算法下的个体：数据时代的“囚徒”？

从个体角度看，目前数据应用与他们最直接的关联，是各种个性化算法。通过对与个体相关的数据的分析，来提供与之适配的内容或服务，在今天已经成为普遍现实。

早在上个世纪 90 年代，美国学者尼葛洛庞帝就在他的《数字化生存》一书里预言了数字化时代个性化服务的可能，并将之命名为“我的日报”（The Daily Me）。 但由于技术的限制，直到近几年，基于算法的个性化服务才变成现实，其中，算法推送新闻更成为一个关注焦点。对于个性化算法的讨论也愈加多元。

算法是否会将人们囚禁在信息茧房中？

个性化信息服务的出现，是信息过载时代的一个必然结果，也是尊重与满足个体的信息权利的一种新手段。但在这一应用走向深层时，对它的争论也越发激烈。

今天伴随着个性化算法的一个常见话题是“信息茧房”。来自于美国学者桑斯坦的这个词，形象地描述了过去传播学研究中提出的“选择性心理”及其结果，在他看来，信息茧房意味着人们只听他们选择和愉悦他们的东西。

研究者对于“信息茧房”也存在一些争议，有人将信息茧房视为算法的原罪之一，有人则认为信息茧房与算法无关。两种判断可能都有些极端。

尽管人的选择性心理从来就存在，传统媒体时代它也会以各种形式存在，社会化媒体也在以社交圈的方式在强化人们的选择，但目前的个性化推荐算法的确在一定程度上会以正反馈形式强化这种心理。桑斯坦提到信息茧房时，重点提到了尼葛洛庞帝所说的“我的日报”，这也意味着，他对“信息茧房”的担忧，更多地是因为个性化信息服务的兴起。

既然是一直就有的一种心理现象，信息茧房是否不足虑？

每个人都有自己的阅读偏好，这自然是正常的现象，但如果每个人关注的只是自己兴趣内的那一小片天地，他对这以外的世界，会越来越缺乏了解，这或许不会影响到他个人的生活，但是，在需要公共对话的时候，人们会缺乏共同的“视角”，而如前文所述，共同“视角”的缺乏，意味着人们对一些事实的判断会出现差异，共识难以形成。同时，信息环境的封闭与狭隘，也可能会进一步固化人们的某些观点与立场。

桑斯坦认为，如果公司建立了信息茧房，就不可能兴隆，因为其自己的决定不会受到内部的充分的挑战。如果政治组织的成员——或国家领导人——生活在茧房里，他们就不可能考虑周全，因为他们自己的先入之见将逐渐根深蒂固。……对于私人和公共机构而言，茧房可以变成可怕的梦魇。尽管桑斯坦提出信息茧房是在协商民主的语境下，但是，信息茧房的影响未必只局限于这一领域。

从人的社会归属需要角度看，公共交流与公共议程也是必要的。公共议程是连结社会不同阶层、不同群体的纽带。从议程设置理论发展出来的议程融合（Agenda Melding）理论，也从深层说明了公共议程对于社会整合的意义，麦库姆斯和唐纳德·肖认为，媒体设置的议程之所以能作用于公众，是因为它们具有聚集社会群体的功能，而这是源于人们都有一种对于“群体的归属感”的需要。

唐纳德·肖还曾提出过“水平媒体”（Horizontal Media）和“垂直媒体”（Vertical Media）这两个概念，他认为水平媒体是某些小众的媒体，而垂直媒体是大众化的媒体。在唐纳德·肖看来，水平媒体与垂直媒体的交织，可以创造一个稳定的“纸草社会”（Papyrus Society）。这从另外一个角度说明了保持个性化信息满足与公共整合之间平衡的意义。

以往的研究都指出，大众媒体的基本功能之一是社会整合，这种整合是以公共信息的覆盖为前提的。今天的大众传播机制在发生变化，基于人际网络和算法的内容分发，正在成为大众传播的新基础，但是，传播的社会整合功能不应该因此而消失，能将各种人群整合起来的公共信息和公共议程仍需要到达最广泛的人群。对个性化算法可能带来的“信息茧房”问题，我们的确应该有所警觉。但另一方面，我们也需要意识到，如果运用得当，算法也可能成为刺破信息茧房的一种武器。

从面向个人的算法角度看，要尽可能减少信息茧房效应，就要在算法设计时深入理解与考虑用户行为与需求中那些摇摆着的矛盾，例如：

•     “凝固”与“流动”——用户在某个时段阅读偏好会有稳定性，但时间推移，兴趣也可能会发生转移，及时预测用户需求的迁移或扩展，这是提高算法精准度的一个重要方向，也是突破茧房的一种思路。

•     “套路”与“奇遇”——在迎合个体的阅读“套路”的同时，算法也需要提供一些惯性之外的信息，给个体带来更多“奇遇”，让个体看到更广阔的世界。

•     “悦耳”与“刺耳”——算法总希望顺应用户的心理，为他们提供“悦耳”的声音，但某些时候，它也需要提供一些刺耳的声音，让用户了解真实世界的多面性。

除了以算法来完成面向个体的内容推荐，算法也可以用于公共性内容的匹配，也就是通过算法洞察公众的共同心理，使具有公共价值的内容到达更广的人群，也同样可能帮助个体挣脱茧房的束缚。

算法是否会将人们囚禁在偏见与固有的社会结构中？

算法的另一种风险，是对社会偏见的继承，以及这些偏见可能带来的文化或社会禁锢。

2016 年，上海交通大学的研究者发表的论文《基于面部图像的自动犯罪概率推断》引起了争议。 2017 年，斯坦福大学一个研究团队发表了标题为《通过面部图像分析深度神经网络比人类更精准判断性取向》（Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images）的论文，称对男同性恋识别的准确率高达 81%，对女性的性取向判别的准确率为 74%，这一研究同样带来了巨大争论。

这些算法之所以引发争议，不仅是算法的准确度的问题，更是因为它让人们感受到一种危险的倾向，即这些算法用于不当的目的时，会对某些人群或个体形成歧视与伤害。

这些极端个案中的歧视或许还容易识别，另外一些偏见却未必是人们自知的，但算法会在不知不觉中将它们继承。有研究者指出：

    “数据，在本质上，是人类观察世界的表征形式。不论是过去的小数据，还是现在的大数据，研究数据，在某种程度上，其实在本质上都是在研究人本身……人类文化是存在偏见的，作为与人类社会同构的大数据，也必然包含着根深蒂固的偏见。而大数据算法仅仅是把这种歧视文化归纳出来而已。”

算法不仅在归纳与“同构”现有文化中的偏见、歧视，还可能用某种方式将它们放大，这一点，一些大数据的开发者体会更深，如国内大数据应用领域的代表性学者周涛所言，“让我们不安的是，这种因为系统设计人员带来的初始偏见，有可能随着数据的积累和算法的运转慢慢强化放大。”

除了偏见、歧视外，算法还可能会在一定程度上固化社会原有的结构，限制个体或资源在结构框架之外的流动。

今天算法已经开始被用于一些组织机构、企业和个体的决策，这种决策常常建立在对某些对象的数据分析与评估基础上。当算法可以精准地评估每一个对象，计算出与该对象相关的行动的代价与报偿，一个可能的结果是，有些对象将因为算法评估的不合格，而失去获得新资源的机会，例如获得投资、贷款、工作机会等。对于决策者，这似乎可以让他们减少自身的风险，但对于被评估、被决策的对象来说，这或许是不公平的。

对于个体，这意味着，数据和算法的偏见，有可能会把他们进一步困在原有的社会结构里。以往的年代靠人们的努力还时有奇迹出现，而今天在数据的监测和算法的评估下，人们的身份、地位和行为都被数据与算法打下烙印，这使得他们只能被圈定在与自己条件相吻合的社会位置和职业角色里。底层向上流动的机会愈加减少，而那些具有优良条件的个体，则会不断获得新的机会与资源。因此，算法或许会在某些方面导致社会资源分配的“马太效应”被进一步放大。

当然，就像“信息茧房”方面的讨论一样，未来的算法也应该致力于纠正而不是强化社会偏见。但这必须靠有效的制度而非数据开发者或使用者的自觉。

算法是否会使人们陷入“幸福地被操纵”？

或许，个性化算法还会带来另一个深层风险，那就是在个性化服务的“伺奉”下，个体逐渐失去自己的自主判断与选择能力，越来越多地被算法或机器控制。

从人的本性来说，懒惰是天然的，想以最小的成本或付出获得最大的报偿，也是人之常情，个性化服务在这方面迎合了人性，但是，它也可能正在以方便、幸福的名义，渐渐地使人们对它产生依赖，并在不知不觉中被其麻痹，被其囚禁。

尼尔·波兹曼在《娱乐至死》一书前言中提到了《1984》和《美丽新世界》暗喻的两种警告。

    “奥威尔警告人们将会受到外来压迫的奴役，而赫胥尼则认为，人们失去自由、成功和历史并不是老大哥之过，在他看来，人们会渐渐爱上压迫，崇拜那些使他们丧失思考能力的工业技术”。

波兹曼警告的两种方向，正好指向福柯的研究中重点关注的两种技术：权力技术与自我技术。

福柯认为，权力技术决定个体的行为，并使他们屈从于某种特定的目的或支配权，也就是使主体客体化；自我技术则使个体能够通过自己的力量或者他人的帮助，进行一系列对自身身体及灵魂、思想、行为、存在方式的操控，以此达成自我的转变，以求获得某种“幸福、纯洁、智慧、完美或不朽的状态”。

早期的福柯将研究重心放在权力技术及其规训方面，而后期他开始更多地关注古希腊时期自我技术的应用。研究者指出，福柯眼中古希腊的自我技术的应用，是一种自由的践行，人们对自己的欲望的控制是自主的，在这种自我控制中，人们获得了自由：对欲望和快感的自由，自我没有成为欲望和快感的奴隶，相反成为了它们的主人。

但是，在拥有了种类繁多、力量强大的自我技术的今天，自我技术似乎并没有推动人实现对自我的灵魂、思想、行为、存在方式的操控，也未必帮助人们获得了“自我控制的自由”，反而在某种意义上，与权力技术纠结在一起，共同实现了对个体的规训。算法看上去是为个体提供人性化服务的，但是它其实是对个体进行控制的另一种手段，在它背后，“老大哥”那只时时盯着人们的眼睛在忽明忽暗的闪现。波兹曼警告的两种力量正在“合体”，一直看着“你”的“老大哥”，也可能正是将“你”带向“幸福沉迷”的工业技术。

斯拉沃热·齐泽克在Facebook数据门后发文指出，近年一些大数据的研究，是想帮助积极心理学家找到一种方法，把我们向他们所理解的“真正的幸福”方向“轻推”一把，包括快速恢复的能力和乐观情绪。……不仅是我们被控制和操纵，而且是“幸福”的人们隐秘而虚伪地要求以“为他们好”的名义被操纵。真相和幸福不能共存。真相是疼痛的；它带来不稳定；它破坏了我们日常生活的平稳流动。选择在我们自己手里：我们想要被幸福地操纵，还是让自己暴露在真正的创造力的风险中？

或许多数人今天并没有意识到将被幸福地操纵这样一种风险，或许有些人即使意识到这种风险仍然不能自拔。这是否是算法时代一个更大的“圈套”？人类是否有可能从这样一个圈套中逃离？也许答案还需要我们在未来去寻找。

个体权利的让渡：数据时代的必然代价？

数据时代对普通个体的另一个深层影响，是个体的全面数据化。

目前，当我们说到用户数据的时候，都是指“人”的数据，而未来媒介环境下，用户这个主体不再只简单对应着人的状态与活动。与人相关的各种智能物体，以及与人相关的环境，都成为描述与理解用户的重要变量。因此，用户的数据将更为多元，通过更多渠道生成、保存，这也意味着用户数据中暗藏的风险更大，数据权利的保护面临更大的挑战。

隐私权与被遗忘权，是数据时代背景下备受关注的两类个体权利。虽然实践发展推动了人们对这两种权利的意义的认识，但另一方面，用户在这些权利方面却又感觉越来越无力，权利的让渡似乎成为一种没有选择的选择。

以隐私换便利？

属于自己的数据，保存权却不在用户，用户本身也无法限制其使用范围，这是数字时代对隐私权的一个巨大挑战，棱镜门事件、Facebook数据门事件，更是引发了这方面集中的讨论。

2018 年 3 月，百度董事长兼CEO李彦宏在中国发展高层论坛上提到，中国人对隐私问题的态度更开放，也相对来说没那么敏感。如果他们可以用隐私换取便利、安全或者效率。在很多情况下，他们就愿意这么做。当然我们也要遵循一些原则，如果这个数据能让用户受益，他们又愿意给我们用，我们就会去使用它的。我想这就是我们能做什么和不能做什么的基本标准。

虽然李彦宏在这段话里也提到了互联网公司应该遵循相应原则，但媒体和公众更多地关注的是他的“隐私换便利”这一说法，一时间，李彦宏成为众矢之的。

今天的公众未必都没有隐私保护意识，也不是所有人都愿意拿隐私换便利，但是，对普通公众来说，一个大的问题是，他们并不知道自己的隐私会如何被侵犯，被侵犯到何种程度。他们与那些掌握并利用甚至可能出卖他们的隐私数据的公司之间，天然是不平等的。在缺乏对自己数据的知情能力的情况下，隐私保护也就无从谈起。

虽然在某些时候，以隐私换便利是用户的一种不得已的选择，但用户应该有权利知道，出让的是哪些隐私数据，能获取哪些便利，以便他们做出权衡。但今天的网络服务提供者多数并没有提供充分的解释，即使有一些隐私条款，也往往语焉不详或者暗藏陷阱。

  除了要对服务商的用户数据使用权限做出限定，另一个事关用户隐私权的问题是，今天的用户是否应该拥有一种隐身能力，使自己的数据不被他人获取或存储，从而在根本上保护自己？虽然表面上用户的一些设置可能会有助于他们的隐身，但事实上，获取某类数据的方法往往不止一种。例如，即使人们出于安全考虑而关闭了手机GPS定位功能，网络服务商仍有其他办法对其进行定位。今天一些个案中我们甚至可以看到，一些服务商在用户不知情的情况下通过电脑或手机上的摄像头、麦克风等暗中获取他们的信息，隐身变得更为困难。Facebook数据门带来的另一个思考是用户数据使用权限的边界。即使用户同意向某个服务商提供个人信息，但服务商是否有权向第三方透露？而第三方是否又可以再次将数据转手？网络中的数据都是相互关联的，获取未经授权的关联数据是否合法？或许在理论上做出限定是容易的，但在现实中的操作，又并非那么简单。

在个体被随时随地“数字化”映射的情况下，隐身，也是保护隐私的一个重要方面。虽然在法律上要独立形成一种“隐身权”或许并不现实（它更有可能是隐私权中的一部分），但至少在技术层面，需要给予用户更多的“隐身”可能。在物联网将广泛应用的未来，隐身许可将变得更为重要。