Attention Is All You Need

前记

在临近年关的时候，我终于迎来了15天的假期。像往常一样，我到家之后拿出手机和平板，大脑开始进入无意识的信息流平台之中。每天告诉自己今天就只续个火花，可是又隔了一两个小时才退出抖音，平常没有事情干的时候，手指也会下意识的打开抖音开始刷起来。

我原本以为我只是单纯的被短视频的算法给包围了，后面我发现自己很难静下心来去完成一件长任务，例如看一部电影，自觉得去完成tasks，脑海里的计划很难落地。在不知不觉间，我们的大脑已经被短视频给重塑了。

在神经网络中，一个叫“Transformer”的架构敲开了大语言模型(LLM)的大门，在它的论文《Attention Is All You Need》中详细讲解了这个架构的核心，即“注意力机制”

所以，即使强如AI这样的超级大脑，也需要一套权重算法来找到关键词，并且将宝贵的注意力分配给它。更何况我们呢？

接下来，我将会为你讲述我们的注意力是如何被短视频算法偷走的，短视频对我们的大脑进行了什么样子的改变。

被“权重”精准打击的奖励系统

在 Transformer 架构中，注意力权重决定了模型在处理序列时对哪些 Token 投入更多算力。而短视频算法，本质上是在寻找我们大脑中的“高权重特征点”。

科研报告指出，短视频之所以能让我们“停不下来”，是因为它完美契合了心理学中的“间歇性变量强化” (Variable Ratio Reinforcement)。每一条视频都是一次概率博弈：你不知道下一条是让你大笑的梗，还是让你惊叹的奇观。这种不确定性会持续刺激大脑分泌多巴胺 (Dopamine)。

正如 AI 会为了最小化 Loss（损失函数）而不断优化路径，短视频算法也在毫秒间计算你的心流状态。当你滑过不感兴趣的内容时，算法会迅速调整下一条视频的“权重”，确保反馈回路（Feedback Loop）永远处于高频激发状态。长期以往，我们的大脑被训练成了一台只接收“高瞬时激励”的机器，习惯了这种极短路径的反馈。

预训练后的“大脑塑形”：前额叶的失权

如果说人类的意志力是 CPU 的核心控制器，那么在神经科学中，这部分功能主要由前额叶皮层 (Prefrontal Cortex) 负责。它掌管着我们的高级认知功能——计划、决策和抑制冲动。

然而，根据《NeuroImage》等期刊的研究发现，长期沉溺于短视频的用户，大脑中负责奖励加工的区域（如腹侧纹状体）异常活跃，而负责自我控制的前额叶区域的功能连接性（Functional Connectivity）却在下降。

这解释了为什么你“脑海里的计划很难落地”。当我们的大脑被短视频“重塑”后，原本需要依靠意志力驱动的“自上而下 (Top-down)”的注意力（比如阅读、写代码、看电影），被短视频那种“自下而上 (Bottom-up)”的刺激完全覆盖了。简单来说，我们的大脑在算法的长期“微调 (Fine-tuning)”下，逐渐丧失了处理低频、长周期反馈任务的能力。

注意力的“碎片化”与任务溢出

在《Attention Is All You Need》里，注意力是并行计算的，但在人类的生理结构中，深度注意力（Deep Attention）具有极高的切换成本 (Switching Cost)。

当我们习惯了以 15 秒为周期的信息输入，大脑的“注意力窗口”会显著缩短。这种改变是物理层面的——研究表明，过度依赖短视频会导致个体在面对需要“持续性注意力”的任务时，产生明显的认知负荷溢出。

这也是为什么即使你想看一部两小时的电影，大脑也会每隔几分钟就发出“请求切换”的信号。因为在算法的调教下，你的大脑已经无法忍受长达十分钟没有“奖励信号”的输入。我们的“注意力带宽”被无数个碎片化的短视频占满，剩下的算力根本不足以支撑一次深度的、逻辑闭环的长任务执行。

graph TD
   %% 全局样式
   classDef algo fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px,color:#01579b;
   classDef brain fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#2e7d32;
   classDef fail fill:#fff5f5,stroke:#c62828,stroke-width:2px,color:#c62828;

   %% 上层：两个原因并列
   subgraph TopRow ["造成‘根本停不下来’的原因"]
       direction LR
       subgraph Algo ["算法在猜你心思"]
           direction TB
           A1[你划过的每一条视频] --> A2(算法疯狂计算你的喜好)
           A2 --> A3(精准投喂让你爽的内容)
       end

       subgraph Brain ["大脑在发生变化"]
           direction TB
           B1[多巴胺让你越来越兴奋] --> B2[大脑习惯了这种快节奏]
           B2 --> B3(自我控制力逐渐‘罢工’)
       end
   end

   %% 下层：最终结果
   subgraph Fail ["导致的后果"]
       direction LR
       C1[注意力碎成了一地渣渣] --> C2[脑子想干正事却坐不住]
       C2 --> C3["看电影/写代码都觉得累"]
   end

   %% 连接
   A3 --> Fail
   B3 --> Fail

   %% 恶性循环
   C3 -.->|心里空虚再次打开手机| A1

   %% 样式应用
   class A1,A2,A3 algo;
   class B1,B2,B3 brain;
   class C1,C2,C3 fail;

建议

笔者认为，如果你正在备考或者需要一段时间来静心学习，建议卸载掉短视频软件

平常时间有意识地减少短视频使用频率和单次持续时间，避免长时间沉浸在高度兴奋的内容中。这相当于让大脑的奖赏系统得到“降温”机会，逐渐恢复对正常刺激的敏感度。针对已经产生强迫使用迹象的用户，定期的数字戒断（如每周设定若干天完全不刷短视频）可以作为干预手段，让过度兴奋的多巴胺回路逐步冷却下来

后记

抖音有一个“火花”的功能，最开始用来记录你和好友连续在抖音上交流的天数，可是殊不知，这个功能也成为了捆绑用户最大的杀手

“火花”试图将关系具象化、量化。 但被量化的关系，往往也更容易被操控。害怕火花断掉了会影响关系、想着都续了几百天的火花了，也没有必要断掉、续花火也耽误不了多少时间…

但真正值得投入时间的连接， 从来不依赖一串数字维持。

抖音并不需要靠“火花”来盈利，对于他们而言，只是给你找了一个打开抖音的机会，只要你打开它，你对面的是来自互联网公司背后的无数算法工程师为你精心准备的潘罗拉魔盒

所以新的一年里，不妨告诉自己，Attention Is All You Need！