“为什么我刚想看一部电影 ，APP就推给了我？是不是在‘偷听’我说话？”在抖音2026安全与信任大会上
，北京大学教授邱泽奇提出了这样一个问题，这类疑问在社交媒体上屡见不鲜。

　　在邱泽奇看来 ，公众对算法的恐惧很大程度源于它像一个“黑盒 ”——看不见运作机制
，摸不清推荐逻辑 。

　　过去数年，围绕短视频平台算法的讨论始终伴随着质疑：是否制造信息茧房 、是否放大情绪对立
、是否纵容谣言与极端内容传播
。在用户规模、内容影响力不断扩张的背景下 ，算法不再只是技术问题
，而被视为一种公共议题。

　　在这场大会上，抖音发布首份《抖音安全与信任年度报告》 ，从公开算法原理，到披露治理数据
，再到明确下一阶段治理计划，这份报告被视为平台系统性回应算法争议的一次集中呈现 。

　　但从治理视角看 ，更值得关注的不止“做了什么
”
，而是：这些举措回应了哪些争议，又解决了多少问题
。

　　▍算法能“偷听”吗？

　　围绕算法是否在“监听 ”用户的问题 ，邱泽奇给出的解释并不复杂。

　　在他看来
，推荐算法并不具备“读心术
”，其核心是对用户历史行为的概率计算 。“当你点赞 、完播或快速划走 ，都会成为算法调整模型参数的依据
。所谓‘懂你’
，更多是你与算法共同塑造的结果。”

　　中国科学院软件研究所研究员
、抖音知识创作者张立波也从技术角度分析提出，算法并非具备意志的主体 ，而是一套基于统计和建模的工具 。“算法计算的是你对某类内容产生互动的可能性
，而不是理解内容的社会意义，更谈不上价值判断。 ”

　　多位学者的共识在于 ，算法的风险并不完全来自技术本身，而来自其规模化应用后的社会影响
。当算法成为信息分发的重要基础设施
，其透明度、边界和责任，就不可避免地进入公共讨论。

　　在大会现场 ，抖音内容运营负责人李翔宇试图回应这些长期争议 。他表示
，平台在过去一年重点推进两项工作：算法公开与治理公开
。

　　“算法的核心工作，是预估用户对某条内容产生互动的概率 ，比如是否看完 、是否点赞
、是否分享。
”李翔宇解释称
，抖音已通过“安全与信任中心”网站系统性披露推荐机制的基本逻辑，并集中回应公众关心的高频问题 。

　　▍AI与热点争议叠加

　　相比传统算法争议 ，生成式AI的普及让内容治理面临新的挑战
。

　　抖音内容运营业务代表唐跃在大会上提到
，AIGC技术降低了内容生产门槛，也降低了制造误导性信息的成本。“一些内容并非完全虚构 ，而是通过拼接、断章取义的方式‘以真乱真’
，在热点事件中更容易获得传播优势 ” 。

　　对此，抖音在过去一年中引入大模型和智能Agent参与谣言治理
。平台披露 ，借助多模态理解和传播异常识别，谣言识别响应时间已从“天级”缩短至“小时级
”
，平台谣言曝光量较年初下降90%。

　　“目前，我们也在筹备一个新功能 。”据唐跃披露 ，如果用户在观看视频的过程中还心存疑问
，可以在评论区直接 @抖音求真，把“我具体困惑在哪里 ”说出来 ，系统会触发AI分身进行真伪鉴别与解答
，让用户在便捷的场景里，完成一次“即时求证
”
。

　　在AI内容治理上 ，平台尝试建立可识别机制。唐跃介绍
，抖音已推动AI生成内容元数据标识的读写能力，并在推荐和搜索场景中向用户提示内容属性 ，“不是否定AI创作
，而是降低误导风险” 。

　　当然，外界对平台治理争议最集中的场景 ，往往出现在热点事件中。

　　抖音热点运营负责人田济铭表示，平台已建立热点分级分类机制
，在事件发生初期即介入研判
。“对事实尚不清晰 、争议较大的热点，我们会标记风险 ，限制争议热点当事人不当变现
，并强化权威信息分发 ”。

　　从报告披露的数据看，抖音的算法公开与平台治理已取得阶段性效果 ，但平台推进透明化的工作并未结束 。一方面
，平台透明化仍需要在外界监督与内生动力下持续进行；另一方面，内容风险并非单一技术问题 ，仍与创作动机、传播结构密切相关
。

　　同时
，抖音方面也透露了2026年的治理计划：在谣言治理上，将持续升级agent能力 ，建设更全面的知识库
，强化与媒体辟谣团的信息共享机制；在热点管理上，将推进“理性创作计划
” ，提供多元选题角度，加大对优质内容的流量倾斜；在信息透明度方面
，将持续公开平台不鼓励的内容类型和管控措施，引导健康的流量导向。

（文章来源：财联社）