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「Ta在」撕裂信息茧房,全球脑搅动智能内容江湖

  一只蜜蜂,其智力只有人类的1/85000,但蜂群却可以创造出完美的巢穴,群体智能远远被人低估。

  100多年前,塞尔维亚裔美籍发明家尼古拉·特斯拉就畅想过全人类群体智能的实现,他预言道:有朝一日世界将实现全人类的头脑连接,地球成为一个大脑,每个人是一个神元。

  37年前,彼得罗素把这一概念描述为个巨大的智能系统,命名全球脑。

  知识的传播,随着人类技术的发展一路狂奔:报纸——广播、电视——PC网站新闻、维基百科、百度、google——微博、facebook、微信公众号等——今日头条、抖音等智能推荐APP……

  100年过去了,在信息的连接上,我们依然没有大的突破。但是,人类有自己的思维模式,头脑攫取一项信息后,会立即联想到另外一条信息。

  这几年来,依靠推荐算法,张一鸣创立的字节跳动打造了一个包括今日头条、抖音等在内的庞大的智能推荐内容帝国,改变了中国人的社交习惯和内容获得方式。

  信息流开发者阿萨·拉斯金曾说:“在你的手机屏幕背后,有上千名工程师正试图使软件最大限度地让你上瘾。”

  这正是字节跳动成功的秘诀所在。一条接一条同质化且低俗的推送,一段接一段纯粹打发时间的视频,就这样,人们在头条系平台上获得感官满足的同时也将自己束缚于信息茧房中,思维渐渐退化。

  这几年,有一群年轻人研发出了一命名为ECI 的演化群体智能算法。这套算法下,人与人可以不基于认识等社交关系去连接,而是通过大脑的知识特征、兴趣属性自动建立连接,建立超越个体智慧的群体智能。

  在完成这套算法后,团队于 2018 年 11 月上线了世界首款以实现全球脑为目的的 KNS产品,「Ta在」。

  「Ta在」懂得自我演化、学习的 ECI 算法帮助下,知识不再是毫无生气地被随意堆放在硬盘角落,而是可以自由流动、连接。这种连接必将为所有人创造更多的思维火花。

  1 | 信息茧房之困

  从第一代内容平台BBS开始,中国的内容平台领域经历了轰轰烈烈的二十多年发展。时至今日,百度、微博、微信、今日头条成为了当下各领风骚、独当一面的内容霸主。

  尤其值得一提的是今日头条。依靠推荐算法技术,短短数年时间,今日头条突破了互联网巨头的包围,改变了内容的传播方式,成为了社交领域的颠覆者。

  然而,随着各大社交平台广泛采用推荐算法,人们发现自己在享受海量信息的同时,也被囚禁于信息茧房之中。

  信息茧房指的是在信息传播中,公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域,久而久之,会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。

  智能推荐平台构造信息茧房的重要手段就是贴标签。在当下主流的社交APP中,标签是算法的基石。通过设置标签,人与机器建立联系,机器根据标签实现高效内容分发。

  但是,基于推荐算法的分发机制,由于过于追求流量,结果为标题党、低俗内容创作者利用标签获取关注提供了漏洞,导致分发结果常常是不公、扭曲,甚至是失真的,最终造成平台上低俗内容泛滥,有效信息缺失。

  标签会构成一个内容特定的知识库。机器从知识库中将对应的标签筛选出来打在用户身上。这就让用户所接触到的内容面变得越来越狭窄。

  这就是为什么在今日头条等平台上,用户一开始能获取自己感兴趣的内容,但时间久了后就会发现内容愈发雷同无趣,出现审美疲劳。

  人的喜好和需求会随着时间和现实的改变而改变。利用标签判定用户需求的算法机械呆滞,缺乏灵活性,无法满足更高层次的内容获取需求,最终还会限制人的发展。

  成也算法,败也算法。已经认识到推荐算法局限性的用户开始有意识地拒绝进入标签化造成的信息茧房。

  QuestMobile的数据显示,2018年三季度,头条系APP的总使用时长占比首次出现了下滑。与此同时,今日头条APP的月活增速也不断下降。

  另一方面,头条系产品数据的下降并不意味着人们不需要社交产品,反而意味着人们渴望打破对知识的束缚,对内容产品提出了更高的要求。

  此外,社交型产品微博经历一个从朋友间传播到信息流转变的过程,虽然推出了密友可见,但熟人社交活跃度逐渐降低。

  而微信朋友圈,在经历九年发展之后,用户的好友数量越来越多,超过140人的社交阀值之后,用户开始在“朋友圈”这个广场上越来越谨慎,不敢表达真实的自己。微信推出了“三天可见、半年可见”等这样的关卡,有过亿人使用,冗杂的朋友圈正让年轻人远离。

  人人网被出售后,陈一舟进行了深入的反思:社交创业领域的共识:解决技术问题,抓住年轻人。要抓住年轻人就要懂得年轻人的心理,而最懂年轻人心理的莫过于年轻人自己。

  现在,一群朝气蓬勃的年轻人,正在利用最前沿的技术创造出了极具颠覆性的产品,意图开创崭新的社交时代——智能社交时代。

  智能社交产品「Ta在」,是这群人中的一个代表。

  2 | 全球脑

  目前,用户从互联网上获取信息的途径可以分为三个类别:

  其一,知识系统如维基百科、百度百科等,基本是利用条目式系统来创建和维护词条和知识点。

  其二,推荐系统如今日头条、一点资讯等,更多的是根据内容或者用户之间的关联来选择用户可能感兴趣的内容。

  其三,搜索系统谷歌、百度等,本质上是基于关键词和内容间的匹配程度来呈现结果。

  虽然上述几类系统各自都已经取得了巨大的成功,但也都遇到各自的问题和发展瓶颈。最主要的原因在于,这些系统由少部分人进行的、自上而下的知识传播,并没有动用到所有人的大脑。

  “全球脑”的概念被「Ta在」团队所推崇。这是一支配置豪华的团队,拥有中科院博导、Facebook和领英背景的工程师,团队骨干成员大多来自国内外大型互联网公司的中层。

  随着SNS社交网络的出现,人们认为全球人与人的有机连接,即全球脑的设想已经得到实现。但Ta在的团队发现,当前的社交网络仅仅能做到人与人的连接,而非人与人内在思想、知识特征、技能属性以及审美取向等知识的动态连接,基于个体智慧的连接远未实现。

  因此,团队发现这个问题后,产生了创建一个产品去满足即有社交媒体没有做到的“群体智慧连接”的想法,开始探讨用智能算法,而非社交关系,去支撑智慧连接与传播。

  他们很快找到了需要的解决之道——全新的群体人工智能算法。听上去虽然颇为高深,但实际上人们对人工智能算法并不陌生。

  电影《复仇者联盟2》中,学习能力超强的人工智能机器人奥创和幻视不断自我进化,最终成为了拥有独立意识的个体。

  奥创和幻视就是典型的人工智能算法产物。在现实中,此般可以自我进化的人工智能也已诞生,且幸运的是这些人工智能并非如奥创般站在人类的对立面。

  谷歌旗下Deep Mind开发的人工智能机器人“阿尔法狗”(Alpha Go),仅用21天时间便从业余旗手进化至击败世界第一柯洁的水平,从此声名大噪。

  基于“深度学习”理论而成的“阿尔法狗”,从单一神经网络开始,通过神经网络强大的搜索算法,进行了自我对弈,实现从零向无穷的自我进化。

  随着自我博弈的增加,神经网络逐渐调整,更新后的神经网络又与搜索算法重新组合,进而创建一个新的、更强大的版本。

  然而再次重复这个过程,系统性能经过每一次迭代得到提高,使得神经网络预测越来越准确提升预测下一步的能力,最终赢得比赛。

  更令人惊讶的是,随着训练的深入,研发团队发现,“阿尔法狗”还独立发现了游戏规则,并走出了新策略,为围棋这项古老游戏带来了新的见解。

  由此可见,人工智能算法的核心是自我进化。而基于群体人工智能算法的「Ta 在」正是一款同样拥有自我学习和进化能力的APP。

  这款定位于“全球脑知识共享平台”的智能社交应用,在用户稳步增长的情况下,已经开始悄然进化。

  3 | ECI 算法,撕裂标签

  俗话说,人以类聚,物以群分。

  人们常说,交友最重要是“三观合”,但在“技术中立”指导思想下运营的社交平台,只求流量,不问价值观,导致人们渐渐被低俗信息所淹没,既无法发掘自我,也无法找寻到志同道合的朋友。

  “价值观才是终极算法。”

  这是正知书院主席吴伯凡先生提出的一个理念,而「Ta 在」所做的正是践行这个理念,利用智能算法把具有相同价值观的人聚在一起。

  「Ta在」的主界面是一Feed流,用户只能评论他人的内容,不能关注,也不能私信,用户看到的内容,全部依赖于智能算法的推荐。

  如上文所述,构造标签化是构造信息茧房的重要手段,因此,打破标签带来的束缚就是「Ta在」颠覆社交媒体的第一步。

  基于智能推荐算法的Ta,抛弃了自BBS诞生以来的标签化定义用户兴趣的做法,不再形成兴趣圈子。其第一批用户,正是那些厌倦被标签化捆绑的人群。

  「Ta在」设置了一个“合拍”按钮,依托演化和理解式算法,平台可以为用户推荐“臭味相投”的伙伴。

  这种算法不基于人或内容的分析,而是通过分析和统计用户的行为模式,为用户找出好的内容,因此这种算法能够自我生长和演化,用户不需要担心由于标签和固化带来个人发展的限制。

  简单来说,算法能够自然生长和演化,就会从分析用户行为中不断学习人的智慧,直觉和知识判断,基于群体智慧,平台就能更加全面理解用户,而不是标签化定义用户的兴趣。因此,「Ta在」能把相同价值观的人聚在一起,让信息到达每一个想看到它的人那里。

  此外,不同于“阿尔法狗”的自我学习式的进化,「Ta在」通过与用户的互动让演化性算法了解用户,进而更新,但这并不只是“标签”意义上对用户进行分类和达标,更是群体智能的迭代和演进。

  在传统的社交网络中,关系越复杂,传播的信息就越多限制,用户越不敢发言和评论,甚至不得不限制朋友圈的权限。这样做的结果是知识无法有效传播,最后充斥于社交网路的内容只能是折中的内容。

  但放弃了标签和关注链的「Ta在」,既能回避深度社交捆绑,又能帮助用户找到价值观一致的内容,实现自由表达。

  基于「Ta在」的群体智能属性,用户在「Ta在」最大的价值就是个人智能本身就是平台人工智能学习参悟的对象,并最终汇聚成为这个智能大脑的一部分。

  「Ta在」的算法激励用户通过图文、文章、链接、问题的方式分享自己对世界、对自我的观察、感想、记录、观点、与系统互动。

  「Ta在」为自己的全球脑平台设定了一个名为 CIQ 的数值,用来描述平台的智力水平。目前,「Ta在」平台 CIQ 数值是 18,这说明相当于一个智商 18 的人。

  但即便如此,ECI 算法也已经发挥出了巨大的潜力。目前「Ta在」的问答帖回复率很高,说明算法将问题推送到了本身是对问题有兴趣、甚至是有经验的人那里。

  当 CIQ 达到 100 的时候,「Ta在」平台的知识量就等同于知乎的量级。随着内容广度的增加,算法也可以更快速的对内容进行关联。当 CIQ 达到 1000 时,知识量就是谷歌的量级。一篇文章发出 10 - 20 秒后,瀑布流就会出现非常相近的其它内容推送。

  互动和分享越多,系统就会熟悉和理解用户,为用户构建完整自我世界之余,还能为其寻找、发现、送去更多用户未察觉到的自我。

  4 | 小结:再造蓝海

  在智能推荐算法的推动下,「Ta在」完成了从社交媒体到智能知识共享平台进化,随之值得期待的是平台上诞生新的媒体与商业结合模式的可能。

  一方面,分享知识和自我完善是人类的需求,但建立于传统推荐算法的平台,逃不过唯流量论,从而阻碍了价值的传播并让用户越发排斥深度捆绑的社交模式。

  而在「Ta在」上,知识的传播并非以人为中心。这样就有效避免了唯流量论造成的信息中心,信息通道狭窄以及信息低质等问题。

  「Ta在」对内容的评判是建立在反复采集用户的评价和行为之上。同时,ECI智能算法能够通过用户对内容的反馈来反复组织和优化特定的知识传播路径。

  也就是说,用户在「Ta在」上传播的内容的质量越高,传播效果也会越好,平台会最大限度的鼓励优质内容创作者去创造好的内容。

  因为「Ta在」对于知识内容的评估机制比较客观,这就相当于「Ta在」通过一个更智能的平台实现了内容的精准推送,创造了新的内容盈利机制。

  以广告模式为例,「Ta在」可以把广告内容根据所属的知识点做精准的目标人群推送,这样内容贡献者就可以保证获得广告收益。

  此外,相比起个人内容共享者,「Ta在」强大的人工智能算法在B端赋能方面拥有更广阔的想象空间。目前,「Ta在」打算在三个B端市场发力。

  第一个是领域是内容推荐平台。「Ta在」的智能算法能接入一些规模化的内容平台,演化出智能的KNS知识网络,以此提高此类平台内容的精准传播。

  第二个领域是电商平台。「Ta在」的算法是基于不断演化的群体智能的,可以体现出群体的消费趋势和消费心理。因此,电商通过接入「Ta在」的智能算法,可实现商品更好的转化及购买,刺激连带消费。

  最后一个领域是在线教育平台。「Ta在」的智能算法会判断用户在学习过程中的兴趣以及主动性,可以在一个很大的知识体系中做出动态横向的发散,有效地横向扩展用户的知识面,个性化定制符合每一个用户的知识学习路径,提高每一个用户的学习效果。

  一个全新的度智能化的全球脑知识共享平台,正如春笋,在大地之下连接成网,即将全面浮出地面。

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