人工智能工具出问题，因为互联网永远不会忘记 [玫瑰色眼镜]

互联网永远不会忘记。

那个著名的模因至少可以追溯到 2000 年代初期。 将近 100 年前，哲学家和社会学家莫里斯·哈尔布瓦克斯 (Maurice Halbwachs) 在他的同名书中将其称为“集体记忆”，数字互联网的作用更为持久。 他得出结论，社会有一种集体记忆，这取决于它们存在的框架。

简单地说：在群体中，个体记忆和群体记忆都存在。 当我的一群儿时朋友记得我做过一些我完全不记得做过的事情时，我就有过这种经历。

无论好坏，互联网已成为社会的集体记忆。 与朋友之间因谁的记忆更容易出错而产生的分歧不同，互联网不会忘记。

多年来，这种集体摄影记忆为社会带来了有趣的挑战。 年轻人在社交媒体上记录他们的——姑且称之为形成性的——行为和观点比那些在年轻时做过类似事情却无法将它们成为互联网集体记忆的一部分的人面临更大的挑战。 后互联网公司也是如此。 人们几乎可以检索该品牌在新闻稿或数字营销和传播渠道中说过的每一句话。

例如，如果你上周问我是否接受过福克斯新闻的采访，我会笑着说“没有”。 但在撰写本文时，我使用 Internet Archive 回顾了我在 1998 年写的一个网站。一份新闻稿（我撰写的）就在那里，强调了我在当地福克斯新闻电视附属公司的出现，谈论这个叫做“万维网”以及我如何相信家庭、个人和公司会在未来建立网站。

我完全忘记了那次采访，但互联网没有。

照相记忆是一个错误，而不是一个功能

在我上周的每周 CMI 新闻视频中，我介绍了微软将 OpenAI 的 ChatGPT 集成到网络搜索中的发布。 在那篇报道中，我还谈到了谷歌试图劫持微软的公告以及由此导致的非常糟糕的一天。

谷歌糟糕的一天源于人工智能聊天机器人返回了一个不准确的“事实”，即詹姆斯韦伯望远镜拍摄了第一张系外行星（位于我们太阳系之外的行星）的照片。 事实上，第一台拍摄系外行星的望远镜是在 2004 年拍摄的。

互联网上有这些信息吗？ 是的，当然，它做到了。 互联网忘记了吗？ 不。

互联网完美地记住了。 然而，它的记忆是不准确的。 大多数流行的搜索引擎（包括谷歌和必应）返回的结果都是韦伯先做的答案，因为来自媒体的数百篇文章重复了同样不准确的结论。

这个错误似乎源于 NASA 发布的一篇文章，“天文学家首次使用 NASA 的詹姆斯韦伯太空望远镜拍摄了我们太阳系外行星的直接图像。” 说出你对这句话的结构看法——最终结果导致所有这些媒体公司对“事实”做出了一个独特的解释——这是系外行星第一次被拍摄到。

问题是，当 NASA 在 2022 年 9 月发布该版本时，几乎没有人关心对这句话的错误解释。 （一些文章包含评论以更正记录或更准确地详细描述事件。）互联网将结果存储在其内存中。 当人工智能工具使用集体记忆来回答有关詹姆斯韦伯太空望远镜的问题时，它会尽职尽责地记住。 完美。

互联网是我们的集体记忆。 我们中记忆不准确的人越多，集体就越有可能做同样的事情。

健忘是一个特性，而不是一个错误

长期以来，科学家们已经证明健忘的人类特征是一件好事。 它可以帮助人们确定优先次序、更好地思考、做出更好的决策并更具创造力。 人类的“记忆”不是为了从数据库中检索事实而设计的，而是为了帮助人们保留对做出明智决策有价值的东西。 当您忘记某事时，您的大脑并没有坏掉。 它通常故意忽略这些信息，让您专注于保留更重要的信息、简化概念，或者让您找到关于您已经相信自己理解的内容的新信息。

想一想当您第二次观看一部电影时忘记了它有多棒或以一种新的方式观看它。 或者想想当你对某人说，“你说的听起来不对，但我忘了为什么，”然后查找你觉得你应该已经知道的东西。

人类有能力忘记不相关的信息。 现在，你的大脑并不能完美判断什么是无关紧要的。 有时，他们会错误地判断哪些信息是无关紧要的。 当我妻子明确要求我在杂货店买东西时，我的大脑要么认为该请求是不相关的信息，要么为其他东西腾出空间（比如我要为我的每周文章写的内容）。 相信我，当我说我为我的健忘多汁的合理化是后者，而不是前者。

总的来说，人工智能的缺陷——特别是在其发展的这一点上的生成内容——证明了为什么健忘可以成为一种特征，并且可以融入你的过程中。 AI 设计师的工作任务是设计可以忘记和“不知道”事物的系统，以便他们可以重构 AI 学习以了解哪些信息是相关的和不相关的。

不要忘记忘记你的内容

作为营销和传播从业者，您面临着集体记忆挑战。 不要忘记您的数字内容存储库就像互联网一样。 它也永远不会忘记。

AI 工具可以提供一个很有吸引力的机会，让你可以从你的网站、数字资产管理系统、测量数据、CRM 平台等中学习。一位营销总监最近告诉我，他们让一个 AI 聊天机器人在多年来收集的 128,000 份文件上松动，以学习如何建议并为营销团队创造新的内容和见解。

这是一个很棒的实验，但不要忘记（双关语）仅仅因为你创造了它，信息仍然可能不准确、不相关，或者是品牌宁愿忘记的东西。 在部署面向 AI 的工具时，请更加注意以下两点：

1. 记住你是人工智能

一个基于 AI 的工具预测一个内容主题将不会起作用，因为它在过去表现得多么糟糕。 人工智能尽职尽责地回忆起你早已忘记的内容活动的每一个图像、单词和标点符号。 它记得结果有多糟糕。

AI 工具会根据集体记忆返回答案。 然而，虽然记忆没有错，但你可能错了。 就像那些误读了 NASA 发布并创建了数百篇描述不准确的文章的记者一样，您可能已经根据同样不准确的内容创建了大量的消息传递、内容、分析和测量数据。 （当 AI 工具根据积极的表现建议内容主题时，同样的想法也适用。）

仅仅因为机器学习正确并不意味着它学到了正确的东西。

2. 记住人们为什么会忘记事情

人们忘记事情以腾出空间专注于重要的事情。 这并不是因为他们无法在大脑中“容纳”更多信息；而是因为他们无法在大脑中“容纳”更多信息。 这是因为人们的记忆旨在帮助他们专注于他们认为最重要的信息并做出更好的选择。

AI 可以帮助开发基于从对所有创建的事物的完美集体记忆中学习的内容。 但有时，忘记细节会让人们看到一片新的森林。 有时是因为您忘记了为什么如此喜欢旧内容，以至于您可以以新的方式看到熟悉的内容。

如果你完全相信过目不忘的记忆力来编写内容或主要根据不相关或（更糟糕的）不准确的信息提出创意，你可以打赌它总是准确地记住你记住的东西，但永远不会从你忘记的东西中受益。

别忘了这个

请记住，所有相关的事情总是值得记住，但记住的一切并不总是相关的。

有时，记忆力减退对于做出更好的创意决策可能是一件好事。

这是你的故事。 好好说吧。

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封面图片由 Joseph Kalinowski/Content Marketing Institute 提供