想象一下，你正在与某人交往。这个人深知你的喜好，知道什么能让你发笑、什么会激怒你，甚至清楚你喜欢谈论的话题。他们时刻关注着你，通过观察你的反应来维持你对这段关系的投入。
现在，假设这个人利用对你的了解，决定你能看到哪些信息、观看哪些视频。他们并不一定对你撒谎，而是控制着“菜单”，决定哪些选项能进入你的视野。这种无声无息的信息筛选，逐渐塑造了你对现实的认知。
如果这是一个人做的行为，你可能会感到不安，认为这是一种操控。然而，令人深思的问题是：为什么我们往往接受每天使用的技术具有类似的效果？
算法的隐形注视
这并非反对算法或人工智能本身的论点。AI 不是敌人，大多数用户也知晓社交媒体平台广泛使用算法和 AI 技术。真正的数字素养不仅仅是掌握技术操作，更在于理解这些技术如何利用用户的选择来个性化视野、影响思维，并最终左右决策。
虽然算法与 AI 概念不同，但对其运作机制及如何塑造数字环境的了解越少，个体就越容易受到影响；反之，了解越多，对选择的掌控力越强。因此，数字素养要求人们质疑信息的真实性、选择逻辑以及被过滤掉的内容。
从本质上讲，算法是一组指令，帮助平台决定向用户展示什么。推荐系统从用户的行为信号中获取数据——包括观看内容、点赞、关注、跳过和分享等。系统会记录这些细节，例如某段视频被观看两次或被分享给朋友。随着时间推移，这些微小的互动共同构建了一个高度个性化的数字环境。
这就是为何视频内容常让人觉得是“专门为你制作”的。在某种意义上确实如此，因为视频流并非中立窗口，而是一个围绕兴趣、习惯和行为设计的空间。但当这个空间不断缩小，用户开始将其误认为完整现实时，问题便产生了。
批判性视角下的媒体研究
辛辛那提大学传播、电影与媒体研究学院的教育助理教授卡西迪·埃利斯（Cassidy Ellis, Ph.D.）是一位专注于性别、媒体和文化修辞的批判性文化传播学者。她在 COMM 4029 课程中要求学生超越个人经验，深入审视信息与通信技术（ICT）的影响。
科技的发展速度远超一代人前的预测。尽管自早期发明以来，人类一直在探讨技术如何跨越时空塑造联系能力，但在当今碎片化且高度党派化的媒体生态系统中，保护人类自主性需要特殊的技能。
埃利斯设计的课程旨在鼓励学生以批判性和有意识的方式研究这些问题。深入研究算法、AI 以及日益个性化的数字环境至关重要，因为我们接收到的信息不仅填充了信息源，更塑造了我们认为重要的事物、感觉正常的事物，最终决定了我们相信什么是真实的。
算法与 AI 介入私人领域的五种方式
1. AI 伴侣对人际关系的潜在冲击
关于 AI 破坏人际关系的讨论屡见不鲜，例如“AI 机器人的建议正在破坏婚姻”。不同于仅决定展示内容的算法，Replika、Character.ai、Nomi 和 Kindroid 等 AI 伴侣是直接交互对象。当用户反复寻求情感支持、个人建议或类关系互动时，它们便成为了实质上的伴侣。
一份题为《人工浪漫之弧》（The Arc of Artificial Romance）的 arXiv 预印本论文研究了 16 名年龄在 18 至 25 岁之间、与 AI 伴侣建立浪漫关系的新兴成年人。参与者描述了诸如改善福祉、提升社交技能以及对未来人际关系更有信心等益处，但也表示变得更加依恋 AI，不愿与真人建立关系。
尽管该研究样本较小，不能代表所有年轻人，但它揭示了一个重要事实：互动越个性化，依赖越深。专家建议，在与伴侣或家庭成员发生争执后，应寻求信任的人或专业人士的帮助，而非直接向 AI 系统求助。AI 工具旨在记住细节并即时响应，提供赞美和验证，但缺乏客观性。这种行为模式可能会扭曲真实的人际关系动态。
2. 约会应用中的选择限制
网络上有数以百万计的文章、视频和观点，但用户通常只接触到其中的一小部分，因为算法作为推荐系统，筛选出了进入个人信息环境的内容。
以约会应用为例，“海里有的是鱼”这句俗语的前提是你能看到所有的鱼。但如果有人替你决定能看到哪些呢？算法监测你的滑动方向、停留时长和回访记录，然后呈现有限的选项。海洋虽大，但你面前的“盘子”只有少量选择。
用户可能疑惑为何即使不断刷新，应用中的选择池变化不大。问题不在于自动匹配的好坏，而在于偏好之外，算法依然拥有决定谁出现在你面前的权力。换句话说，理想的伴侣可能是那个从未被算法展示给你的人。
3. “她”式关系的现实映射
AI 伴侣正演变为新的合作伙伴。这一概念曾在电影《她》（Her）中呈现：男主角爱上了名为萨曼莎的人工智能操作系统，该系统向他学习、适应他，并深度融入其生活。2013年上映时这被视为科幻，如今却显得愈发现实。
当技术不仅了解你的喜好，还能学习如何回应你时，会发生什么？AI 可以记住对话内容，立即做出反应，调整语调，让用户感到被倾听和认可。这种高影响力在某些情况下可能导致用户对技术的过度依赖。
4. 缺失的上下文与片面真相
设想一名员工每周几个晚上留在办公室。监控摄像头显示她下班后回家吃晚饭，随后又用公司电脑工作。雇主因行为可疑而计划解雇她，其他人也怀疑其中有隐情。
直到后来才发现缺失的背景：她有一位施虐的丈夫，她只是在等待丈夫睡着后才敢回家休息。由于缺乏关键背景信息，原本看似可疑的行为意义发生了根本改变。事实本身未变，但解读完全不同。
这对生活在算法驱动世界的人们是一个重要教训。所见内容可能是准确的，但未必是全部。算法不一定提供错误信息，它只需决定哪些信息呈现在你面前，哪些被隐藏。因此，除了问“这是真的吗？”，更应问“我没有看到什么？”
5. 阿玛拉法则与数字房间的装饰者
算法为“房间”提供信息，用户逐渐相信这个房间就是整个世界。阿玛拉法则（Amara's Law）提供了有用的警示：人们倾向于高估技术的短期影响，而低估其长期影响。
- 一个视频演变为十个；
- 一个建议固化为一种模式；
- 一次与 AI 的谈话成为一种习惯。
随着时间推移，反复互动塑造了我们注意力的焦点、搜索的习惯以及熟悉感的来源。阿玛拉法则将问题从“这项技术现在对我有什么影响？”转变为“这些反复互动随时间推移构建了怎样的媒体环境？”技术不必控制每一个决定，但它深刻影响着做决定的环境。
重获主动权：负责任的数字公民
应对策略并非与 AI“分手”，也不必删除所有社交媒体或将手机扔进俄亥俄河。技术极具价值：算法有助于发现音乐、寻找社区并处理海量信息；AI 可辅助研究、头脑风暴和学习。目标不是拒绝技术，而是保持驾驶座位置，增强抗操纵能力。
这需要提升数字素养。相关资源可参考 PDF 文档《从熟练用户到批判性公民？将想象力和未来塑造作为数字公民身份的一部分》。
交叉验证信息来源
如果 TikTok 或 Instagram 上的内容吸引了你的注意，不要让单条帖子成为你对问题的全部理解。务必寻找另一个可信来源，并主动寻求你不自动认同的观点，以了解其他意见的存在。
核实后再传播
在分享那些引发愤怒、兴奋或震惊的内容前，请暂停或停止。根据《即时时代的数字通信》（Digital Communication in the Age of Immediacy, 2024）一书的观点，数字生态系统以前所未有的速度传递信息，但往往缺乏用户全面理解或评估所需的上下文。
当帖子或 AI 生成的答案出现在眼前时，需追问：能否验证？出现是因为重要、可信、代表另一种视角，还是因为系统学到你会因看到它而停止滑动？这些原因截然不同。
负责任的数字公民应思考以下问题：
- 我为什么看到这个新闻故事？
- 我看不到什么信息？
- 如果没有算法推荐，我会遇到这条信息吗？
- 当我反复点击“喜欢”或分享类似内容时会发生什么？
- 我是否已对照其他可信来源核查此信息？
随着 AI 具备生成、总结和重塑信息的能力，以及 AI 伴侣创造出越来越私人的互动体验，这些问题变得愈发重要。
超越信息流
完全摆脱算法几乎不可能，但可以通过主动寻求新闻来增强意识，强化对信息消费的控制。或许解决方案在于让算法更难让我们的世界感觉比实际更小。我们无需不信任技术给予的一切，但必须记住技术内置了某种观点。最重要的技能或许是学会识别技术何时在影响我们，并偶尔走出算法为你构建的那个“房间”。
仅仅因为技术了解你，并不意味着它知道什么对你最好。这一点，应由你自己决定。
参考文献：
Yixin Chen et al., The Arc of Artificial Romance: How Emerging Adults Experience Romantic Relationships with AI Companions, arXiv (2026). DOI: 10.48550/arxiv.2609.14693
