近日，人民網(wǎng)連發(fā)《不能讓算法決定內(nèi)容》、《別被算法困在“信息繭房”》、《警惕算法走向創(chuàng)新的反面》三篇評論文章，指出以今日頭條為代表，單純依靠算法推薦的平臺存在價值觀缺失、制造信息繭房、競爭手段屢破底線三大問題。

而后，人民網(wǎng)又發(fā)表文章《今日頭條如何用算法打擊“標題黨”》，為算法正名。

人民網(wǎng)如此頻繁的關(guān)注智能算法推薦，那么智能算法推薦到底是什么？于今日頭條意味著什么？為今日頭條帶來了哪些問題？今日頭條的智能算法推薦又當何去何從？

一、智能算法推薦是什么？

所謂智能算法推薦，是把合適的內(nèi)容推送給合適的人，平臺相當于流量分發(fā)機器。推薦算法大致分為三類：基于內(nèi)容的推薦算法、協(xié)同過濾算法、基于知識的推薦算法，此外還有以加權(quán)、串聯(lián)、并聯(lián)等方式融合以上算法的方法。

相比人工推薦，智能算法推薦投入產(chǎn)出比更高、覆蓋面更廣、個性化程度更高，但風險把控能力相對較低。

近來年，智能推薦算法在信息分發(fā)市場中的地位越來越重要，甚至已呈現(xiàn)出算法推薦超過人工推薦的趨勢。

盡管智能推薦算法五花八門，在內(nèi)容分發(fā)市場發(fā)揮的作用也越來越大，但是算法沒有思維，有思維的是隱藏在算法背后的人，算法的呈現(xiàn)形式由人的價值觀決定，由人的利益驅(qū)使。

人工智能技術(shù)與服務提供商第四范式的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務負責人周開拓在接受記者采訪時表示：

“算法推送出的內(nèi)容是企業(yè)自己在其中進行權(quán)衡的結(jié)果”

“人工智能，其實先有人工，后有智能，算法本身是沒有傾向的。我們在推行的時候會把用戶體驗拆成兩小塊，一個是短期體驗，另一個是長期體驗。所以長期和短期體驗的權(quán)衡，不是算法決定，而是人為決定。”

二、智能算法推薦于今日頭條意味著什么？

2012年，移動資訊平臺領(lǐng)域仍是騰訊新聞、搜狐新聞等傳統(tǒng)PC端媒體的天下，其內(nèi)容提供手段沿襲傳統(tǒng)媒體模式：優(yōu)質(zhì)內(nèi)容+編輯精選。然而隨著泛娛樂化、社交化時代的到來，用戶已不滿足于被動接收信息，他們渴望生產(chǎn)內(nèi)容、渴望創(chuàng)造影響力，傳統(tǒng)移動資訊平臺難以滿足用戶的個性化需求。

張一鳴緊緊抓住這一機遇，于2012年3月創(chuàng)立今日頭條，致力于為用戶提供個性化、社會化的移動資訊平臺，基于數(shù)據(jù)挖掘，為用戶推薦有價值的、個性化的信息，提供連接人與信息的新型服務。誕生僅一年多時間，今日頭條便已在中國手機新聞客戶端活躍用戶分布榜單中占據(jù)一席之地，并高居用戶滿意度榜單榜首。

（圖片來源：艾媒咨詢2013年中國手機新聞客戶端活躍用戶分布）

（圖片來源：艾媒咨詢2013年中國手機新聞客戶端用戶滿意度）

2014年6月，今日頭條估值為5億美元，截至目前，經(jīng)過三輪融資，估計已近200億，其估值在三年內(nèi)增長約40倍。

據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示，2017年5月，今日頭條激活用戶數(shù)已經(jīng)超過7億，月活躍用戶數(shù)超過1.5億，單用戶日均使用時長超過Facebook，達到76分鐘，日均啟動次數(shù)約9次。

智能算法推薦在今日頭條的個性化服務及快速崛起中扮演著至關(guān)重要的角色。據(jù)了解，今日頭條共有4萬臺服務器進行運算，來保證以秒級速度收集信息，對用戶特征作出反應并推送信息，2016年更是成立人工智能實驗室，主要研究自然語言理解，計算機視覺，?機器學習（算法與系統(tǒng)），人機交互等AI技術(shù)。

憑借著智能算法，今日頭條快速抓取用戶數(shù)據(jù)，精準分析用戶需求，高效把關(guān)內(nèi)容質(zhì)量、進而實現(xiàn)個性化推薦，這也是今日頭條能夠殺出重圍，在移動資訊領(lǐng)域站穩(wěn)腳跟的核心優(yōu)勢。

智能算法推薦帶來了哪些問題？

智能算法推薦于今日頭條的發(fā)展功不可沒，然而由于根據(jù)閱讀量、閱讀時長、轉(zhuǎn)發(fā)量、過往閱讀行業(yè)實施推薦，缺少必要的內(nèi)容審核機制，容易導致為抓住用戶眼球而犧牲文章質(zhì)量問題的出現(xiàn)。

正如人民網(wǎng)《不能讓算法決定內(nèi)容》一文所說：

內(nèi)容能否推送、推送給誰，由機器說了算，依據(jù)的標準就一條：能不能抓眼球、能不能吸引用戶。單一的標準不僅容易忽視優(yōu)質(zhì)內(nèi)容更為豐富的面向和維度，也增加了把關(guān)內(nèi)容產(chǎn)品的難度和成本。

這也就不難理解，為什么即使事后不斷處罰違規(guī)的內(nèi)容賬號，卻無法停止劣質(zhì)內(nèi)容的再次生長。

今日頭條質(zhì)量低下問題已多次引起官方關(guān)注。

2017年以來，今日頭條三度遭約談，成為低俗內(nèi)容重災區(qū)。

• 1月6日，北京市網(wǎng)信辦發(fā)現(xiàn)今日頭條”頭條問答“欄目多次登載”庸俗討論話題“，對今日頭條提出嚴肅批評，并責令其整改；
• 4月，央視曝光了今日頭條向用戶推送”艷俗“直播平臺：火山直播
• 4月18日，北京網(wǎng)信辦、市公安局、市文化市場行政執(zhí)法部隊聯(lián)合約談今日頭條、火山直播等平臺，責令限期整改。
• 7月，北京市網(wǎng)信辦約談今日頭條、微博等網(wǎng)絡(luò)信息平臺，并永久”封殺“了一批”內(nèi)容低俗“的違規(guī)自媒體帳號。

今日頭條自己不生產(chǎn)內(nèi)容，依靠智能算法抓取別人的內(nèi)容，容易導致侵權(quán)問題的發(fā)生。粗略統(tǒng)計，近半年來，今日頭條涉及的版權(quán)糾紛就有近10起。

今日頭條內(nèi)容質(zhì)量低下、版權(quán)糾紛等問題的出現(xiàn)，真的是智能算法推薦的錯嗎？

人民網(wǎng)《今日頭條如何用算法打擊“標題黨”》一文中提到，”很多“標題黨”常用的內(nèi)容元素其實都是可以在文本層面進行總結(jié)的，交由機器處理的效率會更高“，實則間接為智能算法推薦正名。

正如周開拓所說：

“人工智能，其實先有人工，后有智能，算法本身是沒有傾向的”

“算法推送出的內(nèi)容是企業(yè)自己在其中進行權(quán)衡的結(jié)果”。

內(nèi)容質(zhì)量低下，源于平臺的利益目的及部分用戶對“低俗”內(nèi)容的需求。

今日頭條的算法推薦與內(nèi)容識別大部分是依靠用戶的行為，會在用戶瀏覽信息時智能抓取關(guān)鍵詞，并給用戶畫像，對用戶進行歸類，進而根據(jù)關(guān)鍵詞匹配出相關(guān)內(nèi)容，最后將這些內(nèi)容推薦給用戶，若用戶閱讀的低俗內(nèi)容多，則相應推薦的低俗內(nèi)容也會多。

智能算法推薦是技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，技術(shù)本身并沒有錯，只是在高速發(fā)展的背景下，承擔了平臺利益屬性及部分用戶“低俗“需求的罪過。

今日頭條智能算法推薦的出路在哪？

人民網(wǎng)的一評、二評、三評，根源直指內(nèi)容質(zhì)量低下，為走出困境，今日頭條需提高內(nèi)容質(zhì)量，重視人工編輯的作用。

1、今日頭條遲遲不愿在提升內(nèi)容質(zhì)量上發(fā)力，源于其兩難選擇

今日頭條的內(nèi)容質(zhì)量問題自成立之日起，便為大眾所詬病，然而直至今日，仍是漏洞重重。2017年4月，經(jīng)過北京市網(wǎng)信辦、北京市公安局、北京市文化市場行政執(zhí)法總隊聯(lián)合調(diào)查，今日頭條并未能有效履行主體責任，在信息審核、應急處置、技術(shù)保障等方面存在制度缺失，在直播內(nèi)容、用戶分類管理、真實身份信息認證、處理公眾舉報等方面存在重大管理漏洞。

究其原因，在于剔除較為低俗的內(nèi)容和作者會導致大量用戶流失，而用戶的流失又可能會使優(yōu)質(zhì)原創(chuàng)作者將重心轉(zhuǎn)移到到其他自媒體平臺。對今日頭條而言，主動嚴格監(jiān)管廣告內(nèi)容勢必會影響其商業(yè)利益，但放松監(jiān)管又會對平臺信譽產(chǎn)生影響，兩難境地必將經(jīng)過一番博弈。

2、時至今日，面對官媒的連續(xù)實捶，今日頭條不得不直面問題

9月21日，今日頭條對人民網(wǎng)的三評做出回應稱將“正視不足，勉力前行”，并指出，“機器學習和人工編輯，在現(xiàn)階段，是相輔相成的。未來也是如此。再聰明的人工智能，也只是一個需要不斷升級的工具，而人是不可替代的。這是一個不斷磨合和優(yōu)化的過程。這也是人民網(wǎng)三篇評論的價值所在。”

3、今日頭條欲走出困境，提高內(nèi)容質(zhì)量、重視人工編輯的作用是關(guān)鍵，算法推薦+人工編輯是大勢所趨

信息爆炸時代，如果沿用過去的人工推送的形式，顯然會面臨效率低下、難以滿足“千人千面”的個性化需求等問題，而算法推送則大幅提升了推送效率和推送針對性，使用戶從海量信息中解放出來。但是由于無法準確判斷內(nèi)容價值，單純依賴算法進行個性化推薦容易導致內(nèi)容質(zhì)量低下，需要人工編輯修正對機器進行干預，降低點擊率對算法推薦的影響，加強對高價值內(nèi)容的人工干預，算法推薦與人工干預相結(jié)合將是大勢所趨。

面對普遍存在的內(nèi)容質(zhì)量困局，已有平臺開始實踐算法推薦+人工編輯的優(yōu)化路徑。

• 2016年10月，一點資訊請來原新浪網(wǎng)總編輯陳彤做總編輯，CEO李亞在也毫不掩飾的說：陳彤加入一點資訊，就是因為機器算法有缺陷。
• 2016年12月16日，F(xiàn)acebook上線Fact-Checking（事實審核）機制，將用戶舉報過多的信息交付機構(gòu)記者來判斷，如果記者判斷這則內(nèi)容是假新聞，就會將內(nèi)容標記為存在爭議，一方面會在前端頁面提示給用戶此內(nèi)容可能失實，另一方面會從分發(fā)量的角度進行控制。
• 2017年5月，扎克伯格發(fā)帖稱Facebook會再招聘3000名內(nèi)容審查員，在此次招聘后將會達到7500人。審查員會過濾社交媒體上的不適當內(nèi)容，如戀童癖、身體暴露、種族仇恨等內(nèi)容。

面對官媒的壓力、大眾的輿論，今日頭條需及早完成流量與質(zhì)量博弈，找到一條算法推薦和人工編輯的平衡之路。

作者：智能相對論（微信id:aixdlun）：2個前人工智能行業(yè)管理咨詢老鳥+1個老媒體人組成的三人幫，深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出深淺。

本文由 @智能相對論 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自 Unsplash ，基于 CC0 協(xié)議