精準推送、大數據殺熟 網絡時代如何規范“算法”

網絡時代，應如何規范“算法”

很多人都有過這樣的經歷：瀏覽一些網絡APP，如果你曾打開一條關于健身的消息，之后經常會收到各種關于健身知識、健身產品的 廣告推送……隨著信息技術的迅猛發展、大數據應用的興起，算法推薦帶來的信息定制化、資訊分眾化已經得到較廣泛應用。

算法推薦滿足了人們多元化、個性化的信息需求。通過定制化、智能化的信息傳播機制，實現了用戶與信息的快速精確匹配，大大降低信息傳播和獲取的成本，為生活帶來便利。但是，算法推薦在帶來高效與便捷的同時，也引發了諸如大量低俗劣質信息精準推送、大數據殺熟等諸多亂象。

網絡時代，我們究竟需要怎樣的“算法”?又該如何規范“算法”以趨利避害，實現網絡空間的清朗生態環境?

算法推薦背后亂象頻發

今年4月，針對“快手”和“今日頭條”旗下“火山小視頻”在內的直播短視頻平臺出現的大量未成年早戀早孕視頻，國家網信辦依法約談“快手”和“火山小視頻”相關負責人，責令其全面進行整改，并要求暫停有關算法推薦功能。

大量精準傳播惡劣低俗內容，只是算法推薦技術所引發亂象的“冰山一角”。除此之外，一些夸大其詞的廣告、博人眼球的標題黨、極端情緒化的文章等信息，都更多更頻繁地出現于一些平臺的算法推薦序列中。對此，有網友總結了算法推薦劣質信息的三大特質：真假難辨、價值導向錯亂、缺乏深度。

為什么在算法推薦技術深度應用的網絡世界，這些劣質信息的野蠻生長加快了、放大了、頻繁了?

算法推薦技術事實上充當了傳統內容分發過程中的“編輯”角色。內容能否推送、推送給誰，都是預先設定好的程序說了算，而依據的標準往往就一條：能不能獲取流量、能不能吸引關注。作為一項技術應用，算法推薦本身是中性的，但在“技術中性”的背后，卻潛藏著推送者的價值導向。正是這種“流量至上”的單一價值導向，讓推送者忽略了內容本身的真偽和善惡，最終導致劣質信息層出不窮。

“更重要的是，基于這種價值導向的算法推薦，還會形成一個充斥惡劣低俗內容的‘信息繭房’。”中國人民大學法學院教授劉俊海認為，算法推薦很容易讓人形成自動過濾掉“不感興趣”“不認同”的信息，實現“看我想看，聽我想聽”，但通過推送傳播博人眼球的劣質低俗內容，以獲取關注和流量的取悅用戶之舉，事實上導致了網絡空間中劣質內容的“劣幣”驅逐了優質內容的“良幣”。

“技術中性”不能等同于“價值中性”

“技術中性”不能等同于“價值中性”，不能讓價值觀成為算法技術的附庸。算法推薦毋庸置疑是一個價值觀問題，技術可以沒有價值觀，但是作為技術發明者、操縱者的人，不能沒有價值觀。因此，應糾正“流量為王”的價值觀，用積極健康、符合公序良俗的價值觀，指引算法推薦的設計和應用。

“算法推薦不僅是價值觀問題，還是法律問題。”中國政法大學傳播法研究中心副主任朱巍認為，當下由算法推薦引發的各類問題，都涉及內容監管和法律規范。朱巍舉例，目前直播內容相關的專門立法并不少，從網絡安全法到網信辦的相關規定，都對內容安全作了具體規范。

但從直播內容存在的時空權重看，內容產生于用戶，分發于平臺，接受于用戶。實踐中，立法對內容產生者——短視頻制作者和主播作出了較明確的規定，甚至各平臺也作出了進一步的公約自律細則;對直播觀看者和傳播者，立法也規定了舉報權利和傳播者責任。

網絡空間不是法外之地。近年來，針對算法推薦引發的諸多亂象，相關監管部門頻頻依法重拳出擊——約談、處罰整改、永久下架、暫停算法推薦功能等手段多措并舉。然而，現實中卻總能看到這樣的現象：即便不斷地打擊、處罰和整治，卻難以遏制劣質內容“換個馬甲”、變換渠道再次生長。這是為什么?

朱巍表示，首先，算法決定了內容的展現形式——不論用戶上傳的是文字和圖片，還是視頻或直播，算法都需要將這些抽象出特征，分門別類進行統籌標記。其次，算法決定讓什么樣的人群看到什么樣的內容——算法推薦分發系統，會按照用戶標簽、興趣點、位置、相似用戶喜愛偏好、在線時間、使用機型等行為細節來設置算法匹配，實現“不是用戶決定自己想看什么，而是平臺決定用戶能看到什么”。

“由此可見，算法如此重要，但當下法律對算法推薦本身，卻缺乏足夠和直接的規范。” 朱巍認為，這導致只能針對具體現象，進行“頭痛醫頭、腳痛醫腳”式的監管，而難以從源頭上遏制算法推薦亂象。

強化對算法推薦本身的法治監管

2017年6月1日起施行的網絡安全法第九條明確規定，網絡運營者開展經營和服務活動，必須遵守法律、行政法規，尊重社會公德，遵守商業道德，誠實信用，履行網絡安全保護義務，接受政府和社會的監督，承擔社會責任。

治理算法推薦引發的亂象，依法施治是根本之策。近年來，我國互聯網治理邁向法治化快車道，相關法律、行政法規、部門規章等日漸完善，構建起一套系統完備的網絡監管法律體系。對推送惡劣信息等亂象依法打擊懲治，這并非權宜之計，而需要常抓不懈。

在北京大學法學院副院長、教授薛軍看來，治理算法推薦引發的亂象，不能僅呼吁平臺、技術研發者道德自律，不能只停留于倡導“算法也應具備良好的價值倫理”，而應將算法的價值倫理上升為法律規范和原則，使其具有法律的剛性，以強化對算法推薦本身的法治監管。“基于維護社會公共利益和公序良俗的需要，應將無差別不歧視、保護基本人權、尊重個人隱私等原則納入對算法的法律規制中。”

“當然，算法推薦作為一種商業秘密和技術秘密，應用過程中又往往涉及社會公共利益，如何平衡、把握對算法推薦法律規制的邊界，是面臨的一大難題。”薛軍建議，對算法推薦的法律規制，可采用分層次、分類別的多元共治模式。例如，對那些影響公眾基本權利、涉及重大社會公共利益的算法，應通過立法對分發內容、內容判斷標準、推薦標準、干預手段等關鍵性環節，進行更強的公共監管;而對其他不同層次的算法推薦，可通過制定行業標準、向監管部門自我申報等方式來實現監管。

“此外，還可通過立法提升算法推薦的透明度、多元性，以提升公眾的知情權和自主選擇權。”薛軍舉例，電子商務法(草案)三次審議稿第三十九條規定：“電子商務平臺經營者應當根據商品或者服務的價格、銷量、信用等以多種方式向消費者顯示商品或者服務的搜索結果;對于競價排名的商品或者服務，應當顯著標明 ‘廣告’。”

在薛軍看來，針對算法推薦帶來的新問題、新挑戰，在法律制度的研究方面未雨綢繆，強化對算法推薦本身的法治監管，將有助于實現技術運用與價值倫理、商業價值和社會價值的良性互動。

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