TikTok最近成為美中科技戰的引爆點。美國總統川普以國國安疑慮為由,下令TikTok母公司字節跳動必須在915日前分拆其美國業務,否則將予關閉。

但中國上周修正出口限制,新增對兩項關鍵技術的出口限制--人工智慧(AI)交互界面技術,以及基於數據分析的個性化訊息推送服務技術--TikTok的出售添加變數。

字節跳動是在2018年收購美國青少年卡拉OK應用程式Musical.ly,並重新打造為TikTok。雖說Musical.ly讓字節跳動在美國市場找到立足點,但真正讓TikTok業務起飛的是字節跳動的AI推薦演算法,這套演算法能根據用戶的興趣和活動,提供經過篩選的相關內容。

分析業者Sensor Tower說,在2020年上半年,TikTok是全球下載最多的非遊戲類App,吸引到逾5.96億次安裝。

如果不能連TikTok的演算法一起買下來,南華早報引述公司方面的消息人士報導,915日之前出售美國業務「不太可能發生」。

TikTok演算法為什麼是吸引潛在買主的關鍵,別人無法模仿嗎?

TikTok將演算法引入平台之後,大幅提高用戶在它的App上花的時間。產品專家Eugene Wei說,這種變化絕非微妙難察。

市場研究業痕App Annie的數據顯示,去年,Android手機平台上的TikTok用戶共在這款App上花680億小時,是前一年的3倍多。根據字節跳動8月底對美國政府提起訴訟,截至20206月,TikTok在美國市場的單月活躍用戶接近9,200萬,是20181月的8倍多。

香港中文大學工程學院教授黃錦輝表示,雖然TikTok使用的演算法,基本上和其他科技公司app發現的演算法相似,但每家公司都會在它的AI引擎添加特殊功能,使其與眾不同。黃錦輝並不認為TikTokAI有獨到之處,他說,大概花一年的時間,就可以為此短影音平台打造一個新的推薦系統,不過,失去現有的工具,「將重創TikTok目前估值」,因為部分用戶和投資人沒打算花一年等新系統出爐。

聖地牙哥加州大學副教授Julian McAuley說:「儘管沒有原本的推薦系統,Tiktok不能如原先一樣,但這並不完全意味,該系統有任何特別之處。」他指出:「推薦系統的早期推動者包括電子商務公司,例如,亞馬遜使用推薦技術將近20年,儘管早期系統牽涉到的是簡單的商品族群相似性匹配,而非機器學習的演算法。Netflix2000年代中期也是推薦技術的一大助力,甚至設立Netflix Prize大賽,以高額獎金引發學術界對推薦技術的興趣。」

在如今這個智慧手機時代,該技術因為「過濾泡沫」(filter bubble)的問題廣受批評,即用戶會將自己包圍在強化自我偏見的內容裡--拒絕所有與其世界觀不符的訊息。

McAuley說,「各家公司希望優化參與指標,並不想注入多樣性或更平衡的內容,以免損及關鍵指標」,他們沒有解決問題的動力。他補充說:「我們生活在一個對偏好訊息的需求遠高於以往的時代。」

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