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其次，网上提供的许多服务使得本来被用来跟踪支付的投资去做基础设施的开发，这在成本上是不合算的。20世纪90年代末和21世纪初，许多初创企业尝试创建小额支付系统。
最后，在早期，互联网仿佛是陌生的蛮荒西部，居住着许多老练的年轻黑客，他们愿意忍受不便以换取自由。在这种环境下，像纳普斯特这样的可疑的合法服务蓬勃发展，并排挤掉更安全的合法服务，因为其他主流的产品难以跟上技术的步伐。这使得对任何东西的收费，甚至像具有既定知识产权形式的音乐，都具有挑战性。
这些力量共同构成了一个用户不愿意支付任何费用的环境，因此，服务提供商开始寻找其他维持运营的方式。

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03 “诡异的读心术”
谷歌渴求以某种方式将其庞大的用户群货币化，于是转向广告以稳定其资产负债表。脸书、YouTube和其他网站也紧随谷歌的步伐。
谷歌的洞见是，与传统的广告媒体（如印刷报纸或电视）相比，在线广告可以更好地满足用户的个性化需求。谷歌可以从用户的搜索历史中收集用户的价值观和偏好，因此它可以使广告的浪费和噪音降到最低。
脸书的个人生态系统比谷歌搜索复杂得多，但也有类似的功能。脸书可以通过了解用户的详细信息，将用户与那些寻求目标受众的广告商匹配，并通过鼓励用户与朋友分享广告活动来在社交场合投放广告。
最重要的是，脸书可以提醒用户购买他们之前考虑过的东西，这一功能有时会让用户产生一种诡异的感觉，好像这种服务有读心术。
随着人们对大数据、ML和AI的兴趣激增，人们越来越清楚地认识到，用户数据是科技巨头的核心资产。
随后，第一批由ML驱动的个人数字助理和听写服务出现了；Siri、谷歌助手和科塔娜已成为人们日常生活中熟悉的角色。更多雄心勃勃的应用正在开发中，包括虚拟现实和增强现实、自动驾驶汽车，以及只须按一下按钮就能向消费者送货的无人机。
这些服务具有很高的“样本复杂性”，因此它们需要大量的数据存储，以便对ML系统进行训练。因此，本来作为谷歌、脸书等公司核心业务功能的副产品收集的庞大数据集，现在已成为其收入和竞争优势的重要来源。
那些起初不情愿提供免费服务，而寻求一种收入模式后来演变为广告平台的公司，现在正在成为数据收集者，它们通过提供服务来吸引用户提供信息，以便使用ML训练AI 。
例如，现在脸书每天都会收到数亿张用户发布的新照片。这些照片为ML系统提供了良好的训练环境，脸书正在开发这种系统，旨在自动标注甚至解释照片。
然而目前，脸书的需求与用户上传照片的动机并不匹配。用户通常很少提供照片附带的信息，因为他们认为自己的朋友能够理解其背景，结果导致脸书收到的是低质量的数据。
脸书试图诱导用户写评论来解释照片，或将情感与照片联系起来，来推动用户提供有用的标签。但脸书真正需要的是能够向用户询问有关照片的简单问题并从中获得答案的能力。
另一个例子是YouTube，该网站称，它们每分钟有300时长的视频上传。然而，这些内容的生产者得到的报酬却很少。
虽然分析有点复杂，但对一个典型的YouTube视频内容的创建者而言，每得到1000观看人/次的报酬大约是2美元。考虑到YouTube上的视频平均时长约为4分钟，这意味着视频制作者们每分钟的预期收入是0.05美分。

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