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AI在内容分发上的绊脚石

文章出处:未知 人气:发表时间:2020-07-20 14:26
自从互联网商业化发展以来,不论是新闻客户端、视频网站或是电商平台……所有的平台,都是把自己默认为一个优秀的饲养员,它按照自己的想法,把内容(饲料)Push(喂)给用户。
 
 
 
这些饲养员都是受过训练的专业人士,行话叫做---由网站编辑为用户设置议程,按照大多数用户的口味挑选内容。
 
 
 
后来编辑实在忙不过来,采用机器帮忙---最简单的机器方式则是“热门推荐”,比如按照点击量或其它数据来做排序。
 
 
 
饲养员模式最大的问题是不知道食客胃口如何,这会导致两个显著的后果:一是食客不满意,用户个性化需求不能得到满足;二是自身资源浪费,大量长尾资源长期得不到曝光,增加沉没成本。
 
 
 
有人发现了机器的好处。机器可以是根据用户特征来推荐内容。正如一个高明的厨子可以根据每一个食客的口味提供饭菜,如果机器足够聪明,在一定程度上可以解决所有用户的个性化需求。这岂不是内容产业的C2M?
 
 
 
准确的说,这是内容分发的C2M,它以单个用户为对象进行沟通,跳出了大众传播/分众传播窠臼,是不是足以革了所有的搜索引擎和门户网站的命?
 
 
 
这种智能化的内容C2M有深刻的时代背景。今天,你已经站在时代边缘,眼睁睁的看着AI技术点燃了IOT的引线,接下来你将发现自己无可拒绝的进入下一个信息核爆的时代:信息终端爆炸、信息规模爆炸、信息平台爆炸……
 
 
 
在信息高速公路上,你开过的车,你走过的路,全都变了规则,你所熟悉的一切的基于饲养员模式的知识框架都面临颠覆。
 
 
 
在这个时代,饲养员模式已经失灵了,聪明的机器将成为最大的变量。
 
 
 
第一个出现的场景是人类生产内容,机器分发内容。
 
 
 
下一个出现的场景是机器生产内容,机器分发内容。
 
 
 
内容产业面临C2M革命,行不行?
 
 
 
“当然不行,机器很蠢。”如果你这样想,那么很遗憾,你注定是看不到明天的太阳了。
 
 
 
“当然行。”如果你这么想,那么祝贺你掉进坑里了。
 
 
 
真实的情况,你可能意想不到。
 
 
 
一、内容C2M之路本质是走向个体化沟通
 
 
 
作为一个独立的研究方向,推荐系统的源头可以追溯到90年代初的协同过滤算法,中期的代表则是传统的机器学习算法,比如Netflix大赛所推动的隐语义模型,现在则是更加复杂的深度学习模型。
 
 
 
近些年,深度学习突飞猛进,使得机器推荐变成了整个互联网的太阳。在新技术的推动下,个性化沟通也变得更加可行,而且越来越接近单用户沟通。