非个性化内容分发系统的“傲慢”
传统的内容分发系统、以及目前基于区块链的非个性化推荐的内容分发系统，都默认了下面事实：
好内容就应该被每一个用户阅读。
因为打开他们的首页，每个人看到的内容都是一样的，我并不怀疑，他们首页的内容可能都是高质量的好内容，但是，这些所谓的“好内容”可能是来自各个领域的，科学、人文、历史、心理学、甚至娱乐搞笑内容等等。并不是每一个人都会喜欢每一个领域，他人认为的好内容，对于我来说，可能根本就是一篇垃圾。
比如一篇娱乐搞笑的绝好的文章，许多人喜欢而使得它排到了首页，但是对于我来说，一点阅读的兴趣都没有，根本就不会去点击。而如果是个性化推荐系统，这些行为都会被人工智能算法学习到的。
另外，每个人的注意力是有限的，我关注的领域也非常有限，当系统每次都给我推送我不喜欢不熟悉领域的“好内容”时，其实是对我注意力的一种浪费。对于我的一些负反馈都视而不见的行为，这是一种非常“傲慢”的态度，就像我去超市买东西，已经告诉导购员我不买洗发水了，但是导购员还是不停给我推洗发水，这会让人非常恼火。而个性化推荐系统则不会这样，你的每一次负反馈也将被人工智能算法所理解，会根据你的行为实时调整它的推荐策略，进而贴心的为您服务。
“好内容”的定义
所谓的“好内容”其实并没有严格的定义，第一种是根据“专家”意见判断哪些文章是好还是坏，比如一些基于区块链的内容分发，Steemit和币乎等，你的Token越多，系统认为你越专业，给你的投票权重越高，你认为的好文章就越容易排到首页去。
另外一种判断好内容的标准是每个用户有平等的投票权，系统会根据所有用户的点击、收藏、点赞、赞赏、评论量（率）等等指标。
所以，第一种方式带有一定的精英主义的思想，用“所谓的专家”选出来的内容，无差别的强制分发给每一个用户。而第二种方式则是一种平民主义思想，认为人人平等，且充分尊重每个用户自己的喜好，表现出来的是一种群体智慧。
或许你已经看出来了，第一种就是目前的非个性化内容分发系统，而第二种则是基于人工智能算法的个性化内容分发系统。
微信公众号面临的瓶颈
微信公众号的内容分发大致总结为两种，一是订阅模式，二是社交分发。但，这两种方式都遇到了各自的问题。
先说订阅模式，这是一种非常“古老”的获取资讯信息的方式，需要用户自己去收集，探索好内容，并主动订阅。目前只有一些大龄程序员还对此“迷恋”不已，比如早期的RSS订阅等。而微信中的订阅模式，如果不是依赖于微信强大的用户群体，也不可能有如今的影响力。如果一个初创公司，也只是单纯的使用订阅模式，必定导致产品的小众化，因为订阅模式过于复杂，门槛太高了，这一复古的行为很难被普通大众所接受。
再说社交分发，社交分发本质上也是基于用户的协同过滤算法，无论是朋友圈转发的文章，还是“看一看”中的朋友认为好看的文章，都是极小一部分人，几百几千人决定你能看到什么内容，那么你获取的内容必然是狭窄的。而在基于人工智能的个性化内容分发中，人工智能在全体用户（几亿用户）中去寻找与你相似的用户，再给你推荐相关内容。
一个是几百几千人决定你能看到什么内容，另一个是由几亿人决定你看到什么内容，谁更中心化，谁更容易陷入信息茧房相信就不言而喻了吧。
从张小龙的公开演讲可以看出，他对人工智能并不太了解，或者理解的并不深入。他并没有发现，基于社交的内容分发，跟基于人工智能算法分发的协同过滤，在本质上并没有任何差别。而基于社交分发，其实是一种更加低效、更加“原始”、更加“粗陋”的内容分发方式。
微信的订阅模式和社交分发的前提是，大规模用户形成的网络效应之后的结果。如果一个刚成立的小公司，几乎没多少用户就想使用这种订阅模式和社交分发的思想，那么产品必然沦为小众。当然，我并不否定可能也有一小部分人相当喜欢，但是这样的产品很难成为一个大众化的产品，因为使用门槛实在太高，也没有一个个性化推荐系统帮忙去探索发现新的兴趣点和内容。
个性化阅读是不可阻挡的趋势
这是一个每天都会有海量信息产生的时代，获取信息效率尤为重要，基于人工智能技术的个性化阅读就是一个能够提高信息获取效率的工具，具体可以参考我之前写的一篇文章《闲聊内容分发效率》。
很多人可能不知道，Google的搜索结果已经是个性化的了。搜索同一关键词，每个人的搜索结果都可能不一样。Twitter和Facebook的信息流页面中，也不是完全按照时间排序了，也会加入一些个性化因素在里面。
而国内把个性化阅读做到极致也是今日头条、抖音和快手等产品，而如今的字节跳动（今日头条和抖音的母公司）估值已经超过了百度（曾经被誉为中国的Google），可见资本市场的认可。
每个人想获取的信息都是千差万别的，但是没有个性化推荐系统的内容分发项目却想用无差别的所谓“好内容”分发给每一位用户，而毫不顾忌用户是否喜欢，这样的产品即使能够存活下来，也必然是小众。即使像《得到》的内容并不算多的产品，目前的用户规模来看也只能算是小众，但他们在首页下方加入了个性化推荐，这就是准备从一个小众市场到大众市场的一个技术布局吧。