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Facebook lança recurso 'Seu Algoritmo' para personalização do feed usando Inteligência Artificial
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Facebook lança recurso 'Seu Algoritmo' para personalização do feed usando Inteligência Artificial

O Facebook está introduzindo o recurso denominado 'Your Algorithm' (Seu Algoritmo), que concede aos usuários a capacidade de especificar quais tópicos gostariam de visualizar com maior ou menor frequência tanto no Feed quanto nos Reels. Esta funcionalidade emprega inteligência artificial (IA) para refinar as sugestões com base nessas preferências declaradas.

Esta adição expande as modalidades de engajamento com o algoritmo da rede social. Em vez de depender exclusivamente de métricas como curtidas, comentários ou vídeos visualizados para inferir os interesses, o sistema agora aceitará comandos escritos fornecidos pelos próprios usuários.

O recurso já havia sido implementado no Instagram, onde permite aos usuários adicionar e administrar temas de interesse em uma seção específica, acessível através do menu de três pontos nas publicações. Dentro deste mesmo menu, os usuários poderão selecionar as opções 'Tenho interesse' ou 'Não tenho interesse'. Tais botões também podem ser exibidos diretamente sob certas publicações, e a resposta do usuário pode levar o Facebook a fazer questionamentos adicionais para compreender melhor sua preferência.

Uma outra opção disponível é permitir que o usuário descreva em suas próprias palavras o tipo de conteúdo que deseja encontrar com mais ou menos recorrência. De acordo com a Meta, as recomendações serão ajustadas em tempo real, podendo haver modificações durante a mesma sessão de uso.

Atualmente, o Facebook utiliza indicadores comportamentais para estimar os interesses de cada indivíduo; curtidas, comentários e vídeos assistidos são fatores que definem quais publicações surgem no feed. Contudo, a Meta está agora integrando modelos de linguagem de grande escala (LLMs), que possuem a capacidade de interpretar instruções em linguagem natural e considerar o contexto das palavras.

Na prática, isso significa que o usuário poderá expressar diretamente o que busca, superando a necessidade de apenas sinalizar preferências por meio de interações passivas com as publicações. A empresa alega que esta combinação possibilita tornar as recomendações muito mais adaptáveis.

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Pesquisadores desenvolveram uma tecnologia capaz de reconhecer, por meio da análise de sinais cerebrais, quando a inteligência artificial (IA) interpretou incorretamente as intenções humanas. O objetivo deste desenvolvimento é permitir que os sistemas de IA percebam o estado de 'isso não foi o que eu quis dizer' sem a necessidade de esclarecimento verbal por parte do usuário.

O trabalho foi realizado por cientistas do Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) em colaboração com a Microsoft Research Asia. Esta tecnologia, denominada Neural Value Alignment (NVA), utiliza uma interface cérebro-computador para analisar dados obtidos por eletroencefalografia (EEG), permitindo que a IA corrija seu comportamento em tempo real.

A ideia principal surgiu de um problema comum na interação entre humanos e máquinas: a mesma ação humana pode corresponder a diferentes objetivos, e o mesmo objetivo pode ser alcançado de várias maneiras. Por exemplo, pegar uma xícara por uma pessoa não significa necessariamente a intenção de beber dela; a pessoa pode querer passar o objeto, lavá-lo ou simplesmente colocá-lo em outro lugar.

Analogamente, se o objetivo for saciar a sede, a pessoa pode pegar uma xícara, encontrar uma garrafa de água ou pedir a alguém para trazer uma bebida. Essa ambiguidade entre ação e objetivo leva os sistemas de IA a poderem interpretar corretamente a ação, mas errar o desejo verdadeiro do humano, ou entender o objetivo, mas escolher um método diferente do esperado pelo usuário.

Durante os experimentos, os pesquisadores descobriram vários padrões nas ondas cerebrais ao surgir dos estados RPE, SPE ou ambos simultaneamente. Em seguida, aplicaram métodos de aprendizado profundo aos sinais capturados pelo EEG. Graças a isso, o sistema conseguiu classificar a reação humana às ações da IA.

Na prática, esta tecnologia é capaz de distinguir dois cenários: 'você entendeu mal meu objetivo' e 'você entendeu o objetivo, mas fez isso de maneira incorreta'. Os sinais decodificados são então usados como feedback para o processo de tomada de decisão da IA. Ao detectar SPE, o sistema interpreta que o objetivo está correto, mas a estratégia precisa de alteração. Enquanto RPE indica que o próprio objetivo foi entendido erroneamente, e a IA deve tentar descobrir a intenção humana novamente.

De acordo com o KAIST, simulações mostraram que o método se adapta mais rapidamente do que as abordagens existentes, mesmo em condições de incerteza, como uma mudança súbita no objetivo humano ou a ausência de parte do feedback neural. A pesquisa foi publicada em agosto de 2026 no IEEE Transactions on Cybernetics sob o título Neural Value Alignment: Human–AI Collaboration Under Goal–Action Ambiguity.

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