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    馬克思科學(xué)技術(shù)觀的人本性發(fā)展
    ——推薦算法的反向推薦

    2022-03-03 05:31:36陳國杰
    哈爾濱學(xué)院學(xué)報 2022年11期
    關(guān)鍵詞:科學(xué)技術(shù)算法用戶

    陳國杰

    (沈陽工業(yè)大學(xué)遼陽分校 化工裝備學(xué)院,遼寧 遼陽 111003)

    作為當(dāng)下最火的人工智能的關(guān)鍵技術(shù)之一的算法,是指解題方案中準(zhǔn)確而完整的方法,是一系列解決復(fù)雜問題的計算機指令,它可以被理解為一種黑箱操作策略機制:根據(jù)給定的輸入,系統(tǒng)自動給出相應(yīng)的輸出。而推薦算法的背后機理是,利用用戶之前的行為,通過基本的數(shù)學(xué)算法,給用戶推薦個性化信息和東西。

    經(jīng)過幾年的不斷發(fā)展與技術(shù)沉淀,推薦算法的功能日益強大和完善。目前主要流行的推薦算法有基于內(nèi)容的推薦算法、基于流行度的推薦算法、協(xié)同過濾算法、基于模型的推薦算法以及混合推薦算法等。[1]這些算法雖然工作機理有別,但都是為有個性化需求的客戶推薦幾乎“定制”化的內(nèi)容和產(chǎn)品:酷愛音樂、充滿文藝細(xì)胞的音樂發(fā)燒友,音樂軟件會為他推薦喜愛類型的歌曲,包括所喜愛的偶像歌手;經(jīng)常逛淘寶網(wǎng)站的剁手黨,點開“雙十一”優(yōu)惠活動,里面推薦的全是心儀已久的漂亮衣服、鞋子;關(guān)心熱點新聞的人士在瀏覽各大社交平臺時,會看見平臺推薦的各種實時熱點新聞……基于各種類型的推薦算法已經(jīng)對我們的生活產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。

    但是,推薦算法作為當(dāng)下最流行的科學(xué)技術(shù)之一,也是一把雙刃劍,在給人們帶來搜索便利的同時,也帶來了新聞推薦的倫理風(fēng)險、信息封閉以及隱私泄露問題。人們往往只關(guān)注自己感興趣的內(nèi)容,而自動忽略掉其他不相關(guān)的信息,這是一種信息獲取上的偏見。算法輸入數(shù)據(jù)的偏見直接導(dǎo)致算法輸出的偏見,長此以往,人們的眼界和視野就會變得很狹隘,以致成為自己觀點的囚徒。

    中國馬克思主義科學(xué)技術(shù)觀是以“科學(xué)技術(shù)動力觀”為架構(gòu),縱觀人類文明發(fā)展史建立起來的;它全面、深刻地把社會價值和科學(xué)技術(shù)有效地結(jié)合起來,是唯物史觀的現(xiàn)代擴展和延伸形式。[2]毛澤東的中國科學(xué)技術(shù)思想強調(diào)社會主義的建設(shè)離不開無產(chǎn)階級龐大的理論與科技隊伍;鄧小平科學(xué)技術(shù)思想的理論核心是“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”;江澤民認(rèn)為人類在21世紀(jì)面臨的一個重大問題是解決科學(xué)技術(shù)的倫理問題;胡錦濤指出要大力發(fā)展與民生相關(guān)的科學(xué)技術(shù),堅持技術(shù)發(fā)展要以人為本,不斷提高人們的科學(xué)文化素養(yǎng);習(xí)近平在聯(lián)合國教科文組織總部的重要演講中強調(diào)讓科技為人類造福,通過科技的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新,使人們持續(xù)掌握更好的科技知識與技能。

    中國馬克思主義科學(xué)技術(shù)觀的主要特征有:時代性、實踐性、創(chuàng)新性和人本性,其中的人本性強調(diào)的是科學(xué)技術(shù)必須要朝著為人民服務(wù)的方向發(fā)展,要造福于民、服務(wù)于人。

    一、從科學(xué)技術(shù)的本質(zhì)角度談算法的本質(zhì)

    科學(xué)技術(shù)是兩個既相互區(qū)別又互有聯(lián)系的概念,它們的共同點是都強調(diào)人與自然的關(guān)系,但是科學(xué)具有客觀性,更偏向于人與自然的理論關(guān)系;技術(shù)具有實踐性和主觀能動性,更偏向于人與自然的實踐關(guān)系。

    首先,算法思想來源于數(shù)學(xué)邏輯運算的智慧,它的本質(zhì)是為解決實際問題而設(shè)計出的一個合理方案,而數(shù)學(xué)運算則是優(yōu)化此方案的最好手段。在解決實際問題時,往往要將問題步驟化,然后著重每一步的方案設(shè)計,這就是計算機里面的程序化思想,算法與此種構(gòu)造極其相似。數(shù)學(xué)中的構(gòu)造性和存在性證明可以直接延伸到算法里面。其次,算法是歸納、演繹思維在實際中的具體應(yīng)用。舉個簡單例子,任何一個函數(shù),如果預(yù)先知道其輸入、輸出以及函數(shù)表達(dá)式中的任意兩個,就可以求出第三個值。如果用x表示一個標(biāo)識圖片的數(shù)據(jù),用f(x)表示圖片識別系統(tǒng),那么對于任何一個輸入圖片,系統(tǒng)都會對其進(jìn)行識別。算法來源于物理世界,模仿人類認(rèn)識自然的方式,轉(zhuǎn)而又用于改造世界。

    從算法的本質(zhì)來看,它既符合科學(xué)的客觀性,又符合技術(shù)的能動性和實踐性。因此,算法屬于一種科學(xué)技術(shù)。從馬克思主義辯證法的觀點來看,世界上一切事物的產(chǎn)生和發(fā)展都有好壞、正反兩面??萍既绱耍惴ㄒ嗳绱?。在促進(jìn)社會不斷向前發(fā)展的同時,也會帶來負(fù)面影響。

    二、馬克思科學(xué)技術(shù)觀的主要特征在推薦算法中的體現(xiàn)

    在移動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能時代,推薦算法技術(shù)的產(chǎn)生適逢其時,算法推薦在信息傳播中大顯神通。而作為人工智能的核心技術(shù)之一,推薦算法必然符合中國馬克思主義科學(xué)技術(shù)觀的主要特征。

    (一)推薦算法的時代性

    推薦算法的一大優(yōu)點是能夠根據(jù)不同人的興趣愛好和特征推薦相應(yīng)的個性化內(nèi)容,從而方便人們更好地獲取想要的信息。除此之外,推薦算法還可以根據(jù)同一個人在不同時期搜索的不同內(nèi)容進(jìn)行推薦的變更。

    例如,在電影推薦軟件中,過去人們可能更多的喜愛動作片和武俠片,那么軟件會盡量給客戶推薦此類型的電影。但隨著社會的發(fā)展和人民生活水平的不斷提高,人們的興趣愛好隨之而變,在軟件中搜索的內(nèi)容自然發(fā)生改變,那么電影推薦軟件會根據(jù)客戶搜索數(shù)據(jù)的改變作出相應(yīng)的調(diào)整,可能更多的給客戶推薦愛情片或者其他類型的電影。

    在不同歷史時期,人們的觀點、興趣等的不同,導(dǎo)致推薦算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)發(fā)生改變,從而讓算法中的各部分加權(quán)值不同。推薦算法的發(fā)展不能單純放在某一時間段或者歷史時期來看,不同階段都會有新的思想和技術(shù)融于其中,這是算法發(fā)展過程中歷史性的體現(xiàn)。

    (二)推薦算法的實踐性

    算法分析之父高德納教授曾經(jīng)說過:“沒有數(shù)據(jù),算法將一文不值。”而數(shù)據(jù)來源于物理世界,來源于人們切實的搜索行為,數(shù)據(jù)的來源具有實踐性。人工智能先驅(qū)、斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)教授尼爾森教授說:“算法來源于世界,轉(zhuǎn)而又塑造世界?!痹诮?jīng)過大規(guī)模的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練之后,算法能夠高效、準(zhǔn)確地去解決各種實際問題,即算法最終也是要運用到社會實踐中去的。這是推薦算法實踐性的體現(xiàn)。

    (三)推薦算法的創(chuàng)新性

    推薦算法起源很早,早在人工智能興起之前,就已經(jīng)被運用于各種場合,有很多需求和應(yīng)用了。最開始的推薦算法是基于內(nèi)容的推薦:運用自然語言處理的相關(guān)知識,挖掘搜索信息的特征向量,從而獲得用戶的興趣偏好。這類推薦算法可以找到不同用戶個性化的需求,且有較好的解釋性。基于內(nèi)容的推薦算法是根據(jù)商品的屬性進(jìn)行推薦,不存在商品的冷啟動問題,但是需要透徹的內(nèi)容分析,存在用戶的冷啟動問題,不能給用戶帶來驚喜,只是簡單地推薦相似的商品。[3]

    當(dāng)然,即便是最火爆的協(xié)同過濾推薦算法變革也在進(jìn)行中,在不遠(yuǎn)的將來也將面臨被取代的命運。這是因為,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,那些常用的、流行的算法會逐漸暴露出其本身的歷史局限性,使得它們無法很好地為用戶推薦最合適的商品?;诩蓪W(xué)習(xí)的推薦算法、基于矩陣分解的推薦算法以及基于深度學(xué)習(xí)的推薦算法等更優(yōu)秀的算法正應(yīng)運而生,推薦算法上的創(chuàng)新也將一直進(jìn)行下去,沒有哪一種高級的推薦算法能夠永遠(yuǎn)處于統(tǒng)治地位,屹立不倒。不斷的創(chuàng)新是推薦算法越來越優(yōu)秀、推薦內(nèi)容越來越符合用戶要求的根本所在。

    (四)推薦算法的人本性

    優(yōu)秀的推薦算法能夠為客戶推薦合適的內(nèi)容或者產(chǎn)品,但是其推薦弊端也日益顯現(xiàn)。

    1.用戶隱私問題。推薦算法是基于用戶的各種搜索行為來獲取輸入用戶信息,比如用戶位置信息,用戶瀏覽歷史信息,搜索平臺上留存了大量用戶的隱私信息,這會導(dǎo)致用戶信息泄露,讓用戶缺乏安全感,更有甚者會被不法分子利用。

    2.輿論引導(dǎo)問題。有些新聞媒體、不良企業(yè)惡意利用推薦算法,導(dǎo)致不良信息或者假新聞的傳播,惡意引導(dǎo)輿論,進(jìn)行非正當(dāng)營銷。如果用戶經(jīng)常瀏覽這些不良或者暴力信息,推薦算法則會一直為該用戶推薦此類負(fù)面新聞或者言論。

    3.封閉式社交問題。在推薦算法的作用下,每個人只能看到自己感興趣的內(nèi)容,對別的信息進(jìn)行自動過濾和篩選,長此以往,每個人都可能成為自己觀點的囚徒。用戶沉溺于推薦算法推薦的信息中無法自拔,以為自己所看到的信息就是這個世界的主流信息,殊不知,這只是算法為了迎合個人興趣而篩選出的信息。

    推薦系統(tǒng)在信息過濾上確實是輕車熟路,能夠輕松地為用戶挖掘相關(guān)內(nèi)容,但這種推薦是一種正向推薦,類似于自動控制技術(shù)中的正反饋:用戶偏向瀏覽正面信息,系統(tǒng)則為其推薦帶有正能量的內(nèi)容;若經(jīng)常搜索負(fù)面新聞,系統(tǒng)則為其推薦負(fù)能量的信息。久而久之,一方面導(dǎo)致用戶信息封閉,另一方面則讓不符合社會主義核心價值觀的不良信息大肆傳播,從而惡意引導(dǎo)輿論,造成社會恐慌,違背了算法服務(wù)于人們的初衷。在信息技術(shù)、人工智能技術(shù)高速發(fā)達(dá)的今天,為了讓推薦算法不偏離正途、迷失方向,更好地朝著為人民服務(wù)的方向發(fā)展,必須把好推薦算法“方向盤”,而這個方向盤就是社會主義核心價值觀,做到人工干預(yù)與技術(shù)相互配合,不能一味被技術(shù)綁架。為讓推薦算法能夠人本性地發(fā)展,我們創(chuàng)新性地提出了推薦算法的新應(yīng)用:反向推薦。

    三、反向推薦

    反向推薦系統(tǒng)能夠自動識別帶有負(fù)能量的信息,然后將同種類型的正面信息反向推薦給用戶。反向推薦主要分三個步驟進(jìn)行:第一,將網(wǎng)絡(luò)上所有信息分類,給每類信息貼上標(biāo)簽,標(biāo)簽主要分為正面、負(fù)面兩大類;第二,用推薦系統(tǒng)進(jìn)行推演,如果某用戶當(dāng)前瀏覽的信息正常,即不帶有負(fù)能量,則由推薦系統(tǒng)進(jìn)行正常推薦;第三,對特定信息進(jìn)行反向推薦,如果用戶瀏覽的信息帶有暴力、色情等反向信息,系統(tǒng)對此類信息進(jìn)行反向推薦。

    反向推薦通過引入?yún)?shù)控制,在不影響推薦結(jié)果正確性的前提下,有效降低了物品流行度對推薦結(jié)果的影響,提高了推薦的多樣性,不至于讓用戶限制在過往推薦的信息中無法自拔。同時,也降低了用戶隱私泄露。建立安全可靠的反向推薦算法模型,安全性好的推薦算法能夠遵守合法正當(dāng)?shù)脑瓌t來讀取、收集用戶數(shù)據(jù)。

    反向推薦系統(tǒng)融入“人機合一”的內(nèi)容審查機制,技術(shù)審查人員能對各種信息進(jìn)行篩選、刪除,及時把優(yōu)質(zhì)內(nèi)容反饋給平臺或網(wǎng)站。一方面,高級算法工程師發(fā)揮著把關(guān)人的作用,在反向推薦的第一步中對信息進(jìn)行標(biāo)簽;另一方面,用戶也應(yīng)該用批判的眼光看待平臺推薦的信息,不斷提高自身的媒介素養(yǎng),大力發(fā)揮人類多元化、多維度的思維方式,學(xué)會主動瀏覽多方面、多領(lǐng)域的知識,擴展自己的視野,用一種包容開放的觀點看待網(wǎng)絡(luò)世界和這個發(fā)達(dá)的信息時代。用戶也可以隨時給平臺提供反饋信息,讓算法研究人員及時改正算法的不足之處。[4]

    四、結(jié)語

    推薦算法作為一種信息挖掘與推薦技術(shù),本身并不帶價值立場和道德立場,但是其使用者或多或少帶有一定的價值取向,其道德水準(zhǔn)與使用動機決定了算法推薦的價值取向。這就要求算法推薦使用者特別是市場化傳播平臺要有價值自覺和責(zé)任擔(dān)當(dāng),要對算法推薦的社會影響負(fù)責(zé)。而我們提出的反向推薦融入了人機合一的內(nèi)容審查機制,算法推薦就有了傳統(tǒng)把關(guān)人的監(jiān)管和限制,不會一直為社會大眾推薦反社會信息,引導(dǎo)了良好的社會輿論。技術(shù)承載著價值,利用算法處理和推薦信息,就要對信息內(nèi)容的社會影響負(fù)責(zé)。涉及的用戶規(guī)模越大,就越要注重社會責(zé)任。算法推薦使用者對自己推薦的信息內(nèi)容應(yīng)認(rèn)真把關(guān),不能以犧牲導(dǎo)向為代價片面追求經(jīng)濟效益,也不能將把關(guān)程序全部交給機器。對于主流媒體和大型搜索網(wǎng)站來說,應(yīng)該時刻注重在推薦系統(tǒng)上的技術(shù)創(chuàng)新,保證推薦系統(tǒng)盡可能多的為社會傳播主流價值觀的信息,進(jìn)一步增強自身的傳播力、引導(dǎo)力、影響力、公信力。

    中國馬克思主義科學(xué)技術(shù)觀不僅強調(diào)科技的創(chuàng)新,更強調(diào)科技發(fā)展要以人為本,要符合科技的人本性發(fā)展。[5]反向推薦能夠大范圍、精準(zhǔn)化地滿足用戶需求,特別是可以了解用戶的價值取向,從而實現(xiàn)社會主流價值觀的精準(zhǔn)、有效傳播。更關(guān)鍵的一點是,通過反向推薦機制,有效阻止了負(fù)面信息的推廣和惡意傳播。使用戶擺脫“觀點囚徒”的困境,也避免了由于信息推薦偏差帶來的價值觀偏差。反向推薦能更好服務(wù)于人,符合推薦算法的人本性發(fā)展。

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