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(zhēng)議之后，抖音近日首次公開(kāi)了算法原理。

據(jù)界面新聞了解，抖音安全與信任中心網(wǎng)站已上線試運(yùn)營(yíng)，正向用戶、創(chuàng)作者、社會(huì)各界征集意見(jiàn)。該網(wǎng)站公開(kāi)了抖音算法推薦系統(tǒng)的原理、用戶行為背后的算法推薦邏輯以及平臺(tái)人工治理識(shí)別各類風(fēng)險(xiǎn)等內(nèi)容。

在此前舉辦的2025中國(guó)網(wǎng)絡(luò)媒體論壇上，抖音總裁韓尚佑解釋了公開(kāi)算法推薦系統(tǒng)原理的原因。他表示，很多人對(duì)推薦算法技術(shù)存在誤解，認(rèn)為算法是給內(nèi)容打上對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，再給用戶打上對(duì)應(yīng)的屬性，最后通過(guò)數(shù)據(jù)運(yùn)算，把對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的內(nèi)容推薦給有對(duì)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(duì)內(nèi)容或者用戶打標(biāo)簽，而是通過(guò)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(duì)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)站也著重介紹了這部分內(nèi)容：當(dāng)用戶打開(kāi)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(duì)看到的視頻做出各種互動(dòng)，這些互動(dòng)體現(xiàn)了用戶對(duì)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(duì)觀看的視頻的每一次反饋，都會(huì)對(duì)內(nèi)容流量產(chǎn)生影響。

抖音算法的核心邏輯就是通過(guò)預(yù)測(cè)用戶行為概率和用戶不同行為的價(jià)值權(quán)重來(lái)確定視頻推薦優(yōu)先級(jí)。

雖然推薦算法已并非新生事物，圍繞它的爭(zhēng)議卻從未間斷。這些爭(zhēng)議包括推薦算法帶來(lái)標(biāo)題黨、低質(zhì)量、甚至虛假內(nèi)容以及信息繭房的問(wèn)題。但算法也有積極的一面，其提升了信息分發(fā)效率、促進(jìn)信息流動(dòng)，不能因?yàn)?/span>存在問(wèn)題就被一棒子打死。

今年以來(lái)，抖音和今日頭條陸續(xù)釋放算法和平臺(tái)治理的相關(guān)信息，試圖通過(guò)增加透明性來(lái)破解算法引發(fā)的種種爭(zhēng)議。

首次解釋抖音算法不追求平臺(tái)短期數(shù)據(jù)

從抖音公開(kāi)的算法原理和算法特點(diǎn)來(lái)看，抖音的推薦算法與國(guó)內(nèi)外大部分內(nèi)容推薦平臺(tái)相似，包含召回、過(guò)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(guò)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(guò)濾推薦算法是最經(jīng)典的推薦算法。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，協(xié)同過(guò)濾就是協(xié)同用戶的行為，一起對(duì)海量的信息進(jìn)行過(guò)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(duì)已觀看或已評(píng)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模型是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(guò)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(guò)濾算法推薦結(jié)果頭部效應(yīng)比較明顯的問(wèn)題。

算法能學(xué)習(xí)、預(yù)估用戶行為，但因其無(wú)法理解內(nèi)容語(yǔ)義，對(duì)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(chǎng)景中，必須由平臺(tái)治理對(duì)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(shí)別、人工研判、風(fēng)險(xiǎn)處置等過(guò)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(wèn)題盡可能精準(zhǔn)研判。

在很多用戶的認(rèn)知中，算法會(huì)推薦一些博眼球甚至擦邊的內(nèi)容來(lái)提升用戶使用時(shí)長(zhǎng)和用戶留存率。在4月15日舉辦的抖音開(kāi)放日上，抖音方面首次對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了解釋。

抖音算法工程師劉暢表示，抖音更關(guān)注用戶長(zhǎng)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(píng)論、點(diǎn)贊、對(duì)作者長(zhǎng)期消費(fèi)、分享、跟拍等，力圖計(jì)算出更符合用戶長(zhǎng)期價(jià)值的目標(biāo)。

他同時(shí)還對(duì)引發(fā)爭(zhēng)議較多的信息繭房問(wèn)題進(jìn)行了回應(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(mén)的探索維度。

一是對(duì)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(guò)多樣性打散、多興趣召回、扶持小眾（長(zhǎng)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。

從抖音對(duì)算法原理的一系列解釋來(lái)看，其想強(qiáng)調(diào)的是算法的核心是以數(shù)學(xué)計(jì)算學(xué)習(xí)人類行為，它將用戶對(duì)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，而算法本身是沒(méi)有偏好的。

這種解釋并沒(méi)有錯(cuò)，但算法帶來(lái)的爭(zhēng)議并不是簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)問(wèn)題，而是夾雜著諸多社會(huì)熱點(diǎn)事件本身引發(fā)的爭(zhēng)議以及公眾情緒，這才是消除公眾誤解的關(guān)鍵和難點(diǎn)。

打破算法爭(zhēng)議，抖音仍需提升熱點(diǎn)事件處置的透明性

回溯去年以來(lái)抖音和今日頭條算法引發(fā)的爭(zhēng)議，每一次都和具體的熱點(diǎn)事件相關(guān)。

比如，在郭有才等網(wǎng)紅走紅過(guò)程中，一些網(wǎng)友的疑問(wèn)在于，網(wǎng)紅的走紅是否由平臺(tái)算法強(qiáng)推出來(lái)的。在一些熱點(diǎn)新聞中，公眾關(guān)心的是算法推薦是否加劇了謠言的傳播、讓謠言處理的難度提升。

在和界面新聞記者談及抖音算法引發(fā)的爭(zhēng)議時(shí)，多位抖音用戶表示，相比于算法的數(shù)學(xué)原理，他們更關(guān)心的是平臺(tái)對(duì)熱點(diǎn)事件處置的透明性。

實(shí)際上，平臺(tái)對(duì)熱點(diǎn)事件處置的不透明加劇了公眾對(duì)算法的誤解。比如，在吳柳芳事件中，很多用戶認(rèn)為是平臺(tái)通過(guò)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)的情況是，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(duì)其進(jìn)行推薦。其流量的增長(zhǎng)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(lái)，抖音集團(tuán)副總裁李亮開(kāi)始在微博上活躍，多次解釋算法的相關(guān)問(wèn)題，并對(duì)吳柳芳事件、抖音用戶把錢(qián)讀成米等熱點(diǎn)事件進(jìn)行了回應(yīng)，增加與公眾的溝通。

但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。比如在張?zhí)m封號(hào)事件中，雖然李亮在微博上解釋封號(hào)的原因是當(dāng)事人推薦不實(shí)信息進(jìn)行商業(yè)炒作，但網(wǎng)友們仍然對(duì)判罰的尺度存在疑問(wèn)，爭(zhēng)議依然發(fā)酵數(shù)日。

針對(duì)公眾關(guān)心且爭(zhēng)議比較大的問(wèn)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(wèn)題包括“抖音為何突出收藏按鈕”“App會(huì)竊聽(tīng)用戶談話嗎”“網(wǎng)紅是平臺(tái)強(qiáng)推出來(lái)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(zhēng)議性問(wèn)題。

一位抖音內(nèi)部人士告訴界面新聞，抖音內(nèi)部收集到了很多反饋信息，最終決定上線一個(gè)網(wǎng)站來(lái)和外界溝通，把已經(jīng)做的工作向外界傳遞出去。