身處移動網際網路時代，每天都要面對海量資訊，怎樣才能高效地做出最佳選擇？演算法推薦技術大顯身手，成為平臺與用戶的好幫手，但一些亂象也隨之而來，過度推薦、廣告精準推薦讓人防不勝防。近期，《關於加強網際網路資訊服務演算法綜合治理的指導意見》等回應社會關切，打出一套組合拳，為演算法推薦念起“緊箍咒”，在保護個人資訊的同時護航數字經濟長遠健康發展。
廣告不知不覺就來了
“在購物APP搜過一款相機後，主頁上相關産品的推薦就沒斷過，不同品牌、不同價位的産品湧來，讓人看花了眼。”參加工作不久，小趙打算買個相機，沒想到一次搜索卻讓相關廣告“侵入”了其他常用APP，變得無處不在。“感覺自己的生活被暗中窺視。”這讓小趙不堪其擾。
精準化推送的不只是商品，視頻、資訊同樣如此。“一不留神又刷了一個多小時！”下班後，小劉常常對著手機看短視頻，一刷就停不下來。“我刷完一個，平臺馬上自動播放下一個同類視頻，內容不停地更新，我就一直盯著螢幕看，看完又覺得沒多大意義。”小劉説起自己的經歷，多少有些無奈，很多時候她原本只想瀏覽幾分鐘，可每次都會在頁面上停留很長時間，過後又總是懊惱不已。
廣告推薦為啥無孔不入？刷短視頻咋就停不下來？這些按照個人偏好精準化推送的商品、視頻背後，離不開平臺推薦演算法的精心計算。作為一種幫助實現用戶與資訊快速精確匹配的技術手段，推薦演算法如今已廣泛運用於電商、社交、內容資訊等眾多網際網路領域。
看似幫助平臺、商家、用戶三贏的演算法推薦，近年來不斷遭受質疑。説好的優化用戶體驗，逐漸演變成商家增加流量、增強用戶黏性、收割用戶錢包的利器。每次搜索點擊、每註冊一款APP時填寫的個人資訊，都會成為商家給用戶精準畫像的“線索”，用戶不知不覺中就被“算計”了一把。
容易讓人陷入“資訊繭房”
大數據殺熟、致癮性推薦、影響和誤導消費者，賽迪研究院的一份報告梳理了濫用演算法推薦侵害消費者合法權益的主要表現形式。但其負面效應還不止於此。為了取悅用戶，演算法會不斷推薦其感興趣的內容。業內人士認為，這種個性化推薦收窄了用戶的資訊接收範圍，並減少了接受差異化訊息的可能性，容易讓人深陷“資訊繭房”而不自知，不利於個人認知成長。
與此同時，演算法取代人工充當資訊推薦的“編輯”角色，內容能否推送、推送什麼內容、內容推送給誰，不是由用戶而是演算法決定的。一旦演算法推薦的設計理念偏離正確導向，劣質低俗資訊精準推送的問題就隨之而來。
演算法作為一種技術手段，必須有正確的價值觀引導，織密規範推薦演算法服務的法網正當其時。國家網信辦、中宣部等近日公佈《關於加強網際網路資訊服務演算法綜合治理的指導意見》，指出防範演算法濫用風險，維護網路空間傳播秩序、市場秩序和社會秩序，防止利用演算法干擾社會輿論、打壓競爭對手、侵害網民權益等行為，防範演算法濫用帶來意識形態、經濟發展和社會管理等方面的風險隱患。
將於11月1日施行的《中華人民共和國個人資訊保護法》也對這類問題作出回應，規定個人資訊處理者通過自動化決策方式向個人進行資訊推送、商業行銷，應當同時提供不針對其個人特徵的選項，或者向個人提供便捷的拒絕方式。
讓演算法走向規範化
業內人士認為，一系列法規組合拳通過合理限制防止資訊濫用，避免演算法推薦“野蠻生長”，從而達到個人資訊保護和數字經濟産業發展的雙重目標。
那麼，面對法律長劍，演算法推薦的未來該如何發展？中山大學傳播與設計學院教授張志安認為，演算法應用、技術創新背後要有更多思考，讓演算法推薦帶來的弊少一些，利更多一些。
實際上，演算法推薦技術不僅能夠做到個性化推送，還包含多種的功能類型，如排序精選類、檢索過濾類、調度決策類等，可以提升資訊傳遞的精準性，優化用戶體驗。熱搜、網約車派單、時間規劃等，都是根據平臺特有演算法，計算出最佳閱讀喜好與履約路線，從而大幅提昇平臺的運營效率。在這樣的演算法進化之下，用戶們能獲得更好的使用體驗。
一些網際網路平臺積極響應社會關切和法律規範，優化改善現有演算法以提升用戶體驗，尋找一種更透明、更可持續的發展道路。微網志方面表示，平臺演算法機制會計算所有熱詞的綜合熱度，包括搜索量、發博量、互動量、閱讀量等數據指標；美團外賣公開了“預計送達時間”機制的4種評估演算法，實際訂單會以其中最長的一個時間作為預估送達時間。
無處不在的演算法，已成為當今社會不可或缺的基礎能力，可以在公眾服務中發揮更大效力。讓演算法走向規範化、透明化，同時對演算法進行全流程、全生命週期治理，是保障平臺可持續發展、保障靈活就業者和用戶合法權益的必要之舉。
