表示关于算法是什么、应该是什么、如何发挥作用，以及这些想象反过来使什么成为可能的思考方式。虽然算法可能会产生一定的行动条件，但从纯粹的技术意义上讲，这些条件不一定归因于算法。相反，人们如何以及何时感知算法有时可能更为重要。因此，当观察人们在网上做什么时，没有办法告诉他们是什么让他们以某种方式行事。算法想象的概念表明，算法可能并不总是关于告诉计算机该做什么的具体指令，而是关于人们形成的想象和感知。从机器学习的逻辑可以得出，正如吉莱斯皮所建议的那样，人们“在对算法的预期中所做的事情”，“告诉我们很多关于算法作为回报所做的事情”(2017:75)。那么，在问责制和责任方面，我们都牵涉其中，机器和人类都一样。
划定界限的实践
从严格的技术角度来看，算法可以定义为在有限的步骤中逐步解决问题的过程。在本书中，我一直认为，算法远不止于这个狭隘的技术概念。算法不仅有指导作用，它们还意味着什么，而且往往意味着不同的、相互冲突的东西。算法表现为社会关注的对象，因为它们被铭刻在日常生活的结构中。此外，算法还有助于塑造我们认识他人和自己的方式。
如果教科书对算法的定义只是这个术语的多面性中的一个版本，那么除了代码之外，算法还会在何时何地出现呢?正如我在本书中所证明的那样，算法存在于学术界的对话中，存在于媒体描述中，存在于公众争议中(即Facebook上关于“假新闻”的争论中)，存在于人们的感知和想象中，存在于表征的休息点中(即公式的简化图像)，存在于隐喻中(即算法作为配方的概念)，作为电影和流行图像、故事和专业实践的一部分。在对该术语的扩展理解中，算法被视为事件。在没有预先加载关于算法的本体论承诺的情况下，事件的概念有助于将注意力引导到算法使其他事物突然变得可以想象的方式上。
谁或什么对算法结果负责和负责取决于如何以及在哪里绘制边界。理清算法的本体论政治需要“记住人类和机器之间的界限不是自然给出的，而是以特定的历史方式和特定的社会和物质后果构建的”(Suchman,2007:11)。同样，这个问题至少有两个方面。什么算算法，什么时候算算法，都没有给出。跟随Suchman，我们需要注意的是
Algorithmic Life
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