编辑导语：在如今大数据的时代，一些软件会按照我们的地理位置、性别、爱好等等举办算法推荐；可以或许对必然类型的输入，在有限时间内得到所要求的输出；好比TikTok，以用户为中心举办推荐，准确度很高；本文作者阐明白TikTok 的真正优势，我们一起来看一下。

字节跳动往往被说成是一家算法公司，许多人认为， TikTok是靠算法的黑科技才取得乐成的。

事实真的是这样吗？

eugenewei认为不是：TikTok的算法跟其他公司利用的并没有太大的差异；TikTok更大的优势是它采纳了对算法友好的设计模式，在本身内部成立了一个飞轮，辅佐其呆板进修算法看到了优化本身所需要看到的对象。

原文颁发在其小我私家博客上，标题是：Seeing Like an Algorithm；篇幅干系，我们分两部门刊出，此为上半部门。

划重点：

TikTok的算法自己没什么纷歧样；

TikTok的纷歧样在于它的app设计让算法“看到”有效准确地执行匹配事情所需的所有细节；

现代社交 *** 巨头的狂妄导致本身陷入到错综巨大的问题不能自拔；

为了让本身的算法发挥更大的效用，TikTok成为了本身的练习数据源；

以用户为中心的设计模式一直占据主导，但算法友好型设计正在逆袭；

为了更大限度地处事好用户，请先处事好你的算法；

TikTok的设计使得它的视频、用户和用户首选项对For You Page算法清晰可见。

在我上一篇关于TikTok的文章中，我接头了为什么它的For You Page算法是让TikTok发挥浸染的结缔组织；它就是主板的总线，用来毗连和封锁所有的反馈回路。

可是，在急于相识为什么各家公司都想收购TikTok的环境下，假如字节跳动把这款热门的短视频app拆分出来的话，环绕着它的算法的炒作已经有点被异化成那种往往被归纳为最近西方对中国科技阐明的套路了。

在这篇文章中，我想接头一下TikTok的设计毕竟是如何辅佐它的算法表示得跟它一样好的。

上次我接头了为什么FYP（For You Page）算法是TikTok飞轮的焦点，可是假如这一算法不足有效的话，那整个反馈回路就会瓦解；哪怕你对TikTok或短视频规模不感乐趣，相识一下这个算法是如何实现准确性也很重要，因为各行各业的公司都日益面对着焦点优势是呆板进修算法的竞争敌手的竞争。

我想接头的是TikTok的设计是如何辅佐它的算法“看”对象的。

一、《国度的视角》 Vs 算法的视角

James C. Scott的《国度的视角》（Seeing Like a State）是那种很奇特的书，看过之后你会心识到硅谷就有那种利用（滥用）清晰性这个术语的范例。

我是在看到Venkatesh Rao的书摘之后之一次传闻这本书的，假如你不规划看原著的话，那篇书摘仍然是很好的tldr入门读物（Scott Alexander的书评也不错，只不外他的书评也已经长到可以做本身的tldr ）；不外，我发起你照旧要好悦目看原著。

Scott那本书的副标题是“那些试图改进人类状况的项目是如何失败的”。

这本书可以提高你对日常糊口傍边的各类意外效果的意识，当我们也有着伟人一般的狂妄时，不妨保持更谦卑的立场；这个世界比我们想象的要更富厚、更巨大。

例如说，Scott的接头有许多都跟我们的现代社交 *** 巨头的某种狂妄感有关；这些占主导职位的应用的目标就是要提高自身用户群的清晰性，个中包罗促进互动、防备用户流失并最终提供定向告白；反过来，这又导致他们的母公司陷入到错综巨大的问题之中，至今都未能挣脱逆境。

不外这是需要另行接头的话题了；Scott存眷的是民族国度如何用简化的抽象在提要的层面 “看清”本身的国民，而我想接头的是TikTok的app设计是如何让它的算法“看到”有效准确地执行匹配事情所需的所有细节的——这篇文章接头的则是是应用和处事在设计时更大限度操作呆板进修新模式。（我知道，这种接头有点嘲讽意味，因为这种“观点”有大概被塑造为另一种抉择用户观点的观点，一种美国的科技公司只能作壁上观的观点。）

二、TikTok把本身酿成算法的练习源

连年来，至少在像我这样的外行人看来，我们意识到，只需要通过把练习的数据量增加几个数量级，呆板进修就可以取得很洪流平的进步；也就是说，就算算法自己跟几年前没有太大的差异，仅通过在更大的数据集上对其举办练习，人工智能研究人员就能取得像GPT-3这样的打破（GPT-3临时给科技Twitter们带来了飞腾） 。

当各人说TikTok的算法是取得乐成的要害时，许多人会把某些神奇的代码段看作是公该司的奥秘兵器。