讓“演算法”給文化生活帶來正能量

隨手刷刷短視頻，“投其所好”的推送紛至遝來；無意間點開一個新聞連結，相關的資訊接踵而至……借助演算法推薦，資訊的傳播效率和精準度大幅提升，每個人都能擁有一份專屬的“個人日報”。資訊獲取已經從“大海撈針”進入“私人定制”時代。

毋庸置疑，演算法推薦憑藉對用戶瀏覽數據的精準分析，滿足了個性化的閱讀需求，也降低了人們獲取資訊的成本。但不可否認，這種推薦方式在“越用越懂你”的同時，也將一些人推向了固步自封的“舒適圈”。比如，一些演算法以興趣為導向，推薦用戶喜歡看的、願意讀的，卻遮罩掉了其他資訊。人們看似瀏覽了很多內容，實際只是在不斷重復中強化固有的喜好和對事物的看法。一旦沉浸其中，探索世界多樣性的動力和慾望難免降低，最終加劇了“資訊繭房”效應，將自己的生活桎梏在“繭房”中。

每個人對資訊都有各自需求，這是人之常情；通過技術手段滿足人們對某類資訊的偏好，同樣無可厚非。但一些不負責任的演算法設計，已經不是單純地“量身定制”，而是刻意地逢迎和取悅用戶偏好，將泥沙俱下的網路資訊一股腦、無休止地推薦出來，甚至縱容虛假資訊、低俗內容肆意傳播，導致受眾尤其是一些鑒別力、自控力不強的青少年越來越“偏”。

凡此種種，表面看是以演算法推薦為核心的技術問題，但根源在技術設計、相關平臺業務導向出了問題。一些網際網路平臺認為，流量越多，收益預期越高，也更容易獲得資本的青睞和支援。然而，當唯流量馬首是瞻、演算法主導一切時，資訊平臺也就異化為純粹的利益平臺。行業內有句話：“把用戶當成豬，別管喂什麼，養肥就行。”可見，在一些企業經營者眼中，演算法的價值取向也要給流量讓路，這就走偏了。

規範用好演算法推薦技術，打破“資訊繭房”的桎梏，不僅需要一些企業“校正”價值取向，更離不開相關各方的共同發力。比如，能否讓消費者更方便自由地“關閉演算法”？針對演算法推薦存在的漏洞和盲區，監管部門如何進行更加精細的管理？為促使企業肩負起公共價值觀導向的責任，如何將價值評價作為關鍵指標納入産品設計中……總之，只有在內容的生産、分發、監管等環節同時下功夫，我們才有望駛離“資訊孤島”，擁抱更為廣闊、理性的天地。

人類學家尼克·西弗曾指出，演算法是文化生活的一部分，不能僅從數學邏輯的角度去理解。這意味著，演算法在實踐中不應片面追求效率，還必須兼顧公共價值觀、社會道德等價值內容。而這部分內容産生的社會影響，並不是數字可以直接計算出的。