隨着信息技術發展、大數據廣泛應用，算法推薦讓信息傳播更加個性化、定製化、智能化，但也出現了一些亂象，那麼，我們需要什麼樣的「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，發現頁面上多是近期搜索或瀏覽過的商品；通過App閱讀一條養生信息，隨後便會經常收到養生知識、養生產品的廣告推送……伴隨着信息技術迅猛發展、大數據廣泛應用，算法推薦技術正在將人們帶入個性化、定製化、智能化更強的信息傳播時代。

　因為算法推薦，互聯網平台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。據不完全統計，當前基於算法的個性化內容推送已佔整個互聯網信息內容分發的70%左右。算法推薦逐漸成為各平台「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，算法如何實現更高質量發展？移動互聯時代，我們究竟需要怎樣的「算法」？

　「算法」是中性的 問題出在人身上

　算法技術的重要意義在於，將此前基於人力的「人找信息」轉變成基於電腦自動化運算的「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，互聯網平台今日頭條在業內較早將算法推薦系統應用到資訊領域的產品中，實現了系統的自動學習推薦。據今日頭條算法架構師曹歡歡介紹，推薦系統綜合考量內容特徵、用戶特徵、環境特徵等因素進行決策。例如，環境特徵包括上班期間、上班路上、下班休息等不同場景下用戶的興趣偏好信息。

　為幫助用戶發現更多興趣點，今日頭條不斷引入多領域的優質內容生產者，並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，後者降低了同領域或主題文章的推薦頻率。

　不過，在頭部互聯網平台切實嚴格自律的同時，仍有一些採編流程不規範、管理不嚴的網絡社交媒體、新聞客戶端在業務導向上走偏了。主要表現在：

　——向用戶推薦劣質信息。部分平台為留住用戶，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。一些互聯網平台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」。這反映出一些平台社會責任感缺失，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，影響了用戶對於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。由於依託於用戶瀏覽紀錄等數據，算法推薦若設計不當，還可能侵犯用戶個人私隱。

　——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，對於算法而言，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」。結果是平台大賺，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。一些平台為應對競爭，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。」中國社科院信息化研究中心主任姜奇平對記者表示，英國着名數學家、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、雙向互進的關係，但現在一些算法設計呈現出人與機器的關係是單項的。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台發文稱，自己在某社交平台和朋友聊天時提到了一款掃地機，隨後該平台出現了掃地機械人的廣告。在跟帖中，很多網友疑問：「平台是否可能利用算法等技術，抓取用戶聊天紀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現App有「竊聽」行為。但App「竊聽」在技術實現上是有一定可能性的，相關部門有必要出台規定，明確企業進行大數據「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。如何規範使用大數據、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管體系、評價系統，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。

　相關立法和監管亟待加強，特別是要強化對算法推薦本身的法治監管。

　例如，正在公開徵求意見的《個人信息保護法（草案）》規定，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，國家市場監管總局發布的《關於平台經濟領域的反壟斷指南（徵求意見稿）》規定，基於大數據和算法，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管。除了法律規定需更加明確外，可以建立某種社會化的評議機制，對平台運用算法產生的後果進行評價，要求平台基於公共價值予以優化。

　壓實平台的社會責任。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」的通用信息平台，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，倡導企業在商業行為中履行社會責任。」姜奇平認為，對算法推薦技術和平台的監管應確保公平和效率、個人信息開發與保護、個人信息與平台信息等方面的平衡，在促進數字經濟服務業態健康發展層面考慮，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，確保消費者對信息採集者的服務好壞有評判權，使消費者始終處於主動地位。

　有專家認為，監管部門應督促企業調整業務邏輯，將正面價值取向、用戶高品質追求作為關鍵標籤納入算法頂層設計之中；政府、學校、家長、平台各方應責任共擔，不斷提升青少年網絡素養。