谷歌AlphaGo大戰(zhàn)李世石之后，“智能算法”的力道才被普羅大眾熟知。隨后，基于“算法”催生出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)、智能制造、新基建乃至人工智能，已逐漸從生產(chǎn)方式的變革滲透至生活方式的改變。

       任何一項新生事物的誕生與應(yīng)用，均從混沌逐漸走向清晰。部分平臺對“算法”的濫用，也給人們帶來了困擾。

       比如，在樓盤看房，攝像頭會告訴別人你的身家；頻繁瀏覽機(jī)票時，會發(fā)現(xiàn)票價在“巧妙”地增加；相同的外賣，用不同的手機(jī)下單，價格竟然不一樣……誘導(dǎo)推薦、大數(shù)據(jù)殺熟、算法歧視等，“算法”應(yīng)用亟需規(guī)范。

       3月1日起，國家網(wǎng)信辦等四部門聯(lián)合發(fā)布《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》（下稱《規(guī)定》）即將正式施行。

       為“算法推薦”單獨(dú)立規(guī)是一樁新鮮事。

       《規(guī)定》指出，提供算法推薦服務(wù)，應(yīng)當(dāng)遵守法律法規(guī)，尊重社會公德和倫理，遵守商業(yè)道德和職業(yè)道德，遵循公正公平、公開透明、科學(xué)合理和誠實信用的原則。

       01 算法的陰陽謀

       人們最常接觸到的是“算法推薦”，目前各大網(wǎng)站平臺的首頁內(nèi)容普遍使用了這一技術(shù)。

       算法推薦，是指利用生成合成類、個性化推薦類、排序精選類、檢索過濾類、調(diào)度決策類等算法技術(shù)向用戶提供信息。

       大家一定有過類似的沖浪體驗：某天，心血來潮看了幾則養(yǎng)生小視頻，接下來就會源源不斷的養(yǎng)生類內(nèi)容沖到你的首頁；某天搜索了健身視頻課程，打開電商APP就被推送大量健身產(chǎn)品。

       多年以前，有學(xué)者提出“信息繭房”理論，說的是人們偏愛自己感興趣的內(nèi)容，信息領(lǐng)域會被自己的興趣引導(dǎo)，最終陷入相似信息構(gòu)成的“繭房”中，認(rèn)知會變得越來越狹隘。

       這種現(xiàn)象在自法推薦技術(shù)的刺激下，危害性日益顯現(xiàn)。信息技術(shù)本來將人與廣闊的世界、無窮的可能性連接，算法推薦卻給人豎起了四壁，用戶淪為商業(yè)營銷的困獸。

       這些只是看得見的坑，算法推薦還在不知不覺地施展魔力，比如傳說中的用戶畫像。平臺根據(jù)掌握的用戶信息，提煉用戶的特征，做出有差別的定價和服務(wù)。處于弱勢地位的消費(fèi)者難以識破，也難以改變。

       比如，當(dāng)你通過一部價格較貴的手機(jī)下單，系統(tǒng)算法認(rèn)定你是個購買力較強(qiáng)的用戶，于是在電商APP給你推送的也都是價格較貴的產(chǎn)品。直到某天，你以一個不常用的賬號登錄后，才發(fā)現(xiàn)原來有那么多便宜好貨。

       再如，送餐較快的騎手可能會被算法貼上“高效”標(biāo)簽，此后他被分配到的可能都是較急的訂單，只能越送越快。

       “智能算法”與“算法推薦”是一體兩面。當(dāng)精準(zhǔn)推薦成了精準(zhǔn)割韭菜，行業(yè)“法規(guī)”自然隨之而來。

       02 新技術(shù)的AB面

       “算法”真的是有百害而無一利嗎？

       汽車誕生之初，關(guān)于車禍、路權(quán)的關(guān)系爭論四起。但在經(jīng)歷了大討論之后，交通法規(guī)的出臺，讓爭議逐漸平息。

       與眾多新生事物出現(xiàn)一樣，“算法”在多數(shù)人眼中就是個“盲盒”，你不知道里面裝著驚喜還是驚嚇，所以內(nèi)容平臺就出現(xiàn)了類似汽車誕生時的爭論，這一切透出人們對未知的恐懼。

       2018年，浙江大學(xué)出版社出版了一本名為《人工智能會搶哪些工作》的書，預(yù)測在未來，被“智能算法”所取代的多個行業(yè)，由此引發(fā)了熱議。

       書中還指出，算法不僅是一次技術(shù)革命，它還將引發(fā)社會結(jié)構(gòu)的變化。

       幾乎同時，山東大學(xué)博士生導(dǎo)師鄭智航發(fā)表文章提出，算法獨(dú)特的運(yùn)行邏輯導(dǎo)致法律賴以生成與存在的社會結(jié)構(gòu)性場景發(fā)生了重大變化，加劇了決策者與相對人之間的“數(shù)字鴻溝”，造成個人權(quán)利與算法權(quán)力之間的失衡。

       文中列舉的事件包括“大數(shù)據(jù)殺熟”“過度索取肖像權(quán)”等問題，再如寫作軟件是否會批量生產(chǎn)假新聞的擔(dān)憂等等。

       想要構(gòu)建數(shù)字時代的倫理文明，就必須對“智能算法”立規(guī)矩，這也是4日《規(guī)定》出臺的意義，其中的核心用詞是“公開”“分類”“選擇權(quán)”。這是給野蠻生長的“算法應(yīng)用”扣上了“交規(guī)”。

       去年9月，美團(tuán)外賣首次公開了騎車交付時間的計算規(guī)則，并介紹了交付時間背后的算法邏輯。11月，再次公開了“訂單分配算法”，讓外界了解了美團(tuán)外賣員是如何接單的。

       連續(xù)兩次公開自己的算法，一方面滿足了《規(guī)定》要求，同時算法的公開有利于優(yōu)化改進(jìn)和輿論質(zhì)疑的化解。

       《規(guī)定》出臺，必然推動更多平臺的算法透明，算法倫理的趨常賦予數(shù)字時代更大進(jìn)步力量。

       03 店老板的必選項

       從已有的廣闊應(yīng)用場景可見，“算法”正以嶄新面貌彰顯出其必不可少，且不可替代性。

       為應(yīng)對疫情，算法手段加快了流調(diào)溯源工作。在海量的人群流動數(shù)據(jù)中尋找密切接觸者與感染者的交叉軌跡，現(xiàn)在僅需1.4秒。

       基于算法的AI工業(yè)檢測、AI計算極目洞察、產(chǎn)業(yè)集群云、應(yīng)急大數(shù)據(jù)輔助決策數(shù)字化前沿科技應(yīng)用，更讓人腦洞大開。

       富馳高科，MIM產(chǎn)品制造商，MIM產(chǎn)品形狀結(jié)合復(fù)雜，異形很多，人眼和一般檢測設(shè)備無法滿足每年數(shù)億個零部件的檢測。

       就在企業(yè)陷入增產(chǎn)瓶頸之時，騰訊云團(tuán)隊利用算法技術(shù)，給富馳高科提供了一業(yè)質(zhì)檢一體機(jī)的解決了問題。以手機(jī)攝像頭組件質(zhì)檢為例，一臺設(shè)備只需幾秒就能完成對目標(biāo)零件數(shù)十個大小點(diǎn)位的采圖、分析、分類，原來依靠人工質(zhì)檢至少需要1分鐘。

       富馳高科曾算過一筆賬，用了算法質(zhì)檢一體機(jī)后，效率比人工提高了10倍，缺陷檢出率達(dá)到了99.5%。每年可節(jié)約56%的成本。一年節(jié)省下來的人力成本就有幾千萬元。

       這些數(shù)據(jù)意味著，對很多工業(yè)企業(yè)來說，產(chǎn)品質(zhì)量提高一點(diǎn)點(diǎn)，就多一份大單的可能。生產(chǎn)效率提高一點(diǎn)點(diǎn)，就有數(shù)千萬甚至更多的成本節(jié)約，這足夠讓很多企業(yè)扭虧為盈，甚至起死回生。

       在商業(yè)零售領(lǐng)域的應(yīng)用，“算法”發(fā)揮的作用同樣令人瞠目。

       義烏一家花灑批發(fā)商，每逢月底老板都要向廠家下單進(jìn)貨。進(jìn)多少？此時他要考慮的因素很多，上月賣了多少，去年同期能賣多少？下月是否跟進(jìn)促銷？倉庫還有多少庫存等等。

       這里頭學(xué)問很多，與庫存管理中的“報童模型”類似：每天采購多少報紙賺得錢最多？采購多了，賣不出去；采購少了，就會失去賺錢機(jī)會。

       店老板與富馳高科高管一樣，把目光投向了“算法”。經(jīng)推薦使用了惟客數(shù)據(jù)的“智能補(bǔ)貨”系統(tǒng)，通過對歷史銷量及其他維度的數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和計算，生成一個關(guān)于花灑店批發(fā)數(shù)據(jù)的銷量預(yù)測模型，從而對接下來每個月的補(bǔ)貨量進(jìn)行預(yù)測，同時通過“算法”及時生成某件商品的生命周期的趨勢變化，讓庫存周轉(zhuǎn)始終保持在一定范圍之內(nèi)。

       無論是騰訊云，還是惟客數(shù)據(jù)，他們均基于“智能算法”開發(fā)應(yīng)用工具，為客戶提供“極速”級的解決方案，因而應(yīng)用市場極其廣闊，并正如北京大學(xué)新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究院院長林毅夫所說，賦予中國經(jīng)濟(jì)在第四次工業(yè)革命中實現(xiàn)“換道超車”的機(jī)會。