智造觀點
現代社會中，越來越多的社交手段都在影響人們的生活。比如，Facebook塑造了用戶獲取資訊的途徑，Twitter開始左右用戶對某件事情的意見，而Tinder也在不斷影響著用戶的約會決定。換句話說，研究員開發的算法正在積極推動人類生活的方方面面。
文/未末末
來源/人工智能觀察（ID：Aiobservation）
如今，人類的生活越來越依賴於那些所謂的“高科技手段”，從我們要在哪裡看新聞到我們應該如何與身邊的人溝通交流。那麽，我們的行為方式是不是被自動化了呢？人類的思維是不是在逐漸模仿算法的過程呢？當算法攻擊了人類的思想，未來會變得如何？
當然，事情本不應該朝著這個方向發展。在產品、人群以及大量的資訊面前，人類總會顯得有些手足無措。就是在這種情況下，研究員編寫好了一個更快、更好、更簡單的方式讓我們去認識周圍的世界，通過清晰的參數和簡單的規則教我們來理解複雜的問題。
就這樣，算法成了人類的數字夥伴，可以幫助解決我們在生活中遇到的問題，並優化我們的決策方式。當問及“我附近最好的餐廳”時，谷歌會出一個答案；當問及“我怎麽才能去到目的地呢？”蘋果地圖會展開相關的引導；至於問到“特普朗的什麽醜聞會讓他成為新聞頭條？”時，Facebook可能會給出一個明確答案，也可能不會。
進一步講，如果算法或代碼很了解一個人的喜好、厭惡情況，他們就能預測出每個人的需求與渴望，這豈不是很好？因為人類就可以不用浪費時間進行思考了：我們可以只看一篇適合強化自己觀點的文章，與符合我們個性化標準的人去約會，還可以陶醉於想要的驚喜中。想象一下在所有的空閑時間，我們專注於做一件最重要的事情：整理數字角色，在Instagram上展示我們的身份。
Karl Marx首次提出了“人類的思想由機器決定”的觀點，隨後，1997年，Ellen Ullman在她名為《Close to the Machine》的書裡，對我們今天面臨的許多挑戰做出了預測。自互聯網出現開始，研究員構建的算法讓人類的生活變得更加輕鬆，最終，我們的行為方式也將被程式化。
下面有三個算法過程，以及關於它們將如何入侵人類思維，劫持人類行為的介紹。
一、產品比較：從網上購物到約會
亞馬遜的算法允許用戶瀏覽產品並進行比較，但是作為一種旨在改善用戶電子商務體驗的工具，現在其作用已經遠遠超出了這一範圍——通過把這一算法內化，這一工具已經被應用到了生活的其他領域，如人際關係。
如今的約會就像網上購物一樣，在各種各樣的社交平台與應用程式的支持下，用戶有很多的選擇。在進行功能對比之後，總會選出一個完全符合個人偏好的。在一定程度上，用戶不管是網上購物還是進行數字約會，這都是穿梭於數字世界的選擇幻覺中，人類都被設定為不斷地搜索、評估和比較。
從更廣的意義上說，在算法的驅動下，通過頁面設計和代碼，總是在進行更多的選擇。借用Ullman的話，網絡強化了這一觀點，即“你是特別的，你的需求是獨一無二的，而這個算法將幫助你找到一件完全滿足你獨特需求和欲望的東西。”
總之，我們的生活方式是對我們與互聯網打交道方式的模仿。算法是一種簡單的方式，因為它讓我們能夠處理生活中的混亂以及複雜關係：或者用一個清晰的算法框架進行處理，或者讓算法幫我們做出選擇。我們被迫適應並圍繞算法進行工作，而不是根據自身條件來使用這項技術。
同時，這也代表著另一種生活現象，它始於一個簡單的數字行為：對產品和體驗進行評級。
二、人的量化：評級與評論
從優步乘車到清潔預約，幾乎每件事最後的互動都會以1-5的等級評分結束。在這個社會裡，我們從未關心自己表現如何，也從未與他人的期望進行比較。所以當我們突然可以量化一些東西的時候，就會產生一種難以置信的緊迫感。可以說，我們距離那個通過數字評分推動生活所有意義的世界並不遙遠。
正如Jaron Lainier在《Close to the Machine》的介紹中寫道的那樣，“我們用自己的想法創造程式，但在使用過程中，我們會逐漸接受將它作為自然事實的思想。“這是因為技術使抽象的、難以捉摸的一些品質變得可量化。通過算法，信任轉化為評級和評論，受歡迎的程度意味著喜歡程度，而社會地位便要看追隨者的多少。
算法創建了一種Baudrillardian式模擬，其中每個評分均已取代了它所指代的現實意義，而數字評論更為真實，而且比現實生活體驗更有意義。面對現實生活的複雜和混亂，算法幫助我們找到簡化的方式，從這種尷尬的社互動動中解脫出來。
但是，當我們把編程語言、代碼和算法作為我們自思想的一部分時，人性和人工智能會融為一體嗎？我們習慣於將人工智能視為一種外力，而我們幾乎無法控制它。如果人工智能最直接的威脅不是機器人接管世界，而是深入人類的主觀意識，世界將變得怎麽樣呢？
三、自動化語言：關鍵詞與流行詞
谷歌可以根據關鍵字索引搜索結果。搜索引擎優化（SEO）基於特定的策略使一些網站居於搜索結果的頂部。就像谷歌的算法一樣，人類的大腦也會基於關鍵字，重複和快速檢索優先資訊。
它最初是圍繞技術構建的戰略，但現在卻滲透到所做的每件事情，從撰寫標題的方式到如何“參與”推文，以及如何在商業和日常生活中表達自己。以支配媒體領域和創業場景的流行熱詞為例。快速瀏覽一些頂尖創業公司就會發現，吸引人們注意力最好的方式是在公司的宣傳語中加入“AI”，“加密”或“區塊鏈”。
同時，公司也在通過自己的關鍵詞向世界表達自己的價值供他們進行評估。其中，熱詞越多，投資者進行投資的可能性就越高。同樣，包含熱詞的標題會有更高的點擊率，所以熱詞效果會大於實際內容。
技術給了我們一個清晰的模式：在線購物通過一種簡單的方法來駕馭大量的選擇。因此，不需要進行思考——我們只是在算法最了解的假設下運行。我們並不完全理解它們是如何工作的，因為它只是很神奇地呈現除了結果及解決方案。
在川普時代，假新聞，錯誤資訊與不良社交媒體都可能存在。
那麽，我們該如何鼓勵批判性思維，如何激發人們對編程的興趣，如何才能回歸到老式的辯論和分歧呢？我們能做些什麽來培養不同的意見，讓它挑戰我們的觀點呢？
作為算法的使用者，而不是程式員或架構師，我們自己的智能變成了人工的。正如Douglas Rushkoff 所說，它是“程式或被編程的”。要問我們從劍橋分析公司和2016年美國大選中學到了什麽，那就是反向工程輿論可以影響結果；創建一個數據，目標和機器人會導致虛假的共識世界，這是很容易的。
更令人不安的是，我們非常信任的算法——那些深深植根於我們生活中的算法，推動著每個人的選擇，並且還會繼續侵入我們的思維，變得越來越重要，最終主導社會的未來。如果要阻止這一切，除非我們重新成為程式員，而不僅僅是算法的用戶。
（文中圖片來自網絡）
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