Como había prometido, en nombre de la transparencia, Elon Musk publicó en GitHub gran parte del código fuente que utiliza la compañía para hacer andar Twitter.

El CEO de Twitter, Elon Musk, hizo historia este viernes, en favor de la transparencia. A partir de abril, Twitter ha hecho público una parte de su código fuente para la inspección pública, incluido el polémico algoritmo que utiliza para recomendar tweets en las líneas de tiempo de los usuarios.

En GitHub, Twitter publicó dos repositorios que contienen gran parte del código que la empresa utiliza para que muchas partes de la red social funcionen, incluido el mecanismo que Twitter usa para controlar los tweets que los usuarios ven en la línea de tiempo “For You”/”Para Vos”. 

En el pasado, este algoritmo fue duramente criticado por los usuarios de la red social debido a que suprimía los tweets y las tendencias de derecha, y promovía las de izquierda. Obviamente, eran puras especulaciones hasta que Elon Musk compró la compañía y confirmó, a través de los #TwitterFiles, que este era el caso.

Según el también CEO de Tesla y SpaceX, a las pocas semanas de tomar control de Twitter, cambió completamente el código fuente. Ahora, para demostrar que verdaderamente lo hizo y para dar un histórico paso hacia la transparencia, lo hará público para que cualquiera pueda entrar y comprobarlo.

En una sesión de Twitter Spaces este viernes, Musk aclaró: “Nuestro lanzamiento inicial del llamado algoritmo será bastante vergonzoso, y la gente encontrará muchos errores, pero los corregiremos muy rápidamente”. 

“Incluso si no estás de acuerdo con algo, al menos sabrás por qué está ahí y que no estás siendo manipulado en secreto… El análogo, aquí, al que aspiramos es el gran ejemplo de Linux como un sistema operativo de código abierto… Uno puede, en teoría, descubrir muchos exploits para Linux. En realidad, lo que sucede es que la comunidad identifica y corrige esos exploits”, explicó el magnate.

Por su parte, aclaró que estas publicaciones no incluyen el código que impulsa las recomendaciones de anuncios de Twitter, debido a que esto es información que debe mantenerse confidencial por cuestiones contractuales con los clientes que compran publicidad en la red social.

Además, si bien se muestra cómo el algoritmo opera para crear la página de recomendación, por el momento, Twitter no publicó los datos utilizados para entrenar el algoritmo, ya que podría comprometer información personal de los usuarios.

“Excluimos cualquier código que comprometiera la seguridad y la privacidad del usuario o la capacidad de proteger nuestra plataforma de los malos actores, lo que incluye socavar nuestros esfuerzos para combatir la explotación y manipulación sexual infantil”, aseguró. 

“Vamos a buscar sugerencias, no solo sobre errores, sino también sobre cómo debería funcionar el algoritmo”, dijo Musk en la sesión de Spaces. “Va a ser un proceso en evolución. No esperaría que fuera un movimiento ascendente continuo… pero estamos muy abiertos a lo que podría mejorar la experiencia del usuario“, concluyó.

A primera vista, el algoritmo es bastante complejo, pero no necesariamente sorprendente desde un punto de vista técnico. Se compone de múltiples modelos, incluido uno que detecta contenido “Not Safe For Work“, violento o abusivo, luego determina la probabilidad de que un usuario de Twitter interactúe con otro usuario en base a ese tweet y calcula la “reputación” que esa publicación tendrá para aparecer o no entre las recomendaciones que uno lee en su página principal. 

La página “For You”/”Para Vos” está populada por tweets de personas que uno sigue, pero también por tweets que ellos han likeado, retuiteado o incluso, tweets de personas que son seguidas por las personas que uno sigue. Esta masa de publicaciones es ordenada por esta “reputación”.

Siempre se supo que los tweets eran clasificados en base a algún puntaje, pero ahora sabemos en qué se basa. El algoritmo inspecciona el contenido del tweet, busca palabras clave como “muerte”, “matar”, “pornografía”, “suicidio”, entre otras, también tiene un sofisticado código que permite “leer en contexto” e interpretar si el tweet es abusivo contra otra persona.

No hay hallazgos de palabras clave relacionadas con cuestiones extremistas o con las vacunas o con el COVID-19, algo que definitivamente fue eliminado por Elon Musk porque antes era imposible publicar un tweet sobre estos temas sin que desapareciera de la faz de Twitter.

Pero si hay “etiquetas” que se usan para identificar un tweet como proveniente de un “demócrata“, un “republicano“, o un usuario “importante” (“power“). Incluso hay una etiqueta que indica si un tweet proviene de Elon Musk o no.

El magnate mencionó en el space que están buscando un reemplazo para esta parte del algoritmo. “No me gusta ponerle etiquetas a los tweets de la gente, estamos viendo como no hacerlo más“, mencionó.

Twitter’s algorithm specifically labels whether the Tweet author is Elon Musk

“author_is_elon”

besides the Democrat, Republican and “Power User” labelshttps://t.co/fhpBjdfifX pic.twitter.com/orCPvfMTb9

— Jane Manchun Wong (@wongmjane) March 31, 2023

Varias redes neuronales son responsables de clasificar los tweets y recomendar cuentas a seguir, mientras que un componente de filtrado oculta los tweets para, según la propia explicación de Twitter, “apoyar el cumplimiento legal, mejorar la calidad del producto, aumentar la confianza del usuario, proteger los ingresos mediante el uso de tratamientos de productos visibles y filtrados duros y una clasificación descendente de granularidad gruesa“.

Según se puede ver en el algoritmo, Twitter intenta extraer los “mejores” 1.500 tweets de los millones que clasifican para aparecer en la página “For You”/”Para Vos”. Además, esta línea de tiempo consiste en un 50% de tweets de personas que seguís, y otro 50% de personas que no seguís, con un énfasis puesto en las noticias, sin preferencia de qué medio, solo se prioriza a las cuentas verificadas o blue.

La clasificación se logra con una red neuronal de casi 48 millones de parámetros que se capacita continuamente en las interacciones de los tweets para optimizar la participación positiva. Por ejemplo, los likes, los retweets y las respuestas, pero también tiempo que tardas en leer un tweet, si después de ver ese tweet vas a ver el usuario, el tiempo que pasa entre que likeas dos tweets de un mismo usuario, o hasta la cantidad de tiempo que pasas viendo sus imágenes y videos.

Las medidas pretenden dar marcha atrás con el proceso de desregulación iniciado en 2018 por el expresidente Donald Trump. Los demócratas proponen endurecer severamente los requisitos de capital y liquidez para todas las instituciones financieras.

Frente a la incipiente corrida contra los depósitos bancarios y la caída de grandes entidades financieras como el Silicon Valley Bank y el Signature Bank, el presidente Joe Biden se desligó de cualquier responsabilidad, volvió a culpar al expresidente Trump por la crisis bancaria (anteriormente lo había culpado por la elevada inflación), y anunció una serie de propuestas para intensificar la presión regulatoria.

El diagnóstico del gobierno demócrata entiende que la falta de confianza de los ahorristas y las decisiones de los bancos están vinculadas con la “falta de regulación y supervisión” de las autoridades pertinentes, lo cual es extraño porque desde 2018 que este marco regulatorio más flexible está vigente, y recién este año hubo una corrida.

Lo que no dice Biden es que lo que sí cambió es la propia política monetaria de la Reserva Federal, que mantuvo la tasa de interés en casi 0% a lo largo de la pandemia y recientemente empezó a subirla bruscamente, de 0 a 5 puntos porcentuales en pocos meses.

Las medidas presentadas con las siguientes:

• La elevación de los requisitos de capital para bancos pequeños y medianos;
• Actualización de las “pruebas de estrés”, los informes que deben presentar los bancos ante la velocidad de rotación de los depósitos. Aumento de la frecuencia para la solicitud de estos informes;
• Nueva obligación para los bancos medianos a que presenten un “plan de cierre” predeterminado;
• Limitación de la cantidad de bancos que deben contribuir a reponer el Fondo de Seguro de Depósitos;
• Generalización de la garantía para depósitos, aunque no así para instituciones financieras.

Las medidas apuntan a dar marcha atrás con gran parte del proceso de desregulación bancaria implementado por Donald Trump en el año 2018. La desregulación del Gobierno anterior incluía la flexibilización de los requisitos de capital para instituciones pequeñas y medianas, aunque no así para los grandes bancos.

Los requisitos de capital determinan cuánto capital líquido deben mantener los bancos (comúnmente en la forma de títulos valores que se transforman en dinero rápidamente) como proporción del total de sus activos. 

Estas regulaciones pretenden abordar el problema de la insolvencia de las instituciones financieras en momentos de estrés y corrida contra los depósitos, pero lo cierto es que no atacan las causas de estos eventos (que son impredecibles) sino que solo operan sobre las consecuencias, pero a un costo atroz en materia de crecimiento y expansión del crédito. 

Los requisitos más estrictos sobre el capital líquido incentivan activamente la reducción de la toma de riesgos por parte de los bancos (disminuyendo la cantidad de proyectos que están dispuestos a financiar).

Además, se provoca una fuerte retracción de la competencia bancaria, cuyo efecto más palpable es el aumento del costo general del crédito para empresas y consumidores. Este punto de vista fue el que se adoptó bajo la desregulación trumpista. La administración Biden pone el foco en los bancos medianos, catalogados como tales por mantener una posición de activos de entre US$ 100.000 millones y US$ 250.000 millones.

La falta de apoyo parlamentario para derogar la legislación de 2018 obliga al Gobierno a hacer uso de cláusulas que ya estaban presentes en la ley de Trump, especialmente sobre la capacidad de las agencias federales para introducir regulaciones con un cierto nivel de discreción. Sin embargo, el margen de maniobra es sustancialmente acotado en comparación a la legislación previa al 2018.

A pesar de que el caso se había caído, un gran jurado de Manhattan habría aceptado el pedido para arrestar al ex presidente republicano. El anuncio se dará la semana que viene.

El ex presidente y actual candidato que lidera las encuestas para las elecciones del año que viene, Donald Trump, habría sido acusado por un jurado de Manhattan tras la presentación a puertas cerradas del fiscal demócrata Alvin Bragg, según publicó CNN esta tarde.

Se trataría de la primera vez en la historia de Estados Unidos que un presidente o ex presidente enfrenta cargos penales. Tanto Richard Nixon como Bill Clinton, quienes sufrieron procesos de impeachment en su contra, nunca se presentaron cargos en la justicia.

Bragg ya había estado en contacto la semana pasada con el equipo de abogados de Trump, el FBI y el Servicio Secreto para coordinar su arresto, ya que según un documento filtrado a Fox News mostró que se había pedido la prisión preventiva.

La acusación ha sido presentada bajo sello y, según CNN, se dará a conocer en los próximos días. Los cargos no se conocen públicamente por el momento, y se desconoce en qué caso se aprobó su imputación.

Sin embargo, al tratarse de la oficina de Bragg, está prácticamente confirmado que se refiere al caso de Stormy Daniels. Esta causa investiga el pago de una suma de US$ 130.000 dólares a la actriz porno, quien en 2016 había amenazado públicamente con que iba a lanzar un libro contando que tuvo una relación amorosa con Trump poco después de su casamiento con Melania Trump.

Daniels firmó un acuerdo de confidencialidad con el abogado de Trump, Michael Cohen, y finalmente no publicó el libro. Dos años después, en 2018, el abogado Michael Avenatti convenció a Daniels que presentara cargos contra Trump dado que el pago se había hecho en plena campaña presidencial, y podría considerarse una extorsión política.

La causa solo pudo encontrar culpable a Michael Cohen, ex abogado de Trump, ya que no hubo evidencia de que Trump le había ordenado o reembolsado el dinero, y la justicia dictaminó que Cohen actuó de su propia voluntad sin el conocimiento del entonces candidato a presidente.

La situación quedó sellada cuando Avenatti cayó preso en 2019, luego de que se probara que había estafado a Daniels y que le había robado dinero. Pero la causa fue reabierta dos años después por el fiscal Bragg, quien decidió continuar con la investigación.

La investigación de Bragg se volvió a caer a principio de mes, cuando nuevos documentos salieron a la luz que demuestran que Trump no estuvo involucrado en los pagos a la actriz porno.

En una carta del año 2018 redactada por Michael Cohen, el abogado le asegura a la Comisión Federal de Elecciones (FEC) que la suma de dinero pagada a Stormy Daniels (nombre real Stephanie Clifford) provino completamente de fondos personales suyos.

En la misma carta, además se especifica que ni la Organización Trump ni el equipo de campaña de Donald Trump tuvo participación alguna en la transacción a Stormy Daniels, así como tampoco se realizó el reembolso directa o indirectamente a Cohen por el monto erogado.

Pero por alguna razón, que por el momento se mantiene de manera confidencial, Bragg ha encontrado la manera de justificar judicialmente su decisión de pedir la prisión preventiva del principal rival de los demócratas para la elección del año 2024.