音乐软件给你推荐莫扎特还是凤凰传奇，这事儿可能由你的基因决定。
听上去有点不可思议？就在今年 9 月，美国音乐流媒体软件 Spotify 宣布和基因检测公司 Ancestry 合作。Ancestry 会告诉用户他的基因检测结果，同时向 Spotify 开放数据读取权限，为用户定制一张个性化歌单。
除了 Spotify 的基因歌单，不少内容产品也在尝试通过各种途径更了解我们一些。且不论这些技术到底是趋势还是噱头，想象一下，当你的情绪变化、生理反应甚至基因结果成为一笔生意，该是一种什么情景？
人工智能的“入侵”，会如何影响我们的未来消费呢？
本文经授权转载自新榜 | ID：newrankcn
尤瓦尔·赫拉利在《今日简史》中描述过这样的一幕：
假设你刚和男友大吵一架，负责音响系统的算法就会立刻发现你内心的情绪波动，并根据它对你个人以及对整体人类心理的了解，自动播放适合你的歌曲，与你的忧郁共鸣，附和你的悲伤。
它放的这些歌可能不适合其他人，但完全符合你的性格类型。算法先把你带到悲伤的底层，然后放出全世界最可能让你振作起来的那首歌，原因可能是这首歌在你的潜意识里与某个快乐的童年记忆紧密相连，而你可能根本毫无察觉。
——尤瓦尔·赫拉利《今日简史》
Spotify 生成的基于 Ancestry 检测结果的个性化歌单
事实上，除了 Spotify 的基因歌单，不少内容产品也在尝试通过各种途径更了解我们一些。
《每日电讯报（The Telegraph）》通过神经测试、皮肤点反应、面部解读、眼球运动和解读获取用户的阅读反馈，并由生物技术第三方神经洞察（Neuro-Insight）做进一步解读；
今日美国（USA Today）、ESPN 和《纽约时报（The New York Times）》也早就开始收集用户的情绪数据以获得更好的广告表现；亚马逊上周申请了专利，通过分析 Alexa 用户的情绪做出相应的反应并推送合适的广告。
暂且不论这些混杂了生物技术的用户洞察是否精准，或许只是个营销噱头。但人工智能全面入侵的时代，总是需要了解一下，我们让渡的每一寸隐私，如何构成了庞然产业。
Spotify：基因歌单
Spotify 选择了 Ancestry 作为合作伙伴。
比起基因检测，Ancestry 的优势或许更在于拥有北美最大的用户族谱数据库，比如，可以检测到“爱尔兰、苏格兰、法国、英国、威尔士和西北欧、欧洲德语区和芬兰”是你血统的前五大来源。
Spotify 则据此生成一张歌单，里面有德国爵士组合演奏的现代流行、摇滚、嘻哈、R & B 等风格的音乐，以及一首瑞士民谣四重唱。
当然，如果你的血统里，南欧和东南亚血统偏多，收到的歌单又是另一种感觉。
Ancestry 基因族谱测试样本（图片来源：Ashley Reese）
这可能和某些文章提及的“用真实的 DNA 检测音乐 DNA”离得有点远。这张根据血统起源生成的歌单，你很难说它是高度精准还是纯属巧合。
这些年，“基因影响音乐品味”的研究始终没有什么突破性进展，大众普遍认为，审美更受到文化、教育等后天因素影响。
UCLA 的人种音乐学、音乐学教授 Timothy Taylor 认为，人类的音乐选择与文化、所处代际与文化地位关系密切，不由 DNA 来定。”
Spotify 的 DNA 歌单更像是帮助用户扩宽音乐涉猎。比如 Ashley Reese，她在 The Muse 的一篇文章里提到，作为一名黑人移民，她的血统结果自然以非洲为主，以往并不熟悉非洲音乐，被推荐后才发现，竟然，挺有意思。
Taylor 教授也承认，虽然这次跨界合作就像生成一份追溯血统 DNA 的纪念品，但它的确说明，这个世界上，一切事物都在“被生物化”。
这些基因检测方案正在被赋予更广泛的意义，它包含了你的身份认同、人种和历史。
Spotify、亚马逊 Alexa、EPSN：你的情绪是一笔生意
朋友圈很流行一句话，没有什么事情是一顿火锅解决不了的，如果有，那就两顿。
当然，火锅可以等量代换为口红等消费品，简而言之，心情难过的时候只有买买买才能治愈。但如果你的内容产品监测到你“难过”的瞬间，使劲给你推广告呢？
Spotify 在 2015 年推出了“情绪营销”的概念——分析用户的情绪帮助广告主提高转化率。
你收听音乐的类别、时间、地点等数据都暗藏了你的情绪，而这些情绪被卖给广告商。你此刻或许正因为工作或爱情发愁，尝试听一首抒情音乐缓和心情，此时恰好弹出一个你种草已久的产品链接，你是买还是不买？
亚马逊公司语音智能产品 Alexa 也在近期申请了专利：通过用户发出口令的语气判断用户的情绪，包括幸福、快乐、悲伤、难过、恐惧、厌恶、无聊和焦虑感。
这些读取的数据，除了可以让 Alexa 做出更“对”的语音回复外，还会用于提高广告送达的精准度。如果 Alexa 辨识出你情绪里的愤怒感，它除了能回复你一条柔和的语音，可能还会问“亲爱的，你需要一份鸡肉汤的食谱吗”。
Alexa
纸媒的做法也同样如此，《纽约时报》、ESPN 和今日美国都推出了相似的广告产品，贴心地为身处不同情绪下的用户推荐不同的产品。
今日美国在去年推出了广告项目 Lens Targering，试图找到某篇报道引出的用户情绪与广告表现之间的联系。在某个测试中，能激发情绪的内容带来的转化率比相对的内容搞出了 25%，其内容工作室 Get Creative 高级副总监 Kelly Anderson 认为，情绪曲线比普通数据的作用大得多。
说到底，一切定向推荐还是算法对用户行为的学习。所谓“用户当下的心情”，多数情况下还是猜测而已。情绪可能比单纯的用户行为更精准，但目前的猜测精准度高低还是依赖于产品的数据维度多少和量级大小。
至少我们暂时可以相信，这些情绪推荐的内容产品还达不到尤瓦尔书中所提，用生物科技监测用户的生理反应，获取情绪数据。
《每日电讯报》：神经反应测试提升广告表现
鉴于情绪数据获取受限，《每日电讯报》试着用设备和技术直接获取用户的生理反应。
比如花上三个月找到志愿者进行神经测试、皮肤电反应、面部表情解读、眼球追踪和解读，后期交由第三方公司如神经洞察公司做进一步分析。
这一切都是为了有更直接的生物测试数据，提升广告表现。
比如标致汽车网球挑战赛的神经测试中，50 名受访者依次观看视频，专业仪器会记录下观众的脑电波变化情况，并在关键节点插入广告。
另一个实验则是测试用户在观看某些视频时的皮肤电反应，就是为了抓到那个微妙的“鸡皮疙瘩”点。
标致汽车网球挑战赛视频页面
当然，风险不是没有的，在《每日电讯报》推进这一大步之前，尚且没有人做过这样的生物测试。换言之，《每日电讯报》的生物计量不具备标准和参照物，在得到真正有价值的结果之前，媒体们可能会长时间处于观望状态。
此外，将第一手的海量数据交付第三方分析公司非常关键，如果他们无法获得第一手数据，所谓的神经测试可能不过是个花拳绣腿。
但与此同时，如何确保实验中能召集海量用户和持续的投资？毕竟，数据的优劣可能直接左右实验的结果。
当生理反应甚至基因都被用于机器学习
这事儿可能不太妙
单就噱头最大的“Spotify+Ancestry”而言，这至少是一次成功的营销活动。
所有的内容产品都试图通过学习用户行为以推荐更多相似内容时，势必会导致内容消费范围越来越窄。此时有产品，比如 Spotify，用一个合情合理的理由说服用户看看别的，比如别听凤凰传奇去听听莫扎特，大概也是一件很有意思的事情。
尽管它暂时无法根据我们的基因定制个性化歌单，但也给我们提了个醒，人工智能发展越来越迅猛，未来有一天，基因或许也可能成为算法的一部分。
用户的担心是可以预料的，比如谁在搜集这些数据，情绪也好，基因也罢，是否存在被操纵的可能性？
而一旦算法上升到生物层面，我们的表情、声音、生理反应，甚至是我们自己都无法感知的基因序列，全部成为了机器学习的材料。
科技公司们想方设法想要每天了解我多一点，以前是用户行为，后来是情绪，现在是基因，未来呢？用户再也不会被某段音乐或某段文字突然打动。可以想见，未来的高山流水，伯牙子期，也只是“确认了算法，你遇见对的人”。
哪怕是人工智能的发展势不可挡，即使我们当下获得的内容、做出的决策都不自觉被 AI 了，但人类的乐趣或许还是来自于“主动的探索”。
换句话说，机器通过基因猜中用户的喜怒哀乐，或许的确能满足当下的“爽”。
但每个被猜中的瞬间，难免会感到沮丧吧。
[ 1 ] 尤瓦尔·赫拉利. 今日简史[ M ]. 北京.：中信出版社，2018
[ 2 ] Spotify and Ancestry Can Use Your Real DNA to Tell Your " Musical DNA"
http :// t.cn / Ezvz03Q
[ 3 ] Content for Humans About the Content of Humans
http :// t.cn / EzvzmGK
[ 4 ] Spotify can tell if you ’ re sad. Here ’ s why that should scare you
http :// t.cn / EzvZPaC
[ 5 ] Alexa Wants to Know How You ’ re Feeling Today
http :// t.cn / EzvZquE
[ 6 [ The Telegraph uses biometrics to boost branded content business
http :// t.cn / EzvZKZY
[ 7 ] Project Feels : How USA Today , ESPN and The New York Times are targeting ads to mood
http :// t.cn / EzvZQRr
閱讀更多 真格基金 的文章
