人工智能助力内容生产，这一次今日头条可能走偏了

内容创业时代，诸多内容分发平台在估值高启的同时，也进入了对内容生产的新探索时期。

不久前，头条号上线新机器算法功能「优化助手」，从靠算法推荐内容到靠算法来“帮助”作者生产内容，今日头条在人工智能在内容生产领域可谓前进了一大步，但这一步真走对了吗？

优化助手想实现的到底是什么？

「优化助手」是今日头条为头条号作者研发的新功能，通过今日头条AI机器人可以自动帮助作者生成新的标题和封面，然后再通过机器算法“帮助作者内容获得更好推荐效果”，这是头条对机器生产内容的又一次尝试。

而就整个行业来看，机器生产内容也一直是众多内容平台的终极目标，早在2014年，包括美联社、LosAngeles Times、NFL等媒体机构就开始用机器人和自动化技术撰写简单的新闻；2015年7月，腾讯财经也宣布通过一款名为 Dreamwriter 的机器人以算法生成稿件；今日头条也曾在去年推出了6天内生成超200篇简讯和资讯的小明机器人。

不过比起其他平台，以算法起家的今日头条可能走得更远，张一鸣本身是技术出身，在他的众多公开场合发言中，「没有编辑」这是经常被提及的一个词汇，但在他的设想中，他对内容未来的形态其实还更为激进，那就是未来头条号的创作将完全由人工智能接盘。

在去年乌镇世界互联网大会上，张一鸣在《信息平台的智能浪潮》主题演讲中曾说过这样一段话：　

“我们可以想象一下机器在财经、气象等等领域，未来都有可能机器进行创作，因为机器最快最准确，这些相对标准化适时化的内容很有可能让机器替代创作，这是一个很好的案例，人工智能介入创作。”

从小明机器人到优化助手，这正是张一鸣对内容生产形态的反思，当然这背后也有一定程度上是因为头条号需要持续为优质作者补贴分成的现状决定。如果真的能够实现内容全部由机器生产、筛选、分发和推荐，那么头条这样的内容分发平台的成本压力将降至最低。

优化助手或许会成做号者的最好帮手

优化助手的出现，一定程度上解决了优质内容在机器算法之下无法获得推荐的窘境。在算法驱动的平台规则下，标题+封面这几乎是用户对一篇文章的判断的唯一标准，某种程度上在很多人眼中甚至等于内容本身。而机器根据算法生成新标题和封面之后，内容被推荐的概率将会极大的提升。

那么，机器助力内容生产是否真的靠谱？其实在优化助手出现之前，今日头条平台上原本就有大量由“机器”生产的内容，这些内容的的生产者就是所谓的做号者。

他们通过复制粘贴、简单删改以及替换关键词这类洗稿方式生产了海量低质伪原创内容，并且获得了非常好的推荐，而很多做号者的内容正是通过第三方软件。这些垃圾内容不仅严重危害着平台生态，更存在侵犯原创者版权的问题。

他们的成功得益于了解平台的推荐规则，除了色情、暴力等内容天生匹配人性阴暗面需求，吸引巨大流量让生产者甘冒违规风险之外，更重要的原因是缺乏人工审查的机器初审存在漏洞，就如同标题党无法由机器审核杜绝一样，伪装好的无版权、低俗内容甚至还会因为标题起的精彩获得更好的推荐效果。

回到「优化助手」这一新功能，头条号的目的也在于借助机器干预，帮助优质作者获得更好的推荐效果即更多流量，但同时头条号也为这一功能设置了极高的准入门槛：只有同时拥有「原创标识」和「双标题」功能的账号才能获得申请「优化助手」的资格，而有这样高权重的账号只能用百中有一来形容其稀缺程度。

但尴尬的是，上文提到的做号者因为能够批量生产高推荐高阅读高分享的博眼球内容，往往是头条号指数较高、权限较高的受益者，也就间接跨入了新功能的准入门槛。因此，「优化助手」在一定程度上更容易被做号集团抢用，进而帮助优化他们生产的低质量内容，最终获得更好的推荐效果和流量。

这无疑将会进一步挤压优秀内容生产者的生存空间，新功能推出的原因和结果南辕北辙不说，更会加剧劣币驱逐良币情况下，优秀作者流失、用户体验不断下滑乃至双方均对平台失去信任等诸多问题，最终对头条号内容生态造成破坏性的后果。

算法完全介入内容生产终究是伪命题

算法推荐的出现很大程度上和信息流广告的流行息息相关，本月初，市值一度超百亿的社交平台Instagram遭遇了发展历程上最大的危机，那就是将个性化算法推荐引入到产品后，用户却反而出现了大量流失。

在Instagram原本的设想中，引入算法之后，虽然这会让用户平均会错过70%的信息，但却可以帮助看到信息流中最好的30%。但这样的设计却并不被用户买单，完全依赖于机器算法推荐不仅会让用户的视野变窄，更会很容易降低获取有效信息的效率。

更重要的是，单纯依赖机器算法的产品缺点也正在不断暴露。

一方面，随着用户错过的信息越来越多，优秀内容生产者耗费大量时间精力生产的内容完全被广告商们海量的广告淹没了；

另一方面，正如上文所说，性、暴力等低俗内容往往能够戳中用户的G点，大广告商的广告就很可能夹在爆乳美女和猎奇图片中间，这种品牌露出不仅无法激发购买欲，甚至还会伤害品牌形象；更重要的是，广告与低俗内容泛滥的两相交加之下，用户体验急剧下滑，用户大量流失乃至商业价值受到严重损害也就不足为奇了。

类似的问题在今日头条上也同样存在，机器推荐内容所凭借的是机器的“审美”，机器助力内容生产则同样以此为基础，所产生的问题也将一脉相传，机器助力内容生产很可能会导致更多标题党、伪原创内容的诞生，唯一的区别是机器扮演的角色从推荐者变成了生产者。

这也体现了机器算法的局限性，依赖数据的它看似智能，实则教条，难以匹配上人类情感的复杂程度。

举个例子说，基于算法的个性化推荐的一个规则是用户点赞、评论等互动越多，内容就会被推荐的越多，而有些情况下用户出于社交（工作）关系的需要，如对上司、同事的内容需要去点赞，这在机器算法看来就成为了用户喜欢这样的内容，其实是又一次的一厢情愿。

所以说，不仅仅是机器算法的作用价值不像想象中那样大，失去人工干预配合的机器算法对于内容生态的良好维护也是一个伪命题。

机器算法万能论将是一条不归路

总的来说，其实如今的头条非常焦虑，这一点从其不断的推短视频、推直播、推问答，都是为了用多个内容生产场景分发流量的方式，试图挽回流失的优秀作者群体同时构建新的内容生态。

但头条并没有理清问题的头绪，甚至已经在偏信机器算法的道路上越走越远，那么头条的估值和产品成长性又存在多少虚高的水分？正如同Instagram的遭遇一样，坚持机器算法万能论所导致的多个产品漏洞与问题，造成了Instagram用户流失价值虚高的今天，这或许就是沉迷于机器算法的头条的明天。