7月27日,由中国互联网协会指导、微博和新浪新闻主办的“融合生态价值共创”2022新智者大会召开,中国互联网协会理事长尚冰、微博CEO王高飞为大会致辞。据了解,首届新智者大会汇集了来自中国工程院、清华大学、复旦大学等学界的顶尖专家,以及阿里巴巴、百度、360公司、微博等知名企业的创始人或高管,他们围绕数字化转型、AI安全、云科技、AI伦理、元宇宙等热门技术话题向观众们分享了各自的研究与思考。
在“智驱万物:AI推动万物互联的加速到来”议题中,微博COO、新浪移动CEO、新浪AI媒体研究院院长王巍发表了题为《云为数智技术融合应用赋能微博复杂业务场景》的主题演讲,向观众们分享了云计算、人工智能、大数据等技术在微博业务中的融合应用。
微博COO、新浪移动CEO、新浪AI媒体研究院院长王巍做主题演讲
以下为王巍先生演讲实录,内容经编辑略有删减:
各位来宾、各位媒体同仁,正在观看视频的观众朋友们,大家上午好!我是王巍,今天很高兴能够代表新浪和微博跟大家分享交流。首先作为主办方,我要感谢尚冰理事长、邬贺铨院士以及各位嘉宾,对我们新智者大会的鼎力支持。另外,我还要感谢正在收看视频的媒体和观众朋友对我们的厚爱。由于疫情原因,很遗憾这次没能跟大家在线下相聚,我们只能通过视频的方式,跟大家汇报智能信息时代,AI发展的一些前沿技术和应用成果。
接下来,我会花点时间,跟大家分享,云计算、大数据、人工智能的前沿应用,并以微博的核心业务为例,向大家介绍一下,在实践中,我们是如何利用技术创新,为微博的复杂业务场景赋能的。
在分享之前,我想,先来回顾下互联网的发展历程。
如果说PC互联网是网络世界的开端,那么移动互联网的兴起则是顺势而为,让网友将这无形的信息空间装进了口袋。
移动互联让信息传输呈现出便捷即时化、垂直碎片化、云端化等特点,这使得信息的传播效率、范围和影响力等,都发生了根本变化。此后,随着大数据、云计算、人工智能等技术,与移动互联网的叠加融合,我们逐渐过渡到了智能信息时代。
我们说,智能信息时代有四个特征——场景化、智能化、万物皆媒和以人为本。
首先是场景化,体现在信息传播的精准度。比如我们微博的一个用户,正在环球影城游玩,在得到用户授权后,我们就会根据用户所处的场景,向他推送环球影城相关的新闻、资讯、游玩攻略等。
第二个智能化,智能化体现在人与技术的全方位交互,通过数据建模、算法训练、机器学习等工作,实现人机协同的良性互动。
第三个万物皆媒,万物皆媒主要体现在,信息传播终端的变化。现在我们获取信息的渠道,已经不仅仅局限在手机上。在智能家居、智能穿戴、车联网等方面,都成为了我们获取信息的通道。这些智能设备厂商、智能汽车厂商,自然就成为了媒介的组成部分。
最后,我来讲一下以人为本。其实这也是对以上三个特征的总结。无论技术发展得多么先进,它最终都要在人类社会中落地,都必须要考虑,终端用户的需求和体验。所以,以人为中心的AI发展道路,才能让技术真正成为我们的伙伴,帮助我们生活得更加美好。
大家看到,我的PPT里,还有一个元宇宙。从去年开始,元宇宙就引发了广泛的讨论,比如数字孪生、数字人、XR、区块链技术等,包括微博在内的很多公司也都在做布局。今天下午的元宇宙专题论坛,我们也会听到来自元宇宙领域创业者、投资等专业人士的分享。我认为目前基于AI、区块链、XR等前沿技术的应用场景,已经体现了一些元宇宙的雏形。诸如游戏、社交等领域,都是元宇宙非常好的应用场景,我相信这些应用场景,会引爆大家参与元宇宙的热情。
当前我们处在智能信息时代。新一代智能信息技术蓬勃发展,协同创新所驱动的智能经济,打破了原有的社会联结架构,相应的这些技术,也驱动着互联网生态格局发生着巨变。
我们微博搭建的技术架构,也是以云计算为基础、以大数据为依托、以人工智能为中枢的技术架构,用来应对微博众多且复杂的业务场景,比如微博的社交关系、用户的多元兴趣、以及全民关注的热搜产品等等。而在这些复杂业务场景背后,起到至关重要作用的则是我们的技术研发团队对于技术的创新赋能。下面我就围绕热点应对、算法推荐、内容安全这三块微博比较核心的业务,来分享一些我们的探索与创新。
第一部分,跟大家分享,我们如何利用云计算架构的优势和技术创新,在短时间内聚集大量算力,从而帮助微博,从容应对热点带来的的流量洪峰。
我先介绍一下IT建设的发展过程。IT建设所依赖的基础资源经历了从服务器到云化资源的发展历程,目前正在快速进入云原生阶段。
我们先看服务器阶段。这个阶段IT建设的特点是以硬件设备为中心,业务应用随不同厂商设备、操作系统的差异化进行定制;设备的安装和调试,应用的部署和运维,基本靠人力完成,自动化程度低,缺乏统一的设备和应用管理能力。
来到云化阶段,传统模式下分布离散的设备被统一起来,实现了各类资源如计算、存储、网络的池化。然后企业通过统一的虚拟化平台,为上层业务提供资源管理接口,实现资源管理能力的自动化,从而屏蔽一部分基础设施的差异,使得应用的通用性增强。但因为云平台软件的差异化,这个虚拟平台无法在不同云厂商间进行能力共享,所以企业的应用部署还是以资源为中心。
那么在云原生阶段,企业的关注点才开始从以资源为中心转移到以应用为中心,包括应用敏捷交付、快速弹性、平滑迁移、无损容灾等。因此,企业开始考虑如何将基础设施与业务平台融合,为业务应用提供标准的运行、监控、治理平台,并将业务的应用能力下沉到平台侧,更好的帮助企业实现应用的自动化。
微博目前就处在从云化向云原生转变的过程中,通过技术创新,在快速弹性和资源容灾等方面都取得了很好的效果。下面我们来看应用案例。
热点应对一直是微博业务中面临的最大挑战,微博作为全民关注的社交媒体平台和舆论广场,全社会的重大事件都会在这里发酵,很多事件都成为了全民关注的超级热点,这些热点事件通常是不可预知的。
以最近全民关注的“唐山事件”为例,事件当天的热点流量较日常流量峰值翻了一倍。
如果按常规方案,微博除了采购应对日常流量的服务器之外,还要额外常备大量的服务器以应对这种突发热点,这会造成日常服务器大量闲置,付出较高的成本。
如何用更小的资源成本,应对突发的热点流量。这是我们面临的第一个挑战。
那么,随着微博用户体量的不断增加,微博上面的热点也越来越多,而且用户逐渐养成了来微博消费热点、“吃瓜”的习惯。进而带来的是热点流量越来越高,热点流量洪峰到来的速度也越来越急。
如何更快的把扩容服务器部署到线上,这是我们面临的第二个挑战。同时,只要扩容速度足够快,我们日常的服务冗余就可以降到更低,能够大幅节约成本。
我们通过不断的技术创新和应用,来应对这些挑战。
微博很早就应用了微服务+Docker容器化技术,提升服务运维的效率,实现了服务动态扩缩容能力。并且搭建了以“私有云+公有云”为资源底座的混合云平台,通过这个平台抹平自有实体服务器和多个公有云资源的差异,实现了高效的弹性部署和自动扩缩容能力。
当前我们已具备10分钟调度超过一万台的扩容能力,用较低的成本,获取足够的服务器来应对热点流量,从而解决了上面说到的第一个挑战。
另外,我们建立了热点监测机制和热点联动体系,并通过微博自研的Weibo Mesh技术,实现不同服务间跨语言的高效调用,提升整体服务的性能,和联动扩容效率。
微博从公有云获取服务器、部署服务镜像、启动服务及预热、直到线上流量承接全流程,扩容时间大幅缩短,很好的解决了第二个挑战。即使面对冬奥期间,多个热点事件叠加爆发的影响,也能够从容应对,超级流量洪峰。
当然,在当前技术架构下,调用公有云还是需要时间的,所以日常常备服务池,仍需要一定资源冗余,这样做能为动态扩容争取一些时间。那么,热点来的越急,需要冗余的资源就要更多。同理,如果我们能让扩容效率更高,对应的资源冗余就能够降到较低水平。
针对这个问题我们采用了在离线实时混合部署技术。利用CPU实时抢占式调度技术与容器化技术相结合,实现微博服务在离线实时混合部署能力。混合部署池变成核心在线服务的临时动态资源池;日常流量期间正常执行离线任务和服务,热点流量到来时,可以秒级承接核心服务的热点流量。
上面讲了热点应对,接下来,我想以微博的推荐业务为例,和大家分享在智能信息时代,我们如何用AI新技术,驱动平台业务的智能化发展。
首先我们来看人工智能的技术发展趋势。如果我们回顾机器学习的发展历程,可以看出AI的总体发展趋势是:训练数据的海量化及多样化,AI模型的复杂化及通用化,算力的高效化及规模化。
我们看屏幕上展示了四个相对具体的AI发展方向。
首先,是多模态数据融合。随着5G网络等通信技术的快速发展,图片、视频类型模态内容,在网络内容中占比越来越高,所以进行模态融合非常必要,比如同时对微博的文本、图片、视频进行多模态融合,可以更好理解微博所讲的内容。
其次,是超大规模图计算。相对其他机器学习模型,超大规模图计算有个特殊的优势:通过信息在网络中的传递,促进信息的流动、汇聚与集成,比如对于行为少的冷启动用户,我们可以通过他关注列表中的人,以及这些人发布的内容,通过信息传播来推导这个用户的兴趣。
第三,我介绍下AI研发的哑铃模式。目前的AI研发重点,一个是越来越大的超级大模型,一个是模型小型化技术。我们都知道,目前随着模型参数规模越来越大,模型效果越来越好,高精度模型仍然在持续增大,比如2018年Google的Bert刚出来的时候,模型参数规模是3亿,不算太大,但是之后这个数字快速增长,Open AI研发的GPT2模型,参数规模15亿,GPT3模型,参数规模1750亿,2021年Google发布Switch Transformer,参数规模1.6万亿。另一方面,虽然说模型越大效果越好,但是因为模型过大,有时会导致无法落地实际应用。所以研发的另外一个重点,是将这些大模型小型化、轻量化,比如模型蒸馏、模型剪枝等技术,也是业界特别关心的。
另外一个趋势,是AI模型从专用模型走向通用模型。谷歌在2021年下半年公开的Pathways模型框架,首先提出这一构想,希望通过构造一个通用的大模型,达到“一个模型做千万件事”的目标。具体的思路是,不同任务数据输入后,通过路由算法,选择神经网络的部分路径,到达模型输出层。不同任务既有参数共享,也有任务独有的模型参数,通过这种方式来达成“一个模型做千万件事”的目标。
讲完行业趋势,下面,我介绍一下我们的微博推荐业务。微博环境下做推荐系统,既具有鲜明的微博特色,同时又面临着复杂的业务场景。这种特点及复杂性主要体现在三个方面:
首先是无处不在的社交关系。我们知道,微博作为国内最大的社交媒体网络,目前月活用户达到5.82亿,这样的用户规模构建起了多样的复杂网络。
其次,微博内容具有时效性强、多样性高的特色,很多网络事件都是第一时间在微博引爆的,而且作为综合媒体,微博涵盖了几十个高质量的垂直领域内容。
第三,是多元化场景的推荐需求。我们微博有很多场景,比如关系流、热点流、视频流等,都有很强的推荐需求,要给用户分发他们感兴趣的“千人千面”的内容。
那么,面对复杂的业务场景,我们是如何应用AI和大数据对推荐系统赋能的?微博推荐系统整体由三部分构成:内容理解、用户理解,以及推荐系统。下面我展开来讲。
首先,我们来看在微博内容理解方面做的一些工作:要想搞明白一个微博到底在说什么,仅仅理解文本内容是不够的,必须采用多模态理解技术,融合博文、图片、视频等多种媒体信息。我们结合微博特色,训练了自己的微博多模态预训练模型,通过“对比学习”,这种自监督学习方法,来进行多模态预训练。
以图中展示的例子来简单介绍下:大家可以看到,我们可以利用微博自带的‘话题‘,来自动构造训练数据。比如我们可以把两个都写着“训练中的拉什福德”的微博当作正例,随机选择一些不同话题的微博作为负例,这样就能自动构造训练数据。对于某条微博,其中的文本内容通过Bert编码,图像和视频内容通过ViT编码,然后通过fusion子网络进行信息融合,形成微博的embedding编码。这是一种预训练过程,经过预训练,学好的微博编码器可以拿来对新的微博内容进行多模态编码,形成embedding,应用在推荐等下游任务中。
在微博用户理解方面,我们采取了超大规模图计算,来更好地理解用户的阅读兴趣是什么。微博的社交媒体属性天然匹配大规模图计算,可以表达用户之间的关注关系、用户和博文的转评赞等互动行为。我们以用户和博文作为图中的节点,以用户间的关注关系、用户和博文的阅读及转评赞等互动行为构造图中的边,建立起包含10亿规模节点、100亿规模边的超大规模图。通过大规模图计算中的信息传播、汇聚和集成,形成表征用户兴趣的embedding向量,可以更好地理解用户兴趣。
当我们理解了微博在讲什么,理解了微博用户的兴趣,那么就会通过微博推荐系统,将高质量的微博,个性化地分发给对此感兴趣的用户。我在前面提到过,微博在多元场景都有推荐需求,比如推荐流、关系流、视频流等,每个场景都需要个性化的用户体验。
那么,如何在这种复杂场景下构造高效率的推荐系统呢?我们在这里采取了多场景建模的方式。我们希望只构建一个推荐模型,用它来服务多个场景。那么如何表示场景间的共性和个性呢?我们通过网络参数在场景间共享,或者场景自己独享私有网络参数,来体现场景的共性与个性。比如看这张模型图,在模型的底层特征输入层,以及网络中间的一部分“专家子网络”,这些网络参数是各个场景共享的;而其他子网络参数则是某个场景所独有的。通过这种方式,就可以兼顾场景的共性与个性,能够通过一个模型服务多个场景,节省模型资源。
上面我分享了我们技术创新对热点应对和算法推荐的赋能,接下来我要跟大家介绍下,微博在内容安全层面所做的一些技术创新和应用。
微博结合自身复杂的业务场景,自研图神经网络的分布式训练框架,结合对比学习,对用户特征和社交图网络编码,学习用户高阶特征。由于海量标注数据的成本非常高,我们基于无监督的方法,学习用户的embedding,构建用户图网络模型。然后基于小规模的标注数据进行监督微调训练,支持离线挖掘、实时预测,实现了对潜在风险信息的主动预警。
另外,在日常的运营中,微博严格贯彻执行《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规和相关管理规定,投入大量资源,对有害不良信息进行清理整治,以净化网络环境。随着治理不断深入,黑灰产也呈现出激烈对抗的态势,违规图文信息更加多样、手段更加隐蔽,难以通过单模态判断有害信息,所以我们必须通过图文多模态算法,利用NLP模型(如Bert)和CV模型(如:VIT),深层次融合图片+文本特征,然后通过特征融合网络进行编码,对内容合规性作出及时有效地评估,从而有效控制灰黑产的违规行为。
此外,为了进一步贯彻落实2022年“清朗”系列专项行动的相关要求,全面整治饭圈拉踩引战、网络暴力等问题。我们依托海量的微博文本语料,自研预训练模型,对站内数据进行深度语义理解、情感分析,建立了性别对立、粗俗冒犯、网暴预测等方面识别能力,对可能遭受言论攻击的用户进行保护,帮助国家和社会来营造安全、文明、和谐的网络生态环境。在这里,我还想再补充说下微博对于技术的态度。曾有人说,算法没有价值观,但我们认为,算法的价值观体现的是背后掌握算法的人的价值观。所以多年来,我们也一直践行着这样的价值理念,用资深的运营团队和审核团队,努力去训练AI,努力使我们的算法具有正确的价值观。
以上,我们谈了微博在利用云计算应对突发热点、运用AI和大数据为算法推荐、内容安全赋能的一些探索和成果。最后回到大会的主题“融合生态价值共创”,我想说,技术的发展速度有时超乎我们的想象。曾经我们畅想的未来已经站在眼前。无论是互联网企业还是传统企业,都应该在万物互联的格局下,重新思考未来的发展战略,用AI思维去思考,用更加开放的心态与新技术去融合,让云计算、AI、大数据等技术,成为我们发展的基础底色,为社会创造更大价值。
以上就是我分享的全部内容,感谢大家的收看,最后预祝大会圆满成功。谢谢大家!
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