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移動資訊消費需求從娛樂性向功能性轉變

來源:中國網科學 更新時間: 2018-08-14 17:59:08

8月11日,由北京朝陽海外學人中心與真格基金飛馬旅主辦,中國云體系聯盟北京市朝陽區科技技術委員會,中國留學人員回國服務聯盟聯合主辦中護航承辦的“2018 OTEC創新峰會ABC科技論壇”在北京市朝陽區舉行。來自人工智能、大數據、云計算等領域處在世界研究及創新前沿的眾多專家學者進行了現場交流和分享。

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一點資訊技術副總裁 王元元

一點資訊技術副總裁王元元現場發表《人工智能助力移動資訊消費升級》主題演講。他指出,移動資訊消費需求已經從休閑娛樂性向功能性轉變,而一點資訊所要提供的不是那些泛的、休閑的內容,而是這種價值屬性、功能屬性的內容。

算法的本質是利用數據提升效率,人工智能助力內容生態建設

“移動資訊行業的本質是流量的戰爭,各家的終極目的是獲取并占有用戶時長,而在流量戰爭中,最重要的是效率”,王元元指出,當下,各家信息流公司都在通過運營或技術上的創新來降低流量獲取的成本,增加單位流量的變現效率,然后將這樣的變現通道變成正循環,盡快在市場上獲取更多用戶——這是現在信息流行業的常規打法,而算法的本質就是利用數據來提升效率。

王元元認為,算法產生高效率有三要素:海量大數據、易于優化的目標以及強大的機器學習、建模能力。這三點在資訊消費領域同時具備,所以現在的信息流行業注定會像昔日PC互聯網時代的搜索引擎一樣,成為一個千億美金的行業市場。

王元元判斷,人工智能在信息流中的應用有三大關鍵環節:一、內容生態建設:解決的是內容生產的問題;二、內容和用戶理解:理解內容的結構和品質,通過理解內容來理解用戶的問題;三、內容分發:有了對內容和用戶的理解,內容分發就可以做到更加精準,做到所謂的千人千面?;谶@些對用戶需求的洞察,進一步指導內容生態建設,這樣一個正循環,也是各家信息流公司在工作和技術迭代中所專注要解決的問題。

在蓬勃發展的同時,移動資訊在生態建設方面也面臨諸多挑戰?!伴T戶時代優質內容的供給方是機構媒體,而來到興趣閱讀、信息流時代,內容的生產方已經從幾百家機構媒體變成了幾十萬家自媒體,甚至進入幾千萬、上億用戶的UGC時代。面對這么多的內容如何去甄別、去保證良幣驅逐劣幣,需要我們做很多更精細的工作?!?/p>

另外一個值得注意的問題,是自媒體作者或者機構作者需要創作什么樣的內容,才能獲得更多受眾,進一步在分發平臺上得到更好地展現?王元元透露,一點資訊的做法,是利用人工智能技術,通過對平臺用戶消費數據的分析給出一系列預測,同時,在作者創作的過程中輔助提供各種各樣的智能聯想工具,幫助作者提升創作效率。

自媒體時代,版權問題也非常重要,而一點資訊通過人工智能技術,也實現了基于算法構建的版權庫,保護版權方利益的功能。

算法分發核心:為用戶帶來“情理之中意料之外”的驚喜

有了良好的內容生態,可以保證優質內容的持續供應。而精準推薦、分發的基礎,是對內容或用戶的精準理解。王元元認為,現在人工智能對內容已經過渡到更高級的理解——不僅在于理解內容的結構,也需要理解內容結構之間的關系,幫助用戶走出“信息繭房”。

基于用戶對內容的點擊、瀏覽、評論、停留時長等交互行為,也可以對用戶進行更好地畫像,為用戶提供千人千面的優質內容。當然,我們還需要主動進行對用戶的興趣探索,有效避免為用戶提供內容過于單一。

王元元指出,個性化分發引擎在技術架構上已經日趨成熟,各家基本使用基于內容或基于協同過濾以及深度學習的算法,而內容分發的核心能力,是對用戶所推薦內容的偏好預測問題。這個問題最早在搜索引擎或搜索廣告里已經被定義的非常清晰,首先是實時性,需要算法模型必須要做到實時更新,分析用戶最新的行為,力求所呈現的每一屏內容都更了解用戶;其次,從規模上來講,需要解決的問題是讓算法模型記憶的用戶興趣更全面、知識更豐富,從一定程度上也能保證推送的結果更精準,讓推薦結果出現更多“情理之中,意料之外”的驚喜。

移動資訊消費需求風向:從娛樂性向功能性轉變

在移動分發領域,算法有效提升了效率,但不可避免的也帶來了價值觀上的問題。王元元以美國一家人工智能領域公司運用算法構建犯罪概率預測模型一事為例做出了觀點闡述:“通過膚色及面部特征等信息決定一個人的犯罪概率,在統計層面可能是有意義的,但是作為一個算法工作者,我們不能在這種情況下輸出任何結果,就像我們對一個用戶一無所知的情況下,是不能夠依賴于統計學上的一些概率,為用戶推薦可能比較低俗或者標題黨的內容,雖然在統計意義上這讓我們能夠看到更多收益,但長遠來講缺乏價值?!?/p>

王元元認為,當下,移動資訊消費的需求已經從單純的休閑娛樂性向功能性轉變。他強調,有價值的內容在消費成本和分發場景要求的精準度都將對較高,但優質內容對用戶的價值可能延續性更強,甚至一生受益。因此,從這一點判斷,人工智能的確需具備價值觀。實際上,像新聞性、專業性等衡量內容價值的維度有比較清晰的標準,算法就能夠做不錯的識別精準度。如何打壓低俗內容、提升價值內容的分發效率,已經是移動資訊行業的重要工作內容。

行業和用戶需求的變化,往往會為人工智能帶來新的挑戰和機會。PC時代的搜索引擎解決的是盡量減少用戶使用的時間成本;而移動時代的推薦引擎,實際上也承接了搜索引擎的價值——鏈接用戶到泛內容的鏈接問題,解決的是盡量占有用戶的碎片時間?;谟脩粝M需求的升級,如何融合搜索引擎和推薦引擎?

王元元認為,答案是興趣引擎的構建——基于用戶需求,對搜索與推薦的功能做加法,內容做減法,變得更加結構化,將功能更加聚焦。即,將用戶的偶發性需求,集中到對用戶非常有價值的長期性需求中去。一點資訊為用戶提供的,不僅是泛娛樂的內容,更多的為價值屬性、功能屬性的內容。這對平臺的算法識別技術提出了更高的挑戰。

演講最后,王元元對人工智能在移動資訊領域的應用做出了預判:結合用戶需求的轉變和技術的儲備,未來資訊消費會出現更多新變化,而人工智能也會在這個領域里找到更廣闊的發展空間。(作者:張銘陽)



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