算法智能带来麻烦 大数据社会需要考虑算法治理( 二 )
显然 ， 算法的设计、目的、数据使用等都是设计开发者的主观选择 ， 其主观偏见有可能被嵌入算法系统 。 数据的有效性和准确性 ， 也会影响整个算法决策和预测的准确性 。 正是由于设计偏向、数据缺陷 ， 再加上无法公开透明的“算法黑箱” ， 使得算法过滤、算法偏见、算法歧视和算法操控的情况屡屡发生 。 近几年 ， 全球互联网平台纷纷开发智能推荐系统 ， 大多数都是根据用户使用痕迹进行关联推荐 。 算法越智能 ， 越能使用户被“安排”进所谓“信息茧房” ， 即陷入为其量身定制的信息之中 。 久而久之 ， 用户处于信息“自我禁锢”困境 ， 从而失去了解更大范围事物的机会 。 其后果 ， 有可能就是导致人们视野日趋偏狭 ， 思想日趋封闭、僵化甚至极化 。
大数据背景下 ， 解决算法智能带来的麻烦已是不可回避的课题 。 越来越多人提出着手研究算法治理的主张 ， 虽然注定是十分艰巨的事情 ， 但也当属值得迈出的一步 。 (方师师)
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