工人日报-中工网记者 车辉

4月15日，抖音在北京举办“安全与信任中心开放日”活动，相关业务负责人就抖音算法原理、平台治理体系以及社会关切的问题，展开了详细介绍。

据现场工作人员介绍，推荐算法作为人工智能机器学习技术的重要应用场景，本质上是一套高效的信息过滤系统。在抖音的实际应用中，推荐系统采取“人工+机器”协同的方式进行风险治理，始终有人工运营和治理体系为算法导航；同时多目标体系算法能主动打破“信息茧房”，为用户带来更丰富多元、实用可靠的推荐结果。

目前，抖音安全与信任中心网站处于试运行阶段，正广泛向用户、创作者、社会各界征集意见。

抖音算法工程师刘畅介绍，抖音的推荐算法包含召回、过滤、排序等环节，重点是学习用户行为。通过预估用户行为，计算用户观看这条内容获得的价值总和，把排名靠前的内容推给用户。抖音算法考虑了众多目标，如完播、评论、点赞、对作者长期消费、分享、跟拍等，力图计算出更符合用户长期价值的目标。为引导算法打破“信息茧房”，设置了专门的探索维度，一是对用户在平台上已经表现出的兴趣，尽可能推荐更多样的内容；二是帮助用户探索更多新兴趣，让用户的主动行为影响推荐系统。

算法能学习、预估用户行为，但因其无法理解内容语义，对内容的理解存在不足，可能导致违法违规、不良内容被推荐传播。因此，算法在真实使用场景中，必须由平台治理对其进行约束和规范。

据抖音生态运营经理陈丹丹介绍，抖音的内容治理体系是“人工参与+机器学习”相结合的模式，并组建了专门的平台治理团队为算法设置“护栏”。

针对社会普遍关心的、对用户造成较多困扰的焦点问题，抖音成立了数个专项治理团队，针对诈骗、网暴、虚假摆拍、未成年人保护、网络水军、AIGC技术滥用等一系列重大专项风险进行治理。例如，在不实信息治理方面，抖音于近日上线了辟谣卡，遏制不实信息的传播。