机器越来越懂你，这是好事吗？

方可成

懂我们的机器难以创造美好而奇妙的偶遇，甚至会因为太懂我们而扼杀偶遇的可能

拉里和罗娜是一对普通的美国夫妇，工薪阶层，有三个孩子。因为孩子喜欢吃快餐店的炸鸡、汉堡和薯条，他们一家常常去麦当劳和汉堡王。他们的邮箱里总是会定期收到快餐店寄来的优惠券，这让孩子们很高兴——当然，他们总是会拿着优惠券去餐厅花掉更多的钱。

快餐吃得多了，拉里和罗娜一家都面临着发胖、超重的问题。他们开始经常在网上搜索减肥方法，也会在一些论坛和社交媒体上讨论减肥话题。渐渐的，他们发现自己不需要去主动搜索，关于减肥的信息就自己源源不断地找上门来了。随便打开一个网站，页面中的广告多半是在卖减肥药；打开邮箱，便收到很多不请自来的减肥食谱和健身信息。他们的小儿子收到一条短信，邀请他去离家不远的一家连锁店吃特价冰激凌。大女儿在Facebook上则收到一条令她觉得尴尬的消息：一家专供超重人士的服装店给她提供了专属优惠。

有一天上网时，拉里想看看最新的汽车型号——虽然家里的经济状况并不足以支持他现在换车，但他还是想过过眼瘾。打开一家著名的汽车网站后，他失望地发现：页面上展示的全是入门级的便宜车和二手车。第二天，他跟自己的上司聊起这件事，没想到他的上司很惊讶地说：“不会吧？我上周刚看过那个网站，上面有好多最新款的宝马和奔驰，后来我还受邀请去参加一次免费试驾了！”

拉里和罗娜的故事，是宾夕法尼亚大学教授Joseph Turow在一本名为《The Daily You》的书里虚构的。但是，生活在今天的我们完全能够理解：故事的元素就取自现实生活。随着大数据收集和分析技术的发展，机器已经越来越了解我们的身体状况、收入水平、教育程度、社会地位，越来越懂得我们喜好什么、讨厌什么。根据这些信息，商家为我们提供截然不同的广告和服务，有人每天收到的是麦当劳优惠券，有人收到的则是有机食品超市开张的消息。

从表面来看，这似乎是一个更理想、更有效率的世界。以前，无论是广告还是新闻，都是以统一面目传递给所有人的，因此我们每个人都会被迫接触到很多跟自己完全无关的广告和商品信息，以及自己根本不感兴趣的新闻，这似乎是一种巨大的资源浪费——如果我这辈子也买不起奔驰，给我看再精美的广告又有什么意义呢？现在，大数据技术让广告和新闻都变得“精确”了，我看到的就是我喜欢的、我想要的，这对于商家和对于我来说不是两全其美吗？

遗憾的是，事情并没有那么美好。机器越来越懂我们，越来越把我们“服侍”得妥妥贴贴，但我们的世界也因此变小了。想想拉里逛汽车网站的故事吧，他现在确实买不起豪车，但是他应该享有追求和想象豪车生活的自由，机器却自作聪明地限制了他的想象，只给他展示他买得起的车。“广告和打折信息都成为了身份的象征，它们透露出人们的社会地位。”Turow教授说，“如果你持续收到二手车广告、麦当劳优惠券、农家乐信息，你的世界就会变窄，你对机会的想象就会逐渐丧失。而如果你每天接触到的是豪车试驾邀请、米其林餐厅推荐、海外豪华游套餐，你对世界的想象就会是完全不同的状态。”

所以，机器懂我们，不仅意味着它们可以更好地服务我们，也意味着它们可能更精准地歧视我们，更有效地控制我们。此前的信息传播确实是低效率的，但这种低效率中也孕育了无数的可能。当偏远小城的少年和北京上层家庭的少年打开同一份《南方周末》，看到同一款汽车广告，那款汽车可能会成为北京少年的下一辆座驾，也可能成为小城少年理解这个世界、想象人生未来的一个新元素。当大学教授和中学生在报纸上读到同一篇深度文章，那可能是教授下一项研究的灵感来源，也可能是中学生打开眼界、形成趣味的道路上的一个小小里程碑。这样的“低效”，未尝不是在创造意外的高效。

我们的人生里许多美好而奇妙的时刻，都发生在不同世界的偶遇和碰撞中。懂我们的机器难以创造这种偶遇，甚至会因为太懂我们而扼杀偶遇的可能。大数据将我们的世界精确地划分成一个一个原子化的小世界，在这些小世界里，小城少年和北京少年、教授和中学生都只看得到“符合”自己身份地位的内容。这或许比《北京折叠》里面按阶层划分的世界更加灰暗，因为那不再是三个空间的隔离，而是亿万个小世界之间的隔离。

（作者为传播学博士候选人）