“在這個機器學習的時代，重要的不是算法，而是資料，”麻省理工學院計算機科學家David Karger接受WIRED采訪時表示，“讓Twitter重要的不是算法，是發推文的人。”
在Twitter接受440億美元收購後，埃隆·馬斯克已為Twitter制定了一系列宏偉構想。這其中最被熱議的就是“開源算法”，一部分人認為這會創造一個更公平的世界，同時也有專業人士對其可行性表示懷疑。
馬斯克在其收購出價被披露之前就提出了這個計劃，在他的報價被披露的那天重申了這一計劃，并在交易确認後再次提出了這個計劃。
在4月14日的TED演講中馬斯克概述了這一提議，“真正重要的是，人們既有現實又有感覺，即他們能夠在法律範圍内自由發言。是以我認為Twitter應該做的一件事就是開源算法。”馬斯克認為，披露更新或降級推文的算法将降低“幕後操縱”的風險。
“它有可能将Twitter變成一個真正值得信賴的平台，使用者可以了解為什麼某些推文會出現在清單的頂部，并且所有關于幕後保密或偏見的擔憂都将被消除，”開源資料庫公司EDB首席技術官Marc Linster說。
Twitter聯合創始人也是前CEO的Jack Dorsey也是明确的支援者，他提出，使用什麼算法或不用什麼算法的選擇應該開放給每個人。
然而确定Twitter上什麼首頁内容時間線的機制通常極其複雜，并涉及稽核和過濾、付費内容推廣和使用者分析等内容。推文排名背後的内容、使用者資料、算法訓練資料、稽核規則及訓練模型的代碼，這些構成了一個龐大的資料池，很難搜尋并且傳播成本很高。
“當我們談論‘算法’時，它實際上是資料處理和人工幹預步驟的複雜組合，加上使用曆史資料訓練的算法模型。核心算法的開源版本可能不會告訴我們Twitter上的内容實際上如何形成，擁有代碼當然也不足以真正了解平台的工作原理，因為它的實際行為取決于輸入到其中的資料。我認為Twitter不太可能出于明顯的商業原因披露大量此類資料，并且，對于不公開的推文，這種分享在許多情況下會違反隐私規則。“近日，愛丁堡大學貝葉斯資料科學和人工智能中心主任Michael Rovatsos接受TECH MONITOR采訪時說道。
荷蘭Jheronimus資料科學學院進階研究員Daan Kolkman同意将算法開源“似乎是一個好的舉措”，“但在實踐中，它很可能隻不過是一種象征性的姿态。這一切都取決于它将如何準确地開源。”
他解釋說，“僅僅通路算法并不足以確定公平。要進行可靠的算法審計，除其他事項外，你還需要通路用于訓練模型的資料并深入了解開發過程。Twitter的算法可能經常更新，那麼僅僅擁有一個快照并不是那麼有用。”
“一般情況下，推薦模型會經常重新訓練，并且會随着時間的推移而不斷變化。雖然也可以持續釋出所有經過訓練的模型，但除非你确切了解模型中用于預測的輸入和輸出，否則它也不會很有用。”人工智能初創公司Abacus.AI的首席執行官兼聯合創始人Bindu Reddy接受The Next Web采訪時表示。
Twitter産品副總裁 Steve Teixeira也從技術性角度發表了意見，“你不能簡單地開源一個ML（機器學習） 模型，就像它是一些泡泡按排序冒出一樣”。
同時，這樣的開源也存在潛在風險。一方面，這些資訊可能被競争對手複制，為網絡犯罪者提供使用者隐私。另一方面，開源提供了發現漏洞和缺陷的新機會。