推特披露目前在负责任机器学习（Responsible ML）领域的研究计划，这项工作由内部META（Ethics, Transparency and Accountability）团队进行，将研究包括图像剪裁，以及政治意识形态内容建议等机器学习算法，对用户带来的影响，并将这些影响反馈到系统中，避免算法对用户造成伤害。
负责任机器学习对推特来说，有几个重要的部分，包括他们会对算法负责、保证结果公平公正、提供算法选择，并且公开透明他们的决定，推特提到，对技术负责任，意味着要研究技术随着时间推进所带来的影响。推特的机器学习技术，每天可能影响着数亿条推文，而这些原本要提供帮忙的算法，有机会出现不可预期的行为，因此他们要研究这些变化，以适当地调整系统。
由于这项研究工作影响范围很广，推特认为，单靠技术解决方案并无法解决算法所带来的负面影响，因此负责任机器学习工作组是一个跨领域的团队，包含技术、研究、信任、安全和产品团队成员。主要领导该计划的是META团队，有专门的工程师、研究人员和资料科学家，以全公司范围的规模，评估算法对后续和当前所造成的伤害，并且找出推特必须优先解决的问题。
推特规划接下来几个月要研究的主题有3个，第一是研究图像剪裁算法的性别和种族偏见；第二是研究在各个种族分组中，用户时间轴建议的公平性；第三则是分析7个国家针对不同政治意识形态的内容建议。META团队会针对这些研究发现，改善用户在推特平台上的体验。
官方提到，他们可能会因此改变当前所提供的服务，像是可能删除剪裁算法，让用户对发布的图像有更多的控制权，或是当新标准对特定社群产生重大影响时，推特就会根据新标准设计系统或是制定政策。又或是这些研究并不一定会转化成可见的改变，而是在推特构建和应用机器学习技术的过程，增加认识或是促进讨论。
推特持续构建可解释机器学习解决方案，要让用户可以更主动地了解推特上的算法，像是算法的用处，或是算法以什么样的方式，影响用户在推特增至到的内容。而推特会公开他们的经验与最佳实践，促进产业对该主题的了解，并且与第三方学术研究人员紧密合作，以找出改善的方法。
推特提到，研究负责任机器学习是一个漫长的旅程，他们期望以开放的方法来研究，并且对技术伦理领域做出贡献。