Facebook está usando bots para simular lo que podrían hacer sus usuarios

Categoría: Inteligencia artificial Al corriente 15 de abril

Facebook ha desarrollado un nuevo método para reproducir las consecuencias de su código.

El contexto: Como cualquier empresa de software, el gigante tecnológico necesita probar su producto cada vez que lanza actualizaciones. Pero los tipos de métodos de depuración que usan las empresas de tamaño normal no son suficientes cuando tienes 2.500 millones de usuarios. Dichos métodos generalmente se enfocan en verificar cómo un solo usuario puede experimentar la plataforma y si el software responde a las acciones de esos usuarios individuales como se esperaba. Por el contrario, hasta el 25 % de los principales problemas de Facebook surgen solo cuando los usuarios comienzan a interactuar entre sí. Puede ser difícil ver cómo la introducción de una función o las actualizaciones de una configuración de privacidad se pueden desarrollar en miles de millones de interacciones de usuarios.

Ciudad Sim: En respuesta, Facebook construyó una versión reducida de su plataforma para simular el comportamiento del usuario. Llamado WW, ayuda a los ingenieros a identificar y corregir las consecuencias no deseadas de las nuevas actualizaciones antes de que se implementen. También recomienda automáticamente los cambios que se pueden realizar en la plataforma para mejorar la experiencia de la comunidad.

Bots dobles: Facebook simula de cientos a miles de sus usuarios a la vez con una combinación de bots codificados y basados ​​en aprendizaje automático. Estos últimos son entrenados mediante un algoritmo de aprendizaje por refuerzo, que aprende a través de prueba y error para optimizar su comportamiento a la luz de algún objetivo. Luego, los bots están hechos para jugar en diferentes escenarios, como un estafador que intenta explotar a otros usuarios o un pirata informático que intenta acceder a las fotos privadas de alguien. En un escenario de estafa, por ejemplo, los bots estafadores tienen el objetivo de encontrar los mejores objetivos para estafar. Los bots de destino, por el contrario, están codificados con los comportamientos vulnerables más comunes exhibidos por los usuarios. Cada escenario puede tener solo unos pocos bots actuando, pero el sistema está diseñado para tener miles de escenarios diferentes ejecutándose en paralelo.

Diseño automático: Mientras se desarrollan los escenarios, el sistema ajusta automáticamente diferentes parámetros en la simulación, como la configuración de privacidad de los bots o las restricciones a sus acciones. Con cada ajuste, evalúa qué combinación de parámetros logra el comportamiento de la comunidad más deseado y luego recomienda la mejor versión a los desarrolladores de la plataforma de Facebook.

Oculto a la vista: Para crear una simulación lo más realista posible, WW en realidad se construye directamente en la plataforma en vivo en lugar de una versión de prueba separada, otra diferencia clave de la mayoría de los esquemas de prueba. Los bots, sin embargo, se quedan detrás de escena. Mientras que un usuario típico interactúa con Facebook a través de una interfaz de usuario de front-end, como un perfil y otras características del sitio web, los usuarios de bots falsos pueden interactuar directamente con el código de back-end. Esto les permite coexistir con usuarios reales y simular con mayor precisión diferentes escenarios en la plataforma sin que esos usuarios también interactúen por error con ellos.

Futuro perfecto: En este momento, la compañía lo está utilizando para probar y mejorar las características que harían mucho más difícil que los malos violaran las pautas de la comunidad de la plataforma. Pero también ve otras aplicaciones potenciales para el sistema, como probar cómo las actualizaciones de la plataforma pueden afectar el compromiso y otras métricas.