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      老登小登對(duì)立,算法的鍋?

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      最近我常跟00后小伙伴搞一種玩法,叫作「交出你的抖音」。

      這個(gè)說起來有點(diǎn)失禮。因?yàn)閾?jù)說算法會(huì)制造信息繭房,將小中老登的差異越拉越大,所以出于打破繭房的自律,我很渴望知道小登們每天都在刷些什么,而迫使他們交出手機(jī)是個(gè)最簡(jiǎn)單粗暴的方式。

      每次圈閱他們的喜歡列表,都能讓人收獲新知識(shí):


      咦?這位網(wǎng)紅老師我怎么沒刷到過?大數(shù)據(jù)隔離得真徹底啊!這該死的算法!

      直到有一天一位小伙伴問了一句,陳老師,有沒有可能這不是算法的問題,而是寧的問題?

      我承認(rèn),他的發(fā)問讓人產(chǎn)生了一點(diǎn)精神內(nèi)耗。這個(gè)問題的本質(zhì),顯然不是我誤會(huì)了自己,而是,是不是大眾誤會(huì)了算法?

      有種說法持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間了:算法推動(dòng)下的社交媒介并不簡(jiǎn)單,它討好每個(gè)人的興趣是小,而封印了個(gè)體的認(rèn)知、導(dǎo)致了觀念的極化。這個(gè)問題可就大了,妥妥是造成社會(huì)撕裂的元兇啊!

      社會(huì)撕裂不是小事情。熱點(diǎn)評(píng)論區(qū)總是激烈對(duì)線,鍵盤俠層出不窮,就連都市麗人每年回鄉(xiāng)走過村口,短短幾十米都會(huì)經(jīng)歷一次身敗名裂。村口大爺大媽的審視標(biāo)準(zhǔn)既統(tǒng)一又單一,均可歸結(jié)為兩點(diǎn):你結(jié)沒結(jié)婚、你是否正經(jīng)?


      村口是這個(gè)世界的一種真實(shí)寫照,坐鎮(zhèn)村口的人和路過村口的人,總會(huì)視彼此為異端。

      那么,這關(guān)算法什么事呢?

      將觀念極化歸咎于算法制造的繭房,但這無法解釋在算法出現(xiàn)前,人類社會(huì)本就存在到處可見的對(duì)立,也無法解釋村口老登們遠(yuǎn)離算法之外,也總是以一成不變的標(biāo)準(zhǔn)審視人。

      我認(rèn)為的「村口效應(yīng)」,就是一群人只要各自搬著小板凳,坐到一起,就足夠形成一種輿論。

      然而現(xiàn)在有個(gè)詞叫「傻子共振」,它針對(duì)的不是小板凳,而是算法,意思是那些持荒謬觀點(diǎn)的人,是在算法的幫助下強(qiáng)化荒謬,才導(dǎo)致極化的病情越來越重。

      那事實(shí)到底是不是這樣呢?讓我好奇的是,還真有學(xué)者在仔細(xì)研究這個(gè)。

      前一陣子,阿姆斯特丹大學(xué)的兩位社會(huì)學(xué)家搞了個(gè)實(shí)驗(yàn),刊登在頂級(jí)科學(xué)期刊《Science》的八月刊。是的,社會(huì)科學(xué)也是可以搞實(shí)驗(yàn)的。這個(gè)實(shí)驗(yàn)怎么做呢?他們精心打造了500個(gè)AI人,這500個(gè)人都有年齡性別、教育愛好、信仰傾向等區(qū)別,有的是油膩老登人設(shè),有的則是傻白甜或小可愛。除了沒有肉身,他們跟真實(shí)人類也差不多。


      該論文被Science關(guān)注

      這500人團(tuán)需要做什么呢?讓他們活躍在一個(gè)虛擬的社交平臺(tái)上,像正常的網(wǎng)民一樣評(píng)論熱點(diǎn)事件。重點(diǎn)是,這個(gè)社交平臺(tái)非常原始,沒有算法的介入,成員看到的信息基本只依賴于發(fā)帖、回復(fù)、轉(zhuǎn)發(fā),大概跟古早時(shí)期的論壇差不多。

      社會(huì)學(xué)家期待通過這個(gè)實(shí)驗(yàn)去證實(shí),剝離算法的干預(yù)之后,觀點(diǎn)抱團(tuán)和極端言論這些壞東西就不存在了。

      然而結(jié)果讓人大失所望。那500個(gè)AI人根本不是什么省油的燈,他們既沒有出現(xiàn)安定團(tuán)結(jié)的大好局面、也沒有誕生理性客觀的討論氛圍,該吵鬧還吵鬧、該極端還極端。哪怕實(shí)驗(yàn)循環(huán)一萬次,也還是呈現(xiàn)相同的結(jié)果。

      這個(gè)實(shí)驗(yàn)的崩潰,仿佛又讓人看到了村口的影子。是不是人類一旦「聚眾」,就會(huì)莫名其妙地「集體降智」?我問了問豆包,又翻了翻經(jīng)典,發(fā)現(xiàn)很早就有學(xué)者研究過這個(gè)猜想,并且早已得出了結(jié)論。

      在130年前,法國學(xué)者勒龐在它那本神作《烏合之眾》里說過一段話:


      群體是匿名的,也就是說無須負(fù)責(zé),當(dāng)一直約束著個(gè)體的責(zé)任感消失不見時(shí),人便會(huì)肆無忌憚。

      一本書的名氣會(huì)越來越大,代表它的含金量在不斷上升。老先生在《烏合之眾》里為了說明這個(gè)觀點(diǎn),舉了個(gè)歷史上存在的真實(shí)操作。

      在法國大革命時(shí)期,掌權(quán)的國民公會(huì)搞審判,陪審員基本都是溫和的中產(chǎn)階級(jí),私下里都主張手下留情。哎呀,不要搞得太殘酷嘛,日后好相見。然而當(dāng)他們聚在一起后,在幾個(gè)「意見領(lǐng)袖」的影響下,總是毫不留情把一些無罪的人送上斷頭臺(tái)。悲劇啊!

      歷史上的很多悲劇,都是由于人的抱團(tuán)成群、集體施暴導(dǎo)致的。極端觀點(diǎn)是一把殺人無形的刀。在群體中,尤其一個(gè)人發(fā)現(xiàn)自己的觀點(diǎn)是少數(shù)時(shí),往往會(huì)因害怕孤立而陷入沉默。在眾多氣氛組的烘托下,極端意見很容易形成優(yōu)勢(shì)。

      喧囂的一小撮,總能裹挾沉默的大多數(shù)。

      人和人的悲喜并不相通,立場(chǎng)也不會(huì)一致,人類天然就是一個(gè)容易各自抱團(tuán)的社會(huì)。不是一個(gè)團(tuán),而是很多個(gè)團(tuán),也如同一個(gè)個(gè)散落的村口。

      成團(tuán)的因素通常極其簡(jiǎn)單,性別、年齡、學(xué)歷,跟什么人交朋友、去過多遠(yuǎn)的地方。

      比如,大爺大媽幾乎很少走出村子,他們?cè)诖蹇诰涂梢栽爻蓤F(tuán)。因?yàn)樽约憾紱]走出過多遠(yuǎn),假如聽聞?dòng)袣堈先耸勘г钩鲂胁槐悖撬麄儽厝粫?huì)一致認(rèn)為,殘疾人就不該出門給社會(huì)添麻煩。你看看大爺大媽,在家里都待得好好的。

      不過,社會(huì)始終在進(jìn)步的,現(xiàn)在絕大多數(shù)人都知道了,分歧是不好的,相互理解是重要的。所以在面對(duì)顯而易見的撕裂時(shí),很少有人愿意承認(rèn)是自身「頭發(fā)長(zhǎng),見識(shí)短」的原因:嗯,一定是媒介給我的信息不夠完整全面。

      甩鍋于傳播信息的媒介,是一件非常輕松的事,而且成本極低。我們仔細(xì)捋一捋就可以發(fā)現(xiàn),幾乎任何時(shí)代的主流媒介,都是被甩鍋的對(duì)象。

      過去要么抱怨媒體提供一種類型的報(bào)道,報(bào)喜不報(bào)憂;要么就說他們立場(chǎng)偏頗、夾帶私貨,從而做了社會(huì)撕裂的幫兇。

      而現(xiàn)在,算法更容易被怪罪。一個(gè)原因是,算法是去中心化的,首先干掉的是編輯和總編輯們。

      當(dāng)年被編輯人為篩選掉的、無法構(gòu)成選題的信息,現(xiàn)在素顏地出現(xiàn)在了觀眾面前。因此,許多過去沉默的、邊緣的聲音出現(xiàn)在公眾視野,讓以往的「主流」感到詫異:完了,小群小團(tuán)怎么還越來越多了?

      這不是算法制造了現(xiàn)實(shí),而只是還原了真相。

      而算法另一個(gè)容易被遷怒的原因是,他太強(qiáng)大了,人們認(rèn)為算法無所不包、無所不能,理應(yīng)提供滿漢全席式的套餐。但如果算法是一個(gè)技藝高超的廚師,他也無法保證將每一道菜都投喂到用戶的嘴里。

      當(dāng)算法試圖將某些新口味送到用戶面前時(shí),可能短短一秒鐘,他或許就已經(jīng)點(diǎn)了「不感興趣」。

      人們總是過多看重媒介對(duì)信息的篩選和推送,而忽略了自身對(duì)信息的過濾。

      如今有傳播學(xué)者也開始懷疑,所謂的信息繭房是一個(gè)假說。換言之,繭房到底是造成問題的原因,還是說,它僅僅反映了一個(gè)結(jié)果?

      到底是有許多屋子困住了人,還是每個(gè)人都有著天然的偏好,走進(jìn)一個(gè)喜歡的小屋,便賴在里面不走了,更不再對(duì)別的屋子感到好奇?

      那么有什么好辦法,將人從屋里趕出去,時(shí)常地交換空間呢?主動(dòng)打破社交隔離是一個(gè)辦法,但搶奪00后的手機(jī)畢竟不太體面,也不高效。

      與很多固有的印象相反,算法或許還真是一個(gè)有效的辦法。它本身就具備打破繭房的動(dòng)機(jī),就平臺(tái)來說,也并不樂見于總給用戶推薦單一的內(nèi)容。

      例如,抖音的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)是,只推薦單一內(nèi)容會(huì)使用戶很快厭倦,導(dǎo)致用戶體驗(yàn)與活躍度下降,因此平臺(tái)也在試圖打破繭房。抖音在網(wǎng)站上公開了他們打破繭房的一些手段,其中我比較感興趣的有三個(gè)。

      第一,多樣性的優(yōu)化。比如一個(gè)擼貓愛好者,他之前刷五個(gè)視頻就有三只貓貓,而進(jìn)行優(yōu)化之后,貓貓的數(shù)量降低到了一只。與此同時(shí),勢(shì)必要用其他內(nèi)容來補(bǔ)齊。

      這就是第二點(diǎn),探索更多興趣。假如我是一個(gè)音樂愛好者,那么算法會(huì)隨機(jī)拉著我往舞蹈和美術(shù)的方向靠一靠,畢竟藝術(shù)都是相通的,尤其一個(gè)老派的文藝青年一定同時(shí)能欣賞多種技藝的。

      而第三點(diǎn),則是基于用戶社交關(guān)系進(jìn)行興趣拓展。在獲得用戶授權(quán)后,推薦系統(tǒng)會(huì)通過用戶的“互相關(guān)注好友”推斷用戶的興趣圈層,朋友喜歡的內(nèi)容會(huì)成為用戶的興趣探索內(nèi)容。這一點(diǎn)在我的理解是,無論在線上還是線下,信息的拓展必然要依賴朋友圈的拓展。

      老東西如果只接觸老東西,那肯定滋生不了小清新,只會(huì)分泌更多油膩。

      那回過頭來說,村口回來了年輕人,實(shí)在是一件大好事。只是這一年一次的交互太少了。也許最終瓦解村口的,并不是大爺大媽們的「自然減員」,而是強(qiáng)大而多元的算法能夠覆蓋村口,也經(jīng)常告訴他們:


      外面的生活是這樣和那樣,有很多種樣子的。

      就像一個(gè)牢固繭房中,能滲透進(jìn)不同的聲音,哪怕微弱但只要持續(xù),也是扭轉(zhuǎn)觀念、彌合分歧的開始。

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