Menaxherja e mëparshme e prodhimit në Facebook, Frances Haugen dëshmoi para Senatit amerikan më 5 tetor 2021, se platformat sociale të kompanisë “dëmtojnë fëmijët, nxisin ndarjet dhe dobësojnë demokracinë”.

Haugen ishte burimi kryesor për Wall Street Journal që shkruante për Facebookun. Ajo i përshkroi algoritmet e Facebook si të rrezikshme.

Ajo tha se drejtuesit e Facebook ishin në dijeni të problemit, por se ata kishin vënë fitimet para njerëzve dhe i bëri thirrje Kongresit të rregullojë kompaninë.

Se sa saktësisht platformat e mediave sociale dëmtojnë njerëzit është shpjeguar për The Conversation nga eksperti i IT, Filippo Menczer.

Më poshtë keni tekstin e tij:

Kur vendosin për përmbajtjen që do t’u shfaqet përdoruesve të platformës së mediave sociale, ata kryesisht mbështeten në njohuri për sjelljen e njerëzve. Në veçanti, ata kërkojnë përmbajtje të cilave u përgjigjen njerëzit, domethënë, të cilave u përgjigjen duke i pëlqyer, komentuar dhe ndarë. Fermat e trollit, organizatat që përhapin përmbajtje provokuese, përfitojnë nga kjo duke kopjuar përmbajtje me një angazhim të madh dhe duke e publikuar atë si të tyren, gjë që i ndihmon ata të arrijnë një audiencë të gjerë.

Si një shkencëtar kompjuteri që studion mënyrat në të cilat një numër i madh njerëzish komunikojnë me ndihmën e teknologjisë, unë e kuptoj logjikën e përdorimit të mençurisë së masave në këto algoritme. Unë gjithashtu shoh gracka të rëndësishme në mënyrën sesi rrjetet sociale e bëjnë këtë në praktikë.

Nga luanët në savanë deri tek pëlqimet në Facebook

Koncepti i mençurisë së turmës bazohet në idenë se përdorimi i sinjaleve që rrjedhin nga veprimet, opinionet dhe preferencat e njerëzve të tjerë si udhëzues do të çojë në vendime të mira. Për shembull, dihet që parashikimet kolektive janë zakonisht më të sakta se ato individuale. Inteligjenca kolektive përdoret për të parashikuar lëvizjet në tregjet financiare, rezultatet sportive, rezultatet e zgjedhjeve dhe madje edhe shpërthimet e sëmundjeve infektive.

Përmes miliona viteve të evolucionit, këto parime janë koduar në trurin e njeriut në formën e paragjykimeve njohëse. Për shembull, nëse të gjithë fillojnë të vrapojnë, kështu duhet të bëni edhe ju, sepse ndoshta njerëzit e panë një luan që po vinte dhe për këtë arsye vrapuan, kështu që mund të shpëtojë edhe jetën tuaj. Ndoshta nuk e dini pse vraponi, por është më e mençur të vraponi së pari dhe të pyesni më vonë.

Truri juaj kap sinjale nga mjedisi – përfshirë ato që vijnë nga bashkëqytetarët tuaj – dhe përdor rregulla të thjeshta për t’i përkthyer ato sinjale në vendime: shkoni me fituesin, ndiqni shumicën, kopjoni fqinjin tuaj. Këto rregulla funksionojnë jashtëzakonisht mirë në situata tipike sepse bazohen në supozime të shëndosha. Për shembull, ata supozojnë se njerëzit shpesh sillen në mënyrë racionale, se turma nuk ka gjasa të bëjë gabime, se e kaluara parashikon të ardhmen, e kështu me radhë.

Teknologjia i lejon njerëzit të kenë qasje në sinjalet e një numri shumë më të madh të njerëzve të tjerë, shumicën e të cilëve ata nuk i njohin. Aplikacionet e inteligjencës artificiale i përdorin gjerësisht këto sinjale të popullaritetit ose “angazhimit”, nga përzgjedhja e rezultateve të motorit të kërkimit tek rekomandimi i muzikës dhe videove dhe nga sugjerimi i miqve deri tek renditja e lajmeve që do t’ju shfaqen.

Nuk meriton që gjithçka të jetë virale

Hulumtimi ynë tregon se pothuajse të gjitha platformat e teknologjisë në internet, të tilla si mediat sociale dhe sistemet e referimit të lajmeve, kanë një paragjykim të fortë ndaj popullaritetit. Kur aplikacionet nxiten nga karaktere si përfshirja në vend të pyetjeve eksplicite të motorëve të kërkimit, paragjykimi ndaj popullaritetit mund të çojë në efekte anësore të dëmshme.

Mediat sociale si Facebook, Instagram, Twitter, YouTube dhe TikTok mbështeten shumë në algoritmet e inteligjencës artificiale për të renditur dhe rekomanduar përmbajtje. Këto algoritme marrin si hyrje atë që ju pëlqen, komentoni dhe ndani – me fjalë të tjera, përmbajtjen me të cilën merreni. Qëllimi i algoritmeve është të maksimizojnë angazhimin duke zbuluar atë që u pëlqen njerëzve dhe duke e renditur atë në krye të burimeve të tyre.

Në shikim të parë, kjo duket e arsyeshme. Nëse njerëzve u pëlqejnë lajmet e besueshme, opinionet e ekspertëve dhe videot argëtuese, këto algoritme duhet të identifikojnë një përmbajtje të tillë cilësore. Por mençuria e turmës këtu krijon një supozim kryesor: që rekomandimi i popullarizuar do të ndihmojë në rritjen e përmbajtjes me cilësi të lartë.

Ne e testuam këtë supozim duke studiuar një algoritëm që rendit përmbajtjen duke përdorur një përzierje të cilësisë dhe popullaritetit. Ne zbuluam se paragjykimi i përgjithshëm ndaj popullaritetit ka më shumë gjasa të zvogëlojë cilësinë e përgjithshme të përmbajtjes. Arsyeja është se angazhimi nuk është një tregues i besueshëm i cilësisë kur njerëzit janë të ekspozuar ndaj disa përmbajtjeve. Në të vërtetë krijon një sinjal të zhurmshëm, dhe algoritmi ka të ngjarë të përforcojë atë zhurmë fillestare. Kur popullariteti i përmbajtjes me cilësi të ulët bëhet mjaft i madh, ai do të rritet vazhdimisht.

Algoritmet nuk janë e vetmja gjë që preken nga paragjykimet e angazhimit, ato mund të prekin edhe njerëzit. Dëshmitë tregojnë se informacioni transmetohet përmes një “infeksioni kompleks”, që do të thotë se sa më shpesh njerëzit të ekspozohen ndaj një ideje në internet, aq më shumë ka të ngjarë që ata ta miratojnë atë dhe ta ndajnë përsëri. Kur mediat sociale u tregojnë njerëzve se një përmbajtje po bëhet virale, paragjykimet e tyre njohëse shfaqen dhe kthehen në një dëshirë të parezistueshme për t’i kushtuar vëmendje asaj dhe për ta ndarë atë.

Kohët e fundit kemi kryer një eksperiment duke përdorur një aplikacion të leximit të lajmeve të quajtur Fakey. Është një lojë e zhvilluar nga laboratori ynë dhe simulon burimet e lajmeve si Facebook dhe Twitter. Lojtarët shohin një përzierje të artikujve aktualë nga burime të lajmeve të rreme, shkenca të këqija, burime të hiperpartisë dhe burime teoricienësh konspirative, si dhe nga burime të zakonshme. Lojtarët marrin pikë për ndarjen ose pëlqimin e lajmeve nga burime të besuara dhe për etiketimin e artikujve me besueshmëri të ulët.

Ne zbuluam se lojtarët kanë më shumë gjasa të pëlqejnë dhe ndajnë, dhe më pak të ngjarë të etiketojnë artikuj nga burime me besueshmëri të ulët kur shohin se shumë përdorues të tjerë janë angazhuar rreth tyre. Ekspozimi ndaj matjes së angazhimit krijon kështu cenueshmëri.

Urtësia e turmës dështon këtu sepse është ndërtuar mbi supozimin e gabuar se turma përbëhet nga burime të ndryshme, të pavarura. Mund të ketë disa arsye pse kjo nuk është kështu.

Së pari, për shkak të tendencës së njerëzve për t’u shoqëruar me njerëz të ngjashëm, lagjet e tyre në internet nuk janë shumë të ndryshme. Lehtësia me të cilën përdoruesit e mediave sociale mund të flirtojnë me ata me të cilët nuk pajtohen i shtyn njerëzit në bashkësi homogjene, shpesh të referuara si dhoma jehonë.

Së dyti, meqenëse miqtë e shumë njerëzve janë miq me njëri -tjetrin, ata ndikojnë tek njëri-tjetri. Një eksperiment i mirënjohur ka treguar se të dish se çfarë muzike pëlqejnë miqtë e tu ndikon në preferencat e tua muzikore. Dëshira juaj shoqërore për t’u përshtatur me të tjerët shtrembëron gjykimin tuaj të pavarur.

Së treti, sinjalet e popullaritetit mund të trillohen. Me kalimin e viteve, motorët e kërkimit kanë zhvilluar teknika të sofistikuara për të kundërshtuar të ashtuquajturat “ferma lidhëse” dhe skema të tjera për manipulimin e algoritmeve të kërkimit. Sidoqoftë, platformat e mediave sociale sapo kanë filluar të mësojnë për dobësitë e tyre.

Njerëzit që duan të manipulojnë tregun e informacionit kanë krijuar llogari të rreme, si trollet dhe botët sociale, dhe kanë organizuar rrjete të rreme. Ata kanë vërshuar internetin për të krijuar përshtypjen se ndonjë teori konspirative ose kandidate politike është e njohur, duke mashtruar në të njëjtën kohë algoritmet e platformave dhe paragjykimet njohëse të njerëzve. Ata madje ndryshuan strukturën e rrjeteve sociale për të krijuar iluzione në lidhje me opinionet e shumicës.

Zvogëlimi i rëndësisë së angazhimit

Çfarë të bëni? Platformat teknologjike janë aktualisht në mbrojtje. Gjatë zgjedhjeve në SHBA, ata bëhen gjithnjë e më agresivë në heqjen e llogarive të rreme dhe dezinformatave të dëmshme. Por këto përpjekje mund të jenë të ngjashme me lojën e rrahjes së një nishani në kokë në një park dëfrimi.

Një qasje e ndryshme parandaluese do të ishte shtimi i fërkimit në proces. Me fjalë të tjera, bëni që procesi i shpërndarjes së informacionit të ngadalësohet. Sjellja me frekuencë të lartë, të tilla si pëlqimi dhe ndarja e automatizuar, mund të parandalohen nga testet CAPTCHA që kërkojnë që njerëzit të përgjigjen ose të paguajnë tarifa.

Kjo jo vetëm që do të zvogëlonte mundësitë e manipulimit, por me më pak informacion njerëzit do t’i kushtonin më shumë vëmendje asaj që shohin. Kjo do të linte më pak hapësirë për paragjykime ndaj angazhimit për të ndikuar në vendimet e njerëzve.

Do të ndihmonte gjithashtu nëse mediat sociale do të rregullonin algoritmet e tyre për t’u mbështetur më pak në sinjalet e angazhimit dhe më shumë në sinjale cilësore për të përcaktuar përmbajtjen që ata ju publikojnë. Ndoshta njoftimet e sinjalizuesit amerikan do të japin shtysën e nevojshme që kjo të ndodhë. /Telegrafi/