影音體驗(yàn)是真的強(qiáng) 簡單聊聊iQOO Pad
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去年，差評君刷到個(gè)視頻，視頻中有位鄂倫春族奶奶正唱著一種叫贊達(dá)仁的歌。贊達(dá)仁，是鄂倫春族的傳統(tǒng)民歌。歌曲歌詞有些是即興編創(chuàng)，有些僅用 “ 那耶希那耶 ” 等虛詞。
奶奶的歌聲清澈空靈，有一種大自然的寧靜。
有人說一聽到奶奶的歌聲，就仿佛逃離了紛擾世界；有人說雖然聽不懂，但腦海里有了遠(yuǎn)山草原的畫面；
在網(wǎng)友們熱情地點(diǎn)贊、收藏、轉(zhuǎn)發(fā)下，奶奶的歌聲被推送到了更多人的首頁，前后有 4000 萬人都聽到了這首贊達(dá)仁。奶奶很開心，因?yàn)檫^去她的觀眾只有窗外的大山和家里的白墻。
看完這個(gè)故事，你應(yīng)該和差評君一樣，覺得心里暖暖的，像是做了一個(gè)心靈大保健。但你可能不知道，大興安嶺深處的鄂倫春族，其實(shí)才不到一萬人。奶奶唱的那首贊達(dá)仁，能即興演唱的人更不足 5 人。
如果事情發(fā)生在 15 年前，奶奶的歌聲即便傳到網(wǎng)上，也許都走不出東北。但這些年，互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)了算法推薦系統(tǒng)。正是有了算法，奶奶的歌聲才被推送給全國各地潛在的興趣觀眾，讓更多人的人認(rèn)識到了鄂倫春族文化。
說起來，互聯(lián)網(wǎng)上對于算法的討論一直眾說紛紜。有人認(rèn)為算法是偉大的發(fā)明，也有人覺得算法是把雙刃劍。其實(shí)這種情況在歷史上并非少見。報(bào)紙開啟了大眾傳媒時(shí)代，但當(dāng)時(shí)不少學(xué)者都批評報(bào)紙只追求傳播速度，拋棄了內(nèi)容深度。
電視在普及之初，評論家們也擔(dān)心電子媒介會(huì)損害人類的思維模式。當(dāng)然不管你怎么看，有一個(gè)不爭的事實(shí)是，我們其實(shí)早活在算法的世界了。從聽歌到看視頻，從購物到點(diǎn)外賣，你在電子世界里的衣食住行，都被算法承包了。
之前還有一波網(wǎng)友嘗試關(guān)閉過短視頻 App 里 “ 個(gè)性化推薦 ” ，結(jié)果發(fā)現(xiàn) App 幾乎沒法用了，只能作罷。
現(xiàn)在，反而更多人選擇主動(dòng)調(diào)教算法，積極搜索、點(diǎn)贊、收藏，讓算法更清楚自己想要什么。
看到這，你可能會(huì)納悶：為什么算法變得無處不在了？它有這么重要嗎？去年 10 月國際數(shù)據(jù)公司 IDC 發(fā)布一則數(shù)據(jù)報(bào)告，預(yù)測 2025 年全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到 175 ZB 。
如果你對這個(gè)數(shù)據(jù)沒啥概念，那我換一句。2023 年每過一秒，全球就產(chǎn)生了 4.2 PB 的數(shù)據(jù)，相當(dāng)于 8 萬部沒有壓縮過的藍(lán)光電影。
在信息過載的時(shí)代，咱們已經(jīng)沒辦法看完所有內(nèi)容了。
這時(shí)就需要一個(gè)信息漏斗，把它雕刻你喜歡的形狀。通過它篩選的內(nèi)容，才是你想要的。而算法，就是那個(gè)漏斗。并且算法還是目前唯一的辦法，你總不能靠人工給每個(gè)人挑揀有用的信息吧。
那算法是怎么猜到你喜歡什么的？主要有三類辦法。第一種大家很熟，就是內(nèi)容推薦。根據(jù)你對作品點(diǎn)贊、收藏等反饋行為，給你推薦屬性相似的作品。
第二種是協(xié)同過濾。人以群分嘛，相似的用戶往往有相似的愛好。比如差評君點(diǎn)贊過《 復(fù)仇者聯(lián)盟 》《 鋼鐵俠 》《 美隊(duì) 》，而火鍋點(diǎn)贊過《 復(fù)仇者聯(lián)盟 》《 鋼鐵俠 》，那么算法就會(huì)推測火鍋也喜歡《 美隊(duì) 》。
后一種叫混合推薦。比如你的互動(dòng)記錄比較少，沒有展示太多興趣愛好，那平臺就會(huì)融合（ 加權(quán)、切換、混雜、特征組合 ）多類技術(shù)，給你引入一些歷史行為中未曾出現(xiàn)的內(nèi)容，幫你發(fā)現(xiàn)潛在的興趣愛好。
也許有差友好奇了：這算法猜我的愛好，我理解。。。但幫我開發(fā)新愛好是為啥？誒，就是為了推送更多的未知內(nèi)容，讓你在 App 里瀏覽、探索。打個(gè)比方啊。如果你喜歡玩 Dota ，讓你在短視頻平臺看一整天 Dota 視頻，興許還能接受。可如果一整年，平臺都只讓你看 Dota 視頻呢——
你一定想卸了這個(gè)平臺。其實(shí)大部分人都這樣，前段時(shí)間一篇發(fā)表在 AI 技術(shù)頂會(huì) KDD 的論文就發(fā)現(xiàn)：如果視頻 App 推送的內(nèi)容足夠多樣化，那用戶平均活躍天數(shù)和活躍時(shí)長就會(huì)顯著提升。
也就是平臺推給用戶的視頻越多樣，那用戶看得越滿意。畢竟就算是喜歡的東西，天天看，誰都會(huì)膩嘛。
所以為了獲得用戶認(rèn)可，實(shí)現(xiàn)長期留存，平臺工程師在設(shè)計(jì)算法時(shí)，就一定想會(huì)讓他們看到更多元的內(nèi)容。當(dāng)然，這些多元化內(nèi)容理論上也是盡可能基于你的個(gè)人特征和興趣范式推薦的。天天給你推薦爺爺奶奶喜歡看的視頻，那你也頂不住啊。
一個(gè)月前，暨南大學(xué)在新聞學(xué)頂刊《 Digital Journalism 》發(fā)表一篇論文，他們用一系列實(shí)驗(yàn)探討了 “ 算法 ” 與 “ 用戶行為交互 ” 對新聞多樣性的影響，一共有三種測試組：
a.無個(gè)性化推薦，純隨機(jī)曝光；
b.算法推薦，用戶躺平任算法推薦；
c.算法推薦，但用戶可以干預(yù)。后結(jié)果發(fā)現(xiàn)， b 看到的新聞多樣性大于 c 大于 a ，也就是算法有助于用戶接觸到更多元的新聞。
雖然從行業(yè)角度出發(fā)，算法是為了提高平臺的用戶留存。但從用戶本身的角度看，算法也同樣有不可忽略的價(jià)值。因?yàn)樗惴ɑ趦?nèi)容推薦，它能提高整個(gè)平臺，不同類目信息的分發(fā)、獲取效率，節(jié)省時(shí)間成本。
比如差評君之前收藏了一個(gè) “ 孩子哭鬧 ” 視頻后，就被推薦了如何制作幼兒輔食，濕疹處理等教學(xué)。算法的去中心化特性，還讓每一個(gè)普通創(chuàng)作者都有機(jī)會(huì)被大眾看到，激勵(lì)創(chuàng)作者制作優(yōu)秀的內(nèi)容。
2018 年，一位叫沈丹的年輕母親在抖音發(fā)了女兒在田間抓魚的視頻。就是這段隨手一拍，沒有任何修飾的視頻，勾起了無數(shù)網(wǎng)友的兒時(shí)回憶，獲得了 15 萬點(diǎn)贊。
可能誰都想不明白，為什么一位普通媽媽隨手分享的視頻會(huì)這么火？因?yàn)樗惴ò阉扑]給了那些懷念淳樸、自由田園生活的網(wǎng)友。
還有不識字的彝族女性通過短視頻，第一次看到了大涼山外的世界；在江西的廢棄村落，有阿姨每天拍攝記錄村里的人和事，再分享出去；42 年前陜西一位被拐賣的孩子，在算法的推薦下，去年成功和親生父母團(tuán)聚。
當(dāng)然，我們剛也說了：算法還會(huì)依據(jù)你的其他特征去開發(fā)新愛好，給你推薦大量未曾涉足過，卻又感興趣的內(nèi)容。大部分人刷視頻，應(yīng)該不會(huì)主動(dòng)去搜 “ 甲骨文 ” 這些詞吧？
但這兩年在算法推送下，有幾千萬人看到了李右溪的甲骨文視頻，他們和我一樣看完才發(fā)現(xiàn)：原來甲骨文這么有意思。為啥甲骨文的 “ 光 ” 字是 “ 人 ” 頂著一團(tuán) “ 火 ” ？為啥甲骨文時(shí)期，我們就有了萬這個(gè)單位？
甚至差評君也才了解，破譯甲骨文，高能拿到 10 萬懸賞金。是不是有點(diǎn)心動(dòng)了？
別急，簡單的早就被前人破譯出來了，近些年唯一破譯成功的就是 “ 蠢 ” 這個(gè)字。原來那會(huì)就頭頂尖尖的 ▼
這兩年來，李右溪一共漲了近 100 萬粉絲，視頻被點(diǎn)贊了 800 萬次。怎么說呢，如果不是算法，像甲骨文這種普通人夢都夢不到的小眾知識，也許真的會(huì)一直雪藏下去，不被大眾發(fā)現(xiàn)。而這一百萬粉絲，也很難有機(jī)會(huì)接觸到這些有趣但冷門的故事。
算法的多樣性推薦，并沒有因?yàn)橛脩?nbsp;“ 沒表現(xiàn)出對甲骨文的興趣 ” ，就決定不推薦甲骨文了，而是通過復(fù)雜的推算，后決定向潛在用戶提供一個(gè)學(xué)習(xí)新知識、發(fā)現(xiàn)新樂趣的可能。
你看，奶奶唱的贊達(dá)仁火了之后，千萬人看到了深藏在大興安嶺的鄂倫春文化。無數(shù)生活在內(nèi)陸的人，也是看了漁小仙的趕海視頻，才知道原來可以過這樣的人生。一本 40 年前的《 畫魂 》，在 4 條解讀視頻火了之后，被搶購一空，還加印了 5 次。
為什么說算法對用戶有價(jià)值？因?yàn)樗拇_幫用戶提升了眼界，讓他們看到了更多元的知識、更多樣的內(nèi)容。綜上呢，差評君再回答一下開頭的問題。
算法之所以變得這么重要，就是因?yàn)樵谛畔⑦^載的時(shí)代，對平臺、對創(chuàng)作者、對用戶，它都是一套優(yōu)雅的解決方案，一個(gè)當(dāng)下優(yōu)解的系統(tǒng)。與報(bào)紙重塑信息獲取、電視改變視聽體驗(yàn)、電動(dòng)汽車革新出行方式相似，算法也在重構(gòu)人類與信息的交互模式。
雖然歷史上很多新技術(shù)、新媒介的誕生，都引發(fā)過人類擔(dān)憂和恐慌，比如蘇格拉底認(rèn)為文字這種媒介讓人類變得愚蠢，因?yàn)槲淖譀]有思考，只是重復(fù)。但只要?dú)v經(jīng)時(shí)代的選擇，新媒介終究成為主流，被大眾接受。
如今的算法，讓每個(gè)單位各取所需，提高整個(gè)社會(huì)信息流動(dòng)的效率。而在我們看不到的背后，算法也早就成了科技企業(yè)們的核心生產(chǎn)力，應(yīng)用在內(nèi)容資訊、招聘交友、出行旅游等領(lǐng)域。算法、算力、數(shù)據(jù)，是人工智能三要素。
DeepSeek 的出現(xiàn)，打破了 “ 算力壟斷 ” 敘事，讓更多人把目光投向了算法技術(shù)和工程能力，算法的含金量還在上升。
雖然現(xiàn)在的算法技術(shù)還稱不上完美，但正是這套系統(tǒng)的存在，才讓更多有用、美好的信息、知識、文化，被更多的人看見。
如今，我們要做的不僅是要學(xué)會(huì)與算法共存，或許還要知道要如何使用算法、駕馭算法，去更有效率地接收信息、獲取知識。
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