只有兩個(gè)行業(yè)，會(huì)把他們的客戶叫做“使用者”，就是毒品行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)公司。
這就是耶魯大學(xué)教授，愛德華·塔夫特，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)公司真誠的評(píng)價(jià)。
我國28.5小時(shí)的周人均上網(wǎng)時(shí)長，相當(dāng)于每周要在手機(jī)里來一次通宵加班。
但是哪怕這樣，我們也只在世界上，排17位。
顯然外國人在刷手機(jī)這件事上，要比我們更卷。
既然這么多人沉迷網(wǎng)絡(luò)，想必也會(huì)有很多人把責(zé)任歸咎于推薦算法。
但事情只有這么簡單嗎？推薦算法又真的能控制我們嗎？而且，明明是白嫖視頻，互聯(lián)網(wǎng)公司又是怎么賺錢的呢？
算法如何“控制”我們？
把時(shí)間撥回90年代，那時(shí)候的網(wǎng)絡(luò)就像青澀的校園，非常單純。門戶網(wǎng)站方興未艾，豐富了人們的信息獲取渠道，這就是在2004年左右開始出現(xiàn)的web1.0和web2.0。
社交媒體和博客興起，互聯(lián)網(wǎng)變得更加多元，信息的上傳和下載也成了家常便飯。
至于web3.0，則是去中心化的互聯(lián)網(wǎng)模式。不過，現(xiàn)在還沒有實(shí)現(xiàn)，更多的是停留在概念上。但可以肯定的是，未來的互聯(lián)網(wǎng)生活，將有巨大想象空間。
所以不難發(fā)現(xiàn)，從web1.0到web3.0，變化最大的就是信息量，變得越來越多。
信息量變多雖然是好事，可一旦過多，信息過載（Information Overload）的問題也會(huì)隨之出現(xiàn)。
用戶被信息海洋吞沒，想找到有用的信息真就成了大海撈針。為了解決這一問題，推薦算法應(yīng)運(yùn)而生。
不過，回望整個(gè)過程，把推薦算法推向高潮的，還要屬網(wǎng)飛在2006舉辦的算法比賽。
網(wǎng)飛當(dāng)時(shí)，拿出了一百萬美元獎(jiǎng)金，來獎(jiǎng)勵(lì)第一個(gè)能夠?qū)⒂捌耐扑]效果提升10%的團(tuán)隊(duì)。
重賞之下必有勇夫，歷經(jīng)三年，一百八十多個(gè)團(tuán)隊(duì)的較量，最終一支由各路專家組成的七人團(tuán)隊(duì)獲得大獎(jiǎng)。而這一事件，也讓推薦算法，開啟了新的篇章。
時(shí)至今日，推薦算法的核心技術(shù)基本分為3類。
簡單來講，基于協(xié)同過濾的推薦方法，就是利用“人以群分，物以類聚”的原理，把相似用戶的喜好，也推薦給你。
而基于內(nèi)容的推薦方法：則是以用戶自身特點(diǎn)為主要依據(jù)進(jìn)行的推薦。這種方法，就需要采集大量信息（職業(yè)、年齡、性別、偏好、地域、收入 、 評(píng)論、收藏、 點(diǎn)贊、觀看、瀏覽、點(diǎn)擊、加購物車、購買等 ），才能構(gòu)建專屬的推薦算法模型。
至于混合推薦方法：則是權(quán)衡各推薦方法的利弊，通過一系列復(fù)雜操作（加權(quán)、切換、混雜、特征組合）揚(yáng)長避短，進(jìn)而提升整體推薦性能。
推薦算法確實(shí)一定程度上提高了市場效率，用戶和企業(yè)都應(yīng)該很高興。
在2021年，tiktok的推薦算法還被《麻省理工科技評(píng)論》，評(píng)為“全球十大突破性技術(shù)”。
其母公司，字節(jié)跳動(dòng)，更是在去年做到了年?duì)I收580億美元，3700億人民幣。
每天掙10個(gè)億，真是種奇妙的體驗(yàn)。
既然前有大廠帶頭，后面就會(huì)有小弟跟著吃肉，目前我國算法相關(guān)的公司大約有76000多個(gè)。這其中，有一半都是2021年至今成立的，都是看準(zhǔn)了這塊蛋糕。
算法這個(gè)賽道，可以說是越來越熱，可作為用戶，卻好像并沒有變得更開心，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)的體驗(yàn)感正在以肉眼可見的速度下降，算法帶了更多的問題。
算法帶來的負(fù)面影響
1、注意力經(jīng)濟(jì)
要搞清楚為什么，就不得不提注意力經(jīng)濟(jì)——一個(gè)信息時(shí)代孕育出來的畸形產(chǎn)物。
它是1997年，由美國科學(xué)家邁克爾·戈德海伯（Michael H．Goldhaber）正式提出的。
在經(jīng)濟(jì)學(xué)里，稀缺的資源才會(huì)更有價(jià)值，而在信息過剩乃至泛濫的今天，信息早已不再是稀缺資源，反而正在獲取信息的人，成了稀缺資源，我們的注意力，就成了信息時(shí)代最值錢的東西。
所以在這樣的市場作用下，除了自媒體博主們?yōu)椴┭矍蜷_始逐漸離譜。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)則為了讓我們更沉迷手機(jī)，逐漸瘋狂。
為了賺錢，臉書在違規(guī)的巔峰時(shí)期，平均12天就能爆出一個(gè)丑聞，看起來非常可“刑”。
2、人腦本身的問題
但哪怕是這樣的公司，卻依然身體倍棒，拼命數(shù)錢。其實(shí)也并不是因?yàn)樗麄冇卸鄥柡Γ俏覀冇兄忍斓娜觞c(diǎn)。
人類經(jīng)過200萬年演化，大腦的體積足足增加了三倍。
但再看看計(jì)算機(jī)，從19世紀(jì)60年代至今，處理能力，可是增長了幾萬億倍。
現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)公司手握強(qiáng)大算法，對(duì)付人腦這套古董硬件，簡直不要太輕松。
我們所有的弱點(diǎn)，都被屏幕另一頭研究人員扒地一清二楚。所以對(duì)付我們，互聯(lián)網(wǎng)公司就用上了最簡單也最無賴的打法——“上癮”。
相信很多人都聽過一個(gè)叫做“腦刺激獎(jiǎng)勵(lì)”的實(shí)驗(yàn)。
給小白鼠腦內(nèi)植入電極，通過操作按鈕的方式，刺激大腦調(diào)節(jié)多巴胺分泌，就能夠讓小鼠變得更快樂，當(dāng)小鼠自己擁有控制權(quán)后，它在12小時(shí)內(nèi)瘋狂按壓了7500多次，平均每分鐘12次，最后忙的飯都不干了。
后來，還把實(shí)驗(yàn)用在了人類身上，得到的結(jié)論也基本相同，互聯(lián)網(wǎng)公司為了讓我們成功上癮，用了大量精力對(duì)用戶進(jìn)行AB測試。
A/B測試是為Web或App界面或流程制作兩個(gè)（A/B）或多個(gè)（A/B/n）版本，在同一時(shí)間維度，分別讓組成成分相同（相似）的訪客群組（目標(biāo)人群）隨機(jī)的訪問這些版本，收集各群組的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，最后分析、評(píng)估出最好版本，正式采用。
簡單說就是通過控制變量來測試某個(gè)單獨(dú)的變化，對(duì)目標(biāo)效果的影響，而推薦算法，就是通過不斷地測試，輸出你喜歡的內(nèi)容，讓多巴胺分泌更多。
類似的成癮性設(shè)計(jì)還有很多，比如利用我們的好奇心，把視頻呈現(xiàn)形式設(shè)計(jì)成沒有底線的瀑布流。把屏幕底層的圖片設(shè)計(jì)成一半，讓你一直好奇接下來的內(nèi)容。還有利用了人們需要社會(huì)認(rèn)同的生存本能，設(shè)計(jì)的點(diǎn)贊和評(píng)論。
仔細(xì)看不難發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在很多關(guān)于內(nèi)容消費(fèi)的app，都是無數(shù)個(gè)成癮要素的最優(yōu)合集，所以作為普通用戶，想要不被軟件吸引，變得越來越難。
3、廣告邏輯
得到了我們的注意力，下一步就是拿它們賺錢。
你以為你只要堅(jiān)持原則，一直白嫖，就不會(huì)有任何人能掏走你兜里的錢。
但你不知道的是，心理學(xué)家對(duì)廣告都有一個(gè)明確的觀點(diǎn)，就是只要讓用戶接觸到廣告，就足以使消費(fèi)者對(duì)品牌產(chǎn)生積極的態(tài)度。
何況通過算法推薦的廣告都是你感興趣的產(chǎn)品，即使你是鐵板一塊，面對(duì)數(shù)量級(jí)龐大的同類人群標(biāo)簽，也總會(huì)有人下單付費(fèi)，這跟電信詐騙的邏輯是一樣的。所以，沒有產(chǎn)品是不好賣的，如果有，那只能說明廣告推得還不夠。
各個(gè)平臺(tái)頂風(fēng)作案收集我們的數(shù)據(jù)和標(biāo)簽，其目的也正在于此。
字節(jié)的廣告營收占總收入75%以上，僅阿里一家公司，就豪氣的投了180億廣告費(fèi)。
而在國際市場上，谷歌2021年第四季度廣告收入612億美元，facebook也有326億進(jìn)賬，一個(gè)季度就頂上字節(jié)一年。
算法加廣告的組合，成了互聯(lián)網(wǎng)公司的印鈔機(jī)，整個(gè)流程中，平臺(tái)賺了，商家也賺了，虧錢的只有我們用戶，總要買一些原本并不需要的產(chǎn)品。
你以為自己每次都能全身而退，殊不知，就連你不愛花錢的行為，都可以被變成了標(biāo)簽。沒準(zhǔn)理財(cái)產(chǎn)品，就是你的歸宿。
所以在這樣的商業(yè)模式推動(dòng)下，算法引發(fā)的問題，也正在往荒誕的方向發(fā)展，就比如nba球星歐文、歐神仙，曾公開宣稱地球是平的；反口罩的人說口罩里有天線，還有像披薩門之類的搞笑組織。
因?yàn)樗肟词裁矗驮綍?huì)看到什么，然后越信越刷，越刷越信，最終變成了離譜觀點(diǎn)的堅(jiān)決擁護(hù)者。
隨著這種極端信息的累積，還有可能催生出更嚴(yán)重的后果。
2017年，因?yàn)榉湃畏N族仇恨的言論在網(wǎng)上瘋傳，間接導(dǎo)致了緬甸七十萬羅興亞族穆斯林人遭到迫害，死傷過萬。臉書遭到難民集體訴訟要求賠償1500億英鎊。就連川建國同志上臺(tái)，據(jù)說也有臉書的功勞。
時(shí)至今日，算法能做到的事，正在逐漸超乎想象，所以算法和人類究竟誰才是主角呢？
目前來看，這個(gè)問題雖然沒有準(zhǔn)確答案，但可以確信的是，當(dāng)我們產(chǎn)生疑問的時(shí)候，算法就已經(jīng)悄無聲息成為主角了。
就像黑客帝國里的矩陣，當(dāng)我們有一天都分不清自己身處的世界，是真還是是假的時(shí)候，我們又怎么可能醒來呢？
未來當(dāng)無人駕駛、人工智能這些強(qiáng)算法催生的行業(yè)興起之時(shí)，算法當(dāng)家做主也將變得合理。
但最嘲諷的莫過于，連估算我們?nèi)祟惐蝗〈臅r(shí)間，都是計(jì)算機(jī)算出來的，想想這些，還真的有些無奈。
改變和技術(shù)的相處方式
1、辯證看待資本
所以以算法為代表的科技發(fā)展，對(duì)我們來說究竟意味著什么呢？
一味的指責(zé)資本貪得無厭，我們的生活好像也并不能變得更好，其實(shí)無論是科技的創(chuàng)新，還是算法的演變，從本質(zhì)上來說，都是為了滿足人類需求而誕生的產(chǎn)物。
資本在這其中，頂多算是推波助瀾，雖然有的時(shí)候，也會(huì)拿起科技這個(gè)趁手的鐮刀來割韭菜，但也是因?yàn)橘Y本的介入，才能集中金錢辦大事，要不然科技的發(fā)展，也做不到今天這么迅猛。
2、法規(guī)
好在目前對(duì)于算法濫用的問題，正逐漸成為國際社會(huì)共同關(guān)注的焦點(diǎn)。
歐盟在18年就推出了《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》，確定了居民對(duì)信息的知情權(quán)和處置權(quán)。
美國也下了大功夫，比如2020年生效的《加州消費(fèi)者隱私法案》。
這些條款都對(duì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的違規(guī)行為設(shè)置了巨額的罰款標(biāo)準(zhǔn)，違規(guī)一次可能比吃老壇酸菜牛肉面還難受，我國在這個(gè)領(lǐng)域干的也不錯(cuò)，甚至還小優(yōu)。
從17年開始，陸續(xù)出臺(tái)了3部法規(guī)，奠定了網(wǎng)絡(luò)安全的基石。
今年3月，更是把矛頭直指算法，提出了相當(dāng)明確的管理規(guī)定。
效果怎么樣先不談，反正，當(dāng)人們再看手機(jī)app的時(shí)候，已經(jīng)可以找到推薦算法的開關(guān)和自己的標(biāo)簽。
算法這個(gè)大怪獸，好像也正在褪去可怕的外表。
3、跟科技共存
當(dāng)科技發(fā)展到今天，技術(shù)本身其實(shí)并沒有錯(cuò)，不過是越來越迎合我們的人性。
在未來，科技發(fā)展將會(huì)越來越快，周圍的誘惑也將越來越多，如果我們依然把自己當(dāng)成小白鼠，只是被動(dòng)等待這種低級(jí)的快樂，我們的大腦也將會(huì)越來越懶惰，失去主動(dòng)學(xué)習(xí)和深度思考的能力。
到了那時(shí)候，再想走出技術(shù)編織的蛛網(wǎng)，將變得更加困難。
所以，讀完這篇文章之后，不如就試著放下手機(jī)，開始主動(dòng)閱讀這些書，鍛煉一下懶惰的大腦，你獲得的思考和收獲絕對(duì)會(huì)更多。
