的背景

首席執行長 Elon Musk 一直在承諾要把程式碼開源,2022年3月24日,在他擁有該網站之前,他向他的粉絲們詢問了Twitter的演算法是否應該是開源的,約83%的回應是“是”。在二月份,他承諾這將在一周內發生,然後在本月初將最後期限推遲到了3月31日之前。

Musk 表示,周五的發布是「大部分推薦演算法」,並表示其餘部分將來會發布。他還說,希望獨立的第三方應該能夠合理準確地確定將顯示給用戶的內容。他說他計劃使Twitter成為像 Linux 一樣強大的系統,畢竟Linux是目前最著名和成功的開源計畫之一。

馬斯克這次沒騙人,Twitter演算法原始碼首次公開!揭露「推薦管道」怎麼決定你看到什麼內容?

挽回對Twitter失去的信任感

Twitter演算法公開的意義,在於增加演算法的透明度,改善建議的質量並建立一個更好的社群。開源演算法可以讓社群參與演算法的改進,進而提高演算法的質量。此外,演算法公開也有助於增加透明度和信任度,讓用戶更好地了解推薦機制,進而對Twitter產生更多的信任和好感。此外,開源演算法也可以促進技術的發展和創新,讓更多的開發者參與演算法的開發和應用。這些都是Twitter演算法開源的重要意義。

馬斯克這次沒騙人,Twitter演算法原始碼首次公開!揭露「推薦管道」怎麼決定你看到什麼內容?

然而程式碼透明度和程式碼開源之間是有區別的,其中用戶將能夠看到選擇其時間軸上推文的機制,而社群則可以提交自己的程式供考慮採用並在其他計畫中使用該演算法。儘管 Musk 說它將是開源的,但是 Twitter 如果想獲得這個標籤,就必須實際完成這些工作。其中包括要建立一個管理系統,以決定批准哪些請求,哪些由用戶提出的問題值得注意,以及如何阻止惡意行為者為了自己的目的破壞程式碼。

這家公司確實表示正在努力解決這個問題。 GitHub 的文件中說:「我們邀請社群提交 GitHub 問題和拉取請求,以提出改進推薦演算法的建議。」然而,它也表示 Twitter 仍在建立「管理這些建議並將更改同步到我們的內部儲存庫的工具」。

開源社群參與真能更透明?

Twitter演算法的公開,是Twitter向透明度和開源方向邁出的重要一步。開源演算法可以讓社群參與演算法的改進,進而提高演算法的質量。此外,演算法公開也有助於增加透明度和信任度,讓用戶更好地了解推薦機制,進而對Twitter產生更多的信任和好感。Twitter演算法開源的未來是一個更加透明、開放和創新的未來,這將有助於Twitter建立一個更好的社群和更具競爭力的產品。

但是,Musk承諾過很多 Twitter要做的事情(例如,在做出重大決策之前進行用戶投票),但很多都沒有堅持下來,因此還有待觀察。

隨著Twitter開源演算法,也有一些潛在的風險。如果開發者發現漏洞或弱點,那麼這些問題將被公開,並可能被駭客或其他惡意人士利用。此外,開源演算法可能會導致Twitter的商業機密被泄露,這可能對公司的業務和聲譽造成嚴重損害。

儘管如此,Twitter仍然希望通過開源演算法來增加透明度,改善建議的質量,並建立一個更好的社群。「我們的目標是讓這個演算法變得更好,並與社群共同成長」

janus
作者

PC home雜誌、T客邦產業編輯,曾為多家科技雜誌撰寫專題文章,主要負責作業系統、軟體、電商、資安、A以及大數據、IT領域的取材以及報導,以及軟體相關教學報導。

使用 Facebook 留言
發表回應
謹慎發言,尊重彼此。按此展開留言規則