規(guī)范算法推薦解決了哪些問題

　　近日，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、工業(yè)和信息化部、公安部、國家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局聯(lián)合發(fā)布《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)定》），自2022年3月1日起施行。《規(guī)定》要求，算法推薦服務(wù)提供者向用戶提供不針對(duì)其個(gè)人特征的選項(xiàng)，或者便捷的關(guān)閉算法推薦服務(wù)的選項(xiàng)。

　　在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)高度普及的今天，智能算法已經(jīng)融入到我們?nèi)粘Ｉ�活的各個(gè)方面。它能精準(zhǔn)地向用戶推送所需要的商品、內(nèi)容或服務(wù)，為用戶提供更多的選擇機(jī)會(huì)。特別是對(duì)于有“選擇困難癥”的人群來說，算法推薦是一大福音。學(xué)者米歇爾·威爾遜曾將算法比喻為菜譜，只有遵循食譜所設(shè)立的步驟和指令，按照要求篩選和搭配食材，才能做出指定口味的菜肴。不過，算法在提供便利的同時(shí)也會(huì)帶來困擾，比如算法歧視、算法黑箱、算法壟斷以及算法對(duì)個(gè)人權(quán)利侵害等問題。

　　首先，算法推送容易使用戶陷入信息繭房。以往我們?cè)讷@取信息或者商品時(shí)，需要在搜索引擎或者電商網(wǎng)站上反復(fù)篩選和比較。而現(xiàn)在，推薦算法已成為信息過濾的一種重要手段，算法驅(qū)動(dòng)模式會(huì)根據(jù)用戶發(fā)布的內(nèi)容、瀏覽痕跡以及購買記錄等行為數(shù)據(jù)，主動(dòng)推送個(gè)性化的資訊和商品。

　　這種“你是誰”決定了“推薦給你什么內(nèi)容”的邏輯，導(dǎo)致越來越多的人陷入信息繭房，即人們只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的信息。這種信息繭房的“囚牢”會(huì)使人的知識(shí)維度趨于狹窄，也會(huì)使用戶沉迷于“娛樂至死”的汪洋大海。

　　此外，算法歧視會(huì)區(qū)別對(duì)待不同的消費(fèi)群體。過去，商家會(huì)借助價(jià)格的區(qū)分來獲取不同消費(fèi)者的青睞，比如圖書出版商會(huì)發(fā)布精裝版和簡(jiǎn)裝版兩個(gè)版本。而如今的算法推薦模式將商家的價(jià)格區(qū)隔手段隱藏到了后臺(tái)，即不同消費(fèi)者享受相同的商品或服務(wù)可能被收取不一樣的價(jià)格。其中，最典型的表現(xiàn)便是大數(shù)據(jù)“殺熟”。

　　互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以獲取海量的用戶數(shù)據(jù)，如瀏覽記錄、購買記錄、興趣標(biāo)簽、地理位置以及手機(jī)型號(hào)等，并對(duì)不同的用戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，由此采取差異化的產(chǎn)品推薦及定價(jià)。例如，使用一些打車軟件行駛相同的路程，平臺(tái)老用戶的價(jià)格會(huì)高于新用戶。這種大數(shù)據(jù)“殺熟”的現(xiàn)象，充斥在日常的衣食住行之中。

　　算法對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)勞動(dòng)者也存在壓榨。算法技術(shù)不僅可以從消費(fèi)者的手中獲利，同時(shí)也在攫取平臺(tái)勞動(dòng)者的價(jià)值。比如，互聯(lián)網(wǎng)打車平臺(tái)同時(shí)掌握司機(jī)和乘客的數(shù)據(jù)，平臺(tái)可以據(jù)此約束司機(jī)的勞動(dòng)行為。此前，外賣員“被困在系統(tǒng)里”的現(xiàn)象也引發(fā)熱議。外賣平臺(tái)借助系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、算法和模型，將騎手每單的送餐時(shí)間以分鐘為單位進(jìn)行控制，使其每一分鐘的時(shí)間價(jià)值都被“充分利用”。

　　此次，國家相關(guān)部門出臺(tái)規(guī)定，可以在很大程度上解決上述問題，從根本上保護(hù)消費(fèi)者的合法權(quán)益，避免用戶被算法“算計(jì)”�；ヂ�(lián)網(wǎng)平臺(tái)也要以此為契機(jī)，在追求利益的同時(shí)更要注重企業(yè)的社會(huì)責(zé)任，共同營造風(fēng)清氣正的網(wǎng)絡(luò)空間。

　　(作者系武漢市社會(huì)科學(xué)院助理研究員)

　　黃駿 來源：中國青年報(bào)