Bom dia meus amigos,
Saudações de Lisboa!
您正在阅读的《壹苇可航》电子报 Weekly Spark No.36。
本期笔记和初稿在 Tana 上完成，这是一款通过将 AI 驱动的结构化数据库与流畅的大纲列表相结合的笔记软件，重新定义了现代知识管理，使用户能够无缝地组织相互关联的想法，同时保持自由形式思考的灵活性。
以下是本期正文。
🔍 Insights
往期我们聊过信息过载与注意力分散，聊过算法对注意力的塑造和影响，但没有聊过「注意力经济」这个短视频兴起以来的热词。坦白说，我一直没觉得这个概念有什么特别值得深究的地方。直到上个月中旬，连续几条 YouTube 上的长视频，我都没有耐心看完，而是直接查看 transcript，这个细微的觉察突然让我警觉起来：在我身上发生的，或许正是注意力经济带来的深层结构性变革。
劣币驱逐良币的内容生态
注意力经济的问题不仅仅是内容稀释化那么简单。更严重的是，整个生态系统正在经历一场「劣币驱逐良币」的系统性崩坏。
粗制滥造的内容制作成本低廉，可以大量产出。算法偏好高互动率的内容，而这些内容往往更情绪化、更极端化。当 AI 生成的内容大量涌入网络，一个致命的恶性循环就此形成：AI 用低质量的网络内容训练，产出更多同质化的内容，这些内容又成为下一代 AI 的训练数据。如此往复，整个信息生态的质量呈螺旋式下降。
而这正是经济学中 Gresham's Law 的完美体现，即我们熟知的「劣币驱逐良币」。在货币流通中，如果有两种实际价值不同而名义价值相同的货币同时流通，人们会保存实际价值高的货币，使用实际价值低的货币进行交易，最终导致良币退出流通。
在注意力经济中，优质内容需要时间沉淀和深度思考，而劣质内容可以快速量产并获得即时回报，最终导致创作者要么随波逐流，要么退出竞争。
算法的结构性偏见
更深层的问题在于算法本身的设计逻辑。据我的观察与研究，当前主流平台的推荐算法存在三个结构性偏见：
首先是即时满足优先。算法优化的是短期停留时间而非长期价值。一个能让用户停留 3 分钟的煽情视频，在算法眼中远比一篇需要 30 分钟阅读但能增强认知的深度文章更有价值。这种优化逻辑系统性地将注意力导向即时的感官刺激，背离了持久的智识成长。
其次是同质化推荐。算法基于用户的历史行为推送相似内容，看似「贴心」，实则构建了一个个信息茧房。用户被困在自己的舒适区内，接触到的信息越来越狭窄，最终形成认知上的「回音室效应」。
最后是注意力陷阱。平台的设计机制以「上瘾」为目标：无限滚动、自动播放、推送通知……每一个功能都经过精心设计，目的是榨取用户的每一秒注意力。毫不夸张地说，这早已不是服务用户，而是将用户当作被收割的「韭菜」。
创作者经济的恶性循环
在这种生态系统中，平台、算法、创作者和用户形成了一个相互强化的恶性循环。算法设计为变现机制服务，变现机制反哺算法设计，两者形成共生关系，创造了一个没有外部锚点的自我强化闭环。在这个闭环中，用户的真实需求没有直接发言权。
这种系统性锁定带来了三个后果：
- 内容的工业化和标准化；
- 创作的短期化（优化单次曝光而非长期价值）；
- 注意力捕获技巧的「军备竞赛」。
而创作者为了在算法中获得曝光与收益（哪怕只是正反馈循环），不得不遵循平台的游戏规则，最终沦为内容工厂的流水线工人。
认知负荷与选择困境
不知道大家有没有与我相同的感受，越是信息过载，选择内容看似容易，实际却异常困难。之所以出现这样的情况，核心问题在于对「度」的把握。我们的兴趣在不同话题间游移，而由于认知水平的限制，我们常常无意识地选择了超出理解能力的内容，又因缺乏有效的正反馈循环，最终在挫败感中丧失兴趣和信心。
虽然目前我还没有查找到相关的数据支撑，但从经验出发，这种兴趣转移与认知疲劳度呈正相关。当我们在某个领域深入到一定程度，大脑需要切换到其他领域以获得休息和新的刺激。这本是大脑的自我保护和调节机制。可是，在注意力经济的轰炸下，这种自然的认知节奏被打乱了。我们不是在主动选择兴趣转移，而是被动地被算法牵着鼻子走。
社会分化的加剧
AI 时代让这种认知分化更加尖锐。AI 作为认知能力的放大器，让有批判性思维的人可以更好地利用它，而缺乏判断力的人可能被 AI 误导。使用新技术的人比不使用的人「走得更远，眼界更开阔」，这种差距会形成持久性的结构差异。
面对这种与日俱增的分化，人类似乎没有系统性解决办法。社会团结和共识形成机制处于崩溃边缘，多重动因交汇：经济结构变化、地缘政治洗牌、环境压力、信息技术颠覆、代际价值观断裂。在这样的大背景下，注意力经济的问题不过是冰山一角。
重塑注意力的可能路径
面对这样的结构性困境，个人能做的有哪些呢？在 Case Study 部分，我将结合我的工作流进行拆解。