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是什么让我们变得更“懒”和更“笨”?

来源:L先生的猫(lxianshengmiao)       责编:Lachel       2017-01-18

写在文章之前——

如果您刚好读过本网近日发过的一篇名为《媒体正在沦为今日头条们的“内容工人”?》的文章,如果您也是一名传媒人,有没有感到身处在到处“颠覆式创新”的环境而无所适从?

如果说思辨性是人类被赋予的一种难以“人工智能”的智慧的话,那么我想在这个充满“信息爆炸”“资讯过剩”的时代,思辨与批判就是在包围我们的海量数据中不至于迷航的核心能力之一。

接下来就为您再推荐一篇文章,其对“智能推荐”的观点恰十分冷静,也许可以带来多维度的思考。



智能推荐时代,是什么让我们变得更“懒”和更“笨”?

Lachel(转自微信公众号:L先生的猫(lxianshengmiao))


当你的信息、视野、思考方式

都完全“泯然众人”,

你还如何能输出更有价值的想法?

我想从智能推荐谈起。

最早在国内把“智能推荐”推向大众的产品,没记错的话,是豆瓣电台。那时,这还是个很新奇的功能。它会提示你,给每一首歌点“喜欢”或“不再收听”。经过大量的数据训练,它就能越来越熟悉你的口味,给你推荐更多“你可能会喜欢”的音乐。

那个时候,打开豆瓣电台,一次次地点“下一首”,来研究它的推荐到底准不准,是件挺有趣的事情。虽然从身边的人来看,大多数人都觉得,不怎么准。

/1/

把时间拨回2016年。一转眼,智能推荐早已在国内风靡了数年。除了音乐平台,新闻平台、自媒体平台、购物平台、广告平台、直播平台、视频平台、游戏平台……都纷纷开始转向智能推荐。

它们的理由也非常正确:在这个信息爆炸的时代,传统的人工分发太没效率了,我们要依据大数据,利用智能算法,一方面实现推送内容和用户喜好的高度契合,另一方面也大大提高信息的分发效率。所有的平台都在致力于提高算法质量。我们似乎已经进入一个“智能推荐时代”。

以亚马逊为例。有数据表明,亚马逊35%的销售额是与推荐系统相关的。当你在亚马逊购物的时候,你一定见到过这句话“购买此商品的顾客也同时购买”,很有可能你会被其中某个名字吸引,点进去,然后再点进另一个名字,最终买了一堆东西回来。

《一网打尽》中就提到过:当亚马逊和大型出版商谈判的时候,就会使用“推荐系统”作为杀手锏。如果出版商没有达到他们的要求,亚马逊就威胁将他们的书从推荐系统撤下——这也就意味着大约40%的销量锐减。这样的结果是,通常30天左右,出版商就会回过头来说,“嗨,贝佐斯,咱们再聊一聊?”

9月,Facebook宣布,他们将解散“热门话题”团队,转而使用算法来抓取最热的新闻。当然,这个消息放出来第三天,就立刻遭遇了危机——算法抓到了一条假新闻,并推向所有用户。不过,从Facebook的态度来看,他们坚信这只是一场小小的意外,智能推荐终将全面代替人工分发。

这几年,国内崛起的各种资讯平台——比如今日头条、一点资讯,以及各种小而美的新闻资讯客户端,几乎都基于“尖端算法”、“硅谷核心团队”,主打“基于兴趣和热门的智能推荐”,大有干掉传统媒体平台之意。

今日头条的CEO张一鸣更是说得很明白:我们不需要主编,有主编就会有倾向性,我们把分发交给算法,用户喜欢什么,我们就推给用户什么,我们不干预用户的喜好。


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这是一个浩浩荡荡的趋势。一切看来都很美好。

但是,我却始终有一点怀疑。智能推荐的本质是什么呢?简单来说,是这样的逻辑:系统通过收集你的历史数据和个人数据,为你建立一个描述模型,并找到符合这个模型的其他用户,找到他们所对应的“高评分内容”(比如,点一下“喜欢”,就给内容加1分;点“不再播放”,就扣5分。等等),再将这些内容推给你。

也就是说,系统先通过寻找“与你相似的人”,再将他们关注的、喜欢的内容推给你。

当然,实际的操作,比这要复杂百倍。比如矩阵分解系统、外显/内隐行为评分机制、基于多因素(包括地域)的策略逻辑,等等。但本质来说,不会偏差太远。

这样一来,就会产生两个问题:

1.为什么我要让别人决定我想看什么?

2.为什么我一定要关注别人关注的东西?

这种基于大众行为的机制,可能的结果之一,是“趋同”。系统推给你的都是在可选范围内“最大众”的信息(最多人关注),而你的行为又进一步强化了这种趋势(为这些信息增加了关注)。这样一来,就会导致极端的马太效应:热门的信息越来越热门,冷门的信息越来越冷门。

这是一件很可怕的事情。如果由智能推荐来决定信息分发,那么,我们选择信息的权利,就完全由系统——本质上就是大众来决定。

也就是说,我们所关注的信息,会越来越趋向于一致。我们接受到的信息,是大众关注的信息;我们思考的问题,是大众思考的问题;我们看到的事物,也是大众看到的事物。

当你的信息、视野、思考方式都完全“泯然众人”,你还如何能输出更有价值的想法?


 /3/

我在一篇旧文里面谈到过,我们思考问题的过程,如果拆解出来,是什么样呢?其实无非就是这个模型:Input - Tools - Output (ITO)—— 信息输入 →利用逻辑工具对信息进行处理 →输出结论。

所以,我们脑子里的想法,绝大多数的差异,其实存在于第一步,亦即信息的输入。因为逻辑本身是普适的,对每个人的差异不大。只有接收到的信息更全面、更庞大,你用来“处理”的素材才会更丰富,也就能得出更精确、更有价值的结论。

这也就是为什么我们常说“你的问题是读书太少,而想得太多”的缘故。因为读书是拓展信息输入最好的方法。没有足够的信息输入,想再多也是没有用的,因为从本质上讲,你的材料就是匮乏的。

而如果你连接收到的信息都跟大多数人一样,你还如何能指望比大多数人更优秀?与大众一致,永远只能沦为平庸,成为被消费的对象。只有比大众走得更远,看得更远,才能有出类拔萃的可能性。

另一种可能的后果,就是圈子的断层和割裂。一个圈子里的内容,永远只有最平庸、最肤浅、最没有门槛的信息,能够被最广泛的人接受和关注。而这种关注,又会促进它的二次、多次传播和螺旋发展。

这样一来,其他的信息要么被“挤压”到角落里,被我们遗忘;要么被挤出圈子,被我们忽视。简而言之,你会只看到你所在的圈子里,大多数人愿意看的东西。

这也就是我在《你看到的世界,只是万分之一》中提到的:当你接收到的信息与发出的信息,只能在你所属的圈子、阶层内传播,你所能接触到的世界,实际上就被局限在小圈子里面了。

你将看不到真正的世界,而是活在圈子为你构筑的“拟态世界”之中。但这一切,仅仅是智能推荐的问题吗?当然不是。

所有的网站、平台、APP,想要更好地生存,都必须融入“舆论场”,让自己跟进各种热门事件——热门的东西,永远都能吸引多数人的关注,因为热门本身就意味着多数关注。

那么,无论是智能推荐,还是人工分发,其实本质都一样——你所被动接收到的,永远是“大众”的信息。只不过,在信息爆炸的时代,智能推荐实际上做了这么一件事情:我帮你把信息筛选好,你不用去找,安心等着就好。


/4/

这种基于热门的筛选机制,虽然节省了我们大量去探索和寻找内容的时间。然而,另一方面也意味着,我们在被动接收之中,思维正在慢慢被同化和影响——无论是事件,观点,事实,还是看待问题的角度。

我们变得越来越“懒”了,因为智能推荐帮我们把信息分门别类打包好,送到眼前。同时,我们也变得越来越“笨”了,因为我们接收到的信息,都被拉到了大众的平均(甚至低于平均线)水平。

这种情况发展下去,会怎么样呢?会造成精英和大众的进一步割裂。从信息渠道来说,很可能会出现这样的情况:少量大众平台掌握着大量用户和流量,成为信息流通的中心渠道。众多微型的小众圈子(APP、个种自媒体)环绕在周围,基于少量的、小众的用户,在内部交换信息。彼此独立,画地为牢,互不干涉。

这并不是一件好事。那么,面对这种情况,我们可以怎么做?

最核心的,还是要基于自己的需求和兴趣,主动去进行“探索”,获取有价值的信息。你要知道,传播范围越广的东西,其实就越没有价值。因为它要么已经人尽皆知,要么即将人尽皆知。

有意思的是,这个趋势正在慢慢逆势上扬。知乎Live,在行,得到,有不少平台开始尝试走“有价值的精品内容”路线。当然,我并不是说他们上面都是有价值的内容,你依然要进行筛选和辨识,但相比起被动接收由大众所决定的信息,这始终是很有意义的一步。

作为个人,对自己的信息渠道进行优化,将更多的精力花在“主动寻找信息”上面,会比被动接收大量的“庸俗信息”更有价值——因为前者才是你真正需要的,后者只是大家认为你需要的。

越是信息碎片化的时代,我们越是要建立结构化的体系。越是信息筛选便利的时代,我们越是要探索门槛更高的信息。这样一来,才能走在大众的前面,给自己带来真正有效而长远的提升。

大多数人只会成为时代的附庸。当潮水卷过,留下来的,永远是逆流而上的人。


(注:以上为本网编辑在社交媒体上摘编的内容素材,文章并不代表本网观点。)




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