移动阅读未来观:一点资讯媒体沙龙详述人机智能

来源:一点资讯
2016-09-27 13:33:00
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北京2016年9月27日电 /美通社/ -- 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,人机之间的连接越来越密切,让科幻大片里机器人“深度学习能力”并非那么遥不可及。也由此引发了各种观点的纷至沓来,人工智能的春天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阐述了机器算法在移动阅读领域的应用的优势及陷阱,而寻找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。

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筛选,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,就是机器算法的运用,其对内容分发领域的意义在于能够大大提升内容分发效率。

在传统的门户时代,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,无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,利用用户的行为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。尽管机器在内容分发领域带来极大的效率提升,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为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降。

个性化推荐算法基于用户点击、浏览、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,这与教育孩子的过程并无二致。“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发生点击行为。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,自古以来人们就在追求阅读背后的价值,但是在个性化推荐时代,过分依赖算法而忽略用户主动表达的“伪个性化”却剥夺了这一价值。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,获得更多的阅读价值,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,但用户真的是希望持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为、没有用户主动表达兴趣的个性化只是‘伪个性化’。”

只尾随用户阅读行为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、低俗内容就能获得高流量,深度好文的价值被忽略。劣币驱逐良币,整个内容生态就会崩塌,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,却又因为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非不可求,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+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原因之一。但另一方面,一味仰赖数据支撑和话题相关性的算法推荐,容易带来内容品质的下降,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,寻找人工与机器算法之间的平衡之道,成为移动新闻甚至整个移动阅读领域的未来趋势。

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+订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、爆炸性新闻之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。而人工编辑凭借专业经验的对机器进行训练,让机器能够更加精准地将具备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为,带来价值内容在移动互联网的延伸。

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