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在數字化時代，算法正以前所未有的方式影響著我們的信息接收和認知構建。本文探討了算法如何通過構建“信息繭房”來控制用戶的信息流，進而影響用戶的思想和行為。我們將分析算法的不同版本及其對社會各群體的影響。

前不久，中央網信辦等四部門聯合發布《關于開展“清朗·網絡平臺算法典型問題治理”專項行動的通知》，核心問題就是構建“信息繭房”防范機制，提升推送內容多樣性豐富性。

“信息繭房”是哈佛大學凱斯·R·桑斯坦（Cass R. Sunstein）教授在其《信息烏托邦》一書中提出的概念：它是一個溫暖、友好的地方，因為這里都是自己喜歡看到和聽到的東西，對于觀點話題的討論也不過是自己的回聲。

也就是說，平臺算法利用用戶的點擊、瀏覽和搜索歷史，為用戶分配其中一部分信息，再減少、忽略用戶對其它信息的接觸，構建出一個信息封閉的“黑箱子”：

你看到的，就是算法想讓你看到的；你的想法，也是算法潛移默化影響你的。

那么，在這個“黑箱子”里，你害怕嗎？

一、算法也是不斷進化的

在互聯網信息大爆炸的時代，知識已經變成俯仰可拾的信息流。

用戶的難題不再是“在哪去學習知識”，而是升級為“如何判斷知識的真假”，這也給了算法的施展空間。

信息繭房形成的“回音室效應”，哪怕你有再小眾的愛好、再離譜的想法，都能在算法的分配下，找到與你觀點相近的伙伴。

你點贊的圖文和短視頻，都是自己的“回聲”。

每個人都看到他們樂意看到的東西，每個人都能在小圈子里保持“自由”和“快樂”。哪怕這個“自由”和“快樂”只是算法圈養你的柵欄。

更可怕的是，算法是會進化的。

算法1.0版本，是用戶主動去選擇和收集，算法根據協同過濾（Collaborative Filtering），挖掘用戶歷史行為，發現用戶的喜好偏向，并預測用戶可能喜好的產品進行推薦。也就是購物平臺常見的“猜你喜歡”功能。

等到了算法2.0版本，就有大數據的加持，基本無需個人收集和選擇了，直接由機器按你的偏好推送。

不論你是什么種族、什么階層、什么群體、什么樣的觀點，算法機器只讓你看到你想看到的。每個人都覺得自己觀點是世界上最正確的，充分滿足并安慰你的精神需求。

當然，算法2.0版本不會承認自己打造出來一個“信息繭房”，只會說這是“定制化觸達/垂直化推薦/精準化投放”的結果，是合理合法的商業工具。

來源：網絡

抖音/快手的興趣推薦，看似中性的算法，實際上對不同群體的影響是截然不同的。

對于大部分“興趣廣泛”的用戶來說，其被推送的內容或許是寵物、旅游、數碼等等，當然也包括“黑絲女”和“腹肌男”。至少在當下平臺環境里，后者比例要遠大于前者。

對于現實生活比較單一、生活內容重復、自控能力不強、信息獲取渠道單一的用戶來講，這樣的算法推薦對他們的影響或許是極其負面的。

并且這類人群覆蓋面極為廣闊，有藍領、有中老年人、也有低齡階段中小學生。

他們在算法之下，他們很容易沉迷在“黑絲女腹肌男”繭房之內，甚至接收到“不合時宜”的信息。

比如，銀發族困于養生、健康和短劇，相信土豪真的會愛上保潔阿姨；
藍領們消耗一天體力后，躺在出租房里沉迷擦邊直播間，花光工資也要當榜一大哥；
甚至還有一些中小學生們，過早接收到不應該是當齡該看的內容。

這些高密度人群如果被算法“毫無感情僅憑興趣”的推薦，將會帶來一連串社會性問題。

二、紅藥丸？還是藍藥丸？

如果說，你只能活在自己想要的世界里，很多人覺得無所謂，不就是“奶頭樂”嗎？我就愿意讓自己輕松一下，逃避一下殘酷的現實。

那如果說算法會影響到你的認知呢？

所謂的“認知”，其實是信息量＋處理信息的能力。你信息攝入的越多，那么支撐你認知的知識體系就越有力。

如果你的信息攝入是充滿“誤導”的呢？

比如，現在打開抖音/快手等短視頻App，刷出10條短視頻內容。如果10條里面有9條，都是和LGBT運動相關，那你會不會認為LGBT已經是社會主流的性取向？異性戀其實才是性少數群體呢？

如果你完成對這些信息的攝入，形成了認知，恭喜你，那么你就迎來了算法的“下半場”：你如果否定它，就要推翻你的全部認知。

來源：倫敦藝術大學UAL實驗短片

有這么一個諷刺冷笑話，很適合描述現在的算法。

“小學時候同學們都愛看《西游記》，大家都說唐僧袈裟是黑色的，有個同學強烈反對，非要說是紅色的，氣的班上的同學打了他一頓，后來他哭著把我們帶到他家里，我們才赫然發現，這個世界上原來還有彩色電視機?！?/span>

是的，當你認為“黑袈裟”是真理的時候，“紅袈裟”就是異端、另類、是要被燒死的人，對不同聲音充斥著排斥，甚至敵視。

如果要讓“黑袈裟”知道真相，就要把他們的認知全部擊碎，掀開頭蓋骨，才能真正知道真相到底是什么。

就像是《黑客帝國》，面對舒適的算法世界，以及殘酷冷漠的真實世界，那你會選擇藍藥丸，還是紅藥丸？

我相信大部分人都會選擇一切迎合自己的算法世界，哪怕它支配了你的全部信息。

三、地主還是農奴？

法國的經濟學家塞德里克·迪朗（Cédric Durand）寫了一本書叫《技術封建主義》，他將算法背后的企業視為“地主”，用戶視為“農奴”。

迪朗認為，算法和數字技術的應用，將用戶變成了數字農奴。算法通過分析用戶數據，推測用戶行為，并將其轉化為利潤。用戶在算法的統治下，失去了自主權和控制權，按照算法的邏輯進行行動。這種算法統治的現象，類似于封建社會中農民對土地的依附，將用戶束縛在數字平臺的“領地”之中，無法逃脫算法的控制。

“地主和農奴”最典型的案例，就是外賣騎手和網約車司機。

他們覺得自己工作很自由，不受老板的監管，想幾點工作就幾點工作，一切完全取決于自己，好像獲得了某種自主權。

但其實，奴役者只不過從“企業老板”轉變成了“企業工具”，除了遵循平臺算法給出的訂單、路線與價格，他們別無選擇。

社會的輿論壓力，也被巧妙的轉移，變成“乘客和司機”“顧客和外賣員”之間的矛盾，似乎一切的訂單、路線與價格并不是由算法自主生成的一樣。

一切又回歸到迪朗和《技術封建主義》的核心主題：我們每個人在社會互動中形成數據不斷成為算法優化與決策的“養料”，而社會互動又在被算法的結果“操縱”。

如果你問如何才能擺脫算法的圈禁？

那么只有將選擇的權利交付于用戶，讓他們主動去選擇，而不是被動去接受所謂的“定制化觸達/垂直化推薦/精準化投放”等商業行為。

同時，最后還想重復問一遍：

“你是選擇藍藥丸，還是紅藥丸？”