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編輯導(dǎo)語(yǔ)：在如今大數(shù)據(jù)的時(shí)代，一些軟件會(huì)根據(jù)我們的地理位置、性別、喜好等等進(jìn)行算法推薦；能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出；比如TikTok，以用戶為中心進(jìn)行推薦，精確度很高；本文作者分析了TikTok 的真正優(yōu)勢(shì)，我們一起來(lái)看一下。

字節(jié)跳動(dòng)往往被說(shuō)成是一家算法公司，很多人認(rèn)為， TikTok是靠算法的黑科技才取得成功的。

事實(shí)真的是這樣嗎？

eugenewei認(rèn)為不是：TikTok的算法跟其他公司使用的并沒(méi)有太大的不同；TikTok最大的優(yōu)勢(shì)是它采取了對(duì)算法友好的設(shè)計(jì)模式，在自己內(nèi)部建立了一個(gè)飛輪，幫助其機(jī)器學(xué)習(xí)算法看到了優(yōu)化自己所需要看到的東西。

原文發(fā)表在其個(gè)人博客上，標(biāo)題是：Seeing Like an Algorithm；篇幅關(guān)系，我們分兩部分刊出，此為上半部分。

劃重點(diǎn)：

• TikTok的算法本身沒(méi)什么不一樣；
• TikTok的不一樣在于它的app設(shè)計(jì)讓算法“看到”有效精確地執(zhí)行匹配工作所需的所有細(xì)節(jié)；
• 現(xiàn)代社交網(wǎng)絡(luò)巨頭的傲慢導(dǎo)致自己陷入到錯(cuò)綜復(fù)雜的問(wèn)題不能自拔；
• 為了讓自己的算法發(fā)揮最大的效用，TikTok成為了自己的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源；
• 以用戶為中心的設(shè)計(jì)模式一直占據(jù)主導(dǎo)，但算法友好型設(shè)計(jì)正在逆襲；
• 為了最大限度地服務(wù)好用戶，請(qǐng)先服務(wù)好你的算法；
• TikTok的設(shè)計(jì)使得它的視頻、用戶和用戶首選項(xiàng)對(duì)For You Page算法清晰可見(jiàn)。

在我上一篇關(guān)于TikTok的文章中，我討論了為什么它的For You Page算法是讓TikTok發(fā)揮作用的結(jié)締組織；它就是主板的總線，用來(lái)連接和關(guān)閉所有的反饋回路。

但是，在急于了解為什么各家公司都想收購(gòu)TikTok的情況下，如果字節(jié)跳動(dòng)把這款熱門的短視頻app拆分出來(lái)的話，圍繞著它的算法的炒作已經(jīng)有點(diǎn)被異化成那種往往被歸納為最近西方對(duì)中國(guó)科技分析的套路了。

在這篇文章中，我想討論一下TikTok的設(shè)計(jì)究竟是如何幫助它的算法表現(xiàn)得跟它一樣好的。

上次我討論了為什么FYP（For You Page）算法是TikTok飛輪的核心，但是如果這一算法不夠有效的話，那整個(gè)反饋回路就會(huì)崩潰；哪怕你對(duì)TikTok或短視頻領(lǐng)域不感興趣，了解一下這個(gè)算法是如何實(shí)現(xiàn)精確性也很重要，因?yàn)楦餍懈鳂I(yè)的公司都日益面臨著核心優(yōu)勢(shì)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)。

我想討論的是TikTok的設(shè)計(jì)是如何幫助它的算法“看”東西的。

一、《國(guó)家的視角》 Vs 算法的視角

James C. Scott的《國(guó)家的視角》（Seeing Like a State）是那種很獨(dú)特的書，看過(guò)之后你會(huì)意識(shí)到硅谷就有那種使用（濫用）清晰性這個(gè)術(shù)語(yǔ)的類型。

我是在看到Venkatesh Rao的書摘之后第一次聽(tīng)說(shuō)這本書的，如果你不打算看原著的話，那篇書摘仍然是很好的tldr入門讀物（Scott Alexander的書評(píng)也不錯(cuò)，只不過(guò)他的書評(píng)也已經(jīng)長(zhǎng)到可以做自己的tldr ）；不過(guò)，我建議你還是要好好看看原著。

Scott那本書的副標(biāo)題是“那些試圖改善人類狀況的項(xiàng)目是如何失敗的”。

這本書可以提高你對(duì)日常生活當(dāng)中的各種意外后果的意識(shí)，當(dāng)我們也有著偉人一般的傲慢時(shí)，不妨保持更謙卑的態(tài)度；這個(gè)世界比我們想象的要更豐富、更復(fù)雜。

比方說(shuō)，Scott的討論有很多都跟我們的現(xiàn)代社交網(wǎng)絡(luò)巨頭的某種傲慢感有關(guān)；這些占主導(dǎo)地位的應(yīng)用的目的就是要提高自身用戶群的清晰性，其中包括促進(jìn)互動(dòng)、防止用戶流失并最終提供定向廣告；反過(guò)來(lái)，這又導(dǎo)致他們的母公司陷入到錯(cuò)綜復(fù)雜的問(wèn)題之中，至今都未能擺脫困境。

不過(guò)這是需要另行討論的話題了；Scott關(guān)注的是民族國(guó)家如何用簡(jiǎn)化的抽象在概要的層面 “看清”自己的公民，而我想討論的是TikTok的app設(shè)計(jì)是如何讓它的算法“看到”有效精確地執(zhí)行匹配工作所需的所有細(xì)節(jié)的——這篇文章討論的則是是應(yīng)用和服務(wù)在設(shè)計(jì)時(shí)最大限度利用機(jī)器學(xué)習(xí)新模式。（我知道，這種討論有點(diǎn)諷刺意味，因?yàn)檫@種“看法”有可能被塑造為另一種決定用戶看法的看法，一種美國(guó)的科技公司只能作壁上觀的看法。）

二、TikTok把自己變成算法的訓(xùn)練源

近年來(lái)，至少在像我這樣的門外漢看來(lái)，我們意識(shí)到，只需要通過(guò)把訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量增加幾個(gè)數(shù)量級(jí)，機(jī)器學(xué)習(xí)就可以取得很大程度的進(jìn)步；也就是說(shuō)，就算算法本身跟幾年前沒(méi)有太大的不同，僅通過(guò)在更大的數(shù)據(jù)集上對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，人工智能研究人員就能取得像GPT-3這樣的突破（GPT-3暫時(shí)給科技Twitter們帶來(lái)了高潮） 。

當(dāng)大家說(shuō)TikTok的算法是取得成功的關(guān)鍵時(shí)，很多人會(huì)把某些神奇的代碼段看作是公該司的秘密武器。

俄羅斯當(dāng)代后現(xiàn)代主義作家Viktor Pelevin說(shuō)，所有的現(xiàn)代電影都是同一個(gè)主角：一個(gè)裝滿錢的公文包；從《死吻》的放射性物質(zhì)公文包，到《低俗小說(shuō)》里面的那個(gè)類似的里面金光閃閃的、不知道裝著什么的公文包；從《魔頭對(duì)捕頭》（The Formula）的創(chuàng)世紀(jì)方程，到大衛(wèi)·馬梅特（David Mamet）的《西班牙囚犯》（The Spanish Prisoner）里面的秘密的金融處理，我們長(zhǎng)期以來(lái)一直對(duì)有魔力的麥格芬（McGuffin，推動(dòng)情節(jié)發(fā)展的對(duì)象或事件）感到癡迷。

最近幾周，對(duì)TikTok算法的討論已經(jīng)把它提升成了類似的東西，這個(gè)算法就好像是《奪寶奇兵》系列電影（如《法柜奇兵》、《圣戰(zhàn)奇兵》…）里面那些神秘的考古文物一樣。

但是這個(gè)領(lǐng)域大多數(shù)的專家的態(tài)度不會(huì)是這樣，他們不相信TikTok在機(jī)器學(xué)習(xí)推薦算法方面取得了迄今為止我們所不知道的進(jìn)步；實(shí)際上，大多數(shù)人會(huì)說(shuō)，TikTok的做法大概跟別人的解決問(wèn)題方法無(wú)異。

但是要記住的是，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的有效性不僅僅取決于算法，還要取決于利用某些數(shù)據(jù)集訓(xùn)練過(guò)后的算法；GPT-3也許并沒(méi)有什么新鮮，但是通過(guò)接受大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，以及設(shè)置大量的參數(shù)，其輸出往往令人驚訝。

同樣地，基于自身數(shù)據(jù)集訓(xùn)練過(guò)的TikTok FYP算法，在將視頻與認(rèn)為該視頻有趣的人進(jìn)行匹配方面非常準(zhǔn)確有效（而且，同樣重要的是，在不向那些不認(rèn)為視頻有趣的人推送方面也很有效） 。

有些領(lǐng)域，比方說(shuō)文本，可以輕松獲得大量訓(xùn)練得很好的數(shù)據(jù)；比方說(shuō)，要想訓(xùn)練出像GPT-3這樣的AI模型，你可以到互聯(lián)網(wǎng)、書籍等上面找到大量可用的文本集；如果你想訓(xùn)練視覺(jué)AI，可以在網(wǎng)上和各種數(shù)據(jù)庫(kù)里面找到大量照片；訓(xùn)練仍然很費(fèi)錢，但是至少你手頭有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

但對(duì)于TikTok （或者抖音）來(lái)說(shuō)，它那擅長(zhǎng)推薦短視頻給受眾的算法可就沒(méi)有公開(kāi)可用的這么大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集了。

去哪里可以找到模因、小孩跳舞、對(duì)口型、可愛(ài)的寵物、推銷品牌的網(wǎng)紅、士兵越障訓(xùn)練、小孩模仿品牌等內(nèi)容的短視頻呢？就算你有這樣的視頻，又該去哪里找到關(guān)于大眾對(duì)此類視頻感受的可比數(shù)據(jù)呢？除了Musical.ly的數(shù)據(jù)集以外（主要是美國(guó)喜歡玩對(duì)口型的青少年），這樣的數(shù)據(jù)并不存在。

這是一個(gè)獨(dú)特的雞生蛋還是蛋生雞的問(wèn)題，如果沒(méi)有這款app的的攝像頭工具和濾鏡，以及拿到版權(quán)的音樂(lè)剪輯的話，TikTok的算法需要訓(xùn)練的那種視頻就很難創(chuàng)建。

那么，這就是TikTok設(shè)計(jì)的魔力所在：app會(huì)激發(fā)和促進(jìn)視頻的創(chuàng)作與瀏覽，算法然后用這些視頻進(jìn)行訓(xùn)練，再反過(guò)來(lái)激發(fā)和促進(jìn)視頻的創(chuàng)作與瀏覽，形成反饋回環(huán)。

為了讓自己的算法發(fā)揮最大的效用，TikTok成為了自己的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源。

三、以用戶中心 Vs 對(duì)算法友好

要了解TikTok是如何做出這么強(qiáng)大的學(xué)習(xí)飛輪，我們需要對(duì)它的設(shè)計(jì)進(jìn)行深入研究。

關(guān)于科技的UI設(shè)計(jì)，主導(dǎo)的思想流派（至少是我成長(zhǎng)的過(guò)去二十年里）關(guān)注的重點(diǎn)是消除用戶所做事情的摩擦，并讓他們?cè)诖诉^(guò)程中感到愉悅；其設(shè)計(jì)目標(biāo)是優(yōu)雅，什么是優(yōu)雅：優(yōu)雅就是直觀、巧妙，甚至?xí)r尚。

也許沒(méi)有一家公司比蘋果把這種設(shè)計(jì)風(fēng)格體現(xiàn)得更加淋漓盡致，巔峰狀態(tài)下的蘋果總能把自己的軟硬件做出優(yōu)雅的感覺(jué)——“就是這么好用（it just works）”，但同時(shí)又很迷人，讓用戶覺(jué)得很雅致。

（蘋果控制風(fēng)格的名聲就沒(méi)那么光彩了——手機(jī)、筆記本電腦不可替換的電池，目前有關(guān)應(yīng)用商店規(guī)則的爭(zhēng)論）在發(fā)布新品的主旨演講時(shí)，展示一塊硬邦邦的鋁塊是如何變成嶄新的MacBook Pro機(jī)身的視頻的理由是什么？

因?yàn)槁?tīng)到工業(yè)激光把那塊鋁雕刻成一體化機(jī)身時(shí)發(fā)生的聲音很性感？然后，當(dāng)你在咖啡店用那臺(tái)筆記本電腦敲擊一封電子郵件時(shí)，在你的潛意識(shí)里，有關(guān)那段視頻的一點(diǎn)殘留的記憶里面會(huì)不會(huì)讓你的多巴胺受到一點(diǎn)點(diǎn)的觸動(dòng)？

這種以用戶為中心的設(shè)計(jì)模式在這么長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)一直占據(jù)著主導(dǎo)地位是有原因的，尤其是在消費(fèi)類技術(shù)里面。

首先，這的確有用——蘋果的市值最終超過(guò)了2萬(wàn)億美元（還記得假冒的Sean Parker說(shuō)過(guò)十億美元很酷嗎？那還是十年前，現(xiàn)在十億美元不再是金牛了，財(cái)富的量級(jí)在飛速發(fā)展。）

此外，我們生活在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)時(shí)代，應(yīng)用了Ben Thompson的聚合理論并獲得大量用戶群的科技巨頭，可以在他們所參與的市場(chǎng)當(dāng)中發(fā)揮出不可思議的杠桿作用——要先做到這一點(diǎn)，最佳的辦法之一就是設(shè)計(jì)出能比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更好地滿足用戶需求的產(chǎn)品和服務(wù)。

長(zhǎng)期以來(lái)，這種設(shè)計(jì)流派一直占據(jù)著主導(dǎo)地位，以至于我?guī)缀跬浟诉^(guò)去時(shí)代慣常采用過(guò)的一些蠻不講理的軟件設(shè)計(jì)了。（不要把它跟野獸派設(shè)計(jì)混為一談，后者其實(shí)就像它在建筑方面的表親一樣，在設(shè)計(jì)上是相當(dāng)美的。）

但是，如果要想最大限度地服務(wù)好用戶的關(guān)鍵要取決于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練呢？如果這個(gè)ML算法需要龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集該怎么辦？在機(jī)器學(xué)習(xí)方興未艾的時(shí)代，這日益成為關(guān)鍵的設(shè)計(jì)目標(biāo)。

在考慮如何設(shè)計(jì)app時(shí)，你日益必須考慮怎么才能最好地幫助算法去“看”——為了最大限度地服務(wù)好用戶，請(qǐng)先服務(wù)好你的算法。

TikTok讓我著迷，因?yàn)椴还苁且馔膺€是有意而為之，這都是一個(gè)為了盡可能多地給自己的算法提供有用信號(hào)的現(xiàn)代app的典范——這就是我所謂的算法友好型設(shè)計(jì)的范本。（我曾經(jīng)想過(guò)把它叫做以算法為中心的設(shè)計(jì)，但覺(jué)得這種說(shuō)法有點(diǎn)過(guò)頭了；一個(gè)幫助算法看見(jiàn)東西的設(shè)計(jì)到頭來(lái)仍然是為了給用戶提供盡可能好的體驗(yàn)。）

我們?nèi)匀豢梢哉J(rèn)為這只是以用戶為中心的設(shè)計(jì)的一種變體，但是對(duì)于那些大量采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法組件進(jìn)行產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，明確地承認(rèn)這一點(diǎn)也許有用；畢竟，當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理，設(shè)計(jì)師和工程師開(kāi)會(huì)討論app設(shè)計(jì)時(shí)，算法是不會(huì)出席的；但是，對(duì)算法的訓(xùn)練需求必須得到體現(xiàn)。

James Scott在談到《國(guó)家的視角》，談到了城市設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的巨大變化，比如讓土地面積和業(yè)主數(shù)量對(duì)征稅者“清晰可見(jiàn)”；TikTok的設(shè)計(jì)使得它的視頻、用戶和用戶首選項(xiàng)對(duì)For You Page算法清晰可見(jiàn)；這種app設(shè)計(jì)履行了它的主要職責(zé)之一：“像算法一樣看東西”。

我們不妨仔細(xì)看看，TikTok打開(kāi)后就是“For You Page”頁(yè)面，然后直接進(jìn)入視頻。這就是它的樣子。

這個(gè)是到目前為止有史以來(lái)最熱門的TikTok視頻，截止到我發(fā)布這篇文章時(shí)，它的34.1M個(gè)點(diǎn)贊可能已經(jīng)不止了；你可以看看有關(guān)這條TikTok是如何誕生的故事，看過(guò)之后你仍然會(huì)覺(jué)得這是一個(gè)充滿悖論的文化難題，但是你看過(guò)后會(huì)喜歡的。

我把這個(gè)給我侄女看了，然后我們一起循環(huán)播放了好幾十次，然后我們一起開(kāi)始大喊“從M到B，從M到B”，然后一起笑了起來(lái)，這是我在這場(chǎng)疫情當(dāng)中真正的感受不是絕望的少數(shù)幾次之一。

整個(gè)屏幕被一個(gè)視頻填滿。只有一個(gè)視頻，視頻用豎屏全屏顯示；注意，這是不能滾動(dòng)的，而是分頁(yè)。視頻幾乎是立即自動(dòng)播放（接下來(lái)的幾個(gè)視頻被加載到后臺(tái)，所以輪到的時(shí)候可以很快播放出來(lái)）。

這種設(shè)計(jì)讓用戶要面對(duì)一個(gè)緊迫的問(wèn)題：你對(duì)這個(gè)短視頻的感覺(jué)如何？就這個(gè)短視頻。

從視頻開(kāi)始播放到現(xiàn)在，你所做的一切都是你對(duì)該視頻的感受的信號(hào)；你是不是在它還沒(méi)播放完就滑向了下一個(gè)視頻？是的話就隱含（盡管邊界是顯性的）表示你對(duì)它不感興趣。

你是不是看了不止一次，讓它循環(huán)播放了好幾次？似乎不知怎的它就吸引了你。你有沒(méi)有通過(guò)內(nèi)置的分享面板分享了這段視頻？這是正面情緒的另一個(gè)有力指標(biāo)。

如果你點(diǎn)擊右下角旋轉(zhuǎn)的LP圖標(biāo)，看了更多有著同樣背景音樂(lè)的視頻的話，就是該視頻對(duì)你胃口的進(jìn)一步信號(hào)；音樂(lè)線索往往是模因的代名詞，現(xiàn)在TikTok又有了一條為你推薦視頻的軸線了。

還有，你是不是跑去看了看視頻創(chuàng)作者的個(gè)人資料頁(yè)面？你是不是看過(guò)她其他的視頻，然后還關(guān)注了對(duì)方？是的話說(shuō)明你除了欣賞視頻以外，也許你還特別欣賞對(duì)方這個(gè)人。

但是，我們不妨再退后一步，看看這你還沒(méi)有看到這個(gè)視頻之前，TikTok的算法自己是怎么“看見(jiàn)”這個(gè)視頻的；在這個(gè)視頻通過(guò)FYP算法發(fā)送到你的手機(jī)之前，TikTok的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)有人已經(jīng)看了這個(gè)視頻，并添加了大量相關(guān)標(biāo)簽或標(biāo)記。

這個(gè)視頻是跟跳舞有關(guān)的嗎？是對(duì)口型？還是視頻游戲？有小貓嗎？還是花栗鼠？是搞笑的嗎？主體是男的還是女的？大概幾歲？是群視頻嗎？背景在哪里？用的是什么濾鏡或視覺(jué)效果？如果里面包括有食物，是什么食物？等等，所有這些標(biāo)簽都成為了算法現(xiàn)在可以看到的功能。

視頻還要在視覺(jué)AI這里處理一下，并為自己能看到的東西做出貢獻(xiàn)；TikTok有些攝像頭濾鏡能夠跟蹤人臉、手或者手勢(shì)，所以視覺(jué)AI往往在視頻被創(chuàng)建出來(lái)之前就被調(diào)用過(guò)了。

這個(gè)算法還可以看到TikTok所了解到的有關(guān)你的信息，你過(guò)去喜歡什么類型的視頻？有關(guān)你的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息或心理學(xué)信息有哪些？你是在哪里看這個(gè)視頻的？你用的是什么類型的設(shè)備？等等，除此之外，還有哪些其他用戶跟你相似？

譯者：boxi；原作者播客標(biāo)題：Seeing Like an Algorithm

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