原创 查一下今晚开什么特马用平台善治回应社会的“算法向善”期许

看资讯时,APP会推荐感兴趣内容;打车时,导航会推荐最短(快)路线;点外卖时,平台会推荐附近餐馆……在当下,算法已深度嵌入人们的生活当中。伴随而至的,是“算法应向上向善”渐成社会共识。

算法向善,理应“看得见”。1月3日,抖音就宣布将推出10项措施,建立安全与信任中心,切实推动算法和平台治理透明化,打造更良好的网络生态。抖音方面表示,将以安全与信任中心为依托,重点介绍社会关切的议题,包括算法原理,审核机制,打击网暴、谣言等平台治理工作,未成年人和老年人保护工作等,回应公众关切,接受公众监督。

加强算法治理透明化,无疑是有的放矢:现实中,算法在互联网中已无处不在,但算法原理的理解门槛又偏高。技术专业化加上信息不对称,导致弗兰克·帕斯奎尔在《黑箱社会》中描述的困境极易出现——人们无法理解算法,也无法避免算法带来的影响。不少人为算法赋魅,将算法套到“技术万能论”的框架内,也是附着其上。

正因如此,让算法走出黑箱,成了推动算法向善的应有之义。算法是人工智能发展的基础,清华大学教授梁正就曾表示,下一代人工智能应该是可解释的,“现在(AI)最大的问题就是黑箱”。用破除算法黑箱确保AI可知、可信、可控、可用,让其沿着科技向善轨道运转,势在必行。

可以看到,从2021年9月9部门印发的《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》,到2022年1月份多部门发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》,再到2个月前国家网信办发布的《关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的通知》,国家层面对算法技术的规范正不断完善。这其中,推动算法公开透明,是算法治理的一贯要求。

从大众期许角度看,人们也希望算法能在 “向上向善” 的理念指引下,将其智能、高效与便捷特点转化为社会福利。

在算法治理要靠多主体参与式的综合治理,需要行业监管、企业自律、社会监督相向而行的背景下,美团前不久宣布推进算法公开常态化、建立开放多元算法沟通机制等8项举措,抖音如今推出涵盖推进平台治理透明化在内的10项措施,都颇具针对性。

本质上,平台在算法的透明度上持续做加法,是对政策要求的积极呼应,也是对社会期许的正面回应,彰显了平台作为治理主体的价值自觉。

法律学者马长山曾指出,如今,科技向善的基准已不再是以物质分配为核心的物理正义,而是以信息分享/控制为核心的数字正义,这就要求,基于数字生产生活方式和数字行为规律,有效探索并重建数字正义理念、原则、程序等。而实现数字正义,需要将算法嵌入到整个社会体系中评估,以体系化思维为算法向善提供解决方案。

就拿人们关心的大数据杀熟、信息茧房等问题来说,尽管不宜将算法跟芜杂信息生态的多向关系简化为因果关联,但算法根植于现实的同时确实也会作用于现实。鉴于此,如何以平台善治更有力地将算法导向“正义”之途,也考验平台的担当。

在此之前,抖音等平台曾通过多项举措不断优化算法机制,如凭着算法模型自动学习积累的数以几十亿的“向量特征”,探索算法测量指标的优化,综合运用内容消重、打散和对用户多元兴趣的主动探索等策略,避免信息呈现一元化……

算法再往上一层是信息。最大程度地遏制低质量信息传播,也是让算法得到善用的重要途径和目标。算法治理终归是嵌入平台综合治理之中的。

过去一年,抖音也采取多项措施加强平台治理,如针对部分传授违规“运营技巧”和“起号宝典”的账号在上游污染算法的问题,组织专项行动打击“传授‘无底线博流量’技巧”的内容,清理了一批引导用户发布“同质化”、“不择手段蹭炒社会热点”、“违背公序良俗制造人设”、“自导自演式造假”的账号和视频,就是行业里“第一个吃螃蟹的”。

这次在既有举措的基础上更进几步,如通过加强内容多样性探索、兴趣探索和匹配、搜索推荐联动、社交好友推荐等机制,进一步完善推荐屏蔽词设置、不感兴趣等功能建设,更好地消除“信息茧房”问题;面向热点当事人、网暴当事人,提供“一站式服务”,针对侵权问题“一追到底”,面向“涉企侵权”展开专项服务,合理诉求高优解决,并丰富现有的“一键防网暴”智能屏蔽功能……都是着眼于将篱笆扎得更牢。

算法有负外部性,那就用更高维的“算法”去对其扬长避短,这类高维“算法”的核心逻辑就是以人为本,内含人文温度与人本情怀——这正是平台善治的内在要求。

说白了,算法向善,背后是平台的价值观向上。就此看,期待更多平台都能用善治来回应社会的“算法向善”期许,让算法跟“数字正义”的要求对齐。

仲鸣(媒体人)

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评论
  • YYH6354497 2天前
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  • YYH7046088 45天前
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  • YYH9912496 91天前
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  • YYH9317484 92天前
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  • YYH8377311 31天前
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  • YYH5690321 12天前
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  • YYH1342044 77天前
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  • YYH7889437 38天前
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