算法首先是一种类似金融资本的东西，是方法。就像财务投资者不必追求理解公司具体产品本身，只在乎能否增值。算法不管内容实质是什么，只管能否数字化、分类集合、反馈优化，是处理海量信息的方法。与资本一样，它能提升效率，也和个体有矛盾。

第二，张一鸣在演讲中说Facebook把技术支持变成了一项接近水、电、煤气这样公共服务的事情。再进一步，当算法深入生活的方方面面，积累的智能本身将成为基础设施。KK（凯文·凯利）在新书《必然》里说到，未来的人工智能网络（主要包含算法）将会成为“如同电力一样无处不在、暗藏不现的低水平持续存在”。你可以像插电一样随时接入智能流。比如办公室的桌椅和电脑都会识别你，记录你喜欢的姿势，在你一走进办公室就调整好姿态，打开你常用的软件、网站等等。但对于资讯内容传播来说，这还不够。内容不是桌椅，桌椅只要伺候我们，内容却是装载了他人灵魂的存在，要和我们互动、砥砺。这就是第三层，算法要想触及灵魂，还得努力。

头条到底是什么？有人已经说了它不是新闻客户端，而是信息分发平台。仅此而已？

张一鸣称：“将对媒体在今日头条平台上的用户数据进行更详尽的统计分析。除了性别、终端、年龄、地域分布等用户属性基本分析外，还将提供用户的兴趣和情感倾向分析。通过这一功能媒体可以知晓受众喜欢哪些分类的文章、用户最喜欢文章里的哪些关键词、关注你的人还喜欢哪些内容等等。”这话本意是在针对微信，微信公众平台目前恰好只能提供受众的“性别、终端、年龄、地域分布”分析。作为平台，头条明确要为入驻媒体提供“服务”。兴趣和情感，这是算法更高的追求。

头条的销售人员可以告诉一家汽车制造商：用户的阅读行为数据能够展现出哪个地方的人最喜欢你们的哪一款车，我们将把你们的广告推送给合适的读者。今日头条的同类产品“一点资讯”也在做同样的事情。创始人郑朝晖曾对内容总监吴晨光强调：“比阅读重要的是阅读者的行为”。

所以头条们在做什么？今日头条是伪装成新闻客户端的用户行为数据收集器和分析器！（这感觉就像有个美国政治学者说的，现代中国是一个伪装成民族国家的文明帝国。）每一篇新闻都应该被看作一道对用户的测试题，用户的每一次点击、评论都是一种回答，都被系统记录，和关键词、Dom标签、作者、阅读时间、网络环境（wifi还是4g？）等等一起构成多维数据矩阵，刻画出这个读者的特征。每道“测试题”都很粗糙，但是就像KK的“蜂巢思维”所言，海量资讯一起测试出的用户特征就比较准确。而且用户是在无意识中完成测试的，答案比较真实。这就是头条们的技术和商业模式核心所在。（读者不必在隐私范畴担心这个问题，按照KK的说法，未来美好数据生活就是以每个人的用户数据为基础的。）

头条们还可以有更高的奋斗纲领。正如谷歌搜索做的不止是搜索和收集用户数据，还是在做人工智能——用户的每一次搜索和点击都在帮助谷歌智能学习、调整思考方式。不难理解，为什么“一点资讯”的创始人郑朝晖来自前雅虎研究院。奇怪的倒是百度现在才推出同类产品百度新闻客户端（毫无吸引力的名字），早点做，就没有头条们什么事了。

猜想今日头条的算法

经常被头条员工拿出来说的简单算法是AB测试和双盲检验。

算法架构师曹欢欢和增长团队的张楠都讲解过如何用AB测试来判定一个产品修改的效果，比如一个按钮是用红色好还是用蓝色号，那么就各向1%的用户发布两种颜色产品，哪个下载的好就推哪个。如果用在新闻上，就是同一条新闻由编辑给两种标题，测试哪个标题点击好。

双盲检验，是先让算法判断一个新闻的分类和推荐对象，然后让两个编辑分别检验，如果结果一样，就通过，不一样就请第三人判断并汇报程序员，重新调整算法。在我看，这背后是一个类似神经算法的“刺激-反应”模式——根据算法反应对错调整某个参数（权重），也是一种人工智能里常见的“半监督式学习”。这大概也是张一鸣口中人机结合、发挥人的智慧的证据之一。

不过说实话，对新闻系的学生来讲，这和他们传统的职业梦想是有落差的。几百个编辑坐在那，有点像工厂的校验工人，和码农一样，用青春滋养这台算法机器。

别慌。优秀媒体人只能在外部为这部机器投喂内容吗？人机结合可以更高级点吗？

让我们把算法看作一个正在成长的生命吧。一个务实的算法只须保障商业模式，但一个高尚的，纯粹的，理想远大，脱离了低级趣味的算法必然也渴望星空，渴望与我们互相引领。它在努力理解我们的同时，也渴望被我们理解。瘸腿狐狸只想拿匹诺曹做工具，蓝仙女却要给他栩栩生气。