近日抖音集团副总裁李亮在接受媒体采访时，围绕算法价值、算法治理等话题分享了自己的思考与见解。
李亮认为，推荐算法是信息过载时代解决信息获取效率的工具，如今已存在于人们衣食住行的方方面面，对于用户来说，推荐算法可以降低信息获取成本，从减少用户因浏览大量无效数据而造成的时间、精力浪费。他强调，“当信息连接到感兴趣的人，就会产生更大效益。比如说今年史铁生的《我与地坛》在抖音上翻红，非常多00后的网友重读史铁生，也带动这本书的销量增长。”
在被问及抖音的推荐算法与其他平台相比有何异同时，李亮表示，总体上说抖音推荐算法的原理和行业相比并无特殊之处，“不同的是每个平台为算法定制的目标，即更看重什么。抖音真正的北极星指标是用户的长期留存”。
面对抖音是否考虑过更多样化的算法模式，例如允许用户选择按时间顺序排列内容这一问题，他明确指出，由于当下社会处于信息过载状态，任何一个“体量还可以”的内容平台每天新增的内容供给远远超过个人所能消费的，所以按时间顺序排列内容不现实。但他同时也指出，“目前抖音的算法中有兴趣探索机制，帮助用户探索等多元多样的内容，抖音也提供了关闭个性化推荐算法选项”。
在此次采访中，李亮还分享了自己对推荐算法与信息茧房的关系的看法。他表示，信息茧房一词在推荐算法成熟之前就已经出现了，所以算法不是信息茧房形成的先决因素。此外他还进一步指出，“现在普遍对信息茧房的担心，其实是所谓的信息偏食，即信息来源单一。事实上，每个渠道分发信息都有局限性……而且大部分人的信息来源是很综合的”。
值得一提的是，李亮强调，从商业逻辑上来讲，包括抖音在内的平台没有动力去制造所谓的信息茧房，也最有动力打破信息茧房。他指出，业界和学界的研究都表明了多元化内容有益于用户的长期留存。据李亮透露，为了尽可能向用户提供多元化内容，避免其陷入信息茧房，抖音已做出诸多努力，例如引入搜索、社交分享和热点热榜等内容分发机制，以及加强社交推荐机制、刻意做多样化推荐、在算法中引入兴趣探索机制等。
而在算法优化和治理方面，他表示，为了避免算法把对立、情绪化的内容当成是一种“友好互动”，进而去进行更多推荐分发，抖音的推荐机制会把这类问题考虑进去，“我们不希望不友善的讨论内容得到更多分发。我们会综合包括评论、点赞、点踩、举报在内的信号，降低不友善争议流量的比例”。
但李亮在此次采访中也坦言，虽然算法通常基于设定的规则、数据和模型来运行，能快速处理海量的数据和复杂的模式识别，但也有一些人会利用算法的这些特点来博取流量，以致于滋生灰黑产。
对此他表示，“类似百准数据潘某某的营销号往往会利用一些狡猾的手段来创作内容。比如，营销号可能会使用表面看起来正常，但实际上带有误导性的标题、文案和发布策略，迎合算法对热度、关键词、用户兴趣等因素的偏好，通过制造虚假的热度，如刷赞、刷评论或者是在内容中故意夹杂一些容易引起算法关注但内容不实的信息。这种情况下，算法最初可能会因为这些营销号的行为符合部分规则而给予一定的推荐，从而可能导致误判”。
被问及抖音为何选择使用平台化投诉通道处理营销号不实言论，而非专人对接模式时，李亮回应称，“关于是否专人对接的问题，我们认为核心还是不实内容能得到有效、及时的处理”。
对此他进一步解释到，抖音平台上有海量内容，通过标准化和规模化处理能力，能够确保大量的投诉得到有序处理，提高处理效率。这种规模化的处理方式也便于平台收集和分析数据。平台可以通过统计不同类型账号不实言论的投诉频率、涉及的行业领域等信息，来更好地了解问题的分布，从而有针对性地优化治理策略。同时，平台化投诉通道避免了人为因素可能带来的不公平。
李亮还指出，“对于谣言多发的舆情敏感企业，抖音会重点关注相关涉企不实信息，侵权举报后台如识别到相关举报信息，会转至高优受理队列，相比常规队列能加快 4-6 个小时的处置时间。内部还建立了跨部门沟通机制，减少信息传递的偏差，我们还专门培养了熟悉特定企业谣言的“专家”员工，以便能及时对情况进行研判处置”。
此外他强调，利用不实信息、极端、对立言论博流量，是抖音持续打击和治理的，并且他也相信，生态治理最终也将对平台的健康发展有所助益。
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