當我們開始給演算法寫信的時候

想像一下，你在社群媒體上發一則貼文：「親愛的演算法，請多推薦一些美食內容給我，政治新聞可以少一點。」然後，你的動態消息真的開始改變。

這不是科幻情節，而是Meta旗下Threads平台剛在美國推出的「Dear Algo」功能現實。用戶只需在貼文中寫下「Dear Algo」，接著說明自己想看到什麼類型的內容，演算法就會嘗試調整推薦內容。

從用戶「駭客」到官方功能

有趣的是，這個功能並非Meta憑空想像，而是觀察用戶行為後的產物。在官方功能推出前，用戶就已經自發性地在貼文中使用「Dear Algo」這個詞，試圖影響演算法的推薦邏輯。

換句話說，用戶先「駭」了系統，企業再將這種創意行為制度化。這種由下而上的功能開發模式，反映了社群媒體平台與用戶關係的微妙變化。

該功能已在澳洲、加拿大、紐西蘭和英國測試，現在正式在美國上線。Meta表示會根據社群回饋持續改進，再決定是否更大範圍推廣。

演算法從黑盒子變成對話夥伴

傳統上，社群媒體的演算法就像一個黑盒子——用戶不知道為什麼會看到某些內容，也無法直接影響推薦結果。但「Dear Algo」改變了這種單向關係，讓演算法從一個不透明的系統，變成可以「溝通」的對象。

這種轉變在華人社會可能格外有意義。華人文化中，「察言觀色」和「心領神會」是重要的溝通方式，但數位世界卻要求更直接的表達。「Dear Algo」功能某種程度上橋接了這種文化差異，讓用戶可以更明確地表達需求。

透明度與隱私的新平衡

然而，這種「演算法透明化」也帶來新的思考。當用戶主動告訴平台自己的偏好時，實際上是在提供更多個人資料。我們是在用隱私換取個人化體驗的控制權嗎？

另一個問題是效果的不確定性。寫了「Dear Algo」，演算法真的會按照用戶要求調整嗎？還是這只是一種心理安慰劑效應？這種期待與現實的落差，可能創造出新的用戶挫折感。

對於習慣了微博、小紅書等平台演算法邏輯的華語用戶來說，這種直接「對話」的方式可能需要適應期。畢竟，不同文化背景下的演算法訓練資料和推薦邏輯都有差異。