马斯克开源X推荐算法：AI主导社交媒体流量时代来临？
北京时间1月11日，马斯克曾表示“七天后开源算法”，当时多数人以为这只是又一次“画饼”。毕竟近几个月，X.com平台风波不断，裁员、AI生成争议内容、与监管机构摩擦等问题频发。
但这次，尽管未完全准时，他确实兑现了承诺。1月20日，X平台工程团队@XEn正式宣布：全新的X推荐算法已在GitHub开源。该算法采用与xAI旗下Grok模型相同的Transformer架构，消息迅速引发广泛关注，相关帖子浏览量近4000万，即便偏“硬核”的源码仓库，两天内也收获超1万收藏。
国内外不少网友已开始依据算法总结成为大V的方法。
AI主导的推荐机制
X在官方说明文件中明确指出：“已移除所有手工设计的特征和大多数人工规则。”这意味着过去由人工制定规则、机器执行的推荐模式被颠覆。以往内容能否被推荐，依赖点赞权重、转发权重、粉丝数加成、人工白名单等工程化规则体系，如今这些“人写给机器的规则”基本消失。
取而代之的是AI主导的推荐系统，该系统采用与Grok同类的Transformer架构模型。它通过分析用户过往的点赞、转发、回复等行为，学习用户的兴趣偏好，进而决定向用户推送的内容。许多人曾疑惑为何某些内容总能精准出现在时间线上，此次开源首次揭示了X信息流的内部结构。X用户每天刷到的内容主要来自两个系统：
一个是Thunder，它如同用户的专属“盯梢员”，实时搬运用户关注者发布的动态，确保用户不错过任何一条，提供亚毫秒级快速查询，是信息流的“保底机制”；另一个是Phoenix，它在全平台海量推文中筛选内容，核心任务是找出用户未关注但大概率会喜欢的内容。值得注意的是，在Phoenix系统中，粉丝数几乎不重要，只要模型判断用户会有反应，小号内容也可能被推送。
AI为每条内容“预言未来”
Phoenix判断内容是否值得推荐，并非依据点赞数或粉丝量，而是预测用户看到内容后的行为。具体而言，模型会预测用户可能产生的15种行为，包括点赞、回复、转发、引用、点击、展开图片、观看视频、停留阅读、访问主页、关注作者、分享等正向互动，以及“不感兴趣”、静音作者、屏蔽作者和举报内容等负面反应。
这些复杂的人类反应被转化为可计算的概率值，按权重加总形成内容的最终得分Final Score。简单来说，若算法预测用户对某条帖子有更多正向互动，就更倾向于推荐该内容。这意味着内容的价值不在于已获得的互动，而在于算法预测其未来引发的反应，系统试图量化“共鸣”和“厌恶”的概率。
此外，内容在打分前需经过“安检”，9个过滤器会快速筛除重复ID、信息不完整、过时、用户自己发送、已看过等不符合要求的内容。
普通创作者的应对方向
不少创作者担忧，若一切由AI决定，是否意味着“流量技巧”失效？实则不然，这套算法为普通创作者提供了更清晰的方向，前提是放弃旧有“流量技巧”，按AI的思维逻辑创作。从X平台源码可得出以下结论：
回复评论权重极高，“评论+作者回复”的综合权重约为单纯点赞的75倍。不回复评论，几乎等同于告诉算法内容不值得扩散。其次，算法重视用户停留阅读时间，连续刷屏式发布且用户快速划走，会被模型判定为“不值得花时间”，有信息密度、阅读价值的内容胜过十条刷存在感的内容。
视频方面，X不看重完播率，更关注用户是否点开，因此封面、标题和开头比剪辑精致度更重要。账号粉丝基数并非关键，Phoenix在候选阶段几乎不看粉丝数，仅关注用户向量与内容向量是否匹配。“小号”引发互动也有机会被推，“大号”持续引发负反馈则对传播影响“致命”。
马斯克承诺每四周更新一次算法，这让创作者有机会根据数据调整策略，但也意味着他们处于不断变化的博弈环境中。从算法本身看，它比过去更透明、更“公平”，削弱了粉丝数影响，移除了人工规则，内容命运不再依赖人为调参。但对长期创作者而言，系统存在隐患：AI视角下，争议比正确易加分，情绪和冲突比理性易放大，系统不关心内容是否克制严谨，只关注是否“可触发”。极端观点、强烈情绪天然易制造互动，若未触发举报或屏蔽，可能被持续放大。
这是危险的诱惑，当创作者按“模型认为易引发反应的内容”创作时，创作已从自我表达转向讨好预测人类行为的AI，是否违背初心成为无法回避的问题。或许创作者需警惕的不是算法本身，而是将其视为唯一目标，X的推荐系统适合当放大器，不适合当指南针。
讽刺的是，马斯克曾多次谈及AI对人类社会的潜在威胁，其中反复提到的场景是AI通过操纵情绪和舆论影响公众认知。或许X在这条路上会走得比想象中更远。
本文来自微信公众号 “IT时报”（ID：vittimes），作者：贾天荣，36氪经授权发布。
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