編者按：我們可能聽說過這樣一件事：某個網友由於親人過世在網上搜索了「骨灰盒」。結果，不管他到哪個網站上，滿屏的廣告位全部顯示的是「骨灰盒」。無論這是一個捏造的段子，還是真實存在的案例，不可否認的是，我們的確身處於一個處處都是算法的時代。在如今日常生活和行為都受算法影響的這個時代，我們是否還真的有自由意志？這篇翻譯自原題為Free Will in an Algorithmic World的文章，作者是沃頓商學院的卡提克·霍桑納格教授（Prof. Kartik Hosanagar）。文章中，霍桑納格教授通過分析他的學生所經歷的一天，來分析算法背後的故事以及對我們產生的影響。
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賓夕法尼亞大學大四學生泰（Tai）每天早上起床時間都很準時，既保證了充足的睡眠時間，也不會出現上課遲到等情況。
今天早上，他7點18分醒來。他自己並沒有主動設置早上7點18分的鬧鐘，但他的手機上，有一款睡眠追蹤應用。過去幾個月以來，這款應用一直在追蹤他的睡眠模式，監控其夜間淺度睡眠的REM睡眠周期和時長。
REM是「快速眼球運動」的縮寫，REM睡眠又稱快相睡眠。在此睡眠階段，眼球會不由自主的快速移動。多數在醒來後能回憶的栩栩如生的夢，都是在REM睡眠階段發生的。
通過分析其睡眠信息，系統可以為泰設置一個智能鬧鐘，並且在他淺度睡眠時喚醒他。當然，系統也肯定會保證其夜間睡眠的穩定性和連續性。這個系統的主要功能，則是讓泰在第二天保持充足的能量和注意力。
泰也還需要再努力一點。如今的他，正處於人生的轉折點，即將離開學校的「溫室」，並置身於現實的社會中。他需要去找工作、找房子，同時還有一段搖搖欲墜的感情需要他去經營。
泰在床上翻了個身，勉強地睜開了一隻眼，然後伸手去拿床頭柜上的手機，查看各種推送通知。
他在Instagram上收到了14個贊，Facebook有7條通知，在Facebook新上傳的頭像下還有3條新的評論。他打開Facebook，開始不斷地向下滑動界面，刷新並瀏覽更多內容。
他留意到朋友哈裡分享的一篇文章。這篇文章的標題是「玲琅滿目的掃地機器人，讓你從此從家務中解脫出來」。他點開了這篇文章，很喜歡對Eufy RoboVac這款掃地機器人的測評描述，然後她把這篇文章轉發給了自己的女朋友凱特。
他還收到一封來自媽媽的郵件。郵件中有一篇《紐約時報》的文章連結，這篇文章的標題是「同居之前就清楚了解知道的兩三事」。
泰看到這個標題就發出抱怨般地嘆息聲。畢竟自己只是告訴過媽媽，可能和女朋友有一起同居的想法。然而，媽媽卻把這個想法當成了板上釘釘的事情。
這篇文章的頭圖，是一對30歲左右的夫妻。他們恩愛地坐在房前潔白乾淨的階梯上，互相深情地望著對方的眼睛。
「哈哈，謝謝。這對中年夫妻看起來非常開心。你怎麼找到這篇文章的？」泰在郵件中回復道。把頭圖中的這對夫妻稱作中年夫妻，肯定會讓他媽媽感到厭煩。
不過已經沒有時間了，現在已經是早上7點28分了。
泰翻身起了床，懶散地走過髒亂不堪的地毯，來到衣櫃前，挑了一條Bonobos（衣服品牌）的彈力修身褲（這是在Instagram上的穿衣指導帳號推薦的長褲），一雙藍灰色襪子（亞馬遜上好評最多的那款），一件正裝襯衫以及一條領帶。
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他今天有一個工作面試。
當泰坐下來開始吃早餐時，他開始回顧這次偶然的面試機會。
有一天，當他打開領英主頁時，系統算法向他推薦了他的朋友薩曼莎入職某公司六個月的信息，於是他就對薩曼莎發了一條祝賀信，然後，薩曼莎向他推薦了這個職位。
泰和薩曼莎最開始是通過約會應用Tinder認識的。薩曼莎是一個比較文藝的女生，看起來也非常灑脫自信。泰覺得薩曼莎個方面都非常好，但是他們互相之間卻沒有任何火花。
雖然他們成了朋友，但畢業過後泰和薩曼莎就基本上沒有了聯繫，特別是他的女朋友凱特不是特別喜歡薩曼莎。
泰和薩曼莎之間的友誼，只是最近讓凱特感到煩心的其中一件事。除此之外，他們還一直在商量要不要同居，這件事也讓凱特覺得精疲力盡。
上周末，泰轉發了一篇來自《赫芬頓郵報》（Huffington Post）的一篇題為「男女朋友同居前必須做的15件事」的文章。凱特對這篇文章很感興趣，特別是其中第15點「要準備退出方案」。
泰認為，如果他們最後真的沒能繼續在一起，同居後也應該是凱特搬出去。畢竟，這間合租的公寓，是泰花了不少力氣才找到的。但這只是一個應急方案。目前，泰只需要處理的是，回復凱特發給他的那條非常生氣的信息。
著裝打扮完畢後，泰又檢查了一遍手機，查看是否還有新的信息或推送通知。
沒有收到來自凱特的新信息，不過有一條他媽媽看完某篇文章後給他的信息，「我想為你和凱特找一個慶祝你們同居的禮物，然後打開谷歌網頁時就有很多禮物廣告彈了出來。親愛的，你為什麼不給凱特準備禮物呢？最後，祝你今天早上面試取得成功！」
隨著太陽升起，泰聽到了Spotify Discover自動為他推薦的歌曲，這是一首說唱歌手Chance the Rapper的饒舌歌曲。
差不多可以出門去面試了。他今天打算叫Uber去學校面試。他打開Uber軟體，設置好出發地和目的地，界面顯示價格為11.23美元，他覺得有點貴。昨天同樣的路線，只花了9.34美元。於是他關閉了這個應用，然後再次打開。這一次，他按下了「預約車輛」按鈕，並在門口等著他的豐田卡羅拉來接他。
上車後，泰一邊和司機閒聊，一邊拿著筆記本準備面試。一般而言，在商學院的求職過程中，面試官會讓面試者分析某個具體的商業場景，並提供相應的解決方案。
這些問題有一定的挑戰性，他從其他同學那裡了解到，面試中可能還包括「如何利用根本原因分析法跳過表象問題從而了解問題的真正原因？」等問題。
泰在筆記本上快速地記錄著自己的思路筆記，並通過根本原因分析他的這一天，並畫出了如下的圖表。
左圖中，主題是「凱特生氣了」，背後原因是「他對凱特說了不該說的話」，背後原因是「那一篇文章」，背後原因是「推薦給他的」，所以根本原因是「算法？」
右圖中，主題是「面試」，背後原因是「領英工作機會」，背後原因是「薩曼莎推薦」，背後原因是「約會軟體Tinder」，所以根本原因是「算法？」
雖然這些事情看起來並沒有什麼規律，但他禁不住思考一個問題，Facebook、谷歌、Tinder以及亞馬遜其背後的算法到底在他所經歷的一切中起到了多大的作用。
有沒有可能，還會出現像領英算法一樣的算法，繼續為他推薦下一個新的工作機會？這個工作機會到底是不是他的人生和職業規劃中最好的一個選擇？還是說，這個推薦只不過是基於過去偶然的無關緊要的決定（比如在屏幕上通過滑鼠隨意點擊後瀏覽的內容）而推給他的？
泰嘗試著坐在Uber司機位置上（用Uber司機的視角）來思考這些問題。但很顯然的是，無論是比喻意義還是字面意義，他都做不到。
或者，他可能想多了，這些只不過是前幾天他在課堂上參與討論的「個性化算法」話題帶來的後效。
他還給我發了一封郵件，信中寫道：「我有幾個感興趣的話題想跟您一起分享和討論。請問課後您有空嗎？」
泰一邊嘆氣，一邊把筆記本收了起來。也許，他和凱特應該分開一段時間，並認真考慮是否要同居這個決定。他拿出手機，打開了Expedia這款應用，也許系統能給他推薦一些好的酒店。
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2004年以來，我一直在沃頓商學院教授《使能技術》（Enabling Technologies）這門課程。不過，從現在的角度來看，我可能會把這麼課程重新命名為《科技領域到底在發什麼變化》（What’s Going On in Tech），因為描述性的課程名稱能更精準地反映了課程內容，同時也讓更多的人明白這個課程的目的。
這些年間，這門課裡面一直在討論一個話題，即算法決策（algorithmic decision-making）。
這個問題也是前文的泰一直在問的問題：我們在多大的程度上可以實際控制自己的行為？而類似的問題，也越來越頻繁地出現在我的課堂中。
我們在Netflix上看節目時，有80%的內容都是自動推薦給你的。
據估計，亞馬遜銷售額的35%也是通過自動推薦而達成的。此外，就連Tinder以及OkCupid這類約會應用上的大部分匹配推薦也都是算法推薦給你的。
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所以，很顯然的是，儘管我們相信我們有自主決策權，但我們大多數人實際上並沒有自由選擇權。
原因之一，在於產品的設計初衷，通常都是想讓我們更衝動地行動，並且是有悖於我們可以表現得更好的判斷力的。
比如說，如果你明天要參加一個重要會議。理想狀態下，你自己會在前一天晚上提前做相關準備，然後睡個好覺。
但是，當你還沒來得及做這兩件事之前，你的手機就彈出了一條推送通知，顯示有個朋友在他的朋友圈提醒了你。「這肯定要耽誤時間的」，你在點擊這條通知之前在心裡默默地告訴自己。
但你還是忍不住點開了這條通知。點開過後，你又不停地刷新其他朋友發的朋友圈。接著，你又發現你在看一個朋友分享的視頻，而這個視頻播放完畢後，系統又給你推薦了另一些相關的視頻。
當你再看時間時，已經到了凌晨一點。
很顯然，如果你還想準備第二天的會議內容的話，很可能這一晚上就沒多少睡覺休息了。這種情況，我相信我們大多數人都經歷過。
我們會經歷這種情況的原因，在於這些產品的設計師意識到，主流的設計方式，比如消息推送以及遊戲化元素等內容，可以增加用戶參與度。
而這種方式，正是建立在我們內心對社交的需求或者我們內心裡無法抵制對及時享樂等方面，即便我們可能意識到這樣的行為會付出長期代價。
所以，雖然我們可能會感覺，這些行為背後都是自己的決策，但實際上，我們卻是被推到了這種讓自己「自由」決策的選擇面前。
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另一個原因，當我們在線選擇酒店、瀏覽約會對象資料或者網購書籍時，我們看到的內容，只不過是所有可能相關信息中的冰山一角。
雖然我們可能會說，我們是基於自身所見所聞而作出的最終決策，這應當是一種自由意志。但你可能忽視了一個事實，即系統已經為你屏蔽了99%的可能選擇。
你可能並不介意節約所有浪費在不停刷新四處瀏覽並做出最終決定的時間。然而，算法並不只是單純地幫我們找到想要的商品或信息，雖然我們可能最後在不需要算法的幫助下也能找到。
實際上，算法對我們產生的影響是非常大的，也是非常具體的，它甚至可以影響到我們將消耗什麼內容，又將消耗多少這些內容。
在社交媒體上，我們也經歷過算法的影響。大多數人都相信，是我們朋友圈的好友，主導著我們所看到的內容。
然而，同樣起主導作用的，還有算法。
2012年，Facebook展開了一項研究。研究中，Facebook主要對信息流算法稍微進行了調整，讓用戶看到更多的硬新聞（比如伊拉克戰爭等）的同時，減少他們看到和貓貓狗狗相關的軟新聞。
隨後，他們會分析到底有多少用戶點擊了界面上方的「我投票了（I voted）」按鈕（在2012年11月美國大選時，Facebook發起了一個投票活動，並在界面上方設計出一個懸浮的「我投票了」按鈕）。
該項研究對比分析了兩組數據，其中一組用戶所經歷的信息流算法是稍微進行了調整的，而另一組則保持原算法不變。研究結果顯示，對信息流算法進行調整後，用戶投票率提高了3%，從原算法保持不變時64%的投票率提高至了67%。此外，隨後的一項研究發現，這些用戶也更傾向於關注政府事務的動態。
雖然聽起來3%並不是一個很大的數字，但很多情況下，特別是2016年時的美國大選，3%足以影響最終結果。
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環顧一周，仔細想想你在購買產品、選擇社交媒體內容以及交友等方面的抉擇。只要你不是反對科技的人，算法都在無聲無息地影響你的生活。
傳統看法認為，算法可以幫我們更快更好地做出決策，從而將更多的時間花在家庭和娛樂方面。但事實上，並沒有這麼簡單的事情。
在這個美好新時代，我們大多數的選擇實際上都是預先指定的。看起來算法對我們抉擇很小的影響，綜合來看，實際上會對我們的生活產生巨大的影響。
畢竟到最後，我們這一生所做出的種種選擇，其實就真真切切地回答了「我們是誰？」這個問題。
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