互联网技术的诞生和发展,引发了信息大爆炸时代的到来。在这个时代中,传统的信息检索和分发技术已经无法适应互联网内容指数级增长的发展需要,算法推荐技术由此应运而生,并日益成为社会关注的焦点。一方面,算法推荐术给人们的工作和生活带来了诸多便利,提高了人们决策的效率和服务的满意度;但另一方面,由这种算法推荐技术带来的异化问题也在逐渐显现。为了促进算法推荐技术的良性发展,规避其可能带来的负面效应,对这种技术的异化问题进行分析和研究就显得极为重要。算法推荐技术的异化,概括地讲主要是指在算法推荐技术的实际应用场景中,人作为获取信息的主体,失去了自身的主体性支配地位,而受到了作为客体的算法推荐技术的决定和影响。算法推荐技术的异化问题主要表现在对用户认知模式的影响、信息接收范围的窄化、自主决策的干涉以及用户隐私的泄漏等。本文以技术哲学中的技术异化理论为视角,剖析算法推荐技术的体系架构以及在实际应用场景中的异化表现,对导致算法推荐技术发生异化的三个关键性要素（用户、技术本身、社会环境）进行探究,并由此挖掘算法推荐技术产生异化的主体性因素、技术性因素和社会性因素。在此基础上,本文试图提出应对算法推荐技术异化的若干策略。从用户角度上说,一方面要引导用户树立合理的信息消费观念和提高科技人文素养,另一方面要督促互联网平台树立正确的技术应用价值观。从技术角度上说,需要结合应用实践,针对算法推荐技术自身进行控制和调整,建立算法推荐技术的应用测评体系,注重其它相关技术的协同发展等。而从社会角度上说,则是要摒弃狭隘的功利主义思想,促进科技与人文的统一,以及完善相关制度规范体系来加以综合应对。