創(chuàng)新必然帶來利益的二次分配，而法律雖然無法解決一切社會問題，但是通過權責的約束來規(guī)避更大的社會風險，仍然是移動互聯(lián)時代法治精神的體現(xiàn)

    內容之重與搬運之輕

    如果“今日頭條”不進行這輪融資，大概暫時還不會掀起那么大的波瀾，紅杉資本領投、新浪微博跟投的1億美元C輪融資，將北京字節(jié)跳動科技有限公司推到了風口浪尖。一個手機App新聞軟件，上線時間還不到兩年，市場已經給出了超過5億美元的估值，這讓媒體同行，特別是舉步維艱的紙媒情何以堪。

    “今日頭條”擁有1.2億激活用戶、4000萬月度活躍用戶和1300萬日活躍用戶，這在媒體行業(yè)競爭激烈的當下，的確可以傲視群雄。但是問題在于，“今日頭條”自己并不創(chuàng)造內容，它只是一款基于數(shù)據(jù)化挖掘的個性化信息推薦引擎，內容包含了新聞動態(tài)、圖片及各類短文。當“今日頭條”將大量內容“拿來”使用、變現(xiàn)，提升自身估值的時候，版權問題是它無論如何都繞不過去的，有媒體要聯(lián)合向“今日頭條”收取巨額版權費也屬合乎情理的反應。常在河邊走的“今日頭條”當然早有濕鞋的準備，它是通過將鏈接指到原媒體上去規(guī)避風險的，這當然會給原媒體導入點流量，但流量對于紙媒來說沒有多少用處，遠不如向門戶網站收取的真金白銀來得實在。

    資本的確有理由青睞字節(jié)跳動這類輕資產公司，新聞搬運工不僅操作流程簡便，而且潛在的商業(yè)價值豐厚，依靠不多的人員和一款核心產品，無需大量的物力人力投入，就可以通過短時間獲取的巨量用戶數(shù)來提升估值的耀眼度。但是新聞行業(yè)乃至整個媒體行業(yè)，在全球范圍內仍然無法歸為輕資產類型的行業(yè)，媒體終究是以內容決勝負的。沒有巨大的投入和團隊的配備，一個新聞媒體要獲取核心競爭力，基本上是天方夜譚，即使有了這一切，沒有良好的運行管理和優(yōu)秀的領軍人才，一個新聞媒體要保持生產力和創(chuàng)造力，也有相當?shù)碾y度。內容之重與搬運之輕的差別固然存在，但更關鍵的問題是搬運工擠占了內容提供者的利潤，巧取了遠超物流供應商的收益。

    行業(yè)新潮與侵權嫌疑

    “今日頭條”的創(chuàng)新性，究竟應該在其巨大的商業(yè)獲益中占有多少比重，也許是一個見仁見智的問題�！敖袢疹^條”的創(chuàng)新性并不體現(xiàn)在獨步天下的技術上，推薦搜索技術近年來已經在互聯(lián)網行業(yè)廣泛運用，比如亞馬遜、淘寶等電商頁面都會推薦“你可能喜歡的商品”，百度會向不同用戶在同一頁面精準地投放不同的廣告，社交媒體則會通過用戶的好友關系，向用戶推薦“可能認識的人”�！安履阆矚g”這項技術的含金量并不算非常高，“今日頭條”的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在兩個方面，一是專注移動互聯(lián)，突顯移動端的唯一性；一時把一個輔助性的功能發(fā)展成了獨立的產品，把“猜你喜歡”這一附屬于某一細分領域的技術獨立出來，覆蓋到全網全內容。

    用戶的社交網絡數(shù)據(jù)和用戶對推薦內容的反饋，是“今日頭條”進行個性化信息推薦、提高推薦精確度的依據(jù)，用戶對某一條內容的閱讀、評論、收藏，以及在此內容上停留時間的長短等等，都是推算用戶偏好的依據(jù)，隨著使用時長的增加和算法的不斷演進，推薦內容也會越來越精準。

    “今日頭條”無疑招來了兩個方面的麻煩，一是行業(yè)巨頭的反制，一是新聞媒體的維權。騰訊、搜狐等行業(yè)巨頭顯然已被驚醒，它們的新聞客戶端近期都增加了與“今日頭條”類似的推薦功能，由于推薦的內容來源于自身的資源，騰訊、搜狐很好地規(guī)避了版權風險，安全度自然要高得多。以個性化信息推薦的方式推送新聞，正在成為一種新的行業(yè)潮流，移動入口因為展現(xiàn)出了更多的可能性和潛在的商業(yè)機遇，已經成為了互聯(lián)網行業(yè)激烈競爭的高地。

    與同行的圍堵相比，新聞媒體的維權，無疑令“今日頭條”更為頭疼，《新京報》刊文直指“今日頭條”的典型侵權行為及其辯解理由：“‘今日頭條’所展現(xiàn)的新聞并非用戶直接使用搜索引擎精度搜索得來的，而是該款App事先通過對信息的整理、歸類、排行和大數(shù)據(jù)算法之后，得到‘二次加工’的新聞……其次，通過‘今日頭條’搜索展現(xiàn)給用戶的信息，在網絡版權法中被稱為‘深度鏈接’，即鏈接對象并非對方主頁，而直接達到二三級路徑以下的最終目標，雖然省去了用戶反復查找新聞的煩惱，不過也觸及了版權法所容忍的底線……”深度鏈接‘幾乎等同于剽竊。“

    “機器學習”與法律邊際

    “今日頭條”信息推薦系統(tǒng)的核心是所謂的“機器學習”，包含觀察、記憶、理解三層技術，這和用戶定制內容有著明顯的區(qū)別，因為用戶無須對范圍進行界定，機器學習的運作基礎主要是大數(shù)據(jù)分析，除了用戶社交網絡數(shù)據(jù)外，基于用戶位置的內容推薦也是重要手段，根據(jù)用戶手機所在不同位置的時長來判斷用戶當前的狀態(tài)，并推送系統(tǒng)認為符合用戶需求的信息，本身就是機器學習的核心任務。

    “今日頭條”在版權法方面有沒有侵權，如果侵權了，需要承擔怎樣的法律責任，顯然需要司法解釋，如果現(xiàn)行的法律無法清晰地對此加以回應，那么增補修訂法律以適應信息時代的要求，就已經是當務之急了。

    另外，加快信息時代特別是移動互聯(lián)時代隱私保護與個人權利保護的立法，也應該盡快提上議事日程，就像使用手機并不意味著必然要被海量的垃圾短信與騷擾電話淹沒一樣，營運商的商業(yè)倫理和法律責任，應該成為消費者可信賴的屏障�；谖恢玫姆⻊胀瑯右膊灰馕吨Ａ可虡I(yè)廣告隨時隨地的必然入侵，與商業(yè)逐利空間相比，個人自由活動的空間同樣需要法律的保護。網絡服務商提供了社交平臺，并不意味著可以隨意調取和分析私人之間的交流內容，大數(shù)據(jù)分析同樣不應該把商業(yè)開發(fā)瞄準到個人的隱私空間。消費者并不天然的只有接受糟糕的服務與拒絕一切服務的尷尬選擇。創(chuàng)新必然帶來利益的二次分配，而法律雖然無法解決一切社會問題，但是通過權責的約束來規(guī)避更大的社會風險，仍然是移動互聯(lián)時代法治精神的體現(xiàn)。