人類文化是否被演化鎖死？

作者 | 汪昊

文化研究是發展數百年的人文學科。然而，因為資料規模受限，以及地理區域等因素的限制，文化研究一直都是使用小規模資料的研究學科。隨著大數據時代的到來，網路使用者行為資料等公開資料集因為資料量大，包含資訊豐富，成為了人文學科領域最新的金礦。 2022 年，研究人員在國際學術會議MHEHD 2022 發表了一篇介紹計算文化研究的文章，講述如何透過人工智慧演算法進行文化研究。

這篇論文主要分析了一個名為 ZeroMat 的零樣本機器學習演算法的社會學效應。 ZeroMat 演算法是人工智慧領域首個真正不利用任何數據推薦的演算法。眾所周知，現有的零樣本學習演算法基本上都是遷移學習和後設學習的變體而已。而ZeroMat 是首個與眾不同的演算法。

ZeroMat 演算法假設使用者物品評分矩陣服從如下分佈：

將上述公式帶入機率矩陣分佈模型，得到如下公式：

#在取對數之後利用隨機梯度下降計算U 和V，並設定變異數為常數1，得到以下公式：

#從公式中我們發現這個演算法本質上是個零樣本學習演算法。這個演算法的社會學效應是我們的文化已經被鎖死，因為我們不需要任何數據就可以非常準確的預測電影等文化消費品的用戶評分數據，也就是可以不用歷史數據就知道用戶的個人文化喜好。而因為使用者評分資料的高度不均衡性，我們知道，人類的文化不僅被鎖死了，而且被鎖死在了一個極不平等的極端狀態，而這一切發生僅僅需要很短的時間。

其實不只是文化領域存在著這現象，在其他社會領域也廣泛的存在著這一現象。而中國政府的許多舉措，已經在一定程度上緩解了這個問題。例如大城市群聚策略，利用了馬太效應有助於提高效率的原理，促進了經濟的發展。另外一個例子是政府對網路大V的監管，有效降低了訊息傳播的馬太效應，避免訊息傳播陷入鎖死狀態。

人類文化被鎖死的根本原因在於冪律分佈在各種社會現像中的效應。而冪律分佈之所以存在的原因就是因為能讓效率最大化，而且與多樣性有關。認真的研究冪律分佈，能夠讓我們更好的認識各種社會現象，並幫助我們更好的研究演算法和其他自然科學。

Is Human Culture Locked by Evolution : https://www.atlantis-press.com/article/125975737.pdf

#作者介紹

汪昊，網路老兵，前趣加遊戲AI Lab 負責人，在豆瓣、新浪、網易等互聯網公司有超過11 年的技術和技術管理經驗，成功上線10 餘款科技產品。在推薦系統、風控和自然語言處理領域有豐富的經驗和獨特的見解。在國際學術會議和期刊發表論文 30 篇，3 次獲得國際學術會議最佳論文獎/最佳論文報告獎。 2006 年 ACM/ICPC 國際大學生程式設計競賽北美落磯山脈區域賽金牌。

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