技術(shù)進(jìn)步日新月異，但人類(lèi)的整活能力總在領(lǐng)先一步。

2025年至今簡(jiǎn)中互聯(lián)網(wǎng)最火的流行語(yǔ)，一是“國(guó)運(yùn)論”，這篇透過(guò)deepseek看未來(lái)的雄文，后來(lái)被證實(shí)是AI生成的內(nèi)容；

二是“手機(jī)爹又把我干哪來(lái)了”，表達(dá)一種下滑刷到陌生內(nèi)容的詫異感，延伸出來(lái)還有大量表情包，甚至短視頻濾鏡。

每一條火爆全網(wǎng)的內(nèi)容下，都有一群仿佛走錯(cuò)房間的網(wǎng)友，拘謹(jǐn)又囂張地帶著“手機(jī)爹”的迷茫表情包，光速加入互動(dòng)：上一秒還在看中科院院士講解黑洞合并，下一秒就被甲亢哥帶著欣賞廣場(chǎng)舞；剛看了兩集《450分鐘深度解讀紅樓夢(mèng)》，轉(zhuǎn)頭就迷失在修驢蹄子的白噪音中。

硅基大腦能俯仰古今暢聊國(guó)運(yùn)，但將“手機(jī)”和“爹”排列組合到一起，是只有碳基大腦能整出的絕活。這背后，是技術(shù)與人的關(guān)系正在悄然改變。

當(dāng)快速更迭的推薦算法，向我們展現(xiàn)出一個(gè)更多面的世界，大部分人都愿意放下刻板成見(jiàn)，借助代碼踏進(jìn)未曾想象過(guò)的廣闊天地。

最小代價(jià)，最多資源

2007年，亞馬遜的Kindle Store上線(xiàn)，提供超過(guò)9萬(wàn)本電子書(shū)。大量暢銷(xiāo)書(shū)被定價(jià)在9.99美元，引發(fā)了出版行業(yè)巨震。

貝索斯在后來(lái)給股東的信中寫(xiě)道：“我們的愿景是，讓世界上每一本書(shū)，無(wú)論語(yǔ)言如何，都能在60秒內(nèi)獲取[1]?！?/p>

這位前世界首富的出發(fā)點(diǎn)顯然沒(méi)那么簡(jiǎn)單。對(duì)電商平臺(tái)來(lái)說(shuō)，圖書(shū)是不可多得的標(biāo)品品類(lèi)，電子書(shū)更完美解決了唯一不足的庫(kù)存負(fù)擔(dān)。

但在商業(yè)回報(bào)之外，電子書(shū)的確重塑了人們的閱讀方式，將出版行業(yè)推入去中心化與全球化的新階段——在印刷術(shù)普及之前，書(shū)本是奢侈的，因此知識(shí)是貴族的特權(quán)。而電子書(shū)時(shí)代，讀者們坐在沙發(fā)上動(dòng)動(dòng)手指，就能擁有一整個(gè)圖書(shū)館。

從前只有少部分精英所享有的資源、能力和服務(wù)，通過(guò)技術(shù)革新進(jìn)入普通人的生活。這正是所有技術(shù)進(jìn)步的特征：它能讓一個(gè)人或整個(gè)社會(huì)，以相對(duì)小的代價(jià)，獲得盡量多的所需品。從書(shū)籍到電燈、汽車(chē)和遠(yuǎn)程診療皆如此。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，算法的出現(xiàn)也是一種技術(shù)進(jìn)步。

據(jù)IDC報(bào)告，全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在2025年會(huì)增長(zhǎng)到175ZB。現(xiàn)代人每天接收到的信息量是1986年的5倍，相當(dāng)于175份報(bào)紙[2]。

供給極大豐富，知識(shí)從未如此唾手可得。九十年代北大保安張俊成能考入北大，是因?yàn)橛薪淌诮o了他兩張聽(tīng)課證?，F(xiàn)在教授學(xué)者們有自己的內(nèi)容賬號(hào)，向公眾講解《紅樓夢(mèng)》、解答高數(shù)題；不管是務(wù)農(nóng)、送外賣(mài)還是羽毛球技巧，數(shù)不清的專(zhuān)業(yè)人士愿意分享經(jīng)驗(yàn)。

但篩選信息、匹配需求的技能，最初卻只有少部分精英掌握。

早期新浪網(wǎng)的首頁(yè)編輯部，每天要手動(dòng)編排上千條新聞標(biāo)題和鏈接，總編陳彤一度被稱(chēng)為“中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)新聞把關(guān)人”；搜狐當(dāng)年的“內(nèi)容金字塔”模式中，僅有約5%的內(nèi)容能進(jìn)入首頁(yè)流量池。

中心化篩選導(dǎo)致大量長(zhǎng)尾、冷門(mén)信息被忽視。任何一個(gè)人都能通過(guò)神奇的互聯(lián)網(wǎng)，從零開(kāi)始學(xué)會(huì)一門(mén)編程語(yǔ)言、一種樂(lè)器，甚至精通母豬產(chǎn)后護(hù)理。但在浩如煙海的信息里篩選出適合自己的教程、發(fā)現(xiàn)一個(gè)自己都不知道的愛(ài)好，并不容易。

這是推薦算法出現(xiàn)的契機(jī)，也是從今日頭條、抖音到快手等算法類(lèi)產(chǎn)品迅速建立用戶(hù)規(guī)模的原因。

算法的學(xué)術(shù)定義是“以數(shù)學(xué)方式或者計(jì)算機(jī)代碼表達(dá)的意見(jiàn)”，本質(zhì)上是一種處理信息的新生產(chǎn)力工具。推薦算法的目的是提升供需匹配效率，讓用戶(hù)以最短路徑獲得有效內(nèi)容，甚至是潛在感興趣的陌生話(huà)題。

抖音的推薦算法已經(jīng)屢次為圖書(shū)推廣與銷(xiāo)售帶來(lái)新機(jī)會(huì)。

新東方老師董宇輝多次推薦遲子建的茅盾文學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)作品《額爾古納河右岸》，在抖音直播間做過(guò)長(zhǎng)達(dá)17分鐘的即興書(shū)評(píng)分享，甚至要把這本書(shū)“刻在墓碑上”。

在抖音懂文學(xué)的不止董宇輝一人。大量文學(xué)愛(ài)好者直播、短視頻切片助推下，觀(guān)眾們被帶入遲子建的世界，流連在大興安嶺與鄂溫克族聚居地，帶動(dòng)《額爾古納河右岸》一書(shū)銷(xiāo)量從60萬(wàn)冊(cè)躍升到500萬(wàn)冊(cè)，4個(gè)月超過(guò)了過(guò)去17年銷(xiāo)量的總和。

如今人民文學(xué)出版社等抖音官方賬號(hào)粉絲數(shù)均超過(guò)百萬(wàn)。他們每個(gè)工作日進(jìn)行超過(guò)三小時(shí)的直播，向讀者介紹世界各地作家與好書(shū)。

在隔壁，中科院的科普直播、《博物》雜志的觀(guān)鳥(niǎo)指南下，聚集了大量野生物理/生物愛(ài)好者。

從前，黑洞合并過(guò)程、魏晉文人軼事等知識(shí)，只在少數(shù)頂級(jí)學(xué)者間傳遞。如今，在算法助推下，它們與普通人只隔了一個(gè)下滑屏幕的距離。

在這個(gè)意義上，推薦算法沒(méi)有造就“信息繭房”，相反打開(kāi)了無(wú)數(shù)通道，幫上億人收獲新的愛(ài)好體驗(yàn)。

技術(shù)的問(wèn)題，是人的問(wèn)題

技術(shù)哲學(xué)代表人物L(fēng)ewis Mumford，在三十年代大蕭條期間寫(xiě)過(guò)一本流傳甚廣的書(shū)《技術(shù)與文明》，其中有一個(gè)重要觀(guān)點(diǎn)：

技術(shù)進(jìn)步往往會(huì)暴露社會(huì)在文化認(rèn)同上的深層次沖突。

上世紀(jì)是顯像管技術(shù)的黃金時(shí)代。從“宣揚(yáng)暴力”的超級(jí)英雄劇集，到“行為不端”的《海綿寶寶》、“過(guò)于挑釁”的《南方公園》，痛心疾首的家長(zhǎng)和專(zhuān)家們一次次走上街頭抗議，給電視帶了一頂又一頂“大毒草”的帽子。

八十年代波士頓大學(xué)校長(zhǎng)甚至斷定，電視會(huì)讓美國(guó)成為一個(gè)“白癡國(guó)家”。

美國(guó)家長(zhǎng)電視委員會(huì)（Parents Television Council）早期宣言

如今回看，這些爭(zhēng)議并不是電視技術(shù)帶來(lái)的，美國(guó)本身就有太多未成年保護(hù)、種族以及暴力的問(wèn)題，電視只是以更加直觀(guān)的方式，將這些懸而未決的社會(huì)爭(zhēng)議帶到公眾面前。

工業(yè)革命后，濫用童工、男女同酬的問(wèn)題逐步出現(xiàn)，背后是傳統(tǒng)社會(huì)對(duì)兒童與女性權(quán)益長(zhǎng)期忽視；智能機(jī)普及后，對(duì)老年人跟不上科技變化的擔(dān)憂(yōu)增多，背后是適老化改造與老年福利保障的結(jié)構(gòu)性問(wèn)題。

大部分時(shí)候，技術(shù)都只是一種中性手段，所謂的技術(shù)問(wèn)題，其實(shí)是存在已久的社會(huì)結(jié)構(gòu)問(wèn)題，在算法時(shí)代也是如此。

2016年，美國(guó)發(fā)生過(guò)一起著名的Loomis訴維斯康星案。被告Eric Loomis因涉及槍擊事件被判刑，刑事司法風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法COMPAS判斷Loomis存在“高風(fēng)險(xiǎn)”，法院因此拒絕給予緩刑[3]。

不滿(mǎn)結(jié)果的Loomis提出上訴。隨后有調(diào)查機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，COMPAS的算法存在明顯偏見(jiàn)，比如黑人更可能被認(rèn)為有高風(fēng)險(xiǎn)。

COMPAS算法會(huì)按“潛在風(fēng)險(xiǎn)”等級(jí)為嫌犯打分。來(lái)源：Medium

這是因?yàn)樗惴ㄒ姥倪^(guò)往判例資料里，底層的傳統(tǒng)法官的確具有判案偏好。算法的“缺陷”，源于美國(guó)社會(huì)根深蒂固的歧視現(xiàn)象。

基于現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽構(gòu)成了推薦算法的肌理，縱觀(guān)互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)紅史，就是一部中國(guó)社會(huì)的心態(tài)史。

研究網(wǎng)紅文化的學(xué)者董晨宇發(fā)現(xiàn)，從中國(guó)第一代網(wǎng)紅安妮寶貝、芙蓉姐姐，到后來(lái)的羅翔、郭有才和理發(fā)師曉華，中國(guó)網(wǎng)民的情緒經(jīng)歷了巨大的變遷。

不是神秘的算法黑盒“點(diǎn)石成金”，砸中了小楊哥和李佳琦們，而是用戶(hù)用腳投票選出了熱門(mén)內(nèi)容，算法才得以把那些與時(shí)代情緒共振的個(gè)體推到了臺(tái)前。

同時(shí)，一個(gè)不能忽視的事實(shí)是，網(wǎng)紅賬號(hào)的背后往往有MCN的身影。一個(gè)成熟的內(nèi)容機(jī)構(gòu)，能把爆款視頻拆解為內(nèi)容腳本、視頻剪輯、推流和社交互動(dòng)等標(biāo)準(zhǔn)模塊，代入各種細(xì)分品類(lèi)公式，持續(xù)產(chǎn)出高曝光率的內(nèi)容。

羅永浩直播還完債離開(kāi)，“交個(gè)朋友”依然帶著一批明星活躍在抖音一線(xiàn)；小楊哥不播了，“三只羊”旗下還有無(wú)數(shù)徒弟，循著他的風(fēng)格做搞笑測(cè)評(píng)。

如今我們看見(jiàn)的熱門(mén)頭條和網(wǎng)絡(luò)紅人，不是算法技術(shù)的一言堂，而是翻涌的社會(huì)情緒、內(nèi)容的工業(yè)生產(chǎn)等諸多復(fù)雜因素共同作用的結(jié)果。

既然技術(shù)的問(wèn)題，歸根結(jié)底都是人類(lèi)自身的問(wèn)題，那么人類(lèi)社會(huì)應(yīng)該如何與算法、與日新月異的技術(shù)共處？

沒(méi)有洪水猛獸

工業(yè)革命時(shí)期，人類(lèi)文明的詞典上才有了“安全事故”這個(gè)常用詞。

英國(guó)曼徹斯特的紡織廠(chǎng)曾因鍋爐故障，炸毀整個(gè)廠(chǎng)房。當(dāng)時(shí)的工廠(chǎng)大量采用蒸汽機(jī)，但鍋爐設(shè)計(jì)粗糙，經(jīng)常超壓爆炸。危險(xiǎn)并沒(méi)有讓人類(lèi)回退到男耕女織的農(nóng)業(yè)時(shí)代，反而是工廠(chǎng)生產(chǎn)安全不斷規(guī)范。

從蒸汽機(jī)到靶向藥，任何新技術(shù)都會(huì)帶來(lái)新風(fēng)險(xiǎn)。

歷史早已表明，開(kāi)弓沒(méi)有回頭箭。從來(lái)不是有了新的危險(xiǎn)之后，就退回到原來(lái)的狀態(tài)。人類(lèi)能做的是找辦法降低風(fēng)險(xiǎn)、讓技術(shù)發(fā)揮更大效用。

19世紀(jì)電線(xiàn)絕緣技術(shù)不完善，電燈走火成為災(zāi)難源頭。但在電路安全不斷完善的今天，點(diǎn)亮一盞燈早已不是危險(xiǎn)的夢(mèng)魘；自動(dòng)駕駛的早期版本因算法缺陷導(dǎo)致多起事故，引入多傳感器融合和強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，自駕事故率已低于人類(lèi)司機(jī)30%。

歸根結(jié)底，新技術(shù)的發(fā)展不是一步到位的，歷史已經(jīng)用無(wú)數(shù)案例表明，保持動(dòng)態(tài)的眼光、足夠的耐心非常重要。

語(yǔ)言大模型的演進(jìn)過(guò)程，就是技術(shù)進(jìn)步需要時(shí)間的代表案例。

在GPT-2時(shí)代，基本全靠人類(lèi)直接標(biāo)注數(shù)據(jù)、修正輸出，很難對(duì)語(yǔ)言大模型進(jìn)行有效全面的監(jiān)管。后來(lái)GPT-3引入了獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，輔助監(jiān)督大模型的小模型開(kāi)始出現(xiàn)。

如今隨著多級(jí)監(jiān)督理論不斷進(jìn)化，DeepMind為代表的遞歸獎(jiǎng)勵(lì)建模（RRM）已經(jīng)能用簡(jiǎn)單模型不斷逼近人類(lèi)復(fù)雜反饋，實(shí)現(xiàn)分層監(jiān)督。通過(guò)控制小模型，大模型有機(jī)會(huì)始終處于可管控的范圍內(nèi)。

簡(jiǎn)單的獎(jiǎng)勵(lì)建模示意圖

對(duì)新技術(shù)的監(jiān)管和政策兜底，也一定會(huì)經(jīng)歷動(dòng)態(tài)調(diào)整。

在政府層面，歐盟在2021年提出了全球首個(gè)綜合性的人工智能監(jiān)管框架，中美日韓等國(guó)，也陸續(xù)出臺(tái)了人工智能倫理治理規(guī)范、AI政策框架草案。

在平臺(tái)層面，最開(kāi)始運(yùn)用算法的內(nèi)容推薦平臺(tái)已經(jīng)行動(dòng)起來(lái)，抖音逐漸形成了多樣化的推薦機(jī)制與隱私保護(hù)制度。

2025年3月抖音安全與信任中心網(wǎng)站上線(xiàn)試運(yùn)行，面向社會(huì)公開(kāi)抖音算法原理、社區(qū)規(guī)范、治理體系和用戶(hù)服務(wù)機(jī)制。詳細(xì)說(shuō)明了抖音推薦算法的雙塔召回模型（Two-Tower Retrieval Model），以及“推薦優(yōu)先級(jí)公式”等細(xì)節(jié)。

抖音不斷迭代，建立了一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)體系。

比如將收藏率納入多目標(biāo)，幫助知識(shí)類(lèi)內(nèi)容推送給有需求的用戶(hù)；增強(qiáng)“收藏+復(fù)訪(fǎng)”“關(guān)注+追更”“打開(kāi)+搜索”等組合目標(biāo)；設(shè)置探索類(lèi)指標(biāo)，幫助用戶(hù)探索可能他們自己都還沒(méi)發(fā)現(xiàn)的潛在需求，助力破除信息繭房。

人類(lèi)對(duì)技術(shù)的看法與評(píng)價(jià)也會(huì)跟隨時(shí)代發(fā)展更新。汽車(chē)剛面世時(shí)英國(guó)國(guó)會(huì)如臨大敵通過(guò)了“紅旗法案”，每天開(kāi)車(chē)堵在內(nèi)環(huán)高架的現(xiàn)代人回看此事，只會(huì)感到無(wú)盡的荒謬。

隨著時(shí)間推移，越來(lái)越多人意識(shí)到算法不是單方面的黑匣子，其實(shí)可以有意識(shí)地“訓(xùn)練”它，讓它為自己所用。

順著“手機(jī)爹”的指引，在陌生博主的直播間留下打卡足跡；用指令模板與deepseek斗智斗勇，讓它變成聽(tīng)話(huà)秘書(shū)......這些都是普通人面對(duì)技術(shù)浪潮，發(fā)揮主觀(guān)能動(dòng)性的細(xì)微例證。

尾聲

Instagram創(chuàng)始人凱文·斯特羅姆向用戶(hù)解釋算法推薦機(jī)制的聲明中說(shuō)：

無(wú)論如何每個(gè)人都會(huì)與70%的內(nèi)容擦肩而過(guò)，算法就是確保每個(gè)用戶(hù)看見(jiàn)的30%，都是對(duì)他而言最好的30%。

在此之外，那些時(shí)代情緒滴下的漣漪，能激發(fā)怎樣的創(chuàng)作與共鳴，永遠(yuǎn)不是算法所能窮盡的。

硅基芯片算不出來(lái)李子柒的田園牧歌，算不出向佐的抽象表演，也算不出甲亢哥能帶火“電話(huà)禮儀”進(jìn)入小學(xué)課程。

從浩如煙海的信息里選中這些富有魅力的時(shí)刻，才是樸實(shí)無(wú)華的碳基生物所保有的最終解釋權(quán)。

參考資料：

[1]Jeff Bezos loves his Amazon Kindle, Fortune

[2]「快速定斷」現(xiàn)象成大趨勢(shì)？資訊爆炸的時(shí)代下數(shù)碼網(wǎng)路速食文化是好是壞, BAZZAR

[3]算法規(guī)制：作為治理工具的機(jī)器學(xué)習(xí), Cary Coglianese

[4]平凡的勝利：互聯(lián)網(wǎng)社交媒體三十年，飯統(tǒng)戴老板

[5]Criticism of 1950s Television, 20th century history song book

作者：任彤瑤

編輯：黎錚

責(zé)任編輯：任彤瑤

封面圖片來(lái)自Shotdeck