Threads推出“Dear Algo”AI功能：用对话定制信息流，社交算法进入“可沟通”时代

社交平台的信息流算法，正在从幕后走向台前，变得可以“对话”。最新行业动态指出，一款由Meta公司运营的社交应用Threads，推出了一项名为“Dear Algo”的AI驱动新功能，允许用户通过公开发帖的方式，直接“告诉”算法自己短期内想多看或少看什么内容。这一举措被视为社交平台在个性化推荐和用户控制权上交出的最新答卷，或将重塑用户与算法互动的方式。

功能详解：如何与算法“对话”

“Dear Algo”功能的使用方式颇具趣味性。用户只需在Threads上发布一条公开帖子，以“Dear Algo”开头，后面跟上具体指令即可。例如，输入“Dear Algo，我想多看一些关于科技创业的帖子”或“Dear Algo，请暂时减少推荐某部电视剧的内容”。提交请求后，用户的信息流 (Feed) 将在接下来的三天内根据指令进行调整。

值得注意的是，由于指令通过公开帖子发出，其他用户可以看到这些请求，甚至可以转发（Repost）他人的指令来应用到自己的信息流中。市场消息显示，平台方认为这能将个性化体验转化为一种社区互动，帮助用户发现新的对话和话题。当然，这也意味着用户的偏好请求将暴露在公共视野中，对于注重隐私的用户而言可能是一个考量因素。

技术背景：从隐式反馈到显式指令

传统的社交平台算法主要依赖隐式反馈 (Implicit Feedback)，即通过用户的点击、停留时长、点赞、评论等行为数据来推测其兴趣。而“Dear Algo”功能代表了一种向显式反馈 (Explicit Feedback) 的演进。用户不再需要被动地通过“不感兴趣”按钮进行消极过滤，而是可以主动、明确地表达即时需求。

这一变化背后，是生成式人工智能 (Generative AI) 和自然语言处理技术的进步，使得算法能够更准确地理解用户以自然语言表达的复杂意图。此前，Threads及其主要竞争对手如X（原Twitter）和Bluesky，均已提供了基础的偏好管理工具，但“Dear Algo”将控制的颗粒度和主动性提升到了新的水平。

市场竞争：差异化功能与实时性争夺

分析认为，“Dear Algo”功能是Threads在激烈市场竞争中打出的一张差异化牌。通过赋予用户对信息流更直接、更灵活的临时控制权，Threads试图在用户体验上建立独特优势。该公司在一份最新文件中表示：“Threads是你了解当下正在发生之事的地方。但有时，你关心的事情瞬息万变，你会希望你的Threads信息流能反映这一点。”

此举也被视为Threads强化其“实时性”标签的努力。长期以来，实时信息传播是X的核心竞争力。而“Dear Algo”允许用户围绕正在进行的体育赛事、突发新闻等热点事件即时调整信息流，有助于增强平台的实时互动感和用户粘性。