AI没有“无人区”(4)

机器负责第一遍信息筛选，根据以往数据对疑似违规的内容进行拦截或标红提示；之后再由审核人员对标红信息进行核实。

为什么没有办法完全交给机器呢？一位抖音的审核人员对银杏科技表示， 机器是根据量化的指标做决定，比如一旦识别到“果体”画面或相关的关键词，就会自动拦截或作限流处理，但很多东西无法量化，比如意境、内涵，机器尚无法对只能意会不能言传的信息做出准确判断。现在不少擦边视频，画面与文字都不含敏感词，组合在一起却是妥妥的性暗示，像这样机器审核的漏网之鱼就只能人工抓捕。

纪录片《监视资本主义：智能陷阱》中，两拨人在算法推荐营造的茧房里将自身观看到的信息奉为真理，并在算法的推荐下不断强化这一信念，双方的信仰差异逐渐演成暴力事件，而他们最初争论的可能仅仅只是地球是圆是方。

一条具有倾向性的言论，一个投其所好的推荐机制，分开看都没什么问题，凑上一起再加上时间的催化就演变成了一场暴力事件。哪一方都没有责任，哪一方又好像都有责任。

相比前两者，AI技术的外部性或许更需要科技公司注意。

AI不是万灵药

迈过技术关卡，规避掉各类各类风险后，乖乖为我们所用的AI就一定能为公司带来更好的经济效益吗？未必。

对于曲库量高达七千万的音乐平台来说，要求音乐编辑听完所有内容后再进行作品推荐显然不现实。

诚然，AI可以快速“听”完所有音乐后，根据听众的审美偏好推荐相似风格的小众作品，从而提高整个曲库的利用率，当年虾米音乐凭借独特的算法逻辑在版权弱势的情况下，依旧能与网易腾讯抗衡。

不过算法推荐也有弊端，不少用户反应推荐的音乐风格过于单一，音乐平台也尝试改变算法的逻辑，在日推中加入风格差异大的作品，以此缓解听众的审美疲劳。