每天滑過無數資訊、影片與貼文，你有多久，沒真正感到「驚艷」了？演算法告訴我們「這是你會喜歡的」，我們看似什麼都有，但看完之後，卻沒有留下任何東西。
我們活在一個「很個人化」的時代。在人類歷史上，從來沒有任何一個時代像現在這樣，可以允許這麼多的人，在同樣的時間點，透過各自的螢幕，經驗到完全一樣的事物。
演算法就是「投其所好」，錯了嗎？每個人共同的流行語言差不多，這樣感覺蠻不錯的吧，有共同點到底有什麼毛病？平庸當道：內容很多，但壓根沒啟發
歡迎來到扁平時代，一切都很安全、很熟悉、很無聊。在扁平時代裡，人人每天都會面臨到的根本困境，就是每天都差不多，還覺得這很理所當然。
平庸最厲害的偽裝，就是它從不讓人覺得有問題，隨時都被超級豐富的內容包圍，但卻沒有任何一樣讓人深受啟發。你可能一直在滑、一直在換，卻沒有留下什麼印象。而且在演算法的文化裡，正確的選擇，就是大多數人已經選擇的東西。
但問題是，就算大家都在流行喝同款飲料，這也不代表它就是你當下最想喝的。
愈沒特色愈能紅：演算法獎勵的是「安全牌」
扁平時代的另個矛盾現象，在於演算法系統會不斷告訴你：你是獨一無二的，就跟其他人「一樣」。這個時代，彷彿有種壓力使得人人都想變得一樣。它好像在對你說：「跟大家一樣就好，熟悉的東西最安全，大家就會把你當成團體的一分子。」
平庸的安全牌，不會讓任何人感受到冒犯或者不悅。愈是沒有特色的東西，就是愈容易受到演算法青睞。在演算法的主宰之下，網路上那些庸常的內容，最容易受到歡迎、也最容易廣泛流傳。
有特色的東西能見度愈來愈低，於是自然而然，愈來愈不會有人想要發揮原創性，因為這麼做已經逐漸不敷成本。扁平時代的鐵律，就是如果不能爆紅，下場就是無人聞問。
於是，大眾能夠接受的美學範圍愈來愈狹窄，到最後，只剩下最安全、最平庸的作品會被創作出來。雖然流行的事物總會汰換，但安全、平庸的性質卻是一樣的。
如果這種「庸常化」的現象被推到極致、那可是很恐怖的，因為這跟法西斯主義完全沒區別，大家都跟別人一樣就好。甚至可以說，在扁平時代下，我們將會被迫接受獨裁統治，或者重新回到封建時代，因為我們無權掌控我們生活其中的網路世界，也無從逃脫網路上那變化莫測的潮流。
當快速流行、快速遺忘成為主流
我們當今習慣的美學品味，大多時候已成為科技公司、社群平台操縱演算法下的產物。在演算法的主宰下，庸常之作，無所不在。
這樣的美學生產路徑之所以危險，是因為科技公司、社群平台本質上就是廣告商，以 Google（總公司 Alphabet）為例，廣告收入占總營收的 76％。當科技公司以廣告盈利，其主導的演算法自然不會偏向消費者。
在過去的年代裡，無論再小的決定，每個人都要靠自己去做選擇。誠然，這些決定都會受到社會與經濟力量的影響，但負責做這些決定的人確保了它們具有一定的品質，甚至是安全性。
然而品質與安全性，在不停快速推播各種東西給我們看的網路環境裡，便可能不復存在。這項科技既是由我們所創造，同時也正支配著我們，操縱著我們的注意力和感知世界的能力。為了讓機器能處理這些訊號，它們一定只能用量化而非質性的方式來呈現。所以即便是像音樂品味這樣主觀的事物，也都被轉譯成了數字。
演算法推薦是一種過濾機制，篩選出受關注與被忽略的內容，並巧妙地扭曲它們的面貌，就好像 IG 濾鏡那樣，突顯出希望我們看到的東西，同時淡化處理其他面向。它把那些能立即獲得大量關注的內容投餵給更多使用者，如此一來也就讓符合特定趨勢的文化產品得到了更高的流量。會紅的東西馬上就會紅，而不引人注目的東西也會迅速被人遺忘。
扁平時代的文化最終是同質性的，即使其產物並非完全相同，也散發出一種無處不在的相似感。它不斷自我延續，直到令人感到無聊。
演算法從時間排序到推薦排序的必然
要理解扁平時代如何形塑我們的經驗，我們必須先瞭解它形成的脈絡。演算法推薦大行其道的現象是相對晚近才出現的。在早期，像是推特、臉書、IG 等社群平台，它們大致上都是按照貼文發布的時間順序來排列內容的。你加誰好友或追蹤了誰以後，他們的貼文就會依照上傳的時間，一個個呈現在你的眼前。
然而，到了 2010 年代，這些平台個個都成長到擁有數百萬、甚至數十億的用戶，每個使用者也同時跟更多的人產生聯繫，單純照時間順序來排列貼文的話，很快版面上就會塞滿一堆看不完的貼文，況且也不是每一篇貼文都很有趣。如果你沒有在對的時間盯著頁面，很可能就會錯過某篇超級熱門或特別有趣的貼文。
於是這些平台便逐漸提高推薦貼文的出現比例，而不再按照時間順序排列。這些推薦內容甚至可能出自你沒追蹤的帳號、談論著你沒興趣的主題，它們就這樣空降到你的應用程式頁面，只是為了讓你在打開它時有東西可看。
演算法不是為你設計的，「廣告商」才是真正的客戶
演算法也會隨時間改變，透過機器學習不斷精進自己。它們所收集的資料被用來逐步自我改進，以鼓勵更高的參與度；演算法迎合著使用者，使用者也適應了演算法。到了 2010 年代中期，隨著社群媒體與串流服務加倍依賴演算法推薦、演算法開始主導使用者體驗。
像是 Google 會判斷使用者需要什麼訊息，將相關文字從網頁中提取出來，直接放在實際搜尋結果的前面，搜尋頁的最上頭。如今，AI overview 或是未來的 AI mode 會直接「給你答案」，不需要再思考、搜尋、探索。Spotify 也在推薦你「你可能會喜歡」的歌，但這個「你」是誰決定的？是你，還是數據化算出的你？
你有多久沒有被陌生的東西「驚艷」了？
我們先要投入時間，才能深有體會；我們得去經驗陌生的事物，才能領會到真正的驚奇。然而，演算法的運作邏輯，完全與此相反。
在演算法的文化裡，正確的選擇，就是大多數人已經選擇的東西。畢竟，演算法系統的運作之道，靠的就是去收集、去分析數位平台上的使用者們「已經喜歡了什麽樣的東西」。光靠演算法推薦，你幾乎不可能接觸到「初看沒什麽、細究之下才令人大感驚奇」的作品。
亞馬遜書店實體化，編輯選書還有意義嗎？
西雅圖史上第一家亞馬遜書店，與其說它像是一家書店，倒不如說它像是一家雜貨店。在那裡，所有的書統統封面朝外，一字排開，擺在貨架上。那種視覺感受，就像在看手機裡的應用程式圖示一樣。此外，每本書的下方都貼有一張數字標籤，讓你可以看到該本書在亞馬遜網站上排名第幾。
這個所謂的書籍排名，並不是由書的內容品質來決定的，而是要看該書在亞馬遜網站上賣出了多少本、收到了多少評論，甚至是讀者買了書之後，平均讀完了多少頁（亞馬遜的電子閱讀器 Kindle 就有這個功能，可以追蹤每本電子書被讀者買回去之後，一共讀過了多少）。
書店不再「想像讀者」，只剩流量與排名
亞馬遜書店的空間布局，基本上模仿了亞馬遜網站的版面規畫；所以你在店裡走逛時，經常會看到「熱銷商品」的標牌貼在最顯眼的地方。亞馬遜書店裡的書，不是按照作者或國家來排列的，也不是按照書的類型來排列的。
亞馬遜書店缺乏了一種關於「讀者是誰」的想像力。相較之下，有些書或許不是賣得頂好，但獨立書店還是有可能把它放在顯眼的位置，藉此突顯出某種獨特的理念和風格。
對一家書店來說，透過蹭流量來賺取利潤，始終是難以拒絕的誘惑；但如果過度依賴這一招，久而久之，書店也就難免會喪失掉敏銳的嗅覺，而長此以往，我們恐怕也就會失去對文化的想像力，演變成演算法推薦什麼，我們就看什麼了。
演算法推薦系統不斷在做的，就是把你我都變得不用花力氣和大腦主動思考，對所有內容來者不拒，陷入一種「重量不重質」的狀態。而這正是平台方最希望看到的結果，因為你在平台上停留愈久，他們靠投放廣告所能賺到的錢也就愈多。
你是讀者，還是演算法的「被支配者」？
這點你可能想說沒差，就給他賺吧，但還有一個重點是你沒有主控權。他會不會哪天終止你喜歡的服務？今天介面又改了，我該怎辦？只要平台介面一個變動，哪天要是某個串流平台關閉了，你的整副收藏品甚至可能會一夜消失。
「收藏」這個行動之所以重要，是因為它讓我們可以永久保有一些東西；除非我們主動拋棄，否則誰也不能奪走我們的藏品。猶太思想家班雅明寫道：「『擁有』是人和物件之間最親密的一種關係。並不是說物件藉此在人的身上活了起來，而是相反：人藉此在物件當中活了起來。」
但數位平台更動介面時，往往都不會事先知會使用者，也不會替之前的狀態留下任何紀錄。每一次的變更，都徹底抹除了前一代的版本。這些應用程式背後的公司，如今已經徹底掌握了應用程式裡的各項設定，隨時想要更動都可以。
如此不斷變動的使用者介面，無疑將會把我們的文化環境更往單一化的方向推。使用者不僅失去了當初他們接觸到文化產品時的情境，也無法回顧過往，將當初經驗到的記憶記錄下來。使用者唯一能擁有的，就只有網路上瞬息萬變的「當下」與「此刻」而已。
編輯 vs. 演算法，誰來決定你的品味？
在「扁平時代」裡，我們面臨的根本問題是：你願意讓誰來決定你的品味？
是過去那些時尚編輯、美術館策展人、唱片公司高層？還是現在的演算法，像是亞馬遜、Spotify 或 Netflix，根據多數人行為來推薦給你的東西？
這 2 種模式各有盲點。傳統文化菁英固然擁有權力，也經常帶有性別、種族等偏見（畢竟他們多數是白人、男性、來自紐約或好萊塢的上層圈子）。但他們有時也會用自己的判斷，挑選出冷門卻有價值的聲音，推廣不熟悉的新觀點。
反觀今天的演算法，它只會放大大眾的選擇，根據最多人按讚、留言、點開的內容，進一步推薦給更多人。這就像把「大多數人的口味」當成唯一的標準，讓我們愈來愈難接觸到陌生、實驗性、突破性的創作。
以時尚界為例，真正讓時尚成為藝術的，是那些不怕與眾不同、勇於顛覆常規的設計師——他們讓模特兒穿上瘋狂又挑戰審美的衣服，讓人驚訝、甚至一開始覺得「太怪」。但這些特立獨行的東西，在演算法面前是無法出頭的，因為它不符合「大眾的口味」。
人的喜好會變，演算法卻只能回憶過去的你
當然，演算法也不是完全沒有好處。過去一位時尚設計師可能會被主流媒體忽略，但只要他會操作 IG 演算法，仍有機會在網路上闖出名號。
只是這樣的成功背後，仍然得要符合 IG 的品味與平台規則。換句話說，從過去的編輯品味被扼殺，變成現在要迎合演算法的喜好。而 IG 握有的權力，早已遠比傳統的時尚編輯更為龐大；IG 的眼光和視野，恐怕也遠比傳統的時尚編輯更為狹隘。
演算法雖然會猜測你喜歡什麼，但它顯然無法理解一項簡單的事實：人的喜好是會變的。
到底哪些觀眾會喜歡、哪些會討厭，這就不是光靠演算法可以估計得到的。在我們的文化品味不斷走向庸常化的此刻，劍走偏鋒的內容，恰好就是最容易被演算法忽視的類型。
對抗庸常的唯一武器：重新學會選擇
談了這麼多，要演算法改是件不容易的事。就算歐盟已經推出了 GDPR（一般資料保護規定，General Data Protection Regulation）、《數位服務法》這些看起來很前瞻的法案，很多條文也還在討論階段。Meta 雖然允許歐洲用戶關掉演算法，但美國、亞洲大部分人還是沒有選擇權。
所以問題的重點，也許不在演算法，而是你自己。我們對自己的理解，其實也從來都不是完整的。這是一輩子的功課。單憑我過去點過的東西、買過的書、看過的影片，AI 能知道的，永遠只是我們已知的那一部分，它永遠無法回答，我們還有什麼可能性。
演算法讓我們活得很輕鬆，但也活得很「扁平」。當你習慣不做選擇，最終也就失去了選擇的能力。而如果你接收的，全都是大多數人喜歡的東西，那你又怎麼知道，什麼是你真正喜歡的？
在扁平時代，品味就是你的武器
要對抗這個扁平時代，最溫柔、最有力量的做法，其實就是重新學會選擇。
法國哲學家伏爾泰曾說：「要成為有品味的人，光是能夠在作品中看到美，並且明白美在哪裡，這都還不夠。你必須要能感受到美，並且被這美所打動。而且，光是不明所以地有感受、被打動，這都不夠：你必須要能分辦各種感受的細微差異才行。」
可見有品味的人，並非只是懂得觀看事物的表面，也不是只懂得稱讚某樣東西「很酷」而已。他們必須感知到自己對它的感受，並且要能分析它究竟好在哪裡，不能只是被動地感受，而是要付出行動。
去花時間聽一首歌、收藏一部不紅但有感覺的電影、記下一句曾打動你的話，這些都是你在為自己練習「有品味」，在為你的生活策展。
你不需要成為網紅，不需要流量，也不需要什麼演算法來定義你。你只需要做一件事：成為自己生活裡的策展人。
在這個什麼都被演算法「推薦」的時代，你願意主動選擇什麼，其實就決定了你會成為誰。
如同哈拉瑞在《連結》提到的，在 AI 可以創造一切內容的未來，人類唯一不會被取代的，是能「活出感受」、「正視情緒」的能力，如此一來，才能真正用心活在此時此刻的當下。
🤖 怪獸科技公司旗下五大版圖
最懂你的 #科技入門：一起培養在快速變化社會的超強適應力！
🗣️ 節目｜怪獸科技公司 Podcast（每週日晚上 9 點各大平台首播）
✍️ 專欄｜怪獸科技公司 vocus 沙龍
🎥 影音｜怪獸科技公司 YouTube：來賓焦點訪談✖️重點短影音
