交談中提到某種商品，不久即會收到相關(guān)的產(chǎn)品鏈接；購買同樣的商品或服務(wù)，不同產(chǎn)品顯示的價格竟然不一樣……隨著大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的日臻成熟和廣泛運(yùn)用，這樣的算法場景越來越多地出現(xiàn)在我們身邊。

算法，是一種依托海量內(nèi)容、多元用戶和不同場景等核心數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行自主挖掘、自動匹配和定點(diǎn)分發(fā)的智能互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。當(dāng)前與人們生產(chǎn)、生活緊密相關(guān)的算法類型多種多樣，既包括長于新聞創(chuàng)作的自動合成型算法、適用線上購物的個性推薦型算法，也包括精于語句識別的檢索過濾類算法和契合網(wǎng)絡(luò)約車的治理決策類算法，等等。算法社會的到來勢不可擋，從信息傳播理論和實踐的角度來看，算法在為公眾提供極大技術(shù)便利的同時，對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)的發(fā)展亦產(chǎn)生了深刻影響。

算法極大降低了公眾篩選有效信息的社會成本。算法的核心價值是利用對用戶的年齡職業(yè)、興趣愛好、網(wǎng)絡(luò)行為與時空環(huán)境等關(guān)鍵信息的統(tǒng)計分析，致力于在信息內(nèi)容、產(chǎn)品服務(wù)等多元層面實現(xiàn)對用戶的追蹤推測、精準(zhǔn)分發(fā)和有效供給。這就在很大程度上改善了既往技術(shù)語境下公眾付出的高昂時間與經(jīng)濟(jì)成本，讓人們能夠從以往單一重復(fù)的信息、產(chǎn)品和服務(wù)篩選行為中得以解放，滿足了公眾對于信息和服務(wù)的分眾化需求。

算法不斷建構(gòu)和重塑著既有的網(wǎng)絡(luò)群體關(guān)系。算法場景造就了公眾的數(shù)據(jù)化和標(biāo)簽化，在強(qiáng)化了既有群體邊界的同時，也促進(jìn)了新的共同體關(guān)系的形成。以往網(wǎng)絡(luò)群體互動關(guān)系的形成，大多是公眾自發(fā)性主動找尋、相互選擇的結(jié)果。而算法社會下，無論是信息內(nèi)容的分發(fā)還是產(chǎn)品服務(wù)的送達(dá)，作為中介的算法在進(jìn)行一對一的關(guān)系匹配或資源分配時，首先要對用戶進(jìn)行標(biāo)簽化甚至評分制的“全面數(shù)據(jù)化”處理。

在此過程中，主要是依據(jù)用戶接收到相關(guān)信息和服務(wù)后的點(diǎn)擊次數(shù)、停留時長、舉報屏蔽以及轉(zhuǎn)評贊等各種反饋行為，對其主要觀點(diǎn)、情感傾向和媒介消費(fèi)行為進(jìn)行精準(zhǔn)的圖譜畫像。進(jìn)而通過后臺信息匹配、技術(shù)調(diào)節(jié)與資源控制等方式，幫助用戶發(fā)現(xiàn)、連接起具有相似觀點(diǎn)或共同興趣的其他共同體關(guān)系。

毋庸置疑，技術(shù)驅(qū)動的算法紅利越來越廣泛而深刻地影響著人們的生活：網(wǎng)絡(luò)購物離不開“算法比價”、商業(yè)運(yùn)營離不開“算法宣傳”、日常出行離不開“算法導(dǎo)航”，甚至求職姻緣也需要“算法匹配”等。但看似理性、中立的算法背后，也存在著一定的技術(shù)偏見：大數(shù)據(jù)“殺熟”“欺生”、算法侵犯隱私乃至引發(fā)群體極化等現(xiàn)象時有發(fā)生。算法盛行給網(wǎng)絡(luò)生態(tài)帶來的一系列沖擊，值得警覺與深思。

一方面，算法盛行容易造成“把關(guān)人”角色弱化，人淪為算法“囚徒”的可能性急劇增加。算法雖然帶來了個人信息、服務(wù)水平的大幅提升，但在算法技術(shù)主導(dǎo)下，個性化分發(fā)力度得到空前強(qiáng)化，而信息、產(chǎn)品與服務(wù)編輯審校等“把關(guān)角色”卻經(jīng)常遭到弱化甚至缺位。一旦算法的設(shè)計與應(yīng)用失當(dāng)，個體在認(rèn)知判斷、行為決策以及價值取向等多個方面，很可能會受到單一算法的鉗制乃至禁錮，成為算法的“囚徒”。馬斯克通過腦機(jī)接口發(fā)現(xiàn)人腦90%的算力都在忙著關(guān)于“性”的計算，雖然相關(guān)結(jié)論有待考證，但其引發(fā)的“算法勝利后，人的自由意識去向疑問及其引發(fā)的價值迷失問題”，值得我們深思。

另一方面，算法盛行容易強(qiáng)化“信息孤島”效應(yīng)，網(wǎng)絡(luò)生態(tài)失衡、失真的風(fēng)險可能不斷加大。算法在很大程度上影響著人們與某類信息的快速連接和匹配，但也自動過濾掉了其他潛在有效信息。信息窄化下的公眾容易形成“很多人都是這種想法和價值取向”的錯覺，這種“選擇性”的接觸、過濾與相信，不僅會閉塞與不同意見群體的交流溝通，更會造成在自我重復(fù)和自我肯定中的視野受困與故步自封。同時也會為偏見滋生、黏性缺失的網(wǎng)絡(luò)輿論場埋下被操控的巨大隱患，甚至陷入惡性循環(huán)、誘發(fā)線下群體性事件，破壞網(wǎng)絡(luò)生態(tài)的晴朗穩(wěn)定。

簡單粗暴、一刀切式的“算法抵制”并不可取，建立更加完善的法律法規(guī)監(jiān)管體系、公開推行更加透明的行業(yè)技術(shù)準(zhǔn)則，已迫在眉睫；同時，必須摒棄“算法崇拜”，進(jìn)行更加全面專業(yè)的算法設(shè)計者素質(zhì)培訓(xùn)，強(qiáng)化對算法使用者的素養(yǎng)教育?？傮w而言，從認(rèn)知與關(guān)系的維度看，算法深刻影響和改變了既有的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)，也把自由與枷鎖的張力推向了極致。算法場景的無限擴(kuò)張，快速推動著人們的“全面數(shù)據(jù)化”，也引發(fā)了一系列的法律和倫理爭議。有意識地對算法技術(shù)進(jìn)行價值反思，始終是我們必須直面的現(xiàn)實問題。

（作者系西安交通大學(xué)新聞與新媒體學(xué)院講師，本文獲得2020年國家社科基金青年項目支持）

關(guān)鍵詞： 枷鎖 算法 自由