作者 | 郭玉潔
我們早就進入“演算法時代”了。最近，有使用者在社交媒體上討論反向訓練演算法的可能。比如，頻繁搜尋低價商品，是否會影響演算法對自己的認識，進而推送價效比更高的選擇？點開購買連結後多次退出，是否會有優惠券出現刺激消費？有人發問：大資料已經發展到能“讀心”了嗎？為什麼只是在心中想了想，就發現某平臺給自己推薦了相關內容？
這進一步說明，大到成為某種基礎設施的平臺有義務向公眾作演算法的必要解釋。演算法的透明性是推動理解的工具。
2022年11月，我國國家網際網路資訊辦公室釋出了《網際網路資訊服務演算法推薦管理規定》，指出提供演算法推薦服務，應當遵循公平公正、公開透明等原則。鼓勵演算法推薦服務提供者最佳化檢索、排序、選擇、推送、展示等規則的透明度和可解釋性。這是我國演算法透明程序的關鍵一步。演算法透明作為一項法治原則得以明確。
進入2025年，演算法透明的程序在加快。去年年底以來，美團、貨拉拉等平臺先後公開平臺部分演算法。3月30日，“抖音安全與信任中心”網站上線，詳細介紹了抖音平臺推薦資訊的演算法原理、計算公式。
這些演算法規則，給普通人訓練演算法、利用演算法提供了指南。
你右手單手握持手機、在某平臺觀看影片時，五角星形狀的收藏按鈕就在距離你的大拇指幾乎最近的位置。該平臺給出的演算法解釋中透露，要精準向用戶推薦資訊價值高的深度內容並不容易，但分析發現，這些內容有一個特點：使用者會收藏起來，甚至反覆觀看。基於此，頁面突出了收藏按鈕。在多年前的舊版頁面中，收藏按鈕很難找見，使用者想要收藏時很容易誤觸“點贊”。
網站也因此給出一條訓練演算法指南——點選收藏按鈕，是給演算法的重要訊號。
該平臺還透露，平臺對負反饋有獨立的打分模型，“不感興趣”對演算法是強烈的負反饋訊號。以及，以往使用者留言和作者回復留言會被視為兩個獨立的行為，但演算法的“握手模型”會將“使用者留言並得到作者回復”視為一次對作者更為積極的互動訊號，就像一次握手。
演算法不僅關係到我們看到什麼樣的資訊世界、接收何種資訊，長久來看，還決定了內容生產者如何生產內容。該平臺的演算法解釋中提到：把關注率調高，就會湧現出更多人格化鮮明的作者；收藏率提高，知識類等有用的內容就會更多。平臺是一個生態系統，每個要素都在互相影響。使用者對這些規則知情更顯重要。
在理解的基礎上，規則就可以進一步在對話、討論中確定。
今年1月，在另一個平臺舉辦的配送演算法議題交流懇談會上，上海人民廣播電臺主持人秦暢說，他聽到很多騎手評價該平臺的演算法改革——“防疲勞”機制時說，“請給我自由，只有我才知道我疲勞不疲勞”。秦暢說，這些真實的聲音很寶貴，進行公共討論的時候，不要把平臺和騎手變成是“我困住你，你怨我”這樣的簡單衝突關係，應該把這個世界開啟來看，方方面面應該怎麼各盡其責，進行更好合作，就能解開很多“套”了。
不過，世界範圍內，演算法透明性的程序都處在起步階段。平臺嘗試公開演算法值得肯定，但也是義務，仍需要第三方進行監督。尤其要警惕，平臺的演算法公開變成變相企業宣傳。例如，只公開演算法改進措施，卻不介紹演算法核心規則，單方面強調平臺的演算法向善、不違背倫理，卻缺乏可信的論據，也並無第三方監督佐證。
其實，早在2018年，法律就賦予了使用者退出個性化推薦的權利。當年透過的《電子商務法》第十八條規定：“電子商務經營者根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特徵向其提供商品或者服務的搜尋結果的，應當同時向該消費者提供不針對其個人特徵的選項，尊重和平等保護消費者合法權益。”
國家網際網路辦公室2019年12月15日釋出的《網路資訊生態內容治理規定》第12條規定，網路資訊內容平臺運用個性化演算法推薦技術推送資訊的，應當設定符合本規定相關內容要求的推薦模型，建立健全人工干預和使用者自主選擇機制。法律專家解讀，這也賦予使用者個性化推薦的退出權。
但或許很少有人知道自己有這樣的權利，也更少有人去使用它。至少，迄今為止，我沒有在主流網際網路平臺的顯眼位置，看到這樣允許使用者退出個性化推薦的選項，或在明顯位置提供提示指引。未來，公民充分行使數字權利，還需要平臺更多的資訊公開與通俗解釋。
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