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文｜ 黄莉玲
4月15日，抖音在北京举办“安全与信任中心开放日”活动，相关业务负责人就抖音算法原理、平台治理体系以及社会关切的问题，展开了详细介绍。
在信息爆炸时代，推荐算法成为人类与巨量信息相处的主流解决方案。开放日上，抖音算法工程师刘畅讲解了算法原理和抖音算法的特点。
据他介绍，抖音基于用户行为的推荐方法包含多种技术模型，如协同过滤、双塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解内容”的情况下，找到兴趣相似的用户，把其他人感兴趣的内容推荐给该用户。
目前，抖音算法已几乎不依赖对内容和用户打标签，而是通过神经网络计算，预估用户行为，计算用户观看这条内容获得的价值总和，把排名靠前的内容推给用户。
刘畅提到，为引导算法打破“信息茧房”，抖音算法在多目标建模体系下，设置了专门的探索维度。
一是对用户在平台上已经表现出的兴趣，尽可能推荐更多样的内容，通过多样性打散、多兴趣召回、扶持小众（长尾）兴趣等方法控制相似内容出现的频次。二是帮助用户探索更多新兴趣，采用随机推荐、基于用户社交关系拓展兴趣、搜索推荐联动、“不感兴趣”不再展现等多种方式，让用户的主动行为影响推荐系统，使推荐更加个性化和多样化。
不过，算法能学习和预估用户行为，但因其无法理解内容语义，对内容的理解存在不足，可能导致违法违规、不良内容被推荐传播。因此，算法在真实使用场景中，必须由平台治理对其进行约束和规范。
对此，抖音生态运营经理陈丹丹表示，抖音的内容治理体系是“人工参与+机器学习”相结合的模式，并组建了专门的平台治理团队为算法设置“护栏”。
据悉，抖音平台治理体系包括异常感知、标准定义、机器识别、人工研判、风险处置等过程。治理流程秉持两大准则：首先是所有在平台发布的内容都会经过评估，流量越高的内容评估次数越多，标准也越严格。其次，抖音内容审核采用“人工+机器”相互配合的模式，“机器”负责“宽度”评估所有投稿，“人工”负责“深度”，确保专业、敏感或疑难等问题尽可能精准研判。
创作者将内容上传至抖音后，首先进入机器识别环节。如果内容被识别出含有高危特征，将被直接拦截；若未命中高危特征但模型判断有问题，则会送至人工审核；若问题概率较低，则获得基础流量进入下一环节。视频被举报、评论区出现集中质疑、流量激增等情况出现，均可能触发“人工+机器”审核。一旦内容在任一环节被处置，系统会立即停止进一步推荐和分发。
值得注意的是，针对社会普遍关心的、对用户造成较多困扰的焦点问题，抖音成立了数个专项治理团队，针对诈骗、网暴、虚假摆拍、未成年人保护、网络水军、AIGC技术滥用等一系列重大专项风险进行治理。例如，在不实信息治理方面，抖音于近日上线了辟谣卡，遏制不实信息的传播。
南都记者了解到，未来抖音将推进各项举措，让算法更透明、治理更完善、服务更到位，并以安全与信任中心为依托，持续增加算法和治理透明度，回应社会关切的议题，主动公示违规案例治理情况，接受公众监督。
（文：AI前哨站）
