摘要：好处只针对平台，因为要从海量的内容里筛选出可以看的内容，以前需要大量的审核和编辑，现在只要用算法就好了，节省了天量的成本。至于用户侧，算法好不好，你猜为什么机审之后还要人审，还要编辑推荐。因为机器就是机器，没有人的创造力，干过审核的都知道，人总能以刁钻的角度突

好处只针对平台，因为要从海量的内容里筛选出可以看的内容，以前需要大量的审核和编辑，现在只要用算法就好了，节省了天量的成本。至于用户侧，算法好不好，你猜为什么机审之后还要人审，还要编辑推荐。因为机器就是机器，没有人的创造力，干过审核的都知道，人总能以刁钻的角度突破机器的审核。

算法这些年不能说没进步，只能说进步有限，无非是增加了更多的参数维度，符合你喜好的准确度上去了。但也仅此而已了。算法只是实现策略的工具，而工具背后是对人性的洞察。很可惜，国内大部分做算法的人，甚至pm，都没有心理学入门知识，你觉得他们能做出什么好策略？只会千篇一律的推类似的东西。当然，国外也好不到哪去，一样是一坨。

缺乏创造力的算法，无法像编辑一样发现新的有趣的内容，因为你没点过的新的内容，对算法来说，就是你不感兴趣的。

而且算法没有主观感受，也就没有审美，他们只能依靠实实在在的数字，比如播放量>多少。。

所以你会发现宝藏内容总是被埋没，只有播放量高的内容形成马太效应。

这是因为播放量高代表的不是作品好，而是代表大家感兴趣的最大公约数。

你做个UFO的话题，全体人类都感兴趣。

你做个古代罗马语与现代意大利语的区别，能有3人感兴趣就不错了。

不信你看看非登陆状态的B站首页，和你登陆后的首页，简直是两个画风，再看看排行榜，太tm抽象了。这个现象在国外也一样，排行榜前10的都很抽象，跟弱智一样。毕竟，最大公约数么。。。，也就代表的是最下限。

但是，你感兴趣的才有意义，你就是对古罗马语感兴趣，UFO跟我有啥关系，咋地，还飞过来给我发钱么？

这就是为什么很多人觉得，这网站没意思了，那app没意思了。真要有意思还要回到精英人类编辑选择推荐的老路来。但成本。。。

算法的困境

当你第一次打开一个app，你觉得他会推荐你什么。最自然的思路就是播放量最多的各类视频，也就是最大众的内容。然后你史中淘金，随便点了一个不那么史的，算法就记住了，这哥们就喜欢这个，使劲推，然后你刷了半天都是千篇一律的东西，看腻了（注意，算法无法理解人会看腻），你随手点开一个编辑人肉推荐的视频，然后算法又记住了，我的天哪，原来他是喜欢戴眼镜的，但是又主动的妹子。最后他得到一个推论，您要找的可能是“深田咏美”。然后你看了一堆“深田咏美”，觉得还不是想要的，算法就会给你推荐“看过深田咏美的人还看了以下内容”。你告诉一个人你喜欢看深田的电影，他立马能get到你的点，但算法无法理解，他只能假设，所有看过深田的人，都是一样的，所以别人喜欢看的其他电影，你也喜欢看。

这已经是机器能做到的极限了。但是我们看到，当你顺着他最开始推荐的路径一路走下来，结果依然是史，因为初始条件就是史。而用户想要的就是懒，我不想动，你自己动，你自己推，如果我还要自己搜，我要你推荐干嘛。但如果不主动自己搜，代价就是一堆史。问题来了，我是想看到一些新的，但有意思的内容，如果我主动搜，意味着我都已经基本了解了，完全带不来那种意外的惊喜。这就是算法最大的命门，也是他们永远代替不了编辑的特点，编辑可以主动寻找一些宝藏，冷僻，精彩的内容，因为他是人，但机器做不到。就算强大如GPT，你让他推荐，他也只能推荐一些数据综合排名后的结果，他没有个人的体验和喜好，因为他不是人。

所以整个产业的发展，就是利用用户的“懒”，平台实现“省”的过程。既然大部分人都“懒”，那就注定平台能“省”，也就是能盈利。只要能盈利，谁会在乎内容质量好不好呢？反正大部份人，从数据看，都是真香～

来源：思辨风筝