FacebookTag

Meta, yayınladığı bir blog yazısıyla, Instagram ve Facebook akışlarında kullanılan yapay zeka araçlarıyla ilgili karar alma süreçlerini ayrıntılarıyla açıkladı.

Meta’nın Küresel İşlerden Sorumlu Başkanı ve eski Birleşik Krallık Başbakan Yardımcısı Nick Clegg, yapay zekayı, kullanıcıların akışlarında gördükleri içeriğin onlar için ilgi çekici ve yakın olma olasılığını artırmak amacıyla kullandıklarını söyledi.

Meta, kullanıcıların bu sistemleri daha kolay şekilde kontrol edebilecekleri yeni yöntemler ekleyerek, kullanıcıların gösterilmek istenen içerikleri daha iyi yönetebilmelerini sağlamayı hedeflediğini belirtti.

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi verme kararını, daha kapsamlı bir şeffaflık ve hesap verebilirlik anlayışının bir parçası olarak aldıklarını ifade eden Meta, bu teknolojinin büyüdüğünü ve daha tartışmalı hale geldiğini kabul ettiklerini belirtti.

Independent Tükçe’nin haberine göre; Clegg, “Üretken yapay zeka gibi güçlü teknolojilerde hızlı ilerlemeler yaşanırken, toplumun hem olasılıklar karşısında heyecanlanması hem de risklerden endişe duyması anlaşılabilir bir durum” dedi.

Paylaşılan blog yazısında, Facebook ve Instagram’da içerikleri sıralarken kullanılan araçları açıklamayı hedefleyen 22 “sistem kartı” bulunuyor. Bu kartlarda yer alan kodlar, Instagram Keşfet sayfası gibi belirli özelliklerde yapay zekanın nasıl çalıştığını detaylı bir şekilde açıklıyor. Bu sistem, gönderileri bir araya getirerek kurallara uygunluğunu kontrol ediyor ve kullanıcının daha önce benzer içerikleri beğenip beğenmediği gibi işaretleri kullanarak, ilgi çekme olasılığı daha yüksek olan gönderileri sıralıyor.

Aynı zamanda, kullanıcıların sistemi nasıl kontrol edebileceğini göstermek amacıyla ilgi çekmeyen içeriği kaldırma seçeneği de sunuluyor. Kullanıcılar, keşfet sayfasında “ilgilenmiyorum” diyebilecekleri bir düğmenin yanı sıra kişiselleştirme özelliklerini kullanmadan sayfayı görme seçeneğine de sahiptir.

Meta, kullanıcıların içerik sıralamasını daha iyi anlamalarını kolaylaştırmaya çalışacak. Bu, örneğin, belirli bir gönderinin neden öne çıkarıldığını gösteren açılır pencerelerin yanı sıra araştırmacılarla etkileşim içinde olunarak yapay zeka modellerini daha iyi anlamayı amaçlayan çalışmaları da içeriyor.