访谈视频：《张泉灵采访》。

林楚方：主持二张（张泉灵VS张一鸣）对话，感觉压力好大，这边是泉灵，尽管她说我是她认识的最著名话唠，但那是因为她没有看过自己的节目，遇到她，我连插话机会都没有。这边是头条的BOSS，在外面可以这么称呼，但在头条是不可以称呼title的。（这位被张泉灵称为话唠的主持人开场后，几乎没有捞到说话的机会……）

张一鸣：没关系，外面可以破例。

张泉灵：为什么在头条不能叫title？

张一鸣：任何带有等级的形式化的称呼，都可能潜移默化压制内容。比如说我叫他“楚方老师”，批评他的时候心里就可能有顾忌，即形式感会压制内容。

张泉灵：那你叫他什么？

张一鸣：叫他楚方。其实，我主要是担心更小的小朋友会有些顾忌。

林楚方：如果没有这个规则的话，有些小朋友能喊你大爷，总被叫大爷的人，很容易长成大爷。所以这个规则特别好。

张泉灵：是为了掩饰年龄的，大家懂了吗？其实我还有一个大的疑问，有没有人告诉过你，只看你的照片，会觉得很像吴晓波？

张一鸣：吴晓波还行（不丢人）

张泉灵：见到你本人，把眼镜摘了，其实很像小沈阳……（笑）

我要说一个很严肃的问题，你们别觉得我是开玩笑的，刚才我看到那张照片，应该是七年前的，那个时候我还是长发，体重至少比现在重15斤，问题来了，一个以数字为先导的科技企业，为什么数据更新这么慢？

张一鸣：我了解的是，我的同事在其他搜索引擎上搜的……

张泉灵：所以你们只提供选择、推荐，但不提供内容，是嘛？

张一鸣：对，我们提供接触内容的机会和选择，但不生产内容。

张泉灵：有没有想过生产内容？

张一鸣：我觉得这是有创意的工作，它无穷无尽，但我们目前希望做更可复制性，能影响更多用户的事，当然，我们支持优秀的合作伙伴，甚至一起做。

张泉灵：刚才头条算法架构师曹欢欢说，你给他负的数据推荐的打分只有40分，能告诉我理由吗？

张一鸣：打多少分，也取决于100分的标准，如果跟同类产品比，我会打更高分，但跟我三年到五年对未来的愿景比，只能打40分。

张泉灵：理想状态下，90分应该是什么样的？

张一鸣：比如说，对你这样一个重仓股民……

张泉灵：能别这样吗……（笑）

张一鸣：我不知道你买什么股票，在你早上起床的时候，我们会把前一天有关的这个公司，无论是板块、行业还是公司高管的新闻，都推送给你，这是一种情景，或者你想吃某种快餐，吃之前，优惠券信息就推送给你，等等。

张泉灵：你会悄悄潜入我的购买软件吗？

张一鸣：不会，我们就提供信息推荐这个服务。未来，你在白天关注的新闻，晚上回到家，会收到我们推荐给你的关于这个话题的后期讨论。所以，我们希望更多的用户把兴趣交给我们，在更多的场景下，做出很好的推荐。比如说你来上海，晚上下大雨航班可能取消了，这个信息我们会及时推荐给你。

张泉灵：它能多了解我？

张一鸣：取决于几个东西，数据，算法，我们的产品也很重要，就是说它给你提供越多的服务，你就会贡献越多的数据给它，它就越了解你。

比如说，当我们给你提供的财经类信息更多的时候，那我们不但知道你是一个重仓股民，还知道你重仓哪个版块，哪个公司。

张泉灵：一旦做到90分，有可能有一天今日头条比我老公还了解我，那个时候你要干什么？在座的诸位，你们有这样的担心吗，有一个软件比你枕边人还了解你？（全场笑）

张一鸣：（笑）机器加算法会越来越聪明，但它始终很单纯（全场笑）

张泉灵：我怎么能保证他始终单纯，因为机器背后还有你？（笑）

张一鸣：我也始终很单纯（笑）……其实计算机是很单纯的，比如说把大象装到冰箱里，他只知道分成3步。

张泉灵：你怎么能保证你的工程师，你的架构师，所有接近计算机的人不是怪蜀黍？

张一鸣：我们现在是信息时代嘛，在工业时代可以找到类似类比，比如原子能技术，产生了原子弹，我们开始也担心会不会被滥用，因为技术本身是种工具，是杠杆，它越强大，威力就越大，被不恰当使用的问题也越大，其实制造原子弹的技术并没有那么复杂，如果坏人制造了原子弹，再找到投射装置，是可以酿成灾难的，这需要配套手段来解决。所以，你的担心的逻辑，不是现在才有的。

张泉灵：那办法是？

张一鸣：办法是找到避免爆发问题的办法。比如你刚提到的隐私，是要靠相关法律和正常的商业竞争规范，来保证企业只在创造价值，而不会被少数怪蜀黍使用。

还有就是如何避免低级失误，而给外界带来大问题，比如前年有家金融机构，他的模拟盘错接了实盘，导致大额资金短时间内买入大盘蓝筹，造成A股指数暴涨，后才知道是场乌龙。类似低级失误要避免。

张泉灵：你不担心人工智能变成人类终结？

张一鸣：我们目前看到的进步以及方向，多是在某个垂直领域的人工智能的可能性，比如推荐，比如天气预报，等，目前无法想象一个通用的大脑的存在。而且我预计，我们现在对人工智能的想象都是人工想象，人工智能真正产生的影响，很可能是我们完全无法想象的。

张泉灵：今日头条作为一种人工智能，如果用年龄来打分的话，你觉得他多大了？

张一鸣：我觉得在“猜你喜欢”方面，他是一个初中生或高中生的水平，比一般的编辑要准确。比如，我们推送给用户的文章打开率，机器已经比人高很多了，部门leader跟我说，他负责push同事的岗位已经被机器取代了，但这是我愿意看到的，被取代的同事很快就有更重要工作。我一直要求大家要使用机器而不是人工来解决问题。

张泉灵：如果说人工智能的担心还有距离的话，来担心一个就在眼前的问题，我们看你们发布汽车行业的用户阅读数据，这说明你们可以发布任何一个行业的数据，我担心的是，如果未来你们的盈利模式和广告有关系的话，这个数据会不会倾向于某个广告主？

张一鸣：这首先不符合我们的产品逻辑，我们认为，广告也是用户信息需求的一部分，为用户提供有价值的信息，这个信息又是有商业价值的，我们让这个信息更加速达到更多用户。

所以我们和很多产品服务不一样，一开始就接受点击监测或者说各种广告监测，我们按真实效果收费。你的问题，我觉得可能是两个不同时代公司会采用的做法，我们和另一种时代不同。

张泉灵：你用了两个时代，我们不追究前一个时代的事情。我要说的是，现在数据很清楚放在那里，对数据的分析会产生偏差吗？

张一鸣：有偏差才正常，但我们比较一个东西好或者不好，需要有一个对比物。比较典型的对比是，给一个人推荐跟给一群人推荐做对比，这时候，人来做推荐偏差是最大的，前面也提到，因为人很主观。用机器做推荐，我们也在纠正很多偏差，我们也做访谈，做数据对比。总体来说，我觉得机器推荐要比人推荐更好，尤其是对各种长尾的兴趣、垂直的兴趣推荐，基本上靠人是很难做到的。