俗語有云：內(nèi)容平臺，能力越大，責(zé)任越大。

2018年夏天的《中國好聲音》，清華大學(xué)的學(xué)霸以改編版的《止戰(zhàn)之殤》贏得了周杰倫的轉(zhuǎn)身。在問答環(huán)節(jié)，這位選手特意向大家介紹了歌曲的“合作者”——AI算法。

他說，主體歌詞的創(chuàng)作是由AI算法完成的，而他做的事，是“賦予歌詞人類的溫度”。

這是深度學(xué)習(xí)算法首次以如此華麗的姿態(tài)出現(xiàn)在綜藝節(jié)目上，像是AI在向世界宣告自己的“霸主”地位。事實上，它對我們生活的滲透早在多年前已經(jīng)開始。

算法勾魂術(shù)

2000年，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)時代正式開啟。智能算法隨著互聯(lián)網(wǎng)對生活的滲透，也開始進入到各個公司的產(chǎn)品設(shè)計中。這種算法從早期的打標(biāo)簽方式開始，強調(diào)對用戶的“內(nèi)在個性”的關(guān)注，使用戶在產(chǎn)品體驗過程中釋放訴求，進入到特別推薦、社區(qū)等被算法充分了解的領(lǐng)域，進一步提升了用戶的黏性。

對早期用戶而言，這樣的算法，是充滿新鮮感又刺激的。

文娛領(lǐng)域通過算法實現(xiàn)個性化推薦功能的開山鼻祖，當(dāng)屬于2005年成立的豆瓣。早期，它基于用戶社交屬性，即人群喜好的重合度因素，利用算法進行分類與關(guān)聯(lián)推薦，實現(xiàn)對書籍、音樂和電影內(nèi)容的個性化推薦。當(dāng)時的豆瓣還是社區(qū)模式，針對的也是有固定特性的垂直用戶，這樣的算法非常巧妙地在形成了口碑效應(yīng)，在短期內(nèi)用戶量急速增長，成為了當(dāng)時的“流量”大平臺。這種由算法帶來的超強用戶黏性使得在未來十年中，即便豆瓣幾經(jīng)飄搖，也依然有其影響力的重要原因。

令人惋惜的是，雖然如今的豆瓣電影被看成中國的IMDB，但是就整個平臺而言，由于十年間計算機覆蓋率呈指數(shù)級增長，用戶覆蓋到社會各個角落，廣告、不良內(nèi)容的逐漸滲入，豆瓣曾經(jīng)引以為傲的算法帶動優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的初衷也不再存在。同時2010年以后，知乎、網(wǎng)易云音樂等內(nèi)容平臺的出現(xiàn)，借助更加優(yōu)質(zhì)的AI智能算法迅速吸粉，瓜分了豆瓣原有的用戶陣地。

然而無論是曾經(jīng)的豆瓣社區(qū)，還是現(xiàn)在號稱智能算法的各大內(nèi)容平臺，推薦同質(zhì)化嚴(yán)重的同時，也讓人質(zhì)疑，這些算法開始不懂用戶了。

智能算法到底是什么

當(dāng)下AI推薦機制下催生的內(nèi)容平臺大致可分為四類，分別是以今日頭條為代表的新聞內(nèi)容平臺，以知乎為代表的知識問答平臺，以抖音、快手為代表的短視頻平臺和以網(wǎng)易云音樂為代表的流媒體音樂平臺。

盡管應(yīng)用領(lǐng)域有所不同，各款產(chǎn)品的特性和生態(tài)布局也有差異，但是在個性化推薦機制的設(shè)計上，萬變不離其宗，它們的心思如出一轍。

總體來看，AI推薦機制的框架設(shè)計基于三個維度。

第一個維度是內(nèi)容，即基于音視頻或文本本身的內(nèi)容提取標(biāo)簽并以此分類。如在音樂領(lǐng)域，可依據(jù)音頻中的頻率、歌曲名、歌手、音樂風(fēng)格特征等信息來將內(nèi)容歸類為布魯斯、藍(lán)調(diào)或者搖滾等；

第二個維度是用戶，即對用戶行為數(shù)據(jù)進行提取和分析。如在各大平臺上，都會見到喜歡、收藏等選項，這里面，用戶的操作會折合成一定的權(quán)重，并影響最終的算法結(jié)果；

第三個維度是場景，這其中包括了時間場景和環(huán)境場景。在不同的環(huán)境和時間段，同一用戶的選擇趨向也是不同的。

事實上，算法框架衍進至今，是一步一步完善至此的。內(nèi)容和用戶維度先后出現(xiàn)，最后才是場景，它們?nèi)咧g互為牽制和補充，從而避免推薦結(jié)果出現(xiàn)偏頗。

單純基于內(nèi)容的算法有著明顯的問題，因其分析的是大量的數(shù)據(jù)，算法自然無法推薦新的和非主流的內(nèi)容，易使推薦趨同。因而，對用戶行為的分析，自然就可以利用用戶對內(nèi)容的態(tài)度來有效判斷新內(nèi)容的質(zhì)量，并借助用戶的差異化來使得算法推薦保持一種持續(xù)更新的狀態(tài)，這樣就彌補了內(nèi)容算法的局限性。同時，這一維度的直接好處就是，幫助平臺快速得獲得用戶的喜好信息。而場景的融入，則幫助算法更加精準(zhǔn)的把握用戶選擇的變化規(guī)律，以實現(xiàn)人性化。

這里面，內(nèi)容與用戶行為兩項維度占主導(dǎo)因素，前者受限歷史數(shù)據(jù)，后者受制于用戶行為。而兩者融合，則相得益彰。

人工管理與AI算法之間的博弈

今天，將推薦機制用到極致的平臺中，不得不提今日頭條。它通過將用戶分享和AI智能推薦機制很好的融合在一起，并以此“上位”。而隨著影響力的擴大，今日頭條的算法推薦漏洞亦于無形中被放大，終被推上了風(fēng)口浪尖。

但是歷經(jīng)四次改版的今日頭條算法依然有著AI無可避免的通病，包括對語境的判斷、對邊界性信息的篩選等，也因此雖然它在海量信息中為用戶做出了選擇，但這樣的選擇缺乏用戶意愿的反饋，缺乏詞義多重理解帶來的有效信息判斷，可能用戶在某一時刻看了一篇具備反諷意味的文章，通篇采用了魔幻主義寫作手法，而算法就會基于這樣的無差別判斷，持續(xù)不斷地為他推送與其意愿不符的內(nèi)容，而忽略了其真正想要獲得信息。

在這個層面上，算法的存在，不但沒有真的懂用戶，反而在更廣的范圍內(nèi)，試圖以技術(shù)的途徑承擔(dān)媒體的職責(zé)，卻忽略了媒體社會價值的根本在于信息的全面性、觀點的多樣性，而不是重復(fù)在某一個舒適的維度。

在過去將算法設(shè)為主要運行機制，人工為輔助，今日頭條平臺的運行成本確實得到大幅的降低，商業(yè)利益得以最大化，但也因此凸顯了弊端。當(dāng)然，今日頭條也在通過建立“青云計劃”等機制，廣招審核員去試圖扭轉(zhuǎn)內(nèi)容的走勢，但正如其資深算法架構(gòu)師曹歡歡博士所言，“平臺出于內(nèi)容生態(tài)和社會責(zé)任的考量，像低俗內(nèi)容的打壓，標(biāo)題黨、低質(zhì)內(nèi)容的打壓，重要新聞的置頂、加權(quán)、強插，低級別賬號內(nèi)容降權(quán)都是算法本身無法完成，需要進一步對內(nèi)容進行干預(yù)” 。

事實上，完全驅(qū)除人工管理根本是個偽命題。任何一種算法都是基于平臺價值與利益而產(chǎn)生的，它代表的也是平臺管理者的價值觀。在某種程度上，算法可以不動聲色地讓你充分了解這個平臺的氣質(zhì)、個性甚至是追求。

而關(guān)于二者之間的對峙，則有個經(jīng)典的故事。自2015年開始，因立場不一，老牌流媒體音樂服務(wù)平臺Spotify與Apple Music之間就一直處于對峙狀態(tài)。作為坐擁7500萬用戶的音樂服務(wù)平臺，Spotufy堅持用大量的數(shù)據(jù)進行個性化推薦，而人工挑選和推薦音樂一直是Apple Music的重要賣點。庫克認(rèn)為，“我們擔(dān)心音樂正在失去人性，擔(dān)心它正在變成一個字節(jié)一樣的世界，而不再是一個藝術(shù)和技藝的世界”。

然而，從目前的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，位居第一的Spotify的用戶數(shù)是Apple Music（第二位）的兩倍，卻是不爭的事實。

智能反被智能誤，你并不懂我

而用戶，沒有糾結(jié)，簡單直接。

作為資深音樂愛好者和網(wǎng)易用戶，小乙對平臺主打的智能推薦其實存有不滿，“網(wǎng)易云音樂會給我推薦不同的歌單，但我只會偶爾點開，而且點開后我大致‘看’了一下，發(fā)現(xiàn)基本不是我想要的，它也并不懂我，很少能觸碰到我的點。”

對于今日頭條頭條的推薦機制，小甲也有類似的感受，“我只是有那么一次點開了娛樂新聞，結(jié)果平臺就狂推娛樂八卦給我，看不到我想看的，我非常反感。”

這不是算法引發(fā)的個例。如上文所言，算法在某種程度上試圖承擔(dān)媒體的介質(zhì)作用，它當(dāng)然也可以從設(shè)計上，通過融入用戶和場景兩項因素彌補單純基于內(nèi)容分析帶來的信息同質(zhì)化問題，但是，算法的設(shè)計未考慮理想與現(xiàn)實之間的差距因素。

受用戶群體素養(yǎng)、不同領(lǐng)域用戶行為、人性原始欲望等因素影響，長久下來，平臺推薦的內(nèi)容自然就會漸漸養(yǎng)成為是偏于大眾趣味的。馴化后的平臺帶來不了閱讀慣性之外的信息，無法增加技術(shù)的新鮮感，同時也“刻意”地流失了很多優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的參與度低，算法的正向反饋會在無形中被削弱，而這也將極大地削弱內(nèi)容創(chuàng)作者的動力和創(chuàng)新性。

當(dāng)下，雖然各大平臺一直在通過資本運作等措施去阻止“個性化推薦”劍走偏鋒，但事實是，大眾文化的力量終還是把平臺的“棱角”抹平，成為了一個吸引新用戶和“懶人”的聚集地。

最后

在互聯(lián)網(wǎng)時代，碎片化信息無可避免成為了主流，在這樣的境況下形成有效的認(rèn)知與思想體系不是一件簡單的事。AI算法也毋庸置疑，是當(dāng)今各個平臺的主流技術(shù)手段，然而其弊端和優(yōu)勢一樣，都在朝相反的方向撕扯平臺的核心價值和用戶。

內(nèi)容型平臺最重要的作用不見得是信息的聚攏，更多的應(yīng)該是引導(dǎo)，廣泛的、多維度的、有溫度有思想的內(nèi)容引導(dǎo)。這顯然不是單純的算法一統(tǒng)天下能夠達(dá)成的，也不是加入人工干預(yù)就能周全的。

AI算法是天然趨勢，它懂用戶的前提是，尊重用戶。

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