騰訊科技訊（林靖東）北京時間3月4日消息，據(jù)國外國外媒體報道，專門探索能夠影響人類社會、政策和文化的新技術(shù)的國外刊物《Future Tense》周五刊登的一篇分析文章指出，算法和“大數(shù)據(jù)”確實很容易搞清人們喜歡什么東西，但是它們也會扼殺人們的創(chuàng)新能力。
評論文章如下：
在去年創(chuàng)辦的所有初創(chuàng)公司之中，F(xiàn)uzz肯定是最有誘惑力但卻被大多數(shù)人忽視的一家公司。Fuzz自稱是一個“完全沒有機器人因素的人力電臺”，人們在發(fā)現(xiàn)新音樂方面越來越信任各種算法，F(xiàn)uzz對這一趨勢提出了挑戰(zhàn)。 Fuzz盛贊人工DJ發(fā)揮出來的重要作用，這里所說的人工DJ指的是Fuzz的一批固定用戶，他們應(yīng)邀將自己的音樂上傳到Fuzz網(wǎng)站，以創(chuàng)建和共享他們自己的無線電臺。
Fuzz背后的想法或者說希望是，人工DJ可以傳遞出算法所不能傳遞的信息。它希望朝著與Pandora相反的方向發(fā)展，而后者主要是通過各種算法來完成所有繁重的工作。Fuzz的創(chuàng)始人杰夫亞蘇達（Jeff Yasuda）去年9月在接受彭博社采訪時稱：“用戶對這種助理型體驗有著巨大的需求，我們只是想讓大家相信，最令人信服的推薦只能來源于活生生的人。”
但是，雖然Fuzz的上線幾乎沒有引起任何人的關(guān)注，但是各種算法在藝術(shù)加工過程中所發(fā)揮出來的重要作用卻變得越來越不容忽視了。最近，《沙龍》的技術(shù)批評家安德魯萊昂納德（Andrew Leonard）在他撰寫的一篇關(guān)于Netflix進軍原創(chuàng)節(jié)目的服務(wù)——House of Cards的評論文章中也強調(diào)了算法的重要作用。 那些節(jié)目的原創(chuàng)性背后的秘密現(xiàn)在已經(jīng)人人皆知了，即Netflix首先通過研究用戶記錄，發(fā)現(xiàn)重新制作一部同名的英國電視劇可能會大獲成功，尤其是讓凱文史派西（Kevin Spacey）來出演并由大衛(wèi)費恩切爾（David Fincher）來執(zhí)導(dǎo)這部重新制作的電視劇。
萊昂納德提出：“在這個計算機算法已經(jīng)成為最終的關(guān)注點的時代，這位著名導(dǎo)演還能繼續(xù)生存嗎？”Netflix搜集了大量的用戶數(shù)據(jù)，比如用戶在觀看某些電視劇的第一季節(jié)目時點擊了多少次暫停按鈕等等，他想弄清楚Netflix搜集的這些數(shù)據(jù)會對未來的電視劇造成什么樣的影響。
很多其他的行業(yè)也面臨著類似的問題。例如，亞馬遜通過其Kindle電子書閱讀器搜集了關(guān)于用戶的閱讀習(xí)慣的大量信息，包括用戶們看完了哪些書？沒看完哪些書？他們一般傾向于跳過哪些章節(jié)？哪些章節(jié)看得最為仔細？他們一般多長時間會去查一次字典以及在某些段落下面劃上下劃線？ （其實并非只有亞馬遜一家公司在這樣做，其他的電子書閱讀器也在搜集類似的數(shù)據(jù)。）
利用搜集到的這些數(shù)據(jù)，亞馬遜就可以預(yù)測出能夠讓讀者一口氣讀完一本書所需的所有元素。也許亞馬遜甚至可以為讀者提供其他的結(jié)局，能夠令讀者更欣喜的結(jié)局。 正如最新發(fā)布的一份關(guān)于娛樂行業(yè)未來發(fā)展趨勢的研究報告指出，我們現(xiàn)在所處的這個世界，很多事物都可以自行調(diào)整算法，以便建立一個更有魅力和互動性的未來。
獲得了所有的用戶數(shù)據(jù)后，Netflix再不進入電影制作行業(yè)就太愚蠢了。正如Netflix一樣，亞馬遜也發(fā)現(xiàn)了這一點，因此它必須進入出版行業(yè)。然而，亞馬遜的認識其實比Netflix還要深，因為它還經(jīng)營著一個售書網(wǎng)站，它知道消費者所有的購買行為以及消費者愿意支付的價格是多少。 現(xiàn)在，亞馬遜經(jīng)營著6種電子刊物，而且它還打算增加更多的刊物。
音樂行業(yè)在幾年前就接受了類似的方法，搜集并建立了關(guān)于以前的熱門歌曲和失敗歌曲的龐大數(shù)據(jù)庫，并借此來預(yù)測新歌曲是否可能成為熱門歌曲。這種做法的優(yōu)勢是很明顯的：新藝人無需擁有龐大的人脈關(guān)系也能與唱片公司簽約，而在以前，人脈關(guān)系卻是新藝人獲得成功的必要條件之一。 現(xiàn)在，新藝人只需利用過去的成功數(shù)據(jù)演繹出一首新歌，就很可能成為一首熱門歌曲。
但是這種做法的劣勢也很明顯：我們最終能夠聽到的新歌可能聽起來都差不多，缺乏創(chuàng)意和活力。正如克里斯托夫斯泰因（Christopher Steiner）在他的新書《將此自動化》（Automate This）中所說：“這樣的技術(shù)也許會給我們帶來新的藝人，但是由于他們的判斷完全建立于過去的流行歌曲基礎(chǔ)之上，因此我們聽到的新歌可能與我們已經(jīng)忘記的那些流行小調(diào)都是同一類型的快餐作品。 這顯然是這種技術(shù)的弱點。”
IBM開發(fā)出來的沃森超級計算機將被用于處理成千上萬的法律和醫(yī)療文件，以便為人們做出各種決策時提供支持。由于需要閱讀的文件太多，沒有任何一位律師或是學(xué)會會員能夠看完它們。 如果目標(biāo)只是分析過去出售過的商品并以此來預(yù)測未來可能暢銷的商品，沃森很容易被推廣應(yīng)用到音樂、電影和書籍領(lǐng)域。
然而，雖然這么做有利于提高銷售業(yè)績，但也有可能扼殺了文化的創(chuàng)新。沃森怎么可能預(yù)測出印象主義繪畫、未來派詩歌或新浪潮電影的興起呢？ 它怎么可能贊同斯特拉溫斯基（Stravinsky）呢？ 而大數(shù)據(jù)也很可能會錯過達達主義。
想要了解算法給藝術(shù)創(chuàng)作造成的限制和提供的機會，我們就需要了解算法提供的機會通常是由3個要素組成，即發(fā)現(xiàn)、生產(chǎn)和推薦。象Fuzz那樣的初創(chuàng)公司瞄準的是第三個元素即推薦，它寄望于某些用戶希望由活生生的人而不是算法來為自己提供向?qū)А?/P>
為喜愛讀書的讀者提供圖書推薦服務(wù)的FiveBooks也實行了一種類似于Fuzz的模式，原因是它認為活生生的人在推薦圖書方面會比死板的算法做得更好。亞馬遜在圖書推薦方面已經(jīng)做得很不錯了，但是FiveBooks以一種不同的衡量標(biāo)準向讀者推薦了保羅克庫格曼（Paul Krugman）、哈羅德布魯姆（Harold Bloom）和伊恩麥克伊萬（Ian McEwan）等作家的作品。 其實在推薦方面，人工推薦和算法推薦是可以同時存在的，至少在可預(yù)見的未來是這樣，因為讀者們會在這兩種推薦模式中找到一個平衡點。
但是在發(fā)現(xiàn)新人才和研究未來的創(chuàng)作方向時，算法的效果就沒有這么樂觀了。畢竟，只有確實存在偉大的作品時，算法推薦才有意義。 如果算法選出的作品是建立在之前已經(jīng)取得成功的作品和讀者的及時反饋的基礎(chǔ)之上，那么新作品的銷量或許能夠增加，但絕對不會為這個行業(yè)提供更有價值的好處。
最開始的跡象并不令人鼓舞。去年12月，英文版《環(huán)球時報》刊登了一篇關(guān)于本地朋克樂隊熊戰(zhàn)士（Bear Warrior）的報道，該樂隊發(fā)現(xiàn)了一種巧妙的方法，能夠檢測出聽眾對他們的歌曲的反應(yīng)。 樂隊主唱是北京大學(xué)精密儀器專業(yè)的一名研究生，他設(shè)計了一臺名為“POGO溫度計”的設(shè)備，可以通過安裝在音樂廳地毯中的一系列感應(yīng)器檢測出聽眾舞步的強度，然后將信號發(fā)送到一臺中央計算機，最后讓中央計算機對信號進行分析研究，幫助樂隊改進他們的演繹方式。
據(jù)《環(huán)球時報》稱，樂隊發(fā)現(xiàn)，歌迷們會在鼓點敲響時開始擺動身體，而當(dāng)主唱唱到歌曲的高音部分時，歌迷們跳舞的熱情會達到頂點。 正如樂隊主唱所說：“這些數(shù)據(jù)可以幫助我們了解到我們還可以如何去改善我們的演繹方式，讓聽眾對我們的音樂作品作出我們希望看到的回應(yīng)。”
或許，這確實有助于改善他們的演繹方式，但是朋克音樂什么時候變得這樣細致入微了？ 讓聽眾高興是管理顧問需要考慮的事情，但絕不是朋克音樂人應(yīng)該考慮甚至著迷的事情！.性手槍樂隊（Sex Pistols）唱歌時，音樂廳的地毯只有一個功能，那就是供歌迷們在上面跳舞，絕不會安裝什么感應(yīng)器。但是性感手槍樂隊卻創(chuàng)造了朋克音樂的一場革命，而熊樂隊，頂多只能將朋克音樂變成他們謀生的職業(yè)。
