TikTok 的真正優(yōu)勢(shì)1,tiktok的優(yōu)缺點(diǎn)和發(fā)展

TikTok 的真正優(yōu)勢(shì)

亞馬遜的第一位產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)TikTok的剖析。

神譯局是36氪旗下編譯團(tuán)隊(duì)，關(guān)注科技、商業(yè)、職場(chǎng)、生活等領(lǐng)域，重點(diǎn)介紹國(guó)外的新技術(shù)、新觀點(diǎn)、新風(fēng)向。

編者按：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

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。

《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。）

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GPT3這樣的突破（GPT3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。GPT3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)為視頻有趣的人推快遞方面也很有效）。

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GPT3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。

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)槁牭焦I(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”。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。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”這個(gè)視頻的。在這個(gè)視頻通過(guò)FYP算法發(fā)國(guó)際快遞你的手機(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。

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