規範演算法推薦解決了哪些問題

　　近日，國家網際網路信息辦公室、工業和資訊化部、公安部、國家市場監督管理總局聯合發佈《網際網路資訊服務演算法推薦管理規定》(以下簡稱《規定》)，自2022年3月1日起施行。《規定》要求，演算法推薦服務提供者向用戶提供不針對其個人特徵的選項，或者便捷的關閉演算法推薦服務的選項。

　　在移動網際網路高度普及的今天，智慧演算法已經融入到我們日常生活的各個方面。它能精準地向用戶推送所需要的商品、內容或服務，為用戶提供更多的選擇機會。特別是對於有“選擇困難症”的人群來説，演算法推薦是一大福音。學者米歇爾·威爾遜曾將演算法比喻為菜譜，只有遵循食譜所設立的步驟和指令，按照要求篩選和搭配食材，才能做出指定口味的菜肴。不過，演算法在提供便利的同時也會帶來困擾，比如演算法歧視、演算法黑箱、演算法壟斷以及演算法對個人權利侵害等問題。

　　首先，演算法推送容易使用戶陷入資訊繭房。以往我們在獲取資訊或者商品時，需要在搜索引擎或者電商網站上反覆篩選和比較。而現在，推薦演算法已成為資訊過濾的一種重要手段，演算法驅動模式會根據用戶發佈的內容、瀏覽痕跡以及購買記錄等行為數據，主動推送個性化的資訊和商品。

　　這種“你是誰”決定了“推薦給你什麼內容”的邏輯，導致越來越多的人陷入資訊繭房，即人們只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的資訊。這種資訊繭房的“囚牢”會使人的知識維度趨於狹窄，也會使用戶沉迷于“娛樂至死”的汪洋大海。

　　此外，演算法歧視會區別對待不同的消費群體。過去，商家會借助價格的區分來獲取不同消費者的青睞，比如圖書出版商會發佈精裝版和簡裝版兩個版本。而如今的演算法推薦模式將商家的價格區隔手段隱藏到了後臺，即不同消費者享受相同的商品或服務可能被收取不一樣的價格。其中，最典型的表現便是大數據“殺熟”。

　　網際網路平臺借助數據挖掘技術，可以獲取海量的用戶數據，如瀏覽記錄、購買記錄、興趣標簽、地理位置以及手機型號等，並對不同的用戶進行精準畫像，由此採取差異化的産品推薦及定價。例如，使用一些打車軟體行駛相同的路程，平臺老用戶的價格會高於新用戶。這種大數據“殺熟”的現象，充斥在日常的衣食住行之中。

　　演算法對於網際網路平臺勞動者也存在壓榨。演算法技術不僅可以從消費者的手中獲利，同時也在攫取平臺勞動者的價值。比如，網際網路打車平臺同時掌握司機和乘客的數據，平臺可以據此約束司機的勞動行為。此前，外賣員“被困在系統裏”的現象也引發熱議。外賣平臺借助系統的數據、演算法和模型，將騎手每單的送餐時間以分鐘為單位進行控制，使其每一分鐘的時間價值都被“充分利用”。

　　此次，國家相關部門出臺規定，可以在很大程度上解決上述問題，從根本上保護消費者的合法權益，避免用戶被演算法“算計”。網際網路平臺也要以此為契機，在追求利益的同時更要注重企業的社會責任，共同營造風清氣正的網路空間。

　　(作者係武漢市社會科學院助理研究員)