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“猜你喜歡”為什么沒能猜中我們的喜好？因為現有的推薦算法是沒有「感知力」的，只能用類比的邏輯來分析我們可能想要什么。而以ChatGPT為首的LLM（大型語言模型）可以理解人的語言，它更能 “看透” 一句話背后的真實意圖，即有更強的感知能力，恰好可以彌補現有推薦算法的缺陷。

也許，目前的推薦算法還不是那么智能、那么“懂我”：

• 系統總喜歡推薦熱門的商品，可“我”偏偏是個特立獨行、喜歡小眾商品的人；
• 系統總喜歡根據歷史購買清單來推薦，可“我”不需要買重復或相似的商品；
• 系統總需要輸入明確的商品需求，可“我”往往也不知道自己想要啥；
• 而宣稱自己智能的「猜你喜歡」，“我”又不是那么喜歡。

現有的推薦算法是沒有「感知力」的，只能用類比的邏輯來分析我們可能想要什么。

比如，同一個用戶可能喜歡同類型的商品（愛看科幻片的用戶可能喜歡《三體》）、相似用戶可能喜歡同樣的商品（用戶A與用戶B喜好相近，用戶A喜歡的東西，可能用戶B也會喜歡），但這是一場關于概率的游戲。

系統猜我大概率喜歡什么 ≠ 我真的想要。

而以ChatGPT為首的LLM（大型語言模型）可以理解人的語言，它更能 “看透” 一句話背后的真實意圖，即有更強的感知能力，恰好可以彌補現有推薦算法的缺陷。

今天，我們來聊一下，ChatGPT推薦系統 vs 標準算法，優勢在哪里？大家也可以在文末留言討論，ChatGPT會替代現有的推薦算法嗎？

先拋個人觀點，大型語言模型（比如ChatGPT）會沖擊現有的推薦算法，尤其是在大模型內置于手機等智能終端后，消費者更傾向于通過提問來獲取推薦而非看 “猜你喜歡” 。但目前的主流推薦算法，仍可能作為一種推薦思路，內嵌于大模型中。

ChatGPT等大型語言模型的優勢在于，可以根據我們的特定要求進行推薦，例如推薦一個擁有極佳兒童游泳池的酒店、最具Instagram風格的餐廳、最安靜的吸塵器等，更加能滿足我們的個性化需求。相比之下，現有的推薦算法通過「類比」來推薦，就顯得不那么走心。

當然，ChatGPT也有它的缺點，不能保證100%的準確率。而且，有些需求是被「挖掘」出來的。用戶可能會有自己也意識不到的喜好，沒有跟ChatGPT溝通。而協同過濾——基于同類人的喜好進行推薦，是目前來看比較有效的一種思路。

所以，我們不是要用ChatGPT去 “掐死” 現有的標準算法，而是應該為更好的產品or技術去努力。

01 發現算法之外的“漏網好魚”

現有的標準算法，往往熱衷于推薦暢銷商品：

畢竟大家都認證過好的東西，也大概率會被“你”喜歡。

而ChatGPT的推薦體系，更有利于發現被忽視的「長尾品類」。

長尾品類，往往很難被原有算法所發現和推薦，因為它們銷量較低、缺乏足夠的用戶反饋和評價。然而，這些品類也許恰好是某些消費者所感興趣的。

ChatGPT就能充當這雙 “慧眼” ，發現算法之外的 “漏網好魚” 。

假設你購買了一本關于人工智能的書籍，比如《人工智能簡史》。

在原有的推薦算法下，系統可能會繼續推薦其它同類型書籍，比如《人工智能導論》、《人工智能與機器學習》等。這些書籍雖然與已購買的書籍有相似的主題和特征，但卻可能有著高度重合的內容，比如人工智能的緣起、自然語言的應用等重復章節，不一定能激發起你的閱讀興趣。

而ChatGPT可能推薦一些相關但不同類型的書籍，比如《人工智能與哲學》、《人工智能與藝術》、《人工智能與社會》等。這些書籍雖然比較小眾，但卻有著不同的視角和內容，可以幫助你拓展知識面和視野。

因此，ChatGPT可以突破現有推薦算法的局限，不僅僅依賴于消費者的行為數據或者商品的特征數據，而是講究商品之間的「邏輯」關聯性。

此外，ChatGPT還能進行跨品類推薦，比如根據 “人工智能” 這個主題，推薦相關的課程、講座、游戲、商品等，提高現有算法的豐富度。

02 從簡單的“推薦”到有力的“說服”

ChatGPT可以讓推薦更加有理有據，在推薦的同時生成符合人類語言習慣、通俗易懂的推薦理由，從而實現從簡單的 “推薦” 到有力的 “說服”?，更好地幫助消費者完成決策。

比如我們想購買一本經濟學相關的書籍，我們在京東上輸入“經濟學”這個查詢詞，將會得到一整版的推薦列表，比如《經濟學原理》、《國富論》、《思考的快與慢》、《薛兆豐經濟學講義》等熱銷書籍。這些書籍通常都會打上“回頭客10萬+”等以熱度為排序依據的標簽。

當我們想進一步判斷哪本書更契合我們的興趣和閱讀水平，則需要點開每一本書的詳情頁，查看它們的詳細介紹、目錄、評價等，甚至打開小紅書等其它軟件，綜合對比每本書的優缺點，才能做出決定。

而ChatGPT可以直接告訴我們選擇的理由，幫助我們自動完成對比、篩選的過程。

比如，ChatGPT可能會為《經濟學原理》寫這樣的推薦語：

這本書是世界上最流行的經濟學教材，由美國哈佛大學教授格里高利·曼昆編寫，系統地介紹了微觀經濟學和宏觀經濟學的基本概念、原理和方法，用生動有趣的例子和案例來解釋經濟現象和政策。這本書適合有一定數學基礎，想要系統地學習經濟學理論和方法的讀者。

再如，ChatGPT可能會為《國富論》寫這樣的推薦語：

這本書是現代政治經濟學研究的起點，由英國思想家亞當·斯密于1776年出版，深刻地分析了自由貿易、市場競爭、勞動分工、貨幣銀行等經濟問題，提出了“自然秩序”、“看不見的手”、“自由放任”等著名的理論觀點。這本書適合有一定歷史背景，想要了解經濟學發展史和經典思想的讀者。

這些推薦語，不只是介紹書籍本身，更簡明扼要地說明適合哪些讀者。

此外，我們也可以向ChatGPT提出更多的問題，比如“哪本書更適合初學者？”、“哪本書更側重于實踐？”、“哪本書評價最高？”等，ChatGPT可以作出相應的回答。

03 從“明確需求”到“模糊需求”

在傳統的搜索引擎中，我們總是需要提出很明確的需求，比如我們在美團上搜索美食，會明確地搜索“火鍋”，隨后系統給出相關推薦。

而ChatGPT的自然語言能力，則可以理解我們的模糊需求，比如我問 “今晚跟我的兩個閨蜜吃什么好？” ，ChatGPT可能會說 “今天很冷，可以去吃熱氣騰騰的火鍋” 。

同樣的，比如我說 “我想看一部好看的電影” ，這是一個模糊需求，因為 “好看” 的標準因人而異，而且沒有給出其它限定條件。

如果使用原有的推薦算法，只能根據我的歷史觀影記錄或者電影的流行度來進行推薦。

而ChatGPT則可能會根據用戶不同的個性進行推薦，并給出相關推薦理由：

• 我推薦你看《肖申克的救贖》，這是一部經典的劇情片，講述了一個被冤入獄的銀行家如何在監獄中尋找希望和自由的故事。這部電影有著深刻的人生哲理和感人的友情，被譽為史上最佳電影之一。
• 我推薦你看《星際穿越》，這是一部科幻大片，講述了一群探險家利用蟲洞穿越時空尋找人類新家園的故事。這部電影有著驚險刺激的情節和震撼美麗的畫面，同時也探討了愛情和犧牲等主題。
• 我推薦你看《寄生蟲》，這是一部韓國黑色喜劇片，講述了一個貧窮家庭通過各種手段滲透到一個富裕家庭中，并引發了一系列意想不到的事件。這部電影有著幽默詼諧的對白和反轉不斷的劇情，同時也揭露了社會階層和貧富差距等問題。

可見，ChatGPT泛化的推理能力，可以讓推薦算法發揮出更大的作用。

04 寫在最后

現有算法設置再 “完美” 的推薦邏輯，也是基于機器語言生成的；而ChatGPT的自然語言能力，則增加了一點 “人” 的溫度。

它更有「感知力」，能明白我們沒有說完整的需求，能更好地理解我們的個性。

也許，以后ChatGPT會是一個更大更有影響力、擁有全世界粉絲的KOL，盡它所能，為我們推薦更多適合的商品和服務。