【投書】當自己的策展人：別讓AI時代的演算法推薦，繼續損害你的品味和選擇

2025 年，美國文化評論家凱爾．切卡（Kyle Chayka）的著作《扁平時代：演算法如何限縮我們的品味與文化》（Filterworld: How Algorithms Flattened Culture）在台灣推出繁中譯本。切卡在書中指出，我們正處於一個由演算法塑造的文化生態中，這些所謂「個人化」的推薦機制，核心邏輯並非拓寬大眾的文化視野，而是加強可預測性與舒適性。

切卡在書中諷刺地揭露演算法背後的真正目的：「最佳結果」並非是基於使用者的最佳選擇，而是最能驅動平台經濟利益的選項，使大眾的品味和選擇愈趨扁平且單一。

單向度的人群，單向度的思維

切卡並不是世界上第一個提出「品味扁平化」的人。早在60年前，德裔美國哲學家赫爾伯．馬庫塞（Herbert Marcuse）就提出一系列的論述，針砭消費社會帶來的「單向度思維」。這一套診斷後來集結成冊，成為批判資本主義的重要文本之一。

馬庫塞著書的年代是1964年，比切卡原出版於2024的書足足早了60年。馬庫塞活在類比時代，切卡則活在數位時代，跨越一甲子的兩人，卻觀察到了相似的文化軌跡。

馬庫塞指出，西方的發達工業社會看似允諾人民享有民主自由的生活、吃不完的食物、買不完的禮品、逛不完的百貨公司、看不完的影視作品，但實際上，這些不過是自由的表象。自由消費的背後，其實是極權主義的延伸。

資本家們為了要實現解放群眾的承諾，用消費的自由覆寫了個體的自由，並且告訴所有人，「老闆開福特，你也買得起，再也無須羨慕、忌妒、憎恨上層階級的特權」。然而，馬庫塞指出，資本家所帶領的消費社會，正是創造了這種虛假的欲求（false needs），去掩蓋人們仍舊被剝削的真相。

為了想開福特、看電影、買包包、逛百貨、掛金飾、吃牛排、抽雪茄……人們被迫繼續工作，也就是回到了原先剝削他們的體系之中。

耽溺在消費社會琳瑯滿目的商品裡，人們逐漸失去反抗的意識。有得吃、有得喝、有得玩，似乎這樣過也沒什麼不好。因此，開始願意接受單向度的生活、成為單向度的人（One-Dimensional Man）。

切卡循著馬庫塞的軌跡，認為網路時代的使用者也面臨了單向度的危機。甚至，這一次的力道、廣度，遠超乎馬庫塞所能想像，全面輾平了全世界的品味和選擇，而關鍵就是因為有了演算法。

不爆紅就淘汰！演算法強化把一切壓扁的力道

過去，我們可能透過書店、音樂雜誌或實體影展，探索未曾接觸過的內容。換句話說，在演算法之前的藝術、音樂、電影、書籍等文化內容，主要受到策展人、專業編輯、導演和音樂製作人的引導。這些決策者雖然帶有個人主觀性，但同時也具備專業判斷，能挖掘具有文化價值、有深度的作品。

然而，現今社群媒體的演算法，已成為這個時代最強大的文化策展人。

現今社群媒體的演算法，已成為這個時代最強大的文化策展人。圖片來源：作者提供，Leonardo AI 繪製

2016年，切卡為《The Verge》撰寫的一篇文章〈Welcome to AirSpace〉便瞥見全球文化的同步現象。他發現，Airbnb和Instagram影響了全球室內設計的趨勢，導致世界各地的咖啡館、共享辦公空間和旅館逐漸趨於相似。

房客通常透過Airbnb的照片來選擇住宿。這些客房畫面多以明亮、簡潔、現代的風格呈現，導致房東在裝潢時傾向於模仿這種視覺效果。再加上Instagram、Pinterest 等社群平台上的家居風格分享，進一步推動Airbnb房東追求特定美學，使得這些房源即便位於不同國家，仍展現出類似的設計。

而在《扁平時代》，切卡進一步提出Filterworld的概念：演算法的推薦系統已經成為文化輸出的主導力量，如同策展人一般為大眾篩選內容，使文化趨向於一種全球同步的單一品味，而非多元發展。

如今文化的策展機制已從「人」轉向「機器」。演算法並不關心內容的文化價值，而是專注於用戶「最可能」點擊的內容。易言之，不爆紅就淘汰（Go viral or die）已成為內容產業的內在邏輯。

不爆紅就淘汰，不被推薦就消失，你連品味的選擇權，都逐漸被機器奪走。圖片來源： Sara Kurfeß ／Unsplash

社群平台正在潛移默化，影響我們的文化消費習慣

Spotify的推薦歌單、Netflix的個人化影視推薦、Instagram與TikTok推送的熱門內容，都在潛移默化地影響我們的文化消費習慣。社群媒體與串流平台藉由蒐集使用者數據與行為模式分析，使我們的文化內容的向度逐漸變得扁平。

在音樂產業，短影音（如TikTok、IG Reels、YouTube Shorts）影響了流行音樂的製作方式，歌曲需要在短時間內吸引注意，才可能被推廣給更多受眾。Spotify前首席經濟學家威爾．佩吉（Will Page）就發現：人們越來越無法忍受「太長」的歌曲，當代的流行歌曲開始出現「抖音化」的狀況。

電影與影視方面，許多影視作品在拍攝時，已刻意設計成適合社群媒體傳播。許多作品被剪輯成適合手機觀看的格式。美國視覺藝術家Eric Groza就曾利用Adobe AI工具，將日本經典的賽博龐克動畫《阿基拉》（AKIRA）改成適合手機觀看的9:16直式影片。

新聞與內容創作也一樣，記者與媒體必須考量標題與內容是否符合社群平台的演算法，以確保文章能夠獲得較高的曝光率。當代的媒體機構甚至提倡SEO（Search engine optimization，搜尋引擎優化）的撰稿格式，目的是在流量為王的眼球時代，衝高文章的排名、博取大眾的注意。

理論上，社群媒體與串流服務應當促進文化的多樣性。但切卡反而質疑，在演算法的運作下，反而成為過濾機制，優先推動符合市場收益與廣告投放效益的內容。如同60年代資本家藉由消費鞏固剝削的實情，現今的科技巨頭則利用演算法，調度著人們的注意力貨幣。

與他人實體的交談不僅能拉近彼此，更能促進思想的碰撞與拓展。圖片來源：fizkes／Shutterstock

成為自己的策展人

若要脫離扁平化的品味，切卡提倡一種他稱為「演算法斷食」（algorithm cleanse）的實驗：在沒有演算法推薦的情況下使用網路。

切卡的觀點與近幾年流行的數位極簡主義（digital minimalism）思潮相呼應。早在2016 年，美國喬治城科技大學（Georgetown University）的資工系教授紐波特（Cal Newport）就提出「深度工作」（deep work），主張擺脫數位干擾，以獲得更有意義的文化與生活體驗。

具體來說，切卡認為你可以做以下3件事：

1. 停止自動推薦的迴圈。這是演算法斷食的第一步：關閉YouTube、Netflix、新聞媒體的自動播放功能，以保留選擇內容的主動性。這與紐約大學（New York University）心理與行銷學教授奧特（Adam Alter）提出的停止提示（stopping cues）概念類似。主動設置停下來的提醒，避免漫無目的左滑右滑，最終陷入演算法的溫水煮青蛙陷阱。

2. 主動尋找異質文化內容。你可以有意識地搜尋非主流或冷門的書籍、音樂、電影，以擴展文化視野。切卡認為更重要的是多參與線下文化活動，如獨立書展、藝術展覽、文學論壇、沙龍講座，以獲取更具深度的文化體驗。這些場域是高度異質的組成，如同科技與社會研究學者特克（Sherry Turkle）所說：與他人實體的交談不僅能拉近彼此，更能促進思想的碰撞與拓展。

3. 支持獨立創作者與文化機構。最後一步，你可以訂閱或贊助支持小型媒體與創作者，使多元聲音得以存續，讓創作者不必完全迎合演算法，能夠維持作品的獨立性。切卡認為，人們需要重新理解「資訊／知識」的價值。若是人們只想獲得免費資訊；那麼，就會面臨現今生成式AI帶來的資訊廚餘（AI Slop）。好的作品需要時間的養成，也需要金錢的投注，特別是對剛起步、小型創作者、獨立文化機構而言，更是如此。

科技再如何進步，最終的發展都需要回應「人類自身」。60年前的馬庫塞對消費社會的批判，呼籲人們應該勇敢拒絕資本家建構的虛假需求；如今，AI時代的人們也面臨一樣的問題。切卡呼籲人們關閉自動推薦系統、拒絕讓演算法成為文化策展人。AI時代的人們應該學習主動選擇攝取的內容，成為自己的策展人。

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