交談中提到某種商品，不久即會收到相關的產品鏈接;購買同樣的商品或服務，不同產品顯示的價格竟然不一樣……隨著大數據、人工智能技術的日臻成熟和廣泛運用，這樣的算法場景越來越多地出現在我們身邊。

算法，是一種依托海量內容、多元用戶和不同場景等核心數據信息，進行自主挖掘、自動匹配和定點分發的智能互聯網技術。當前與人們生產、生活緊密相關的算法類型多種多樣，既包括長于新聞創作的自動合成型算法、適用線上購物的個性推薦型算法，也包括精于語句識別的檢索過濾類算法和契合網絡約車的治理決策類算法，等等。算法社會的到來勢不可擋，從信息傳播理論和實踐的角度來看，算法在為公眾提供極大技術便利的同時，對網絡生態的發展亦產生了深刻影響。

算法極大降低了公眾篩選有效信息的社會成本。算法的核心價值是利用對用戶的年齡職業、興趣愛好、網絡行為與時空環境等關鍵信息的統計分析，致力于在信息內容、產品服務等多元層面實現對用戶的追蹤推測、精準分發和有效供給。這就在很大程度上改善了既往技術語境下公眾付出的高昂時間與經濟成本，讓人們能夠從以往單一重復的信息、產品和服務篩選行為中得以解放，滿足了公眾對于信息和服務的分眾化需求。

算法不斷建構和重塑著既有的網絡群體關系。算法場景造就了公眾的數據化和標簽化，在強化了既有群體邊界的同時，也促進了新的共同體關系的形成。以往網絡群體互動關系的形成，大多是公眾自發性主動找尋、相互選擇的結果。而算法社會下，無論是信息內容的分發還是產品服務的送達，作為中介的算法在進行一對一的關系匹配或資源分配時，首先要對用戶進行標簽化甚至評分制的“全面數據化”處理。

在此過程中，主要是依據用戶接收到相關信息和服務后的點擊次數、停留時長、舉報屏蔽以及轉評贊等各種反饋行為，對其主要觀點、情感傾向和媒介消費行為進行精準的圖譜畫像。進而通過后臺信息匹配、技術調節與資源控制等方式，幫助用戶發現、連接起具有相似觀點或共同興趣的其他共同體關系。

毋庸置疑，技術驅動的算法紅利越來越廣泛而深刻地影響著人們的生活：網絡購物離不開“算法比價”、商業運營離不開“算法宣傳”、日常出行離不開“算法導航”，甚至求職姻緣也需要“算法匹配”等。但看似理性、中立的算法背后，也存在著一定的技術偏見：大數據“殺熟”“欺生”、算法侵犯隱私乃至引發群體極化等現象時有發生。算法盛行給網絡生態帶來的一系列沖擊，值得警覺與深思。

一方面，算法盛行容易造成“把關人”角色弱化，人淪為算法“囚徒”的可能性急劇增加。算法雖然帶來了個人信息、服務水平的大幅提升，但在算法技術主導下，個性化分發力度得到空前強化，而信息、產品與服務編輯審校等“把關角色”卻經常遭到弱化甚至缺位。一旦算法的設計與應用失當，個體在認知判斷、行為決策以及價值取向等多個方面，很可能會受到單一算法的鉗制乃至禁錮，成為算法的“囚徒”。馬斯克通過腦機接口發現人腦90%的算力都在忙著關于“性”的計算，雖然相關結論有待考證，但其引發的“算法勝利后，人的自由意識去向疑問及其引發的價值迷失問題”，值得我們深思。

另一方面，算法盛行容易強化“信息孤島”效應，網絡生態失衡、失真的風險可能不斷加大。算法在很大程度上影響著人們與某類信息的快速連接和匹配，但也自動過濾掉了其他潛在有效信息。信息窄化下的公眾容易形成“很多人都是這種想法和價值取向”的錯覺，這種“選擇性”的接觸、過濾與相信，不僅會閉塞與不同意見群體的交流溝通，更會造成在自我重復和自我肯定中的視野受困與故步自封。同時也會為偏見滋生、黏性缺失的網絡輿論場埋下被操控的巨大隱患，甚至陷入惡性循環、誘發線下群體性事件，破壞網絡生態的晴朗穩定。

簡單粗暴、一刀切式的“算法抵制”并不可取，建立更加完善的法律法規監管體系、公開推行更加透明的行業技術準則，已迫在眉睫;同時，必須摒棄“算法崇拜”，進行更加全面專業的算法設計者素質培訓，強化對算法使用者的素養教育。總體而言，從認知與關系的維度看，算法深刻影響和改變了既有的網絡生態，也把自由與枷鎖的張力推向了極致。算法場景的無限擴張，快速推動著人們的“全面數據化”，也引發了一系列的法律和倫理爭議。有意識地對算法技術進行價值反思，始終是我們必須直面的現實問題。(李巨星 作者系西安交通大學新聞與新媒體學院講師)

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