刚在淘宝浏览衬衫，抖音就刷到同款穿搭；昨晚闲聊露营装备，今早购物软件便收到帐篷推送……当算法精准捕捉到个人的喜好、需求，我们真的该习以为常吗？

算法拥有“读心术”

所谓算法，其实就是解决特定问题的具体步骤和方法。商业上常见的推荐算法，则是通过分析用户行为、偏好及内容特征，精准匹配用户需求，自动推送个性化内容或服务的一种技术手段。

简单来说，算法就像一位“潜伏”在网络中的观察者，用户为萌宠视频停留30秒，在购物APP反复对比商品价格，在新闻页面跳过体育板块，甚至深夜三点搜索“失眠怎么办”……这些行为都会被算法一一捕获，从而完成对用户的精准“数字画像”。

正是有了“数字画像”，商业平台就能预判用户下一次点击的方向，把它认为用户喜欢的内容、商品、服务，主动送到眼前。

当然，这种精准推送的背后，是互联网时代的必然选择。毕竟，每天有上亿条信息在网络中流转，如果没有算法的筛选，人们可能真的会在信息海洋中迷失方向。这就像书店店员会根据用户的阅读习惯推荐新书，算法的初衷是帮人们从海量信息中快速找到“心头好”。

“懂你”背后有陷阱

不可否认，算法之下的数字生活变得更加“高效”。

然而这份“高效”背后，也隐藏着难以察觉的风险。最典型的便是“信息茧房”的形成：如果用户偏爱某类观点的新闻，算法就会持续推送同类内容，久而久之，他的信息流里只剩下认同的声音，不同的视角、多元的思考被彻底屏蔽。就像只吃一种食物会导致营养不均衡，长期被困在信息茧房里，人们的认知会逐渐固化，甚至变得偏执狭隘——你可能永远看不到反对的观点，也意识不到世界的复杂多元。

此外，算法的“消费诱导”更是防不胜防。它会精准捕捉用户一闪而过的欲望：偶然点开的口红测评，会变成购物车里不断上新的色号推荐；随手搜索的健身器材，会成为首页持续弹窗的促销广告……在算法的“连环推送”之下，不少人会稀里糊涂下单一堆并非真正需要的商品，陷入“冲动消费”的循环。

更令人担忧的是个人信息的泄露风险。为了得到用户的“数字画像”，算法需要收集地理位置、消费记录、社交关系，甚至生物特征等敏感数据。这些数据一旦被黑客窃取或平台滥用，轻则遭遇精准诈骗、价格“杀熟”，重则面临行踪暴露、隐私泄露的安全威胁。

要做算法的“主人”

面对无处不在的算法，公众并非只能被动接受。掌握这些小技巧，就能在享受便利的同时规避风险，成为数字世界的“清醒者”。

守住数据边界是第一步。下载APP时别急着点“同意”，仔细阅读隐私政策，关闭不必要的权限——你的位置信息、麦克风权限、相册访问权，不该成为平台推送的“祭品”。定期清理浏览记录、搜索历史和缓存数据，给算法的“画像库”减减负，能有效降低信息泄露风险。

主动打破信息茧房也很重要。不要让推荐页成为信息的唯一来源：刻意关注不同领域的账号，阅读观点对立的文章，和背景各异的人交流。就像饮食需要荤素搭配，信息获取也该多元平衡，这样才能避免认知的单一化。

试试“反向训练”算法也很有趣。如果发现推送内容过于单一，偶尔浏览些陌生领域的内容；遇到不感兴趣的推荐，直接点击“不喜欢”或长按屏蔽，用主动行为对算法说“不”。

推荐算法是数字时代的产物，它既非洪水猛兽，也非完美工具。与其抱怨算法“算计”，不如学会与它共处，善用它的便利提升生活效率，警惕它的陷阱守护认知自由。

（作者系中国计算机学会科学普及工作委员会委员）