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这些人的经历、喜好、脾性其实是高度吻合的，也就容易捆绑成一个数据圈子，相互引用推送结果，进一步反馈推送效果——这样循序渐进，最终就可以勾勒出一个个独一无二的‘人’的需求。”
中国那么大，十亿网民里面，但凡细分到数百人一群的时候，对娱乐内容的喜好基本上可以做到完全相同了——毕竟，放到人群的总体样本来看，那都已经是百万分之一的小众需求了。
这么大一个国家，哪怕是再孤僻、特立独行的个体，好歹至少也有几百个人和他是兴趣爱好完全相同的，这种小概率事件并不奇怪。
初音系的人工智能要做的，就是在日渐分析中，把人群越分越细，或者兼顾几个判断维度交织一张数据评价之网，最终让“初秘”变得和主人内心的幽灵一样精准。
这样，任何人都离不开“初秘”了。
一旦离开，就会像顾莫杰怀念初音娘一样怀念。
陆文君反复咀嚼顾莫杰的话，最后终于豁然开朗。
“原来是这样……这都可以！”
“没什么不可以的，其实我们初音的这个想法，从理论上来说，曾经有很多空想家考虑过。只不过那时候没有深度学习型人工智能，这些空想家没法实现。而且这种设想实现之后，可以起到的社会效果和经济价值，也远远不是你现在可以想象的。”
顾莫杰顿了顿，开始说那个案例。
“18年前，凯文。阿什顿在给迪奥化妆品公司做市场调研工作的时候，就提出一个概念，叫做物联网——他幻想，有朝一日不仅人类要连接到互联网中，连产品也要链接进去。
届时一件产品是否被主人选中、买走；主人喜不喜欢这件产品，都应该有一个数据追踪的反馈，好让商家做出决策。而导致他提出这个概念和诉求的，正是他在迪奥观察唇彩销售数据时，发现的一个现象。”
女人一聊起化妆品，那都是两眼放光的。
陆文君一听卖口红都能卖出那么重大的改变世界的哲理来，顿时耳朵都竖起来了，浑似一只波斯猫：“快往下说！别墨迹。”
顾莫杰智珠在握地笑笑，继续说道：“凯文。阿什顿当年发现：迪奥公司的市场报表上，总是显示，某一种洋红色的口红，销量特别好。公司也经常增产这种颜色的口红，每每供不应求。在市场数据的良好反馈之下，这种颜色就继续增产，其他卖得不好的颜色则减产。
直到有一天，迪奥公司发现这种洋红色的口红终于出现滞销了、产量超过市场需求了。而且他们进一步赫然发现——在他们不断增产这种畅销洋红色口红的市场，他们的总口红销量出现了增长停滞、甚至是下滑。
然后，他们又横向对比了其他代工厂和市场大区的情况——因为每个市场大区搜集的用户偏好是不同的，所以因为洋红色特别畅销而立刻响应、相应最彻底的，只是迪奥公司的英国部分。
最后，他们得到的结论是：英国迪奥在对客户的口红颜色偏好方面，响应最积极，有数据反馈就立刻调整产量。但是他们的口红销售业绩增幅，是其他欧洲国家分区里最差的。”
陆文君听得很仔细，细细咀嚼了顾莫杰举的例子，好半晌都觉得不能理解。
“你是说，对市场销量反馈数据越迟钝的分公司，反而后来市场业绩越好？对市场反馈越积极、越增产畅销款、减少滞销款的分公司，反而努力了没好报？这不可能吧，完全和我们的认知常识相悖啊。”
“你也觉得不可能是吧？对，一开始我也觉得不可能。但是当我看完凯文阿什顿的物联网理论之后，我觉得这很正常。”
“快说快说，别卖关子。”
“因为，口红是一种差别很细腻、很难标准化的产品。
众所周知，护肤品、眼霜、面膜、粉底，这些别的化妆品，没多少规格，一个系列，就三五个款式，足够了。
口红完全不一样，一个口红系列出来之后，有一排的比色卡，从粉到红到紫，各个色度由浅到深能排列组合出至少三五十个颜色款式。所以生产口红的部门，往往是化妆品公司里最头疼的部门——规格太多，每样都大批量备货，很容易导致客户不太喜欢的颜色滞销，永远卖不出去——”
“诶呀这些我都知道，你直接说重点。”陆文君一阵焦躁。
姐堂堂一个妹子，还用自己老公科普口红产业的特点？这不开玩笑么。
第八十二章从来就没有什么救世主
“好，那我直接说重点。”顾莫杰没想到随便拖一个妹子都对口红这么了解，竟然不需要他扫盲基础知识，也就直截了当说戏肉了。
“当年物联网之父凯文阿什顿在迪奥口红调查的时候，就发现，迪奥公司在统计数据时漏掉了一个很重要的纬度，那就是时间。
迪奥的市场调研数据，是一月一结的。也就是说月初给每个门店上货，然后统计上一个月各个品类的销量、作出报表。到月底再来上货的时候，再统计一次差额。
按照这种统计方法，迪奥的市场部门得出了某洋红色——我们暂且称为洋红色A——的口红，几乎每个月都能卖完。而诸如鲜红色B或者粉红色C这种颜色，销量相对也不错，几乎总有在某一些店里卖完，但在更多的店里卖不完。
然后迪奥作出了销量调整，把洋红色A增产、鲜红色B和粉红色C减产，试图减少总滞销。最后却不得好死。
凯文阿什顿接手这个疑难杂症之后，选择了紧盯几个门店，每天统计。然后，他发现了一个此前数据不够细致时无法发现的秘密。”
陆文君已然听得进入了“心流”的状态，胸中的八卦求知之火熊熊燃烧：“快说快说，然后呢？”
顾莫杰：“他发现，在他跟踪的那些店里，洋红色A其实都并不是最先卖完的。
有些店里，是鲜红色B先卖完了，然后有些个性很强、不愿妥协的完美主义消费者，发现买不到鲜红色B，逛了一圈，走了；另外一些个性不是很强、很容易随大流的消费者，发现至少还有相对而言颜色比较接近、勉强能接受的洋红色A有货，买了洋红色A。
在另外一些店里，最先卖完的是粉红色C，然后后面的剧情和前面一类店相同：洋红色A是买不到粉红色C的消费者觉得‘再推求其次的情况下最容易勉强接受的一个颜色’，然后买下，个性强的消费者，直接摔门走人不买了。
只不过，因为鲜红色B和粉红色C都是比较小众的颜色，只在某些特定地段的门店畅销——比如假设鲜红色B只在相对高龄的社区贵妇人中间流行，而粉红色C只在女中学生聚居区流行。所以它们被生产出来之后，在整体市场销量上，始终不如中庸的、各个阶层都勉强可以接受的洋红色A那么畅销，才导致了迪奥公司误判，做出了一系列的自杀式市场调整。”
顾莫杰顿了顿，继续喝点茶等陆文君消化，然后抛出了观点部分。
“从这个例子来看，洋红色A根本不是喜欢的人最多的东西，它只是‘大部分消费者在没法找到最爱的时候，勉强能接受的一个也不太坏的替代品’，也就是一只勉强能顶一顶的备胎。
没有个性的消费者，可以容忍用备胎；个性强、自我意识高傲的消费者，直接就抛弃了迪奥。所以后来迪奥的英国区口红销量下降了，他把所有有个性不妥协的消费者都逼走了。
这个例子，充分说明了‘流行引导型消费’最终会让整个品牌的市场占有衰落的特性，也说明了在‘前大叔据时代’市场分析和调研工作的短板——
如果迪奥公司的市场调研人员，有足够的精力采集足够细密的数据，不仅一月一统计，而是每天一统计，他们是可以避免这个悲剧的，他们是可以看到‘在洋红色A卖完之前，已经有别的颜色先被卖完了’这个事实的。
凯文阿什顿当年提出‘物联网’的空想时，认为‘未来有没有可能到某一个时代，数据联网芯片足够廉价、廉价到给每一箱口红上都嵌入一个简易芯片，可以跟踪采集这箱口红什么时候被卖完、具体流向什么客户’之类的数据。
物联网当然不只是实现这么简单弱智的一个功能就行的，这只是18年前的古人对物联网最初用途的一个原始构想。但是其背后蕴含的道理，我们今天的人依然可以借鉴。
比如，我们和藤迅争夺经营的互联网内容产业。”
顾莫杰说到这儿，略微停顿了一下，似乎是在考虑，究竟拿哪个行业的情况来举例子。
它可以选电影、音乐、游戏，相对而言，游戏最能说明问题，但还不够通俗。犹豫再三，他还是准备用一个藤迅已经开始经营、而初音还没有介入的内容领域，作为切入点举例。
“这样吧，我们用网络文学来举例好了——藤迅已经经营了一个叫做创S的网文网站，咱初音还没经营网文，但是，网文的运作原理、市面行情，我稍微找行家了解过一些。
打个比方，现在市面上作品最红最大卖的网文写手，被圈子里人称为‘中原五白’。中原五白中有些在麻花藤建站的时候被挖过去了，他们的作品在各大最好的推荐位上经常可以看见。
那么试问，中原五白的书是最好看的么？不见得，稍微有点品味的读者，大多以‘辣鸡、小白文’嗤之以鼻。但是仔细研究一下他们的文章，可以发现那些作品都是‘不求在大多数目标付费人群眼中成为10分神作、只求在尽可能多的覆盖人群里达到8分的付费阀值’这种状态的——我们假设在读者心目中达到8分，是导致其是否付费的一个门槛阀值。
好，这种情况下，我们会看到什么？中原五白写的书，主角往往定位比较模糊，不描写主角高还是矮，胖还是瘦，最多稍微写一下是帅还是丑，但是绝对不明显。
这样的模糊处理，按说会让每个读者的代入感都不完美，帅的读者觉得主角怎么不帅？怎么不突出主角依靠帅的特性金手指开挂？高的读者也会有同感，他们在现实生活中因为身高优势把妹求职都有便利，书中主角却没有。
可为什么中原五白还是坚持这么写？因为他们知道，如果让主角利用高帅开挂，那么矮丑的读者就有大概率弃文，不爽，不给钱。所以，他们并没有试图写一个让任何读者完美的作品，他们只是想写一本‘在任何读者眼里，都像迪奥的洋红色A口红那样，能让人凑合着掏钱’的作品。
一部在1000个人眼里是10分神作、把其余人逼到不爽弃文的作品。和一本在3000个人眼里都是8分干粮的作品，哪个给作者带来的商业利益大？毫无疑问是后者。
再加上他们又能借助中国的移动互联网市场快速上升期带来的人口红利，最终搜刮不少财富。因为在每年都有几千万新接触网络文学圈子的中小学生、这些人里面或许每年都有几十万人有能力掏钱看正版。这些人此前从来没看过网文，第一次看。对于第一次看的人而言，作品是否创新是不重要的，哪怕再套路再狗血，反正他们原先没看过，就谈不上‘抗药性’。
这一切的因素，导致了内容创作产业在‘前大数据时代’的市场调研思想下，都走上了‘不求让某些人觉得最好，但求让大多数人觉得凑合’的路数。然后源源不断靠赚新进场的小白的人口红利钱，不思进取不死改变。等到小白养成老白了，不甘心看这种囫囵一团和稀泥没个性的作品时，他们只能徒呼‘怎么这个世界又小白了？创S的推荐位怎么都是辣鸡？’但偏偏就是没东西给他们看。
其实，这是数据引导机制和反馈机制的错，也是消费者不知道自己的需求表达的重要性的错——作者为什么要写一本只在1000个人眼里是十分神作的书？而不是写一本在3000个人眼里是8分付费阀值线的数？反正过了8分线，每个人不都是1毛钱一章掏钱看，给你一本你心中的10分神作，你又不会额外打赏，那作者又不傻，囫囵和稀泥弄个‘迪奥的洋红色A’混日子呗。
当然了，文创这个东西，好歹还有点情怀，所以偶尔还是可以找到老白心中桀骜个性的好书的。那是因为总有难得一遇的刚入行的写手，不懂行情，恰好天赋异禀刚进场水平就不错，所以写出一本神作。
但是这种人永远不可能继续写下去，写一本长记性，发现写少数人心中的10分神作经济上大亏，那就转型，戾气大增，往里加塞各种尝试。等他知道做洋红色更赚钱之后，自然就去做洋红色了。
所以老白们看完一本心痒难搔没得看了，发现这个写手写着写着跪下来投靠小白了，只能再花更多的时间成本去找书，等再进场一个新的肥羊大能写手，亏一本给大家看。
这就是藤迅数据推送模式下——也不能说是藤迅，而是现有的‘榜单、推荐位、编辑书单’推送模式下——内容创业产业能够达到的最高峰。其实背后隐痛点无数，大家都在和稀泥，谁都找不到完美打中他内心痛点的神作，高端个性需求没有表达途径。”
被顾莫杰这么一说，陆文君居然觉得脊背凉飕飕的，一股灰暗。
如果文学和艺术，音乐和电影，不再是追求完美，而是追求凑合尽可能多的人，那将是一个多么可怕的时代。也难怪自从藤迅进场之后，自从“大数据的前半场”进场之后，看似市场商机反馈数据越来越透明了，实际上反馈回来的都是些“啥才是迪奥洋红色”的饮鸩止渴数据。
这些数据最终对于行业的做大是有害的。正如迪奥英国疯狂增产爆款之后，最后带来的是迪奥口红整体销量的衰落、因为他逼走了所有个性消费者，只留下愿意委曲求全的消费者。
但是这又如何？藤迅和其他流行文化生产商在这个过程中，简单粗暴地挣了快钱。中原五白捞完就走，反正某毒药门派的少掌门都说了：我不可能赚这个钱赚到40岁。我死（退休）之后，哪管洪水滔天？
这个天下，需要一只赈贫达穷、存亡继绝的大手，把华夏文明从文化多样性极速失血、极速同质化、套路化、跟风化的时代拯救回来。
当然了，顾莫杰要拯救的，并不是那些本来就毫无市场价值的东西。
如果一个东西本来质量就不好，不管拿给谁都没人要，那自然不该被拯救。这种东西死了就死了好了，没什么惋惜的。
但是，“迪奥家的鲜红色B和粉红色C”这种东西，是有人喜欢的，是有人需要的，是既有艺术价值也有经济价值的。他们就像含量过于稀疏的沙金，有价值，但从沙里淘金的筛选成本太大。需求它的人和提供它的人，相互之间找不到对方。
正如一家开在贵妇人社区的迪奥专卖店里，有一支静静躺着的粉红色C口红。
在远方一个女中学生聚居的社区内，有一群发现本店粉红色C颜色口红脱销的女生。
电商和互联网最原始的初心，是什么？
EBAY的创世人是这样说的：电商的初心，不是和实体店抢生意，而是做实体店里做不了的生意。实体店受限于其覆盖范围，有些小众的需求在本社区只有一两个人要，那么店老板就不会卖这个东西。
而互联网可以把亿万人的需求整合起来。或许这样的小众需求在一个城镇里只有一两个，但是到了网上就能聚集其全世界范围内成千上万的这种需求。这时候，再小众的需求，再不屈的个性，都能得到满足。
顾莫杰要做的，就是为这种精神内容的需求者，和这种精神内容的提供者，找到一个牵线搭桥相互找到对方的纽带、一种数据算法，一个大浪潮沙让沙金相互聚集实现价值的平台。
而这件事情，是麻花藤一辈子都永远做不到的。因为藤迅最原初的基因，就是不尊重个性，麻花藤也不知道个性这两个怎么写。
在他看来，万事万物皆可引导，你们不喜欢撸阿鲁又如何？劳资告诉你们，撸阿鲁会流行，在你的同学之间谈论撸阿鲁是时尚的，打撸阿鲁打得好可以被你的同学尊重、得到更多吹捧和谈资——所以，骚年，乖乖去打撸阿鲁吧。
既然个性可以掰弯，咱还花那么大精力去让个性者相互找到对方干嘛？
第八十三章彼之仙草我之敝履
顾莫杰选的那条路，注定是艰辛的。
甚至可以断言，如果不是他这样已经在人工智能领域有了充分积淀、而且有一个亚洲首富的财富地位撑着，换任何一个其他人来做这事儿，肯定都是干不过麻花藤的小白流的。
两人的核心分歧，就在于一个认为人类的自我和偏好应该被尊重。而后者认为与其花大代价去尊重民智未开者的自我，还不如像牧牛一样给小白鼻子里穿环牵引它们。
仓廪实而知礼节，衣食足而知荣辱。
2010年代，中国还有9000万温饱线以下的赤贫人口等着扶贫；还有数亿规模的60后及以前的人口，小时候挨过饿。饥饿和寒冷造成的恶劣影响，深入了他们的灵魂，并且让这些人从小在三观形成的时候就打下了烙印。
这样的人当中，绝大多数是无法理解“为内容付费”甚至是“为自己的精神追求独立性而付费”的。
他们不在乎�