你有沒有讀過一條新聞，同樣的新聞不斷回來？ 瀏覽乙個產品，產品廣告就會隨之而來; 甚至，當你不經意間談論某個話題時，相關資訊會接踵而至，你的手機似乎在記錄你的言行......一直以來這一切都不是巧合，而是“演算法”計算的結果。
因為有了“計算”，使用者獲取資訊的成本大大降低，網路服務更加精準高效。 然而，越來越多的使用者擔心被“算計”，越來越關注“資訊繭”、“大資料殺”、“誘發成癮”等問題。 “不要讓'演算法'變成'計算'”成為網友們的共同呼聲。
痛點
“流量優先”導致混亂
最近，北京市民王嵐遇到了一件荒謬的事情：兒子瑞瑞還不到10歲，手機卻頻頻收到各種相親資訊。 歸根結底，原來是兒子前幾天誤打相偶廣告。 這讓王嵐感到擔憂：“網際網絡上對使用者資訊的收集已經達到了普遍的程度。 ”
大學生宋凡最近拿了乙個閱讀軟體。 開啟後，乙個標有“您可能感興趣”的**被推送到介面。 “那不是我最喜歡的作家嗎？ 他點開鏈結，一看已經乙個多小時了。 看完後，系統推薦了這個**“額外”。 不知不覺中，他連續“刷”了幾個小時，甚至忘了寫老師布置的題目。
這就是“演算法”的用武之地。杭州一家網際網絡公司的演算法工程師向陽說，“手機軟體可以隨時抓取使用者資料，通過智慧型模型分析人們的行為、習慣和偏好，過濾掉使用者不感興趣的內容，推薦使用者感興趣的資訊。 ”
他透露，對於一些商業平台來說，使用“演算法”的主要目的是為了增加流量和增加收入，而推送的資訊是優質還是劣質，是否會帶來網路成癮等問題都沒有考慮。 “就像孩子喜歡吃糖一樣，有些商家只想把盡可能多的糖賣給孩子，會不會影響他們的健康，不是他們關心的。 ”
這種“流量優先”的經營邏輯，促使一些網路平台頻頻借助“演算法”推送使用者感興趣的同質化內容，更糟糕的是，用搶眼的劣質低俗內容取悅使用者。 隨著時間的流逝，使用者接收到的資訊範圍會越來越窄，渠道會變得單一，從而陷入通常所說的“資訊繭”。
除了“資訊繭”，還有經常被詬病的“演算法歧視”。 所謂“演算法歧視”，是指在設計和應用“演算法”的設計和應用中，因偏見、歧視性資料集或其他因素而造成的“不公平結果”。
住在石家莊的劉女士在北京有乙個大學孩子，每次去北京看望孩子，她都住在學校旁邊的一家酒店裡。 今年年初，她通過手機APP訂了房間，**每晚近800元。 但當她入住時，發現有房客訂的房型相同，**只有600元。 經過對比，兩人在同一款手機軟體上看到的**是完全不同的。
我還是這家酒店的白金卡客戶，但非但沒有享受折扣，反而被“屠殺”了，我的孩子告訴我，這叫“大資料殺戮”！ ”
“大資料殺傷”是“演算法歧視”的表現之一。 它指的是平台利用“演算法”進行使用者“畫像”，如果使用者已經是老客戶，就不再需要低價吸引，同時平台可以通過收集消費資料來檢測使用者的消費能力，從而“瞄準”**水平。 向陽表示，“演算法歧視”曾經非常流行，買機票、網約車甚至網購，都會被“大資料扼殺”，隨後相關部門強力監管，這種現象已經受到限制，但行業內仍然存在不同程度的現象。
困難
“演算法”違規不容易判斷
有網友得出結論，“演算法”推薦的劣質資訊有三個特點：真假難辨、缺乏深度、價值取向混亂。 不少人認為，“價值導向的混淆”是規範“演算法”的最大難點。
王軍是個自以為是的人，最近計畫寫一篇“年輕人該啃老”題的文章。 當他開啟手機搜尋這個話題時，發現大部分網友都不支援年輕人啃老人，這與他的觀點非常吻合。
沒想到，一位同事告訴他，現在大多數年輕人都認為，“啃老沒有問題，生活就是要享受的！ 這讓王軍大吃一驚，他的同事把手機拿到王軍眼前：“你看，螢幕上滿是支援啃老的檢視。 而當王軍也把自己的手機頁面給同事們看的時候，兩人也只能面面相覷。
確定使用者的價值取向並不難，評估的方式也有很多種。 例如，抓取使用者在某個話題上的停留時間，分析訊息是正面的還是負面的，統計使用者的點讚記錄，都可以用來判斷使用者的觀點，然後根據“內容相似度”和“使用者相似度”向頁面推薦最受認可的內容。 向陽進一步解釋道，“演算法”在一定程度上起到了“編輯”內容的作用，推不推、推給誰、推多少都是預設程式，有最終決定權。
近年來，針對“演算法”引發的混亂，監管部門採取多重措施，通過訪談、處罰、整改、下架等方式，大力淨化網路氛圍。 然而，如何通過“演算法”有效地倡導正確定位的資訊仍然是乙個有待解決的命題。
向陽表示，雖然“演算法”作為一項技術是中立的，但其模型設計和資料分析與設計師的個人選擇密不可分，其主觀意識會在不知不覺中嵌入到“演算法”系統中。 同時，由於“演算法”的設計具有較高的技術門檻，其設計過程就像乙個黑匣子，外界難以理解其原理和邏輯，因此也很難確定“演算法”所體現的方位。
襄陽的說法不斷被現實所證實。 由於大多數“演算法”設計者不會公開計算的細節，即使他們公開了，也很難準確確定。 由於缺乏專業技術知識，當使用者的權益受到損害時，依靠最高階別的成本更高。 由“演算法”引發的多起訴訟，均未產生令人滿意的處罰結果。
作為一種商業秘密和技術秘密，“演算法”推薦的申請過程往往涉及社會利益和公共利益，如何平衡和把握“演算法”推薦的法律監管邊界是一大難題。 北京大學法學院副院長薛軍認為，從司法和行政概念上看，有必要將“演算法”作為“演算法”操作者行為的延伸。 無論經營者是否有過錯，是否存在行政違法行為等，“演算法”因素都應納入問責範圍。
重點
內聚力標準化了“演算法”。
隨著公眾對“演算法”的持續關注，加強對“演算法”監管的呼聲也越來越高。 調查顯示，超過70%的受訪者表示曾被“演算法”推薦服務困擾，超過60%的受訪者認為“大資料殺人”在他們的生活中很常見。 絕大多數使用者認為，“演算法”推薦技術存在窺探和洩露使用者個人私隱的重大風險。 濫用“演算法”侵犯了消費者的知情權、選擇權和個人資訊權，也對網路空間的通訊秩序產生了負面影響。
在這種情況下，一些使用者希望關閉“演算法”推薦功能，並停止與平台共享個人資訊。 在相關部門的監督下，各大網路平台紛紛推出關閉“演算法”推薦功能，將是否收集使用者偏好的選擇權交還給使用者。
但是，存在諸如難以關閉平台上的個性化推薦等問題。 上海市消費者保護委員會對消費者常用的10款移動APP進行了為期8個月的專項評估，結果顯示，關閉個性化推薦需要多達7個步驟。
記者登入了幾家頂級主流手機軟體，目前關閉“演算法”推薦功能的方式主要是通過“個人設定”。 操作步驟與以往調查結果一致，大部分仍需5-7個步驟。 記者隨機採訪了20位手機使用者，大部分使用者表示不知道手機軟體也有關閉“演算法”推薦的功能，只有1位使用者知道該功能，知道具體操作。
這種現象反映了行業的矛盾心理，不希望使用者大規模關閉“演算法”，並意識到只有監管才能是長期的。 向陽說，標準化“演算法”需要社會各界共同努力，找到最大的公約數。
有效管理“演算法”的混亂是構建安全清晰的網路生態系統的必然要求。 中國政法大學副教授鄭宇雙表示，要完善“演算法”的法律監管模式，解決“演算法”的法律監管問題，實現演算法的善治。
至於使用“演算法”是否會產生不良後果，有必要建立社會評價機制，進行持續的跟蹤研究。 如果社會審查機制有充分的理由確定使用特定“演算法”導致了不利後果，則應啟動問責機制，並要求相應的“演算法”操作者進行解釋和解釋並進行優化。 ”薛軍建議道。