算法究竟在算什麼——從網絡事件中分析算法、社會、經濟之間的關係

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當晚,“超級小桀”在微博表示自己賬戶收到一張優惠劵,顯示只需支付0.01元便可領取該手機。事後,拼多多回應稱“幾萬人參與砍價”不實,主播也表示“當時同時在看直播的觀衆是6—7萬,不可能每個人都參與,但至少幾千人我覺得是有的,具體多少人蔘與只有拼多多知道。”

早在去年,一位律師就因在拼多多“砍一刀”始終未能成功,以其“在給予互聯網服務時因涉嫌違反誠實信用原則,應用虛報數據信息瞞報標準已構成詐騙”爲由起訴了拼多多。拼多多在法庭中辯護道:“剩餘金額在商品金額中的佔比約爲0.009996427,因頁面顯示百分比位數有限,故只顯示爲‘僅差百分之0.9’”。該律師也公開表示:“拼多多說過,能用多少人砍到是算法控制,是他們的商業秘密。”

至此,算法再一次被推到風口浪尖,成爲衆矢之的。有人認爲算法的價值性和實用性使其涉及核心商業機密,不能完全公開;也有人認爲算法的不透明性可能給平臺和企業提供暗箱操作的機會。本文擬從算法原理、項目開發、社會倫理以及法規政策等多個角度分析算法、社會和經濟之間的關係。

何爲算法?

不可否認,算法的出現使資源分配更精準、更有效率,也促進了數字經濟和平臺經濟的繁榮發展,2022年1月12日國務院印發的《“十四五”數字經濟發展規劃》中指出,2020年,我國數字經濟核心產業增加值佔國內生產總值(GDP)比重達到7.8%,數字經濟爲經濟社會持續健康發展提供了強大動力。

究竟什麼是算法?這一直是個“仁者見仁、智者見智”的問題。從專業領域考量,高等教育出版社的《數據結構——用C語言描述》(耿國華等編著)裡這樣定義算法:算法(Algorithm)是規則的有限集合,是爲解決特定問題的一系列操作。算法的特性包括有限性、確定性、輸入、輸出和可行性。換言之,算法是將輸入內容以確定規則運算並進行輸出的有限指令集合,整個算法運行流程是精確且清晰的(見圖1)。

圖1 簡易算法流程圖

原來我們在打車、訂餐、購物時都需要“親歷親爲”,偶爾還會受到天氣、人工、交通等多種客觀因素的影響,甚至耽誤原定計劃。由於物理區隔的限制,利用“信息差”造成不公平交易的情況也偶有發生。算法的應用與發展打破了產業的固有結構,並通過“雲計算”“大數據”“人工智能”等新興技術對供求雙方的信息和資源進行整合匹配,一時間用戶感受到前所未有的便利:通過手機便可查看距離最近的網約車和外賣商家;動動手指就可以購買價格低廉的商品,有的甚至次日便可收到;視頻軟件上推薦的都是個性化的內容,推送的新聞也都是自己感興趣的話題……

用戶被“寵上了天”,看似花費了比以往更少的錢,卻獲得了更好的產品和服務。互聯網經濟也開始井噴式發展,在技術驅動的包裝下,“科技向善”得到宣揚和傳播,我們便開始從思想和行動上步入了理想中的“算法社會”。“算法社會”(Algorithmic Society)由美國著名傳媒法學者、耶魯大學講席教授傑克•巴爾金(Jack Balkin)最早提出。他認爲,“算法社會”是一個普遍使用算法、機器人與人工智能進行決策的社會,也是一個圍繞算法邏輯而組織和運轉的社會。

隨着技術的發展,算法已經深刻地改變着我們的生活,瞭解着我們的喜怒哀樂,預測着我們的行爲喜好,我們也在算法社會裡開始滿足。然而在2020年9月8日,《人物》的一篇名爲《外賣騎手,困在系統裡》的文章打破了原本的平靜,文章以外賣騎手、配送站站長、交通警察等多重視角揭露了平臺算法系統爲追求效益壓縮騎手送餐時間,倒逼騎手違反交通規則,甚至危害其生命安全的現象。文章中公佈的一組數據觸目驚心:“2017年上半年,上海市公安局交警總隊數據顯示,在上海,平均每2.5天就有1名外賣騎手傷亡。同年,深圳3個月內外賣騎手傷亡12人。2018年,成都交警7個月間查處騎手違法近萬次,事故196件,傷亡155人次,平均每天就有1個騎手因違法傷亡。”

而在這個平臺體系中,“顧客成了最頂端的存在,擁有至高無上的權利”,他們“有權取消訂單”,騎手卻不可以;“商家可以對騎手進行差評和投訴,但騎手無權評價商家,有時騎手還要爲商家‘背鍋’”。被商家和顧客“夾在中間”的騎手,在平臺中也同樣沒有話語權,他們不僅在註冊成爲騎手時已被平臺告知沒有“勞動/僱傭關係”,而且“大量的騎手在遇到交通事故後,都無法順利獲得保險理賠”。

該文章揭開了算法社會所營造的美好生活的“遮羞布”,從而將算法所影響的現實生活展現在民衆面前。面對騎手的“生死時速”,我們不禁唏噓。很多人將矛頭指向算法的編寫者——程序員,但想去探究問題發生的源頭,似乎要從一個項目的設計和開發環節開始說起。

項目開發

記者採訪了多位工作經驗在5年以上的程序員,他們均表示,程序員在開發過程中扮演的只是“實施者”的角色,不具備“獨立”思想,所編出的程序或算法也是爲了滿足產品部門和研發團隊提出的目標需求。“功效”是算法在制定過程中首要甚至唯一考慮的因素,網絡上也流傳着一句話:“代碼和你(指程序員),能跑一個就行”。曾在百度工作的程序員說道:“很多時候我們都顧不上其他,只想着如何實現上級的要求,時常加班到深夜。”

在美團工作的編程師向記者介紹了一個項目“從0到1”的開發過程。在項目計劃階段,市場部門的產品經理會根據市場需求進行調研,並做一份“粗顆粒度”的調研報告,即市場需求文檔(Market Requirement Document,MRD),該文檔是決定一個項目是否值得落地的關鍵參考依據。當MRD所展示的需求指標符合預期範圍,產品經理會製作一份關於該項目的細化文檔,即產品需求文檔(Product Requirement Document,PRD),並與設計部門、研發部門和測試部門共同探討產品開發的可行性,探討期間不斷進行修改直至確定開發。在項目開發階段,由設計部門進行用戶界面(User Interface,UI)設計,並由研發部門進行編程工作,其中包括前端、後端以及算法構建。當目標產品的開發趨於成熟,項目整體具備上線條件時,會交由測試部門進行測試,並將發現的問題與研發部門反饋修改,直至所有既定功能全部實現,最後交由產品經理審覈並正式上線運營(見圖2)。

圖2 項目開發流程圖

由此我們可以看出,項目所涉及的部門有序分工、通力協作以完成預期目標。在這個過程中,產品經理是產品開發的決策者和調度者,也是項目核心人員。算法的編制僅僅致力於滿足PRD提出的功能實現,無論是設計、開發還是運營,“效益爲王”的觀念在流程中不斷體現。產品上線後通過大量用戶的信息反饋和數據投喂進行迭代、更新和升級,進而提升算法運行的合理適配性。而在整個過程中負責提供數據原料、承擔試錯成本的,便是學術界所稱的“數字勞工”。

西方學者馬裡索爾•桑多瓦爾(Marisol Sandoval)將“數字勞工”定義爲:將信息與傳播技術(ICTs)和數字技術作爲生產資料的腦力勞動者和體力勞動者,包括生產者和使用者。這就意味着“數字勞工”不僅包括編程師、產品經理等互聯網從業人員,每一個享受數字經濟福利的用戶也在“添磚加瓦”。每一下點擊、每一次瀏覽、每一份下單……系統默默地記錄着我們的設備使用、行爲習慣、位置行程等個人信息,並根據這些信息不斷推薦着符合個人喜好的定製化內容,以求我們在平臺的駐留時間變長。而用戶在平臺的使用時長、頻率或次數,便是“注意力經濟”的關鍵——流量。當流量池的容量達到一定規模時,平臺便開啓了流量變現之路。

在平臺經濟中,用戶看似擁有免費的服務,殊不知免費的纔是最昂貴的。若想使用APP便必須將部分隱私信息作爲交換條件,否則只能退出。這種“二選一”的尷尬困境使得用戶不得不屈服,而平臺也似乎將用戶的“數字勞動”視作理所應當,畢竟在“算法社會”裡,“得到便利”的是大家。

算法也通過人工智能和機器學習等技術,將一批又一批用戶的行爲軌跡等信息通過蒐集、整理、脫敏、清洗、分類、加工等多個步驟,最終形成一個個貼滿標籤的“用戶畫像”,根據這些畫像進行“投其所好”式的精準傳播,從而達到“千人千面”的個性化營銷和資源分配利益最大化的效果。

在這個算法搭建的世界裡,作爲有機體的人類被解構成各種數據,通過找到數據中的相似點再將其歸類,從而實現了“去中心化”後的“再中心化”。我們以爲我們是被個性化服務的“上帝”,實則只是經過大數據分析後相似的類標籤而已。標籤的數量隨着起初的幾個變爲幾十個、幾百個,數據“餵養”下的算法逐漸形成了一隻無形的“大手”,開始左右着每個屏幕前的我們。

算法是法?

前文提到的《人物》那篇文章中指出:“注重用戶量和訂單量的外賣平臺也用算法構築起了一種權力結構”。這種“權力結構”是平臺爲了維護內部秩序的穩定而創建的規則,享受平臺所提供的服務便必須遵守這套規則,否則就會受到相應的懲罰。這時人們開始擔憂,當算法的力量足夠強大進而形成了一種無形的“準權力”時,在資本等的誘惑下,是否還能堅守住服務社會的初心?

據中央電視臺社會與法頻道報道,2018年3月,Facebook承認劍橋分析公司在2016年美國總統大選前違規獲得了8700萬Facebook用戶的數據信息,企圖進行政治干預。中國信息安全測評中心的穆琳發文表示:劍橋分析公司“以最易影響目標選民政治傾向的信息呈現方式,向其精準推送和傳播相關政治理念,最終影響其投票抉擇”,並“藉助其算法分析能力,利用大數據服務於選舉活動,形成了真正意義上的大數據滲透政治——政治精準營銷”。

原本設定爲服務社會的算法,在資本和政治的滲透之下開始搖擺、異化,最終淪爲了“操縱思想”“影響政治”和“資本收割”的工具。匯聚用戶個人信息的大數據,成了“妖怪們”垂涎的“唐僧肉”。這些數據看似雜亂無章,但通過算法“黑箱”的清洗和分析,便產生了特定的含義,企業和平臺可以通過數據挖掘得到內部所蘊藏的規律。利用這些規律不僅能夠創造巨大的經濟價值,甚至可能動搖社會的正常運行和良性發展。

“黑箱”是一個經濟學名詞,意指只知道其輸入、輸出及這兩者的關係,而不知道其內部結構的系統。隨着平臺經濟的成長壯大,算法“黑箱”的弊端也逐漸顯現。分析算法“黑箱”的形成原因主要包括三個方面:技術壁壘、商業政策和效率導向。

從技術角度分析,算法是平臺經濟的核心驅動技術之一,負責編譯算法的編程師不僅要精通專業知識,而且要具有極強的邏輯思考能力。紛繁複雜的代碼給算法技術搭建了一堵無形的屏障,將不瞭解數據結構和編程知識的“外行人”隔開,使算法具有了天然性的門檻,也給算法“黑箱”的存在提供了技術前提。

從商業角度分析,“涉及商業秘密”一直是企業和平臺規避責任的“萬金油”,也是算法“黑箱”得以存在的“保護傘”。不可否認,算法在搭建的過程中需要經過建模、編譯、可行性測試等一系列步驟,是凝結了腦力勞動和體力勞動的產物,耗費了一定的時間和資源,算法價值也與算法效率、算法功能呈正相關。

從導向角度分析,4G網絡的普及加速了社會運轉和生活節奏,“互聯網+”的蔓延衝擊了傳統行業的勞資分配關係。以效率爲導向的“快時代”,使我們來不及分析事物的過程,只注重現狀和結果。短視頻、平臺經濟、快遞等一切事物都在朝着“短、平、快”的方向演變。在互聯網信息過載的環境下,用戶的碎片化時間被充分利用,用戶也逐漸喪失了主動選擇信息的能力。換言之,我們已經習慣了接受算法推薦給我們的信息,逐漸被算法馴化。

算法“黑箱”的特性,從主觀和客觀兩方面將其從大衆視野隔開。技術本身是中立的,但技術的開發者和使用者卻擁有主觀意願和價值評價。算法“黑箱”的隱蔽性和商業性,也使得“大數據殺熟”“二選一”“誘導沉迷”“信息繭房”等問題開始浮現。

規制算法

2021年2月7日,國務院反壟斷委員會制定發佈的《國務院反壟斷委員會關於平臺經濟領域的反壟斷指南》(以下簡稱《指南》)中對平臺的定義是:平臺爲互聯網平臺,是指通過網絡信息技術,使相互依賴的雙邊或者多邊主體在特定載體提供的規則下交互,以此共同創造價值的商業組織形態。

作爲互聯網時代下的新型特定載體,平臺應具有公正性和客觀性,並承擔一定的社會責任。而在資本的逐利性的驅使下,平臺以資源聚合爲由規避主體責任,並通過算法的智能分發,從而實施“千人千價”的“算法歧視”行爲。當存儲數據達到一定規模時,平臺便脅迫服務使用者進行“二選一”的算法霸權,並對競爭者採取收購、打壓、聯合等方式,以維護企業或平臺在行業內的壟斷地位。

同時,個性化的算法推薦機制也可能形成“信息繭房”,使用戶所瞭解的只是算法構建的世界,從而在不同圈層間形成更大的“數字鴻溝”。況且,不斷推送相似內容,也可能誘導未成年人沉迷其中、無法自拔。面對算法經濟的“野蠻生長”,國家和相關監管部門多次出臺相關法規政策,以規制算法的濫用,維護社會的穩定健康發展。

爲了預防和制止平臺經濟領域壟斷行爲,保護市場公平競爭,促進平臺經濟規範有序創新健康發展,《指南》應運而生。《指南》對“二選一”“大數據殺熟”等霸權行徑作出明確界定,爲加強平臺經濟領域反壟斷監管提供了科學有效、針對性強的制度規則。

2021年12月31日,爲了規範互聯網信息服務算法推薦活動,維護國家安全和社會公共利益,保護公民、法人和其他組織的合法權益,國家互聯網信息辦公室、工業和信息化部、公安部、國家市場監管總局聯合發佈《互聯網信息服務算法推薦管理規定》(以下簡稱《規定》),已於2022年3月1日起施行。

《規定》針對算法推薦機制作出了明確規範,基本涵蓋了短視頻、電商、社交以及餐飲外賣等所有算法平臺,並對誘導沉迷等問題制定懲罰措施,對使用平臺的勞動者、老年人和青少年等特定羣體予以保護。值得注意的是,《規定》的第四章提到了“算法備案”,並表示“對算法推薦服務依法開展安全評估和監督檢查工作”,這對實現算法的全流程監督打下了堅實基礎,做到了有案可查、有法可依。

結語

當一個新事物出現時,勢必會帶來一些影響和改變。技術的到來其實是爲了解放人的雙手、實現人的自由化,而不是捆綁住人的四肢、控制住人的思想。當算法潛移默化地改變我們的生活時,我們一邊讚歎技術的進步,一邊控訴技術的無情。《人民日報》也曾發文提到“算法是中性的,問題出在人身上”。是的,畢竟代碼是冰冷的,但人是有溫度的。

“在互聯網公司裡,一切都可以被量化。我們在外面看到的可能是企業與企業間的競爭,但是在公司內部,也許更加‘內卷’。每個員工在爭排名,爲了不被公司淘汰;每個項目間會爭高低,爲了獲得優先權重;每個領導也在爭成績,爲了擁有更好的事業機會。”一位亞馬遜工作的程序員向記者說道。

在互聯網產業興起的這幾年,“996”“員工猝死”“上廁所精確到秒”等話題不斷刺痛着我們的心。員工們努力地工作,是爲了擁有更好的生活,而不是“拼了命”幹活,或者被監視和壓榨。企業文化不應只以績效爲主,而是要把人文關懷融入其中,才更能體現人性的溫度和企業的胸懷。

每到早晚高峰,北京地鐵“西二旗”站便十分擁擠。“西二旗”之稱,原指明代西邊的兩個旗營駐軍之地。現在,這裡聚集着全國的大型互聯網公司:騰訊、新浪、百度、本站、滴滴……我認識和採訪的互聯網從業人員,他們好像一直都很忙。有時我在想,可以不用那麼急嗎,讓互聯網行業慢一點,讓算法也慢一點,我們會不會變得更加幸福?

來源:《新理財》公司理財雜誌2022年5月刊 作者:趙新昊