每个人似乎都同意社交媒体已经成为一个污水坑，一边是抵制文化的暴徒在强制推行意识形态的纯洁性，另一边是喷子在传播阴谋论。
X 和 Facebook 被指责加剧仇恨和冲突，英国的骚乱凸显了少数社交媒体帖子如何点燃人们日益增长的愤怒和怨恨。
作为回应，世界各国政府都在打击言论自由。土耳其禁止 Instagram，委内瑞拉禁止 X，英国政府将煽动暴力的人关进监狱，在某些情况下，仅仅是因为发表了糟糕的言论。
但除了禁止账户和审查错误信息之外，还有更好的方法来修复社交媒体。
问题的根源不在于个别帖子中的假新闻，而在于社交媒体算法如何优先考虑冲突并突出显示最两极分化的内容，以吸引参与度和广告收入。
前 Twitter 老板杰克·多西 (Jack Dorsey) 6 月份在奥斯陆自由论坛上表示：“这听起来有点疯狂，但我认为言论自由辩论现在完全是一种干扰。我认为真正的辩论应该是关于自由意志的。”
社交媒体算法的市场
多西认为，社交媒体的黑箱算法正在扭曲我们的现实，侵入我们的思维空间，影响我们的行为。他认为，解决方案是让用户能够在不同的算法之间进行选择，以便更好地控制他们提供的内容类型。
让人们选择他们想要使用的算法，从他们信任的一方开始，让人们选择构建自己的算法，他们可以将这些算法插入这些网络并查看他们想要的内容。他们也可以将它们转移出去。让人们选择拥有一个真正的市场。
这是一个简单但引人注目的想法，但在主流平台愿意让用户选择算法之前，还有很多障碍需要克服。
为什么社交媒体平台会抵制算法选择
普林斯顿大学计算机科学教授 Arvind Narayanan 曾广泛研究社交媒体算法对社会的影响。他告诉 Cointelegraph，Dorsey 的想法很棒，但不太可能在大型平台上实现。
算法市场是一项重要的干预措施。他解释说，中心化的社交媒体平台几乎不允许用户对其信息流进行足够的控制，而且随着推荐算法发挥越来越重要的作用，控制权正在越来越少。
我预计中心化平台不会允许第三方算法，原因和它们一开始不提供用户控制一样。这就是去中心化社交媒体如此重要的原因。
一些去中心化平台（如 Farcaster 和 Nostr）已开始进行早期试验，但 Twitter 衍生产品 Bluesky 是最先进的，并且已内置此功能。不过，到目前为止，它仅用于提供专业内容。
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Bluesky 试用算法选择
但西北大学助理教授 William Brady 告诉 Cointelegraph，他将在未来几个月内在 Bluesky 上试用一种新算法，作为该网站主要算法的替代方案。
研究表明，我们在网上看到的政治内容高达 90% 来自极少数积极性高、党派性强的用户。因此，努力减少他们的影响力是一个关键特征，他说。
代表性多样化算法的目的是更好地代表最常见的观点而不是最极端的观点，而不会使信息流变得单一。
我们实际上并没有消除强烈的道德或政治观点，因为我们认为这对民主很重要。但我们要消除一些我们知道与该发行版中最极端的人有关的最有害的内容。
使用AI创建个性化算法
Groq AI 研究员兼工程师 Rick Lamers 从另一个角度探讨了这个问题，他最近开发了一个开源浏览器扩展程序，该扩展程序可在桌面和移动设备上运行。它可以扫描和评估您关注的人的帖子，并根据内容和情绪自动隐藏帖子。
Lamers 告诉 Cointelegraph，他创建这个网站是为了能够在 X 上关注人们关于 AI 的帖子，而不必阅读煽动性的政治内容。
我需要在取消关注和关注所有内容之间做些调整，这样就可以使用 LLM/AI 根据主题有选择地隐藏帖子。
使用大型语言模型 (LLM) 对社交媒体内容进行分类，开辟了设计个性化算法的有趣可能性，而这种算法不需要社交平台同意更改。
但拉默斯表示，重新排序信息流中的内容比简单地隐藏帖子要困难得多，所以我们还没有做到这一点。
社交媒体算法如何放大冲突
21 世纪初，社交媒体刚出现时，内容是按时间顺序显示的。但从 2011 年起，Facebook 的新闻推送开始选择热门新闻向用户展示。
Twitter 于 2015 年推出了“当你离开时”功能，并于 2016 年转向算法时间线。我们所知的世界结束了。
尽管每个人都声称讨厌社交媒体算法，但它们实际上非常有用，可以帮助用户在浩如烟海的内容中找到最有趣和最吸引人的帖子。
去中心化平台 Farcaster 的创始人 Dan Romero 向 Cointelegraph 指出了他写的一篇关于这个话题的帖子。他说，每个世界级的消费者应用程序都使用基于机器学习的提要，因为这是用户想要的。
他说，从花费的时间来看，这是消费者所显示的压倒性偏好。
不幸的是，算法很快就了解到人们最有可能参与的内容涉及冲突和仇恨、两极分化的政治观点、阴谋论、愤怒和公开羞辱。
SocialFi 平台 Lyvely 的联合创始人戴夫·卡图达尔 (Dave Catudal) 说：“你打开信息流，就会被同样的东西所震撼。”
我不想受到也门、伊朗、加沙、以色列等国的轰炸……他们显然在推动某种政治上的、破坏性的冲突，他们想要冲突。
研究表明，算法不断放大道德、情感和群体内容。Brady 解释说，这是一种进化适应。
他说：“我们倾向于关注这类内容，因为在小群体环境中，这实际上给了我们优势。如果你关注环境中的情感内容，它可以帮助你抵御身体和社会威胁。”
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社交媒体泡沫的运作方式不同
社交媒体泡沫的旧概念是用户只能获得他们同意的内容，但这并不太准确。
虽然泡沫确实存在，但研究表明，用户接触到的他们讨厌的观点和想法比以往任何时候都多。这是因为他们更有可能与让他们愤怒的内容互动，无论是通过争论、在推文中引用它，还是通过群起而攻。
你讨厌的内容就像流沙，你越是反对，算法就越能发挥作用。但它仍然通过强调另一方最糟糕的观点来强化人们的信念和最黑暗的恐惧。
就像 20 世纪 70 年代的烟草公司一样，平台非常清楚过于注重参与度会给个人和社会带来危害，但看起来，要改变方向需要付出的金钱代价太大了。
Meta 上季度的广告收入为 383.2 亿美元（占总收入的 98%），Metas 首席财务官 Susan Li 将其中大部分归功于人工智能驱动的广告投放。Facebook 曾尝试使用桥接算法，旨在将人们聚集在一起而不是分裂他们，但选择不将其投入生产。
Bluesky、Nostr 和 Farcaster：算法市场
多西还意识到自己无法为 Twitter 带来有意义的改变，因此他创建了 Bluesky，试图打造一个开源、去中心化的替代方案。但他对 Bluesky 犯下的许多与 Twitter 相同的错误感到失望，因此他现在转而支持对比特币友好的 Nostr。
分散式网络允许用户选择使用哪些客户端和中继，从而可能为用户提供广泛的算法选择。
但对于去中心化平台来说，一个大问题是，构建一个合适的算法是一项艰巨的任务，可能超出了社区的能力。
去年 10 月，一个开发团队为 Paradigm 黑客马拉松的 Farcaster 构建了一个去中心化的供稿市场，但似乎没有人感兴趣。
罗梅罗认为，原因在于社区构建的 feed 不太可能具备足够的性能和经济性，无法满足现代大规模消费者用户体验的需求。或许可以作为开源、自托管类型的客户端使用。
他在另一个帖子中说，制作一个好的机器学习反馈很难，而且需要大量资源才能实现高性能和实时性。
如果你想做一个用户体验良好的信息流市场，你可能需要创建一个后端，开发人员可以上传他们的模型，客户端可以在他们的[基础设施]中运行该模型。这显然存在隐私问题，但也许是可行的。
然而，更大的问题是，消费者是否愿意为你的算法付费，这还有待确定。
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