Rencana Elon Musk untuk Membuka Sumber Algoritma Twitter Tidak Akan Memecahkan Apa Pun

Saat Elon Musk victory-menciak akuisisi Twitternya senilai $44 miliar pada Senin malam, dia berkomitmen untuk meningkatkan jejaring sosial dengan, antara lain, “menjadikan algoritme open supply untuk meningkatkan kepercayaan.”

Dalam pembicaraan TED awal bulan ini, pengusaha menyarankan agar algoritme yang menentukan bagaimana tweet dipromosikan dan diturunkan dapat diunggah ke platform internet hosting perangkat lunak GitHub, membuatnya tersedia untuk orang di luar perusahaan. “Orang-orang dapat melihatnya dan berkata, ‘Oh, saya melihat ada masalah di sini, saya tidak setuju dengan ini,’” kata Musk. “Mereka dapat menyoroti masalah dan menyarankan perubahan, dengan cara yang sama seperti Anda memperbarui Linux atau Sign.”

Pada kenyataannya, membuka Twitter untuk melihat cara kerjanya yang sebenarnya akan melibatkan lebih dari sekadar mengunggah beberapa kode ke GitHub. Dan membuktikan keberadaan — atau ketiadaan — bias yang mungkin bersifat halus dan bergantung pada banyak faktor yang selalu berubah mungkin terbukti jauh lebih sulit daripada yang disarankan Musk.

Sepintas lalu, transparansi yang lebih besar sangat masuk akal. Platform sosial seperti Twitter, Fb, dan TikTok memiliki pengaruh dan kekuatan yang sangat besar tetapi sebagian besar tidak jelas bagi pengguna dan regulator mereka. Dan sama seperti kode sumber untuk program komputer menyediakan cara untuk memeriksa bug atau pintu belakang, mengungkapkan kode yang membuat Twitter tergerak mungkin, secara teori, menunjukkan bahwa platform tersebut mempromosikan jenis konten tertentu di atas yang lain.

“Saya sangat senang melihat apa yang terjadi,” kata Derek Ruths, seorang profesor di Universitas McGill di Kanada yang mempelajari platform sosial besar. Ruths mengatakan dia telah menahan diri dari mengajar murid-muridnya tentang sistem rekomendasi sosial sejauh ini karena mereka sangat buram.

Sementara Ruths mengaku was-was tentang apa yang kurang moderasi — satu lagi dari “peningkatan” yang dijanjikan Musks —mungkin berarti untuk platform, dia yakin lebih banyak transparansi akan berguna dan berharap jejaring sosial lain akan merasa tertekan untuk mengungkapkan lebih banyak tentang cara mereka beroperasi. “Ini berpotensi menjadi eksperimen yang sangat menarik yang sudah lama tertunda,” kata Ruths.

Ide tersebut telah menimbulkan beberapa perdebatan seputar bias politik yang dimasukkan ke dalam platform. Beberapa di kanan perpecahan politik adalah menggosok tangan mereka pada prospek akhirnya membuktikan bahwa perspektif konservatif secara rutin “dilarang bayangan”—atau dicegah untuk menerima jenis keunggulan yang sebenarnya pantas mereka terima. Tapi mereka mungkin kecewa dengan kerumitan dalam menguraikan bagaimana platform benar-benar beroperasi.

Masalah pertama adalah tidak ada algoritme tunggal yang memandu cara Twitter memutuskan untuk meninggikan atau mengubur konten, tidak seperti apa Musk telah menyiratkan di masa lalu. Sebaliknya, menurut sumber dalam tim teknis Twitter yang berbicara tanpa menyebut nama, keputusan adalah hasil dari banyak algoritme berbeda yang melakukan tarian rumit di atas gunungan information dan banyak tindakan manusia. Hasil juga disesuaikan untuk setiap pengguna berdasarkan informasi dan perilaku pribadi mereka. “Tidak ada ‘grasp algoritma’ untuk Twitter,” kata salah satu sumber perusahaan.

Masalah lainnya adalah Twitter menggunakan pembelajaran mesin untuk memandu banyak keputusan. Misalnya, Twitter melatih banyak mannequin pembelajaran mesin untuk membantu memutuskan posting mana yang akan diprioritaskan pada umpan pengguna berdasarkan sejumlah faktor yang memusingkan. Mannequin ini tidak dapat diperiksa seperti kode biasa; mereka perlu diuji di lingkungan yang mereplikasi dunia nyata sedekat mungkin. Mannequin juga berubah dengan cepat dalam sistem nyata, sebagai respons terhadap aliran konstan information baru, perilaku pengguna, dan masukan dari moderator. Ini akan dengan cepat membuat mereka menjadi sumber informasi yang tidak dapat diandalkan.

New Replace : [randomize]

Related Posts