就在刚刚过去的2017年初，你一定收到过不少网站或者软件发给你的“年度总结”吧？

打开知乎，它会告诉你在过去的2016年，你回答了哪些话题，点赞了哪些答案；打开你常用的音乐app，它会告诉你去年听了多少首歌，某一天你听了某首歌快一百遍，可能连你自己都忘了，翻看日历才知道，那天你失恋了，悲伤的歌曲放了整晚；打开支付宝，看着去年一整年的消费情况，不禁会“扪心自问”：我哪儿来的这么多钱啊？

Facebook庆祝创立十周年的时候，就曾推出过一个名叫“A look back”（回首好时光）的十年总结，你注册Facebook以来的重要时刻：最受关注的一条状态、点赞最多的评论、生日的留念、毕业集体照等等，都会被自动浓缩成1分钟影片。很多Facebook用户分享了属于自己的“一分钟十年总结”，原因惊人的相似：这和我以为的自己好像不一样。

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苏格拉底曾说：认识你自己。这可不是一件容易的事情。跟人比起来，机器不会说谎，它们中立、客观而又理性，人却会有意识的选择性记忆和遗忘，甚至扭曲和改变自己的记忆。也许，在某种程度上，机器比你自己会更加“了解”你，在互联网时代下，智能设备、社交媒体和各种app已经让人类的各种活动一一转化为数字，而数字背后，是一个让你也许感到有点陌生的自己。

人人都有“自动化偏见”，不仅是因为人是会犯错的动物，人的视野之中也存在着很多盲点。我们无法回答一些简单的问题：上周这个时间我在做什么，我每天运动多长时间？同时，我们的脑力也束缚我们只能根据已有的信息作出判断，即使信息足够全面，我们还是会受到各种认识程度、偏见的影响。

而数据却客观记录下了我们的所作所为和所思所想。作为全球最大的流媒体音乐服务商，掌握着大量用户数据的Spotify最近展出了一系列户外广告，这些广告在让人会心一笑的同时，也不禁会让人产生一种被人窥见心事的感觉，比如下面这条还算暖心的问候：“致那 3749 位在英国脱欧这一天播放 《It’s the End of the World As We Know It》的朋友们：坚持住”，还有这条可能把人拉回痛苦回忆的：“亲爱的某某，你在情人节听了《Sorry》这首歌42次，你还好吧？”

《福布斯》杂志记者克什米尔·希尔（Kashmir Hill）在承认数字设备强大的统计能力的同时也不禁表达出了一种迷惘：“啊，多亏了那些聪明的软件，原来我最幸福的时候是在酒吧里喝酒；最不幸的时候是在飞机上、在工作中；星期日是我最开心的一天，其次是星期三；我跟前男友互动比跟现男友的互动更快乐。但，我该怎么做？这意味着我应该工作时多去酒吧待着，优化我的幸福感吗？还有，我应该重新考虑跟男朋友的关系吗？”

也许在未来，会出现大批接收个人行为数据并提供分析服务的公司，就像针对企业的咨询公司一样，普通人也可以从你使用过的社交软件或其他应用程序上下载你的个人数据，打印发送给个人数据分析公司，如同去医院拿着自己的病例、体检报告一般，交给专家来诊断后，优化你的社交行为——不过，这样真的好吗？

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有一种说法是，互联网正在从“搜索”的时代进击到“发现”的时代。以前在“搜索”时代中，我们明确地知道我们要找什么东西；而在“发现”时代，那些你并没有意识到你想要或真正“有益”于你的东西，主动找上了你。

情况不仅仅是一个年度总结报告，基于统计的数据，让你过目之后了解自己的时间和精力的具体去向之后，更清晰地认识自己或者反思自己是不是应该注意健康、多运动、学会理财等等了。“发现”的时代，这些判断，机器早帮我们下好了，而且时效性更高、更具体、也更专业。

其实细想一下，我们的数据信息早已在某种程度上被利用了。有多少你使用过的产品中的功能是基于对你的认识的？以“猜你喜欢”为代表的，基于用户行为的推荐系统就是一个很好的例子。如同Google推出的Google Now，这款应用在全面了解用户数据之后，免不了要对用户“指手画脚”一番。

这得益于机器学习，机器能在不同场景中认识到相似性，然后由此推导出其他相似性。例如，我想推荐给你某种类型的电影，就可以采取一种 “协同过滤”的方式，即，找到一些兴趣爱好和你相似的人，你可能和他们一样给某部电影打过五星，给另一部电影打了一星。如果他们给一部你没有看过的电影五星，那么就可以通过类比推理法假定：你可能也会喜欢那部电影，然后推荐给你。Netflix绝大多数业务都得益于这种推荐系统。

再比如，亚马逊擅长搜集和分析读者使用电子书的习惯，用户在书的哪些地方做标注，是否阅读完整本书，如果没有，是从哪一页放弃阅读的，等等。由此亚马逊就了解了你喜欢读什么，不喜欢读什么。

毕竟，让用户在海量的书籍、电影中选择自己爱看的和需要的并非易事，你不得不去求助那些更懂你自己的机器。不过，尼古拉斯·卡尔的《玻璃囚笼》（The Glass Cage: Automation and Us）表达了一种警惕，机器越是了解我们，就越容易滋生人在心智上的懒惰与迟钝。可能我们不再拿着数据报告单茫然了，但也慢慢变得不需要思考，习惯性听从机器的意见了。

更重要的是，机器确实在某种程度上更懂你，但也让我们变得越来越“自我”。美国互联网活动家，伊莱·帕里泽（Eli Pariser）告诉我们：要当心网上“过滤气泡”：“我们彼此隔绝在一个个‘过滤气泡’之中，你可能会觉得很舒适，因为它是根据你的世界观、意识形态和预设进行剪裁的，但这其中的代价也可能是删除掉你不同意的观点，躲避一切你不愿面对的真相，以及错过其他可能开拓视野的信息。”——这就如同之前我们提到过“圈子的断层”和“互联网让我们更封闭”一样。

有人说新的技术必须经过三个阶段：起初，我们拿着自己的“年度总结”首先想到的是分享，只是社交娱乐，别无外用；然后，它变得流行，成为一种生活方式。最终的问题是：人类是否真正会允许数据来定义，你是谁？