AI能讓內(nèi)容平臺更有序嗎?創(chuàng)投圈

砍柴網(wǎng) / 刺猬公社 / 2018-04-28 20:04
“技術(shù)可以用從未有過的效率去創(chuàng)造思維的連接。讓每個個體的思考和經(jīng)驗,極速被分享,被篩選,被總結(jié),被轉(zhuǎn)化成為這個時代的知識。知識的生產(chǎn)方式和迭代效率會因為這樣的連...

自去年AlphaGo打敗人類頂尖棋手柯潔以后,大眾關(guān)于AI的想象和關(guān)注就再也沒停止過。今年的GMIC大會(全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會)更是直接把AI放入了主題,取了個名字叫“AI生萬物”。

現(xiàn)在,AI已經(jīng)把觸角伸到了內(nèi)容領(lǐng)域,通過算法,幫助平臺完成了內(nèi)容的分發(fā)和審核。

但這不是全部,GMIC大會上,知乎合伙人、高級副總裁李大海做了一個分享,透露的信號是,內(nèi)容社區(qū)中的AI技術(shù)已經(jīng)可以開始進行語義識別和語境判斷:“如果把知乎看成是一座生活著一億多居民和游客的超級城市,知乎的社區(qū)規(guī)范就是讓城市正常運轉(zhuǎn)的法律法規(guī)。在這樣的規(guī)模下,只通過產(chǎn)品和運營手段來人工完成社區(qū)管理相對比較低效。知乎已經(jīng)開始大量引進 AI,更智能高效地執(zhí)行法律法規(guī),讓知乎這座城市更加文明有序。”

李大海用了一個詞來概括,叫“智能社區(qū)”,官方的解釋是:AI 已經(jīng)深度參與社區(qū)內(nèi)容分享和流通的每一個環(huán)節(jié),實現(xiàn)更精準高效的連接,讓對更多人有價值的問題被提出,讓最適合回答的用戶被邀請,讓更多分享見解經(jīng)驗的欲望被激勵,讓更多專業(yè)認真的知識被推薦,讓更多人的好奇心被滿足,讓 1 億 4000 萬注冊用戶甚至數(shù)億網(wǎng)民連接到一起,這是知乎正在努力,并且初步成型的智能社區(qū)。

為什么知乎要下大力氣去做智能社區(qū)?這是做移動互聯(lián)網(wǎng)平臺的必然。

2013年3月知乎放開注冊,當(dāng)年用戶從40萬暴增至500萬,此后繼續(xù)保持著上升趨勢。李大海稱,“在人與人、人與內(nèi)容所產(chǎn)生的連接上,知乎過去兩年時間處于一個前所未有的爆發(fā)狀態(tài)。”

公開數(shù)據(jù)顯示,截止到今年3月份,知乎的注冊用戶量達到1.4 億,平臺日活躍用戶超過 3400 萬,這些用戶在知乎上累計貢獻了 2300 萬個問題和近 1 億個回答。

李大海所說的“爆發(fā)”,會讓平臺的內(nèi)容審核工作和社區(qū)氛圍的維護,面臨巨大的挑戰(zhàn),如果只依靠人工,不僅效率低下,還不一定可以對內(nèi)容做出“標(biāo)準化”判斷——畢竟人的決定正確率還達不到百分之百。

知乎這樣的問答社區(qū)和今日頭條類的資訊平臺不一樣,不是只完成分發(fā)和內(nèi)容審核就可以。平臺上的用戶需要看到更高質(zhì)量的回答,也就是內(nèi)容實際上產(chǎn)生的價值。

刺猬公社(ID:ciweigongshe)了解到,在知乎內(nèi)部,為了更好地選出有價值的回答,不會只依靠“點贊量”一個數(shù)據(jù),那些被更多專業(yè)人士認可的回答,獲得優(yōu)先推薦位的機會可能更大。

反過來,單個用戶在知乎的回答和在知乎上的“專業(yè)度”要得到系統(tǒng)的認可,也和其他專業(yè)人士的認可有關(guān),不單單看粉絲數(shù)和獲得的點贊量。

不過那些調(diào)查類的產(chǎn)品測評和情感話題的回答,不在這個權(quán)重機制的考量范圍以內(nèi),畢竟分手復(fù)合,結(jié)婚出軌,三姑六婆的家長里短,連人都弄不清楚。弄清楚了也不好說對錯,人類向往做出最符合經(jīng)濟規(guī)律的決定,但感性時常出來作祟。

很多同類產(chǎn)品正在通過運營“高質(zhì)量回答”和“內(nèi)容價值”來瓜分知乎的問答市場,比如今日頭條的悟空問答,騰訊新聞客戶端的問答產(chǎn)品,高質(zhì)量的回答往往會成為第一波流量的來源。

但知乎的壁壘不只是“價值”,還有“社區(qū)”。社區(qū)氛圍是不能通過運營快速積累的,能夠讓大量用戶主動提出問題、回答問題,并不容易。李大海在分享中還提到一點:良性討論,好好說話。

如果AI要致力于“社區(qū)氛圍”的維護,那么它需要更多地懂得人類的語言,不只是理解字面意思,更需要懂得文字背后的深意。

“陰陽怪氣一直都是情感分析領(lǐng)域的前沿問題。這種修辭手法使用正面的詞匯表達負面的含義,需要對語義有更深入的理解才能很好地識別。就像生活大爆炸里的謝爾頓,作為一個物理學(xué)家,智商排到全人類前 1%,也經(jīng)常聽不懂別人的諷刺。”李大海對AI在內(nèi)容管理上的應(yīng)用還有更高的期待。

謝爾頓現(xiàn)象充分說明了AI在學(xué)習(xí)人類語言的深意上所面對的問題。

知乎內(nèi)部有個算法機器人瓦力,目前的智能化程度已經(jīng)很高,可以實時篩查并處理社區(qū)新生產(chǎn)內(nèi)容中的不友善部分;結(jié)合用戶的舉報, 在 0.3 秒內(nèi)識別判斷該內(nèi)容是否包含不友善,并做出相應(yīng)處理;與用戶“人機配合”,快速識別并處理“答非所問”等等。

不友善會影響社區(qū)的良性討論氛圍,典型的話語包括:

“你大概是失了智,或者被驢踢了?”

“請看重點,腦子是個好東西,希望你也有!”

“誰給你的勇氣說這話,非蠢即壞說的就是你。”

這種相對直接的情緒語言已經(jīng)可以被識別,瓦力在經(jīng)過訓(xùn)練以后,可以自動識別不友善信息。

但AI的類人化水平還遠不到讓人害怕的程度,算法機器人的所有舉動,都需要前期大量的學(xué)習(xí)和培訓(xùn)。

拿最基礎(chǔ)的內(nèi)容審核功能來說,包括瓦力在內(nèi)的算法機器人,只能對發(fā)生過的、培訓(xùn)過的內(nèi)容進行審核。但人類社會的道德標(biāo)準是不恒定的,什么是好和壞,不少過去不道德的事情,可能會解禁,同樣,也可能出現(xiàn)新的道德問題,比如未來人類和AI的關(guān)系。

這時候還是需要人工審核來做一個彌補,進一步訓(xùn)練算法機器人。

李大海介紹,“之前我們邀請近五萬名知友參與‘有理由反對’功能的內(nèi)測 ——反對理由設(shè)置為‘事實錯誤’‘答非所問’‘煽動情緒’和‘不解釋’。用戶在選擇相應(yīng)理由后,瓦力會學(xué)習(xí)用戶的每一次選擇。簡單地說,知友們的專業(yè)度與判斷力,在瓦力的作用下得到了極大限度的延伸和擴展。”

就目前來看,算法機器人很大程度上減輕了人工壓力,幫助平臺對回答進行審核,對回答質(zhì)量進行評估,對不好的、不友善的回答進行處理。

從目前的發(fā)展趨勢來看,算法機器人的“擬人化”程度還會優(yōu)化。知乎最新探索的語義分析已經(jīng)開始攻克“陰陽怪氣地譏諷”問題。

李大海舉了幾個例子,比如:找這么多理由干嘛?還不是窮鬧的;你贏了,高興嗎?日語學(xué)得這么盛氣凌人實屬不易,佩服佩服。 

這種諷刺性回答也會損傷用戶的提問積極性,不利于營造“良性討論,好好說話”的社區(qū)氛圍。但這個功能的難度會更高,不同關(guān)系的人之間,對同一個詞語的理解是不一樣的。陌生人罵垃圾,那是真的罵對方人品垃圾,關(guān)系親密的人之間卻不一定,那很可能是打情罵俏。

“知乎通過對龐大且高質(zhì)量用戶行為數(shù)據(jù)的分析、學(xué)習(xí),可以對語義和用戶關(guān)系這兩方面進行更深層次的理解和建模,我們有機會突破這個一直困擾情感分析領(lǐng)域的前沿問題。我們認為這不但對中文互聯(lián)網(wǎng),甚至是世界互聯(lián)網(wǎng)的討論環(huán)境都是有促進作用的。”

這些技術(shù)優(yōu)化對于改進用戶的使用體驗也是有幫助的,因為機器對用戶的服務(wù)是全覆蓋且無差別的,只要在同一套規(guī)則之下,機器只會比人工更加公平。

就像李大海分享中所說的:“技術(shù)可以用從未有過的效率去創(chuàng)造思維的連接。讓每個個體的思考和經(jīng)驗,極速被分享,被篩選,被總結(jié),被轉(zhuǎn)化成為這個時代的知識。知識的生產(chǎn)方式和迭代效率會因為這樣的連接發(fā)生質(zhì)的改變 。”

文|鐵林

來源|刺猬公社



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