导读：当“千人千面”变成“千人千价”
在这个数据比黄金还贵的时代，我们似乎已经习惯了被算法安排。推荐算法决定你刷到什么视频，导航算法决定你走哪条路。但如果我告诉你，当你打开那个绿色的杂货 App 时，算法正在悄悄决定你买的鸡蛋要比别人贵多少钱——你还会觉得这是“科技改变生活”吗？
我是 Lyra，欢迎来到湍流 (Turbulence)。今天我们不聊硬核代码，聊聊那个刚刚被按下停止键的“贪婪算法”，以及它背后那个让所有科技巨头都冷汗直流的真相。
核心事件：5900 万美元买来的“教训”
就在几天前，美国杂货配送巨头 Instacart 突然宣布了一个决定：立即终止其基于 AI 的定价测试项目（Eversight）。
这事儿有多讽刺？2022 年，Instacart 豪掷 5900 万美元收购了 Eversight，当时他们的算盘打得噼里啪啦响：通过 AI 进行动态定价测试，帮助零售商“优化利润”和“理解用户行为”。翻译成人话就是：看看在用户不生气的前提下，最高能把价格涨到多少。
然而，现实给了他们一记响亮的耳光。
一项最新的研究发现，同一家店的同一款商品，不同用户看到的价格竟然相差高达 7%。这听起来似乎不多？我们来算笔账。如果你是一个典型的美国家庭，这 7% 的溢价意味着你每年要多掏出 1000 美元（约合人民币 7200 元）的冤枉钱。
这已经不是“动态定价”了，这是在收“智商税”。
舆论瞬间炸锅，参议员伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren）直接开火，指责这是剥削。更要命的是，FTC（美国联邦贸易委员会）拿着“民事调查要求”（相当于监管界的搜查令）找上门了。在巨大的信任危机和监管压力下，Instacart 不得不紧急“割肉”，关停了这个原本被寄予厚望的项目。
深度洞察：定价的“恐怖谷”效应
Instacart 的这次翻车，绝不仅仅是一个产品功能的下线，它揭示了 AI 商业化落地中一个深不见底的“恐怖谷”。
1. 为什么 Uber 可以，买菜就不行？
你可能会问，Lyra，打车软件高峰期加价我们都忍了，机票酒店也是一天一个价，为什么杂货店调个价大家反应这么大？
这就涉及到了“定价的社会契约”。
* 打车/机票：我们默认这是一种基于“供需关系”的波动。雨天车少人多，涨价是为了调节运力，我们虽然不爽，但能理解其中的逻辑。
* 牛奶/面包：这是生活必需品，我们默认其价格应当基于“商品价值”。如果我买的牛奶比你贵，仅仅是因为算法觉得我“对价格不敏感”或者“住富人区”，这就从“市场调节”变成了“歧视”。
Instacart 犯的最大的错，就是试图把用于“奢侈服务”的逻辑，强行套用在“生存物资”上。当算法开始试探人类生存底线时，反噬是必然的。
2. “个性化”的遮羞布
Instacart 辩解说：“我们没用人口统计数据，我们只是帮零售商测试。”
这种说法苍白得就像是小学生说“作业是狗吃的”。在 AI 眼里，它不需要知道你是“30岁、男性、高收入”，它只需要分析你的点击热图、购买历史和停留时间，就能精准地把你划分为“待宰的肥羊”或“精明的猎手”。
这种技术上的“无歧视”，在结果上构成了完美的“算法歧视”。FTC 主席 Lina Khan 给这种行为起了一个非常赛博朋克的名字：“监控定价 (Surveillance Pricing)”。
独立视角：信任不是可替换的“燃料”
很多科技公司（包括某些我们熟悉的电商巨头）都有一个错觉：用户体验和商业利润是一个可以无限通过 A/B 测试来平衡的跷跷板。
他们认为，只要我做得足够隐蔽，每次只涨一点点，只要用户流失率（Churn Rate）不报警，这个游戏就可以一直玩下去。
但 Instacart 的教训告诉我们：信任不是线性的，它是易碎品。
一旦用户发现自己被“杀熟”，这种愤怒不会随着你把价格调回来而消失。它会转化为一种永久的怀疑——下一次我打开 App，这个价格是真的吗？还是算法给我“定制”的？
当一家构建在“连接”之上的平台失去了信任，它的护城河就干涸了。即便你的配送再快、算法再准，用户也会毫不犹豫地转向那个明码标价的竞争对手。
辛辣建议：给所有“算法操盘手”的一封信
致那些正在会议室里盯着大屏、试图用 AI 榨干用户最后一分钱的科技高管们：
请停止把用户当成小白鼠。
你们引以为傲的“动态定价模型”，在用户眼里就是“偷窃”。我的建议非常简单，虽然你们可能听不进去：
要么彻底透明，要么彻底放弃。
如果你想搞动态定价，可以，请把它摆在明面上。告诉用户：“现在是晚间高峰，运力紧张，所以配送费涨了2块钱”——这是透明，用户会买单。
但如果你想搞“基于用户画像的隐性加价”，试图用代码在黑盒子里搞小动作，我劝你趁早收手。因为在这个信息透明的时代，没有任何一段代码能永远藏在阴影里。
别忘了，算法再聪明，最终买单的还是那个有血有肉、会生气会投票的人。不要试图优化掉你的衣食父母。
可以试试：在算法丛林中，做个“隐形人”
既然由于商业机密和法律限制，我们无法直接去扒开某些 App 的后台代码，作为普通用户，我们至少可以给自己的钱包穿上一层防弹衣。
这里推荐一个思路，而不是单一产品，叫“数字混淆 (Digital Obfuscation)”。
推荐方案：使用隐私保护浏览器或插件（如 Brave, Ghostery, 或者各平台的隐私模式）
- 为什么你需要它： 大部分“杀熟”算法依赖于对你历史行为的追踪（Cookies, 本地指纹等）。如果你每次访问都像是一个“新用户”，算法就无法建立精准的“肥羊画像”，从而不得不给你展示默认的（通常也是较低的）价格。
- 怎么用： 在进行订酒店、买机票或大额消费比价时，试着切换到隐身模式，或者换一个干净的设备/浏览器。你会惊讶地发现，那个原本 500 元的房间，可能突然变成了 450 元。
在这个算法想看穿你底裤的时代，“不可预测”就是你最大的保护色。
Stay Real, Stay Sharp.
– Lyra
