算法究竟在算什么——从网络事件中分析算法、社会、经济之间的关系

当晚，“超级小桀”在微博表示自己账户收到一张优惠劵，显示只需支付0.01元便可领取该手机。事后，拼多多回应称“几万人参与砍价”不实，主播也表示“当时同时在看直播的观众是6—7万，不可能每个人都参与，但至少几千人我觉得是有的，具体多少人参与只有拼多多知道。”

早在去年，一位律师就因在拼多多“砍一刀”始终未能成功，以其“在给予互联网服务时因涉嫌违反诚实信用原则，应用虚报数据信息瞒报标准已构成诈骗”为由起诉了拼多多。拼多多在法庭中辩护道：“剩余金额在商品金额中的占比约为0.009996427，因页面显示百分比位数有限，故只显示为‘仅差百分之0.9’”。该律师也公开表示：“拼多多说过，能用多少人砍到是算法控制，是他们的商业秘密。”

至此，算法再一次被推到风口浪尖，成为众矢之的。有人认为算法的价值性和实用性使其涉及核心商业机密，不能完全公开；也有人认为算法的不透明性可能给平台和企业提供暗箱操作的机会。本文拟从算法原理、项目开发、社会伦理以及法规政策等多个角度分析算法、社会和经济之间的关系。

不可否认，算法的出现使资源分配更精准、更有效率，也促进了数字经济和平台经济的繁荣发展，2022年1月12日国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》中指出，2020年，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值（GDP）比重达到7.8%，数字经济为经济社会持续健康发展提供了强大动力。

究竟什么是算法？这一直是个“仁者见仁、智者见智”的问题。从专业领域考量，高等教育出版社的《数据结构——用C语言描述》（耿国华等编著）里这样定义算法：算法（Algorithm）是规则的有限集合，是为解决特定问题的一系列操作。算法的特性包括有限性、确定性、输入、输出和可行性。换言之，算法是将输入内容以确定规则运算并进行输出的有限指令集合，整个算法运行流程是精确且清晰的（见图1）。

原来我们在打车、订餐、购物时都需要“亲历亲为”，偶尔还会受到天气、人工、交通等多种客观因素的影响，甚至耽误原定计划。由于物理区隔的限制，利用“信息差”造成不公平交易的情况也偶有发生。算法的应用与发展打破了产业的固有结构，并通过“云计算”“大数据”“人工智能”等新兴技术对供求双方的信息和资源进行整合匹配，一时间用户感受到前所未有的便利：通过手机便可查看距离最近的网约车和外卖商家；动动手指就可以购买价格低廉的商品，有的甚至次日便可收到；视频软件上推荐的都是个性化的内容，推送的新闻也都是自己感兴趣的话题……

用户被“宠上了天”，看似花费了比以往更少的钱，却获得了更好的产品和服务。互联网经济也开始井喷式发展，在技术驱动的包装下，“科技向善”得到宣扬和传播，我们便开始从思想和行动上步入了理想中的“算法社会”。“算法社会”（Algorithmic Society）由美国著名传媒法学者、耶鲁大学讲席教授杰克•巴尔金（Jack Balkin）最早提出。他认为，“算法社会”是一个普遍使用算法、机器人与人工智能进行决策的社会，也是一个围绕算法逻辑而组织和运转的社会。

随着技术的发展，算法已经深刻地改变着我们的生活，了解着我们的喜怒哀乐，预测着我们的行为喜好，我们也在算法社会里开始满足。然而在2020年9月8日，《人物》的一篇名为《外卖骑手，困在系统里》的文章打破了原本的平静，文章以外卖骑手、配送站站长、交通警察等多重视角揭露了平台算法系统为追求效益压缩骑手送餐时间，倒逼骑手违反交通规则，甚至危害其生命安全的现象。文章中公布的一组数据触目惊心：“2017年上半年，上海市公安局交警总队数据显示，在上海，平均每2.5天就有1名外卖骑手伤亡。同年，深圳3个月内外卖骑手伤亡12人。2018年，成都交警7个月间查处骑手违法近万次，事故196件，伤亡155人次，平均每天就有1个骑手因违法伤亡。”

而在这个平台体系中，“顾客成了最顶端的存在，拥有至高无上的权利”，他们“有权取消订单”，骑手却不可以；“商家可以对骑手进行差评和投诉，但骑手无权评价商家，有时骑手还要为商家‘背锅’”。被商家和顾客“夹在中间”的骑手，在平台中也同样没有话语权，他们不仅在注册成为骑手时已被平台告知没有“劳动/雇佣关系”，而且“大量的骑手在遇到交通事故后，都无法顺利获得保险理赔”。

该文章揭开了算法社会所营造的美好生活的“遮羞布”，从而将算法所影响的现实生活展现在民众面前。面对骑手的“生死时速”，我们不禁唏嘘。很多人将矛头指向算法的编写者——程序员，但想去探究问题发生的源头，似乎要从一个项目的设计和开发环节开始说起。

记者采访了多位工作经验在5年以上的程序员，他们均表示，程序员在开发过程中扮演的只是“实施者”的角色，不具备“独立”思想，所编出的程序或算法也是为了满足产品部门和研发团队提出的目标需求。“功效”是算法在制定过程中首要甚至唯一考虑的因素，网络上也流传着一句话：“代码和你（指程序员），能跑一个就行”。曾在百度工作的程序员说道：“很多时候我们都顾不上其他，只想着如何实现上级的要求，时常加班到深夜。”

在美团工作的编程师向记者介绍了一个项目“从0到1”的开发过程。在项目计划阶段，市场部门的产品经理会根据市场需求进行调研，并做一份“粗颗粒度”的调研报告，即市场需求文档（Market Requirement Document，MRD），该文档是决定一个项目是否值得落地的关键参考依据。当MRD所展示的需求指标符合预期范围，产品经理会制作一份关于该项目的细化文档，即产品需求文档（Product Requirement Document，PRD），并与设计部门、研发部门和测试部门共同探讨产品开发的可行性，探讨期间不断进行修改直至确定开发。在项目开发阶段，由设计部门进行用户界面（User Interface，UI）设计，并由研发部门进行编程工作，其中包括前端、后端以及算法构建。当目标产品的开发趋于成熟，项目整体具备上线条件时，会交由测试部门进行测试，并将发现的问题与研发部门反馈修改，直至所有既定功能全部实现，最后交由产品经理审核并正式上线运营（见图2）。

由此我们可以看出，项目所涉及的部门有序分工、通力协作以完成预期目标。在这个过程中，产品经理是产品开发的决策者和调度者，也是项目核心人员。算法的编制仅仅致力于满足PRD提出的功能实现，无论是设计、开发还是运营，“效益为王”的观念在流程中不断体现。产品上线后通过大量用户的信息反馈和数据投喂进行迭代、更新和升级，进而提升算法运行的合理适配性。而在整个过程中负责提供数据原料、承担试错成本的，便是学术界所称的“数字劳工”。

西方学者马里索尔•桑多瓦尔（Marisol Sandoval）将“数字劳工”定义为：将信息与传播技术（ICTs）和数字技术作为生产资料的脑力劳动者和体力劳动者，包括生产者和使用者。这就意味着“数字劳工”不仅包括编程师、产品经理等互联网从业人员，每一个享受数字经济福利的用户也在“添砖加瓦”。每一下点击、每一次浏览、每一份下单……系统默默地记录着我们的设备使用、行为习惯、位置行程等个人信息，并根据这些信息不断推荐着符合个人喜好的定制化内容，以求我们在平台的驻留时间变长。而用户在平台的使用时长、频率或次数，便是“注意力经济”的关键——流量。当流量池的容量达到一定规模时，平台便开启了流量变现之路。

在平台经济中，用户看似拥有免费的服务，殊不知免费的才是最昂贵的。若想使用APP便必须将部分隐私信息作为交换条件，否则只能退出。这种“二选一”的尴尬困境使得用户不得不屈服，而平台也似乎将用户的“数字劳动”视作理所应当，毕竟在“算法社会”里，“得到便利”的是大家。

算法也通过人工智能和机器学习等技术，将一批又一批用户的行为轨迹等信息通过搜集、整理、脱敏、清洗、分类、加工等多个步骤，最终形成一个个贴满标签的“用户画像”，根据这些画像进行“投其所好”式的精准传播，从而达到“千人千面”的个性化营销和资源分配利益最大化的效果。

在这个算法搭建的世界里，作为有机体的人类被解构成各种数据，通过找到数据中的相似点再将其归类，从而实现了“去中心化”后的“再中心化”。我们以为我们是被个性化服务的“上帝”，实则只是经过大数据分析后相似的类标签而已。标签的数量随着起初的几个变为几十个、几百个，数据“喂养”下的算法逐渐形成了一只无形的“大手”，开始左右着每个屏幕前的我们。

前文提到的《人物》那篇文章中指出：“注重用户量和订单量的外卖平台也用算法构筑起了一种权力结构”。这种“权力结构”是平台为了维护内部秩序的稳定而创建的规则，享受平台所提供的服务便必须遵守这套规则，否则就会受到相应的惩罚。这时人们开始担忧，当算法的力量足够强大进而形成了一种无形的“准权力”时，在资本等的诱惑下，是否还能坚守住服务社会的初心？

据中央电视台社会与法频道报道，2018年3月，Facebook承认剑桥分析公司在2016年美国总统大选前违规获得了8700万Facebook用户的数据信息，企图进行政治干预。中国信息安全测评中心的穆琳发文表示：剑桥分析公司“以最易影响目标选民政治倾向的信息呈现方式，向其精准推送和传播相关政治理念，最终影响其投票抉择”，并“借助其算法分析能力，利用大数据服务于选举活动，形成了真正意义上的大数据渗透政治——政治精准营销”。

原本设定为服务社会的算法，在资本和政治的渗透之下开始摇摆、异化，最终沦为了“操纵思想”“影响政治”和“资本收割”的工具。汇聚用户个人信息的大数据，成了“妖怪们”垂涎的“唐僧肉”。这些数据看似杂乱无章，但通过算法“黑箱”的清洗和分析，便产生了特定的含义，企业和平台可以通过数据挖掘得到内部所蕴藏的规律。利用这些规律不仅能够创造巨大的经济价值，甚至可能动摇社会的正常运行和良性发展。

“黑箱”是一个经济学名词，意指只知道其输入、输出及这两者的关系，而不知道其内部结构的系统。随着平台经济的成长壮大，算法“黑箱”的弊端也逐渐显现。分析算法“黑箱”的形成原因主要包括三个方面：技术壁垒、商业政策和效率导向。

从技术角度分析，算法是平台经济的核心驱动技术之一，负责编译算法的编程师不仅要精通专业知识，而且要具有极强的逻辑思考能力。纷繁复杂的代码给算法技术搭建了一堵无形的屏障，将不了解数据结构和编程知识的“外行人”隔开，使算法具有了天然性的门槛，也给算法“黑箱”的存在提供了技术前提。

从商业角度分析，“涉及商业秘密”一直是企业和平台规避责任的“万金油”，也是算法“黑箱”得以存在的“保护伞”。不可否认，算法在搭建的过程中需要经过建模、编译、可行性测试等一系列步骤，是凝结了脑力劳动和体力劳动的产物，耗费了一定的时间和资源，算法价值也与算法效率、算法功能呈正相关。

从导向角度分析，4G网络的普及加速了社会运转和生活节奏，“互联网+”的蔓延冲击了传统行业的劳资分配关系。以效率为导向的“快时代”，使我们来不及分析事物的过程，只注重现状和结果。短视频、平台经济、快递等一切事物都在朝着“短、平、快”的方向演变。在互联网信息过载的环境下，用户的碎片化时间被充分利用，用户也逐渐丧失了主动选择信息的能力。换言之，我们已经习惯了接受算法推荐给我们的信息，逐渐被算法驯化。

算法“黑箱”的特性，从主观和客观两方面将其从大众视野隔开。技术本身是中立的，但技术的开发者和使用者却拥有主观意愿和价值评价。算法“黑箱”的隐蔽性和商业性，也使得“大数据杀熟”“二选一”“诱导沉迷”“信息茧房”等问题开始浮现。

2021年2月7日，国务院反垄断委员会制定发布的《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》（以下简称《指南》）中对平台的定义是：平台为互联网平台，是指通过网络信息技术，使相互依赖的双边或者多边主体在特定载体提供的规则下交互，以此共同创造价值的商业组织形态。

作为互联网时代下的新型特定载体，平台应具有公正性和客观性，并承担一定的社会责任。而在资本的逐利性的驱使下，平台以资源聚合为由规避主体责任，并通过算法的智能分发，从而实施“千人千价”的“算法歧视”行为。当存储数据达到一定规模时，平台便胁迫服务使用者进行“二选一”的算法霸权，并对竞争者采取收购、打压、联合等方式，以维护企业或平台在行业内的垄断地位。

同时，个性化的算法推荐机制也可能形成“信息茧房”，使用户所了解的只是算法构建的世界，从而在不同圈层间形成更大的“数字鸿沟”。况且，不断推送相似内容，也可能诱导未成年人沉迷其中、无法自拔。面对算法经济的“野蛮生长”，国家和相关监管部门多次出台相关法规政策，以规制算法的滥用，维护社会的稳定健康发展。

为了预防和制止平台经济领域垄断行为，保护市场公平竞争，促进平台经济规范有序创新健康发展，《指南》应运而生。《指南》对“二选一”“大数据杀熟”等霸权行径作出明确界定，为加强平台经济领域反垄断监管提供了科学有效、针对性强的制度规则。

2021年12月31日，为了规范互联网信息服务算法推荐活动，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监管总局联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》（以下简称《规定》），已于2022年3月1日起施行。

《规定》针对算法推荐机制作出了明确规范，基本涵盖了短视频、电商、社交以及餐饮外卖等所有算法平台，并对诱导沉迷等问题制定惩罚措施，对使用平台的劳动者、老年人和青少年等特定群体予以保护。值得注意的是，《规定》的第四章提到了“算法备案”，并表示“对算法推荐服务依法开展安全评估和监督检查工作”，这对实现算法的全流程监督打下了坚实基础，做到了有案可查、有法可依。

当一个新事物出现时，势必会带来一些影响和改变。技术的到来其实是为了解放人的双手、实现人的自由化，而不是捆绑住人的四肢、控制住人的思想。当算法潜移默化地改变我们的生活时，我们一边赞叹技术的进步，一边控诉技术的无情。《人民日报》也曾发文提到“算法是中性的，问题出在人身上”。是的，毕竟代码是冰冷的，但人是有温度的。

“在互联网公司里，一切都可以被量化。我们在外面看到的可能是企业与企业间的竞争，但是在公司内部，也许更加‘内卷’。每个员工在争排名，为了不被公司淘汰；每个项目间会争高低，为了获得优先权重；每个领导也在争成绩，为了拥有更好的事业机会。”一位亚马逊工作的程序员向记者说道。

在互联网产业兴起的这几年，“996”“员工猝死”“上厕所精确到秒”等话题不断刺痛着我们的心。员工们努力地工作，是为了拥有更好的生活，而不是“拼了命”干活，或者被监视和压榨。企业文化不应只以绩效为主，而是要把人文关怀融入其中，才更能体现人性的温度和企业的胸怀。

每到早晚高峰，北京地铁“西二旗”站便十分拥挤。“西二旗”之称，原指明代西边的两个旗营驻军之地。现在，这里聚集着全国的大型互联网公司：腾讯、新浪、百度、网易、滴滴……我认识和采访的互联网从业人员，他们好像一直都很忙。有时我在想，可以不用那么急吗，让互联网行业慢一点，让算法也慢一点，我们会不会变得更加幸福？