仅仅8个月以后缘由

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千龙网北京9月27日讯 从机器人写稿到机器智能分发，以及“个性化推荐”功能在移动阅读领域的广泛应用，人机之间的连接愈来愈密切，让科幻大片里机器人“深度学习能力”并非那末遥不可及。也由此引发了各种观点的纷至沓来，人工智能的春季能否成为人类福音的谈论不绝于耳。

在日前举行的主题为《人机大战还是人机共舞？》媒体沙龙上，一点资讯向媒体详细论述了机器算法在移动阅读领域的应用的优势及陷阱，而寻觅人工与机器算法之间的平衡之道才是整个行业的未来趋势。

一点资讯副总裁金治

碎片化时代下，人工编辑与机器的优势和陷阱

如今，人工智能已经广泛应用至科技、医疗、教育、购物、交通等各个行业，当其落实到内容分发领域时，便是我们所说通过算法让机器如何在海量内容中进行挑选，做到落实到单一用户的个性化推荐。而个性化推荐中的核心，就是机器算法的应用，其对内容分发领域的意义在于能够大大提升内容分发效力。

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在传统的门户时期，网站使用的是人工分发模式，依赖的是门户编辑的专业经验，内容品质虽然能得到保证，但效率低下，也大多是热点或其周边内容，没法满足用户大量长尾个性化内容的获取。

一点资讯算法总监王元元认为，这两个问题正是算法所擅长解决的：一方面，算法能够对海量的内容进行精细的加工，提取分类、主题、标签、风格等结构化信息，更进一步，这些丰富的结构化数据能使得算法更高效的调度流量，利用用户的行动探索并发现有潜力的内容。另一方面，算法排序更是彻底解决了人工排序问题，算法排序的核心是根据用户、内容、上下文信息决定实时计算每一个内容的得分，按照得分进行排序，排序结果是个性化的。

但机器并非万能。虽然机器在内容分发领域带来极大的效力提升，要做到完全取代人工编辑仍困难重重。原因在于，单纯依赖用户浏览行动进行个性化推荐的逻辑虽然切中了人性弱点，却也非常容易带来内容品质的下落。

个性化推荐算法基于用户点击、阅读、停留时长的数据，输出与用户相匹配的文章，机器算法在个性化推荐中的作用可以得到更加高效的发挥，某种意义上，这与教育孩子的进程并没有二致。“基于一个类似黑盒子的算法模型，机器能够让用户持续不断的产生点击行为。但纯粹从模型驱动，就会导致用户被数据欺骗，沦为‘乌合之众’。用户的点击的欲望是有的，但其产生的价值其实是非常难衡量的”，王元元进一步解释。

失去用户主动兴趣表达下的伪个性化大行其道

一点资讯副总裁金治认为，自古以来人们就在寻求浏览背后的价值，但是在个性化推荐时代，过分依赖算法而疏忽用户主动表达的“伪个性化”却剥夺了这1价值。一点资讯希望通过技术手段鼓励用户表达、发现、滋养自己的兴趣，取得更多的浏览价值，这才是未来阅读演进的方向。

金治认为，忽略了用户主动表达的个性化都是伪个性化。他以最近前段时间大火的王宝强、马蓉事件为例做了生动解读：“有些所谓个性化的产品满屏的王宝强新闻，刚开始用户出于好奇必竟这类新闻能够满足用户八卦、猎奇的心理需求，但点过之后算法会持续给这个用户推王宝强的新闻，但用户真的是希望延续关注王宝强事件吗？不一定。所以说，这种只是基于用户点击行动、没有用户主动表达兴趣的个性化只是‘伪个性化’。”

只尾随用户浏览行动以求在下一次推荐中取悦用户的的分发机制，无疑会使得标题党、低俗内容就能取得高流量，深度好文的价值被疏忽。劣币驱逐良币，全部内容生态就会崩塌，媒体行业的价值也会解体。

作为技术发展的产物，算法+深度学习的人工智能在资讯领域的运用开启了个性化推荐时代，却又由于把关人的缺席助长了人性弱点，让阅读价值悄然流失。但是机器与人性的平衡并不是不可求，实现阅读价值最大化的关键还是在于移动资讯行业从业者如何运用。

基于全球首创的兴趣引擎，一点资讯的搜索+定阅的个性化推荐模式支持任意关键词的长尾频道订阅，是行业内唯一给出用户主动表达兴趣入口的移动资讯产品。

人机结合重新定义移动阅读未来

单纯依赖编辑经验的内容分发效率低下，也是机器分发逐渐取代人工分发成为资讯客户端内容分发主要模式的重要缘由之一。但另一方面，一味仰赖数据支持和话题相关性的算法推荐，容易带来内容品质的下落，导致为满足用户碎片化阅读时间和共性需求的标题党、低俗文章、无营养的鸡汤文大行其道。

因此，寻觅人工与机器算法之间的平衡之道，成为移动新闻甚至全部移动浏览领域的未来趋势。

王元元介绍，与一般具备个性化推荐功能的移动阅读客户端不同，一点资讯凭借用户兴趣搜索+定阅不同主题内容的用户兴趣主动表达的“兴趣引擎”，可以发现更加真实、完整的用户画像，为其推荐除了热点、爆炸性新闻以外的更有意义和价值的信息，提供兼具共性与个性的移动价值阅读平台。

通过机器算法帮助用户从海量信息中找出真正有趣有料有用有品的内容，再根据用户兴趣图谱推送，是一点资讯的平台核心技术优势。而人工编辑凭仗专业经验的对机器进行训练，让机器能够更加精准地将具有价值性的内容有效分发给对这部分内容真正有需求的用户。这也是一点资讯与单纯为了增加用户使用时长而选择基于人性弱点来推荐内容的平台的最大区隔。

一点资讯将机器学习+人工编辑的“人机智能”率先应用于移动资讯领域，致力于帮助用户更好的发现、表达、甄别、获取和管理对自己真正有价值的内容，引导用户在移动端的深度阅读行动，带来价值内容在移动互联网的延伸。

以下为金治演讲实录：

古今浏览进化：价值浏览定义不同但寻求不变

在传媒界有一个讨论了很久依然在讨论的话题，那就是“算法会取代编辑吗”？

有句老话叫书中自有黄金屋，书中自有颜如玉。在古人眼中，阅读是修身治国平天下和冶炼情操的必经之路。因此古人追求“书读百遍”、“心到,眼到,口到”。不但要读，还要得到“读”背后的价值。

而进入移动互联网时期后，信息爆炸、文娱至死、碎片化浏览，我们希望把用户从海量内容中解放出来，可以做到简单、高效、智能的信息分发，有可能是育儿圣经，有可能是职场之道，也有可能是花鸟知识。也因为我们产品的独特功能，也看到一些非文娱价值的阅读出现消费升级趋势。虽然这些我们大家可能或许已发现现在新垂直、细分的内容或许不具有修身治国的功能，但对普众而言，反而是最有价值的资讯。

标配并不是万金油：没有用户主动表达的个性化都是伪个性化

新闻客户端个性化推荐技术已成为标配。但这种只是基于用户历史点击行动的“猜你喜欢”总会出现很多问题，因为你作为一个新用户去用这个APP时，它并不了解你的兴趣，机器只能给你一些大多数人爱看的娱乐的、八卦、热门的内容，然后再从你的点击中去判断你的兴趣，这个无疑是片面的。同时，这种尾随用户阅读行为以求在下一次推荐中取悦用户的机制，其实并未重视用户的主动表达。在此基础上得出的个性化，真的是用户的真实性格和喜好么？

说到这里就要谈一谈算法与人性的“相爱相杀”。人性中本就有猎奇、惰性的成份，这给算法提供了可乘之机。完全基于用户点击行动的算法推荐，它只根据数据勘测到这条资讯浏览量、转发量极高，于是推送给更多人。或根据你以往的点击数据，猜测你或许还喜欢看这些因一时好奇点击进去的低俗内容。与其说是算法跌入了人性的陷阱，不如说算法是利用了人性的弱点把更多人圈在这个信息茧房里。

如此一来，我们的阅读会呈现越来越低俗化、平庸化的危险。而这对媒体从业者是很不公平的，标题党、低俗内容就能获得高流量，深度好文的价值被疏忽，劣币驱逐良币。随着生态的壮大，博眼球的恶俗文、标题党等充斥全部平台，不断挤压优良内容的生长空间，整个内容生态就会崩塌，媒体行业的价值也会解体。

那算法本身有罪么？不一定，算法只是个工具，就像一张白纸一样，重要的是掌握这张白纸的人要在白纸上画什么？

人工智能为平衡之道提供新思路：重新定义算法

那末如何跳出伪个性化的桎梏？人工智能的出现实际上让我们看到了更多可能性。那一点资讯是如何通过人工智能走出差异化的价值浏览之路呢？

首先，把搜索引擎和推荐引擎在底层技术架构打通，再根据个体及群体用户的定阅、搜索、收藏、分享、点赞、评论等主动和被动行为打造兴趣引擎。我们更关注用户的主动兴趣表达，在我们平台上有300万+的个性化频道，都是用户自己生成的，比如无人机17万人订阅，失眠93万，小升初15万人定阅，包括英国留学、青岛购房，这些例子的特点是，如果不依靠技术手段是很难提供的。

其次，人机优势充分结合的人机智能：编辑队伍配合机器进行训练，并用机器海量的数据来辅助编辑。

一点资讯拥有全网化、结构化的内容、全网化的信息数据，以范冰冰的个性化频道为例，在范冰冰的频道中有二级栏目：代表作、行程、微博、百科、问答、视频、音频，内容非常丰富，对她的粉丝来说，这个频道非常实用且方便。

此外，通过媒体与自媒体内容的品质甄别与推荐机制的动态模型系统，打造利益共享的价值链。

通过以上这些努力，一点资讯希望跳出千篇一律的“伪个性化”，通过自身的差异化优势不断鼓励用户去表达去发现，滋养自己的兴趣，获得更多浏览价值。

今天演讲的主题是“价值浏览变革之道：人性和算法的博弈“。算法是技术发展的产物，它开启了个性化推荐时期，却又由于把关人的不同目的助长了人性弱点，让浏览价值悄然流失。但是，算法只是一个工具，机器与人性的平衡并非不可求。实现浏览价值最大化的关键还是在于移动资讯行业从业者如何运用。

目前，一点资讯基于其全球首创的兴趣引擎，搜索+订阅的个性化推荐模式支持任意关键词的长尾频道订阅，是行业内唯一给出用户主动兴趣表达入口的平台。

最后，在坐各位可以做个实验，想一想你这个星期最关注的新领域或者是关键词，可能是某种美食、或者瑜伽健身、或者减肥、或我们的山寨发布会掌门人阳淼，可以尝试在一点资讯上去搜索订阅这些关键词，订阅成为你自己独有的个性化频道，只要有相关内容便会随时更新到这些频道里，高效且智能。

谢谢大家。

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