第一章 点击一下鼠标就能找到真爱？

一个人去爱另一个人：这也许是我们最艰难、最重大、最终极的任务，是最后的测试与验证，别的工作都不过是为此而做的准备。

——莱内·马利亚·里尔克，《给青年诗人的信》（Letters to a Young Poet）

约会只是为了让其他人知道你在约会，人们一直在发帖，比如上传接吻照片。

——一个来自新泽西州的13岁女孩索菲娅，《美国女孩》（American Girls）

披头士告诉我们，金钱买不来爱情。但是算法可以吗？几百美元就可以购买全球在线约会网站六个月的高级会员资格。这些网站宣称其秘密爱情算法或许能让你找到完美的约会对象。每年有数百万希望寻找真爱的客户，无论老少，都在使用在线约会网站或手机约会应用程序，而且这一数字还在增加。[1]尽管线上约会如此受欢迎，许多人却不知道帮自己寻找真爱的幕后推手其实是算法。[2]

人工智能为你找到真爱

网页上，一位迷人的长发飘飘的年轻女子在向你微笑，坐在她旁边的是一个英俊的青年，他留着才修剪3天的胡子，两人看起来都很幸福。紧挨着他们的是最大的在线约会网站之一“帕氏交友网”（Parship）的名字。伦敦、巴黎、柏林、墨西哥城、维也纳和阿姆斯特丹的数百万单身人士都通过其服务寻找真爱和幸福。[3]像精英单身网（EliteSingles）、奥丘比特（OkCupid）等恋爱网站一样，帕氏交友网是一个正经的机构，专为单身人士寻求终身伴侣。它吸引了那些渴望约会的人。与Tinder等类似约会应用程序（用户只看到外观和地点）不同，帕氏交友网使用基于个性和兴趣的匹配算法。其网站和海报上醒目地印着相同的标语：

每11分钟，就有一个单身人士坠入爱河。

这笔交易似乎很划算：注册，支付费用，等待11分钟！只需点击一下鼠标即可得到幸福。数以百万计的人在该网站注册，希望马上坠入爱河。

先停一下。每11分钟，就有一个单身人士坠入爱河。如果该网站只有100个客户，那确实不错。但帕氏交友网拥有数百万客户。仔细想想，如果每11分钟就有一个单身人士坠入爱河，那么每小时约有6人，也就是说每天有144人——假设单身人士全天活跃在网站上，在一整年中，有52 560名客户遇到真爱。这意味着，如果该网站有100万名客户，那么一年内只有大约5%的单身人士坠入爱河。因此，经过10年的寻找，大约有一半的客户可以按预期找到真爱。如果网站付费客户超过100万人，那么预计等待时间会更长。换句话说，你很有可能得一直寻找（并支付会费）直到年老，到那时，确实是金钱买来了爱情。这个简单的调查揭示了一个发人深省的真相：打动人心的口号背后那个匹配算法成功了。

现在我们知道了“每11分钟”的意思。那么标语的第二部分“单身人士坠入爱河”呢？毕竟，两个人需要相爱才能成为一对。事实证明，每11分钟就有一位高级会员退出，退出的原因是其点击了“坠入爱河”按钮。究竟是不是找到真爱了？真爱是在网上还是在线下找到的？还是说这只是停止支付服务费用的一个借口？我们不得而知。

客户评价与粗略计算一致。在对包括帕氏交友网在内的5个德国在线约会网站进行的1 500次评估中，没有一个网站得到平均好评。仅有7.7%的人表示他们成功找到了真爱，其余的人或已经退出或仍在寻找。[4]

针对纽约、多伦多或首尔受过高等教育的单身人士的调查也得到了类似结果。例如，EliteSingles宣称2018年每月有381 000名新会员加入，每月有超过1 000名单身人士通过其找到爱情。[5]这些数字听起来非常震撼——这么多幸福的人！但问题仍然存在，你找到爱情的实际机会是多少？如果数字准确，那这相当于每月381个单身人士中有1人找到爱情，或者说每年30人中有1人找到爱情，也就是3%~4%的概率。这个数字在帕氏交友网估计的5%的范围内。这是基于在线服务本身提供的数字的粗略估计。为确保准确，我调查了另一个在线约会网站。Jdate（针对犹太单身人士）报告称，它在全球拥有数十万名会员，并且“每周都有数百名用户邂逅他们的灵魂伴侣”。[6]我们把这两组数字放在一起，结果是每周1 000名单身人士中大约有1人找到爱情，也就是每年1 000人中有大约52名找到爱情，即每年大约有5%的机会。这种漫长的等待时间与该网站宣传的一个“成功故事”非常吻合，即瑞恩的案例。他花了15年的时间浏览和点击头像，最终通过该网站找到了他的灵魂伴侣。[7]

爱情算法可以提供三种服务：相识、交流和找到真爱。“相识”使客户能够结识在其他情况下不太可能结识的潜在伴侣。这对那些被社会孤立的人、内心孤独的人，或不符合当前社会规范的人特别有帮助，例如残疾人或严格的宗教信仰者。另一种服务是在见面之前通过计算机进行交流。总之，“相识”和“交流”是在线约会的真正壮举。但是，正如我们刚刚看到的那样，当找到真爱的机会很小时，增加访问量也会带来不利影响。相比一次糟糕的约会，你可能会感觉经历22次约会和选择更糟。回顾对在线约会的研究，我们可以得出结论：“约会网站声称数学算法有效，即它们匹配的约会结果优于其他配对方法，但并没有令人信服的证据。”[8]

为了验证这些结果，我联系了一些知名的在线约会机构。尽管没有被科学标准方法证明是可靠和有效的，但eHarmony、perfectMatch.com和Chemistry.com等约会机构都声称拥有强大的“科学”算法，[9]当我询问它们付费客户的实际数量、成功率以及如何确定是否成功时，它们友好但坚定地拒绝回答这些问题。[10]

最后，我们跳出在线约会机构来看一看。通过社交网络、聊天室、约会机构或其他方式在网上认识的情侣，分手的概率是否更低？他们是否比在线下认识的人更满意他们的关系？一项针对19 000多名已婚美国居民的经典研究发现，与线下认识的人相比，在线相识的夫妇婚变概率更小，并且对婚姻的满意度略高。值得注意的是，那些通过婚恋算法在网上约会的人并不比在其他网站上认识的人更满意。[11]另外，美国最近的研究报告称，在网上认识的夫妻的分手率（婚姻和非婚姻关系）较高，而德国和瑞士的经典研究报告称，无论是线上相识还是线下相识，夫妻对他们关系的满意度都没有差异。[12]虽然这些研究结果不一致，但很多报告称，在同性伴侣中，线上相识的比例更高。而且在线约会可以将教育、种族和民族背景不同的人聚集在一起，这是线下约会很难做到的。[13]然而，这一比例更高的原因似乎主要是网上认识的夫妇更年轻。

因此，在线寻爱是否能比线下寻爱带来更多的满足和稳定，目前尚无定论。总而言之，除非你在幸运的5%之列，否则不妨把时间和金钱花在下班后与同事会面、参加派对、旅行、遛狗或参与当地的在线社区活动上，散发你的个人魅力——这可能就是通往幸福的捷径。丘比特之箭可能会击中意想不到的人。

爱情算法是如何工作的

爱情算法是绝密，就像信用评估、预测监管和页面排名的算法一样，是专有的。每个机构使用的算法都不同，所以很难确切知道它们是如何运作的。我们知道基本过程，这是算法的最简版本之一。在正规的约会网站上，客户会填写一份关于价值观、兴趣和个性的问卷，里面可能包含100多个问题。算法会将答案转换为客户资料。[14]为简单起见，我们对比了两位用户关于三个特征的回答（图1.1）。亚当想要孩子，喜欢成为关注的焦点，不喜欢做饭。夏娃也想要孩子，不喜欢成为关注的焦点，也不喜欢做饭。

计算亚当和夏娃匹配度的第一个原则是相似性。在是否想要孩子这一问题上，相似性至关重要。最简单的算法是只统计双方一致的项数，即2/3。但只看相似性是行不通的，不仅相似性重要，互补性也很重要。这也是计算亚当和夏娃匹配度的第二个原则。例如，亚当渴望成为关注的焦点，他可能不会对一个同样渴望成为焦点的人感兴趣，因为他们有可能永远为谁更应成为众人瞩目的焦点而战。也就是说，兴趣互补的伴侣，即不喜欢成为关注焦点的人更适合亚当。同样，两人都讨厌烹饪，在这一点上相似，但可能也不是最佳匹配。为了解客户是想要一个相似的另一半还是一个互补的另一半，一些机构会在调查中询问他们对伴侣的期望。

最后，还有第三个原则：重要性。并非所有特征都同等重要。一些约会机构会自己估计重要性，还有一些机构则要求客户明确某个特征对他们的重要程度：不相关、有点重要等。然而，该算法需要输入数字，而不是口头回答。OkCupid是少数几个算法透明的约会应用程序之一，设定不相关=0，有点重要=1，比较重要=10，非常重要=50，必要=250。[15]现在我们可以整合三个原则，确定夏娃对亚当的满意程度（图1.2）。

在前两个属性上，夏娃符合亚当对理想伴侣的要求。因为这两项对他的重要性分别是10和50，所以结果是60分（满分60分）。夏娃不喜欢做饭这一点对亚当来说并不重要，所以她在第三个属性中得到0分（满分1分）。总体而言，夏娃在61分中得到60分，约占98%。

同样，该算法也计算了亚当对夏娃的满意度（图1.3）。亚当想要孩子，夏娃对理想伴侣的期望也是如此。因为孩子对夏娃来说是必要的，所以这种相似性会产生250分（满分250分）。然而，其他两个属性却不匹配。该算法总共计算出250分（满分310分），即81%。最后，算法通过取平均分来计算亚当和夏娃之间的总匹配度，在我们的示例中为89.5%。[16]

现实的匹配方法比这更复杂，但基本逻辑不变。特征比较多，比如年龄和收入等都是可以量化的。相似性往往取决于爱好和价值观，而互补性通常取决于受教育程度和年龄，特别是对于异性恋夫妇来说。在波士顿、芝加哥、纽约和西雅图订阅约会服务的女性喜欢受教育程度更高的男性，而且越高越好。但这些城市的男性不想要受教育程度太高的女性。平均而言，他们更喜欢拥有本科学历的女性，高于该水平、拥有硕士或博士学位的女性对他们的吸引力较小。同样，一般来说，女性的魅力在18岁时达到顶峰，而男性的魅力在50岁左右达到顶峰。[17]在对OkCupid客户的调查中也发现了这种惊人的差异。女人觉得和自己年龄差不多（相差两三岁）的男人最有吸引力。然而，不管自己的年龄多大，普通男人总是喜欢20岁出头的女人。[18]这些男人永远不会长大。他们大多持进化心理学的基本观点：男性倾向于被暗示生育能力高的特点所吸引，例如年轻和光滑的皮肤，而女性往往对男人养家糊口的能力更感兴趣，比如财富和良好的教育背景。

总而言之，理解匹配算法的基础知识并不难，即使它们被视为绝密。通常，算法会将输入数字转换为输出数字，例如将客户资料转换为匹配概率。

客户资料不是客户本人

如果爱情算法可以利用个人资料、相似性、互补性和重要性进行评分，那么为什么他们不能很快找到理想的生活伴侣呢？理解这四个原则有助于对这些算法能做什么和不能做什么有一个现实的理解。让我们从客户的个人资料开始。在真实的会面中，“数据”丰富而复杂：一个微笑、一个手势、一个人眼中的幽默、语气、另一个人提问的方式、语言的感染力。然后是触觉和气味，这对气场相投至关重要，尤其是对女性而言。[19]相比之下，个人资料不是基于真实互动，而是基于初始调查中给出的回答。资料不是人，是自我介绍，不一定能体现真实利益和价值观。即使在个人资料中使用了“个性特征”，算法也会从自我报告中推断出这些特征。例如，当一些网站询问你是否适用于“性感”“朴实”等属性，以及你的“理性”“固执”“自私”程度如何时，你打算如何回答？在渴望完美约会时，很少有人是真实而坦率的。当被问及兴趣时，你会承认自己是一个没有特长的电视迷吗？或者你会承认你是一流舞者吗？这可能会吓倒大多数候选人。因此，自我报告的兴趣和个性对预测浪漫爱情来说作用不大，[20]从闪电式约会中也可以得知同样的结果。[21]人们说出的喜好往往与他们做出的实际选择并不匹配。[22]

现在来看看相似性和互补性原则。有一种说法是物以类聚，而另一种说法是异性相吸。不管真相如何，爱情算法只能通过查看人们的个人资料而不是他们的实际行为来比较相似性和互补性。事实证明，这是一个致命弱点。回顾313项关于该主题的实验和实地研究，我们发现了一些惊人的结果：在彼此不认识的情况下，个人资料（态度和个性特征）的相似性越高，人们彼此间的吸引力也越高，反之亦然。然而，在几分钟或几小时的短暂互动之后，这种吸引力会在人们见面后逐渐消失。[23]这意味着相似的个人资料确实会激发最初的吸引力，但似乎与真正的恋爱无关。这也可以解释为什么人们认为匹配率高的伴侣比较有吸引力，以及为什么单凭匹配率无法帮助人们找到真爱。事实上，一项针对澳大利亚、德国和英国的23 000多名已婚人士的研究发现，伴侣对他们关系的满意程度与他们的性格特征相似度几乎没有关系。[24]相反，一个人的性格——比如随和、认真和情绪稳定——与他们对一段关系的满意度有关。有些人无论伴侣多么合适，都会被他们搞砸。eHarmony等在线约会网站已经认识到了这一点，并开始拒绝那些看起来情绪不稳定的客户。[25]

最后，我们需要考虑重要性原则。你可能想知道为什么OkCupid会使用1到250的数字。如前文所述，根本原因是算法需要用数字来计算匹配率。与其他算法一样，爱情算法会将输入的数字转换为输出数字。约会服务商要么像OkCupid那样直观地给客户的重要性陈述配上数字，要么尝试利用数据进行估计。对于后者，约会服务商需要可靠数据来证明哪些资料组合会带来持久爱情。我不知道是否有约会服务商费心跟进客户，并系统收集这些统计数据。固定的数字还体现出对客户的重要性评估是稳定的。然而，在一段关系中，有些判断很可能会发生变化，例如在伴侣学会欣赏对方的兴趣爱好和价值观之前，他们认为这不重要。因此，我们仍然不确定这些数字是否能反映真正的重要性。

总而言之，约会平台的一大贡献是为用户提供结识不同人的机会，而不是找到真爱。人们只有真正见面，才有可能找到真爱。个人资料中的自我介绍，以及从这些资料中计算出的相似性、互补性和重要性原则是匹配算法的基础，但不一定是成功关系的主要组成部分。这可以解释为什么爱情算法经常失败。正如下一章将会提到的另一个更普遍的原因：与国际象棋不同，寻找真爱是一场充满不确定性的游戏，而这正是算法面临的最大问题。

求偶要适应软件

为了加快获得最佳伴侣的速度，我们很容易将算法视为“中立”的工具，然而它们并不是。随着算法越来越多地出现在我们的生活中，即使运行得不好，它们也有能力影响我们的价值观。这种能力也延伸到了求偶行为上。例如，现在人们几乎不去相亲，而是在社交媒体上寻找另一半。与其他技术一样，算法会改变我们的行为，并最终改变我们的想法。软件起码可以将求偶行为变成无须太多承诺的最佳搜索问题。

一直在寻找更好的人

正如故事讲的那样，一位年轻女子找到了她梦寐以求的男人，他们一起躺在床上。男人去洗手间，在他离开一分钟后，女子下意识地伸手去拿手机，打开Tinder浏览其他男人。女子虽然对自己的行为感到惊讶，但却无法解释。她就是停不下来。这样的故事说明了软件是如何接管和控制人们的行为的。

轻而易举就能认识许多伴侣，这会将快乐的“满足者”变成不安的“优化者”。“令人满意”是决策理论中的一个术语，在约会中指选择一个令人满意的伴侣。为此，你需要制定一个理想的标准（愿望水平），选择第一个达到标准的伴侣，之后停止寻找。停止寻找是建立愉快的长期关系的先决条件。相比之下，优化意味着寻找绝对最佳的伴侣。由于海里有很多鱼，加上我们不知道可能出现什么其他选择，所以优化会导致幻想破灭，让人形成一种“总是在寻找更好的人”的思想。即使偶然发现了最佳伴侣（如果存在这样的人），优化者也不会意识到这一点，还是会继续公开或秘密地寻找更好的人。不限制每天可见候选人数量的约会网站会提醒人们注意这种行为。相比之下，满足者会立即取消在线约会服务并认真地开始一段恋爱关系。

然而，“客户留在网站的时间越长越好”这一点符合约会网站的利益。如果每个人都在11分钟内找到真爱并退出，网站就几乎没有利润了。这就是许多机构往往只强调自己提供了认识新朋友的机会，而不是寻找到真爱的原因。能够接触大量的潜在伴侣是让用户继续使用该应用程序的一种方式，就像超市提供100种芥末和果酱来吸引客户寻找和购买一样。因此，许多用户将他们的约会资料设计得像购物网站上的商品海报一样精美，并通过滑动屏幕来挑选对象。在他们的世界里，真爱意味着不停地寻找最好的那个人。

优化你的个人资料，而不是你自己

本章的开篇，我引用了来自新泽西州的13岁女孩索菲娅对约会的看法。许多像索菲娅一样的女孩为了脱颖而出，会在社交媒体上花费大量时间，之后又在网络色情市场上维护自拍照和自己的声誉。“我觉得我被洗脑了，我想要点赞。”她解释道。[26]自我展示当然不是什么新鲜事，但数字媒体提供了便捷的工具来修图。心理学家罗伯特·爱泼斯坦讲述了他和一个在网上认识的女人约会的故事。[27]两人最终见面喝咖啡时，他发现这位女士与她发布的照片完全不同。这位女士从事营销工作，认为发布吸引“顾客”的照片是一种很好的策略。后来，爱泼斯坦注意到她用另一个女人的照片替换了自己的照片。

广告靠带有欺骗性的外观来吸引眼球。在这些人的在线资料中，他们谎报年龄、婚姻状况、收入、身高和体重。康奈尔大学的研究人员进行了一项测评，对照他们本人及其在线资料来检验这些数字。结果表明，平均而言，人们比公开的身高矮一英寸[28]，重五磅[29]。[30]而且人越矮越重，差异就越大。一项针对波士顿和圣迭戈5 000多名在线约会服务订阅者的研究发现，20多岁的女性公布的体重一般比这一年龄段女性的平均体重轻5磅，比30多岁的女性轻17磅，比40多岁的女性轻19磅。[31]但在男性中没有发现这种体重差异。女性还更喜欢将年龄设为29岁、35岁和44岁。[32]相比之下，男性倾向于夸大收入。这是有原因的，当男性声称收入为250 000美元而不是低于50 000美元时，回复的女性人数是正常的3倍。男人也会对婚姻状况撒谎：很可能1/8的男性客户是已婚状态。[33]负责测评的研究人员使用确凿的事实证明了其中的水分。但在调查中被问及这一问题时，超过一半的美国客户会公开承认他们在约会资料上撒谎，这一数字高于英国。[34]

一些在线约会服务商似乎也在使用诡计。它们公布的客户数量远多于实际，并坚持认为这些客户都非常满意。[35]但是，当被问及实际客户数量时，这些机构会声称需要高度保密。

女性机器人

是否曾有心烦意乱的索马里寡妇联系你，希望将她的数百万美元遗产转移到你的银行账户中？如果你回复她，她就可能会很快回复并要求你汇款，以支付1 000万美元的关税和其他税款。你有没有收到过一封电子邮件，说你幸运地中了25万美元的海外彩票？大家可能觉得没有人会因为这种骗局而上当，然而总有一些人抱有幻想，最终上当受骗。正如一位英国受害者解释的那样：“这么多钱可以帮助你实现梦想，你不希望它们溜走。”[36]寻找潜在受害者曾经是一个试错操作，但脸书背后的人工智能工具让这件事变得更容易了。正如它们对每个广告商所做的那样，脸书的机器学习算法有助于识别那些最有可能点击欺诈广告的用户。此类骗局背后的公司在投放虚假广告后，平均每家向脸书支付44 000美元的广告费，并从受害者那里获得79 000美元的回报。[37]仅在英国，每年就有大约100万成年人成为大规模营销骗局的受害者，总共损失约35亿英镑。[38]

浪漫骗局

尽管如此，大多数人还是抵制住了这些诱惑，因为这些信息是不请自来的，并且是来自陌生人的。为了寻找更多受害者，国际犯罪集团会在约会网站上寻找目标，因为这些网站旨在让客户认识陌生人。它们设置了虚假的用户资料，并对照片进行编辑，这些照片通常盗取自具有特殊身份的人，最好是军官、工程师和有魅力的模特。然后骗子开始在网上向受害者示爱，建立恋爱关系，并要求他们从约会网站联系转为通过即时消息或电子邮件联系，以开展私人交往。在引诱阶段，许多受害者会坠入爱河。[39]几周或几个月后，当犯罪分子获得受害者的信任和爱之后，就开始要点小钱，之后会越要越多。该团伙中的其他犯罪分子会伪装成医生，告知受害者他们的爱人已被紧急送往医院，需要支付治疗费用。当受害者识别骗局或没有钱时，游戏就会结束。根据联邦调查局的数据，每个受害者平均损失14 000美元。[40]现在，网上约会骗局已司空见惯，只不过许多受害者都不好意思公开。我们可以用一些简单方法识别骗局。如果你的线上爱人开始要钱，无论出于何种原因，你都应该好好想一想。如果你搜索此人的照片，发现该照片出现在其他名字下，你就该知道他/她是骗子。可以让你免受伤害、让你的钱包不被掏空的最简单方法是：永远不要向你在网上结识且不了解的人汇款。

除了经济损失，受害者还会失去爱情。对大多数人来说，失恋更令人难过。正如一名受害者所述：“我和这个人谈了这么久，却在某天起床后被告知这是一场骗局，我怎么能忘掉以往呢？我的意思是感受不会变。”许多人在得知他们成为骗局的牺牲品时感到尴尬和震惊：“好吧，你被精神强奸了。因为他们已经挖空了你的大脑和其他的一切。”或者：“天啊，我怎么这么愚蠢！”[41]

这些骗子的高科技版本是机器人。机器人是智能的软件代理人，无须人工干预即可做出决策。与帮助人类用户的善意机器人（例如维基百科上的编辑机器人和网络爬虫）不同，邪恶机器人旨在利用我们。以加拿大在线约会服务网站阿什莉·麦迪逊为例，这是一个以“人生短暂，偷情无限！”为口号的婚外情网站。如你所想，该网站缺少女性客户。它的商业模式是男性客户必须付费才能与女性发起对话。黑客在窃取了该网站的所有客户数据（包括电子邮件、姓名、地址和性幻想）后，发现该网站“雇用”了70 000多个“女性”机器人，向渴望婚外恋的男性发送了超过2 000万条虚假信息。[42]黑客发出威胁，如果阿什莉·麦迪逊不立即关闭其服务，就泄露这些数据。该网站拒绝后，黑客泄露了3 200万名客户的个人数据，其中包括支付了19美元删除费用的客户，这是又一项虚假服务。“这会破坏我的婚姻。”一名使用该网站多年的欺骗妻子的肯塔基州男子说。[43]其他收到虚假伴侣资料的人也对自己被曝光感到愤怒。大约1 200个电子邮件地址以.sa结尾，表明这些客户来自沙特阿拉伯。对他们来说，出轨意味着可能要面临刑罚。

你引起了他的注意

这个悲伤故事中最出人意料的部分是，约会网站本身就是在利用骗子引诱客户。在美国，联邦贸易委员会（FTC）起诉在线服务商Match利用虚假爱情广告欺骗数十万消费者。[44]Match拥有Match.com、Tinder、OkCupid、PlentyofFish等约会网站。

假设你正在寻找“真爱”。大多数在线网站免费提供创建个人资料的服务，此外还提供付费订阅的选项。尽管你可能只是注册浏览一下某网站，因为它是免费的，但令你惊讶的是，你的个人资料很快就引起了人们的注意，约会服务商会说有人对你感兴趣（图1.4），因为你没有订阅，所以你无法回复。它会说服你订阅，以便给那个人回信。但为时已晚，因为个人资料现在“不可用”。哦不，你等得太久了，你应该一开始就直接订阅的，现在你很可能已经错过了“真爱”。

但别担心，事情不是你想的那样。数百万感兴趣的“眼睛”是骗子，他们希望你成为其恋爱骗局的受害者。根据联邦贸易委员会的说法，约会服务网站很清楚这些人是骗子，而且已将他们的账户标记为欺诈账户，但仍然转发了他们的消息，以使网站的非付费客户好奇并订阅网站服务。约会服务商通过这种方式欺骗自己的客户并从中获利。这个策略奏效了。联邦贸易委员会报告称，两年多来，大约50万名好奇的客户在收到诸如“你引起了他的注意”之类的欺诈信息后24小时内会付费订阅。那些收到“无法操作”的回复的人实际上是幸运的。Match确实试图阻止用户与骗子联系，但仅限于订阅用户。对于非订阅用户，他们将骗子作为诱饵。这或许可以解释长期困扰客户的一个问题：为什么对他们感兴趣的通知在他们订阅的那一刻起就逐渐减少了？

包办婚姻上线

在当代西方社会，约会是两个人之间的事，婚姻通常是最后一步，但在其他文化中并不一定如此。在传统的印度文化中，这个顺序由父母决定。首先是婚姻，其次是性生活，最后是爱情。

班加罗尔印度管理学院的花园景观为学习提供了田园诗般的环境。学院的格言是“让研究具有启发性”。有一年冬天，我在研究所教授“决策”时，助理教授桑杰找到了我，给我讲了他寻找真爱的故事。在传统的印度体制中，准新娘或准新郎的家人会为他们寻找合适的对象。在数字时代，婚恋广告通常被放置在婚恋网站的“想要”部分，这与西方没有什么不同，只不过这是家庭而非个人在做广告。广告通常会提到青年男女的年龄和身高，以及以下信息：职业和薪水、伴侣的预期薪水、父亲的职业、他们的种姓以及是否需要嫁妆。从网站的回复中可知，每个家庭可以选择三到六个意向伴侣。然后，父母挑选其中一名，安排双方在餐馆见面。年轻人初次见面时，可以在父母在场的情况下交谈。回家后，家长会问孩子是否接受对方为终身伴侣。如果两个年轻人都接受，双方就会准备婚礼；如果其中一方拒绝，另一方则对列表中的下一位候选人重复此过程。

桑杰不喜欢这个程序，但并不是人们认为的他想以西方的方式来恋爱结婚，想要更多的选择，相反，他根本不想做任何选择。他请父母为他做决定，他相信他们的经验，只是希望他们能为他选择一个有魅力的可爱妻子。我问他为什么不多见几个女人，他说他不想因为拒绝某个女人而伤害她的感情。这是一个了不起的言论，与在网上随便一滑就拒绝备选者的态度完全不同。桑杰娶了他父母选中的女人，他们俩都告诉我，他们从此坠入爱河，在一起幸福生活了很多年。在Tinder的世界中，它把有机会结识陌生人当作一笔财富。在桑杰的世界里，结识陌生人意味着拒绝和伤害别人的感情。

大多数西方人无法想象如何相信自己父母的经验，甚至觉得这不可理喻。但正如桑杰和印度管理学院的其他研究人员礼貌地指出的那样，为什么美国人和欧洲人会认为在迪斯科舞厅随机寻找伴侣是合理的？因为在那里他们几乎听不见对方在说什么，而且彼此都喝了太多的酒。未来会是包办婚姻还是自由婚姻，还是会有第三种选择？人们越发相信人工智能无所不能，这很可能会终结前两种方式。

终极便利：让人工智能安排我们的婚姻

我们梦想有一辆自动驾驶汽车，因为据称它们比人类司机更安全。为什么没有自主的配对算法？支持二者的论点是相似的。几乎所有致命的车祸都是由人为失误造成的：酒后驾车、吸毒、疲劳驾驶或因手机而分心。自动驾驶汽车将保护人们免受自己失误造成的伤害。同样，在美国，1/2的初婚和2/3的二婚以离婚告终，导致人们后悔结婚，还给孩子带来了情感问题。为什么不设计一种算法“放在驾驶座上”，避免人们做出错误的决定呢？一个自主的人工智能会在人们迷失方向前为其匹配到合适的人。

一位人工智能哲学家建议：“只要可行，我们就应该听从超级智能的意见。”[45]在这种理性选择的愿景中，你信任算法而非自己和家人，并让它来为你选择婚恋伴侣。极端的情况是，一个自主的人工智能将在没有任何人为干预的情况下为你安排婚姻。你所要做的就是准时出现在你被告知的结婚地点。

这样的人工智能存在于科幻小说中，但科幻小说是存在的。英国电视连续剧《黑镜》中的“绞死DJ”一集用智能手机的黑色显示屏，将我们投射到一个未来世界。在这个世界里，婚恋关系不再由个人决定，爱情算法会将人们配对，每个人都毫不犹豫地遵循算法的选择。此外，每段关系都有一个截止日期，恋人关系在到期后要按规定分开。分开后，该算法会将每个人与新的伴侣配对，直到下一个到期日。

既然我们已经知道，算法可以比人类更好地预测性格，[46]那么不跟随人工智能岂不是很愚蠢？对一些人来说，遵循算法的选择可能是最便捷的：不需要调情，不可能被拒绝，也不会受到感情伤害。一切都经过优化，不会将时间和金钱浪费在找伴侣上，无论是通过自己还是通过约会机构。对我这样的人来说，这个愿景最终却是浪漫的噩梦。《黑镜》中的每个人都相信并服从于人工智能的匹配，而主人公是一对重新掌握自己生活的夫妇。他们坠入了爱河，决定违背算法的意愿生活在一起，但这对浪漫的情侣在这个世界中无疑属于异类。

[1] Anderson et al.（2020）.

[2] Grzymek and Puntschuh（2019） .

[3] Parship每年在电视、网站和海报广告上的花费约为1亿欧元，专业模特会在这些广告中扮演成单身。Theile（2020）。

[4] Deutsches Institut für Service-Qualität（2017） .

[5] https://www.unstatistik.de.

[6] 转引自Finkel et al.（2012），p. 24。

[7] https://www.jdate.com/en/jlife/success-stories/shlomit-ryan.Finkel et al.（2012）, p. 3.

[8] Finkel et al.（2012）.

[9] 爱泼斯坦：“关于网上约会的真相。”eHarmony的工作人员发表了一篇研究论文，声称通过eHarmony相识结婚的夫妇比通过其他方式相识的夫妇更幸福。然而，他们选择的代表eHarmony的夫妇刚刚新婚（平均刚结婚六个月），而对照组的夫妇平均已经结婚两年多了。结果，该研究既没有通过科学审查程序，也没有发表。我们可以猜到个中原因。

[10] 例如，为了写这本书，我联系ElitePartner的工作人员想进行采访，他们要求我先向他们发送采访的问题。于是，我提交了10个问题。他们对此给出的回应是，其中有一半的问题他们不方便回答：比如他们每年新增多少付费会员，每年有多少人通过该平台坠入爱河。我还在等他们对另一半问题的回复。我们有理由怀疑婚介机构公布的数据是否可信；Zoe Strimpel（2017）分析了关于婚介行业的双曲线说法：“婚介行业”（“Matchmaking Industry”）。

[11] Cacioppo et al.（2013） .

[12] Danielsbacka et al.（2020）；Potarca（2020）；Paul（2014） .

[13] Potarca（2020）；Thomas（2020）；Brown（2019） .

[14] Tinder还有一种算法，尽管该算法不是基于配置文件的。Tinder的算法会根据每个用户获得的滑动（swipe）次数，以及从谁那里得到的滑动，秘密地给用户打一个魅力值分数。

[15] https://www.youtube.com/watch?v=m9PiPlRuy6E.

[16] 为了方便解释，我在这里使用了算术平均值。OKCupid的算法计算的是几何平均数，它将值相乘并取平方根。

[17] Bruch and Newman（2018）.

[18] Rudder（2014）.

[19] Buss（2019）.

[20] Finkel et al.（2012） , p. 30.

[21] Joel et al.（2017）.

[22] Todd et al.（2007） . 另请参见Finkel et al.（2012）。

[23] Montoya et al.（2008） .

[24] Dyrenforth et al.（2010） .

[25] Finkel et al.（2012） , p. 44.

[26] Sales（2016）.

[27] Epstein（2013） .

[28] 1英寸约为2.5厘米。——译者注

[29] 1磅约为0.45千克。——译者注

[30] Hancock et al.（2007）.

[31] Hitsch et al.（2010）.

[32] Epstein（2013） .

[33] Epstein（2013） .

[34] Anderson（2016）.

[35] Epstein（2013） .

[36] Lea et al.（2009） , p. 42.

[37] 脸书如今已禁止了误导性广告，但诈骗者会使用一种称为“斗篷”的技术，给脸书的机器人显示一些无害的内容而蒙混过关，受害者（真正读到信息的人）看到的则是不一样的内容（Kayser-Bril, 2019）。

[38] Ofice of Fair Trading, United Kingdom（2007） .

[39] Whitty and Buchanan（2015） .

[40] Suarez-Tangil et al.（2019） .

[41] Whitty and Buchanan（2015） .

[42] Tsvetkova et al.（2017）.

[43] Brown（2015）.

[44] Federal Trade Commission（2019）.

[45] Bostrom（2015） , p. 211.

[46] Youyou et al.（2015） .