如同盲人摸象一般，時(shí)下提及算法，仁者見仁智者見智。短視頻用戶認(rèn)為算法確實(shí)“懂自己”，但擔(dān)心算法阻礙自己獲取更多信息；算法工程師觸摸的則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)肌理，努力為用戶帶來更豐富多元、實(shí)用可靠的推薦結(jié)果；媒體觀察者則在流量洪流中見證素人變身頂流的“數(shù)字造神”現(xiàn)象……
近日，在“安全與信任中心開放日”活動(dòng)上，抖音首次公開了其算法原理。
作為人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用場景，推薦算法本質(zhì)上是一套高效的信息過濾系統(tǒng)。在實(shí)際應(yīng)用過程中，平臺(tái)通常采取“人工+機(jī)器”協(xié)同的方式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)治理，并借助多目標(biāo)體系算法主動(dòng)打破 “信息繭房”。抖音相關(guān)負(fù)責(zé)人表示：“我們的推薦系統(tǒng)以用戶長期價(jià)值為目標(biāo)，維持健康生態(tài)需要維系微妙的多樣性平衡。”
平臺(tái)如何主動(dòng)打破“信息繭房”
以抖音為例，其內(nèi)容治理體系采用“人工參與+機(jī)器學(xué)習(xí)”相結(jié)合的模式，通過專門治理團(tuán)隊(duì)為算法設(shè)置“護(hù)欄”。創(chuàng)作者將內(nèi)容上傳至抖音后，先是機(jī)器識(shí)別，再是人工審核，若問題概率較低，則獲得基礎(chǔ)流量進(jìn)入下一環(huán)節(jié)。而流量越高的內(nèi)容經(jīng)過評(píng)估的次數(shù)越多，標(biāo)準(zhǔn)也越嚴(yán)格。內(nèi)容被舉報(bào)、評(píng)論區(qū)出現(xiàn)集中質(zhì)疑、流量激增等情況出現(xiàn)，均可能觸發(fā)再次審核。并導(dǎo)致停止進(jìn)一步推薦和分發(fā)的處置。
抖音內(nèi)容治理模式
“毫無疑問，這個(gè)過程既有機(jī)器學(xué)習(xí)精密如鐘的運(yùn)行規(guī)律，又保持著人工審查的動(dòng)態(tài)彈性。”此前曾有網(wǎng)友表示，正是由于算法推送內(nèi)容的規(guī)律性，在實(shí)踐層面，用戶對(duì)于“反向馴化”算法樂此不疲。“不連續(xù)點(diǎn)贊同類視頻、不使用平臺(tái)搜索記錄、不定期清除瀏覽痕跡。”通過這種刻意制造“數(shù)據(jù)噪聲”的網(wǎng)絡(luò)行為藝術(shù)，與算法進(jìn)行博弈。有業(yè)內(nèi)人士表示，“近年來，用戶轉(zhuǎn)向更積極主動(dòng)地馴化、制衡算法，主動(dòng)告訴算法自己的需求和偏好，倒逼平臺(tái)算法提升推薦服務(wù)水平。”
平臺(tái)治理者面臨的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)不止于技術(shù)博弈。“就像音樂會(huì)指揮要統(tǒng)籌不同聲部，算法系統(tǒng)亦需要平衡興趣黏性與認(rèn)知拓展的節(jié)奏。”有從業(yè)人員舉例介紹，“這種平衡智慧體現(xiàn)在技術(shù)細(xì)節(jié)的精微處：當(dāng)用戶觀看滑板教學(xué)視頻時(shí)，推薦系統(tǒng)不再執(zhí)著于推送更專業(yè)的技巧分解，轉(zhuǎn)而試探性注入街頭文化紀(jì)錄片；用戶在連續(xù)點(diǎn)擊新能源汽車內(nèi)容后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)穿插公共充電樁建設(shè)等關(guān)聯(lián)議題。這種基于知識(shí)圖譜的跨域推薦，與芝諾的知識(shí)圓圈理論形成巧妙呼應(yīng)——即每個(gè)認(rèn)知突破都在定義新的興趣邊界。”
“算法不懂晚霞，卻能連接背后的每一張笑臉。” 抖音生態(tài)運(yùn)營相關(guān)負(fù)責(zé)人如此總結(jié)道。
抖音算法多重治理的破局嘗試
今年以來，抖音和今日頭條陸續(xù)釋放算法和平臺(tái)治理的相關(guān)信息，試圖通過增加透明性來破解算法引發(fā)的種種爭議。抖音基于用戶行為的推薦方法包含多種技術(shù)模型，如協(xié)同過濾、雙塔召回、Wide&Deep模型等。
“用戶長期價(jià)值，是抖音推薦算法的‘北極星指標(biāo)’，也就是我們最核心的業(yè)務(wù)目標(biāo)。”相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，抖音算法考慮了眾多目標(biāo)，如完播、評(píng)論、點(diǎn)贊、對(duì)作者長期消費(fèi)、分享、跟拍等，力圖計(jì)算出更符合用戶長期價(jià)值的目標(biāo)。
推薦算法工作的核心是學(xué)習(xí)用戶產(chǎn)生的行為反饋數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)用戶行為的“發(fā)生率”。因?yàn)橥扑]算法不理解內(nèi)容語義，只能預(yù)估用戶行為，它不可避免地會(huì)存在一定的缺陷。如果不加干預(yù)，一些更高點(diǎn)擊的博眼球、博流量的內(nèi)容，有可能帶來更高的行為預(yù)測(cè)得分。因此，算法必須要由平臺(tái)治理對(duì)其進(jìn)行約束和規(guī)范。
據(jù)了解，抖音成立了多個(gè)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行專項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)治理，今年1月，抖音宣布擬推出10項(xiàng)措施，推動(dòng)平臺(tái)工作透明化，表示將以安全與信任中心為依托，回應(yīng)社會(huì)關(guān)切。3月底，該中心上線，目前處于試運(yùn)行階段，正廣泛向用戶、創(chuàng)作者、社會(huì)各界征集意見。；對(duì)于公眾關(guān)心的治理議題，，抖音安全與信任中心網(wǎng)站上進(jìn)行了解釋。目前，網(wǎng)站解釋的問題包括“抖音為何突出收藏按鈕”“App會(huì)竊聽用戶談話嗎”“網(wǎng)紅是平臺(tái)強(qiáng)推出來的嗎”等。
“綜合來看，算法帶來的爭議，更多是裹挾著社會(huì)熱點(diǎn)事件本身引發(fā)的爭議以及公眾情緒。”有網(wǎng)友表示，技術(shù)能驅(qū)動(dòng)平臺(tái)快速發(fā)展，但科技向善的執(zhí)著才是守護(hù)數(shù)字文明的核心。
當(dāng)00后用戶通過相關(guān)熱榜重新發(fā)現(xiàn)史鐵生《我與地壇》這部經(jīng)典作品時(shí)，算法并未停留在文本摘錄的平面維度，而是串聯(lián)起作家訪談、讀者朗誦會(huì)、文學(xué)旅游路線等立體化體驗(yàn)。以“興趣譜系”的延展，助力信息高效分發(fā)和連接，幫助小眾內(nèi)容、小城文旅、瀕危戲曲、寶藏商家等被大眾看到，印證著“抖音‘北極星指標(biāo)’指向的不僅是短期的數(shù)據(jù)留存，更是歲月長河中的人文悸動(dòng)。”
如同盲人摸象一般，時(shí)下提及算法，仁者見仁智者見智。短視頻用戶認(rèn)為算法確實(shí)“懂自己”，但擔(dān)心算法阻礙自己獲取更多信息；算法工程師觸摸的則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)肌理，努力為用戶帶來更豐富多元、實(shí)用可靠的推薦結(jié)果；媒體觀察者則在流量洪流中見證素人變身頂流的“數(shù)字造神”現(xiàn)象……
近日，在“安全與信任中心開放日”活動(dòng)上，抖音首次公開了其算法原理。
作為人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用場景，推薦算法本質(zhì)上是一套高效的信息過濾系統(tǒng)。在實(shí)際應(yīng)用過程中，平臺(tái)通常采取“人工+機(jī)器”協(xié)同的方式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)治理，并借助多目標(biāo)體系算法主動(dòng)打破 “信息繭房”。抖音相關(guān)負(fù)責(zé)人表示：“我們的推薦系統(tǒng)以用戶長期價(jià)值為目標(biāo)，維持健康生態(tài)需要維系微妙的多樣性平衡。”
平臺(tái)如何主動(dòng)打破“信息繭房”
以抖音為例，其內(nèi)容治理體系采用“人工參與+機(jī)器學(xué)習(xí)”相結(jié)合的模式，通過專門治理團(tuán)隊(duì)為算法設(shè)置“護(hù)欄”。創(chuàng)作者將內(nèi)容上傳至抖音后，先是機(jī)器識(shí)別，再是人工審核，若問題概率較低，則獲得基礎(chǔ)流量進(jìn)入下一環(huán)節(jié)。而流量越高的內(nèi)容經(jīng)過評(píng)估的次數(shù)越多，標(biāo)準(zhǔn)也越嚴(yán)格。內(nèi)容被舉報(bào)、評(píng)論區(qū)出現(xiàn)集中質(zhì)疑、流量激增等情況出現(xiàn)，均可能觸發(fā)再次審核。并導(dǎo)致停止進(jìn)一步推薦和分發(fā)的處置。
抖音內(nèi)容治理模式
“毫無疑問，這個(gè)過程既有機(jī)器學(xué)習(xí)精密如鐘的運(yùn)行規(guī)律，又保持著人工審查的動(dòng)態(tài)彈性。”此前曾有網(wǎng)友表示，正是由于算法推送內(nèi)容的規(guī)律性，在實(shí)踐層面，用戶對(duì)于“反向馴化”算法樂此不疲。“不連續(xù)點(diǎn)贊同類視頻、不使用平臺(tái)搜索記錄、不定期清除瀏覽痕跡。”通過這種刻意制造“數(shù)據(jù)噪聲”的網(wǎng)絡(luò)行為藝術(shù)，與算法進(jìn)行博弈。有業(yè)內(nèi)人士表示，“近年來，用戶轉(zhuǎn)向更積極主動(dòng)地馴化、制衡算法，主動(dòng)告訴算法自己的需求和偏好，倒逼平臺(tái)算法提升推薦服務(wù)水平。”
平臺(tái)治理者面臨的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)不止于技術(shù)博弈。“就像音樂會(huì)指揮要統(tǒng)籌不同聲部，算法系統(tǒng)亦需要平衡興趣黏性與認(rèn)知拓展的節(jié)奏。”有從業(yè)人員舉例介紹，“這種平衡智慧體現(xiàn)在技術(shù)細(xì)節(jié)的精微處：當(dāng)用戶觀看滑板教學(xué)視頻時(shí)，推薦系統(tǒng)不再執(zhí)著于推送更專業(yè)的技巧分解，轉(zhuǎn)而試探性注入街頭文化紀(jì)錄片；用戶在連續(xù)點(diǎn)擊新能源汽車內(nèi)容后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)穿插公共充電樁建設(shè)等關(guān)聯(lián)議題。這種基于知識(shí)圖譜的跨域推薦，與芝諾的知識(shí)圓圈理論形成巧妙呼應(yīng)——即每個(gè)認(rèn)知突破都在定義新的興趣邊界。”
“算法不懂晚霞，卻能連接背后的每一張笑臉。” 抖音生態(tài)運(yùn)營相關(guān)負(fù)責(zé)人如此總結(jié)道。
抖音算法多重治理的破局嘗試
今年以來，抖音和今日頭條陸續(xù)釋放算法和平臺(tái)治理的相關(guān)信息，試圖通過增加透明性來破解算法引發(fā)的種種爭議。抖音基于用戶行為的推薦方法包含多種技術(shù)模型，如協(xié)同過濾、雙塔召回、Wide&Deep模型等。
“用戶長期價(jià)值，是抖音推薦算法的‘北極星指標(biāo)’，也就是我們最核心的業(yè)務(wù)目標(biāo)。”相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，抖音算法考慮了眾多目標(biāo)，如完播、評(píng)論、點(diǎn)贊、對(duì)作者長期消費(fèi)、分享、跟拍等，力圖計(jì)算出更符合用戶長期價(jià)值的目標(biāo)。
推薦算法工作的核心是學(xué)習(xí)用戶產(chǎn)生的行為反饋數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)用戶行為的“發(fā)生率”。因?yàn)橥扑]算法不理解內(nèi)容語義，只能預(yù)估用戶行為，它不可避免地會(huì)存在一定的缺陷。如果不加干預(yù)，一些更高點(diǎn)擊的博眼球、博流量的內(nèi)容，有可能帶來更高的行為預(yù)測(cè)得分。因此，算法必須要由平臺(tái)治理對(duì)其進(jìn)行約束和規(guī)范。
據(jù)了解，抖音成立了多個(gè)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行專項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)治理，今年1月，抖音宣布擬推出10項(xiàng)措施，推動(dòng)平臺(tái)工作透明化，表示將以安全與信任中心為依托，回應(yīng)社會(huì)關(guān)切。3月底，該中心上線，目前處于試運(yùn)行階段，正廣泛向用戶、創(chuàng)作者、社會(huì)各界征集意見。；對(duì)于公眾關(guān)心的治理議題，，抖音安全與信任中心網(wǎng)站上進(jìn)行了解釋。目前，網(wǎng)站解釋的問題包括“抖音為何突出收藏按鈕”“App會(huì)竊聽用戶談話嗎”“網(wǎng)紅是平臺(tái)強(qiáng)推出來的嗎”等。
“綜合來看，算法帶來的爭議，更多是裹挾著社會(huì)熱點(diǎn)事件本身引發(fā)的爭議以及公眾情緒。”有網(wǎng)友表示，技術(shù)能驅(qū)動(dòng)平臺(tái)快速發(fā)展，但科技向善的執(zhí)著才是守護(hù)數(shù)字文明的核心。
當(dāng)00后用戶通過相關(guān)熱榜重新發(fā)現(xiàn)史鐵生《我與地壇》這部經(jīng)典作品時(shí)，算法并未停留在文本摘錄的平面維度，而是串聯(lián)起作家訪談、讀者朗誦會(huì)、文學(xué)旅游路線等立體化體驗(yàn)。以“興趣譜系”的延展，助力信息高效分發(fā)和連接，幫助小眾內(nèi)容、小城文旅、瀕危戲曲、寶藏商家等被大眾看到，印證著“抖音‘北極星指標(biāo)’指向的不僅是短期的數(shù)據(jù)留存，更是歲月長河中的人文悸動(dòng)。”
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