张涛甫：算法，实现技术与价值的有效平衡

5月18日，复旦大学新闻学院举办“算法推荐与人工智能圆桌论坛”，邀请复旦大学、清华大学、中国传媒大学、中山大学等院校的新闻传播学、哲学、计算机、法学等学科的知名专家，聚焦“信息茧房”、“隐私保护”等主题展开深入、热烈的探讨。复旦大学新闻学院执行院长张涛甫教授认为，每个人的认识能力、信息承载能力，包括理性都是有限的。而我们要去做的，则是不断突破算法技术，实现技术与价值的有效平衡。

早在1995年，比尔·盖茨曾预言：在未来世界量身定制的信息将自然增加，每个人都可以编排一份完全符合自己兴趣的“日报”。现在伴随信息量的剧增以及算法推荐技术的发展，每个人都能任意选择自己关注的话题。有人认为，如果每个人都更喜欢接触自己感兴趣的内容，那这种信息选择行为会导致“信息茧房”，该如何打破信息壁垒，跳出茧房成为人们不断反思的问题。

图为复旦大学新闻学院执行院长张涛甫教授

张涛甫教授表示：因为科技的进步才让我们发现了“信息茧房”这一问题。其实“茧房”原来就有，在以前网络还没现在发达的时候，人们就只知道周围几个村庄的事情，再远一点的地方发生的事，几乎都不知道。现在靠着技术手段以及新媒体的传播，才慢慢地把“茧房”问题给放大了，而算法技术的不断突破，是可以解决的。

首先，算法作为一种技术，它是用来服务人的。但人心是世界上最复杂的东西，想要利用这样一种技术达到对人心的猜测，结果会有高度的偶然性。即便现在有这样的技术，可以通过外部的手段把握人心，那也只是初级阶段，因为它无法准确地达到个性化、及时化、场景化。算法只是智能推荐的入口，优势就是可以根据浏览痕迹、个性标签来猜测用户会有何种动机或者偏好，而用户的偶然性动机是无法把握的。这也是智能算法可以达到无限接近人心，但是不能达到替代人心的原因。

其次，算法是通过个性化的推荐对用户单向的迎合。在某些需求层面智能推荐确实达到了对用户较精准的洞察，但是这在一定程度上导致人们的思维单向化，不利于多元思维。关于“信息茧房”的争议，正是在这一层面，被不断放大。

然后，现在算法技术更多是用在用户端，因为一些机构和企业注重用户体验，为了方便用户更快地找到信息，实现用户和信息之间的链接和匹配，滥用标签，由此造成了“千人一面”的内容消费形态。

张涛甫教授从单向迎合问题转移到内容上的考虑：现在不能简单化的进行用户和内容的链接。在连接之前，需要在内容层面进行内容评价或者垃圾分类。并不是所有的信息，都要找到它的用户。企业要把那些劣币、垃圾的信息适度过滤，不要把不正向的内容显示给用户。这样不仅可以解决人民群众趣味下沉的问题，还可以提高社会整体的价值观。

用算法技术对内容本身进行一个价值的排序，为优质的内容进行导流，从而在迎合和引导之间寻找一个新的平衡点，能够有效防止市场上的劣币效应。除了通过AI标签筛查，人工则是一种很好的辅助解决方案。比如，今日头条有近两万人的团队是通过人工审核的方式来为技术推荐补位、算法推荐补缺。通过生物学习、异域识别，对内容多层筛查，对劣质信息进行再次过滤，并不断在技术上寻找新的创新，最终实现用户和内容的健康化链接。