AI之惡,算法背鍋?
操控人類的算法武器。
作 者 | 沙 棠 編 輯 | 伊 頁
AI該為用戶服務(wù),還是為平臺(tái)服務(wù)?
有人認(rèn)為可以利用AI處理和分析大量數(shù)據(jù),幫助企業(yè)和組織提取有價(jià)值的信息,以便更好地做出決策。而有的人則認(rèn)為AI的發(fā)展取決于使用它的人,人的價(jià)值觀就能反應(yīng)在AI之上。
陳偉星就是后者。近日,字節(jié)跳動(dòng)早期投資人陳偉星公開表示抖音的AI算法只為實(shí)現(xiàn)自己的意圖,用算法推薦等AI技術(shù)對(duì)所有和它交互的用戶做局,最后引導(dǎo)用戶的行為符合它的意圖目標(biāo)感。“但是它做的局不是為了我們好,而是為了自己賺錢,控制人的意識(shí),享受當(dāng)意識(shí)形態(tài)屆的皇帝的感覺。”
陳偉星曾經(jīng)投資字節(jié)1000萬美金,拿到了很高的回報(bào),因此將張一鳴當(dāng)作朋友對(duì)待。為了讓張一鳴反思如何用好AI技術(shù)來愛護(hù)用戶、而非為錢操控用戶,他表示要盡自己一切所能地幫助張一鳴。
可惜第二天就有人曝出,陳偉星此舉是為給自己產(chǎn)品引流。他聲稱將用完全透明化的方式創(chuàng)立新的社交媒體平臺(tái),并將其命名為“5210計(jì)劃”,號(hào)召國(guó)內(nèi)的AI人才加入。
天下人艷羨抖音久矣。作為當(dāng)之無愧的國(guó)民級(jí)App,用戶在抖音的AI算法下見證了一個(gè)個(gè)的網(wǎng)紅崛起與落幕,而抖音平臺(tái)通過算法推薦控制爆品內(nèi)容,讓普通的內(nèi)容創(chuàng)作者必須迎合流量的喜好,不知不覺成為了平臺(tái)的奴隸。
01
算法黑盒子?
從淄博燒烤到哈爾濱的小土豆,這些熱點(diǎn)流量的背后,除了內(nèi)容本身引人側(cè)目的潛質(zhì),平臺(tái)在背后所制造的算法推薦,也功不可沒。
抖音的推薦算法機(jī)制,會(huì)根據(jù)用戶對(duì)短視頻內(nèi)容的瀏覽時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)贊、關(guān)注、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為來判斷興趣度,并通過大數(shù)據(jù)分析后,將同類型內(nèi)容推送至同類型用戶的首頁,形成“精準(zhǔn)推送”模式,進(jìn)而讓普通的用戶也被裹挾進(jìn)信息繭房中,甚至對(duì)一些現(xiàn)實(shí)中的決策產(chǎn)生影響。
就比如陳偉星稱,浙大校領(lǐng)導(dǎo)曾向張一鳴提出,字節(jié)能否支持浙大做點(diǎn)事。對(duì)此,張一鳴表示只需要讓抖音在學(xué)生填報(bào)志愿之前多推送一些浙大比別的大學(xué)都好的視頻,這樣學(xué)生們就更傾向于報(bào)浙大了。
QuestMobile數(shù)據(jù)顯示,截止到2023年9月,抖音擁有7.43億月活躍用戶,如此龐大規(guī)模的流量池,再有著AI算法的加持,讓抖音能夠在短視頻時(shí)代迅速捧紅一批又一批的人。
從于文亮到聞神,這種一夜爆火斬獲流量的機(jī)會(huì),看似能讓普通人在抖音造夢(mèng)。但爆火之后的局限也很明顯,掀起的熱浪不超過一周,便會(huì)被下一個(gè)熱浪所掩蓋。
這是因?yàn)槎兑舻乃惴ê屯扑蜋C(jī)制會(huì)導(dǎo)致內(nèi)容的加速同質(zhì)化。為了迎合流量喜好,大量相似的內(nèi)容被大量生產(chǎn)和傳播,造成了創(chuàng)意的匱乏和審美的疲勞。這樣的環(huán)境下,網(wǎng)紅的生命周期變得異常短暫,舊的網(wǎng)紅不斷死去,新的網(wǎng)紅不斷產(chǎn)生,但質(zhì)量卻難以保證。
并且,在黑紅也是紅的錯(cuò)誤觀念下,抖音的網(wǎng)紅制造機(jī)模式也催生了一種追求短期收益的心態(tài)。許多網(wǎng)紅為了快速獲取關(guān)注和粉絲,不惜制造低俗、惡俗的內(nèi)容,嚴(yán)重影響了平臺(tái)形象和用戶體驗(yàn)。這種短視的行為不僅有損用戶的觀看體驗(yàn),也給整個(gè)內(nèi)容行業(yè)帶來了負(fù)面影響。
02
既當(dāng)裁判又做運(yùn)動(dòng)員?
抖音本質(zhì)上在依靠AI推薦算法引擎,來驅(qū)動(dòng)業(yè)績(jī)高速地增長(zhǎng)。平臺(tái)捧紅素人,素人進(jìn)行直播帶貨,不僅能提升抖音的影響力,為廣告業(yè)務(wù)提升溢價(jià)空間,還能夠從平臺(tái)交易中獲利。這被認(rèn)為是既當(dāng)裁判又做運(yùn)動(dòng)員的表現(xiàn)。
目前,抖音平臺(tái)的主要營(yíng)收業(yè)務(wù)有三項(xiàng),分別是廣告、直播打賞分成和電商傭金。其中,廣告業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)了絕大部分收入。數(shù)據(jù)顯示,2022年抖音核心廣告業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)營(yíng)收約100億美元,較2021年翻了2.5倍。
AI推薦算法正是其廣告業(yè)務(wù)的核心驅(qū)動(dòng)力。算法通過分析用戶的行為、興趣和偏好,精準(zhǔn)地推送相關(guān)商業(yè)服務(wù)內(nèi)容,提高用戶的購買意愿和轉(zhuǎn)化率。這一技術(shù)為商家提供了更廣闊的市場(chǎng)機(jī)會(huì),使得廣告業(yè)務(wù)成為抖音增長(zhǎng)的重要引擎。然而,這也意味著AI算法在一定程度上決定了用戶能看到哪些商品,存在一定程度的“信息繭房”效應(yīng),限制了用戶的購物選擇。
去年的抖音電商作者峰會(huì)上,抖音電商總裁魏雯雯公布了抖音創(chuàng)作者的最新數(shù)據(jù)。過去一年,有515萬人成為新的抖音電商創(chuàng)作者,總計(jì)有884萬作者通過抖音電商帶貨獲得了收入,其中累計(jì)GMV破10萬的作者數(shù)超過了60萬。
毫無疑問,抖音的直播電商模式帶來了巨大的商業(yè)價(jià)值,內(nèi)容和商品是其發(fā)展的雙引擎。數(shù)據(jù)顯示,今年1-10月,抖音電商GMV接近2萬億元,同比增速接近60%。過去兩年,抖音電商GMV分別實(shí)現(xiàn)了同比60%和100%的高速增長(zhǎng)。
目前,抖音的商業(yè)化生態(tài)包括了電商、文娛、本地生活等多條賽道;內(nèi)容形式上,涵蓋從直播到短視頻、短劇、長(zhǎng)視頻、圖文、種草等近乎全域形態(tài)。官方數(shù)據(jù)顯示,截至去年4月,已有700多個(gè)品類、超過30萬商家加入了抖音電商個(gè)人店。今年以來,抖音已經(jīng)拓展了超2000個(gè)新商品品類。
但平臺(tái)業(yè)績(jī)瘋狂增長(zhǎng)的同時(shí),勢(shì)必會(huì)損失掉部分的用戶體驗(yàn)。有第三方機(jī)構(gòu)的研究指出,以快手這樣的短視頻平臺(tái)為例,每當(dāng)其商業(yè)化的節(jié)奏加快時(shí),用戶總使用時(shí)長(zhǎng)增長(zhǎng)就會(huì)呈現(xiàn)出緩和下降的趨勢(shì)。并且伴隨著企業(yè)邊際收益逐漸增高,其與用戶總使用時(shí)長(zhǎng)出現(xiàn)了明顯的反比例趨勢(shì)。
03
創(chuàng)作者困于算法熔爐
抖音的造富夢(mèng)就像一場(chǎng)游戲,算法是游戲規(guī)則,而玩家則是那些內(nèi)容創(chuàng)作者。
一位抖音內(nèi)容創(chuàng)作者告訴「財(cái)經(jīng)新知」,“我覺得推薦算法是一把雙刃劍。如果能熟悉平臺(tái)推薦算法并結(jié)合推薦邏輯來做內(nèi)容產(chǎn)出,自然會(huì)得到更多平臺(tái)分發(fā)的流量和熱度。同樣的,這也意味著有時(shí)候我們不得不向推薦算法和搜索邏輯進(jìn)行妥協(xié),甚至還要主動(dòng)迎合。”
“在算法驅(qū)動(dòng)之下,哪怕某個(gè)賬號(hào)的粉絲為零,只要是爆款內(nèi)容就會(huì)迎來瘋狂地漲粉。但如果內(nèi)容不能迎合用戶的興趣,即使你是百萬級(jí)的賬號(hào),也不能帶來有益的粉絲上漲。也就是說,粉絲數(shù)并不完全等同于商業(yè)價(jià)值。”一位業(yè)內(nèi)MCN老板表示。平臺(tái)喜歡什么,創(chuàng)作者就必須要按照這一方向進(jìn)行創(chuàng)作。
此外,抖音的算法高度復(fù)雜,且大部分細(xì)節(jié)都對(duì)外保密,形成了所謂的“算法黑箱”。這使得內(nèi)容創(chuàng)作者難以完全理解算法的工作原理和推薦機(jī)制,進(jìn)而難以預(yù)測(cè)和掌控自己的作品在平臺(tái)上的表現(xiàn)。
曾經(jīng)有媒體報(bào)道過一位在抖音工作過兩年的運(yùn)營(yíng)表示:某些時(shí)候,用戶點(diǎn)贊等后臺(tái)數(shù)據(jù)都表現(xiàn)良好,但就是得不到更多推薦;一些時(shí)候明明視頻有違規(guī),卻在持續(xù)地被推薦著。運(yùn)營(yíng)們也只能不停上報(bào)給算法部門。"比較明顯的會(huì)立即處理,有一些模棱兩可的,可能過去也就過去了。"
同時(shí),在各大MCN和品牌商提出的“短視頻思維”里,核心在于如何制作出能夠獲得抖音算法青睞的內(nèi)容。簡(jiǎn)單來說,創(chuàng)作者需要深入挖掘用戶需求,激發(fā)用戶的互動(dòng)行為,從而使算法能夠捕捉到這些數(shù)據(jù),并為內(nèi)容匹配更多的流量。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),創(chuàng)作者們不斷探索、嘗試,努力尋找最佳的創(chuàng)作策略。
也正因此,這種不可預(yù)測(cè)性增加了創(chuàng)作的壓力和不確定性,也讓內(nèi)容創(chuàng)作者更容易陷入對(duì)算法的過度依賴和焦慮。
正是在這樣的價(jià)值觀之下,抖音逐漸淪為了逐利的工具,正確價(jià)值觀輸出成為了奢望。這也就是為什么注定普通的用戶很難通過抖音學(xué)習(xí)或者成長(zhǎng)的原因,因?yàn)檎嬲杏玫摹⒂猩疃鹊闹R(shí)在抖音上注定就是沒有流量的、沒有人看的,所以也就注定不會(huì)有人去創(chuàng)作。
從深層次的角度來看,陳偉星譴責(zé)的是抖音AI的算法推薦技術(shù)。就是應(yīng)用算法推薦技術(shù)可以直接或者間接的決定你能看到什么,不能看到什么,這也間接導(dǎo)致了內(nèi)容創(chuàng)作者極其容易陷入創(chuàng)作的算法熔爐之中。
抖音的推薦機(jī)制決定了永遠(yuǎn)擁抱新入局者,更新迭代時(shí)刻都在上演,創(chuàng)作者們就不得不淪為算法的奴隸。為了迎合算法,短視頻內(nèi)容不可避免地出現(xiàn)同質(zhì)化泛濫和審美疲勞。
理想中的算法只是用來幫助用戶找到想要閱讀的內(nèi)容,而不能成為用戶選擇閱讀內(nèi)容的唯一依據(jù)。在這樣一個(gè)信息過剩、信息過載的時(shí)代,如果要想獲得更多人認(rèn)可和關(guān)注,首先還是要做好內(nèi)容價(jià)值和用戶價(jià)值之間的平衡。
原文標(biāo)題 : AI之惡,算法背鍋?

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