Elon Musk mengubah algoritma rekomendasi platform X menjadi arsitektur Transformer dan merilisnya sebagai open source, tetapi tidak mempublikasikan bobot model dan data pelatihan.
（Latar belakang: Musk melawan OpenAI secara daring: Mantan “bos utama” menuntut 1340 miliar dolar AS, apakah akhirnya kalah oleh bisnis?）
（Keterangan tambahan: Panduan lengkap menulis artikel di platform X untuk menghasilkan uang》Musk meluncurkan X Articles dengan penghasilan dua kali lipat, pengaturan audiens, penyajian fakta, pengurangan omong kosong, promosi langganan… ）

Daftar isi artikel

• Peralihan lengkap dari aturan keras ke prediksi AI
• Rumus skor rekomendasi menunjukkan “ekonomi perhatian”
• Ruang lingkup open source dan batasan kotak hitam

Pada 20 Januari waktu AS, Elon Musk mengunggah kode baru algoritma rekomendasi platform X bernama “Phoenix” ke GitHub. Dokumen menunjukkan bahwa sistem telah beralih dari rekayasa fitur manual secara menyeluruh ke arsitektur AI berbasis Transformer sebagai inti, tetapi bobot model dan data pelatihan tidak dirilis bersama.

Dari aturan keras ke prediksi AI secara menyeluruh

Lebih dari sepuluh tahun terakhir, urutan tweet di X (sebelumnya Twitter) terutama bergantung pada aturan “jika… maka…” yang ditetapkan insinyur, seperti kata kunci, hubungan mengikuti, atau waktu tinggal. Berdasarkan struktur kode yang diungkapkan X saat ini, Phoenix telah menghapus sebagian besar fitur manual, beralih ke analisis urutan perilaku pengguna menggunakan Transformer yang bersumber dari Grok di bawah naungan xAI.

Tindakan seperti memberi like, berbagi, memblokir, dan durasi penelusuran diperlakukan sebagai peristiwa berurutan, dan model memprediksi langkah berikutnya melalui distribusi probabilitas, menentukan tingkat dan jangkauan eksposur konten.

Rumus skor rekomendasi menunjukkan “ekonomi perhatian”

Dalam dokumen Git, logika perhitungan inti disederhanakan menjadi:

Score = Σ (Probability × Weight)

Ini menunjukkan bahwa termasuk perkiraan probabilitas pengguna melakukan berbagai tindakan terhadap satu tweet, lalu dikalikan dengan bobot yang ditetapkan platform.

Sebagai contoh, jika probabilitas menyukai 60%, memblokir 5%, dan platform memberikan bobot positif untuk “menyukai” serta bobot negatif untuk “memblokir”, maka skor akhir akan langsung mempengaruhi apakah tweet tersebut masuk ke aliran rekomendasi. Dokumen menyebutkan bahwa waktu tinggal bahkan dapat diukur hingga detik, yang berarti pembuat konten akan lebih diarahkan algoritma ke tujuan “menahan perhatian”, sedangkan nilai bobot masing-masing tindakan tidak diungkapkan dalam kode.

Ruang lingkup open source dan batasan kotak hitam

Meskipun kode dapat dilihat, parameter model nyata dan data pelatihan lengkap tidak dipublikasikan. Analisis pasar berpendapat bahwa, dibandingkan dengan TikTok atau Meta yang sepenuhnya tertutup, Phoenix setidaknya menyediakan proses komputasi; tetapi tanpa bobot, pengembang eksternal tidak dapat memverifikasi efektivitas rekomendasi maupun mereplikasi model.

Ini berbeda dengan kondisi saat X pertama kali merilis sebagian parameter pada 2023, di mana Musk melalui “open source yang bersifat demonstratif” menanggapi keraguan komunitas seperti Slashdot tentang transparansi, tetapi tetap menjaga benteng bisnis yang sesungguhnya.

Phoenix juga melambangkan bahwa tumpukan teknologi X dan xAI telah terintegrasi, di mana platform X memberi makan Grok dengan data interaksi real-time yang besar, lalu Grok kembali mengendalikan distribusi lalu lintas, membentuk siklus tertutup.