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)，還是為平臺服務(wù)？

有人認為可以利用AI處理和分析大量數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)和組織提取有價值的信息，以便更好地做出決策。而有的人則認為AI的發(fā)展取決于使用它的人，人的價值觀就能反應(yīng)在AI之上。

陳偉星就是后者。近日，字節(jié)跳動早期投資人陳偉星公開表示抖音的AI算法只為實現(xiàn)自己的意圖，用算法推薦等AI技術(shù)對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，享受當意識形態(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，因此將張一鳴當作朋友對待。為了讓張一鳴反思如何用好AI技術(shù)來愛護用戶、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，并將其命名為“5210計劃”，號召國內(nèi)的AI人才加入。

天下人艷羨抖音久矣。作為當之無愧的國民級App，用戶在抖音的AI算法下見證了一個個的網(wǎng)紅崛起與落幕，而抖音平臺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，這些熱點流量的背后，除了內(nèi)容本身引人側(cè)目的潛質(zhì)，平臺在背后所制造的算法推薦，也功不可沒。

抖音的推薦算法機制，會根據(jù)用戶對短視頻內(nèi)容的瀏覽時長、點贊、關(guān)注、評論、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“精準推送”模式，進而讓普通的用戶也被裹挾進信息繭房中，甚至對一些現(xiàn)實中的決策產(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)能否支持浙大做點事。對此，張一鳴表示只需要讓抖音在學(xué)生填報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會，看似能讓普通人在抖音造夢。但爆火之后的局限也很明顯，掀起的熱浪不超過一周，便會被下一個熱浪所掩蓋。

這是因為抖音的算法和推送機制會導(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，在黑紅也是紅的錯誤觀念下，抖音的網(wǎng)紅制造機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，嚴重影響了平臺形象和用戶體驗。這種短視的行為不僅有損用戶的觀看體驗，也給整個內(nèi)容行業(yè)帶來了負面影響。

02

既當裁判又做運動員？

抖音本質(zhì)上在依靠AI推薦算法引擎，來驅(qū)動業(yè)績高速地增長。平臺捧紅素人，素人進行直播帶貨，不僅能提升抖音的影響力，為廣告業(yè)務(wù)提升溢價空間，還能夠從平臺交易中獲利。這被認為是既當裁判又做運動員的表現(xiàn)。

目前，抖音平臺的主要營收業(yè)務(wù)有三項，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)實現(xiàn)營收約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)動力。算法通過分析用戶的行為、興趣和偏好，精準地推送相關(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機會，使得廣告業(yè)務(wù)成為抖音增長的重要引擎。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，總計有884萬作者通過抖音電商帶貨獲得了收入，其中累計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分別實現(xiàn)了同比60%和100%的高速增長。

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多個品類、超過30萬商家加入了抖音電商個人店。今年以來，抖音已經(jīng)拓展了超2000個新商品品類。

但平臺業(yè)績瘋狂增長的同時，勢必會損失掉部分的用戶體驗。有第三方機構(gòu)的研究指出，以快手這樣的短視頻平臺為例，每當其商業(yè)化的節(jié)奏加快時，用戶總使用時長增長就會呈現(xiàn)出緩和下降的趨勢。并且伴隨著企業(yè)邊際收益逐漸增高，其與用戶總使用時長出現(xiàn)了明顯的反比例趨勢。

03

創(chuàng)作者困于算法熔爐

抖音的造富夢就像一場游戲，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「財經(jīng)新知」，“我覺得推薦算法是一把雙刃劍。如果能熟悉平臺推薦算法并結(jié)合推薦邏輯來做內(nèi)容產(chǎn)出，自然會得到更多平臺分發(fā)的流量和熱度。同樣的，這也意味著有時候我們不得不向推薦算法和搜索邏輯進行妥協(xié)，甚至還要主動迎合。”

“在算法驅(qū)動之下，哪怕某個賬號的粉絲為零，只要是爆款內(nèi)容就會迎來瘋狂地漲粉。但如果內(nèi)容不能迎合用戶的興趣，即使你是百萬級的賬號，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)價值。”一位業(yè)內(nèi)MCN老板表示。平臺喜歡什么，創(chuàng)作者就必須要按照這一方向進行創(chuàng)作。

此外，抖音的算法高度復(fù)雜，且大部分細節(jié)都對外保密，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制，進而難以預(yù)測和掌控自己的作品在平臺上的表現(xiàn)。

曾經(jīng)有媒體報道過一位在抖音工作過兩年的運營表示：某些時候，用戶點贊等后臺數(shù)據(jù)都表現(xiàn)良好，但就是得不到更多推薦；一些時候明明視頻有違規(guī)，卻在持續(xù)地被推薦著。運營們也只能不停上報給算法部門。"比較明顯的會立即處理，有一些模棱兩可的，可能過去也就過去了。"

同時，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。為了實現(xiàn)這一目標，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)作者更容易陷入對算法的過度依賴和焦慮。

正是在這樣的價值觀之下，抖音逐漸淪為了逐利的工具，正確價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)習或者成長的原因，因為真正有用的、有深度的知識在抖音上注定就是沒有流量的、沒有人看的，所以也就注定不會有人去創(chuàng)作。

從深層次的角度來看，陳偉星譴責的是抖音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。

抖音的推薦機制決定了永遠擁抱新入局者，更新迭代時刻都在上演，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)。在這樣一個信息過剩、信息過載的時代，如果要想獲得更多人認可和關(guān)注，首先還是要做好內(nèi)容價值和用戶價值之間的平衡。

       原文標題 : AI之惡，算法背鍋？