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原創動態

AI技術與內容平臺:分發以外還有多少落地空間?

2021-02-05 13:04:24

導讀

技術可以用從未有過的效率去創造思維的連接。


刺猬公社 | 鐵林


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


現在,AI已經把觸角伸到了內容領域,通過算法,幫助平臺完成了內容的分發和審核。


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,內容社區中的AI技術已經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,知乎的社區規范就是讓城市正常運轉的法律法規。在這樣的規模下,只通過產品和運營手段來人工完成社區管理相對比較低效。知乎已經開始大量引進 AI,更智能高效地執行法律法規,讓知乎這座城市更加文明有序?!?/span>



李大海用了一個詞來概括,叫“智能社區”,官方的解釋是:AI 已經深度參與社區內容分享和流通的每一個環節,實現更精準高效的連接,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,讓更多分享見解經驗的欲望被激勵,讓更多專業認真的知識被推薦,讓更多人的好奇心被滿足,讓 1 億 4000 萬注冊用戶甚至數億網民連接到一起,這是知乎正在努力,并且初步成型的智能社區。


為什么知乎要下大力氣去做智能社區?這是做移動互聯網平臺的必然。


2013年3月知乎放開注冊,當年用戶從40萬暴增至500萬,此后繼續保持著上升趨勢。李大海稱,“在人與人、人與內容所產生的連接上,知乎過去兩年時間處于一個前所未有的爆發狀態?!?/span>


公開數據顯示,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”,會讓平臺的內容審核工作和社區氛圍的維護,面臨巨大的挑戰,如果只依靠人工,不僅效率低下,還不一定可以對內容做出“標準化”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和今日頭條類的資訊平臺不一樣,不是只完成分發和內容審核就可以。平臺上的用戶需要看到更高質量的回答,也就是內容實際上產生的價值。


刺猬公社(ID:ciweigongshe)了解到,在知乎內部,為了更好地選出有價值的回答,不會只依靠“點贊量”一個數據,那些被更多專業人士認可的回答,獲得優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“專業度”要得到系統的認可,也和其他專業人士的認可有關,不單單看粉絲數和獲得的點贊量。


不過那些調查類的產品測評和情感話題的回答,不在這個權重機制的考量范圍以內,畢竟分手復合,結婚出軌,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濟規律的決定,但感性時常出來作祟。


很多同類產品正在通過運營“高質量回答”和“內容價值”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品,高質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”。社區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,作為一個物理學家,智商排到全人類前 1%,也經常聽不懂別人的諷刺。”李大海對AI在內容管理上的應用還有更高的期待。


謝爾頓現象充分說明了AI在學習人類語言的深意上所面對的問題。


知乎內部有個算法機器人瓦力,目前的智能化程度已經很高,可以實時篩查并處理社區新生產內容中的不友善部分;結合用戶的舉報, 在 0.3 秒內識別判斷該內容是否包含不友善,并做出相應處理;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?!?/span>


這種相對直接的情緒語言已經可以被識別,瓦力在經過訓練以后,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習和培訓。


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


這時候還是需要人工審核來做一個彌補,進一步訓練算法機器人。


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


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,對回答質量進行評估,對不好的、不友善的回答進行處理。


從目前的發展趨勢來看,算法機器人的“擬人化”程度還會優化。知乎最新探索的語義分析已經開始攻克“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”的社區氛圍。但這個功能的難度會更高,不同關系的人之間,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量用戶行為數據的分析、學習,可以對語義和用戶關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域的前沿問題。我們認為這不但對中文互聯網,甚至是世界互聯網的討論環境都是有促進作用的?!?/span>


這些技術優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是全覆蓋且無差別的,只要在同一套規則之下,機器只會比人工更加公平。


就像李大海分享中所說的:“技術可以用從未有過的效率去創造思維的連接。讓每個個體的思考和經驗,極速被分享,被篩選,被總結,被轉化成為這個時代的知識。知識的生產方式和迭代效率會因為這樣的連接發生質的改變 。



鐵 林

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