早上打开手机，健康App自动推送了一条提醒：‘您今日步数低于平均水平，建议增加运动量。’你皱了皱眉，心里嘀咕：这‘平均’是怎么算出来的？谁和我比？算法说了算，可算法从不解释。
看不见的规则，在决定你的健康评分
现在不少健康管理平台会根据你的睡眠、心率、饮食习惯打一个‘健康分’。分数高，可能收到奖励；分数低，保险费用悄悄上涨。问题是，这个分数背后是一套闭源算法——代码不公开，逻辑不透明。就像你参加一场考试，却没人告诉你评分标准。
比如某款热门手环宣称能检测心律不齐，但有用户反馈，它对深肤色人群的误报率明显更高。开发者回应：‘算法在持续优化。’可怎么优化？训练数据来自哪里？有没有涵盖不同种族、年龄、体型？这些问题，普通用户问不到答案。
健身房的‘智能推荐’，真的为你好吗？
小李在健身App上连续三天被推荐高强度间歇训练，系统说‘根据你的体能水平定制’。可他刚做完膝盖手术，康复期不适合剧烈运动。App不知道？还是知道了也不说？
闭源算法的问题就在这儿：它把自己包装成客观中立的‘医生’，实则藏着商业偏好。推荐高强度课程，也许是因为合作教练给了推广费；提示你睡眠质量差，可能是为了卖你更贵的助眠灯。算法不是中立的尺子，而是带着目标的筛子，只留下它想让你看到的部分。
当健康变成一场信息不对称的游戏
我们习惯了点外卖看评分，选医院查口碑，可面对算法给出的健康建议，却很少质疑它的公平性。毕竟，机器算的，总比人主观强吧？可机器的‘客观’，建立在人类输入的数据和规则之上。如果原始数据本身就偏袒年轻人、男性、特定体型，那结果自然倾斜。
更麻烦的是，你没法申诉。医院误诊还能复诊，算法判你‘健康风险高’，导致保险拒保，你去找谁理论？客服只会重复：‘系统综合评估结果，无法人工干预。’
普通人能做什么？
别完全交出判断权。算法提醒喝水，可以喝；但说你抑郁倾向高，别急着信。找医生面对面聊聊，比盯着App的预警图标更有用。定期检查设备数据是否准确，比如手动对比血压计读数和App显示值。发现偏差，就当它是参考，不是判决。
也要意识到，健康不是标准化流水线。有人每天走一万步精神抖擞，有人七千步就膝盖疼。算法爱用‘平均值’，但你的身体只听自己的信号。困了就睡，累了就歇，别被那个不断跳动的数字牵着走。