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ChatGPT:打破推荐算法的“牢笼”

“猜你喜欢”为什么没能猜中我们的喜好?因为现有的推荐算法是没有「感知力」的,只能用类比的逻辑来分析我们可能想要什么。而以ChatGPT为首的LLM(大型语言模型)可以理解人的语言,它更能 “看透” 一句话背后的真实意图,即有更强的感知能力,恰好可以弥补现有推荐算法的缺陷。

也许,目前的推荐算法还不是那么智能、那么“懂我”:

  • 系统总喜欢推荐热门的商品,可“我”偏偏是个特立独行、喜欢小众商品的人;
  • 系统总喜欢根据历史购买清单来推荐,可“我”不需要买重复或相似的商品;
  • 系统总需要输入明确的商品需求,可“我”往往也不知道自己想要啥;
  • 而宣称自己智能的「猜你喜欢」,“我”又不是那么喜欢。

现有的推荐算法是没有「感知力」的,只能用类比的逻辑来分析我们可能想要什么。

比如,同一个用户可能喜欢同类型的商品(爱看科幻片的用户可能喜欢《三体》)、相似用户可能喜欢同样的商品(用户A与用户B喜好相近,用户A喜欢的东西,可能用户B也会喜欢),但这是一场关于概率的游戏。

系统猜我大概率喜欢什么 ≠ 我真的想要。

而以ChatGPT为首的LLM(大型语言模型)可以理解人的语言,它更能 “看透” 一句话背后的真实意图,即有更强的感知能力,恰好可以弥补现有推荐算法的缺陷。

今天,我们来聊一下,ChatGPT推荐系统 vs 标准算法,优势在哪里?大家也可以在文末留言讨论,ChatGPT会替代现有的推荐算法吗?

先抛个人观点,大型语言模型(比如ChatGPT)会冲击现有的推荐算法,尤其是在大模型内置于手机等智能终端后,消费者更倾向于通过提问来获取推荐而非看 “猜你喜欢” 。但目前的主流推荐算法,仍可能作为一种推荐思路,内嵌于大模型中。

ChatGPT等大型语言模型的优势在于,可以根据我们的特定要求进行推荐,例如推荐一个拥有极佳儿童游泳池的酒店、最具Instagram风格的餐厅、最安静的吸尘器等,更加能满足我们的个性化需求。相比之下,现有的推荐算法通过「类比」来推荐,就显得不那么走心。

当然,ChatGPT也有它的缺点,不能保证100%的准确率。而且,有些需求是被「挖掘」出来的。用户可能会有自己也意识不到的喜好,没有跟ChatGPT沟通。而协同过滤——基于同类人的喜好进行推荐,是目前来看比较有效的一种思路。

所以,我们不是要用ChatGPT去 “掐死” 现有的标准算法,而是应该为更好的产品or技术去努力。

01 发现算法之外的“漏网好鱼”

现有的标准算法,往往热衷于推荐畅销商品:

毕竟大家都认证过好的东西,也大概率会被“你”喜欢。

而ChatGPT的推荐体系,更有利于发现被忽视的「长尾品类」

长尾品类,往往很难被原有算法所发现和推荐,因为它们销量较低、缺乏足够的用户反馈和评价。然而,这些品类也许恰好是某些消费者所感兴趣的。

ChatGPT就能充当这双 “慧眼” ,发现算法之外的 “漏网好鱼” 。

假设你购买了一本关于人工智能的书籍,比如《人工智能简史》。

在原有的推荐算法下,系统可能会继续推荐其它同类型书籍,比如《人工智能导论》、《人工智能与机器学习》等。这些书籍虽然与已购买的书籍有相似的主题和特征,但却可能有着高度重合的内容,比如人工智能的缘起、自然语言的应用等重复章节,不一定能激发起你的阅读兴趣。

而ChatGPT可能推荐一些相关但不同类型的书籍,比如《人工智能与哲学》、《人工智能与艺术》、《人工智能与社会》等。这些书籍虽然比较小众,但却有着不同的视角和内容,可以帮助你拓展知识面和视野。

因此,ChatGPT可以突破现有推荐算法的局限,不仅仅依赖于消费者的行为数据或者商品的特征数据,而是讲究商品之间的「逻辑」关联性。

此外,ChatGPT还能进行跨品类推荐,比如根据 “人工智能” 这个主题,推荐相关的课程、讲座、游戏、商品等,提高现有算法的丰富度。

02 从简单的“推荐”到有力的“说服”

ChatGPT可以让推荐更加有理有据,在推荐的同时生成符合人类语言习惯、通俗易懂的推荐理由,从而实现从简单的 “推荐” 到有力的 “说服” ,更好地帮助消费者完成决策。

比如我们想购买一本经济学相关的书籍,我们在京东上输入“经济学”这个查询词,将会得到一整版的推荐列表,比如《经济学原理》、《国富论》、《思考的快与慢》、《薛兆丰经济学讲义》等热销书籍。这些书籍通常都会打上“回头客10万+”等以热度为排序依据的标签。

当我们想进一步判断哪本书更契合我们的兴趣和阅读水平,则需要点开每一本书的详情页,查看它们的详细介绍、目录、评价等,甚至打开小红书等其它软件,综合对比每本书的优缺点,才能做出决定。

而ChatGPT可以直接告诉我们选择的理由,帮助我们自动完成对比、筛选的过程。

比如,ChatGPT可能会为《经济学原理》写这样的推荐语:

这本书是世界上最流行的经济学教材,由美国哈佛大学教授格里高利·曼昆编写,系统地介绍了微观经济学和宏观经济学的基本概念、原理和方法,用生动有趣的例子和案例来解释经济现象和政策。这本书适合有一定数学基础,想要系统地学习经济学理论和方法的读者。

再如,ChatGPT可能会为《国富论》写这样的推荐语:

这本书是现代政治经济学研究的起点,由英国思想家亚当·斯密于1776年出版,深刻地分析了自由贸易、市场竞争、劳动分工、货币银行等经济问题,提出了“自然秩序”、“看不见的手”、“自由放任”等著名的理论观点。这本书适合有一定历史背景,想要了解经济学发展史和经典思想的读者。

这些推荐语,不只是介绍书籍本身,更简明扼要地说明适合哪些读者。

此外,我们也可以向ChatGPT提出更多的问题,比如“哪本书更适合初学者?”、“哪本书更侧重于实践?”、“哪本书评价最高?”等,ChatGPT可以作出相应的回答。

03 从“明确需求”到“模糊需求”

在传统的搜索引擎中,我们总是需要提出很明确的需求,比如我们在美团上搜索美食,会明确地搜索“火锅”,随后系统给出相关推荐。

而ChatGPT的自然语言能力,则可以理解我们的模糊需求,比如我问 “今晚跟我的两个闺蜜吃什么好?” ,ChatGPT可能会说 “今天很冷,可以去吃热气腾腾的火锅” 。

同样的,比如我说 “我想看一部好看的电影” ,这是一个模糊需求,因为 “好看” 的标准因人而异,而且没有给出其它限定条件。

如果使用原有的推荐算法,只能根据我的历史观影记录或者电影的流行度来进行推荐。

而ChatGPT则可能会根据用户不同的个性进行推荐,并给出相关推荐理由:

  • 我推荐你看《肖申克的救赎》,这是一部经典的剧情片,讲述了一个被冤入狱的银行家如何在监狱中寻找希望和自由的故事。这部电影有着深刻的人生哲理和感人的友情,被誉为史上最佳电影之一。
  • 我推荐你看《星际穿越》,这是一部科幻大片,讲述了一群探险家利用虫洞穿越时空寻找人类新家园的故事。这部电影有着惊险刺激的情节和震撼美丽的画面,同时也探讨了爱情和牺牲等主题。
  • 我推荐你看《寄生虫》,这是一部韩国黑色喜剧片,讲述了一个贫穷家庭通过各种手段渗透到一个富裕家庭中,并引发了一系列意想不到的事件。这部电影有着幽默诙谐的对白和反转不断的剧情,同时也揭露了社会阶层和贫富差距等问题。

可见,ChatGPT泛化的推理能力,可以让推荐算法发挥出更大的作用。

04 写在最后

现有算法设置再 “完美” 的推荐逻辑,也是基于机器语言生成的;而ChatGPT的自然语言能力,则增加了一点 “人” 的温度。

它更有「感知力」,能明白我们没有说完整的需求,能更好地理解我们的个性。

也许,以后ChatGPT会是一个更大更有影响力、拥有全世界粉丝的KOL,尽它所能,为我们推荐更多适合的商品和服务。

专栏作家

Vinky,微信公众号:叁言梁语,知识吧专栏作家。分享商业干货,关注互联网营销领域。

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题图来自Unsplash,基于 CC0 协议

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