我們創造了演算法，還是演算法創造了我們？

本文為動點科技/TechCrunch 中國獨家稿件。未經允許，禁止轉載。

當 Facebook 成為了我們獲取信息的渠道，當 Twitter 控制了公眾輿論的走向，當 Tinder 開始左右我們約會的決定，我們親手研發用來輔佐我們做出決定的演算法正不斷凌駕於我們生活中的方方面面。

然而隨著我們對演算法依賴的與日俱增，從新聞獲取到人際交往中都不乏它的身影時，這些行為是我們主動而為之的么？我們的思維方式是否逐漸變成了演算法流程的倒影？劍橋分析的傾覆會是演算法已經入侵我們大腦的預警信號么？

事情本不該如此。在面對鋪天蓋地的產品、用戶以及信息，在面對它們做出選擇時，我們發明了一種更好，更快，更便捷的方式來環顧周遭世界。通過既定的參數和一些簡單的規則，演算法可以幫助我們處理複雜的問題。它們是我們的數字化戰友，能夠解決我們在現實世界中遇到的大大小小的難題，為我們的選擇提供最優解。我家附近最好的餐館叫什麼？谷歌知道。我要怎樣才能到達我的目的地？找蘋果地圖。特朗普又鬧騰出了什麼新的幺蛾子？Facebook 會告訴你所有的答案。

假如演算法能夠清楚的了解我們愛憎喜惡，能夠提前知悉我們的所想所得，這難道不是一件值得高興的事么？如果這樣，我們就不必浪費任何時間來思考這些問題，而是只需去閱讀最能佐證我們觀點的文章，和與我們最般配的人約會，沉浸在盡在掌握的驚喜之中。想想看吧，我們在任何時候都能擠出時間，所以我們可以去專註那些真正值得我們關注的事情：精心耕耘我們的數字形象，然後再在社交媒體上 po 出這些「身份」。

卡爾·馬克思（Karl Marx）最早提出了這個觀點：我們的思想是機器的產物。而埃倫·烏爾曼（Ellen Ullman）也在她的《走近機器》（Close to Machine，暫譯）一書中提到過類似的觀點。這本書語言了我們在現今生活中的諸多困境。在互聯網誕生之初，我們用來改善生活所親手創造的演算法已經終結了我們對現實行為的掌控。

我將用以下三個案例闡述演算法如何入侵我們的思想，如何操控我們的行為。

從線上購物到線下約會的產品對比

亞馬遜的演算法使得我們可以瀏覽和比較商品（或者存下後以備後用），最終促使我們完成購買行為。但這個曾被用來提高我們在線購物體驗的工具如今遠遠超出了其定義的範疇。我們「消化」了這種演算法，然後把它運用到了生活中的其它領域，比如人際交往。

如今的約會更像是一種購物行為。它們肇始於社交平台或者社交應用，然後會看到無窮無盡的「選項」，我們對比這些「選項」的匹配特徵，我們選出最合乎我們口味的那位備選，完全的契合我們的個人喜好。或者收藏收藏再收藏，因為我們早已對這種夢幻般的選擇體驗輕車熟路，我們可以自由的游刃於電子購物和線上約會的方寸之中。

網路世界有著無止境的產品供給，如今，人類又加入到了這一行列。「網路敞開了它前所未有的心扉，提供著一切的一切，而你能夠從中找到你最喜歡的那個。而這種選擇會帶來幸福。多麼空虛，夢幻，而又誘惑人心的選擇。」烏爾曼在她的另一本《生命代碼》中如是寫道。

我們都樂於把自己的需求看做是獨一無二的存在，而我是如此相信從這些期許中探尋到的誘惑和喜悅會完全的契合我們的渴望。

無論是購物還是約會，我們都被編了程，不斷搜尋不斷評估不斷比較。被演算法所駕馭，或者說是被網頁的頁面設計和代碼所駕馭，我們總是在尋找更多的選項。在烏爾曼看來，網路強化了這一念頭——「你就是這裡的唯一，你的需求就是這裡的唯一，演算法會幫你找到完美契合你的唯一的唯一。」

簡而言之，我們的現實社會生活方式逐漸變成了我們網路社會生活方式的附庸。演算法是一種簡化的出路，因為它可以把人類雜亂無章的生活，錯綜複雜的人際關係網處變成以下兩個簡單選項：使用明確的演算法框架來處理它們，或者僅僅讓演算法本身為我們做出選擇。我們被迫屈服並效力於演算法，而非使用技術服務於我們自身。

而這導致了我們所要面對的另一個處境，從最簡單的數字化行為開始，為產品和體驗打分。

被評分和評論量化了的群體

就像與其它的友善演算法一樣，量化的演算法是為你量身定製，而且只效忠於你的意志。通過你的反饋，歸屬公司可以為你提供更好的服務，更加精準的推送，更多你的歷史喜好，這樣你就可以繼續漫無目的進行消費。

從 Uber 到 Postmate（可以理解為美國的順豐），機會所有與現實生活的互動都被以·-5 星的登記進行劃分，被簡化成了種種數字評分。

在這個社會中，我們從未如此看重我們的所感所觸，從未如此看重我們與他人期待的對比。在突然間，我們可以根據 Airbnb 房主的裝幀和布局量化某些主觀感受。我們如此急切乃至於令人難以置信——當你神經兮兮的請求五星評論的時候，你的靈魂早已飄出了 Uber 車外，為了提高乘客的評分而手忙腳亂。然後匆忙地瀏覽留下的反饋。嗯，它總是能以最大的喜悅來滿足你。

或許，你該去想一想《黑鏡》或者《波特蘭迪亞》中的場景，但我們離這種用數字評分取代並且驅使我們生命中所有意義的世界的距離並不算遙遠。

我們已經實現了與他人的自動化接觸，通過無休止的自我更正不斷地量化並且優化這些交互行為。它始於演算法，如今卻成為生活中的另一個法則。

正如嘉隆·萊尼爾（Jaron Lainier）為《走近機器》所寫的簡介那樣，「我們，用自己的靈感創造了程序，然而卻又翻過身來成為它們的養料。隨著我們通過這些程序陸續的展開生活，我們接受了被其框選了的現實的事實。」

而這些正是因為技術使得曾經抽象和難以理解的事物得以量化。通過演算法，評分和評論變成了信賴，點贊數等同於流行度，而關注粉絲變成了社會地位的象徵。演算法創造了某種鮑德里亞式的「類像」，評分完全替代了現實生活中的對照物，並且數字評價顯得更加真實，比實際生活中的體驗更有意義。

面對毫無頭緒的現實生活，演算法可以幫助我們找出簡化的方法，從社會交往和現實社會的不安反饋中擺脫這些尷尬。

然而當我們把編程語言、編程代碼或者編程演算法當做我們獨立思考的組成時，這時的人類天性和人工智慧是在合為一體么？我們曾把人工智慧當做一種外部力量，某種凌駕於我們之外的產物。假如將要發生的不是機器人佔領世界的人工智慧危機，而是科技融入到我們的主觀意識之中，我們又該如何看待這個問題？

瑪莎·麥克盧漢（Marshall McLuhan）發表過類似的觀點，同正在逐漸變成我們感官和肉體延伸的手機一樣，演算法正在變成我們意識的延伸。一旦他們取代並成為了讓我們得以稱之為人類的定義的定義時，我們又會怎麼辦呢？

並且，萊尼爾也曾發出過類似的疑問：「當計算機更加頻繁的出現在我們的語言中時，語言本身是否發生了改變？」

被關鍵詞和流行語自動生成的語言

谷歌會根據關鍵詞對搜尋進行索引。在特定的策略下，SEO（搜索引擎優化）能提高網站的搜索權重。要做到這一點，我們要通過演算法發現什麼是影響其結果的原因，然後通過關鍵詞的優化讓網站更容易被谷歌抓取。

而我們大腦對信息進行優先順序評定的方式和谷歌的演算法也有著諸多相似之處，通過關鍵詞，重複回憶以及快速檢索來達到這一目的。

我們圍繞技術創造的演算法最初是用來當做某些問題的解決策略，然而如今卻滲透到了我們所作所為的方方面面，從我們為標題的命名到「蹭熱點」的推文再到日常生活日常工作中的自我表達，你看到它的存在了么？

看看這些籠罩在媒體和初創公司上空的流行語。粗略的瀏覽一下那些頂級初創公司，你會發現吸引人們眼球以及投資人腰包的往往是在名字中加上了「人工智慧」、「加密」、「區塊鏈」的公司。

公司的價值正在朝著它們通過關鍵詞向世界所傳達出的價值所靠攏。談判桌上的關鍵詞越流行，吸引到投資者資金的可能性就越大。類似的，一個包含了流行語的標題會更容易被人們點擊，所以流行語變得比內文更加重要。所以標題黨成為了一種趨勢。

這時我們要怎麼辦？

技術給我們描繪出了清晰的路徑，線上購物為豐富的選項提供了簡單的應對方式。我們不需要花時間思考，只需按照演算法假定的最優解一路點下去，准沒錯。我們不用對演算法的工作方式知根知底，因為它們是隱藏在幕後的，我們無法看到，但演算法卻可以神奇的把結果呈現在我們面前。正如烏爾曼在《生命代碼》中警告的那樣：「當我們默許這些複雜的東西退居其後，在幕後掌控我們的時候，我們至少要去注意到有什麼被我們所放棄。當我們和某種並不了解的機制共處共事時，我們面對的是一種成為其零件的風險···當所有的事情都像預期的那樣發生時，這種無知並不是什麼壞事。然而，當某些事情出乎了我們的意料，或者糟糕到需要改頭換面的時候，除了孤立無援的像造物主一樣站在這些產物前，我們還能做些什麼呢？」

想想特朗普時代的假新聞、誤導信息以及它們的受眾。

那麼問題來了，我們要如何鼓勵批判性思考呢？如何燃起創造的火花？如何讓過時的爭辯重現光輝？要怎樣才能讓不同的聲音茁壯成長，然後和我們的觀點互相激蕩？

當我們在由技術所創造的分岔路口惶惶終日，在社交媒體中的一片贊同中生存時，我們要怎樣才能看到社會的改變？這裡最終所要出現的是，我們會嚴格的按照演算法對我們的設想的那樣執行下去。另一種局面是去質疑現狀，分析事實然後得出我們的結論。但沒有人有時間去這麼做。所以我們變成了滾滾 Facebook 的齒輪，輕易就能被各種鼓吹所蠱惑，而我們對此毫不知情，既不知道演算法是如何起到效果，也不知道它是如何強加進我們思維的過程。

作為演算法的奴僕而不是編程人員或者自己的決定的架構師，我們人類的「智能」變成了所謂的「人工」產物。如道格拉斯· 魯什科夫（Douglas Rushkoff）說的那樣，「要麼編程，要麼被編程。」假如要我們在劍橋分析醜聞和 2016 年美國大選中學到點什麼，你要知道，反化社會輿論，影響事件結果，創造一個由數據、接受者以及引理這種虛假意識的機器人構成的世界是一件多麼簡單的事情。

而現實更令人無法放心，我們是如此的信任演算法，後者則深深根治到了生活框架之中，趨勢著絕大多數群體的個人決策，不斷地侵入我們的思緒，並且在以一種顯著的方式愈演愈烈。最終，我們的未來社會會僅在它們的掌控之中。除非我們重新認識到我們自身的角色，作為編程者而不是被編程者的角色。

編者按： Adriana Stan 是 W 雜誌的公關總監，也是媒體、文化和技術方面的作家。 她也是Interesting People in Interesting Times的聯合創始人。Mihai Botarel 是 RXM Creative 的聯合創始人，也是社會和技術方面的作家。

我們創造了演算法，還是演算法創造了我們？最先出現在動點科技。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！