算法困在“算法”里
編輯導語:自Facebook創(chuàng)立以來,“算法”就走進了大眾的視線,成為了各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭的好助手,在各個平臺應(yīng)用廣泛。本文主要從算法的過去以及現(xiàn)在的狀況分析,展開了關(guān)于“算法”的一些思考。推薦對算法感興趣的用戶閱讀,一起來看看吧。
“外賣騎手,困在系統(tǒng)里”
1年半前,隨著《人物》那篇文章刷屏全網(wǎng),這句話蔚為風行。作為泰羅制代名詞的“系統(tǒng)”,也由此遭到口誅筆伐。
將系統(tǒng)越織越密的算法,也難逃大眾口水的包圍圈。
人們對算法的看法,也朝著“反科技狂人”泰德·卡辛斯基的“高智能機器”預警靠攏。
到了今天,情況已經(jīng)變成了:算法,被困在“算法”里。
征兆就擺在那:
國外,前身系臉書的Meta增長遇困。
國內(nèi),首部聚焦算法治理的法規(guī)——《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》,于3月1日起正式施行。
若干年后,復盤算法發(fā)展史時,這恐怕是兩起標志性事件。
品玩那句話說得不無道理:2022,“算法”屬于人民。
一、“算法決定互聯(lián)網(wǎng)”
“算法決定互聯(lián)網(wǎng)?!?/p>
2006年3月,在CSDN技術(shù)社區(qū),有程序員這樣預言道。
他由Euler語言發(fā)明者尼古拉斯·沃斯的“程序=算法+數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”延伸,認為到了到了Web2.0時代,在bbs+blog+wiki的結(jié)構(gòu)下,算法將是信息過濾的核心手段,“今天可以肯定地說,未來的互聯(lián)網(wǎng),將被算法所主宰統(tǒng)治。”
他說這話時,谷歌的網(wǎng)頁排名算法,還是創(chuàng)始人拉里·佩奇1997年開發(fā)的PageRank。
到了2013年,谷歌將核心算法更新為了蜂鳥算法(Hummmingbird),還是給網(wǎng)頁等級賦值,但指標變了,搜索也變得更智能化了。
在那之后,臉書、推特等將算法繼續(xù)“發(fā)揚光大”:
臉書推出了EdgeRank算法,將Affinity親密度、Weight熱點程度、Time Decay時效等作為信息排序依據(jù);
推特推出了Algorithmic Timelines算法,將信息相關(guān)性放在了重要位置。
在國內(nèi),互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也逐漸將具有踔絕之能的算法視作基礎(chǔ)性技術(shù)。它跟算力、大數(shù)據(jù)合在一塊,支撐了AI在長尾場景中的高頻使用。
時至今日,在信息分發(fā)平臺、短視頻平臺、電商平臺、社交平臺及餐飲外賣平臺,生成合成類、個性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調(diào)度決策類等算法技術(shù)已得到廣泛應(yīng)用。
算法的觸角,已伸進B端的流量分發(fā)、外賣派單和C端的內(nèi)容閱讀體驗、動態(tài)價格體系之中。
“算法,比你還懂你自己”的說法,由此泛起。
二、很多人視算法為“魔”法
如今,人們的數(shù)字化生活,其實已經(jīng)無法離開算法。
我們打車,導航會把最短或最快路徑推薦給我們;
我們點外賣,平臺會將評分最高、距離較近的餐館優(yōu)先呈現(xiàn);
我們打開資訊類APP,熱搜會將熱門話題擺在我們面前。
這與其說是幫我們提高了信息撮合效率,不如說是幫我們節(jié)省了信息篩選成本——在信息大爆炸面前,算法“過濾泡”也算是為我們的“腦部減負剛需”而生。
從“效率/成本”的維度看,算法代表的就是面向未來的趨勢。
拿資訊獲取而言,從傳統(tǒng)媒體的宣發(fā)模式,到門戶媒體推動的搜索引擎模式,再到興趣引擎算法推薦以及融合社交關(guān)系鏈的社交算法推薦,越來越低成本、快速、精準,是大趨勢。
大勢不可逆。
但“有需要時用算法,沒需要時罵算法”,也是時下很多人的習慣。
現(xiàn)實中,不少人對算法有著很深的隔膜。膈膜之上,長出疑慮與恐懼。
無論是赫拉利式的預言,還是科幻片的渲染,都在強化著很多人的印象:“算法利維坦”遠在將來,近在眼前。
他們視算法為魔法——魔是“妖魔化”的魔。
而大數(shù)據(jù)殺熟、過度干預、誘導沉迷等,都是他們捏住的把柄。
本質(zhì)上,這類對算法的擔憂跟對算法的迷戀,代表了兩種典型的取向:反技術(shù)依賴傾向下的技術(shù)不可靠論;唯科學主義意識形態(tài)下的技術(shù)進步論。二者通常各據(jù)一端,反向并峙。
盡管包括算法在內(nèi)的技術(shù)給人們帶來了很多方便,可擔憂派看到的更多的是算法不好的那一面。
三、對算法的約束機制正在強化
得承認,算法有AB兩面。A面?zhèn)戎氐氖切?,注重便捷性;B面?zhèn)戎氐氖枪?,講究價值觀。
效率與公平,是商業(yè)文明的DNA雙螺旋,本該保持微妙平衡。
但以往,社會更注重效率,于是“效率”這條鏈特別粗壯,算法帶來的便捷性會被重點突出。
現(xiàn)在情況無疑起了變化:“效率”跟“公平”的優(yōu)先序在變,與算法伴生的問題會被各種強調(diào)。
在“公平本位”的邏輯下,算法在很多人眼中的主要形象,也就從解決問題者變成了制造問題者——它儼然成了信息繭房的編織者,是賽博囚籠的鑄造者。
算法在“算計”用戶,成了它被詬病最多的地方。
這里面,不無對算法的誤解——因為不夠了解,很多人會為算法賦魅,將其視同某種全知全能的高維度系統(tǒng),乃至可算沙摶空的生命體。
事實上,算法確實能實現(xiàn)細粒度的數(shù)據(jù)管理,但它離開了天眼還遠著。
裴培老師就提醒:互聯(lián)網(wǎng)平臺的“算法”被神化了。
在他看來,人工智能比拼的并不是算法,而是數(shù)據(jù),有些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)能將廣告主的ROI(投入產(chǎn)出比)效果需求高效地轉(zhuǎn)譯成前臺CPM(千人成本)需求,靠的是算法,更是算法背后量大、可信度高的數(shù)據(jù)。
但人們的顧慮,會“召喚”出針對算法的約束性力量。
理由就是,算法有些負外部性:如算法歧視,如輿論干預等。
而這樣的約束機制,主要朝著兩個維度拓展:
- 是側(cè)面包抄——強化隱私保護。
- 是正面夾擊——全方位“規(guī)范”算法。
四、強化隱私保護,會削弱算法“法力”
強化隱私保護,會削弱算法的“法力”。
扎克伯克的Meta,就撞在了隱私保護的高墻上。
Meta的前身臉書,這些年來幾乎是負面纏身。
竊聽門,前員工爆料事件,都在將其形象拽向谷底。
去年12月,臉書被美國網(wǎng)民評為“年度最差公司”后,有人曾這樣揶揄Meta——
“Facebook被評年度最差,關(guān)我Meta什么事?”
這跟它的算法機制不無關(guān)系:之前就有很多人指責,臉書的算法創(chuàng)造出了“危險回音室”,借引起憤怒、激發(fā)恐懼、煽動仇恨的內(nèi)容收割流量。
但對扎克伯格最重的一擊,不是來自多方差評,而是來自蘋果。
算法是臉書吸引廣告投放的“大殺器”,但就像裴培老師所說,算法起作用,離不開數(shù)據(jù)廣度、深度和可信度的支撐。
而蘋果就對臉書來了一記釜底抽薪:去年4月,蘋果推出了ATT應(yīng)用跟蹤透明度隱私功能(App Tracking Transparency),限制了APP隨意性的設(shè)備識別與數(shù)據(jù)采集。
這就導致,臉書的廣告推送精準度大受影響,推送準度下降了,效果就差了,廣告收入自然也就下滑了。
隨之而來的,就是今年2月初Meta財報公開后的“跌媽不認”——因為表現(xiàn)不及預期,Meta股價狂瀉26.44%,市值縮水2340億美元,創(chuàng)下美股歷史上個股最大單日縮水紀錄。
自2022年以來,Meta股價跌幅已高達約35%,股價(211.03美元)距2021年的高點(384.33美元)已跌去45%,扎克伯克也因此跌出全球富豪榜前10。
而Meta方面對此早有預見,老早就意識到了蘋果iOS的隱私新政對自身營收的影響。
這表明了一點:算法的效用離不開數(shù)據(jù)廣度、深度和可信度,沒了精準畫像,也就沒了精準推薦。而隱私保護強化,勢必會壓低數(shù)據(jù)收集準度。
接下來,加強隱私保護是大勢所趨。
歐盟有數(shù)據(jù)保護條例,美國很多州有數(shù)據(jù)隱私保護法案,中國也有《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》等。
蘋果調(diào)整隱私政策,也被認為是Web3.0時代隱私保護強弱化的風向標性動作。
算法未來的趨向,必然會受制于隱私保護、數(shù)據(jù)安全維度的“算法”。
五、規(guī)范化監(jiān)管為算法戴上緊箍咒
“規(guī)范化監(jiān)管”,更是戴在算法頭上的緊箍咒。
學者尼克·西弗曾提出了 “算法文化 ”的概念,認為在數(shù)字經(jīng)濟日益發(fā)達的今天,算法已不再僅僅是文化建構(gòu)的一部分,而已然變成了文化實踐本身,對算法不能僅從數(shù)學邏輯的角度去理解。
其外延是,算法不能光追求效率,還要“植入正向價值觀”。用咱們這的話說就是:算法必須向上向善。
- 你用算法搞歧視殺熟?不行。
- 你制造信息繭房?不行。
- 你搞算法黑箱?也不行。
最起碼,剛實施的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》不答應(yīng)。
規(guī)定就“在我的地盤,算法該聽誰的”問題,給出了明晰答案:
要求平臺不得用算法控制熱搜、搞虛假點贊評論轉(zhuǎn)發(fā),是將算法的觸手攔截在輿論干預權(quán)力半徑外;
要求平臺公示算法推薦服務(wù)的基本原理、目的意圖和運行機制,劍指算法黑箱(在此之前,字節(jié)跳動、美團、滴滴、微博都曾公布算法原理);
要求建立健全算法機制機理審核、科技倫理審查、用戶注冊、信息發(fā)布審核等管理制度,瞄準的是“算法向善”;
要求算法服務(wù)保護勞動者獲得報酬、休息休假等合法權(quán)益,指向了“算法取中”……
可以說,算法被“算”了——若將算法的定義籠統(tǒng)化,監(jiān)管秉持的,未嘗不是另一種“算法”。
互聯(lián)網(wǎng)算法用0和1筑起了某種系統(tǒng),監(jiān)管則用更“強大”的系統(tǒng)將其關(guān)進了籠子里。
馴服口訣是:算法要有價值觀。
在監(jiān)管頻密落錘的當下,這必然會重塑算法的價值面向。
算法困在“算法”里。
困住算法的,是監(jiān)管,是社情,也是算法自身的兩面性。
而前方路口的標識牌上,就寫著大寫的“規(guī)范”二字。
這對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說,倒也未必是壞事。
至少規(guī)范運作過后,算法被“污名”的包袱,能輕松卸下了。
與之伴生的場景是:
算法屬于人民。算法里充滿正能量。
作者:佘宗明
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