在沸沸扬扬的翟欣欣“逼死”苏享茂一案中，实际上有一个很值得探讨的技术议题被忽视了。

有一部分舆论把矛头指向世纪佳缘，基本上都是指责世纪佳缘作为平台方没有充分验证会员的信用度，但这种攻击有些求全责备。事实证明翟欣欣向网站提供的资料基本都是真实的，世纪佳缘尽到了验证的义务。但交友网站不是公检法也不是公证处，不可能对每个会员做充分的尽职调查。在这个方面，世纪佳缘并没有什么过失。

我反而认为有一个实际上非常重要的议题被忽视了，就是交友网站匹配会员的方法。世纪佳缘作为交友服务的一个重要特点是，通过会员行为大数据和智能算法，进行会员与会员的匹配。这一点和一些传统的、依赖“红娘”进行人工匹配的方法有显著不同。

算法匹配的效率更高，精准度更高。在大方向上，这套方法和信息流用来推荐信息、购物网站用来推荐商品的逻辑是一致的。

这套方法在世纪佳缘经历了很长时间的独立发展，最早在2012年，时任CFO的顾尚修面对媒体是这样解释的： “用户每次搜索所提交的地区、年龄、身高、学历等因素，随后又点击了哪些人的个人资料，这些信息都会更新到我们整个数据库中。我们的算法是智能的，会根据用户行为不断学习……”

这种思想在当时用在交友网站上应该是比较超前的，但是在现在应该比较容易被理解了。因为类似的想法已经被普遍运用在购物、打车、浏览新闻等等日常生活中。

问题在于，首先，算法本身的合理程度可能会受到平台商业模式的影响。对于世纪佳缘来说，这种商业模式就是要鼓励用户付费，通过付费成为VIP，你更可能被算法分配到平台上更优质的用户。

“做任何一个系统前，尤其是数字化系统时，最重要的就是明确建立这个系统的指标。对于婚恋推荐系统来说，最核心的指标无外乎付费的转换率，那么继承OKR的思路，我们来对这个指标进行拆解Key Result，想提高付费转换率有几点需要提高: A. 收信人的覆盖率 B. 发信者的动力 C. 收件人的看信意愿(付费意愿)……对于婚恋系统来说，帅哥就那么多，美女也就那么多，付费用户更是就那么多，所以识别用户成为了婚恋网站的重中之重。”——《飞林沙：世纪佳缘推荐系统之我见》

什么是“更优质的用户”呢？至少一部分人可能会有这样的认识：对于男用户，当然是美女；对于女用户，当然就是物质条件比较好的男性。所以当你成为VIP的时候，你就更有可能遇到翟欣欣（或者是苏享茂）。苏享茂在绝笔中就重点谈到，他和翟欣欣都是世纪佳缘的VIP，这一点对于他的不幸来说，或许是一个极偶然但也极关键的因素。通过付费，他反而把自己置入了潜在的危险之中。

无独有偶，另一个曾经差点落入翟欣欣“陷阱”的人也提到过这一点，在他的文章《我是翟欣欣接触过的男人（猎物）之一》里他提到： “我有被世纪佳缘VIP机构邀请，由于自身条件还行我不用交会费，免费为我服务。（其实我很明白，我是作为资源提供给那些缴纳高额会费的女会员、比如翟。）”

这段说明了两个问题：第一、世纪佳缘匹配会员的方式确实放大了翟欣欣这样的“美女”（无论是不是骗子），遇到苏享茂这样条件优渥者的概率；第二、世纪佳缘为了最优化匹配的效果，实际上有在通过人工运营的方式去增大这种匹配发生的概率（通过免费给予一些条件较好者VIP资格）。

当然，我必须强调，这种通过技术手段促进“门当户对”者相遇的方法论，并不是一种“恶”。因为大多数人并不是骗子，假如脱离爱情中非理性的成分来看，美女能找到条件好的男士，条件好的男士能找到美女，在客观上都是促进社会福利的，效率越高越好。

但是问题在于，在同等规则的限定下，往往不是善良的人胜出，而是肯花功夫的人胜出。为了认识条件好的男士，翟欣欣肯定会在个人资料的设计、个人形象的打造上投入更多的精力和成本，从而让她更有机会成为在世纪佳缘的匹配算法中胜出的、排序靠前的推荐对象之一。

普通美女认识富人的效率提高了，骗子认识富人的效率肯定也是同样提高的，区别在于，后者通过这种效率能骗取更多的价值，也能制造更多的不幸。这就好像，一把锋利的刀假如用来杀人，并非刀的错，但刀的锋利，也是致人死亡的客观因素之一。

熟悉我的人都知道，我从来不是一个技术悲观主义者。我也相信，像在线交友、匹配算法这样的新生事物，并非是天然的“恶”。只是，在马车的时代，有马车时代的交通规则，在汽车的时代，也相应产生了汽车时代的交通规则。如果错位、不到位，就会产生很多不必要的悲剧。

在今天这样一个时代，大数据和智能算法持续渗透进衣、食、住、行甚至还包括爱情、婚姻这样的人类生活中，正在变得无处不在，我们每天作出的任何一个决策，背后可能都有一套算法和逻辑在发挥着重要影响。

这也就意味着，许多关于算法和数据的“技术伦理”议题会逐渐浮出水面，主导我们的舆论场。如何看待这些新的技术趋势，将会左右我们未来若干年的生活方式。

而像“翟欣欣苏享茂”这样的事情，应该只是一个开始。

（本文获授权转载自微信公众号“字典序列”，ID为zidianxulie）