算法之恶？ " src="/Upload/Images/2017102416/97876C41E81111D2.jpg" alt="今日头条屡遭质疑的背后，是人之恶还是算法之恶？ " />
最近，知名媒体人王利芬终于发飙了，对于今日头条旗下的西瓜视频，比较无节制的侵权传播优米网的视频内容提出了抗议，并且引起了朋友圈的极大反响。
然而，从各方面的反馈来看，虽然大家对于这种现象都深恶痛绝，对于今日头条如此做法也表达了谴责之声，但是在实质上，也没有什么特别的手段抗议具体对抗，也就是过下嘴瘾。
然而，通过一个事件的争议，也能够渐渐将比较确认的一些，关于内容产业的一些常识性的套路模式展现在世人面前。
总结如下我们会发现，这已经不仅仅是一个侵权的问题。
因为企业的盈利性本质，决定了企业要降低商业上的成本，降低企业的经营风险，就必须建立一定的混充机制，最好有实体的缓冲介质，以及虚拟上的缓冲概念和理念高度。
这就比如乘用汽车为了降低出安全事故，会设置气囊一样，而今日头条所采取的降低风险的方式，正是利用了所谓的 UGC 的概念，这种概念理念让侵权这种行为中间有了一层挡箭牌。
正是因为这种挡箭牌的存在，才衍生了另外一种模式，就是发现了侵权就删除，有人计较和举报就删除，没有人举报就继续存在，而删除后，又有人继续上传，然后再周而复始，就如商业设计上，任何的“合格”的教材都会提供一种基础的理念，就是在产品流程以及体验上，设置更多的人为或者“自然”的障碍，让退货等逆向业务行为的发生几率大幅度降低，从而降低企业运营成本。
这种现象，可以叫套路，可以叫潜规则，也可以叫模式，看你想用哪种感情色彩定义。
然而，更为可怕的或许还不是这种放纵和潜规则套路的存在，更为高级版本的套路是，将这种模式套路放大，进行二次的开发。
所谓的二次开发，就是利用一些僵尸的马甲账号，去根据后台数据反馈来的结果，进行定制化的针对性的操作，从而实现低成本，高效率，精准化的特定内容生产，或者说搬运。
大家都在讨论当下因为推荐算法的作用，使得今日头条这种企业已经消灭了编辑，编辑主导内容推送的时代已经结束了，然而，从事实反应的数据不是这样的，最近，包括 UC、今日头条等新闻类 APP 产品，都在加大招收内容类的编辑岗位，而这些编辑更多时候都是承担着一些头条号，或者是大鱼号等的创作。
一方面基于用户阅读数据的反馈，更多时候可以通过一些专业的编辑，根据这些数据所反应的用户真实需求，去针对性的生产和匹配相关的内容，进行根据用户需求进行的定制化内容生产，另外一方面也意味着数据反馈支撑业务改善，所谓按需内容生产的局面已经开始。
而除了这种针对用户需求进行的定制化的，优化的个性化的内容生产，主要通过借助人工力量进行“增量”生产外，还有一部分的数据反馈，被用在了指导机器去搬运更多的存量内容上，以上诟病的所谓视频内容的侵权转载机会都是这一现象的具体表现。
当我们在谈论大数据，谈论数据智能给我们带来美好生活的时候，我们依然要受到数据智能给我们带来的一些困扰。
今日头条对于开放平台上头条号作者的扶持，包括资金上的，包括一些写作参考数据的提供，已经能够让更多的头条号作者更加“精明”和智能，无论是头条号一种“自发”的按照这种数据反馈进行一些“优秀”内容的“搬运”，还是一种“主动”“规模化”“预谋式”的“搬运”都再平常不过了。
当我们在谈论智能推荐算法的优劣的时候，在讨论算法各种的不合乎逻辑，把各种垃圾内容都推送给我们的时候，我们同时也应该看到，更多的数据反馈结果会给到为我们提供更多内容的机器，或者是人，而这些数据化的指标，又促进了我们打破固有的版权、道德、甚至是法律的边界，开始新的冒险，因为背后巨大的商业利益。
大数据给我们带来的或许不仅仅是生活的表象便利，或许也会同时带来更多的改变，打破我们常规思维逻辑和社会准则的东西，孰是孰非已经好难分辨。
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