抖音：推荐系统采取“人工+机器”协同的方式进行风险治理，始终有人工运营和治理体系为算法导航

36 氪获悉，4 月 15 日，抖音在北京举办 " 安全与信任中心开放日 " 活动，相关业务负责人就抖音算法原理、平台治理体系以及社会关切的问题，展开了详细介绍。据现场介绍，推荐算法作为人工智能机器学习技术的重要应用场景，本质上是一套高效的信息过滤系统。在抖音的实际应用中，推荐系统采取 " 人工 + 机器 " 协同的方式进行风险治理，始终有人工运营和治理体系为算法导航；同时多目标体系算法能主动打破 " 信息茧房 "，为用户带来更丰富多元、实用可靠的推荐结果。