完善算法技術，規範算法應用，才能讓科技更人性化地服務社會，讓數字文化生活更多彩、更美好
今天，科技似乎變得越來越“懂”你：打開購物網站，近期想要購買的貨物都已被推薦到首頁；進入短視頻平臺，一條緊跟一條推送的恰好是你喜歡的視頻內容；就連新聞信息也依著你的興趣送抵眼前……這一切，正是依靠日漸成熟的算法技術得以實現。
算法是人工智能技術與大數據技術的關聯節點。在移動互聯網上，社交媒介、定位技術、搜索引擎等給用戶日常生活提供極大便利的同時，也實時生成和儲存著大量相關數據。正是在海量數據基礎上，人工智能技術對用戶的興趣偏好和需求進行推斷，描繪出不同的用戶畫像，打上特性“標籤”，進而以此為依據，進行精準的文化生產與個性推送，實現數字文化從生產、傳播到接受的全程個性化、精準化定製。
從積極意義上說，算法在不斷迭代更新的技術推動下，成為文化領域供給側改革的推手。過去，文化供給對受眾文化層次、審美興趣和文化需求的差異瞭解得不夠，更多是從投資方、創作者角度進行生產，導致一些文化產品並沒有很好地對接受眾需求。
但如今，伴隨互動技術的普及與迭代，通過參與式的文化互動，人們可以充分表達自己的文化需求。通過用戶關注、訂閱、瀏覽、點贊、評分、評論、彈幕、轉發、收藏等行為，產生關於文化產品接受的大量數據。這些數據被各類信息平臺視為重要資源，用以描繪用戶畫像、分析行業趨勢、進行投資決策。比如，影視公司根據購票平臺、評分網站的數據，規劃新作品的題材類型與演員搭配，提前埋好“話題梗”；短視頻平臺根據用戶的停留時間、觀賞偏好、點贊評論，有針對性地向其推薦相關內容；網絡文學網站通過對用戶訂閱習慣的分析，進行作品推薦，生成個性化頁面。算法以“更懂用戶”的技術優勢，不斷進行業態創新和服務創新，助力文化領域的供給側改革。
作為一種新技術，算法還對緩解信息過載、提升數字內容分發效率等發揮著積極作用。算法推薦技術幫助用戶篩選過濾，形成高匹配度的專屬定製內容，降低了信息選擇的成本。
不過，由於算法建立在大數據採集基礎上，技術的不完善和人們使用的不規範，也給算法應用帶來隱患。算法基於用戶過去行為來預測未來偏好，並以此為基礎進行內容生產和分發。如果過度依賴技術，以其為單一價值維度，忽視文化創造的規律，那麼算法在為用戶打開興趣偏好大門時，也會屏蔽其他內容，讓人們陷入同質化的信息流。推薦服務越是精準“定製”、精準“餵養”，越容易導致人們被封閉在同質化信息所建造的“繭房”中，使個體對文化產品的自主選擇日漸減退，不同興趣的人們彼此疏離，難以形成文化共識。
算法技術面臨的這些問題並非不可解決，根本在於對這些問題有充分的認識，並積極改進。要避免算法技術對個人認知、群體交流以及文化生態帶來的負面影響，就要加強技術的價值重塑。文化企業要承擔起文化責任，增強對算法技術的完善，融入多樣價值維度，讓更多樣的文化內容能夠被“看到”。對普通個體受眾而言，需要提高信息辨別力，發揮主觀能動性，有意識地強化文化選擇的自主能力。完善算法技術，規範算法應用，才能讓科技更人性化地服務社會，讓數字文化生活更多彩、更美好。
本文轉載自人民網，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。原文鏈接
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