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首次公開算法原理,抖音能否破解算法爭議?|界面新聞 · 科技

界面新聞?dòng)浾?| 肖芳

界面新聞編輯 | 文姝琪

多次因?yàn)?/span>熱點(diǎn)事件的處理引發(fā)爭議之后抖音近日首次公開了算法原理

據(jù)界面新聞了解抖音安全與信任中心網(wǎng)站上線試運(yùn)營正向用戶、創(chuàng)作者、社會(huì)各界征集意見。網(wǎng)站公開抖音算法推薦系統(tǒng)原理用戶行為背后算法推薦邏輯以及平臺(tái)人工治理識別各類風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容

在此前舉辦2025中國網(wǎng)絡(luò)媒體論壇上,抖音總裁韓尚佑解釋公開算法推薦系統(tǒng)原理原因。他表示,很多人對推薦算法技術(shù)存在誤解,認(rèn)為算法是給內(nèi)容打上對應(yīng)標(biāo)簽,再給用戶打上對應(yīng)的屬性,最后通過數(shù)據(jù)運(yùn)算,把對應(yīng)標(biāo)簽的內(nèi)容推薦給有對應(yīng)屬性的用戶實(shí)際上抖音的推薦系統(tǒng)已幾乎不依賴對內(nèi)容或者用戶打標(biāo)簽而是通過一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,直接預(yù)估每一個(gè)用戶對每一個(gè)內(nèi)容的目標(biāo)行為,并挑選出概率最大的一部分內(nèi)容,推薦給用戶

抖音安全與信任中心網(wǎng)站著重介紹這部分內(nèi)容當(dāng)用戶打開抖音時(shí),抖音的推薦算法會(huì)給候選視頻打分,并把得分最高的視頻推送給用戶。用戶在觀看時(shí)可以對看到的視頻做出各種互動(dòng),這些互動(dòng)體現(xiàn)了用戶對這個(gè)視頻的感興趣程度。比如,“看完了”就是一次反饋動(dòng)作,“點(diǎn)贊”也是一次反饋動(dòng)作。用戶對觀看的視頻的每一次反饋,都會(huì)對內(nèi)容流量產(chǎn)生影響。

抖音算法核心邏輯就是通過預(yù)測用戶行為概率用戶不同行為價(jià)值權(quán)重確定視頻推薦優(yōu)先級

雖然推薦算法已并非新生事物,圍繞它的爭議卻從未間斷。這些爭議包括推薦算法帶來標(biāo)題黨、低質(zhì)量、甚至虛假內(nèi)容以及信息繭房問題算法也有積極一面提升了信息分發(fā)效率、促進(jìn)信息流動(dòng)不能因?yàn)?/span>存在問題就被一棒子打死

今年以來抖音今日頭條陸續(xù)釋放算法平臺(tái)治理相關(guān)信息試圖通過增加透明性破解算法引發(fā)種種爭議

首次解釋抖音算法不追求平臺(tái)短期數(shù)據(jù)

抖音公開算法原理和算法特點(diǎn)來看抖音的推薦算法與國內(nèi)外大部分內(nèi)容推薦平臺(tái)相似,包含召回、過濾、排序等環(huán)節(jié),重點(diǎn)是學(xué)習(xí)用戶行為。

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。算法可以在完全“不理解內(nèi)容”的情況下,找到興趣相似的用戶,把其他人感興趣的內(nèi)容推薦給該用戶。

其中協(xié)同過濾推薦算法是最經(jīng)典的推薦算法。簡單來說協(xié)同過濾就是協(xié)同用戶的行為,一起對海量的信息進(jìn)行過濾,從中更加快速篩選出用戶可能會(huì)產(chǎn)生行為(比如完播、點(diǎn)贊)的內(nèi)容。比如,用戶 A 觀看了內(nèi)容 X、Y、Z,用戶 B 觀看了內(nèi)容 X、Z、W,這意味著X 和 Z 之間就有較高的相似度,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶對已觀看或已評分內(nèi)容的偏好,為用戶推薦與這些內(nèi)容相似的其他內(nèi)容。其原理就是,找到和你興趣相似的用戶,把他們感興趣的內(nèi)容也推薦給你。

Wide&Deep模型抖音推薦算法主力模型之一。Wide部分的主要作用是讓模型具有較強(qiáng)的“記憶能力”模型可直接學(xué)習(xí)并利用歷史數(shù)據(jù)中物品或者特征的“共現(xiàn)頻率”;Deep部分的主要作用是讓模型具有“泛化能力”能夠發(fā)掘稀疏甚至從未出現(xiàn)過的稀有特征與最終標(biāo)簽相關(guān)性這個(gè)模型能夠解決協(xié)同過濾算法推薦結(jié)果頭部效應(yīng)比較明顯問題

算法能學(xué)習(xí)、預(yù)估用戶行為,但因其無法理解內(nèi)容語義,對內(nèi)容的理解存在不足,可能導(dǎo)致違法違規(guī)、不良內(nèi)容被推薦傳播。因此,算法在真實(shí)使用場景中,必須由平臺(tái)治理對其進(jìn)行約束和規(guī)范。抖音平臺(tái)治理體系包括異常感知、標(biāo)準(zhǔn)定義、機(jī)器識別、人工研判、風(fēng)險(xiǎn)處置等過程其中人工主要負(fù)責(zé)“深度”,確保專業(yè)、敏感或疑難等問題盡可能精準(zhǔn)研判。

很多用戶認(rèn)知算法會(huì)推薦一些博眼球甚至擦邊內(nèi)容提升用戶使用時(shí)長用戶留存415日舉辦的抖音開放日抖音方面首次這個(gè)問題進(jìn)行解釋

抖音算法工程師劉暢表示抖音更關(guān)注用戶長期價(jià)值,而非追求平臺(tái)的短期數(shù)據(jù)。為此,抖音算法考慮了眾多目標(biāo),如完播、評論、點(diǎn)贊、對作者長期消費(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)。

同時(shí)引發(fā)爭議較多信息繭房問題進(jìn)行回應(yīng)為引導(dǎo)算法打破信息繭房,抖音算法在多目標(biāo)建模體系下,設(shè)置了專門的探索維度。

一是對用戶在平臺(tái)上已經(jīng)表現(xiàn)出的興趣,盡可能推薦更多樣的內(nèi)容,通過多樣性打散、多興趣召回、扶持小眾(長尾)興趣等方法控制相似內(nèi)容出現(xiàn)的頻次。二是幫助用戶探索更多新興趣,采用隨機(jī)探索、基于用戶社交關(guān)系拓展興趣、搜索推薦聯(lián)動(dòng)、“不感興趣”不再展現(xiàn)等多種方式,讓用戶的主動(dòng)行為影響推薦系統(tǒng),使推薦更加個(gè)性化和多樣化。

抖音算法原理一系列解釋來看,其想強(qiáng)調(diào)算法的核心是以數(shù)學(xué)計(jì)算學(xué)習(xí)人類行為它將用戶對內(nèi)容的具體偏好抽象為高維空間中的數(shù)學(xué)映射關(guān)系算法本身沒有偏好

這種解釋并沒有錯(cuò)算法帶來爭議并不是簡單數(shù)學(xué)問題而是夾雜諸多社會(huì)熱點(diǎn)事件本身引發(fā)的爭議以及公眾情緒才是消除公眾誤解的關(guān)鍵和難點(diǎn)

打破算法爭議,抖音仍需提升熱點(diǎn)事件處置的透明性

回溯去年以來抖音今日頭條算法引發(fā)爭議每一次具體熱點(diǎn)事件相關(guān)

比如,在郭有才等網(wǎng)紅走紅過程中,一些網(wǎng)友的疑問在于,網(wǎng)紅的走紅是否由平臺(tái)算法強(qiáng)推出來的。在一些熱點(diǎn)新聞中,公眾關(guān)心算法推薦是否加劇謠言傳播謠言處理難度提升

和界面新聞記者談及抖音算法引發(fā)爭議時(shí)多位抖音用戶表示相比于算法數(shù)學(xué)原理他們更關(guān)心平臺(tái)熱點(diǎn)事件處置透明性

實(shí)際上平臺(tái)熱點(diǎn)事件處置不透明加劇公眾算法誤解比如吳柳芳事件中很多用戶認(rèn)為是平臺(tái)通過算法推薦吳柳芳的擦邊內(nèi)容,帶動(dòng)其走紅進(jìn)而質(zhì)疑平臺(tái)算法故意推薦擦邊內(nèi)容而真實(shí)的情況在成為社會(huì)熱點(diǎn)事件之前,吳柳芳在抖音上的流量和粉絲量一直較少,平臺(tái)也并未對其進(jìn)行推薦。其流量的增長是在該熱點(diǎn)引發(fā)社會(huì)關(guān)注后,用戶主動(dòng)搜索導(dǎo)致的。

去年12月以來,抖音集團(tuán)副總裁李亮開始在微博上活躍,多次解釋算法的相關(guān)問題,并對吳柳芳事件、抖音用戶把錢讀成米等熱點(diǎn)事件進(jìn)行了回應(yīng),增加與公眾的溝通。

遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠比如張?zhí)m封號事件雖然李亮微博解釋封號原因當(dāng)事人推薦不實(shí)信息進(jìn)行商業(yè)炒作網(wǎng)友們仍然判罰尺度存在疑問,爭議依然發(fā)酵數(shù)日

針對公眾關(guān)心且爭議比較大的問題,抖音也在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。據(jù)界面新聞了解,抖音后續(xù)還將在該網(wǎng)站解釋更多爭議性問題。

內(nèi)內(nèi),最終決定上線一個(gè)網(wǎng)站來和外界溝通,把已經(jīng)做的工作向外界傳遞出去。

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