算法与利益：Facebook人工智能新闻编辑的困局

张操

【摘 要】随着受众更多的选择从社交媒体获取新闻，以往的科技公司如Facebook正逐步演化成新的媒体平台，媒体格局发生深刻变化。而随着科技的发展，Facebook从去年起宣布引入人工智能完全取代人工，来完成新闻编辑。然而人工智能新闻编辑的上岗，却引发了众多问题，最为人诟病的即是“fake news”（虚假新闻）。本文从去年美国总统大选的新闻报道入手，梳理了Facebook从去年开始对人工智能新闻编辑的尝试，并系统介绍了Facebook人工智能新闻编辑的运作原理及机制，并对其核心概念“算法”进行了解析。同時，结合Facebook公司财务报告，对Facebook从科技公司向媒体平台转型进行了利益角度的解读，为科技和媒体的交融提供了新的样本分析。

【关键词】人工智能；编辑；算法；困局

从去年美国大选结束后，“fake news”（虚假新闻）持续成为美国社会热议的名词。因为虚假新闻，一名枪手闯进华盛顿一家披萨店开枪，原因是Facebook等社交媒体上盛传这家披萨店是美国民主党总统候选人希拉里与其竞选阵营高管开办的儿童色情集团基地，枪手因此“义愤填膺”前去“伸张正义”。这件事迅速引发了美国社会的强烈关注，而这仅仅是过去一段时间里，美国甚嚣尘上的假新闻中一个突出案例。

此前，美国著名新闻网站BuzzFeed发布分析报告，称在美国总统大选投票日之前三个月，社交媒体Facebook上的关于大选的虚假新闻，比真实的新闻更受关注。在网络上流传的二十大假新闻的转发率达870万，而《纽约时报》《华盛顿邮报》等美国主流媒体的二十大选举新闻的转发率却只有740万。这二十个虚假新闻中，倾向性非常明显，有十七个虚假新闻是抹黑希拉里的。在希拉里和大多支持她的美国主流媒体看来，正是以Facebook为代表的社交媒体上流传的虚假新闻毁掉了希拉里胜选的机会。

而美国知名独立民调机构皮尤调查中心去年12月也发布了一份社交媒体用户调查报告，称约有四分之一的美国人承认分享过虚假新闻，另有三分之一的美国人表示他们“经常”会看到编造的政治新闻，同时有三分之二的人称这种现象已经造成了“很大的混淆”。由此，社交媒体尤其是Facebook承受了巨大的舆论压力。

与传统媒体不同的是，Facebook发布的新闻，并非由人工编辑组稿而成，而是完全依赖于人工智能。2016年8月，Facebook掌门人扎克伯格高调宣布，裁撤掉整个人工编辑团队，Facebook新闻内容全部交由人工智能来编排，以保证新闻不受人工编辑的个人偏见所影响，保证所谓的“中立性”。但现实却是，在人工智能全面代替人工编辑后，Facebook却因为虚假新闻和偏见，招致了更强烈的质疑。

以人工智能编辑新闻，是否真的存在根本缺陷呢？

一、Facebook社交媒体：最有权力的“新闻编辑”

根据美国皮尤调查中心发布的《2016新闻媒体现状》报告，目前三分之二的美国成年人通过Facebook看新闻。Facebook事实上已经成为美国人获取新闻的主要工具。而决定什么样的新闻到达受众，需要经过编辑和发布。Facebook掌门人扎克伯格曾经再三强调，Facebook是一家科技公司，并不是媒体。但是《挪威晚邮报》主编给扎克伯格公开致函，他的公开信中却指出：“你就是全世界最有权力的编辑”。

Facebook在新闻传播中之所以拥有越来越强大的“编辑权力”，原因就在于它具备了其它传统媒体所不可能具有的规模优势，那就是占据全球七分之一人口的用户，以及随之而来近乎海量的信息。目前，Facebook日均活跃用户达到4亿，仅是其中传播的视频点击量每天就达到了30亿次。

但同样是“新闻编辑”，Facebook和传统媒体的竞争却完全不是在同一个舞台上进行。传统媒体一直所奉行的原则是内容为王。从本质上说，无论是美国全国电视网还是《华盛顿邮报》，各家传统媒体都是新闻内容的生产者，而Facebook却根本没有生产任何新闻内容，Facebook仅仅是向用户提供让其“感兴趣”的新闻。

而这一点正是传统媒体和社交媒体最根本的区别，传统媒体通过人工来编辑新闻，提供信息有限，且所有用户获取的都是同一版本的新闻。而Facebook向用户提供的新闻，内容丰富性完全是传统媒体所无法比拟的，而且可以针对不同用户提供个性化新闻。但Facebook这些工作绝非靠人工所能完成，Facebook的人工智能编辑也就应运而生。

二、人工智能：识别什么是“最重要的信息”

在Facebook上传播新闻，并非是新鲜事。实际上，自从十多年前Facebook作为一款社交软件产生之日起，用户们就开始在Facebook上传播信息，其中就包括很多新闻。其后，不少传统媒体也在Facebook上开设账号，将自己采制的新闻传递给Facebook的用户。当时，在很多传统媒体眼中，Facebook仅仅是一个补充性质的新闻网络传播渠道，发布信息的主动权依然控制在自己手中。

然而，Facebook在不声不响之间开始控制新闻的传播，核心动作就是“push”（推送），将要传达的新闻主动“推送”给用户。而最主要的就是通过两个渠道，一个是News Feed（信息流），另一个则是Trending（流行话题）。

News Feed诞生较早，2006年就已推出，但最初仅仅是来自亲朋好友账号内容更新的提醒。慢慢的，News Feed开始出现按类别罗列的“新鲜事”，例如“以下可能是你感兴趣的健身新鲜事”，而最终，2013年，News Feed开始出现各种“你可能感兴趣”的新闻类别，也就是扎克伯格所谓的“个性化报纸”。这种新闻阅读模式，完全跳出了传统媒体的渠道制约。

Trending（流行话题）推出相对较晚，是在2014年7月推出，严格说起来可以算是News Feed的附属产品。但与以往News Feed不同的是，Trending（流行话题）更强调的是其他人在关注什么信息。而且，Trending发布的信息，更侧重于时事新闻。

不管是“你可能感兴趣”的News Feed还是“大家都在关注”的Trending，Facebook的目的，都是希望用户能对其提供的新闻感兴趣，并点击阅读。不过，谁能知道在海量的新闻中，用户“感兴趣”的重要信息到底是什么呢？而这就不是数量有限的人工编辑所能完成的了。正如Facebook掌门人扎克伯格在2016年9月一次直播中说的那样：人工智能所面临的最大问题是：对人而言，什么才是最重要的信息？这就是Facebook引入人工智能新闻编辑的目的。

三、排序：人工智能筛选新闻的目的

如何让人工智能识别什么是用户“最感兴趣”的新闻呢？核心就在于人工智能的“算法”，或許我们可以将其比拟为人的思维方式。而人工智能“算法”的目的，是给新闻“排序”。

对于Facebook用户来说，他在News Feed中或许会收到数千条信息，然而他有时间阅读的仅仅只有数百条甚至数十条，要想吸引用户，就必须在第一时间让用户看到他最感兴趣的信息。因此，对于人工智能来说，最重要的就是将用户最感兴趣的新闻排在前面，而将不那么吸引用户的新闻排在后面。而如何排序就决定了虚假新闻是否会以较大概率出现在用户面前，也决定了新闻是否有偏见，更决定了社交媒体盈利的核心利益。

虽然Facebook的算法作为公司的核心机密，一般不会对外披露细节，但是我们依然可以通过众多报告资料发现，Facebook的算法一直在不断调整改进。最初，Facebook的算法极其简单，例如在判断用户对某条新闻的兴趣度时，会简单计算其在特定新闻页面上停留的时间，尔后又开发出了“点赞”功能，再往后又开始分析“点赞”是发生在阅览前还是阅览后。而对用户的个性分析也要通过算法来进行，例如喜欢浏览哪些类别的新闻，跟哪些人联系频繁。同样，对虚假新闻的分析甄别，同样也需要通过算法，例如之前Facebook会计算新闻中引用的次数，尔后又会提供用户点击标签功能，被较多人认为是虚假新闻的信息，排序就会被极大的往后挪动。

事实上，如果仅仅是为了最大限度地滤除虚假新闻，Facebook并非没有办法。正如Facebook最初做的那样，Facebook在其推介新闻的算法中，来自传统媒体和新闻记者的稿件，相对占据比较大的权重，因而其新闻真实性显然要高很多。然而，很快Facebook在其算法中降低了传统媒体的权重，其推介新闻的真实性自然也因此大打折扣。

也就是说，人工智能到底能不能有效识别虚假新闻，关键就在于人类程序设计员为它设定了怎样的算法。如果有过错，本源也是来自于人类，而并非是人工智能的过错。问题是，Facebook为什么要在其设计的算法中，降低传统媒体的比重呢？答案只有一个：利益。

四、算法：Facebook的利润之源

Facebook一直标榜的，是竭尽全力向用户提供能令其感兴趣的信息。然而，吸引用户关注的目的，还是为了获取经济利益。

而Facebook获利的手法跟传统媒体并无本质区别，例如传统的电视媒体，是靠吸引观众关注，通过插播广告主发布的信息来获利。而在Facebook，广告主提供广告费是为了使自己发布的信息能尽可能的提高在信息排序中的位次。只有Facebook推送的新闻能提起用户更大的兴趣，那么广告主在其中夹杂的广告信息才能获得更好的回报。

在过去的2016财年，预计Facebook的全球广告收入将接近260亿美元，相比前年的170亿美元出现了52%的暴涨。而相比四年前，2012年Facebook的营收只有50亿美元。与营收相比，更重要的是利润。2012年Facebook刚上市时，甚至一度还出现亏损的窘境。2012财年，Facebook营收达到50亿美元时，全年利润只有微薄的5300万美元。而2016年前三季度，Facebook利润就分别达到15亿美元、20亿美元和23亿美元，全年利润差不多将会达到80亿美元之多。如果再来看Facebook的收入结构，我们可以发现，在Facebook2016年第三季度70亿美元的营收中，广告收入就占到了68亿美元。

如果回顾Facebook从2013年开始从逆境中成长的经历，我们就能清晰的看到，无论是News Feed的改变还是Trending的推出，Facebook的成长，正和其坚定的媒体化方向有着紧密的关联。正是向用户推送包括新闻在内的信息，Facebook赢得了巨大的利润。而这与Facebook的算法密不可分。而所有对于算法的所谓“改进”，一切目的都是为了帮助广告主提高广告信息的到达率。

五、社交媒体崛起：新闻还是“新闻”吗？

从Facebook设计的算法来看，我们必须明白，Facebook发布的“新闻”，本质上只是用户感兴趣的“信息”。这跟新闻专业媒体所说的“新闻”，无论是内容、形式乃至价值取向都有很大的不同。只要能获取广泛关注，Facebook上就不介意把这些“新闻”排序提高，甚至对其进行推广。而这些来自普通用户而非专业机构的“新闻”，往往没有专业人士的审核，失实甚至造假的可能自然要远大于传统媒体。

如果我们仔细观察就会发现，Facebook上虚假新闻泛滥，是在2016年夏天开始引起关注。而正是在2016 年 7 月，Facebook宣布对News Feed 算法进行了重大调整。News Feed把排名第一的位置提供给用户的亲友，而不再优先展示来自传统新闻机构的内容。

把人们获取消息的优先顺序，改变成亲友传播的信息优先，这实际上把新闻放回到了大众媒体产生之前的状态。在电视、报纸等大众媒体产生之前，人们获取新闻的渠道不正是来自亲友和邻居们的叙述吗？降低专业新闻机构的把关作用，虚假新闻的泛滥自然难以避免。但是，决定哪些新闻最终到达用户，其实也并非单纯由用户的亲友决定，而是由Facebook的算法决定。人们以往常常把网络信息传播称为“去中心化”的模式，但实际上，看似自由的信息流动，却越来越集中于单一的“中心化”的社交媒体渠道，越来越躲不开人工智能算法的“排序”。

扎克伯格一直不愿意承认Facebook的媒体属性，只愿意把Facebook称为技术工具，那是因为成为媒体就要承担媒体的社会责任。当Facebook传播的新闻以取悦用户的目的来进行选择性的“排序”以获取利益时，不可避免将影响到用户对世界的判断。Facebook确实不生产新闻，但是它在分发新闻。当分发渠道发生根本改变时，新闻自身也必将被改变。而这不但依赖于扎克伯克及其团队的自律，更离不开各国政府及民众在外部对其进行监督。互联网的治理，我们才刚刚起步。

（作者单位：浙江电视台电视教育科技频道）

责编：姚少宝