央廣網(wǎng)科技消息 在日前舉行的主題為《人機(jī)大戰(zhàn)還是人機(jī)共舞？》媒體沙龍上，一點(diǎn)資訊向媒體詳細(xì)闡述了機(jī)器算法在移動閱讀領(lǐng)域的應(yīng)用的優(yōu)勢及陷阱，而尋找人工與機(jī)器算法之間的平衡之道才是整個行業(yè)的未來趨勢。

　　人工智能+編輯 造就人類閱讀‘奇點(diǎn)’

　　在傳統(tǒng)的門戶時代，網(wǎng)站使用的是人工分發(fā)模式，無法滿足用戶大量長尾個性化內(nèi)容的獲取。如今，人工智能概念已在科技、醫(yī)療、教育、購物、交通等各個領(lǐng)域落地，而機(jī)器在內(nèi)容領(lǐng)域的應(yīng)用則讓內(nèi)容分發(fā)更加高效�，F(xiàn)在隨便打開一個視頻網(wǎng)站或新聞資訊APP，都會有“個性推薦”或“猜你喜歡”，系統(tǒng)會根據(jù)瀏覽記錄，自動推薦內(nèi)容。

　　一點(diǎn)資訊副總裁金治認(rèn)為，自古以來人們就在追求閱讀背后的價值，但是在個性化推薦時代，過分依賴算法而忽略用戶主動表達(dá)的“偽個性化”卻剝奪了這一價值。這種只是基于用戶歷史點(diǎn)擊行為的“猜你喜歡”總會出現(xiàn)很多問題，因?yàn)楫?dāng)一個新用戶去用這個APP時，它并不了解你的興趣，機(jī)器只能給一些大多數(shù)人愛看的娛樂的、八卦、熱點(diǎn)的內(nèi)容，然后再從點(diǎn)擊中去判斷你的興趣，這個無疑是片面的。同時，這種尾隨用戶閱讀行為以求在下一次推薦中取悅用戶的機(jī)制，其實(shí)并未重視用戶的主動表達(dá)。在此基礎(chǔ)上得出的個性化，真的是用戶的真實(shí)性格和喜好么？  

　　“現(xiàn)在，盡管你在Facebook上所看到的內(nèi)容大多依靠算法根據(jù)用戶興趣來進(jìn)行挑選，但人工編輯也在驗(yàn)證下恢復(fù)地位。而人工智能時代的到來讓我們看到了一個全新的機(jī)會——人工智能+編輯的結(jié)合，造就了人類閱讀的‘奇點(diǎn)’”。王元元認(rèn)為，只有“人機(jī)”智能的結(jié)合，才能同時提供規(guī)�；�、個性化、乃至基于人性的兼具價值與實(shí)用性內(nèi)容的大量產(chǎn)出。

　　因此，尋找人工與機(jī)器算法之間的平衡之道，成為移動新聞甚至整個移動閱讀領(lǐng)域的未來趨勢。

　　一點(diǎn)觀：人機(jī)結(jié)合重構(gòu)資訊閱讀未來

　　如何跳出偽個性化的桎梏？人工智能的出現(xiàn)實(shí)際上讓我們看到了更多可能性。一點(diǎn)資訊憑借用戶興趣搜索+訂閱不同主題內(nèi)容的用戶興趣主動表達(dá)的“興趣引擎”，可以發(fā)現(xiàn)更加真實(shí)、完整的用戶畫像，為其推薦除了熱點(diǎn)、爆炸性新聞之外的更有意義和價值的信息，提供兼具共性與個性的移動價值閱讀平臺。

　　通過機(jī)器算法幫助用戶從海量信息中找出真正有趣有料有用有品的內(nèi)容，再根據(jù)用戶興趣圖譜推送，是一點(diǎn)資訊的平臺核心技術(shù)優(yōu)勢。而人工編輯憑借專業(yè)經(jīng)驗(yàn)對機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練，讓機(jī)器能夠更加精準(zhǔn)地將具備價值性的內(nèi)容有效分發(fā)給對這部分內(nèi)容資訊、視頻及其他內(nèi)容載體端真正有需求的用戶。這也是一點(diǎn)資訊與單純?yōu)榱嗽黾佑脩羰褂脮r長而選擇基于人性弱點(diǎn)來推薦內(nèi)容的平臺的最大區(qū)隔。

　　以一點(diǎn)資訊上基于普利策新聞獎的機(jī)器學(xué)習(xí)和個性化推薦為例，人工編輯將上萬篇包括普利策新聞獎在內(nèi)的優(yōu)質(zhì)文章輸入內(nèi)容庫用以訓(xùn)練機(jī)器，讓機(jī)器通過尋找其中共性，學(xué)習(xí)篩選具備同類文章特質(zhì)的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容形成“品讀”系列的內(nèi)容分類器。

　　目前，人機(jī)結(jié)合下的內(nèi)容分發(fā)質(zhì)量提升已初獲成效。一點(diǎn)資訊官方數(shù)據(jù)顯示，品讀系列與客戶端平均水平對比下，單篇文章閱讀時長提升93.1%；單篇收藏量數(shù)比例提升208.2%。在海量文章中篩選更多高質(zhì)量的內(nèi)容，為用戶進(jìn)行基于自身興趣的價值內(nèi)容推薦，是一點(diǎn)資訊在擁有人工智能先進(jìn)技術(shù)下的創(chuàng)新愿景。