Mạng xã hội X công khai mã nguồn thuật toán xếp hạng nội dung

Ngày 13/8, mạng xã hội X thông báo đang mở rộng đáng kể phạm vi mã nguồn mở của mình - bao gồm thuật toán "For You" và hệ thống xếp hạng cốt lõi - đồng thời bổ sung tính năng cho phép người dùng kiểm tra xem tài khoản hoặc bài đăng của họ có chịu ảnh hưởng bởi các hệ thống xếp hạng này hay không.

X đang công khai mã nguồn cho dòng thời gian "For You" (nguồn cấp dữ liệu mặc định xuất hiện khi mở ứng dụng) trên GitHub theo giấy phép Apache v2.

Họ cũng mở rộng các nỗ lực trước đó trong việc công khai mã nguồn để cung cấp thêm thông tin chi tiết, bao gồm cấu hình mô hình, bộ lọc và các chi tiết về hệ thống xếp hạng cốt lõi.

Điều này đồng nghĩa với việc bao gồm cả các tham số dùng để định trọng số cho các tín hiệu khác nhau - yếu tố then chốt để hiểu rõ lý do tại sao một bài đăng cụ thể lại được hiển thị.

Việc bổ sung này cũng khiến dung lượng mã nguồn lớn gấp khoảng 10 lần đến 15 lần so với trước đây.

Theo ông Keith Coleman, Phó chủ tịch phụ trách sản phẩm của X, người dùng sẽ có được mã nguồn xếp hạng cốt lõi - thứ thực hiện nhiệm vụ thu thập và xếp hạng bài đăng cho từng người dùng cụ thể rồi tổng hợp thành nguồn cấp dữ liệu.

Người dùng có thể thấy các hệ thống lọc bỏ nội dung vi phạm quy tắc hoặc có nguy cơ gây vấn đề... Và đối với một số hệ thống trong đó, chẳng hạn như bộ phận xếp hạng và tính điểm, họ thậm chí có thể tự vận hành chúng bên ngoài công ty. Đây là điều khiến mọi người sẽ khá bất ngờ khi X quyết định công khai.

Bên cạnh kho mã nguồn, X còn cung cấp các công cụ cho phép người dùng tự kiểm tra xem liệu tài khoản hoặc bài đăng của họ có chịu ảnh hưởng bởi hệ thống xếp hạng của X hay không và ảnh hưởng đó diễn ra như thế nào.

Một công cụ minh bạch mới đang được triển khai tại mục "Under the Hood" trong phần cài đặt ứng dụng; công cụ này cho phép những người dùng đã đăng bài từ 10 lần trở lên trong tháng qua tải xuống các số liệu thống kê tổng hợp dưới dạng tệp JSON.

Tệp này sẽ hiển thị xem liệu tài khoản hoặc bài đăng của họ có bị gắn bất kỳ nhãn (cờ cảnh báo) nào trong tháng vừa qua hay không. Người dùng không chuyên về kỹ thuật có thể tận dụng thông tin này bằng cách đưa dữ liệu vào một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tùy chọn, trỏ AI đến kho mã nguồn GitHub của X và yêu cầu giải thích ý nghĩa của dữ liệu đó.

X lưu ý rằng ban đầu, công cụ này sẽ được triển khai thử nghiệm cho một nhóm tài khoản đã hoạt động ít nhất một năm, trước khi được mở rộng phạm vi cung cấp rộng rãi hơn.

Trước khi chính thức ra mắt, công ty đã cho phép các nhà nghiên cứu bên ngoài am hiểu về hệ thống gợi ý nội dung xem trước mã nguồn mở của mình; nhờ đó, họ có thể vận hành thử nghiệm "điểm số" - tức giá trị định lượng được tính toán cho mỗi bài đăng - ở môi trường bên ngoài nền tảng X.

Theo ông Coleman, đây là một cột mốc quan trọng trong nỗ lực minh bạch hóa của X.

Thông qua kho lưu trữ trên GitHub, các nhà phát triển có thể gửi các bản cập nhật (được gọi là "pull request" hay yêu cầu hợp nhất mã), và các kỹ sư của X sẽ xem xét để tích hợp chúng vào thuật toán. Dù không phải mọi đóng góp đều được chấp nhận, ông Coleman vẫn rất hào hứng với ý tưởng này.

Tuy nhiên, một số hệ thống không nằm trong đợt phát hành này, chẳng hạn như các hệ thống sử dụng Grok để dự đoán liệu một bài đăng có vi phạm quy tắc hay không. Việc này nhằm bảo vệ X trước những kẻ xấu có thể lợi dụng thông tin đó để lách luật và làm tràn ngập mạng xã hội bằng tin rác.

Những thay đổi này nhằm giải quyết các lo ngại dai dẳng về việc thuật toán của X tác động như thế nào đến chính trị, các cuộc bầu cử, sự lan truyền thông tin sai lệch và nhiều vấn đề khác.

Theo ông Coleman, X hy vọng bất kỳ ai cũng có thể đánh giá cách thức phân phối bài đăng trên nền tảng, kiểm chứng tính công bằng của sân chơi này, và nếu thấy chưa thỏa đáng, họ có thể đưa ra ý kiến phê bình để X tiếp tục cải thiện và khắc phục vấn đề. Ông cho rằng đó chính là mục tiêu cốt lõi của việc mã nguồn có thể được kiểm định và đánh giá.

X sẽ tiếp thu ý kiến và mong muốn xây dựng một hệ thống mà mọi người yêu thích, tin tưởng và cảm thấy công bằng./.

Tỷ phú Elon Musk mở mã nguồn mô hình Grok 2.5

Ông Musk nêu rõ bước đi này nhằm khuyến khích các nhà nghiên cứu, lập trình viên và cộng đồng đam mê trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu tham gia khám phá, phát triển và mở rộng khả năng của nền tảng này.

(TTXVN/Vietnam+)

Tin cùng chuyên mục

Ban hành Khung chương trình đào tạo, bồi dưỡng về quản trị dữ liệu

Chính phủ ban hành khung đào tạo quản trị dữ liệu toàn diện, chuẩn hóa năng lực cán bộ, đáp ứng yêu cầu phát triển chính phủ số, kinh tế số và xã hội số.

Trung Quốc đẩy mạnh ứng dụng AI và robot trong ứng phó khẩn cấp

Đối với thiên tai, các hướng ưu tiên gồm phát hiện sớm và cảnh báo cháy rừng, giám sát lũ lụt, cảnh báo động đất, đánh giá nguy cơ địa chất và giám sát an toàn cơ sở hạ tầng quan trọng.

Điều kiện tham gia giao dịch trên sàn dữ liệu của các tổ chức, cá nhân

Tổ chức kinh doanh dịch vụ sàn dữ liệu căn cứ các yêu cầu tối thiểu để ban hành, công khai yêu cầu kỹ thuật cụ thể phù hợp với đặc điểm hoạt động của sàn dữ liệu.

Hàn Quốc giữ ngôi đầu thị trường chip nhớ NAND

Tại Seoul, ổ cứng thể rắn dành cho doanh nghiệp (eSSD) chiếm 48% tổng lượng chip NAND xuất xưởng trong quý 2, tăng mạnh so với mức 26% cùng kỳ năm ngoái.

Robot Trung Quốc tự thay pin trong 3 phút, mở ra kỷ nguyên nhà máy 24/7

Công ty robot UBTech có trụ sở tại Thâm Quyến (Trung Quốc) vừa giới thiệu mẫu robot hình người công nghiệp mới mang tên Walker S2 với khả năng tự thay pin mà không cần con người hỗ trợ.

Cảnh báo nguy cơ AI kiểm soát hạ tầng và máy móc

AI có thể tác động tới các phương tiện và hệ thống tự động vốn ngày càng phụ thuộc vào phần mềm và kết nối mạng, từ ôtô, máy bay, thiết bị bay không người lái đến hệ thống logistics.