近日，Meta 推出了22 種不同的說明卡片，向用戶具體解釋了該公司如何使用AI 控制他們在Instagram 和Facebook 上看到的內容。
Meta 表示此舉旨在對其AI 系統提供更多透明度，但這些卡片的具體說明仍提醒了用戶——他們都活在算法裡，被算法精準拿捏。
Meta 這22 張說明卡片部分如下：
Facebook 部分說明卡片
Instagram 部分說明卡片，來源：Meta 透明度中心
每張卡片都提供了詳細且易於理解的信息，說明這些功能背後的AI 系統如何對內容進行排名和推薦。
舉幾個例子：
Facebook Reels 如何向用戶展示內容
當用戶在Facebook 查看內容和參與互動時，底層的一個AI 系統便會提供Reels（短視頻），包括用戶可能感興趣但可能尚未關注的創作者發布的內容，也可能來自Instagram 的跨應用推薦內容。
Facebook Reels 依賴的AI 系統會通過預測用戶最可能感興趣或與之互動的內容，自動確定要向用戶展示的Reels 及其展示順序。這些預測基於多種因素，包括用戶近期關注、點贊或與之互動的用戶和內容。其運作方式如下：
1、收集庫存信息
首先，AI 系統會收集用戶可能感興趣的所有Reels，可能包括用戶關注的用戶或帳戶發布的Reels，或與用戶近期互動過的Reels 相似的Reels。AI 系統還可能推薦與用戶關注或互動過的用戶或帳戶相似的來源所發布的Reels。
2、利用指示信號
接下來，AI 系統會綜合考慮每個Reels 相關的指示信號，這些信號可能包括Reels 的時長、與其他Reels 的相似度、Reels 與用戶願意互動的內容的匹配度，並運行一個簡易模型來選擇大約10-100 個最相關的Reels（問題內容會過濾掉）。
3、做出預測
在此階段，AI 系統利用模型來幫助預測用戶會認為最相關和最有價值的內容。
4、按分數對Reels 排序
最後，系統會為大約200 個帖子計算相關度分數，並按得分對其進行排序。經系統預測將為用戶提供更高價值的Reels 會在動態中靠前顯示。
與此同時，用戶可以通過隱藏Reels 或者收藏、分享Reels，來使系統減少或者更多展示類似的Reels。
Facebook stories 如何向用戶展示內容
根據說明卡片，Facebook 快拍（一項允許用戶發布24 小時後將會消失的照片和視頻的功能）運作方式如下：
1、收集快拍
首先，系統收集過去24 小時內用戶或公共主頁分享的所有相關快拍（過濾掉不合規則的快拍）
2、進行預測並加以分析
接下來，系統收集可向特定用戶展示的所有快拍，並就用戶會認為最相關和最有價值的快拍做出預測。系統會保留這些快拍並移除餘下其他快拍。
系統考慮的因素包括：用戶點擊以全屏觀看此快拍的次數、瀏覽作者快拍的總時長、觀看過的不同作者的快拍和快拍集的數量、以點贊或聊天等方式回應作者快拍的次數、瀏覽作者快拍的總時長、瀏覽快拍平均花費的時間等。
3、對快拍排序
系統繼而根據用戶與各個快拍互動的可能性對這一小部分快拍排序。
4、應用額外規則
最後，系統應用相關規則以確保均衡展示來自用戶和公共主頁的快拍。
用戶可以通過Messenger 向他人發送快拍，將其添加到自己的快拍或用戶的公共主頁快拍來分享快拍；也可以選擇不看快拍，執行此操作後，除非用戶選擇重新看，否則將不會再看到由創建該快拍的用戶或公共主頁發布的任何其他快拍。
Instagram Explore 如何向用戶展示內容
Instagram Explore（發現）功能會向用戶展示推薦內容，例如由用戶未關注帳戶發布的照片和Reels，這些推薦可能與用戶的興趣相關或與用戶之前互動過的內容相似。
其運作方式與Facebook Reels 相似：
先是，收集庫存信息，即AI 系統會收集Instagram 上展示的部分公開內容（剔除問題內容），例如照片和Reels；
然後，利用指示信號：AI 系統會綜合考慮用戶參與類似內容或感興趣內容的互動情況。包括帖子的發佈時長、用戶查看或點擊帖子縮略圖的總次數、帖子在一系列帖子中被優先查看的次數、用戶對帖子點擊「沒興趣」的次數，還有瀏覽與此帖子作者志趣相投的作者所發布帖子的次數等；
最後，對內容進行排名。系統將其預測將為用戶提供更高價值的內容推送到「發現」選項卡中的靠前位置。
同樣，用戶可以通過保存內容或將其標記為「不感興趣」來影響此過程，以鼓勵系統將來繼續顯示或過濾掉類似的內容。
用戶還可以通過在Explore 過濾器中選擇「非個性化」來查看算法未專門為他們選擇的Reels 和照片。
Instagram Search 如何向用戶展示內容
當用戶在Instagram 查看內容和參與互動時，底層的一個AI 系統會在用戶搜索內容時提供結果。
Instagram Search 所依賴的AI 系統，會通過預測用戶認為最相關和最有價值的內容，來自動對搜索結果進行排序。
其運作方式如下：
1、收集庫存信息。
首先，系統會收集所有符合條件的搜索結果來為用戶排序。此類內容可能包括話題標籤、地點、Reels、帖子、主頁、音頻或其他與用戶搜索的字詞相關的結果。
2、為結果評分。
然後系統會根據各種因素對每個搜索結果進行評分，例如內容類型以及內容與用戶通常會互動的內容的匹配程度。考慮的因素包括：
搜索中使用的字詞與帳戶的帳號或主頁名稱中使用的字詞之間的相似性、搜索中使用的字詞與建議關鍵詞中使用的字詞之間的相似性、搜索中使用的字詞與話題標籤中使用的字詞之間的相似性、用戶所在國家/ 地區執行相同搜索的用戶點擊話題標籤的次數等。
3、應用更多篩選條件。
系統會應用「附加過濾器」和「完整性流程」等，將符合條件的內容範圍縮小到與用戶最相關的搜索結果。
4、按分數對結果進行排序。
最後，系統將按分數將向用戶優先展示系統預測的對用戶而言最有價值或最相關的結果。
與此同時，系統會根據用戶的動態個性化定制Instagram 搜索體驗，用戶可以選擇控製或自定義顯示內容，也可以查看非個性化定制的搜索結果。
用戶能反制嗎？
不管怎樣，在人人都活在算法裡的智能時代，Meta 提高算法透明度的做法有值得稱讚之處。
研究顯示，算法透明能夠在可問責性和知情權兩個維度發揮作用。
其一，算法透明可以讓算法操控者變得更具可問責性，一旦出現精確性和公平性的偏差，可以依據所披露的算法來主張算法操控者的責任。
其二，算法透明也賦予算法規制對像一定程度上的知情權，而這種知情權有利於第三方（尤其是專業人士）實施監督，也有利於算法規制對象依據所披露的算法，在事後對算法決策提出公平性和合理性的質疑。
當然，Meta 發布這些信息也是順應監管的趨勢。當前，歐洲立法者正迅速推進立法，對使用AI 技術的公司提出新的解釋和透明度要求，美國立法者也表示，希望在今年晚些時候開始製定類似的立法。
除了已發布的22 張卡片，Meta 還表示，將在未來幾週內將解釋範圍擴展到「我為什麼會看到這篇帖子」等功能。
此外，Meta 還提供了一項功能，允許用戶集中控制他們想要在Facebook 和Instagram 上查看的內容。
Instagram 已經支持對某些帖子選擇「不感興趣」以增加與其不太相似的內容推薦，現在用戶將很快可以選擇「感興趣」來查看某些類型的內容，未來Meta 還將提供更豐富的選擇。
假以時日，用戶一定程度上也可以對AI 形成反制吧。
