寫(xiě)在文章之前——

如果您剛好讀過(guò)本網(wǎng)近日發(fā)過(guò)的一篇名為《媒體正在淪為今日頭條們的“內(nèi)容工人”？》的文章，如果您也是一名傳媒人，有沒(méi)有感到身處在到處“顛覆式創(chuàng)新”的環(huán)境而無(wú)所適從？

如果說(shuō)思辨性是人類(lèi)被賦予的一種難以“人工智能”的智慧的話，那么我想在這個(gè)充滿“信息爆炸”“資訊過(guò)剩”的時(shí)代，思辨與批判就是在包圍我們的海量數(shù)據(jù)中不至于迷航的核心能力之一。

接下來(lái)就為您再推薦一篇文章，其對(duì)“智能推薦”的觀點(diǎn)恰十分冷靜，也許可以帶來(lái)多維度的思考。

智能推薦時(shí)代，是什么讓我們變得更“懶”和更“笨”？

Lachel（轉(zhuǎn)自微信公眾號(hào)：L先生的貓（lxianshengmiao））

當(dāng)你的信息、視野、思考方式

都完全“泯然眾人”，

你還如何能輸出更有價(jià)值的想法？

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我想從智能推薦談起。

最早在國(guó)內(nèi)把“智能推薦”推向大眾的產(chǎn)品，沒(méi)記錯(cuò)的話，是豆瓣電臺(tái)。那時(shí)，這還是個(gè)很新奇的功能。它會(huì)提示你，給每一首歌點(diǎn)“喜歡”或“不再收聽(tīng)”。經(jīng)過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，它就能越來(lái)越熟悉你的口味，給你推薦更多“你可能會(huì)喜歡”的音樂(lè)。

那個(gè)時(shí)候，打開(kāi)豆瓣電臺(tái)，一次次地點(diǎn)“下一首”，來(lái)研究它的推薦到底準(zhǔn)不準(zhǔn)，是件挺有趣的事情。雖然從身邊的人來(lái)看，大多數(shù)人都覺(jué)得，不怎么準(zhǔn)。

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把時(shí)間撥回2016年。一轉(zhuǎn)眼，智能推薦早已在國(guó)內(nèi)風(fēng)靡了數(shù)年。除了音樂(lè)平臺(tái)，新聞平臺(tái)、自媒體平臺(tái)、購(gòu)物平臺(tái)、廣告平臺(tái)、直播平臺(tái)、視頻平臺(tái)、游戲平臺(tái)……都紛紛開(kāi)始轉(zhuǎn)向智能推薦。

它們的理由也非常正確：在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，傳統(tǒng)的人工分發(fā)太沒(méi)效率了，我們要依據(jù)大數(shù)據(jù)，利用智能算法，一方面實(shí)現(xiàn)推送內(nèi)容和用戶(hù)喜好的高度契合，另一方面也大大提高信息的分發(fā)效率。所有的平臺(tái)都在致力于提高算法質(zhì)量。我們似乎已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)“智能推薦時(shí)代”。

以亞馬遜為例。有數(shù)據(jù)表明，亞馬遜35%的銷(xiāo)售額是與推薦系統(tǒng)相關(guān)的。當(dāng)你在亞馬遜購(gòu)物的時(shí)候，你一定見(jiàn)到過(guò)這句話“購(gòu)買(mǎi)此商品的顧客也同時(shí)購(gòu)買(mǎi)”，很有可能你會(huì)被其中某個(gè)名字吸引，點(diǎn)進(jìn)去，然后再點(diǎn)進(jìn)另一個(gè)名字，最終買(mǎi)了一堆東西回來(lái)。

《一網(wǎng)打盡》中就提到過(guò)：當(dāng)亞馬遜和大型出版商談判的時(shí)候，就會(huì)使用“推薦系統(tǒng)”作為殺手锏。如果出版商沒(méi)有達(dá)到他們的要求，亞馬遜就威脅將他們的書(shū)從推薦系統(tǒng)撤下——這也就意味著大約40%的銷(xiāo)量銳減。這樣的結(jié)果是，通常30天左右，出版商就會(huì)回過(guò)頭來(lái)說(shuō)，“嗨，貝佐斯，咱們?cè)倭囊涣?？?br/>

9月，F(xiàn)acebook宣布，他們將解散“熱門(mén)話題”團(tuán)隊(duì)，轉(zhuǎn)而使用算法來(lái)抓取最熱的新聞。當(dāng)然，這個(gè)消息放出來(lái)第三天，就立刻遭遇了危機(jī)——算法抓到了一條假新聞，并推向所有用戶(hù)。不過(guò)，從Facebook的態(tài)度來(lái)看，他們堅(jiān)信這只是一場(chǎng)小小的意外，智能推薦終將全面代替人工分發(fā)。

這幾年，國(guó)內(nèi)崛起的各種資訊平臺(tái)——比如今日頭條、一點(diǎn)資訊，以及各種小而美的新聞資訊客戶(hù)端，幾乎都基于“尖端算法”、“硅谷核心團(tuán)隊(duì)”，主打“基于興趣和熱門(mén)的智能推薦”，大有干掉傳統(tǒng)媒體平臺(tái)之意。

今日頭條的CEO張一鳴更是說(shuō)得很明白：我們不需要主編，有主編就會(huì)有傾向性，我們把分發(fā)交給算法，用戶(hù)喜歡什么，我們就推給用戶(hù)什么，我們不干預(yù)用戶(hù)的喜好。

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這是一個(gè)浩浩蕩蕩的趨勢(shì)。一切看來(lái)都很美好。

但是，我卻始終有一點(diǎn)懷疑。智能推薦的本質(zhì)是什么呢？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，是這樣的邏輯：系統(tǒng)通過(guò)收集你的歷史數(shù)據(jù)和個(gè)人數(shù)據(jù)，為你建立一個(gè)描述模型，并找到符合這個(gè)模型的其他用戶(hù)，找到他們所對(duì)應(yīng)的“高評(píng)分內(nèi)容”（比如，點(diǎn)一下“喜歡”，就給內(nèi)容加1分；點(diǎn)“不再播放”，就扣5分。等等），再將這些內(nèi)容推給你。

也就是說(shuō)，系統(tǒng)先通過(guò)尋找“與你相似的人”，再將他們關(guān)注的、喜歡的內(nèi)容推給你。

當(dāng)然，實(shí)際的操作，比這要復(fù)雜百倍。比如矩陣分解系統(tǒng)、外顯/內(nèi)隱行為評(píng)分機(jī)制、基于多因素（包括地域）的策略邏輯，等等。但本質(zhì)來(lái)說(shuō)，不會(huì)偏差太遠(yuǎn)。

這樣一來(lái)，就會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)問(wèn)題：

1.為什么我要讓別人決定我想看什么？

2.為什么我一定要關(guān)注別人關(guān)注的東西？

這種基于大眾行為的機(jī)制，可能的結(jié)果之一，是“趨同”。系統(tǒng)推給你的都是在可選范圍內(nèi)“最大眾”的信息（最多人關(guān)注），而你的行為又進(jìn)一步強(qiáng)化了這種趨勢(shì)（為這些信息增加了關(guān)注）。這樣一來(lái)，就會(huì)導(dǎo)致極端的馬太效應(yīng)：熱門(mén)的信息越來(lái)越熱門(mén)，冷門(mén)的信息越來(lái)越冷門(mén)。

這是一件很可怕的事情。如果由智能推薦來(lái)決定信息分發(fā)，那么，我們選擇信息的權(quán)利，就完全由系統(tǒng)——本質(zhì)上就是大眾來(lái)決定。

也就是說(shuō)，我們所關(guān)注的信息，會(huì)越來(lái)越趨向于一致。我們接受到的信息，是大眾關(guān)注的信息；我們思考的問(wèn)題，是大眾思考的問(wèn)題；我們看到的事物，也是大眾看到的事物。

當(dāng)你的信息、視野、思考方式都完全“泯然眾人”，你還如何能輸出更有價(jià)值的想法？

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我在一篇舊文里面談到過(guò)，我們思考問(wèn)題的過(guò)程，如果拆解出來(lái)，是什么樣呢？其實(shí)無(wú)非就是這個(gè)模型：Input - Tools - Output （ITO）—— 信息輸入 →利用邏輯工具對(duì)信息進(jìn)行處理 →輸出結(jié)論。

所以，我們腦子里的想法，絕大多數(shù)的差異，其實(shí)存在于第一步，亦即信息的輸入。因?yàn)檫壿嫳旧硎瞧者m的，對(duì)每個(gè)人的差異不大。只有接收到的信息更全面、更龐大，你用來(lái)“處理”的素材才會(huì)更豐富，也就能得出更精確、更有價(jià)值的結(jié)論。

這也就是為什么我們常說(shuō)“你的問(wèn)題是讀書(shū)太少，而想得太多”的緣故。因?yàn)樽x書(shū)是拓展信息輸入最好的方法。沒(méi)有足夠的信息輸入，想再多也是沒(méi)有用的，因?yàn)閺谋举|(zhì)上講，你的材料就是匱乏的。

而如果你連接收到的信息都跟大多數(shù)人一樣，你還如何能指望比大多數(shù)人更優(yōu)秀？與大眾一致，永遠(yuǎn)只能淪為平庸，成為被消費(fèi)的對(duì)象。只有比大眾走得更遠(yuǎn)，看得更遠(yuǎn)，才能有出類(lèi)拔萃的可能性。

另一種可能的后果，就是圈子的斷層和割裂。一個(gè)圈子里的內(nèi)容，永遠(yuǎn)只有最平庸、最膚淺、最沒(méi)有門(mén)檻的信息，能夠被最廣泛的人接受和關(guān)注。而這種關(guān)注，又會(huì)促進(jìn)它的二次、多次傳播和螺旋發(fā)展。

這樣一來(lái)，其他的信息要么被“擠壓”到角落里，被我們遺忘；要么被擠出圈子，被我們忽視。簡(jiǎn)而言之，你會(huì)只看到你所在的圈子里，大多數(shù)人愿意看的東西。

這也就是我在《你看到的世界，只是萬(wàn)分之一》中提到的：當(dāng)你接收到的信息與發(fā)出的信息，只能在你所屬的圈子、階層內(nèi)傳播，你所能接觸到的世界，實(shí)際上就被局限在小圈子里面了。

你將看不到真正的世界，而是活在圈子為你構(gòu)筑的“擬態(tài)世界”之中。但這一切，僅僅是智能推薦的問(wèn)題嗎？當(dāng)然不是。

所有的網(wǎng)站、平臺(tái)、APP，想要更好地生存，都必須融入“輿論場(chǎng)”，讓自己跟進(jìn)各種熱門(mén)事件——熱門(mén)的東西，永遠(yuǎn)都能吸引多數(shù)人的關(guān)注，因?yàn)闊衢T(mén)本身就意味著多數(shù)關(guān)注。

那么，無(wú)論是智能推薦，還是人工分發(fā)，其實(shí)本質(zhì)都一樣——你所被動(dòng)接收到的，永遠(yuǎn)是“大眾”的信息。只不過(guò)，在信息爆炸的時(shí)代，智能推薦實(shí)際上做了這么一件事情：我?guī)湍惆研畔⒑Y選好，你不用去找，安心等著就好。

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這種基于熱門(mén)的篩選機(jī)制，雖然節(jié)省了我們大量去探索和尋找內(nèi)容的時(shí)間。然而，另一方面也意味著，我們?cè)诒粍?dòng)接收之中，思維正在慢慢被同化和影響——無(wú)論是事件，觀點(diǎn)，事實(shí)，還是看待問(wèn)題的角度。

我們變得越來(lái)越“懶”了，因?yàn)橹悄芡扑]幫我們把信息分門(mén)別類(lèi)打包好，送到眼前。同時(shí)，我們也變得越來(lái)越“笨”了，因?yàn)槲覀兘邮盏降男畔?，都被拉到了大眾的平均（甚至低于平均線）水平。

這種情況發(fā)展下去，會(huì)怎么樣呢？會(huì)造成精英和大眾的進(jìn)一步割裂。從信息渠道來(lái)說(shuō)，很可能會(huì)出現(xiàn)這樣的情況：少量大眾平臺(tái)掌握著大量用戶(hù)和流量，成為信息流通的中心渠道。眾多微型的小眾圈子（APP、個(gè)種自媒體）環(huán)繞在周?chē)?，基于少量的、小眾的用?hù)，在內(nèi)部交換信息。彼此獨(dú)立，畫(huà)地為牢，互不干涉。

這并不是一件好事。那么，面對(duì)這種情況，我們可以怎么做？

最核心的，還是要基于自己的需求和興趣，主動(dòng)去進(jìn)行“探索”，獲取有價(jià)值的信息。你要知道，傳播范圍越廣的東西，其實(shí)就越?jīng)]有價(jià)值。因?yàn)樗匆呀?jīng)人盡皆知，要么即將人盡皆知。

有意思的是，這個(gè)趨勢(shì)正在慢慢逆勢(shì)上揚(yáng)。知乎Live，在行，得到，有不少平臺(tái)開(kāi)始嘗試走“有價(jià)值的精品內(nèi)容”路線。當(dāng)然，我并不是說(shuō)他們上面都是有價(jià)值的內(nèi)容，你依然要進(jìn)行篩選和辨識(shí)，但相比起被動(dòng)接收由大眾所決定的信息，這始終是很有意義的一步。

作為個(gè)人，對(duì)自己的信息渠道進(jìn)行優(yōu)化，將更多的精力花在“主動(dòng)尋找信息”上面，會(huì)比被動(dòng)接收大量的“庸俗信息”更有價(jià)值——因?yàn)榍罢卟攀悄阏嬲枰模笳咧皇谴蠹艺J(rèn)為你需要的。

越是信息碎片化的時(shí)代，我們?cè)绞且⒔Y(jié)構(gòu)化的體系。越是信息篩選便利的時(shí)代，我們?cè)绞且剿鏖T(mén)檻更高的信息。這樣一來(lái)，才能走在大眾的前面，給自己帶來(lái)真正有效而長(zhǎng)遠(yuǎn)的提升。

大多數(shù)人只會(huì)成為時(shí)代的附庸。當(dāng)潮水卷過(guò)，留下來(lái)的，永遠(yuǎn)是逆流而上的人。

（注：以上為本網(wǎng)編輯在社交媒體上摘編的內(nèi)容素材，文章并不代表本網(wǎng)觀點(diǎn)。）