很多人認為，由演算法稽核透過之後便直接釋出，資訊到達受眾手中，這就是如今資訊流動的迴圈圈，但事實並非如此，實際在實行過程中，迴圈過程往往比較複雜，儘管一篇文章由生產者到受眾可能僅僅幾分鐘時間。

每天都有數以十萬甚至百萬計的文章流入一個平臺數據庫中，演算法會對這些資訊進行稽核和篩選，內容質量極度低下的一部分將被阻隔，同樣，某些已經得到大眾認可的自媒體釋出的優質文章可能直接進入精品庫，進入精品庫的這一部分內容將由編輯進行加精，選擇出優質特稿進行主推。

如果認為這就是全部過程的話，就大錯特錯，設想，假設以上過程就是全部，那麼這些平臺內容稽核部門的員工豈不是都要失業？

精品內容在所有資訊中的佔比畢竟比較小，很大一部分都是偏向普通的內容，這些內容中往往存在演算法過濾環節的漏網之魚，此時，就需要人工編輯來進行內容的二次稽核，稽核透過才能流向大眾。這就是演算法強大的時代依然有很多人工稽核存在的理由，事實上，人工稽核是演算法時代必不可少的一環，比如一點資訊，就在人工編輯環節加碼，加大人工干預力度，這樣的舉措就避免了很多漏網之魚流向大眾，提高了平臺內容的質量。

言歸正傳，新聞資訊平臺的內容確實有演算法稽核，但在演算法發展至完全可以過濾所有風險內容的水平之前，人工編輯的稽核將長期存在。

其實是因為演算法的聰明都是小聰明，因為演算法會精準地知道你喜歡什麼，哪有一部分人就是喜歡低俗內容，所以演算法這時候就會給那一部分人推薦低俗內容，這就是演算法的弊端之一，這也是人工稽核存在的理由之一，說到底，人的參與不能停止，反之，各個平臺上就會充斥著不良資訊。筆者有一個朋友就在一點資訊工作，也側面瞭解了一些業界資訊，據我瞭解一點資訊在這一方面做的還不錯，對於演算法機制的把控力度比較強，最近整改動作比較多，聽說人工參與更多了，把控也更嚴格。大量的人工稽核其實最主要的就是保證平臺內容的質量，以免被不良資訊鑽了空子。