人工智慧助力內容生產，這一次今日頭條為何走偏了？

內容創業時代，諸多內容分發平台在估值高啟的同時，也進入了對內容生產的新探索時期。不久前，頭條號上線新機器演算法功能「優化助手」，從靠演算法推薦內容到靠演算法來「幫助」作者生產內容，今日頭條讓人工智慧在內容生產領域可謂前進了一大步，但這一步真的走對了嗎？

優化助手想實現什麼？

「優化助手」是今日頭條為頭條號作者研發的新功能，通過今日頭條的機器人可以自動幫助作者生成一套新的標題和封面，然後再通過機器演算法「幫助作者內容獲得更好推薦效果」，這是頭條對機器生產內容的又一次嘗試。

而就整個行業來看，機器生產內容也一直是眾多內容平台的終極目標。早在2014年，包括美聯社、洛杉磯時報等媒體機構就開始用機器人和自動化技術撰寫簡單的新聞；2015年7月，騰訊財經也宣布通過一款名為Dreamwriter的機器人以演算法生成稿件；而今日頭條也曾在去年推出了6天內生成超200篇簡訊和資訊的小明機器人。

不過比起其他平台，以演算法起家的今日頭條可能走得更遠，在張一鳴的眾多公開場合發言中，「沒有編輯」經常被提及。但在他的設想中，他對內容未來的形態其實還更為激進，這可能因為他是技術出身，所以更希望用技術解決內容的生產問題，那就是未來頭條號的創作將完全由人工智慧接盤。

在去年烏鎮世界互聯網大會上，張一鳴在《信息平台的智能浪潮》主題演講中曾說過這樣一段話，「我們可以想像一下在財經、氣象等等領域，未來都有可能利用機器進行創作，因為機器最快最準確，這些相對標準化適時化的內容很有可能讓機器替代創作，這是一個很好的案例，人工智慧介入創作。」

從小明機器人到優化助手，這正是張一鳴對內容生產形態的反思，當然這背後也有一定程度上是因為頭條號需要持續為優質作者補貼分成的現狀決定。如果真的能夠實現內容全部由機器生產、篩選、分發和推薦，那麼頭條這樣的內容分發平台，其成本壓力將降至最低。

優化助手或許會被做號者利用

優化助手的出現，一定程度上解決了優質內容在機器演算法之下無法獲得推薦的窘境。在演算法驅動的平台規則下，標題+封面這幾乎是用戶判斷一篇文章的唯一標準，在很多人眼中甚至等於內容本身。而機器根據演算法生成新標題和封面之後，內容被推薦的概率將會極大的提升。

那麼，機器助力內容生產是否真的靠譜？其實在優化助手出現之前，今日頭條平台上原本就有大量由「機器」生產的內容，這些內容的的生產者就是所謂的做號者。他們通過複製粘貼、簡單刪改以及替換關鍵詞這類流水線般的洗稿方式生產了海量低質偽原創內容，並且獲得了非常好的推薦，而很多做號者的內容甚至是通過第三方軟體自動生產。

這些垃圾內容不僅侵犯原創者版權嚴重危害著平台生態，甚至還會因為標題起的精彩獲得更好的推薦效果。它們的成功得益於了解平台的推薦規則，色情、暴力等內容天生匹配人性陰暗面需求，在吸引巨大流量的同時，也讓生產者甘冒違規風險之外。但更重要的原因還是缺乏人工審查的機器初審存在漏洞，就如同標題黨無法由機器審核杜絕一樣，偽裝好的無版權、低俗內容也能輕而易舉的躲避機器的判罰。

回到「優化助手」這一新功能，頭條號的目的在於藉助機器干預，幫助優質作者獲得更好的推薦效果，即獲得更多流量，這是在做號者生態無法杜絕之下的無奈之舉。為了保護好優質內容生產者，頭條號為這一功能設置了極高的准入門檻：只有同時擁有「原創標識」和「雙標題」功能的賬號才能獲得申請「優化助手」的資格，而有這樣高權重的賬號只能用百中有一來形容其稀缺程度。

但尷尬的是，機器無法識別內容的好壞，只能靠用戶的行為來判斷。而上文提到的做號者因為能夠批量生產高推薦、高閱讀、高分享、高收藏的博眼球內容，往往是頭條號指數較高、許可權較高的受益者，也就間接跨入了新功能的准入門檻。

因此「優化助手」在一定程度上更容易被做號者利用，進而幫助優化他們生產的低質量內容。這無疑將會進一步擠壓優秀內容生產者的生存空間，新功能推出的原因和結果南轅北轍不說，更會加劇劣幣驅逐良幣情況下，優秀作者流失、用戶體驗不斷下滑乃至雙方均對平台失去信任等諸多問題，最終對頭條號內容生態造成破壞性的後果。

演算法完全介入內容生產終究是偽命題

演算法推薦的出現很大程度上和信息流廣告的流行息息相關。本月初，市值一度超百億美元的社交平台Instagram遭遇了發展歷程上最大的危機，那就是將個性化演算法推薦引入到產品後，出現了大量用戶流失的情況。

在Instagram原本的設想中，引入演算法之後，雖然會讓用戶錯過70%的信息，但卻可以幫助看到信息流中最好的30%。不過這樣的設計用戶並不買單，完全依賴於機器演算法推薦不僅會讓用戶的視野變窄，更會很容易降低獲取有效信息的效率。

更重要的是，單純依賴機器演算法的產品缺點也正在不斷暴露，一方面，隨著用戶錯過的信息越來越多，優秀內容生產者耗費大量時間精力生產的內容完全被廣告商們海量的廣告淹沒了；

另一方面，性、暴力等低俗內容往往能夠戳中用戶的G點，大廣告商的廣告就很可能夾在低俗內容中間，這種品牌露出不僅無法激發購買慾，甚至還會傷害品牌形象；更重要的是，廣告與低俗內容泛濫的兩相交加之下，用戶體驗急劇下滑，用戶大量流失乃至商業價值受到損害也就不足為奇了。

對此，自媒體南七道曾指出，「個性化推薦依賴的是機器演算法，但機器演算法是有局限的，它的判斷依據都來源於過往情況，現在在Google上搜索Instagram和機器演算法這兩個關鍵詞，出來的結果有1/3都是「教你如何騙過機器演算法」。這就產生了大量嘩眾取寵的垃圾內容，而因為人情需求和工作需要，人們無法完全取關這類帳號。」

類似的問題在今日頭條上也同樣存在，機器推薦內容所憑藉的是機器的「審美」，機器助力內容生產則同樣以此為基礎，所產生的問題也將一脈相傳，機器助力內容生產很可能會導致更多標題黨、偽原創內容的誕生，唯一的區別是機器扮演的角色從「推薦者」變成了「生產者」。

這也體現了機器演算法的局限性，依賴數據的它看似智能，實則教條，難以匹配上人類情感的複雜程度。舉個例子說，基於演算法的個性化推薦的一個規則是用戶點贊、評論等互動越多，內容就會被推薦的越多，而有些情況下用戶出於社交（工作）關係的需要，如對上司、同事的內容需要去點贊，這在機器演算法看來就成為了用戶喜歡這樣的內容，其實是又一次的一廂情願。

機器演算法或許可以生產出一些快訊，可以在資料收集整理中佔盡優勢，但在專業文章上，機器永遠也沒辦法實現人類一樣的思考。 所以說，機器演算法的作用價值不像想像中那樣大，失去人工干預配合的機器演算法對於內容生態的良好維護也終究是一個偽命題。

一個總結，機器演算法萬能論將是一條不歸路

「優化助手」的出現很大程度上是頭條又一輪焦慮的開始，畢竟在其不斷推出短視頻、直播、問答、微頭條豐富其自身內容生態之時，優質圖文內容所能獲得的流量其實反而正在下降。而在BAT三巨頭不惜成本的重金投入之下，優質內容生產者紛紛選擇了逃離。

試圖挽迴流失的優秀作者群體同時構建新的內容生態，這是今日頭條接下來需要思考的問題。在流量分成之外，幫助內容生產者找到新的變現模式，則成了挽留的優質內容生產者的關鍵一步。

但今日頭條卻可能沒有理清問題的頭緒， 並在偏信機器演算法的道路上越走越遠。那麼頭條的估值和產品成長性又存在多少虛高的水份呢？Instagram用戶流失、價值虛高的今天，或許就是今日頭條沉迷於機器演算法的明天。

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