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解甲投戈網(wǎng)

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這屆年輕人“隱姓埋名”,反抗算法收割

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  你知道“momo”嗎?隱姓埋名

  近年來(lái),互聯(lián)網(wǎng)上不知不覺(jué)涌現(xiàn)出一批“momo大軍”,屆年他們用著同一個(gè)昵稱、輕人頂著一模一樣的反抗頭像,混跡于微信、算法收割豆瓣、隱姓埋名小紅書(shū)、屆年微博等各大社交平臺(tái)。輕人

  這是反抗許多年輕人隱藏身份的“馬甲”。是算法收割的,曾經(jīng)以個(gè)性十足、隱姓埋名特立獨(dú)行為傲的屆年那批人,現(xiàn)在更在意的輕人是怎樣隱匿自己在網(wǎng)絡(luò)上的言行,而原因是反抗只為了逃脫“算法圍城”。

  他們不希望“信息繭房”成為自己的算法收割“人生第一套房”,不想讓社交媒體的分享成為大數(shù)據(jù)窺探的窗口,不愿意付出時(shí)間和健康的代價(jià),卻被困在一個(gè)看不見(jiàn)的牢籠里。

  但他們何嘗不知道,數(shù)字生存如同雪泥鴻爪,數(shù)字互聯(lián)時(shí)代,想要雁過(guò)無(wú)痕,談何容易!

  “硬剛”算法的年輕人

  不管承不承認(rèn),我們每個(gè)人都活在算法圍城之中。

  同一份外賣(mài),老顧客要比新會(huì)員多付幾元;同一時(shí)間的相同路程,不同手機(jī)型號(hào)的用戶單價(jià)不一;當(dāng)你拿起另一半的手機(jī),居然發(fā)現(xiàn)在短視頻平臺(tái)看到的熱搜評(píng)論都不盡相同……

  面對(duì)算法圍城,普通人有普通人的痛楚,名人有名人的煩惱。

  近一年以來(lái),農(nóng)夫山泉?jiǎng)?chuàng)始人鐘睒睒以及農(nóng)夫山泉頻上“熱搜”:從產(chǎn)品、環(huán)保議題到個(gè)人家事,不僅農(nóng)夫山泉的股價(jià)應(yīng)聲滑落,鐘睒睒個(gè)人也遭受了前所未有的流量“集火”。

  忍無(wú)可忍的鐘睒睒在一場(chǎng)交流活動(dòng)中隔空喊話字節(jié)跳動(dòng)創(chuàng)始人張一鳴,直言有人利用算法“制造單一敘事和惡意對(duì)立”,并稱這種“利用科技手段、技術(shù)能力造成的惡”比普通人造成的惡要大,“是大惡”。

  “他們用算法放大情緒,把復(fù)雜的問(wèn)題簡(jiǎn)單化,把不同的聲音屏蔽掉。”鐘睒睒說(shuō),這種行為不僅破壞了公平的輿論環(huán)境,也讓公眾陷入片面認(rèn)知,而受害者往往都是底層民眾。

  在“網(wǎng)暴”面前,絕大部分人不是鐘睒睒。面對(duì)各種算法織就的網(wǎng),鐘睒睒可以“隔空喊話”,普通人卻只能套上“馬甲”。

  于是,越來(lái)越多的年輕人決定主動(dòng)出擊,試圖“反向訓(xùn)練算法”,和平臺(tái)正面“硬剛”。

  他們中有人“賽博哭窮”,“機(jī)票太貴了我不去了”“買(mǎi)不起,不買(mǎi)了”“9毛9,我喝得起的咖啡”;有人“喊話威脅”,給某軟件留言,“竟然殺熟,太過(guò)分了,我要卸載”;有人則是行動(dòng)派,移除軟件后故意過(guò)一段時(shí)間再重新下載,以期再次享受大額優(yōu)惠;還有人利用軟件生成的虛擬手機(jī)號(hào)頻繁注冊(cè)平臺(tái)軟件新號(hào),“薅新人羊毛”。

  有網(wǎng)友表示,有些“偏方”好像真的管用,發(fā)牢騷、抱怨價(jià)格、卸載重裝,一套流程走完能省下一筆不小的費(fèi)用。在小某書(shū),隨處可見(jiàn)諸如“罵機(jī)票專用帖”等熱門(mén)經(jīng)驗(yàn)分享。也有人覺(jué)得這一切都是徒勞,到頭來(lái)還是被平臺(tái)用算法“收割”。但不管怎樣,他們樂(lè)此不疲,并美其名曰“反向馴化大數(shù)據(jù)”“用算法打敗算法”。

  “反向馴化”其實(shí)見(jiàn)效甚微

  “反向訓(xùn)練算法”有沒(méi)有用?《中國(guó)科學(xué)報(bào)》就此咨詢了算法專家。得到的答案,恐怕要給大家澆一盆冷水。

  “‘反向馴化大數(shù)據(jù)’這類做法可能僅僅對(duì)一些簡(jiǎn)單的算法有效果。”中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所副研究員、武漢人工智能研究院算法總監(jiān)吳凌翔說(shuō),平臺(tái)會(huì)根據(jù)用戶大量的歷史信息、IP地址、社會(huì)關(guān)系、手機(jī)型號(hào)等做算法推薦,如果用戶不了解算法機(jī)制,很難“反向訓(xùn)練”。

  中國(guó)傳媒大學(xué)媒體融合與傳播國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室媒體大數(shù)據(jù)中心首席科學(xué)家沈浩則認(rèn)為,用戶通過(guò)主動(dòng)關(guān)閉定位、禁止后臺(tái)調(diào)取通訊錄等方式能起到一定的屏蔽作用,但試圖通過(guò)調(diào)整標(biāo)簽、更換人設(shè)來(lái)“迷惑”算法,可能適得其反,新的“人設(shè)”還會(huì)出現(xiàn)新的“信息繭房”。

  事實(shí)上,許多軟件都給了用戶選擇取消“個(gè)性化推薦”的功能,但由于這項(xiàng)功能于平臺(tái)而言太過(guò)重要,往往隱藏較深。

  而在沈浩看來(lái),取消個(gè)性化推薦也不能根治“信息繭房”。

  “不推薦、表示‘不感興趣’也是一種推薦?!鄙蚝聘嬖V記者,算法是基于用戶數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的,每個(gè)人都或多或少被“困”在“信息繭房”里,只不過(guò)感知程度不同。

  北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授王靜遠(yuǎn)直言,自己雖然沒(méi)有專門(mén)研究過(guò)用戶對(duì)抗算法推薦的做法,但他對(duì)出現(xiàn)的這種現(xiàn)象并不感到意外。

  “這反映了一些算法對(duì)用戶信息的收集和利用有些過(guò)分?!蓖蹯o遠(yuǎn)對(duì)《中國(guó)科學(xué)報(bào)》說(shuō),當(dāng)平臺(tái)逼得用戶連頭像、昵稱這些基礎(chǔ)信息都要隱藏,說(shuō)明用戶的一切痕跡都有可能被作為特征而提取,“用到極致了”。

  在采訪中,專家們不止一次提到“算法中立論”,認(rèn)為算法無(wú)罪,罪在利益相關(guān)方。但是,當(dāng)每一次點(diǎn)擊、每一句評(píng)論,甚至每多停留一秒鐘,這些痕跡都成了平臺(tái)訓(xùn)練算法的“養(yǎng)料”;當(dāng)外賣(mài)、網(wǎng)約車(chē)等平臺(tái)被大數(shù)據(jù)操縱,吃什么、去哪里都被“讀心術(shù)”安排得明明白白;那么在被浪費(fèi)的時(shí)間、被挑撥的情緒、被掏走的“冤枉錢(qián)”面前,用戶眼中的算法就不再是“中立”的,而是越來(lái)越大的“牢籠”。

  “當(dāng)一切痕跡都在利益驅(qū)使下過(guò)度商業(yè)化時(shí),自然會(huì)有反抗?!蓖蹯o遠(yuǎn)說(shuō)。

  “舊病未愈,又添新疾”

  一邊是平臺(tái)利用算法精準(zhǔn)織網(wǎng),一邊是越來(lái)越多的人開(kāi)始覺(jué)醒與反抗。野蠻生長(zhǎng)的算法亂象,正被社會(huì)全方位審視。

  近日,中央網(wǎng)信辦、工信部、公安部、市場(chǎng)監(jiān)管總局四部門(mén)聯(lián)合部署開(kāi)展“清朗·網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)算法典型問(wèn)題治理”專項(xiàng)行動(dòng),重點(diǎn)整治“信息繭房”、操縱榜單、利益侵害、大數(shù)據(jù)“殺熟”、算法推薦等典型問(wèn)題。

  但如果回溯大數(shù)據(jù)興起之時(shí),“算法治亂”一直都有。

  早在2018年,美國(guó)臉書(shū)首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格在美國(guó)國(guó)會(huì)上就數(shù)據(jù)隱私、虛假信息、監(jiān)管等數(shù)個(gè)議題接受訊問(wèn)。當(dāng)時(shí)人們已經(jīng)意識(shí)到,當(dāng)用戶獲得免費(fèi)或者極低費(fèi)用的服務(wù)時(shí),消費(fèi)者將被要求提供更多的個(gè)人數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)被濫用的可能性會(huì)顯著增加。

  我國(guó)也在2021年就出臺(tái)了《關(guān)于加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法綜合治理的指導(dǎo)意見(jiàn)》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》等規(guī)定,明確算法治理的必要性和具體要求。而此次“清朗·網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)算法典型問(wèn)題治理”專項(xiàng)行動(dòng),力度更大、問(wèn)題更加聚焦。

  曾經(jīng),互聯(lián)網(wǎng)努力為不同人群、不同議題提供平等的交流平臺(tái),打造自由對(duì)話的多元空間。但隨著“流量至上”成了各大平臺(tái)目標(biāo),它們開(kāi)始借由算法之手不擇手段,用戶隱私信息得不到保護(hù)的問(wèn)題浮出水面。

  近年來(lái),隨著大語(yǔ)言模型技術(shù)進(jìn)步、生成式人工智能服務(wù)興起,若人工智能(AI)技術(shù)不加規(guī)范,會(huì)帶來(lái)許多新問(wèn)題:AI換臉詐騙、AI造謠、AI偏見(jiàn)歧視、AI語(yǔ)言暴力等。尤其是當(dāng)生成式人工智能服務(wù)的對(duì)象是未成年人和老年人時(shí),將會(huì)面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)。

  據(jù)外媒報(bào)道,創(chuàng)辦于2021年的Character.AI平臺(tái),近期就因開(kāi)發(fā)的“情感陪伴聊天機(jī)器人”而官司纏身。今年10月,Character.AI在美國(guó)佛羅里達(dá)州一名青少年自殺事件中“扮演了某種角色”;12月,美國(guó)得克薩斯州一對(duì)父母決定起訴它“教唆未成年人殺害家長(zhǎng)”,他們稱機(jī)器人聊天工具讓未滿18歲的青少年“過(guò)度接觸了色情、血腥暴力等不良內(nèi)容”。

  能否打開(kāi)算法“黑箱”?

  面對(duì)算法“作惡”,鐘睒睒呼吁“算法應(yīng)該明白無(wú)誤地公之于眾”。他認(rèn)為,沒(méi)有一種標(biāo)準(zhǔn)是不可以公布的,應(yīng)該公布并讓所有使用者評(píng)價(jià)其意義。

  但公開(kāi)算法,就能打開(kāi)“黑箱”、制止亂象嗎?

  吳凌翔告訴《中國(guó)科學(xué)報(bào)》,算法并不像外界理解的那樣是徹底不透明的,一般都會(huì)通過(guò)發(fā)表論文、學(xué)術(shù)會(huì)議分享、公開(kāi)課等公開(kāi)其原理。但是,即便是常見(jiàn)的推薦系統(tǒng),背后的算法機(jī)制也非常復(fù)雜,常?!安皇且粌蓚€(gè)部門(mén)的事”,即便是開(kāi)發(fā)者也未必全能搞清楚。反倒是AI檢索增強(qiáng)生成的內(nèi)容,現(xiàn)在的技術(shù)手段可以溯源——通過(guò)關(guān)聯(lián)標(biāo)記能夠獲取它是基于哪些數(shù)據(jù)和信息“習(xí)得”的。

  王靜遠(yuǎn)也同意,算法機(jī)制問(wèn)題并不像想象的那樣簡(jiǎn)單?!氨热缟疃葘W(xué)習(xí)本身就是一個(gè)‘黑箱’,即便開(kāi)發(fā)者也不清楚其中原理?!?/p>

  事實(shí)上,對(duì)于算法工程師而言,真正的“黑箱”不在算法原理之中,而在數(shù)據(jù)與平臺(tái)機(jī)制的設(shè)置之中——當(dāng)用戶量增大、數(shù)據(jù)變多,平臺(tái)機(jī)制逐漸向利益“妥協(xié)”,久而久之便產(chǎn)生了“算法亂象”。

  “算法始終是算法設(shè)計(jì)者意志的反映,是平臺(tái)意志的反映?!北本┐髮W(xué)數(shù)字治理研究中心主任邱澤奇在接受《中國(guó)科學(xué)報(bào)》采訪時(shí)說(shuō)。言外之意,復(fù)雜的算法問(wèn)題背后潛藏的是平臺(tái)“無(wú)形的手”。

  就如鐘睒睒?biāo)庥龅哪菢?,“?dāng)你打開(kāi)這些平臺(tái),看到的總是同樣的內(nèi)容”“很多惡是人為造成的”。

  不得不提的是,許多平臺(tái)型軟件在誕生之初,都肩負(fù)著改造社會(huì)的使命。不可否認(rèn),這些軟件已經(jīng)成為人們數(shù)字生活中的基礎(chǔ)設(shè)施,但在巨大的發(fā)展慣性下,平臺(tái)自發(fā)性選擇了阻力最小、收益最高的方向,輕視乃至忽略了社會(huì)價(jià)值。在這種嬗變之中,算法的用途逐漸跑偏。

  “在算法訓(xùn)練中,目標(biāo)導(dǎo)向是關(guān)鍵因素?!蓖蹯o遠(yuǎn)告訴記者,人工智能算法在設(shè)計(jì)時(shí),會(huì)要求開(kāi)發(fā)者設(shè)置一個(gè)目標(biāo)函數(shù),訓(xùn)練算法時(shí)會(huì)盡最大可能優(yōu)化這個(gè)目標(biāo)函數(shù)。如果算法以提高調(diào)度效率為目標(biāo),在模型優(yōu)化過(guò)程中就會(huì)犧牲其他因素來(lái)追求高效;如果以精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦為目標(biāo),就不可避免地出現(xiàn)過(guò)度收集和利用信息的問(wèn)題。

  信息大爆炸時(shí)代,算法的篩選和過(guò)濾無(wú)疑迎合了為大腦“降本增效”的剛需。然而,當(dāng)精準(zhǔn)“捕捉”用戶已無(wú)法滿足平臺(tái)的胃口時(shí),殺熟成了平臺(tái)“向前一步”的試水。王靜遠(yuǎn)提到,平臺(tái)通過(guò)“精準(zhǔn)營(yíng)銷”為不同消費(fèi)水平的顧客推薦不同價(jià)位的產(chǎn)品尚情有可原,但通過(guò)分析用戶經(jīng)濟(jì)能力進(jìn)行“個(gè)性化定價(jià)”的歧視行為就令人難以接受了,這在技術(shù)上能夠且應(yīng)亟須加以規(guī)避。

  走向共同治理

  在訪談中,幾位專家不約而同談到,除了人為濫用算法制造矛盾和對(duì)立外,算法更多是在復(fù)刻社會(huì)的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

  “坦率地講,算法就是幫你算數(shù)。你寫(xiě)了一套程序,它幫你把一些說(shuō)不清、道不明的規(guī)律從數(shù)據(jù)里‘扒’出來(lái)。我的觀點(diǎn)是,算法不會(huì)作惡。”邱澤奇說(shuō),問(wèn)題的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)和算法的匹配以及算法的調(diào)試,“說(shuō)到底,都是人在忙活”。

  他提出,不同的人雖然在使用同一個(gè)軟件平臺(tái),但每人對(duì)數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)和得到的反饋,在量和質(zhì)上都有差異;而當(dāng)算法應(yīng)用數(shù)據(jù)時(shí),便會(huì)復(fù)刻現(xiàn)實(shí)社會(huì)的結(jié)構(gòu),甚至放大現(xiàn)實(shí)社會(huì)的問(wèn)題。

  基于此,他認(rèn)為有兩條路可以嘗試解決算法問(wèn)題:一是對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重配置,二是調(diào)試算法進(jìn)行糾偏。

  “算法是人寫(xiě)的,是可以調(diào)整的。在方法意義上,算法是工具。”邱澤奇認(rèn)為,工具是否適用是可以做交叉檢驗(yàn)的,在技術(shù)上并不難實(shí)現(xiàn)。

  有研究指出,算法黑箱、算法權(quán)力、算法陷阱等亂象很可能會(huì)成為數(shù)智經(jīng)濟(jì)負(fù)外部性的深層來(lái)源。此時(shí),“算法向善”就成了全社會(huì)的共同呼喚。

  在邱澤奇看來(lái),“算法向善”包括四個(gè)關(guān)鍵概念:首先是改進(jìn),這是平臺(tái)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任和社會(huì)價(jià)值的必然要求;其次是普惠,利益相關(guān)者的收益不提高,平臺(tái)經(jīng)營(yíng)就是竭澤而漁;再次是包容,關(guān)注數(shù)智弱勢(shì)群體,不只是平臺(tái)的社會(huì)責(zé)任,也是人類價(jià)值的體現(xiàn);最后是誠(chéng)信,這是數(shù)智社會(huì)的底線規(guī)則,沒(méi)有人類之間的誠(chéng)信,算法只會(huì)成為人類自我欺詐的武器。

  他坦承,通往“算法向善”的道路曲折而遙遠(yuǎn),需要多方共同努力。

  “首先需要解決平臺(tái)和算法設(shè)計(jì)者的認(rèn)知問(wèn)題?!鼻駶善嫣岢觯疤崾且塾诒Wo(hù)各方的利益:在平臺(tái)內(nèi)部,建立平臺(tái)業(yè)務(wù)的社會(huì)后果評(píng)估機(jī)制,不限于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出評(píng)估;在平臺(tái)與社會(huì)之間,建立與利益相關(guān)者的協(xié)商溝通機(jī)制;在平臺(tái)外部,建立平臺(tái)社會(huì)評(píng)價(jià)機(jī)制,等等。

  吳凌翔提出了類似建議,她認(rèn)為算法治理需要搭建一個(gè)用戶、平臺(tái)、專家共同參與、共商機(jī)制的平臺(tái),促進(jìn)通過(guò)對(duì)話達(dá)成共識(shí)。此外,她認(rèn)為用戶反饋機(jī)制和參與機(jī)制非常重要,這是社會(huì)治理的一種體現(xiàn)。

  技術(shù)層面也有施展空間,以推薦算法為例,吳凌翔說(shuō),不僅要提升數(shù)據(jù)的多樣性和豐富度,還可以對(duì)算法進(jìn)行公平性約束、增加敏感性分析,并通過(guò)評(píng)估監(jiān)測(cè)推薦系統(tǒng)內(nèi)的不同環(huán)節(jié),增加敏感性分析等方式,從技術(shù)角度對(duì)算法糾偏。

  應(yīng)對(duì)生成式內(nèi)容帶來(lái)的合規(guī)需求,王靜遠(yuǎn)提到,現(xiàn)階段重要的議題之一是要發(fā)展負(fù)責(zé)任的AI相關(guān)研究,其中既包括AI可解釋性、公平性、泛化性的研究,也涉及安全可控方面的議題。但目前該領(lǐng)域面臨著社會(huì)關(guān)注度不高、投入較少的尷尬局面。

  “只有把蛋糕做大,才有蛋糕可分。”邱澤奇認(rèn)為,治理與發(fā)展本就是一場(chǎng)拉鋸賽,當(dāng)前應(yīng)在促進(jìn)創(chuàng)新的前提下,通過(guò)“問(wèn)責(zé)制”調(diào)整利益分配的邏輯和份額,考慮分配的公平性問(wèn)題,在鼓勵(lì)創(chuàng)新與促進(jìn)平等之間尋求平衡。

  “對(duì)于新生事物,制度建設(shè)不宜超前。”邱澤奇強(qiáng)調(diào),新發(fā)展也會(huì)帶來(lái)新問(wèn)題,算法治理無(wú)法一蹴而就?!耙粋€(gè)簡(jiǎn)單的警示和預(yù)防策略是對(duì)傷害的問(wèn)責(zé)?!彼麖?qiáng)調(diào),隨著AI深入發(fā)展,算法自身的邏輯網(wǎng)絡(luò)會(huì)越來(lái)越復(fù)雜,試圖就具體問(wèn)題進(jìn)行預(yù)防是沒(méi)有止境的。(中國(guó)科學(xué)報(bào))

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