“推薦算法制造信息繭房。”長期以來，這是公眾對于內(nèi)容推薦算法的最流行的錯誤認知之一，導致對互聯(lián)網(wǎng)的期待與使用上出現(xiàn)了偏差。近日，抖音安全與信任中心網(wǎng)站上線試運行，網(wǎng)站面向社會公開抖音算法原理、社區(qū)規(guī)范、治理體系和用戶服務機制，努力讓算法更透明、治理更完善，最終實現(xiàn)算法、平臺和社會生態(tài)共同的向上和向善。 

有數(shù)據(jù)顯示，全球每天產(chǎn)生491EB（百億億字節(jié)）的數(shù)據(jù)。面對如此海量的數(shù)據(jù)，個人根本無法從中獲取有效消息，內(nèi)容推薦算法應運而生。可以說，算法所構(gòu)成的內(nèi)容推薦系統(tǒng)，實際上就是個人網(wǎng)民專屬的一部信息過濾器，能夠有效幫助用戶減少因瀏覽大量無效信息而造成的時間、精力浪費，提高學習辦事的效率。正因為算法推薦十分高效，因此在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，它幾乎成了各大APP的標配，成為互聯(lián)網(wǎng)用戶日常最容易接觸到的功能之一。

眾所周知，伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡的流行令我們的生活產(chǎn)生了各種各樣的問題。比如，許多網(wǎng)絡紅人“德不配位”，生產(chǎn)低俗內(nèi)容等現(xiàn)象；比如，由于手機深入介入生活，很多人感到自己被各種內(nèi)容淹沒而倍感焦慮；再比如，由于信息太多、傳播太快，謠言變得愈發(fā)普遍多樣難以被分辨……面對這些問題，許多用戶歸咎于算法推薦，認為算法制造信息繭房、算法導致大數(shù)據(jù)殺熟等，甚至有人追問為了追求商業(yè)上的收益，算法最終會不會走向失控。 

人類面對未知事物，總會不由自主的產(chǎn)生恐懼。毋庸諱言，由于當前的算法非常復雜、非常精密，導致很難有人能縱覽全貌，這讓處在“點”上的人，覺得算法就像一個黑盒，自然對其倍感不信任，乃至于產(chǎn)生“信息繭房”、“算法造神”等對算法的批評，對算法進行明顯的污名化。然而，從科學上講，“信息繭房”并不是一個經(jīng)過科學數(shù)據(jù)和實驗進行了嚴謹證明的概念。一個基本的證據(jù)就是，桑斯坦教授在2006年自己的著作《信息烏托邦》中提出“信息繭房”概念時，市面上并不存在推薦算法。與之類似，“平臺造神”的質(zhì)疑也是出于一種經(jīng)驗認識而非科學研究，有著一些陰謀論的色彩。 

一方面是推薦算法成為網(wǎng)民“剛需”，一方面是大量網(wǎng)民并不了解推薦算法，對此，平臺有責任站出來，向公眾普及算法知識，消除人們對算法的誤解。在抖音安全與信任中心網(wǎng)站上，公眾可以看到推薦算法如何預估用戶行為概率，如何通過多目標建模等方式實現(xiàn)更優(yōu)質(zhì)、豐富的內(nèi)容推薦，如何受到平臺治理體系對其進行約束和規(guī)范，等等。通過這些公開透明的科普與展示，抖音回應了社會對于內(nèi)容分發(fā)和技術(shù)升級的關(guān)切，消除公眾對于算法的不信任感。

還要看到，除了通過在行業(yè)內(nèi)率先公開算法的“秘密”，讓公眾了解算法之外，為公眾營造可信可靠信息環(huán)境更需要在產(chǎn)品設計上發(fā)力，讓用戶在日常使用中就感到技術(shù)向善的力量。從搭建“人工參與+機器學習”相結(jié)合的內(nèi)容治理體系為推薦算法設置“護欄”，到設置了專門的探索維度引導算法打破“繭房”，再到設置預警、驗真、辟謠等七大關(guān)卡攔截謠言……抖音基于社會責任與發(fā)展目標，通過一件件微小而具體的改進，全方位在產(chǎn)品設計上進行提升，努力讓算法更可控更透明，與用戶共同構(gòu)建一個健康的生態(tài)。

眼下，農(nóng)民正在通過短視頻學習農(nóng)技，小眾的博物館文博知識、地方劇種借助直播走紅，許多寶藏小店、精品農(nóng)貨因為視頻推薦而“被看見”……今天，推薦算法的正向價值無處不在、無遠弗屆。“時代創(chuàng)造技術(shù)，技術(shù)也創(chuàng)造著時代”。推薦算法既代表著一種技術(shù)方向，也塑造著一種全新的商業(yè)模式。了解它，完善它，改進它，相信它，它還會帶給我們更多回饋，推動社會發(fā)展越來越美好。（文/王成）