超七成用户表示曾被“算法”推荐服务困扰，认为“算法”潜藏风险 别让“算法”成为“算计”(“融”观中国) ——透视“算法”系列报道之二 你是否有过这样的经历：阅读一条新闻，同类新闻便源源不断推送过来；浏览一件产品，产品广告就会接踵而至；甚至，不经意间聊到某话题，相关信息也会纷至沓来，手机好像无时无刻不在记录着你的只言片语……这些都不是巧合，而是“算法”计算的结果。 因为“计算”，用户获取信息成本大幅降低，网络服务更加精准高效。然而，越来越多用户担心被“算计”，日益关注“信息茧房”“大数据杀熟”“诱导沉迷”等问题。“别让‘算法’成为‘算计’”成为网民共同心声。 痛点 “流量至上”引发乱象 最近，北京市民王兰遇到一件令人啼笑皆非的事情：儿子睿睿还不到10岁，手机却频繁收到各种相亲信息。追根究底，原来是儿子前几天误点了一则相亲广告。这让王兰感到担忧：“网络对用户信息的收集已到了无孔不入的程度。” 大学生宋凡不久前下载了一款阅读软件。打开后，一篇标记着“您可能感兴趣”的小说被推送至界面。“这不恰好是我喜欢的作者吗？”他点开链接，一看就是一个多小时。看完后，系统又推荐了这篇小说的“番外”。不知不觉，他一连“刷”了几个小时，连老师布置的课题都忘了写。 “这就是‘算法’的作用。”杭州某互联网公司的算法工程师向阳介绍，“手机软件可以随时抓取用户数据，通过智能模型分析人们的行为、习惯和喜好，过滤掉用户不感兴趣的内容，推荐用户感兴趣的信息。” 他透露，对一些商业平台来说，使用“算法”的主要目的是提升流量，提高收益，至于推送的信息是优质还是劣质、会否带来网络沉迷等问题，则不在考虑之列。“就像小孩喜欢吃糖，有些商家的唯一目标是尽可能卖更多糖给孩子，至于会不会影响健康，不是他们关心的。” 这种“流量至上”的商业逻辑，促使一些网络平台借助“算法”频繁推送用户感兴趣的同质化内容，更有甚者，以博人眼球的劣质低俗内容取悦用户。久而久之，用户接收信息的范围就会变窄，渠道也变得单一，从而陷入人们常说的“信息茧房”。 除了“信息茧房”，频受诟病的还有“算法歧视”。所谓“算法歧视”，是指在“算法”设计和应用过程中，由于偏见、歧视性数据集或其他因素导致的“不公平结果”。 家住石家庄的刘女士，孩子在北京上大学，她每次来京探望孩子都会入住校旁一家酒店。今年初，她通过某手机软件预订一个房间，价格每晚近800元。可她办入住时发现，有客人预定了同样房型，价格只要600元。经过比对，两人在同一手机软件上看到的价格完全不一样。 “我还是这家酒店的白金卡客户呢，非但没有享受到优惠，反而还被‘宰’了，孩子告诉我，这叫‘大数据杀熟’！” “大数据杀熟”是“算法歧视”的表现形式之一。指平台利用“算法”进行用户“画像”， 如果用户已是熟客，就不再需要低价吸引，同时，平台可能通过搜集消费数据检测到用户消费能力，从而“定向”抬高价格。向阳表示，“算法歧视”一度甚嚣尘上，买机票、打网约车甚至网络购物，都会被“大数据杀熟”，后来有关部门强力监管，这种现象才有所收敛，但目前仍在业界不同程度存在。 难点 “算法”违规不易评判 有网友总结，“算法”推荐的劣质信息有三个特点：真假难辨、缺乏深度、价值导向错乱。不少人认为，“价值导向错乱”是规范“算法”的最大难点。 王军是一位自媒体人，最近打算写一篇关于“年轻人该不该啃老”的话题。当他打开手机，搜索这个话题时，发现多数网友都不支持年轻人啃老，这与他的观点非常一致。 不料，有同事告诉他，现在多数年轻人都认为，“啃老没什么问题，人生就是拿来享受的！”这让王军感到诧异，同事将手机拿到王军眼前：“你看，满屏都是支持啃老的观点。”而当王军也将自己的手机页面展示给同事时，两人只能面面相觑。 “判断用户价值导向并非难事，有多种方法可以评价。比如，抓取用户观看某话题的停留时间、分析留言是正面还是负面、统计用户点赞记录等，都可以用来判定用户观点，然后依据‘内容相似度’和‘用户相似度’，把最受认可的内容推荐到页面上。”向阳进一步解释，“算法”在某种程度上充当了内容“编辑”的角色，是否推送、推送给谁、推送多少，都是预先设定好的程序说了算。 近年来，针对“算法”引发的乱象，监管部门多措并举，通过约谈、处罚、整改、下架等手段大力净化网络风气。然而，如何有效通过“算法”倡导正确导向的信息，仍是有待破解的命题。 向阳表示，虽然“算法”作为一项技术是中性的，但其模型设计、数据分析等都离不开设计者的个人选择，其主观意识会潜移默化地嵌入“算法”系统。同时，由于“算法”设计具有较高的技术门槛，其设计过程有如一只黑箱，外界很难洞悉其中原理和逻辑，因此，也很难判定“算法”体现了哪种导向。 向阳的说法不断被现实印证。由于多数“算法”设计者不会将运算细节公之于众，即使公开，也很难准确判定。由于缺乏专业技术知识，用户在权益受到损害时，依法维权的成本较高。多起因“算法”引起的诉讼均没有得到理想的判罚结果。 “‘算法’推荐作为一种商业秘密和技术秘密，应用过程中又往往涉及社会公共利益，如何平衡、把握对‘算法’推荐法律规制的边界，是面临的一大难题。”北京大学法学院副院长薛军认为，在司法以及行政理念上，需要将“算法”的运用作为“算法”运营者行为的延伸。无论运营者是否存在过错、是否存在行政违法等，“算法”因素都应被纳入追责的考量范围。 焦点 凝聚合力规范“算法” 随着公众对“算法”持续关注，加强“算法”规范的呼声也越来越高。一项调查显示，超过70%受访者表示曾被“算法”推荐服务困扰，超过60%受访者认为生活中普遍存在“大数据杀熟”。绝大多数用户认为，“算法”推荐技术潜藏了窥探、泄露用户个人隐私的重大风险。滥用“算法”的行为，侵害了消费者的知情权、选择权和个人信息权益，也给网络空间的传播秩序带来负面影响。 在这个背景下，一些用户希望关闭“算法”推荐功能，停止将个人信息分享给平台使用。在有关部门督导下，各大网络平台都上线了关闭“算法”推荐的功能，将是否收集用户偏好的选择权交还用户。 然而，平台个性化推荐存在关闭难等问题。上海市消保委曾对消费者常用的10款手机软件开展为期8个月的专项测评，结果显示，关闭个性化推荐最多需7步。 记者登录几个下载排名靠前的主流手机软件，目前关闭“算法”推荐功能的方式主要是通过“个人设置”来操作。操作步骤与此前调查结果一致，大多仍需要5—7步。记者随机采访了20名手机用户，绝大多数表示并不知晓手机软件还有关闭“算法”推荐的功能，只有1位用户知道该功能并懂得具体操作。 “这种现象反映了业界的矛盾心理，一方面不希望用户大规模关闭‘算法’，另一方面也意识到，只有规范才能长远。”向阳说，规范“算法”，需要社会各界发挥合力，寻找最大公约数。 “有效治理‘算法’乱象，是构建安全清朗的网络生态的必然要求。”中国政法大学副教授郑玉双表示，要健全“算法”的法律规制模式，破解“算法”的法律规制难题，实现算法善治。 “对于‘算法’运用是否产生不良后果，要建立一种社会性的评议机制进行持续性的跟踪研究。如果社会评议机制有充分的理由，认定特定‘算法’的运用导致不良后果，就应该启动问责机制，要求相应的‘算法’运营者予以解释与说明并作出优化。”薛军建议。 | 
