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今日頭條創始人張一鳴：信息接收能力決定你的競爭力

當知識型經濟成為商業的主流形態，一個公司跟行業和同行交換信息就變得不可避免，甚至極度依賴了。可以說，信息已經成為整個社會、經濟和企業重要的生產要素之一。

你的信息接收能力決定了你的生產和產出。以前強調的是大幹快上，用力就行，現在不行了，如果你信息接收能力弱，你加班也沒法比別人生產更多東西。

人工智能的關鍵依然是人，計算機對人控制反轉的可能性，至少在未來十年我還沒看到。

1983年出生於福建龍巖的張一鳴，2012年3月創辦了“字節跳動”，半年後推出了移動資訊App今日頭條，目前有超過2500萬日活用戶。

一年前，這個公司主要是通過機器算法猜測某個用戶可能關註什麽內容，然後將用戶引到媒體網頁，或者抓取媒體內容推送給用戶。這一模式讓今日頭條陷入爭議。

此後，今日頭條開始加大對傳統媒體的利益分享力度。同時，積極引入自媒體等新內容創作者入駐，開辟新的信息源。但它依然面臨著許多挑戰，比如如何區別虛假信息，如何讓海量信息更精準地體現其對用戶的價值。

開會的價值越來越低了

如果做個調查，可能會發現一個公司的員工打開工作郵箱的頻率跟這個公司的業績有著某種正向關聯。郵件被閱讀得越及時，這個公司的業績往往越好。因為信息在公司內部被高效流動和分享，作出決策的時間在縮短，公司運營的效率在提升。

現在很多公司內部都有不少信息共享工具，比如即時通訊工具、郵箱和公司內部信息傳達系統等，但這些工具還不夠智能。很多公司還把開會當做最主要的信息流動工具，其實開會的價值越來越低了。

信息流動的效率是否足夠高，對我們這種人才高度密集的知識型企業非常重要。

當然，像老幹媽這樣的傳統企業，不需要知道外界太多信息，也不需要跟外界交換太多信息，因為制作方法可以做到百年不變，或者基本不變。除非發生外部變化，比如自來水受到了汙染，否則它可以跟外部信息絕緣。

但當知識型經濟成為商業的主流形態，一個公司跟行業和同行交換信息就變得不可避免，甚至極度依賴了。可以說，信息已經成為整個社會、經濟和企業重要的生產要素之一。

信息的流動效率正在從本質上影響著生產和資源配置。你的信息接收能力決定了你的生產和產出。以前強調的是大幹快上，用力就行，現在不行了，如果你信息接收能力弱，你加班也沒法比別人生產更多東西。

文科生關註自由，理科生關註效率

信息的流動涉及安全、效率和自由等好幾個維度，政府比較關註安全，文科生比較關註自由，作為理科生，我最願意從效率角度看問題，即讓需要某個信息的人，快速得到這個信息。效率是比較好量化的。比如效率講究的是降低信噪比，減少無用信息對你時間的占用。用技術的手段提高信息流動效率，就是降低信噪比的過程，降低信噪比的很重要的內容就是消除有害信息，比如虛假信息，讓信息有序有效流動。

目前在信息的高效流動上，中國已經做得很不錯。我們的搜索引擎、微信微博等社交工具都還可以。當然，在一些公共基礎設施比如互聯互通等方面還沒有做好。另外，信息鴻溝依然存在。東部比中西部信息化程度高，同一地區的信息發達程度也不相同，農村信息化依然落後。有次我去農村，聽老人說到某條信息，我一聽就知道是詐騙信息，其實你只需要在網上搜一下就知道這是騙局，但當地農村大部分人還沒有觸網。

還有一種情況，有些人雖然能上網，但缺乏對信息的歸納判斷能力。他們說某個網站都報道了這事，肯定不會是騙子。我最不喜歡聽到他們說是在今日頭條上看到這類信息，所以我們跟全國很多公安部門合作，他們入駐我們平臺，比如有兒童走失的信息，我們就會推送給這個城市的用戶，有防詐騙信息，我們也會嘗試推送給老人等易受騙群體，以後我們可以做到專門推送給某個地區，比如給海澱區的老人們推一條這個區案發率很高的預防詐騙信息。

很多農村用戶經常網購到假貨，而且不太懂維權，甚至不知道怎麽網上退換貨。他們閱讀的資訊比較少。很多老的騙術在自東向西，從城市向農村移動。因此在中國內部信息流動的差異很大。

消除這種信息鴻溝主要是靠技術進步。我們現在先把一些涉及公眾安全的信息，用技術的手段填平信息鴻溝。比如我們跟地震臺網的系統打通，一旦有地震發生，數據會傳給我們，機器自動生成文章，第一時間推送給當地用戶。這類合作正延伸到交通和治安領域。

讓信息和人更快匹配

目前在信息分發領域，中國公司在產品和技術能力上，可與通常意義的發達國家同臺競技甚至更勝一籌。現在中國對於新事物是比較鼓勵的，你看Uber在很多國家被禁止，但在中國許多城市還在順利運營。

Uber是讓車的位置信息和人的位置信息更快匹配，今日頭條是讓信息和人更快匹配。

Uber對傳統出租車行業有影響。但我們跟Uber不太一樣，我們不是要取代誰，我們是新生的一個物種。我們跟搜索引擎的出現有點像。當年搜索引擎出現後，對門戶網站有沖擊。但搜索引擎幫助信息更有效率地傳播。我們也一樣，而且我們沒有取代傳統媒體，2014年5月我們完成C輪融資前，甚至我們出現之前，傳統媒體已經開始下滑，它是被整個移動互聯網影響的。

目前今日頭條的廣告模式是信息流的精準廣告。我們現在分給創作者的錢越來越多，我們要繼續努力賺錢，給創作者分越來越多的錢，幫他們找到自己的新商業模式。

另外，對於災難調查等涉及公眾信息的信息生產，國外主要是公益基金會和政府主導，如果有合適條件我們也願意貢獻力量。對於這類信息生產的好的模式不是付費閱讀，而是公益贊助。

技術帶來的倒逼效應

移動互聯網為代表的技術進步，正對舊的一些東西產生倒逼效應。比如前不久的電梯事故和機場快軌冒煙事件，過去這類消息不一定能出現在媒體上，即便出現，最快也要第二天報紙才會印出來。但現在通過手機，分分鐘就傳播出來了。

特別是對於涉及公眾安全的信息，比如上海跨年夜踩踏事件，技術不僅可以第一時間告知事件發生，避免更多的人前往外灘，甚至可以預防踩踏事件發生，在人數眾多的時候，通過手機推送信息引導大家分流。

在信息流動這個大市場，參與者包括信息的生產者、分發者和讀者。在移動互聯網時代，這些環節都發生了變化。

現在每個人都是信息的生產者。社交工具的發展，拉低了創作的門檻。創作的時效也提高了。以前寫篇稿子要去賓館，現在現場就能用手機發出去。以前只有攝影師才能做的事，現在人人都可以拿著手機拍下來放到網上。

信息分發的時效性、廣泛性、精準性和多樣性都大大提高了。以前除了《新聞聯播》這類節目之外，很少有一個信息能迅速抵達每個人，現在十個人里有七八個人在通過手機每天接收信息。

讀者的受益程度則不同。歸納整理能力強的，能從碎片信息中梳理出知識判斷，響應判斷。很多讀者通過評論、再次編輯傳播和收藏，變成了創作者和再創作者。用戶的參與有利於信息的更好傳播。

好壞信息同時向信息窪地流動

有了移動互聯網，信息開始向信息窪地流動。

在我們這類信息分發平臺出現之前，很少有媒體會刊登春季養豬該註意什麽這類信息，過去可能科技下鄉做過一點類似工作，但科技下鄉頻次很低。一些專門的養豬類報刊雜誌往往送達不到農村，尤其是某個村只有幾戶人家的時候，郵遞員基本不下鄉。豬肉降價了，不應該買豬崽了，但這個信息可能農民不會第一時間看到。現在有了移動互聯網，有人在我們平臺上寫養豬的文章，農民通過手機就能看到這些信息。

當然，要想讓技術對信息的流動發揮價值，一個重要的前提是，得有人來生產有價值的信息。所以我們鼓勵更多的信息源入駐我們平臺，也歡迎政府機構接入，相當於是他們的政務公開平臺。

我強調信息的流動效率，但信息的有序流動也很重要。我們的手段是讓機器幫我們鑒別虛假信息。

機器鑒別的原理是，有個樣本庫，然後機器去學習，但總歸會有漏網之魚。於是我們也有辦法，就是一旦有5%的評論說是假消息，有3%的評論是舉報，機器就會自動抓取這條信息，然後扔給我們的信息審核團隊。

很多有害信息正從線下跑到線上。比如過去北京地鐵里經常有人叫賣報紙，說某個明星死了。這是假消息，只能在地鐵里偷偷賣。現在網絡發達了，這樣的假消息就直接搬到網上了，而且傳播很快。

最可怕的是這類假消息的傳播在移動互聯網時代沒有任何門檻，一個科技盲也能傳播信息了。他在科技領域的發言權跟他的傳播權限完全不對等。這是很危險的現象，這些都是造成信噪比過低的現實。

為了拉高信噪比，我們的做法是跟包括政府機構在內的權威機構合作，讓更多權威信息得到擴散。比如我們平臺上一旦出現醫療信息，我們每條都會跟醫院和衛計部門做信息確認，涉及公眾安全的信息也會跟政府機構做確認。考慮到負面風險和鑒別負擔，目前我們不開放醫療廣告。

十年內人工智能沒法戰勝人腦

今日頭條是靠技術系統驅動來進行信息分發的。這個系統目前由4000臺左右服務器組成，每天處理數據相當於100塊500G的硬盤。

這個系統的智力水平不好衡量，你讓它快速總結一篇文章的中心思想，它可能是高中水平，你問它這個文章是否夠文藝，它可能是小學生水平。你要問它這個文章是否傷感，它的智力就更低了。

我想說的是，計算機的優勢是記憶力好，而且精準，不知疲倦，但人腦的優勢在於強大的跨領域綜合判斷能力。

人工智能的關鍵依然是人，計算機對人控制反轉的可能性，至少在未來十年我還沒看到。

在理論上將來有可能在人工環境下重新形成物質和連接，但目前的人工智能，依然是仿造和模擬人腦的神經傳遞機制。

過去我們覺得，不應該只由編輯部的幾個人來決定眾多的讀者該看什麽，所以，我們用機器來決定讀者看什麽，但兩者區別很大，傳統媒體是把觀點告訴別人，今日頭條是提供實用信息，比如給養豬專業戶提供更好的養豬信息，告訴強直性脊柱炎病人如何治療。傳統媒體是傳遞價值觀，我們只是讓有益的信息到達個體。

現在確實有人質疑說，我們這些分發平臺做的事情是收集和分析用戶行為，然後推薦分發信息。一旦在信息分發市場形成寡頭級的公司，這種信息壟斷會帶來潛在危險。比如說，有人擔心這個系統足夠智能後，它能看透每個人，會造成用戶隱私的問題。我覺得多慮了，我們只是知道用戶的興趣，遠遠達不到社交網站涉及的隱私問題，而且我們會有比它們更嚴格的標準。