2026年的年度专题“算法纪”聚焦算法与媒体，第四集我们从业内视角解读人类在AI时代应如何应对“认知负债”等问题。
大家好，我是大卫翁，"起朱楼宴宾客"是我用来记录这个大时代的播客节目。
对谈嘉宾介绍：
查晟，亚马逊AGI部门基础研究团队负责人。
如果说这个系列的前几期讲的是算法如何定义身份，那么这一期我们在讲算法时代人怎么不被一起拖下去。
第一期指路：《159.算法的六副面孔：它是如何从处理数据，变成定义我们是谁的》
第二期指路：《164.算法的“兔子洞”：为什么你总在看完新闻后滑向娱乐？｜对谈黄圣淳教授》
第三期指路：《167.柏拉图、卢梭、哈耶克、阿伦特四大哲学家会如何解释算法时代？｜串台独树不成林》
简明时间轴：
06:00 最近几个月行业内最让查晟意外的是，虽然开源模型缺乏“数据飞轮”，但中国团队仍在坚持
18:12 “模型塌缩（Model Collapse）”问题：AI 用 AI 生成的内容训练，性能会逐代退化。
延伸阅读：Shumailov, I., Shumaylov, Z., Zhao, Y., Papernot, N., Anderson, R., & Gal, Y. (2024). "AI models collapse when trained on recursively generated data." Nature, 631(8022), 755–759. DOI: 10.1038/s41586-024-07566-y 2024 年 7 月 24 日
22:17 当前AI的自我迭代仍高度依赖人类的品味（Taste）来定义问题和指引优化方向
26:57 “认知负债（Cognitive ）”问题：过度依赖AI导致的注意力、工作记忆、语言处理能力下降。
MIT Media Lab 2025 年的研究：让一组人用 ChatGPT 写作，一组人不用。脑电图显示用 LLM 的人 alpha 和 beta 波在前额和颞顶区下降，这些是注意力、工作记忆、语言处理的核心区域。
31:40 “知识塌缩（knowledge collapse）”现象：过度依赖大模型可能导致人类知识收敛于少数主流观点
36:27 AI价值观由训练数据和人类反馈决定，目前缺乏广泛的外部监管
48:39 “主权AI”的战略意义：各国需要训练符合自身需求的大模型以防止文化同化
01:04:11 AI展现跨领域解决难题的能力，要求人类向通才方向发展，培养跨领域的“品味”，通识教育和掌握第一性原理变得尤为重要。
01:10:42 社会价值观的转变：从以生产为导向转向关注人际连接、影响力、艺术和自我提升
01:26:16 AI时代的生存法则：接受通识教育、做会提问的人、注重人际关系
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欢迎在评论区互动，或者给我写邮件，邮箱地址qizhulouyanbinke@gmail.com。
节目BGM：
Propellerheads - Spybreak! (来自The Matrix)
Rage Against The Machine - Wake Up (来自The Matrix)
节目后期：大卫翁

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起朱楼宴宾客

大卫翁

qizhulouyanbinke@gmail.com

可能会有投资理财相关知识，可能是和金融圈老友的对谈，也可能只是一个人的碎碎念，但总之，都是在记录这个大时代。

公众号同名。

AI_SUMMARIZE_EPISODE

174. 我们还能给算法当多久的品味老师？｜对谈亚马逊AGI查晟

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2026年的年度专题“算法纪”聚焦算法与媒体，第三集我们来从政治哲学的视角探讨一下算法的本质。
大家好，我是大卫翁，"起朱楼宴宾客"是我用来记录这个大时代的播客节目。
和独树不成林的仲树录一期算法纪的节目是我从开始这个系列的时候就准备好的，五月的时候我终于找到机会在波士顿和她畅聊了一下午，于是有了这期脑洞大开又畅快淋漓的讨论。
我们从柏拉图的洞穴隐喻聊起，再到启蒙思想以及哈耶克的知识分散理论，最后收尾在阿伦特的公共空间视角，这些看似和算法八竿子打不着的理论，甚至提出这些理论的哲学家们根本不知道算法是何物，究竟对于我们理解算法会有什么样的帮助？相信听完这期节目后大家心中会有自己的答案。
第一期指路：《159.算法的六副面孔：它是如何从处理数据，变成定义我们是谁的》
第二期指路：《164.算法的“兔子洞”：为什么你总在看完新闻后滑向娱乐？｜对谈黄圣淳教授》
对谈嘉宾介绍：
仲树，政治哲学学者，《独树不成林》主播。
简明时间轴：
02:44 为什么仲树选择了这四位哲学家的视角来聊算法？
07:07 从柏拉图洞穴隐喻看待算法
30:15 从启蒙和反启蒙的视角看待算法
延伸阅读：《什么是启蒙？》康德
61:44 从哈耶克的知识分散视角理解平台审核和管理
延伸阅读：《The Use of Knowledge in Society》（1945）
102:20 从阿伦特的公共空间理解算法
延伸收听：独树不成林《332-阿伦特会如何理解社交媒体时代的青少年教育困境？》
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节目后期：大卫翁

167.柏拉图、卢梭、哈耶克、阿伦特四大哲学家会如何解释算法时代？｜串台独树不成林

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2026年的年度专题“算法纪”聚焦算法与媒体，第二集从新闻传播学的视角来谈谈算法是如何作为一个新“把关人”影响我们的信息环境的。
大家好，我是大卫翁，"起朱楼宴宾客"是我用来记录这个大时代的播客节目。
📖今年的世界读书⽇，很荣幸收到 Apple 播客邀约，以“重读”为主题，回顾读过印象深刻的书籍，和因阅读带来的体验和影响。我选择的书是《Filterworld: How Algorithms Flattened Culture》（筛选世界：算法如何压平文化），关于这本书的介绍我将放在小红书上。大家可以在Apple播客上收听本期节目。
关于算法给人们营造信息茧房，一直以来是我们讨论算法和信息环境之间关系的话题基础。没想到我和黄教授坐下来对谈的前半小时，她就把这个命题给否定了。因为算法虽然确实会推荐你感兴趣的内容，但社交媒体同时也增加了“偶然遇见”不同观点的机会。
不过我们的讨论没有止于此，而是一步步深入到反馈效应、过滤气泡、算法放大、算法重定向等等听起来让人头大，但事实上和我们的信息环境息息相关的一些概念。
就像我们在节目最后说的，讨论这些问题不代表我们要逃避甚至排斥算法时代，而是在你拥抱它的同时，更清晰的知道你拥抱的是什么。
对谈嘉宾介绍：
黄圣淳，美国德克萨斯大学奥斯汀分校（UT Austin）新闻与媒体学院助理教授，在宾夕法尼亚大学安嫩伯格传播学院获得了博士学位，主要研究算法驱动的新媒体技术是如何重塑新闻的生产、传播与消费，及其对社会和公民生活带来的深远影响。
第一期指路：《159.算法的六副面孔：它是如何从处理数据，变成定义我们是谁的》
简明时间轴：
01:41 我和黄教授因算法相识的过程
05:24 为什么会从事算法相关的学术研究？
16:23 西方学界对于算法和信息茧房的研究核心聚焦在政治选举领域
20:27 过滤气泡的概念解释
22:13 学界普遍认为，信息茧房和过滤气泡（echo chambers/filter bubbles）的证据并不充分：偶然暴露（Incidental Exposure）和多渠道的“媒体食谱”
延伸收听：《风霁：优化体验，还是塑造现实？平台推荐算法探秘》
33:57 就算在算法时代，我们还是主动选择了我们希望吸收的信息，算法只不过是轻推（Nudge）的助手
38:24 算法时代，我们更容易受到情感极化（Affective Polarisation）的干扰
43:21 算法放大 (Algorithmic Amplification)：算法并非中立的搬运工，它会根据“参与度”（Engagement）给某些内容加装“扩音器”
49:34 针对算法扩大的干预，在西方世界不会被当做是影响言论自由吗？
52:53 话题过滤气泡（topical filter bubble）：娱乐内容以自我强化的方式获得比新闻内容更高的推荐概率
69:12 算法造成的文化扁平化现象是真实存在的吗？
79:19 反馈效应 (Feedback Loop)和平台功能特性 (Platform Affordance)：平台如何暗示并决定了你与信息互动
86:59 拥抱算法时代，最关键的是“有意识”，而不是被它无意识的牵着走
参考资料：
《Echo chambers, filter bubbles, and polarisation: a literature review》
《Filterworld: How Algorithms Flattened Culture》（筛选世界：算法如何压平文化）
《Algorithmic Interaction Ritual Chains》David Bazan Royuela (2025)
《Auditing Entertainment Traps on YouTube: How Do Recommendation Algorithms Pull Users Away from News》
《Reranking partisan animosity in algorithmic social media feeds alters affective polarization》Northeastern University (2025)
《Engagement, user satisfaction, and the amplification of divisive content on social media》Smitha Milli(2025)
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节目后期：Siri、大卫翁

164.算法的“兔子洞”：为什么你总在看完新闻后滑向娱乐？｜对谈黄圣淳教授

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2026年的年度系列“算法纪”聚焦算法与媒体，第一集让我们从人文视角把算法大卸八块。
大家好，我是大卫翁，"起朱楼宴宾客"是我用来记录这个大时代的播客节目。
今年启动的新系列和投资没什么关系，至少表面上没有，是我在哥伦比亚大学新闻学院研究课题的延伸。这个系列想聚焦于算法驱动的社交媒体时代，对我们的信息获取、对世界的感知与认知，乃至整个社会结构，究竟产生了哪些我们还未完全意识到的深层影响。
这一集是系列的第一期，也是一期单口，在后续的对谈陆续展开之前我想先搭好舞台：如果从人文的视角出发，应该如何定义算法？
这期节目的骨架来自两个主视角。学术层面，是Tarleton Gillespie（塔尔顿·吉列斯皮）发表于2014年MIT论文集中的《算法的相关性》，被称为算法研究领域的"创世文献"，以六个维度完整覆盖了算法从数据输入到身份构建的全过程。
感性层面，是记者Kyle Chayka（凯尔·恰卡）2024年出版的《Filterworld: How Algorithms Flattened Culture》（筛选世界：算法如何压平文化），提供了很多普通人在算法时代的切身感受。
本期节目引用的其他节目、报告、论文和书目，请见文末参考资料。
简明时间轴：
00:46 为什么要做这个系列？
02:33 第一期单口的目的，以及两个主要信源的介绍
07:55 算法的定义：它不只是工具，它是一种新的"权力意志"
15:59 第一个维度：包含模式（Patterns of Inclusion）
26:52 第二维度：预判循环（Anticipation）
35:46 第三维度：相关性评估（Evaluation of Relevance）
42:11 第四维度：客观性的承诺（Objectivity）
47:36 第五维度：与实践的纠缠（Entanglement）
59:15 第六维度：计算出的公众（Publics）
参考资料：
蜉蝣天地：《风霁：优化体验，还是塑造现实？平台推荐算法探秘》
创业启示录：《揭秘抖音、小红书算法内幕｜算法到底怎么看内容》
硅谷101：《E160｜重新理解信息茧房：为何科学研究与我们主观感受相反？》
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159.算法的六副面孔：它是如何从处理数据，变成定义我们是谁的

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