Para evitar la prohibición, TikTok prepararía una ‘versión’ para EU de su algoritmo
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Sus ingenieros buscarían crear una base de código separada que sea independiente de los sistemas utilizados por la versión china de TikTok, Douyin
TikTok está trabajando en un clon de su algoritmo de recomendación para sus 170 millones de usuarios estadunidenses que puede dar lugar a una versión que funcione independientemente de su matriz china y sea más aceptable para los legisladores estadunidenses que quieren prohibirlo, dijeron fuentes con conocimiento directo de los esfuerzos.
Los trabajos para dividir el código fuente encargados por ByteDance, la matriz china de TikTok, a finales del año pasado precedieron a un proyecto de ley para forzar la venta de las operaciones de TikTok en Estados Unidos que empezó a ganar fuerza en el Congreso este año. El proyecto se convirtió en ley en abril.
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Las fuentes, que se mantuvieron en el anonimato porque no están autorizadas a hablar públicamente sobre la aplicación para compartir videos cortos, dijeron que una vez que el código esté dividido, podría sentar las bases para una desinversión de los activos de Estados Unidos, aunque no hay planes actuales para hacerlo.
La empresa ya ha dicho que no tiene planes de vender los activos estadunidenses y que tal movimiento sería imposible.
LA PLATAFORMA RECHAZA LA VERSIÓN
Inicialmente, TikTok declinó hacer comentarios. Después de la publicación de esta historia, TikTok dijo en una publicación en la red social X que “La historia de Reuters publicada hoy es engañosa y objetivamente inexacta”, sin especificar qué era inexacto.
TikTok también publicó un pasaje de su demanda federal: “la ‘desinversión calificada’ exigida por la Ley para permitir que TikTok continúe operando en los Estados Unidos simplemente no es posible: ni comercialmente, ni tecnológicamente, ni legalmente. Y ciertamente no en el plazo de 270 días requerido por la Ley”.
TikTok y su matriz china, ByteDance, presentaron en mayo una demanda ante un tribunal federal estadunidense para bloquear la ley que obligaba a vender o prohibir la aplicación antes del 19 de enero. El martes, un tribunal de apelaciones de Estados Unidos estableció un calendario acelerado para estudiar las impugnaciones legales a la nueva ley.
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MILLONES DE LÍNEAS DE CÓDIGO
En los últimos meses, cientos de ingenieros de ByteDance y TikTok, tanto en Estados Unidos como en China, recibieron la orden de empezar a separar millones de líneas de código, tamizando el algoritmo de la empresa que empareja a los usuarios con videos de su agrado.
La misión de los ingenieros es crear una base de código separada que sea independiente de los sistemas utilizados por la versión china de TikTok de ByteDance, Douyin, eliminando al mismo tiempo cualquier información que vincule a los usuarios chinos, según dijeron a Reuters dos fuentes con conocimiento directo del proyecto.
El plan, del que no se había informado hasta ahora, ofrece una visión poco habitual de lo que podría ser una separación técnica de las operaciones de TikTok en Estados Unidos, y muestra hasta dónde llegará TikTok para hacer frente al riesgo político bipartidista al que se enfrenta.
El presidente de Estados Unidos, Joe Biden, y otros partidarios de la ley argumentan que TikTok da a Pekín demasiado acceso a montones de datos, información que podría utilizarse para espiar o influir en los usuarios estadunidenses de TikTok.
Reuters informó anteriormente que una venta de la aplicación con algoritmos es muy poco probable. El gobierno chino agregó en 2020 los algoritmos de recomendación de contenidos a su lista de control de exportaciones, lo que exige que una desinversión o venta del algoritmo de TikTok pase por sus procedimientos administrativos de concesión de licencias.
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El código fuente del motor de recomendación de TikTok fue desarrollado originalmente por ingenieros de ByteDance en China, y personalizado para las operaciones en los diversos mercados globales de TikTok, incluido Estados Unidos, según una presentación legal.
ByteDance ha atribuido la popularidad de TikTok a la eficacia de su motor de recomendación, que basa los contenidos de cada usuario en su interacción con los contenidos que ve.
Con información de medios
