模型崩溃：当世界的多样性被推荐算法碾平之后

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模型崩溃：活在一个由自身训练出来的世界里。

嘿看这个：值得细细品味的美好事物。

对象恒常性：Wired 对荷兰黑客；NYT 对 DMCA；发胶恐怖分子威胁不存在；AT&T 合并是个骗局；智慧城市很愚蠢；里根经济学安息吧。

即将出席：爱丁堡、悉尼、墨尔本、布莱顿、伦敦、南本德。

近期亮相：我都去过哪儿。

最新著作：你们继续读，我继续写。

即将出版：就像我说的，我会继续写。

版权页：其余所有。

模型崩溃（permalink）

我最喜欢的修辞和分析手法之一是“把东西联结起来”（展示两个不同、看似无关的想法其实是同一现象的不同面向），以及“把东西拆分开来”（通过证明一个看似矛盾统一体的东西实际上是两个被混为一谈的不同事物来解决悖论）。

“拆分事物”是理解 AI 的一个非常实用的框架。我们如何化解这样一个（看似）悖论：一些熟练工人报告说他们在 AI 辅助下取得了极好的工作成果，而另一些人则对 AI 辅助产出中潜藏的缺陷发出严厉警告？很简单：第一组是“半人马”（被机器辅助的人类），第二组是“反向半人马”（被迫充当机器外设的人类）：

https://pluralistic.net/2025/12/05/pop-that-bubble/#u-washington

对于那些被老板用 AI 替换掉的人——考虑到 AI 明显无法胜任他们（之前的）工作——我们该作何理解？同样，如果你把两个不同的现象分开来看就会很清楚：第一个现象是“AI 能做你的工作”。第二个现象是：“你的老板是个轻信的白痴，对用顺从的机器取代多嘴多舌的员工有着无限渴望，这让他在 AI 销售员面前极易得手——销售员说服他解雇你，然后用一个干不了你工作的 AI 来取代你”：

https://pluralistic.net/2025/03/18/asbestos-in-the-walls/#government-by-spicy-autocomplete

这对理解 AI 投资泡沫也是一个有用的手法。不仅仅是那些觉得别人不如自己真实、因而他们的工作可以被聊天机器人取代的亿万富翁。还有那些相信老板们会被兜售 AI、而且不在乎 AI 是否有缺陷的亿万富翁——因为那是你老板在买了 AI 并解雇你之后才要面对的问题。他们不必相信 AI，也能认为这是一笔好投资：就像一位投资者打赌 Joe Rogan 能向绝望的年轻男性卖出价值数百万美元的肽类产品一样，他们评估的是销售潜力，而不是所售之物的优劣：

https://pluralistic.net/2026/08/03/andor/#either

“拆分事物”固然有用，“把东西联结起来”同样是一种评估、批判和改进 AI 的非常重要技巧。数据科学家 Lauren Leek 写了一篇杰出的文章，题为《面向文化的温度为零：为什么一切开始看起来一样》，其中提供了一个顶级的“联结事物”范例：

https://laurenleek.substack.com/p/temperature-zero-for-culture-why

Leek 的文章是那种精彩绝伦、涉猎广泛、跨学科的作品，涵盖了城市设计、音乐潮流、合成 LLM 人群、Netflix 推荐算法以及其他几个主题，都在试图解决另一个（看似）悖论：我们明明拥有如此巨大的潜在多样性，为什么一切都明显趋同？

答案复杂而微妙，但 Leek 的基本观点是：在一个数据驱动的社会里，“预测”是自我实现的预言。正如 Leek 所言：“一旦预测塑造了我们面前的选择，我们就失去了区分“人们想要什么”和“系统让什么变得容易想要”的能力。”

这是遍及许多领域的普遍问题。Leek 说，经济学家称之为“表现性”，机器学习研究人员称之为“模型崩溃”，而城市研究者称之为“无地方性”。

“表现性”描述的是：一旦一个市场被经济学家建模，这个模型就成为经济政策的基础，从而推动市场去符合这个模型：

https://press.princeton.edu/books/paperback/9780691138497/do-economists-make-markets

“模型崩溃”描述的是：基于自身预测训练的机器学习模型会变得极其平淡，系统中的所有多样性都从预测中消失：

https://pluralistic.net/2024/03/14/inhuman-centipede/#enshittibottification

这有重大后果：这就是偏见通过预测性警务算法扩散的原因——用种族主义的拦截搜身数据训练一个模型，它会预测城市里所有的武器和毒品都在黑人和棕色人种的口袋里。将这些预测转化为告诉警察去哪里搜武器和毒品的建议，他们就会加倍进行种族主义拦截，产生更多带有偏见的数据，进而转化为预测中更多的偏见：

https://hrdag.org/2016/10/10/predictive-policing-reinforces-police-bias/

“无地方性”是城市研究者对“当每个地方都向同一个模板优化”的称呼。我觉得这可以叫“摩登原始人综合征”——当 Fred 和 Barney 驾车穿行基岩城时，同样的背景在他们身后循环播放。在纽约市，是花旗银行-杂货店-Chipotle-沃尔格林；在芝加哥郊区，是 Chili's、加油站和大卖场组成的购物中心。

Leek 提出，这些都是同一根本现象的不同表达——一种数据科学的失效模式，从一个充满“颗粒化个人数据”的世界，走向一个“个性化产生了更多同质性”的世界。

在这些出色的例证之外，我想再从货币政策的世界补充一个：古德哈特定律，即“当一项衡量指标变成目标，它就不再是一项好的衡量指标”：

https://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart%27s_law

古德哈特定律涵盖了广泛的现象。当 Google 最初部署 PageRank 时，他们证明通过计算网络上所有页面的入站链接，可以提取出关于哪些页面最重要的信号（因为除非你觉得一个页面值得注意，否则没有理由链接到它）。

但一旦 PageRank 成为网络用户找页面的主要手段，统计链接就不再有用：首先，因为人们用 PageRank 找到最好的页面并链接到它们，使得新页面无法获得超越既有页面所需的入站链接；其次，因为一旦有理由批量制造低质量页面的入站链接，骗子们很容易就能做到。

统计入站链接曾是预测哪个页面最匹配搜索者查询的世界级回顾性方法，但一旦它塑造了它试图分析的世界，它就不再是预测哪个页面最能匹配你查询的好方法了。

Leek 是一位杰出的数据科学家，更是一位优秀的科学传播者，擅长清晰易懂的解释。一个充满颗粒化、高度多样化数据的世界怎么可能变成同质化选择的世界？很简单：从一组项目（“菜系、流派、店铺类型”）和一个排序它们的标准算法开始。让用户从这些推荐中选择。这些选择的众数（平均值）“被展示得更多，所以被选择得更多，于是模型更加确信众数就是人们想要的，而长尾则被饿死。”如此运行几轮，原本均匀分布的选择目录就“坍塌到一个主导选项上”。

这在我们设计推荐算法的选择中内在固有——算法被倾向于追求推荐成功的概率。一个想要每次都能成功的推荐器会做出最安全可能的推荐，“所以一个对你不确定的算法——而它总是至少有一点不确定——会向平均值靠拢。”

然后她抛出了一个优美而完美的统计学格言：“标准损失函数下的个性化，就是带额外步骤的向集体均值回归。”也就是说，标准个性化算法无法避免“均值回归”（多样化事物趋向标准化的倾向）。那个算法会采取安全策略，向你展示普遍可接受的东西，而因为你的选择被限制在平均值附近，你会选择平均的东西。

这就是推荐系统——以及其他产生预测进而转化为行动的 analytical 工具——如何将如此多样的现象（街道、市场、媒体推荐）推向同质化。这些推荐器是自我实现的预言，意味着“它们不必是对的”，只需要“被听从”。

这解释了伦敦那么多商业街的雷同。Leek 考察了 640 条购物街，对分布其间的 18,000 个餐饮场所进行特征描述，标记了所有的连锁餐厅。她的分析显示，任意两条伦敦街道平均会共享大约一半的“餐饮画像”。

显然，这在有连锁门店的街道上最为突出，而且不需要太多连锁门店就能让一条街道的雷同度飙升：“相对少量的重复名称就足以让原本不同的街道变得更加相似。”那为什么有连锁店的街道如此相似？因为连锁店使用一种算法（加权考量人流量、距火车站的距离、人口统计数据和竞争对手）来决定在哪里开餐厅。如果一条有 Gail“s Bakery 的街道感觉和其他所有有 Gail”s Bakery 的街道一样，那是因为 Gail“s 只把店开在高度相似特征的地方——这些特征以高精度测量，由狭窄的容差范围控制。

换句话说，每条感觉应该有 Gail”s 的街道最终都会有一家 Gail“s，而那条街道随后会感觉和所有其他有 Gail”s 的街道更加相似，因为它与其他那些街道又多了一个共同因素（一家 Gail's）。

Leek 在此引用了她早先关于英国酒吧倒闭的研究。英国经历了一场酒吧倒闭的流行病，自 2016 年以来已有数千家酒吧消失：

https://laurenleek.substack.com/p/britain-lost-14000-third-places-they

她的研究发现，一家酒吧能否存活的最大预测因素是它与中位数酒吧的相似程度；也就是说，一家酒吧越是独特、越有“个性”，就越可能倒闭。与普通酒吧不同的酒吧更难被归类，这意味着银行经理更难评估其信用度，房东也更难证明应该续签长期租约。用于配置资本和房地产的算法同样是推荐器，它们同样在把多样性赶出系统。

同样的现象也作用于文化领域。在音乐推荐算法的时代，热门歌曲正在改变；今天的歌曲使用更小的独特词汇量，并且更频繁地重复这些词：

词汇丰富度——相对于歌曲长度的独特词汇比例——自 1960 年代初以来下降了超过四分之一，而重复歌词的占比攀升了近三分之一。现代热门歌曲说得更少但说得更频繁，因为有效的钩子被反复使用。

但这不是全部！虽然每首歌更像它自己（“更少的话说更多遍”），在这个约束之内，今天的歌曲之间比以往有更多的多样性：一首给定歌曲的（受约束的）词汇与所有其他歌曲的词汇相比变得更为独特。歌曲重复它们使用的词，但歌曲中重复的词正变得越来越不同。

对 Leek 来说，这是理解整个现象以及（更重要的是）对此采取行动的关键。音乐推荐系统针对可唱的钩子进行了优化，但没有对歌曲中的任何其他变量进行优化，所以这些维度获得了更广的范围，即使被优化的变量变得越来越扁平、越来越狭窄。

这意味着推荐器“压平世界”的倾向不是一个单一的结果：它取决于我们选择通过推荐来压平哪个维度，以及谁选择去压平那个维度。

一个媒体推荐器为消费而优化，向你展示一组它认为你会看、读或听的易于处理的内容。当你从这个有限集合中做选择时，推荐器会注意到这个事实，并给你展示更多同类内容，把一切推向一个灰扑扑的中位数。所有你可能喜欢但被排除在最初集合之外的电影、书和歌曲，将来也不会再被推荐。那些你可能欣赏的媒体特征“会从考虑中衰减掉”。它们的可欲性从未被测试过。模型崩溃了。

它会崩溃到什么程度？Leek 引用了 Movietweetings 关于人们观看哪些电影的数据：在一百万条公开电影评分中，有一半涉及集合中前 2% 的电影。这个集合有 38,000 部电影，但仅 380 个片名就占了 40% 的评分。Leek 有说服力地论证说，这并非因为推荐器擅长“了解你的口味”——而是它们擅长“收窄菜单”。

Leek 将这一点与她创建 LLM“人设”的工作联系起来——合成人群旨在模仿真实人群的口味和倾向，你可以在“花钱去问真实人类之前”先询问它们。虽然这对许多应用会有用，但“它恰恰以这篇文章所讨论的那种方式失败了”。

Leek 花了极大的精力去重现那些让人群在总体上值得研究的特质，精心复刻社会联系、心理倾向和人口统计因素如何预测人们的信念。其结果是一组 LLM 人设，拥有关于彼此差异的“精心编造的故事”，但它们关于计划行动的调查回应却以真实人群不会有的方式同质化了。

Leek 写道，这正是使其他数据驱动预测器同质化的同一力量。因为她命令她的 LLM 复刻预测一个人信念的不同因素之间在统计上有效的关系，每个合成人设都成了一个同质化的均值。这就像“平凡之人”的悖论：按所有服役人员平均水平定制的军装穿在任何人身上都不合身，因为这世上没有平均水平的人：

https://archive.org/details/DTIC_AD0010203

问题是（正如 Leek 指出的），合成人设是理解真实人群偏好的好方法这一想法并非无害的错觉：这是一个正在被积极推销给政府、竞选政客和营销人员的产品。它是一个自我实现的预言，推动治理、政治竞选和产品设计走向同一个同质化中位数——正是这个中位数让伦敦的每条商业街都感觉一样。

这很重要。正如 Leek 所写，生态学家早已理解多样性对系统韧性的重要性：他们称之为“生物多样性的保险价值”。一个多样化的系统拥有物种和变异的储备库，这些储备可能并非针对当前状况的最优解，但当变化以某种摧毁先前优势物种的方式发生时，它们可以迁入新创造的生态位。正如任何一个自己最爱的香蕉品种灭绝的人可以告诉你的那样，同质化在顺利时运转良好，但多样性在失败时表现更佳：

https://en.wikipedia.org/wiki/Gros_Michel

算法诱导的同质化的脆弱性，因推荐器掩盖了人们真实偏好这一事实而更加严重。如果你在 Netflix 推荐后看了两部斯堪的纳维亚犯罪剧，它在接下来十年里都会不断给你推荐更多北欧犯罪剧——即使有另一种你远为更喜欢的节目（只要你知道它存在）。这意味着决定未来制作哪些节目的决策者会继续资助他们那些安全的丹麦侦探，而将那些可能从产生《K-Pop 恶魔猎人》的同一个奇异吸引子中涌现的东西排除在外。

将这种失效模式转置到国家、银行经理和房东身上，我们会看到整整一系列政策、商业和活动从未诞生，尽管它们可能给我们带来人气、繁荣和快乐。

但 Leek 没有以这个令人担忧的注脚结束。相反，她将这整个事物——模型崩溃、无地方性、表现性，甚至古德哈特定律——认定为计算机科学中被理解得最透彻的权衡之一的一种表达：“探索 vs 利用”：

任何从反馈中学习的系统都必须在两件事之间分配精力：利用已经得分高的选项，以及探索尚未尝试过的选项，以防它们更好。

计算机科学家早就明白，只注重利用而排除探索是一个陷阱，会让你锁死在“第一个不错的选项”上，永远无法发现最好的那个。

这意味着这种算法的同质性有一个被充分理解的矫正方法：“强制探索回归”。问题在于市场讨厌这种探索。一个靠点击量生存或死亡的公司绝不会通过向用户展示奇怪的、未经测试的、得分低于中位数的选项来牺牲 20% 的流量——因为这些奇怪的东西从未有机会证明它们是值得想要的。

这是一个经典的市场失灵，而正如 Leek 所指出的，英国（《数字市场、竞争与消费者法》）和欧盟（《数字服务法》）都有监管回应，两者都要求最大的平台开放其推荐系统，但到目前为止，监管者关注的是“在线伤害”而非多样性（尽管 DSA 确实要求平台提供不基于个人特征的算法推荐）。

Leek 认为，国家愿意为算法设计设定条件，这是将“探索”强制重新注入系统的一种手段。她也看好互操作性，这样用户就可以离开推荐器糟糕的平台，而不会失去对他们媒体或社交圈的访问。正如她所写，“对一个困住你的信息流最深层的约束，就是可信的离开能力——带着你的数据离开。”我对此再同意不过：

https://pluralistic.net/2023/01/08/watch-the-surpluses/

她对个人应对方式则不那么乐观。要求自己成为一个“冒险型消费者”是在让系统脱责。当每条街都有同样的餐厅，每家书店都有同样的书，而你生活中的人都被困在两家社交媒体平台之一时，“明智选择”能带你的也就这么远了。购物不是政治！

https://pluralistic.net/2026/05/21/purity-culture/#stop-fucking-that-chicken

Leek 是一位出色的作家。昨天读完这篇文章后，我把它发给了五六个人，然后读完了 Leek 通讯档案里的所有内容。不仅每篇都很精彩，我还意识到她写了去年我读到的最令人难忘的关于城市和平台的文章之一——《Google 地图如何悄无声息地在伦敦各餐厅之间分配生存——以及我如何建了一个仪表板看穿它》：

https://laurenleek.substack.com/p/how-google-maps-quietly-allocates

去年十二月读到那篇文章的时候，我就该把 Leek 的通讯加进我的 RSS 阅读器。我已经纠正了这个疏忽！多么出色的思想家、科学家和传播者！如果她没有在不断地被编辑和文学经纪人纠缠着开出书约，那就真的证明了推荐系统正在把平淡的中位数抬高，而彻底、令人愉悦地扎人的异类被压了下去。

嘿看这个（permalink）

Mamdani 对决 Amazon。他的对手？Chuck Schumer 的女儿。https://prospect.org/2026/08/11/mamdani-schumer-lobbying-new-york-city-council-amazon-delivery-drivers/

论 AI 编程及其不满 https://calnewport.com/on-ai-coding-and-its-discontents/

Crocs 有一个避税窍门：马耳他的一个小办公室 https://www.nytimes.com/2026/08/05/business/economy/crocs-malta-tax-haven.html?unlocked_article_code=1.4VA.UZy2.BtVrP_IVnz8b

为什么州级合同法对数字图书馆权利的未来至关重要 https://www.libraryjournal.com/story/news/moving-beyond-the-publisher-playbook-why-state-level-contract-law-is-essential-to-the-future-of-digital-library-rights

什么是反向半人马？https://www.youtube.com/watch?v=CVjt3_bf1bI

对象恒常性（permalink）

#25年前 糟糕、愚蠢的 Wired 关于荷兰黑客营地的报道 https://web.archive.org/web/20011007084604/https://www.wired.com/news/culture/0,1284,46033,00.html

#25年前 精彩的 NYT 关于 DMCA 内在矛盾的故事 https://memex.craphound.com/2001/08/13/excellent-nyt-story-about-the/

#20年前 我们对开放系统的错误直觉 https://www.ft.com/content/64167124-263d-11db-afa1-0000779e2340

#20年前 防御上一个阴谋救不了我们免受下一个 https://www.schneier.com/blog/archives/2006/08/terrorism_secur.html

#20年前 NBC：发胶恐怖分子上周未构成任何威胁 https://web.archive.org/web/20060813194630/http://www.msnbc.msn.com/id/14320452/

#15年前 AT&T 合并泄密：一切都是为了涨价和减少竞争 https://web.archive.org/web/20110920222524/http://www.broadbandreports.com/shownews/Leaked-ATT-Letter-Demolishes-Case-For-TMobile-Merger-115652

#10年前 Tiki Bird 里面是什么？https://miehana.blogspot.com/2016/08/fancy-feathers-restoring-tiki-room-birds.html

#5年前 里根经济学的终点 https://pluralistic.net/2021/08/13/post-bork-era/#manne-down

#5年前 智慧城市两者都不是，2021 年版 https://pluralistic.net/2021/08/13/post-bork-era/#our-streets

#1年前 Maga 的老板阶层以为他们对美国大屠杀免疫 https://pluralistic.net/2025/08/13/then-they-came-for-me/#boss-politics

即将出席（permalink）

线上：EFFecting Change：机器为谁服务，8 月 12 日
https://www.eff.org/event/effecting-change-who-machine-serves

爱丁堡国际图书节（个人专场），8 月 16 日
https://www.edbookfest.co.uk/events/cory-doctorow-enshittification

爱丁堡国际图书节与 Jimmy Wales 对谈，8 月 17 日
https://www.edbookfest.co.uk/events/the-front-list-cory-doctorow-and-jimmy-wales

悉尼：危险思想节，8 月 23-24 日
https://festivalofdangerousideas.com/program/

墨尔本：Wheeler Centre“狗屎化”讲座，8 月 25 日
https://www.wheelercentre.com/events-tickets/season-2026/cory-doctorow-enshittification

布莱顿：与 Carole Cadwalladr 对谈《反向半人马的 AI 后生活指南》（Brighton Dome），9 月 8 日
https://brightondome.org/whats-on/LSC-cory-doctorow-the-reverse-centaurs-guide-to-life-after-ai/

伦敦：与 Riley Quinn 对谈《反向半人马的 AI 后生活指南》（Foyle's Picadilly），9 月 9 日
https://www.foyles.co.uk/events/enshittification-cory-doctorow-riley-quinn

南本德：与 Cory Doctorow 共度一晚（Notre Dame），10 月 6 日
https://franco.nd.edu/events/2026/10/06/an-evening-with-cory-doctorow/

温哥华：BC Policy Solutions 晚宴，11 月 12 日
https://bcpolicy.ca/gala/

近期亮相（permalink）

以思辨小说推动社会变革（Cool People Who Did Cool Stuff）
https://pocketcasts.com/podcast/cool-people-who-did-cool-stuff/08cbb840-a6ae-013a-d8aa-0acc26574db2/part-one-cory-doctorow-on-speculative-fiction-for-social-change/15ad467c-0832-44c9-91ea-59defd783dba

AI、自动化与狗屎化（Telecoms.com）
https://www.telecoms.com/ai/the-telecoms-com-podcast-ai-automation-and-enshittification

AI 狗屎化泡沫（Hidden Forces）
https://hiddenforces.io/podcasts/the-ai-enshittification-bubble-cory-doctorow/

去他妈的 AI 主宰者（On The Media）
https://www.wnycstudios.org/podcasts/otm/articles/f-the-ai-overlords

为什么 AI 不会取代工人，但会搞垮经济（Smart Cookies）
https://www.youtube.com/watch?v=rRRmUuxJolY

最新著作（permalink）

《反向半人马的 AI 指南》，一本关于如何成为更好的 AI 批评者的短书，Farrar, Straus and Giroux，2026 年 6 月
https://us.macmillan.com/books/9780374621568/thereversecentaursguidetolifeafterai/

《Canny Valley》：我为 Pluralistic 创作的拼贴画限量版合集，自出版，2025 年 9 月 https://pluralistic.net/2025/09/04/illustrious/#chairman-bruce

《狗屎化：为什么一切突然变得更糟以及如何应对》，Farrar, Straus, Giroux，2025 年 10 月 7 日
https://us.macmillan.com/books/9780374619329/enshittification/

《Picks and Shovels》：《Red Team Blues》的续作，关于 PC 的英雄时代，Tor Books（美国），Head of Zeus（英国），2025 年 2 月（https://us.macmillan.com/books/9781250865908/picksandshovels）。

《The Bezzle》：《Red Team Blues》的续作，关于监狱科技和其他骗局，Tor Books（美国），Head of Zeus（英国），2024 年 2 月（thebezzle.org）。

《The Lost Cause》：一部关于气候紧急状态下希望的 solar punk 小说，Tor Books（美国），Head of Zeus（英国），2023 年 11 月（http://lost-cause.org）。

《The Internet Con》：一本关于互操作性和大科技的非虚构书（Verso）2023 年 9 月（http://seizethemeansofcomputation.org）。Book Soup 有签名版（https://www.booksoup.com/book/9781804291245）。

《Red Team Blues》：“一本抓人、令人欲罢不能的惊悚小说，读完后你会比之前更了解世界的运转方式。” Tor Books http://redteamblues.com。

《Chokepoint Capitalism: How to Beat Big Tech, Tame Big Content, and Get Artists Paid》，与 Rebecca Giblin 合著，关于如何打破创意劳动市场的操纵，Beacon Press/Scribe 2022 https://chokepointcapitalism.com

即将出版（permalink）

《后美国互联网》，某种程度上是《狗屎化》的地缘政治续作，Farrar, Straus and Giroux，2027 年

《Unauthorized Bread》：改编自我关于难民、烤箱和 DRM 的中篇小说的中学生图像小说，FirstSecond，2027 年 4 月 20 日

《狗屎化，为什么一切突然变得更糟以及如何应对》（图像小说版），Firstsecond，2027 年

《The Memex Method》，Farrar, Straus, Giroux，2027 年

版权页（permalink）

今日主要来源：

正在写作：

《Once Is Enemy Action》，一部长篇科幻小说，关于现代技术法西斯的起源。今日字数：546（累计 4161）。

《后美国互联网》，《狗屎化》的续作，关于在 Trump 烧毁美国之后我们其他人得以拥有的更美好的世界。第四稿完成。已提交编辑。

一个关于 DIY 胰岛素的 Little Brother 短篇故事 — 规划中

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“当生活给你 SARS，你就做沙士汽水” - Joey “手风琴人” DeVilla

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ISSN: 3066-764X