あなたはカフェに座っていて、友人と「もしかしたら、ただもしかしたら」ガーデニングを始めるかもしれない、という話をしています。調べていません。インスタグラムで植物の写真を一枚でも気に入っていません。翌日、あなたのフィードは、培養土の広告、エルゴノミクス（人間工学）に配慮した移植ゴテ、初心者向けのトマトの苗で満ちた、鬱蒼としたジャングルになります。
怖いですよね？私たちの最初の本能は、「自分たちのデバイスが私たちの会話を盗み聞きしているのだ」と考えることです。ですが実際は、もっと複雑で、ある意味もっと踏み込んでいます。
起きているのは、データサイエンスが単にクリックを追跡する段階から進んでいて、あなたの data **doppelgänger**—あなたの詳細で予測可能なモデル—を作り出すことが仕事になっている、ということです。
こうしたAIモデルは貪欲です。オンラインであなたが何をするかだけを気にしているわけではありません。あなたの暮らし方の「パターン」に取り憑かれています。特定のガーデニング店を毎週火曜日に通り過ぎることを知るために、位置情報データを分析します。友人が新しいバルコニーのガーデンについて投稿しているのを、あなたがしばらく眺めていることも記録します。そして、最近になって住まいの改善（ホーム・インプルーブメント）が増えている層にあなたが属していることを見抜きます。
行動クラスタリングという手法を使って、システムは次に、このパターンに一致する数千人もの他のユーザーを見つけます。それから、デジタル上の「あなた」を作り、あなたのデータの双子たちと同じクラスター（群）に配置します。そのクラスター内の十分な人数が、突然ガーデニング用品を買い始めると、モデルの結論は単純です。「次はあなただ。」
私の見立てでは、この便利さはトロイの木馬です。私たちは、自分たちの生活にある生のデータを喜んで差し出し、より滑らかで、もっと「魔法のような」ユーザー体験と交換しています。ですが本当の問題は、AIが賢いことだけではありません。問題は、それが完全なブラックボックスだということです。中身を見ることができません。どんな前提を置いているのか、私たちの習慣のどれを最も重く見ているのか分かりません。
これによって、私たちの機械の中にゴーストが生まれます——私たちの習慣や欲求を知り、ときには私たち自身より先にそれを予測する、静かな存在です。ただ広告を表示しているだけではありません。パーソナライズされた提案を一つずつ差し出すことで、現実そのものを編集し、私たちの選択を微妙に形作っているのです。そして、それはもっと強く好奇心を向けるべき力です。
