今日头条整改仍在继续。
4月11日，张一鸣一夜未眠，于凌晨发公开信向公众道歉，紧接着，头条内部宣布整改，APP里语录、美女、趣图、段子、美图5个频道被关闭整顿。目前，打开今日头条客户端，在频道选择中，已经看不到相关频道。
这不禁让人想起《十三邀》里，许知远曾经问马东是否认为互联网时代的文化走向粗鄙化了，马东回答道，“我认为这只是技术催生的优越感。”
一直将自己定位为“技术公司”而非“媒体公司”的今日头条屡屡被批，技术在带来成功的同时也带来不少的忧患。智能相对论（ID：aixdlun）分析师颜璇总结分析了一系列头条的事件报道后，发现了今日头条在人工智能上的三个隐忧。
一
囿于信息流的算法推荐
在谈论今日头条的算法推荐之前，我们首先了解下今日头条在新闻资讯中的流量，先看以下两张图——
来源：今日头条数据报告
数据上看，今日头条已经成为流量大牛，并且凭借流量实现了很好的广告营收。“智能推荐”和大数据的精准分层也成为头条掌握流量分发大权的法宝。
然而，有业内人士曾说过，“以信息流广告为主要收入来源的商业模式，从技术发展趋势的角度来看都是难以持续的。”今日头条坚持打响信息流的战役，却不一定能被用户长久买单。
今日头条融资路演照片
来源：网络
头条的流量遭遇天花板已是事实，从今日头条融资路演的各大数据报告中，我们隐约可以窥见这头流量大牛的暗伤——尽管头条DAU（日活）还在增长，但速度已经明显放缓，且还出现了头条流量从1.2亿峰值DAU跌落到7000万的情况。
除了流量泄洪外，更重要的是，不管具有多高的技术水平，我们仍然生活在一个交换社会。头条的信息流是点对点的精准推荐，平台里，一方面是“独学而无友”，另一方面，则是抱团取暖。这样的智能推荐往往会形成“圆形监狱”，使用户成为单向度的人。不交换，不互动，就难以构成一个庞大的社会网络。
2017年9月，《人民日报》连续三天刊文评今日头条算法推荐，狠批今日头条算法决定内容，这也体现了以信息流为基准，点对点的算法推荐其实是存在缺陷的。
用户似乎也看穿了这种所谓“个性化推荐”的圈套，除了网上出现的众多负面评价，头条的平均7天留存率似乎也能证明点什么——即使排名依然靠前，也改变不了它整个趋势正在缓慢降低的事实，且后面的对手正在穷追不舍。
如今，今日头条也在着力打造社交平台，解决平台的“回音室效应”。但是经过了一系列负面事件，不知今日头条在以后是否还能拿出曾经的好成绩。
除此之外，信息流掩盖了更高次元的知识地图，信息源决定信息流的内容，算法决定信息流的最终放送渠道，用户却只能成为接收终端，只有看和不看的权利，看不清信息流动的渠道。
如何避免这种“看不清”，我们或许可以换种思路。我们可以把每一个人的信息都视为一条“想法流”，它们在互联网里流淌，大家通过彼此学习，共同发掘能够最好地适应周围环境的行为偏好和习惯模式。平台里的资讯是想法的“汇聚”甚至是“互动”，而不是简单的信息流动。
如此，瞄准人与人之间的社会纽带，促进用户的互动，基于用户的数据和相关关系来定义潜在需求，信息之间不再只是简单的连接，“关系”才是算法推荐的基准。
二
迟迟没有打造出数据公地
谁会在AI领域变得越来越强势，越来越有话语权？当然是掌握数据的公司，技术和算法上产生差异是很难的，但大数据是特有的、稀缺的资源。智能算法使得大数据在内容分发上更加重要。
张一鸣也曾表示，AI技术本身具有网络效应，越多人用越好用，用得越久越好用，信息越多，模式识别得足够多，就越是准确。今日头条的数据观念无疑是明确的，但是，除了用数据给用户“贴标签”，今日头条在数据管理上却是模糊的。
模糊不清的领域包括个人数据的商业模式、如何利用数据推动技术，以及数据上最重要的问题——隐私保护。
今年1月，网友举报今日头条通过手机麦克风窃听用户隐私，头条被相关部门约谈；3月，央视财经起底今日头条“二跳”广告违反《广告法》规定。
此外，头条连续遭遇监管，四月伊始，继火山小视频被约谈、今日头条APP于9日15时下线应用商店后，就在10日，老产品“内涵段子”也被广电总局永久关停。
图为今
日头条事记，来源：传媒志微信公众号
头条屡屡出错被纠，更加体现了今日头条在数据管理上的漏洞，不管最后由谁来担责，不注重用户隐私保护以及利用数据帮违规广告和内容“钻空子”却是事实。
据央视财经《经济半小时》栏目报道，头条为了逃避一线城市的严格监管，在二三线城市大量投放虚假广告。与今日头条这一做法成明显对比的是，《每日财经周刊》提到，在三四线城市，头条系应用拥有比整体更高的日活渗透率。今日头条提供的数据报告里，二三线城市的用户分布也是最高的。
也就是说，今日头条利用非一线城市用户对产品的“喜爱”和他们的个人数据，精准地”算计“了该地区的用户。
图为三四线城市与整体日活渗透率对比
来源：第一财经周刊
图为用户在各线城市的分布
来源：今日头条数据报告
如何让用户的个人数据升值，并且处理一直存在的隐私保护问题呢？“数据公地”这一概念为我们能提供了一个新思路。
我们可以创建一个为个人数据提供深度和背景的公共数据公地，在使个人数据更有用的同时实现社会效率的目标以及信息和想法的合理流动。
在数据公地中，所有的个人数据都带有说明该数据能用于什么和不能用于什么的附加标签。而且，在这一个数据公地中，所有的数据经过复杂的采样和使用聚合的指标，人们不太可能去重新识别任一个体。
三
算法不是智能资讯分发的唯一路径
今日头条一直以算法为傲，但算法推荐内容一直受人诟病。张一鸣说“算法不带价值观”，但是作为技术支持的的重要一环，区分不了人们的低级和高级需求，迎合了人性最不堪的一面去推荐，这算智能吗？
现象级的产品却贡献不了高阶的内容，出现这种现象，我们或许可以从两个方面来分析，一是公司为了赚快钱导致战略方向失误，二是公司技术仍有缺陷。
《华尔街见闻》在2017年11月的一篇报道以及《第一财经周刊》在2018年4月的一组报道中均透露，2017年今日头条的广告收入为150亿元，而2018年的目标收入则是要冲击500亿元大关。
北京字节跳动有限公司股权关系图，来源：天眼查
查询了北京字节跳动科技有限公司的企业关系，我们发现，直观上，今日头条的股权关系图不论是在层级上还是涉及的行业上，都是比较简单的。再来看今日头条的核心业务逻辑——
所以，即使今日头条不断在开拓其他垂直领域，但对于一家成立仅6年，缺乏全平台产品矩阵流量优势，盈利依靠今日头条单一APP流量的互联网公司，完成这样的营收目标还是十分堪忧的。
这恐怕也是头条冒险地走进医疗广告领域，甚至出现了违反广告法的“二跳”的原因。毕竟，盈利目标尚且顾不上，更何谈去注重做内容的”初心“。
另一方面，AI技术并不是天然的善也不是天然的恶，存在的负面问题并不是技术本身所导致的，但技术本身是可能存在缺陷的，未尝不能通过另一种技术来解决。
为了解决智能推荐的问题，在2016年，今日头条也创办了人工智能实验室，主要研究自然语言理解、计算机视觉、机器学习、人机交互等AI技术。
可以预见，技术依旧是今日头条的驱动因素，人工智能也将成为今日头条持续占有市场的核心竞争力。
采用通用知识图谱，加大智能搜索的权重，在内容分发和传输过程中更加重视用户需求挖掘技术，可能会是今日头条一以贯之的一个方向。
除了知识图谱技术，今日头条还可以基于人工智能的人机交互模式对个性化精准信息服务起到扩张和挖掘的作用；以及连接物联网——用户获取的不单单是新闻资讯，而是一整套相关的配套服务，信息获取平台也变成一个实现精准服务的超内容社区。
毋庸置疑的是，当人工智能被用于内容分发之后，随之而来的是用户需求如何与推荐内容进行有效重合并清晰定义其边界的讨论。众口难调，但如何实现企业价值的最大化，恐怕才是今日头条的头条。
