人工智能

内容社区指依托内容生态的网络社区，集用户、内容、平台三位于一体，大多是垂直类社区，主要分为文娱类、生活类、消费类、知识类，如：豆瓣、小红书、什么值得买、知乎。平台将内容与用户、内容与内容、用户与用户之间建立联系，形成一个不断壮大的自循环生态，随着壁垒的加深加固，社区的价值越来越高，承载的责任和使命也就越大。 人类在不断追寻高效，需求也在不断升级，内容社区未来的发展仍然存在很多挑战，比如形成知识图谱、趋势洞察与预测、让人与人更容易建立连接、更高效得将内容传递给用户等等。唯有借助人工智能技术才能进化到新形态下一代产品，今日头条、抖音借助个性化推荐技术成逆袭，甚至成为成功第一款出海的互联网产品，都是算法和技术的成功应用。 针对内容社区，人工智能目前有哪些可以落地的模块？就我个人的了解，简单从内容、用户、助理、AGC四个大类梳理如下，自己在项目中也在不断尝试。 1、内容 智能标签 难易程度、主题分类标签、质量打分、传播性预判 智能搜索 语音搜索、拍屏幕搜索、关键字联想、语义识别理解、排序优化 标题简介优化 根据文章内容自动优化标题，并生成文章简介 知识图谱 对一个知识点，从易到难、关联知识点形成知识图谱，用于用户学习和相关内容推荐 个性化推荐 期望每一个用户看到的都是自己感兴趣的内容，同时能够真正帮助用户能力和认知的提升、促进社区和行业的正向发展，受用户爱戴尊敬的社区 相似度判断 同一个知识点识别一篇高质量文章即可，同时杜绝复制粘贴抄袭行为 创作助手 智能纠错、自动补齐、智能素材库、文本润色、智能生成，提升创作的体验，促进UGC 2、用户 用户画像 活跃度、忠诚度、类型识别（学习、分享、摸鱼、薅羊毛）、喜好、级别 连接用户 交到朋友、形成圈子 激活留存 构建用户运营辅助模型，对拉新、促活等形成指导性动作 3、智能助理 智能诊断 分析日志、诊断助手、解决问题 智能交互 对文字、语言、视频进行识别，并给予对应的反馈 4、AGC(AI Generated Content) 机器翻译 对国外文章、论文进行高质量翻译 答案提取 社区、问答中分析提取问题的答案形成一问一答的知识库 资讯聚合 对资讯进行采集聚合形成标题和摘要，然后每天推送给用户，事件追踪 OCR扫描 对书本、PDF等进行文字识别提取，形成内容 创造内容 自主根据主题创造内容，每日/月大事记、分析报告、每日新闻摘要 后期如果有新的内容我会及时补充，同时也会写一些AI落地的项目细节，希望AI真的能够成为人类的专业助理。

如今，社会突然之间被四面八方、音色交错的信息洪流冲灌着，有的人无所适从，有的人灯红酒绿，浮躁、繁忙、喧嚣、孤独、焦虑。据估算基于互联网的产品应该可以亿计数，产品经理在设计产品时面临的挑战、竞争也越来越大，除了在设计体验上取悦用户，还要在最短的时间和路径让用户养成习惯。 最近在很多产品上看到了【事件追踪】的功能，我认为这是精细化打磨产品和增加用户黏性的绝佳方案，也是碾压同类竞品的差异化功能。 首先是早期的现场直击、新闻动态，平台中多个媒体编辑在获取到一手消息后7*24小时撰稿，经过审核后发布到平台上，这种方式虽然实时性差，产品上也只是一个简单的页面，但对用户来说还是一个不错的渠道。我记得早些年一旦发生重大新闻我都会去凤凰网找相关的页面，当然很多页面还是找不到，虽然用户的需求在那，但是因为成本太高、投入产出比不对等决定了很多新闻不值得去做。 还有一类是文字直播，早前还是2-3G网络时，流量还很昂贵，也不方便看电视，很多时候都是在手机上看文字直播，那时还没有同声翻译、实时字母的功能，全靠编辑打字发送，现在这个功能仍然存活，满足那些上课、上班人的需求。 再后来，就是印象中大辉做的Readhub，除了将资讯聚合到一起，形成300字左右的摘要，令人惊喜的是在最下方有事件追踪的整个事件流，让人清晰的看到整个事情发展的来龙去脉，如下是TikTok被美制裁的事件追踪。 曾经在2019年我们的团队尝试过去实现这一功能，后来中途被迫放弃（未来还是会择机启动），这不是一个简单的算法编码问题，也没有现成的模型直接使用，可以说是一个复杂的学科研究问题。PS：上面截图中日期没有用等宽字体，所有未对齐，强迫症表示有点难受。 对于百度，个人观念中早就从昔日的BAT大厂中跌入到二流互联网公司行列，用百度来搜索的场景已经很少，偶尔看看百度的热搜。近日俄乌冲突，看到百度事件脉络的功能，确实让人惊艳，在忙碌的工作之余，能够在短时间内了解到相对真实的信息流，没有情感、没有评论，只是平静的展示互联网上各个平台上发布的新闻，这里不得不佩服百度的AI算法，在国内还算是顶尖水平，铺天盖地的信息抓取、筛选、甄别、关联是非常庞大的工程。 如下是之前用百度生成的分享图，我还发给了好几个朋友，可以快速了解最新状况，回顾过去的发展经过，还可以通过【俄方】、【乌方】的标签筛选，有很多都会点进去查看详情。PS：新闻的弹幕功能出发点是好的，不过始终感觉没有较好的实现，我基本上略过，也没有触发我去参与评论（近年来，我觉得评论大概抖音是做得最好的，我媳妇说她看评论的时间甚至超过看视频的时间，除了有各种神评论外，解答视频的疑惑是另一个点）。 另外，在大S结婚的事件脉络中，居然回溯到了1996年结缘，到2011年结婚，再到2021年离婚，最后才是再婚的新闻，对我这个不怎么关注娱乐圈的吃瓜群众简直是太惊喜了，碰到同事聊起，也能知其所然。虽然整个事件数量不多，但还是怀疑这个是人为关联，如果AI已经达到这种水平，请接受我的膜拜。 说到信息流和个性化推荐，当然得看看抖音，近期同样发现抖音也有类似的功能，这种用户体验真的很棒，用户能够快速找到想要的内容，平台也获得了更多的流量和品牌认同。PS：抖音的智能联想搜索功能也是非常不错，如果你从一个视频跳转到搜索框，他会自动识别联想你想搜什么内容，而且据我判断90%的情况下是准确的。 【事件追踪】算是AI技术的落地应用，属于个性化推荐的范畴，使用NLP精准识别、精炼总结内容，再通过知识图谱神经网络计算，最后将整个事件的来龙去脉展现给用户，与用户建立更多的链接和信任。 现在各种资源相对充沛，人们的时间已经被各种产品占满了，想让用户再要用你的产品，就必须放弃其他甚至是完全不同类的产品。我记得上中学时，没有手机，电视爸妈不让看，唯一的数码产品就是录音机，学校发了语文课本的录音磁带，回家后把鲁迅的《故乡》听了很多遍，闰土手持钢叉在习惯地里叉猹的画面历历在目。 人们花在一个事物上的耐心越来越低，频繁被打断，决策等待时间越来越短。所以产品经理在任何提高效率减少用户探索发现时间的功能都值得去尝试。 关于人工智能，未来通过物联网实现的视觉、听觉、味觉甚至触觉，以及人类无法比拟的记忆存储提取、信息收集加工的能力，产品最终的形态就是一个极简的AI助手，会为你私人订制内容，让信息在恰当的时间用你喜欢的形式呈现在你的脑海中，不仅仅是推送你感兴趣的技术资讯，可能是通过总结过去人类的成长经验希望你今天能够掌握《理想国》的哲学思想。