1
“為什麼我的短視頻沒有你的好看？”
一同坐在沙發上，我爸突然問我這個問題。我知道問題的答案但是我沒有辦法回答他。
“這是根據大數據算出來的，根據你每個視頻的瀏覽時間、點贊過的視頻推送你可能喜歡的視頻給你。”
既然推薦的是他喜歡或可能喜歡的內容，為什麼他又會覺得不夠精彩？（起碼與我的相比）這個悖論我一時間沒有辦法回答他。
所以我放下手機，思考了一下，認真準備了兩個答案給他：一個叫“淘寶推薦”機制，一個叫過猶不及。
2
“淘寶推薦”機制是我自創的一個名詞，是指當你在淘寶曾經瀏覽或下單過一件商品，在接下來的數天、一週甚至一個月的時間裡，推薦頁面會反覆出現這個商品，不管你現在是否還需要。
同時，對於買過的商品，相關的優惠折扣層出不窮，為什麼當初我下單的時候就沒有這麼多看得見的優惠呢？不至於氣惱，但對於馬後炮多少有些討厭。
不只是淘寶，整個互聯網或說是大數據機制都是採用這種模式，流量為王的時代。這種機制的缺陷也顯而易見，容易導致過猶不及。
我小時候很愛吃泡麵，簡直就像是人間美味，讓我一日三餐，甚至四餐、五餐吃泡麵都可以。知道高中開始在學習寄宿，高中下了晚自習後的夜宵像是吃盡了我人生中所有的泡麵。從此，泡麵從“掌中寶”淪為了“眼中釘”。
現在刷短視頻，同一類型的博主反覆出現，三五分鐘就能刷到一條一模一樣的視頻，從爆笑到好笑到不笑到討厭，也就才短短的半個小時的時間。我喜歡的東西變成了我的負擔，這種感覺在短時間內突然轉變，讓人猝不及防。
對於爸爸輩的人們，他們刷短視頻刷到熟人，不自然會點個贊，有時候僅僅是為了客氣，刷個臉熟。在很多文案精美，創意新穎的短視頻中，我看到了你，不是因為我喜歡你露臉的那十幾秒，而是因為我們今後可能還會打交道。請不要再繼續、頻繁給我推送這一類“我很喜歡”。
3
互聯網時代是存在“認知偏好”的。
所謂的“認知偏好”就是人們只瞭解自己喜歡的事情、觀點，而互聯網或說是雲計算的屬性又強化了這一認知趨勢的過程。
導致的結果就是很多人僅活在自己的世界裡，自怨自艾，世人皆醉我獨醒。
我上大學時有一個室友就是這樣的情況。在討論專業問題時堅持自己的觀點，咬定不放鬆，即使對方拿出關鍵性的證據表明他的觀點存在錯誤時，他會說，這僅是你的一家之言。
漸漸地在與人交往的過程中，他也變得越來越偏激，對方只能順從他的觀點談話，稍不如意就耍小脾氣，結果朋友越來越少。
現在網絡上就是這樣，更甚者，網絡的虛擬化加深了人們暴戾的情緒，文字的生硬強化了矛盾點的產生。
那些持有偏執觀點的人是不是天生如此？還是外力加劇了其偏執的程度？或者說這兩者是一個相互構建的過程？目前而言，誰都不知道答案。
4
人的一生其實就是世界觀不斷破碎重組的過程。小學生眼中的世界是學齡前孩童的天真不會懂的，大家開始學會相處、競爭和合作。小學生不會懂中學生的懵懂和惆悵。中學生不會懂大學生的成熟和壓力，大學生不理解就業後什麼叫做生存和尊嚴。
但偏執會讓人停止改變，用固定的觀點和模式對待一切。想像一下，如果用中學生的懵懂處理社會上的壓力會是很麼樣的滑稽結果。
人終歸是在社群中生活。
5
大數據的驚人之處在於識人，可是它卻又永遠不可能真正識人。
疫情期間，浙江省用大數據進行識人，幫助協調找出疑似病例、確診病例的活動軌跡。雲技術更為返崗復工提供了特殊“綠碼”，工廠可以憑碼識人。
雲技術正在技術層面構建你，並且識別你。你曾經在網絡上活動過的軌跡，被人工智能蒐集，然後根據大數據分析你可能是個什麼樣的人。這就是人工智能對待你的方式，把它認為最好的給你。
這個“最好的”真的是你需要的嗎？
假設你因為清明節在網絡上留下了相關搜索痕跡，被大數據捕捉到，那麼接下來的幾天、一週甚至一個月，你可能會收到相關推送：新潮壽衣、精雕骨灰盒、9折香蠟、活靈活現紙紮娃娃···
大數據或許在某個時刻看起來很懂你，但是這種懂是假的，是貼標籤似的懂，標籤之後的你就是個扁平人物，僅是一堆數據。
而給人貼上標籤無疑是最省力的一項活動，這樣就可以用一套固定的模式與“標籤”相處。
6
真正的人工智能大數據應該是什麼樣的？
應該是給我推送我可能缺少但是被我忽略的東西。
比如：“你還是1小時前補充過水分，記得補水。”、“上次攝入維生素還是3天前，今天超市葡萄有折扣哦！”、“你關注的xx事件，xx發表了不同觀點，有一定代表性，建議查看。”···
科技的進步從來都應該是想要的先於能要的。現在大家的想象力似乎都被凍結了，哆啦A夢的四維口袋很久都沒有拿出新的道具了。
我自然是還沒有想好怎麼改進AI，但是我希望我們可以一起用想象力勾畫出想象中的溫柔世界，我想要的，才是我喜歡的。
