规避算法过度决策的风险.docx
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1、规避算法过度决策的风险算法决策已经成为数字时代的一项基础性技术。随着数字技术全面融入社会交往和日常生活,算法也在重新构筑着我们的生产方式和生活方式。从智能导航到视频购物网站的精准推送,从摄像头的监测识别到网上医疗的智能问药,从智慧交通的拥堵预测到智能家居的万物互联,算法依托海量的数据要素,成为智能决策的基础,给经济社会发展注入了新动能,满足了人们多元化、个性化的需求,但由于算法存在的缺陷也带来了算法黑箱、数据滥用、信息茧房等一系列问题。探索算法决策的逻辑和社会影响,进而提出协同共治的有效路径,推动技术理性和价值理性实现平衡,是当前值得思考的重要问题。算法决策的表现算法是计算机的运算方法,是基于
2、特定的计算,将输入数据转换为所需的输出的编码程序。其基本原理就是有输入还有输出地解决问题的计算步骤。它主要通过以下手段来进行决策:一是定义明确。算法决策的基础是定义的明确性。将现实问题抽象为一个或几个数学问题,给出明确的解决方案,这个算法就可以被执行无数次。也就是说,不论输入问题的是谁,只要被计算机认为是同一个问题,适用同一个算法,就会得到输出的同一个决策方案。例如,我们在购物网站购买一个篮球,通过算法这个网站会一直给我们推荐各类篮球或健身周边的产品。二是依靠数学模型。针对不同的问题,算法以同样的方式进行拆解,进而用同一套逻辑内核来解决我们的各类问题。正是模型化,赋予了算法快速的问题迁移能力。
3、例如,视频平台通过早期流量和数据积累完成用户画像和用户标签化,在多功能复合超级平台上实现“定时,“定点,“定人,的自动分发,利用算法模型实现了对用户流量以及注意力的长期锁定,让用户对平台保持深度黏性。三是步骤有限。算法必须能在执行有限步骤之后自动结束,并且每个步骤在可接受的时间内完成。所以算法针对的是可以计算、可以判定、可以设计出解决方案的问题,通过“化繁为简”,带有层次性的计算量的有限叠加,将所有信息与内容杂糅转化为清晰的指令集和,最终在毫秒或微秒级内完成复杂任务。比如,翻译软件通过运用自然语言识别和处理算法,大大降低了人类获取其他语言信息的难度。算法过度决策的风险算法的属性和运行特征决定了
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