网络平台欠公众一个道歉

全文1687字,阅读约需5分钟,帮我划重点

划重点

01可口可乐拟以179亿港元收购国内某果汁公司,遭遇国内前所未有的阻力。

022016年魏则西事件引发对网络搜索平台的质疑,国家网信办等四部门成立联合调查组。

032024年11月24日,农夫山泉董事长钟睒睒呼吁网络平台承担文明准则和规则。

0411月12日,《关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的通知》发布,要求整治算法问题。

05由于此,网络巨头们需要时刻铭记“不作恶”,确保科技向善。

以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考

文 张荣旺

2008年9月3日,可口可乐宣布拟以179亿港元的天价收购国内某果汁公司。尽管这个收购价格是该果汁公司市值的数倍,却遭遇了国内前所未有的阻力。

该果汁公司实际控制人恐怕做梦也想不到,这起收购案最大的阻力发轫于当时以新闻转载闻名的商业网站,该新闻网站连续几日发起投票:是否支持可口可乐收购果汁公司。虽然当时投票人数并不多,但该网站依旧以反对人数比例高作为大标题广泛传播,这引发了网络上保护“民族产业”的呼声,最终该收购案不了了之。

2016年2月26日,一位名叫魏则西的年轻人登录知乎,写下了一个回答。他回答的问题是:你认为人性最大的“恶”是什么?这个21岁,就读于西安电子科技大学计算机专业的年轻人通过自己的就医经历告诉人们:搜索巨头当时根本不知道有多么邪恶……

一个半月后,魏则西去世。

“魏则西”事件后,国家网信办会同国家工商总局、国家卫生计生委和北京市有关部门成立联合调查组,给出了最后的调查结果:搜索巨头竞价排名机制存在付费竞价权重过高、商业推广标识不清等问题,影响了搜索结果的公正性和客观性,容易误导网民,必须立即整改。

8年之后,2024年11月20日,农夫山泉董事长钟睒睒以其个人遭受的网暴现身说法,呼吁捍卫网络舆论的文明价值。他认为一个以营利为目的的企业,一个有足够力量掌控舆论的平台企业,应该承担一个企业的文明准则和规则。

11月24日,中央网络安全和信息化委员会办公室联合公安部、工信部和国家市场监管总局发布了《关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的通知》(以下简称《通知》)。《通知》明确要重点整治同质化推送营造“信息茧房”、违规操纵干预榜单炒作热点、盲目追求利益侵害新就业形态劳动者权益、利用算法实施大数据“杀熟”、算法向上向善服务缺失侵害用户合法权益等重点问题,督促企业深入对照自查整改,进一步提升算法安全能力。

《通知》的签署时间是11月12日,这意味着,在钟睒睒发表上述呼吁之前,国家相关部门已经在关注平台的算法问题。

长期以来,网络平台利用匿名特点、信息优势和UGC(用户生产内容)借口等侵犯社会大众的利益。如,有用户和团体发布侮辱性和毁谤性内容,一些网络水军通过操纵账号发布虚假评论、刷量控评等破坏网络秩序,还有网络“套路贷”和网络舆情敲诈,更有超大型平台通过搭售、捆绑、价格歧视、大数据杀熟、排他性交易等垄断市场。

这些行为不仅破坏了网络空间的秩序,也侵犯了公民的合法权益,对社会稳定和个人安全构成了严重威胁。因此,加强网络平台治理、打击网络违法犯罪行为,是维护网络安全和社会秩序的重要任务。

事实上,网络治理问题由来已久。1999年,刚成立一年的谷歌开始尝试商业变现,创始人之一的阿米特·帕特尔(Amit Patel)表达了自己的担忧:“商业利益可能会影响谷歌技术中立的态度,甚至会迫于客户的要求而更改搜索结果排名”。鉴于这种价值准则,阿米特·帕特尔在谷歌销售人员与客户会面的会议室里写下了“永不作恶”。

谷歌提出“不作恶”的原则,是为了确保公司在追求商业成功的同时,依然能够坚守道德和伦理底线,保护用户的利益,并为世界做好事。这个原则不仅帮助谷歌建立了以用户为中心的公司形象,也获得了用户的长期信任和支持。

尽管谷歌提出和坚持了“不作恶”原则,但作为平台巨头,其一举一动也会对社会和公众产生影响。今年10月,Meta、谷歌、TikTok、Snap被曝将面临美国联邦法院的诉讼,美国学校地区(school district)指控这些公司的“成瘾性”应用导致学生的心理健康危机。

由此可见,网络平台不仅应该铭记“不作恶”原则,还应时刻检视自己的行为是否会给社会带来不良影响。

当前,各个网络平台竞相用算力算法吸引用户。算法本身没有善恶,但它们的设计和使用必须考虑到伦理和社会影响,如果算法的决策过程不透明,就会导致信任问题,甚至会导致不公平或歧视。正如某大厂厂长所言:“中国人更加开放,对隐私问题没有那么敏感,很多情况下他们愿意用隐私交换便利性,我们就可以用数据做一些事情。”不可否认,人们的开放和包容造就了中国网络巨头们的突飞猛进,但这种包容不应该被滥用。网络巨头们应该向社会公众致歉。

虽然算法是中立的,但算法的设计者可能会有自己的偏见或目的,这可能会影响算法的公正性和道德性。尤其在人工智能方兴未艾之际,AI训练和竞争日趋激烈,如果训练数据存在偏见,AI可能会学习并放大这些偏见。

对于网络巨头来说,他们需要时刻铭记“不作恶”,然后才是考虑科技发展和商业变现。科技向上理所当然,但科技向善更应践之于行。