YouTube推出AI自定义信息流功能

YouTube正在尝试把推荐算法的部分控制权交到用户手中。该公司宣布推出一项名为自定义信息流的新功能，允许用户用自己的语言描述希望在YouTube上看到什么样的视频，再由AI据此生成一条专属的信息流。

具体使用方式并不复杂。用户只需在YouTube的提示词输入框中，用自然语言写下这条信息流的主题或用途，平台便会围绕这段描述来组织内容。YouTube给出的示例包括：为30分钟的通勤路程构建一条由视频播客组成的通勤信息流，或者按照心情来定制，例如“用来放松的舒缓解说视频”。这类描述并不局限于单一兴趣点，用户完全可以写明自己想要的氛围、场景或内容类型。

与其他平台的类似功能相比，自定义信息流的差异在于它由AI驱动，因此提示词的容错空间更大，表达也可以足够长。用户可以在描述中详细说明希望信息流包含什么、排除什么、优先呈现哪一类内容，甚至可以交代清楚内容的呈现方式和筛选偏好。换句话说，过去只能通过点赞、订阅、观看时长等隐式信号间接传达的意图，如今可以直接用一段话写出来。

这项功能背后的技术支撑来自Google的Gemini模型。生成完成的信息流不会与YouTube原有的主页推荐混在一起，而是被固定在YouTube主页的顶部，以独立标签页的形式存在。用户打开YouTube应用后，可以直接切入最符合当下需求的那一条信息流，而不必再让主推荐流决定自己看什么。需要强调的是，自定义信息流并不会取代YouTube原有的主推荐流，两者是并行存在的。

YouTube负责观众AI产品管理的副总裁Emily Moxley在面向记者的沟通中提到，YouTube平台上的视频总量已超过200亿条，用户距离自己感兴趣的内容永远只有一次搜索之遥。她表示，在YouTube上最令人兴奋的事情之一，就是整个世界仿佛触手可及。而自定义信息流的思路，正是用生成式AI来帮助用户在这片庞大的内容库中更高效地探索。

从行业视角看，让用户自己搭建算法已经不再是新鲜概念。去中心化社交网络Bluesky多年前就开始推广这一思路，以此与X等对手形成差异化，今年还推出了名为Attie的AI工具，让信息流的搭建变得更加简单。Meta旗下的Threads、Instagram、X以及较晚入场的Spotify，也都陆续上线了各自的信息流构建功能，其中不少同样由AI驱动。YouTube的加入，意味着这一交互范式正在从社交平台扩散到全球最大的视频平台。

把提示词当作推荐系统的接口，带来的变化不只是多一个入口。传统推荐依赖行为数据反推兴趣，用户很难解释清楚“为什么我的首页全是这类内容”，也难以主动修正。而自然语言描述把意图表达前置，用户可以直接定义边界条件，比如明确排除某类题材、要求优先推送某个方向。对于内容库规模以百亿计的平台来说，这种显式的策展方式，或许比无限下滑的推荐流更接近用户真正想要的结果。

按照官方公布的节奏，自定义信息流的创建功能将支持同时建立多条信息流，并从下个月开始陆续在YouTube网页端和移动端上线。届时，用户在新标签页中切换不同主题的专属信息流，将成为YouTube使用体验中的常规操作。