編輯導語：演算法推薦早已在不知不覺中深刻地影響了我們的生活，但隨著推薦演算法的影響，使用者也開始生起關於隱私洩露的擔憂。那麼，在APP允許使用者“一鍵關閉個性化推薦”之後，人們真的徹底擺脫推薦演算法的“束縛”了嗎？

“我們對你生活的影響比你想象的要大，我們會告訴你家在哪，你在學校的位置，決定你是否能得到貸款去買你夢寐以求的車，告訴你公交車什麼時候會來，你該認識哪些朋友，甚至是男朋友或女朋友……我們叫演算法，而且我們無處不在。”

在紀錄片《演算法：如何主導人類世界》中，以第一人稱如此呈現了“演算法”的力量。而在日常生活中，我們也或多或少被演算法支配著。典型的一項，便是推薦演算法。

越來越精確的推薦演算法，成為了各大網際網路平臺的重要“武器”，似乎每分每秒都在比拼誰能更快“猜你喜歡”。尤其是在淘寶、閒魚等電商平臺，直接將“猜你喜歡”作為了首頁推薦的主要板塊。個性化推薦潛移默化地改變著使用者的消費習慣，同時也改變著商家的營銷策略。

但正如潘多拉的魔盒，當各大平臺越來越依賴演算法，個性化推薦演算法正逐漸打破邊界，也引發了監管和使用者對於演算法濫用的擔憂。

在2022年3月1日《網際網路資訊服務演算法推薦管理規定》正式施行後，涉及演算法推薦的淘寶、抖音、快手、拼多多、小紅書、微博等頭部平臺均允許使用者“一鍵關閉個性化推薦”，看上去，這給了使用者關上“魔盒”的機會，然而，想逃離演算法的支配，沒有那麼容易。

一、演算法“成癮”時：被“馴化”的使用者

“終於可以結束這種被監視的感覺了！”27歲的沙沙在發現包括淘寶在內的許多軟體都可以關閉“個性化推薦”後，立即開啟軟體一一關閉，“毫無隱私且資訊大爆炸的日子總算結束了”。

在很長一段時間裡，沙沙都因為電商平臺的個性化推薦而苦惱。最初的苦惱來自於不斷滋長的消費慾，“有時候你只是偶然和閨蜜或者男朋友提了一嘴某個小東西，比如誇閨蜜穿的裙子挺好看，或者讓男朋友從冰箱裡拿一瓶汽水，結果你很快就會看到淘寶給你推送的各式各樣的裙子，或者不同口味不同品牌的飲料。”

沙沙隨手一點開，看著看著就下了單，“不知不覺間就增加了你的購買率，比如你剛買了一個杯子，淘寶彷彿就在問你，你還想再買123456個嗎？”

如果說消費慾至少還能靠自己得以控制，大量的首頁推薦資訊呈現出的“我最懂你”，讓沙沙更覺細思極恐。

“我總懷疑我被這些購物平臺監聽了，明明完全沒有搜尋過任何關鍵詞，只是嘴上提了一句，開啟淘寶卻也能看到推薦的相關東西。”最誇張的一次是，沙沙在家裡對自己養的狗說了幾次摸摸狗頭，“晚上我順手看一眼淘寶首頁，給我推送一個狗頭玩偶和狗頭頭套。”

像沙沙這樣想擺脫演算法推薦的還有很多，中國青年報社社會調查中心聯合問卷網對1144名受訪者進行的一項調查顯示，53。8%的受訪者表示會選擇關閉演算法推薦功能，他們希望《規定》能遏制誘導過度消費（68。2%）、大資料殺熟（61。9%）、誘導沉迷（57。5%）、過度收集個人資訊（46。0%）等方面的不良之風。

在關閉個性化推薦的過程中，沙沙幾度感到煩躁，因為這一設定需要的步驟並不少，“顯然，平臺並不希望你順利關閉”。有媒體測算，目前平臺給出的關閉個性化內容推薦的操作在5-7步之間，步驟較為繁瑣。而如果使用者不刻意關閉，個性化推薦則預設開啟，也不會給使用者更新提示。“我還專門去找了詳細的步驟攻略，一項一項去點，但凡你是個沒耐心的，可能就放棄了。”

各大軟體關閉個性化推薦的步驟。圖源：豹變

所以，在關閉不少軟體的個性化推薦後，沙沙如釋重負。

然而，令她自己都覺得無奈的是，兩天後，她又一次打開了個性化推薦，“你以為你關上個性化推薦後世界清靜了，實際上卻更像是被汙染了，沒有了個性化推薦後就亂推薦，以原來的資訊流方式塞進一堆與我生活毫不相關的東西。”

事實上，像沙沙這樣的使用者並不少，在微博和小紅書等各個平臺，鋅刻度發現有不少網友都表示，“早上關閉了淘寶的個性化推薦，晚上就又打開了”、“我算是悟了，要麼就是隻能猜你喜歡，要麼就是直接擺爛”、“習慣了個性化推薦的人還以為自己能擺脫嗎？”……

而“魔盒”難以關閉的另一面是，除了像沙沙這種被迫重新開啟演算法推薦的，還有不少使用者已經被個性化演算法推薦“馴化”，難以離開這個“資訊繭房”。

“雖然的確有時候會覺得自己被監視監聽了，但個性化推薦的內容真的很精準，如果迅速獲取到自己喜歡的內容、篩選出自己喜歡的東西，讓渡隱私是我們作為使用者必須付出的代價，我們可能也只能接受了。”

在網際網路公司工作的Milly也曾是一名程式設計師，她深知網際網路平臺掌握的使用者資訊遠遠超出使用者的想象，但她並沒有選擇關閉個性化推薦，“畢竟，你以為關閉了個性化推薦，你就逃出演算法了嗎？”

二、初見演算法時：所有的“甜頭”都標好了價格

要談推薦演算法是如何一步步“馴化”了使用者，先讓我們把時間倒轉，回到初見演算法之時。

正如《財經天下》所寫，推薦演算法最初走進公眾視野，始於位元組跳動的主力產品今日頭條，於2012年8月上線的，作為國內首個以機器推薦為主要分發方式的新聞資訊App，今日頭條上線僅90天，便橫掃1000萬用戶，並首次在國內帶火了“推薦演算法”這一概念。

此後，從資訊平臺到短影片平臺，越來越多的網際網路公司看見了“推薦演算法”的力量。而以淘寶為首的電商平臺，更是一步步依賴起推薦演算法。

以淘寶為例，鋅刻度搜索此前公開資訊，整理出其個性化演算法推薦變遷。早在2013 年，淘寶就推出了排名演算法——“千人千面”，依託淘寶的資料庫，從細分類目中抓取特徵與使用者興趣點匹配的推廣商品。

2015 年雙 11，手淘首次大規模採用個性化推薦，而當天 912 億元的交易額中，2/3 發生在手機上。到了 2017 年3 月，淘寶首次增加了 “猜你喜歡” 模組，當時在手淘首頁左下角多了一個淘字按鈕，點進去就是猜你喜歡的入口。

自2018年前後，淘寶正式意識到了個性化推薦的重要性，在阿里巴巴2018全球投資者大會上，淘寶總裁蔣凡在會上向投資者們介紹了淘寶內容化戰略取得的進展和成果，並重點闡述了手機淘寶首頁資訊流的改革，其中就包括全面升級了推薦演算法。

而在同年雙十一後，蔣凡稱基於個性化推薦帶來的流量，已經超過了搜尋帶來的流量。那一年手淘改版後，以個性化推薦為核心的 “猜你喜歡” 從第七屏躍升至第二屏。

兩年後，據《晚點 LatePost》報道，2020年雙十一前夕，“手機淘寶再一次將迎來重大改版：手淘首頁將全面資訊流化，原本頂部顯眼的焦點圖展示廣告將改成豎版，移動到頁面下方演算法推薦資訊流的第一個位置。改版後，資訊流 ‘猜你喜歡’將成為淘寶首屏的主角。”

在電商平臺一步步搭建起自己的推薦演算法帝國時，使用者起初並未察覺到這是一把雙刃劍，甚至覺得嚐到了甜頭。

要知道，眼下對演算法推薦無比厭煩的沙沙，曾經也一度依賴於此。“其實最開始根本意識不到這種推薦背後是什麼，而且當時的演算法可能也沒有現在這樣失控，作為使用者單純覺得買東西更方便了，因為你搜索了一件東西之後，它可能會給你推薦許多類似的，你就能夠更快地去對比。”

在各大社交平臺，也不乏“淘寶的猜我喜歡，我真的都很喜歡”、“個性化推薦真的很懂我”……這樣的聲音。

而這種甜頭，實際上也正“誘導”商家改變營銷策略。鋅刻度發現，在不少平臺上都出現了商家如何進入淘寶“猜你喜歡”流量池的攻略，甚至還出現了保證透過猜你喜歡材料稽核的產業鏈。

一家相關企業的客服告訴鋅刻度，他們主要負責淘寶猜你喜歡的達人推薦內容投稿，透過內容曝光去引導消費者進店轉化，但不保證能上首頁，“因為首頁千人千面，我們只是保證稽核透過，至於首頁展示是淘寶系統隨機安排的。”這樣的一條內容投稿價格為100元一條，該客服告訴鋅刻度，“很多商家是一次性買多條，一週安排一條”。

相關內容投放的報價

而有的店鋪還推出了相關套餐，其中一家的套餐價格是，有好貨+逛逛+猜你喜歡各1篇價格為288元；有好貨+逛逛+猜你喜歡各兩篇價格為500元：每項包月每天各一篇價格為3000元。至於淘寶猜你喜歡板塊的短影片，保證上首頁的價格為800元一條。

而除了淘寶，抖音小店、小紅書等平臺也同樣有相關的產業鏈或者教程，聲稱“核心運營一個月必爆單，後期維護持續盈利。”

對於平臺而言，更是演算法的獲益者。《哈佛商業評論》曾有報告指出，就市場營銷而言，使用者體驗的個性化可以讓投資回報率提升五至八倍，並將銷售額提高10％以上。

所以，“沙沙們”從個性化推薦中嚐到的甜頭，實際上也早已暗中標好了價格。

三、圍城之下：為何要將演算法關進籠子？

“你們看看淘寶的個性化推薦都用了什麼資料，能用什麼資料就說明能收集到什麼資料，這個技術不去做天網真的太可惜了。”

事實上，以淘寶為首的電商平臺只是一個演算法圍城的一個切面。

無論是影片類軟體、問答社交軟體還是各種資訊軟體，甚至包括音樂類軟體，演算法的觸角正伸進人們生活的方方面面。正如《財經天下》所寫，即便是那些不以演算法為強項的網際網路企業，大多也在移動端首頁上線了推薦系統，例如愛奇藝、嗶哩嗶哩首頁為“推薦”欄，優酷首頁為“猜你在追”。

而伴隨著演算法圍城一步步搭建，潛在的風險也正逐漸顯現。

《財經》E法特約評論員陳千凌曾在文章中指出，公平正義是人類追求的普世價值，但在演算法的世界，首要追求的卻是效率，演算法的本質就是一種尋求“最優解”的解題工具，尤其是在其設計者、使用者是企業的情況下，往往會以商業利益最大化作為首要目標。

因此，在演算法權力主導的世界，人不再是擁有複雜內涵的豐富個體，而是異化為由數字碎片堆集而成的“微粒人”，以個人效用最大化為目標，成為了被定義、被分類、被評級、被使用的客體。

好在，至少改變已經開始發生。2022年3月1日，工信部、網信辦等多部門聯合釋出的《網際網路資訊服務演算法推薦管理規定》正式施行，這是在全球範圍內開啟演算法規範的先例。

多款軟體也上線“個人資訊收集清單”，使用者可以檢視收集的具體個人資訊和收集次數。部分軟體給出“清除個性化記錄”的選項，可以將使用者此前的歷史行為一鍵清除。比如微博曾專門發文解釋搜尋熱度、討論熱度、傳播熱度熱搜榜單的形成機制，位元組跳動也曾專門對推薦演算法的原理進行說明。

只不過，要想真正將演算法關進“籠子”，還需要各個網際網路平臺讓演算法的觸角更有限度，更理性地權衡商業化利益與使用者的權益，將選擇權真正地交還給使用者。畢竟，只有守好邊界，演算法才不會脫離工具的範疇。

作者：黎炫岐，編輯：文婕

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