演算法真的懂你吗？它只是在揣摩你像谁

你有没有过这样的感觉：

打开短视频 App，只是想看一眼，结果两个小时就没了。

你以为是自己懒，但其实，是平台太懂你。

我是一个做视觉算法的工程师，日常的工作，就是训练模型去识别视频内容的“吸引力”，然后——

让系统更“聪明”地把这些内容，推送给更容易上瘾的人。

推荐系统怎么“看穿”你

先说最核心的一句话：

推荐系统不是为了让你满意，而是为了让你留下来。

你划过每一条视频，点开每一张图片，哪怕只是多停留了一秒——这些细节都会被记录进你的“用户画像”。

工程上，我们会用一种叫做 embedding 的方法，把你转成一串向量（比如128维、256维的浮点数组），同时也把每一条内容转成向量。

接着系统会问：

“你和哪些内容更接近？”

“你和哪些用户更相像？”

再把“他们喜欢的”也推给你。

这就是你为什么越刷越上头。因为平台已经把你投影到了另一个“你”所在的用户群。

我做的视觉算法，又在干什么？

我做的是视觉方向的算法。比如你刷到一条视频，系统会：

抓封面图的构图、颜色、人物情绪

从中提取关键帧，判断是否有颜值、萌宠、食物、情绪张力

分析画面中出现的元素是不是符合你过去的喜好

我们甚至可以知道，你更喜欢暖调的画面，还是冷调的；你对“哭”的视频停留更久，还是“笑”的。

视觉只是推荐系统的一个部分，但它对“第一眼吸引力”极其重要。

如果你从来没点赞，却总在“某类视频”上多停一会儿——视觉模型会捕捉到，然后告诉推荐系统：“再多推一点这种。”

平台最看重的 KPI 是什么？

一个词：停留时间（Retention Time）。

你是不是点赞、评论、转发——其实不那么重要。平台最关心的是：

你留了多久。

你还会不会回来。

这背后是生意逻辑：

时间越长，广告越多；活跃越久，数据越丰厚。

所以系统的目标，从来不是“你开心”，而是“你不走”。

推荐系统到底有没有“恶意”？

很多人觉得算法像黑魔法，会操控人。但从工程师视角看，它只是：

吃用户行为数据

学你更可能点什么

然后学着重复给你看

我们只是“喂数据、调模型”的人，真正做出决定的是：

业务团队设定的目标函数（目标）。

一旦目标设成“最大化停留时长”，算法自然就往上瘾方向跑。

你说它有恶意吗？

也不是。它只是太“高效”了。

被算法定义的不是人，而是“人性中最容易被利用的那部分”

你以为系统“认识了你”？

其实不是。它只认识你最容易出手的那一面。

你曾经点进了一次“出轨现场”的视频？那系统会记住这个关键词；

你偶尔在“穷人逆袭”的剧情上停留太久？下次它直接给你一整页“暴富励志”；

你只是在深夜失眠，划过几条“emo 文案”？系统以为你爱“悲伤文学”。

系统没法分辨你“是谁”，只能看到你“哪一面最容易被唤起”。

而它只优化这部分。

所以怎么办？

我不能告诉你“不要用推荐”，那不现实。但你可以：

主动选择打开什么，而不是一直等平台推送；

定期“清洗”兴趣，多搜索点不一样的内容，让系统别只看你的一面；

明白它只是工具，别把它当成真的“命运指南”。

有时候你划得累了，不是你懒，而是平台想让你懒。

而你有选择——去拿回主动权。