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编者按：我们可能听说过这样一件事：某个网友由于亲人过世在网上搜索了“骨灰盒”。结果，不管他到哪个网站上，满屏的广告位全部显示的是“骨灰盒”。无论这是一个捏造的段子，还是真实存在的案例，不可否认的是，我们的确身处于一个处处都是算法的时代。在如今日常生活和行为都受算法影响的这个时代，我们是否还真的有自由意志？这篇翻译自原题为Free Will in an Algorithmic World的文章，作者是沃顿商学院的卡提克·霍桑纳格教授（Prof. Kartik Hosanagar）。文章中，霍桑纳格教授通过分析他的学生所经历的一天，来分析算法背后的故事以及对我们产生的影响。 图片来源：unsplash.com @wenutius 宾夕法尼亚大学大四学生泰（Tai）每天早上起床时间都很准时，既保证了充足的睡眠时间，也不会出现上课迟到等情况。 今天早上，他7点18分醒来。他自己并没有主动设置早上7点18分的闹钟，但他的手机上，有一款睡眠追踪应用。过去几个月以来，这款应用一直在追踪他的睡眠模式，监控其夜间浅度睡眠的REM睡眠周期和时长。 REM是“快速眼球运动”的缩写，REM睡眠又称快相睡眠。在此睡眠阶段，眼球会不由自主的快速移动。多数在醒来后能回忆的栩栩如生的梦，都是在REM睡眠阶段发生的。 通过分析其睡眠信息，系统可以为泰设置一个智能闹钟，并且在他浅度睡眠时唤醒他。当然，系统也肯定会保证其夜间睡眠的稳定性和连续性。这个系统的主要功能，则是让泰在第二天保持充足的能量和注意力。 泰也还需要再努力一点。如今的他，正处于人生的转折点，即将离开学校的“温室”，并置身于现实的社会中。他需要去找工作、找房子，同时还有一段摇摇欲坠的感情需要他去经营。 泰在床上翻了个身，勉强地睁开了一只眼，然后伸手去拿床头柜上的手机，查看各种推送通知。 他在Instagram上收到了14个赞，Facebook有7条通知，在Facebook新上传的头像下还有3条新的评论。他打开Facebook，开始不断地向下滑动界面，刷新并浏览更多内容。 他留意到朋友哈里分享的一篇文章。这篇文章的标题是“玲琅满目的扫地机器人，让你从此从家务中解脱出来”。他点开了这篇文章，很喜欢对Eufy RoboVac这款扫地机器人的测评描述，然后她把这篇文章转发给了自己的女朋友凯特。 他还收到一封来自妈妈的邮件。邮件中有一篇《纽约时报》的文章链接，这篇文章的标题是“同居之前就清楚了解知道的两三事”。 泰看到这个标题就发出抱怨般地叹息声。毕竟自己只是告诉过妈妈，可能和女朋友有一起同居的想法。然而，妈妈却把这个想法当成了板上钉钉的事情。 这篇文章的头图，是一对30岁左右的夫妻。他们恩爱地坐在房前洁白干净的阶梯上，互相深情地望着对方的眼睛。 “哈哈，谢谢。这对中年夫妻看起来非常开心。你怎么找到这篇文章的？”泰在邮件中回复道。把头图中的这对夫妻称作中年夫妻，肯定会让他妈妈感到厌烦。 不过已经没有时间了，现在已经是早上7点28分了。 泰翻身起了床，懒散地走过脏乱不堪的地毯，来到衣柜前，挑了一条Bonobos（衣服品牌）的弹力修身裤（这是在Instagram上的穿衣指导账号推荐的长裤），一双蓝灰色袜子（亚马逊上好评最多的那款），一件正装衬衫以及一条领带。 图片来源：unsplash.com @jonathan_francisca 他今天有一个工作面试。 当泰坐下来开始吃早餐时，他开始回顾这次偶然的面试机会。 有一天，当他打开领英主页时，系统算法向他推荐了他的朋友萨曼莎入职某公司六个月的信息，于是他就对萨曼莎发了一条祝贺信，然后，萨曼莎向他推荐了这个职位。 泰和萨曼莎最开始是通过约会应用Tinder认识的。萨曼莎是一个比较文艺的女生，看起来也非常洒脱自信。泰觉得萨曼莎个方面都非常好，但是他们互相之间却没有任何火花。 虽然他们成了朋友，但毕业过后泰和萨曼莎就基本上没有了联系，特别是他的女朋友凯特不是特别喜欢萨曼莎。 泰和萨曼莎之间的友谊，只是最近让凯特感到烦心的其中一件事。除此之外，他们还一直在商量要不要同居，这件事也让凯特觉得精疲力尽。 上周末，泰转发了一篇来自《赫芬顿邮报》（Huffington Post）的一篇题为“男女朋友同居前必须做的15件事”的文章。凯特对这篇文章很感兴趣，特别是其中第15点“要准备退出方案”。 泰认为，如果他们最后真的没能继续在一起，同居后也应该是凯特搬出去。毕竟，这间合租的公寓，是泰花了不少力气才找到的。但这只是一个应急方案。目前，泰只需要处理的是，回复凯特发给他的那条非常生气的信息。 着装打扮完毕后，泰又检查了一遍手机，查看是否还有新的信息或推送通知。 没有收到来自凯特的新信息，不过有一条他妈妈看完某篇文章后给他的信息，“我想为你和凯特找一个庆祝你们同居的礼物，然后打开谷歌网页时就有很多礼物广告弹了出来。亲爱的，你为什么不给凯特准备礼物呢？最后，祝你今天早上面试取得成功！” 随着太阳升起，泰听到了Spotify Discover自动为他推荐的歌曲，这是一首说唱歌手Chance the Rapper的饶舌歌曲。 差不多可以出门去面试了。他今天打算叫Uber去学校面试。他打开Uber软件，设置好出发地和目的地，界面显示价格为11.23美元，他觉得有点贵。昨天同样的路线，只花了9.34美元。于是他关闭了这个应用，然后再次打开。这一次，他按下了“预约车辆”按钮，并在门口等着他的丰田卡罗拉来接他。 上车后，泰一边和司机闲聊，一边拿着笔记本准备面试。一般而言，在商学院的求职过程中，面试官会让面试者分析某个具体的商业场景，并提供相应的解决方案。 这些问题有一定的挑战性，他从其他同学那里了解到，面试中可能还包括“如何利用根本原因分析法跳过表象问题从而了解问题的真正原因？”等问题。 泰在笔记本上快速地记录着自己的思路笔记，并通过根本原因分析他的这一天，并画出了如下的图表。 左图中，主题是“凯特生气了”，背后原因是“他对凯特说了不该说的话”，背后原因是“那一篇文章”，背后原因是“推荐给他的”，所以根本原因是“算法？” 右图中，主题是“面试”，背后原因是“领英工作机会”，背后原因是“萨曼莎推荐”，背后原因是“约会软件Tinder”，所以根本原因是“算法？” 虽然这些事情看起来并没有什么规律，但他禁不住思考一个问题，Facebook、谷歌、Tinder以及亚马逊其背后的算法到底在他所经历的一切中起到了多大的作用。 有没有可能，还会出现像领英算法一样的算法，继续为他推荐下一个新的工作机会？这个工作机会到底是不是他的人生和职业规划中最好的一个选择？还是说，这个推荐只不过是基于过去偶然的无关紧要的决定（比如在屏幕上通过鼠标随意点击后浏览的内容）而推给他的？ 泰尝试着坐在Uber司机位置上（用Uber司机的视角）来思考这些问题。但很显然的是，无论是比喻意义还是字面意义，他都做不到。 或者，他可能想多了，这些只不过是前几天他在课堂上参与讨论的“个性化算法”话题带来的后效。 他还给我发了一封邮件，信中写道：“我有几个感兴趣的话题想跟您一起分享和讨论。请问课后您有空吗？” 泰一边叹气，一边把笔记本收了起来。也许，他和凯特应该分开一段时间，并认真考虑是否要同居这个决定。他拿出手机，打开了Expedia这款应用，也许系统能给他推荐一些好的酒店。 图片来源：unsplash.com @danielcgold 2004年以来，我一直在沃顿商学院教授《使能技术》（Enabling Technologies）这门课程。不过，从现在的角度来看，我可能会把这么课程重新命名为《科技领域到底在发什么变化》（What’s Going On in Tech），因为描述性的课程名称能更精准地反映了课程内容，同时也让更多的人明白这个课程的目的。 这些年间，这门课里面一直在讨论一个话题，即算法决策（algorithmic decision-making）。 这个问题也是前文的泰一直在问的问题：我们在多大的程度上可以实际控制自己的行为？而类似的问题，也越来越频繁地出现在我的课堂中。 我们在Netflix上看节目时，有80%的内容都是自动推荐给你的。 据估计，亚马逊销售额的35%也是通过自动推荐而达成的。此外，就连Tinder以及OkCupid这类约会应用上的大部分匹配推荐也都是算法推荐给你的。 图片来源：Pexels.com 所以，很显然的是，尽管我们相信我们有自主决策权，但我们大多数人实际上并没有自由选择权。 原因之一，在于产品的设计初衷，通常都是想让我们更冲动地行动，并且是有悖于我们可以表现得更好的判断力的。 比如说，如果你明天要参加一个重要会议。理想状态下，你自己会在前一天晚上提前做相关准备，然后睡个好觉。 但是，当你还没来得及做这两件事之前，你的手机就弹出了一条推送通知，显示有个朋友在他的朋友圈提醒了你。“这肯定要耽误时间的”，你在点击这条通知之前在心里默默地告诉自己。 图片来源：Pexels.com |
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