大數(shù)據(jù)社會(huì)需要考慮算法治理

　　算法，曾被描述為一件相當(dāng)溫和的事情——計(jì)算過程明確，步驟可控，結(jié)果一目了然。近年來，算法通常與大數(shù)據(jù)結(jié)合，通過打分、排序、評(píng)級(jí)的方式在用戶、環(huán)境和推薦對(duì)象之間建立聯(lián)系，進(jìn)行自動(dòng)化推薦。搜索引擎中的網(wǎng)頁(yè)呈現(xiàn)，電子商務(wù)中的商品推薦，社交網(wǎng)絡(luò)中“你可能認(rèn)識(shí)的好友”，內(nèi)容推薦引擎中的新聞推薦等，都是算法應(yīng)用的豐富場(chǎng)景。

　　然而，算法的廣泛應(yīng)用也引發(fā)一些問題。不久前，英國(guó)伯明翰地方警局表示正在研發(fā)一套名為“國(guó)家數(shù)據(jù)分析方案”的系統(tǒng)，旨在通過對(duì)居民個(gè)人數(shù)據(jù)資料的分析，預(yù)測(cè)公民的“犯罪指數(shù)”，引導(dǎo)警方提前干預(yù)。盡管警方一再?gòu)?qiáng)調(diào)不會(huì)僅根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)就進(jìn)行逮捕，但這個(gè)消息還是引發(fā)了廣泛爭(zhēng)議。

　　由于算法具有技術(shù)門檻，很多時(shí)候出現(xiàn)問題難以追責(zé)，造成傷害無(wú)從補(bǔ)償。如何讓數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)自證其算法“公平有效”，這是人們十分關(guān)心的問題，也是一道現(xiàn)實(shí)難題。2015年，美國(guó)芝加哥法院使用的犯罪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法就被證明對(duì)黑人造成了系統(tǒng)性歧視：黑人更有可能被這個(gè)系統(tǒng)錯(cuò)誤地標(biāo)記為具有高犯罪風(fēng)險(xiǎn)，從而被法官判處更長(zhǎng)的刑期。另外，數(shù)百萬(wàn)人由于該算法無(wú)法獲得保險(xiǎn)、貸款和租房等服務(wù)，如同被算法“囚禁”。美國(guó)皮尤研究中心發(fā)布的《公眾對(duì)計(jì)算機(jī)算法的態(tài)度》報(bào)告則顯示，58%的受訪者認(rèn)為，算法和其他計(jì)算機(jī)程序總會(huì)包含偏見。

　　顯然，算法的設(shè)計(jì)、目的、數(shù)據(jù)使用等都是設(shè)計(jì)開發(fā)者的主觀選擇，其主觀偏見有可能被嵌入算法系統(tǒng)。數(shù)據(jù)的有效性和準(zhǔn)確性，也會(huì)影響整個(gè)算法決策和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。正是由于設(shè)計(jì)偏向、數(shù)據(jù)缺陷，再加上無(wú)法公開透明的“算法黑箱”，使得算法過濾、算法偏見、算法歧視和算法操控的情況屢屢發(fā)生。近幾年，全球互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)紛紛開發(fā)智能推薦系統(tǒng)，大多數(shù)都是根據(jù)用戶使用痕跡進(jìn)行關(guān)聯(lián)推薦。算法越智能，越能使用戶被“安排”進(jìn)所謂“信息繭房”，即陷入為其量身定制的信息之中。久而久之，用戶處于信息“自我禁錮”困境，從而失去了解更大范圍事物的機(jī)會(huì)。其后果，有可能就是導(dǎo)致人們視野日趨偏狹，思想日趨封閉、僵化甚至極化。

　　大數(shù)據(jù)背景下，解決算法智能帶來的麻煩已是不可回避的課題。越來越多人提出著手研究算法治理的主張，雖然注定是十分艱巨的事情，但也當(dāng)屬值得邁出的一步。(方師師)

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責(zé)任編輯： 張樵蘇