骆轶航：人工智能、海量数据、机器会影响人们的思考方式和决策方式。但这里有没有机器做不到的事情？我作为“今日头条”的用户，但我觉得我不是很典型，你知道，非常不要脸的说一句，我的阅读量应该是常人的 100 倍，不敢说几百倍……

张一鸣：我一般都在朋友圈读你的文章。

骆轶航：谢谢谢谢。我不是典型用户，但作为“今日头条”的普通用户，其实我会有一个感觉，头条真的知道我要什么。除了有一些必须要推送的党和国家的重大时政新闻之外，其它头条推送给我的都不是外面最热门的话题。一般我会收到头条推送给我小米开发布会、Google 开发布会、乐视开发布会，美国大选又发生了什么，台湾时政新闻等。我读的时候发现这些是我感兴趣的话题，但内容未必是我感兴趣的内容，因为不同文章背后有不同立场、价值观，它未必是我感兴趣的东西。比如说我不喜欢特朗普，我更倾向希拉里，但有一些东西读起来我会觉得很怪，这种情况之下我发现头条能判断我的爱好。

包括如果你搜什么“林志玲 黑丝”，它也会给你一个“刘嘉玲 长裙”。它知道我的大概判断，知道我喜欢什么话题，但不知道我喜欢什么具体内容，它没法儿判断我的立场、价值观、品味和情趣，你觉得机器未来能不能解决这个问题，在“今日头条”内部。

张一鸣：对，你说的其实有这种情况，之前有个新媒体，内容非常文艺。

骆轶航：我知道是谁了（笑）。

张一鸣：内容确实也挺好，但有次我们工程师开会，说推荐不好，分发量不够，不如我们期望的，我们去估算我们的用户中有多少读者，但总是到不了那个量，机器总是不能抵达它该到的用户。

所以我们的工程师去读那个内容，他自己看，我发现他们也看不懂。机器毕竟是统计非常大的数据，如果是非常小众的人群、文字非常隐晦，甚至是反面的意思，机器确实难以突破。但如果有 100 万的 Thomas，机器也能识别出来。

骆轶航：因为只有一个人在说“我们终将改变潮水的方向”，说这话的人不太多，所以机器不知道潮水的方向究竟是什么东西。

张一鸣：机器每天看一百篇文章，突然有一个人是这样的风格，它就愣住了。比如你看 AlphaGo 下棋，它也会突然来一个傻。

骆轶航：它会比常见的国手傻很多，因为它没有见过这个东西。这个问题有望解决吗？是不是我们非得造出一百个有望改变潮水方向的人才可以，有没有别的方法让机器识别情趣这个事情更容易一点？

张一鸣：还在研究当中。我们可能对外说得少一点，很多大家关心的问题，我们也在积极改进，花了很多时间，或者说也已经有不少改进。

骆轶航：我再问一个你必须要面对的问题。经常有人会说，头条的内容，我装了几天还是忍不了，最后卸载了，我不能忍受这么低俗的内容出现在我的新闻客户端上。当时我想到两件事儿，如果你用了三四天之后才发现低俗内容，那你最好想想你做了什么。

张一鸣：我和 Thomas 都不低俗。

骆轶航：我这里真的没有低俗的东西，我一会儿可以截屏发出来。但如果新用户上来看到的就是这样的东西，是不是意味着一件事情，目前中文网优质信息还不够多，而机器只能够从这些不够优质的信息当中做机器学习、分析判断、推送千人千面，每人喜欢什么东西，而这个东西可能事实或客观上造成了有一些所谓低俗的东西会在头条客户端上出现，如果会的话，有没有办法解决？

张一鸣：它原本是会的。其实对这部分我们是做了一些工作的，我们还是希望用户自上而下，不要用最大众、最容易吸引眼球的那种，所以我们是牺牲了不少点击率来平衡的，特别是在新用户上，新用户演化之后我们就不做这个事情了。

刚才你说了两个问题，第一，还需要更多优质内容；第二，社会总体真实信息分布，实际上需要我们真实客观地看待，不论是在任何介质，分布可能和大家想的不一样。