原文地址： In the age of the algorithm, the human gatekeeper is back
原文作者：Michael Bhaskar
譯文出自：掘金翻譯計劃
譯者：Jiang Haichao
校對者：根號三,Mark
Greg Linden 或許不是一個家喻戶曉的名字，但他改變了我們與文化的相互影響并且永久變革了零售業(yè)。作為九十年代晚期 Amazon 的一名工程師，Linden 要解決一個奇怪的問題：如何在沒有人工干預的情況下向顧客推薦書籍。那時 Amazon 還要依靠編輯們每年寫上上百篇評論。這不僅費錢還費時。
自動化推薦在當時是難以想象的棘手。 Linden 成功破解了這個難題。他把目光放在 "個性化" 上，矛盾的是，這關注的是產(chǎn)品之間的相關性而不是個人購買歷史。忽略過去的購買記錄后， Amazon 發(fā)現(xiàn)如果 A 產(chǎn)品一般和 B 產(chǎn)品一起售出，也就是說幾乎所有人買 A 時也會想買 B。 Amazon 通過不同的售書方法的銷量測試了這一發(fā)現(xiàn)。不消說：編輯們要卷鋪蓋走人了。人類退出，機器當?shù)馈Ｒ恍┕浪泔@示因為這些推薦算法， Amazon 的營業(yè)額上升了 1/3。從此，算法被大量使用。現(xiàn)在書籍、文章、音樂、電影，還有不消說的度假和服裝，都是通過機器推薦的。
去年，英文書籍新出版了一百萬冊。至少從古希臘開始，人們已經(jīng)覺得要讀的東西太多了。當然，這還沒算上那些有作者自己出版的圖書，大量新聞或者是浩瀚無邊的互聯(lián)網(wǎng)。不管怎么說，我們都處在令人驚訝的閱讀過剩之中。
我們擁有的越多，我們就越依賴算法和自動化推薦系統(tǒng)。因此，推薦算法、機器學習、人工智能和大數(shù)據(jù)不可抵擋地侵入了文化領域。
然而故事并沒有結(jié)束。例如搜索引擎，能告訴我們想知道的內(nèi)容，但有一些內(nèi)容是我們需要的，但是我們暫時還沒有想到，對于這些內(nèi)容，搜索引擎就幫不上忙了。人類的挑選和識別力在算法時代有了新的意義，遠不能消失。是的，隨著擁有的越多，我們越來越需要算法了。但是我們也更加希望見多識廣和特殊選擇。人類又回來了。
這是為什么盡管有全世界最強大的圖書推薦引擎，Amazon 還是買下了 Goodreads —— 一個主營個人書籍評論的網(wǎng)站。這也是為什么像 Canopy.co 這類的網(wǎng)站活躍程度在 Amazon 之上。Canopy 知道 Amazon 最棒的商品隱藏在一堆亂七八糟的東西里。Canopy 的創(chuàng)始人全都是設計師，每天篩選數(shù)千條記錄以重點標注高質(zhì)量商品。
這是為什么盡管在網(wǎng)上能找到任何想要的書，但出版商仍印刷新的書籍滿足多樣化與個人書單，書店也再次興起的原因。我們能夠漫不經(jīng)心的查看桌子上的書籍。在日本，人們談論 tsundoku，即太多書可讀的不安感受。他們自有解決辦法：東京銀座書店一次就只售賣一本書。
這個在內(nèi)容挑選上重煥生機的趣味不僅出現(xiàn)在出版業(yè)。在 Spotify（某在線音樂播放器）上，你可以聽 30m 的音樂，其中20%一次都沒播放過。為了幫助管理龐大的音樂目錄，Spotify 花了 1 個億收購了 the Echo Nest 公司，后者擁有一項先進技術，用于識別音樂，自動分類曲目。同時，Spotify 擴充了自己的歌單推薦人和快速成為新 DJ 的音樂專家。
Netflix 有遠超觀眾需要的影視劇集。它是一個用數(shù)據(jù)科學管理文化的先驅(qū)者，它甚至為了研究團隊們來升級它的算法而發(fā)起一個獎金 100 萬美元的比賽，最后錢花出去了，卻沒有實現(xiàn)他們想要的效果。然而 Netflix 還培養(yǎng)觀眾為它的內(nèi)容打一些詳細的標簽。他們做到了評論系統(tǒng)做不到的是：結(jié)局是想要的嗎？胡子在電影里重要嗎？
Facebook 陷入一系列信息流內(nèi)容管理的爭議中，從直播殺戮，到刪除越戰(zhàn)的象征圖片，再到政治偏見的指控。它最近試圖通過開除人工編輯消除審核流程... 僅僅為了發(fā)現(xiàn)信息流退化成大量虛假和有爭議的新聞故事。
蘋果新聞和音樂 應用有大量人工內(nèi)容管理，甚至找了新聞編輯部和廣播的名人們。Twitter 在它的 Moments 產(chǎn)品中下了重金。雖然普遍不看好，但 Twitter 確實希望在內(nèi)容上做的更好。Samsung 的新聞應用分成你想知道的和你需要知道的；前者通過算法挑選，后者通過編輯。大型科技公司對老牌專家求賢若渴。
我們也有多余的東西。西歐家庭平均擁有 1 萬件東西，美國家庭更多。但是處理這個情況不需要應用，只需要 Kondo 方法，這是一種依靠我們個人歷史信息來整理家庭的技術，深受歡迎。在零售業(yè)的上游，成功商店的背后有一再強調(diào)的專家精選，和時尚精品 Opening Ceremony 和 ”未來超市“ Eataly 一樣多樣化。隨著媒體發(fā)展，我們從大量工業(yè)選擇時代過渡到精選時代。
精選可以是不得當?shù)?，有時還是貶義的詞語，但是他的詞根 curare（表示照顧的意思）卻可以擊中人們心中無法替代的感覺。我們想要驚喜，我們想要專業(yè)知識，獨特的審美評論，無須花費時間和精力。我們體會到這混亂世界的另一種味道，體會人與人之間的信任。我們不僅想要相關性，我們還想知道為什么，想要故事，這是機器無法提供的。即使我們將精選定義為選擇和排列，這也不完全是算法的工作。與許多行業(yè)經(jīng)歷技術破壞不同，從自動駕駛汽車到自動化會計，文化領域?qū)⒁恢敝匾暼祟愡x擇和獨特的感受。
這是藝術和人文對機器學習世界的反擊。這會創(chuàng)造新的就業(yè)。信息過載和技術驅(qū)動響應是我們的時代最好的轉(zhuǎn)變。但在今天這種飽和狀態(tài)（和那些成堆的搖搖欲墜的書）中，知識和主觀判斷比以往更有價值。用一名硅谷投資人的話說，“軟件吃掉了世界“。當然，軟件吃不掉人類選擇。與神話相反，傳統(tǒng)守門人角色仍健在。
接下來我們將看到的是一種混合狀態(tài)：充分混合了人類和機器選擇來處理龐大數(shù)據(jù)集，在狹窄范圍之上越走越遠。我們現(xiàn)在有許多我們不能獨自處理的東西，例如書籍、音樂、電影和藝術作品。我們需要一個 “算法文化”。但是我們比以往更需要：人類品味。
