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研究人員表示 Twitter開(kāi)源推薦算法省略了重要細節

發(fā)布時(shí)間:2023-04-07 16:32:50來(lái)源:網(wǎng)易科技


圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò )/侵刪
  上周推特兌現了埃隆?馬斯克 (Elon Musk) 長(cháng)期以來(lái)的承諾,在 GitHub 上公布了部分推薦算法底層代碼。然而,研究人員表示,其中的內容并不詳盡,推特省略了“算法到底是如何工作的”等重要細節,使得我們想要弄清推特平臺內部運作機制仍然很困難。

  以下是翻譯內容:

  當馬斯克第一次提出要接管推特時(shí),就宣稱(chēng)他接手后的第一件事就是“開(kāi)源”推特算法。上周,他終于履行了自己的承諾,推特在 GitHub 上發(fā)布了平臺上有關(guān)“為你推薦”功能的部分底層代碼。

  人們很快開(kāi)始對這些代碼進(jìn)行深挖,沒(méi)過(guò)多久就發(fā)現馬斯克的推文有特殊類(lèi)別標記。推特工程師們急忙站出來(lái)解釋說(shuō),這是為了便于“跟蹤統計”,其他分析也證實(shí)了這一說(shuō)法。盡管推特幾個(gè)小時(shí)后就從 GitHub 上刪除了這段代碼,但人們仍然猜測推特工程師們特別優(yōu)待馬斯克所發(fā)內容,可能采取了人為措施來(lái)提升他的推文曝光量。

  自此之后,推特沒(méi)有發(fā)布更多代碼,也沒(méi)有說(shuō)明其平臺算法的內部運作機制。那些希望通過(guò)推特公開(kāi)代碼來(lái)探究平臺內部運作機制的人可能會(huì )感到失望。研究過(guò)這些算法的工程師們表示,這是因為推特發(fā)布的代碼省略了“算法”到底是如何工作的等關(guān)鍵細節。

  據紐約大學(xué)研究社交媒體的副教授、前推特員工索爾?梅辛(Sol Messing)稱(chēng),推特所公開(kāi)的內容對推特算法進(jìn)行了“大量編輯”,其中首要問(wèn)題就是沒(méi)有涵蓋在推特推薦功能中能發(fā)揮作用的所有系統。

  推特表示,它沒(méi)有公開(kāi)用于處理廣告的代碼、信任和安全系統,以防止不良行為者利用這些代碼進(jìn)行惡意操作。此外,推特還選擇不公布用于訓練算法的底層模型,并在一篇博客文章中解釋稱(chēng),這是為了“確保用戶(hù)的安全和隱私得到保護”。梅辛認為,這個(gè)決定甚至更為重要。“算法的最關(guān)鍵部分 —— 驅動(dòng)模型仍沒(méi)有開(kāi)源,”他說(shuō),“因此,算法最為核心的部分仍然讓人費解。”

  馬斯克最初開(kāi)源推特算法的動(dòng)機似乎源于他對推特利用算法壓制言論自由的擔憂(yōu)。他在去年四月份的 TED 演講中說(shuō):“我認為推特應該開(kāi)源算法,公開(kāi)對推文內容的任何更改 —— 無(wú)論是推薦還是不推薦 —— 都應該明明白白地呈現出來(lái)。這樣,任何人都可以看到推特采取了哪些措施,就不會(huì )有任何算法或人工的幕后操作。”這一演講是馬斯克確認收購推特后不久做的。

  在推特發(fā)布的代碼中,沒(méi)有提供足夠的信息來(lái)告訴人們這個(gè)平臺是否存在潛在的偏見(jiàn),也沒(méi)有提供內容來(lái)說(shuō)明是否存在馬斯克想要公開(kāi)的那種“幕后操縱”手段。梅辛說(shuō):“這只是透明度的做法。”“但是這些內容并沒(méi)有真正幫助人們深入了解算法的運作,也沒(méi)有讓人真正深入了解為什么有些人的推文排名會(huì )下降,而其他人的排名會(huì )上升。”

  此外,梅辛還指出,推特最近在調整其應用程序編程接口(API)方面的政策,這基本上切斷了絕大多數研究人員訪(fǎng)問(wèn)大量推特平臺數據的途徑。沒(méi)有合適的 API 訪(fǎng)問(wèn)權限,研究人員根本無(wú)法自行研究推特算法的新細節。梅辛在自己的分析中寫(xiě)道:“在推特公布這些代碼的同時(shí),這種做法使得研究人員更難深入分析代碼內容。”

  去年,在馬斯克首次討論“開(kāi)源”推特算法的計劃后不久,分布式人工智能研究所 (DAIR) 研究總監亞歷克斯?漢納 (Alex Hanna) 也提到了研究人員審查代碼的重要性。和梅辛一樣,她也認為僅在 GitHub 上發(fā)布代碼并不足以提高推特運作方式的透明度。

  漢納說(shuō):“如果你真的對公眾監督推特算法等事情感興趣,那就必須采取多種方法。”

  不過(guò),推特在 GitHub 上公開(kāi)的部分代碼確實(shí)揭示了推特算法的一些內容。梅辛透露,數據科學(xué)家杰夫?艾倫 (Jeff Allen) 從中挖掘出一份文件,其中的內容揭示推特如何使用“公式”為不同類(lèi)型的用戶(hù)參與賦予優(yōu)先級。梅辛寫(xiě)道:“如果我們從字面上理解,就會(huì )發(fā)現推特上的 1 個(gè)贊相當于半個(gè)推文轉發(fā)。”“一條回復相當于 27 次轉發(fā),而 1 條回復再加上推文作者的回應就相當于 75 次轉發(fā)。”

  雖然這在一定程度上揭示了一些信息,但有關(guān)推特平臺的運作方式的描述并不完整。梅辛說(shuō):“沒(méi)有實(shí)際數據的話(huà),這種分析沒(méi)有多少意義。”“如今馬斯克讓學(xué)者獲取數據的成本高得離譜。如果他們現在真的想研究這個(gè)問(wèn)題,基本上每年需要花費 50 萬(wàn)美元(當前約 344 萬(wàn)元人民幣)的巨資才能獲得大量有意義的數據。”
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