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各种App是如何让你变得又懒又笨的?

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。

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。

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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?

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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。

这也就是我曾经提到的: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。

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但是,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。

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