前几天我打开音乐App，首页推荐的第一首歌，正好是我这几天特别想听的那一首。不是一首热歌，不是榜单上的，是一首很小众的、十年前的老歌。我愣了一下，然后点开听。听完又看了一眼推荐的下一首，也是我喜欢的。再下一首，还是我喜欢的。
按理说我应该高兴。算法越来越懂我了。但那天我听完歌，心里有一种很奇怪的空。不是不开心，是那种被掏空了一下的空。我在想，我到底是喜欢这首歌，还是算法知道我可能会喜欢这首歌，然后把这首歌放在我面前，我就顺理成章地喜欢了。
这两者的区别，比听起来大得多。
一、算法是怎么知道你喜欢什么的
推荐算法其实不神秘。它做的事情很简单：观察你过去的行为，然后预测你未来的偏好。
你点开一首歌，它记下。你听了三十秒就切掉，它记下。你把这首歌循环了三遍，它记下。你收藏了，它记下。你在某个深夜反复听同一首歌，它记下。你在地铁上听的和在家里听的不一样，它记下。它把所有和你类似的人也拉进来，看他们喜欢什么，然后推荐给你。
算法比你更清楚你的行为。你以为你是随机的，其实你的随机也带着模式。你喜欢的音乐类型、你常听的时段、你对新歌的接受速度、你在什么情绪下会循环某一首歌，这些它都算得出来。所以它推荐得越来越准，越来越准，准到你会觉得，它是不是在偷看我的脑子。
但问题就出在这里。算法了解的是你的行为，不是你的口味。口味是一种慢的东西，它是你经过很多次试错、拒绝、犹豫、改变之后，一点点长出来的东西。而行为是一种快的东西，它是你在某个具体情境下的反应。算法可以用行为预测行为，但它没法替你长出属于你自己的口味。
更麻烦的是，算法不只是预测你的口味，它在塑造你的口味。
二、当喜欢变成被喜欢
这里有一个很微妙的循环。你点开了一首歌，因为你好奇。算法记住了。第二天它给你推了十首类似的。你点开了其中三首，觉得还行，顺手收藏了一首。算法更确定了，第三天它推给你二十首。你开始觉得，我好像真的喜欢这个类型。
但你有没有想过，如果你当初没有点开那第一首，如果你当初看到的推荐是另一个类型，你的口味会不会是另一个样子？
你的口味，一部分是你天生的，一部分是你的经历塑造的。而算法正在越来越多地参与这个塑造过程。它像一个很体贴的管家，每天把你可能喜欢的东西放在你面前，把你不喜欢的东西藏起来。久而久之，你接触到的世界就越来越窄，越来越舒服，越来越像你自己。你以为你在探索，其实你只是在一个越缩越小的圈子里打转。
这叫信息茧房。但我觉得信息茧房这个词有点重，其实更贴近的是另一个词：回音室。你在里面说的话，你听到的都是你自己。你喜欢的音乐，你听到的都是你喜欢的。你认同的观点，你看到的都是认同的。你越来越确信自己是对的，因为你从来没有真正遇到过一个让你难受的、无法反驳的、你必须重新想一遍的东西。
所以当算法推荐给你一首你喜欢的歌的时候，那份喜欢里可能有一半是它替你准备好的。你以为是你选的，其实是你选的选项是它给的。自由选择的前提是选项足够多，而算法最擅长的事情，就是让你觉得选项很多，实际上它一直在收窄。
三、口味的形成需要摩擦
我说这些，不是想说算法有多坏。算法是一个工具，它没有道德。问题在于，我们太容易沉浸在它的贴心服务里，忘了口味的形成需要摩擦。
你想想你小时候是怎么形成自己的口味的。你可能在收音机里听到一首完全听不懂的歌，一开始不喜欢，但听了几次，突然某一刻就进去了。你可能在朋友的CD架上翻到一张你不认识的专辑，出于面子借回来听，听着听着就成了你的珍藏。你可能在网上看到一个陌生人的评论，说这张专辑有一首歌特别适合下雨天，你抱着试试看的心态去听，果然被打动了。
这些时刻都有一个共同点：它们不是为你准备的。它们不在你的舒适区里，不在算法的推荐列表里，它们是你偶然撞上的。正是因为撞上，你才有机会知道自己原来会喜欢这个。你的口味范围被扩大了，不是被确认了。
真正的喜欢，往往是从不喜欢开始的。你先觉得奇怪，然后觉得还行，然后觉得有意思，最后觉得离不开。这个过程叫养成。而算法给你的喜欢是即时的，你一听就喜欢，再听几遍就腻了。为什么腻？因为你从来没有和它较劲过，你从来没有为它付出过。太容易得到的东西，人的本能就是不珍惜。
四、如何在算法里保留一点自己
我没有要你把所有App都卸载了，那既不现实也没必要。算法带来的方便是真的，它确实帮我省了很多找歌的时间，也确实带我发现过一些我原本不会遇到的音乐。我要说的只是：你可以偶尔主动一点。
比如，每周花半个小时，听一张算法不会推荐给你的专辑。你可以从朋友那里要一个推荐，可以从某个老榜单上找一个你从来没听过的名字，可以在某个书店的角落翻一张封面好看的CD。听完之后，不管喜不喜欢，你都赚到了。喜欢了，你的口味多了一块；不喜欢了，你也知道了自己不喜欢什么，这也是收获。
比如，偶尔关掉推荐，打开搜索框。想听什么就搜什么，哪怕是一个模糊的念头。不要等算法告诉你今天该听什么，而是你自己有一个想听的东西，主动去找。这个动作很小，但意义不一样。前者是接受，后者是选择。
比如，对每一个推荐都保持一点怀疑。不是怀疑算法有恶意，而是提醒自己，这个推荐是它算出来的，不一定是我要的。听完之后，自己判断一下，我是真的喜欢，还是它让我觉得我应该喜欢。
这些事听起来都很小，但它们的意义在于，它们在提醒你：你有自己的口味。你的口味不只是你喜欢什么，还包括你不喜欢什么，以及你为什么不喜欢。最后这一部分，算法永远算不出来，因为它是你独有的。
那天听完歌，我把推荐列表退了出来，打开搜索框，随手输了一个我十几年没听过、几乎快忘了的乐队名字。搜索出来，只有几首歌，也没有推荐。我点开第一首，听了两分钟，觉得一般。但我还是把它听完了。听完之后我心里踏实了一点，因为至少这两分钟是我自己的，不是别人替我选的。
算法越聪明，我们越要笨一点。笨一点，慢一点，偶尔乱一点。你偶尔走走没走过的路，才会知道世界上还有很多你没见过的东西。这大概就是在一个被算法安排得妥妥当当的时代里，我们还能为自己保留的最后一小块地方。