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[译]观点在年龄的算法,人类的看门人又回来了

G reg 林登可能不是一个家喻户晓的名字,但他改变了我们与文化互动和永远改变零售的方式。 工程师在亚马逊在 1990 年代后期,林登在一个奇怪的问题︰ 如何推荐书无需人工干预。在那之前亚马逊依靠写点评每年数百的编辑。这是一个既昂贵又费时的过程。

自动化的建议证明棘手比所有人的预期。林登破解它。他打了”个性化”,矛盾的是意味着看不在个人的购买历史记录,但只在产品之间的相关性。不管你买了什么东西在过去,亚马逊意识到,如果产品 A 经常与产品 B 一起买的它意味着几乎购买产品 A 的人也要 B.亚马逊的产品测试的结果,看看哪种方法卖出更多的书。没有意外的惊喜︰ 编辑们很快就在寻找新的就业机会。人类在机器。一些估计有三分之一的亚马逊销售产生的这些建议。从那以后,算法的兴起已经无情。现在书籍、 文章、 音乐、 电影,不提及假期和衣服,是所有建议的机器。

去年 1 万新出版了英语。因为至少在古希腊,人们相信是太多阅读;现在他们可能是正确的。当然,,,即使不算所有自出版了的作品,大量的新闻或博尔赫斯浩瀚的互联网。以任何标准衡量,我们有令人震惊的盈余的读物。

越多我们有,我们越依靠算法和自动推荐系统。因此算法建议,机器学习,人工智能和大数据不可阻挡进军文化领域。

然而,这不是故事的结尾。搜索,例如,告诉我们我们想要知道,但不能帮助,如果我们还不知道我们想要什么。消失,人类精选和情感时代的算法有一个新的值。是的我们就越多,我们需要自动化越。但我们也越来越希望知情和特质的选择。人类又回来了。

这是为什么,尽管拥有世界上最强大的书推荐引擎,亚马逊 boughtGoodreads 围绕个人本书为基础的网站评论。这就是为什么网站如 Canopy.co 顶亚马逊上茁壮成长。冠层知道亚马逊的最佳项目很多都隐藏在平庸的泥沼。冠层的创始人,所有的设计师,拖网通过数以千计的条目一天要突出特殊产品。

它的出版商为什么保持生产新的印记,以便更加多样和个人的名单,和为什么书店再次兴盛起来,即使我们可以找到我们想要在线的任何书。我们去浏览他们的桌子。在日本,他们谈论 tsundoku 或有太多的书要读的不安的感觉。他们也有其解决办法︰ 在一次卖一本书的东京银座一家书店。

精选这重新焕发活力的兴趣并不只发生在发布。在 Spotify 你可以听听 30 百万首歌曲,其中 20%有永远不会被流式处理一次。为了帮助管理这个庞大的目录,Spotify 花报道 100 亿美元 (77 亿英镑) 收购公司叫做回声巢,称为该自动触电歌曲的音频指纹技术的先驱。同时,然而,Spotify 已大量扩大其范围的播放列表制造商,正迅速成为新的 Dj 的音乐专家。

Facebook Pinterest

Spotify’s office in Stockholm, Sweden. The company has expanded its range of musical experts who curate playlists. Photograph: Thomas Karlsson/DN/Scanpix

Netflix 公司有更多的电视和电影比我们希望的。使用数据科学管理文化的先驱,它甚至发起的研究人员以提高其算法 — — 小组 1 亿美元争夺,然后,尽管奖钱,没有实现任何更改视为他们不是不够好。然而,Netflix 也训练观众来标记及其内容详尽。他们做出判断机器不能︰ 是惆怅的结局吗?是胡子在影片中重要的场所,或不?

Facebook 被陷入了一系列的争论关于其新闻 feed,从其广播直播杀戮、 到了越南战争,被指责为政治偏见标志性照片编辑的精选。它最近试图理顺过程通过触发其人工编辑…只找到新闻饲料退化成大量的假和有争议的新闻故事。

苹果公司的新闻和音乐应用程序使他们人类的精选,甚至聘请著名名称从编辑部和收音机。Twitter 在 itsMoments 产品投入巨资。虽然普遍不喜欢,它显示 Twitter 希望更好地淡去。三星的新闻应用程序划分成你想要知道,要知道;由算法,后者由编辑选择前者。大型科技是老式专家掀起了雇用狂潮。

我们还得到了多余的东西。西方欧洲家庭平均拥有 10,000 的项目,在美国更多。但为了应付我们不转向应用程序,但 theKondo 的方法,广受欢迎的家庭组织技术依赖于我们的个人史。在零售的上层,重新的重视专家选择是成功的商店诸如时尚 boutiqueOpening 仪式和”未来超市”背后 Eataly。随着我们的媒体,我们已经从批量工业选择时代磨练得非常好的选择。

精选可以是一种笨拙,有时被诽谤的单词,但其拉丁语根箭毒 (照顾),它捕捉到了这不可替代的人情味。我们想要惊喜。我们要专门知识,独特的审美判断,明确支出的时间和精力。我们津津乐道的另一个人的品味和受信任的个人连接混乱的现实。我们只是不想的相关性 — — 我们想为什么,叙事,机器不能提供。即使我们定义保存为选择和安排,这不会完全留给算法。与这么多部门经历技术中断,从自动驾驶汽车到自动化会计不同文化领域将始终重视人的选择,独特的视角。

这是艺术和人文学科在世界里的机器学习袭击的地点。这里是新的一代的工作。信息过载和其技术驱动的反应是我们这个时代的重大变革之一。但在今天的饱和度 (和那些摇摇欲坠的成堆的新书),知识和主观判断者比以往任何时候更有价值。一位硅谷投资者的话说,”软件吃世界”。嗯,软件不能吃人类的精选。与神话,传统的守门角色要在这里停留。

我们将看到的是混合动力车︰ 丰富共混物的人类和机器的精选,处理大量的数据集,同时会远远超出缩小范围。我们现在有很多 — — 无论是书籍、 歌曲、 电影或艺术品 (更不用说数据) — — 我们不能管理它独自一人。我们需要一种”算法的文化”。然而,我们也比以往更需要的东西︰ 人的口味。

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