我要评论文：鋼哥
2022年9月30日，英國於演BBC報導了一則震撼資訊科技界的法院負責新聞〈英國倫敦法院宣判社群媒體演算法的推薦內容導致英國14歲少女Molly Russel最終自殺身亡〉。
有鑒於該事件裡的宣判主角Molly Russell，是歲少l死算法誰該目前為止第一個遭到法院判決，認定因為演算法推薦的女M內容內容而死的使用者，世界各地陸續開始有不少媒體報導該議題、推薦專家學者加入討論。英國於演受理該次案件的法院負責驗屍官Andrew Walker，不以自殺說明Molly Russell的宣判死因，反而特別提到社群媒體的歲少l死算法誰該影響：
Molly Rose Russell died from an act of self-harm while suffering from depression and the negative effects of online content.（Molly Russell的死，是女M內容受到憂鬱症以及網路推播的負面內容所導致的自傷行為。）
在這次事件曝光以前，推薦人們或多或少都知道社群媒體演算法，英國於演有時會推播不合適的法院負責內容給觀看者，更甚者，宣判可能會因為這些推播的內容，而影響人們的身心狀況。
然而，從來沒有人拿出證據並且確切地宣稱「演算法推薦給我的內容就是我的焦慮症元凶」，而科技巨頭們也極力宣稱「個人化的內容，是基於使用者的習慣作為推薦的依據」。Molly Russell的不幸離世，直接敲響了資訊科技界的叩問：
在演算法的推薦機制下，使用者還有選擇的自由嗎？如果演算法推播的內容會損害人們的身心健康，那麼，誰又該為此負責？
一場於美國舉辦的聽證會也許可以回答這些問題。
科技巨頭對演算法的刻意為之
2019年6月25日，前Google軟體工程師Tristan Harris出席美國國會聽證會，說明科技巨頭所打造的演算法正在讓社會變得愈來愈極端。
Tristan多次提及演算法的推薦內容並不是偶然產生，而是刻意設計（It’s not by accident but by design.）。每個使用者開啟軟體時，會觸發屬於他的個人模型（Avatar），使用者在網路上留下的足跡，通通都會被該模型紀錄下來，作為分析行為模式的數據原料。
現今科技巨頭在競逐的是，誰的模型可以更準確預測使用者的行為，再將該行為模型賣給商人。史丹佛大學（Stanford University）教授Shoshana Zuboff將這樣的商業模式稱為「監控資本主義」（Surveillance Capitalism）。
以Google旗下的影音平台YouTube為例，每當我在觀看影片時，影片背後的演算模型也在不斷收集分析我的個人數據，演算法則會依據這些數據分析，並推薦我可能會喜歡的影片內容。
Tristan提到，「YouTube的影片閱覽數，有70%是演算法的推薦內容貢獻的。」換句話說，演算法的推薦機制，創造了一種自由選擇的假象——我所選擇的影片，實際上是一場精心設計的預測，我的每一個選擇只是為了印證這個模型的精確性。
類似的效應也能從魔術師的手法窺見。在紙牌魔術的手法中，有一種稱為「迫牌」的手法。魔術師會洗亂整副撲克牌，甚至交由觀眾洗牌也沒問題；接者，魔術師會邀請觀眾抽一張牌，而這張牌正是魔術師預設要讓觀眾抽到的牌。
換句話說，藉由魔術師的手法操作，讓觀眾有「自由選擇」的錯覺；然而，這一切都是在魔術師的操控之下，如同演算法的推薦機制。只不過，魔術師只能進行一對一的操弄，而YouTube的演算法可以一次操弄20億用戶，不分日夜、全年無休。
透過演算法讓社會變得更極端
那麼，誰又該為此負責呢？Tristan在聽證會時特提到：
The polarization of our society is actually part of the business model.（社會的極端化也是這商業模式的一部分。）
為了在平台上留住最多的用戶，科技巨頭們不斷修改平台的設計，試圖在使用者所經過的每一處創造最大的參與度。2018年，美國麻省理工學院 （Massachusetts Institute of Technology）資訊科學家Sinan Aral以2006年至2017年間，真／假資訊作為分析的數據庫，針對假新聞在推特（Twitter）上的傳播模式做了研究。
Aral團隊發現假消息（假新聞）的傳播速度、深度以及廣度，在這三個構面上都比真消息來得快速，假消息傳播的速度甚至為真消息的6倍。
而在針對不同情緒的統計上，如：信任、喜樂、期待、難過、憤怒、害怕、噁心、驚喜，發現在「噁心、驚喜」的構面上，假消息的互動（回覆）比真消息還要高得多（上圖紅色框框所示），接續下來的則是「期待、憤怒、害怕」，真假消息的互動皆差不多。
從Aral的研究可以發現，相比於正面情緒（信任、喜樂）置入負面情緒的內容（噁心、憤怒、害怕），Twitter的使用者互動率反而比較高。
在The Verge的報導也提到，臉書的演算法所投放的高互動內容也鑲嵌著憤怒、仇恨、正義魔人的言論，而浸泡在演算法黑洞裡的使用者，反而會因此變得更加極端化。該報導中也提到2016年的一份網路調查發現，臉書約有64%的使用者加入極端主義傾向的社團，全因臉書演算法的推薦所致。
此外，Tristan 在聽證會上提到， YouTube 的推薦影片前15名的關鍵字也有負面情緒的痕跡：
- 仇恨（hates）
- 揭露（debunk）
- 殺死（destroy）
- 抹滅（obliterate）
Tristan形容這是一場直衝腦幹的競爭（a race to the brainstem），演算法的推薦機制，試圖勾出人類本能的不理性衝動，而在背後的科技巨頭，則大把地收割使用者的注意力貨幣。
監控資本主義的商業模型損害了民主社會的言論環境，更糟的是，無法自拔的使用者甚至因此失去了性命；然而，真正該究責的並非是檯面上的執行長、創辦人、程式設計師，而是禁止這一套不擇手段獲取利益、榨取網路使用者數據的商業模式。
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