算法首先是一種類似金融資本的東西，是方法。就像財(cái)務(wù)投資者不必追求理解公司具體產(chǎn)品本身，只在乎能否增值。算法不管內(nèi)容實(shí)質(zhì)是什么，只管能否數(shù)字化、分類集合、反饋優(yōu)化，是處理海量信息的方法。與資本一樣，它能提升效率，也和個(gè)體有矛盾。

第二，張一鳴在演講中說(shuō)Facebook把技術(shù)支持變成了一項(xiàng)接近水、電、煤氣這樣公共服務(wù)的事情。再進(jìn)一步，當(dāng)算法深入生活的方方面面，積累的智能本身將成為基礎(chǔ)設(shè)施。KK（凱文·凱利）在新書(shū)《必然》里說(shuō)到，未來(lái)的人工智能網(wǎng)絡(luò)（主要包含算法）將會(huì)成為“如同電力一樣無(wú)處不在、暗藏不現(xiàn)的低水平持續(xù)存在”。你可以像插電一樣隨時(shí)接入智能流。比如辦公室的桌椅和電腦都會(huì)識(shí)別你，記錄你喜歡的姿勢(shì)，在你一走進(jìn)辦公室就調(diào)整好姿態(tài)，打開(kāi)你常用的軟件、網(wǎng)站等等。但對(duì)于資訊內(nèi)容傳播來(lái)說(shuō)，這還不夠。內(nèi)容不是桌椅，桌椅只要伺候我們，內(nèi)容卻是裝載了他人靈魂的存在，要和我們互動(dòng)、砥礪。這就是第三層，算法要想觸及靈魂，還得努力。

頭條到底是什么？有人已經(jīng)說(shuō)了它不是新聞客戶端，而是信息分發(fā)平臺(tái)。僅此而已？

張一鳴稱：“將對(duì)媒體在今日頭條平臺(tái)上的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行更詳盡的統(tǒng)計(jì)分析。除了性別、終端、年齡、地域分布等用戶屬性基本分析外，還將提供用戶的興趣和情感傾向分析。通過(guò)這一功能媒體可以知曉受眾喜歡哪些分類的文章、用戶最喜歡文章里的哪些關(guān)鍵詞、關(guān)注你的人還喜歡哪些內(nèi)容等等。”這話本意是在針對(duì)微信，微信公眾平臺(tái)目前恰好只能提供受眾的“性別、終端、年齡、地域分布”分析。作為平臺(tái)，頭條明確要為入駐媒體提供“服務(wù)”。興趣和情感，這是算法更高的追求。

頭條的銷售人員可以告訴一家汽車制造商：用戶的閱讀行為數(shù)據(jù)能夠展現(xiàn)出哪個(gè)地方的人最喜歡你們的哪一款車，我們將把你們的廣告推送給合適的讀者。今日頭條的同類產(chǎn)品“一點(diǎn)資訊”也在做同樣的事情。創(chuàng)始人鄭朝暉曾對(duì)內(nèi)容總監(jiān)吳晨光強(qiáng)調(diào)：“比閱讀重要的是閱讀者的行為”。

所以頭條們?cè)谧鍪裁?？今日頭條是偽裝成新聞客戶端的用戶行為數(shù)據(jù)收集器和分析器！（這感覺(jué)就像有個(gè)美國(guó)政治學(xué)者說(shuō)的，現(xiàn)代中國(guó)是一個(gè)偽裝成民族國(guó)家的文明帝國(guó)。）每一篇新聞都應(yīng)該被看作一道對(duì)用戶的測(cè)試題，用戶的每一次點(diǎn)擊、評(píng)論都是一種回答，都被系統(tǒng)記錄，和關(guān)鍵詞、Dom標(biāo)簽、作者、閱讀時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境（wifi還是4g？）等等一起構(gòu)成多維數(shù)據(jù)矩陣，刻畫(huà)出這個(gè)讀者的特征。每道“測(cè)試題”都很粗糙，但是就像KK的“蜂巢思維”所言，海量資訊一起測(cè)試出的用戶特征就比較準(zhǔn)確。而且用戶是在無(wú)意識(shí)中完成測(cè)試的，答案比較真實(shí)。這就是頭條們的技術(shù)和商業(yè)模式核心所在。（讀者不必在隱私范疇擔(dān)心這個(gè)問(wèn)題，按照KK的說(shuō)法，未來(lái)美好數(shù)據(jù)生活就是以每個(gè)人的用戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的。）

頭條們還可以有更高的奮斗綱領(lǐng)。正如谷歌搜索做的不止是搜索和收集用戶數(shù)據(jù)，還是在做人工智能——用戶的每一次搜索和點(diǎn)擊都在幫助谷歌智能學(xué)習(xí)、調(diào)整思考方式。不難理解，為什么“一點(diǎn)資訊”的創(chuàng)始人鄭朝暉來(lái)自前雅虎研究院。奇怪的倒是百度現(xiàn)在才推出同類產(chǎn)品百度新聞客戶端（毫無(wú)吸引力的名字），早點(diǎn)做，就沒(méi)有頭條們什么事了。

猜想今日頭條的算法

經(jīng)常被頭條員工拿出來(lái)說(shuō)的簡(jiǎn)單算法是AB測(cè)試和雙盲檢驗(yàn)。

算法架構(gòu)師曹歡歡和增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)的張楠都講解過(guò)如何用AB測(cè)試來(lái)判定一個(gè)產(chǎn)品修改的效果，比如一個(gè)按鈕是用紅色好還是用藍(lán)色號(hào)，那么就各向1%的用戶發(fā)布兩種顏色產(chǎn)品，哪個(gè)下載的好就推哪個(gè)。如果用在新聞上，就是同一條新聞?dòng)删庉嫿o兩種標(biāo)題，測(cè)試哪個(gè)標(biāo)題點(diǎn)擊好。

雙盲檢驗(yàn)，是先讓算法判斷一個(gè)新聞的分類和推薦對(duì)象，然后讓兩個(gè)編輯分別檢驗(yàn)，如果結(jié)果一樣，就通過(guò)，不一樣就請(qǐng)第三人判斷并匯報(bào)程序員，重新調(diào)整算法。在我看，這背后是一個(gè)類似神經(jīng)算法的“刺激-反應(yīng)”模式——根據(jù)算法反應(yīng)對(duì)錯(cuò)調(diào)整某個(gè)參數(shù)（權(quán)重），也是一種人工智能里常見(jiàn)的“半監(jiān)督式學(xué)習(xí)”。這大概也是張一鳴口中人機(jī)結(jié)合、發(fā)揮人的智慧的證據(jù)之一。

不過(guò)說(shuō)實(shí)話，對(duì)新聞系的學(xué)生來(lái)講，這和他們傳統(tǒng)的職業(yè)夢(mèng)想是有落差的。幾百個(gè)編輯坐在那，有點(diǎn)像工廠的校驗(yàn)工人，和碼農(nóng)一樣，用青春滋養(yǎng)這臺(tái)算法機(jī)器。

別慌。優(yōu)秀媒體人只能在外部為這部機(jī)器投喂內(nèi)容嗎？人機(jī)結(jié)合可以更高級(jí)點(diǎn)嗎？

讓我們把算法看作一個(gè)正在成長(zhǎng)的生命吧。一個(gè)務(wù)實(shí)的算法只須保障商業(yè)模式，但一個(gè)高尚的，純粹的，理想遠(yuǎn)大，脫離了低級(jí)趣味的算法必然也渴望星空，渴望與我們互相引領(lǐng)。它在努力理解我們的同時(shí)，也渴望被我們理解。瘸腿狐貍只想拿匹諾曹做工具，藍(lán)仙女卻要給他栩栩生氣。