信息茧房的困境

昨天写了一篇文章，分享了一些我对于大模型特别是 Sora 的看法，晚上看了一下文章数据，发现了一个很有意思的现象：文章阅读量挺高，但点赞在看转发划线为零，这引起了我很大的好奇和思考。

往常我写的技术或职场类文章点赞和在看转发数据都不低，即使是周末更新的思考杂谈类文章，也没有出现过这个现象。我分析了一下这个现象，我觉得原因可能有如下两个方面：

1.读者对内容没什么共鸣，可能是内容不在他们认知范围内；

2.文章纯粹是水字数，没什么干货内容，无法让大家有所收获；

但第二个原因，从阅读量来说又不太合理，原因出在哪里？难道只是我单纯的瞎好奇？想到这儿，我想起了近几年在媒体端频繁被提到的一个名词：信息茧房。

提到信息茧房，大家会想到什么？我第一反应是抖音短视频的推荐机制。

有段时间，我经常在抖音刷到一个叫做多肉的小男孩的视频，很童真很搞笑，总是忍不住继续刷下去。同时，我微信水群的一帮傻吊网友，经常发一个小女孩的表情包，很蠢萌可爱的样子，我也收藏了不少这类表情包。无论是多肉还是瑶瑶，他们都有一个共同特征：在短视频领域有很高的热度和很多拥簇。

直到有天和朋友聊起这个话题，朋友说他就没刷到过多肉的视频。同样，我也没有刷到这个叫做瑶瑶的小女孩视频。问题来了，按照普通人的理解逻辑，正常应该推送热度更高的内容给用户，互联网时代特别是短视频崛起后，流量几乎都会下意识聚集在少数热点周围。问题出在哪里了？没错，就是信息茧房。

几年前的互联网，流量是默认聚集在少数热点周围的，因此造就了微博头条的起飞，买热搜之类的层出不穷，上热搜成了一个形容词。这个时代的内容分发和推荐机制，是让更多人的目光聚集在热点上，这样才能吸引更高的流量，背后的商业逻辑才能刚多的变现。

而近几年的内容分发和推荐机制变了，平台会根据各种维度的指标统计，推送给你的内容越来越偏狭，有个词叫做“号养成了”，就是最合适的代表。

这两者的区别是什么呢？前者是抛出热点信息聚集更多的流量，后者是将用户分割到一个个细小的茧房里。简单理解，前者对用户来说，拥有更多更自主的内容选择权；而后者则是让你看什么就看什么，用户越来越失去了信息选择权，直至失去选择和思考的能力。

回到大模型和 Sora 的话题。

生成式大模型从 22 年底 ChatGPT 爆火出圈至今已经一年多了，对于互联网从业者来说，这群更关注互联网相关技术和信息的人按理更应该富有好奇心和尝鲜的能力。结果直至如今，我认识的大部分互联网从业者特别是技术同学，甚少有利用大模型辅助工作和在生活中应用的。

Sora 是今年 2 月 15 日凌晨，OpenAI 刚发布的文生视频大模型，简单理解，就是给出一些具体的场景描述提示词，Sora 就可以生成对应的短视频(仿真度极高，甚至普通人肉眼很难辨别)。

由于刚推出不久，目前仅在专业领域和一些自媒体有些许曝光，也许等真正走入大众的视野，然后经过一段时间发酵，大众才能感受到它带来的视觉和认知震撼。

换个角度来看，每逢新事物出现的最初，总是小部分人的狂欢盛宴，大部分人的不知不理。

以出现一年多的生成式大模型来说，大部分人对它的认知依然停留在观望状态，小部分人已经靠大模型的能力赚钱忙不过来了。怎么赚钱呢？很简单：生成各种精美图片，可以是生图，也可以是别人提供照片帮忙生成动漫或国风图片。特别是刚过年这段时间，换头像，结婚照，亲子照各种。

昨天看到同花顺新增了概念指数”Sora 概念(文生视频)”，今天目测又是一轮 AIGC 相关的领涨潮。放大视野来看，Sora 的文生视频能力，对于近几年火热自媒体人来说，是一个很大的利好。如何理解？能帮助这些内容创造领域的人群以更高更快的频率产出更多的图文及短视频内容，快速迭代试错，进而获取流量，转化变现。

这个时代之所以造就了信息茧房，其根本原因是信息爆炸带来的选择困难症，进而由人性本能的好逸恶劳导致了很多人放弃思考和选择。很多人会说这都怪推荐算法和各个平台，但回到问题的本身，一切都是群体的选择。

不要放弃思考和选择的权利，不要丧失思考和选择的能力，才是走出信息茧房的唯一出路。