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传播|算法推荐会导致信息茧房吗？

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科技的发展 ， 总会给我们提出许多新的问题 。 比如早在1968年 ， 美国科幻作家菲利普·迪克就预见到人工智能将在未来得到巨大发展 ， 并可能由此催生一系列新的社会问题 ， 于是提出了一个在科幻界乃至科学界都颇具影响力的问题：仿生人会梦见电子羊吗？
今天 ， 人工智能和算法已经渗透进我们的生活 。 虽然“仿生人”尚未出现 ， 但被广泛应用的人工智能算法推荐却已经向我们提出了一系列问题 ， 算法推荐会导致信息茧房吗？算法会控制人的心智吗？
这些问题 ， 同样引起了学术界的关注和讨论 。 近日 ， 在复旦大学全球传播全媒体研究院举办的“智能传播与算法推荐”线上研讨会上 ， 多位计算机和新闻传播领域的“大咖级”教授学者齐聚一堂 ， 进行了跨学科、多角度的交流和讨论 ， 就信息茧房、算法优化等议题各抒己见 。 与会专家认为 ， 信息茧房待进一步求证 ， 算法或能为破除茧房提供途径；作为传播的媒介 ， 算法需要持续优化 ， 为社会创造更多价值 。
破除信息茧房 ， 算法可提供技术支持
上海财经大学讲席教授刘建国介绍了当下主流的推荐算法机制 。 所谓个性化推荐就是围绕用户的需求推荐你感兴趣的文本、信息、视频 。 要准确做到这些 ， 需要一方面对用户进行准确、全面的了解 ， 另一方面对要推荐的内容有精确的定位和标签 ， 最后还需要结合环境特征 ， 比如时间、地理位置、网络、天气等 ， 围绕不同需求和人的关系进行匹配 。 这三方面 ， 缺一不可 。
【传播|算法推荐会导致信息茧房吗？】同时 ， 通过协同过滤 ， 根据用户偏好、个人属性、年龄、性别、职业、个人收入、地理位置等 ， 找到和其兴趣最相似的这些用户 ， 他们看过而目标用户没看过的 ， 就推荐给他 。
刘建国也指出 ， 实际上目前业界一直在开发新的算法 ， 比如通过对低俗内容的打压、对重要新闻的强插、设置低级别账号等手段 ， 用算法突破信息茧房 。
以公众关注度颇高的“今日头条”为例 ， 据了解 ， 在历经了7次版本更新后 ， “今日头条”的推荐策略 ， 早已不只依赖于“算法” ， 而是囊括了“算法+热点+关注+搜索”等多种功能 ， 将用户需求作为评估指标 ， 建立了评估体系 ， 以此作为技术和产品优化的依据 。 可见 ， 平台不仅要为内容创造者提供价值 ， 也要担负满足用户的义务 。 算法策略调整应持续考虑用户的长期助益而非仅仅是短期满足 ， 以延长用户的优质体验与长期发展诉求 。
暨南大学新闻与传播学院副院长、教授汤景泰提出 ， 我们所处的时代 ， 已经从“人找信息”过渡到“信息找人” ， 怎么样让有价值的信息真正匹配有需求的人是时代的核心问题 ， 而算法则提供了一种解决方案 。
“信息茧房”与受众选择性接触
复旦大学新闻学院传播与数据科学实验室主任、教授孙少晶认为 ， 算法推荐在某种意义上是预示着一种传播形式的革命性改变 ， 传者和渠道已经成为一体 。 “它的影响有短期的、长期的 ， 而且有可见的影响 ， 不可见的影响 。 当下的研究更多是停留在调查数据或者行为数据 ， 而真正的算法推荐在深层次的心理、生理、认知层面 ， 这一块目前是欠缺的” 。
浙江大学传媒与国际文化学院院长、教授韦路介绍 ， 当下对于人工智能和算法推荐 ， 用户感受最强烈的是三种风险 ， 第一种是信息茧房 ， 第二种是隐私安全 ， 第三种是人文价值 。 除了从媒介端 ， 算法端进行效果的研究 ， 也要从用户端角度来验证 ， 算法在终端用户方面是否真的会产生信息茧房的效果 。
为什么会形成信息茧房？其中很重要的一点是受众选择性接触 。 但实际上这种受众的选择性接触真会发生如此广泛并且普遍的影响吗？汤景泰认为 ， 如果用户只用一个APP接受信息 ， 只通过一个渠道来进行娱乐、阅读等行为 ， 那可能会形成“信息茧房” 。 但实际上 ， 人生活在复杂的信息环境中 ， 用户接触信息的渠道庞杂 ， 在多种平台共用的这样一种现实情景之下 ， 想要形成信息茧房还是相当困难的 。
让算法回归技术本身 ， 更好地服务人
由于技术瓶颈 ， 人工智能模型在特征设计的时候 ， 提供的数据库会带有一定的偏向性 。 同时 ， 算法对开放问题理解能力很有限 ， 可能会产生预期之外的结果 ， 从而造成所谓的偏见 。
复旦大学计算机学院教授肖仰华认为 ， 算法偏见不是算法本身的偏见 ， 它更广义上是指整个人工智能系统 ， 我们的平台对于某些任务产生一些局限性 ， 导致结果存在一般意义上的偏见 ， 可以归结为技术上存在某种局限性放大了人现实生活中的偏见 。
算法把用户行为背后的动机、诉求、场景表达了出来 ， 表现的形式就是各种各样的场景标签 。 肖仰华建议 ， “只要将所表现的逻辑向大众公开 ， 让大众知其然 ， 还能知其所以然 ， 就能在一定程度上解决对算法的担忧” 。 需要注意的是 ， 偏见是基于人而存在的 ， 即使没有算法和技术 ， 偏见都是始终存在的 。
复旦大学新闻学院执行院长、教授张涛甫指出 ， 从整体来看 ， 算法对于提升社会效率而言 ， 是有益的 。 假如没有算法推荐 ， 人类接受的信息会高度的过载 。 但从精准的角度看 ， 算法还有优化的空间 。 技术不是万能的 ， 算法作为一种技术 ， 它本身没有善恶之分 ， 只是被社会或人使用的工具 。
汤景泰提到 ， “从长远来看 ， 人工智能和算法一定是未来的方向 ， 我们可以去不断地做优化和变革 ， 让算法创造更多价值” 。
技术提高了信息找人的准确性 ， 导致整个系统要发生变化 。 信息的生产者、消费者 ， 政策的管理者 ， 都需要调整、升级、迭代 。
算法在提高用户信息素养和技术素养的同时 ， 也对人类自身信息的收集、整理、处理、识别、利用 ， 提出了更高的要求 。 华中科技大学传播与信息学院院长、教授张明新期待 ， “算法技术的发展 ， 将进一步提升媒介的'四力'——传播力、影响力、公信力、引导力 ， 我们也将迎来一个更好的时代” 。
当下 ， 互联网平台坚持优化算法 ， 提升用户体验 ， 成为常态 。 如今日头条的“头条寻人”、“三农合伙人” ， 抖音的“DOU艺计划”等公益项目 ， 都是以算法信息服务社会群体 ， 快手b站等平台也紧随其后 ， 将算法技术与社会发展相结合 ， 使算法技术发挥“向善”潜力 ， 服务大众 。
(本文来自澎湃新闻 ， 更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)

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