从《1984》到棱镜门再到祖波夫（Zuboff）的《监控资本主义时代》，尤其是在智能手机和可穿戴设备大规模普及后，人们似乎对所谓的「监控社会」形成共识，并逐渐开始在建制层面维护个人和组织的隐私。学者们往往会用全景敞视监狱概括监控社会的特征，想象一种全知之眼和国家权力（或商业权力）的结合，对个体进行持续的监视与压迫。然而现实却是国家和商业权力早已就位，全知之眼却始终没能被发明出来，各类监控技术往往漏洞百出、难堪大用，却又偏要被引入到社会实践中，造成了比监控本身更糟糕的结果。或许这才是监控资本主义的真正问题：老大哥在看着你，看似目不转睛，实则漫不经心。
断章取义
断章取义，其意自见
怀疑机器
Condé Nast
鹿特丹的算法最好看作一台怀疑机器。它根据人们无法控制的许多特征（如性别和种族）来判断他们。在个案工作者看来可能是一个弱点的东西，例如一个人表现出自卑的迹象，当个案工作者将评论输入系统时，机器就会将其视为怀疑的理由。送入算法的数据范围相当广泛：有侵入性的数据（某人的最后一段浪漫关系的长度）和主观的数据（某人说服和影响他人的能力），也有普通的数据（某人给城市发了多少次电子邮件）和似乎不相关的数据（某人是否参加体育运动）。尽管用于计算风险分数的数据规模很大，但它的表现比随机选择好不了多少。
鹿特丹从数年前开始引入了一套评分机制，用于辅助政府机关作出各种决策，例如孩子的就学、面试的人选、家庭的贷款资格等等。算法通过 315 个变量（如年龄、性别和荷兰语能力等）以生成一个风险分数，以确定某人是否有可能因欺诈而被调查。对该算法的分析表明，它会歧视包括非白人移民在内的弱势群体，且准确度并不比抛硬币高多少。作者就鹿特丹的算法看作所谓「怀疑机器」（Suspicion Machine）的例子，类似系统在全球范围内有不少应用，但只有鹿特丹愿意分享其算法的源代码并承认其中存在风险。
统计、隐私与道德
人们被误导，认为他们在图像生成方面看到的所有这些进展实际上会转化为社会任务的进展，例如预测犯罪风险或预测哪些孩子将辍学。但实际情况并非如此。首先，在预测谁可能因犯罪而被捕方面，我们只能比纯随机稍微好一些。而这种准确性是通过非常简单的分类器实现的。随着时间的推移，它并没有变得更好，也没有随着我们收集更多的数据集而变得更好。因此，所有这些观察都与例如深度学习生成图像等的应用形成对比。
采访普林斯顿的计算机科学家阿文德·纳拉亚南，他关注机器学习领域的隐私和公平问题，揭示了网站追踪用户和提取数据的方式——对普通用户来说最重要的结论是，关于用户的高维数据不可能匿名化——并随后转向机器学习，研究人工智能如何成为歧视工具。尽管大型语言模型的研究者们往往更加乐观的相信，通过大规模的标注和对齐，能够产生符合人类价值观的人工智能，但对纳拉亚南来说，人工智能的智力上的进展短期之内无法转化为社会任务的进展，因为作为裁决者和作为社会参与者的人工智能，显然意味着截然不同的能力要求。
教会之眼
多年来，数字广告行业一直在汇编和销售此类详细数据，声称剥离姓名等信息使其匿名。然而，研究人员长期以来一直表明，可以获取特定位置的大量数据，并使用已知地址等额外信息重新识别人员。
一群保守的科罗拉多天主教徒花费了数百万美元购买同性恋约会应用的追踪数据，数据源于广告交易，且可以与教堂住所、工作地点、神学院位置等信息相互参照。该组织通过这些信息寻找教会中的同性恋神父，并将数据与全国的主教共享。项目曝光之后在天主教内部引发争论：以追猎式的方式「净化教会」是否合理，又应该如何理解对匿名数据的不正当使用？
艾尔莎门的野蛮人
正如尼采所说（可能），当你凝视「《冰雪奇缘》艾尔莎拉屎小丑针扎怀孕大屠杀」视频时，它也在凝视着你。
讨论六年前风靡一时的艾尔莎门（ElsaGate）现象，也就是一种表面上看起来是儿童内容，内容却往往血腥、猎奇的 YouTube 视频。作者考察了艾尔莎门的历史以及围绕其制作者、推荐算法的道德恐慌和阴谋论，认为尽管其中存在令人担忧的元素，但视频的大规模流行只是恶搞与算法失灵叠加的结果。与其思考艾尔莎门背后的阴谋，不如思考为何 YouTube 的推荐机制在此案例中完全崩溃。
数据「驱」动
利维坚持认为，所有这些都是可以预见的，因为授权旨在解决表面问题而不是实际问题。问题不在于卡车司机撒谎。问题在于行业的经济结构。卡车司机按英里计费——「如果车轮不转，你就没有收入」——这意味着他们所有的时间都花在休息、加油、寻找稀缺的停车位，或在目的地被慢速托运人滞留是没有补偿的。
在《数据驱动：卡车司机、技术和新的工作场所监控》一书中，作者利维（Levy）研究了电子跟踪系统的引入对卡车运输系统的影响。在跟踪系统引入之前，司机通常需要提交每天的行动日志，也会使用伪造等方式来完成。电子跟踪系统希望减少司机的造假情况，却并未降低卡车运输的事故率，其中既有和技术直接相关的原因如卡车司机对被监控的想法非常抵触、监控减少了个人判断并让司机用更机械的方式应对复杂的状况，也有更重要的深层原因：长途运输行业的雇佣方式倾向于让司机以更不负责的方式驾驶，以尽可能提高收益，事故、造假和不负责任的背后是经济和社会问题而非技术问题。作为对比，在中国也有沈原教授进行了时间更长、规模更大的卡车司机研究。
学书不成
学书不成，学剑不成
燃烧的法庭
探索者
叙述流畅，节奏明快，来自黄金时代的推理追妻火葬场，无论是否包括最后的反转——读者强迫性地对此反转的「理性化解答」又何尝不是推理小说的一部分——都能够成立，译笔也相当加分，让人无法理解为什么侦探小说研究中普遍认为卡尔只是克里斯蒂的英国小弟。故事最核心的动力是黄金时代作品的反题：伪第三人称叙事的男主人公希望证明自己的妻子值得信赖，出现死者的家族看似矛盾重重，又让人感觉相当团结，最后的解答无法令人满意也是因为它没有试图穿透信任的迷雾。超自然力量在此的作用就像是龙骑士对海猫的处理：为了不去怀疑人类，选择信仰魔法，利用中世纪的信仰消除资产阶级的恐慌，宁愿相信魔法，也要相信爱；或者正因为相信爱，才不得不相信魔法。
观察者的技术：论十九世纪的视觉与现代性
阿月浑子
视觉构造上从暗箱模式的客观性到观察者身体的高度介入的进程把握得很好，基本材料应该是源于波林的两卷本《实验心理学史》，问题在于：其一、材料选择远远算不上公允，作为重要论据援引歌德、毕夏等人，但完全没关注其理论对手的影响，大篇幅引缪勒却完全不关心其斯宾诺莎背景；其二、材料剪裁过度，刻意忽略十九世纪早期心理学围绕灵魂的讨论，也完全没有提及当时最为重要的感知二分问题，反而是用「精神」来概括援引材料的研究对象，以至对错了焦。材料之外还有关键思路问题：视觉的优先性来源何处，文本理解是作为一种社会建制，但是其具体构造并没有得到有效说明；进一步，所谓感知任意性和官能分化两个进程，两者都由来已久，同时也面临重要理论竞争，关键变化都不发生在作者论述的十九世纪三四十年代，这出身体与社会的大戏难以成立。
秉烛夜游
秉烛夜游，昼短夜长
药剂工艺：炼金模拟器
在游戏中，玩家扮演小村中的一位炼金术士，利用各种器具和材料研发药剂，并将其售卖给村民。游戏美术和UI都很精致，画风很有百科全书和图册的味道。
每天的日常就是起床之后去院子里摘草药，在炼金术地图上进行探索，通过不同的材料配比研发新的药水，还可以给不同的药水定制不同的瓶子外观和标签。卖药赚钱之余，还可以在家里的地下室鼓捣各种黑魔法药水，合成越来越强大的魔药。
美中不足的是游戏整体玩法比较单调，不能自己种植草药，在开拓药水地图时常常需要非常精细的操作才能制作出高级药水，这毫厘的差距常常让人抓耳挠腮。而游戏的目标也比较明确，达成这个目标的过程会有些乏味。
玩物丧志
玩物丧志，岂不美哉
各种免安装应用大集合，虽然可以通过 Wine 支援 Mac 和 Ubuntu 但是应该不会有人在非 Windows 系统上这么用。适合装机后用来开荒或是和 Ventory 放一起当维护盘用，或是像我一样放 Mac 系统盘里给 Windows 虚拟机用。免安装带来的好处多多：清洁简便、即带即走、免受各种启动项的影响。使用此类服务的坏处自然就是需要信任提供方没有恶意篡改文件，因此安全性也低于自己从各家官网逐个搜索下载（前提是能搜到正确的官网而不是点进广告）。
去年用 Webflow 建了几个站点之后深深为之折服，基本上稍微懂一点 CSS 就可以用鼠标拖拽点击的方式，配合各种免费或付费模板、案例凑出还不错的页面，如果懂 JS 更是能玩出非常多花样。做展示页的效率或许不如 Wordpress 加一些模块化页面搭建插件，更比不上 Ghost，但是同样引入模板来进行自定义的情况下，可调整空间大得多，调整方式也很符合直觉。然而 Webflow 最主要的缺点就是太贵了，许多人能够用它搭建页面，但大概也付不起自定义域名等高级订阅的费用，这也就是 Flowly 看到的机会。它们（在毫不顾及商业道德的情况下）允许直接拷贝一个 Webflow 的站点并进行托管，价格只需要 Webflow 的一半。不幸的是似乎对 CMS 和一些比较复杂的功能支援较差，纯展示的静态页面则效果良好。
