相較于傳統(tǒng)的物理世界，新一輪信息技術(shù)的發(fā)展使一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興科技而形成的“數(shù)字世界”正真實(shí)而具體地嵌入我們的社會(huì)生活，深刻又廣泛地影響著我們習(xí)以為常的現(xiàn)實(shí)世界。

但不論是大數(shù)據(jù)還是人工智能，都依托算法而存在，我們正在走進(jìn)的數(shù)字世界本質(zhì)上則是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法應(yīng)用。當(dāng)算法充斥于我們的生活，又在細(xì)微處改變著我們對(duì)信息的接收、對(duì)產(chǎn)品的需求以及情緒與狀態(tài)時(shí)，卻少有人關(guān)心算法最終會(huì)對(duì)我們產(chǎn)生的影響。

事實(shí)上，以算法為導(dǎo)向的思維模式，正在迅速地蔓延到自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有領(lǐng)域，并滲透到我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€(gè)方面。它將對(duì)文化和消費(fèi)者行為產(chǎn)生巨大影響，而任何人都需要為此做好準(zhǔn)備。

算法基礎(chǔ)和算法前提

一般來(lái)說(shuō)，算法是為解決特定問(wèn)題而對(duì)一定數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、計(jì)算和求解的操作程序。算法，最初僅用來(lái)分析簡(jiǎn)單的、范圍較小的問(wèn)題，輸入輸出、通用性、可行性、確定性和有窮性等是算法的基本特征。也就是說(shuō)，算法是一個(gè)過(guò)程或一組規(guī)則，它可以像食譜一樣簡(jiǎn)單，也能夠像機(jī)器學(xué)習(xí)程序代碼一樣復(fù)雜。

數(shù)學(xué)是算法的基礎(chǔ)之一，而且走得相當(dāng)艱難。以數(shù)學(xué)演算為形式的傳統(tǒng)算法進(jìn)化了2000多年，到18世紀(jì)才有所飛躍——德國(guó)數(shù)學(xué)家萊布尼茨發(fā)明了二進(jìn)制，還設(shè)計(jì)出第一臺(tái)能做加減乘除的機(jī)械計(jì)算器。

此后200多年，隨著高斯函數(shù)、概率論、圖論、布爾邏輯及更多數(shù)學(xué)分支的發(fā)展，1930年代，二進(jìn)制電子電路的問(wèn)世使現(xiàn)代算法呼之欲出。一個(gè)叫克勞德·香農(nóng)的麻省理工研究生試著把二進(jìn)制和布爾邏輯結(jié)合寫進(jìn)電子電路，之后他發(fā)現(xiàn)這種結(jié)合能解決數(shù)學(xué)難題，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，編輯圖像和文字。

1946年，世界上第一臺(tái)計(jì)算機(jī)“埃尼阿克”在美國(guó)問(wèn)世。它重30噸，能用20秒計(jì)算出炮彈的軌道。從此，算法走出古典數(shù)學(xué)家的演算紙，進(jìn)入計(jì)算機(jī)時(shí)代。

而數(shù)據(jù)信息則是算法存在的前提。事實(shí)上，算法的本質(zhì)就是對(duì)數(shù)據(jù)信息的獲取、占有和處理，在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)和信息。簡(jiǎn)言之，算法是對(duì)數(shù)據(jù)信息或獲取的所有知識(shí)進(jìn)行改造和再生產(chǎn)。

由于算法擅長(zhǎng)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理和自動(dòng)推理，因此，它們也成為當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)世界中極具價(jià)值的工具。于是，我們所做的一切，從吃飯到睡覺(jué)，在被數(shù)字化地跟蹤并生成數(shù)據(jù)后，算法進(jìn)一步組織這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并將其加工成模型，以此來(lái)獲得某種具有預(yù)示性的數(shù)據(jù)結(jié)果。

以社交娛樂(lè)為例，可以說(shuō)，社交媒體就由龐然大物般的算法構(gòu)成。社交媒體根據(jù)人們所提供的以及來(lái)自其他各種渠道的數(shù)據(jù)，確定人們的興趣、愛好、口味，然后推送更多人們喜歡的內(nèi)容。

其中，“基于內(nèi)容的推薦算法”和“協(xié)同過(guò)濾算法”應(yīng)用最廣，也最典型?；趦?nèi)容的推薦算法在資訊閱讀領(lǐng)域有著基石般的存在。形象地說(shuō)就是“你多看什么就給你推薦什么”。Feed流（信息流）是目前資訊和社交軟件最常用的展示方式，因直觀、簡(jiǎn)單、高效等優(yōu)勢(shì)深受歡迎。

早期Feed流以Timeline（時(shí)間線）排序，最經(jīng)典的案例就是朋友圈。這種排序法易于理解且充滿極簡(jiǎn)主義。但它的缺點(diǎn)也顯而易見，即呈現(xiàn)出效率低下的不良體驗(yàn)。

于是，“重力排序算法”得以衍生，兼顧熱度和更新時(shí)間的綜合策略。它給內(nèi)容施加兩種力：“重力”和“拉力”。前者是時(shí)間，新內(nèi)容會(huì)把老內(nèi)容刷下去。后者則代表點(diǎn)擊數(shù)、評(píng)論、贊等“熱度”，又會(huì)把熱點(diǎn)內(nèi)容推上去。如此往復(fù)，用戶將看到一種“既新又熱”的動(dòng)態(tài)平衡。

“協(xié)同過(guò)濾算法”則主要基于人際關(guān)系和興趣關(guān)聯(lián)的推薦方案。值得一提的是，協(xié)同過(guò)濾最終不是在資訊而是在電商領(lǐng)域發(fā)揮了最大價(jià)值。

“尿布—啤酒”的銷售案例就是協(xié)同過(guò)濾的經(jīng)典應(yīng)用。沃爾瑪分析消費(fèi)者購(gòu)物行為時(shí)發(fā)現(xiàn)，男性在買嬰兒尿片時(shí)都會(huì)順手犒勞自己幾瓶啤酒。于是，兩種看似風(fēng)馬牛的東西，通過(guò)大數(shù)據(jù)和算法，捆綁銷售實(shí)現(xiàn)效益最大化。

算法的開放和狹隘

不斷擴(kuò)大的算法體系包羅了萬(wàn)象，興起了數(shù)據(jù)主義，數(shù)據(jù)主義（dataism）宣稱“宇宙是由數(shù)據(jù)流組成的，任何現(xiàn)象或?qū)嶓w的價(jià)值取決于它對(duì)數(shù)據(jù)處理的貢獻(xiàn)”。于是，在數(shù)據(jù)主義的影響下，所有的社會(huì)科學(xué)都呈現(xiàn)出追求理論上隱藏在我們的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的算法模式的趨勢(shì)，就像所有的自然科學(xué)都在試圖解碼自然的有機(jī)算法一樣。

在“一切都是算法”的理念下，人們?cè)絹?lái)越相信算法能夠讓我們得到優(yōu)化的結(jié)果，這進(jìn)一步增強(qiáng)了數(shù)據(jù)主義的吸引力。比如，谷歌（Google）和Hopper能夠通過(guò)設(shè)計(jì)的算法跟蹤和預(yù)測(cè)機(jī)票價(jià)格來(lái)節(jié)省用戶的航空旅行費(fèi)用；Spotify的算法讓用戶享受發(fā)現(xiàn)新音樂(lè)的樂(lè)趣，或者通過(guò)定向廣告讓人們發(fā)現(xiàn)曾經(jīng)不知道但非常想要的產(chǎn)品。

甚至，算法和機(jī)器學(xué)習(xí)能被應(yīng)用在疾病診斷和生物特征跟蹤中。人工智能（AI）在疾病診斷方面的應(yīng)用日益普及，有些地方AI甚至可以提出治療方案和療法建議。 2020年1月一項(xiàng)研究結(jié)果顯示，通過(guò)X光片子診斷乳癌，算法的表現(xiàn)超過(guò)醫(yī)生。

時(shí)下，算法統(tǒng)治著各個(gè)領(lǐng)域，從時(shí)尚出版娛樂(lè)到金融保險(xiǎn)旅行等。隨著技術(shù)的發(fā)展，很快，算法就將接管其他關(guān)鍵領(lǐng)域，如交通、城市規(guī)劃、醫(yī)療和教育，所有這些都將對(duì)我們的整體生活質(zhì)量產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，而不論其是好是壞。

但問(wèn)題是，當(dāng)一切都建立在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上時(shí)，隨著日常生活中所有領(lǐng)域逐漸被算法接管，無(wú)意識(shí)但高度智能的算法可能很快就會(huì)比我們自己更了解我們，也會(huì)誘使我們進(jìn)入一個(gè)算法陷阱：提煉出最大眾的標(biāo)準(zhǔn)，呈現(xiàn)出同質(zhì)化的經(jīng)驗(yàn)，并以此作為對(duì)每個(gè)人的最佳選擇。

歷史學(xué)家赫拉利表達(dá)了這方面的擔(dān)憂。他指出，大數(shù)據(jù)比我們最親近的朋友還要了解我們自己。在醫(yī)療領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)不僅知道人們過(guò)往的病史，還知道人們祖先的病史，家族的基因情況，以及生活習(xí)慣等。因此，在健康方面，相比個(gè)體本身，大數(shù)據(jù)更能做出恰當(dāng)?shù)臎Q定。

在情感生活領(lǐng)域、職場(chǎng)領(lǐng)域等都存在同樣的情況，消費(fèi)領(lǐng)域自不待言。顧客走到一個(gè)貨架前，會(huì)拿起哪些商品來(lái)查看，比較哪幾個(gè)品牌，最終買下哪件商品，大數(shù)據(jù)都能做出可靠的預(yù)測(cè)。

這似乎只是傳統(tǒng)消費(fèi)行為學(xué)、社會(huì)學(xué)的延伸。然而，法蘭克福學(xué)派卻更早就對(duì)商業(yè)社會(huì)的媒介霸權(quán)做出了警告和批判，馬爾庫(kù)塞認(rèn)為，傳播媒介中的廣告等信息給人們制造出一些虛假的需要，人們并不去思考自己究竟需要什么，而是被媒介信息所操控，沉迷于它們所宣揚(yáng)的物質(zhì)世界。

于是，個(gè)體不再了解自己真正的需要，而是被給予需要，人們的決定并不真正由自己做出。每一個(gè)登錄亞馬遜網(wǎng)站的用戶都會(huì)看到一個(gè)定制的主頁(yè)，上面滿是亞馬遜算法根據(jù)你的購(gòu)買歷史精心挑選的產(chǎn)品。算法在產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)方面已經(jīng)占據(jù)了主導(dǎo)地位，但現(xiàn)在它們開始通過(guò)自動(dòng)購(gòu)物進(jìn)一步侵蝕消費(fèi)者的自由意志。

最終，數(shù)據(jù)主義和算法決策的傳播所產(chǎn)生的影響明顯地體現(xiàn)出來(lái)：它開始剝奪人們的能動(dòng)性，剝奪了人們做出自由意志選擇的機(jī)會(huì)。

在線搜索中，Google根據(jù)人們輸入結(jié)果的相關(guān)性提供按其算法排名的超鏈接頁(yè)面，然后通過(guò)瀏覽鏈接，從中了解更多信息。而隨著智能揚(yáng)聲器和語(yǔ)音助理的推廣，越來(lái)越多的搜索開始通過(guò)語(yǔ)音進(jìn)行。與自然對(duì)話的情況一樣，語(yǔ)音搜索通常一次只返回一個(gè)答案，即算法認(rèn)為最匹配的結(jié)果，因此極大地限制了搜索結(jié)果。于是，人們對(duì)算法及其對(duì)數(shù)據(jù)的解釋越信任，人們就越不可能質(zhì)疑其作出的決定。

顯然，算法的應(yīng)用使得人們更加自愿和主動(dòng)地讓渡自己的自由意志，同時(shí)也使得原初意義上的自由意志的決斷過(guò)程和結(jié)果被輕易地暴露出來(lái)并更容易地被影響。此外，社會(huì)系統(tǒng)將適應(yīng)算法的存在，廣泛依賴算法來(lái)決定集體和個(gè)體事務(wù)。而社會(huì)系統(tǒng)的總體改變又將深刻地改變個(gè)體的生存方式，進(jìn)而再一次改變自由意志的內(nèi)涵。

但無(wú)論如何，當(dāng)算法賦予一枚硬幣開放和狹隘兩面的同時(shí)，我們也需要有更多思考。不要認(rèn)為眼前的一切都理所當(dāng)然，不要習(xí)以為常，不要喪失對(duì)于正確判斷的敏銳度，這才是算法時(shí)代下的進(jìn)路。
責(zé)編AJX