聚焦近3到5年，智能算法無(wú)處不在 我們能跨越算法帶來(lái)的距離嗎？

站在媒介演化的時(shí)間線末端回望，你會(huì)看到近10年來(lái)“各種新媒體層出不窮，輕捷小巧，如同很多食肉型小恐龍?jiān)诰薮蟊孔镜氖巢菪涂铸堖吿S飛躥”。如果再聚焦近3到5年，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這些飛躥的小恐龍都有著一顆智能算法的心。

復(fù)雜社會(huì)需要借助技術(shù)或者物質(zhì)來(lái)管理時(shí)間和空間，媒介因此應(yīng)運(yùn)而生。由于技術(shù)具有“透明性”，一旦你習(xí)慣它了，就會(huì)意識(shí)不到它的存在。如同鼻梁上的眼鏡，你看到的清晰世界，其實(shí)是被鏡片中介轉(zhuǎn)化過(guò)的圖像。而我們常常對(duì)技術(shù)抱有不切實(shí)際的期望，甚至希望它可以解決現(xiàn)實(shí)社會(huì)中連我們自身都無(wú)法解決的問(wèn)題。

算法也是如此。一方面，我們希望智能工具能夠幫助我們提高效率、節(jié)約時(shí)間、獲得快感；另一方面，我們又希望算法能夠絕對(duì)智能、察覺(jué)情感甚至超越人性。但這個(gè)問(wèn)題還有第三個(gè)面向，即算法并非作為“媒介”被動(dòng)地處于我們與事物之間，技術(shù)的自主性使其具備“中介化”的能力，可以參與社會(huì)互動(dòng)，建構(gòu)社會(huì)現(xiàn)實(shí)，成為基礎(chǔ)設(shè)施。

疫情的出現(xiàn)提升了區(qū)域間人口流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，但同時(shí)人們通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、視頻會(huì)議等在線方式進(jìn)行的溝通和交流卻有增無(wú)減。我們?cè)噲D通過(guò)延長(zhǎng)社交軟件中的親密時(shí)間來(lái)彌補(bǔ)物理空間上的距離。但即便是在線上，也同樣存在著社交區(qū)隔、知識(shí)生產(chǎn)溝、觀念的距離、算法認(rèn)知差距這樣的“非物質(zhì)距離”，它讓我們的交流雖然可以跨越山海，但卻無(wú)法總是抵達(dá)內(nèi)心。

前段時(shí)間的微信版本升級(jí)，釋放出一個(gè)鮮明信號(hào)：微信“會(huì)客廳”要變成社交“大廣場(chǎng)”了。走出熟人朋友圈，進(jìn)入陌生人社交，在公開(kāi)的數(shù)字環(huán)境中應(yīng)該如何自我介紹、獲得關(guān)注、連接彼此、進(jìn)行互動(dòng)？我們看到越來(lái)越高的權(quán)重被賦予機(jī)器運(yùn)算，那么這會(huì)影響我們的信息環(huán)境嗎？相比之前那個(gè)更多是手動(dòng)加好友、友鄰點(diǎn)贊推薦、熟人關(guān)系優(yōu)先的系統(tǒng)，算法推薦會(huì)衍生出新的社交區(qū)隔嗎？考慮到微信已經(jīng)成為人們?nèi)粘＋@取信息、進(jìn)行社交互動(dòng)最直接最主要的渠道之一，這樣的疑問(wèn)非常值得思考和重視。

一直以來(lái)，不同階層獲取信息的公平與效率問(wèn)題備受關(guān)注。通過(guò)信息聚合和內(nèi)容過(guò)濾，算法推薦實(shí)現(xiàn)了當(dāng)年尼葛洛龐帝在《數(shù)字化生存》中所預(yù)言的“我的日?qǐng)?bào)”。千人千面、千人千搜，這樣的內(nèi)容獲取比起無(wú)差別的大眾傳播，會(huì)不會(huì)出現(xiàn)新的知識(shí)生產(chǎn)溝？雖然理論上每個(gè)用戶都能創(chuàng)作內(nèi)容，但智媒時(shí)代知識(shí)的獲取高度依賴特定組織生產(chǎn)特權(quán)——“組織控制著將哪些信息提供給誰(shuí)，以達(dá)到定制所要求的效果”。定制出來(lái)的知識(shí)在先期就嵌入了壟斷與售賣，并逐漸演變成了一個(gè)“無(wú)菌飼料室”——“它只不過(guò)是一個(gè)根據(jù)消費(fèi)模式和廣告偏好制作的故事集，它在信息流中穿梭往返，但從不偏離精心的設(shè)定”。

過(guò)濾泡、信息繭房和回音室效應(yīng)都指出了網(wǎng)絡(luò)群體之間存在隔離、孤立和極化的現(xiàn)象。雖然國(guó)情和語(yǔ)境不同，但如果從算法和模型的角度來(lái)看，這種群體間的觀念差距有可能是通過(guò)觀點(diǎn)間的距離累積而成的。比如著名的新聞深度學(xué)習(xí)模型deepnews.ai，它可以通過(guò)計(jì)算不同內(nèi)容間“觀點(diǎn)的距離”來(lái)合成推薦模型，幫助用戶用最少的時(shí)間獲得最多的知識(shí)點(diǎn)。

但這種合成敘事更多基于的是文章中可被量化的要素，較少考慮信源，也不太考慮觀點(diǎn)的傾向性。更重要的是，這種精致且實(shí)用的商業(yè)模型會(huì)不斷強(qiáng)化，用戶長(zhǎng)期浸淫其中，觀點(diǎn)間距離會(huì)沉淀并鞏固下來(lái)成為觀念的差距。

雖然對(duì)于算法推送是否會(huì)造成社會(huì)心態(tài)撕裂、社會(huì)信任缺失的討論尚未有定論，但對(duì)算法的認(rèn)知差距——即用戶能否意識(shí)到他所看到的內(nèi)容，其實(shí)是一個(gè)智能裝置通過(guò)一整套技術(shù)組件運(yùn)算所呈現(xiàn)出的結(jié)果——這樣的反思性思維，卻與社會(huì)階層背景之間存在聯(lián)系。“現(xiàn)存社會(huì)結(jié)構(gòu)中的不平等是算法認(rèn)知差距的基礎(chǔ)”。值得注意的是，智能系統(tǒng)所強(qiáng)調(diào)的“個(gè)體價(jià)值”實(shí)則是一種偽個(gè)性。以經(jīng)濟(jì)要素為底色的智能推送，個(gè)人偏好需要與社交關(guān)系、環(huán)境熱度相匹配，通過(guò)這種機(jī)制再生產(chǎn)出的“知識(shí)人”，看起來(lái)是個(gè)性化的，但并不是真正的“獨(dú)特”，而是看似很特別，實(shí)則很普通。系統(tǒng)的偏好并不鼓勵(lì)真正的多樣性，“聰明且實(shí)用”的“知識(shí)人”遠(yuǎn)比負(fù)責(zé)任的公眾更受歡迎。

需要說(shuō)明的是，這些與算法相關(guān)的“非物質(zhì)距離”，有的看起來(lái)是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，但實(shí)際上是一個(gè)社會(huì)問(wèn)題；有的與其說(shuō)是由技術(shù)催生的，不如說(shuō)是通過(guò)技術(shù)放大的；還有的則是我們同技術(shù)一道共同產(chǎn)生的。算法是現(xiàn)實(shí)的投射，同時(shí)算法在未來(lái)將是我們賴以生存的技術(shù)生態(tài)圈，很多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題恰恰是因?yàn)樗惴ǘ伙@現(xiàn)和撬動(dòng)出來(lái)。所以在這個(gè)問(wèn)題上，與其刻意去消除距離，不如嘗試相互理解。或許有一天，智能算法依舊無(wú)法讓我們跨越身心鴻溝，但可能還會(huì)誕生新的共存方式。

責(zé)任編輯：PSY