消息人士稱，如若無法獲得推薦算法，迅速出售 TikTok 美國業(yè)務(wù)的交易 “不太可能發(fā)生”。雖然很多專家并不認(rèn)為字節(jié)跳動(dòng)的推薦算法獨(dú)一無二，但用戶以及投資者可能不想等待開發(fā)新算法。
2018 年當(dāng)字節(jié)跳動(dòng)收購卡拉 OK 應(yīng)用 Musical.ly 并重新打造成 TikTok 時(shí)，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為這只是另一款面向美國青少年的普通短視頻應(yīng)用。
如今 TikTok 是全球下載量最大的應(yīng)用，其受歡迎程度是如此之高，已經(jīng)成為美國政府關(guān)注的焦點(diǎn)。
此前美國政府要求字節(jié)跳動(dòng)剝離 TikTok 美國業(yè)務(wù)。Musical.ly 或許讓字節(jié)跳動(dòng)在美國市場找到了一個(gè)立足點(diǎn)，而讓 TikTok 業(yè)務(wù)騰飛的是字節(jié)跳動(dòng)的人工智能推薦算法，該系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的興趣和活動(dòng)提供經(jīng)過篩選的相關(guān)內(nèi)容。
自 2012 年成立以來，字節(jié)跳動(dòng)一直是內(nèi)容推薦系統(tǒng)的支持者，并在旗下今日頭條等其他產(chǎn)品上廣泛采用這種算法。根據(jù)字節(jié)跳動(dòng)在 6 月份透露的信息，TikTok 在開發(fā)推薦算法時(shí)主要考量了三個(gè)因素：
用戶在應(yīng)用程序上的互動(dòng)，比如喜歡某個(gè)視頻或關(guān)注某個(gè)賬號；
感興趣的內(nèi)容包括什么——在短視頻中就是諸如音樂和主題標(biāo)簽等信息；
以及用戶所處的環(huán)境，諸如語言偏好、國家和地區(qū)設(shè)置以及設(shè)備類型。
與此同時(shí)，TikTok 應(yīng)用還會推送一些用戶直接感興趣之外的視頻內(nèi)容。
消息人士稱，如若無法獲得推薦算法，迅速出售 TikTok 美國業(yè)務(wù)的交易 “不太可能發(fā)生”。
為什么這個(gè)算法如此重要呢？是因?yàn)閯e人無法模仿嗎？
在字節(jié)跳動(dòng)收購 Musical.ly 并將其與 TikTok 合并之后，其將推薦算法引入平臺，顯著提高了用戶在應(yīng)用上所花費(fèi)的時(shí)間。產(chǎn)品專家尤金 · 衛(wèi) (Eugene Wei)在他的個(gè)人博客上表示，這種變化 “很微妙”。
市場研究公司 App Annie 的數(shù)據(jù)顯示，去年，Android 手機(jī)平臺上的 TikTok 用戶總共在這款應(yīng)用上花費(fèi)了 680 億小時(shí)，是前一年的 3 倍多。根據(jù)字節(jié)跳動(dòng)在 8 月底對美國政府提起的法律訴訟，截至 2020 年 6 月，TikTok 在美國市場的月活躍用戶接近 9200 萬，是 2018 年 1 月的 8 倍多。
根據(jù)市場分析公司 Sensor Tower 的數(shù)據(jù)，2020 年上半年 TikTok 是世界上下載量最大的非游戲類應(yīng)用，獲得了超過 5.96 億的安裝量，其中還不包括抖音。
香港中文大學(xué)工程學(xué)教授、人工智能專家黃錦輝表示，雖然 TikTok 使用的基本算法與其他科技公司應(yīng)用程序中的算法相似，但每家公司都會在人工智能引擎中添加特殊功能，從而有所不同。
黃錦輝并不認(rèn)為 TikTok 的人工智能引擎有什么獨(dú)到之處。他表示，基于新用戶數(shù)據(jù)為 TikTok 打造一個(gè)全新的推薦系統(tǒng)可能需要一年左右的時(shí)間，但失去現(xiàn)有工具將對 TikTok 目前估值產(chǎn)生 “非常大的影響”。
“這項(xiàng)技術(shù)只有在算法和用戶數(shù)據(jù)都運(yùn)行良好的情況下才有效。字節(jié)跳動(dòng)的應(yīng)用之所以在競爭中擁有優(yōu)勢，部分原因在于它們的用戶數(shù)據(jù)?！笨萍疾┲骱屡鍙?qiáng)說。他曾是一名軟件工程師，現(xiàn)在為企業(yè)提供咨詢服務(wù)。
黃錦輝稱，一些用戶以及投資者可能不想等待開發(fā)新算法。他說，“你不能等著 TikTok 團(tuán)隊(duì)重新開發(fā)算法，因?yàn)?TikTok 已經(jīng)非常流行了。”“這就像你最喜歡的電視節(jié)目因?yàn)榧夹g(shù)問題而停播…… 我認(rèn)為用戶不會接受這種情況。”
“對于微軟和沃爾瑪這樣的競標(biāo)者來說，他們想要收購這個(gè)應(yīng)用程序，并讓它立即正常運(yùn)行，”黃錦輝說。“但如果他們需要等一段時(shí)間才能讓它運(yùn)轉(zhuǎn)良好，或許他們就不會再想買了?！?/p>
“Tiktok 如果沒有自家推薦系統(tǒng)就不可能存在，但這并不完全意味著這個(gè)系統(tǒng)有什么特別之處，”相關(guān)領(lǐng)域研究專家、加州大學(xué)圣地亞哥分校副教授朱利安 · 麥考利 (Julian McAuley)說。
“推薦系統(tǒng)的早期采用者還有電子商務(wù)公司。例如，亞馬遜使用推薦技術(shù)已經(jīng)有近 20 年的時(shí)間了，但早期的系統(tǒng)只是涉及簡單的商品與商品相似度匹配，而不是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的任何東西，”麥考利說。
“20 世紀(jì)頭十年中，Netflix 也是推薦技術(shù)的一大推動(dòng)力量，并在 2006 年設(shè)立了 Netflix Prize 算法大賽，在學(xué)術(shù)界也引發(fā)了有關(guān)推薦技術(shù)的興趣和研究，”麥考利說。
然而，在現(xiàn)代智能手機(jī)時(shí)代，推薦技術(shù)被批評存在所謂的 “信息繭房”問題，即用戶會將自己關(guān)在助長自身偏見的內(nèi)容中，拒絕所有與自己世界觀不符的信息，從而阻礙人們認(rèn)識真實(shí)的世界。
麥考利說 :“公司希望優(yōu)化用戶參與度指標(biāo)。它們不希望注入多樣化或更平衡的內(nèi)容，因?yàn)檫@樣做會損害他們的關(guān)鍵指標(biāo)?！彼a(bǔ)充說，公司沒有動(dòng)力去解決這個(gè)問題，“我們生活在一個(gè)對首選信息需求空前旺盛的時(shí)代?！?/p>
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