人民日报|我们需要什么样的“算法”？( 二 )
为帮助用户发现更多兴趣点，今日头条不断引入多领域的优质内容生产者，并运用算法推荐给用户；推出“灵犬”反低俗助手，剔除低俗信息。推荐系统还增加了消重和打散策略，前者旨在消除内容相似文章推荐，后者降低了同领域或主题文章的推荐频率。
不过，在头部互联网平台切实严格自律的同时，仍有一些采编流程不规范、管理不严的网络社交媒体、新闻客户端在业务导向上走偏了。主要表现在：
——向用户推荐劣质信息。部分平台为留住用户，不断向用户推荐其关注过的相似内容，其中掺杂低俗媚俗、色情暴力、真假难辨、缺乏深度、价值观导向错乱等信息。一些互联网平台为增加点击率和流量，还会进行人工推荐，主动推荐“博眼球”、打“擦边球”信息，很多用户直呼“辣眼睛”。这反映出一些平台社会责任感缺失，更忽视了价值观建设。
——增加用户权益保护难度。一些算法推荐的内容过度强化用户偏好，影响了用户对于信息内容的自主选择权，加剧“信息茧房”效应，极易造成个体与社会的隔离，缺乏对当下国情世情的深刻认识和判断。由于依托于用户浏览记录等数据，算法推荐若设计不当，还可能侵犯用户个人隐私。
——进行“大数据杀熟”。中国传媒大学大数据研究中心教授沈浩介绍，对于算法而言，通过用户数据量以及数据更新频次，可轻易判断出是“生客”还是“熟客”。结果是平台大赚，商家、消费者利益受损，还容易导致垄断。
作为一项技术应用，算法推荐是中性的，问题出在设计者、操作者身上。
一方面，奉行“流量至上”的单一价值导向。一些平台为应对竞争，将用户停留时间作为重要考核指标，忽视了自身作为“把关人”的角色定位。而“把关人”必须用积极健康、符合公序良俗的价值观，指引算法推荐的设计和应用，方能确保推送内容价值导向正确。
另一方面，过度追求“利益至上”，利用其信息不对称优势侵犯消费者合法权益。这是一个需要引起足够重视的法律问题。
“一些算法的顶层设计思路存在问题。”中国社科院信息化研究中心主任姜奇平对采访人员表示，英国著名数学家、逻辑学家图灵等学者在勾画人工智能图景时提出，人和机器是对等、双向互进的关系，但现在一些算法设计呈现出人与机器的关系是单项的。比如在大数据方面，迷信相关分析，忽略因果分析。在定义算法效率方面，只把专业化效率定义为效率，而实际上多样化效率也是一种效率。
大数据、算法推荐应更有“温度”
有网友最近在一个问答平台发文称，自己在某社交平台和朋友聊天时提到了一款扫地机，随后该平台出现了扫地机器人的广告。在跟帖中，很多网友疑问：“平台是否可能利用算法等技术，抓取用户聊天记录进行广告精准投放？”
App专项治理工作组专家何延哲今年9月表示，四部委App专项治理工作组在对App多批次检测中尚未发现App有“窃听”行为。但App“窃听”在技术实现上是有一定可能性的，相关部门有必要出台规定，明确企业进行大数据“画像”时能否使用个人语音信息，让用户更放心。
从另一角度看，社会舆论的疑问其实指向了大数据、算法等技术应用的价值导向问题。如何规范使用大数据、算法技术，让其变得更有“温度”、更让人放心？需要建立起一套行之有效的监管体系、评价系统，确保算法设计者、操作者以健康、正确、积极的价值观，指引算法推荐的设计和应用。
相关立法和监管亟待加强，特别是要强化对算法推荐本身的法治监管。
例如，正在公开征求意见的《个人信息保护法（草案）》规定，个人认为自动化决策对其权益造成重大影响的，有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定。
11月10日，国家市场监管总局发布的《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》规定，基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或者其他交易条件；对新老交易相对人实行差异性交易价格或者其他交易条件；实行差异性标准、规则、算法；实行差异性付款条件和交易方式等，都可能被认定为“大数据杀熟”等不正当竞争行为而面临更严格监管。
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