互聯網「陪審團」簡史：從阿里大眾評審到知乎仲裁官

圖片來源@視覺中國

文｜唆麻

由西德尼·魯米特在 1957 年推出的《十二怒漢》可能是在電影史上被翻拍最多的影片。在一個密閉空間中，十二個男人組成的陪審團展開了激烈交鋒，只為決定一條生命是否應該終結。

疾風暴雨的情節推進，以及萬能公式般的敘事模式，使得各國導演都熱衷於將其套在本國社會問題上重新演繹。

儘管因為大陸法系沒有陪審團制度，國內主創將翻拍的《十二公民》故事設定為十二個法學院學生家長模擬審案以決定子女成績，但最終成片卻是相當精彩。

現實社會的制度並無高下之分，取決於哪一個更符合國情。但在互聯網世界中，「陪審團」卻已經逐漸興起成為一股潮流。包括微信、知乎、百家號、閑魚、相互寶……等產品都先後上線了類似「陪審團」的機制。

這一波「陪審團浪潮」究竟是如何興起，背後又藏著怎樣的考量？

微信/百家號：內容生產之迷思

去年 12 月 3 日，微信公眾平台宣布針對「洗稿」問題試運行洗稿投訴合議機制。百度今年 4 月公布的 2019 年 Q1內容信息整治報告顯示，百度共封禁賬號近 4.1 萬個，其中抄襲侵權賬號 700 個，低俗賬號4800個，因抄襲洗稿而被操作下線的文章共 6168 篇。

宣告巨頭開始以「陪審團」機制打擊「洗稿」，而在這之前行業已經過多輪論戰。

並不像「抄襲」被大眾所熟知，「洗稿」這一概念更多局限於內容行業內部。相對於「抄襲」更偏向於原封不動地搬運，洗稿則即通過在原文基礎上增刪字詞、調整語序、更換表達方式等方式騙過機器檢測，實現所謂的「偽原創」。

除了騙補貼的做號黨，「鋪稿」也已經成為常見手法。

其實，這一定程度上和演算法分發本質有關，為了保證內容被目標消費者刷新到，大量內容進行「鋪稿」已經成為目前內容行業的普遍現象。

比如熟悉媒介工作的朋友，一定知道「發1 4」這句「黑話」代表什麼意思。即：

內容發布五個內容平台，1代表今日頭條，4代表其他四個平台

尤其在目前將內容作為流量入口成為共識，內容 feed 流已經成為絕大多數產品標配。「1 X」的這個「X」，越來越成為不少自媒體、KOL 的「議價能力」，背後反映的是平台間的內容同質化。

拋開幾乎沒有原創的「低端洗稿」不談，「洗稿」更引發了關於內容行業關於「原創尺度」的爭議。

早在 2016 年 ，程序員KOL 霍矩便表示個人號「歪理邪說」前一年 10 月被差評「洗稿」的案件，但最終被駁回訴訟請求。但在之後，Keso、三表、品玩、長庚科技為首的一批大號要麼聲援好友，要麼在線維權，使得「差評洗稿」這一事件引起全網關注。

儘管法律層面尚無定論，但剛給差評投出 3000 萬的騰訊TOPIC基金，隨後便響應了 Pony 的一條深夜朋友圈，為這次投資定了性：

「原為效率而下放一些小額投資權給業務部門。目前看業務團隊並沒有做好盡責調查，我們會負責任解決好」。

某種程度上，洗稿更觸及了嚴肅報道在當今傳播環境下的生存問題。

比如，來自獸樓處的那篇《疫苗之王》很大程度上推動了公眾對於長生生物疫苗案的關注，但本質上也是一篇引用大量非獨家素材炮製的報道；最近，三表龍門陣的點名《獸爺，洗稿界的恥辱》報道便推動了後者被微信官方定性為「涉嫌侵權」：

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正如三表龍門陣提到「『故事會』風格正大行其道」，這一類文章往往通過引用大量資料加以故事化演繹，呈現戲劇衝突效果。

比如來自呦呦鹿鳴的那篇《甘柴劣火》透過官員落馬事件描寫了甘肅武威當地媒體與地方官場的你來我往。其引用的大量材料中便有來自財新記者王和岩的獨家採訪，隨後便遭到了後者抵制：

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換言之，以目前的機器演算法而言，原封不動的搬運興許尚能應付，但面對將大量素材融入其中服務於其故事邏輯的文章依然有心無力。引入自媒體人以類似「陪審團」的機制進行判定，或是當下最具有可行性的方式。

畢竟，庄羽與郭敬明當年鬧得沸沸揚揚抄襲事件後，敗訴後賠償 21 萬元的郭敬明依舊拒絕道歉。「洗稿」最終要像「抄襲」一樣被打上恥辱的標籤，依然尚需時日。

微博/知乎：UGC 平台的「州官」與「百姓」

2017 年 9 月 27 日，新浪微博社區管理官方微博宣布，將公開招募 1000 名微博監督員。以通過特殊的舉報機制，監督處置微博社區中的涉黃、違法及有害信息。

微博官方將根據舉報統計情況，向合格的微博監督員按月發放網費補貼，並贈送微博會員；有效舉報數量最多的微博監督員甚至還會獲得蘋果手機、國產手機或筆記本電腦等實物獎勵。

不過，這一制度在落實後很快便引起爭議。認證信息為知名動漫達人、知名動漫博主、動漫視頻自媒體的偽娘 Coser 博主@天然呆才是呆 ，此前擁有 15 萬粉絲，已發布超 6 萬條微博。在監督員機制上線後不久便被監督員舉報；

前者轉而以長微博的形式表達對微博監督員制度的不滿，最終還是被監督員從過去 7 年的微博中，找出數條「違規內容」後處以永久封禁。

這一事件像是一個導火索，最終集中引燃了各路大V 對於監督員制度的不滿。矛盾點主要集中在判定標準不夠完善、監督員報團泄憤等方面。甚至有用戶挖出了多年錢@來去之間 的一條微博，質疑微博監督員制度有「只許州官放火，不許百姓點燈」之嫌。

微博方面最終對某些涉嫌違規的微博監督員做出了相應處罰。比如「天然呆才是獃事件」中，涉事微博監督員已被清退；另一位大V 舉報的微博監督員@大五蓮 也被官方定性為違反《微博監督員工作條例》第 15 條而清退。

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事實上，微博也在近兩年逐漸淡化了微博監督員制度。轉而從去年 9 月開始採用將權力移交到大V 手中的「博主拉黑停止評論」功能。看似不夠「民主」的新制度，不僅並沒有引起用戶的反彈，而是從某種程度上確實優化了微博的社交環境。

同為 UGC 平台，知乎也在 6 月上旬上線了「眾裁」。

具體而言，符合條件的爭議內容（比如用戶舉報）會啟動眾裁機制，由 30 位眾裁官投票決定是否違規。判定為違規的內容會基於規範被自動處置。截止目前，只有部分鹽值高於 500 分值，並且 30 天內無違規行為的知乎用戶，可以申請成為眾裁官，有資格前往眾裁議事廳領取任務。

看起來，知乎作為國內用戶質量相對較高的 UGC 平台，或許能避免微博監督員制度所遇見的一系列問題，但事實卻不是如此。

比如，高質量社區往往會出現內容過於垂直的問題，這就導致眾裁官可能出現跨越垂直領域導致判斷失常；沒有足夠的激勵制度導致效率不高等。

換言之，對於 UGC 平台而言，現階段仍沒有完善的「陪審團」制度。

閑魚/相互寶：依然瞄準信任問題

論起來，最早以支付寶這種第三方工具，解決交易信任問題的阿里，也是最早嘗試「陪審團」的互聯網公司。早在 2012 年，阿里就上線了「阿里大眾評審」機制，解決商標近似的山寨產品和冒用商標的假貨之間的辨別問題，而後被推廣到了阿里的眾多產品線中。

2016 年 7 月，為了解決日益增多的糾紛，閑魚推出了「小法庭」。

具體而言，當用戶在閑魚出現買賣糾紛後，可以選擇申請小法庭裁決。系統將會隨機抽取 17 名符合條件的用戶擔任「小法官」。流程開始後，買賣雙方則可以將交易中的一系列憑證提交到系統後台，由「小法官」投票表決。其中，最先獲得 9 票的一方勝訴。

儘管是「隨機」，但閑魚也會劃定一個用戶池。根據用戶信用、交易行為和活躍度刪選出符合條件的「小法官」。截止去年 11 月，滿足條件的約為 500 萬，而閑魚用戶規模已經達到 2 億。僅從數據來看，門檻並不算低。

閑魚官方曾透露，「小法庭」設計過程中借鑒自英美司法制度中的陪審員制度，但在其基礎上進行了改良。比如，將 12 人擴充至 17 人源於經過數據收集分析，顯示 17 人更能保證結果相對公正；放棄設立「法官」，目的是將最終決定權交予用戶。

截止去年 11 月數據，「小法庭」每天已經能處理數千起糾紛，占平台總量的 56%。

梳理各個社交平台上用戶對於「小法庭」的評價，也大多集中在專業性上。比如閑魚交易量極大的數碼產片、電腦配件，往往不只需要對交易過程做出理性判斷，更需要具備數碼產品的相關背景知識。這一定程度上導致了錯判的發生。

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而阿里系的另一款產品，相互寶也在今年 2 月 28 日上線了「賠審團」機制。

具體而言，相互寶成員在遇道重大疾病或意外申請互助金時，如果對審核人員的初審結果有異議，便可能申請由賠審團審議。據官方透露，成員是否符合健康告知、大病界定等因素是引發雙方異議的主要原因。顯然，難度並不比閑魚更低。

「陪審團」解決平台紛爭可行嗎？

梳理完三路「陪審團」各自誕生的背景與具體措施，我們回到問題本身，聊聊「陪審團」對於互聯網產品、平台而言到底意味著什麼。

為法律經濟學領域最權威的《新帕爾格雷夫經濟學和法律辭典》中「陪審團」詞條撰寫內容的，是公共選擇學派創始人戈登·圖洛克，其對於陪審團制度一直持批評態度，認為其降低了人們發現真相和得到公正的幾率。

戈登·圖洛克大致概括出了兩方面原因。其一，陪審團員智力水平有限；其二，其對追求真相甚至起到了反作用。

先說其一。所謂的「智力水平有限」，其實矛頭對準的並不是「智商」，而更多側重於「認知水平」。事實上，那些認知水平更高的的人，往往因為時間成本更高，也能有更多方式逃脫擔任成為陪審員的責任。

正如，在微博監督員的例子中，監督員被不少人視為「賺外快」的途徑。這就導致不少資質不足以勝任的用戶進入到「陪審團」行列中，最終導致大量用戶產生抵觸；知乎、閑魚的相關制度都面臨著參與者資質不足的難題。

?其二，其對追求真相起到反作用，更多體現在犯錯的一方往往不會輕易妥協。這意味著運行這一制度，用戶與平台都會付出極大成本。這一點體現在微信的洗稿投訴合議機制中，受邀加入「洗稿投訴合議小組」的用戶往往也是時間成本更高的創作者、媒體人。這意味著，大量的抄襲、洗稿的判定需求很難被快速消化。

換言之，在我們看來目前各家的「陪審團制」很大程度上依然是過渡階段的特殊手段，在效率、準確性上有著很大的提升空間。而長遠來看，不斷發展的 AI 技術或許才是解決這一問題的更優解。

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