上世纪五十年代，普通美国家庭每天看电视的时间高达6小时。1950年波士顿大学的毕业典礼上，时任校长丹尼尔·马什对电视开炮：
“如果电视热潮继续以目前的水平发展下去，我们注定会成为一个白痴国家。”
时过境迁，塑造现代世界的创新接二连三诞生，电视普及衍生出的电视辩论成为了美国大选的标配环节。
上世纪90年代，消费电子产业爆发式增长，电子游戏出现，随之而来是关于“技术有害”的担忧。每种新事物的面世，几乎都会经历误解-争议-培养的命运轮回，最终在漫长的博弈中，探索出一套行之有效的秩序规范。
二十世纪，从电视电脑到动画游戏，从未逃过大毒草的帽子，最新一位进场选手是算法。
人们面对新技术的艰深造物，难免会产生相似的恐惧。其中，短视频或更广义的内容领域，是算法引发种种争议的核心地带。
然而算法的内涵并非一个“猜你喜欢”的推荐黑盒，其学术定义是“以数学方式或者计算机代码表达的意见”，也就是说，它是一种处理信息的新生产力工具。
人类从未有过信息如此爆炸的时代。据IDC报告，全球每年产生的数据在2025年会增长到175ZB。
算法为人类提供一种与巨量信息相处的方式。作为一种应用工具，它早已深入社会生活的脉络肌理，形塑了一个远比下滑推荐更复杂、更广阔的世界。
一门技术的胜利
在人工智能这个细分产业里，“算法”是神经网络技术流派下的产物。
2012年，人工智能学者杰夫·辛顿双持英伟达GTX580勇闯ImageNet。他们研发的AlexNet算法模型，通过模拟人脑运转的方式训练电脑，以84%的识别准确率成功夺冠，一举推高了行业准确率。
杰夫·辛顿和他的两名学生，他们在2012年被谷歌收入囊中
神经网络算得上最正宗的“算法”。辛顿团队的开创性在于，科技公司从中看到了人工智能产业化的可能性。
算法决定了计算机识别事物的方式、并为具体的数据处理需求对应解决方案。算法需要足够大的算力来驱动；而算法的优化也需要大规模高质量的数据，因此算法、算力和数据被称为人工智能三大基石。
就像汽车取代马车一样，算法介入大大小小的移动互联网产品，是一种必然趋势。
首先，低门槛的内容供给，必然带来信息分发的效率问题。
人类一脚踏入互联网时代后，内容供给指数级提升。YouTube曾在2017年初披露，早在2016年，其用户每天观看视频的总时长就超过了10亿小时。为了应对视频内容近乎膨胀的规模，YouTube开始编写算法，利用用户数据进行个性化推荐。
现代人每天接收到的信息量是1986年的5倍，相当于175份报纸[2]，这种爆炸式的信息输入规模增长，使得“如何分发信息”成为了一门技术。
在短视频普及前，今日头条已经是一个基于算法的产物。而这种以兴趣推荐为参照系的算法，又随着快手、抖音这类短视频平台的出现，随之得到应用。
2016年，“英国选手”AlphaGo在围棋比赛上战胜了李世石
其次，线上线下的融合趋势让算法成为了移动互联网时代的最优解。
以电商为代表，在打车、外卖、招聘等一个个场景线上化的过程中，以精准匹配为目标的技术方案完成了对诸多线上化场景的改造。电商平台的千人千面，OTA平台的精准推荐，几乎都离不开算法的参与。
除了在短视频中的应用，早年间关于“大数据杀熟”、“骑手困在系统里”等讨论，都可以溯源到算法在互联网产业的渗透。
当AGI的浪潮袭来，最先应用算法的互联网公司，也自然成为了前沿探索的桥头堡。
一个重要的前置产业
2017年，八位谷歌研究员发表了一篇名为《Attention Is All YouNeed》的论文，提出了一种名为“Transformer”的语言处理架构，成为生成式人工智能兴起的标志性事件。
科技领域的许多创新看似源于偶然，但在更长尺度的周期里，它们的诞生大多有迹可循：下一个时代的推动者，大多是上一个时代的成功者。
2012年，吴恩达以顾问身份进入谷歌主持“谷歌猫”项目，很大程度上是因为只有Google拥有算法训练所需要的数据和算力，而这建立在Google庞大的数据规模和强大的盈利能力的基础上。
吴恩达在谷歌设计了“谷歌猫”项目
台积电的先进工艺依靠的是高达55%的毛利率。同理，如果中国的互联网公司没有建立在算法上的成功业务，人工智能的发展也会止步不前。
2021年末训练GPT-4时OpenAI耗尽了网上所有可靠英文文本资源，甚至偷偷到YouTube扒了一百万小时语料；拥有最强开源大模型Llama的Meta，本身就是全球最大的社交媒体平台。
另一方面，互联网公司基于用户体验对推荐算法的迭代过程，在无形中为人工智能做了许多技术沉淀。例如字节推出豆包大模型，全家桶的每一块都能对应上字节成熟的业务线。
人工智能领域，中美之间的竞争甚嚣尘上，一个关键原因在于，只有中国和美国拥有全世界规模最大的互联网产业。
繁荣的互联网和消费电子产业带动了芯片设计、数据中心、云计算等一系列基础设施的建立。
更重要的是，成长于互联网产业的工程师人才，恰好能成为前沿技术的“预备役”。AI公司们拿到融资要大干一场，HR们还得从互联网公司招兵买马。
人工智能的进步，离不开互联网公司们优化信息分发、精准匹配的漫长积累。
一种被看见的价值
时至今日，自动驾驶仍然存在着一个暂时无法打败的敌人：Corner Case（发生概率极低的事件）。
然而，无穷无尽的Corner Case并不代表自动驾驶是一项不值得研究的技术，它与今天处于舆论风口上狭义的“算法”处境类似。
算法是一个无比年轻的技术分支，从技术到规范处处是亟待填补的拼图。但从长远看，新技术往往是在争议之后创造了更大的价值。
推荐算法也是一样，在它出现前，一个人能看到的世界是非常狭窄的。正是因为推荐算法把信息与人高效连接在一起，才让更多人有了“被看见”、“被讨论”的机会。
今年年初，“开封王婆”频频登上各大平台热搜。她口才极佳的“说媒”被短视频博主发到网上迅速走红，让景区客流迎来爆发。
类似的故事时刻在发生：2023年9月，一条探访川剧团的短视频流传开来，让名不见经传的剧团火爆全网，三个月售出2.5万张票，老川剧团迎来了新生。
当单向、中心化的媒介变成了双向、去中心化的媒介，内容生产和分发的门槛被大幅降低，由此带来了一个巨大的改变：一个人的才智和技能，可以轻而易举地创造价值。
在推荐算法的帮助下，越来越多的人被真正看见，他们不再依赖经典的“生产资料”，通过一部手机就可以将自己的才能快速变现。
四川95后小伙王光强毕业后回到故乡，在抖音注册账号“阿坝小王子”，为家乡的农产品带货找销路，成为当地农村致富的带头人。
王光强（左二）与果农
正因为推荐算法让普通人“被看见”成为可能，才创造了全新的就业岗位。
作为一种技术工具，算法在不当使用时的确会产生负面作用。但在这个线上线下无限融合的现代社会中，很难简单区分哪些问题是媒介造成、哪些问题是社会造成。
算法打破了过去的社交同温层，让人们意识到世界上还有另一群人有不一样的观点。如果认为不使用推荐算法社会就不会产生问题，是一种过于简化的思路。
“有害的可能”不应该成为阻碍技术进步的理由，合理的探索、有效的干预防范是被历史无数次验证过的有效路径。
让汽车更安全的思路不是限制发动机的功率，而是提醒驾驶员系紧安全带。
