【杞人忧天:可怕的信息极乐世界】

今天想信息过载的问题,有点感触。

我们生在大数据信息过载的时代。以前一直觉得作为NLPer,自己的天职就是帮助解决这个过载的问题。就好像马云的宏愿是天下没有难做的生意,我们玩大数据的愿景应该就是,天下没有不能 access 的信息。于是谷歌出现了,用粗糙的关键词和数不厌大的气概,解决了信息长尾问题。于是我们开始批判谷歌,信息长尾解决的代价是数据质量太差。于是人智(AI)派来了,借力深度作业(deep processing, whether deep learning or deep parsing),企图既要解决大数据的长尾,也要大幅提升数据质量,让全世界对于信息感兴趣的心灵,都有一个源源不断的信息流。这是从我们从业者的角度。
今天换了个角度想这个问题,从信息受众的角度。作为消费者,作为白领,我们从人类的信息过载的战役不断优化的过程中得到了什么?我们得到的是,越来越高质量的、投我所好的信息流。以前是在过载的海洋、信息垃圾里淹死,如今是在精致的虚假的满足里噎死。感受不同了,但反正都是死。哪怕做鬼亦风流,死鬼却从不放过我们。于是我们花费在朋友圈、新闻apps、娱乐apps的时间越来越多。无数天才(很多是我的同行高人)绞尽脑汁研究我们的喜好,研究如何黏住我们,研究什么诡计让我们拼死吃河豚。
一个人敌不过一个世界,这是铁律。七情六欲血肉之躯的消费者个体敌不过无数盯着消费者喜好的商家及其帮凶(包括在下)。于是我们沉沦了,成为了信息的奴隶。我们同时也不甘心,在努力寻求自救,不要在糖罐里甜腻死,虽然这甜越来越幽香、巧妙,充满诱惑。我们就这么一路挣扎着。但随着信息技术的提升,中招的越来越多,能自救的越来越少。
世界有n十亿人,m千万个组织,在每时每刻产生信息。假如我们把自我信息满足的门槛,用各种 filters 无限拔高,拔高到千万分之一,我们面对的仍然是 n百人和m个组织的产出。当技术提升到我们可以 access 这个高纯度但仍然能淹死人的信息的时候,我们一定相见恨晚,乐不思蜀,有朝闻道夕死可矣的感觉。这是一个可怕的极乐世界。
我们作为消费者在打一个注定失败的自虐之仗,试图抵制抵制不了的诱惑。说一点个人的应对体会,结束这个杞人早忧天的议论。这个体会也从朋友中得到印证过。
体会就是,有时候我们可以学林彪副统帅,不读书不看报,突然就掐了信息源和apps,专心做自己的事儿。一个月甚至半年过去,回头看,自己其实没有损失什么,而且完成了拖得很久的工作(其中包括如何去用语言技术提高信息质量诱惑别人的工作,不好意思,这颇滑稽,但无奈它是在下借以安身立命的天职)。
同行刘老师有同感,他是做事儿的人。我问他要不要加入群,咱们大伙儿聊聊NLP啥的。刘老师说,我这人经不起诱惑,曾经加入了n多群,一看话题有趣,就忍不住要看、要回应、要投入。结果是做不完手头的事儿。后来一横心,退了所有的群,就差把手机扔了。刘老师的做法也是一种自救。
其实我们最后还是要回到信息流中,再坚强的灵魂也不可能苦行僧一样长时期拒绝高品质信息以及消遣式信息享受。一味拒绝也自有其后果。意志力强的是在这两种状态中切换。更多的人意志力不够,就一步步淹没。退休了被淹没,也可算是福气。年轻人被淹没,这就是罪过,而恰恰是后者才是最 vulnerable 的群体。“忽视信息视而不见”乃是白领劳动者的生存技巧,但对于涉世未深的年轻人很难很难。据观察,在信息轰炸中淹没(info-addiction),其问题的严重性已经不亚于吸毒和酗酒,感觉与游戏的泛滥有一拼,虽然我没有统计数据。
因此,我想,人智可以缓行,我们没必要那么急把全世界的人生和时间都吞没,可以积点德或少点孽。同时,希望有越来越多的人研究如何帮助人抵制信息诱惑,抵抗沉沦。理想的世界是,我们既有召之即来的高质量信息,又有挥之即去的抵制工具在(类似戒毒program)。虽然后者的商业利益少,但却是拯救世界和人类的善举。
最可怕的是在下一代,可以看到他们的挣扎和无助。games、social media 和 internet 吞噬了无数青春。而世界基本是束手无策,任其沉沦。家长呢,只有干着急。我们自己都不能抵制诱惑,怎么能指望年青一代呢。充满 curiosity 和躁动的心灵,注定受到信息过载的奴役最深。其社会成本和代价似乎还没有得到应有的深入研究。
今天就扯到这儿,希望不是信息垃圾。
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发布者

liweinlp

立委博士,计算语言学家,多语言多领域自然语言处理(NLP)资深架构师。前弘玑首席科学家,聚焦RPA+AI的NLP低代码多领域落地,设计NLP核心引擎雕龙,落地多领域场景,包括金融、电力、航空、水利、客服等。前讯飞AI研究院副院长,研发支持对话的多语言平台,前京东主任科学家, 主攻深度解析和知识图谱及其应用。Netbase前首席科学家,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的解析(parsing)精度,并且做到鲁棒、线速,scale up to 大数据,语义落地到数据挖掘和问答产品。Cymfony前研发副总,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。立委NLP工作的应用方向包括大数据舆情挖掘、客户情报、信息抽取、知识图谱、问答系统、智能助理、语义搜索等等。

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