La Transformación de Facebook hacia la Inteligencia Artificial
FOTO: MIT Technology Review

El libro «Broken Code: Inside Facebook and the Fight to Expose its Harmful Secrets» de Jeff Horwitz detalla la transición de Facebook hacia la inteligencia artificial (IA). Desde 2006, con la introducción del News Feed, Facebook ha integrado progresivamente la IA en su funcionamiento, influyendo en cómo los usuarios interactúan con la plataforma.

El News Feed, lanzado en 2006, marcó un cambio significativo en la interacción de los usuarios, proporcionando un flujo constante de actualizaciones. A pesar de las preocupaciones iniciales sobre la privacidad, el News Feed incrementó el compromiso de los usuarios. Facebook evolucionó de ajustes manuales a un enfoque más automatizado con EdgeRank, un algoritmo que priorizaba el contenido basado en ciertos factores, como la antigüedad, la participación y la conexión entre usuarios y publicaciones.

En 2010, Facebook avanzó hacia el uso del aprendizaje automático, una rama de la IA, para personalizar las recomendaciones de contenido. Este enfoque permitía a la plataforma adaptar sus algoritmos basándose en el comportamiento de los usuarios y mejorar la presentación de anuncios relevantes.

A pesar de la sofisticación del producto y la vasta recopilación de datos, Facebook enfrentó desafíos para mostrar anuncios pertinentes, lo que llevó a la contratación de Joaquín Quiñonero Candela, un experto en IA. Bajo su liderazgo, Facebook mejoró significativamente la segmentación de anuncios, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Esto resultó en una orientación de anuncios más efectiva y un incremento en los ingresos sin aumentar la carga publicitaria.

La adopción de la IA se extendió más allá de la publicidad, influyendo en cómo se clasificaban y recomendaban todos los contenidos en la plataforma. Esto llevó a una mayor complejidad en el producto de Facebook, y los equipos utilizaron experimentos rápidos de aprendizaje automático para mejorar continuamente los algoritmos.

Facebook adoptó un enfoque de «muévete rápido y rompe cosas» en la construcción de sus sistemas, liderado por figuras como Yann LeCun, un experto en aprendizaje profundo. Este enfoque resultó en una rápida adopción y evolución del aprendizaje automático, pero también en una falta de comprensión y transparencia en cómo funcionaban exactamente los algoritmos.

El FB Learner se desarrolló como una herramienta para que los ingenieros, incluso los menos experimentados, pudieran construir y ejecutar experimentos con IA más rápidamente. Sin embargo, esta adopción masiva del aprendizaje automático condujo a una falta de comprensión sobre por qué ciertos contenidos eran recomendados por encima de otros.

A pesar de los avances tecnológicos, Facebook enfrentó desafíos en la interpretación y explicación de las decisiones tomadas por sus sistemas de IA. Los clasificadores, aunque efectivos en algunas tareas, a menudo producían resultados inexplicables, reflejando la dependencia de Facebook en la IA y la falta de comprensión sobre su funcionamiento interno.

En resumen: La adopción de la inteligencia artificial por Facebook transformó la plataforma, mejorando la segmentación publicitaria y la recomendación de contenidos. Sin embargo, esta evolución también trajo desafíos en comprensión y transparencia, reflejando una dependencia creciente en sistemas de IA.

*** Información extraída del artículo original: [Cómo fue la gran apuesta de Facebook por la IA] publicado en [MIT Technology Review en español]***

. . . .

 

Share:

Facebook
Twitter
Pinterest
LinkedIn
Scroll al inicio