懂財帝原創 · 作者 | 朱瓊華
一隻蜜蜂，其智力只有人類的1/85000，但蜂群卻可以創造出完美的巢穴，群體智能遠遠被人低估。
100多年前，塞爾維亞裔美籍發明家尼古拉·特斯拉就暢想過全人類群體智能的實現，他預言道：有朝一日世界將實現全人類的頭腦連接，地球成為一個大腦，每個人是一個神元。
37年前，彼得羅素把這一概念描述為個巨大的智能系統，命名全球腦。
知識的傳播，隨著人類技術的發展一路狂奔：報紙——廣播、電視——PC網站新聞、維基百科、百度、google——微博、facebook、微信公眾號等——今日頭條、抖音等智能推薦APP……
100年過去了，在信息的連接上，我們依然沒有大的突破。但是，人類有自己的思維模式，頭腦攫取一項信息後，會立即聯想到另外一條信息。
這幾年來，依靠推薦算法，張一鳴創立的字節跳動打造了一個包括今日頭條、抖音等在內的龐大的智能推薦內容帝國，改變了中國人的社交習慣和內容獲得方式。
信息流開發者阿薩·拉斯金曾說：“在你的手機螢幕背後，有上千名工程師正試圖使軟體最大限度地讓你上癮。”
這正是字節跳動成功的秘訣所在。一條接一條同質化且低俗的推送，一段接一段純粹打發時間的視頻，就這樣，人們在頭條系平台上獲得感官滿足的同時也將自己束縛於信息繭房中，思維漸漸退化。
這幾年，有一群年輕人研發出了一命名為ECI 的演化群體智能算法。這套算法下，人與人可以不基於認識等社交關係去連接，而是通過大腦的知識特徵、興趣屬性自動建立連接，建立超越個體智慧的群體智能。
在完成這套算法後，團隊於 2018 年 11 月上線了世界首款以實現全球腦為目的的 KNS產品，「Ta 在」。
「Ta 在」懂得自我演化、學習的 ECI 算法幫助下，知識不再是毫無生氣地被隨意堆放在硬碟角落，而是可以自由流動、連接。這種連接必將為所有人創造更多的思維火花。
1 | 信息繭房之困
從第一代內容平台BBS開始，中國的內容平台領域經歷了轟轟烈烈的二十多年發展。時至今日，百度、微博、微信、今日頭條成為了當下各領風騷、獨當一面的內容霸主。
尤其值得一提的是今日頭條。依靠推薦算法技術，短短數年時間，今日頭條突破了互聯網巨頭的包圍，改變了內容的傳播方式，成為了社交領域的顛覆者。
然而，隨著各大社交平台廣泛採用推薦算法，人們發現自己在享受海量信息的同時，也被囚禁於信息繭房之中。
信息繭房指的是在信息傳播中，公眾隻注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領域，久而久之，會將自身桎梏於像蠶繭一般的“繭房”中。
智能推薦平台構造信息繭房的重要手段就是貼標簽。在當下主流的社交APP中，標簽是算法的基石。通過設置標簽，人與機器建立聯繫，機器根據標簽實現高效內容分發。
但是，基於推薦算法的分發機制，由於過於追求流量，結果為標題黨、低俗內容創作者利用標簽獲取關注提供了漏洞，導致分發結果常常是不公、扭曲，甚至是失真的，最終造成平台上低俗內容泛濫，有效信息缺失。
標簽會構成一個內容特定的知識庫。機器從知識庫中將對應的標簽篩選出來打在用戶身上。這就讓用戶所接觸到的內容面變得越來越狹窄。
這就是為什麽在今日頭條等平台上，用戶一開始能獲取自己感興趣的內容，但時間久了後就會發現內容愈發雷同無趣，出現審美疲勞。
人的喜好和需求會隨著時間和現實的改變而改變。利用標簽判定用戶需求的算法機械呆滯，缺乏靈活性，無法滿足更高層次的內容獲取需求，最終還會限制人的發展。
成也算法，敗也算法。已經認識到推薦算法局限性的用戶開始有意識地拒絕進入標簽化造成的信息繭房。
QuestMobile的數據顯示，2018年三季度，頭條系APP的總使用時長佔比首次出現了下滑。與此同時，今日頭條APP的月活增速也不斷下降。
另一方面，頭條系產品數據的下降並不意味著人們不需要社交產品，反而意味著人們渴望打破對知識的束縛，對內容產品提出了更高的要求。
此外，社交型產品微博經歷一個從朋友間傳播到信息流轉變的過程，雖然推出了密友可見，但熟人社交活躍度逐漸降低。
而微信朋友圈，在經歷九年發展之後，用戶的好友數量越來越多，超過140人的社交閥值之後，用戶開始在“朋友圈”這個廣場上越來越謹慎，不敢表達真實的自己。微信推出了“三天可見、半年可見”等這樣的關卡，有過億人使用，冗雜的朋友圈正讓年輕人遠離。
人人網被出售後，陳一舟進行了深入的反思：社交創業領域的共識：解決技術問題，抓住年輕人。要抓住年輕人就要懂得年輕人的心理，而最懂年輕人心理的莫過於年輕人自己。
現在，一群朝氣蓬勃的年輕人，正在利用最前沿的技術創造出了極具顛覆性的產品，意圖開創嶄新的社交時代——智能社交時代。
智能社交產品「Ta 在」，是這群人中的一個代表。
2 | 全球腦
目前，用戶從互聯網上獲取信息的途徑可以分為三個類別：
其一，知識系統如維基百科、百度百科等，基本是利用條目式系統來創建和維護詞條和知識點。
其二，推薦系統如今日頭條、一點資訊等，更多的是根據內容或者用戶之間的關聯來選擇用戶可能感興趣的內容。
其三，搜索系統谷歌、百度等，本質上是基於關鍵詞和內容間的匹配程度來呈現結果。
雖然上述幾類系統各自都已經取得了巨大的成功，但也都遇到各自的問題和發展瓶頸。最主要的原因在於，這些系統由少部分人進行的、自上而下的知識傳播，並沒有動用到所有人的大腦。
“全球腦”的概念被Ta在團隊所推崇。這是一支配置豪華的團隊，擁有中科院博導、Facebook和領英背景的工程師，團隊骨乾成員大多來自國內外大型互聯網公司的中層。
隨著SNS社交網絡的出現，人們認為全球人與人的有機連接，即全球腦的設想已經得到實現。但Ta在的團隊發現，當前的社交網絡僅僅能做到人與人的連接，而非人與人內在思想、知識特徵、技能屬性以及審美取向等知識的動態連接，基於個體智慧的連接遠未實現。
因此，團隊發現這個問題後，產生了創建一個產品去滿足即有社交媒體沒有做到的“群體智慧連接”的想法，開始探討用智能算法，而非社交關係，去支撐智慧連接與傳播。
他們很快找到了需要的解決之道——全新的群體人工智能算法。聽上去雖然頗為高深，但實際上人們對人工智能算法並不陌生。
電影《復仇者聯盟2》中，學習能力超強的人工智能機器人奧創和幻視不斷自我進化，最終成為了擁有獨立意識的個體。
奧創和幻視就是典型的人工智能算法產物。在現實中，此般可以自我進化的人工智能也已誕生，且幸運的是這些人工智能並非如奧創般站在人類的對立面。
谷歌旗下Deep Mind開發的人工智能機器人“阿爾法狗”（Alpha Go），僅用21天時間便從業餘旗手進化至擊敗世界第一柯潔的水準，從此聲名大噪。
基於“深度學習”理論而成的“阿爾法狗”，從單一神經網絡開始，通過神經網絡強大的搜索算法，進行了自我對弈，實現從零向無窮的自我進化。
隨著自我博弈的增加，神經網絡逐漸調整，更新後的神經網絡又與搜索算法重新組合，進而創建一個新的、更強大的版本。
然而再次重複這個過程，系統性能經過每一次迭代得到提高，使得神經網絡預測越來越準確提升預測下一步的能力，最終贏得比賽。
更令人驚訝的是，隨著訓練的深入，研發團隊發現，“阿爾法狗”還獨立發現了遊戲規則，並走出了新策略，為圍棋這項古老遊戲帶來了新的見解。
由此可見，人工智能算法的核心是自我進化。而基於群體人工智能算法的「Ta 在」正是一款同樣擁有自我學習和進化能力的APP。
這款定位於“全球腦知識共享平台”的智能社交應用，在用戶穩步增長的情況下，已經開始悄然進化。
3 | ECI 算法，撕裂標簽
俗話說，人以類聚，物以群分。
人們常說，交友最重要是“三觀合”，但在“技術中立”指導思想下運營的社交平台，只求流量，不問價值觀，導致人們漸漸被低俗信息所淹沒，既無法發掘自我，也無法找尋到志同道合的朋友。
“價值觀才是終極算法。”
這是正知書院主席吳伯凡先生提出的一個理念，而「Ta 在」所做的正是踐行這個理念，利用智能算法把具有相同價值觀的人聚在一起。
Ta在的主界面是一Feed流，用戶只能評論他人的內容，不能關注，也不能私信，用戶看到的內容，全部依賴於智能算法的推薦。
如上文所述，構造標簽化是構造信息繭房的重要手段，因此，打破標簽帶來的束縛就是Ta在顛覆社交媒體的第一步。
基於智能推薦算法的Ta，拋棄了自BBS誕生以來的標簽化定義用戶興趣的做法，不再形成興趣圈子。其第一批用戶，正是那些厭倦被標簽化捆綁的人群。
「Ta 在」設置了一個“合拍”按鈕，依托演化和理解式算法，平台可以為用戶推薦“臭味相投”的夥伴。
這種算法不基於人或內容的分析，而是通過分析和統計用戶的行為模式，為用戶找出好的內容，因此這種算法能夠自我生長和演化，用戶不需要擔心由於標簽和固化帶來個人發展的限制。
簡單來說，算法能夠自然生長和演化，就會從分析用戶行為中不斷學習人的智慧，直覺和知識判斷，基於群體智慧，平台就能更加全面理解用戶，而不是標簽化定義用戶的興趣。因此，Ta在能把相同價值觀的人聚在一起，讓信息到達每一個想看到它的人那裡。
此外，不同於“阿爾法狗”的自我學習式的進化，Ta在通過與用戶的互動讓演化性算法了解用戶，進而更新，但這並不只是“標簽”意義上對用戶進行分類和達標，更是群體智能的迭代和演進。
在傳統的社交網絡中，關係越複雜，傳播的信息就越多限制，用戶越不敢發言和評論，甚至不得不限制朋友圈的權限。這樣做的結果是知識無法有效傳播，最後充斥於社交網路的內容只能是折中的內容。
但放棄了標簽和關注鏈的Ta在，既能回避深度社交捆綁，又能幫助用戶找到價值觀一致的內容，實現自由表達。
基於Ta在的群體智能屬性，用戶在Ta在最大的價值就是個人智能本身就是平台人工智能學習參悟的對象，並最終匯聚成為這個智能大腦的一部分。
「Ta 在」的算法激勵用戶通過圖文、文章、鏈接、問題的方式分享自己對世界、對自我的觀察、感想、記錄、觀點、與系統互動。
「Ta 在」為自己的全球腦平台設定了一個名為 CIQ 的數值，用來描述平台的智力水準。目前，「Ta在」平台 CIQ 數值是 18，這說明相當於一個智商 18 的人。
但即便如此，ECI 算法也已經發揮出了巨大的潛力。目前「Ta在」的問答帖回復率很高，說明算法將問題推送到了本身是對問題有興趣、甚至是有經驗的人那裡。
當 CIQ 達到 100 的時候，「Ta 在」平台的知識量就等同於知乎的量級。隨著內容廣度的增加，算法也可以更快速的對內容進行關聯。當 CIQ 達到 1000 時，知識量就是谷歌的量級。一篇文章發出 10 - 20 秒後，瀑布流就會出現非常相近的其它內容推送。
互動和分享越多，系統就會熟悉和理解用戶，為用戶構建完整自我世界之餘，還能為其尋找、發現、送去更多用戶未察覺到的自我。
4 | 小結：再造藍海
在智能推薦算法的推動下，Ta在完成了從社交媒體到智能知識共享平台進化，隨之值得期待的是平台上誕生新的媒體與商業結合模式的可能。
一方面，分享知識和自我完善是人類的需求，但建立於傳統推薦算法的平台，逃不過唯流量論，從而阻礙了價值的傳播並讓用戶越發排斥深度捆綁的社交模式。
而在Ta在上，知識的傳播並非以人為中心。這樣就有效避免了唯流量論造成的信息中心，信息通道狹窄以及信息低質等問題。
Ta在對內容的評判是建立在反覆采集用戶的評價和行為之上。同時，ECI智能算法能夠通過用戶對內容的反饋來反覆組織和優化特定的知識傳播路徑。
也就是說，用戶在Ta在上傳播的內容的質量越高，傳播效果也會越好，平台會最大限度的鼓勵優質內容創作者去創造好的內容。
因為Ta在對於知識內容的評估機制比較客觀，這就相當於Ta在通過一個更智能的平台實現了內容的精準推送，創造了新的內容盈利機制。
以廣告模式為例，Ta在可以把廣告內容根據所屬的知識點做精準的目標人群推送，這樣內容貢獻者就可以保證獲得廣告收益。
此外，相比起個人內容共享者，Ta在強大的人工智能算法在B端賦能方面擁有更廣闊的想象空間。目前，Ta在打算在三個B端市場發力。
第一個是領域是內容推薦平台。Ta在的智能算法能接入一些規模化的內容平台，演化出智能的KNS知識網絡，以此提高此類平台內容的精準傳播。
第二個領域是電商平台。Ta在的算法是基於不斷演化的群體智能的，可以體現出群體的消費趨勢和消費心理。因此，電商通過接入Ta在的智能算法，可實現商品更好的轉化及購買，刺激連帶消費。
最後一個領域是在線教育平台。Ta在的智能算法會判斷用戶在學習過程中的興趣以及主動性，可以在一個很大的知識體系中做出動態橫向的發散，有效地橫向擴展用戶的知識面，個性化定製符合每一個用戶的知識學習路徑，提高每一個用戶的學習效果。
一個全新的度智能化的全球腦知識共享平台，正如春筍，在大地之下連接成網，即將全面浮出地面。
－ END －
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