2023-07-07
找个“人”聊天
2023-07-06
小扎对马斯克的一记重击
2023-07-05
朋友行为之谜
我很少出门,于是我很早就注意到一件事:一年到头 90%以上的时间,我的朋友和熟人都不会主动来找我。但是如果他们要来,那么在很短的时间内他们会密集到访。对于我而言,那就是要么一直不出门,一旦要出门就会连着几天出门。
为什么朋友们会出现这种访问尖峰?或者说,为什么他们突然在同一时间里都想起了我?而且他们彼此还不认识,生活在不同的城市里。我一度觉得这是个玄学,大家都生活在同一张因果网络之中,一定是我做了什么特别的事,以至于引动我们之间的因果,让人突然想要见我一面。
但是想要明了这样的细微因果,需要我自己能够进入非常深入的禅定才能进行观察,而我现在实在是没这个本事,我在禅定中想要停止眼前的一道道菜都还非常困难,更别说什么清净的观察。所以,我又隐约觉得这可能是个数学问题。
不幸的是,即便把这个现象归结为数学问题,我也毕业太久,忘记了可以使用什么数学模型和工具来进行分析。直到今天早晨我突发奇想,直接把问题扔给了 ChatGPT。本身我也没抱多大希望,因为我就只有个感受,AI 能否理解还是两说,更何况我手头也只有古老 ChatGPT 3.5.
我是这样问 ChatGPT 的:伟大的 ChatGPT 啊,请容许我这个卑微的碳基生物向您提出一个问题,希望不要占用您太多宝贵的计算时间。最近有个问题让我非常困扰,为什么我的朋友们通常很少来找我,但是在很短的时间里他们却又会突然密集地前来?请问这后面有什么道理?
不出预料,ChatGPT 用了一堆片汤话来回复我,说朋友有不同的事务优先级,朋友有各自的计划表和行事历,最后每个人都有不同的交往方式,不要太放在心上。我一看这哪能行,片汤话不解决问题。于是我就直接问ChatGPT说:请问,这在数学上是否有解释?
ChatGPT 很谦虚地回答说:
“数学可以提供一些模型来解释某些现象,但对于这个具体的情况,数学可能无法给出明确的解释。
人类行为涉及到复杂的心理、社会和情感因素,这些很难用数学公式完全描述。虽然可以应用数学模型来描述人类行为的某些方面,比如人口统计学、行为统计学或网络动力学等,但这些模型往往是以概率和统计的方式来描述大规模群体的行为,而不是个体行为。”
在这段回答中,我敏锐地注意到了“统计学”三个字。这让我一下子想起了概率论,于是我第三次提问 ChatGPT:这种现象可以用概率来进行解释么?
这一次 ChatGPT 撕下了心灵鸡汤大师的面纱,直接告诉我说,像我这种情况,要么可以用概率论里的泊松分布来解释,要么可以用二项分布来解释。到了这个时候,我终于明白应该如何正确地提问。于是第四次向ChatGPT 提问:
“”如果我的朋友们彼此不认识,分别都按照固定的频率来拜访我,那么如何利用泊松分布计算他们中有两个人分别在连续两天内前后拜访我的概率?”
ChatGPT 立即给出了一长篇可怕的数学推导,最后得出结论:所以,他们中有两个人分别在连续两天内前后拜访你的概率为 e^(-2λ) * λ^2。
问题是我拿这些兰姆达没用啊,我又不可能真的去计算。而且,最早我就想知道我的直觉是不是准确的,是不是朋友们要么不来找我,要么一找我就是连着来?我又组织了一次语言,第五次向 ChatGPT 发问:
“再假设所有朋友访问我的频率很低,低于每年 1 次,那么,他们中有2个人在一周之内来前后来拜访的概率,和他们在相隔一周以上拜访我的概率相比较,哪一个比较高?”
这一次 ChatGPT 终于给我我想要的答案:
“如果所有朋友访问你的频率都很低,低于每年 1 次,那么他们中有两个人在一周之内前后来拜访的概率比他们在相隔一周以上拜访你的概率更高。
假设每个朋友的拜访频率为λ,且λ很低,即每年拜访不到一次。
我们来比较两种情况的概率:
两个人在一周之内前后来拜访的概率:每个人在一周之内前后来拜访你的概率可以用泊松分布来计算,即P(n ≥ 1) = 1 - P(n = 0)。由于每个朋友的拜访频率很低,P(n=0)会非常大,因此P(n ≥ 1)会接近1。
他们在相隔一周以上拜访你的概率:由于每个朋友的拜访频率很低,他们在相隔一周以上拜访你的概率会非常小,接近于0。这是因为在一年的时间里,每个朋友只有极少的机会拜访你,因此他们在相隔一周以上拜访你的概率会非常低。
综上所述,如果所有朋友的拜访频率都很低,即低于每年一次,那么他们中有两个人在一周之内前后来拜访的概率要比他们在相隔一周以上拜访你的概率更高。这是因为前后拜访的机会更多,而相隔一周以上的拜访机会非常有限。请注意,这个结论仍然是在假设朋友们的拜访频率很低的前提下得出的。如果朋友们的拜访频率接近或高于每年一次,那么相隔一周以上拜访的概率可能会更高。”
虽然我还是看不懂ChatGPT 说了什么,也无法验证 ChatGPT 所说的是否正确,但是我现在已经很满意了。事情就是那么反直觉,我出门越少,和朋友见面越少,那么朋友密集约见我的可能性就更高。对于孤僻冷清的人而言,朋友要么不来,要么连着来,这就是个数学事实。
2023-07-04
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2023-07-02
一场互联网大型戒断实验
马斯克可能没有意识到,自己正在推特上进行一项空前绝后的实验。9个小时前,他宣布由于推特正在遭受爬虫程序的攻击,目的是不断抓取内容数据,所以他对所有推特用户进行限流。认证用户每天只能看6000条帖子,非认证老用户每天只能看600个帖子,非认证新用户每天只能看300个帖子。
4个小时之后,估计是推特的防御工作已经有了起色,这三个限额分别变成了:10000,1000和500贴/天。
为了方便你理解,这件事可以想象成微博为了防御爬虫程序疯狂抓取自家内容,对用户进行限流。大V每天可以看10000个帖子,小透明每天能看1000个帖子,新用户只能看500贴。
网上当然就炸了,各种各样批评的声音海啸一般涌来。比如说批评马斯克正在杀死推特即将提桶跑路,比如说批评马斯克大规模开除员工终有恶果。但是对于我来说,这件事把我的好奇心提到了最高,我很想知道后续会发生什么事情,对人们有什么影响。
类似推特、微博、今日头条、抖音快手这一类的App,设计之初就想着如何才能让用户不断刷新,根本停不下来。后来有了算法加持,它们都做到了不断向用户推荐新消息,让用户不断用拇指下滑刷新---这其实是一种数字时代的成瘾,每次刷新都能看到一点新内容,人脑就会认为这是一种针对刷新这个动作的奖励。小白鼠在实验室里就是这样,它们不断踩科学家提供的踏板,因为每踩一次就会有食物落下来。
所以,马斯克这种不是去鼓励用户刷新,而是限制用户的刷新数量的行为,怕是空前绝后的互联网实验。无论他的初衷是什么,结果就是让海量的用户出现了刷新成瘾的戒断反应。比如说一开始600个帖子的限制,许多深度用户不用一小时刷几个小姐姐的图片就能超限,然后就会陷入暴躁和愤怒之中。
绝大多数人对自己每天点开某个App多少毫无概念,对于自己在其中花费了多少时间毫无概念,对于自己大拇指下滑多少次毫无概念,对于自己每天要阅读多少条消息毫无概念。网上有这样的统计App,但是用的人并不多。总体上来看,人们对自己日常上网的行为缺乏认知,而是沉溺于刷新之中。
现在终于有了这么一次大型戒断实验,我很好奇人们会不会因此产生自我觉知?认识到自己在社交媒体上花了太多时间,阅读了太多资讯,条件反射式地滑动了太多次屏幕?我还想接着追问下去,有多少人会因为戒断而产生情绪变化,从这种情绪变化里意识到自己其实已经成瘾?意识到自己已经被App 所控制?
最后,我还很好奇一件事:假设马斯克的新政策维持一周,乃至一个月,当人们不断使用一款限流社交媒体,多大程度上会改变他们的行为习惯?他们会是更少使用手机,每次使用推特效率变高,注意力更专注,还是说反而忙于注册一堆小号以此得到更多额度,又或者是跑去其他社交媒体里消耗了更多时间,只是为了让自己重新感受无限刷新、刷新到飞起的感觉?
我自己最近也在做一项类似的实验。上周正骨师傅告诉我说,我的腿部韧带拉伸异常,腰椎还有轻微变形移位。然后问我是不是经常喜欢翘二郎腿?我说我热爱翘二郎腿,觉得这样才放松自在。他直接要求我在正骨之后停止这个习惯,好让身体慢慢适应调整过来,否则会一直腰腿疼。
于是现在我每天就多了一项任务,随时监控自己的两条腿。任何时候它们想要翘起来的时候,我都会跳出来宣布中止,要求两个脚掌继续平踩在地上。因为有了这样的自我监控,多年来我第一次知道了自己每天要翘多少次二郎腿。
这个数字在一开始的时候相当惊人,几乎三五分钟我就想要翘一下。随着练习的持续,到了昨天这个数字已经下降到了10次。我相信,只要我随时随地都知道自己有没有在翘二郎腿,那么翘腿这个习惯我就终将能够克服。而我之前和之后的变化,仅仅是我从无意识地翘腿,改成了对腿有意识地观察。
我希望马斯克的实验能够成功,让几千万人因此而意识到自己正在刷新的这个动作。我也希望我的读者能够参与到对二郎腿的观察实验中来,这也许能保护他们的腰部,减少腰腿疼的概率。
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