Elon Musks X macht Grok-gestützten Algorithmus für „Für dich"-Feed als Open Source verfügbar

Elon Musks Social-Media-Plattform X löste am Dienstag ihr Versprechen ein, den Vorhang über eines der am besten gehüteten Geheimnisse der sozialen Medien zu lüften, indem sie die Machine-Learning-Architektur veröffentlichte, die bestimmt, welche Posts in den Feeds der Benutzer erscheinen.

„Wir haben unseren neuen 𝕏-Algorithmus als Open Source veröffentlicht, der von derselben Transformer-Architektur wie xAIs Grok-Modell angetrieben wird", twitterte das Engineering-Team von X.

„Wir wissen, dass der Algorithmus dumm ist und massive Verbesserungen braucht, aber zumindest könnt ihr sehen, wie wir in Echtzeit und mit Transparenz daran arbeiten, ihn besser zu machen", twitterte Musk nach der Veröffentlichung. „Keine anderen Social-Media-Unternehmen tun das."

Die Veröffentlichung folgt einem Versprechen, das Musk letzte Woche abgab, als er postete, dass er „den neuen X-Algorithmus, einschließlich des gesamten Codes, der bestimmt, welche organischen und Werbe-Posts Benutzern empfohlen werden, in 7 Tagen als Open Source veröffentlichen" werde.

Er versprach, dass Aktualisierungen „alle 4 Wochen mit umfassenden Entwicklernotizen wiederholt werden, um euch zu helfen zu verstehen, was sich geändert hat."

Das GitHub-Repository beschreibt ein Grok-basiertes Transformer-Modell, das Posts im „Für Dich"-Feed von X durch Vorhersage von Benutzeraktionen wie Likes und Antworten rankt, unter Verwendung von End-to-End-Machine-Learning ohne handgefertigte Features, entwickelt in Rust und Python für modulares Abrufen und Bewerten.

Der Algorithmus ruft Inhalte aus zwei Quellen ab: In-Network-Posts von Konten, denen Benutzer folgen, und Out-of-Network-Posts, die durch ML-basiertes Abrufen entdeckt werden, wobei beide durch ein Bewertungssystem kombiniert werden, das Engagement-Wahrscheinlichkeiten für jeden Post vorhersagt.

Midhun Krishna M, Mitbegründer und CEO des LLM-Kostentrackers TknOps.io, sagte, die Open-Source-Veröffentlichung könnte Industriestandards verändern.

„Indem X die Grok-basierte Transformer-Architektur offenlegt, gibt X Entwicklern im Wesentlichen einen Bauplan, um Empfehlungssysteme zu verstehen und möglicherweise zu verbessern, die jahrelang Black Boxes waren", sagte er zu Decrypt. „Dieses Maß an Transparenz könnte andere Plattformen zwingen, dem zu folgen oder zu erklären, warum sie es nicht tun."

„Creators können lernen, was funktioniert, und sich anpassen, ohne blindlings das System zu manipulieren, während klarere Anreize regulären Benutzern zugutekommen und zu besseren Inhalten führen", fügte er hinzu.

Auf die Frage, ob der Open-Source-Code Benutzern helfen könnte zu bestimmen, was Posts viral macht, analysierte Grok selbst den Algorithmus und identifizierte fünf Schlüsselfaktoren.

Diese umfassen Engagement-Vorhersagen basierend auf dem Benutzerverlauf für Likes und Reposts, Content-Neuheit und Relevanz, wobei zeitnahe personalisierte Posts höher bewertet werden, Diversitätsbewertung, die wiederholte Autoren begrenzt, eine Balance zwischen gefolgten Konten und ML-vorgeschlagenen Posts sowie negative Signale durch Sperren und Stummschaltungen, die Bewertungen senken.

X unter Beobachtung

Die Veröffentlichung erfolgt inmitten verstärkter Prüfung von Xs KI-Initiativen, da X letzte Woche den API-Zugang für InfoFi-Projekte widerrief, die Benutzer für Plattform-Engagement belohnten, wobei Produktchef Nikita Bier erklärte, das Unternehmen werde „Apps, die Benutzer für das Posten auf X belohnen, nicht mehr zulassen" aufgrund von Bedenken bezüglich KI-generiertem Spam.

Kürzlich beschränkte X Groks Bilderzeugung- und Bearbeitungsfunktionen nur auf zahlende Abonnenten und implementierte technische Maßnahmen, um das Bearbeiten von Bildern echter Personen zu verhindern, nachdem der Chatbot zur Erstellung nicht einvernehmlicher sexualisierter Bilder verwendet wurde, einschließlich solcher von Minderjährigen, was Regulierungsbehörden weltweit dazu veranlasste, Untersuchungen einzuleiten, die zu Durchsetzungsmaßnahmen führen könnten.