2017年4月5日，快手CEO宿华在位于北京中关村清华科技园的快手总部接受南方周末记者采访。 （南方周末记者张涛/图）
（本文首发于2017年4月27日南方周末）
与大多数具有智能分发功能的互联网产品一样，快手的产品模式是人与信息的精准匹配。
据快手CEO宿华介绍，当快手新用户冷启动时，机器会首先根据用户的注册信息、手机型号、地理位置和周边用户等信息，对用户特征进行分析。 当用户有使用行为并浏览内容时，快手本机会根据用户的兴趣爱好更新用户特征库，进而为用户匹配更精准的内容。 目前，快手的用户特征库已达数百亿。
如果用户开始发布视频，快手的机器会识别内容，将内容匹配并分发给可能对该内容感兴趣的其他用户。
机器准确识别用户兴趣需要一定的时间。 比如苏华，从小就喜欢二胡。 这不是一个流行的爱好。 一开始，系统并没有发现他的爱好。 过了一会儿，机器开始向他推荐一些二胡视频。 苏华说，很难说机器用了多久才发现这个兴趣，没有特别明确的临界点和边界，就像交朋友一样。
由于去中心化的定位，快手的算法机器更有效，因为所有的注意力资源都分配给了机器。 快手这只看不见的手决定了你的内容推荐给谁，推荐给多少用户，也决定了是否给你直播权。
这台机器是快手的人工智能技术和核心算法。 它的作用是了解用户上传的内容，然后将此内容与可能对此内容感兴趣的其他用户进行匹配。
在宿华看来，快手人工智能技术的核心是三点。 一是对内容属性的理解，二是对人属性的理解，三是人与内容的交互。
内容属性的理解主要是识别图片、文字和视频内容。 目前互联网行业的技术在识别文字和图片的技术上已经比较成熟。 不仅可以识别文章的类别（军事、体育、娱乐等），还可以识别文章的情绪（高兴、悲伤、贬低或赞美）。 然而，视频内容的识别技术仍有待突破。 目前只能识别场景（室内外、酒吧、游乐场）。
苏华举例说，在一段恋人拥抱的视频中，人们很容易看出那是离别的拥抱。 但机器无法识别这个拥抱是久别重逢还是短暂别离，是幸福的重逢还是悲伤的别离。
“机器可以识别是宠物，但它是猫还是狗？如果是狗，那是什么狗？这些都是需要更多突破的技术。” 苏华举了个例子。 他发布了一段他的孩子在玩具车上打瞌睡的视频。 机器可以判断视频中有小孩和汽车，但机器还不能区分是真车还是玩具车。
这个视频不能简单的推送给发过儿童视频的用户。 因为那些用户可能只喜欢自己的孩子。 即使用户喜欢别人家的孩子，不管是喜欢胖小孩还是瘦小孩，这些细节上的差异都需要机器去学习。
为了准确匹配，机器会进一步发现这段视频中的其他细微特征。
“每一个特征都经过机器的猜测，然后进行验证。这是一个弱决策，但是很多弱决策叠加之后，就变成了强匹配。” 苏华说快手官方人工联系方式，这些功能在快手存量中就是百亿。
对人的属性的认识可以分为三个部分：短期属性、中期属性和长期属性。 其中，长期属性是出生日期和地区。 中期属性是爱好。 最难识别的是短期属性。 例如，如果一个人搜索“苹果”快手官方人工联系方式，他可能今天想吃一个苹果，但明天可能想买一部 iPhone。 这些属性瞬息万变，最难识别和判断。
判断一个人的短期属性很难，但也更有价值。 比如曾光明说一个人是皇马球迷。 他想看到关于皇马的新闻，但他可能不想看到皇马输球的视频。 如果你在不合适的时候给他推送皇马输球的视频，他可能会很不高兴。
人与内容的交互是指用户之间的点赞、关注、评论等行为。 这些数据帮助机器预测一个人的爱好和兴趣。 数据交互最难的地方在于需要时间积累，用户量积累和用户活跃度。
曾光明表示，为了让机器更加公平公正，快手的工程师们为机器设定了一个“公理”，建立了一个规则社区。
在这个法治社会里，就算苏华自己没有崛起实力的内容，他研发出来的机器也很难得到认可。 宿华透露自己只有90多粉丝。
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