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抖音披露算法機制：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何重塑內(nèi)容推薦
抖音披露算法機制：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何重塑內(nèi)容推薦
4 月 16 日消息，抖音于近日在北京舉辦了 “安全與信任中心開放日” 活動，多方面且詳細地披露了平臺的算法原理、平臺治理體系，以及對社會關(guān)切問題的回應。這一舉措不僅是對過往諸如吳柳芳案件等引發(fā)的算法與流量質(zhì)疑的正面解答，更彰顯了抖音在算法治理和構(gòu)建用戶信任方面的堅定決心。
一、抖音推薦算法：人工智能的高效信息過濾系統(tǒng)
抖音算法工程師劉暢介紹，抖音的推薦算法作為人工智能機器學習技術(shù)的關(guān)鍵應用場景，本質(zhì)上是一套極為高效的信息過濾系統(tǒng)。在實際應用中，平臺的推薦系統(tǒng)采用 “人工 + 機器” 協(xié)同作業(yè)的模式進行風險治理，人工運營和治理體系為算法指引方向，而多目標體系算法則主動出擊，打破 “信息繭房”，為用戶呈現(xiàn)更為多元豐富的推薦內(nèi)容。
從推薦算法的架構(gòu)來看，抖音與國內(nèi)外多數(shù)內(nèi)容推薦平臺相仿，涵蓋召回、過濾、排序等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其中學習用戶行為是重中之重。抖音基于用戶行為的推薦方法融合了多種先進的技術(shù)模型，如協(xié)同過濾、雙塔召回、Wide & Deep 模型等（這些均為推薦系統(tǒng)中的常用模型）。算法能夠在對內(nèi)容 “一無所知” 的情況下，精細找到興趣相投的用戶，并將他們感興趣的內(nèi)容推送給目標用戶。
尤為值得一提的是，目前抖音算法已基本摒棄對內(nèi)容和用戶打標簽的傳統(tǒng)做法，轉(zhuǎn)而借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的計算能力，預估用戶行為，進而精確計算用戶觀看某條內(nèi)容所能獲得的價值總和，將價值排名靠前的內(nèi)容推送給用戶。這一轉(zhuǎn)變，標志著抖音算法從依賴標簽的 “粗放式” 推薦，邁向基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 “精細化” 推薦。
二、打破 “信息繭房”：多目標建模體系下的探索維度
外界對于 “信息繭房” 問題始終存在擔憂，對此，劉暢闡述了抖音算法在多目標建模體系下設(shè)置的專門探索維度：
其一，針對用戶在平臺上已展現(xiàn)出的興趣，抖音致力于推薦更多樣化的內(nèi)容。通過多樣性打散，避免用戶連續(xù)接收相似內(nèi)容；利用多興趣召回，從多個興趣維度為用戶提供相關(guān)內(nèi)容；扶持小眾（長尾）興趣，讓那些相對冷門但獨具價值的內(nèi)容也能出現(xiàn)在用戶視野中，以此有效控制相似內(nèi)容的出現(xiàn)頻次。
其二，積極助力用戶探索全新興趣領(lǐng)域。抖音采用隨機推薦的方式，偶爾為用戶推送一些跳出其常規(guī)興趣圈的內(nèi)容，帶來新鮮感；基于用戶社交關(guān)系拓展興趣，借助用戶的社交網(wǎng)絡(luò)，挖掘與之相關(guān)的潛在興趣點；實現(xiàn)搜索推薦聯(lián)動，根據(jù)用戶的搜索行為，精細匹配相關(guān)推薦；并且推出 “不感興趣” 不再展現(xiàn)功能，充分尊重用戶的主動選擇，讓用戶的操作切實影響推薦系統(tǒng)，使推薦結(jié)果更加契合用戶個性化、多樣化的需求。
三、內(nèi)容治理：“人工 + 機器” 雙保險，為算法設(shè)置 “護欄”
盡管算法能夠?qū)W習和預估用戶行為，但由于其無法理解內(nèi)容語義，在內(nèi)容理解上存在天然短板，這就可能導致違法違規(guī)、不良內(nèi)容被推薦傳播。因此，在真實使用場景中，必須依靠平臺治理對算法進行嚴格約束和規(guī)范。
抖音生態(tài)運營經(jīng)理陳丹丹介紹，抖音構(gòu)建了 “人工參與 + 機器學習” 深度融合的內(nèi)容治理體系，并組建了專業(yè)的平臺治理團隊，為算法運行設(shè)置 “護欄”。具體治理體系涵蓋異常感知、標準定義、機器識別、人工研判、風險處置等一系列嚴密流程。
在治理流程上，抖音秉持兩大重要準則：一是所有在平臺發(fā)布的內(nèi)容無一例外都會接受評估，且流量越高的內(nèi)容，評估次數(shù)越多，標準也越發(fā)嚴格。二是內(nèi)容審核采用 “人工 + 機器” 相互配合的模式，“機器” 憑借強大的數(shù)據(jù)處理能力負責 “寬度”，對所有投稿進行初步評估；“人工” 則憑借專業(yè)知識和敏銳判斷力負責 “深度”，針對專業(yè)、敏感或疑難等復雜問題進行精細研判。
創(chuàng)作者將內(nèi)容上傳至抖音后，首先進入機器識別環(huán)節(jié)。一旦內(nèi)容被識別出含有高危特征，將被直接攔截；若未命中高危特征，但模型判斷存在問題，便會送至人工審核；若問題概率較低，則獲得基礎(chǔ)流量進入下一環(huán)節(jié)。此外，視頻被舉報、評論區(qū)出現(xiàn)集中質(zhì)疑、流量激增等異常情況，均會觸發(fā) “人工 + 機器” 審核。一旦內(nèi)容在任一環(huán)節(jié)被判定違規(guī)，系統(tǒng)會即刻停止進一步推薦和分發(fā)。例如，在不實信息治理方面，抖音于近日上線辟謠卡，有效遏制了不實信息的傳播。
四、算法透明化：構(gòu)建平臺與用戶的信任橋梁
去年 11 月，網(wǎng)信辦等部門聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于開展 “清朗?網(wǎng)絡(luò)平臺算法典型問題治理” 專項行動的通知》，明確提出要優(yōu)化檢索、排序、推送等規(guī)則的透明度和可解釋性，預防和減少爭議糾紛，并且要以恰當方式公示算法推薦服務(wù)的基本原理、目的意圖、主要運行機制等，確保相關(guān)信息簡單、清晰、可理解。
抖音此次主動披露算法機制，正是對這一政策要求的積極響應。通過公開算法原理、治理體系等重點信息，抖音讓用戶深入了解平臺的運行邏輯，增強了平臺的透明度和可信度，有助于構(gòu)建起平臺與用戶之間堅實的信任橋梁。這不僅是抖音在算法治理方面的重要突破，也為整個行業(yè)樹立了良好的榜樣，推動行業(yè)朝著更加規(guī)范、透明、健康的方向發(fā)展。
抖音此次對算法機制的披露，多方面展示了其在技術(shù)創(chuàng)新、內(nèi)容治理、用戶體驗優(yōu)化等方面的努力與成果。隨著算法在人們?nèi)粘Ｉ钪械纳疃葷B透，抖音所面臨的挑戰(zhàn)不僅在于技術(shù)的持續(xù)精進，更在于如何運用治理科技，塑造持久穩(wěn)定的用戶信任。這不僅是抖音的探索方向，更是整個互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在算法時代需要共同面對和解決的重要課題 。
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