网站和智能手机应用程序使用的精妙算法，正悄悄影响着人们关于衣食住行的选择。
过多的选择会造就不开心的消费者
我第一次意识到自己有困难时是在一个商场里。当时我正在给侄女挑选礼物，而我两岁的孩子早已等得不耐烦，开始把货架上的商品扯得一地都是。这时距本人开始望着货架上眼花缭乱的儿童玩具不知从何下手的那一刻，已经有十多分钟了。
我所谓的困难，就是把智能手机忘在了家里。通常情况下，当我不知道如何抉择时，就会掏出手机在Google搜索或者某个应用程序上找建议和评论。离开了手机，我就会陷入深深的选择障碍中。
现在，每当我要决定买什么、吃什么、去哪里，都会习惯性地依赖应用程序和网站上的推荐。生活中的大事我还是自己做决定，但是日常琐事已经基本依靠它们解决了。除了从搜索引擎找建议外，我还用MapMyRun程序设定我的慢跑路线，让iTunes挑选跑步时听的歌曲。每天，Google新闻会向我推送读什么，Netflix则会替我选择要看的电影。
我并不是一个人。在美国的实体店内，有三分之一的顾客购物前会在智能手机上寻求帮助。智能手机和平板电脑已经不仅仅是简单的传播工具了，而是人类决定如何操纵世界的信息来源。
虽然不停开启应用程序本身并没有什么错，但这个习惯同样意味着我们的日常决策过程正不知不觉地被影响着。虽然你并没有正式宣布放弃自主选择权，但如果你的时间都挂在网络上，那也就意味着你已经在无意识的情况下开始这样做了。在未来的几年中，我们会交出更多的自主权。我们的便携设备已经做好了变身智能“个人助理”的准备，说不定已经可以代表我们独立处理工作、娱乐和人情往来了。
那么，转移日常决策的影响是什么呢？如果不是我们做决策，那会是谁，或者什么呢？我们是否应当感到不安，抑或不需要做决策会让我们更快乐？
我们都有自由的意志，听从iPhone的意见并不意味着丧失独立判断。归根到底，我们都要在有信息支持的情况下才能做出明智的抉择。过去，信息来自于人书写的材料。而现在的趋势是，来自互联网的信息和建议都已经被“推荐”算法过滤及个性化了。这些电脑代码运用我们的以往偏好，以及与我们品味类似的用户信息，为我们和我们的邻居呈现出各自不同的世界景象。
例如，Amazon和Netflix会不断向你发送个性化的推荐产品。智能手机也开始加入这一大潮。Alfred这一手机应用程序自称“你的个人机器人”，会运用你以往的选择向你推荐周围的餐馆。这类算法目前已非常有影响力。Netflix声称，该网站有60%的客人根据推荐目录选择了租赁的电影。
Google从2009年起也采用了类似的服务：根据用户以往的搜索偏好，提供个性化的搜索结果。社交网站也开始个性化，Facebook“动态汇总”内朋友们状态的更新和照片的显示与否都经过了算法的编辑，例如你和某个朋友的关系强度就是计算时参考的依据之一。
当我们带着个人喜好、决策历史和相关背景使用互联网时，也就赋予了这些公司为我们决定看什么的权力，并进而影响我们后续的选择。
要想直观地了解这个过程，可以参考伊莱·帕瑞瑟(Eli Pariser)在2011出版的新书《过滤泡沫》中的例子。设想有两个人，在英国石油公司(简称BP)墨西哥湾漏油事件后都立即搜索“BP”这个短语。两人中的自由主义者，得到的搜索结果是漏油事件对环境的影响。而另一个人看到的则是关于该公司股票的提示。如果两人都在考虑是否要购买该公司的股份，那他们可能会得出截然不同的结论。
甚至我们在网上看到的广告也是经过个性化处理的，这会影响我们决策的范畴。正如《过滤泡沫》中所说的：州立大学的学生根本想象不到以常春藤盟校学生为目标的网络招聘广告是什么样子的。
大多数情况下，个性化对我们有益，特别是在如今信息过载的现代困境中。纽约企业家凯文·斯莱文(Kevin Slavin)十分关注算法的影响。他以Netflix举例，“如果网站把所有的库存电影目录都摊在受众面前，那叫人如何下手呢？”
但同时，算法离完美预测人类所有的要求还十分遥远，斯莱文说。我们的喜好和习惯被分割成了可以被算法理解的门类。结果是，因为我喜欢简·奥斯汀(Jane Austen)的小说，所以我就会想观看《唐顿庄园》。但事实上，人类远不止如此简单易测。
有些人，例如我，可能会为这股悄然蔓延的个性化趋势感到不安。还有些人甚至没有意识到这股变化。美国加州斯坦福大学的迪恩·埃克斯(Dean Eckles)是研究互动技术的社会影响的专家，用他的话来说，“这对人们基本是无声的变化。”
因此，我们应当对其有多大程度的关注？要解决这个问题，我们需要了解这一技术的发展趋势。
毕竟，目前的个性化浪潮还仅仅是个开始。贾斯汀·唐纳森(Justin Donaldson)是BigML公司的主席，该公司位于俄勒冈州科瓦利斯市，专攻机器学习。他和他的同事们认为，我们正处于新一波变革浪潮的边缘，新的系统将不仅仅是提供建议，而是直接作用于我们的行为。
智能手机推荐系统应用的不断增长也让他们拥有了我们日常生活的海量数据库。以我的智能手机为例，它不仅知道我在Google的搜索历史和在Facebook的朋友名单，还掌握着我在任何时间的GPS坐标。它还能进入我的日程表、电子邮箱和每日提醒。
唐纳森预计，运用这些信息，智能手机将很快能够成为一个个人助理，类似过去的管家一职。“管家了解主人所有的怪癖、品味和恶习。”他说，“他们的任务就是为主人提升、建议和安排最恰当的装束、餐点和其他社交需要的元素。”
唐纳森说，如果想对未来的趋势找点线索，可以参考最新一代iPhone内置的“Siri”。Siri被定位为“虚拟助理”，配置了人工智能，它可以接受“帮我找家意大利餐馆”这样的语音指令，还会运用网页或应用程序搜索附近的餐厅。据苹果公司介绍，Siri还会不断加深对你的了解，利用你手机里的日程、通讯录、音乐库和提醒信息来更好地理解你的要求。也许有一天，Siri这类程序的升级版本可以运用这些信息为你安排和朋友们的聚会，策划公务会议，或者帮你预定宾馆。
用不了多久，智能手机还可以根据你的心情提供建议和选择。金铉俊和崔永相是韩国三星先进技术研究所的研究人员，他们刚刚研发出一个新的系统，可以运用用户的情绪信息来推荐符合他们心情的歌曲或产品。该系统名叫“EmoSens”，它可以测量手机感应器接收的信号，如晃动、走路频率、拍打屏幕的速度等等，再相应调整推荐结果。例如，如果你订餐的时候心情不佳，手机就会推荐舒适的食物。这对搭档去年十月在芝加哥的一个会议上展示了该系统。
我们期望算法研究我们的行为，替我们做决定吗？谁能保证某个虚拟助手不会悄悄地把我们的信息卖给营销公司，或是更加偏向某些品牌？当我们的个人生活细节和某项技术挂钩时，总有一些公司能从中获利。有些人可能不喜欢这个结果，但唐纳森认为，总的来说，利大于弊。目前的推荐系统可能会代表了某些公司的销售利益，但这并不代表下一代技术也是一样。
原则上，未来的虚拟助理将可以完全代表我们，而不是某个公司的最大利益。例如，它会阻止你在Amazon上买某本小说，因为它知道你在Facebook上的某个朋友上个月刚买了这本书，你可以向其借阅。“这些东西可以真正改善我们的生活质量，”唐纳森说，“我们这一代人只需要了解界限在哪里，以及如何保护自己。”
文化塑造者
尽管如此，如果人类大规模地将决策过程交给算法完成，还是会产生更大的影响。原本用来进行个性化娱乐休闲服务的推荐系统甚至会开始塑造文化本身。
也许有一天，戏剧和电影的创作者会依据某种对观众喜好进行分析的算法来撰写故事，从而获取更高的票房。如果这听起来有点不大可能，不妨想想许多网络新闻记者已经在做的事情：他们会用特定的风格撰写新闻，以确保Google算法把他们的故事排在搜索结果栏的前列。他们不仅仅是在为人类读者写作，也是在为算法写作。
另一个问题在于，如果我们都活在个性化定制的世界里，那又将错过多少个人经验呢？我们常常为自己的随机选择惊喜。想想那些冒险一试却很吸引你的电影，或者在随便找的餐馆里吃到的美味。如果世界缺少这些意外之喜，那会是多么遗憾的事情。
但另一方面，如果我们每天要做的决策减少了许多，我们的幸福感也会提高。心理学家的研究显示，人们如果在相当长的一段时间内持续进行决策的话，做出正确决定的能力会下降――哪怕这个决定仅仅是在超市买什么东西这样的小事。这种状况被称为“决策疲劳”。还有许多研究显示，如果人们需要做的选择有限，或是不需要进行选择，那接受现成的结果将比拥有决策自由更令人快乐。
伦敦商学院的西蒙娜·博迪(Simona Botti)和纽约哥伦比亚大学的希娜·林加(Sheena Iyengar)曾经做过一个实验。参与者在用餐时有两种选择：朋友选择的餐点，或是自己点菜的自由。通常情况下，非自选餐点会难吃一点，但是实验结果显示，相对于自己点餐，吃朋友点餐的参与者会更加享受。
我认为，这一结果合乎情理。有些人就是讨厌做决定。如果智能手机装上智能个人助理的话，我也会考虑购买一个。但我希望当这些算法为我服务时，我仍握有控制权，也能意识到它们在引导我的选择。安东尼·詹姆森(Anthony Jameson)，德国人工智能研究中心可选择性工程研究项目的负责人，指出研发人员应当将提高推荐系统的透明度。例如，现有的搜索引擎和推荐系统可以添加一个“滑块”，让用户自己设定推荐目录的多样性程度，这在技术上是很简单的事情。
不过同时，我也决定在使用一个新的推荐购物或活动的算法时要三思而后行。这可能是我今年做出的一个比较明智的决定――尽管这意味着我要花更多的时间呆立在商场的玩具货架面前。
友好世界综合征
20世纪70年代，乔治·格伯纳(George Gerbner)创造了“邪恶世界综合症”，用来描述人们在观看了大量暴力电视节目后会倾向于认为世界比真实情况更加糟糕的现象。现在，Facebook这样的社交网络也许构造了一个方式类似但效力相反的结果：它们将世界展现得比现实更有趣。
为了避免用户被铺天盖地的最新动态淹没，Facebook采用了一套过滤机制，使获得较多评论或“赞”的动态可以排在优先位置。其结果是假日照片或酒后逸事往往会压过普通新闻，迪恩·埃克斯(Dean Eckles)说。
他还指出，这种机制产生的累积效应，会让我们感到别人的生活都比我们有趣、幸福，“你不会听说某人在家看了一夜书这种消息。”他将这种效应称为“友好世界综合症”。
原则上，这种效应会促使我们相信应当花费更多的时间和金钱外出娱乐，保持和朋友们的联系，从而影响我们的行为和选择。他例举了雅虎纽约研究团队的沙拉德·戈埃尔(Sharad Goel)和丹·戈尔茨坦(Dan Goldstein)的研究来支持自己的观点。该研究证明通过朋友们的购买行为，特别是消费金额，就能预测出我们自己的消费模式。
资料来源 New Sciemtist
责任编辑 彦 隐