刘爽乌镇演讲：人工智能时代的媒体责任和挑战

读某些客户端，常有这样的体验，标题很精彩，但点开了就那么回事，甚至有时像吃了死苍蝇。之所以有这样的体验，是因为我们海量数据的运算是基于点击，有无穷多的读者是因为非常耸动的标题被吸引过去了，看了以后立刻走人。虽然他个人的体验很不愉快，但他点击这个行为留下来了，又被算法捕捉到，就形成了恶性循环，越多的人被吸引，它会给这个新闻更多的权重，更会被推荐开。这严重影响了阅读的体验。

为了避免这个问题，有责任的人工智能公司不但要看点击量，还要根据很多其它指标，比如停留时长、转发分享、收藏评论等指标来确定文章的推荐权重。同样，我们还要看文章稿源的质量、看用户市场来最终评定文章的质量。这样，才能避免我们阅读庸俗、低俗的内容。

第二，避免“千人千面”的算法带来我们个体的信息孤岛化。

在“千人千面”的算法阅读下，尤其是用户的兴趣图谱被绘制得越来越精细，我们可以敏锐地捕捉到用户非常细小的兴趣需求。比如，我对二战东线战场的热爱，比如我对人类历史上各类坦克装备的酷爱等，如果我们不能在人的共性阅读和个性阅读、人的时间敏感度、新闻和非时间敏感度信息之间，取得一个平衡的话，久而久之，我的屏幕基本会充斥二战的东线战场的历史、各类坦克的信息，这就出现了我说的信息孤岛化。

而很多重大的政治事件、影响国计民生的经济政策等，可能在我的屏幕上没有适当的权重的体现。这个结果将非常局限于我个人的兴趣，久而久之，我也渐渐地把APP变成一个纯个人消遣的阅读器。

所以，我们的算法要如何在时间敏感性的高质量新闻与个人的兴趣之间取得平衡，以及如何在你的潜在兴趣、大家的共性兴趣，和你个人的兴趣之间找到一个平衡，适时地、恰当地、并且以不同的在他潜在的兴趣和共性的兴趣去撩拨他、去刺激他，避免他陷入过于窄小的个人兴趣，这也是我们应该关注的。

第三，避免单纯海量点击驱动的算法推荐带来视野和视角的狭隘。

算法虽然标榜“千人千面”，但在这个所谓“千面”的领域里，每一个垂直领域，文章推荐的逻辑，基本上是靠海量的点击、分享。

所以，这里面还有一个假设，我们的推荐一定是这个领域里被广泛阅读、广泛分享的作品。这类阅读的作品，一类可能是基于事实陈述，主观因素很少；另一类可能是观点的呈现，当然很主观了。这样的话，就可能会出现一个陷阱——我们推荐的是大众、甚至是庸众一致叫好的高点击作品，但不一定是你所在的那个圈层所高度认可的。

（编辑：济南站长网）

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