“Instagram 已经失去了灵魂。”
作为用户，聊着微信吐槽张小龙、刷着微博看不惯王高飞，都是人之常情。但这话出自 Instagram 联合创始人 Kevin Systrom 之口，就显得有些耐人寻味。
2023 年 3 月，Systrom 告诉媒体，他以前喜欢在 Instagram 看朋友和家人在做什么，但当越来越多网红和品牌涌入，Instagram 变得商业了，也虚假了。
他可能是不满收购 Instagram 的扎克伯格，也可能是在为新产品 Artifact 造势。
Artifact 是一款 AI 驱动的新闻共享 app，可以理解为信源质量更高的外媒版今日头条，生于 2023 年 1 月，卒于 2024 年 1 月，死因就是不够受欢迎，也不够有商业头脑。
一、文字版 TikTok，但更有人情味
2023 年的末尾，Artifact 的前途尚且一片光明，被 Google Play 评为 2023 年最佳日常必备 app，被 App Store 列为 2023 年生成式 AI 应用之一。
就在最近，Artifact 团队发布公告，宣布从 1 月 12 日起停止运营，用户不能再发新的帖子和评论，2 月底彻底关停，不能再阅读新闻。
理由也很体面，可用“叫好不叫座”概括：核心群体喜欢，但市场不够大。
“讣告”虽然突然，但也在意料之中，这要从 Artifact 的定位和功能说起。
Artifact 的命名包含了三个词：articles（文章）、facts（事实）以及 AI（人工智能）。如名字里刻下的厚望，AI 几乎出现在 Artifact 的每一处。
与今日头条类似的算法推荐，是 Artifact 的核心。但今日头条是 2012 年的产品，算法在进步，海内外的产品格局也不同。
为了让国外年轻用户更好理解，Artifact 更愿意被称为“文字版 TikTok”。
Artifact 的信息流精选来自头部媒体、小众博客等的热门文章，点击你感兴趣的内容，然后它会“猜你喜欢”，再给你推送类似的故事。
“猜你喜欢”有个小小的门槛——阅读超过 10 篇文章。Artifact 还会帮你贴心地统计数量，然后告诉你在哪个等级。如果你阅读 250 篇以上，就算得上金字塔尖的头部用户了。
当我点了几篇和心理健康相关的文章，它开始一股脑地给我推送相关内容。
同时，Artifact 的算法更加重视你停留在各篇文章的时间和进度，为你个人的深度阅读服务，而不是把流量分配给点击、评论最多的内容，迎合大多数人的阅读偏好。
如果打开“全页阅读”模式，可以去掉原来网页的广告等不相关信息，阅读体验更加清爽和沉浸。
这也意味着它是反商业的，读者感觉好了，但广告也没有人看了，个人的浏览痕迹也更难被跟踪了。
算法主导之下，Artifact 不忘介入人类的判断。
出现在这里的信源，由 Artifact 团队精心选择，符合他们对于内容的主观标准。
同时，重要的新闻应该让所有人都能看到，所以每个主题分类的顶部被留给头条。
比如“AI”分类下的“国际货币基金组织称 AI 将影响全球约 40% 的就业岗位”，集合了 18 篇报道，让读者更加深入和系统地了解这一信息。
如果说算法推荐让你觉得不过如此，Artifact 其他的 AI 功能则踩在了时代的脉搏上。
一个是基于 GPT-4 的摘要功能，以多种风格帮你总结文章内容，节省阅读时间——中规中矩的三段体、如同“火星文”的 emoji 体、笔墨简略的 5 岁小孩友好体、文采斐然但啰嗦的诗歌体、网言网语嬉笑怒骂的 Z 世代体......
三段体的总结其实质量还不错，抓得住重点，也不胡编乱造，但有时候也让人怀疑，真的需要其他中看不中用的总结吗？
如果不告诉你，你可能猜不到，下面这篇 emoji 体的总结，说的是美国评论家选择奖将“最佳歌曲”颁给了《芭比》的“I’m Just Ken”，演唱者高司令的疑惑表情出圈。
另一个是杀死标题党的 AI 功能，用户可以长按出现在信息流的文章，报告某篇文章文不对题，反映的人多了，这篇文章显示在信息流里时，标题会用 GPT-4 重写。
AI 重写的标题只会出现在信息流里，旁边出现一个星号，提醒用户这不是原标题，如果点进文章，仍然看到原标题和正文。
AI 改写标题（上）和原标题（下）.
Artifact 团队发现一个有趣的现象——反对标题党的用户比他们想象得多。
在更大的互联网世界，媒体竞争激烈，信息层出不穷，相似的内容你写我写他也写，用户的注意力有限，标题党也就成了赚取点击率的方式。但大家之所以欢聚在 Artifact，就是为了好好读新闻，标题党自然让人不爽。
二、信息的碎片化时代，“难刷”是一种美德
种种“出厂设置”，都说明了 Artifact 的小众。
喜欢使用 Artifact 的用户，应该包含以下几个特点——新闻重度阅读者、讨厌标题党、不想看广告、懒得在社交媒体吵架的间隙里挖掘有用信息......
看起来，Artifact 就是一个更加智能的、更能猜你喜欢的 RSS 阅读器，提供优质信源的专业文章。
RSS 也算是一个古老的互联网名词了，它属于一个古典又精英的互联网时代，那时候的人们在一个个目标网站上找到 RSS 链接，然后把它们添加到阅读器里。
但新的新闻分发渠道和社交媒体们革了 RSS 的命，如果说 RSS 是人为的信息聚合，它们是更自动的、更符合人性的信息聚合，不断下滑的动作，让人尝到了多巴胺带来的上瘾感觉。
2013 年 RSS 阅读器 Google Reader 宣布服务关停后，字节跳动创始人张一鸣撰文指出，传统的 RSS 不适合时代了，注定不会走得长远，因为对用户要求太高——既要信息组织能力强，知道需要的信息在哪里；又要自制力强，才能定期整理并控制订阅源的数量。
在当时，他认为更适合大众的智能阅读产品，应该是基于算法的个性化推荐。
2012 年，字节跳动的主力产品今日头条上线，不仅收获海量用户，还让大众了解了“推荐算法”的概念，然后算法被用到了更多的资讯、电商、短视频平台，让你看到你关注的人、你的朋友和你自己喜欢的内容。
如今看来，张一鸣说的话仍然没有错。Artifact 是 2023 年的新产品，也可能是一种呼应 2000 年代的“倒退”。
一方面在短视频时代扎根于文本，另一方面借助最流行的机器学习和算法，Artifact 以“文字版的 TikTok”自比，就很能说明问题，形成恍若时间穿越的倒错之感。
个性化的新闻 app 其实并不少见，有的还比 TikTok 早得多，但 TikTok 和它所代表的短视频，现在早已超越今日头条等阅读产品，成为了“猜你喜欢”的代名词。
“美版公众号”Substack，创始人也是 RSS 爱好者.
Artifact 新意其实不多，除了有些 AI 功能的装点，它的存在更像“新瓶装旧酒”。
但 Artifact 的昙花一现也说明，在信息更多的时代，在文字、图片、短视频层出不穷的时候，信息的筛选也变得更难。
最有意思的是，Artifact 也找不准自己的定位。
短短的一年里，Artifact 并非停留在原地做一个阅读器，还增加不少社交功能，2023 年 9 月，Artifact 在新闻信息流旁边，推出了单独的“链接”（Links）页面。
任何能以链接分享的内容，比如一段视频、一个食谱，Artifact 都表示欢迎，可以和新闻信息流一样让 AI 猜你喜欢，也可以只看关注的人发布的内容。
听起来似乎很新奇，但仔细想想，这不就又回到了社交媒体？用户不断消费、发布、评论内容，又不能保证高质量的信源。
然而，如果要向社交媒体转型，重要的不只是信息和算法，还有社区氛围和愿意贡献内容的人。
马斯克看重 X 的公共广场价值，因为上面聚集了活跃的科技精英。抖音的评论区有时候比视频本身更有趣，抖人们的玩梗能力登峰造极。
但夹杂在新闻和社交之间的 Artifact，既不那么酷，也不那么有趣，用户人数始终寥寥，从几百几十的文章阅读量就可以看出来，硬要做社交，冷启动都很困难。
回归 Artifact 的初衷，其实就是在解决一个问题——怎么控制订阅源的数量，怎么聚合有用的信息。但从商业上说，这样的产品吃力不讨好。加入广告不够“小而美”，和媒体订阅分成又因为用户数量太少无法实现。
尽管有 Instagram 光环加持的 Artifact 说没就没了，我们还是需要这样的尝试。
谈到信息消费碎片化、信息茧房之类的话题，我们总是搬出“万恶”的抖音。
你可能不知道，抖音有个想和 B 站对垒的中长视频版本——“抖音精选”，这是个独立的 app，原来叫“青桃”，2023 年 9 月改成现名，既和抖音区分，又能沾抖音的光被人记住。
打着“每次打开都有新收获”的口号，“抖音精选”视频时长更长，信息量也更多，除了有数码、艺术、科普等方面的精选视频，还有很多纪录片可以看。
“抖音精选”的“推荐”界面，更像是小红书的图文，点进去才看见视频。不像抖音打开就是竖屏短视频，“抖音精选”让我可以不断下滑，冷漠地忽略不感兴趣的内容。
不过，在“抖音精选”刷了刷发现，从旅游教程到加密货币骗局，从做自媒体经验到教怎么在杭州搞钱，从必看高分韩剧到制作中国传统色，没有感觉到视频质量的明显提升，只是无厘头的搞笑内容少了。
但有意思的是，说起连编辑部都没几个人知道的“抖音精选”，同事的评价是“挺不好刷的”，这其实是一句夸奖，就像口味清淡的人对甜品的最高评价——不那么甜。
“抖音精选”给了我一种感觉：好像可以学到什么，但其实什么也没能记住，只是把饭喂到嘴边的事实，包装得更加隐晦了。
回到壮志未酬的 Artifact，很难想象，在短视频当道的时候，还有这样的产品以“阅读文章”为核心，让我们重复阅读标题、点开文章、再返回的体验，不如微博和 Instagram 好玩，更别说抖音和 TikTok。
它给你的大脑控制冲动的时间，而不是习惯性地刷下去，算法帮助我们筛选信息，同时我们是在有意识地读取信息，而不是被算法牵着鼻子走。
作为产品本身，Artifact 并不成熟，用户们对它的悼词大意是“我欣赏理念，但是不够好用”。
但其实，信息一直就在那里不是吗？回归 RSS 和 Newsletter，按时间线刷社交媒体，并不难以做到。
恰恰是 Artifact 这类产品的稀缺和短命，说明主动找到自己的可靠信息源，成了一件越来越困难的事情，到处都是海，但很难找到水喝。
