Tutti i social diventano sempre più simili a TikTok, ma c’è un problema

Con l’avvento di TikTok e l’immenso successo che sta avendo la piattaforma, praticamente tutti i social network rivali si stanno trasformando in un feed infinito di brevi video, chiamati Reel su Instagram e Short su YouTube, per cercare di rimanere a galla in un settore che ormai è dominato dal social cinese. Le piattaforme stanno diventando, piano piano, uguali a TikTok perdendo la propria natura originaria per inseguire un rivale ormai insuperabile. L’era dei video è ormai arrivata e, a quanto pare, è irreversibile. E, con lei, anche l’impossibilità di moderare i contenuti in maniera automatica.

I social network diventano sempre più come TikTok

A luglio, Kylie Jenner e le sorelle Kim e Kourtney Kardashian – che insieme superano 800 milioni di follower – hanno condiviso un’immagine Instagram del creatore Tati Bruening chiedendo alla piattaforma di “smetterla di provare a essere TikTok”. La protesta si riferiva senza mezzi termini alla svolta dell’azienda verso i video, allontanandosi dalle sue origini di social per condividere post contenenti immagini.

Purtroppo, però, sembra che nemmeno avere centinaia di milioni di follower basti per cambiare le sorti di Instagram. Anzi, qualche giorno dopo, proprio il CEO Adam Mosseri ha dichiarato in un video “Devo essere onesto, credo che Instagram diventerà sempre più video nel tempo”. Insomma, sembra che il destino del social sia ormai deciso.

In linea con la sua spinta ad abbracciare i video, Meta ha affermato che entro la fine del 2023 raddoppierà la proporzione di materiale sui feed degli utenti di Instagram e Facebook che è “raccomandato dalla loro AI”. La qualità del nostro feed, insomma, dipenderà meno da chi seguiremo e più da ciò che l’AI deciderà di mostrarci.

E non è certo una sorpresa, guardando il rivale più forte. TikTok, con il suo feed di video infinito, sta sbaragliando la concorrenza. Secondo un recente sondaggio del Pew Research Center, un quarto delle persone sotto i 30 anni negli Stati Uniti apprende regolarmente le notizie grazie a TikTok. E quel numero sta crescendo. Le persone si stanno persino rivolgendo ai video dei social media in sostituzione della ricerca su Google.

Il problema della moderazione dei contenuti

Basare la propria vita online e la propria informazione sugli algoritmi che gestiscono i contenuti video, però, è molto rischioso. I video, infatti, sono molto più difficili da analizzare e categorizzare per le intelligenze artificiali che si nascondono dietro i social network.

In un esperimento di settembre, come riporta The Atlantic, la società NewsGuard ha scoperto che i risultati migliori su TikTok per una serie di termini includevano spesso video fuorvianti, pieni di odio e, in alcuni casi, estremamente pericolosi. Per esempio, la ricerca “idrossiclorochina” ha prodotto un tutorial su come fabbricare un farmaco contro la malaria, e una cura palesemente falsa sul COVID, usando un pompelmo.

Questo dovrebbe portare le società dietro i social media a raddoppiare i loro sforzi per tenere questi contenuti lontano dalle loro piattaforme. Però attualmente solo il 40% dei video che TikTok rimuove viene gestito da sistemi automatizzati, portando i dipendenti ogni mese alla revisione manuale di milioni di video.

I limiti delle intelligenze artificiali

Allenare le AI nel modo giusto, però, è quasi impossibile. Attualmente queste intelligenze analizzano i migliaia di fotogrammi presenti in un video, unendone i significati e cercando di tracciare una narrazione che abbia senso. L’audio, poi, aggiunge ulteriori livelli di significato. Ma è quasi impossibile che una macchina riesca a comprendere sempre quando un video è davvero da censurare oppure no. A volte potrebbe censurare video che non hanno brutte intenzioni e lasciare online altri contenuti discriminatori.

Nell’esempio del tutorial su come creare l’idrossiclorochina dal pompelmo, è impossibile per un AI distinguere il video e il suono di una clip in cui si fa spremuta da quelli di un video palesemente disinformativo. Il vero significato di un video può essere compreso solo analizzando e unendo i vari strati di dati. E molti contenuti di odio si adattano perfettamente a questa lacuna di comprensione dell’AI. Una moderazione efficace può richiedere “contesto della vita reale e buon senso”, affermano i ricercatori. In altre parole, la sensibilità di un essere umano.

Inoltre l’AI spesso fa fatica a comprendere cose che non ha mai incontrato. YouTube ha affermato che prima del 2020, la sua intelligenza artificiale era diventata parecchio brava a rilevare “le poche narrazioni principali” che dominavano “il panorama della disinformazione online”. Ma quando un’ondata di nuova disinformazione e disinformazione pandemica ha iniziato a inondare il web, l’azienda ha impiegato del tempo per riqualificare i suoi algoritmi.

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Il futuro del feed infinito di video sui social network

E anche se l’IA potesse filtrare i video illeciti con un’acutezza sovrumana, c’è ancora il compito di ordinare il feed infinito. I contenuti, infatti, vengono mostrati in un ordine deciso dall’algoritmo. Con contenuti politici estremi in aumento su internet, il modo in cui l’algoritmo sceglie cosa far emergere e consigliare è una questione tecnologica complessa con una posta in gioco molto alta. E, anche in questo caso, quando si tratta di video è molto più difficile.

L’intelligenza artificiale è in grado di analizzare quante volte si rivede un video, fino a che punto si è arrivati prima di passare al prossimo contenuto e molti altri dati. Il problema è che un’IA ottimizzata per il coinvolgimento non può comprendere la differenza tra un video che l’utente ha guardato con piacere e uno che ha guardato passivamente. Se un utente guarda un video più volte, l’IA non sarà in grado di discernere se è stato perché ha trasmesso gioia o rabbia.

La tecnologia che analizza i contenuti video ha ancora moltissimi passi in avanti da fare e attualmente non ci si può basare solo sull’AI per moderare social network come TikTok o Instagram. Le piattaforme però si stanno concentrando sempre più sulle clip, e meno sulle foto, quindi è necessario investire ancora di più su questi algoritmi.

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