演算法推薦，讓我們的視野越來越狹窄
今天，一個人文章讀得越多，反而有可能視野越來越狹窄，心智越來越封閉，格局越來越小。
讀萬卷書行萬里，大意是說一個人文章讀得越多，視野就會越開闊，心智就會越開放，格局自然就越來越高。
但是現在，在互聯網時代，一個人文章讀得越多，反而有可能視野越來越狹窄，心智越來越封閉，格局越來越小。
這不是一個腦筋急轉彎的題目，而是已經成為現實的寓言故事。
最近，監管方面對今日頭條連下猛葯，讓「演算法推薦」這一概念，再一次浮出水面。
所謂演算法推薦，是一種基於用戶習慣的內容篩選和推薦機制。簡單來說，你作為一個用戶，過去看了什麼內容，計算機將其記錄下來，並對你的瀏覽內容進行分析，推測你可能喜歡的內容。等到你下次登錄的時候，就根據分析推測結果，向你推薦內容。
這就是所謂大數據和人工智慧的應用，計算機根據你的過往，推測你的未來。你在電腦上的所有操作，都有可能被記錄在案。計算機據此對你進行用戶畫像，你喜歡什麼就給你推薦什麼，你不喜歡什麼就不給你推薦什麼。你登錄的次數越多，計算機的推薦就有可能越精準。
看上去很美對不對？一切都是自動化的。對用戶來說，計算機早已為你做好了選擇，免去了你選擇的煩惱。對計算機來說，則掌握了你的一切，為你提供內容和服務則更有效率，就越能產生經濟效益。
但這樣一來，後果是很嚴重的。試想一下，你的視野就只被限定在你過去的模式里，你的未來本來有無窮的可能性，卻因為你偶然登錄了一下計算機，從此就被計算機限定了拓展的可能。
比如，原本歷史是你喜歡的諸多內容中的一種，而且你特別喜歡明史。一旦被計算機記錄，你今後的每一次登錄，計算機都會重點向你推薦明史。你想看看東西兩漢、魏晉南北朝、五胡亂華、隋唐五代啥的，就會很麻煩去找。
網路上，類似周小平這樣的文章越來越多，基本都依靠胡編亂造打雞血來吸引眼球。一旦你誤入其中，下次你再登錄，計算機就會向你重點推薦這樣的文章。於是你手機或者電腦，就會被「震驚了！」「嚇尿了！」「驚呆了！」「反轉了！」等等類似的文章刷屏。看多了，人就傻掉了。
時間是有限的，你的閱讀時間窗口一打開，就都是這些同樣的東西。今日復明日，明日何其多，你根本沒有時間去更換食譜。不管是低俗還是高雅，不管是饅頭還是鮑翅，天天給你灌進來，無論是誰都會厭煩的。
技術的確是中立的，但又不僅僅是中立的，關鍵在於掌握技術的人。這不僅僅是今日頭條的問題，更是幾乎所有以大數據和人工智慧為買點的互聯網公司的共同問題。
更麻煩的是，一旦這種演算法推薦和商業結合起來，就會變得更加頑固。有個女記者因為寫稿子，搜索了一下成人用品。從此登錄計算機，打開網頁，第一時間顯示就是成人用品，偶爾被人瞧見，立刻引來異樣的目光。她清理了好幾次cookie都沒用，依然無休止向她推薦這類東西。在這裡，技術被商業的加權強化了，成為網路牛皮癬。
視野開闊，心智開放的前提，是更為廣泛的閱讀興趣，而不是僅僅根據演算法推薦而來的內容。這裡就必須提一下現代信息社會的重要概念「信息繭房」。
2006年，哈佛大學法學院教授、奧巴馬的法律顧問凱斯·桑斯坦出版了其著作《信息烏托邦——眾人如何生產知識》。通過對互聯網的考察，桑斯坦指出，在信息傳播中，公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領域，久而久之，會將自身桎梏於像蠶繭一般的「繭房」中。
這樣帶來的後果其實是嚴峻的。信息繭房裡的人聚合成了一個小圈子，形成了一種「群體共識」。不符合群體共識的他人言論，幾乎都會受到這個團體的排斥和抵制。桑斯坦稱之為「把自己歸入他們設計的迴音室（echo chambers）」。
我個人理解是，這個群體形成了邏輯的自我循環，從而成為一個輿論閉環，與外界切割開來。這樣的群體只關心群體共識，視一切有違群體共識的意見為敵人，非常容易形成極端化的思維模式。無論左右，都是如此。思想是行為的指導，這種狀態對社會的危害可想而已。
喻國明教授在一篇文章中寫道，「長期生活在信息繭房之中，容易使人產生盲目自信、心胸狹隘等不良心理，其思維方式必然會將自己的偏見認為是真理，從而拒斥其他合理性的觀點侵入，特別是獲得同一類人認同後日益演化為極端思想和極端行為。」
這還僅僅是個人面對信息社會的信息爆炸所形成的自主選擇，桑斯坦還沒來得及預見到此後大數據和人工智慧的發展。信息繭房的效應，通過技術的進步和擴張，得到了前所未有的加強。終有一天，人類會把選擇權都交給機器。不是人來做選擇，而是機器替人作出選擇。
這樣的前景是可怕的，意味著我們以為自己是自由的，但實際上卻被一個無所不在無所不包的機器系統所控制。就像屠宰場里的豬牛羊，吃得好睡得好伺候得好，卻只是埋頭於自己的一口食盆，從來沒有想過抬頭看看圍欄背後的景象。正如《黑客帝國》或者《頭號玩家》等電影里所揭示的那樣。
所以，對我來說，演算法推薦的APP基本不用，web1.0時代的新聞網站、網路論壇等等，對我來說還是常用的工具。有時間，還會看一點紙質書或者報紙。保持閱讀類型的廣泛性，可以有效對抗演算法推薦。
最後，多訂閱一些像「曉看」這樣話題比較廣泛的公號，也是辦法。（打個小廣告，hiahia！）
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