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是什么让我们变得更“懒”和更“笨”?

2016-12-20 Lachel 伯凡时间

语音丨伯凡时间



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。

 

2

 

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。


本文作者Lachel,文章经授权后转自公众号:L先生的猫(lxianshengmiao),有编辑修改



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