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?我憂心忡忡地看待未來，但仍滿懷美好的希望。 ? —— 史懷哲

1.智能推薦的盛行

這是一個信息爆炸的時代。

互聯(lián)網(wǎng)上每天產(chǎn)生的信息量是過去幾十年甚至上百年的信息量之和。

人們獲取信息的方式也經(jīng)歷了幾次變革：最初是遠(yuǎn)古時代人類掌握語言后的口頭“交流”，其次是竹簡紙張誕生后的“閱覽”，再到近代互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)頁“搜索”，至今日人工智能衍生出來的智能“推薦”。

例如今日頭條的個性化資訊分發(fā)，網(wǎng)易云音樂的日推歌單，京東淘寶的猜你喜歡，以及朋友圈的廣告精準(zhǔn)推送等等，智能推薦已經(jīng)逐漸融入到我們生活中日常使用到的絕大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。

而智能推薦在互聯(lián)網(wǎng)圈的流行，無外乎這幾個因素：

?商業(yè)因素：長尾市場的巨大利益誘惑

克里斯.安德森的《長尾理論》中提到大規(guī)模市場正在轉(zhuǎn)化為數(shù)不盡的利基市場，而正是由于網(wǎng)絡(luò)化及數(shù)字化的發(fā)展，使得消費(fèi)者能以較低成本找到自己非熱門的小眾商品。

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)搜索或人工推薦無法高效匹配海量的長尾資源與千奇百怪的用戶需求，而個性化推薦通過“智能分發(fā)引擎”做到千人千面，以推送高效率換取商業(yè)高效益。

?用戶因素：對內(nèi)容資訊的需求升級

不敢說大熱門的時代已經(jīng)過去，但就目前來看，用戶的需求越來越多樣化，主流市場正在逐漸分化為更加垂直的細(xì)分領(lǐng)域，任何一小部分刁鉆的個性化需求總能被一款小眾的產(chǎn)品所滿足。

除此之外，被網(wǎng)絡(luò)慣壞的我們變得越來越“懶”。信息量的巨大、篩選成本的增加使得用戶對信息主動獲取（搜索）自然而然向被動接受（平臺推薦）轉(zhuǎn)變。

?技術(shù)因素：人工智能的突破與發(fā)展

近兩年，除了IT巨頭們紛紛布局人工智能，不少創(chuàng)業(yè)公司也蜂擁押寶AI產(chǎn)業(yè)。加上政策利好，人工智能行業(yè)正進(jìn)入高速發(fā)展的黃金時期。個性化推薦引擎作為人工智能發(fā)展過程中的衍生產(chǎn)品，涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動推理等多學(xué)科技術(shù)，正是由于以上技術(shù)的突破性進(jìn)展，才加劇了智能推薦技術(shù)商業(yè)落地的可能。

2.智能推薦的回聲室效應(yīng)

網(wǎng)絡(luò)帶寬的增長及存儲容量的升級帶來的是數(shù)據(jù)指數(shù)級的爆炸，互聯(lián)網(wǎng)每一秒鐘都在生產(chǎn)出龐大冗雜的數(shù)據(jù)信息。

以搜索“人工智能”為例，百度給出了大約18,400,000條結(jié)果，而Google更是給出了多達(dá)48,700,000條結(jié)果。

我們淹沒在數(shù)據(jù)的海洋里不知道自己想要什么，我們從來沒有像現(xiàn)在這樣周圍遍布信息卻依舊感到焦慮。

而個性化推薦解決了這一難題，根據(jù)用戶以往的網(wǎng)絡(luò)行為（搜索、瀏覽、收藏、點(diǎn)贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等）構(gòu)建每個人獨(dú)特的用戶畫像，然后智能推薦引擎根據(jù)預(yù)先設(shè)定的機(jī)器算法向用戶推送可能感興趣的內(nèi)容。

但是，無論是“最懂你的信息平臺”還是為你量身打造的私人定制，其最終目的還是為了把你留在產(chǎn)品里。

當(dāng)我們主觀上傾向于某一觀點(diǎn)時，我們往往會主動或被動地去接收那些有利于我們觀點(diǎn)的信息，而對于那些有悖于我們觀點(diǎn)的信息，我們通常會選擇忽視，這在心理學(xué)上叫做證實偏見。

而互聯(lián)網(wǎng)的這種個性化推薦放大了這種偏見，它使得我們在由自己興趣編織的籠子里只看到自己想看到的內(nèi)容，只接收自己贊同的觀點(diǎn)。長此以往，這種智能推薦是否會將一個人逐漸推向偏執(zhí)甚至極端呢？

以今日頭條為例，精準(zhǔn)的個性化資訊分發(fā)的確降低了用戶閱讀成本，最大限度地保證用戶看到的都是自己想看的，但這種以用戶喜好作為判斷條件來迎合用戶的做法帶來的回聲室效應(yīng)也是不容忽視的。長期只接受特定的信息，只會讓我們在自己狹小的圈子里自娛自樂、故步自封。

有句話我很認(rèn)同，“在精準(zhǔn)的用戶畫像里，機(jī)器算法自動過濾了異樣的聲音，同時也杜絕了驚喜的可能”。

回聲室效應(yīng)：在一個相對封閉的環(huán)境下，一些意見相近的聲音不斷被重復(fù)和加強(qiáng)，最終使得處于該環(huán)境下的大多數(shù)人都認(rèn)為這些扭曲的觀點(diǎn)就是事實的全部。

3.智能推薦是否在剝奪我們的選擇權(quán)

智能推薦其實是一種被動的信息獲取，雖然基于我們自身的興趣愛好，但其推薦內(nèi)容的選擇權(quán)卻不在我們。

有人會說，系統(tǒng)推薦的那部分內(nèi)容，我依舊可以選擇看或者不看。

你錯了，呈現(xiàn)在你眼前的那幾十條或者幾百條信息只不過是億萬條數(shù)據(jù)根據(jù)算法過濾之后呈現(xiàn)給你的，而你在選擇忽視掉或者“不感興趣”某條信息時，只不過是在幫助機(jī)器修正算法以達(dá)到下次讓你多看幾眼的目的。

事實上，你的每一次選擇都是為了讓你最終無從選擇。機(jī)器算法由于你的“調(diào)教”變得越來越聰明，而你自己卻正在被機(jī)器算法所塑造。

當(dāng)年看《黑客帝國》給我觸動很大，有時候會想，我們怎么知道自己沒有生活在電影中類似的算法矩陣?yán)锬兀?/p>

關(guān)于對機(jī)器算法的爭議，9月19日，人民網(wǎng)再次發(fā)文二評算法推薦《別被算法困在“信息繭房”》，以下是部分摘要：

在算法的幫助下，我們可以輕易過濾掉自己不熟悉、不認(rèn)同的信息，只看我們想看的，只聽我們想聽的，最終在不斷重復(fù)和自我證成中強(qiáng)化了固有偏見和喜好。一旦身處這樣的“信息繭房”，就再難接受異質(zhì)化的信息和不同的觀點(diǎn)，甚至在不同群體、代際間豎起阻礙溝通的高墻。

4.智能推薦究竟帶給我們什么

科技的進(jìn)步必然會帶來一些變革，而智能推薦的發(fā)展只是在潛移默化地改變我們獲取信息的方式甚至內(nèi)容。

就像黑鏡第三季《PLAYTEST》里男主腦袋插上接口就可以在毫秒間體驗超感游戲一樣，我甚至能夠想到將來我們通過頭盔、VR眼鏡或者人腦API就能在瞬間讀完一天的新聞、看完一百部劇、聽完一千首歌，我相信這在技術(shù)上總有一天可以實現(xiàn)，但這樣做給人類帶來的是福音還是災(zāi)禍，我不知道。

前些年大家一直都在提的“互聯(lián)網(wǎng)是把雙刃劍”，在網(wǎng)絡(luò)日益發(fā)達(dá)的今天，貌似已經(jīng)被逐漸淡忘。

當(dāng)前的社會，人工智能是大趨勢，我不排斥高科技或新事物的發(fā)展，只是在“科技改變世界”的同時，千萬警惕“人類被機(jī)器主宰”。

最后一句話總結(jié)全文：

我憂心忡忡地看待未來，但仍滿懷美好的希望。 ? —— 史懷哲

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題圖來自PEXELS，基于CC0協(xié)議