マッシャブルのシリーズアルゴリズム私たちの生活と未来をますます制御する謎のコード行を探ります。
デジタル時代では、パーソナライズされたアルゴリズムは常に私たちの相棒です。私たちは彼らを見ている、というより彼らが何を決めるのか私たちはほら、私たちが家族を見る以上に。彼らを嫌うか、彼らについてあまり知りません、彼らは脳を操る— 朝の「Facebook をざっと見る」から、午後の YouTube 休憩、夜の Netflix 、就寝前の「Facebook をざっと見る」まで。
アルゴリズムが私たちのために機能しているとき、それらは目に見えません。私たちは、自分がそれを望んでいることに気づく前に、自分が好きな種類のコンテンツが提供されていることに漠然と気づいていますが、その猫のビデオを楽しむのに忙しすぎて気にすることさえできません。 (オルダス・ハクスリー運動会があるでしょう。)停止私たちのために働いている、そのとき私たちは気づきます。したがって、これらのコードの塊との意識的な関係は、ほとんどの場合、有害なパートナーに特有のフラストレーションを伴います。
あなたはどうか知りませんが、私はデジタル生活の中で、特定のアルゴリズムとの悪い友情から抜け出せていないように感じています。まあ、悪くはありませんが、ただ...役に立たないだけです。迷惑な。そしてあるケースでは、当然のことながら恐ろしいことになる。直接言及して説明させてください。
Netflix
Netflix のおすすめアルゴリズム、知り合ってどれくらいですか? 2000 年代初頭に遡ると確信しています。当時、あなたは私がすでにキューに入れていた DVD に基づいて、私が好みそうな DVD を提案していました。ねえ、私が行列を気にしていたときのことを覚えていますか?すでに保存した番組を検討する前に、「トレンド」や「Netflix で人気」の項目を選択しなかったときのことを覚えていますか?良い時代だ。
ただし、ここからが問題です。途中で、あなたも変わりました。以前はユーザーの評価を表示していました。スターシステムを覚えていますか? Netflix の加入者は各テレビ番組や映画を 5 つ星で評価し、私たちはその平均値を確認することになります。それは必ずしも正確ではありませんでしたが、Rotten Tomatoes と Metacritic のスコアの領域にありました。私はテレビ視聴者の知恵を信頼しています (だからこそ、「トレンド」や「人気」というカテゴリーが今機能しているのです。正直に言うと、それはあなたのことではありません)。私は映画の民主主義を信じていました。
しかし、民主主義は2017年に音を立てて停止しましたね。 「さようならスター、こんにちは親指」あなたのマスターたち書きました— ある評価システムが別の評価システムに置き換わっていると思わせる言葉巧みな手口。星は私たちの票でしたが、あなたはそれらを敷物の下に一掃しました。代わりに、私たちはあなたに親指を立てるか親指を下げる必要があります。そして、私たちが望んでいたかどうかに関係なく、すべての番組や映画のページに緑色でパーソナライズされたパーセンテージ、つまり「一致番号」を表示することになります。
ユーザーは混乱した。 「95% 一致」ということは、人間のユーザーが番組に 10 点満点中 9.5 点の評価を与える可能性が高いことを意味するとまだ思っている人もいるかもしれません。結局のところ、あなたはスター システムで私たちがどのように投票するかを予測していたのですから、これは当然の想定。でもいいえ、それはあなたが 95% であるということを意味するだけです自信を持って私はその番組が好きになるでしょう。これはエンジニアにとっては興味深い指標であり、マスターにとっては役立つかもしれません。ユーザーが作成したスコアが与える微妙なニュアンスを覚えている人にとって、それは侮辱です。そして、私たちは何を観るべきかを見つけるためにスマートフォンに急いでアクセスすることになります。
もしあなたが自分自身を認識していれば（そしてもし元AI研究者でNetflix共同創設者のリード・ヘイスティングス氏この奇妙な一致指標が私たちに何をもたらすのか疑問に思うかもしれません。 Netflix の歴史の中で、自信の 1% の低下のみに基づいて、たとえば「92% の一致」と「93% の一致」のどちらかを選択した人間がいるでしょうか?
ありそうもない。私たち人間は、番組の長さ、友人が番組について何と言ったか、気分がコメディかドラマか、誰が出演しているか、レビューの内容など、さまざまな要素を好みます。そして、あなたがいつもそうであることに私たちが気づいていなかったとは思わないでくださいとてもNetflix オリジナル作品を気に入っていただけると確信しています。リリースされたばかりで、大きな赤い N が付いていますが、たまたま「99% 一致」なのでしょうか?
まあ、あなたに対する私たちの信頼はずっと前に失墜したとだけ言っておきましょう。
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YouTube
Netflixに公平を期すために言うと、私は実際に気に入りましたストレンジャー・シングスシーズン 3。ただし、YouTube のアルゴリズムを試してみる必要はありません。到着してから数日後、「Why」という名前のビデオをお勧めします。ストレンジャー・シングスシーズン 3 は機能しませんでした」というメッセージが「次へ」キューの一番上にあり、私がどれほど積極的に視聴を拒否したにもかかわらず、数週間も動じませんでした。
程度の差こそあれ、同様のことがその後にも起きた最後のジェダイ、ゲーム・オブ・スローンズシーズン8、ドクター・フーシーズン11とスカイウォーカーの台頭。これらの大きなテントの文化イベントに対する私の反応は次のようなものでした。まあ" に "マイナークラシック「しかし、あなたは私の意見を尋ねたというよりも、誰かが彼らを憎んでいるのを私に見てほしかっただけです。私が好きなものすべてを嫌いになった方が本当に良いでしょう。」
マッシュ可能な光の速度
問題は、YouTube の推奨アルゴリズムです。このひどいひどい混乱です。たとえ私がその番組が好きでなかったとしても、嫌いなものに集中したくない。特定の映画の脚本や視覚効果を説明するビデオをクリックした場合、それはおそらくその映画が気に入ったことを意味します。それは、その監督やその政治的傾向に対して病的な憎悪を抱いている人から、その映画に対して辛辣な言葉を浴びせられたいという意味ではありません。
部屋、YouTube の推奨アルゴリズムを読んでください。聞いたことがありませんか感情分析?
ああ、でも感情は気にしないでください。私が見るのが嫌いでも気にしません。もっと見てほしいだけなのに、物議を醸す動画を宣伝するために調整されています。その結果、クリエイターたちは過激な意見を持つことで報われることを知っています。 （YouTubeには拒否されましたUp Next の推奨事項でより過激なビデオを生成する、いわゆる「ラビット ホール効果」の存在。ただし、次のような研究プロジェクトこれですそしてこれです十分な証拠を提示してください。）
私たちが過去 4 年間で学んだように、皆さんの過激主義と憎悪への傾向は政治的領域にまで広がっています。そのスペクトルの一方の端が他方の端よりも極端であることに気付かなかったわけではありません。あなたは米国の有権者を次のように導きました。クリントン支持の動画よりもトランプ支持の動画のほうがはるかに多い2016年にあなたは貢献しましたジャイール・ボルソナロという気候変動否定派の変人を持ち上げるブラジル大統領に。
今でも、あなたのマスターは常に「」のようなくだらないことをしなければなりませんプランデミック" そしてアレックス・ジョーンズそして最悪の事態はQアノンの映画の世界あなたの嫌な口から。人間とアルゴリズムの間の有害な関係について話します。あなたは現在、地球全体と一つになっています。
スポティファイ
Spotify Discover Weekly アルゴリズム、あなたが 2015 年に登場して以来、私たちはとても楽しい時間を一緒に過ごしてきました。あなたは憎しみやテロを引き起こしたり、利己的であったり、無意味な指標を発明したりしたことはありません。私は、あなたが毎週月曜日に自分自身を更新し、さまざまなソースから素晴らしい曲をたくさん届けて私を驚かせてくれるのを見るのがとても楽しみでした（私は自分の音楽が好きです）素晴らしい折衷的）。時には3時間にも及ぶ花束。ああ、Discover Weeklyさん、やめるべきです！
でも最近は...そうではありません。かつては素晴らしかった月曜日のプレイリストは、完全に 1 種類の音楽に焦点を当てたモノカルチャーになってしまいましたが、それは部分的には私のせいではないかと心配しています。それでも、私のことをきちんと理解していただければ、私たちの関係は以前のような栄光に戻ることができると思います。説明しましょう。
昨年と同じように、あなたはまだ素晴らしいものを表面化し続けていました。あなたは、DJ Shadow と The Black Keys の新リリースで私を喜ばせ、慢性的に評価されていないジェーン・ウィーバーを私に紹介し、残酷な風刺で私のイギリス人の心を喜ばせてくれました。Brexit ディスコ シンフォニー。私がカリフォルニアの夜遅くからロンドンの早朝にかけて、2019年のEU離脱ドラマの最新情報を追いかけていたとき、あなたのクッキーは私を見ていましたか？気にしないでください、私は怒っていません。
その後、パンデミックが起こりました。私はランニングに戻りましたが、ダンスに合わせて踊るのが好きな音楽スタイルの 1 つであるドラムンベースも、より速く走るのに役立つことに気づきました。ドラムンベースは約 180 BPM で計測します。これは、多くのコーチが推奨するリズム、つまり 1 分あたり 180 ステップに一致します。 （それすべてのランナーにとって必須ではありません(ただし、私にとっては確かに効果があります。) 私は、リキッド ドラム & ベース (リキッド ファンクとも呼ばれます) とブラジリアン ドラム & ベース (サンバスとも呼ばれます) という 2 つのクールなサブジャンルに焦点を当てました。
3月から5月にかけて、他の人がサワードウを完成させている間、私は私の究極のドラムンベースランニングプレイリスト、現在697曲強力です。これはかなりの手術活動でした。かなり多くのダンスアーティストが本質的にダブステップをD&Bレーベルの下に密かに持ち込もうとしているようだ。ダブステップが好きな人にはさらにパワーがありますが、そのどもりのうなり声と泣き声が私の走りを止めます。だから、もみがらから小麦を選別するためにたくさんの曲を聴く必要がありました。
しかし、あなたは私がドラムンベースを聴いているという事実にしか注意を払っていませんでした。突然、あなたは私に同様のトラックを提供することに熱心になり、私のDiscover Weeklyプレイリストにはドラムンベースしか含まれていませんでした。あなたの行動は、何と言えばいいでしょうか？ — 少し余分に。私が走っているのを見て、汗止めバンドとボリュームのあるショートパンツを着て並んで息を吹きながらやって来たように。ほら、私も走りますよ！
問題は、親愛なる愚かなアルゴリズムよ、あなたはサブジャンルを区別するのがあまり得意ではないことです。サンバスに興味を持ったとしても、ダブステップを知ることはできないでしょう。あなたが私に押し付けたもののほとんどは低品質でした。しかし、それは問題ではありません。つまり、私はあなたに他の種類の音楽を期待しているということです。折衷的な音楽。驚きと楽しい音楽。車の音楽。デスクトップミュージック。音楽を巡る散歩。人生のすべてが毎分 180 歩で生きているわけではありません。
こう考えてみてください。私は一日にせいぜい 1 時間しか走っていません。私がそれを処理して、残りの 23 時間をあなたが処理するのはどうですか?理想的には、あなたはこの 1 日たった 1 時間のことを自分で発見できるほど賢いのですが、あなたはそうではないので、私があなたを再訓練する必要があります。ますます、私は 180 BPM あたりのさまざまな種類の音楽を探すようになりました (または、同じくらい効果的にはその半分です。90 BPM では、エミネムの没頭するだけではありませんマインドフルネスの完璧な賛歌、これまでに作られた最高のランニング トラックの 1 つでもあります)。しかし、そのスイートスポットには十分な良いものがなく、ラン中にD&Bに戻ってしまうことがあり、問題を悪化させています。
ほら、コンテンツアルゴリズムの皆さん、私たちの関係にもう少し興味を持って行動してくれれば、これは問題にはならないでしょう。というか、エンジニアが人間の行動を研究し、レコメンデーション エンジンを微調整するためのより多くのオプションを提供することにもう少し興味を示してくれたら。
私たちはさまざまな好みを持つ複雑な生き物です。私たちの中には、これらの好みを操作できる人もいます。しかし、私たちの残りの人々は、そのような操作に対して怒りを感じる可能性が高くなります。本当に、いつか真の AI になるかもしれないアルゴリズム、そんなことで自分の評判を台無しにしたいのですか?あなたは役に立つことが多いにもかかわらず、誰もあなたを何の目的にも利用しないというアルゴリズムの反動を危険にさらしたいですか?
そうでない場合は、設定を調整してみましょう。たとえば、特定のプレイリストから特定の音楽を除外できるようにします。ブラックボックスを捨ててください。個別の質問をしてください。そうである必要はありませんクリッピー健全なレベルの対話を提供するため。私たちを知ってください。家族もそうすべきです。
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