摘要：隨著技術(shù)的發(fā)展,信息社會逐漸開始了從數(shù)字化轉(zhuǎn)向算法化,未來世界很可能呈現(xiàn)“無內(nèi)容不推薦”,算法越來越深刻地影響著人們認(rèn)知世界的方式。算法本身較為復(fù)雜,不同的技術(shù)流程中的算法不同,而不同的算法本身又有各自的算法流程。本文從目的論出發(fā)追蹤算法不同流程中存在的倫理問題。在信息分發(fā)場景中的推薦算法比較常見的有:基于熱度的推薦、基于內(nèi)容的推薦、基于用戶的協(xié)同過濾、基于模型的推薦以及混合推薦算法等。其流程基本可以概括為數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)輸出這三個環(huán)節(jié),可能存在的倫理風(fēng)險包括初始數(shù)據(jù)的真實(shí)性、準(zhǔn)確性、完整性不足而導(dǎo)致推薦結(jié)果出現(xiàn)偏差,誤導(dǎo)認(rèn)知;數(shù)據(jù)處理過程中的缺乏統(tǒng)一的算法標(biāo)準(zhǔn),算法追責(zé)困難使得處理過程很容易受到人為的干預(yù),而且出現(xiàn)負(fù)面結(jié)果后可追溯性差;數(shù)據(jù)輸出結(jié)果從宏觀層面來說還可能會對社會價值的形成造成沖擊。在此基礎(chǔ)上,本文提出算法可能的治理路徑包括:算法透明、算法問責(zé)、算法參與的實(shí)施,以及算法素養(yǎng)的培育。
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