算法推荐的出现很大程度上和信息流广告的流行息息相关，本月初，市值一度超百亿的社交平台Instagram遭遇了发展历程上最大的危机，那就是将个性化算法推荐引入到产品后，用户却反而出现了大量流失。

在Instagram原本的设想中，引入算法之后，虽然这会让用户平均会错过70%的信息，但却可以帮助看到信息流中最好的30%。但这样的设计却并不被用户买单，完全依赖于机器算法推荐不仅会让用户的视野变窄，更会很容易降低获取有效信息的效率。

更重要的是，单纯依赖机器算法的产品缺点也正在不断暴露。

一方面，随着用户错过的信息越来越多，atv，优秀内容生产者耗费大量时间精力生产的内容完全被广告商们海量的广告淹没了；

另一方面，正如上文所说，性、暴力等低俗内容往往能够戳中用户的G点，大广告商的广告就很可能夹在爆乳美女和猎奇图片中间，这种品牌露出不仅无法激发购买欲，甚至还会伤害品牌形象；更重要的是，广告与低俗内容泛滥的两相交加之下，用户体验急剧下滑，用户大量流失乃至商业价值受到严重损害也就不足为奇了。

类似的问题在今日头条上也同样存在，机器推荐内容所凭借的是机器的“审美”，机器助力内容生产则同样以此为基础，所产生的问题也将一脉相传，机器助力内容生产很可能会导致更多标题党、伪原创内容的诞生，唯一的区别是机器扮演的角色从推荐者变成了生产者。

这也体现了机器算法的局限性，依赖数据的它看似智能，实则教条，难以匹配上人类情感的复杂程度。

举个例子说，基于算法的个性化推荐的一个规则是用户点赞、评论等互动越多，内容就会被推荐的越多，而有些情况下用户出于社交（工作）关系的需要，如对上司、同事的内容需要去点赞，这在机器算法看来就成为了用户喜欢这样的内容，其实是又一次的一厢情愿。

所以说，不仅仅是机器算法的作用价值不像想象中那样大，失去人工干预配合的机器算法对于内容生态的良好维护也是一个伪命题。

机器算法万能论将是一条不归路

总的来说，其实如今的头条非常焦虑，这一点从其不断的推短视频、推直播、推问答，都是为了用多个内容生产场景分发流量的方式，试图挽回流失的优秀作者群体同时构建新的内容生态。

但头条并没有理清问题的头绪，甚至已经在偏信机器算法的道路上越走越远，那么头条的估值和产品成长性又存在多少虚高的水分？正如同Instagram的遭遇一样，坚持机器算法万能论所导致的多个产品漏洞与问题，造成了Instagram用户流失价值虚高的今天，这或许就是沉迷于机器算法的头条的明天。（本文首发钛媒体）