观察者网：提升算法的透明度，对于解决因为算法造成的信息茧房、大数据杀熟等问题，有多大作用？

熊节：坦率地说，我觉得作用可能有限。

第一，所谓提升算法透明度，其实还是个专业性很强的概念。比如说在训练人工智能的时候，如果用回归算法就比较容易追溯回去知道是哪些因素对结果影响的权重比较高，如果用卷积神经网络算法就比较难追溯。但是这个“透明度”还是只有很少数的专业人士能看得懂，普通用户、律师、学者、政策制定者等等是不太可能看得懂的。

第二，算法审计本身就是一个很大的工作，需要平台配合，进行专门的技术性测试。例如平台给搭一个测试环境，准备一套测试数据，然后审计人员在其中去观察效果。并不是平台提升了算法透明度然后就谁都可以来验证一下的。

国外有一些社会组织，尝试独立于政府和平台来做第三方的算法审计。比如美国有一个NGO叫“不结盟技术运动”（Non-Aligned Technologies Movement，简称NATM）提出了一个叫“算法观察站”（Algorithm Observatory）的概念，通过独立测试来剖析和发现科技巨头使用的算法中存在的危害。

还有个叫“数据与社会”（Data & Society）的NGO去年启动了一个“算法影响方法实验室”（Algorithmic Impact Methods Lab，或简称AIMLab），目标是开发必要的审计方法，以评估日益普及的自动决策系统如何影响人们的生活和整个社会。

现实是这些尝试都搞得不咋好，没搞出什么成果。因为没有企业配合的情况下，想独立搞算法审计是很困难的。比如我举个最简单的例子，所有人都知道Facebook有shadowban的算法，会对支持巴勒斯坦的内容限流，但是到现在也没人能拿出特别实在的证据说明shadowban的逻辑到底是怎么样的，因为独立的算法审计就是很困难。而企业在没有政府压力的情况下，是不会有动力配合第三方算法审计的。

当然我国在这方面比美国有制度优势，也许未来国家可以给平台企业施加压力，令其接受第三方算法审计和监管。在这种情况下，算法透明度就会很有意义了。在此之前，解决算法带来的问题，主要还是从外部可观察的行为入手，对企业提出要求，然后企业自己整改。提升算法透明度对于企业整改相关问题也会有帮助，不过那就是企业内部的事了。

观察者网：用户可以通过哪些方式意识到自己被算法“算计”了？为减少“大数据杀熟”“信息茧房”困扰，一些年轻人正试图反向驯化算法。这种反向驯化是否有可能打破算法规律？

熊节：如果你发现你成天看见的内容，都是你已经在关注、已经在感兴趣的问题（不管是支持还是反对你的观点），那就说明你很有可能正在被套进信息茧房。

从推荐算法实现的技术来看，我觉得“反向驯化”（我的理解是，比如说，故意点一些以前不会看的内容，故意赞一些自己反对的观点，之类的）可能效果不见得很好，因为推荐算法掌握的是关于你的几千个标签。你通过反向驯化改变其中几个标签的值，我猜可能对推荐算法的影响不太大。当然我没有亲测过，希望看到其他人分享亲测的经验。

我个人亲测有效的实践就是把个性化推荐关掉，索性不要平台给我个性化推荐。之前我在观察者网有篇文章也讲过这个问题。从2022年《互联网信息服务算法推荐管理规定》实施以来，所有APP都必须提供关闭算法推荐服务的选项。自从我把知乎和B站的算法推荐服务选项关闭以后，很明显我看到的世界就变得更丰富多样了。当然也会看到更多跟我观点不一样的、有时候是让我生气的内容，我就会告诉自己，这就是跳出信息茧房的标志。

但是豆瓣这个平台很有意思，我关闭了算法推荐服务选项它还是照旧一直给我推性别对立的内容，也可能这不是它的个性化推荐，而是这个平台整体的推荐吧。

观察者网：近期中央网信办等四部门联合印发了《关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的通知》。类似专项行动一般采取企业先自查自纠，再由有关部门核验企业自查情况的方式进行整治。这样的方式能否有效地改善算法典型问题？如何避免企业阳奉阴违、有关部门睁一只眼闭一只眼等情况，导致专项行动无法落到实处？为了真正将整治落到实处，在技术层面上可以采取哪些手段？

熊节：我还是这个观点：针对算法的治理，最终要用效果来说话。比如说压榨骑手的问题，它本质上是一个新技术环境下新形态就业劳动者权益保障的问题。也就是说，虽然就业的形态不同、劳动的方式不同，但是我们都要认同，外卖骑手跟建筑工人一样，都是社会主义中国的劳动者，他们都应该享受同等规格的劳动者权益，比如说要有适当的劳逸结合、要有社保和医保、工作时间内受了工伤要有医疗覆盖，等等。

那么最终问责到平台的就是这些问题：骑手每天工作几个小时？工作期间是否有必要的休息？劳动强度是否过大？身体和心理健康是否有系统性的隐患？配送期间出了车祸怎么办？等等等等。平台要自己去改善算法回应这些问题。

如果这些问题回应不好，平台说自己算法已经治理好了，那是没有用的，也没人会接受这个托词。所以技术层面上的手段应该主要是企业内部考虑的，企业之外大家还是应该主要关注最终表现出来的效果。这也是一种对算法祛魅的方式：算法只是一个工具，不能拿工具来作为企业责任缺失的借口。

信息茧房的问题，相对就更复杂一些，因为它还涉及到一个新闻传播的问题。我曾经跟央视频APP的杨继红主任聊出过一个想法，说早晚咱们得让推荐算法来推荐爱国主义的、社会主义的内容，要让推荐算法成为中国特色新闻学的一个前沿阵地。

这次三中全会提到要推进主流媒体系统性变革，我认为可能不仅是主流媒体本身需要系统性变革、需要用技术赋能，可能还应该把眼界放开，考虑所有的APP，所有的推荐算法，其实都是意识形态战场的一部分，都需要系统性变革。比如说知乎每天让我看什么问题，B站每天给我看什么视频，这怎么不是意识形态主战场呢？

所以一方面我们要防范信息茧房，另一方面也要考虑如何用好推荐算法，使其在潜移默化中做到“以科学的理论武装人，以正确的舆论引导人，以高尚的精神塑造人，以优秀的作品鼓舞人”。这里面需要的考量可能就更复杂，是一个跨部门的大工程，特别是需要马克思主义新闻观在里面提供指导。

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