今天小编分享的科技经验：算法与用户：地主与农奴，欢迎阅读。
文 | 锌财经，作者｜孙鹏越，编辑｜大风
前不久，中央网信办等四部门联合发布《关于开展 " 清朗 · 网络平台算法典型问题治理 " 专项行动的通知》，核心问题就是构建 " 信息茧房 " 防范机制，提升推送内容多样性丰富性。
" 信息茧房 " 是哈佛大学凯斯 · R · 桑斯坦（Cass R. Sunstein）教授在其《信息乌托邦》一书中提出的概念：它是一个温暖、友好的地方，因为这里都是自己喜欢看到和听到的东西，对于观点话题的讨论也不过是自己的回声。
也就是说，平台算法利用用户的点击、浏览和搜索历史，为用户分配其中一部分信息，再减少、忽略用户对其它信息的接触，构建出一个信息封闭的 " 黑箱子 "：
你看到的，就是算法想让你看到的；你的想法，也是算法潜移默化影响你的。
那么，在这个 " 黑箱子 " 里，你害怕吗？
算法也是不断进化的
在互联网信息大爆炸的时代，知识已经变成俯仰可拾的信息流。
用户的难题不再是 " 在哪去学习知识 "，而是更新为 " 如何判断知识的真假 "，这也给了算法的施展空间。
信息茧房形成的 " 回音室效应 "，哪怕你有再小众的爱好、再离谱的想法，都能在算法的分配下，找到与你观点相近的伙伴。
你点赞的图文和短视频，都是自己的 " 回声 "。
每个人都看到他们乐意看到的东西，每个人都能在小圈子里保持 " 自由 " 和 " 快乐 "。哪怕这个 " 自由 " 和 " 快乐 " 只是算法圈养你的栅栏。
更可怕的是，算法是会进化的。
算法 1.0 版本，是用户主动去选择和收集，算法根据协同过滤（Collaborative Filtering），挖掘用户历史行为，发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐。也就是购物平台常见的 " 猜你喜欢 " 功能。
等到了算法 2.0 版本，就有大数据的加持，基本无需个人收集和选择了，直接由机器按你的偏好推送。
不论你是什么种族、什么阶层、什么群体、什么样的观点，算法机器只让你看到你想看到的。每个人都觉得自己观点是世界上最正确的，充分满足并安慰你的精神需求。
当然，算法 2.0 版本不会承认自己打造出来一个 " 信息茧房 "，只会说这是 " 定制化触达 / 垂直化推荐 / 精准化投放 " 的结果，是合理合法的商业工具。
抖音 / 快手的兴趣推荐，看似中性的算法，实际上对不同群体的影响是截然不同的。
对于大部分 " 兴趣广泛 " 的用户来说，其被推送的内容或许是宠物、旅游、数码等等，当然也包括 " 黑丝女 " 和 " 腹肌男 "。至少在当下平台环境里，后者比例要远大于前者。
对于现实生活比较单一、生活内容重复、自控能力不强、信息获取渠道单一的用户来讲，这样的算法推荐对他们的影响或许是极其负面的。
并且这类人群覆盖面极为广阔，有蓝领、有中老年人、也有低龄阶段中小学生。
他们在算法之下，他们很容易沉迷在 " 黑丝女腹肌男 " 茧房之内，甚至接收到 " 不合时宜 " 的信息。
比如，银发族困于养生、健康和短剧，相信土豪真的会爱上保洁阿姨；
蓝领们消耗一天体力后，躺在出租房里沉迷擦边直播间，花光工资也要当榜一大哥；
甚至还有一些中小学生们，过早接收到不应该是当龄该看的内容。
这些高密度人群如果被算法 " 毫无感情仅凭兴趣 " 的推荐，将会带来一连串社会性问题。
红药丸？还是蓝药丸？
如果说，你只能活在自己想要的世界里，很多人觉得无所谓，不就是 " 奶头乐 " 吗？我就愿意让自己轻松一下，逃避一下残酷的现实。
那如果说算法会影响到你的认知呢？
所谓的 " 认知 "，其实是信息量＋处理信息的能力。你信息摄入的越多，那么支撑你认知的知识体系就越有力。
如果你的信息摄入是充满 " 误导 " 的呢？
比如，现在打开抖音 / 快手等短视频 App，刷出 10 条短视频内容。如果 10 条里面有 9 条，都是和 LGBT 运动相关，那你会不会认为 LGBT 已经是社会主流的性取向？异性恋其实才是性少数群体呢？
如果你完成对这些信息的摄入，形成了认知，恭喜你，那么你就迎来了算法的 " 下半场 "：你如果否定它，就要推翻你的全部认知。
来源：伦敦艺术大学 UAL 实验短片
有这么一个讽刺冷笑话，很适合描述现在的算法。
" 小学时候同学们都爱看《西游记》，大家都说唐僧袈裟是黑色的，有个同学强烈反对，非要说是红色的，气的班上的同学打了他一顿，后来他哭着把我们带到他家里，我们才赫然发现，这个世界上原来还有彩色电视机。"
是的，当你认为 " 黑袈裟 " 是真理的时候，" 红袈裟 " 就是异端、另类、是要被烧死的人，对不同声音充斥着排斥，甚至敌视。
如果要让 " 黑袈裟 " 知道真相，就要把他们的认知全部击碎，掀开头盖骨，才能真正知道真相到底是什么。
就像是《黑客帝国》，面对舒适的算法世界，以及残酷冷漠的真实世界，那你会选择蓝药丸，还是红药丸？
我相信大部分人都会选择一切迎合自己的算法世界，哪怕它支配了你的全部信息。
地主还是农奴？
法国的经济学家塞德里克 · 迪朗（C é dric Durand）写了一本书叫《技术封建主义》，他将算法背后的企业视为 " 地主 "，用户视为 " 农奴 "。
迪朗认为，算法和数字技术的应用，将用户变成了数字农奴。算法通过分析用户数据，推测用户行为，并将其转化为利润。用户在算法的统治下，失去了自主权和控制权，按照算法的逻辑进行行动。这种算法统治的现象，类似于封建社会中农民对土地的依附，将用户束缚在数字平台的 " 领地 " 之中，无法逃脱算法的控制。
" 地主和农奴 " 最典型的案例，就是外卖骑手和网约车司机。
他们觉得自己工作很自由，不受老板的监管，想几点工作就几点工作，一切完全取决于自己，好像获得了某种自主权。
但其实，奴役者只不过从 " 企业老板 " 转变成了 " 企业工具 "，除了遵循平台算法给出的订单、路线与价格，他们别无选择。
社会的舆论压力，也被巧妙的转移，变成 " 乘客和司机 "" 顾客和外卖员 " 之间的矛盾，似乎一切的订单、路线与价格并不是由算法自主生成的一样。
一切又回归到迪朗和《技术封建主义》的核心主题：我们每个人在社会互动中形成数据不断成为算法优化与决策的 " 养料 "，而社会互动又在被算法的结果 " 操纵 "。
如果你问如何才能摆脱算法的圈禁？
那么只有将选择的权利交付于用户，让他们主动去选择，而不是被动去接受所谓的 " 定制化触达 / 垂直化推荐 / 精准化投放 " 等商业行为。
同时，最后还想重复问一遍：
" 你是选择蓝药丸，还是红药丸？"
