Capitalism’s New Clothes

有趣的是，實際打造谷歌這些「生產工具」的是他們大力推行的開源軟體庫 TensorFlow，也是無數機器學習工程師與資料科學家日夜使用的開發工具。所以現在大家一窩蜂在學的 TensorFlow 以及 PyTorch 可以說是生產工具的生產工具。

谷歌對當時的用戶進行線上 A/B 測試：讓 1 % 的用戶繼續使用原始版本的 App 推薦系統（對照組），讓另外 1％ 的用戶使用類神經網路加持的 Wide & Deep 模型（實驗組）。實驗結果顯示谷歌可以讓實驗組在 Google Play 多點擊下載 3.9％ 的應用程式。要知道 Google Play 在 2016 年有 550 億下載，到了 2020 年更達到上千億。

值得一提的是，與谷歌及臉書「冷漠」的廣告競標系統相比，採付費訂閱制的電影推薦服務 Netflix 比較有「人性」，看似接近以用戶出發的資訊服務。但一般內容推薦系統仍有其原罪：「無上限」地渴望著用戶的「有限」注意力，因此這類服務（Netflix 上看不完的電影、推特滑不完的動態 ）都存在著讓用戶沈迷於其服務的隱憂。

也對啦， 很多人可能根本不知道有哪些自由的社群軟體。 自由的社群軟體可以讓帳號及附隨的資料分散在不同的伺服器。 個別的站長還是有能力蒐集用戶的資訊， 但是這至少可以大幅減低諸如臉書與劍橋分析之類集全球資訊於一身的公司的力量， 強化社會對抗 (例如敵對國家) 操弄時所需要的韌性。

在我的世代，最聰明的人想的是如何讓人點擊廣告，這真是太遜了！Jeff Hammerbacher is a data scientist, he received his education in Mathematics at Harvard University from 2000 to 2005. He is a board member at CIOX Health and has been a lead as a data manager at Facebook.