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人工智能助力内容生产,这一次今日头条可能走偏了

来源:www.mymobilereo.com 点击:646

在内容创业时代,许多内容分发平台在重视高企的同时,进入了内容制作的新探索时期。

不久前,标题使用新的机器算法功能“优化助手”上线,从按算法推荐内容到“帮助”作者按算法制作内容。今天的头条新闻在内容制作的人工智能领域向前迈出了一大步,但这真的是正确的一步吗?

Optimization Assistant到底想要实现什么?

“优化助手”是今天头条为标题作者开发的新功能。通过今天的标题人工智能机器人,作者可以自动生成新的标题和封面,然后通过机器算法“帮助作者内容获得更好的推荐效果”。这是标题用机器制作内容的又一次尝试。

就整个行业而言,内容的机器生产一直是许多内容平台的最终目标。早在2014年,包括美联社(Associated Press)、洛杉矶时报(LosAngeles Times)、美国橄榄球联盟(NFL)等媒体机构就开始用机器人和自动化技术撰写简单的新闻。2015年7月,腾讯财经还宣布将使用一款名为梦想家的机器人通过算法生成稿件。今天的头条也是去年推出的小明机器人,它在6天内产生了200多条短信和信息。

但是与其他平台相比,今天的头条新闻,从算法开始,可能会走得更远。张一鸣本人出生于技术领域。在他的许多公开演讲中,“没有编辑”是一个经常被提及的词。然而,在他看来,他实际上对内容的未来形式更加激进,也就是说,未来标题的创作将完全基于人工智能。

去年在乌镇举行的世界互联网大会上,张一鸣曾在《信息平台的智能浪潮》主题演讲中说过这样一句话:

“我们可以想象机器很可能在财经、气象等领域创造出来。在未来,因为机器是最快和最准确的,这些相对标准化和及时的内容可能会取代机器创造。这是一个非常好的例子,人工智能参与了创造。”

从小明机器人到优化助理,这正是张一鸣对内容制作形式的反思。当然,这在某种程度上也是由条幅数量需要持续补贴给高质量作者的现状决定的。如果真的有可能通过机器来制作、筛选、分发和推荐所有内容,那么标题等内容分发平台的成本压力将最小化。

optimization assistant可能成为通信员

optimization assistant的最佳助手,这在某种程度上解决了机器算法下不能推荐高质量内容的难题。在算法驱动的平台规则下,标题封面几乎是用户判断一篇文章的唯一标准,在某种程度上,它甚至是许多人眼中的内容本身。机器根据算法生成新的标题和封面后,推荐内容的概率将大大提高。

那么,机器帮助内容制作是真的吗?事实上,在优化助手出现之前,在今天的标题平台上已经有大量由“机器”制作的内容,这些内容的制作者就是所谓的信号员。

他们通过复制粘贴、简单删除和替换关键词,产生了大量低质量的伪原创内容,得到了很好的推荐,数字制作者的很多内容都是通过第三方软件。这些垃圾内容不仅严重危害平台生态,而且侵犯了原创者的版权。

他们的成功归功于他们对平台推荐规则的理解。除了色情、暴力和其他内容自然地与人性的阴暗面相匹配,吸引了大量的流量,并允许生产商承担违反法规的风险之外,更重要的原因是机器的初步检查存在漏洞,缺乏人工审查。正如机器评论不能阻止标记方一样,伪装的无版权和粗俗的内容甚至会因为精彩的标题而获得更好的推荐结果。

回到“优化助手”的新功能,横幅的目的是帮助高质量的作者通过机器干预获得更好的推荐效果,即更多的流量。然而,横幅也为该功能设置了非常高的进入门槛:只有同时带有“原始徽标”和“do”的帐户

然而,令人尴尬的是,上述数字制作者,因为他们可以大规模生产高度推荐、高度阅读和高度共享的引人注目的内容,往往是拥有更高人数指数和更高权威的受益者,从而间接地跨越了新功能的进入门槛。因此,在一定程度上,“优化助手”更容易被数字制作组使用,从而有助于优化他们制作的低质量内容,最终获得更好的推荐效果和流程。

这无疑会进一步挤压优秀内容制作者的生存空间。新功能的原因和结果是完全不同的。此外,在劣质硬币淘汰优质硬币的情况下,还会加剧优秀作者流失、用户体验下降甚至双方对平台失去信任等诸多问题,最终对横幅的内容生态造成破坏性后果。

算法对内容制作的全面参与最终是一个伪命题。

算法推荐的出现与信息流广告的流行密切相关。本月初,市值超过100亿元的社交平台Instagram在其发展过程中遭遇了最大的危机。也就是说,在个性化算法推荐被引入产品后,用户实际上损失了很多。

在Instagram最初的想法中,在算法引入后,虽然用户平均会错过70%的信息,但它可以帮助看到最好的30%的信息流。然而,这种设计不是由用户付费的。它完全依赖于机器算法的推荐,这不仅缩小了用户的视野,而且降低了获取有效信息的效率。

更重要的是,完全依赖机器算法的产品的缺点也不断暴露出来。

一方面,随着用户错过越来越多的信息,优秀的内容制作者花费大量时间和精力制作的内容完全被广告商的大量广告淹没;

另一方面,如上所述,诸如性和暴力这样的粗俗内容经常会击中用户的g点,大型广告商的广告很可能会夹在令人瞠目结舌的美女图片和新奇事物之间。这种品牌曝光不仅不能刺激购买欲望,还会损害品牌形象。更重要的是,随着广告和庸俗内容泛滥的结合,用户体验急剧下降,大量用户流失,甚至他们的商业价值受到严重损害,这并不奇怪。

类似的问题也存在于今天的头条。机器推荐的内容依赖于机器的“美感”,机器辅助的内容制作也基于此。由此产生的问题将代代相传。机器辅助内容制作可能会导致更多主题派对和伪原创内容的诞生。唯一的区别是机器扮演的角色已经从推荐者变成了生产者。

这也反映了机器算法的局限性。它看起来很聪明,但是教条,很难根据数据来匹配人类情感的复杂性。

例如,基于算法的个性化推荐的一个规则是,用户在赞扬和评论中的交互越多,推荐的内容就越多。在某些情况下,由于社会(工作)关系,用户需要赞扬他们的上级和同事的内容,这在机器算法看来已经成为用户再次喜欢这种内容的一厢情愿的想法。

因此,不仅机器算法的函数值没有想象的那么大,而且失去人工干预配合的机器算法对于内容生态的良好维护来说也是一个错误的命题。

机器算法的全能理论将是一条不归路。

一般来说,事实上,今天的头条都很焦虑。这是因为不断推出的短视频、直播和问答都旨在使用多个内容制作场景来分发流量,试图恢复失去的优秀作者群体并构建新的内容生态。

但是标题没有解决问题。甚至它在部分相信机器算法的道路上走得越来越远。标题的估价和产品增长中有多少水?就像发生在Instagram上的事情一样,坚持机器算法的万能理论所导致的许多产品漏洞和问题导致了v



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