Dari "Aturan Buatan" hingga "AI Membaca Pikiran": Algoritma Baru X Membentuk Ulang Aliran Informasi, Lebih Akurat tapi Juga Lebih Berbahaya

比推Dipublikasikan tanggal 2026-01-20Terakhir diperbarui pada 2026-01-20

Abstrak

Algoritma rekomendasi baru X (sebelumnya Twitter) yang diumumkan pada 20 Januari telah beralih dari aturan buatan manusia ke sistem yang sepenuhnya digerakkan oleh AI. Sistem ini mencampur konten dari akun yang diikuti pengguna ("Thunder") dengan konten dari seluruh platform yang mungkin menarik bagi pengguna ("Phoenix"). Prosesnya dimulai dengan membangun profil pengguna berdasarkan riwayat interaksi dan preferensi. Konten kemudian dikumpulkan, dilengkapi metadata, dan disaring untuk menghapus spam atau konten yang tidak diinginkan. Inti algoritma terletak pada model transformer "Phoenix Grok" yang memberi skor pada setiap kandidat konten dengan memprediksi probabilitas tanggapan pengguna (seperti like, retweet, atau blokir). Skor akhir ditentukan dengan menambahkan bobot pada tindakan positif dan mengurangi bobot pada tindakan negatif. Algoritma juga memasukkan "Author Diversity Scorer" untuk mencegah satu penulis mendominasi umpan. Setelah penyaringan kedua untuk konten berbahaya, konten dengan skor tertinggi diurutkan untuk ditampilkan di umpan "For You". Kemajuan utama adalah kemampuan AI untuk mempelajari preferensi pengguna secara mandiri dan memprediksi berbagai perilaku, sehingga meningkatkan akurasi rekomendasi. Sistem ini juga dianggap lebih adil karena memberi peluang pada akun kecil. Namun, kekhawatiran muncul mengenai pembentukan "kamar gema" informasi dan penargetan konten emosional yang lebih efektif.

Ditulis oleh: KarenZ, Foresight News

Judul asli: Menguraikan Algoritma Rekomendasi Baru X dengan Bahasa Sederhana: Dari "Mengambil Data" hingga "Memberi Skor"

Apakah Musk telah mengubah sistem rekomendasi Twitter dari "tumpukan aturan buatan dan sebagian besar algoritma heuristik" menjadi "murni mengandalkan model AI besar untuk menebak kesukaan Anda?

Pada 20 Januari, Twitter (X) secara resmi mengungkap algoritma rekomendasi baru, yaitu logika di balik linimasa "For You" (Untuk Anda) di beranda Twitter.

Secara sederhana, algoritma sekarang adalah: mencampur konten "dari orang yang Anda ikuti" dan "konten dari seluruh jaringan yang mungkin sesuai dengan selera Anda", kemudian mengurutkannya berdasarkan daya tariknya bagi Anda menurut serangkaian tindakan seperti like, komentar, dll. yang sebelumnya Anda lakukan di X, melewati dua kali penyaringan, dan akhirnya menjadi aliran informasi rekomendasi yang Anda lihat.

Berikut adalah logika inti yang diterjemahkan ke dalam bahasa sederhana:

Membangun Profil

Sistem pertama-tama mengumpulkan informasi konteks pengguna untuk membangun "profil" untuk rekomendasi selanjutnya:

  • Urutan Perilaku Pengguna: Riwayat interaksi (like, retweet, lama waktu tinggal, dll.).

  • Fitur Pengguna: Daftar yang diikuti, pengaturan preferensi pribadi, dll.

Dari Mana Kontennya?

Setiap kali Anda menyegarkan linimasa "Untuk Anda", algoritma akan mencari konten dari dua tempat berikut:

  • Lingkaran Kenalan (Thunder): Tweet yang diposting oleh orang yang Anda ikuti.

  • Lingkaran Orang Asing (Phoenix): Orang yang tidak Anda ikuti, tetapi AI akan mencari postingan yang mungkin menarik minat Anda (bahkan jika Anda tidak mengikuti penulisnya) dari lautan orang berdasarkan selera Anda.

Kedua tumpukan konten ini akan dicampur, menjadi kandidat tweet.

Pelengkapan Data dan Penyaringan Awal

Setelah mengambil ribuan postingan, sistem akan mengambil metadata lengkap postingan (informasi penulis, file media, teks inti), alur ini disebut Hydration. Kemudian akan dilakukan pembersihan cepat untuk menghilangkan konten duplikat, postingan lama, postingan yang Anda kirim sendiri, konten dari penulis yang diblokir, atau konten dengan kata kunci yang diblokir.

Langkah ini untuk menghemat sumber daya komputasi, mencegah konten tidak valid masuk ke tahap inti pemberian skor.

Bagaimana Cara Memberi Skor?

Ini adalah bagian yang paling krusial. Model Transformer berbasis Phoenix Grok akan mengawasi setiap kandidat postingan yang tersisa setelah penyaringan, menghitung probabilitas Anda melakukan berbagai tindakan terhadapnya. Ini adalah permainan penambahan dan pengurangan skor:

Poin Tambah (Umpan Balik Positif): AI mengira Anda mungkin akan like, retweet, membalas, mengklik gambar, atau mengklik untuk melihat profil.

Poin Kurang (Umpan Balik Negatif): AI mengira Anda mungkin akan memblokir penulis, membisukan (Mute), atau melaporkan.

Skor Akhir = (Probabilitas Like × Bobot) + (Probabilitas Balas × Bobot) – (Probabilitas Blokir × Bobot)...

Perlu dicatat bahwa dalam algoritma rekomendasi baru, Author Diversity Scorer (Pemberi Skor Keragaman Penulis) biasanya akan turun tangan setelah AI selesai menghitung skor akhir. Ketika mendeteksi bahwa dalam satu batch kandidat postingan terdapat banyak konten dari penulis yang sama, alat ini secara otomatis akan "menekan" skor postingan selanjutnya dari penulis tersebut, membuat penulis yang Anda lihat lebih beragam.

Akhirnya, berdasarkan pengurutan skor, dipilihlah sekumpulan postingan dengan skor tertinggi.

Penyaringan Sekunder

Sistem memeriksa kembali sejumlah postingan dengan skor tertinggi, menyaring yang melanggar aturan (seperti spam, konten kekerasan), menghapus duplikasi untuk beberapa cabang thread yang sama, dan akhirnya mengurutkannya dari skor tertinggi ke terendah, menjadi aliran informasi yang Anda lihat.

Kesimpulan

X telah menghapus semua fungsi yang dirancang secara manual dan sebagian besar algoritma heuristik dari sistem rekomendasi. Kemajuan inti dari algoritma baru terletak pada "membiarkan AI belajar sendiri preferensi pengguna", mencapai lompatan dari "memberi tahu mesin cara melakukannya" ke "membiarkan mesin belajar sendiri cara melakukannya".

Pertama, rekomendasi lebih akurat, "prediksi multi-dimensi" lebih sesuai dengan kebutuhan nyata. Algoritma baru mengandalkan model besar Grok untuk memprediksi berbagai perilaku pengguna — tidak hanya menghitung "apakah akan like/retweet", tetapi juga menghitung "apakah akan mengklik tautan untuk melihat", "bagaimana waktu tinggal", "apakah akan mengikuti penulis", bahkan memprediksi "apakah akan melaporkan/memblokir". Penilaian yang sangat detail ini membuat konten rekomendasi mencapai tingkat kesesuaian yang belum pernah terjadi sebelumnya dengan kebutuhan bawah sadar pengguna.

Kedua, mekanisme algoritma relatif lebih adil, sampai batas tertentu dapat memecahkan kutukan "monopoli akun besar", memberi lebih banyak peluang untuk akun baru dan kecil: Algoritma "heuristik" masa lalu memiliki masalah fatal: akun besar mengandalkan volume interaksi historis yang tinggi, konten apa pun yang diposting akan mendapatkan eksposur tinggi, sementara akun baru, meskipun kontennya berkualitas, terkubur karena "tidak ada akumulasi data". Mekanisme isolasi kandidat membuat setiap postingan diberi skor secara independen, tidak terkait dengan "apakah konten lain dalam batch yang sama adalah viral". Selain itu, Author Diversity Scorer juga akan mengurangi perilaku membanjiri (spam) postingan selanjutnya dari penulis yang sama dalam batch yang sama.

Bagi perusahaan X: Ini adalah langkah pengurangan biaya dan peningkatan efisiensi, menggunakan daya komputasi untuk menggantikan tenaga manusia, menggunakan AI untuk meningkatkan retensi. Bagi pengguna, kita menghadapi "otak super" yang selalu mencoba memahami pikiran kita. Semakin ia memahami kita, semakin kita tidak dapat meninggalkannya, tetapi justru karena ia terlalu memahami kita, kita akan lebih dalam terjerat dalam "kamar informasi" yang ditenun oleh algoritma, dan lebih mudah menjadi sasaran penangkapan yang tepat untuk konten-konten emosional.

Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Grup Komunikasi TG Bitpush:https://t.me/BitPushCommunity

Berlangganan TG Bitpush: https://t.me/bitpush

Tautan asli:https://www.bitpush.news/articles/7604412

Pertanyaan Terkait

QApa inti dari algoritme rekomendasi baru X (sebelumnya Twitter) yang diumumkan pada 20 Januari?

AAlgoritme baru X menggabungkan konten dari orang yang Anda ikuti (lingkaran kenalan) dan konten dari seluruh platform yang mungkin menarik bagi Anda (lingkaran asing) berdasarkan riwayat interaksi Anda seperti suka dan komentar. Konten-konten ini kemudian disaring, diberi skor oleh model AI Grok berdasarkan prediksi interaksi Anda, dan diurutkan untuk membentuk aliran informasi yang Anda lihat.

QBagaimana sistem algoritme baru X membangun 'profil' pengguna untuk rekomendasi?

ASistem membangun profil pengguna dengan mengumpulkan informasi kontekstual, termasuk urutan perilaku pengguna (catatan interaksi sejarah seperti like, retweet, durasi tinggal) dan fitur pengguna (daftar yang diikuti, pengaturan preferensi pribadi).

QApa fungsi 'Author Diversity Scorer' dalam algoritme rekomendasi baru X?

A'Author Diversity Scorer' berfungsi untuk mendeteksi ketika sekumpulan kandidat postingan berisi banyak konten dari penulis yang sama. Alat ini kemudian secara otomatis 'menurunkan' skor postingan berikutnya dari penulis tersebut, sehingga memastikan pengguna melihat konten dari lebih banyak penulis yang beragam.

QApa keuntungan utama dari algoritme rekomendasi berbasis AI model Grok ini menurut artikel?

AKeuntungan utamanya adalah rekomendasi yang lebih tepat sasaran melalui 'prediksi multi-dimensi' yang lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna. Algoritme ini tidak hanya memprediksi 'apakah pengguna akan menyukai/membagikan' tetapi juga tindakan seperti 'mengklik tautan', 'lama tinggal', 'kemungkinan mengikuti penulis', bahkan 'kemungkinan melaporkan/memblokir'. Selain itu, mekanisme ini dianggap lebih adil karena dapat memberi peluang lebih besar kepada akun baru dan kecil.

QApa potensi risiko atau bahaya dari algoritme rekomendasi baru X yang disebutkan dalam artikel?

ARisiko utamanya adalah pengguna dapat lebih dalam terperangkap dalam 'filter gelembung informasi' (information cocoon/echo chamber) yang ditenun oleh algoritme, dan menjadi sasaran empuk untuk konten-konten yang bersifat emosional karena algoritme sangat memahami preferensi dan kemungkinan reaksi pengguna.

Bacaan Terkait

Bukan Kenaikan Harga, Melainkan Penghentian Pasokan? Harga Minyak Sudah Melewati Titik Kritis

Pasar minyak global telah melewati "titik kritis" dengan penutupan Selat Hormuz, yang menyebabkan gangguan pasokan 11-13 juta barel per hari. Masalahnya bukan lagi kenaikan harga, tetapi kelangkaan fisik minyak. Bahkan jika selat dibuka kembali, penundaan pengiriman tanker akan terus menggerogoti stok minyak darat selama berminggu-minggu. Proses ini diperparah oleh siklus swaperkuat: penurunan operasi kilang → penurunan stok produk minyak → kenaikan harga produk → peningkatan margin penyulingan → kenaikan permintaan minyak mentah. Pada Mei, hanya Jepang dan China yang memiliki stok minyak memadai. Negara lain akan berebut minyak spot. Jika penutupan berlanjut setelah April, harga minyak tidak dapat lagi diprediksi dengan kerangka tradisional - pasar akan menghadapi kelangkaan absolut. Satu-satunya cara mengembalikan keseimbangan adalah melalui penghancuran permintaan kebijakan (policy-led demand destruction) setara dengan lockdown pandemi. Harga $95/barel tidak cukup untuk menyeimbangkan pasar. Pemerintah AS mungkin membatasi ekspor minyak dan produk minyak. Dari sudut geopolitik, situasi diperkirakan memburuk sebelum membaik karena tidak ada pihak yang bersedia berkompromi.

marsbit1j yang lalu

Bukan Kenaikan Harga, Melainkan Penghentian Pasokan? Harga Minyak Sudah Melewati Titik Kritis

marsbit1j yang lalu

CEO Baru dengan 25 Tahun Pengalaman di Bidang Hardware, Memimpin Apple Senilai 4 Triliun

CEO Apple Tim Cook akan mengundurkan diri pada 1 September dan digantikan oleh John Ternus, Wakil Presiden Senior Teknik Perangkat Keras yang telah bekerja di Apple selama 25 tahun. Ternus adalah seorang insinyur mesin yang memimpin pengembangan produk seperti AirPods, iPad, dan transisi chip Mac ke Apple Silicon. Dia dikenal rendah hati dan fokus pada perangkat keras, tanpa pengalaman langsung di perangkat lunak atau AI. Tantangan terbesarnya adalah menangani keterlambatan Apple di AI, termasuk integrasi model Gemini Google untuk Siri yang tertunda, dan meluncurkan iPhone lipat pertama pada September. Dengan Cook tetap sebagai ketua eksekutif, Ternus harus membuktikan bahwa seorang insinyur perangkat keras dapat memimpin Apple di era AI, di mana perangkat lunak menjadi semakin kritis.

marsbit1j yang lalu

CEO Baru dengan 25 Tahun Pengalaman di Bidang Hardware, Memimpin Apple Senilai 4 Triliun

marsbit1j yang lalu

Amazon Tambah Investasi $25 Miliar ke Anthropic, "Perlombaan Senjata" Infrastruktur AI Meningkat Secara Menyeluruh

Amazon mengumumkan investasi tambahan hingga $25 miliar di Anthropic, dengan $5 miliar dibayarkan langsung dan sisanya terkait pencapaian milestone. Investasi ini menambah total komitmen Amazon menjadi $33 miliar. Sebagai imbalan, Anthropic berkomitmen menghabiskan lebih dari $100 miliar untuk layanan AWS dalam dekade mendatang, termasuk akses ke chip AI khusus Trainium dan kapasitas komputasi hingga 5 gigawatt. Ini adalah investasi besar kedua Amazon dalam dua bulan, setelah sebelumnya mengucurkan $50 miliar ke OpenAI. Kedua perusahaan AI ini bersaing ketat, dengan Anthropic mengklaim pendapatan tahunan melebihi $30 miliar, sambil mengakui tekanan pada infrastruktur akibat permintaan yang melonjak. Integrasi produk juga diperdalam, dengan platform Claude yang akan tertanam langsung di AWS. Lebih dari 100.000 organisasi sudah menggunakan Claude di Amazon Bedrock. Investasi ini merupakan bagian dari perlombaan senjata infrastruktur AI, dengan Amazon memperkirakan pengeluaran modalnya akan mencapai sekitar $200 miliar pada tahun 2026.

marsbit1j yang lalu

Amazon Tambah Investasi $25 Miliar ke Anthropic, "Perlombaan Senjata" Infrastruktur AI Meningkat Secara Menyeluruh

marsbit1j yang lalu

Satu Tahun Atkins Memimpin SEC: Regulasi Kripto Berubah Arah Secara Menyeluruh

Peringatan satu tahun Paul Atkins sebagai Ketua SEC: Regulasi Kripto Berubah Drastis Pada 21 April 2025, Paul Atkins dilantik sebagai Ketua Komisi Sekuritas dan Bursa AS (SEC). Dalam setahun, SEC mengalami perubahan mendasar dalam pendekatan regulasi dan penegakan hukum aset digital, sangat kontras dengan era pendahulunya, Gary Gensler. Di bawah kepemimpinan Atkins, SEC mencabut berbagai gugatan dan penyelidikan terhadap perusahaan kripto, menyetujui beberapa ETF terkait aset kripto, menandatangani nota kesepahaman dengan CFTC untuk koordinasi regulasi, serta menerbitkan pemberitahuan penjelasan yang menyatakan sebagian besar kripto bukan sekuritas menurut hukum federal. Meski diapresiasi industri, Atkins menghadapi kritik dari anggota Partai Demokrat, seperti Senator Elizabeth Warren, yang menuduhnya memiliki konflik kepentingan karena pencabutan gugatan melibatkan perusahaan terkait mantan Presiden Trump. SEC masih menunggu Kongres menyetujui undang-undang struktur pasar untuk memperjelas yurisdiksinya atas aset kripto.

marsbit1j yang lalu

Satu Tahun Atkins Memimpin SEC: Regulasi Kripto Berubah Arah Secara Menyeluruh

marsbit1j yang lalu

Anda Bertaruh pada Berita, Para Pemain Pro Membaca Aturan: Perbedaan Kognitif Sebenarnya di Balik Kerugian di Polymarket

Artikel ini membahas bagaimana para trader berpengalaman ("车头") di Polymarket sering kali unggul karena mereka memahami aturan pasar prediksi secara mendetail, layaknya pengacara yang menganalisis kontrak. Menggunakan contoh pasar tentang "Siapa pemimpin Venezuela pada akhir 2026", artikel menunjukkan bahwa meskipun intuisi mungkin menunjuk pada pemimpin de facto, aturan pasar yang ketat tentang siapa yang "secara resmi memegang" jabatanlah yang menentukan hasilnya. Kasus serupa melibatkan definisi "token" Polymarket dan interpretasi "persetujuan" dalam perjanjian nuklir Iran. Polymarket memiliki mekanisme penyelesaian sengketa berlapis yang dijalankan oleh pemegang token UMA. Prosesnya melibatkan pengajuan proposal, periode sanggahan, diskusi, dan voting. Namun, sistem ini memiliki kelemahan krusial: tidak ada pemisahan antara pihak yang memiliki kepentingan finansial (trader) dan pihak yang menjadi penentu keputusan (voter). Hal ini dapat menyebabkan konflik kepentingan, membuat diskusi tidak efektif karena pengaruh kelompok dan perubahan posisi, serta menghasilkan keputusan yang tidak transparan tanpa penjelasan hukum yang dapat dijadikan preseden. Kesimpulannya, kunci sukses di Polymarket bukan hanya memprediksi peristiwa dengan benar, tetapi juga memahami celah antara "realitas" dan "aturan" tertulis untuk memanfaatkan kesalahan harga yang timbul dari misinterpretasi.

marsbit2j yang lalu

Anda Bertaruh pada Berita, Para Pemain Pro Membaca Aturan: Perbedaan Kognitif Sebenarnya di Balik Kerugian di Polymarket

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow