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算法推薦與人工智能圓桌論壇現(xiàn)場
昆明信息港訊 5月18日,復(fù)旦大學(xué)新聞學(xué)院舉辦“算法推薦與人工智能圓桌論壇”,邀請復(fù)旦大學(xué)、清華大學(xué)、中國傳媒大學(xué)、中山大學(xué)等院校的新聞傳播學(xué)、哲學(xué)、計算機(jī)、法學(xué)等學(xué)科的知名專家,聚焦“信息繭房”、“隱私保護(hù)”等主題展開深入、熱烈的探討。清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院常務(wù)副院長陳昌鳳教授作“讓算法助益信息海洋中的幸存者”主題演講,她認(rèn)為算法可以提升用戶在海量信息中獲取所需信息的效率,對用戶大有裨益。
隨著信息技術(shù)突飛猛進(jìn),人們已經(jīng)進(jìn)入一個算法遍地開花的時代,如今的技術(shù)讓人類每天生產(chǎn)出的信息量相當(dāng)于人類數(shù)千年信息總和。人們?nèi)绾尉奶暨x出符合自己期望的信息呢?算法技術(shù)可以幫助每一個用戶從遠(yuǎn)超出個人處理能力的龐大的信息海洋中,如定制化一般,篩選出目標(biāo)信息。陳昌鳳對算法的優(yōu)勢給予了肯定評價,同時也表明了自己的擔(dān)憂:算法運(yùn)用太厲害、太廣泛于是一些傳統(tǒng)的堅守者以各種投槍匕首來抨擊算法。
現(xiàn)在的算法已經(jīng)具備三方面優(yōu)勢特征:越來越多元、不斷優(yōu)化、具有自身糾偏能力。根據(jù)技術(shù)專業(yè)人士總結(jié),可以將算法歸為四類:協(xié)同過濾推薦算法、基于內(nèi)容的推薦算法、混合推薦算法、流行度推薦算法。每一大類算法都有其獨特的輸入、類型、優(yōu)點、缺點,其中也都會用到專業(yè)的方法,比如信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)?，F(xiàn)在很少有公司單一使用一種算法,算法越來越多元,不同算法具有不同特點,而且算法之間還可以相互補(bǔ)充。多元化的算法,再加上科學(xué)的綜合使用,可以有效避免單一算法帶來的“信息繭房”刻板印象。
在多元化的同時,算法也在不斷優(yōu)化,并且通過第三方公司審核提升其可信性。陳昌鳳院長指出像Facebook、Google、今日頭條等科技公司和產(chǎn)品均已深度介入到信息的分發(fā)中,算法是他們參與信息傳播最重要的工具。而且這些公司在實際運(yùn)營中,不斷優(yōu)化調(diào)整算法。各公司都在不斷開放其算法,加強(qiáng)透明性,比如今日頭條在2018年公開了算法原理。Facebook還在世界各地雇用了當(dāng)?shù)氐膶I(yè)公司來審核其運(yùn)用。
當(dāng)下,算法也已經(jīng)具備自我糾偏能力,可以以技術(shù)之能治技術(shù)之缺。有研究表明,當(dāng)用戶獲取了選擇信息的權(quán)利后,也會影響自己對信息的選擇傾向。比如保守分子只瀏覽保守主義的網(wǎng)站,自由派人士只關(guān)注自由派的信息;環(huán)保主義者與批評環(huán)保者也是各自只關(guān)注志同道合的信息。人們因為主觀上支持某種觀點,往往傾向于尋找那些能夠支持自己觀點的新信息,來確認(rèn)自己的決策或觀點、并忽視那些否定或推翻自己觀點的信息。這種做法被稱為證實性偏見。
針對大眾容易出現(xiàn)的偏見,技術(shù)正在努力糾正信息偏向問題。陳昌鳳提到,《華爾街日報》于2016年創(chuàng)設(shè)了一個“紅推送,藍(lán)推送”(Red Feed, Blue Feed),將facebook上同類內(nèi)容的自由傾向、保守傾向的信息并列呈現(xiàn)給用戶。提醒用戶其偏向性、并推薦另一觀點相左的內(nèi)容,幫助用戶平衡、多元化其新聞消費。
信息技術(shù)的發(fā)展給我們帶來了更多的可能性,算法推薦在很大程度上可以滿足用戶多元化需求。算法技術(shù)依舊在不斷進(jìn)步,Facebook、Google、今日頭條等科技公司和產(chǎn)品,除了開放算法原理,同時也在致力于信息推薦的自我糾偏,努力打破用戶思維“偏見”所帶來的“信息繭房”。因此,我們應(yīng)該給技術(shù)更多的耐心。
