抖音近期邁出了一步，這在國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭中極為罕見：它詳盡地公開了自家平臺的算法邏輯，從技術(shù)內(nèi)核到具體模型，乃至計算公式，均配以圖文詳盡闡釋，內(nèi)容之深入，幾乎可媲美一本算法科普入門書籍。

此番信息大公開，不僅在其官方網(wǎng)站的“安全與信任中心”進行了匯總，抖音還在北京舉辦了一場線下講座，邀請算法工程師親自上陣，以通俗易懂的方式，將算法細節(jié)逐一剖析。

面對算法黑箱日益成為社會輿論焦點的壓力，抖音此舉無疑是為了消除公眾的疑慮。而在深入研讀這些公開資料后，不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前眾多非技術(shù)類媒體所探討的算法議題，大多已顯陳舊。

這里的“陳舊”，并非指有意歪曲，而是觀念上的滯后。例如，許多文章仍錯誤地認為，短視頻平臺的推薦算法是通過給內(nèi)容和用戶打標(biāo)簽來進行匹配。這種說法甚至誤導(dǎo)了一些內(nèi)容創(chuàng)作者，試圖通過特定技巧引導(dǎo)系統(tǒng)為自己打上特定標(biāo)簽。然而，真相是，標(biāo)簽機制早已是人工編輯時代的遺物，在機器學(xué)習(xí)技術(shù)成熟后，依賴少量標(biāo)簽理解內(nèi)容的做法已被淘汰。

如今的算法，并不需要“理解”內(nèi)容。它依靠的是基于特征向量的數(shù)學(xué)統(tǒng)計，通過用戶的互動行為（如點贊、觀看時長、評論、訪問主頁等）來建模，從而“預(yù)測”用戶可能感興趣的內(nèi)容。機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專家吳恩達教授也曾指出，機器學(xué)習(xí)對推薦算法的主要貢獻在于構(gòu)建評分系統(tǒng)，以海量算力和內(nèi)容為基礎(chǔ)，力求為用戶提供最高評分的個性化推薦。

算法之所以成為包括抖音在內(nèi)的眾多平臺不可或缺的分發(fā)技術(shù)，與信息爆炸的時代背景密不可分。據(jù)IDC報告顯示，全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已達到驚人的175ZB，遠超歷史上任何時期的信息處理需求。面對每天數(shù)以億計的新增視頻，抖音算法的任務(wù)就是在用戶有限的觀看時間內(nèi)，盡可能精準(zhǔn)地推送他們喜愛的內(nèi)容。

這一過程被稱為“召回”，即從海量內(nèi)容中逐步篩選，直至找到用戶可能感興趣的視頻。這類似于一個數(shù)學(xué)游戲：通過提問和反饋，以最少的嘗試次數(shù)找到正確答案。算法正是利用這種數(shù)學(xué)模型的效率，以最低的成本實現(xiàn)內(nèi)容的精準(zhǔn)推薦。

然而，關(guān)于算法的誤解依舊廣泛存在。其中最常見的是“信息繭房”理論，即算法會固化用戶的興趣范圍，限制其接觸多元信息。但實際上，平臺并不希望形成信息繭房，因為這會降低用戶留存。抖音數(shù)據(jù)顯示，多元化內(nèi)容推送能顯著提升用戶活躍度。平臺通過算法與用戶行為的長期磨合，不斷優(yōu)化推薦策略，既保持多樣性，又確保準(zhǔn)確性。

另一個誤解是算法“造神”，認為它能輕易推捧網(wǎng)紅。但實際上，主流內(nèi)容平臺都設(shè)有機器與人工的雙重審核機制，確保內(nèi)容合規(guī)。抖音等平臺的爆款內(nèi)容，更多是用戶選擇的結(jié)果，而非算法強制推送。算法只是根據(jù)用戶行為反饋進行調(diào)整，無法決定用戶看什么。

還有觀點認為抖音不利于中長視頻的發(fā)展。然而，隨著產(chǎn)品形態(tài)的不斷演進，抖音已成為綜合性內(nèi)容平臺，站內(nèi)不乏長視頻爆款，如7個多小時的《450分鐘解讀紅樓夢》。抖音通過優(yōu)化算法，提升中長視頻的分發(fā)效率，如突出收藏按鈕，改善多目標(biāo)推薦系統(tǒng)，以適應(yīng)不同內(nèi)容形態(tài)的需求。

抖音此番信息公開，不僅是對用戶負責(zé)，也對整個行業(yè)產(chǎn)生了積極影響。技術(shù)雖具門檻，但不應(yīng)被視為洪水猛獸。通過透明化溝通，有助于增進公眾對技術(shù)的理解和信任，推動行業(yè)健康發(fā)展。