你是否有過(guò)這樣的體驗(yàn)，在同一個(gè)視頻平臺(tái)看久了，推送給你的都是某些類(lèi)型的視頻，而恰巧這些視頻都是你愛(ài)看的，一個(gè)接一個(gè)，根本停不下來(lái)。當(dāng)你在某一個(gè)游戲里玩的時(shí)間越久，就越難抽中好的道具，可一旦你刪掉賬戶(hù)重新來(lái)過(guò)，好的道具就會(huì)迅速來(lái)到你身邊。按照今天的技術(shù)來(lái)說(shuō)，每當(dāng)你啟動(dòng)一個(gè)APP，你就成了AI算法里的一個(gè)虛擬ID，你所看到的任何內(nèi)容，任何商品都是由算法來(lái)決定。對(duì)于許多天生不喜歡受控的人來(lái)說(shuō)，這種被操控的感覺(jué)相當(dāng)不好。正所謂知己知彼，只有了解算法是什么，才有對(duì)抗的可能。

想理解什么是算法，我們先設(shè)想一個(gè)場(chǎng)景。幾千年前，一位古人憑著他對(duì)已故祖母如何做面包的記憶，嘗試自己做面包。問(wèn)題是他真的不知道該怎么做。他猶豫著將麥仁放入沸水中……經(jīng)過(guò)幾個(gè)小時(shí)折騰，最后對(duì)自己說(shuō)，這也許是個(gè)糟糕的想法。這位古人的困境，正是我們都會(huì)面臨的情況—遇到某一個(gè)問(wèn)題，卻又不知道該如何解決。我們想著解決方法，去嘗試，反復(fù)探索實(shí)驗(yàn)，順便有了一點(diǎn)點(diǎn)意外發(fā)現(xiàn)，直至成功……或者失敗。

然而，真正的面包師并不是這樣做的。他們不會(huì)給每爐面包都重制一個(gè)烘焙食譜，因?yàn)樗麄円呀?jīng)掌握并牢記了面包的烘焙方法。多虧了面包食譜，面包師可以每天給我們提供面包。事實(shí)上，人類(lèi)文明的發(fā)展不僅源于有些人的發(fā)明創(chuàng)造，也因?yàn)榱碛腥恕皬?fù)制”了這些發(fā)明，才使某些東西得以持續(xù)改進(jìn)。

因此我們不能忽略了面包食譜的寶貴之處。首先，食譜降低了不確定性：多虧了它，面包師知道，除非突遭一場(chǎng)災(zāi)難，否則面包將會(huì)在晚餐時(shí)準(zhǔn)備好。有了這個(gè)食譜，不需要什么想象力或是天賦，任何人都可以做面包。即便我們對(duì)面包烘焙沒(méi)有任何天賦，但仍可以從網(wǎng)頁(yè)上找到恰當(dāng)?shù)氖匙V，運(yùn)用勞動(dòng)力，借助更富有想象力和才華的面包師們寫(xiě)下的方法，做出面包。最終，這個(gè)食譜成了人類(lèi)遺產(chǎn)中的一部分，在幾千年的歷史長(zhǎng)河中，代代相傳。

在這里，食譜就是一個(gè)算法，我們就此有了“算法”概念的初步定義：一個(gè)算法是解決一個(gè)問(wèn)題的進(jìn)程。從這個(gè)定義不難看出，自人類(lèi)歷史初期，我們就一直在發(fā)明、使用和傳播著各種各樣的“算法”，用來(lái)烹飪、雕琢石器、釣魚(yú)、種植扁豆及小麥，等等。

通俗來(lái)說(shuō)，算法就是一套核心計(jì)算規(guī)則或是人為先驗(yàn)或是機(jī)器學(xué)習(xí)。從某種意義上講，人類(lèi)本質(zhì)上就是一條自然界演化而來(lái)的算法，基因則是構(gòu)成算法的最小單元。經(jīng)歷了第四次工業(yè)革命的浪潮后，算法對(duì)生活的影響已經(jīng)到了常人難以想象的程度。

說(shuō)個(gè)有意思的事情，1882年初，尼采收到了一部德國(guó)制造的球形打字機(jī)。彼時(shí)的他一度因?yàn)橐暳ο陆刀鴱氐追艞墝?xiě)作，但這臺(tái)最初為聾啞人發(fā)明的古怪機(jī)器，從機(jī)能退化中挽救了這位大哲學(xué)家。借助球形打字機(jī)，每分鐘最高可以打出800個(gè)字符，即便閉眼盲打也不成問(wèn)題。第二年，尼采就寫(xiě)出了《查拉圖斯特拉如是說(shuō)》，其中第一部分的完工只花了10天工夫。

這臺(tái)打字機(jī)在帶來(lái)寫(xiě)作便利的同時(shí)，也影響到尼采的思維和文風(fēng)。與用筆寫(xiě)下的《悲劇的誕生》不同，《查拉圖斯特拉如是說(shuō)》中長(zhǎng)篇大論的深度思辨銳減，短小精悍的箴言和論斷比比皆是。一位熟悉尼采寫(xiě)作風(fēng)格的朋友覺(jué)察出了此中變化，并去信詢(xún)問(wèn)：這一變化是否與打字機(jī)有關(guān)？尼采的回答毫無(wú)諱言：“你是對(duì)的，我們所用的寫(xiě)作工具參與了我們思想的形成過(guò)程?！?/p>

這個(gè)例子說(shuō)明媒介技術(shù)從來(lái)就都不是中性化的工具，我們使用它，它也反過(guò)來(lái)浸染了我們，小到個(gè)體思維，大到整個(gè)社會(huì)運(yùn)作的邏輯。今天，當(dāng)智能手機(jī)、短視頻、推薦算法這些技術(shù)，充斥在我們的生活之中并幾近成為知識(shí)與思想的唯一來(lái)源，那會(huì)帶來(lái)哪些改變呢？

以手機(jī)為例，現(xiàn)在智能手機(jī)的底層硬件加速以及你所用到的幾乎每一個(gè)規(guī)?；能浖?yīng)用，絕大多數(shù)都有算法驅(qū)動(dòng)。這里咱們做個(gè)實(shí)驗(yàn)，大家可以找到自己手機(jī)里常用的三個(gè)軟件，看看它們是否符合后面講到的一些特征。

當(dāng)然，有人看到這肯定會(huì)想，只要關(guān)掉手機(jī)不上網(wǎng)不就完事了嗎？先不說(shuō)不用手機(jī)的可行性，如今的公共交通系統(tǒng)基本都是由調(diào)度AI在運(yùn)作。你路過(guò)的每個(gè)路口，天網(wǎng)中的視覺(jué)AI都會(huì)記錄識(shí)別。即使你足不出戶(hù)，水電能源系統(tǒng)也是由算法分配。換句話(huà)說(shuō)，只要不回歸到刀耕火種的原始生活，那么在未來(lái)你是不可能擺脫算法的。

我們理解世界的基石是理論，如牛頓力學(xué)、相對(duì)論、進(jìn)化論等。當(dāng)一種理論進(jìn)行了預(yù)測(cè)并通過(guò)觀察得以證實(shí)的時(shí)候，這種理論就是“科學(xué)的”。例如，牛頓力學(xué)預(yù)測(cè)了地球上某一點(diǎn)的日出和日落時(shí)間。人們可以對(duì)比預(yù)測(cè)的時(shí)間和實(shí)際觀測(cè)的時(shí)間，如果這兩個(gè)時(shí)間不一致，那說(shuō)明理論出現(xiàn)了問(wèn)題。

某些理論可以用算法表達(dá)，例如計(jì)算太陽(yáng)系中行星運(yùn)動(dòng)軌跡的算法。這種算法理論被稱(chēng)為“模型”。鑒于其自身的算法性質(zhì)，模型就是用計(jì)算機(jī)對(duì)相關(guān)現(xiàn)象進(jìn)行“模擬”。人們已經(jīng)開(kāi)發(fā)了許多現(xiàn)象的模型，如大氣和海洋的演變、腦功能的運(yùn)轉(zhuǎn)方式、板塊運(yùn)動(dòng)、城市發(fā)展、股價(jià)變化、人口流動(dòng)，等等。

牛頓力學(xué)等經(jīng)典理論往往基于為數(shù)不多的幾個(gè)方程。模型則更復(fù)雜，涉及面也非常廣泛。例如，城市發(fā)展的模型必須考慮人口的發(fā)展過(guò)程，以及經(jīng)濟(jì)、政治、地理等影響因素。

鑒于這種復(fù)雜性，一些現(xiàn)象即使尚未被充分理解也可以被建模和模擬。牛頓經(jīng)典物理學(xué)家掌握方程，一步一步推理和解釋結(jié)果。而氣象模型極其復(fù)雜，我們不可能遵循所有計(jì)算，從中簡(jiǎn)潔地解釋結(jié)果。這類(lèi)模型能以較高的正確率對(duì)天氣進(jìn)行預(yù)測(cè)，告訴我們明天是否會(huì)下雨，但不會(huì)解釋下雨的原因。

原則上，模型應(yīng)當(dāng)和理論一樣受到同樣的約束：模型的預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)該與觀測(cè)結(jié)果一致，否則模型就是不正確的。然而，由于模型的復(fù)雜性，我們不得不重新審視“不正確”這個(gè)詞的含義。當(dāng)理論的預(yù)測(cè)結(jié)果與觀測(cè)結(jié)果不一致時(shí)，理論就應(yīng)該被放棄，或至少需要重新審查。但是，一個(gè)復(fù)雜模型的預(yù)測(cè)依賴(lài)許多參數(shù)，若只與某些觀測(cè)結(jié)果有“輕微”出入，實(shí)際應(yīng)用中就不會(huì)放棄這個(gè)模型。

當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果和觀測(cè)結(jié)果出入太大時(shí)，我們會(huì)嘗試引入新的參數(shù)，這會(huì)讓模型更復(fù)雜一點(diǎn)。因此，存在缺陷的模型很少被放棄—當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果與觀測(cè)結(jié)果不同時(shí)，我們嘗試對(duì)模型加以改進(jìn)。算法模型讓人們陷入了一個(gè)自相矛盾的情況：算法模型可以研究比經(jīng)典理論復(fù)雜得多的現(xiàn)象，所以它們代表了科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)延伸;但是，難以對(duì)算法模型的結(jié)果進(jìn)行解釋?zhuān)簿秃茈y對(duì)其預(yù)測(cè)結(jié)果和觀測(cè)結(jié)果加以比較，模型的科學(xué)性就會(huì)減弱。

不同類(lèi)型的算法通常共同應(yīng)用在同一個(gè)系統(tǒng)中。例如，在一列無(wú)人駕駛的火車(chē)上，一些算法控制著火車(chē)的行駛速度，另一些控制門(mén)的開(kāi)關(guān)，還有一些控制交通管理。概述全面展示了傳統(tǒng)算法的多姿多彩，而人們還在通過(guò)完善已有算法和設(shè)計(jì)新算法，不斷豐富著算法世界。

說(shuō)到這里，就該有一個(gè)靈魂拷問(wèn)了—我們?yōu)槭裁匆獙?duì)抗算法？其實(shí)每一個(gè)AI或者說(shuō)每一套算法在設(shè)計(jì)初衷都是以人為核心，服務(wù)于人的。AI本身是沒(méi)有好壞之分的，說(shuō)到底，目前的AI還只是工具，它所造成的影響取決于使用它的人有什么意圖。

如果是好的意圖，比如降低犯罪率，提高地鐵效率或是減少交通擁堵，大家都會(huì)喜聞樂(lè)見(jiàn)。但如果算法的意圖變成讓用戶(hù)不斷花費(fèi)時(shí)間、花費(fèi)金錢(qián)，一切只為了流量、為了利益，那么AI就成了資本的幫兇。

我們可以簡(jiǎn)單地將算法特別分為兩類(lèi)：一類(lèi)是消費(fèi)算法，一類(lèi)是生產(chǎn)算法。對(duì)于消費(fèi)算法，AI所遵從的意圖只有一個(gè)，就是讓使用者盡可能地消費(fèi)更多東西，比如內(nèi)容、商品或者信息。典型的就是知乎、抖音和淘寶。而生產(chǎn)算法，則是將使用者看作生產(chǎn)要素進(jìn)行更合理地分配調(diào)度進(jìn)而提高生產(chǎn)效率，比如服務(wù)系統(tǒng)里的外賣(mài)小哥和網(wǎng)約車(chē)司機(jī)。

無(wú)論是哪種算法，本質(zhì)上都由系統(tǒng)最高權(quán)限者的意圖來(lái)決定其運(yùn)作模式，我們可以把這個(gè)現(xiàn)象稱(chēng)為算法異化。這里用外賣(mài)員問(wèn)題來(lái)舉例—外賣(mài)系統(tǒng)中的調(diào)度算法是典型的生產(chǎn)算法，其核心是路徑規(guī)劃和實(shí)體匹配，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是如何更高效地讓生產(chǎn)者從A點(diǎn)到達(dá)B點(diǎn)。

相對(duì)于傳統(tǒng)的人工規(guī)則調(diào)度，算法所節(jié)省下來(lái)的時(shí)間，本意是為了生產(chǎn)者有更寬裕的時(shí)間去安全行駛，讓消費(fèi)者可以減少等待時(shí)間。但到了后來(lái)，無(wú)一例外，全都變成了壓榨勞動(dòng)時(shí)間的絕佳工具。在掌握系統(tǒng)的資本看來(lái)，節(jié)省下來(lái)的時(shí)間就是金錢(qián)，至于道路安全、司乘安全與我何干？

于是，外賣(mài)時(shí)間從一個(gè)小時(shí)變成30分鐘，事故率卻不見(jiàn)降低，用戶(hù)體驗(yàn)也越來(lái)越差。甚至餓了么這樣的平臺(tái)還搞出了“你愿意多給我5分鐘嗎？”這樣魔幻的操作。本質(zhì)上就是將算法系統(tǒng)的意圖矛盾轉(zhuǎn)嫁到生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間，這就導(dǎo)致一個(gè)現(xiàn)象—即整個(gè)系統(tǒng)的必要?jiǎng)趧?dòng)時(shí)間減少了，但生產(chǎn)者反而越來(lái)越累，究其原因不過(guò)是資本的工具，從工廠和機(jī)械設(shè)計(jì)，升級(jí)為了系統(tǒng)和算法，本質(zhì)上還是剝削剩余價(jià)值，從民眾身上賺取利潤(rùn)。

相較于直觀地將工人困在工廠長(zhǎng)時(shí)間操作機(jī)器勞動(dòng)，通過(guò)AI技術(shù)的剝削顯得更加隱蔽和難以察覺(jué)。不幸的是，生產(chǎn)算法無(wú)法對(duì)抗，因?yàn)闊o(wú)論是外賣(mài)小哥還是網(wǎng)約車(chē)司機(jī)，都只是系統(tǒng)的生產(chǎn)要素，就像車(chē)間中的零件一樣。對(duì)于分配到的任務(wù)，他們只有兩個(gè)選擇——接或不接，而在生活壓力下，大多數(shù)人其實(shí)并沒(méi)有選擇不接的自由。對(duì)抗，更是無(wú)從談起，雖然殘酷，但這就是現(xiàn)實(shí)。

看到這里，如果你們擁有一些選擇的自由，也許該感到慶幸。得益于這些自由，你們可以按照接下來(lái)要講的內(nèi)容來(lái)試著去對(duì)抗消費(fèi)算法。消費(fèi)算法有兩大核心分別是推薦機(jī)制與成癮機(jī)制。推薦機(jī)制的第一意圖是為了讓用戶(hù)更多地消費(fèi)，以此產(chǎn)生流量收益，但會(huì)造成內(nèi)容同質(zhì)化效益，也就是大家都聽(tīng)過(guò)的繭房信息。

信息繭房，顧名思義就是在不斷接觸同類(lèi)化信息的過(guò)程中，自身被禁錮在一個(gè)由算法所編制的信息蠶蛹中，形成了一個(gè)與世隔絕的繭房，進(jìn)一步引發(fā)回聲室效應(yīng)和過(guò)濾氣泡。前者是指同類(lèi)信息不斷重復(fù)，形成了一個(gè)只有相似意見(jiàn)的回聲室，人們的態(tài)度在相近信息的重復(fù)廣播中被增強(qiáng)，進(jìn)而形成群體性偏見(jiàn)。比如田園女權(quán)、飯圈文化。

過(guò)濾氣泡則是指算法將不符合用戶(hù)興趣的信息過(guò)濾，只篩選出已經(jīng)獲得相似群體陽(yáng)性反應(yīng)的信息，這就導(dǎo)致你能接受的信息越來(lái)越符合你的三觀，并且逐漸根深蒂固。同時(shí)遠(yuǎn)離并忽略跟你所在群體以外的信息和觀點(diǎn)，造成了認(rèn)知上的撕裂和各種網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實(shí)中的沖突。這也是為什么魔幻現(xiàn)實(shí)主義在當(dāng)今如此盛行。

有意思的是，雖然信息繭房這個(gè)提法出現(xiàn)了很久，但并沒(méi)有能夠從根源上解釋其存在原因的資料。看來(lái)大家都是點(diǎn)到為止，江湖人士好自為之。今天咱們?cè)囋嚥恢v武德，來(lái)說(shuō)說(shuō)信息繭房存在的根本原因。

首先大家要了解一個(gè)算法理論中著名的EE均衡問(wèn)題——第一個(gè)E代表Exploit就是基于已知的興趣來(lái)開(kāi)采用戶(hù)的時(shí)間、金錢(qián)。第二個(gè)E則代表Explore即探索用戶(hù)新的興趣、擴(kuò)展用戶(hù)認(rèn)知。這兩個(gè)E此消彼長(zhǎng)，算法就是在其中權(quán)衡。第一個(gè)E越大，則系統(tǒng)短期收益越高，繭房效應(yīng)越強(qiáng)。第二個(gè)E越大則短期收益越低，長(zhǎng)期體驗(yàn)越好。

這么看來(lái)，似乎有追求的公司都會(huì)選擇第二個(gè)。然而現(xiàn)實(shí)是，所有嘗試過(guò)第二個(gè)E的公司，最后都不約而同地放棄此選擇，竭盡所能地提高第一個(gè)E的權(quán)重。顯而易見(jiàn)，短期可開(kāi)采收益對(duì)資本來(lái)說(shuō)才是至關(guān)重要的，而探索只能在融資時(shí)當(dāng)作技術(shù)噱頭做給市場(chǎng)、投資人看的。這就是為什么信息繭房存在的根本原因。

這里咱提一下，為了讓這個(gè)信息繭房更加堅(jiān)固，AI會(huì)做些什么。我們以一個(gè)新聞分發(fā)的應(yīng)用為例，首先，AI要認(rèn)識(shí)你“你”所代表的是用戶(hù)畫(huà)像——它通常由幾個(gè)維度構(gòu)成：自然屬性、行為軌跡和閱讀習(xí)慣。

自然屬性包括你的性別、籍貫、年齡、身份、學(xué)歷、職業(yè)等。其中有些是終生不變的，有些是階段性變化的。這些信息的收集，主要通過(guò)你在APP上的注冊(cè)信息和開(kāi)屏問(wèn)卷完成的。你的手機(jī)型號(hào)也是參考指標(biāo)，比如，使用蘋(píng)果的人和使用紅米的人肯定是兩個(gè)群體。行為軌跡是你在什么時(shí)間，去了什么地方。這是對(duì)場(chǎng)景的判斷，引申為對(duì)人的行為習(xí)慣的判斷。收集這些信息，主要通過(guò)手機(jī)定位（只要你用了智能手機(jī)，基本相當(dāng)于裸奔）。閱讀習(xí)慣則是你對(duì)內(nèi)容的點(diǎn)擊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)、搜索、訂閱、停留時(shí)長(zhǎng)、打開(kāi)頻次等。包括你是喜歡看短視頻，還是對(duì)文字情有獨(dú)鐘。

用戶(hù)畫(huà)像中最難的，是對(duì)人性的刻畫(huà)“知人知面不知心”說(shuō)的就是這個(gè)道理。你關(guān)注的內(nèi)容和出身密切相關(guān)，但又會(huì)隨著時(shí)間和環(huán)境的變化而變化。興趣又分長(zhǎng)短，愛(ài)好有強(qiáng)有弱。更何況在很多時(shí)候，用戶(hù)內(nèi)心的真正想法并沒(méi)有在其閱讀行為中表現(xiàn)出來(lái)，而是需要去“猜測(cè)”，這些都給算法提出了艱巨的挑戰(zhàn)。

那么，怎么畫(huà)出更精準(zhǔn)的你？“路遙知馬力舊久見(jiàn)人心?！狈g成算法語(yǔ)言，就是更長(zhǎng)久、更全面地獲取用戶(hù)信息，積累更多、更全、更深度地?cái)?shù)據(jù)。比如關(guān)于地理位置，到底是能定位到商圈和小區(qū)，還是能實(shí)時(shí)定位到用戶(hù)站的地方。定位越精準(zhǔn)，用戶(hù)畫(huà)像越準(zhǔn)確。我們也常用“閱人無(wú)數(shù)”來(lái)形容人的辨別能力。如果一個(gè)人和很多人交往過(guò)，再想騙他就很難。

算法也是如此。用戶(hù)數(shù)量大，后臺(tái)記錄的規(guī)律性東西就越多，也越有助于判斷某一個(gè)用戶(hù)的行為習(xí)慣。所以，超級(jí)平臺(tái)（DAU在1億以上）的用戶(hù)畫(huà)像的準(zhǔn)確程度，肯定要高于一般平臺(tái)。馬云把大數(shù)據(jù)稱(chēng)之為“新時(shí)代的生產(chǎn)資料”，而數(shù)據(jù)本身，就是用戶(hù)行為的數(shù)字化反應(yīng)。

在分析完“你”之后，就輪到分析內(nèi)容了。是的，對(duì)于AI算法來(lái)說(shuō)，只分析用戶(hù)是不夠的，還得分析自己的內(nèi)容。對(duì)某一篇文章或者某一個(gè)視頻，AI同樣可以將它拆解為幾個(gè)維度。比如領(lǐng)域：也就是該內(nèi)容是說(shuō)什么的。比如時(shí)政、財(cái)經(jīng)、科技或者體育;體育又可以進(jìn)一步細(xì)分為足球——中超——國(guó)安——國(guó)安某球員。拆得越細(xì)，越有利于精準(zhǔn)分發(fā)。

此外還有體裁：內(nèi)容形式是文字、圖片、視頻、音頻，直播或者是小于140字的短內(nèi)容。作者：也就是誰(shuí)創(chuàng)作了相關(guān)內(nèi)容？質(zhì)量：它有兩個(gè)維度，第一是編輯判斷，第二是數(shù)據(jù)判斷。編輯的判斷是選題、采訪、寫(xiě)作和包裝;而數(shù)據(jù)，則是通過(guò)點(diǎn)擊、分享、收藏、用戶(hù)停留時(shí)長(zhǎng)等判斷，相關(guān)的內(nèi)容是否受到用戶(hù)的喜愛(ài)。

內(nèi)容畫(huà)像以“標(biāo)簽”進(jìn)行定義。比如，我們可以給《戰(zhàn)狼2》打這樣的標(biāo)簽：電影、動(dòng)作片、戰(zhàn)爭(zhēng)片、主演吳京、票房很高。標(biāo)簽可能來(lái)自?xún)?nèi)容的作者、來(lái)自平臺(tái)的審核人員，更多是來(lái)自算法的理解。那么，算法又是如何給內(nèi)容打標(biāo)簽的呢？可以通過(guò)關(guān)鍵詞的識(shí)別、關(guān)鍵語(yǔ)句的識(shí)別甚至對(duì)全文的識(shí)別。

識(shí)別的過(guò)程就是機(jī)器學(xué)習(xí)——我們不停給它輸入文章，引導(dǎo)它做判斷，就像教會(huì)小朋友識(shí)字、分析段落大意、寫(xiě)出中心思想一樣。算法為文章打標(biāo)簽，最初靠關(guān)鍵詞。比如有"老虎+梅花鹿”的文章，會(huì)被定義為“動(dòng)物世界”;而“老虎+貪官”的文章，會(huì)被定義為反腐。當(dāng)大量文章被算法學(xué)習(xí)后，算法打標(biāo)簽就越來(lái)越準(zhǔn)。

如果是視頻，算法打標(biāo)簽的難度就會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于文章，因?yàn)樯儆嘘P(guān)鍵詞可尋。所以，算法對(duì)視頻的理解，一是靠更海量數(shù)據(jù)——比如快手，每天數(shù)千萬(wàn)條內(nèi)容的上傳，通過(guò)人臉識(shí)別等系統(tǒng)，算法會(huì)逐步認(rèn)知視頻中出現(xiàn)的人、物、場(chǎng)景;二是很多平臺(tái)都鼓勵(lì)作者打標(biāo)簽，這樣在算法判斷之前，已經(jīng)有了一個(gè)初步分類(lèi)。

但內(nèi)容畫(huà)像的真正難度，是在于理解文章所要表達(dá)的價(jià)值觀。這就如同用戶(hù)畫(huà)像中最難刻畫(huà)的是人性一樣。很多內(nèi)容，只能意會(huì)不能言傳。王國(guó)維在《人間詞話(huà)》里提到的境界，金庸在武俠小說(shuō)里描述的“無(wú)招勝有招”，都是算法目前無(wú)法理解的。所以，算法再精準(zhǔn)，終究比不上人。那么，某些文章或者視頻能在浩如煙海的內(nèi)容中脫穎而出，排上頭條，背后的邏輯又是什么呢？這就涉及另一個(gè)關(guān)鍵詞——關(guān)心。

對(duì)于“關(guān)心”這個(gè)詞，每個(gè)人都不陌生。我們希望更多人關(guān)心自己，當(dāng)然，如果有人可以關(guān)心，那也是一種幸福。但對(duì)內(nèi)容分發(fā)AI算法來(lái)說(shuō)，“關(guān)心”有著另一層含義——它指某個(gè)用戶(hù)對(duì)某些內(nèi)容的行為，比如點(diǎn)擊、點(diǎn)贊、評(píng)論、收藏、搜索、訂閱、轉(zhuǎn)發(fā)，以及在某篇文章、某個(gè)視頻上停留的時(shí)間，看到什么位置就退出，甚至直接點(diǎn)了“舉報(bào)”等等。

這些行為會(huì)被算法模型忠實(shí)記錄下來(lái)、以天為周期形成用戶(hù)日志。時(shí)間越久，日志積累越多，你“關(guān)心”什么就越清晰，你的用戶(hù)畫(huà)像就越完整。我們可以再分析一下這些具體的行為。從點(diǎn)擊到訂閱，是逐步深化的。翻譯過(guò)來(lái)，就是越來(lái)越“關(guān)心”。如果把點(diǎn)擊看作搭訕的話(huà)，訂閱基本相當(dāng)于確定戀愛(ài)關(guān)系了。而轉(zhuǎn)發(fā)，則是用你的關(guān)心影響別人，“看，我的女朋友有多好！”而停留時(shí)長(zhǎng)，則是一天要陪TA多久。

那么問(wèn)題又來(lái)了，如果一個(gè)人點(diǎn)擊了5次A文章，搜索了一次B文章，請(qǐng)問(wèn)：這個(gè)用戶(hù)更關(guān)心誰(shuí)？因?yàn)檫@個(gè)用戶(hù)更關(guān)心誰(shuí)，又決定著誰(shuí)是頭條、誰(shuí)是二條。這個(gè)問(wèn)題其實(shí)沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案。因?yàn)樯婕八惴Ｐ偷氖褂茫蛘哒f(shuō)具體怎么算，類(lèi)似到底是用加法還是用乘法。在這道思考題里，我們并沒(méi)有設(shè)置一個(gè)前提——到底追求的是什么？

如果追求點(diǎn)擊率，當(dāng)然應(yīng)該是按照點(diǎn)什么推什么的邏輯;但如果追求的是用戶(hù)黏性，那就要推用戶(hù)搜索的內(nèi)容。算法的后臺(tái)其實(shí)是模糊的，不可能出現(xiàn)“點(diǎn)擊率占50%、搜索占50%”的類(lèi)似計(jì)算方式。所以，我們說(shuō)它是個(gè)“黑匣子”。1980年代講的模糊計(jì)算，說(shuō)的就是這樣一個(gè)概念——它是“模糊”的。這根本不是比例的問(wèn)題，而是要設(shè)定明確的目標(biāo)——到底要提升什么數(shù)據(jù)？是用戶(hù)的停留時(shí)長(zhǎng)，還是用戶(hù)的留存率？然后按照這個(gè)目標(biāo)，再去修訂算法。

這就叫“不忘初心，方得始終”。在內(nèi)容編輯和算法工程師的交流上，這幾乎相當(dāng)于一道“天塹”。編輯的思維是：經(jīng)驗(yàn)判斷+價(jià)值觀檢驗(yàn)——符合即上頭條——數(shù)據(jù)不好然后再換;而算法工程師的思維是：要達(dá)到什么數(shù)據(jù)指標(biāo)——根據(jù)此制定策略——推出能拉動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)的內(nèi)容。這相當(dāng)于解數(shù)學(xué)證明題的兩種邏輯：編輯是從已知條件出發(fā)，奔向要證明的結(jié)果;而算法工程師是從要證明的東西出來(lái)，逆推出什么樣的已知條件。

問(wèn)題又來(lái)了，這兩種方式，誰(shuí)的更好？如果從效率出發(fā)，當(dāng)然是算法流。因?yàn)槟阆矚g什么它就推什么，投你所好，點(diǎn)擊率肯定高。從傳統(tǒng)編輯流看來(lái)，頭條和二條決定于編輯的選擇。編輯把它放上去，作為用戶(hù)的你沒(méi)有選擇權(quán)。

現(xiàn)在，算法流完成了“從人找信息到信息找人的跨越”——此前，我們要去賣(mài)報(bào)紙、調(diào)頻率、搜關(guān)鍵詞才能看到自己喜歡的內(nèi)容，但在今天，你喜歡的內(nèi)容會(huì)“躍然屏幕之上”，不需要費(fèi)任何力氣。

從編輯流到算法流，是從傳統(tǒng)媒體到新媒體的真正轉(zhuǎn)變。它相當(dāng)于從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)到市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中的生存，首先要有用戶(hù)概念，也就是“你”的概念。只有這樣，現(xiàn)在的新聞分發(fā)應(yīng)用才和以前的新聞發(fā)布軟件做出了差異化。你有沒(méi)有覺(jué)得現(xiàn)在的新聞APP是不是比以前的好看了呢？本質(zhì)上不是新聞精彩了，而是新聞對(duì)你口味了。

消費(fèi)算法的第二個(gè)核心是成癮機(jī)制，常見(jiàn)于游戲和短視頻應(yīng)用。和信息繭房不同，成癮機(jī)制巧妙地利用了人類(lèi)的生理弱點(diǎn)。我們對(duì)消費(fèi)品的快感本質(zhì)上都是大腦反饋機(jī)制的一種獎(jiǎng)勵(lì)，還有我們腦垂體腺中的前體物質(zhì)多巴胺所決定。人們常以為多巴胺等同于快感，但它并不是快感本身，而是對(duì)快感的預(yù)期。

我們刷手機(jī)打游戲時(shí)所感受到的愉悅、興奮和滿(mǎn)足的情緒，其實(shí)是由腎上腺素、生長(zhǎng)素和內(nèi)啡肽等分泌所引起，但對(duì)大腦神經(jīng)來(lái)說(shuō)這些情緒只是暫時(shí)的電信號(hào)，我們享受的不是刷手機(jī)這個(gè)動(dòng)作本身，而是刷手機(jī)所帶來(lái)的反饋預(yù)期。就比如你不會(huì)感覺(jué)我看抖音很爽，而是會(huì)覺(jué)得這個(gè)視頻會(huì)講什么？下個(gè)視頻可能更好看？再看一個(gè)我就不看了！又或者在游戲中讓你覺(jué)得這把我能抽中SSR，下把一定贏一局就睡。

如此循環(huán)往復(fù)，永無(wú)止境，你的時(shí)間、金錢(qián)在不知不覺(jué)中已經(jīng)被算法安排得明明白白?？吹竭@里是不是驚出一身冷汗？那有沒(méi)有對(duì)抗算法的辦法呢？有意思的是，當(dāng)你意識(shí)到自己在信息繭房的一瞬間，這個(gè)繭房其實(shí)已經(jīng)不存在了。因此當(dāng)你看到這里時(shí)，消費(fèi)算法中的一系列機(jī)制，對(duì)你的影響就已經(jīng)不再是黑盒，一旦對(duì)這類(lèi)機(jī)制有了認(rèn)知，思維也會(huì)漸漸改變。

如果只是單純意識(shí)到，轉(zhuǎn)變還是太慢了，究其根本，還是在于AI算法拿到了太多關(guān)于我們的數(shù)據(jù)。目前市面上的常見(jiàn)軟件所能收集到的信息遠(yuǎn)超你的想象，尤其是一些實(shí)名制注冊(cè)或者安裝時(shí)系統(tǒng)授權(quán)要求越界的APP。算法是需要數(shù)據(jù)授權(quán)的，至少明面上如此，沒(méi)有數(shù)據(jù)支撐算法技術(shù)就是無(wú)米之炊。

相信大家都聽(tīng)過(guò)某度創(chuàng)始人的說(shuō)法——中國(guó)人愿意用隱私來(lái)?yè)Q取便利。這話(huà)就說(shuō)得相當(dāng)無(wú)恥了，大家之所以接受是因?yàn)椴涣私?，因?yàn)椴涣私馑詿o(wú)從對(duì)抗。你們會(huì)在安裝軟件時(shí)閱讀用戶(hù)協(xié)議功能授權(quán)嗎？相信大多數(shù)人并沒(méi)有去閱讀授權(quán)的習(xí)慣，但是請(qǐng)記住以下兩條規(guī)則——一、當(dāng)你看到了存疑的權(quán)限請(qǐng)求、先查明再安裝;二、如無(wú)必要拒絕安裝。

當(dāng)然，以如今的環(huán)境來(lái)說(shuō)，想要保護(hù)自己的信息，確實(shí)難比登天。如果條件允許，可以嘗試使用備用手機(jī)來(lái)完成對(duì)非必要APP的注冊(cè)和使用。記得不要在備用機(jī)上保存任何信息，比如身份證照片、聊天記錄，將主手機(jī)的系統(tǒng)授權(quán)調(diào)至最高，盡量拒絕信息讀取、照片讀取和錄音讀取授權(quán)。同時(shí)注冊(cè)一套隱身的臨時(shí)郵箱或臨時(shí)號(hào)碼，有些不是長(zhǎng)期使用的應(yīng)用，需要郵箱或者手機(jī)才能注冊(cè)，使用臨時(shí)身份可以避免短信騷擾，隱私泄露或者被算法利用。

無(wú)目的性瀏覽會(huì)觸發(fā)人類(lèi)最本能的渴望，好奇心和探索欲進(jìn)而陷入多巴胺成癮模式。這也是抖音等應(yīng)用讓人上癮的原因，你永遠(yuǎn)不知道下一個(gè)視頻是什么。因此在進(jìn)入內(nèi)容平臺(tái)時(shí)，多使用目的性搜索，減少對(duì)算法推送的依賴(lài)。

當(dāng)然，給自己一個(gè)不上癮的環(huán)境才是最重要的。因此，不要安裝成癮性很強(qiáng)的APP。若必須下載，則不要長(zhǎng)期保留在手機(jī)中，用完即刪。因?yàn)榧幢隳悴粏?dòng)它，可架不住它在一直“觀察”你。這個(gè)方法可以幫助你對(duì)抗算法投喂，同時(shí)提高反饋成本，因?yàn)橹匦孪螺d所花費(fèi)的流量、時(shí)間會(huì)慢慢弱化你的多巴胺回路激活態(tài)。

大腦不同分區(qū)的神經(jīng)活躍時(shí)間是因人而異的，算法對(duì)行為模式的捕捉也是基于你的多巴胺激活狀態(tài)來(lái)計(jì)算的。當(dāng)你養(yǎng)成在一個(gè)固定時(shí)段玩游戲或玩手機(jī)的習(xí)慣后，其他時(shí)間段就不會(huì)分泌強(qiáng)烈的多巴胺，算法和路也就處于弱激活狀態(tài)。因此試著讓自己對(duì)手機(jī)的沖動(dòng)控制在某個(gè)時(shí)間段，久而久之你在其他時(shí)間里就不會(huì)那么想玩手機(jī)了。

擴(kuò)展反饋是最直接的成癮要素，游戲廠商通過(guò)不同的快感反饋強(qiáng)化機(jī)制，比如常見(jiàn)的不固定比率強(qiáng)化抽卡開(kāi)箱，來(lái)提高我們對(duì)未知結(jié)果的反饋預(yù)期，使我們總是對(duì)下一次充滿(mǎn)期待，這種快感會(huì)刺激我們的腦垂體腺分泌大量多巴胺。因此試著利用自我暗示，降低反饋預(yù)期。

最后一點(diǎn)就是擴(kuò)展信息獲取的渠道，減少單一軟件的使用時(shí)間，嘗試從不同的平臺(tái)獲取信息，試著忽略自己的口味，多進(jìn)行一些隨機(jī)性的信息獲取，有意識(shí)地跳出信息繭房。多聽(tīng)多看多想，這樣，你的認(rèn)知邊界將不會(huì)再被算法所束縛。

有意思的是，從大的邏輯而言，算法是一個(gè)價(jià)值體系，它涉及什么東西優(yōu)先，什么東西次要，什么東西對(duì)你更重要，什么東西對(duì)你更不重要，所以它是一種價(jià)值判斷。因此，算法本身雖然是個(gè)中立的規(guī)則，但它的結(jié)果一定是個(gè)主觀的東西。對(duì)于AI算法的能力，人類(lèi)其實(shí)總是有一種樂(lè)觀情緒，覺(jué)得它在我們的操縱和控制之下。不過(guò)，雖然說(shuō)人類(lèi)可以去操控，或者說(shuō)可以去分析它的結(jié)果，但是AI算法會(huì)慢慢地把人類(lèi)做判斷的權(quán)利給剝奪掉。

《流浪地球》里有一個(gè)情節(jié)是AI判斷不能去撞木星，成功率是0.0001%，這就是一個(gè)判斷。像人工智能應(yīng)用得比較多的圍棋，人類(lèi)可以去逆推機(jī)器的下棋背后的棋理，但是有一個(gè)東西是所有的棋手都沒(méi)有辦法去模仿的就是對(duì)勝率的判斷。采取什么樣的策略，是要拼命還是保守，取決于人對(duì)形勢(shì)的判斷，但現(xiàn)在沒(méi)有一個(gè)棋手敢質(zhì)疑AI的判斷。這會(huì)成為未來(lái)在各個(gè)領(lǐng)域都會(huì)出現(xiàn)的一種趨勢(shì)：AI給你的判斷是沒(méi)法反對(duì)的。你有其他的替代方案嗎？你有更好的結(jié)論嗎？沒(méi)有。

作為結(jié)果，人的自主控制能力就會(huì)慢慢被讓渡出去。做判斷本身就是人的能力，技術(shù)可以告訴你如果這么做會(huì)怎么樣，但最后還是要交給人來(lái)做判斷的，而判斷的過(guò)程就顯示出人的個(gè)性，否則就沒(méi)有“人”可言了。存在先于本質(zhì)，而存在的本質(zhì)就是選擇和判斷。人生選擇的決斷，這是人成其為人，成其為一個(gè)特殊存在的最基本要素。

如果這種判斷都被剝奪的話(huà)，人就不是“人”了。人可以在分析能力上去跟機(jī)器抗衡，但是在判斷能力上越來(lái)越難挑戰(zhàn)機(jī)器。這個(gè)判斷就變成了計(jì)算機(jī)給你設(shè)立的這一套算法。雖然計(jì)算機(jī)還沒(méi)有到那一步，但是其實(shí)它的一些思維方式其實(shí)已經(jīng)都滲透到社會(huì)的方方面面。20世紀(jì)四五十年代，像海德格爾包括法蘭克福學(xué)派都在批評(píng)“工具理性”，互聯(lián)網(wǎng)其實(shí)把工具理性又提到了一個(gè)新的高度。

前段時(shí)間，《外賣(mài)騎手，困在系統(tǒng)里》這篇報(bào)道里提到的問(wèn)題，大家過(guò)去可能沒(méi)有意識(shí)到，因?yàn)槲覀兛偸怯X(jué)得算法在給我們創(chuàng)造便利，而且這種便利每個(gè)人都在享受。這在某種程度上壓制了這些不同的聲音，讓我們產(chǎn)生一種很虛幻的感覺(jué)。但是到了某一個(gè)階段，大家會(huì)突然意識(shí)到我們可能已經(jīng)走上了一條不歸路了。實(shí)際上任何的技術(shù)都是人和人之間的關(guān)系，那時(shí)候你還怎樣去重建人和人之間的關(guān)系？

延伸下去，現(xiàn)在其實(shí)涉及兩個(gè)問(wèn)題，一個(gè)是勞資關(guān)系，一個(gè)是人和技術(shù)的關(guān)系，這兩個(gè)問(wèn)題現(xiàn)在是糾纏在一起的，所以看上去很多勞資關(guān)系都是以技術(shù)的形式出現(xiàn)。

技術(shù)有本身的邏輯：控制、集中化、無(wú)情。它只看算法，有自己的一種理性，一種邏輯，它的邏輯就是效率。而技術(shù)的追求效率和資本的追求效率剛好達(dá)成了一種共識(shí)，技術(shù)所謂的追求最優(yōu)化，恰好是資本的邏輯。

按照一般的說(shuō)法，你是注重過(guò)程還是注重結(jié)果，對(duì)資本來(lái)講是更注重結(jié)果，所以就會(huì)導(dǎo)致要追求結(jié)果，追求創(chuàng)造資本的效率，投入產(chǎn)出要達(dá)到一個(gè)最佳的比例。以這樣的方式來(lái)安排，可能就會(huì)把人性的東西排在后面。

算法的本意是讓生活變得更好，我們應(yīng)該樂(lè)于去接受它，但同時(shí)也要有所認(rèn)知，盲目地跟隨或抵抗都是不可取的。

當(dāng)盈利為第一意圖時(shí)，生產(chǎn)算法成了壓榨勞動(dòng)力的剝削機(jī)器。消費(fèi)算法讓年輕人沉迷其中，當(dāng)每個(gè)人的時(shí)間都被996和虛擬內(nèi)容所占據(jù)，那么整個(gè)社會(huì)就會(huì)缺乏進(jìn)步和反抗的思潮，這是我們要警惕的。

但從另一方面來(lái)看，當(dāng)算法意圖回歸于人類(lèi)，那么生產(chǎn)算法的確提高了系統(tǒng)效率，消費(fèi)算法也解決了內(nèi)容產(chǎn)出遠(yuǎn)大于消費(fèi)的問(wèn)題，沒(méi)有算法在這個(gè)信息量爆炸的時(shí)代我們很難找到自己喜歡或是有價(jià)值的內(nèi)容，我們要做的是搞清算法背后的意圖以及有選擇的對(duì)抗算法。

在過(guò)去的一年中，不管是技術(shù)形態(tài)還是意識(shí)形態(tài)，整個(gè)人類(lèi)社會(huì)都在經(jīng)歷巨變，在這場(chǎng)不斷更迭的時(shí)代浪潮中，始終保持對(duì)技術(shù)的了解與認(rèn)知，是自我保護(hù)的最好方法。

對(duì)整個(gè)社會(huì)而言，一方面，算法對(duì)人的計(jì)算越準(zhǔn)，就意味著它對(duì)人的了解越深，因此，對(duì)人的監(jiān)視與控制也可能越深;另一方面，當(dāng)算法對(duì)人的理解越深，對(duì)人的服務(wù)越“到位”，人們從中獲得的滿(mǎn)足也越多，而對(duì)算法的依賴(lài)、依從也會(huì)越多。當(dāng)算法滲透到社會(huì)生活的各方面，人對(duì)它的依賴(lài)成為慣性，人對(duì)算法帶來(lái)的囚禁也可能會(huì)越來(lái)越渾然不覺(jué)。

算法社會(huì)將自由與枷鎖的張力推向了極致，算法一方面在促成人的某些能力的解放與擴(kuò)張，另一方面又用某些方式實(shí)現(xiàn)著對(duì)人們的禁錮。但是，當(dāng)我們深入反思算法對(duì)人的各種囚禁時(shí)，我們的目的并不是將算法拒之門(mén)外，這一點(diǎn)正如我們對(duì)待汽車(chē)的態(tài)度。汽車(chē)進(jìn)入我們生活，帶來(lái)了正向與負(fù)向的雙重影響，但人類(lèi)的解決方案不是禁止汽車(chē)的使用，而是通過(guò)對(duì)駕駛技能的培訓(xùn)，以及嚴(yán)格的交通法規(guī)制定與實(shí)施等，來(lái)盡可能減少其可能產(chǎn)生的危害。

同樣，當(dāng)算法成為一種廣泛應(yīng)用的技術(shù)，在很多方面可能帶來(lái)對(duì)人的囚禁風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，我們也不能簡(jiǎn)單禁止算法的使用。除了在法律、制度等層面做出必要的調(diào)整外，也需要面對(duì)算法社會(huì)的新特點(diǎn)，培養(yǎng)不同主體的相應(yīng)素養(yǎng)與能力。對(duì)于算法的開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，新的技術(shù)理性、算法倫理的倡導(dǎo)與培養(yǎng)，尤為關(guān)鍵。

近年來(lái)對(duì)算法等智能化技術(shù)的批評(píng)中不乏技術(shù)理性批判的視角。盡管反思與批評(píng)是必要的，但也如有學(xué)者所指出的有些技術(shù)理性批判存在一個(gè)誤區(qū)，那就是把技術(shù)理性等同于工具理性，認(rèn)為技術(shù)理性張揚(yáng)必然導(dǎo)致價(jià)值理性衰微。也有些研究雖然并沒(méi)有涉及技術(shù)理性這樣的概念，但也習(xí)慣性地將技術(shù)思維與工具理性畫(huà)了等號(hào)，也就是有意無(wú)意地默認(rèn)技術(shù)一定是以工具理性為導(dǎo)向的。

然而，正如一些研究者意識(shí)到的，技術(shù)理性本應(yīng)是工具理性與價(jià)值理性的內(nèi)在統(tǒng)一，只是由于這兩種理性之間的內(nèi)在張力才使技術(shù)理性始終處于內(nèi)在的矛盾運(yùn)動(dòng)中。隨著人類(lèi)技術(shù)實(shí)踐活動(dòng)的擴(kuò)展和深入，技術(shù)理性?xún)?nèi)在的矛盾才以一種單向度的、異化的形式呈現(xiàn)出來(lái)，即工具理性壓倒價(jià)值理性、技術(shù)的價(jià)值理性萎縮成極度膨脹的工具理性的單純附屬物。

在今天，有必要重新理解技術(shù)理性應(yīng)有的“題中之意”，在算法開(kāi)發(fā)者群體中倡導(dǎo)價(jià)值理性與工具理性、技術(shù)思維與人文精神的融合，而不是將算法推向工具理性的極端。反而應(yīng)該探討算法倫理的目標(biāo)，并使之成為算法開(kāi)發(fā)者的制衡。

我們不該簡(jiǎn)單地將算法認(rèn)定為壞東西，讓人們排斥，而是要讓人們意識(shí)到在今天這個(gè)時(shí)代，算法無(wú)法避免。因此，重要的是要理解不同類(lèi)型的算法是如何運(yùn)作的，算法在哪些層面影響著我們的認(rèn)知、行為、社會(huì)關(guān)系，影響著我們的生存與發(fā)展，在此基礎(chǔ)上學(xué)會(huì)與算法共存，對(duì)抗算法的風(fēng)險(xiǎn)，更好地維護(hù)人自身的合法利益與地位。面對(duì)一個(gè)無(wú)可回避的算法“統(tǒng)治”的世界，我們只有提高對(duì)算法的認(rèn)識(shí)與駕馭能力，才能成為算法的主宰者，而不是成為算法的“囚徒”。