【4】所以为什么字节靠推荐算法，始终做不出小红书这种helpful的攻略种草价值？
因为算法基于「投其所好的复读」，没有chat回答能力，不负责给你提供增量方法。若你喜欢谣言，那算法只会强化复读你的ego，强化复读这些谣言，实现「谣言驱逐忠言」，那平台也就无法沉淀出正确有用的「方法规范」。

但小红书的solgan是「听劝」，网友给你的建议很可能是你不爱听的，但helpful，所以人要丢弃ego，才能求助互助。

但小红书沉淀这些「方法规范」的入口，仍然是基于「字面文本」的搜索，比如巴黎旅游，胖人穿衣显瘦方法，上海二手音像店推荐……他们都可以靠文本来分门别类，实现标准化结构化。

于是，那些「字面文本无法覆盖真正内在意图思想」、需要「靠逻辑推理才可以得出正确方法结论」议题，就是小红书也无法cover的、需要AI才能解决的。

这就需要讨论下，我们延续几十年的处理互联网信息的祖宗之法：靠文本名词分类。

比如：美食，旅行，游戏，音乐，证券，体育，电影……，它只是一堆名词，不包含什么复杂逻辑。都是对信息的超级有损压缩概括。

但凡你说一句包含完整主谓宾的话，比如：「游戏不是一种艺术」，那么这句话就包含了复杂逻辑，你输出了是非判断，输出了观点，然后评论区就可以骂你了。

必须理解一个极其常见却被掩盖忽视的知识点：什么是「逻辑」？

逻辑，是具体精确到每一个字的，任何一个「全、都、和、或、非、也」的字眼，都会让全局逻辑截然不同。

也就是说，「字面分类」和「逻辑」就像「食材」和「烹饪方法」，什么小组、频道、圈子、推荐算法，平台做的都只是把食材给你分类好，最终还需要发言者自己当大厨去烹饪。

对小红书来说，可能就是围绕「宾利」话题，构建它的试驾、配置、保养……等等标准化攻略

但如果全局氛围是在鼓励情绪谣言劣化，那么发言者也无法烹饪好了。

而即便是推荐算法or搜索已经能把食材分类好，现实逻辑的复杂性，会导致搜索/推荐出来的内容，并不能匹配用户当前的实际意图诉求。

比如图里，当楼主在被他人质疑“为啥买吉利不买宾利，是缺乏审美？”，这个话题跟其他常见的讨论「宾利保养」等话题，并不具备可参考价值。

因为这背后的逻辑是：他人犯了过度理想化地拿结果揣测动机的谬误，忽视了人的自身条件局限性。

所以对这句话的实际应答方法就应该是图里所示的回击：你问他为啥上蓝翔不上清华，是不喜欢吗？

那么，小红书用户的智商逻辑水平，很可能自己都无法捋清这里面的逻辑，甚至会帮他人一起怼楼主。

毕竟，且不说我们本科率只有4%，就算上过本科，你老师教你逻辑学了吗？

所以，从AI诞生起，这个赛道就已经显然存在了：在「需要helpful的场景，提供那些小红书用户智商给不了的复杂方法」

但现实中，互联网精英们早就被字节推荐叙事打上了思想钢印，以为“兴趣”就是人类思想的全部，他们自己也从来不知道“逻辑”是什么。

所以就会出现两种很弱智的思维：

一是只会想到“拿AI增强兴趣算法推荐”这种脱裤子放P的叙事。

二是觉得字节推荐算法本身就懂逻辑推理，既然字节没做好，那肯定其他人也做不好啦。

但你说你有痛点？字节这么伟大，给鹅城带来盛世太平，谁还有痛点啊？谁敢有痛点啊？

明天继续聊聊，大众的「逻辑缺失」会带来哪些痛点。