华体会官网网址:人工智能和“长尾”理论

发布时间：2023-08-11 13:40:36   来源：华体会官网网址

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　　神译局是36氪旗下编译团队，重视科技、商业、职场、日子等范畴，要点介绍国外的新技术、新观念、新风向。

　　编者按：在互联网国际，赢家通吃现已成了常规，咱们都很了解这种方法。少量的人取得了绝大多数的重视，少量的内容取得了绝大多数的点赞和转发。当然，流量伴跟着收入。在当下的互联网国际，受欢迎的东西会被继续地引荐，而一开始没被重视的著作则会被隐入旮旯，80/20 规律被发挥到了极致，乃至到了 98/2 的程度。可是，跟着像 ChatGPT 这样的谈天人工智能机器人的呈现，网络国际或许会发生改动，50/50 或许会成为实际，即让 50% 的产品或人取得 50% 的重视和收入，使更多的注意力从传统的抢手内容，转向小众商场和小众创造者的“长尾”范畴。本文来自编译，期望对您有所启示。

　　互联网滋生了不相等。少量网站占有了大多数访问量，少量人在 YouTube 和 TikTok 上取得了大多数阅览量，少量播客和时势通讯招引了大多数订阅者。

　　这种不相等是网络所固有的。网络越广泛，其纽带就越大。大型纽带是很高效的，由于它们简单衔接更多的节点。看看航空地图，这一点就很显着了。像芝加哥、伦敦或新加坡这样的超级衔接纽带，能够让乘客从任何地方飞往任何地方，只需一次起色。

　　在线交际网络乃至比航空公司网络更不相等。部分原因是它们的规划更大，部分原因是它们的社会性。“交际网络”一词描绘的是 Facebook 或微信等渠道。但实际上，整个网络便是一个由个人生成的网页和帖子组成的交际网络。

　　咱们用来探究网络的东西也是交际性的，而其这一特性加重了（或导致了）不相等。

　　咱们怎么决议去哪里、重视什么内容？咱们会主动地运用查找引擎，或许被动地消费信息源上的内容。在这两种状况下，咱们都依靠于交际体系。

　　1998 年，斯坦福大学的两名博士生宣布了一篇论文，描绘了一种新的查找引擎。在《大型超文本网络查找引擎分析》（The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine）一文中，拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Bryn）介绍了两项重要的立异。他们依据链接到每个网页的其他网页数量，来评价该网页的质量或“PageRank”。他们还依托每个链接的文本，来确认链接方针的内容。

　　在佩奇和布林规划的体系中，受欢迎的网页（有很多链接的网页）被以为是可信和重要的。而每个页面的主题，则是依据其他网站上指向该页面链接中的文字来确认的。简而言之，布林和佩奇的查找引擎是依据其他页面的“定见”（链接的数量和相关描绘），来确认每个页面的质量和相关性。

　　这么做成功了！1998 年末，布林和佩奇成立了谷歌公司，这个查找引擎很快就证明，自己优于其时盛行的索引和爬虫。在谷歌呈现之前，人们经过yahoo、AOL 和 MSN 等精心策划的“门户网站”来阅览网页，或许运用原始的查找引擎，这些查找引擎很难与人工修改的列表相竞赛。

　　起先，谷歌的做法好像有些勉强。1997 年，布林和佩奇忧虑他们的查找引擎项目，占用了太多自己攻读博士学位的时刻，所以想把这个项目卖给国际上最受欢迎的网站和查找引擎之一。他们向 Excite 的首席执行官提出以 100 万美元出售该项目，后来乃至低至 75 万美元。多年后，Excite 的首席执行官乔治·贝尔（George Bell）说，这笔买卖失利的原因是，他不愿意让这项新技术推进 Excite 抢先的查找引擎。

　　佩奇和布林把谷歌留给了自己，而剩余的便是发明前史了。到 2023 年 1 月，谷歌占有了全球查找商场 85%-90% 的比例。跟着网络的不断发展，人工修改已变得不或许，而谷歌的主动“交际化”方规律供给了一种最好的办法，让无限量的内容变得有意义。相同的办法也启示了 Facebook、YouTube 和 TikTok 等交际媒体渠道的“Feeds”算法，即向人们展现其他人喜爱的内容。粉丝多的人的引荐，比粉丝少的人的引荐更重要。

　　2004 年，克里斯·安德森（Chris Anderson）在《连线》杂志上宣布了一篇文章《长尾理论》（The Long Tail），描绘了互联网将怎么改动咱们出产和消费内容的办法。这篇文章后来被扩大成了一整本书。安德森以为，有三种力气正在重塑内容国际：

　　制造的群众化：电脑、智能手机和数码相机，使任何人都能随时随地以低价的本钱制造内容。

　　查找本钱的下降：软件和在线渠道能够协助用户找到合适其特定喜爱的小众内容。

　　安德森猜测，这些力气将使更多的注意力（和收入），从传统的抢手内容，转向小众商场、小型出版物和小众创造者的“长尾”范畴。

　　他估计，互联网将完结“80/20 规律”，即 20% 的产品发生 80% 的收入（以及挨近 100% 的赢利）。

　　但成果却天壤之别。正如 Spotify 前首席经济学家威尔·佩奇（Will Page）在《泰山经济学》（Tarzan Economics）一书中指出的那样，音乐听众花费 90% 的时刻收听流媒体渠道上不到 2% 的歌曲。廉价的出产、廉价的传达和“集体才智”的引荐，让国际变得更不相等了。与安德森的猜测相反，抢手歌曲比以往任何时候都更受欢迎，在经济上也更占优势。

　　公平地说，网络的确使时机群众化了：现在有更多的人能够经过创造内容营生，顾客也能够进入更多的小众商场和门户。可是，顶尖和一般体现者之间的距离比以往任何时候都要大。更多的人能够经过做自己喜爱的工作赚取每年 10 万美元的收入。可是，只要少量人能够成为亿万富翁，赚得比任何其他音乐家（或电影制造人、作家或教师）都多。

　　形成这种不相等的原因是，咱们的查找引擎和新闻源所选用的算法具有社会性。这种算法让更多的流量流向那些看起来受欢迎的东西：假如有一些人喜爱某篇文章，那么这篇文章就会被展现给更多的人；假如有一些人在听某首歌曲，那么这首歌曲就会被引荐给更多的人。旱的旱死，涝的涝死，但凡“受欢迎的”东西，都被以为是值得传达的。

　　这种态势也是形成干流出版物质量下降和政治两极分化的原因之一。要想锋芒毕露，就有必要放低身段招引眼球，或采纳一种能激起特定人群爱好的态度，或两者兼而有之。

　　或许这便是前进的价值。咱们现在能够接触到比以往更多的信息、音乐、视频和观念。每个人都有发言权。当下比以往任何时候都有更多的人有时机成为明星，做自己喜爱的工作营生。这是一种社会能够承受的权衡。假如没有其他挑选，咱们能够学会忍耐不相等、两极分化和蜕化的干流文明。

　　微软是 ChatGPT 的制造商 OpenAI 的前期出资者。而 ChatGPT 是一个“以会话办法交互”的智能软件。ChatGPT 能够“答复问题，处理诘问，承认错误，质疑不正确的条件，拒绝不恰当的恳求。”你能够要求它解说“劳动价值论”，或许用威廉·华兹华斯（William Wordsworth）的风格写一份蛋糕食谱。

　　微软正在考虑对 OpenAI 进行一轮 100 亿美元的巨额出资。这笔出资不仅是财政上的，更是战略上的。据彭博社报导：

　　“微软正在尽力将 ChatGPT 添加到其必应查找引擎中，以求在（谷歌）占主导地位的查找产品商场中占有优势。与谷歌查找所供给的根本链接不同，该机器人能够以天然、人性化的办法答复查询，进行对话并答复后续问题。”

　　ChatGPT 供给的成果现在仍然是十分不精确的。但假如假定它会变得更好，并能真实代替谷歌，那么理论上，必应能够供给更好的用户体会：用户能够提出问题并得到直接的答案，而不是得到谷歌供给的网站列表。谷歌自身也或许仿效必应的做法，运用必应的功能使自己的查找引擎更具对话性和人性化。

　　这便是咱们都在重视的：人工智能对网络查找体会的影响。可是，这里边还有一个更大的故事：一场潜在的革新，它或许会影响人类注意力的分配、收入以及咱们所消费内容的全体质量。

　　在谷歌呈现之前，咱们是怎么寻觅信息的？咱们依托专家。由于专家具有评价信息质量、精确性和有效性所需的常识。经济学家能够评价一篇经济学论文，物理学家能够评价一篇物理论文，修改能够评价作者的推理和材料来历。即便内容触及的是全新的观念，专家至少也能判别出作者的办法、手法和名誉（假如不能判别，也知道该问谁）。

　　在互联网呈现之前，咱们依靠于专家，避免了社会引荐体系固有的不相等性。专家能够依据各种客观规范来评出“赢家”，疏忽或淡化受欢迎程度的效果。当无法取得客观规范时，专家们至少能够依托事前商定的规范做出决议计划。

　　咱们能够概括地说，在曩昔，一条内容之所以受欢迎，是由于它好；而今日，一条内容由于受欢迎而被以为是好的。这并不意味着受欢迎的内容在客观上是欠好的，但这的确意味着，受欢迎度压倒了一切其他要素。

　　即便在曩昔，受欢迎程度也很重要。但那些日子在互联网和有线电视呈现的人知道我的意思：咱们曩昔日子在一个稀缺的国际里，由专家把关，决议哪些音乐、电影和文章值得被更广泛的受众承受。

　　那些日子在印刷机年代之前的人，对那个国际的感觉乃至更好。事实上，匮乏的国际在其他方面也是不相等、不公平的。专家、牧师和君主阻挠了大多数内容取得重视，大多数人也没有时机宣布定见。

　　可是，即便出于善意，专家们也不得不约束一些内容。他们并不想这样做，但别无挑选。在互联网呈现之前，对内容的评价和传达是有物理约束的。数量有限的专家不或许阅览、观看和收听一切人制造的一切内容。

　　即便专家能够评价国际上一切的内容，传达仍然是受到约束的。电影院每年只能放映大约 500 部电影，电视和播送只能全天 24 小时播映，制造和发行本钱使得发行有限数量的报纸、书本、专辑和游戏无利可图。匮乏的国际在某种程度上愈加相等，但仍远未到达抱负状况。（80/20 比 98/2 好，但不如 50/50，即让 50% 的产品或人取得 50% 的重视和收入。）

　　这便是稀缺性的缺陷：更高的质量和相等，是以更少的时机和生机为价值的。网络的丰富性推翻了这一公式：在曩昔的二十年里，咱们享受了更多的时机和改动，但价值是干流质量下降，不相等的加重，以及两极分化的加重。

　　人工智能能够使专业常识具有可扩展性。下一代 ChatGPT 或许会以专家的办法来评价内容（好 = 好），而不是以谷歌的办法来评价内容（受欢迎 = 好）。

　　我来解说一下。幻想一下，一个软件能够真实了解其所读的内容，它不一定要“像人类相同”读懂，近似地读懂就足够了：它能够读懂并确认一般主题，评价作者所运用的办法，研讨文章引证的材料来历，考虑观点的清晰度和逻辑性，并确认其是否有价值。关于音乐、绘画和其他任何方法的内容，也能够采纳相同的办法，比方看看它这些著作是否具有一致性，怎么与之前的著作相交融，学习了哪些方法，等等。

　　我想到的是yahoo的办法和谷歌的规划，根据对每个页面质量的体系评价来办理整个网络，而不是根据受欢迎度进行评价。

　　在这一愿景中，咱们将把内容制造的群众化、网络的无本钱传达和查找的真实群众化结合起来（不仅仅是像谷歌那样使查找变得更廉价，并且是使其真实具有可扩展性和智能性）。在这样一个国际里，好的内容将不再受制于实体影院、无线电波和打印机，也不再受制于受人群影响的交际算法的成见。

　　换句话说：可扩展的专业技术将为更多人带来更好的内容、更少的不相等、更低的两极分化和更多的时机。

　　是的，谷歌在评价网页时现已考虑了语义。即便是最专业的人工智能，也有必要依托一些社会信号来确认可信度。可是，从“交际”查找到“智能”查找的改动，仍会极大地改动网络点赞和阅览量的散布，并削减赢家通吃的状况。

　　当然，主动化的“专家”也会有自己的成见。跟着咱们越来越依靠机器的判别，国际将以意想不到的办法被重塑。就像 2003 年的克里斯·安德森相同，咱们或许会发现，20 年后，前期的趋势会变得十分不同。不过，咱们又能有什么丢失呢？咱们真的有挑选的地步吗？

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