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【文/ 觀察者網專欄作者 熊節】

手機上的App會“讀心術”早已不是秘密了。很多人有過這樣的體驗：剛和朋友聊天說到什么想買什么，轉眼就在某App里看見了這件商品；剛瀏覽了幾條某個主題的新聞，突然某App里就全是關于這件事的回答。

長期來，許多網民對這種情況感到不滿，甚至有點恐懼。

如今，一個開關“千呼萬喚始出來”，在許多常用App的“設置”頁，您應該能找到“關閉個性化推薦”之類的選項。

筆者找到了“知乎”和“淘寶”的相關開關并親測：

為何各個常見的App悄悄給出了關閉個性化推薦的選項？原因是今年1月4日正式公布的《互聯網信息服務算法推薦管理規定》（下文簡稱《規定》）中有這么一條：

第十七條 算法推薦服務提供者應當向用戶提供不針對其個人特征的選項，或者向用戶提供便捷的關閉算法推薦服務的選項。用戶選擇關閉算法推薦服務的，算法推薦服務提供者應當立即停止提供相關服務。

這份由國家互聯網信息辦公室、工業和信息化部、公安部、國家市場監督管理總局聯合發布的《規定》將于今年3月1日正式起施行。

據筆者所知，這是全世界第一個對算法推薦行為加以具體約束的法案。

歐洲的《數字市場法案》（DMA）中也有“不允許利用數據優勢向用戶投放指向性廣告，除非獲得用戶明確許可”的約定，但DMA去年11月才獲得歐洲議會內部市場委員會通過，與歐洲各國政府的談判還未啟動，完成立法仍有一段距離。

而中國各大互聯網企業已經在以實際行動迎接《規定》的落地。

算法推薦的潛在危害

2006年，哈佛大學凱斯·桑斯坦教授在《信息烏托邦》一書中提出，人類社會存在一種“信息繭房”現象。他認為，在信息傳播中人們自身的信息需求并非全方位的，只會注意選擇自己想要的、能使自己愉悅的信息，久而久之接觸的信息就越來越局限，就像蠶吐出來的絲一樣，細細密密地把自己包裹起來，最終將自己桎梏在“信息繭房”內，失去接觸和了解不同觀念的機會。

算法推薦則有可能強化信息繭房效應：你越是對某種事物感興趣、傾向于某種觀念，算法就會越是給你推薦關于這種事物、支持這種觀念的材料，讓你不斷強化自己的興趣和傾向。而且，算法推薦還可能被有目的性地引導人群，從而影響公眾觀念，甚至影響政治決策。因此，美國數學家凱西·奧尼爾在《算法霸權》一書中將推薦算法稱作“數學大殺器”（weapons of math destruction）。在過去幾年中，這件“大殺器”已經在現實世界中多次產生效果。

2016年，在支持特朗普競選的“阿拉莫項目”（Project Alamo）中，來自臉書、谷歌、推特等幾個主要社交網絡平臺的顧問在圣安東尼奧的同一間辦公室并肩工作，在數字廣告上投放了大約9千萬美元。阿拉莫項目采用了精妙的算法推薦技術來影響選民：當一位互聯網用戶被識別為“關鍵選民”（例如搖擺州的搖擺縣的搖擺選民），社交網絡就會給這樣的用戶定向投放具有引導性的內容，從而用相對不多的經費影響競選結果。

就在美國大選前幾個月，英國的劍橋分析（Cambridge Analytica）公司使用來自臉書的用戶數據操縱了英國脫歐（Brexit）公投，令脫歐派意外獲勝——與特朗普意外當選如出一轍。

在正式用于影響英美政局之前，類似的手段已經在多個發展中國家做過實驗。2010年，在特立尼達和多巴哥，一場起源于臉書的“Do So”運動讓大批非洲裔選民拒絕投票，從而使印度裔主導的聯合民族大會（UNC）在大選中受益。2015年，部分尼日利亞用戶在臉書上看到暴力血腥、仇視穆斯林的視頻短片，其目的是恐嚇選民、操縱選舉。算法推薦一旦被濫用，真的可以成為“大殺器”。

即使不是被故意濫用，算法推薦也可能暗含社會的偏見和歧視。去年10月，推特的推薦算法被發現“無意中放大了右翼團體內容的傳播”：政治右翼當選官員發布的推文在算法上被放大的程度超過政治左翼；右翼媒體比左翼媒體的影響力更大。

更早之前，職場社交網站領英的搜索算法（也可以看作一種形式的推薦算法：根據搜索關鍵詞推薦“最匹配”的內容）被發現存在性別歧視，男性求職者會被放在更高的位置。谷歌的廣告平臺AdSense被發現存在種族偏見，如果搜索關鍵詞看起來像是黑人的名字，AdSense就會有更大概率推薦犯罪記錄查詢相關的廣告。

因為算法推薦有這些潛在危害的風險，歐美一些研究者很早就提出對推薦算法加以管制。本次《規定》中要求的算法機制機理審核、科技倫理審查、允許用戶關閉算法推薦等措施，在國外都早有人提過建議。然而國際互聯網大廠從未將這些建議落地，還經常辯稱“基于深度學習的算法無法被審核”。為了幫助讀者理解《規定》的重要意義，筆者將簡要介紹算法推薦背后的技術原理。