[ 0 ] 拆解算法性（Unraveling the Algorithmic）

1936 年 9 月，也就是艾伦·图灵（Alan Turing）那篇开创性的计算论文发表前四个月，当时相对默默无闻的数学家埃米尔·波斯特（Emil Post）发表了他自己版本的、用以解决问题的通用算法（103–105）。这台鲜为人知的“波斯特机”（Post machine）与远为著名的图灵机（Turing machine）非常相似。两者都是假想的机器，把问题化约为输入与程序。两者都把这些输入表示为一个无限的符号序列。两者也都通过一组精简的逻辑操作来处理这一序列：移动、读取、写入。¶

但一个小小的细节把这两个概念区分开来。图灵的表述是机械论的：一条无限长的纸带左右移动，送至读写头下，经由自动的移动被写入或擦除。而波斯特的概念则把这一情形想象为一名人类工人在处理一连串无穷无尽的格子或房间。这名工人的能动性受到高度限制。他或她只能执行以下“原始动作”：¶

1. 在他所在的格子里做标记（假定该格为空），
2. 擦去他所在格子里的标记（假定该格已有标记），
3. 移到他右边的格子，
4. 移到他左边的格子，
5. 判定他所在的格子是否有标记。（103）

工人从某一点出发，然后向左或向右移动，进入每一个格子，读取、标记或擦除。每个格子都是密闭的，与外部世界隔绝。“除工人在场之外，一个格子只容许两种可能的状态，即为空或无标记，以及其中有一个标记”（103）。不存在因容许其他符号进入而造成污染的可能，也不存在因多名工人相互覆写彼此的工作而导致混乱的可能。¶

标记本身以及要解决的具体问题都无关紧要。波斯特断言：“事实上，上述设定假定具体问题是由某个外部行动者以符号化的形式给出的”（104）。与之相对，工人则在这一逻辑空间的内部运作。人只应专注于手头的任务，不知疲倦地移动、读取和写入。工人要么执行一个操作然后继续，要么执行一个操作，并且——视结果为真或为假——朝相反方向移动。最终允许有一个单独的停机操作，但符号逻辑始终更关心的是确立一个无限期执行下去的一般程序。正如波斯特所解释的（104），“将建立一个永无止境的确定性过程。”¶

这里浮现出的图景，尽管经过了符号逻辑语言的净化，却令人不安、挥之不去。一具身体被算法性（the algorithmic）所附体，被局限于寥寥几项卑微的任务，被判处一种无限的劳动：必须进入空荡荡的房间，在其中书写，再把所写读回——却没有任何显而易见的理由。¶

这一萦绕不去的隐喻虽然带有几分诗意，却似乎很适合用来描述算法性及其权力。算法性是一种在很大程度上不可见、未被解释的现象，却施加着相当可观的力量：投注于主体、驱动行为、使运动模式化、引导姿态。事实上，在过去几十年里，波斯特那名被算法诅咒的工人日益渗入劳动的身体、家庭内部空间以及城市肌理之中。对于 Uber 这样的平台而言，这意味着新形式的算法治理：它在一天中的特定时间把司机引向城市中的特定地点，并引出一种被理解为“最佳实践”的特定展演（performance）。对于“始终在聆听”的数字助理——亚马逊（Amazon）的 Alexa——而言，这意味着在厨房或客厅这一传统上私密的领域中填入一个不可见的新捕获区域。而在 Airbnb 这样的系统中，对房源的算法索引对空间施加着看不见的压力——重新布置公寓，把住宅变成旅馆，并微妙地重构城市本身更广阔的地理。¶

与这些广为人知的算法体制并存的，还有许多其他主流服务，它们在各自领域重新塑造着生活的进行方式：LinkedIn 之于职业，Deliveroo 之于物流，亚马逊之于商业，Google 搜索之于知识，Tinder 之于约会，诸如此类。除了这些面向消费者的例子，在企业或政府层面还有一些不那么显眼、却同样重大的侵入。它们没有经过焦点小组测试的产品名称，却决定着教师排名、信用评分、贷款审批、假释判决以及禁飞名单。算法性越来越多地渗透进我们周围的过程与人群之中，以极为重大的方式影响着社会与文化。的确，算法性扩散到一整片形式、空间与产业的星丛之中——以及它随之而来的、主动塑造日益广泛的日常实践的能力——其程度再怎么强调也不为过。¶

但这一点我们早已知晓。不那么清楚的是，这种塑造是如何完成的。算法性如何投注于身体、征召主体、移动物质并协调关系？简言之，一个算法程序如何获得并施加权力？¶

自波斯特以来的 80 年间，算法性的领域已迅速扩展到计算机科学与符号逻辑之外——它已经走下白板，进入世界。世界是一个充满希望的地方，但也是一个危机四伏的地方。在这里，整洁的代码被杂乱的现实所取代；抽象的整数被充满争议的主体所取代；理想的情境被参差不齐的展演性（performativity）所取代。目标不能被预设，而必须去争取，必须不停地去执行。新的角色得以开放，但它们伴随着新的期待。算法性从未像今天这样被寄予如此之多的要求。在其中实施的低层操作——分配数据、移动物质、形成连接——必须累积为成功的元操作（meta-operations）：生产主体性、引导经验、塑造关系。通过记录所发生的操作，隐含在其形成过程中的政治也被推到前台——这是一组权力关系，它们积极支持特定的实践与特定的生活形式，同时压制或抑制其他实践与生活形式。这些操作是什么？它们是如何实现的？它们实施了何种形式的权力？这些就是本书的核心问题。¶

这些问题无疑颇具挑战性，但另一种选择是让它们悬而不答。那样一来，我们就把算法性留作一种程序性的吵闹鬼（poltergeist）——一种强大却模糊的力量，无法被考察，更遑论介入其中。这恰恰就是常与算法联系在一起的黑箱（black box）观念——一个拒绝任何考察企图的不透明对象。¶

把算法框定为专有代码，便使这一黑箱得以延续。按照这种观点，算法由软件指令构成，是一种特殊形式的书写。历史学家伦·舒斯泰克（Len Shustek）坚持认为，“软件是一种文学形式，由人书写，供人以及机器阅读”（2006, 110）。对 N. 凯瑟琳·海尔斯（N. Katherine Hayles）而言，软件本质上同样是文本，是一种文学媒介。在其 2008 年出版的《电子文学》（Electronic Literature）一书中，海尔斯写道：“因此，数字艺术与数字文学的批评者和研究者理应把源代码视为作品的一部分；有些作者把对理解作品至关重要的信息或阐释性注释嵌入代码之中，这更凸显了这一立场”（35）。尽管海尔斯承认围绕这种新的文本形式的社会与文化力量，她最终仍然给予文学研究所珍视的作者与读者角色以优先地位。¶

按照这种观点，代码是原文本（ur-text），是起源性的文献。这种论证认为，只要能够考察这种书写，人就能够把软件理解为一种文化与文学对象，就像阅读柏拉图或潘恩那样。事实上，这正是批判代码研究（critical code studies）的根本假设。马克·马里诺（Mark Marino）把这一学科定义为“运用批判理论来探究计算机代码在功能之外的意义，不仅探究代码做了什么，而且探究它意味着什么”的学科（2009）。在另一篇文本中，马里诺指出，“我们可以像阐释一部文学作品那样阅读和阐释代码”（2006）。对亚历山大·加洛韦（Alexander Galloway）而言，代码也是文本，尽管是一种会做它所说之事的特殊书写。他宣称：“代码是唯一可执行的语言”（2004, 165）。他正确地强调了软件独特的展演性质，但在根本上仍将其视为一份文本文献。因此，他试图“像阅读任何文本那样，去阅读永无止境的计算机代码之流”（2004, 20）。¶

当算法与软件被混为一谈，它就成了一份由程序员书写、再由研究者读回的文本。然而这份文本通常是一件专有的知识产权。因此，它被挡在公众审视之外，只对雇员和经过挑选的利益相关者开放。通往源代码这一神圣文本的途径从未开放。启蒙的时刻根本不会到来。¶

由黑箱的不透明性所导致的宿命论有着重大的后果。如果算法是专有代码，被锁在公司防火墙之后，那么（除非有泄露或黑客入侵）它确实是无法穿透的。这些算法体制所执行的操作变得不可测度。而这之所以重要，是因为算法操作从来不只是“纯粹”技术性的，而且也是政治性的，因为它们决定着日常权力的轮廓。¶

权力被注入低层操作之中。正如米歇尔·福柯（Michel Foucault）清楚地表明的那样，权力并不只是从高处发出的言说，也不是作为某种外部实体被挥舞的东西。相反，他坚持认为，权力关系始终“内在于”其他关系之中：经济的、物质的、技术的，等等（1978, 94）。换言之，权力不是外部的覆盖层，而是浸透于事物之间的关系里。各种力量推拉，摩擦随之出现——往往是在微观层面上。权力从这种相互作用中浮现，由一系列看似无足轻重的操作累积而成，这些操作执行着一种不断被协商的展演。这就是为什么福柯要强调嵌入在时间表之类看似简单的机制中的权力的“微观物理学”（micro-physics）——这些机制却规定着行为、塑造着活动（2012, 16）。在《协议》（Protocol）一书中，加洛韦认为，这些机制如今在本质上主要是技术性的，支撑着关键的通信技术。例如，在互联网这样的系统中，这些低层规则规定了地址的层级、服务器之间的通信以及信息的分配。决策被操作化，把系统所支持的角色与关系同被排除在外的角色与关系区分开来。¶

与此同时，这些操作是政治性的。这里的政治无关政客与政党。我们或许可以简单地说：政治为可能之物设定条件。算法操作远非仅仅是功能性的，其中嵌入了种种假设：哪些行为被允许，哪些用户被承认，哪些社群得到支持，哪些形式的资本得到便利。正如温迪·全（Wendy Chun）所强调的，这些假设随着时间推移持续施加力量，并由此“奠定并培养使用的习惯”（2017, x）。这些操作深深嵌合于这些系统之中，其延伸范围与平台或服务的范围一样广，并被不知疲倦地执行。换言之，它们既无处不在，又永不停歇。在内德·罗西特（Ned Rossiter）和利亚姆·马吉（Liam Magee）看来，这就是参数政治（politics of parameters），一种“因其无所不在而在很大程度上保持隐含的政治”（2015, 76）。算法决策偏袒特定的种族、阶级与性别，同时使其他种族、阶级与性别处于不利地位。它们使特定的行为模式常规化，同时使其他实践失效。它们还常常强化资本流向集中节点的趋势。日益决定我们日常生活之政治的，并非来自高处的裁决，而正是这些作为协议而由算法实施的决策——它们为能够被思考、被言说、被付诸行动的事物赋予结构。¶

但如果算法体制仍然不可测度、无从问责，我们在这种参数政治中的能动性就会大大削弱。如同波斯特的算法工人，我们在这些空间中的活动以及我们对它们的理解都受到严重限制。而这种被动性只会加剧日益刻画着我们与技术之关系的权力不对称。¶

在个人层面，这可能导致在隐私与监控、数字劳动以及数字公民身份等问题上的某种矛盾心态或冷漠。个人数据太过轻易地被交出，个人空间被让渡，个人资本被抽走。战术上的劣势似乎压倒一切。在近期的一项皮尤（Pew）调查中，当被问及其私人信息未来的命运时，受访者用“无望”“认命”和“不可避免”之类的词语来回答，这是一个看似势不可挡的趋势的一部分（2016）。¶

在更广泛的社会层面，这种不对称的权力关系强化了少数科技巨头已经握有的掌控。一个社交网络如今成了许多人的主要新闻来源。一个搜索产品如今为我们提供世界的知识。组织与社群如今“致命地依赖”这些集中化的庞然大物（Davis, 2017）。内容必须为它们量身定制，资本必须经由它们输送。若不如此，就要冒着被逼入阴影的风险——被完全排除在社会、金融与文化资本的循环之外。¶

在这两种情况下，这种无力介入都被误认为接受。范式被常规化，意识形态作为基础设施被固化，而另类的愿景则越来越难以抵抗既定秩序的摩擦。如果算法性依然无定形、不可理解，那么这些体制所实施的决策——以及它们所展演的政治——就被完全交给了少数几家闭门运作的公司。它们的想象变得不可阻挡。¶

因此，算法研究需要一种超越源代码与软件的另类路径。这一论点是务实的，而非论战性的——与其说是反对其他学者常常十分出色的研究，不如说是主张一种具身的（embodied）、不拘于特定媒介的（media-agnostic）方法论，把算法研究的框架扩展到文本与技术之外。¶

事实上，这些体制的生产本来就已不再符合这种框架。首先，算法性关乎的不是书写，而是解决问题。例如，翻阅 Uber 工程博客（Uber Engineering）上的数百篇文章，你不会看到一篇列出代码的文章。这不仅是出于专有知识的缘故，更表明了一种更为根本的框架转变，这可由一组关键词得到印证。这些员工是“工程师”，而不是软件开发者。他们用高层次的语言谈论他们所采用的“解决方案”，而不是源代码。他们谈论其技术栈的“架构”，而不是条件代码循环的语法。他们描述的是在“基础设施”内部发生的“过程”，而不是实现细节。重要的是任何特定挑战的难度、应对它所用的方法，以及结果的效力。¶

其次，算法不再是分立的，而是分布式的。单体式应用的模式——其最清楚的例证是可下载的桌面可执行程序——已在很大程度上被抛弃。其中的复杂性实在太多：多个团队在同一个代码库上工作，相互竞争的功能需要整合，重叠的修改需要追踪。开发者有办法应对所有这些问题，但复杂性变成了脆弱性——导致错误、代码分叉以及回退到先前版本。取而代之的是，像 Airbnb 这样的当代算法平台如今由数以百计的微服务（microservices）构成——这些高度聚焦的服务架构组件只做一件事，并把它做好（Cebula, 2017）。一个微服务转换货币，另一个整理联系信息，第三个追踪广告。每个开发团队专注于单个微服务，这种分布式模型意味着更新及其引发的连锁效应被高度限定。对代码研究而言，这实际上意味着：不存在源代码。不存在一份可供考察的分立的文本文献，而只有一系列分散的服务，它们在一个共享环境中半独立地运行。¶

因此，将算法性理解为一种生态（ecology）会更富成效。首先，这突出了其分布式性质。过程并不是逐行地、按顺序地执行，而是弥散于该生态中由异质的行动者与能动者所构成的多样集合之中，并以异步方式执行。服务回应其他服务。任务被移交下去。数据流被摄入。资本流被重新循环。过程适应更广泛环境中的波动。正如埃里希·霍尔（Erich Hörl）所指出的（2014, 4），这是一种“彻底分布式且具分配性的控制文化，体现为计算机向环境迁移，体现在算法环境与感官环境之中”。算法生态是一个丰富的活动领域，在其中，不断被协商的过程从许多相互协作又相互对抗的元素之间丰富的相互作用中浮现出来。¶

生态的观念把算法性凸显为高度异质元素的集合。各种活动相互作用，既协作又冲突。人与物、对象与物质的集合被协调起来，朝向一个更广泛的目标，每一方都以特定的方式做出贡献。算法并不是边缘整齐的单体对象，也不能被干净利落地界定为纯粹技术性与文本性的东西。相反，我们必须与马修·富勒（Matthew Fuller）（2005, 2）一同追问：是什么构成了这些拥有“共享的节奏、代码、政治、能力、倾向与驱力”的生态，“又如何能说它们在混合、相互关联，并生产出模式、危险与潜能？”算法性把这些迥然不同的元素和分歧的目标黏合为一个有效程序（effective procedure），但它们潜在的差异依然存在。¶

最后，把算法性框定为生态，意味着它是多尺度的。费利克斯·瓜塔里（Félix Guattari）在《三种生态学》（The Three Ecologies）一书中预见到，环境危机将如何开始模糊各种边界。仅仅在“国家”层面上考虑影响，将不再有意义。气候变化既是宇宙性的，也是细胞性的。因此，对瓜塔里而言，以生态的方式思考意味着关注“大尺度上可见的力量关系，但也将顾及感受性、智力与欲望的分子领域”（2000, 28）。同样，算法生态充满了在许多不同尺度上发生的鲜活互动与关键操作。以用户用手机为自己定位这一日常行为为例。即便是这个看似简单的操作，也包含了手的一个姿势、一整套智能手机电路、一个数据中心网络、一段海底电缆、一系列地理空间卫星，等等。生态提供了一种方式，用以“理解媒介与政治、资本主义及自然相互接合所经由的各种尺度与层次，在其中，媒介与技术的过程无法与主体化相分离”（Parikka and Goddard, 2011, 1）。¶

这种生态可以如何被拆解？在先前把算法视为软件的框架中，最重要的是源代码。命令被毫无疑问、毫无摩擦地执行。指令毫不费力地转化为在世界中完成的工作。但正如温迪·全提醒我们的（2008, 304），执行并不只是一件“敷衍了事的事情”。全的这一洞见在程序员罗伯特·科瓦尔斯基（Robert Kowalski）1979 年一篇题为《算法 = 逻辑 + 控制》（Algorithm = Logic + Control）的论文中有所体现。对科瓦尔斯基而言，“逻辑”（logic）包括一个程序的目标——例如，找到一条路径；而“控制”（control）则由为实现这一目标所采用的过程构成——例如，某个特定的排序例程。尽管目标始终相同，某些过程显然比其他过程更有效率，更善于利用整数与内存、电路与芯片的特殊性。对科瓦尔斯基而言，这种干净利落的分离方法使程序员能够专注于优化——保留逻辑，同时提升控制程序的速度与精确度。¶

然而，尽管科瓦尔斯基的关注点是实用性的，这篇论文却提供了一个富有成效的理论框架——它暗示算法并不只是存在于真空中的理想化、抽象化的公式，而是一个社会技术的（sociotechnical）实体，必须征召物质行动者、做出妥协，并为自身的成功进行协商。把这一洞见与詹姆斯·贝尼格（James Beniger）的措辞（1986, 8）结合起来，算法性就由以下两者构成：作为“朝向预定目标的有目的影响”的控制，以及作为一种内部融贯的本体论的逻辑——它界定目标、属性与程序，规定着对控制的控制。人们提及算法时，焦点往往是逻辑。但第二个组成部分即控制则坚持：算法始终是一种在世界中实施的展演。算法不只是非物质的指令；相反，它们必须适应热与光的限制；它们必须通过强制或诱惑来获取劳动；它们必须被具身化于网络与数据的地理之中。这一框架离开了神秘地“控制金钱与信息”的秘密黑箱的不透明性（Pasquale, 2015），转向作为一种经由物质而接合的展演的算法性。软件的封闭代码被一组可以被观察、分析和批判的操作所取代。¶

为了探究今天的算法性，本书考察四个对象。据其网站所述，Airbnb 是一个“点对点的在线市场与民宿网络，使人们能够在住宅物业中列出或租用短期住宿，此类住宿的费用由物业所有者设定”。Uber 是一个在线平台，它把乘客与作为自由职业者、按需提供交通服务的“司机伙伴”（Driver-Partners）连接起来。Alexa 是亚马逊基于云端的数字助理，它聆听语音命令并作出语音回应——播放音乐、朗读新闻、订购产品，等等。Gotham 是由 Palantir 开发的一个软件平台，为客户提供存储、查询和可视化超大型数据集的能力，使分析人员能够发现模式与关系。这四者背后都有雄厚的财务资产，无论是以风险投资还是内部融资计划的形式。四者都拥有从数千到数百万不等的稳定用户群。四者也都在全球运营，覆盖多个国家的数百乃至数千个城市。因此，尽管这些体制在不同的领域运作——旅行、交通、智能家居与安全——但每一个都施加着重大的社会力量，积极塑造着许多人的日常实践。¶

这里的目标是考察是否存在富勒所说的（2005, 167）一种“操作的语法”（grammar of operations）——即算法性要作为一个整体上的有效程序而运作所必需的一组核心的展演性动作。这些操作不会仅仅发生在任何特定系统的最高层面，也不会一劳永逸地被实例化。相反，这些操作最有可能在任何一个特定算法体制中，于不同的时刻、在各种尺度上浮现。纵观不同领域中这一系列多样的算法系统，被操作的内容以及实施该操作所必需的元素无疑会有所不同。但这些表面的差异将由同一个根本意图或总体逻辑来协调。¶

当然，这样的探索绝非首次。过去几年里，一个新兴的算法研究领域已经出现，它建立在软件研究、代码研究以及科学技术研究等先前领域的基础之上。因此，无疑有大量博学而富有洞见的学术成果可资借鉴。但其中也存在一些问题。其一，其中一部分研究基于前文已讨论过的算法的文本模型，即把源代码视为由程序员书写、再由用户读回的原文本。另一个问题是，这些著作往往已经过时。例如，阿德里安·麦肯齐（Adrian Mackenzie）的《切割代码》（Cutting Code）如今已有十年之久，其关注的是以桌面为中心的计算模式：独立应用程序、内核与命令行。时代的久远意味着，以智能手机为代表的当代计算的移动性与普遍性未被纳入考量。同样，马修·富勒的《媒介生态》（Media Ecologies）虽然作为方法论特别具有启发性，却早在 2005 年就已出版。自其关于海盗电台与网页的案例研究写成以来，媒介景观已经发生了重大变化。第三个问题是技术的普遍化。例如，基钦（Kitchin）与道奇（Dodge）的《代码/空间》（Code/Space）把机场安检之类的系统作为理想化模型来探讨，未能充分顾及地方的特殊性及其参差不齐的展演性。与此相似，也有一些学术研究倾向于对“算法性”作泛化的理解。例如，路易丝·阿穆尔（Louise Amoore）关于算法体制在风险、安全与战争中所扮演角色的研究十分出色；同样，蒂齐亚娜·泰拉诺瓦（Tiziana Terranova）对算法资本主义的考察既敏锐又富有洞见。毫无疑问，他们那种构建关于权力、控制与金融的一般理论的更具归纳性的路径是必要的。但对具体算法实例的经验分析同样必不可少——尤其是因为它们能够戳破在这些领域中泛滥的某些总体化修辞。正如我们已经提出的，算法性是一种由异质能动性与相互冲突的逻辑所构成的生态，它们被维持在张力之中，并在时间中被展演。这些力量重大而重要，但“在地”的具体故事揭示出，它们也可能是短视的、会出错的。最后一个问题是，学术研究被局限于单篇期刊论文中单一对象的单一面向。例如，亚历克斯·罗森布拉特（Alex Rosenblat）出色的民族志研究，遗憾的是既局限于 Uber，又零散地分布在数十篇出版物之中。因此，与任何研究领域一样，算法研究中也存在缺口与疏漏。本书为弥补其中一些缺口提供一份微薄的贡献——这是一部单一的文本，运用一种更具展演性的方法论考察四个具体的当代算法体制，同时也寻求对它们之间共同的条件与操作的归纳性洞见。¶

如何观察这些对象中每一个内部的操作？一种由四种方法组成的跨学科组合拆解了正在运作的过程。档案分析收集过去三年中与每个对象相关的文章、博客帖子、新闻稿及其他文本。这为把单一对象拆解为所涉人员、所用技术、所利用的材料及其历史发展提供了一个富有成效的起点。设计分析收集视觉材料：截图、标志、营销材料、媒体资料包以及用户旅程。这些界面与图像铺陈出每个对象的愿景——主张、承诺、理想——但也揭示出支撑这种想象的某些操作。数据分析收集可获得的关于每个对象的补充数据：采用率、风险投资、数据中心位置以及公开的用户信息。这些非专有信息勾勒出每个算法生态的经济——从用户或对象的小尺度“货币”到引导它的更广泛的金融力量。田野工作是一组与每个对象相关的、有意为之的主观性小型活动——在乘车、入住民宅或与数字助理交谈时，记录所引发的体验性质。如果说在其他方法中研究者始终处于研究对象的“外部”，那么这一方法则旨在把研究者牢牢置于算法生态的内部，使之成为又一种具有特定能动性与能力的材料。这里的“田野”并不是任何特定的地理区域，而是探究云这一基础设施场域如何渗透进生活经验的现象学与社会场域。¶

这些方法开始拆解正在运作的操作，但它们立即遭遇了尺度问题。算法生态是高度复杂的系统，由架构与组织、劳动与物流构成，更不用说还有“硬件、数据、数据结构（诸如列表、数据库、内存等），以及身体的行为与动作”（Terranova, 2008, 384）。拆解整个系统要么令人望而生畏，结果是卷帙浩繁的无尽描述；要么流于表面，倾向于缺乏经验细节的宽泛概括。¶

现有的路径倾向于两个极端，而其问题尤其在于它们通常被视为理所当然。尺度过小，研究者便会像计算机科学家那样，聚焦于某个特定的技术程序——例如面部识别。这种过度聚焦使某个特定例程得以精细调校，通常把效率与精确度问题置于前台。但这种狭隘的路径也把算法性框定为抽象的、非政治的，与性别与文化、阶级与资本的杂乱现实相割裂。其结果过于干净——一个技术性的却非政治的细节。¶

但摆向另一端同样会遇到问题。尺度过大，研究者便会像社会科学家那样，面对一个错综复杂的单一整体。算法性被理解为某种无疑在塑造社会、勾勒政治能动性轮廓的东西。但或许是由于学科背景的缘故，研究者无法把这一生态分解为组成部分，也无法拆解其技术基础。其结果是，一股强大的社会力量似乎由一个令人困惑的系统神秘地或邪恶地施加出来。其结果过于庞杂难解——一个社会政治性的却非技术性的总体。¶

研究者如何以一种富有成效又切实可行的方式来划定研究的范围？正如阿德里安·拉乌德（Adrian Lahoud）清楚指出的（2014, 511），“尺度问题至关重要”——它既不能被过度决定，承载过多冗余信息，也不能决定不足、过于粗糙，而应被具体设定，以便“捕获所讨论问题的相关部分，就像一个必须经过校准的筛子”。所需要的是一个透镜或滤镜。这个透镜将把研究材料聚集在生态内部至关重要的操作节点周围，使低层的技术展演性能够与更高层的社会、政治与文化力量富有成效地交织在一起。¶

这里使用的透镜是机器（machine），由列维·布赖恩特（Levi Bryant）在其 2014 年的著作《本体制图学》（Onto-Cartography）中加以理论化。对布赖恩特而言，机器并不指通常意义上的金属机体与复杂电路，而是“一个操作系统，它对输入进行转化，从而产生输出”（38）。这一抽象的定义意味着，不是齿轮与计算机，而是一切形式的生命与非生命都可以被富有成效地理论化为不同类型的机器。正如布赖恩特所解释的，“一棵树并不比一架飞机更不是机器，一部宪法也并不比一台录像机更不是机器”（16）。机器可以是有形的或无形的，大多数机器则是两种类型的混合。这里的目的不是寻找某种永恒固定的本质，而是考察始终在变动的过程与例程。对布赖恩特而言，当“面对一台机器时，我们首先想到的与其说是它的属性或性质，不如说是它的操作”（38）。谈论机器，不过是把对象如何运作而非对象是什么置于前台。¶

当然，机器有其思想谱系，布赖恩特大量借鉴了德勒兹（Deleuze）与瓜塔里的欲望机器（desiring-machines）概念，在那里，机器性（the machinic）同样得到了显著扩展：“一切都是机器。天体机器，天空中的星辰或彩虹，高山机器”（1983, 2）。相互接合或连接的机器这一观念在这里也已出现。“乳房是生产乳汁的机器，而嘴是与之耦合的机器”（1983, 1）。这两位作者又反过来受惠于刘易斯·芒福德（Lewis Mumford）的巨机器（megamachine）概念，即古代社会中对劳动的动员。事实上，对芒福德而言，社会先于技术，“社会巨机器先于现代的‘非人’机器，因为机械行动者首先必须被‘社会化’，然后机器本身才能被完全机械化”（1967, 194）。任务的精简、时间的划分、工人的操作化——社会机器所需的这些准备性任务为其自动化的后继者铺平了道路。¶

机器可以与其他机器相连接，布赖恩特称这一过程为结构耦合（structural coupling）（24）。把机器耦合在一起，改变的不只是它们的外观，还有它们的能力——形成具有新能力的新事物。例如，布赖恩特解释道（2011），给马与骑手加上马镫，形成“马镫—马—骑手”机器，并不只是简单的叠加，而是从根本上改变了战争的形式：它提供了一个稳固的平台，骑手可以借此施力，从而大大增强了长矛背后的力量。¶

把这一哲学观念应用于技术对象，我们便得到物质总体中一些让人感到具有战略性与重要性的子选集——在这些交汇点上，软件与硬件、劳动与自然汇聚在一起，产生关键的算法操作。以将在第 3 章出现的“麦克风—Alexa—客厅”机器为例。它始于一个简单的前提——当一个麦克风被放置在家庭的中心并连接到云端时，会发生什么？那个空间以某种方式被改变了，与此同时，新的社会互动被捕获，新的主体被形成。例如，既然每一个字都在被聆听，行为或言语模式是否会发生变化？这些元素各自拥有特定的能力，而当它们耦合在一起时，便执行新的操作——这些操作是自主的，却也是整个生态不可或缺的组成部分。¶

布赖恩特的机器理论要复杂精细得多，还有其他概念与工具。但上文概述的基本概念，正是从这一更宏大的理论方案中提取出来并相当实用地加以应用的概念，即以下认识：1）对象可以被框定为进行操作的机器；2）这些机器可以以战略性的方式耦合在一起；3）这些耦合起来的机器具有新的能力，或许还有新的“目标”。机器式框定是“扁平化”的，使技术性的东西能够与那些被视为社会、政治或文化的元素富有成效地交汇。机器式耦合以缓解尺度过大或过小问题的方式把元素聚集起来，同时始终承认机器由其他机器构成。而机器的能力则表明，这些耦合起来的机器如今能够以不同的方式运作——事实上，它们之所以被组合在一起，或许恰恰是因为它们以不同的方式运作。¶

那么，作为收尾，这里作一个简短的总结，并概述接下来的内容。算法体制最好被理解为物质性的、高度相互关联的生态。这些生态依赖于在世界中执行的可观察操作的偶然展演性。这些操作压倒性的复杂性可以被富有成效地过滤，并聚集为社会技术能动性的战略性交汇点，即被视为机器。运用这一路径，接下来的四章将剖析四个算法生态内部的操作：Palantir Gotham、Uber、亚马逊 Alexa 与 Airbnb。这些经验分析分别表明，算法性如何包裹世界、征召所需的特定行动者、对用户施魅使之进入一种特定的主体性，以及对空间与城市施加力量。¶

这些操作承载着力量。它们积极塑造着我们的能动性与活动，并由此具有政治效力。如果这些操作确实共享一种总体逻辑，它或许可以用来支撑一个新的算法批判方案。然而，这些程序的顺畅效力永远无法得到保证，而是必须不断地被协商。通过发展一种操作的语法，我们不仅能看到事物如何运作，还能看到它们在何处开始崩解——把强度集中的节点与监管较为稀疏的区域区分开来，把无可逃避的控制时刻与意料之外的偶然性时刻区分开来。本书希望借此提出一种算法权力的模型，突出那些分析与介入可能最为有效的领域。¶