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光明時評:我們能否跨越算法的“非物質距離”?

作者:方師師

站在媒介演化的時間線末端回望,你會看到,近十年來“各種新媒體層出不窮,輕捷小巧,如同很多食肉型小恐龍在巨大笨拙的食草型恐龍邊跳躍飛躥”。如果再聚焦近3到5年,你會發現這些飛躥的小恐龍們都有著一顆智能算法的心。

複雜社會需要借助技術或者物質來管理時間和空間,媒介因此應運而生。由於技術具有“透明性”,一旦你習慣它了,就會意識不到它的存在。如同鼻梁上的眼鏡,你看到的清晰世界,其實是被鏡片中介轉化過的圖像。而我們常常對技術抱有不切實際的期望,甚至希望它可以解決現實社會中連我們自身都無法解決的問題。

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,節約時間,獲得快感;另一方面,我們又希望算法能夠絕對智能,察覺情感,甚至超越人性。但這個問題還有第三個面向,即算法並非只是作為“媒介”被動地處於我們與事物之間,技術的自主性使其具備“中介化”的能力,可以參與社會互動,建構社會現實,成為基礎設施。

疫情的出現提升了區域間人口流動的風險,但同時,人們通過互聯網、社交媒體、視頻會議等在線方式進行的溝通和交流卻有增無減。我們試圖通過延長社交軟體中的親密時間來彌補物理空間上的接觸距離。但即便是在線上,也同樣存在著社交區隔、知識生產溝、觀念的距離、算法認知差距這樣的“非物質距離”,它讓我們的交流雖然可以跨越山海,但卻無法總是抵達內心。

前段時間的微信改版,釋放出一個鮮明的信號:微信“會客廳”要變成社交“大廣場”了。走出熟人朋友圈,進入陌生人社交,在公開的數字環境中應該如何自我介紹、獲得關注、連接彼此、進行互動?我們看到越來越高的權重被賦給機器運算,那麽這會影響我們的信息環境嗎?相比之前那個更多是靠手動加好友、友鄰點讚推薦、熟人關係優先的系統,算法推薦會衍生出新的“社交區隔”嗎?考慮到微信已經成為人們日常獲取信息、進行社互動動最直接最主要的渠道之一,這樣的疑問非常值得思考和重視。

一直以來,知識溝、數字鴻溝都在關注不同階層獲取信息的公平與效率問題。通過信息聚合和內容過濾,算法推薦實現了當年尼葛洛龐帝在《數字化生存》中所預言的“我的日報”。千人千面,千人千搜,這樣的內容獲取相比無差別的大眾傳播,會不會出現新的知識生產溝?雖然理論上每個用戶都能創作內容,但智媒時代知識的獲取高度依賴特定的組織生產特權:“組織控制著將哪些信息提供給誰,以達到定製所要求的效果。”定製出來知識在先期就嵌入了壟斷與售賣,並逐漸演變成了一個“無菌飼料室”——“它只不過是一個根據消費模式和廣告偏好製作的故事集,它在信息流中穿梭往返,但從不偏離精心的設定。”

過濾泡、信息繭房和回音室效應都指出了網絡群體之間存在隔離、孤立和極化的現象。雖然國情和語境不同,但如果從算法和模型的角度來看,有可能這種群體間的觀念差距是通過觀點間的距離累積而成的。比如著名的新聞深度學習模型deepnews.ai,它可以通過計算不同內容間“觀點的距離”來合成推薦模型,幫助用戶用最少的時間獲得最多的知識點。但這種合成敘事更多基於的是文章中可被量化的要素,較少考慮信源,也不太考慮觀點的傾向性。更重要的是,這種精致且實用的商業模型會不斷強化,用戶長期浸淫其中,觀點間距離會沉澱並鞏固下來成為“觀念的差距”。

雖然對於算法推送是否會造成社會心態撕裂、社會信任缺失的討論尚未有定論,但對算法的認知差距——即用戶能否意識到他所看到的內容,其實是一個智能裝置通過一整套技術組件運算所呈現出的結果——這樣的反思性思維,卻與社會階層背景之間存在聯繫。“現存社會結構中的不平等是算法認知差距的基礎”。值得注意的是,智能系統所強調的“個體價值”實則是一種偽個性。以經濟要素為底色的智能推送,個人偏好需要與社交關係和環境熱度相匹配,通過這種機制再生產出的“知識人”,看起來是個性化的,但並不是真正的“獨特”,而是看似很特別,實則很普通。系統的偏好並不鼓勵真正的多樣性,“聰明且實用”的知識人遠比負責任的公眾更受歡迎。

需要說明的是,這些與算法相關的“非物質距離”,有的看起來是一個技術問題,但實際上是一個社會問題;有的與其說是由技術催生的,不如說是通過技術放大的;還有的則是我們同技術一道共同產生的。算法是現實的投射,而同時,算法在未來將是我們賴以生存的技術生態圈,很多現實問題恰恰是因為算法而被顯現和撬動出來。所以在這個問題上,與其刻意去消除距離,不如嘗試相互理解。或許有一天,智能算法依舊無法讓我們跨越身心鴻溝,但可能還會誕生新的共存方式。

(作者系上海社會科學院新聞研究所助理研究員)

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