竞争的难题：无法区别的风格问题

在传统的媒体公司，编辑团队和广告销售团队总会有矛盾和博弈。在头条一类的公司，则是算法团队对编辑团队占据绝对优势。这未必是好事。算法团队本身是较难产生风格的。头条、一点资讯和天天快报究竟有多少区别呢？

风格既人（布丰），风格即灵魂。鸡蛋个个不同但那不是风格，只是原始特征。风格是一种需要积极建构的气质，是生气灌注的行动。

传统媒体都是有风格的，没风格的不是死了，就是僵尸媒体。

下面这个截图体现了风格：

两家媒体互不相让，但也许都不得不承认对方是有自己风格的。美国的纽约时报和赫芬顿邮报同一个“美国梦”，也具有显著不同的气质。有自己相信并追求的价值观，追求新闻事实时候有非如此不可的冲动，写作时有难平之意化为不休的诉歌，这才是风格。

风格是原创，是观点碰撞，是议程设置，是话语创新。算法还没学会这些，因为设计算法的技术人可能还不太懂这些。

这还不只是差异化竞争问题，更重要的是产品的内在矛盾。头条们不止是平台，因为伪装不是白装的，新闻客户端的表象与算法机器的矛盾是无法摆脱的“原罪”。形式不是内容之外可有可无的事物，形式就是内容。头条们注定不可像没有首页推荐的微信公号平台一样，真的只做完全中立，没有一点情感和立场的平台。人们都认为你是资讯客户端，你就要做资讯媒体的事情，哪怕和算法的性格有矛盾。但矛盾不是缺陷，矛盾是推动自身进化的动力所在。

头条招聘启事给技术人才开高薪，但是如果内容方面没有自我的精神风格或者主心骨，我猜测，在头条这类公司，员工的企业认同可能会比较一般。他们的内部心态会和传统优秀媒体相反，在传统媒体，那些心怀理想的媒体人可以靠梦想支撑，而在头条等企业，商业模式一旦压制一切，对员工来说，这就是一笔生意。

他们想有风格。

起步较晚的“一点资讯”在努力表现自己的风格，比如宣称自己是做兴趣搜索，有别于头条的算法推荐。吴晨光宣称一点资讯是“百度+头条”：

“正如一点资讯董事长刘爽所说，如果头条是造纸术和印刷术，那么一点资讯就是火药和指南针。这两个APP都以‘千人千面’为核心竞争力，因为确实像造纸术一样改变了传播。但一点比头条更近一步：所谓火药，是通过搜索唤醒了沉睡在APP里的信息，你可以通过搜索、订阅，两步完成你对任何你感兴趣内容的定制。至于指南针，我这样理解：因为一点后台有非常精准的用户画像，所以可以把最符合你兴趣的内容分发给你。用我们内部的一句话说：大事件作出共鸣，个性化要像蛔虫。”

可以看出来，作为后起者，一点资讯一方面不得不通过头条来定义自己，同时又必须有所区别，于是强调搜索。不过从用户直观感受来讲，这种区别是不太容易看出来的（一点资讯能够把用户的每个搜索词变成订阅词）。头条一样有搜索功能，也会记录读者的搜索行为。

至于“指南针”，只是一个更生动的比喻。所描述的“用户画像”，可以猜想也是和贝叶斯算法之类大同小异的方法。

看拉勾网上“一点资讯”的招聘，唯一的算法师招聘广告要求：“文本分类和语义理解，社交网络分析，网页搜索，推荐系统等领域的特定算法，理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法。”

应该说，所谓“特定算法”大家都类似。具体的公式和策略五花八门，但那只是鸡蛋的不同，最多在比拼谁的算法最state of the art。能区别风格的还是操作者的思想理念、媒体情怀和舆论场的洞察判断力。同样的算法，具体开发时候也要看悟性、灵性。谷歌与百度在用户看来，最直观的区别也还是理念和情怀的不同。

相比之下，吴晨光强调一点资讯在提高自媒体门槛的做法，这种筛选是由媒体人团队做到的，也许更重要。

“最近两个月，一点资讯封掉了大概7000多个号。古玩、健康、财经等，都是重灾区。我们的竞争对手，在放宽入驻条件，但我们相反——高标准，并且实行严格的分级制度。从一级到六级，级别越高标志着你的内容越优质，这样你得到的展示量就越大。”

头条大举招募媒体人入驻平台，并加大对自媒体平台的投入，这是有意识地构筑底盘，获得内容版权，也是无意识地要让自己更生动。

可是算法少年尚未理解这种风格化的努力。

算法匹诺曹的自我障碍：沉沦本我，缺乏超我

我们试着用社会心理学的语言来描述算法独尊主义带来的信息茧房问题。

算法和读者一起，沉沦于本我的漩涡。本我的欲望让你去点击了一条惊悚的社会新闻，但本我不是人性，对本我的自省和超越才是人性。反复涌来的社会新闻会让读者生厌。这个一直被人质疑的问题似乎没有得到透彻的说明和改善。

求证过员工自己对这个问题的看法，他们会告诉你不喜欢这样的信息就用手指划掉，系统就会减少此类信息推送。在我看来，这只是一种简单的线性思维。算法只计算异同关系，只机械地问你要还是不要，而没有计算诸如相对关系、主从关系等等复杂的关系。就像一个不太会恋爱的直男，听到对方说no的时候，并不善解对方真正的意思。

算法能否采用更好的策略，除了数学思维本身，还在于算法对人性的理解。非线性思维才能贴近人性——哪怕是庸常之辈，也会渴望有一只手能托起自己的头颅。假如用户多点击了几次惊悚社会新闻，算法可以继续推送同类资讯，但是一定要显出一种“我猜你其实也是个有高尚趣味的人”的姿态——可以于惊悚新闻信息流里突然插入一条洗眼资讯，可以是正能量，可以是对立面，可以是新闻分析。既然瀑布流里面可以插入广告，为什么不能插入和用户点击趣味相反的文章？

我不了解具体算法设计问题，也许需要更复杂的集合算法。每条资讯有自己对应的镜像，就像本我对应的超我，就像西斯武士对应的绝地武士。不甘做机器保姆的小编可以参与打造这样的集合，提升机器灵魂的同时提升自己，共同进化。彼此是对方的启蒙者，而不是做一个被动的仆人。也许会有偏差，会有博弈，但魅力就在这里。在《失控》看来，人机之间要有一定的对抗才能共同进化。也许算法在等待读者自己走出沉沦，但对抗就要求算法更弹性一点，更抢先一点，主动试探读者是否想要逆风而行。

用资讯测试读者，是把读者看作已完成的人格。而人性是永远在路上的未完成之物。人性和人类的创造物，需要彼此激发，螺旋上升。分类聚合算法只是把自己看作一个置身事外的观察者，正如科学试验里的观察者，以为自己不在事件之中。但这是不可能的，算法已然在参与人性的构建，只是采取了消极的方式——人以群分，每个人沉沦在自己的趣味里。后果是读者的极化，老死不相往来，像黑客帝国里的人茧。人茧衰弱的同时，系统的活性也在衰减。

极端分化的人群与极端分化的信息一样，缺少活性。而搜索引擎则没有那么主动地去极化人群，因为人在搜索时候主动性更强。

我们可以用贝叶斯算法本身的问题来解释这个危险：

研究者John Horgan在《科学美国人》上发表了一篇文章《被追捧和被歪曲的贝叶斯理论，究竟有什么大不了？》（由“机器之心”网站提供中文翻译 ），讲述了贝叶斯算法自身的一个矛盾（具体论证过程此处免去，可参见上面的文章链接）：

“贝叶斯理论没什么神奇的。归根结底，它就是在说，你的信念只和它的证据一样有效。如果你有好的证据，贝叶斯理论就能得到好结果。如果你的证据不足为信，贝叶斯理论也就没什么用。进入的是垃圾，出来的也是垃圾。”

对贝叶斯算法来说，初始确定的概率很重要，比如前面提到“40%的成年男性喜欢阅读军事新闻”，这个概率判断就是初始确定的概率，能通过社会统计获得比较接近现实的数字，一般也比较符合常识。但是对于很多事情，比如“上帝存在”，初始概率就难说了，有人会定为百分百，有人会定为零，于是最终结果不过反映了给出初始条件者自己的主观愿望。即便

“40%的成年男性喜欢阅读军事新闻”，表达的也是现有的社会状况。最终的资讯推荐结果则反过来强化了这个初始概率——爱看军事的就更多地看到军事新闻。认为性别是后天建构的女性主义者，恐怕就会讨厌这种刻板状况。

所以，目前的算法匹诺曹是不太懂得体贴各种人类需求的。未来他应该让不同的趣味，不同的人群相逢。如果只是一个升级版的沃尔玛，算法背上的世界精神也终究只是互联网化的于连·葛朗台。

（以下划线部分开始快乐地胡扯，读者可略过）

按照信息熵算法理论，如果算法只以旁观者身份进行分类聚合排序，不增加互动，不培养信息熵。那么在经过足够的统计之后，一切尘埃落定。如信息熵计算公式所表明，当概率为0或者百分百时候，一切确定，信息熵就是零。

不让信息在不同趣味群体间对流，就好比热力学中杜绝两个温度不同物体的热量传递，这是熵减少的过程。信息熵与热力学的熵相反，在热力学中，熵表示混乱程度，永远是增加的趋势。而在信息熵理论中，熵意味着信息，熵减少意味着信息也减少。信息熵为零，不再有扰动，对机器分类是好事，对人类不是好事，不再有碰撞，不再有激发，不再有智慧的“血气”。

如图：概率为0或者1的时候，信息熵（H）为0

这是一个在坍缩的信息体，就像一个正在坍缩的宇宙。大量投喂的信息被分类后，难以产生新的“核聚变”。