首先，咱们进入第一部分，说说书中带来的第一个提醒，这个提醒针对我们个人。作者说，要当心算法将我们引入价格歧视。价格歧视，是一个法律经济学的专有名词。这里的歧视是个中性词，不带有任何贬义，它的意思是区别对待。价格歧视，指的就是价格上的区别对待。
举个例子，很多人去健身房办过会员卡，除了一些大牌的连锁健身房，大多数小健身房的办卡流程都是不透明的。一个销售员先向你展示一套会员定价目录，然后告诉你，我们现在正在搞活动，会给你一些折扣。最后，你以比标价更低的价格办了卡。直到某一天，你跟身边健身的伙伴聊天时才知道，别人是跟你同一天办的卡，但办卡的费用，比你更低。
同一件商品，同一个时期，卖给几个人的价格却不一样，这种因人而异的定价方式，就叫价格歧视。
要想实现价格歧视，有两个条件，第一，是差别化的定价能力，也就是判断消费者的购买意愿和支付能力，并且针对每个人单独定价。说白了就是察言观色，看人下菜碟。健身房里，销售员做的就是这个工作，他的目标是弄清你的保留价格，也就是你愿意为这件商品支付的最高价，只要这个保留价格高于商家的成本价，那这笔生意就有得做。比如一张健身卡成本是800块钱，有人有迫切的健身需求，不在乎钱，愿意出2000，而有人觉得健身可有可无，只愿意出1500。那这两笔生意都是划算的，只是赚多赚少的问题。
价格歧视的第二个条件，是有限的套利空间。为了避免这些花1500办卡的人，把健身卡用1600的价格，转手卖给那些愿意出2000的人，健身房会制定一个规定，就是会员卡转让必须向健身房交500元的转卡费。说白了，就是确保这笔差价只有健身房能赚，别人赚不到，防止消费者之间倒买倒卖。也有的商家是采取转手后取消售后服务，或者像飞机票那样，索性不允许倒卖，目的都是提高买家之间的交易成本，限制套利空间。
当然，你在健身房里的遭遇，只是价格歧视的一种表现方式。再强调一遍，价格歧视不是个贬义词，只要是同一种商品的区别定价，在经济学上都可以称为价格歧视。比如拿着学生证去公园，门票可以打折，减肥药的厂商可以针对有潜在需求的人派发优惠券，航空公司可以针对订票的时间不同，给予一些不同的票价折扣，等等。
有关价格歧视，是个非常复杂的命题，我们在这里就不多说了。作者担心的事，不是那些促进市场交易，提升商家效率，并且让消费者拿到实惠的价格歧视，而是像健身房里那样，有点趁人之危的价格歧视。也就是没有统一的明码标价，而是根据消费者的需求程度和承受能力，故意抬高价格。消费者从中是得不到实惠的。
你可能会说，网络的出现，不是恰恰让价格歧视无所遁形了么？这是一个公开透明的交易环境，我们可以货比三家，找性价比最高的选择。但是别忘了，算法的本质工作，就是像健身房里的推销员一样，来了解我们的信息，它可以通过你在网上的一举一动，分析出你到底需要什么，你的经济能力如何，愿意为这件商品掏多少钱。这些以前需要通过大量的人力沟通、调查才能完成的工作，已经被算法轻而易举地搞定了。这就给一些别有用心的商家提供了可乘之机。
最著名的例子是2000年，美国亚马逊搞的一次大数据杀熟。当时，一款 DVD碟片，对老用户的报价是26.24美元，但对新用户的报价是22.74美元。被发现之后，亚马逊官方马上发出声明，说这只是一次技术测试，公司会把多花的钱返还给顾客。
再比如2012年，《华尔街日报》曝光了办公用品公司史泰博的价格歧视行为。史泰博采取的方法是，看地图。先看你所在的位置附近，有没有卖办公用品的实体店，假如方圆20公里之内都没有，就说明你大概率不会跑到20公里之外去专门买办公用品，只会在网上买，史泰博的网上商城，就会给你显示一个高价。注意，在这个场景里，算法针对的不是一个人，而是居住在这个区域里的一群人，即使你问问邻居，他们拿到的也是同样的报价，完全不会引起你的怀疑。
真正让作者担心的，不是亚马逊和史泰博的个案，而是从亚马逊到史泰博，所呈现出来的趋势。越来越强大的算法，已经让价格歧视来得越来越悄无声息，难以察觉了。而且这背后，还释放出一个更值得注意的信号，就是算法正越来越了解你，但它到底有多了解你，你自己却一无所知。算法是个黑箱子，我们和它之间，信息完全不对称。
它可能很懂你。有个真实的故事，说的是美国塔吉特超市数据系统。这家超市曾经给一个高中女生寄送了一些生育用品的优惠券，女生的父亲很愤怒，把超市狠狠地指责了一顿。但是几周后，这位父亲又向超市道歉，因为他发现，他女儿真的瞒着他怀孕了。塔吉特超市的数据系统里，记录了25种孕妇最常购买的商品，再对比这个女孩的购物记录，系统就可以猜出来，女孩很可能怀孕了。换句话说，塔吉特超市的数据系统，比这个女孩的父亲更了解她。
但是，它也可能很不了解你，比如 Facebook，搜集了用户的98项数据，包括年龄、收入、家庭情况、信用等级等等，按理说应该很了解你，但是，它也经常向用户推送一些错得离谱的广告。比如你前两天，很不情愿地被朋友拉着看了《速度与激情》，而 Facebook 却一厢情愿地把你当成跑车达人，整天向你推送跑车广告。这有可能是算法真的很傻，只注意到了相关性，也有可能是在装傻，故意把你包装成跑车爱好者，因为这样的你，对于他们来说更值钱，广告商愿意出更多的钱购买你的信息。
算法到底有多了解你，咱们并不知道，但可以肯定的是，它以后会越来越了解你。自从我们上网的那一刻起，就等于走进了羊圈，这些信息就像割羊毛一样被算法搜集走了，你的每一个行为，都伴随着一轮收割。
说到这，我们可以开个脑洞，假如算法发展到极致，会是什么样？答案并不是多了一个很了解你的私人管家，而是在云端生成了另一个你。
有一部英剧叫《黑镜》，其中一集讲了这么个故事。说一对夫妻，丈夫出意外去世了，算法就根据丈夫生前的网上数据，在云端模拟出了一个程序，这个程序里记录着他的全部习惯，包括喜欢听什么音乐、吃什么东西、被开玩笑时会做出什么反应等等。这个程序每天陪妻子聊天，渐渐的，妻子甚至以为这套程序就是自己的丈夫。
当我们每天打开电脑或者看手机的时候，云端的另一个你，可能正在成形，它正在一步步地观察你、模仿你，越来越像你。这可不是阴谋论，而是算法发展的客观逻辑，当这个“你”完全成形之后，就意味着我们的全部行为习惯，都已经存在云端，且不说它会产生什么后果，这件事本身，已经足够引起我们的重视了。
但是，算法技术毕竟已经成为现代商业的基础设施，我们又不可能因为一个理论上存在的风险而拒绝算法。这本书的价值就在于，把算法的隐患以及其中的逻辑展现给我们，给读者赋能，同时，发起议程设置，建议我们尽早把控制风险的解决方案提上日程。
作者也发出了两点方向性的呼吁，第一是加强隐私保护意识，免费的东西可能更昂贵，要知道网购平台、社交软件、手机应用，这些服务并不是白用的，只不过我们支付的不是钱，而是个人信息。第二是呼吁商家尊重用户的知情权，比如使用弹窗广告时，要告诉用户点开后，会获取到你的哪些数据，在区别定价时，也要告诉用户，这是针对某一类用户的个性定价，不是统一的市场价。
好，以上是第一部分内容，作者对个人作出的提醒，总结一下，算法正在变得越来越强大，越来越了解人。但我们和算法之间，却存在严重的信息不对称，这给别有用心的商家提供了可乘之机。我们要对此予以重视，加强隐私保护意识，并且呼吁商家尊重用户的知情权。
