📝📝：品味的扁平化，60 年前就開始了｜AI 時代的演算法推薦機制，如何進一步損害人們的品味和選擇？

本文原刊載於《獨立評論@天下》標題為《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）的一本著作將在台翻譯成中文

《扁平時代：演算法如何限縮我們的品味與文化》
（Filterworld: How Algorithms Flattened Culture）

切卡指出，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，其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。

單向度的人們，單向度的思維

關於「品味的扁平化」，切卡並不是歷史上首次提出的人。

早在 60 年前的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：

《單向度的人：發達工業社會的意識型態研究》
（One-Dimensional Man: Studies in the Ideology of Advanced Industrial Society）

馬庫塞著書的年代是 1964 年，比切卡的書（原文於 2024 出版）足足早了 60 年。然而，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同樣的文化軌跡。

馬庫塞指出，西方的發達工業社會（Advanced Industrial Society），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；實際上，馬庫塞認為這些不過是自由的表象，自由消費的背後實則是極權主義的延伸。

資本家們為了要實現解放群眾的承諾，用消費的自由複寫了個體的自由，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、抽雪茄等，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）。

切卡的書循著馬庫塞所觀察到的，他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，全面性地輾平了全世界的品味和選擇，正是因為有了演算法。

演算法強化扁平的力道：不爆紅就淘汰

在過去，我們可能透過獨立書店、音樂雜誌或實體的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、電影等文化內容的發展，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。

2016 年，切卡為《The Verge》撰寫的一篇文章〈Welcome to AirSpace〉便有瞥見全球文化的同步現象。

切卡發現，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，這些客房的照片多以明亮、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，指稱演算法的推薦系統已經成為文化輸出的主導力量，如同策展人一般人們篩選內容，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。

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，使我們的文化逐漸扁平化了內容的向度。

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，才可能被推廣至更廣泛的受眾。Spotify 前首席經濟學家威爾．佩吉（Will Page）就發現：人們越來越按耐不住「太久」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

許多影視作品在拍攝時，已開始刻意設計「適合社群媒體傳播」的概念。當代有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 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

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，其目的只為了要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 年代的資本家，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。

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體驗。

具體來說，切卡認為有以下三件事能做：

停止自動推薦的迴圈

這是演算法斷食的第一步：關閉 YouTube、Netflix、新聞媒體的文章自動播放功能，以保留內容選擇的主動性。

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。

主動尋找異質文化內容

接下來，主動（甚至刻意）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。

支持獨立創作者與文化機構

最後一步，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。

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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，切卡對此則呼籲：關閉自動推薦系統、拒絕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。