专家：TikTok算法非独一无二，但买家等不及自己开发

　　消息人士称，如若无法获得推荐算法，迅速出售 TikTok 美国业务的交易 “不太可能发生”。虽然很多专家并不认为字节跳动的推荐算法，但用户以及投资者可能不想等待开发新算法。

　　2018 年当字节跳动收购卡拉 OK 应用 Musical.ly 并重新打造成 TikTok 时，业内普遍认为这只是另一款面向美国青少年的普通短视频应用。

　　如今 TikTok 是全球下载量的应用，其受欢迎程度是如此之高，已经成为美国政府关注的焦点。

　　此前美国政府要求字节跳动剥离 TikTok 美国业务。Musical.ly 或许让字节跳动在美国市场找到了一个立足点，而让 TikTok 业务腾飞的是字节跳动的人工智能推荐算法，该系统能够根据用户的兴趣和活动提供经过筛选的相关内容。

　　自 2012 年成立以来，字节跳动一直是内容推荐系统的支持者，并在旗下今日头条等其他产品上广泛采用这种算法。根据字节跳动在 6 月份透露的信息，TikTok 在开发推荐算法时主要考量了三个因素：

　　用户在应用程序上的互动，比如喜欢某个视频或关注某个账号;

　　感兴趣的内容包括什么——在短视频中就是诸如音乐和主题标签等信息;

　　以及用户所处的环境，诸如语言偏好、国家和地区设置以及设备类型。

　　与此同时，TikTok 应用还会推送一些用户直接感兴趣之外的视频内容。

　　消息人士称，如若无法获得推荐算法，迅速出售 TikTok 美国业务的交易 “不太可能发生”。

　　为什么这个算法如此重要呢?是因为别人无法模仿吗?

　　在字节跳动收购 Musical.ly 并将其与 TikTok 合并之后，其将推荐算法引入平台，显著提高了用户在应用上所花费的时间。产品专家尤金 · 卫 (Eugene Wei)在他的个人博客上表示，这种变化 “很微妙”。

　　市场研究公司 App Annie 的数据显示，去年，Android 手机平台上的 TikTok 用户总共在这款应用上花费了 680 亿小时，是前一年的 3 倍多。根据字节跳动在 8 月底对美国政府提起的法律诉讼，截至 2020 年 6 月，TikTok 在美国市场的月活跃用户接近 9200 万，是 2018 年 1 月的 8 倍多。

　　根据市场分析公司 Sensor Tower 的数据，2020 年上半年 TikTok 是世界上下载量的非游戏类应用，获得了超过 5.96 亿的安装量，其中还不包括抖音。

　　香港中文大学工程学教授、人工智能专家黄锦辉表示，虽然 TikTok 使用的基本算法与其他科技公司应用程序中的算法相似，但每家公司都会在人工智能引擎中添加特殊功能，从而有所不同。

　　黄锦辉并不认为 TikTok 的人工智能引擎有什么独到之处。他表示，基于新用户数据为 TikTok 打造一个全新的推荐系统可能需要一年左右的时间，但失去现有工具将对 TikTok 目前估值产生 “非常大的影响”。

　　“这项技术只有在算法和用户数据都运行良好的情况下才有效。字节跳动的应用之所以在竞争中拥有优势，部分原因在于它们的用户数据。”科技博主郝佩强说。他曾是一名软件工程师，现在为企业提供咨询服务。

　　黄锦辉称，一些用户以及投资者可能不想等待开发新算法。他说，“你不能等着 TikTok 团队重新开发算法，因为 TikTok 已经非常流行了。”“这就像你最喜欢的电视节目因为技术问题而停播…… 我认为用户不会接受这种情况。”

　　“对于微软和沃尔玛这样的竞标者来说，他们想要收购这个应用程序，并让它立即正常运行，”黄锦辉说。“但如果他们需要等一段时间才能让它运转良好，或许他们就不会再想买了。”

　　“Tiktok 如果没有自家推荐系统就不可能存在，但这并不完全意味着这个系统有什么特别之处，”相关领域研究专家、加州大学圣地亚哥分校副教授朱利安 · 麦考利 (Julian McAuley)说。

　　“推荐系统的早期采用者还有电子商务公司。例如，亚马逊使用推荐技术已经有近 20 年的时间了，但早期的系统只是涉及简单的商品与商品相似度匹配，而不是基于机器学习的任何东西，”麦考利说。

　　“20 世纪头十年中，Netflix 也是推荐技术的一大推动力量，并在 2006 年设立了 Netflix Prize 算法大赛，在学术界也引发了有关推荐技术的兴趣和研究，”麦考利说。

　　然而，在现代智能手机时代，推荐技术被批评存在所谓的 “信息茧房”问题，即用户会将自己关在助长自身偏见的内容中，拒绝所有与自己世界观不符的信息，从而阻碍人们认识真实的世界。

　　麦考利说 :“公司希望优化用户参与度指标。它们不希望注入多样化或更平衡的内容，因为这样做会损害他们的关键指标。”他补充说，公司没有动力去解决这个问题，“我们生活在一个对信息需求空前旺盛的时代。”