Cosa è stato rilasciato

Il nuovo repository GitHub (xai-org/x-algorithm) è circa 10-15 volte più grande dei precedenti sforzi open-source di X e include la configurazione del modello, i filtri e i parametri di ponderazione che determinano quali post appaiono nel feed . Il codice del feed "Per te" (la timeline predefinita) è ora pubblico, permettendo a sviluppatori e ricercatori di ispezionare come i post vengono selezionati, classificati e assemblati in un feed personalizzato .

Lo strumento "Under the Hood" appare come una nuova pagina nelle impostazioni dell'app. Gli utenti che hanno pubblicato almeno 10 post nell'ultimo mese possono scaricare un file JSON con statistiche aggregate che dettagliano eventuali etichette applicate all'account che hanno limitato la visibilità nel mese solare precedente . Secondo Keith Coleman, VP of Product di X, gli utenti possono poi caricare il JSON in un LLM (Large Language Model) per farsi spiegare come l'algoritmo li ha trattati . La funzione è stata inizialmente distribuita in versione pilota per account con almeno un anno di vita, con l'obiettivo di estenderla a tutti in futuro .

Gli sviluppatori, inoltre, possono inviare pull request al repository pubblico, studiare i meccanismi di ranking ed eseguire parti del classificatore in modo autonomo .

Cosa è stato escluso (e perché)

Il rilascio omette volutamente i sistemi di moderazione basati su Grok (il modello linguistico di xAI) che rilevano e filtrano i contenuti problematici. Coleman ha indicato che questi sistemi sono stati tenuti fuori per evitare che malintenzionati potessero fare reverse engineering e eludere i filtri .

Contesto e motivazioni

Questa mossa risponde direttamente ad anni di lamentele da parte di utenti e autorità di regolamentazione riguardo allo shadowbanning opaco, ai presunti bias politici nella curation dei contenuti e alla potenziale influenza sulle elezioni . Rendendo la logica del ranking verificabile e fornendo dati di visibilità per singolo account, X mira a dimostrare che i suoi sistemi applicano etichette in base a violazioni delle regole e non in base al punto di vista politico. Coleman ha dichiarato a TechCrunch che l'iniziativa è intesa a costruire fiducia attraverso una trasparenza radicale, affermando che l'azienda sta rilasciando cose che "la gente sarà piuttosto scioccata che stiamo rilasciando" . Ha presentato lo strumento come un modo per gli utenti di verificare in modo indipendente se sono stati influenzati dai sistemi di ranking, senza dover fare affidamento esclusivamente sulle dichiarazioni pubbliche di X .

Cosa è stato rilasciato

Il nuovo repository GitHub (xai-org/x-algorithm) è circa 10-15 volte più grande dei precedenti sforzi open-source di X e include la configurazione del modello, i filtri e i parametri di ponderazione che determinano quali post appaiono nel feed . Il codice del feed "Per te" (la timeline predefinita) è ora pubblico, permettendo a sviluppatori e ricercatori di ispezionare come i post vengono selezionati, classificati e assemblati in un feed personalizzato .

Lo strumento "Under the Hood" appare come una nuova pagina nelle impostazioni dell'app. Gli utenti che hanno pubblicato almeno 10 post nell'ultimo mese possono scaricare un file JSON con statistiche aggregate che dettagliano eventuali etichette applicate all'account che hanno limitato la visibilità nel mese solare precedente . Secondo Keith Coleman, VP of Product di X, gli utenti possono poi caricare il JSON in un LLM (Large Language Model) per farsi spiegare come l'algoritmo li ha trattati . La funzione è stata inizialmente distribuita in versione pilota per account con almeno un anno di vita, con l'obiettivo di estenderla a tutti in futuro .

Gli sviluppatori, inoltre, possono inviare pull request al repository pubblico, studiare i meccanismi di ranking ed eseguire parti del classificatore in modo autonomo .

Cosa è stato escluso (e perché)

Il rilascio omette volutamente i sistemi di moderazione basati su Grok (il modello linguistico di xAI) che rilevano e filtrano i contenuti problematici. Coleman ha indicato che questi sistemi sono stati tenuti fuori per evitare che malintenzionati potessero fare reverse engineering e eludere i filtri .

Contesto e motivazioni

Questa mossa risponde direttamente ad anni di lamentele da parte di utenti e autorità di regolamentazione riguardo allo shadowbanning opaco, ai presunti bias politici nella curation dei contenuti e alla potenziale influenza sulle elezioni . Rendendo la logica del ranking verificabile e fornendo dati di visibilità per singolo account, X mira a dimostrare che i suoi sistemi applicano etichette in base a violazioni delle regole e non in base al punto di vista politico. Coleman ha dichiarato a TechCrunch che l'iniziativa è intesa a costruire fiducia attraverso una trasparenza radicale, affermando che l'azienda sta rilasciando cose che "la gente sarà piuttosto scioccata che stiamo rilasciando" . Ha presentato lo strumento come un modo per gli utenti di verificare in modo indipendente se sono stati influenzati dai sistemi di ranking, senza dover fare affidamento esclusivamente sulle dichiarazioni pubbliche di X .