资料图。图片来源：Unsplash

以算法为核心的智能技术正在极大地提高社会生产力水平，与此同时，也对算法等技术在价值创造、裨益人类、社会发展等层面提出更高的期许。6月18日，复旦大学新闻学院执行院长、复旦发展研究院副院长、长江学者特聘教授张涛甫在参加由清华大学新闻与传播学院智媒研究中心、新京智库联合举办的“算法善用 智能人文：智能信息的多学科融汇”线上高端论坛时表示，算法是人类面对信息激增的应对策略，优化算法需要平台、管理者、用户等各环节“共治”。

移动互联网时代存在的最大矛盾，是人的认知有限性与信息海量繁衍过剩、超载之间的突出矛盾。

张涛甫认为，人不会因为身处一个技术化时代，认知能力就能明显成倍数甚至几何数地增长。我们现在所拥有的信息和资讯，比在没有互联网的时代不知道要超出多少倍，但我们不可能靠有限的认知能力把海量信息一网打尽。

作为一个普通人，现在的认知能力，与100年前甚至上千年前相比，基本上没有大的突破，只不过在技术上、方法上稍微有一些改变。比如某个资讯平台App上的数据，人们肯定没有办法在一夜之间，甚至在一个月、一年之间去读完。面对如此海量的信息，如何在有限的时间内找到自己需要的东西，这就出现海量信息和有限能力之间的矛盾，算法能更为高效地筛选信息。

这些信息怎么来的？为什么出现海量信息？

张涛甫表示，过去的信息生产者是有限的，现在的信息生产者是海量化。过去，受众就是受众，受众在信息生产方面的权利是弱化的，所以受众是被动的信息接受者。现在，受众和传者之间的边界彻底模糊了，受众本身就在生产信息，因此出现了海量的信息生产者。

同时，也是非常重要的一点，技术本身也会生产信息。得益于媒介的技术，现在有很多信息不是由人工产生，而是由技术产生的。在多主体和泛主题的信息生产下，就造成了信息过载。

信息过载的矛盾如何解决？张涛甫认为，靠主体自身没有办法解决，必须通过技术，通过算法来解决。

算法起到的作用，从正面来讲，是在有限的时间里，在人的注意力、精力都非常有限的情况下，可以起到在信息和受众、用户之间的有效连接，可以节约成本，提高效率。

张涛甫表示，很多技术当初发展时，就是为了提高效率和节约成本。现在，在某种程度上，算法确实可起到链接作用，在受众和内容之间有效地匹配或是高效地匹配。

资料图。图片来源：Unsplash

那么，是不是算法技术就是完美的？

张涛甫认为，算法技术有一个迭代和进化的过程，在这个过程中，其效率和功用也在优化。技术本身无所谓善恶。所谓善恶的背后，实际上是技术背后人的力量。与过去相比，技术变得复杂的地方在于，过去媒介技术的使用人群和组织，是比较确定的。现在，技术被社会使用，包括被组织化使用的时候，技术本身的价值设定和伦理设定处在一个不确定的状态。

起初，算法推荐更多考虑到效率和功用的最大化；现在，则更多考虑到技术背后的价值关怀问题。

技术本身永远没有最完美的时候。技术没有最好，只有更好。那么，技术如何被社会使用？显然，不能把板子都打在某部分群体或者主体身上。因为它需要学习整个社会场景的整体优化。而这个整体优化是涵盖多主体的。多主体包括平台、用户、管理者，还有内容生产主体。

如果认为价值的问题仅仅是某一个环节的问题，显然不能达到一个系统的优化。要实现算法的系统性优化，一方面技术要往前推进，另一方面要有系统性合力，而不是靠单一的力量去解决。

张涛甫表示，算法的优化包括以下这几个层面的事情。

一是技术本身的优化。算法即便现在进化很快，但算法技术仍然达不到对人类智能的高度模仿，它只是在某一个层面机械地模仿。将来算法推荐能否达到对人类智能的高级模仿，包括情感推理等。要达到这样的高度模仿，还有很长的路要走。

在这个过程当中，不是简单地靠技术本身就可以解决，还需要一些伦理和价值性的提前预警或者是导入，使这个技术不至于偏航。

二是技术的社会化。技术在被社会使用的过程中，特别是跟人的连接过程中，涉及价值关切和方向性问题。过去的技术外在于人，现在的技术越来越内在于人的需要，跟人性越来越贴近。在这个贴近的过程中，价值关切如何安排？这需要整个社会来安排，而不仅仅是强调平台责任就行了。在平台之外，其他主体要一起来探讨。

三是算法的优化和规制。现在是技术走在前面，人跟在后面，规制跟在人的后面。规制往往比技术慢两拍。所谓的规制和制度是基于对人的行为模式长期的沉淀和演化，形成的机制。机制一旦生成了以后，它反过来对人们的行为，包括组织化的一些行为，起到一个指导的作用。一方面，我们要基于对规律性的保护，要探讨算法和人的行为之间的规律究竟是什么。另外，要考虑价值的导入，以达到社会效果的优化。现在关于算法的一些机制性的安排是滞后的。

来  源 | 新京报

作  者 | 柯  锐