人民網三評智能算法，技術又一次為平臺背了鍋

智能算法有其該擔的責，但用戶也該反思自己。

從9月18日到20日，連著三天，人民網每天一文，三評智能算法，矛頭直指今日頭條——一個依靠數據挖掘推薦引擎的內容分發平臺。

顯然，人民網此次是“怒”了。而做為矛盾中心，今日頭條到底做了什么，才會引來如此“關注”？

人民網認為，智能算法作為新技術，在加入內容分發平臺后，犯下了“三大罪”：

1.垃圾新聞過多；

2.私人訂制信息易造成用戶自我封閉；

3.促使內容生產者媚俗化并削弱其創造力。

但鎂客君想說，在這連番的指責中，智能算法并沒有原罪。

從技術本身來說，算法并沒有原罪

從人民網的三評中可以看出，智能算法的不完善導致了眾多不良社會影響。但這真的是智能算法的錯嗎？

拋開今日頭條，人工智能算法在其他領域的應用和成果都有目共睹的。

當前，淘寶、天貓等線上電商平臺對智能算法均有應用。該算法會依據瀏覽和消費行為為用戶推薦相關產品，從而實現精準營銷。

而在線下大數據服務方面，很多服務平臺則是通過智能算法分析數據來為客戶提供運營、宣傳、促銷建議等。僅以ZMT眾盟為例，目前他們已經建立了包括10億+獨立移動設備線下數據和超過200萬的數據熱點的龐大數據庫，然后在智能算法的加持下，很快在同行中脫穎而出。

可以說，對很多AI初創企業來說，智能算法是他們的命根子。

由此鎂客君認為，技術是沒有原罪的，只是在與某些內容平臺的結合中，暴露了其缺陷。

算法碰上今日頭條，因融合困難而暴露缺陷

真正好的智能算法，應該是可以根據用戶的喜好數據，對內容進行審核并分析用戶實際心理，以做到一個內容分發平臺應該做的事。

可以預見的是，如果今日頭條與智能算法能夠完美融合，那么它就不會只知道推薦“同樣”的內容，垃圾新聞也不會出現在用戶的首頁。

用過今日頭條的人應該都知道，在你第一次它的某條新聞之后，你的首頁就會被該類新聞或相關、相近的新聞所填滿，簡稱個性化推薦。不可否認，今日頭條之所以在很短時間內打出知名度并獲得大量用戶認可，智能算法推薦是其最大的功臣，沒有之一。

從今日頭條推薦的結果看，其智能算法大致走了以下幾大流程：

一、數據抓取。如果用戶在注冊時用的是微博等既有賬號，今日頭條就會從該賬號的日常動態中抓取數據。而如果用戶沒有用此類賬號注冊今日頭條或者這些賬號并無動態，智能算法則抓取用戶前幾次的信息瀏覽數據。

二、用戶分析。每個用戶都是一個數據庫，隨著用戶信息瀏覽行為的增多，其數據庫中的數據也就越來越多。智能算法會對這些數據進行整合與分析，從而提煉出該數據庫的關鍵詞。

而當前智能算法在這方面的欠缺就是，太過依賴數據庫既有數據，無法舉一反三。此外，每一個數據庫除了最初的數據是能真實反映用戶心理之外，隨后填充進去的數據都是基于用戶被推薦后的瀏覽行為所產生的，數據相似度太高。

三、內容審核?？梢哉f，這是智能算法被抨擊的關鍵問題所在。在這方面，智能算法主要做了兩件事，消重和審核。

可以看到，在今日頭條推薦給用戶的內容中，是沒有重復的內容的，這是因為智能算法有消重這一功能。但同時，目前今日頭條所推薦給用戶的部分內容的相似度還是比較高的，包括標題、圖片以及文章的具體內容等。

而審核方面，今日頭條幾乎完全依賴于智能算法，這也導致了在算法不夠完善的情況下，無法準確審核出“不適合”的內容，從而阻止低俗內容。這是智能算法“最大的罪過”。

四、新聞推薦。這是最后一步，也是與用戶直接關聯的一步。從今日頭條的推薦機制看，文章的標題與內容若與熱點掛鉤，則會在推薦的最初就得到“關照”。而如果文章的點擊量越高，其推薦的次數就會越多。這是智能算法對文章受歡迎程度的直接判斷。

因此，很多作者為了閱讀量和推薦量不惜做標題黨，一味的蹭熱點博關注。這不僅促使作者媚俗化，還降低了內容的整體質量。

技術有該擔的責，但管理者和用戶也該反思

然而，人民網在三評智能算法中，是從社會影響角度去分析今日頭條等的給用戶帶去的不良影響的。既然從技術層面看，智能算法推薦技術并無原罪。那么，所需要反思的就是平臺管理者和部分“愛看低俗內容”的用戶了。

僅從智能算法這一技術上說，它為用戶提供的關鍵性服務就是記錄喜好并分析喜好，最后做出推薦。簡單來說，今日頭條的智能算法就是在用戶瀏覽信息時智能抓取了關鍵詞，并自動根據關鍵詞匹配出相關內容，最后將這些內容推薦給用戶。

那么，鎂客君想問一句，如果你最初沒有瀏覽低俗內容，平臺又怎么會繼續為你推薦這些內容呢？此外，平臺應該對用戶負責，如上面所說，既然當前技術審核能力有限，平臺管理者的審核能力就必須要跟上。

而至于“促使內容生產者媚俗化并削弱其創造力”，雖然推薦機制是誘導這一問題出現的原因，但內容產生者應有其原則與判斷。一味跟風，有失“作者”之稱。

最后，在我們所處的弱人工智能時代，技術是只有智商而沒有情商的，我們不能指望它了解用戶的心理。在“私人訂制信息易造成用戶自我封閉”的問題上，還需要用戶與平臺一起主動走出封閉空間，去了解更多的內容。

總結

新技術的出現必有其缺陷，我們不否認問題，但也不夸大問題。在弱人工智能時代，我們所要做的不是抨擊，不是打壓，而是找出問題所在，而是在加快技術發展進程的同時讓其應用到更多的領域中去。

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