面对Twitter，AI真心“带不动”
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图片来源@视觉中国
文｜脑极体
在社交平台Twitter的身上 ， “舆论风向”的变幻莫测常常令我们目瞪口呆 。
它曾经是科技行业的宠儿 ， 若干起政经社会娱乐大事件的发源地 ， 分析师和华尔街眼中“社交的未来”；高调上市后股价持续跳水 ， 又被贴上“推特已死”、“下一个雅虎”的标签 ， 搞得想“卖身”都卖不出去；2017年Q4首次盈利后 ， Twitter的营收开始恢复增长并持续到现在 ， 于是市面上又出现了无数盘点Twitter二次崛起的成功学：聚焦“新闻”定位、视频化、管理垃圾内容、组织调整……
总之 ， 业绩下滑时这些都是隐患 ， 业绩上扬时这些都是优点 ， 搞得路人无比懵逼 ， 这大概就是传说中的“事物都有两面性”吧 。
当然 ， 在Twitter的“绝地求生”中 ， 没有一个人会否认引入AI技术的必要性 。 而推特也确实在AI上做了大量的工作 。 尽管如此 ， 我们也深知从结果逆推过程 ， 在现象发生后的“马后炮”并无意义 ， 所以 ， 作为一个坚持为AI代言的媒体 ， 我们也不愿意简单地将AI视作推特“起死回生”的救命稻草 。
恰恰相反 ， 推特在AI上栽种与收获的 ， 在我们看来还远远不够 。 那么 ， 回过头来看Twitter的AI进化史 ， 到底带来哪些教训与启示呢？
绝地求生的Twitter ， 面前都有哪些坑？
Facebook在2012年IPO的时候 ， 许多评论家并不看好 ， 认为Twitter才是这一代互联网公司的楷模 。 但是风水轮流转 ， 2016年Facebook风生水起 ， 而Twitter则到了高层出走、用户流失、不得不出售公司的倒闭边缘 。
几次收购失利之后 ， Twitter开启了艰难的自救之旅 。 过程自然是无比痛苦的 ， 坑和雷区也是琳琅满目的 。 人才流失、增长搁浅、社交分流等外部因素略过不提 ， 单从产品层面 ， Twitter的问题就有不少 。
首当其冲的 ， 就是一直为人所诟病的内容环境 。
在Twitter上 ， “键盘侠”如同跗骨之蛆 ， 四处散播着践踏人权的恶意评论和人身攻击 。 还充斥着虚假新闻、机器人等散播的垃圾内容 。 对此 ， CEO杰克·多西认为“Twitter是一个通讯工具 ， 不擅长判断个人之间的内容纠纷 。 ” ， 所以Twitter接到举报后的做法常常是封号了事 。 这种中立态度显然加速了Twitter用户 ， 尤其是受语言暴力最为严重的名人和KOL的流失 ， 直接导致Twitter内容生态的萎缩 。
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还有一点是 ， 坚持走媒体平台定位之后 ， Twitter在产品体验和内容价值上却没有明显的升级 。 以强调“在现场”的直播产品为例 ， 无疑是展示Twitter“新闻力”的最佳捷径 ， 但Twitter依然采用了PC时代的产品思维 ， 仅仅是将现场从传统电视台搬到了手机上 ， 作为对文字和图片内容的简单补充 ， 至于事件过程、其他人的连锁反应等 ， 都集体缺位了 。
用科技分析师Ben Thompson的话来说 ， 刚好证明了“这家公司（Twitter）的成功靠的更多是运气 ， 而不是洞察力 。 ”
当然 ， Twitter的困境还有很多 ， 这里用尽笔墨也只是炒冷饭 。 更关键的是 ， 它到底在技术上做了哪些动作 ， 为自己在处处有“惊喜”的雷区中艰难地扫出了一条生路 。
笨鸟后飞的推特AI
Twitter显然也感觉到了自己必须做出一些改变 。
2017年 ， 美国亿万富翁Mark Cuban开始买入Twitter的股票 ， 他在接受CNBC采访时表示：“我认为他们终于开始了人工智能方面的动作” 。 当时 ， Twitter开始使用人工智能来筛选和过滤推荐给读者的推文 。
此后 ， Twitter开始了一系列的AI改造计划：
1.用机器提高内容整治效率
Twitter终于意识到 ， 唯有健康有序的平台环境 ， 才能留住核心用户 ， 并为广告商提供价值 ， 最终形成业绩增长的良性循环 。 因此 ， 机器学习算法的引入就变得至关重要 。
Twitter收购了伦敦创业公司Fabula AI ， 这家公司的专长是图形深度学习 ， 使用机器学习来分析大型数据集并找出关系和交互 。 这能够帮助Twitter的机器学习团队通过关系映射来更好地发现社交网络上的假新闻 ， 垃圾邮件和其他问题 ， 进而改善平台对话的健康状况 。
2018年 ， Twitter发布了一个名为Exploring Online Hate的面板工具 ， 能够通过1000个Twitter账户的样本来寻找仇恨活动的规律、趋势 ， 然后利用算法生成更大的数据集 ， 从而实时掌握网络上仇恨言论 ， 控制相关的热门话题和言论来源 。
目前 ， Twitter有38%的有害内容是由算法自动筛选出的 。
2.在信息流中引入了算法推荐
信息流是Twitter首创的信息分发方式 ， 2012年 ， Twitter就收购了新闻聚合推送网站Summify ， 用于理解和挖掘Twitter的信息流数据 ， 追踪新闻的传播效益 。 但Twitter在信息流中接入算法推荐的时间 ， 却要晚于Facebook 。
2016年 ， Twitter推出了一项新功能：通过算法自行筛选它认为对用户重要的内容 。 用户的信息流不再按照时间轴显示 ， 而是通过推荐机制显示Twitter认为对用户重要的信息 ， 以及向他们推荐未关注账号的内容 。
2017年 ， 又上线了“探索”选项卡 ， 通过算法将热门话题、重大新闻以及搜索功能集中起来 ， 放在一个功能分区 ， 以便用户快速追踪到真正感兴趣的故事和品牌 。
3.靠AI提升交互体验
2016年 ， Twitter收购了伦敦的机器学习创业公司Magic Pony Technology ， 对方的算法能理解“图像的特征” ， 这使得Twitter能重新在视频流、直播等内容上再次出发 。
比如推出互动视频功能（conversational video） ， 根据上一步的操作提前录制好多份剧情 ， 按照用户行为（选择Yes or No）来推进到下一步 。 为直播增加了一个名为Moments的页面、将推文整理成前后连贯的“故事” 。
互动性的增强和新的内容形态也重新吸引了广告主的青睐 ， 2018年第二三季度 ， 来自视频广告的收入为Twitter贡献了超过一半的广告收入 。
再比如机器翻译之类的措施 ， 来帮助各个区域的跨文化交流等等 ， Twitter在广告转化（ad cvr）和反垃圾信息上（anti spam）做了很多技术优化 ， 用户的参与度也有所增强 。
目前看来 ， Twitter发力AI有几个明显的特点：
1.起步晚 ， 令人眼前一亮的案例和技术十分有限；
2.技术布局围绕营收展开 ， 尽可能让流量最大化 ， 助攻广告效果；
3.几乎所有功能创新都是在补短板 ， 缩小与其他社交平台的体验差距 。
然而 ， Twitter真的把握住了AI的命脉了吗？似乎也未必 。
AI到底能不能挽救推特？
某种意义上来说 ， Twitter的AI战略更像是在“救火” ， 哪里有险情点哪里 。
对于极度渴望重回聚光灯下的Twitter来说 ， 这么做似乎也无可厚非 。 但却造成了不少困境：
一方面 ， Twitter无法凭借AI生长出属于自己独一无二的“长板” 。
与Facebook、谷歌、苹果 ， 甚至它的“中国门徒”微博等动辄AR、云服务的能力相比 ， Twitter的技术创新 ， 给人的感觉就很索然无味 。
比如Twitter在2018年11月推出的“探索”选项卡 ， Facebook在2016年就尝试过类似的做法 。
信息流算法的表现也并不好 ， 很多Twitter用户表示被智能算法控制的timeline变得支离破碎 ， 在最新资讯里刷到二三小时前的内容 。 Twitter不得不在2018年9月 ， 宣布重新为手机客户端用户提供了切换正常时间流的功能 。
另一方面 ， 对广告变现的过度追求 ， 正在透支媒体平台的公信力 。
作为一个广告收入占到90%以上的社交媒体 ， Twitter最大的矛盾就在于 ， 用户与广告客户的利益最大化是有出入的 。
比如说 ， 为了实现更高效率的广告变现 ， 就需要精准定位、用户画像、精准推送 ， 不可避免地要“售卖”用户数据 。 在一些极端情况下 ， 社交媒体还会暴露用户的安全信息 ， 比如确切地址 。 有研究显示 ， 带有地址信息的推文占每天总推文的 2% ， 也就是 440 万条 。
另外 ， AI基础能力和人才的不足 ， 或许会让Twitter面对更深的责难 。
面对上述问题 ， 其他在AI技术上发力较早的科技企业 ， 就可以通过技术手段最大程度地规避数据隐患 。
比如Facebook就宣布将端到端的加密服务贯穿到旗下包含的所有即时通讯工具 。 今年的谷歌I/O大会 ， 也发布了一系列与隐私管理有关的新产品 ， 比如语音助理谷歌assistant能够离线使用 ， 无需将用户数据传输至云端处理 。
而同样的境况 ， Twitter超3200万Twitter账户密码泄露 ， 官方除了甩锅黑客并重置密码 ， 似乎就再也无所作为 。
内容上也同样 ， 谷歌近年来不断更新和改进搜索引擎和算法 ， 满足用户对高质量新闻的需求 。 比如 ， Google Search将新闻内容整合到精选摘要中 ， 形成 “热门新闻”的轮播 。
YouTube也在积极开发新闻内容 ， 在信息流界面添加了“突发新闻”的功能板块 。 2018年 ， 还投入了2500万美元扶持视频新闻 。
由此可见 ， 尽管商业模式大同小异 ， Twitter也做了许多方面的努力 ， 这并不能帮助它解决未来的问题 。 技术地基的匮乏 ， 将让Twitter这座社交大厦继续风雨飘摇 ， 勿谓言之不预 。
或许 ， 在商业模式这个根本问题转变之前 ， AI注定只能是一个奢侈而空洞的梦 。
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