【專訪】Neal Mohan 說演算法就是觀眾，但誰設計了投票機制？

這場訪談值得注意的地方有四個。第一，Mohan 對 AI 主導創作決策的問題，給了一個聽起來漂亮但值得細看的答案：他說演算法就是觀眾，不是 AI 在決定，是兩億人在投票。第二，YouTube 對 AI 生成內容的立場比外界想像的寬鬆，判準是品質，不是來源。第三，Ask 功能——影片下方的 AI 對話框——是 YouTube 和 Google DeepMind 合作最具體的成果，也是 YouTube 把自己重新定位成知識入口的關鍵動作。第四，Mohan 對 Netflix 搶創作者，AI 聊天機器人搶時間這兩個威脅，態度都很平靜——平靜到讓人想知道他是真的不擔心，還是不方便說。

◎演算法就是觀眾，不是 YouTube 在決定

Kantrowitz 問得很直接：把創作決策交給 AI，藝術還剩多少空間？Mohan 的回答是換一個框架：把 AI 或演算法這個詞換成觀眾。他的邏輯是，好萊塢那套三四個人坐在辦公室決定什麼叫好節目的時代，本來就不對；YouTube 的模式是兩億人每天用行為投票，AI 只是把那些票數轉譯成創作者聽得懂的訊號。這個說法有一定說服力，但也有一個它沒正面回應的問題：當 YouTube 開始建議縮圖要放幾張臉，建議你的影片要怎麼剪，創作者回應的究竟是觀眾的真實偏好，還是演算法篩選過後的偏好？Mohan 說 YouTube 的數據顯示內容並沒有同質化，每次問朋友最愛看什麼都得到不一樣的答案。這個答案很 CEO，但不算是反駁。

◎AI 生成內容，YouTube 不事先貼標籤

YouTube 不會因為一部影片是 AI 製作就降低它的推薦權重。Mohan 說判準只有一個：品質，以及有沒有觸及觀眾。他舉了一個在網路上爆紅的 AI 生成影片——一輛可口可樂卡車漏液，路人接了一桶，又打開旁邊一輛曼妥思卡車，把糖果倒在地上，混著可樂噴出一股氣流把人射出畫面——Mohan 說這種東西他不會叫它AI 垃圾。他的底線是：AI 垃圾（AI slop）是真實存在的問題，他不希望 YouTube Shorts 變成那樣；但 AI 本身不是原罪，就像合成器出現的時候沒有人說用合成器做的音樂不算音樂。這個立場對創作者來說是相對友善的，但執行面的問題——誰來判斷品質，怎麼判斷——他沒有給具體答案。

◎Ask 功能：YouTube 想變成你的知識助理

每部 YouTube 影片下方現在都有一個 Ask 按鈕，點開後可以直接用對話方式問這部影片在講什麼，跳到特定時間點，或者深入追問某個概念。這個功能由 Google DeepMind 的 Gemini 模型驅動——DeepMind 是 Google 旗下的 AI 研究部門，Gemini 是它開發的大型語言模型。Mohan 自己說他用這個功能用到上癮，舉例是他在備戰路跑比賽，看到一部講訓練節奏的影片拖拖拉拉不切入重點，直接問 Ask 抓結論。這個功能往大了說，是 YouTube 在把自己從影音平台重新定位成知識入口——用戶不再只是被動看完，而是可以主動挖掘影片裡的資訊。Mohan 也提到這個功能即將擴展到搜尋頁面，讓你用對話方式規劃旅遊行程，YouTube 會從多支影片裡提煉出步驟清單。

◎Netflix 搶創作者，Mohan 說這是恭維

Netflix 正在把 YouTube 上的熱門 Podcast 創作者挖過去，並且要求獨家授權，不能再上 YouTube。Mohan 的回應很老練：他說這不是第一次有平台來搶人，每隔幾年都有，YouTube 的工作是讓創作者覺得這裡才是家。他拿 MrBeast——本名 Jimmy Donaldson，目前全球訂閱數最高的個人 YouTube 頻道創作者之一——當例子，說 MrBeast 在外面做了電視節目，出了書，但他辦公室的第一條規則還是YouTube 優先。這個說法的潛台詞是：YouTube 的流量基本盤夠大，創作者離開之後很難複製同樣的成長。但 Mohan 也承認，他和每個創作者的談判都是一對一客製化的，這暗示他在某些案例裡確實要花力氣留人。

Mohan 這場訪談最讓我印象深刻的不是任何一個功能，而是他把 YouTube 的 AI 策略講成一件讓觀眾做主的民主化敘事，說得很順，順到你幾乎忘了問：誰設計了那個讓觀眾投票的投票機制？演算法決定什麼內容被看見，什麼內容沒有機會被看見，這件事本身就是一種選擇，而做這個選擇的是 YouTube，不是觀眾。這不是說 YouTube 做錯了，但這個問題值得繼續追。