《科创板日报》3月30日讯（记者 张洋洋）在饱受质疑后，抖音算法治理迎来了实质性的一步。
在2025中国网络媒体论坛上，抖音总裁韩尚佑正式宣布，“抖音安全与信任中心”网站（95152.douyin.com）上线。网站面向社会公开抖音算法原理、社区规范、治理体系和用户服务机制。
网站首次公开抖音推荐算法原理，介绍其推荐算法如何预估用户行为概率，并通过多目标建模等方式实现更优质、丰富的内容推荐。而算法需由平台治理体系对其进行约束和规范。网站也披露了抖音平台治理的审核流程，阐述平台如何应对谣言、网暴等违规内容带来的挑战。
今年1月，抖音宣布拟推出10项措施，推动平台工作透明化。抖音方面曾表示，将以安全与信任中心为依托，介绍社会关切议题，借此让公众对平台工作更加亲身可感，回应公众关切，接受公众监督。此次网站上线，意味着相关措施正逐一落地。
▍抖音首次公布算法原理
韩尚佑在会上介绍了抖音算法原理，他表示，很多人对推荐算法技术存在误解，认为算法是给内容打上对应标签，再通过给用户打上对应的属性，最后通过数据运算，把对应标签的内容，推荐给有对应属性的用户。
但随着机器学习技术的发展，抖音的推荐系统，已经几乎不依赖对内容或者用户打标签，而是通过一系列神经网络计算，直接预估每一个用户对每一个内容的目标行为，比如点赞、关注、分享、评论的概率，并挑选出概率最大的一部分内容，推荐给用户。这意味着，算法无需理解内容类型或语义，就能直接预测用户行为。
韩尚佑表示，大规模计算模型也带来了挑战，例如，即使最好的算法工程师，可能也没办法具体解释出为什么把这个视频推荐给了某个用户，而另一个用户认为会更喜欢的视频没有被推荐。这些都让算法给用户带来了一些陌生和“不可控”的感觉。
但抖音通过一系列实践认知到，算法虽然很复杂，却可以被“调教”和“驯化”。韩尚佑表示，真正实现算法的“向上” 和“向善”，需要回到算法的原理和生效机制层面去持续改进。
以优质内容推荐为例，抖音曾尝试给知识、历史、科技等内容，做简单的加热，但最终发现效果非常不好。这种做法改变了模型正常的计算逻辑，产生大量低于模型常规概率的脏数据，影响了算法的数据循环，导致这些内容后续的推荐反而受到干扰，并没有真正帮助这些内容找到他们的受众。
为解决这一问题，抖音转换思路，专门训练了预估收藏和重复观看概率的模型，并且将收藏按钮，放在了首页最容易点的地方。由此，抖音里的有用性内容和长内容分发得到了很大改善。“2024年，一条《450分钟解读红楼梦》的超长视频，最终获得了超过3亿的播放，700万的收藏。这是一个用户和算法双向奔赴的最佳实践。”韩尚佑举例称。2025年，抖音优质内容曝光预计将增加300%。
为了引导推荐系统分发更加丰富多元的信息，抖音建设和平衡了100多个像“收藏”这样的不同目标，解决单一目标下系统容易重复推相似内容的问题。抖音的算法里设置了专门的探索流量，帮助用户持续拓展兴趣内容。抖音还加强了推荐系统中对搜索行为的应用，让系统更实时地根据用户搜索兴趣进行调整。抖音还优化了“不感兴趣”“设置屏蔽词”等功能，实现用户对算法的调控。
韩尚佑表示，抖音将以“平等友善、丰富多元、真实美好、积极健康、尊重知识、鼓励表达”的《社区运营规范》作为原则，不断优化平台算法和业务运营。
▍详解平台治理体系，内容流量越高评估次数越多
近年来，网络暴力、谣言等平台生态治理问题备受关注。
韩尚佑在会上表示，抖音投入了非常多额外资源，建设了一套完整的内容治理体系。通过对内容进行机器和人工识别，在不同阶段过滤掉不好的内容，来解决因为系统对内容理解缺失带来的安全问题。抖音也会在用户最终看到这些内容之前，通过一些聚类打散和重组的方式，避免内容过度密集和同质化。
“抖音安全与信任中心”网站也首次公开平台治理体系，详解治理体系如何对算法进行约束、规范，保障内容安全。网站介绍了平台治理标准制定、治理流程、专项治理概况。其中详细解释了抖音机器审核与人工审核的协同机制，初审、复审、三审的审核流程，及每一层审核环节对应的把关要点。经由此链路，所有在平台发布的内容均会经过评估。流量越高的内容经过评估的次数越多，标准也越严格。
“抖音安全与信任中心”显示，除了普遍性风险内容的治理，针对社会普遍关心的、呈现聚集特征的焦点问题，抖音也成立了专项治理团队。如抵制网络暴力、未成年人保护、AI生成违规内容治理、谣言治理等典型问题，平台均设置了相应的治理标准、识别策略、处置手段和风险巡查能力。
除了阐释公众关切的算法、治理等议题，网站也公布了平台倡导的社区价值，以及对优质内容的定义。“用户服务”板块中，网站提供了常见问题答疑，及未成年人保护、人身与财产安全服务、用户与企业权益服务等路径指引。
韩尚佑表示，平台工作尚不够完善，依旧存在提高空间，欢迎大家的讨论和监督。让算法更可控更透明，需要产品提供明确交互功能，用户的主动参与和表达，创作者的信任和坚持，算法的精准计算，模型和数据的正向循环，以及平台的坚定导向，共同构建一个健康的生态。
