原標題：隨著信息技術發(fā)展,、大數據廣泛應用，算法推薦讓信息傳播更加個性化,、定制化,、智能化，但也出現(xiàn)了一些亂象——我們需要什么樣的“算法”,？

　　您是否有過類似經歷：在求職網站填寫一份有關工作喜好的調查,，網站會自動推送匹配的崗位；打開購物軟件,，發(fā)現(xiàn)頁面上多是近期搜索或瀏覽過的商品,；通過App閱讀一條養(yǎng)生信息，隨后便會經常收到養(yǎng)生知識,、養(yǎng)生產品的廣告推送……伴隨著信息技術迅猛發(fā)展,、大數據廣泛應用，算法推薦技術正在將人們帶入個性化,、定制化,、智能化更強的信息傳播時代。

　　因為算法推薦,，互聯(lián)網平臺越來越能抓住用戶的心,，幫助人們更加方便、精準地獲取信息,，也牢牢吸引了用戶的注意力,。據不完全統(tǒng)計，當前基于算法的個性化內容推送已占整個互聯(lián)網信息內容分發(fā)的70%左右,。算法推薦逐漸成為各平臺“基本操作”的同時,，諸如低俗劣質信息精準推送、“大數據殺熟”等亂象也凸顯出來,。

　　作為數字經濟的重要推動力,，算法如何實現(xiàn)更高質量發(fā)展？移動互聯(lián)時代,，我們究竟需要怎樣的“算法”,？

　　互聯(lián)網平臺越來越“懂”用戶了嗎？

　　“看完一個短視頻后,，平臺會自動推薦很多相關視頻,，很方便,。”在北京一家企業(yè)工作的陳輝是某款網絡對戰(zhàn)游戲的“發(fā)燒友”,，平時喜歡通過手機觀看相關短視頻來提高操作水平,。他發(fā)現(xiàn)，隨著刷短視頻的頻率增加,，平臺推薦的相關視頻越來越多,，“游戲攻略、英雄介紹,、對戰(zhàn)視頻都有,，電商平臺還會推薦鼠標、鍵盤,�,！�

　　這些平臺的自動推薦功能，運用了一種叫算法推薦的技術,。這是一種通過人工智能分析和過濾機制對海量數據進行深度分析,、完成信息內容與用戶精準匹配的技術。

　　自從1994年美國明尼蘇達大學研究組推出第一個自動化推薦系統(tǒng),，算法推薦技術如今已深入到資訊,、社交、電商,、短視頻,、搜索引擎等平臺和互聯(lián)網應用中。

　　互聯(lián)網平臺變得越來越“懂”用戶,，在極大方便用戶獲取信息的同時,，也容易引發(fā)一些用戶尤其是青少年不同程度的沉迷問題。

　　“說好只看5分鐘,，結果一刷就是幾小時,。”貴州省貴陽市的林忠信說,，他12歲的兒子最近迷上刷一些惡搞的短視頻,，不僅影響學習成績，與同伴一起進行戶外活動的時間也少了,。

　　從去年5月底開始,，全國主要網絡短視頻平臺中推廣青少年防沉迷系統(tǒng)。在“青少年模式”下,，大多數平臺主要推送教育類,、知識類等有益內容。但是,，在缺乏監(jiān)護人照管監(jiān)督的情況下,，防沉迷系統(tǒng)效果容易打折扣,。

　　有受訪者反映,，一些新聞資訊,、網絡社交等平臺的個性化推送存在“泛娛樂化信息多、低俗內容多,、未經核實內容多”的“三多”現(xiàn)象,；一些網絡社交等平臺防沉迷手段較少，容易導致青少年沉迷和盲目模仿,。

　　北京大學中國社會與發(fā)展研究中心主任邱澤奇對記者表示,，對自我的偏好是人類認知偏好的一部分，“偏好”閱讀可能加速形成“信息繭房”效應和“情緒傳染”效應,，前者易導致視野局限,，后者易使個人情緒受他人感染。

　　一些喜歡網購的人還可能因遭遇“大數據殺熟”而蒙受損失,。一些平臺利用算法技術給不同類型消費者數據“畫像”,，判斷其偏好、用戶黏合度,、價格敏感度等,，使不同用戶看到的價格或搜索的結果不同。通常是老用戶看到的價格比新用戶貴,，或搜索到的結果比新用戶少,。

　　今年“雙11”期間，北京消費者韓女士發(fā)現(xiàn),，她通過某App預訂一家酒店,，“同一時間，不同手機”預訂,，價格相差約1000元,。

　　9月中旬，微博上發(fā)起的一個投票顯示,，有1.5萬人認為自己遇到價格明顯差異的情況,，占所有投票人員的近八成。

　　“算法”是中性的,，問題出在人身上

　　算法技術的重要意義在于,，將此前基于人力的“人找信息”轉變成基于電腦自動化運算的“信息找人”，既極大解放了人力,，又更高效地完成了人和信息的匹配,。

　　從2012年起，互聯(lián)網平臺今日頭條在業(yè)內較早將算法推薦系統(tǒng)應用到資訊領域的產品中,，實現(xiàn)了系統(tǒng)的自動學習推薦,。據今日頭條算法架構師曹歡歡介紹,，推薦系統(tǒng)綜合考量內容特征、用戶特征,、環(huán)境特征等因素進行決策,。例如，環(huán)境特征包括上班期間,、上班路上,、下班休息等不同場景下用戶的興趣偏好信息。

　　為幫助用戶發(fā)現(xiàn)更多興趣點,，今日頭條不斷引入多領域的優(yōu)質內容生產者,，并運用算法推薦給用戶；推出“靈犬”反低俗助手,，剔除低俗信息,。推薦系統(tǒng)還增加了消重和打散策略，前者旨在消除內容相似文章推薦,，后者降低了同領域或主題文章的推薦頻率,。

　　不過，在頭部互聯(lián)網平臺切實嚴格自律的同時,，仍有一些采編流程不規(guī)范,、管理不嚴的網絡社交媒體、新聞客戶端在業(yè)務導向上走偏了,。主要表現(xiàn)在：

　　——向用戶推薦劣質信息,。部分平臺為留住用戶，不斷向用戶推薦其關注過的相似內容,，其中摻雜低俗媚俗,、色情暴力、真假難辨,、缺乏深度,、價值觀導向錯亂等信息。一些互聯(lián)網平臺為增加點擊率和流量,，還會進行人工推薦,，主動推薦“博眼球”、打“擦邊球”信息,，很多用戶直呼“辣眼睛”,。這反映出一些平臺社會責任感缺失，更忽視了價值觀建設,。

　　——增加用戶權益保護難度,。一些算法推薦的內容過度強化用戶偏好，影響了用戶對于信息內容的自主選擇權，加劇“信息繭房”效應,，極易造成個體與社會的隔離,，缺乏對當下國情世情的深刻認識和判斷。由于依托于用戶瀏覽記錄等數據,，算法推薦若設計不當,，還可能侵犯用戶個人隱私。

　　——進行“大數據殺熟”,。中國傳媒大學大數據研究中心教授沈浩介紹,，對于算法而言,，通過用戶數據量以及數據更新頻次,，可輕易判斷出是“生客”還是“熟客”。結果是平臺大賺,，商家,、消費者利益受損，還容易導致壟斷,。

　　作為一項技術應用,，算法推薦是中性的，問題出在設計者,、操作者身上,。

　　一方面，奉行“流量至上”的單一價值導向,。一些平臺為應對競爭,，將用戶停留時間作為重要考核指標，忽視了自身作為“把關人”的角色定位,。而“把關人”必須用積極健康,、符合公序良俗的價值觀，指引算法推薦的設計和應用,，方能確保推送內容價值導向正確,。

　　另一方面，過度追求“利益至上”,，利用其信息不對稱優(yōu)勢侵犯消費者合法權益,。這是一個需要引起足夠重視的法律問題。

　　“一些算法的頂層設計思路存在問題,�,！敝袊�社科院信息化研究中心主任姜奇平對記者表示，英國著名數學家,、邏輯學家圖靈等學者在勾畫人工智能圖景時提出,，人和機器是對等、雙向互進的關系,，但現(xiàn)在一些算法設計呈現(xiàn)出人與機器的關系是單項的,。比如在大數據方面,，迷信相關分析，忽略因果分析,。在定義算法效率方面,，只把專業(yè)化效率定義為效率，而實際上多樣化效率也是一種效率,。

　　大數據,、算法推薦應更有“溫度”

　　有網友最近在一個問答平臺發(fā)文稱，自己在某社交平臺和朋友聊天時提到了一款掃地機,，隨后該平臺出現(xiàn)了掃地機器人的廣告,。在跟帖中，很多網友疑問：“平臺是否可能利用算法等技術,，抓取用戶聊天記錄進行廣告精準投放,？”

　　App專項治理工作組專家何延哲今年9月表示，四部委App專項治理工作組在對App多批次檢測中尚未發(fā)現(xiàn)App有“竊聽”行為,。但App“竊聽”在技術實現(xiàn)上是有一定可能性的,，相關部門有必要出臺規(guī)定，明確企業(yè)進行大數據“畫像”時能否使用個人語音信息,，讓用戶更放心,。

　　從另一角度看，社會輿論的疑問其實指向了大數據,、算法等技術應用的價值導向問題,。如何規(guī)范使用大數據、算法技術,，讓其變得更有“溫度”,、更讓人放心？需要建立起一套行之有效的監(jiān)管體系,、評價系統(tǒng),，確保算法設計者、操作者以健康,、正確,、積極的價值觀，指引算法推薦的設計和應用,。

　　相關立法和監(jiān)管亟待加強,，特別是要強化對算法推薦本身的法治監(jiān)管。

　　例如,，正在公開征求意見的《個人信息保護法（草案）》規(guī)定,，個人認為自動化決策對其權益造成重大影響的，有權拒絕個人信息處理者僅通過自動化決策的方式作出決定。

　　11月10日,，國家市場監(jiān)管總局發(fā)布的《關于平臺經濟領域的反壟斷指南（征求意見稿）》規(guī)定,，基于大數據和算法，根據交易相對人的支付能力,、消費偏好,、使用習慣等，實行差異性交易價格或者其他交易條件,；對新老交易相對人實行差異性交易價格或者其他交易條件,；實行差異性標準、規(guī)則,、算法,；實行差異性付款條件和交易方式等，都可能被認定為“大數據殺熟”等不正當競爭行為而面臨更嚴格監(jiān)管,。

　　北京大學電子商務法研究中心主任薛軍對記者表示,，應針對算法運用的場景,、對公民基本權益的影響,，對算法進行不同強度的監(jiān)管。除了法律規(guī)定需更加明確外,，可以建立某種社會化的評議機制,，對平臺運用算法產生的后果進行評價，要求平臺基于公共價值予以優(yōu)化,。

　　壓實平臺的社會責任,。曹歡歡表示，今日頭條已不完全依賴算法推薦,，而是一個綜合“算法+熱點+搜索+關注”的通用信息平臺,，以幫助用戶拓展興趣。用戶還可以選擇關閉“個性化推薦”按鈕或“永久清除歷史行為”,，自主選擇獲取信息的方式,。

　　“應該在算法技術內講價值倫理，把人之為人的一面當作技術本身來考慮,，倡導企業(yè)在商業(yè)行為中履行社會責任,。”姜奇平認為,，對算法推薦技術和平臺的監(jiān)管應確保公平和效率,、個人信息開發(fā)與保護、個人信息與平臺信息等方面的平衡,，在促進數字經濟服務業(yè)態(tài)健康發(fā)展層面考慮,，可按照個性化信息服務所得和付出的均衡原則進行政策調整。他建議，確保消費者對信息采集者的服務好壞有評判權,，使消費者始終處于主動地位,。

　　有專家認為，監(jiān)管部門應督促企業(yè)調整業(yè)務邏輯,，將正面價值取向,、用戶高品質追求作為關鍵標簽納入算法頂層設計之中；政府,、學校,、家長、平臺各方應責任共擔,，不斷提升青少年網絡素養(yǎng),。（記者 彭訓文）