El propietario de la red social X, Elon Musk, hizo público este martes en GitHub el algoritmo de recomendación de la plataforma, cumpliendo con un anuncio realizado el pasado 10 de enero. A través de un mensaje en X, el empresario confirmó la publicación y calificó al algoritmo como 'tonto', señalando que requiere 'mejoras masivas'. 'Al menos puedes ver que nos esforzamos por mejorarlo en tiempo real y con transparencia. Ninguna red social hace esto', escribió Musk. El código se publicó bajo los términos del software de código abierto, lo que permite su redistribución, modificación y uso libre.

La decisión se produce en un contexto marcado por polémicas relacionadas con el uso de inteligencia artificial en la plataforma, incluyendo casos de generación de imágenes explícitas a petición de usuarios que involucraron desnudos de menores de edad. Estos hechos han incrementado el debate sobre la moderación de contenidos en la red social. Con esta publicación, la compañía busca reforzar su discurso de transparencia tecnológica frente a las críticas sobre cómo se recomienda contenido a los usuarios. No es la primera vez que X abre su código; en 2023, Musk ya había publicado en GitHub el código del feed 'Para ti'.

El algoritmo del feed 'Para ti' funciona basándose en dos fuentes principales para sugerir contenido: 'Thunder', que incluye publicaciones de cuentas que el usuario sigue, y 'Phoenix', que recoge contenidos de otras cuentas dentro de la plataforma. A partir de estas fuentes, el sistema procesa, filtra y ordena las publicaciones según su relevancia para cada usuario. El algoritmo elimina automáticamente publicaciones duplicadas, contenido de cuentas bloqueadas, temas no coincidentes con los intereses del usuario, palabras silenciadas y publicaciones ilegales o inapropiadas.

Para la clasificación del contenido, el sistema utiliza la misma arquitectura Transformer que Grok, la inteligencia artificial propia de X. Cada publicación recibe una puntuación basada en el historial de interacciones del usuario (clics, respuestas o tiempo visualización). Las publicaciones con mayor puntuación tienen más probabilidades aparecer en el feed del usuario. Este enfoque elimina selección manual características apuesta por aprendizaje extremo a extremo diseñado predecir con mayor precisión intereses cada usuario.