搜尋引擎沒告訴你的事 [The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You] 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

Google新版隱私權條款上路
Facebook動態時報公測中
你，是否準備好迎接訊息全面個人化的時代？
和非洲死了一群人的新聞比較起來，你家門前死了一隻松鼠的消息更能引起你當下的注意。
—馬克?札克伯格﹐臉書創辦人
我們曾經以為「在網路上沒人知道你是一隻狗」，
但現在網站不但知道你是狗，
知道你最愛吃哪一牌狗食，
還知道怎樣的廣告最能撩撥你的心。
我們曾經以為Web2.0終於讓每個人都能接觸不同的想法，
但是網站紛紛使用精心設計的演算法將訊息個人化，
你可能點閱許多文章，但卻全是同一個主題，
永遠只能聽到自己的回音。
我們的網路經驗正在劇烈改變，我們造訪的網站愈來愈積極調查你的個人喜好，並且利用這些喜好來調整網站餵給你的訊息，好讓你對網站愛不釋手，把裡面的文章一篇接一篇點下去。
許多人天天都會利用免費的超大容量的電子郵件、跟朋友保持連繫的社交網站，然而要使用這些方便的服務，就得交出你的個人資訊。其中也不少人非但不介意，還十分以此為樂，凡走過哪個景點，必留下打卡的痕跡。
而如果不找一個朋友坐在身邊上網，你很難察覺原來你螢幕上的Google或Yahoo新聞和別人居然有如此大的差異。個人化消蝕了共同討論的基礎，把這個問題搬上檯面來談，是刻不容緩的要務。

作者简介

　　伊萊·帕理澤（Eli Pariser）
　　網路民運組織MoveOn.org的前執行長﹐現任理事長﹐會員五百萬人﹐是網路政治的先鋒。他目前是羅斯福伉儷學會的資深研究員﹐也與人合創Avaaz.org﹐是全球規模最大的公民社團之一。他執筆的評論曾刊登在《華盛頓郵報》﹑《洛杉磯時報》﹑《華爾街日報》的民意論壇版。他為本書所作的演講可見於TED talk網站。
　　譯者簡介
　　宋瑛堂
　　台大外文系學士，台大新聞所碩士，曾任China Post記者、副採訪主任、Student Post主編等職。譯作包括《賴瑞金傳奇》、《馭電人》、《大騙局》、《數位密碼》、《斷背山》、《人魔崛起》、《冷月》、《藍色駭客》、《永遠的園丁》、《蘭花賊》、《野獸花園》等書。

精彩书评

　　在我認識的人當中﹐對數位科技與民主程序交互作用有所研究的人裡面﹐伊萊．帕理澤不僅是見解最精闢的一個﹐他的歷練也無人能出其右。《搜尋引擎的秘密》說明電腦程式如何限制網友的眼界﹐如何更能預測網友的反應。只要你關心人類在數位世界何去何從﹐你就應該閱讀本書－－亞馬遜對你推薦的書單如果漏掉這本書﹐你就更應該詳讀。」
　　——《大腦操縱：行銷不能說的祕密》作者／道格拉斯﹒洛西可夫
　　

目录

第1章 衝高關聯度
約翰·厄文問題／點擊訊號／處處有臉書／資料市場
第2章 使用者即數位內容
閱聽大眾的興衰／新的中間人／大板／蘋果與阿富汗
第3章 注意力太集中的社會
微妙的平衡／注意力太集中的社會／探索新大陸／加州大島論
第4章 老是撞見你自己
亂猜你一通／直鑽你的弱點／深而窄的途徑／偶發事件與尋奇探險
第5章 公共事務靠邊站
雲端之主／友善世界症候群／看不見的選戰／區隔化／對話與民主
第6章 哈囉，世界！
機智王國／新型建築師／兩手策略／五百億美元的沙堡／你玩的是什麼遊戲﹖
第7章 你要的東西，全硬塞給你
能偵測同志傾向的機器人／未來早已來臨／理論的末日／天下沒有白吃的午餐／隨人蛻變的世界／喪失控制權
第8章 逃出小圈子
次文化的集錦／個人的對策／企業界能盡的心力／政府與民眾能盡的心力

精彩书摘

　　第一章
　　衝高關聯度
　　一九九四年春天，尼克拉斯﹒尼葛洛龐帝（Nicholas Negroponte）坐在麻省理工的媒體實驗室裡，邊寫字邊思考著。他是媒體實驗室的創辦人，集結了年輕的晶片設計師、虛擬實境美術師、機器人設計師，一同潛心創建未來的電子產品與工具。然而，尼葛洛龐帝思索的問題比較單純，是廣大民眾天天自問的一句話﹕該看哪一臺的節目？
　　在一九九○年代中期，電視即時播放的頻道有幾百臺，全年無休，但多數節目不是慘不忍睹，就是無聊透頂﹕廚房用品的購物節目、當紅一曲歌王合唱團的MV、卡通、影劇新聞。對任何一位視聽人而言，有意思的資訊可能僅佔極小的比例。
　　隨著頻道數目增加，常用的瀏覽頻道方式是愈來愈難以負荷。只有五臺的時候，找節目很輕鬆，但頻道增加到五百臺時，挑節目就不容易了。頻道數激增到五千的時候，搜尋五臺的老方法根本不管用。
　　但是尼葛洛龐帝並不擔心。人類還沒有被頻道擊垮，應變之道即將出爐。「電視未來的關鍵在於，」他寫道，「不應該再把電視當成電視看待，」而是開始將電視視為有內建智慧的器具。消費者需要的是能自行操控的遙控器。這種自動化的助手有頭腦，能從視聽人收看的內容當中學習，能捕捉與視聽人相關的節目。「今天的電視機能讓你控制亮度、音量、頻道，」尼葛洛龐帝敲著鍵盤。「明天應該能讓你調整鹹濕度和政治傾向。」
　　只調整電視，不夠吧？在尼葛洛龐帝憧憬的未來世界裡，這一種智慧型的仲介是到處都有，能替人類解決電視頻道太多之類的難題。智慧型仲介猶如個人專屬的總管，守在門口，只讓你最愛看的節目和主題過關。「想像一下，」尼葛洛龐帝寫道，「未來你的介面仲介能閱讀全地球的通訊社、報紙的新聞，能為你捕捉所有廣電節目，進而為你訂做一份摘要。這一類的報紙只印一份…可稱為《我的日報》。」
　　他愈深入思考這問題，愈覺得有道理。數位時代的資訊氾濫成災，對應之道是聰明、個人化、內建的編輯程式。事實上，這種智慧型仲介不一定局限在電視——他向新科技雜誌《連線》總編建議，「電腦運算界將來明確的走向是智慧型仲介。」
　　在舊金山，傑容？藍尼爾（Jaron Lanier）以惶恐的態度回應他的論點。藍尼爾是虛擬實境的始祖之一，從一九八○年代起，他一直致力於拉近電腦與人類之間的距離。在他看來，智慧型仲介的言論是荒誕不經。「你們的腦筋全秀斗了嗎？」他在個人網站上寫道，對象是《連線》雜誌型的讀者群。「『智慧型仲介』的概念既離譜又邪惡……。智慧型仲介恐將決定（網際網路）會比電視好幾倍，或是爛到不行。」
　　藍尼爾深信，由於智慧型仲介終究不是真人，這種裝置會強迫人類以彆扭、失真的方式和仲介互動。「仲介會把你有興趣的事物歸納成一個近似卡通的模式，你透過仲介的眼睛看見的世界將會是一個卡通版的世界，」他寫道。
　　另外存在的一個問題是，仲介如果要做得盡善盡美，一定非過濾掉所有廣告不可。然而，由於網路商業的活水是廣告，這些公司似乎不可能推出這種殘害利潤的仲介來自戕。藍尼爾寫道，比較有可能的推論是，這種仲介效忠的對象不只一個，是可以買通的仲介。「它們效勞的對象並不明確。」
　　藍尼爾的論點明確而振聾發聵。可惜的是，這話雖然在網路新聞群組引發一些回響，網路初期的軟體大公司卻不為所動。這些公司信服的是尼葛洛龐帝的邏輯﹕能設法從數位乾草堆裡過濾出金塊的公司，一定能在未來勝出。這些公司看得出，隨著每人接觸到的資訊種類趨近於無限多，注意力當機的時代即將來臨。想賺錢的公司必須叫用戶專心。而在注意力貧乏的世界，讓消費者專心的上策是提供精準的資訊，最好能條條切中個人的癖好、慾望、需求。在矽谷公司的走廊和資料中心裡，當時的熱門關鍵詞是﹕關聯度（relevance）。
　　當時大家急著推出「智慧型」產品。在位於瑞德蒙（Redmond）的總部，微軟公佈了一種作業系統Bob，依據的全是智慧型仲介的概念，而搞笑的logo竟然神似比爾﹒蓋茲，令人不寒而慄。在庫博蒂諾（Cupertino），幾乎在蘋果推出iPhone整整十年之前，蘋果的牛頓全新上市，標榜的是「個人桌面助理」，主打的賣點是﹕智慧型仲介正潛伏在米黃色的機殼下為你賣命。
　　然而，智慧型新產品上市之後卻慘敗。網路聊天群組和電郵通訊團中，有一群人以嘲諷Bob為嗜好。消費者受不了Bob。《PC世界》雜誌將Bob列為史上最爛科技產品的前二十五名。蘋果的牛頓也好不到哪裡去﹕雖然蘋果耗資一億餘美元開發牛頓，上市半年的銷售量卻吃癟。用戶只需和一九九○年代中期的智慧型仲介互動一下，就能認清真相﹕智慧型產品沒有那麼聰明。
　　如今，事隔十年的演變，智慧型仲介依然不見蹤影，令人覺得尼葛洛龐帝倡導的智慧型仲介革命失敗了。每天起床後，我們並沒有吩咐電子管家代為關照今日行程和喜好。
　　但這並不表示智慧型仲介不存在。它們只是被藏起來了。個人智慧型仲介潛藏在我們點閱的每一個網站底下。它們的智能是逐日增長，功能也愈來愈強，能針對我們的特質和興趣累積更多的資訊。誠如藍尼爾的預測，智慧型仲介不只效忠我們，也為Google等軟體大公司效勞，在提供資訊的同時散佈廣告。這些仲介雖然缺乏Bob那張卡通臉，我們的網路活動受它們操控的比例卻愈來愈高。
　　一九九五年，提供個人關聯度的競賽才剛開跑。把網際網路塑造成今日這種面貌的因素，或許正是各家競逐關聯度的趨勢。
　　約翰．厄文（John Irving）問題
　　只要善用關聯度的效力，財源便能滾滾而來，最早領悟這道理的人之一是亞馬遜執行長傑夫﹒貝佐斯（Jeff Bezos）。從一九九四年起，他的願景是讓網路書店「回歸小書商的時代，店員對顧客的認識很深，會向顧客建議﹕『我知道你喜歡約翰﹒厄文的書。最近有個新作者出書，我覺得他的風格和約翰﹒厄文非常接近，』貝佐斯對傳記作家說。說起來很容易，顧客一大票湧現時，店員怎麼一個個推薦？貝佐斯認為，亞馬遜需要成為「一種擅長人工智慧的小公司，」而公司運用的演算法能即時讓顧客和圖書配對。
　　在一九九四年，資訊新秀貝佐斯在華爾街上班，一家創投公司想在蓬勃發展的網路尋求商機，請貝佐斯探尋做生意的點子。貝佐斯做事講求方法，為創投團隊列舉二十種理論上能在網路上賣的商品，例如音樂、服飾、電子產品，也逐一鑽研這些產業的奧秘。一開始，圖書事業在他的名單上吊車尾，但他最後彙整資料時卻發現，開書店是二十行業當中最適合上網的一種。
　　書籍合適在網路上銷售的原因有以下幾個。第一，出版業的權力不集中，最大的書商蘭燈只掌握一成的市場。如果有哪一家出版社不願和他合作，出版社多的是，他另找願意合作的對象並不難。原因之二是，傳統書店以外的圖書銷售量已經佔大多數。和其他商品比較起來，顧客上網買書的適應期比較短。此外，不同於服飾的是，買書不需要試穿試戴。然而，網路書店的點子之所以誘人，最主要的原因是書太多了，一九九四年市面流通的書籍高達三百萬種，讓為數三十萬的CD瞠乎其後。這麼多的書，單一的實體書店絕對無法胃納，網路書店卻有辦法全部上架。
　　貝佐斯向上司提出這項研究心得時，創投卻興趣缺缺，認為賣書在資訊時代顯得好落伍。但這份商機一直在貝佐斯腦中縈繞。如果上網開一家書店，能上架的書籍是無限多，而且能提供顧客更親近、更貼心的經驗，這些優點讓邊境（Borders）或邦諾（Barnes & Noble）等連鎖大書店難以望其項背。
　　貝佐斯把亞馬遜的目標訂在強化發掘佳作的過程。他想創造的是一間個人化的書店，能協助讀者發現好書，能將好書介紹給讀者。問題是，如何達成這個目標？
　　貝佐斯開始從機器學習（machine learning）的角度來思考。機器學習是艱深的學問，但從一九五○年代開始，麻省理工和加大柏克萊等研究機構的工程師和科學家已開始鑽研。他們將這領域的學問稱為「控制論」（cybernetics）。這單字的發明人是柏拉圖，原意是一個能自我制衡、調節的體系，民主便是一例。對早期的控制論學家而言，最振奮人心的事莫過於創造能根據意見來自我調整的系統。接下來數十年間，控制論學家研究不少出演算法和理論，為亞馬遜的成長奠定基礎。
　　一九九○年，全錄的帕洛亞托研究中心（PARC）的一組研究員活用控制論思考，用來解決一種新問題。PARC的創舉常被外界推廣上市，例如圖形使用者介面（GUI）和滑鼠就是PARC的創舉。和當年走在時代尖端的科技人一樣，PARC的研究員也是最早使用電郵的一群人，收發的電郵數以百計。電郵很實用，沒錯，但缺點很快就浮現了。只寫一封信，可以向無限多的對象發送，而且費用是零，不用過多久，無用的訊息會如潮水湧現，會把用戶淹得無法呼吸。
　　為避免被上漲的洪流淹沒，PARC團隊開始研發一種名為協同過濾（collaborative filtering）的程序。他們將這種程序命名為織錦（Tapestry）。織錦程式能觀察用戶應付大批電郵的行為，看用戶打開哪些電郵，回覆哪幾封，刪除的電郵有哪些，然後運用這些資訊來調整收件匣裡的電郵順序。用戶時常點閱的電郵會被挪到上面，經常被刪除或不點閱的電郵則被壓到底下。本質上，協同過濾能節省時間，用戶不必在成堆的電郵中選閱，可以依賴程式在收件匣事先篩選。
　　織錦程式這麼好用，當然不只能應用在電郵上。開發織錦的研究員寫道﹕「本程式能應付友方傳來的任何一種電子文件。電子郵件只是一例。通訊社的新聞和網際網路新聞也屬於這一類。」
　　織錦程式將協同過濾介紹給全世界，但在一九九○年，世人對它不太感興趣。當年的網民只有幾百萬人，生態體系仍小，資訊沒有多到無法分類，頻寬也沒有大到無所不下載的程度。因此，多年來，協同過濾的使用者只有軟體研究人員和閒著沒事做的大學生。在一九九四年，如果你列出幾張你愛聽的專輯，寄給，系統會回信建議相關作品和樂評。根據該網站的說法，「每隔一小時，伺服器會處理所有來信，必要時發出回信。」這系統是串流音樂網Pandora理念的始祖，是窄頻時代的個人化音樂服務。
　　一九九五年亞馬遜開張之後，隨之而起的是一片新氣象。打從一開始，亞馬遜就將個人化服務內建於書店，一面觀察用戶購買哪些書，一面利用PARC發明的協同過濾法，即時提出建議書單。（「你想買《無師自通西洋劍指南》？要不要搭配一本《醒來全盲﹕眼傷訴訟大全》？」）追蹤顧客購買行為一段時間後，亞馬遜可以歸納出哪些用戶的品味相近。（「書性和你相似的讀者買了本週新書《西洋劍就位﹗》」）向亞馬遜買書的人愈多，個人化的段數就愈高。
　　一九九七年，亞馬遜書店的顧客總數突破一百萬。六個月之後，顧客數目成長至兩百萬。到了二○○一年，亞馬遜首度發表淨營收季報，成為最早證明網路金礦豐沛的公司之一。
　　亞馬遜能否複製街角小書店的人情味，見仁見智，但個人化程式卻相當有效。究竟個人化為亞馬遜帶來多少營收，亞馬遜的主管是守口如瓶，但主管在說明亞馬遜的成長過程時，經常提及個人化程式是成功的一大要素。
　　亞馬遜對用戶資料的追求是不遺餘力：你用Kindle讀書時，被你劃線的句子、被你翻閱的篇章、是否從頭讀到尾或略讀，這些資料全數自動傳回到亞馬遜的伺服器，可以用來向你推薦下一本書。你在沙灘上用Kindle閱讀電子書，隔天登入亞馬遜的網站，亞馬遜能針對你剛讀過的電子書，以不著痕跡的方式調整網站內容。如果你花了很多時間閱讀詹姆斯．派特森（James Patterson）最新作品，卻只瀏覽一下那本新上市的節食指南，亞馬遜網站呈現給你的讀物會以大眾驚悚小說居多，養生保健的書籍會比較少。
　　亞馬遜的用戶對個人化已經太熟悉了，該網站現在使用逆向操作的手法來多賺一點錢。在實體的書店裡，出版社可以付費讓書籍陳列在吸睛的位置，卻無法收買店員的意見。但是，一如藍尼爾的預測，收買演算法是易如反掌的事﹕只要塞給亞馬遜的鈔票夠多，你的書就能獲得亞馬遜軟體的推薦——冒充成「客觀」推薦，呈現給讀者。多數顧客根本無法辨別「客觀」的真偽。
　　亞馬遜證明了關聯度能幫助公司稱霸商場，但在網路資訊汪洋中如何淘金？兩位史丹福研究生應用機器學習的原理，後來回答了這個問題。
　　點擊訊號
　　在貝佐斯的新公司逐漸起飛之際，Google創辦人賴瑞﹒佩吉和謝爾蓋﹒布林（Sergey Brin）仍在史丹福大學忙著攻讀博士學位。他們知道亞馬遜有多成功——在一九九七年，網路泡沫鬧得沸沸揚揚，亞馬遜至少就市值而言具有數十億的身價。佩吉和布林是數學天才，佩吉對人工智慧的學問特別執著。但他們研究的主軸是﹕演算法可以提昇行銷效率，但在篩選多如牛毛的網站時，能不能也用演算法來代勞？
　　佩吉寫出一套奇特的演算法，而身為宅男的他喜歡一語雙關，所以把自己的姓加進這套演算法的名稱﹕PageRank。當年多數搜尋引擎根據關鍵字來分類網站，面對用戶鍵入的一個字，很難理解哪一網頁對用戶的關聯度最大。在一九九七年提出的一份論文中，布林和佩吉把苗頭對準四大搜尋引擎，嘲諷其中三家連自己的網站也搜尋不到。「由於稍微相關的文件可能有幾十萬條，」他們寫道，「我們希望『關聯度』的概念只涵蓋好上加好的文件。」
　　佩吉理解到，網際網路具有連結的架構，多數搜尋引擎只運用到表層的資料，其實可供開採的資料還有很多。A網頁如果連結到B網頁，等於是對B網頁「投一票」。在史丹福大學，佩吉見到教授計算論文被引用的次數，可用來概略衡量論文的重要性。他理解到，網頁好比學術論文，被其他網頁引用的次數愈多——例如雅虎的首頁——「重要性」應該比較大，被其他網頁投一票的網頁應該比較重要。佩吉強調，此一過程「善用了網路架構中的民主特質。」
　　在當時，Google活在google.stanford.edu的網站上，布林和佩吉深信，Google應該屬於非營利事業，拒登廣告。「我們認為，搜尋引擎如果有廠商資助，本質上會對廠商偏心，會偏離消費者的需求，」他們寫道。「搜尋引擎愈精良，所需的廣告就愈少，消費者不需要廣告就能找到他們想要的東西……。我們相信，廣告引來的誘因太龐雜，搜尋引擎如果要做得更加精進，必須保持透明，必須駐足在學術領域。」
　　但當他們釋出試用版以後，網站流量是垂直上昇。Google真好用——甫一推出，立即成為網際網路的最佳搜尋網站。不久後，轉型為營利事業的誘惑排山倒海而來，令兩個二十幾歲的創辦人招架不住。
　　在Google的神話故事當中，讓Google稱霸全球的功臣首推PageRank。我猜，Google喜歡這種說法，是因為聽起來簡單明瞭﹕故事結局是搜尋引擎轟動全世界，起源則是創辦人之一的一項巧思創舉。但從一開始，PageRank只是Google工程的一小部份。布林和佩吉當時已經理解出這一點﹕關聯度的關鍵——整理網路上大批資料的解決之道——是……蒐集更多資料。
　　布林和佩吉注重的不僅是網頁之間連結。一個連結出現在網頁上的位置、連結的大小、網頁存在的時間長短，全是他們關心的重點。這幾年來，Google開始將這些附在資料上的線索稱為〔訊號〕。
　　從一開始，佩吉和布林知道，在最重要的訊號當中，有些訊號會由搜尋引擎的使用者提供。如果用戶搜尋「賴瑞﹒佩吉」，然後點選第二條結果，這也算投了一票﹕此舉暗示，對這位用戶而言，第二條結果的關聯度大於第一條。他們將這種訊號稱為〔點擊訊號〕。佩吉和布林寫道，「在最有意思的研究中，有一部份將涉及運用現代網路系統現存的大批使用資料……這一類資料非常難以取得，主因是這種資料被公認是商機。」不久後，他們坐擁的資料庫之大，在全球是數一數二。
　　Google對資料的胃口很大。一碰到資料，布林和佩吉決心照單保存。搜尋引擎找過的每一網頁，每一用戶的每一次點擊，Google全記錄下來。不久，Google的伺服器裡無所不包，收集了網路疆土大部份的即時頁庫存檔。Google從這些資料當中東挑西撿，自信能從中發掘更多線索、更多訊號，可用來進一步改良搜尋結果。Google的搜尋品質部門具有一種軍方機密行動的味道，常規是儘量不見來賓，嚴守秘密。
　　「想把搜尋引擎的效力發揮到極致的話，」佩吉喜歡說，「必須教搜尋引擎明白使用者的語義，讓搜尋引擎精準找出使用者的目標。」Google不想列出幾千頁搜尋結果，只願列出一條，也就是用戶最想要的答案。但是，某一條答案對用戶A或許是完美的答案，對用戶B就不一定是十全十美。如果我輸入「panthers」，我大概想找「美洲豹」的資料，假如搜尋者換成是美式足球迷，他想找的可能是卡羅萊納黑豹隊。搜尋引擎若想提供完美的關聯度，必須先瞭解每位用戶的興趣，必須先知道我對美式足球是一竅不通，必須先認識我這個人。
　　認識用戶的的難題在於，如果取得的資料不夠充份，也無法理解個別用戶關心的是什麼樣的事物。瞭解他人的語義是一門高深的學問——想徹底明瞭，必須先摸清對方長時間以來的行為。
　　用什麼方式來認識用戶呢？二○○四年，Google想出一套創新的策略，開始推出另一種功能，提供用戶非登入不可的服務。廣受網民愛用的電郵Gmail，就屬於Google最早推出的這一類服務。媒體的焦點放在Gmail印在側邊欄的廣告，但Google開放這項服務的動機不可能只想賺廣告費。由於電郵用戶非登入不可，Google可以自由探勘廣大的資料，也就是用戶每天收發的億萬份電郵。這麼一來，Google左手握著用戶的 搜尋引擎沒告訴你的事 [The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You] 下载 mobi epub pdf txt 电子书 格式

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