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关于AI算法内容推荐引发的思考

关于AI算法内容推荐引发的思考

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        21世纪,是信息大爆炸的时代,随着网络普及,移动互联网的兴起,自媒体如雨后春笋般涌现。一张巨大的网,网络了世间万事,得使秀才不出门,尽知天下事。

         如今,随着大数据发展,个性化推荐算法层出不穷,通过对用户的行为数据,偏好爱好等各种数据,分析预判出人物性格、行为,为用户打上各种标签,这无疑为各位韭菜贴上标签,分篮而割。

        随处可见的应用场景,某抖为你推荐喜欢的小视频;搜索引擎根据你的嗜好,将搜索结果进行排序;某资讯平台,首页推荐信息,都是量身定制;就连打个车,都根据你使用的手机价值,分别呼叫内设的对应汽车档次;在某购物平台,根据你的浏览搜索记录,会给你推荐相关产品,然后在根据你的购物记录,分析你的人物性格,再给你推荐其它商品,循环割韭菜...

        是不是有点细思极恐,这不就在网上无处遁形了吗?犹如你以为你穿着衣服在冲浪,可你在别人眼里,连裤衩都没穿,别人可能更了解你!我们在享受着互联网带来的便利,也同时在为网络构建我们的人物模型,出卖着我们的信息。关于我们的各种信息,都是在有意或无意中被这个“采花大贼”,一一收入囊中。

        记得之前很多人,关于网络是如何收集用户信息的讨论,有明目张胆的告诉你,我要收集你的数据,为了更好的服务你;有胆子小一点,在隐秘的角落晦涩的告知你;有的胆子大一点的,直接偷你的信息;你的浏览搜索记录,你的身份信息、你的出行信息、你的购物记录、你的通讯录等等,都是他们重点挖掘的对象。

        曾几何时,看到了一篇文章,手机app是如何窃取你的信息的,经常有人会很奇怪,刚和朋友讨论了某个产品,没隔多久,就会在网上收到关于这个产品的推荐。这是如何做到的呢?第一种做法最直接,直接应用手机的麦克风,采集用户的声音信息,分析抓取关键词,达到推荐。第二种做法,间接通过人物关系来分析,你朋友搜索了此类商品,分析出他有这个购买需求,然后再分析你朋友的人物关系,猜测跟他人物标签相近的你,你也可能需要这个产品,以此来推荐给你。让我在意的是另外一个猜想,说app通过手机的陀螺仪来进行监听用户的声音,抓取关键词,以此分析用户的需求信息,达到定向推荐。大概原理是,根据声音震动,引起加速度传感器x,y,z向量变化,以此训练海量语音数据,通过手机加速度传感器采集的向量震动信号,分析识别,实现对用户语音的窃听。
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来自美国斯坦福大学和以色列研究小组的研究人员计划展示了如何利用手机陀螺仪在房间内窃听对话。陀螺仪原本是用来定向的传感器,而研究人员发现它可以记录声波。不同于手机内置麦克风,人们无法阻止安卓手机的应用程序及网页获取陀螺仪记录的数据。研究人员发现,陀螺仪能够正确记录65%的从1到10的数字(可用来记录信用卡卡号),基本可以分辨说话人的性别,甚至能以65%的正确率区分5个人的声音。

        说这么多,我们使用网络越多,无疑将会反馈给网络更多人物数据,网络将会更加了解我们,以后人们看到的各类信息,都是被网络根据人物个性筛选过的,给我们的永远是我们感兴趣的信息。但这样真的好吗?长此以往,就会形成网络信息茧房,按照兴趣,分成了一个个茧房,而且随着时间,将会化得越来越明显,就像用筛子筛东西一样,多筛几次,得到的东西就越纯粹,茧房的宿主就越相同,不同茧房之间将不屑于跨茧交流,人们将作茧自缚,永远沉浸在自我感兴趣的世界,与同宿一个茧的“志同道合”的茧友,一条道走到黑,分化而类聚。

        至此,我们也该思考,大数据与人工AI的发展同时,不能一味的逐利,虽然算法推荐,更容易割韭菜,但也要明白长此以往的危害,当社会,人与人之间被分化类聚,不同群体之间缺少了交流,缺少了思想上的对撞,犹如缺少了不同思想竞争带来的压力,社会将难以为继,人人都如行尸走肉,被绑在眼前喜爱的肉,一刻不间歇的追逐,最终却是竹篮子打水一场空。有百家争鸣的春秋,才造就了思想和文化最为辉煌灿烂、群星闪烁的时代。让我们打破茧的桎梏,让人与人之间的交流,回归原本,让彼此之间的思想碰撞,我们不需要别人为我们选择信息,我们要掌握获知的主动权,打破信息的桎梏,跳出甜甜圈!

网络信息茧房的危害:

长期生活在信息茧房之中,容易使人产生盲目自信、心胸狭隘等不良心理,其思维方式必然会将自己的偏见认为是真理,从而拒斥其他合理性的观点侵入,特别当获得“同盟”的认同后演化为极端思想。这种极端思想集中体现在看待事物时的观念表达上,更有甚者,当其个人诉求无法得到满足或者事态未成按成预想发展,便会在个人生活中做出一些极端的行为,例如杀人与自杀等。这样一种偏执的思维认识所直接导致的就是一种极端行为的显现。

社会粘性正是由经验、知识和任务的分享而来的,人们需要有一些共同的记忆和关心,需要由经验分享而构建的共同联盟。人类从原始社会起就处于群居的状态,群居能够保证更多资源的优化和群体的生存发展,这是经历了无数个时代验证的。伴随网络的发达,人与人之间直接接触交流机会逐渐减少,人在网络上选择信息的自由度随之加大,很容易自制信息茧房,脱离整个社会的发展,这些都大大减少了经验的分享。当每个个体之间、群体之间缺乏粘性,离散成单一的力量,这无疑极大地弱化了群体的功能。

人们需要由经验分享而构建的具有粘性的同盟。当人们发现同胞正处于危难时,能够予以援助。在中国四川汶川、北川发生八级强地震时,在舟曲泥石流时,作为同胞的中国人民在第一时间团结在一起救援灾区。而缺乏粘性的社会国家间只关心各国内部的政治经济利益,缺乏粘性的人之间往往彼此漠不关心。


标题:关于AI算法内容推荐引发的思考
作者:T-Aoker
地址:https://aoaos.top/articles/2021/09/07/1631008206240.html

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