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撰文：Shira Ovide
电脑化推荐曾是互联网时代的初始宏愿之一
“但我更想听从有着血肉之躯的同类的心声”
聊聊现代社会的痛苦吧。
可看、可读、可听、可买、可吃、可学的东西实在太多了。无论何时，只要动动手指，世界尽在掌握。沾沾自喜的同时，我们难免也会对这个排山倒海的世界感到惶恐和无力。
我应该一头扎进汇集了史上所有录制歌曲的Spotify音乐之海，还是回头是岸，安于第47000次听我自己下载的阿黛尔(Adele)的《Hello》？心理学家巴里·施瓦茨(Barry Schwartz)在他2004年的同名书里将这个问题称为“选择悖论”。
正如TED演讲里呈现出的很多奇思妙想一样，认为选择多样化只会适得其反是个过于简单化的观点，但我想大家应该都有过这个感觉。
Spotify每周推荐(Discover Weekly)功能的界面
Spotify的纽约办公室
于是，科技公司开动脑筋，希望一边帮助人们大浪淘金，从繁杂无际的选择中做出选择，一边在这个过程中赚钱。不过，就连这些公司现在也认识到，在信息公开和娱乐至死的年代，技术亦有尺所短的时候。
电脑化推荐曾是互联网时代的初始宏愿之一。谷歌(Google)的网页搜索，说白了就是借助电脑从一团乱麻的网页链接中筛选出最佳链接。Netflix、亚马逊(Amazon)和Spotify会基于你以前表现出的兴趣给你推荐娱乐内容或相关产品，或利用计算机模型猜测适合你口味的东西。
就全球范围来看，人们将最多的休闲娱乐时间贡献给了电视，但每天平均花在互联网上的时间也在日益飙升
电脑在指引人类生活的方面，效果好得不可思议。
谷歌母公司Alphabet首席财务官在前不久的编程大会上说，人们在YouTube上观看的约80%的音乐视频都是电脑建议的结果。当我在YouTube上看完《你还好吗》，接下来会它自动为我播放阿黛尔催人泪下的《似曾相识》(Someone Like You)。
当然，算法也并非无所不能。有时计算机也很蠢。
比如，我就不明白亚马逊为什么总让我买玻璃清洁剂。另外，按你的口味做推荐意味着，你可能永远都无法走出自己的舒适区，永远都不可能听到你以为自己不会喜欢的一首歌。
靠算法给用户推荐资讯的社交网站也好不到哪里去，比如Facebook。如果好友与你有相同的喜好，那他们推荐的读物或对全球大事的理解可能会把你束缚在你自己制造的“过滤泡泡”里。
如今，甚至那些把算法奉为“红宝书”的科技公司也想给冷冰冰的算法增添一点人情味。
例如，你拿出两套衣服，不知该穿哪套出门，可以把自己的照片发给亚马逊，由他们的“时尚专家”告诉你最棒的选择。
Snapchat的“发现”(Discover)功能其实就是现代版的报纸头条。
苹果(Apple)有一组名为“编辑之选”(Editors' Choice)的应用程序，称Apple Music的歌曲是“达人”在算法的基础上推荐的。
Facebook已表示，2017年的首要任务是给人们提供他们感兴趣却不自知的信息。
越来越多的人类生活在算法的引导下进行，而我却一天天重拾那些筛选自己喜好的老办法。
2016年买空调的时候，我依靠的是《消费者报告》和其他专业人士的建议。我阅读传统书评，也会问朋友们近来看了哪些好书。
计算机，谢谢你们的建议。但我更想听从有着血肉之躯的同类的心声。
（本文内容不代表彭博编辑委员会、彭博有限合伙企业、《商业周刊/中文版》及其所有者的观点。）
编辑：李辰旭稼、王倩
翻译：丁虹
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