现代社会中，越来越多的社交手段都在影响人们的生活。比如，Facebook塑造了用户获取信息的途径，Twitter开始左右用户对某件事情的意见，而Tinder也在不断影响着用户的约会决定。换句话说，研究员开发的算法正在积极推动人类生活的方方面面。
如今，人类的生活越来越依赖于那些所谓的“高科技手段”，从我们要在哪里看新闻到我们应该如何与身边的人沟通交流。那么，我们的行为方式是不是被自动化了呢？人类的思维是不是在逐渐模仿算法的过程呢？当算法攻击了人类的思想，未来会变得如何？
当然，事情本不应该朝着这个方向发展。在产品、人群以及大量的信息面前，人类总会显得有些手足无措。就是在这种情况下，研究员编写好了一个更快、更好、更简单的方式让我们去认识周围的世界，通过清晰的参数和简单的规则教我们来理解复杂的问题。
就这样，算法成了人类的数字伙伴，可以帮助解决我们在生活中遇到的问题，并优化我们的决策方式。当问及“我附近最好的餐厅”时，谷歌会出一个答案；当问及“我怎么才能去到目的地呢？”苹果地图会展开相关的引导；至于问到“特普朗的什么丑闻会让他成为新闻头条？”时，Facebook可能会给出一个明确答案，也可能不会。
进一步讲，如果算法或代码很了解一个人的喜好、厌恶情况，他们就能预测出每个人的需求与渴望，这岂不是很好？因为人类就可以不用浪费时间进行思考了：我们可以只看一篇适合强化自己观点的文章，与符合我们个性化标准的人去约会，还可以陶醉于想要的惊喜中。想象一下在所有的空闲时间，我们专注于做一件最重要的事情：整理数字角色，在Instagram上展示我们的身份。
Karl Marx首次提出了“人类的思想由机器决定”的观点，随后，1997年，Ellen Ullman在她名为《Close to the Machine》的书里，对我们今天面临的许多挑战做出了预测。自互联网出现开始，研究员构建的算法让人类的生活变得更加轻松，最终，我们的行为方式也将被程序化。
下面有三个算法过程，以及关于它们将如何入侵人类思维，劫持人类行为的介绍。
一、产品比较：从网上购物到约会
亚马逊的算法允许用户浏览产品并进行比较，但是作为一种旨在改善用户电子商务体验的工具，现在其作用已经远远超出了这一范围——通过把这一算法内化，这一工具已经被应用到了生活的其他领域，如人际关系。
如今的约会就像网上购物一样，在各种各样的社交平台与应用程序的支持下，用户有很多的选择。在进行功能对比之后，总会选出一个完全符合个人偏好的。在一定程度上，用户不管是网上购物还是进行数字约会，这都是穿梭于数字世界的选择幻觉中，人类都被设定为不断地搜索、评估和比较。
从更广的意义上说，在算法的驱动下，通过页面设计和代码，总是在进行更多的选择。借用Ullman的话，网络强化了这一观点，即“你是特别的，你的需求是独一无二的，而这个算法将帮助你找到一件完全满足你独特需求和欲望的东西。”
总之，我们的生活方式是对我们与互联网打交道方式的模仿。算法是一种简单的方式，因为它让我们能够处理生活中的混乱以及复杂关系：或者用一个清晰的算法框架进行处理，或者让算法帮我们做出选择。我们被迫适应并围绕算法进行工作，而不是根据自身条件来使用这项技术。
同时，这也代表着另一种生活现象，它始于一个简单的数字行为：对产品和体验进行评级。
二、人的量化：评级与评论
从优步乘车到清洁预约，几乎每件事最后的互动都会以1-5的等级评分结束。在这个社会里，我们从未关心自己表现如何，也从未与他人的期望进行比较。所以当我们突然可以量化一些东西的时候，就会产生一种难以置信的紧迫感。可以说，我们距离那个通过数字评分推动生活所有意义的世界并不遥远。
正如Jaron Lainier在《Close to the Machine》的介绍中写道的那样，“我们用自己的想法创造程序，但在使用过程中，我们会逐渐接受将它作为自然事实的思想。“这是因为技术使抽象的、难以捉摸的一些品质变得可量化。通过算法，信任转化为评级和评论，受欢迎的程度意味着喜欢程度，而社会地位便要看追随者的多少。
算法创建了一种Baudrillardian式模拟，其中每个评分均已取代了它所指代的现实意义，而数字评论更为真实，而且比现实生活体验更有意义。面对现实生活的复杂和混乱，算法帮助我们找到简化的方式，从这种尴尬的社交互动中解脱出来。
但是，当我们把编程语言、代码和算法作为我们自思想的一部分时，人性和人工智能会融为一体吗？我们习惯于将人工智能视为一种外力，而我们几乎无法控制它。如果人工智能最直接的威胁不是机器人接管世界，而是深入人类的主观意识，世界将变得怎么样呢？
三、自动化语言：关键词与流行词
谷歌可以根据关键字索引搜索结果。搜索引擎优化（SEO）基于特定的策略使一些网站居于搜索结果的顶部。就像谷歌的算法一样，人类的大脑也会基于关键字，重复和快速检索优先信息。
它最初是围绕技术构建的战略，但现在却渗透到所做的每件事情，从撰写标题的方式到如何“参与”推文，以及如何在商业和日常生活中表达自己。以支配媒体领域和创业场景的流行热词为例。快速浏览一些顶尖创业公司就会发现，吸引人们注意力最好的方式是在公司的宣传语中加入“AI”，“加密”或“区块链”。
同时，公司也在通过自己的关键词向世界表达自己的价值供他们进行评估。其中，热词越多，投资者进行投资的可能性就越高。同样，包含热词的标题会有更高的点击率，所以热词效果会大于实际内容。
技术给了我们一个清晰的模式：在线购物通过一种简单的方法来驾驭大量的选择。因此，不需要进行思考——我们只是在算法最了解的假设下运行。我们并不完全理解它们是如何工作的，因为它只是很神奇地呈现除了结果及解决方案。
在特朗普时代，假新闻，错误信息与不良社交媒体都可能存在。
那么，我们该如何鼓励批判性思维，如何激发人们对编程的兴趣，如何才能回归到老式的辩论和分歧呢？我们能做些什么来培养不同的意见，让它挑战我们的观点呢？
作为算法的使用者，而不是程序员或架构师，我们自己的智能变成了人工的。正如Douglas Rushkoff 所说，它是“程序或被编程的”。要问我们从剑桥分析公司和2016年美国大选中学到了什么，那就是反向工程舆论可以影响结果；创建一个数据，目标和机器人会导致虚假的共识世界，这是很容易的。
更令人不安的是，我们非常信任的算法——那些深深植根于我们生活中的算法，推动着每个人的选择，并且还会继续侵入我们的思维，变得越来越重要，最终主导社会的未来。如果要阻止这一切，除非我们重新成为程序员，而不仅仅是算法的用户。
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