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摘要：以momo隱藏身份，就是抗拒“算法單向凝視”的一種無奈掙扎：你不透明，我只能也隱身?？扇绻脩舨涣私馑惴C制，這種盲目哭窮、隱藏身份、卸載威脅、頻繁注冊的“偏方”，很難實現(xiàn)“反向訓(xùn)練”。法在算，人在看，算法怎么運行人都看著呢，是不是真正與人為善、以人為本，以“小透明”的姿態(tài)化解那種“被算計想象”帶來的敵意。

子不教，父之過，參加到一個研討會，一個學(xué)者朋友提出一個很有意思的觀點：機不教，人之過——他的意思是，對于當(dāng)下盛行的人工智能和算法，很多人本能帶著一種抗拒心理，或不屑一顧，或視為洪水猛獸，他用自己馴化人工智能的經(jīng)歷告訴同行，算法和機器并非某種“固定的本性”，它需要人的調(diào)教和訓(xùn)練，才能更好為人所用。你不去主動使用和調(diào)教，在算法面前就會很被動。很有洞見的一個角度，其實，近來不少平臺公布算法規(guī)則，讓算法更透明，就是調(diào)教和馴化算法的一種努力。

12月27日，美團宣布推出八項配送算法改進(jìn)舉措，包括推進(jìn)算法公開常態(tài)化、算法溝通機制多元化、增強算法對線下復(fù)雜場景識別能力等，通過設(shè)立算法公示專區(qū)、每季度舉辦算法懇談會、成立由外部專家組成的算法顧問委員會等，進(jìn)一步推進(jìn)算法公開透明，聚焦治理涉及多方利益的痛點矛盾，讓算法更好兼顧騎手、用戶、商家等多方利益，構(gòu)建更包容、平衡的算法體系。這也是繼2021年以來，美團推動的第八輪算法公開及改進(jìn)專項。

這種透明，顯然是一種積極反饋。勿庸諱言，當(dāng)下輿論對算法彌漫著某種敵意，這種敵意正源于不透明，人們很容易把不透明的算法當(dāng)成一種“虎視眈眈的算計”——對用戶軟肋的算計，沒想到人生第一套房竟是“算法繭房”，“困在某某系統(tǒng)”，這類熱梗的流行，見證著公眾對算法的不滿。近來看到好幾篇關(guān)于“年輕人隱姓埋名反抗算法收割”的報道，談年輕人是如何通過momo等馬甲隱藏身份，硬剛算法，抗拒成為大數(shù)據(jù)窺探的窗口，還有賽博哭窮“反向訓(xùn)練算法”。正如專家所言，這類抗拒其實收效甚微，只是一種情緒表達(dá)，如果用戶不了解算法機制，這種盲目哭窮、隱藏身份、卸載威脅、頻繁注冊的“偏方”，很難實現(xiàn)“反向訓(xùn)練”。

是啊，你都不知道算法推薦的規(guī)則是什么，怎么訓(xùn)練呢？就像不知道猛獸的脾氣和習(xí)性，你怎么馴化它？魔法打敗不了算法，只有靠算法的透明化。這方面，美團做了一個很好的示范，通過公布算法規(guī)則，讓算法接受用戶、騎手、商家等利益各方的“調(diào)教”，真正更好地為公眾服務(wù)。這種透明化，也是算法文明邁出的重要一大步。人們常說“人在做，天在看”，這種透明是表達(dá)一種坦誠：法在算，人在看，算法怎么運行人都看著呢，是不是真正與人為善、以人為本，以“小透明”的姿態(tài)化解那種“被算計想象”帶來的敵意。

這是一種算法與公眾的良性互動，以透明對待透明，而不是逼著年輕人以“隱藏身份”去對付“不透明”。人們常用“信息裸奔”描述互聯(lián)網(wǎng)時代的個人信息暴露，在社交媒體，人們?yōu)榱松畹谋憬菖c效率，讓渡了很多個人信息，成為某種意義上的“小透明”?！@也是有些年輕人“排斥算法”的重要原因，我透明了，算法卻不透明，這很“單向透視玻璃鏡”，算法能看透我們，而我們卻看不見算法，這是一種讓人很不爽的“被凝視被支配感”。以momo隱藏身份，就是抗拒“算法單向凝視”的一種無奈掙扎：你不透明，我只能也隱身。

一個開放的社會應(yīng)該更加透明，算法透明化已成為國內(nèi)外算法治理體系的重要內(nèi)容。國內(nèi)有關(guān)算法治理的政策規(guī)定相繼出臺，要求推動算法公開透明，包括優(yōu)化檢索、排序、選擇、推送、展示等規(guī)則的透明度和可解釋性，以適當(dāng)方式公示算法推薦服務(wù)的基本原理、目的意圖、主要運行機制等，確保簡單、清晰、可理解。——只有像這樣透明可理解，保障用戶的知情權(quán)，才能實現(xiàn)“算法的可調(diào)教可馴化”。比如，了解了到算法的規(guī)則，騎手就可以借助“算法規(guī)則”去追求自身的最大利益，避免被動受規(guī)則驅(qū)使。前段時間“防疲勞機制”引發(fā)的騎手反彈，就是騎手在算法前主動表達(dá)訴求的體現(xiàn)，在互動中調(diào)適，努力讓算法更精準(zhǔn)地判斷“疲勞”。

為天地立心，為生民立命，是傳統(tǒng)知識分子的追求，而“為機器立心”“為算法立心”，是人工智能時代公眾的使命。而如何“為算法立心”呢？算法的透明化是必要前提，公眾起碼得知道算法“算什么、如何算、何種法”。比如，算法如何對價值進(jìn)行排序就涉及算法的價值觀。一位算法專家說，在算法訓(xùn)練中，目標(biāo)導(dǎo)向是關(guān)鍵因素。人工智能算法在設(shè)計時，會要求開發(fā)者設(shè)置一個目標(biāo)函數(shù)，訓(xùn)練算法時會盡最大可能優(yōu)化這個目標(biāo)函數(shù)。如果算法以提高調(diào)度效率為目標(biāo)，在模型優(yōu)化過程中，就會犧牲其他因素來追求高效?！?strong>如果這種“目標(biāo)導(dǎo)向”和“目標(biāo)函數(shù)”是透明的，就會受到公眾的監(jiān)督與約束，兼顧多方訴求和利益，這樣算法才會真正有“心”。這種“心”，是算法文明不可或缺的良心。

算不好，誰之過？這種透明與公開，去神秘化，其實也是算法為自身減負(fù)。輿論和公眾對算法的敵意，很大部分都源于那種信息不對稱和技術(shù)理解障礙：當(dāng)算法深度嵌入公眾的日常生活，只要打開手機，衣食住行日常起居中，處處都有算法的影子，可算法卻是一個巨大的黑箱——我在算法眼中是透明的，可算法對我卻是黑箱，這讓人有了一種深入骨髓的“被算計想象”。這種想象帶來的敵意，讓算法背負(fù)著沉重的污名。透明化既是一次算法科普，更是一次深刻的祛魅，增進(jìn)了解方能更加客觀地看待算法與平臺。