摘要：以momo隐藏身份，就是抗拒“算法单向凝视”的一种无奈挣扎：你不透明，我只能也隐身。可如果用户不了解算法机制，这种盲目哭穷、隐藏身份、卸载威胁、频繁注册的“偏方”，很难实现“反向训练”。法在算，人在看，算法怎么运行人都看着呢，是不是真正与人为善、以人为本，以“小透明”的姿态化解那种“被算计想象”带来的敌意。
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子不教，父之过，参加到一个研讨会，一个学者朋友提出一个很有意思的观点：机不教，人之过——他的意思是，对于当下盛行的人工智能和算法，很多人本能带着一种抗拒心理，或不屑一顾，或视为洪水猛兽，他用自己驯化人工智能的经历告诉同行，算法和机器并非某种“固定的本性”，它需要人的调教和训练，才能更好为人所用。你不去主动使用和调教，在算法面前就会很被动。很有洞见的一个角度，其实，近来不少平台公布算法规则，让算法更透明，就是调教和驯化算法的一种努力。
12月27日，美团宣布推出八项配送算法改进举措，包括推进算法公开常态化、算法沟通机制多元化、增强算法对线下复杂场景识别能力等，通过设立算法公示专区、每季度举办算法恳谈会、成立由外部专家组成的算法顾问委员会等，进一步推进算法公开透明，聚焦治理涉及多方利益的痛点矛盾，让算法更好兼顾骑手、用户、商家等多方利益，构建更包容、平衡的算法体系。这也是继2021年以来，美团推动的第八轮算法公开及改进专项。
这种透明，显然是一种积极反馈。勿庸讳言，当下舆论对算法弥漫着某种敌意，这种敌意正源于不透明，人们很容易把不透明的算法当成一种“虎视眈眈的算计”——对用户软肋的算计，没想到人生第一套房竟是“算法茧房”，“困在某某系统”，这类热梗的流行，见证着公众对算法的不满。近来看到好几篇关于“年轻人隐姓埋名反抗算法收割”的报道，谈年轻人是如何通过momo等马甲隐藏身份，硬刚算法，抗拒成为大数据窥探的窗口，还有赛博哭穷“反向训练算法”。正如专家所言，这类抗拒其实收效甚微，只是一种情绪表达，如果用户不了解算法机制，这种盲目哭穷、隐藏身份、卸载威胁、频繁注册的“偏方”，很难实现“反向训练”。
是啊，你都不知道算法推荐的规则是什么，怎么训练呢？就像不知道猛兽的脾气和习性，你怎么驯化它？魔法打败不了算法，只有靠算法的透明化。这方面，美团做了一个很好的示范，通过公布算法规则，让算法接受用户、骑手、商家等利益各方的“调教”，真正更好地为公众服务。这种透明化，也是算法文明迈出的重要一大步。人们常说“人在做，天在看”，这种透明是表达一种坦诚：法在算，人在看，算法怎么运行人都看着呢，是不是真正与人为善、以人为本，以“小透明”的姿态化解那种“被算计想象”带来的敌意。
这是一种算法与公众的良性互动，以透明对待透明，而不是逼着年轻人以“隐藏身份”去对付“不透明”。人们常用“信息裸奔”描述互联网时代的个人信息暴露，在社交媒体，人们为了生活的便捷与效率，让渡了很多个人信息，成为某种意义上的“小透明”。——这也是有些年轻人“排斥算法”的重要原因，我透明了，算法却不透明，这很“单向透视玻璃镜”，算法能看透我们，而我们却看不见算法，这是一种让人很不爽的“被凝视被支配感”。以momo隐藏身份，就是抗拒“算法单向凝视”的一种无奈挣扎：你不透明，我只能也隐身。
一个开放的社会应该更加透明，算法透明化已成为国内外算法治理体系的重要内容。国内有关算法治理的政策规定相继出台，要求推动算法公开透明，包括优化检索、排序、选择、推送、展示等规则的透明度和可解释性，以适当方式公示算法推荐服务的基本原理、目的意图、主要运行机制等，确保简单、清晰、可理解。——只有像这样透明可理解，保障用户的知情权，才能实现“算法的可调教可驯化”。比如，了解了到算法的规则，骑手就可以借助“算法规则”去追求自身的最大利益，避免被动受规则驱使。前段时间“防疲劳机制”引发的骑手反弹，就是骑手在算法前主动表达诉求的体现，在互动中调适，努力让算法更精准地判断“疲劳”。
为天地立心，为生民立命，是传统知识分子的追求，而“为机器立心”“为算法立心”，是人工智能时代公众的使命。而如何“为算法立心”呢？算法的透明化是必要前提，公众起码得知道算法“算什么、如何算、何种法”。比如，算法如何对价值进行排序就涉及算法的价值观。一位算法专家说，在算法训练中，目标导向是关键因素。人工智能算法在设计时，会要求开发者设置一个目标函数，训练算法时会尽最大可能优化这个目标函数。如果算法以提高调度效率为目标，在模型优化过程中，就会牺牲其他因素来追求高效。——如果这种“目标导向”和“目标函数”是透明的，就会受到公众的监督与约束，兼顾多方诉求和利益，这样算法才会真正有“心”。这种“心”，是算法文明不可或缺的良心。
算不好，谁之过？这种透明与公开，去神秘化，其实也是算法为自身减负。舆论和公众对算法的敌意，很大部分都源于那种信息不对称和技术理解障碍：当算法深度嵌入公众的日常生活，只要打开手机，衣食住行日常起居中，处处都有算法的影子，可算法却是一个巨大的黑箱——我在算法眼中是透明的，可算法对我却是黑箱，这让人有了一种深入骨髓的“被算计想象”。这种想象带来的敌意，让算法背负着沉重的污名。透明化既是一次算法科普，更是一次深刻的祛魅，增进了解方能更加客观地看待算法与平台。
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