每個人似乎都同意社交媒體已經成爲一個污水坑，一邊是抵制文化的暴徒在強制推行意識形態的純潔性，另一邊是噴子在傳播陰謀論。
X 和 Facebook 被指責加劇仇恨和衝突，英國的騷亂凸顯了少數社交媒體帖子如何點燃人們日益增長的憤怒和怨恨。
作爲迴應，世界各國政府都在打擊言論自由。土耳其禁止 Instagram，委內瑞拉禁止 X，英國政府將煽動暴力的人關進監獄，在某些情況下，僅僅是因爲發表了糟糕的言論。
但除了禁止賬戶和審查錯誤信息之外，還有更好的方法來修復社交媒體。
問題的根源不在於個別帖子中的假新聞，而在於社交媒體算法如何優先考慮衝突並突出顯示最兩極分化的內容，以吸引參與度和廣告收入。
前 Twitter 老闆傑克·多西 (Jack Dorsey) 6 月份在奧斯陸自由論壇上表示：“這聽起來有點瘋狂，但我認爲言論自由辯論現在完全是一種干擾。我認爲真正的辯論應該是關於自由意志的。”
社交媒體算法的市場
多西認爲，社交媒體的黑箱算法正在扭曲我們的現實，侵入我們的思維空間，影響我們的行爲。他認爲，解決方案是讓用戶能夠在不同的算法之間進行選擇，以便更好地控制他們提供的內容類型。
讓人們選擇他們想要使用的算法，從他們信任的一方開始，讓人們選擇構建自己的算法，他們可以將這些算法插入這些網絡並查看他們想要的內容。他們也可以將它們轉移出去。讓人們選擇擁有一個真正的市場。
這是一個簡單但引人注目的想法，但在主流平臺願意讓用戶選擇算法之前，還有很多障礙需要克服。
爲什麼社交媒體平臺會抵制算法選擇
普林斯頓大學計算機科學教授 Arvind Narayanan 曾廣泛研究社交媒體算法對社會的影響。他告訴 Cointelegraph，Dorsey 的想法很棒，但不太可能在大型平臺上實現。
算法市場是一項重要的干預措施。他解釋說，中心化的社交媒體平臺幾乎不允許用戶對其信息流進行足夠的控制，而且隨着推薦算法發揮越來越重要的作用，控制權正在越來越少。
我預計中心化平臺不會允許第三方算法，原因和它們一開始不提供用戶控制一樣。這就是去中心化社交媒體如此重要的原因。
一些去中心化平臺（如 Farcaster 和 Nostr）已開始進行早期試驗，但 Twitter 衍生產品 Bluesky 是最先進的，並且已內置此功能。不過，到目前爲止，它僅用於提供專業內容。
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Bluesky 試用算法選擇
但西北大學助理教授 William Brady 告訴 Cointelegraph，他將在未來幾個月內在 Bluesky 上試用一種新算法，作爲該網站主要算法的替代方案。
研究表明，我們在網上看到的政治內容高達 90% 來自極少數積極性高、黨派性強的用戶。因此，努力減少他們的影響力是一個關鍵特徵，他說。
代表性多樣化算法的目的是更好地代表最常見的觀點而不是最極端的觀點，而不會使信息流變得單一。
我們實際上並沒有消除強烈的道德或政治觀點，因爲我們認爲這對民主很重要。但我們要消除一些我們知道與該發行版中最極端的人有關的最有害的內容。
使用AI創建個性化算法
Groq AI 研究員兼工程師 Rick Lamers 從另一個角度探討了這個問題，他最近開發了一個開源瀏覽器擴展程序，該擴展程序可在桌面和移動設備上運行。它可以掃描和評估您關注的人的帖子，並根據內容和情緒自動隱藏帖子。
Lamers 告訴 Cointelegraph，他創建這個網站是爲了能夠在 X 上關注人們關於 AI 的帖子，而不必閱讀煽動性的政治內容。
我需要在取消關注和關注所有內容之間做些調整，這樣就可以使用 LLM/AI 根據主題有選擇地隱藏帖子。
使用大型語言模型 (LLM) 對社交媒體內容進行分類，開闢了設計個性化算法的有趣可能性，而這種算法不需要社交平臺同意更改。
但拉默斯表示，重新排序信息流中的內容比簡單地隱藏帖子要困難得多，所以我們還沒有做到這一點。
社交媒體算法如何放大沖突
21 世紀初，社交媒體剛出現時，內容是按時間順序顯示的。但從 2011 年起，Facebook 的新聞推送開始選擇熱門新聞向用戶展示。
Twitter 於 2015 年推出了“當你離開時”功能，並於 2016 年轉向算法時間線。我們所知的世界結束了。
儘管每個人都聲稱討厭社交媒體算法，但它們實際上非常有用，可以幫助用戶在浩如煙海的內容中找到最有趣和最吸引人的帖子。
去中心化平臺 Farcaster 的創始人 Dan Romero 向 Cointelegraph 指出了他寫的一篇關於這個話題的帖子。他說，每個世界級的消費者應用程序都使用基於機器學習的提要，因爲這是用戶想要的。
他說，從花費的時間來看，這是消費者所顯示的壓倒性偏好。
不幸的是，算法很快就瞭解到人們最有可能參與的內容涉及衝突和仇恨、兩極分化的政治觀點、陰謀論、憤怒和公開羞辱。
SocialFi 平臺 Lyvely 的聯合創始人戴夫·卡圖達爾 (Dave Catudal) 說：“你打開信息流，就會被同樣的東西所震撼。”
我不想受到也門、伊朗、加沙、以色列等國的轟炸……他們顯然在推動某種政治上的、破壞性的衝突，他們想要衝突。
研究表明，算法不斷放大道德、情感和羣體內容。Brady 解釋說，這是一種進化適應。
他說：“我們傾向於關注這類內容，因爲在小羣體環境中，這實際上給了我們優勢。如果你關注環境中的情感內容，它可以幫助你抵禦身體和社會威脅。”
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社交媒體泡沫的運作方式不同
社交媒體泡沫的舊概念是用戶只能獲得他們同意的內容，但這並不太準確。
雖然泡沫確實存在，但研究表明，用戶接觸到的他們討厭的觀點和想法比以往任何時候都多。這是因爲他們更有可能與讓他們憤怒的內容互動，無論是通過爭論、在推文中引用它，還是通過羣起而攻。
你討厭的內容就像流沙，你越是反對，算法就越能發揮作用。但它仍然通過強調另一方最糟糕的觀點來強化人們的信念和最黑暗的恐懼。
就像 20 世紀 70 年代的菸草公司一樣，平臺非常清楚過於注重參與度會給個人和社會帶來危害，但看起來，要改變方向需要付出的金錢代價太大了。
Meta 上季度的廣告收入爲 383.2 億美元（佔總收入的 98%），Metas 首席財務官 Susan Li 將其中大部分歸功於人工智能驅動的廣告投放。Facebook 曾嘗試使用橋接算法，旨在將人們聚集在一起而不是分裂他們，但選擇不將其投入生產。
Bluesky、Nostr 和 Farcaster：算法市場
多西還意識到自己無法爲 Twitter 帶來有意義的改變，因此他創建了 Bluesky，試圖打造一個開源、去中心化的替代方案。但他對 Bluesky 犯下的許多與 Twitter 相同的錯誤感到失望，因此他現在轉而支持對比特幣友好的 Nostr。
分散式網絡允許用戶選擇使用哪些客戶端和中繼，從而可能爲用戶提供廣泛的算法選擇。
但對於去中心化平臺來說，一個大問題是，構建一個合適的算法是一項艱鉅的任務，可能超出了社區的能力。
去年 10 月，一個開發團隊爲 Paradigm 黑客馬拉松的 Farcaster 構建了一個去中心化的供稿市場，但似乎沒有人感興趣。
羅梅羅認爲，原因在於社區構建的 feed 不太可能具備足夠的性能和經濟性，無法滿足現代大規模消費者用戶體驗的需求。或許可以作爲開源、自託管類型的客戶端使用。
他在另一個帖子中說，製作一個好的機器學習反饋很難，而且需要大量資源才能實現高性能和實時性。
如果你想做一個用戶體驗良好的信息流市場，你可能需要創建一個後端，開發人員可以上傳他們的模型，客戶端可以在他們的[基礎設施]中運行該模型。這顯然存在隱私問題，但也許是可行的。
然而，更大的問題是，消費者是否願意爲你的算法付費，這還有待確定。
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