沉溺式算法是“内卷” 张近东:应推动“算法向善”

2020年,没有比“内卷”更成功的出圈词汇了。“内卷”,本是一个社会学术语,指个人必须通过竞争来获得需要的资源。简单来说,就是过分的内部竞争。

职场内卷、海归内卷、考研内卷,年轻人的“被竞争”好像无处不在。在互联网的世界里,数据的流动更是如同大海里的浪花,是一个高度竞争开放的场所,最近还有年轻人直呼:“我们也被算法内卷了”。

所谓算法内卷,指各大互联网平台依托人工智能、大数据等技术,进行各种智能推荐,包括购物时的偏好推荐、看新闻时的信息流推荐,还有短视频软件里的各种视频、电商广告推荐等等。

人工智能技术的发展是好事,但是在被算法支配的世界里,人却容易变得越来越疲惫。

现在Feed流几乎在各大资讯、短视频、购物类APP中横行。这看上去是个蛮高级的词,根据知乎上一个用户的解释,所谓的feed,直接翻译就是“饲料”,其实是把用户都比喻成爱吃东西得某种动物,不断的给他喂食,满足他的需求。

从最早的RSS用户主动订阅,搜索引擎时代的主动搜索信息,再到现在的大行其道的Feed流智能推荐,人们开始获得被动投喂。信息获取看上去更丰富了、更智能了,但算法不断窥探、测试人们的偏好,也很容易让人陷于大量重复的信息中,认知反而更加单一、局限以及疲惫。

一个更严峻的问题是,在这个从主动到被动的过程中,人们到底是否希望自己的偏好被如此多APP、这么广范围的窥探、推演呢?而智能算法背后,这些互联网公司又是如何获取这些个人偏好信息的呢?

算法的应用满足了一部分人的“偏好”惰性,更也给不少公司带来商业利益。最典型的就是靠着算法技术异军突起,打败了门户、也打怕了搜索老大百度的字节跳动了。

以字节跳动旗下抖音为例,在智能算法应用下,抖音的沉溺式用户体验非常突出。许多第一次使用抖音的用户,不断的滑动手指,使用时间就在无意识中变长。抖音的这种算法沉溺设计,不仅占用了用户的碎片时间,更是大大增加了用户使用时长。

甚至打开许多知识、搜索平台,有人在问“抖音怎么防沉迷”。

沉溺式算法是“内卷” 张近东:应推动“算法向善”

现在抖音和今日头条软件的用户使用时长快速增长,甚至一度威胁到社交工具微信,人们刷短视频的时间,有可能从超过聊天社交的时间。也因此,现在,微信、抖音,已然分座社交软件用户使用时长老大、老二的位置。

而依靠智能算法推荐,字节跳动的广告收入快速增长。一份字节跳动专家会资料显示,字节跳动预计2020年巨量引擎媒体广告会达到1500-1550亿流水收入,其中抖音预期将达到1000-1050亿。

据了解,除了短视频的Feed流工具,抖音去年新推出直播间Feed流工具,也被称为“直播间付费推广工具”,是一个基于巨量引擎推出的广告投放体系。商家支付一定的费用,就可以在抖音的推荐页里直接将想推广的直播间呈现给用户。据公开资料,抖音这种Feed流投放最大的好处在于精准投放,即在投放时,可以选择用户的性别、年龄、地域乃至手机机型。

这也意味着,抖音用户的性别、年龄、地域乃至手机型号等个人信息无形中被抖音用于了商业推广。

智能算法引发的问题也受到越来越多关注。在两会上,全国人大代表、苏宁集团董事长张近东就表示,各类企业在使用AI技术提供个性化推荐服务的过程中,的确存在隐私侵权的隐患和风险。他建议,为共同推动“算法向善”,将数据应用到用户服务上,国家、企业和个人都需做出努力。

用户隐私也在两会上广受关注。全国政协委员、河南科技大学副校长魏世忠也建议,严惩过度收集个人信息APP,对强制授权、过度索权、超范围收集个人信息的APP要严厉惩戒,要做到违法必究,执法必严。

“算法向善”、“不过度收集用户信息”——应该让各大互联网企业都听到这些建议,也让我们这些普通网民不要“被沉溺”在算法的“内卷”中,爬不起来。

沉溺式算法是“内卷” 张近东:应推动“算法向善”

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