算法时代，你想要的是“我的日报”，最终看到的却可能是“自我时报”

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文丨凯斯·桑斯坦（美国哈佛大学法学院教授，曾任白宫信息和监管事务办公室主任）

1995年，麻省理工学院的技术专家尼古拉斯·尼葛洛庞帝预言了“我的日报”（the Daily Me）的诞生。在他看来，“我的日报”可以让你的见闻不再受到本地报纸的操控，你也可以绕开电视网。你可以预先精心选择每一个组件，设计一个专属于你自己的通信程序包取而代之。

如果你只想关注篮球，那完全不是问题。如果你是莎士比亚的粉丝，你的“我的日报”里可以一直只出现莎士比亚的内容。如果你想读更多的浪漫故事——其中或许关系到你最爱的明星——你的“报纸”可以关注到最新的风流韵事，或者谁与谁劳燕分飞。抑或这样设想，你有一个独特的观点。也许你的观点属于中间偏左，那么你想读的故事将按照你对气候变化、平等、移民和工会权利的看法而量身定做。也许你的观点偏右，那么你会想读关于上述议题的保守派观点，或许只是其中一两个议题，比如减税及相关规定，或是削减移民数额。

也许你最关切的是你的宗教信仰，于是你希望看到和读到倾向于（你自己的）宗教信仰的材料。也许你想要和一些与你心意相通的朋友谈谈，听听他们的想法；你或许会期望大家的阅读内容完全吻合。重要的是，借助“我的日报”，人人都可以享有某种控制架构。我们每个人都能完全掌控自己的所见所闻。

在无数领域中，我们都可以发现人类的趋同性∶一种想要和与自己相似的人建立联系和纽带的强烈倾向。倘若人们生活在一个将自我暴露在人前的社群，趋同性倾向就会被削弱。然而，一旦存在某种控制架构，趣味相投的人们就很容易聚集在一起。

在20世纪90年代，尽管“我的日报”的想法潜力巨大、前景喜人，但仍然有些荒诞不经。今天回看，如果说尼葛洛庞帝的预言低估了什么的话，那就是“我的日报”已经带来和即将带来的改变，以及最终会发生什么。是希望还是威胁？我认为两者皆有，而且带来威胁的那部分是需要得到重视的，尤其是那么多人认为它百分之百会带来希望。

的确，“我的日报”尚未出现，至少现在仍未完全实现。然而，距离它的真正出现已为时不远。在今天，大多数美国人通过社交媒体获得海量的新闻。Facebook已经成为人们体验世界的中心。有人曾说“革命不会被电视转播”，且不论这句话的对错，但如今你可以确信，革命会在Twitter（推特）上发布（可以打#Revolution 这个标签）。比方说，在2016年，土耳其军方企图发动政变。他们成功控制了主要的国家电视网络，但没能掌控社交媒体。于是政府当局及其支持者通过社交媒体成功召唤民众涌上街头，并在短时间内稳定了局势。一场政变的成败，常常取决于公众的观感，而社交媒体在营造政府是否倒台的公众观感上，扮演了重要的角色。

当人们使用Facebook来精确查看自己想要看到的东西时，他们对世界的理解会受到极大的影响。你的Facebook好友可能会提供大量你感兴趣的新闻。如果他们持有一个独特的观点，那也就成了你最常看到的观点。我曾在奥巴马政府工作，我有不少Facebook好友也在那里。于是，我在自己的Facebook页面上经常看到符合奥巴马政府工作人员兴趣和观点的内容。这一定是件好事吗？不一定。我还有一些保守派的朋友，他们的Facebook页面很符合他们的政治信念，看起来与我的完全不同。我们生活在相异的政治领域中，这有点像科幻小说中的平行世界。许多所谓的新闻都是虚假的。

你的Twitter消息可能很好地反映了你偏好的议题和信念，它可能提供了你所能看到的大部分政治话题：税收、移民、公民权利，以及战争与和平。你的Twitter消息是你的选择，而不是他人的选择。你很可能会选择自己感兴趣的话题以及意气相投的观点。事实上，这似乎理所当然。为什么要选你所厌烦和鄙视的观点呢？

事实证明，你不需要亲自创造一份“我的日报”。其他人正在为你创造它（而你可能完全不知道他们正在这么做）。Facebook在操控内容方面是一把好手，谷歌也是如此。我们生活在一个算法时代，而且算法知晓甚多。随着人工智能的兴起，算法的发展必将不可估量。算法会对你有相当多的了解，还会知道你当下和未来的需求，比你自己反应更快，对策更多。算法甚至会了解你的情绪，它的反应和对策能力同样远胜于你。而且，算法还会自己模仿情绪。

就算现在，一种“略懂”你的算法也能够发现并告诉你，“与你相似之人”的喜好倾向。只需几秒钟，算法就能为你独家定制一份接近“我的日报”的东西。实际上，这一幕每天都在上演。如果算法知道你喜欢某种特定类型的音乐，在很大概率上，它也可能了解你喜欢的电影和图书，以及什么样的政治竞选人会吸引你。此外，如果算法知道你访问了哪些网站，它很可能知道你会购买什么产品，以及你对气候变化和移民问题的看法。

这里有一个小例子，Facebook可以知晓你的政治信念，而且能够把它掌握的信息告知其他人，包括公职竞选人。通过分析你喜欢看的网页，Facebook把用户分成极度保守、保守、中立、自由、极度自由几类。如果你青睐某些的政治观点而不是其他，生成一个你的政治形象就不难。如你提及自已喜欢或厌恶某些竞选人，政治分类就会更容易实现。顺便提一句，Facebook并没有隐瞒自己正在做这些事情。在 Facebook的广告偏好页面上，你可以看到“兴趣”，接着是“更多”，然后是“生活和文化”，最后是“美国政治”，政治分类很快就能完成了。

机器学习可以被用于（很可能正被用于）进行精细的偏好区分。我们可以很容易想象出海量的分类，不仅包括从右派到左派的政治派别，还包括你最关心的议题的具体细节，以及你对这些议题（移民、国家安全、平等和环境）可能的看法。至少可以说，这些信息对于其他人——竞选经理、广告商、募捐者和骗子们，包括政治极端分子——相当有用。

接下来，我们再看看网络标签（hashtag）。通过“#爱尔兰”“#南非”，或者“#气候变化是骗局”，你可以瞬间找到大量你感兴趣的、符合或强化你信念的信息。网络标签的整体理念是让人们找到自己感兴趣的信息。通过这种简洁快速的筛选排序机制，你能够创造的不只是一份“我的日报”，而是一份“自我时报”或“此刻的我”。（#此刻的我？我想这是我刚编的一个标签，不过这显然可以通用。）许多人就像“标签主”一样，他们创造或传播各种各样的标签，借此推动某些思想、观点、产品、人、所谓的事实，以及最终的行动。

毫无疑问，算法和标签的发展增加了乐趣和便利，提高了学习和娱乐的质量，因此我们中的许多人为此欢呼雀跃。没什么人愿意看到他们不感兴趣的商品广告。如果人们厌倦了有关法国经济的报道，何必要在电脑屏幕或手机上阅读这些呢？

这个问法不无道理。然而，这种控制架构存在着严重的缺陷，并引发了人们对于自由、民主和自治问题的根本性质疑。一个自主运行良好的民主审议体制或个人自由体制的社会前提是什么？即便人们并不热衷于探索性发现，但我们可以否定其重要性吗？一个被完美控制的传播环境——即个性化的推送——是某种恶托邦吗？进而言之，社交媒体、交流选择性的激增、机器学习和人工智能在何种意义上改变了公民的自治能力？

我们将会发现，上述问题是密切相关的。事实上，我最主要的目的，是创建一种有利于个人生活、群体行为、创新和民主本身的“探索性发现架构”。社交媒体已经达到了允许我们打造独家专属推送的程度，这让推送信息成了我们生活中不可或缺的一部分，并带来了严重的问题。网络供应商也已经能给每一个个体提供类似个性化体验或封闭共同体的服务，那么我们应当对此保持警惕。自我隔离和个性化是解决某些实际问题的良方，但是它们也可以传播虚假信息，激发群体极化和碎片化。在这个意义上，探索性发现架构不仅可以对抗同质性，还能推动自治和个人自由。

在这里，有必要做出一个关键的澄清。我的主张与个人或政治自由的本质，以及最有利于民主秩序的传播系统有关。的确，这一主张并非是所有人或大多数人的实际选择。如我们下面将看到的，许多人确实喜欢回音室，而且非常喜欢生活在其中。不过，也有许多人不喜欢回音室，他们不仅有好奇心，而且好奇心极其强烈，他们想要了解各种各样的议题和观点。许多人只是在默认情况下被最有名或最受欢迎的网站所吸引，这些站点通常不具有明确的意识形态导向。经验研究证实了上述断言并指出，不少公众对能够看到与自己相反的观点有强烈的兴趣，且大多数网友会在没有政治信念的主流网站上花时间。大多民众的心智是开放的。基于所见所学，他们会不断调整原本的观点。这类人身上具有一种明显的公民美德：他们不会固执地相信自己总是正确，他们想要探究真相。

也有一些人更愿意听取与其观点相吻合的意见，同时他们也很乐意听取那些挑战自我的意见。他们不喜欢回音室的理念，也不愿作茧自缚。

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上述文章，摘录自《标签：社交媒体时代的众声喧哗》。

《标签：社交媒体时代的众声喧哗》的作者凯斯·桑斯坦，是美国哈佛大学法学院教授，2009年-2012年曾任白宫信息和监管事务办公室主任，是当今美国学术引证率的法学家。他著述颇丰，出版有《助推》《信息乌托邦》《网络共和国》《弹劾》等极富影响的著作。

这是一个充满标签的世界，这是一个众声喧哗的世界。在这里，你的每一次点赞、每一次分享，你点开的每个视频、每篇文章，你搜索过的问题 、购买过的物品，所有这些行为，都会被你正在使用的app记录、分析后 ，给你打上一个标签。如果你也隐隐感觉哪里不对，仍然希望听见不同，承认个体的偏狭与无知，希望能在更多元的信息与文化中碰撞，这本书会带你深入反思这一切，并提出切实可行的对抗方案。

【书名】《标签：社交媒体时代的众声喧哗》

【作者】凯斯·桑斯坦

【译者】陈颀 孙竞超

【出版社】中国民主法制出版社

【出品方】麦读MyRead

【出版时间】2021年4月

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