Spotify 為你推薦的播放清單，讓你彷彿遇見一位懂你的老朋友。
YouTube 根據你過往觀看習慣推播內容，有時真的讓人一滑就是半夜三點。 這些便利的功能，建立在「個人化推薦」的演算法上。 它們分析你的每一次點擊、每一次停留的時間、每一個按下的愛心。 目的是提供你「你最有可能喜歡的內容」。
它像是一面鏡子，映照出我們的喜好、習慣，
甚至情緒，起初時候像是一位貼心的好友。
久而久之，它甚至不再只是映照，而是開始塑造你
—— 讓你更愛某種音樂、更容易認同某類觀點，甚至更願意相信某個人或是某件事。
你知道什麼是「演算法」嗎？
簡單來說，演算法就像是一套複雜的計算公式，它會根據你每天在網路上的行為觀察你點了什麼影片、停在哪個貼文上比較久、按了哪些讚來幫你「分類」，貼上一個個標籤，比如「你喜歡悲傷情歌」、「你最近可能心情低落」、「你常關注3C商品」、「你喜歡吃甜點」等等。
這些標籤會被用來預測你下一步會做什麼、想看什麼、可能會買什麼。
所以，你會覺得 Spotify 很懂你，會覺得網購平台總是推薦你正想買的東西。 但也可能在不知不覺中，你看見的世界已經被這些標籤給「篩選」過了。
黑暗中，它一直在窺伺你
2018 年，劍橋分析公司（Cambridge Analytica）被揭露竊取 Facebook 用戶資料，
並運用心理分析模型，影響美國總統選舉和英國脫歐公投。 不是用謊言控制你，而是用「你自己」控制你。 你的焦慮、你害怕失去的東西、你喜歡被怎樣說服， 這一切都被轉化為選舉廣告的利器。
像是 TikTok、Facebook、Instagram 等平台，也都設計了極為精準的演算法，
能判斷你此刻的情緒傾向，並持續推送符合你情緒狀態的內容。
當你感到孤單，它給你悲傷的音樂和療癒短片；
當你焦慮，它推給你焦慮的故事、各種快速成功的提案， 讓你更不安、更忍不住一直滑下去。
這不是為了讓你好轉，而是為了讓你停不下來。
因為情緒越強烈、波動越大，你停留的時間越長、點擊越多，平台賺得越多。
我們以為是在打發時間，卻可能正在被設計好的情緒劇本牽著走。
原本只是想滑個幾分鐘放鬆一下，結果心情卻比原本更沉重， 但你說不上來為什麼，只是感覺，好像被什麼東西「困住了」。
我們真的還自由嗎？
起初，演算法的出現，是為了讓我們在龐大的資訊海中更快找到所需。
找到想買的商品、想聽的音樂、想追的劇。 它是為了提高效率、優化體驗、促進商業行為而生的。
但正如那些曾經深愛你、最了解你的人，也往往最有可能傷害你一樣， 當一個系統對你的偏好、情緒、慣性瞭若指掌， 它也就擁有了控制你的鑰匙。
理解本應是通往連結的橋樑，但當理解不再是出於善意，而是用來預測與操控， 我們就不再是使用者，而是被設計的一環了。
我們是否正悄悄被困在演算法編織的舒適泡泡裡？ 它讓你安心，但也讓你失去多元視角的可能。 它幫你選擇，但也可能讓你失去選擇的意識。
自由不一定是在某天被粗暴奪走，
有時，是在你每一次默默滑過螢幕時，一點一滴流失的。
如何與演算法共存？
很遺憾的是也許我們再也無法回到沒有演算法的時代了。
但我們可以做的，是意識到它的存在。
在接受「它懂我」的同時，也提醒自己： 你也可以選擇「去理解它」，
甚至，主動與它拉開一點距離。
例如偶爾聽聽不同風格的音樂、閱讀與你價值觀不同的文章、
偶爾手動搜尋而不是點開推薦。
讓自己重新成為「選擇」的主體，而非「被選擇」的對象。
也許，我們還可以試著回到一些比較「不效率」的方法：
像是走進一家沒去過的書店，翻翻不會跳出「猜你喜歡」的紙本書； 又或者，走進街角的店家，和老闆聊兩句，認識一些不是經由「你可能認識的朋友」推薦而來的人，再走進實體店面決定買不買那件衣服或一杯咖啡。
那些需要你花時間、用眼睛觀察、用身體感受的過程， 才是真正屬於「你自己」的選擇過程。
別忘了，人生大多數的美好時刻，常常是不可預測的
人生有趣的地方，不就在於那些突如其來的美好、
那些原本沒在計畫中，卻讓你怦然心動的片刻嗎？
如果我們只是順著演算法餵養的內容，一步步活成它預測中的模樣，
那麼那些原本可能發生的「意外驚喜」、「靈光一現」、「全然不同的選擇」， 是否就被悄悄抹去了？
人，應該是能自由地選擇、自由地迷路、自由地探索，
而不是被一連串標籤堆疊出來的版本。
願我們都有勇氣和智慧來辨識，去走出被預測的軌道，去活出獨一無二的自己。
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