AI之惡,算法背鍋?

2024年01月12日19:30:51 科技 6412

AI之惡,算法背鍋? - 天天要聞

圖片來源@視覺中國

文 | 財經新知pro,作者 | 沙棠,編輯 | 伊頁

ai該為用戶服務,還是為平台服務?

有人認為可以利用ai處理和分析大量數據,幫助企業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的發展取決於使用它的人,人的價值觀就能反應在ai之上。

陳偉星就是後者。近日,字節跳動早期投資人陳偉星公開表示抖音的ai算法只為實現自己的意圖,用算法推薦等ai技術對所有和它交互的用戶做局,最後引導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,享受當意識形態屆的皇帝的感覺。”

陳偉星曾經投資字節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品引流。他聲稱將用完全透明化的方式創立新的社交媒體平台,並將其命名為“5210計劃”,號召國內的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紅崛起與落幕,而抖音平台通過算法推薦控制爆品內容,讓普通的內容創作者必須迎合流量的喜好,不知不覺成為了平台的奴隸。

算法黑盒子?

從淄博燒烤到哈爾濱的小土豆,這些熱點流量的背後,除了內容本身引人側目的潛質,平台在背後所製造的算法推薦,也功不可沒。

抖音的推薦算法機制,會根據用戶對短視頻內容的瀏覽時長、點贊、關注、評論、轉發等行為來判斷興趣度,並通過大數據分析後,將同類型內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,甚至對一些現實中的決策產生影響。

就比如陳偉星稱,浙大校領導曾向張一鳴提出,字節能否支持浙大做點事。對此,張一鳴表示只需要讓抖音在學生填報志願之前多推送一些浙大比別的大學都好的視頻,這樣學生們就更傾向於報浙大了。

questmobile數據顯示,截止到2023年9月,抖音擁有7.43億月活躍用戶,如此龐大規模的流量池,再有着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。

從於文亮到聞神,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。但爆火之後的局限也很明顯,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致內容的加速同質化。為了迎合流量喜好,大量相似的內容被大量生產和傳播,造成了創意的匱乏和審美的疲勞。這樣的環境下,網紅的生命周期變得異常短暫,舊的網紅不斷死去,新的網紅不斷產生,但質量卻難以保證。

並且,在黑紅也是紅的錯誤觀念下,抖音的網紅製造機模式也催生了一種追求短期收益的心態。許多網紅為了快速獲取關注和粉絲,不惜製造低俗、惡俗的內容,嚴重影響了平台形象和用戶體驗。這種短視的行為不僅有損用戶的觀看體驗,也給整個內容行業帶來了負面影響。

既當裁判又做運動員?

抖音本質上在依靠ai推薦算法引擎,來驅動業績高速地增長。平台捧紅素人,素人進行直播帶貨,不僅能提升抖音的影響力,為廣告業務提升溢價空間,還能夠從平台交易中獲利。這被認為是既當裁判又做運動員的表現。

目前,抖音平台的主要營收業務有三項,分別是廣告、直播打賞分成和電商傭金。其中,廣告業務貢獻了絕大部分收入。數據顯示,2022年抖音核心廣告業務實現營收約100億美元,較2021年翻了2.5倍。

ai推薦算法正是其廣告業務的核心驅動力。算法通過分析用戶的行為、興趣和偏好,精準地推送相關商業服務內容,提高用戶的購買意願和轉化率。這一技術為商家提供了更廣闊的市場機會,使得廣告業務成為抖音增長的重要引擎。然而,這也意味着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,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作者的最新數據。過去一年,有515萬人成為新的抖音電商創作者,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價值,內容和商品是其發展的雙引擎。數據顯示,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分別實現了同比60%和100%的高速增長。

目前,抖音的商業化生態包括了電商、文娛、本地生活等多條賽道;內容形式上,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。官方數據顯示,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,抖音已經拓展了超2000個新商品品類。

但平台業績瘋狂增長的同時,勢必會損失掉部分的用戶體驗。有第三方機構的研究指出,以快手這樣的短視頻平台為例,每當其商業化的節奏加快時,用戶總使用時長增長就會呈現出緩和下降的趨勢。並且伴隨着企業邊際收益逐漸增高,其與用戶總使用時長出現了明顯的反比例趨勢。

創作者困於算法熔爐

抖音的造富夢就像一場遊戲,算法是遊戲規則,而玩家則是那些內容創作者。

一位抖音內容創作者告訴「財經新知」,“我覺得推薦算法是一把雙刃劍。如果能熟悉平台推薦算法並結合推薦邏輯來做內容產出,自然會得到更多平台分發的流量和熱度。同樣的,這也意味着有時候我們不得不向推薦算法和搜索邏輯進行妥協,甚至還要主動迎合。”

“在算法驅動之下,哪怕某個賬號的粉絲為零,只要是爆款內容就會迎來瘋狂地漲粉。但如果內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,粉絲數並不完全等同於商業價值。”一位業內mcn老闆表示。平台喜歡什麼,創作者就必須要按照這一方向進行創作。

此外,抖音的算法高度複雜,且大部分細節都對外保密,形成了所謂的“算法黑箱”。這使得內容創作者難以完全理解算法的工作原理和推薦機制,進而難以預測和掌控自己的作品在平台上的表現。

曾經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,用戶點贊等後台數據都表現良好,但就是得不到更多推薦;一些時候明明視頻有違規,卻在持續地被推薦着。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,有一些模稜兩可的,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,核心在於如何製作出能夠獲得抖音算法青睞的內容。簡單來說,創作者需要深入挖掘用戶需求,激發用戶的互動行為,從而使算法能夠捕捉到這些數據,並為內容匹配更多的流量。為了實現這一目標,創作者們不斷探索、嘗試,努力尋找最佳的創作策略。

也正因此,這種不可預測性增加了創作的壓力和不確定性,也讓內容創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。這也就是為什麼註定普通的用戶很難通過抖音學習或者成長的原因,因為真正有用的、有深度的知識在抖音上註定就是沒有流量的、沒有人看的,所以也就註定不會有人去創作。

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。就是應用算法推薦技術可以直接或者間接的決定你能看到什麼,不能看到什麼,這也間接導致了內容創作者極其容易陷入創作的算法熔爐之中。

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,創作者們就不得不淪為算法的奴隸。為了迎合算法,短視頻內容不可避免地出現同質化泛濫和審美疲勞。

理想中的算法只是用來幫助用戶找到想要閱讀的內容,而不能成為用戶選擇閱讀內容的唯一依據。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注,首先還是要做好內容價值和用戶價值之間的平衡。

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