李彦宏批评推荐式算法，你怎么看？
首先，我们得明白，推荐式算法，尤其是那些由大数据驱动、越来越智能的算法，其核心目标是什么？简单来说，就是让用户在平台上停留更久，看到更多内容，从而实现商业价值。无论是电商平台的“猜你喜欢”，还是短视频平台的“为你推荐”，抑或是新闻资讯的首页瀑布流，背后都是强大的推荐引擎在运转。它们通过分析你的浏览历史、搜索记录、点赞评论，甚至你滑动屏幕的速度和停留的时长，来构建你的用户画像，然后把它们认为你会感兴趣的内容推送给你。
从商业角度看，这无可厚非。精准推荐确实能提高用户满意度，降低信息获取成本，甚至创造新的消费需求。你想想，如果没有推荐，你可能永远也找不到那个你特别喜欢但不知名的独立设计师的品牌，或者那个能解答你某个专业问题的长尾知识内容。推荐算法在某种程度上，是对信息爆炸时代的一种高效组织和筛选。
然而，李彦宏所说的“批评”，我认为主要指向了这种模式过度优化后带来的负面效应。他可能是在提醒大家，当推荐算法为了追求“让你停留”而变得过于强大时，可能会出现以下几个令人担忧的问题：
信息茧房与认知固化： 这是最常被提及的一点。算法倾向于推送你已喜爱或认同的内容，因为它知道你大概率会为此买单。久而久之，你就如同生活在一个由算法精心搭建的“信息茧房”里，你看到的世界是被不断强化的、熟悉的。那些与你原有观点相悖的、让你感到不适的、需要你付出努力去理解的新信息，很容易被算法屏蔽在外。这不仅会加剧社会群体的认知割裂，也可能让我们变得越来越固执，难以接受新事物，思维模式也容易僵化。想象一下，一个只听过摇滚乐的人，如果算法总是给他推荐摇滚，他可能永远也体会不到古典乐的魅力。
“被喂养”而非“主动探索”： 推荐算法让获取信息变得太容易了，甚至是一种“被喂养”的感觉。我们不再需要主动去搜索、去筛选、去判断什么内容有价值，算法会替我们完成。这在短期内很爽，但长期来看，可能会削弱我们的主动学习能力和独立思考能力。我们可能习惯了被动接受，而丧失了主动求知的动力和能力。当我们不再需要主动思考“我想了解什么”，而是等着算法告诉我“你应该看什么”时，一种隐形的被动感就产生了。
价值导向的扭曲： 为了留住用户的注意力，算法往往会倾向于推送那些能够激发强烈情感反应的内容，比如猎奇、争议性强、甚至是煽动性的内容。这些内容可能在短期内能抓住你的眼球，但它们往往缺乏深度、不一定真实、甚至可能具有误导性。长此以往，我们获取的信息可能越来越碎片化、表面化，甚至带有偏见。“有深度”的内容，那些需要耐心和思考才能理解的内容，往往因为其“低转化率”而被算法边缘化。
对创造力的压制（间接）： 当平台上的内容越来越倾向于迎合大众口味和算法偏好时，那些真正有创意、敢于挑战常规的“非主流”内容，可能会因为难以被算法识别和推荐，而难以获得曝光。这无统计上的数据显示，一些平台上的头部内容越来越相似，因为它们都在追求同一个算法逻辑。这可能会让内容生态变得单一，限制了文化和创意的多元发展。
商业利益与用户福祉的潜在冲突： 最终，推荐算法是为了商业利益服务的。当用户停留时间、点击率、转化率成为衡量一切的标准时，用户的长期福祉、认知健康、甚至社会价值，就可能被放在次要位置。如果一个平台发现推送“假新闻”比推送“深度报道”更能吸引用户，算法可能会在不知不觉中向前者倾斜。
李彦宏作为百度（一个曾经以搜索为核心，后来大力发展推荐算法的公司）的掌舵人，他拥有非常直接和深刻的体会。他可能看到了这种算法模式在商业上的成功，但也敏锐地捕捉到了它对用户心智、信息生态乃至社会层面的深远影响。他所提出的“批评”，我认为是在呼唤一种更负责任、更均衡的算法设计。
这种均衡意味着什么？
强调用户的主动权： 平台应该提供更多工具和选项，让用户能够更好地控制自己的信息流，而不是完全被算法牵着鼻子走。比如，提供更精细的“不感兴趣”选项，允许用户主动“屏蔽”某些类型的标签或作者，甚至提供“随机”或“随机探索”模式。
多元化信息的价值： 算法应该认识到，信息的多样性和对用户认知的挑战，本身就是一种价值。应该有一些机制去鼓励和推荐那些“可能不太符合你现有口味，但却有益于你开阔视野”的内容。
透明度和可解释性： 用户至少应该知道为什么会看到某个推荐，了解算法背后的逻辑，而不是像一个黑箱一样运作。虽然完全透明化很难，但努力提高算法的可解释性，至少能让用户产生信任，并能更好地进行反制。
平衡商业与社会责任： 平台方需要承担起更大的社会责任，不能仅仅以商业利益为唯一导向。在算法的设计和优化过程中，要考虑到对用户认知、信息生态以及社会整体的影响。
总而言之，李彦宏的批评并非否定了推荐式算法的价值，而是对其过度驱动和潜在弊端发出了警告。这是对我们当下互联网生活方式的一次集体反思：在享受算法带来的便利的同时，我们是否正在失去一些更宝贵的东西？而作为产品的设计者和拥有者，如何在追求商业成功的同时，守护好用户的心智和社会的健康发展，是所有科技公司都需要认真思考的课题。这不仅仅是技术问题，更是关于我们如何理解和塑造人与信息的关系，以及未来的社会形态的哲学命题。
网友意见
有建设性的批评需要同时提供一些解决方案。
比如说你说有泥的地不能扫，不能扫怎么办呢？可以墩布去墩，八字法或者吉普赛舞步法等等。
做事的时候有问题，一般有两种，一种是不知道有问题，一种是知道有问题但是没办法解决只好这样。
李先生提出批评，但是没说可能怎么解决，只能靠我们自己理解。
当然你可以当他说了解决方案，而且是悄悄说的那种，那就是“那些懂自己要什么的可能在百度哦”。
百度不是投喂，而是不得法的情况有用的东西都搜不到。
假如没有知乎、头条、抖音这类内容推荐市的平台，尤其是百度作为搜索引擎推送有用的信息已经是有一些问题，百度践行谁给钱多就推荐读者看啥的思路，别说“投其所好”，就是少发点有害的信息，也是需要大刀阔斧的。
当然，如果只有搜索引擎，或者说只有Google也不行，至少对于大多数人不行，不然不会有 Facebook 这样的时间线产品机会了。
说一些“为谁谁”好的话很容易，比如说 多喝热水，比如说多穿秋裤。但是这类要求和批评不是好的沟通方式。
用户喜欢什么就推送什么，这是商业化本身推动的，如果你是一个非盈利性的图书馆平台，比如说国家图书馆做一个大型信息流的内容平台，那可以选择不用一定投其所好，可以按照编辑喜欢或者什么通识等等的要求来做，这时“编辑觉得你喜欢”或者“各类要求觉得你应该看”就变成“多穿秋裤”、“多喝热水”的变种。
当然，非盈利性的组织，也需要经费，也需要发工资，也需要有一些激励目标，不然人呆着分外没劲最后只能留下每天酣睡的工作人员们，如果说可以不用关注多少人看，那么可以关注深度阅读的比例或者影响，甚至培养出多少专家等等这类指标。
但是这种事情，更加如同彩票，中了当然开心，不中了怎么办，难道印几个横幅和彩旗强行授予？
搞不好最后一看，漫画专区和仙侠小说专区，扎堆了大量的深度阅读用户，每个人动辄百万字阅读量，评论区里对各类奇门遁甲、帅哥美女如数家珍。
最后估计只好以进了多少资料，整理了多少文献，甚至地板是不是每小时擦一遍，墩布是不是八字法拖地等等来不断做考核。
商业化机构，是消费者选择下生存的机构，这类机构一定会砍掉越来越多的冗余成本，追求收益，比如我们公司所在的办公区域，清洁工作也会由大楼统一管理，不会是每家公司自己雇佣八字法拖地的妇女，也不会不盯着用户活跃度和新增用户数跑去做一些命令式的东西，如果有，或者有过，一定是决策出过问题，换句话说，看错过。
获得一些可持续的收益之后一定会扩大规模直到能力范围的限度。那么不断找你最爱看的，而且是法律允许范围内的，简直是天经地义的事情。
作为消费者，坦然消费自己喜欢的东西，居然也会被批评、恐吓，如果不是恐吓式获客的全新手段，那就听来乐呵乐呵，当作茶余饭后的笑谈吧。
刚上高中时候，我接触了知乎，那时候它的推送方式比较简单，我好奇地阅读它给我推送的一个个有趣的问题，科普知识、人际交往、大开脑洞...那时候就有人在抖机灵。看知乎就像读一本有趣而又充满智慧的书，它让我认识到互联网传播知识的力量，也打开了我互联网学习的大门。
期间知乎更新过很多次，推送算法也越来越成熟，后来干脆只有使用知乎app才能看到所有回答了，一直到高三，它推荐的问题越来越单一，我是一个理科高考生，它天天给我推送相关的问题，虽然问题都比较简单，但答主们的回答也引起了我的深思并让我受益良多。
后来知乎越来越“智能”，高考出分当天给我推送志愿填报问题，追女票时期给我推送谈恋爱注意事项，进了学校推送大学生活之类的...甚至有一天我发现，我在打字谈论过什么话题或者和朋友们聊天时提到什么话题时候，知乎也会给我推送相关内容。
大学期间，它向我不断释放焦虑，选专业、评奖学金、保研、内卷、猝死......让我几次卸载又几次装回来......
李彦宏固然没有做到知行合一，但我觉得他说的还是有道理的，推荐式算法有着不可替代的作用，但滥用推荐式算法不仅不能“发现更大的世界”，反而使一个人沉迷奶头乐，固步自封，甚至可能走向毁灭。
2021-01-07
不得不说，李彦宏这个认知还是非常正确的。
仔细回想下，推荐算法还没兴起之前，国内网络上还是以中庸之道为主，讨论什么问题都是不偏不倚，调和折中。为什么？因为那个时候推荐算法非常弱，顶多是个svd，你看到的内容就是调和折中的，虽然杂，但什么视角都有。
推荐算法兴起之后，更甚者的是，加持了nlp中的sentiment analysis（情感分析），急剧的缩窄了每个人的视角，并且将你带向极端。推送算法会收集你的历史记录，不论是阅读记录，点赞收藏喜欢以及反对记录，根据这些记录的相关内容，去做内容分析情感分析（训练模型），给你推送最类似的内容。
长此以来，你只会也只能看到你想看到的，你的视角从一个面缩窄成为一条线，最后变成一个牛角尖一样的点，形成了自己的信息茧房。
当女生点赞了一个男女关系的内容，那可能下一个推送就是《一年赚不到五十万的国男配不上你》，如果恰巧你看爽了双击了屏幕，那么伯爵的回答将会长期充斥着你的知乎，后面就离加入咪蒙派不远了。
同样的，当男生阅读课一篇NBA相关内容后，大量nba文章回答会推送给你，再恰巧你点赞了一篇詹黑/科黑回答，那恭喜你，你可以在知乎看一辈子撕逼了。
近年来网络上的对立越来越严重，这绝对有一份推荐算法的功劳。
2021-08-28更新：
终于来了
·
在很多互联网巨头眼中，人嘴与猪口一样。
所有投行专家的图表、分析报告，只是计算猪饲料与猪肉的产出比而已。
他们仿佛说：
你把这些猪分栏（用户分群）关起来。
放够食料（针对用户喜好，进行养猪式投喂）。
那些猪便会相安无事，而天下太平，并且稳定产出猪肉（利润）了。
这种经营方式，在移动互联网爆发初期很有效，只要有稳定增长的用户，进行养猪式投喂，即可得到源源不断的利润。
但作为用户，我们感到，被常年过度灌食某种低端饲料，见到饲料都想吐。
李彦宏也是意识到了这一点，所以才批评这种“养猪式投喂”的推荐算法。
其实百度早就意识到，在移动互联网时代末期，几乎没有新增用户红利了，为了将用户和流量锁死在自家产品中，互联网巨头们就必须了解挖掘用户的深度目标和需求，而不是养猪式的投喂。
那么，什么样的推荐算法才是最好的呢？
深度学习推荐算法才是最好的。
所谓的深度学习，实际上是机器学习的分支，机器学习指的是：在没有明确编程的情况下使计算机获得学习的能力，则该研究领域可以被称为机器学习。
深度学习是机器学习的一个子集，基于神经网络技术，深度学习可以从原始数据直接学习、自动抽取特征、通过足够多的隐含层神经网络，对特征值逐层抽象，最终拟合极其复杂的函数，以实现回归、分类或排序等目的。
简而言之，深度学习，就是把海量答案投喂给计算机进行学习后，使计算机能自动解决类似的问题。
当然，机器并不能解决人类的所有问题，人类发明人工智能、机器学习、深度学习的动机，是让机器自动解决“可计算问题”。
简而言之，就是让机器替代脑力劳动，满足人类自身的惰性。
“可计算问题”是数学问题中的一个分支，数学问题又是“所有问题”的分支。所以“机器学习”和“深度学习”的本质是人工智能解决“可计算问题”的手段。
而与内容推荐相关的问题，恰恰是一种“可计算问题”，完全可以用深度学习的方式解决。
近些年来，人工智能深度学习技术在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应用于个性化推荐系统领域中。
接下来，我们就介绍两种最知名的深度学习推荐算法：
YouTube的深度神经网络个性化推荐系统：
YouTube是全球最大的视频分享网站，其个性化推荐系统，为超过10亿用户从不断增长的视频库中推荐个性化的内容。
YouTube的推荐系统由两部分组成：
l 候选集生成：从百万量级的视频库中，为用户生成上百个候选视频。具体做法是，对于一个Youtube用户，使用其观看历史（视频ID）、搜索词记录、人口学信息（如地理位置、用户登录设备）、二值特征（如性别，是否登录）和连续特征（如用户年龄）等，对视频库中所有视频进行多分类，得到每一类别的分类结果（即每一个视频的推荐概率），最终输出概率较高的几百个视频。
l 排序：对候选进行打分排序，输出排名最高的数十个结果。
Youtube的深度学习推荐算法，本质上是让机器学习了地理位置、用户登录设备、性别、年龄等用户特征，与观看历史（视频ID）、搜索词的对应关系。
这样，当我们把地理位置、用户登录设备、性别、年龄等用户特征告诉计算机时，计算机就能预测出相应的观看历史（视频ID）和关键词了。
百度飞浆在YouTube算法的基础上，进行了升级，推出了开源的“融合推荐算法”。
飞桨是百度研发的我国首个开源开放、功能完备的产业级深度学习平台， 基于飞桨，百度大脑开放平台为中小企业提供各种易用的人工智能服务。
融合推荐算法
以电影为例，在飞浆的融合推荐模型的电影个性化推荐系统中：
首先，使用用户特征和电影特征作为神经网络的输入，其中：
用户特征融合了四个属性信息，分别是用户ID、性别、职业和年龄。
电影特征融合了三个属性信息，分别是电影ID、电影类型ID和电影名称。
然后，将用户对于电影的评分作为训练目标。
经过深度学习训练后的神经网络，就可以根据“用户特征”和“电影特征”，预测出评分了。
使用融合推进算法的电影推荐系统，可以预测出用户对电影的评分，然后将预测评分最高的电影推荐给用户。
深度学习的秘诀：
不仅是推荐算法，其实在深度学习的驱动下，人们在计算机视觉、语音处理、自然语言方面相继取得了突破，达到或甚至超过了人类水平。深度学习的成功的秘诀有以下三点：
1) 海量数据：深度神经网络基于大数据进行训练，市面上常见的商用语音助手，基本上都掌握十亿甚至百亿级对话库。从近期谷歌、微软和OpenAI的最新进展看，语料库的大小和能力成正相关，OpenAI推出的 GPT-3神经网络已经学习了45TB的语料，不仅可以更好地答题、翻译、写文章，还带有一些数学计算的能力。
2) 深度神经网络模型：深度神经网络的模型非常复杂，所以其能力也比传统机器学习更强，一般以参数量表示深度神经网络模型的大小，目前最复杂的用于NLP的GPT-3神经网络模型，其参数数量已经达到了1750 亿。
3) 大规模并行计算：
著名科学家 Richard S. Sutton曾说道：“回溯70年的AI研究，从中得出最大的经验是，利用计算力的通用方法最终总是最有效的，而且遥遥领先。”
为了追求更好的效果，模型复杂度和数据量越来越大，计算成本也越来越高，根据谷歌发布的信息，研究者估计在训练 110 亿参数的 T5（谷歌 2019 年推出的预训练模型）变体时，单次运行成本就远远超出了 130 万美元。
而百度大脑则更为夸张，其硬件由数十万台服务器以及中国最大GPU集群组成。数据包括全网数万亿网页内容,每天数十亿次搜索数据,百亿级别定位数据。
有了如此强大的硬件基础，自然会创造出最优秀的成绩，在2020年3月落下帷幕的全球最大语义评测SemEval 2020上，百度ERNIE摘得5项世界冠军， 该技术也被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》官方网站报道，相关创新成果也被国际顶级学术会议AAAI、IJCAI收录。ERNIE在工业界得到了大规模应用，如智能推荐、搜索引擎、新闻推荐、广告系统、语音交互、智能客服等。
各国政府早就意识到，人工智能可以达到或甚至超过人类水平。所以2013年美国政府启动“大脑计划”，同年，欧盟的人脑计划（Human Brain Project）入选了欧盟的未来旗舰技术项目。2017年中国国务院发布了中国2030年前人工智能系统发展计划，计划在2030年之前成为人工智能技术领域的世界领袖。2017至今，人工智能开源技术爆发、腾讯、百度、科大讯飞等企业也提供了人工智能云服务（也被称为人工智能开放平台）。2019年，我国人工智能企业数量位列全球第二。
科学家凭借无与伦比的创造技巧、以不朽的文明科技，仿造并超越了人脑机能。这是一项神圣的工程，而更为神圣的强人工智能技术，则矗立于世界文明的未来之巅，微笑着、等待着。
不按照用户喜好推荐。难道要按照谁给的广告费多推荐吗？
这件事情当年雅虎就试过。雅虎天真的以为优质客户能够出得起广告费。
结果用户无论查找什么关键字。前十个链接都是卖性保健品和假药的。毕竟只有这种公司才是真正愿意出广告费的。
推荐算法对于电商来说，在今年尤为热门。
这方面，抖音目前是技术上的领先、淘宝在追赶，知乎也在邯郸学步。
而百度在这里是什么位置呢？李彦宏为什么批评推荐算法？
因为他做不了啊，总不可能是因为他有良心、关心用户的信息自由和隐私吧（笑）
这几个词和李彦宏和百度有什么关系（笑）
做的最好的是抖音，因为他的产品是以视频驱动的。在追赶的是淘宝，因为他们是图文驱动的。当然淘宝这一年来发了疯的想在内容（特指短视频和直播，图文基本被抛弃）上进行追赶。小红书和豆瓣在这两个方面也在赶。
而知乎、百度基本上要么在邯郸学步，要么在望洋兴叹，因为他们是文字驱动的。
以至于我一度感叹，如果不会做视频、不会做图文，那我恐怕迟早要变成赛博文盲。
视频、图片、文字。
从有效信息的密度来说，是文字＞图文＞视频。
而单纯的从信息密度来说，是视频＞图文＞文字。
这决定了，抖音做推荐流，行。知乎做推荐流，不行。只能是把自己做成了百家号+UC。
以至于沦落到不断地推送百家号式的文章，沦落到在抖音上打广告标榜“上知乎写字捞金”
因为文字本身就是对信息的抽象，对于AI的训练非常不友好。基于大量文字的内容识别和推荐算法很难做，甚至我怀疑直接做不了。
相比之下，计算机视觉方面，美颜、视频美颜、人工换脸这一块的应用可以说是突飞猛进。基于计算机视觉的推荐算法更是制造了一个新的巨头字节跳动。
通过人工智能识别标签，进行人群圈选，很大程度上是助力了粉丝经济。
我们去年看了足够的美国笑话，看到川普带领着自己的信仰粉不断的整活。觉得好笑。
做电商的人看到川普就是大力锤掌，直呼内行。
什么叫粉丝粘性啊（战术后仰）
什么叫人群圈选啊（战术后仰）
什么叫粉丝唤醒、粉丝再转化啊（战术后仰）
人美国的大选都已经不再是单纯的比谁的支持者多了。那是流量电商时代的做法，我的转化率固定的，流量越大，成交越高。人多，投票的就多。
美国大选现在都玩内容电商的玩法了，反正再离谱也大不了就是从五五开变成四六开。那谁的支持者投票率高。谁的选票就多。川普大选之前歇斯底里的发推，VOTE！VOTE！VOOOOTEEEEE！，总不是给拜登支持者看的。无非还是推动人群转化，“OMG！买它！买它！买它!!!”
其实还不是给内卷逼的。人美国大选都卷成这样了，国内做流量生意的也只能全在这一条路上挤了：不论商家还是平台。
信息茧房这个词也说的很多次了，在信息茧房成型以后，信息回声效应会被极大的增强。
然后带来的是什么呢。是人自身会给自己做一个人群自限。
就好像有些人一翻星座书，自己是天蝎座老阴比，觉得很有道理，然后给自己树了个腹黑的人设自己往上面靠。
人群会根据自己的人群归属，做出符合这个人群的行为。
汉服JK不能穿山。潮男AJ椰子两双，SKrrr——搞说唱的要是只会check it out不会skr，那...那除非他是old school那一挂的。
小清新们被车厘子自由、奶茶自由、XX自由撵得上天入地，带了自由后缀的东西如果不买，就显得自己生活可悲、人生灰暗了一样。
这些是什么。这些都是...都是商机啊同志们。
不管李彦宏自己怎么做，单说这个观点对应到知乎这两年的问题上确实是说的很对了。我觉得根据用户喜好来推荐的系统只应该用于纯消遣的娱乐领域：游戏，动漫，电影。。。本来就是打发时间的，用户的喜好和品味长时间内也相对稳定，自然喜欢什么来什么最好。但是用在新闻，科普/观点（知乎），信息检索这些获取知识和信息的平台就不适合了，这些平台展示的要么是1）客观存在的东西，要么是2）有时效性的东西，强行划分只会约束用户的视野。而且上这些网站的时候，用户的期望本就不是寻求情绪上的刺激，加入诸如情感分析等模块，即便短时间增加用户活跃度，也只会降低用户体验，消耗长期潜力。至于一些比较综合的平台，比如B站，则应该划分好不同板块，分别处理（其实我觉得现在B站做的就比知乎好很多）。
从技术角度来说（我没做过推荐系统，这里说些瞎话），可能现有的推荐系统指标太局限，只是反应了用户的短期活跃度，并不能真正反映用户的长期体验。如果换一个长期的指标，说不定算法就会自然收敛到一个比较开放的，多元的解了。
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