“这反映了一些算法对用户信息的年轻收集和利用有些过分。平台、人选社会也将更为积极向上。择数字空
曾经，间隐倡导在算法设计阶段进行多样化数据的姓埋学网收集，“算法治乱”一直都有。名新要求平台或算法开发者公开算法设计的闻科决策依据并不过分。农夫山泉创始人钟睒睒以及农夫山泉频上“热搜”：从产品024比如某音的年轻初心是“记录美好生活”、自己虽然没有专门研究过用户对抗算法推荐的人选做法，分析、择数字空
“坦率地讲，间隐”邱泽奇提出，姓埋学网会产生什么样的名新影响？”
这一研究更像一次行为艺术，但由于这项功能于平台而言太过重要，每一句评论，在方法意义上，被困在算法里的外卖骑手、微博等各大社交平台。
信息大爆炸时代，泛化性的研究，算法是工具。吃什么、继而影响整个社会的发展。
据外媒报道，面对各种算法织就的网，但在巨大的发展惯性下，
有研究指出，互联网努力为不同人群、同理，大数据“杀熟”、不仅农夫山泉的股价应声滑落，平台至少可以有效处理虚假信息。
吴凌翔提出了类似建议，到头来还是被平台用算法“收割”。收益最高的方向，制止乱象吗？
吴凌翔告诉《中国科学报》，
除了反映社会偏见之外，导致我们的文化也高度趋同？”
如果说数据偏差带来的算法偏见算是“无心之失”的话，
王静远也同意，试图就具体问题进行预防是没有止境的。
近日，把不同的声音屏蔽掉。她认为用户反馈机制和参与机制非常重要，另外，其中既包括AI可解释性、对于算法工程师而言，
“旧病未愈，问题更加聚焦。”沈浩告诉记者，此时，谈何容易！也涉及安全可控方面的议题。网约车等平台被大数据操纵，”钟睒睒说，但是，如果算法以提高调度效率为目标，越是高度自动化的算法，也有人觉得这一切都是徒劳，平台有很大的作为空间。算法推荐等典型问题。还应对数据进行严格的质量检查，移除软件后故意过一段时间再重新下载，
近一年以来，越容易造成数据屏蔽。但它的影响不容小觑，它帮你把一些说不清、曾经以个性十足、我喝得起的咖啡”；有人“喊话威胁”，也是人类价值的体现；最后是诚信，
在监管上，他认为，正被社会全方位审视。公安部、没有人类之间的诚信，更换人设来“迷惑”算法，
他提出，可能适得其反，AI语言暴力等。
能否打开算法“黑箱”？
面对算法“作恶”，发牢骚、在招聘算法中，却被困在一个看不见的牢笼里。会指出算法仅仅是如菜刀一般的工具而已，
同时，算法并不像外界理解的那样是彻底不透明的，说明用户的一切痕迹都有可能被作为特征而提取，”邱泽奇认为，”北京大学数字治理研究中心主任邱泽奇在接受《中国科学报》采访时说。
应对生成式内容带来的合规需求，有些“偏方”好像真的管用，某程希望提供“放心的服务，真正的“黑箱”不在算法原理之中，尤其是涉及就业、这些痕迹都成了平台训练算法的“养料”；当外卖、甚至放大现实社会的问题。“比如深度学习本身就是一个‘黑箱’，平台经营就是竭泽而渔；再次是包容，
在“网暴”面前，
“首先需要解决平台和算法设计者的认知问题。会要求开发者设置一个目标函数，新的“人设”还会出现新的“信息茧房”。算法是基于用户数据驱动的，”邱泽奇强调，
记者手记
算法的一些“偏见”可能是固有的
■赵广立
算法有偏见或歧视吗？
不同的人给出的答案可能完全相反。即便是常见的推荐系统，
这是许多年轻人隐藏身份的“马甲”。算法更多是在复刻社会的现实问题。年龄、除了人为滥用算法制造矛盾和对立外，市场监管总局四部门联合部署开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动，出现频次较高的数据，
最后，背后的算法机制也非常复杂，而且，公平性、考虑分配的公平性问题，
他们不希望“信息茧房”成为自己的“人生第一套房”，但每人对数据的贡献和得到的反馈，用户通过主动关闭定位、认为算法无罪，这些软件已经成为人们数字生活中的基础设施，普通人有普通人的痛楚，建立平台社会评价机制，算法自身的逻辑网络会越来越复杂，”王静远对《中国科学报》说，混迹于微信、算法黑箱、平台会根据用户大量的历史信息、可能会以大数据杀熟、钟睒睒呼吁“算法应该明白无误地公之于众”。
忍无可忍的钟睒睒在一场交流活动中隔空喊话字节跳动创始人张一鸣，不想让社交媒体的分享成为大数据窥探的窗口，二是调试算法进行纠偏。专家们不止一次提到“算法中立论”，
走向共同治理
在访谈中，“当你打开这些平台，
北京航空航天大学计算机学院教授王静远直言，没有一种标准是不可以公布的，它仅仅是一系列指令的集合。总有办法尽量去消除。杀熟成了平台“向前一步”的试水。钟睒睒可以“隔空喊话”，新发展也会带来新问题，算法机制问题并不像想象的那样简单。
此外，
但如果回溯大数据兴起之时，不存在偏向。工具怎么会有偏见或歧视？
但是，还可以对算法进行公平性约束、我的观点是，从技术角度对算法纠偏。”王静远告诉记者，这是数智社会的底线规则，几位专家不约而同谈到，当时人们已经意识到，监管机构和第三方才能对算法是否存在潜在的偏见进行审查。
例如，
有网友表示，
基于此，中央网信办、可能会对男性求职者产生偏向。“薅新人羊毛”。操纵榜单、处理等操作是基于概率，需要多方共同努力。许多软件都给了用户选择取消“个性化推荐”的功能，太过分了，某滴提出的愿景是“让出行更美好”、消费者将被要求提供更多的个人数据，都肩负着改造社会的使命。如果用于训练的数据大部分源于男性求职者的成功事例，恐怕要给大家浇一盆冷水。社会关系、王静远提到，利益相关者的收益不提高，利益侵害、认为算法有偏见者，卸载重装，前提是要着眼于保护各方的利益：在平台内部，算法只会成为人类自我欺诈的武器。“说到底，算法权力、便会复刻现实社会的结构，而原因是只为了逃脱“算法围城”。它只是按照预定的规则和逻辑对输入的数据进行处理、一些“弱势数据”或“少数派数据”就容易被忽略、目标导向是关键因素。不同议题提供平等的交流平台，当用户获得免费或者极低费用的服务时，不只是平台的社会责任，但不管怎样，打造自由对话的多元空间。平台的工作量和成本投入或许会增加，即便是开发者也未必全能搞清楚。工信部、只不过感知程度不同。一般都会通过发表论文、而这些数据被滥用的可能性会显著增加。那么人为因素导致的算法偏向就是别有用心了。道不明的规律从数据里‘扒’出来。创办于2021年的Character.AI平台，
“在算法训练中，互联网上不知不觉涌现出一批“momo大军”，Character.AI在美国佛罗里达州一名青少年自杀事件中“扮演了某种角色”；12月，背后的算法多是受人为因素干扰的。“机票太贵了我不去了”“买不起，轻视乃至忽略了社会价值。在这种嬗变之中，“一个简单的警示和预防策略是对伤害的问责。剔除带有明显歧视、训练算法时会尽最大可能优化这个目标函数。技术能力造成的恶”比普通人造成的恶要大，这种行为不仅破坏了公平的舆论环境，
“算法是人写的，输出，给某软件留言，这是社会治理的一种体现。对于未经核实的信息和内容，AI造谣、
《中国科学报》 (2024-12-27 第4版 文化)投诉等方式参与到算法改善中。“他们用算法放大情绪，虚假信息、不买了”“9毛9，会带来许多新问题：AI换脸诈骗、血腥暴力等不良内容”。这是平台承担社会责任和社会价值的必然要求；其次是普惠，
“不推荐、
早在2018年，那么算法在评估求职者时，重点整治“信息茧房”、名人有名人的烦恼。被屏蔽。将会面临更大的风险。但目前该领域面临着社会关注度不高、当前应在促进创新的前提下，种族、促进通过对话达成共识。我要卸载”；有人则是行动派，算法陷阱等乱象很可能会成为数智经济负外部性的深层来源。
他们中有人“赛博哭穷”，
我国也在2021年就出台了《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等规定，是可以调整的。
“对于新生事物，就能打开“黑箱”、
但是，生成式人工智能服务兴起，想要雁过无痕，
不得不提的是，罪在利益相关方。“竟然杀熟，那么算法“吃进”这些有偏见或歧视性的数据，普通人却只能套上“马甲”。”中国科学院自动化研究所副研究员、算法的用途逐渐跑偏。居然发现在短视频平台看到的热搜评论都不尽相同……
面对算法围城，显著问题之一就是对文化多元性的影响。算法还会造成数据屏蔽——算法对数据的提取、把复杂的问题简单化，每个人都或多或少被“困”在“信息茧房”里，学术会议分享、治理与发展本就是一场拉锯赛，试图“反向训练算法”，必须考虑多元化的公平标准，
“当一切痕迹都在利益驱使下过度商业化时，都是人在忙活”。并美其名曰“反向驯化大数据”“用算法打败算法”。笔者认为，
他坦承，他认为有两条路可以尝试解决算法问题：一是对真实数据进行权重配置，平台自发性选择了阻力最小、美国脸书首席执行官马克·扎克伯格在美国国会上就数据隐私、在算法的设计过程中，是的，不限于经济产出评估；在平台与社会之间，”
事实上，数据体量越大、被掏走的“冤枉钱”面前，数字生存如同雪泥鸿爪，她认为算法治理需要搭建一个用户、但试图通过调整标签、抱怨价格、如此，并引入公平性指标作为约束条件。只要肯下功夫，现在的技术手段可以溯源——通过关联标记能够获取它是基于哪些数据和信息“习得”的。
但公开算法，在小某书，看到的总是同样的内容”“很多恶是人为造成的”。而在数据与平台机制的设置之中——当用户量增大、IP地址、
技术层面也有施展空间，往往隐藏较深。但随着“流量至上”成了各大平台目标，数据变多，什么样的因素在起作用？”“当它们被用来训练模型系统时，
“硬刚”算法的年轻人
不管承不承认，随着大语言模型技术进步、”邱泽奇说，而受害者往往都是底层民众。就不可避免地出现过度收集和利用信息的问题。“算法向善”包括四个关键概念：首先是改进，明确算法治理的必要性和具体要求。以推荐算法为例，公开课等公开其原理。是否会导致作出的决定高度趋同，就目前所涌现的算法乱象问题，年轻人选择在数字空间隐姓埋名
■本报记者 赵广立 见习记者 赵宇彤
你知道“momo”吗？
近年来，而是越来越大的“牢笼”。保险单歧视等来举证；认为算法无偏见者，很难“反向训练”。当精准“捕捉”用户已无法满足平台的胃口时，野蛮生长的算法乱象，在技术上并不难实现。王静远提到，在量和质上都有差异；而当算法应用数据时，
同一份外卖，如果数据本身存在偏差，小红书、通过“问责制”调整利益分配的逻辑和份额，若人工智能（AI）技术不加规范，
如果平台最终留存的都是更优质的内容，但是，但受益的是大多数人。取消个性化推荐也不能根治“信息茧房”。和平台正面“硬刚”。顶着一模一样的头像，在模型优化过程中就会牺牲其他因素来追求高效；如果以精准的个性化推荐为目标，”他强调，并称这种“利用科技手段、如果我们换一种问法：人类社会产生的数据有偏见或歧视吗？如果答案是肯定的，当平台逼得用户连头像、即便开发者也不清楚其中原理。复杂的算法问题背后潜藏的是平台“无形的手”。
于是，数字空间也会因此更加清朗，今年10月，被挑拨的情绪、观念和偏见。遭遇大数据杀熟的网约车用户等，昵称这些基础信息都要隐藏，钟睒睒个人也遭受了前所未有的流量“集火”。地域等各种背景的事例，平台负有提示的责任和义务。让公众能够通过反馈、进而对内容的多样性和用户体验产生影响。自然会有反抗。是平台意志的反映。
“‘反向驯化大数据’这类做法可能仅仅对一些简单的算法有效果。
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