面對Twitter,AI表示“真心帶不動”

在社交平台Twitter的身上,“輿論風向”的變幻莫測常常令我們目瞪口呆。

它曾經是科技行業的寵兒,若干起政經社會娛樂大事件的發源地,分析師和華爾街眼中“社交的未來”;高調上市後股價持續跳水,又被貼上“推特已死”、“下一個雅虎”的標籤,搞得想“賣身”都賣不出去;17年Q4首次盈利後,Twitter的營收開始恢復增長並持續到現在,於是市面上又出現了無數盤點Twitter二次崛起的成功學:聚焦“新聞”定位、視頻化、管理垃圾內容、組織調整……

總之,業績下滑時這些都是隱患,業績上揚時這些都是優點,搞得路人無比懵逼,這大概就是傳說中的“事物都有兩面性”吧。

當然,在Twitter的“絶地求生”中,沒有一個人會否認引入AI技術的必要性。而推特也確實在AI上做了大量的工作。儘管如此,我們也深知從結果逆推過程,在現象發生後的“馬後砲”並無意義,所以,作為一個堅持為AI代言的媒體,我們也不願意簡單地將AI視作推特“起死回生”的救命稻草。

恰恰相反,推特在AI上栽種與收穫的,在我們看來還遠遠不夠。那麼,回過頭來看Twitter的AI進化史,到底帶來哪些教訓與啟示呢?

絶地求生的Twitter,面前都有哪些坑?

Facebook在2012年IPO的時候,許多評論家並不看好,認為Twitter才是這一代互聯網公司的楷模。但是風水輪流轉,2016年Facebook風生水起,而Twitter則到了高層出走、用戶流失、不得不出售公司的倒閉邊緣。

幾次收購失利之後,Twitter開啟了艱難的自救之旅。過程自然是無比痛苦的,坑和雷區也是琳瑯滿目的。人才流失、增長擱淺、社交分流等外部因素略過不提,單從產品層面,Twitter的問題就有不少。

首當其衝的,就是一直為人所詬病的內容環境。

在Twitter上,“鍵盤俠”如同跗骨之蛆,四處散播著踐踏人權的惡意評論和人身攻擊。還充斥著虛假新聞、機器人等散播的垃圾內容。對此,CEO傑克·多西認為“Twitter是一個通訊工具,不擅長判斷個人之間的內容糾紛。”,所以Twitter接到舉報後的做法常常是封號了事。這種中立態度顯然加速了Twitter用戶,尤其是受語言暴力最為嚴重的名人和KOL的流失,直接導致Twitter內容生態的萎縮。

還有一點是,堅持走媒體平台定位之後,Twitter在產品體驗和內容價值上卻沒有明顯的升級。以強調“在現場”的直播產品為例,無疑是展示Twitter“新聞力”的最佳捷徑,但Twitter依然採用了PC時代的產品思維,僅僅是將現場從傳統電視台搬到了手機上,作為對文字和圖片內容的簡單補充,至於事件過程、其他人的連鎖反應等,都集體缺位了。

用科技分析師Ben Thompson的話來說,剛好證明了“這家公司(Twitter)的成功靠的更多是運氣,而不是洞察力。”

當然,Twitter的困境還有很多,這裡用盡筆墨也只是炒冷飯。更關鍵的是,它到底在技術上做了哪些動作,為自己在處處有“驚喜”的雷區中艱難地掃出了一條生路。

笨鳥後飛的推特AI

Twitter顯然也感覺到了自己必須做出一些改變。

2017年,美國億萬富翁Mark Cuban開始買入Twitter的股票,他在接受CNBC採訪時表示:“我認為他們終於開始了人工智能方面的動作”。當時,Twitter開始使用人工智能來篩選和過濾推薦給讀者的推文。

此後,Twitter開始了一系列的AI改造計劃:

1.用機器提高內容整治效率

Twitter終於意識到,唯有健康有序的平台環境,才能留住核心用戶,併為廣告商提供價值,最終形成業績增長的良性循環。因此,機器學習算法的引入就變得至關重要。

Twitter收購了倫敦創業公司Fabula AI,這家公司的專長是圖形深度學習,使用機器學習來分析大型數據集並找出關係和交互。這能夠幫助Twitter的機器學習團隊通過關係映射來更好地發現社交網絡上的假新聞,垃圾郵件和其他問題,進而改善平台對話的健康狀況。

2018年,Twitter發佈了一個名為Exploring Online Hate的面板工具,能夠通過1000個Twitter賬戶的樣本來尋找仇恨活動的規律、趨勢,然後利用算法生成更大的數據集,從而實時掌握網絡上仇恨言論,控制相關的熱門話題和言論來源。

目前,Twitter有38%的有害內容是由算法自動篩選出的。

面對Twitter,AI表示“真心帶不動”
面對Twitter,AI表示“真心帶不動”

2.在信息流中引入了算法推薦

信息流是Twitter首創的信息分發方式,2012年,Twitter就收購了新聞聚合推送網站Summify,用於理解和挖掘Twitter的信息流數據,追蹤新聞的傳播效益。但Twitter在信息流中接入算法推薦的時間,卻要晚於Facebook。

2016年,Twitter推出了一項新功能:通過算法自行篩選它認為對用戶重要的內容。用戶的信息流不再按照時間軸顯示,而是通過推薦機制顯示Twitter認為對用戶重要的信息,以及向他們推薦未關注賬號的內容。

2017年,又上線了“探索”選項卡,通過算法將熱門話題、重大新聞以及搜索功能集中起來,放在一個功能分區,以便用戶快速追蹤到真正感興趣的故事和品牌。

3.靠AI提升交互體驗

2016年,Twitter收購了倫敦的機器學習創業公司Magic Pony Technology,對方的算法能理解“圖象的特徵”,這使得Twitter能重新在視頻流、直播等內容上再次出發。

比如推出互動視頻功能(conversational video),根據上一步的操作提前錄製好多份劇情,按照用戶行為(選擇Yes or No)來推進到下一步。為直播增加了一個名為Moments的頁面、將推文整理成前後連貫的“故事”。

互動性的增強和新的內容形態也重新吸引了廣告主的青睞,2018年第二三季度,來自視頻廣告的收入為Twitter貢獻了超過一半的廣告收入。

再比如機器翻譯之類的措施,來幫助各個區域的跨文化交流等等,Twitter在廣告轉化(ad cvr)和反垃圾信息上(anti spam)做了很多技術優化,用戶的參與度也有所增強。

目前看來,Twitter發力AI有幾個明顯的特點:

1.起步晚,令人眼前一亮的案例和技術十分有限;

2.技術佈局圍繞營收展開,儘可能讓流量最大化,助攻廣告效果;

3.幾乎所有功能創新都是在補短板,縮小與其他社交平台的體驗差距。

然而,Twitter真的把握住了AI的命脈了嗎?似乎也未必。

AI到底能不能挽救推特

某種意義上來說,Twitter的AI戰略更像是在“救火”,哪裡有險情點哪裡。

對於極度渴望重回聚光燈下的Twitter來說,這麼做似乎也無可厚非。但卻造成了不少困境:

一方面,Twitter無法憑藉AI生長出屬於自己獨一無二的“長板”。

與Facebook、谷歌、蘋果,甚至它的“中國門徒”微博等動輒AR、雲服務的能力相比,Twitter的技術創新,給人的感覺就很索然無味。

比如Twitter在2018年11月推出的“探索”選項卡,Facebook在2016年就嘗試過類似的做法。

信息流算法的表現也並不好, 很多Twitter用戶表示被智能算法控制的timeline變得支離破碎,在最新資訊裡刷到二三小時前的內容。Twitter不得不在2018年9月,宣佈重新為手機客戶端用戶提供了切換正常時間流的功能。

另一方面,對廣告變現的過度追求,正在透支媒體平台的公信力。

作為一個廣告收入占到90%以上的社交媒體,Twitter最大的矛盾就在於,用戶與廣告客戶的利益最大化是有出入的。

比如說,為了實現更高效率的廣告變現,就需要精準定位、用戶畫像、精準推送,不可避免地要“售賣”用戶數據。在一些極端情況下,社交媒體還會暴露用戶的安全信息,比如確切地址。有研究顯示,帶有地址信息的推文占每天總推文的 2%,也就是 440 萬條。

面對Twitter,AI表示“真心帶不動”
面對Twitter,AI表示“真心帶不動”

另外,AI基礎能力和人才的不足,或許會讓Twitter面對更深的責難。

面對上述問題,其他在AI技術上發力較早的科技企業,就可以通過技術手段最大程度地規避數據隱患。

比如Facebook就宣佈將端到端的加密服務貫穿到旗下包含的所有即時通訊工具。今年的谷歌I/O大會,也發佈了一系列與隱私管理有關的新產品,比如語音助理谷歌assistant能夠離線使用,無需將用戶數據傳輸至雲端處理。

而同樣的境況,Twitter超3200萬Twitter賬戶密碼洩露,官方除了甩鍋黑客並重置密碼,似乎就再也無所作為。

面對Twitter,AI表示“真心帶不動”
面對Twitter,AI表示“真心帶不動”

(Twitter首席執行官傑克·多西,和Facebook首席運營官雪莉·桑德伯格,共同出席美國國會聽證會)

內容上也同樣,谷歌近年來不斷更新和改進搜索引擎和算法,滿足用戶對高質量新聞的需求。比如,Google Search將新聞內容整合到精選摘要中,形成 “熱門新聞”的輪播。

YouTube也在積極開發新聞內容,在信息流界面添加了“突發新聞”的功能板塊。2018年,還投入了2500萬美元扶持視頻新聞。

由此可見,儘管商業模式大同小異,Twitter也做了許多方面的努力,這並不能幫助它解決未來的問題。技術地基的匱乏,將讓Twitter這座社交大廈繼續風雨飄搖,勿謂言之不預。

或許,在商業模式這個根本問題轉變之前,AI注定只能是一個奢侈而空洞的夢。

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