移動閱讀未來觀：一點資訊媒體沙龍詳述人機智能

從機器人寫稿到機器智能分發，以及「個性化推薦」功能在移動閱讀領域的廣泛應用，人機之間的連接越來越密切，讓科幻大片里機器人「深度學習能力」並非那麼遙不可及。也由此引發了各種觀點的紛至沓來，人工智慧的春天能否成為人類福音的談論不絕於耳。

在日前舉行的主題為《人機大戰還是人機共舞？》媒體沙龍上，一點向媒體詳細闡述了機器演算法在移動閱讀領域的應用的優勢及陷阱，而尋找人工與機器演算法之間的平衡之道才是整個行業的未來趨勢。

碎片化時代下，人工編輯與機器的優勢和陷阱

如今，人工智慧已經廣泛應用至科技、醫療、教育、購物、交通等各個行業，當其落實到內容分發領域時，便是我們所說通過演算法讓機器如何在海量內容中進行篩選，做到落實到單一用戶的個性化推薦。而個性化推薦中的核心，就是機器演算法的運用，其對內容分發領域的意義在於能夠大大提升內容分發效率。

在傳統的門戶時代，網站使用的是人工分發模式，依賴的是門戶編輯的專業經驗，內容品質雖然能得到保證，但效率低下，也大多是熱點或其周邊內容，無法滿足用戶大量長尾個性化內容的獲取。

一點資訊演算法總監王元元認為，這兩個問題正是演算法所擅長解決的：一方面，演算法能夠對海量的內容進行精細的加工，提取分類、主題、標籤、風格等結構化信息，更進一步，這些豐富的結構化數據能使得演算法更高效的調度流量，利用用戶的行為探索並發現有潛力的內容。另一方面，演算法排序更是徹底解決了人工排序問題，演算法排序的核心是根據用戶、內容、上下文信息決定實時計算每個內容的得分，按照得分進行排序，排序結果是個性化的。

但機器並非萬能。儘管機器在內容分發領域帶來極大的效率提升，要做到完全取代人工編輯仍困難重重。原因在於，單純依賴用戶瀏覽行為進行個性化推薦的邏輯雖然切中了人性弱點，卻也非常容易帶來內容品質的下降。

個性化推薦演算法基於用戶點擊、瀏覽、停留時長的數據，輸出與用戶相匹配的文章，機器演算法在個性化推薦中的作用可以得到更加高效的發揮，某種意義上，這與教育孩子的過程並無二致。「基於一個類似黑盒子的演算法模型，機器能夠讓用戶持續不斷的發生點擊行為。但純粹從模型驅動，就會導致用戶被數據欺騙，淪為『烏合之眾』。用戶的點擊的慾望是有的，但其產生的價值其實是非常難衡量的」，王元元進一步解釋。

失去用戶主動興趣表達下的偽個性化大行其道

一點資訊副總裁金治認為，自古以來人們就在追求閱讀背後的價值，但是在個性化推薦時代，過分依賴演算法而忽略用戶主動表達的「偽個性化」卻剝奪了這一價值。一點資訊希望通過技術手段鼓勵用戶表達、發現、滋養自己的興趣，獲得更多的閱讀價值，這才是未來閱讀演進的方向。

金治認為，忽略了用戶主動表達的個性化都是偽個性化。他以最近前段時間大火的王寶強、馬蓉事件為例做了生動解讀:：「

有些所謂個性化的產品滿屏的王寶強新聞，剛開始用戶出於好奇必竟這類新聞能夠滿足用戶八卦、獵奇的心理需求，但點過之後演算法會持續給這個用戶推王寶強的新聞，但用戶真的是希望持續關注王寶強事件嗎？不一定。所以說，這種只是基於用戶點擊行為、沒有用戶主動表達興趣的個性化只是『偽個性化』。」

只尾隨用戶閱讀行為以求在下一次推薦中取悅用戶的的分發機制，無疑會使得標題黨、低俗內容就能獲得高流量，深度好文的價值被忽略。劣幣驅逐良幣，整個內容生態就會崩塌，媒體行業的價值也會解體。

作為技術發展的產物，演算法+深度學習的人工智慧在資訊領域的運用開啟了個性化推薦時代，卻又因為把關人的缺席助長了人性弱點，讓閱讀價值悄然流失。但是機器與人性的平衡並非不可求，實現閱讀價值最大化的關鍵還是在於移動資訊行業從業者如何運用。

基於全球首創的興趣引擎，一點資訊的搜索+訂閱的個性化推薦模式支持任意關鍵詞的長尾頻道訂閱，是行業內唯一給出用戶主動表達興趣入口的移動資訊產品。

人機結合重新定義移動閱讀未來

單純依賴編輯經驗的內容分發效率低下，也是機器分發逐漸取代人工分發成為資訊客戶端內容分發主要模式的重要原因之一。但另一方面，一味仰賴數據支撐和話題性的演算法推薦，容易帶來內容品質的下降，導致為滿足用戶碎片化閱讀時間和共性需求的標題黨、低俗文章、無營養的雞湯文大行其道。

因此，尋找人工與機器演算法之間的平衡之道，成為移動新聞甚至整個移動閱讀領域的未來趨勢。

王元元介紹，與一般具備個性化推薦功能的移動閱讀客戶端不同，一點資訊憑藉用戶興趣搜索+訂閱不同主題內容的用戶興趣主動表達的「興趣引擎」，可以發現更加真實、完整的用戶畫像，為其推薦除了熱點、爆炸性新聞之外的更有意義和價值的信息，提供兼具共性與個性的移動價值閱讀平台。

通過機器演算法幫助用戶從海量信息中找出真正有趣有料有用有品的內容，再根據用戶興趣圖譜推送，是一點資訊的平台核心技術優勢。而人工編輯憑藉專業經驗的對機器進行訓練，讓機器能夠更加精準地將具備價值性的內容有效分發給對這部分內容真正有需求的用戶。這也是一點資訊與單純為了增加用戶使用時長而選擇基於人性弱點來推薦內容的平台的最大區隔。

一點資訊將機器學習+人工編輯的「人機智能」率先應用於移動資訊領域，致力於幫助用戶更好的發現、表達、甄別、獲取和管理對自己真正有價值的內容，引導用戶在移動端的深度閱讀行為，帶來價值內容在移動互聯網的延伸。

責編：侯興川、楊東明

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