喂养

本文讨论了算法如何通过不断学习用户数据来提高精准度，同时探讨了这种机制对用户个性化体验和隐私的影响。算法的训练依赖于持续的数据输入，这一过程被业界称为“喂”，即不断地将数据喂给算法，使其学习、适应并自我完善。同时，人们在使用应用程序的过程中，实际上也在向产品提供数据，而应用程序则开始逐渐地“喂”用户个性化的信息。

现实中，我们也像外卖小哥一样被困在各种算法系统中。例如，抖音和今日头条根据用户的观看时长和偏好，推送个性化的内容。随着时间的推移，系统会限制用户的视野，只展示符合其偏好的内容，而忽略那些可能激发新兴趣的未知领域。系统会不断试探用户的喜好，并根据用户的反应来更加精确地判断，最终可能比用户更了解自己。

尽管算法通过了解用户来提供更精准的服务，但这也是以牺牲用户隐私为代价的。在信息大爆炸的时代，选择一个未经过滤的信息流可以防止我们被过度卷入，让我们接触到更多新奇且不可预知的事物。最后，作者认为每个人都能找到适合自己的工具，有时候简单粗暴的方法更为有效。