独家 | AI 和大数据正在改变我们的注意广度

原文标题：AI and Big Data Are Changing Our Attention Spans

作者：Vedant Misra

翻译：郑于飞

校对：洪舒越

本文长度为3700字，建议阅读10分钟

长久以来，顾客群体的注意力都是商家的争夺对象。2017年7月被HubSpot收购的AI初创企业Kemvi的创始人兼CEO Vedant Misra对于当下随着科技发展人类的注意力产生的变化，以及由此引申出的内容产出的变化有着精妙的观察。

什么引起了你的注意？

 

回答了这个问题的公司每年会吸引数千亿美元。只要有东西可以买，就会因人类的注意而有了市场。

 

很久以前，在对人类关注的利用中，一个街边小贩的叫卖仅仅和村庄集市的喧嚣差不多。

 

过了很久之后，第一本一美分售价的The Sun 席卷纽约的街道，它的编辑者意识到把读者的注意力出售给广告商会比直接卖报纸更有价值。

 

现在，这个概念被推向极致。在百万数量级的服务器上运行着的成千上万个算法正在竞拍你的每一个按键和输入，预测你将要打开的邮件、输入的检索、甚至是你眼睛会怎么扫视网页。

 

Google 和 Facebook 近乎专门依赖于直接转售人们的关注。基于分析什么可以吸引你的眼球，机器开始帮助优化邮件内容和文章标题。剧本很简单：用便宜或者免费的东西吸引人们注意——便宜的报纸、Google 搜索，有趣的阅读内容——并转售这些关注给最高的竞价人。

 

我们会何去何从？面对这样的转变，我们可以预计什么？回答这些问题不容易。为了能够更深入了解，理解注意力如何运作是很重要的。

注意力是如何运作的

 

你的注意力就像是投射在舞台的聚光灯。你是聚光灯操作人。你可以把灯打到舞台上的特定事物，但是你不能控制舞台上实际发生了什么。

 

这个舞台就是你的意识，它包含了此刻你能接收到的所有信息，包括你屏幕上的字、你椅背上的压力、你环境里背景噪音和你脑海中从未停止闪现的任意想法。

 

当你读到这里，你是有意识地把你的聚光灯投射到你正在读的文字上。这个过程将持续一会儿，但不可避免的是聚光灯没有得到你的允许就会转移，它会因为身后一个突兀的噪声，或是某人走进你的视野，亦或是中午想吃什么的游离想法而被吸引过去。

 

这是注意力的本质。它在扫视，持续扫描有趣的东西。

 

其实这在祖先生存环境下是个非常宝贵的优势。很少情况需要我们一次性集中在一件实物上很久，但在灌木丛中不错过潜藏的猎者是非常有必要的。

 

结果，如果你非常努力只关注一件事，很快就会发现你已关注到其他地方。实际上，你的大脑会自己决定更换关注内容，不太需要有意识的输入，也更少得需要你的准许。

 

当你在读这篇文章的时候，你可能已经好几次卷入不同的想法中。每次你的注意力关注到一些有趣的东西，脑子都在期待一丝良好的神经递质。新颖的东西正合此意。

 

这就是为什么长久吸引人们的注意是很难的。一般来说，人们自己也不理解什么吸引了他们和为什么他们被吸引了。

 

大多数注意力的转移是无意识的，所以人们不可能表达清楚为什么他们的注意力行径如此。他们只会在转移发生后才注意到这个过程。

 

登入页面上某些颜色的行动按钮比其他按钮效果好不是因为任何人有意识的决定，而是因为数十亿大脑无意识的偏好。

 

当然，有些事物对我们所有人都很有效果：明亮的颜色、闪动的物体和诱惑的衣着暴露的人们都会被普遍用来产生良好效果。对新手父母而言，没有什么比一台 iPad更能够让哭闹的幼儿收敛脾气了，因为看彩色的动图感觉更好。

 

但是除了这些明显的事情，你关注的目标很大程度上由几十年来与外界互动并期待从不同刺激源获得奖励从而成型的神经机制所决定。

 

你的大脑正不断在移动关注的聚光灯，寻找潜在的快乐和痛苦来源。

 

人工智能时代下的注意力

 

我们发现最好的方法理解什么捕获人们的注意莫过于是根据经验。我们尽可能多地记录他们意识中的东西——发生在舞台上的事。然后我们试着记录聚光灯投射到了哪里——通过记录点击过的链接或打开过的邮件。接着我们寻找规律。

 

其中每个组成部分都会在几年后得到极大得进化。那些我们花时间关注的环境会持续帮助数据的积累。与语言、声音和视频相关的算法正在变得越来越复杂。硬件和云服务的改善加速了人工智能的研究和发现。以下是几个例子：

 

1. 我们将拥有在注意力和意识方面更多的数据。在学术界和商业界，肉眼跟踪的方法长时间使用于心理学、市场学和消费者研究。这方法对研究婴儿认知发展极有帮助，甚至可以用于A/B 测试知晓他们的喜好。

 

商店已经开始使用实时面部呈像 API 接口来追踪广告浏览者的年纪、性别、心情和兴趣点（https://twitter.com/GambleLee/status/862307447276544000）。Google 的 Soli 项目是一个微型固态雷达，用来探测手的移动和其他靠近你手机的物体（https://atap.google.com/soli/）。我们也正在适应像Amazon Echo系列里一直处于监听的麦克风的人工智能助手进入各自家中。 

 

还有多久我们就能看见 Amazon 宣布 “Prime Plus”, 要求偶尔激活你的前置摄像机、Echo 麦克风和移动跟踪仪来交换30分钟免费的无人机送货？

 

2. 对于注意力的竞争将会扩大。注意力的争夺是非赢即输的，因为每一次你的竞争者获得的点击都是你失去的。这加速了竞争。这也是为什么你的收件箱是竞争获取关注的必争之地的原因。每个 Google 搜索的结果页也是一样。任何你花时间关注的地方都会说明这些越来越正确的道理。

 

3. 屏幕将会成为人类关注的主要渠道。屏幕无处不在。在仅仅十年之内，我们光滑的、超自然的手持长方形会变得无处不在，并且实质上地改变我们人类和世界交互的方式。

 

虽然科技常常以不可预知的方式发展，但是屏幕非常可能存留好一段时间。这是因为在人类所拥有的五官感觉之中——五种把信息汇集到意识的方式——视觉（接收到的信息）对大脑有着最高的吞吐量。我们离更快的处理方式仍差着多个重大突破呢。

 

4. 人们会花大量时间在虚拟世界中。1000亿美元电子游戏产业会继续蓬勃发展。游戏将会随着虚拟和增强现实成为主流而变得更为身临其境。

 

人们将常规性地花费时间在深入而迷人的虚拟环境，里面有无限的内容去探索而且有数以亿计的其他真实和虚拟的人们去交流。这将会改变人们如何度过休闲时光，如何学习和如何与其他人交流。

人工智能时代下的内容

 

把“内容”当做所有吸引人类注意同时可以以数据表达的东西，包括了任何人类制作的在线内容，从博客文章、舞蹈音乐到短故事、电子游戏实况转播、娱乐性的社交媒体贴文等等。

 

就如同AI将会影响注意力，它也会影响能够获取注意力的创作内容。能够制作的高质量内容越多，你能获得的关注也越多，以此持续满足对定制化和新颖度的无限渴望。

 

1. 文字、图片、声音、视频的生成算法会极大得改进。机器视觉、自动语音识别和自然语言处理在过去五年里获得巨大进步。算法已经可以从零开始生成极其可信的内容。

 

新一代的照片和视频编辑工具将会让重写任何现实情况记录变得容易，它们用能够识别它们在“看”什么的算法替换像素。

 

Adobe 宣布正在制作“Photoshop for audio”，可以轻松将任何人说了些什么的声音生成声音切片。

 

现在，你可以要求神经网络任意幻想很多房间、猫或帆船的照片，其中大部分都可以蒙骗人们。或者你可以用神经网络通过阅读公司的网站，创建语言片段插入到一封邮件中去。

 

最终，你可能可以要求一个机器去创作一部优秀的小说。例如你可以定义（这部小说）主题更接近《哈利波特》但是有《权利的游戏》的色彩，并且这次会让坏人赢。

 

（离这个目标）我们还有很长的路要走，过去是在语义学和语段方面有多个突破，但是现在的技术已经可以很好地归纳总结，到了可以表达一段连贯有效的文字的程度了。

 

2. 机器可以帮助我们创建内容。我们将会看见产品中协同代理的激增，他们能够在工作流程中协助我们。机器对可以包含在你编辑的内容或者内容的子目录下的素材提意见。执行控制将会留给创建人，但是创意生成和制作过程将会更加自动化。联想一下拥有更为强大的大脑的微软办公软件助手。

 

3. 为了从越来越多的垃圾信息中开出一条路，人类将持续创新。证明内容是由人类所创造的会变得困难很多。你没有办法想象一篇文章是由机器写出来的，但是终究有一天这不会显得那么荒谬。

 

机器是如此的便宜以至于当机器更多地从事内容生产，我们的（信息）消费空间将会被淹没。早接受这些技术的人将会得益，但是较晚接受的人会发现，他们如果要引人注目的话，就不得不去生产机器力所不能及的内容去吸引人们的兴趣。

 

4. 机器会帮助我们分配我们的注意力。工作将会变得越来越兼容。你将会花费大部分时间挑选众多事物和更少时间收集、准备事物。机器将会找到相关的文档和邮件，在后台执行谷歌搜索并进行其他可以被定义为半结构式任务组的功能。当海量内容在屏幕中显现时，工具将会抑制洪流。

 

更广泛的含义

 

注意力在全球交易生态系统中是一种必要的货币。

 

理解注意力对于任何从事销售和市场的人来说都是至关重要的。尽管在任何给定的交易中，对注意力的争夺都是非赢即输的，但是很重要的是要认识到这个量正在激增。

 

从十九世纪六十年代开始，每周休息时间已增长七个小时（http://www.heritage.org/jobs-and-labor/report/upwards-leisure-mobility-americans-work-less-and-have-more-leisuretime-ever）。而且当我们转向使用自动驾驶车辆后，我们将解锁更多自由时间。美国国民经济调查局的经济学家们也发表了一篇文章（http://www.nber.org/papers/w23552）表明高质量电子游戏造成更多的年轻人失业了（https://www.economist.com/blogs/economist-explains/2017/03/economist-explains-24）。

 

Uber，Upwork和 Crowdflower 支持不同价位的兼职与按需定制的工作的全球市场的出现。 Y Combinator 和 Elon Musk 都在呼吁一种统一的基础收入计划（https://www.marketplace.org/2017/04/18/economy/robot-proof-jobs/basic-income-y-combinator-oakland-krisiloff）。

 

为了连接这些点，不难想象富裕的公司和政府在未来会支持基本最低工资，并且作为回报，人们花时间和注意力来产生训练数据和验证模型。一般来说是一些简单的任务，很容易在手机上完成，而且会包括机器没法获得的技能或数据。

 

有关人类注意力的数据展现了锁在脑海中无意识的信息。这个信息是有价值且重要的，因为合计起来，它是人类所需任何事物的密码集——不单单是我们的购买偏好和物质享受，更是我们这个物种伦理和道德观的标本。我们希望机器可以理解我们，而监控人类的注意力也许是一个收集必要信息的好方法。

 

随着遮掩我们在控制注意力方面是多么地无力，而这对每个人又是多么地重要的幕布被拉开，可能我们都会发现我们自己对于如何分配自身的注意力变得更为谨慎一些了。

 

原文链接：

https://thinkgrowth.org/ai-and-big-data-are-changing-our-attention-spans-959923adad7f

编辑：文婧

郑于飞，美本统计在读，计算机辅修。爱背着大包、挎着大热水瓶闯荡世界，忠于对自由的向往。喜欢联想、喜欢分析、更喜欢和不同的人交换想法，不幸却患有消息延迟症（可长可短）、轻度 OCD（时有时无）和动物恐惧症（不可治愈）。渴望在专业领域积极探索，找到自己。

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