in

จดหมายเปิดผนึกถึงอัลกอริทึมที่น่าผิดหวังที่สุดในชีวิตของฉัน

อัลกอริทึม ซีรีส์ของ Mashable สำรวจบรรทัดรหัสลึกลับที่ควบคุมชีวิตเรามากขึ้น – และอนาคตของเรา


ในยุคดิจิทัลอัลกอริทึมส่วนบุคคลเป็นเพื่อนร่วมงานที่คงที่ของเรา เราเห็นพวกเขาหรือพวกเขาตัดสินใจในสิ่งที่ เรา เห็นมากกว่าที่เราเห็นครอบครัวของเรา เกลียดพวกเขาหรือไม่รู้เรื่องพวกเขามากนักพวกเขากำลังขับเคลื่อน สมองของคุณ ตั้งแต่เช้า “เหลือบมอง Facebook” ไปจนถึงช่วงพัก YouTube ในช่วงบ่ายไปจนถึงตอนเย็นของคุณ Netflix ไปจนถึง “ดูอย่างรวดเร็วที่ Facebook” ก่อนนอน

เมื่ออัลกอริทึมทำงานให้เราก็จะมองไม่เห็น เราทราบดีอยู่แล้วว่าเราได้รับการบริการเนื้อหาประเภทที่เราชอบก่อนที่เราจะรู้ว่าเราต้องการมันด้วยซ้ำ แต่เรายุ่งเกินไปที่จะเพลิดเพลินกับวิดีโอแมวนั้นจนต้องใส่ใจ ( Aldous Huxley จะมีวันภาคสนาม) เมื่อพวกเขา หยุด ทำงานให้เรานั่นคือสิ่งที่เราสังเกตเห็น ดังนั้นความสัมพันธ์ที่ใส่ใจของเรากับโค้ดเหล่านี้จึงมักจะเต็มไปด้วยความไม่พอใจที่สงวนไว้สำหรับคู่ค้าที่เป็นพิษ

ฉันไม่รู้เกี่ยวกับคุณ แต่ฉันรู้สึกติดอยู่ในมิตรภาพที่ไม่ดีกับอัลกอริทึมบางอย่างในชีวิตดิจิทัลของฉัน ดีไม่เลวเพียงแค่ … น่ารำคาญ. และในกรณีหนึ่งที่น่ากลัวอย่างถูกกฎหมาย ให้ฉันอธิบายโดยบอกกับพวกเขาโดยตรง

Netflix

เรารู้จักกันมานานแค่ไหนแล้วอัลกอริทึมการแนะนำของ Netflix? ฉันค่อนข้างแน่ใจว่าเราย้อนกลับไปในช่วงต้นยุค 2000 ตอนที่คุณแนะนำดีวีดีฉันอาจจะชอบตามที่ฉันมีอยู่แล้วในคิวของฉัน เฮ้จำได้ไหมว่าเมื่อก่อนเคยแคร์คิว จำตอนที่ฉันไม่ได้เลือกรายการที่ “กำลังมาแรง” หรือ “เป็นที่นิยมใน Netflix” ก่อนที่จะพิจารณารายการที่ฉันบันทึกไว้แล้วด้วยซ้ำ ช่วงเวลาที่ดี.

นี่คือสิ่งที่แม้ว่า ระหว่างทางคุณเปลี่ยนไป คุณเคยแสดงการให้คะแนนของผู้ใช้ จำระบบดาวได้ไหม? สมาชิก Netflix ให้คะแนนรายการทีวีหรือภาพยนตร์แต่ละรายการจากห้าดาวและเราทุกคนจะเห็นค่าเฉลี่ย มันไม่ถูกต้องเสมอไป แต่มันอยู่ในขอบเขตของ Rotten Tomatoes และ Metacritic ฉันเชื่อในภูมิปัญญาของผู้คนในทีวี (ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมหมวดหมู่ “กำลังมาแรง” และ “ยอดนิยม” จึงใช้ได้ผลจริง ๆ – ไม่เกี่ยวกับคุณ) ฉันมีความเชื่อในประชาธิปไตยภาพยนตร์

แต่ประชาธิปไตยก็หยุดชะงักในปี 2560 ใช่หรือไม่? “ลาก่อนดวงดาวสวัสดีนิ้วหัวแม่มือ” เจ้านายของคุณ เขียน ด้วยวาจาที่เฉียบคมที่ทำให้เราคิดว่าระบบการให้คะแนนระบบหนึ่งกำลังแลกกับระบบอื่น ดวงดาวเป็นคะแนนเสียงของเราและคุณกวาดมันไปใต้พรม แต่เราต้องยกนิ้วโป้งให้กับ … คุณ และไม่ว่าเราต้องการหรือไม่คุณจะให้เปอร์เซ็นต์ส่วนบุคคล “หมายเลขการแข่งขัน” เป็นสีเขียวในทุกรายการหรือหน้าภาพยนตร์

ผู้ใช้ สับสน บางคนอาจยังคิดว่า “การจับคู่ 95%” หมายความว่าผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์มีแนวโน้มที่จะให้คะแนนการแสดง 9.5 จาก 10 หลังจากนั้นคุณเคยทำนายว่าเราจะโหวตระบบดาวอย่างไรดังนั้นนี่จึงเป็น สมมติฐานตามธรรมชาติ แต่ไม่มันหมายความว่าคุณ มั่นใจ 95 เปอร์เซ็นต์ ว่า ฉันจะชอบรายการนั้น ซึ่งอาจเป็นเมตริกที่น่าสนใจสำหรับวิศวกรของคุณและเป็นเมตริกที่มีประโยชน์สำหรับอาจารย์ของคุณ สำหรับพวกเราที่จำความแตกต่างเล็กน้อยที่คะแนนที่ผู้ใช้สร้างให้มันเป็นการดูถูก และมันส่งให้เราวิ่งไปที่สมาร์ทโฟนของเราเพื่อหาสิ่งที่ต้องดู

หากคุณรู้ตัวเอง (และหาก อดีตนักวิจัย AI และ Reed Hastings ผู้ร่วมก่อตั้ง Netflix มีวิธีการของเขาในไม่ช้าคุณก็จะเป็นเช่นนั้น) คุณอาจสงสัยว่าเมตริกการจับคู่ที่แปลกประหลาดนี้ควรทำเพื่อเราอย่างไร มีมนุษย์คนใดบ้างในประวัติศาสตร์ของ Netflix ที่เคยเลือกระหว่างการจับคู่แบบ “92%” และ “การจับคู่ 93%” โดยพิจารณาจากความมั่นใจที่ลดลง 1 เปอร์เซ็นต์หรือไม่

ไม่น่าใช่ มนุษย์เราชอบปัจจัยหลายอย่าง – ระยะเวลาการแสดงเพื่อนของเราพูดถึงเรื่องนี้นานแค่ไหนไม่ว่าเราจะอยู่ในอารมณ์ตลกหรือดราม่าใครอยู่ในนั้นสิ่งที่บทวิจารณ์พูด และอย่าคิดว่าเราไม่ได้สังเกตว่าคุณมักจะมั่นใจ มาก ว่าเราจะชอบต้นฉบับของ Netflix มันเพิ่งออกมามันมี N สีแดงขนาดใหญ่และมันก็กลายเป็น “การจับคู่ 99%”?

สมมติว่าเรามั่นใจในความมั่นใจของคุณลดลงเมื่อนานมาแล้ว

YouTube

เพื่อความเป็นธรรมกับ Netflix ฉันชอบ Stranger Things ซีซั่น 3 จริง แต่ไม่ใช่เพราะคุณอยากลองอัลกอริทึมของ YouTube ไม่กี่วันหลังจากที่วิดีโอนั้นมาถึงคำแนะนำของคุณสำหรับวิดีโอชื่อ “Why Stranger Things Season 3 ไม่ได้ผล” อยู่บนคิว Up Next ของฉันและมันจะไม่ขยับเป็นเวลาหลายสัปดาห์แม้ว่าฉันจะปฏิเสธที่จะดูอย่างจริงจังแค่ไหนก็ตาม

สิ่งเดียวกันนี้เกิดขึ้นในระดับที่แตกต่างกันหลังจาก The Last Jedi, Game of Thrones Season 8, Doctor Who Season 11 และ The Rise of Skywalker ปฏิกิริยาของฉันต่อกิจกรรมทางวัฒนธรรมขนาดใหญ่เหล่านี้มีตั้งแต่ ” meh ” ไปจนถึง ” minor classic ” แต่คุณไม่ได้ถามความคิดเห็นของฉันมากนักใช่ไหม คุณแค่อยากให้ฉันดูคนที่เกลียดพวกเขา คุณจะชอบมากถ้าฉันเกลียดทุกสิ่งที่ฉันรัก

นี่คือสิ่งที่อัลกอริทึมการแนะนำของ YouTube คุณเป็นคนอารมณ์ร้อนที่น่ากลัว – แม้ว่าฉันจะไม่ชอบการแสดง แต่ ฉันก็ไม่ต้องการโฟกัสไปที่สิ่งที่ไม่ชอบ เมื่อฉันคลิกที่วิดีโอที่แบ่งสคริปต์หรือเอฟเฟกต์ภาพสำหรับภาพยนตร์เรื่องนั้น ๆ นั่นอาจหมายความว่าฉันชอบมัน! ไม่ได้หมายความว่าฉันต้องการรับกรดกำมะถันที่กำกับภาพยนตร์เรื่องนั้นโดยคนที่มีความเกลียดชังทางพยาธิวิทยาต่อผู้กำกับหรือความเอนเอียงทางการเมืองที่รับรู้

อ่านห้องอัลกอริทึมการแนะนำของ YouTube คุณไม่เคยได้ยินเกี่ยวกับ การวิเคราะห์ความรู้สึก ใช่หรือไม่?

อ่า แต่คุณไม่สนใจเรื่องความรู้สึก คุณไม่สนใจหรอกว่าฉันจะเกลียดนาฬิกา คุณแค่ต้องการให้ฉันดูมากขึ้นและคุณได้รับการปรับแต่งเพื่อเพิ่มวิดีโอที่มีการโต้เถียง ซึ่งในทางกลับกันผู้สร้างหัวรุนแรงผู้รู้ว่าพวกเขาจะได้รับรางวัลจากคุณสำหรับการแสดงความคิดเห็นที่รุนแรง (YouTube ได้ ปฏิเสธ การดำรงอยู่ของสิ่งที่เรียกว่า “ผลหลุมกระต่าย” ซึ่งนำไปสู่การวิดีโอมากขึ้นในคำแนะนำรายการถัดไปอย่างไรก็ตามโครงการวิจัยเช่น นี้ และ นี้ . ให้ความอุดมสมบูรณ์ของหลักฐาน)

ดังที่เราได้เรียนรู้ในช่วงสี่ปีที่ผ่านมาความชอบคลั่งไคล้และความเกลียดชังของคุณขยายไปถึงสเปกตรัมทางการเมือง คุณไม่ได้สังเกตว่าปลายด้านหนึ่งของสเปกตรัมนั้นรุนแรงกว่าอีกด้านหนึ่ง คุณแนะนำผู้มีสิทธิเลือกตั้งในสหรัฐฯให้ ใช้วิดีโอโปรทรัมป์มากกว่าวิดีโอโปรคลินตัน ในปี 2559 และคุณมีส่วนช่วยในการ ยกระดับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่ปฏิเสธข้อเหวี่ยงที่เรียกว่า Jair Bolsonaro ขึ้น สู่ตำแหน่งประธานาธิบดีบราซิล

แม้กระทั่งตอนนี้ปรมาจารย์ของคุณมักจะต้องดึงอึอย่าง ” Plandemic ” และ Alex Jones และสิ่งที่เลวร้ายที่สุดของ จักรวาลภาพยนตร์ QAnon ออกจาก ปากที่ น่าขยะแขยงของคุณ พูดคุยเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่เป็นพิษระหว่างมนุษย์และอัลกอริทึม: ขณะนี้คุณเป็นหนึ่งเดียวกับโลกทั้งใบ

Spotify

อัลกอริทึม Spotify Discover Weekly เรามีช่วงเวลาที่ดีร่วมกันตั้งแต่คุณเข้าฉากในปี 2015 คุณไม่เคยสร้างแรงบันดาลใจให้เกิดความเกลียดชังหรือความหวาดกลัวหรือให้บริการตนเองหรือคิดค้นเมตริกไร้สาระ ผมเคยได้รับจึงกระตือรือร้นที่จะเห็นคุณปรับปรุงตัวเองทุกวันจันทร์ sprucing ขึ้นและน่าแปลกใจฉันด้วยช่อเพลงยอดเยี่ยมจากหลากหลายผสมผสานของแหล่งที่มา (ผมชอบซูเปอร์แฟมิลีเพลงของฉัน) ช่อดอกไม้ยาวสามชั่วโมงในบางครั้ง โอ้คุณ Discover Weekly คุณไม่ควรมี!

แต่เมื่อเร็ว ๆ นี้ … คุณยังไม่ได้ เพลย์ลิสต์วันจันทร์ที่ยิ่งใหญ่ครั้งหนึ่งของคุณได้กลายเป็นวัฒนธรรมเชิงเดี่ยวโดยเน้นไปที่เพลงประเภทเดียวทั้งหมดและฉันกลัวว่ามันจะเป็นความผิดของฉัน ฉันคิดว่าถ้าคุณเข้าใจฉันอย่างถูกต้องเราสามารถฟื้นฟูความสัมพันธ์ของเราให้กลับมารุ่งเรืองในอดีตได้ ให้ฉันอธิบาย

เมื่อไม่นานมานี้คุณยังคงค้นพบสิ่งดีๆ คุณทำให้ฉันพอใจกับการออกใหม่จาก DJ Shadow และ The Black Keys แนะนำฉันให้รู้จักกับ Jane Weaver ที่ได้รับความนิยมอย่างเรื้อรังและทำให้หัวใจชาวอังกฤษของฉันชื่นชอบด้วย Brexit Disco Symphony ที่ เสียดสีอย่างรุนแรง คุกกี้ของคุณกำลังเฝ้าดูฉันอยู่หรือเปล่าตอนที่ฉันใช้เวลาช่วงดึกของแคลิฟอร์เนียหรือเช้าตรู่ของลอนดอนเพื่อติดตามละคร Brexit ล่าสุดในปี 2019 ไม่เป็นไรฉันไม่ได้บ้า

จากนั้นก็เกิดโรคระบาด ฉันกลับมาวิ่งอีกครั้งและค้นพบว่าสไตล์ดนตรีแบบหนึ่งที่ฉันชอบเต้น – Drum & Bass ช่วยให้ฉันวิ่งได้เร็วขึ้น นาฬิกา Drum & Bass ที่ประมาณ 180 BPM ซึ่งสอดคล้องกับสิ่งที่โค้ชหลายคนแนะนำสำหรับจังหวะ: 180 ก้าวต่อนาที (มัน ไม่จำเป็นสำหรับนักวิ่งทุกคน แต่มันก็เหมาะกับฉันอย่างแน่นอน) ฉันมุ่งเน้นไปที่สองประเภทย่อยที่น่าสนใจ Liquid Drum & Bass (หรือที่เรียกว่า Liquid Funk) และ Brazilian Drum & Bass (หรือที่เรียกว่า Sambass)

ตั้งแต่เดือนมีนาคมถึงเดือนพฤษภาคมในขณะที่คนอื่น ๆ ทำหน้าที่ของพวกเขาให้สมบูรณ์แบบฉันได้สร้าง เพลย์ลิสต์สำหรับวิ่ง Drum & Bass ที่ดีที่สุดของฉัน ตอนนี้มีเพลงที่แข็งแกร่งถึง 697 เพลง นี่เป็นกิจกรรมการผ่าตัด ดูเหมือนว่าศิลปินเต้นรำจำนวนมากต้องการลักลอบเข้าไปในสิ่งที่เป็นพื้นฐานภายใต้ป้ายกำกับ D&B พลังที่มากขึ้นสำหรับคนที่ชอบดูสเต็ป แต่คำรามและเสียงสะอื้นที่ตะกุกตะกักของมันทำให้ฉันหยุดวิ่งไม่ได้ ดังนั้นฉันจึงต้องฟังเพลงจำนวนมากเพื่อเรียงลำดับข้าวสาลีจากแกลบ

อย่างไรก็ตามคุณให้ความสนใจเพียงแค่ว่าฉันกำลังฟัง Drum & Bass ทันใดนั้นคุณกระตือรือร้นที่จะจัดหาเพลงที่คล้ายกันให้ฉันฟังซึ่งเพลย์ลิสต์ Discover Weekly ของฉันไม่มีอะไรเลยนอกจาก Drum & Bass พฤติกรรมของคุณคือ – ฉันจะวางมันอย่างไร? – พิเศษเล็กน้อย เหมือนที่คุณเคยเห็นฉันวิ่งและเดินมาพร้อมกับกางเกงสเวตแบนด์และกางเกงขาสั้นตัวโต ดูสิฉันก็วิ่งด้วย!

ปัญหาอัลกอริทึมใบ้ที่รักของฉันคือคุณไม่เก่งในการแยกแยะประเภทย่อย คุณจะไม่รู้จักดั๊บสเต็ปถ้ามันเตะคุณใน Sambass สิ่งที่คุณผลักดันมาทางฉันส่วนใหญ่มีคุณภาพต่ำ แต่นั่นไม่ใช่ปัญหา ฉันมองหาคุณสำหรับดนตรีประเภทอื่น ๆ ดนตรีผสมผสาน เพลงที่น่าประหลาดใจและน่ายินดี เพลงรถ. เพลงเดสก์ท็อป เดินไปรอบ ๆ ดนตรี ไม่ใช่ว่าชีวิตทั้งหมดจะอยู่ที่ 180 ก้าวต่อนาที

ชม: ทำไมอัลกอริทึมที่ซับซ้อนไม่สามารถทำนายสภาพอากาศในอนาคตได้ไกลเกินไป

มองแบบนี้: ฉันทำงานมากที่สุดวันละชั่วโมง ฉันจะจัดการเรื่องนั้นได้อย่างไรและคุณดูแลอีก 23 ชั่วโมง? ตามหลักการแล้วคุณจะฉลาดพอที่จะมองเห็นสิ่งที่มีเพียงหนึ่งชั่วโมงต่อวันด้วยตัวคุณเอง แต่เนื่องจากคุณไม่เป็นเช่นนั้นฉันจึงต้องฝึกคุณใหม่ ฉันมองหาเพลงประเภทต่างๆประมาณ 180 BPM มากขึ้นเรื่อย ๆ (หรืออย่างมีประสิทธิภาพก็คือครึ่งหนึ่งของเพลงที่ 90 BPM การ สูญเสียตัวเอง ของ Eminem ไม่ได้เป็นเพียง เพลงแห่งสติที่สมบูรณ์แบบ แต่ยังเป็นหนึ่งในเพลงวิ่งที่ดีที่สุด เคยทำ). แต่มีของดีไม่เพียงพอในจุดที่น่าสนใจนั้นและฉันพบว่าตัวเองกลับไปที่ D&B ขณะวิ่งทำให้ปัญหารุนแรงขึ้น

ดูสิพวกคุณอัลกอริทึมเนื้อหาทั้งหมดนี้จะไม่เป็นปัญหาถ้าคุณสนใจในความสัมพันธ์ของเรามากกว่านี้ หรือมากกว่านั้นหากวิศวกรของคุณสนใจที่จะศึกษาพฤติกรรมของมนุษย์มากขึ้นและเพื่อให้เรามีทางเลือกมากขึ้นในการปรับแต่งเครื่องมือแนะนำ

เราเป็นสิ่งมีชีวิตที่ซับซ้อนและมีรสนิยมที่หลากหลาย รสนิยมเหล่านี้สามารถปรับเปลี่ยนได้สำหรับพวกเราบางคน แต่พวกเราที่เหลือมีแนวโน้มที่จะโกรธมากขึ้นจากการปรับเปลี่ยนดังกล่าว อัลกอริทึมที่บางวันอาจกลายเป็น AI ที่แท้จริงคุณต้องการทำลายชื่อเสียงของคุณด้วยวิธีนี้หรือไม่? คุณต้องการเสี่ยงกับฟันเฟืองของอัลกอริทึมที่ไม่มีใครใช้คุณเพื่ออะไรแม้ว่าคุณมักจะมีประโยชน์หรือไม่?

หากไม่เป็นเช่นนั้นให้เราปรับแต่งการตั้งค่าของคุณ – อนุญาตให้มีการยกเว้นเพลงบางเพลงจากเพลย์ลิสต์บางรายการเช่น วางกล่องดำ ถามคำถามส่วนบุคคล คุณไม่จำเป็นต้องเป็น Clippy เพื่อเสนอปฏิสัมพันธ์ในระดับที่ดี ทำความรู้จักกับเรา คุณก็รู้เช่นครอบครัวควร

อ่านเพิ่มเติมจาก อัลกอริทึม:

ติดตาม Mashable SEA บน Facebook , Twitter , Instagram และ YouTube

ที่มา: Mashable

(Visited 35 times, 1 visits today)

What do you think?

0 points
Upvote Downvote

Written by editorteam

วาฬเกยตื้น 擱淺的鯨魚 [GUNGUN] Thai-Chinese จีน Ver. Cover by Gail S

Poco X3 NFC จำลองเรือธงราคาแพงของคุณด้วยกล้องสี่ตัวจอแสดงผล 120Hz ในราคา 235 เหรียญสหรัฐ

Poco X3 NFC จำลองเรือธงราคาแพงของคุณด้วยกล้องสี่ตัวจอแสดงผล 120Hz ในราคา 235 เหรียญสหรัฐ