中宣部等五部门要求治理算法推荐，不给错误内容提供传播渠道，你认为目前算法推荐存在哪些问题？
一、 放大和固化错误信息、虚假信息的传播：
“信息茧房”与“回音室效应”的加剧： 算法的核心在于用户兴趣分析和个性化推荐。当用户点击或互动了某些错误信息、虚假信息后，算法会认为这是用户的兴趣点，并推送更多类似的内容。这导致用户被困在自身已有观点（无论对错）的“信息茧房”中，更容易形成“回音室效应”，只听到与自己观点一致的声音，即使这些观点是错误的，也难以被纠正。
低俗、煽动性内容的“流量密码”： 错误信息、虚假信息、煽动性内容往往具有更高的争议性、情绪性和猎奇性，更容易吸引用户的点击和互动。算法为了追求“流量最大化”，会倾向于推荐这些内容，因为它们能在短时间内获得更多的点击率、转发量和评论量。这使得“造谣一张嘴，辟谣跑断腿”成为常态，错误信息传播的速度和范围远超纠正信息。
“沉默的螺旋”效应的负面影响： 当错误信息占据了主导地位，很多人可能因为害怕被孤立、攻击或因为觉得反驳无效而保持沉默。算法在这种环境下会进一步强化错误信息的可见度，使得持正确观点的人反而更难发声，形成一种“沉默的螺旋”，让错误信息看起来更“主流”或更“被接受”。
二、 算法的“黑箱”与责任模糊：
算法决策过程不透明： 算法的推荐逻辑往往是复杂的“黑箱”，开发者也很难完全解释为何某些内容会被推荐，某些内容则被压制。这种不透明性使得追责变得困难，当错误信息被广泛传播时，难以 pinpoint 是哪个环节出了问题，以及谁应该为此负责。
平台责任的推诿： 平台往往声称算法只是提供信息分发服务，不承担内容审核的责任。然而，算法本身的设计和优化就是一个内容选择和分发的过程，平台通过算法的设计实际上是在主动或被动地影响信息的传播。这种责任推诿使得治理举步维艰。
三、 用户体验与社会责任之间的失衡：
“沉迷式”设计与用户时间侵占： 算法的另一个重要目标是留住用户、增加用户停留时长。这导致平台会设计出各种“沉迷式”的机制，例如无限下拉刷新、精美的封面和标题、持续的通知提醒等，这些都可能加剧用户对平台和内容的依赖，而忽视了内容本身的质量和价值。
“娱乐至死”的倾向： 为了迎合大众的娱乐需求，算法可能过度推荐八卦、猎奇、低俗的娱乐内容，挤占了优质信息、深度思考和严肃知识的传播空间，导致社会整体的文化水平和认知能力受到影响。
对青少年群体的影响： 青少年群体往往辨别能力较弱，更容易受到算法推荐的错误信息和负面内容的影响，如暴力、色情、网络欺凌等。过度沉迷于算法推荐的内容，也可能影响他们的身心健康和学业发展。
四、 商业利益与社会公共利益的冲突：
流量导向下的价值观扭曲： 平台主要的商业模式是广告，而广告的价值与流量直接挂钩。这就导致平台在算法优化时，天然地倾向于那些能够带来更多流量的内容，即使这些内容是有害的。在这种流量至上的逻辑下，许多重要的社会议题、科学知识、人文关怀等内容反而难以获得应有的关注。
“马太效应”的负面体现： 算法会放大头部内容和头部账号的优势，使它们更容易获得更多的曝光和资源。这虽然有利于优质内容的传播，但也可能导致资源过度集中，不利于新创内容和多元声音的出现。同时，一些通过争议性或错误信息吸引流量的账号，也可能通过算法获得不应有的“成功”。
五、 算法治理的复杂性与挑战：
技术手段的局限性： 虽然技术可以用于识别和过滤部分错误信息，但对于复杂、隐晦的错误信息，以及故意伪装成事实的虚假信息，识别和治理的难度非常大。同时，治理技术本身也可能被绕过或失效。
平衡自由表达与内容治理： 如何在治理算法推荐、打击错误信息的同时，又不扼杀正常的言论自由和观点多元化，是一个巨大的挑战。过度严格的治理可能导致审查泛滥，限制信息流通。
全球化背景下的监管难题： 互联网是全球性的，算法推荐平台也往往是跨国公司。如何在不同国家和地区的法律法规下进行有效的算法治理和内容监管，是一个复杂的问题。
总而言之，此次五部门联合发文，正是对当前算法推荐机制在放大错误信息、加剧社会撕裂、侵蚀用户健康等方面问题的深刻认识和有力回应。治理算法推荐，不仅仅是技术层面的问题，更是关乎信息生态健康、社会共识构建和公共利益维护的系统性工程。
网友意见
首先就不清楚到底什么是错误内容，除非算法也能跟着（）一起摇摆。
一句话：不讲政治的算法，越先进，越危险。
笔杆子，不能让任何其他人或非人掌握了去。
国家批判的不是算法推荐低俗，这低俗东西要屏蔽很简单，卸载 app 就行了，一劳永逸，不会对你产生家庭和财产产生任何影响。
看红头文件要看背后政府怕啥，网红靠穿丝袜攒了几百万粉丝，具有安抚电子厂打工人的强大能量，从政府角度来说，这种低俗是维稳的安慰剂，没必要做惩罚。
政府怕的是这百万电子厂工人，因为加班太狠，被女神嫌弃了，打工人集体迁怒到工厂老板，这种强大的工人组织背后，没有党的领导，这种事情特别犯忌讳。
你以为内涵段子是因为低俗被查封？
推荐系统最大问题是，你要个性，就要稀释人群对某件热点事情的聚焦，防止同质化，这是政治正确的事情，但是28定律告诉我们，好内容很少，大部分都是烂内容，系统很容易陷入三俗。
如果你想拉起用户生态粘性，就要受众去不断聚焦少数几个高质量热点，抖音貌似算法很牛，其实真的牛是人家运营，非常努力去挖爆点热点，如果只是穿丝袜引发爆点还好，要是哪天一个网红对政策评头论足，运营也强推出来，这尼玛短视频领域能直接嗝屁。
以前啥直播答题特别火。。据说是字节还是那个傻叉公司就犯了领土政治的傻逼问题（据说是台湾是哪个国家这种）。。然后一夜之间，整个领域都查封了。
总之，黄赌毒问题，背后不是文化精神问题，而是政治忌讳问题。
吃个桃桃能有32万粉丝
本身就说明问题了。还好现在已经被封号。
算法推荐最大的问题就在于它是用结果导出原因。有人看有人互动，我就认为他是更受欢迎的，我就向更多人推荐。而丝毫不在意这个，看这个互动是因为什么引起的。作为公众传播平台，只关心数据本身而忽略了什么是应该被推送的。夸奖出来的流量是流量，而骂出来的流量也是流量。受到众人夸奖的人固然可以被推送给更多人，但是被大多数人唾骂的人依然可以被推送给更多人，这本身就是算法的问题。
打开抖音满世界的教你怎么样去抓听众的注意力，怎么样标题的怎么样提升前三秒前5秒的完播率，怎么样通过上传视频时候的一个小技巧打开流量池………就是没有人和你说你要耐心用心做好内容，不要浮躁。或者说也不是没有，而是前面那种看似快捷急功近利的方法，有更多人去刷，有更多人去互动，因此它获得了更多的流量，而后面那些教你做好内容的反而没有人听，没有人互动从而沉底了，这种事实本身就说明算法推送是有问题的。算法本身没有问题，有问题的是被推送的东西，有问题的是他忽略了人会根据算法本身做逆选择。你卡前三秒完播率，我就标题的我就在前三秒说让你焦虑的话。
目标：
基于大数据，编制一套算法，能够从十亿人的网上发布内容中发现错误的内容，并自动删除。频繁发布的，自动定位，并通知相关部门。
关键：
如何定义错误的内容？
无。
无。
无。
先整治下软件权限的事情吧……
就这五个部门来说，我有点怀疑他说的“错误内容”和我想的“错误内容”是否一致。
算法需要公布到底是如何针对我个人推荐的。20%大长腿，20%婴儿，20%搞笑，20%严肃话题，20%新闻，我要能自己去调节。广告只能开关机有，不能在中间插入。
在我看来，算法推荐本身就是问题。
算法推荐，名义上是为了方便用户，让他们看到自己更感兴趣的东西，换一种角度，就是平台投其所好，吸引用户“上瘾”，将更多时间和资源，投入到自己的平台上。
留意过近年来互联网言论氛围的朋友，不难发现，现在的网络上，极端言论变得越来越常见，互联网上的人们，似乎变得越发充满戾气，失去了平和讨论的可能。
在这种舆论环境形成的过程中，算法推荐，功不可没。
平台谄媚地向用户推送直白刺激，能够吸引用户沉浸其中的内容，投其所好地让用户发现更多的同类和同质信息。世界原本丰富多彩，充满多元性，但是在这种相互训练和强化的机制中，人们的视野变得越发狭窄，陷入信息茧房之中，以为自己所知的一隅就是世界的全部。从茧房中得到的认同越是强烈，就越难以接受不同的意见。
人是主动的动物，算法推荐，终究只是一种工具，而工具本身，是为了方便人的主动操作而存在的。纵观近年来的互联网信息发展，从长篇的文章到图文，到视频，到短视频，从主动的搜索到有限制的搜索，到算法推荐。一步一步的，人的主动性逐渐丧失，整体而有联系的内容被打碎为一片片碎片，个人的思考，让位于平台和内容提供者的干预或引导。
所以理想的算法推荐是怎样的呢？
我理想中的算法推荐，应该是能更好的发挥人的主动性，并让人感受到知识连接和世界多元的工具。算法推荐的内容，应该是准确的，合乎主题的。同时，在结果展现的界面中能够体现知识的联系，引导人们发现与之相关的内容，认识更丰富的世界，比如搜索一种观点的同时，能够在旁边发现与之相关的其他见解。
现在的技术，能否做到呢？
算法不受约束的危害
Netflix有部纪录片叫做《监视资本主义：智能陷阱》（The Social Dilemma）
这部纪录片讲到了算法被滥用的危害。下图里显示的美国少女自残与自杀率率大大提升，尤其z-generation，他们生在数码时代，任由着算法操控他们成长。
算法缺乏约束甚至还能对社会产生负面影响。大家可以在推特、Facebook可以看到，两级分化很严重。例如美国的政治两级分化，在社交网络以及推荐算法的推波助澜下，达到了20年新高。
虽然把这些问题全部丢给算法确实有失公允，但算法确实起到了推波助澜的作用。而算法的使用者是人，是企业，治理算法推荐，本质上是治理某些企业唯利是图的毛病。
企业如算法
其实一个企业和算法很相似。算法里，有个概念，叫做「目标函数」，指算法所关心的目标与相关的因素的函数关系。例如在算法的输入为X，输出为Y，那么怎么衡量预测结果Y的质量呢？例如预测价格，我们可以用MAE（Mean Absolution Error)或者MSE(Mean Squared Error)，则算法的目标就是去最小化MAE或者MSE。
不过搞算法的也知道，目标函数函数里可以加正则项，以防止过拟合。如果你不懂技术，没关系，所谓正则项，就是为了防止算法在当前数据集上达到最优，但在别的数据集上表现一塌糊涂。简单来说，就是为了让算法具有「泛化能力」。
企业也是一样。企业的目标是什么？赚钱。为了赚钱，企业会制定相关KPI，然后产品设计者会利用各种手段去刺激用户活跃度，粘性等等。如果没有「正则项」，企业则会「过拟合」，在最大化自身利润的同时，损害了未来企业发展的机会，甚至对社会有负面作用。那么企业的「正则项」是什么？
企业的「正则项」
没错，企业的「正则项」就是各种法律法规。
这次五部门发布的《关于加强新时代文艺评论工作的指导意见》，就是其中一个重要的正则项。当然，其他正则项还包括《个人信息保护法》、《网络安全法》和《数据安全法》等等。
《意见》里说：
推动社会主义文艺健康繁荣发展。建立线上线下文艺评论引导协同工作机制，建强文艺评论阵地，营造健康评论生态，推动创作与评论有效互动，增强文艺评论的战斗力、说服力和影响力，促进提高文艺作品的精神高度、文化内涵和艺术价值，为人民提供更好更多精神食粮。
算法需要为健康的内容的服务，错误的内容的传播渠道要被切断。
当然，这样引来一个讨论：什么内容才是错误的。文艺作品是正确的，搞笑无厘头视频就是错误的吗？当然不，不过我认为，错误的内容从严重到轻微，可以分为这几种：
- 违法违规。例如黄赌毒之类的，不仅不提供传播渠道，而且还得直接封杀。
- 低俗作品。例如某站舞蹈区的擦边内容，或者某些哗众取宠的视频。这些内容也许不违法律法规，但算法推荐的权重应该降低，从而引导全站用户的爱好转向别的更优质的内容。
- 和用户画像不相符的内容。例如某个账户的用户年龄才10岁，他天天在知乎上跟着哥们几个学瑜伽，每条瑜伽视频下都看到他的「哥几学」评论，像样吗？
技术上怎么实现不给错误内容提供传播渠道？
- 人工干预。违法违规的内容经人工审核后，予以删除。
- 算法来治算法。通过算法，给用户分级，不适合该年龄段用户的内容，无论用户怎么点击，推荐算法都把不会这些行为加到模型里训练。
大概先写这些。
如果不能意识到推荐系统的后果，那么许多人将成为推荐系统的 '表达'
推荐系统不仅在塑造着使用者，也在影响着内容提供者。
一、推荐系统如何塑造使用者
推荐系统的第一个任务是把你想看的推给你；
第二个任务是把好看的推给你；
第三个任务是把他们认为你想看的推给你；
甚至想做到引导你，把内容变成你想看的；
之前跟朋友吐槽过推荐系统的恶意
@Serendipity ：我觉得压根不需要算法，就纯推黄，如果有需要的话别人自然会搜别的；
@Serendipity ：当前推荐系统的拟合能力太强了，边缘内容会立即被剔除；
@平凡 ：人类的本质是喜欢黄色的复读机；
@Serendipity ：对于知乎这种很强调长尾效应的图文平台，不应该依赖于推荐模型，至少不应该过于依赖或者完全依赖，否则迟早走向平庸，小姐姐穿黑丝是比不过b站舞蹈区的。
推荐系统的目的就是滑向最优解（最大限度吸引用户逗留 or 吸引更多点击），那么模型最简单的局部最优解就是互联网的黄（美色）、赌（抽卡）、毒（极端情绪）
但是局部最优解不是对用户最好的结果，甚至连对平台方都有所伤害。
举例来说，当知乎给你推一个小姐姐视频时，背后可能已经准备了一万个视频等着推给你。
这种预测当前时刻的推荐很难通过 负反馈 调节到均衡，只会让你的推荐充满着性暗示的内容；
更有甚者，遵循 one step more 的原则，根据你现在看的音乐视频 --> 跳舞视频 --> 服装搭配 --> 内衣选择 --> 推荐更具暗示性的内容。
猜测人的想法不容易，但引导其实并不太难。
二、成为推荐系统的表达
人类的本质就是复读机。
大多人在网络上会表达许多观点，我也一样。其中很多并非是我们的想法，只是我们在某些视频里“碰巧”记住的一些说辞。
“今晚月色真美” 表达的是 “我爱你” 的意思。
真的吗？其实我读的时候并没有感觉到这层解读，只不过在看到大家传播后潜移默化地这么记住的。
举这个例子是想说明，当一个观点反复出现在你视线中会有两种可能，迅速靠近或推离。
那么以目前比较成熟的 app 的推荐系统（b站）来说，观察者网是一端，反观察者网的人是另一端，他们原本可能并没有这么大的分歧，但每一次的内容推送将他们推进或推离其中某一种观点，使得原本能相互容忍的群体产生隔阂。
很糟糕是吧，更坏的情况下是这样的推送会留给我们各种充满 bias（偏见） 的观点，例如印度是全面落后的，美国都是坏的，奥运会的裁判都是坏心眼
真的吗？我不清楚，我没去过印度，不认识美国朋友，更不懂奥运比赛的规则评分，我相信网友中并不只有我不懂，但是网络舆论好像达成了某种共识。
地缘边界 | 在信息媒介间 | 竖起了一道墙
推荐系统正是其中推手。你很难相信 TD 势力为什么敢于叫嚣，明明很弱却过分自信。
其实换个角度就很好理解，他们拿到的消息跟我们完全不同。就像狼人杀一样，闭眼平民和睁眼神牌的视角是完全不同的。
在网络空间下竟然不能共享同一片天空。
如何评价 Netflix 纪录片《监视资本主义：智能陷阱》（The Social Dilemma）？
我 @lokinko 这篇回答里有更详细的描述，如有兴趣希望点个关注再看～
三、服从于推荐系统
不仅用户需要接受推荐系统的训练，连创作者也得服从于推荐系统的调度。
创作者的本意是将自身所想创作出来给大家欣赏，但是现在许多创作者的目的是如何挣更多的钱，让自己的账号具有更大的影响力。
并没有对错之分，可是这样就需要经常思考如何吸引更多的读者，但吸引本身是件很难量化的事情，就导致 流量至上。
知乎热榜的熟面孔太多了，账号下面的本人真的有这么强烈的表达欲和需要发泄的情绪吗？想必也不是，只不过这样才能更受欢迎，吸收到更多流量，被推荐到更多用户手里，获取更大利益。
不要完全去琢磨推荐系统的权重，
Concentrate on yourself.
四、拒绝歧视的推荐
在定义公平的推荐前需要讲讲什么是充满歧视的推荐。之前有个 trick（小技巧） 在网上传播已久，大意是在淘宝搜索 “裙子” 关键词，如果推荐的裙子价位在 1000 以上，那你就是淘宝认定的高端用户。
第二种就是推荐屏蔽，出行计划中最优的选择方案往往不是性价比最高或者最廉价的，正如药店里最不挣钱的药放在最下层。
将最适合的结果隐藏，推荐符合平台利益的内容。
最后，“大数据杀熟”本质是用大数据杀熟，而不是大数据本身就会杀熟。推荐系统也一样，平台确定了怎样的运营规律就决定了它的 “价值观”，而不是它本身的错。我们需要公平的推荐系统，而世上并没有绝对的公平，需要做的还很多。
现在的整治应该算是起了个好头，黄（推荐系统）赌（游戏抽卡）都开始重拳出击了，那毒（极端情绪）呢？
不过，Don't be evil.
算法有问题吗？
算法背后是模型，模型背后是数据
模型背后有分为输入数据和输出数据
至于推荐算法的输入数据，不过就是视频或者文字
训练过程就是根据用户的兴趣，向你推荐你可能喜欢的内容
输出结果就是各种指标，比如准确性，可以理解为推荐内容的准确性
这么看来算法有错吗？它不过就是忠实的根据用户的兴趣给你推荐感兴趣的内容罢了。
低俗内容的产生是不可能杜绝的，况且何为低俗，定义也不尽相同。
以前露个脚脖子就算暴露了
现在恨不得露个裤衩子
再说了，比如说你手机给你推送了10个视频，里面有五个穿搭视频和五个学习视频
反正都是学习，你可以学习穿搭，也可以学习python，但是只要是某个学习的多了点，就会适当的给你多推这个方向的
算法没错呀，是你的行为导致了算法更倾向于给你推荐穿搭，对吧 @桔了个仔 @Serendipity @lokinko @锦瑟安华共卿度
所以说，错的不是技术，错的也不是算法，错的是你
是你不检点，是你lsp，是你馋人家的身子
责任全在自己！
表面是算法推荐让底层用户陷入信息茧，甚至侵害个人隐私导致官方出面整治。实际上是企业的算法推荐破坏了政府舆论管控权，破坏了官方对媒体内容，信息传播的掌控。动了别人的蛋糕，不找你拼命才怪！
21世纪最重要的是什么？是人才吗？
天才永远稀缺，现在各行各业的人才内卷的都快成卷心菜了。
21世纪最重要的是共识。大到国家间竞争与合作，小到流量饭圈互喷撕逼，人们之间没有共识是相当可怕的。
现在的算法推荐在干什么呢？
在破坏多元的审美标准，在破坏人们之间的共识。
你刷抖音，偶尔刷到肤白貌美大长腿的主播搔首弄姿，脑子发热点了个赞。
你也知道这东西看多了对自己不好，但禁不住算法推荐啊！
一开始还有自我克制的心理，当你上滑三四次后还是小姐姐小哥哥们的视频，我投降我投降。
你会越来越沉浸在这样的奶头乐中去。
本来你能从更多元的角度欣赏异性，这种视频看多了慢慢将你变成只会看脸的人。你会很难发自内心地去欣赏异性身上其他的闪光点，比如TA的才华，TA的善良与真诚。
当人们的审美标准过于强调某一要素时，势必会分裂成美丑两个群体。
当资源过多地向一方倾斜后，会造成另一方的焦虑、愤怒和模仿。
人们一边嫉妒着那些长得好看的幸运儿，一边默默努力想变成他们。
可是，这本不是我们该有的样子，我们的选择应该是多元的。而消灭多元性的始作俑者就是以追求流量为目的的算法推荐。
信息茧房切断了我们认识到其他可能性的途径，自以为看到的就是全世界，别人都是错的，唯我独尊。
我们有能力自己去选择，不需要算法来推荐。没有主动性等着别人来喂的人生有什么乐趣呢？
更何况推荐的都是什么牛鬼蛇神。
她又回来了
千言万语一句话：股民基民听我言，远离中概互联保平安。A/港没有科技牛，只有政策市
什么是错误内容？谁来定义？谁来监督？怎么与时俱进？
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