近年來，伴隨深度學(xué)習(xí)、大模型等人工智能技術(shù)日益成熟，算法和海量數(shù)據(jù)、云計算、傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)在一起，成為社會的“數(shù)字底座”。

從應(yīng)用廣度與深度來看，算法已實現(xiàn)從簡單的邏輯運算向深度學(xué)習(xí)、生成式人工智能的跨越。在社會生產(chǎn)領(lǐng)域，算法廣泛應(yīng)用于自動駕駛仿真測試、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化等環(huán)節(jié)；在數(shù)字文化領(lǐng)域，基于用戶畫像的“算法分發(fā)”成為主流，生成式人工智能重塑內(nèi)容生產(chǎn)模式，實現(xiàn)從輔助創(chuàng)作到自主生成的轉(zhuǎn)變；在公共治理領(lǐng)域，算法嵌入行政決策與資源分配，如智慧城市的交通調(diào)度、公共服務(wù)的精準(zhǔn)匹配，極大提升了治理效能。同時，算法技術(shù)也表現(xiàn)出顯著的“權(quán)力化”與“黑箱化”特征，演變?yōu)橐环N新型權(quán)力。它通過代碼設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)、分配資源、評價個體，具有了事實上的規(guī)制力。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，算法的決策邏輯日益復(fù)雜，呈現(xiàn)出“不可解釋性”和“不可預(yù)見性”，即便是開發(fā)者也難以完全洞悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的決策路徑。這種技術(shù)上的“黑箱”導(dǎo)致監(jiān)管的穿透難度加大。此外，算法還具有動態(tài)演化性，其在投入使用后仍會通過與用戶數(shù)據(jù)的交互不斷自我迭代，打破了傳統(tǒng)技術(shù)靜態(tài)驗收即合規(guī)的監(jiān)管邏輯，使其行為后果具有高度的不確定性。

算法在提升運行效率的同時，也暴露出算法歧視、“信息繭房”、誘導(dǎo)沉迷等現(xiàn)象，這些問題本質(zhì)是算法技術(shù)對人的主體性與數(shù)字權(quán)利的深刻挑戰(zhàn)，是技術(shù)理性與人文價值沖突的集中爆發(fā)。

關(guān)于算法歧視，這并非簡單的代碼錯誤，而是歷史偏見與數(shù)據(jù)偏差的數(shù)字化投射。算法通過對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，往往繼承甚至放大了既有的社會不公。例如，在信貸審批、招聘篩選等場景中，算法可能基于種族、性別等特征進(jìn)行隱性打壓。更深層次的歧視體現(xiàn)為“機會剝奪”，即算法通過自動化決策將特定群體排除在優(yōu)質(zhì)服務(wù)或發(fā)展機會之外。這種歧視往往隱蔽于復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型之下，受害者難以察覺，更難以舉證，導(dǎo)致有的實質(zhì)上的社會不平等被技術(shù)外衣合法化。“信息繭房”與誘導(dǎo)沉迷，反映了算法不當(dāng)應(yīng)用對人類自主選擇能力的侵蝕。商業(yè)平臺為了吸引注意力，利用算法“輕推”甚至操縱用戶的認(rèn)知與行為。通過高頻次的精準(zhǔn)推送，算法構(gòu)建了用戶的決策架構(gòu)，利用人性的弱點如對即時滿足的渴望瓦解人的自律，讓用戶在不知不覺中喪失了信息選擇的主動權(quán)，被禁錮于同質(zhì)化的信息回音室中。這不僅導(dǎo)致認(rèn)知的狹隘化，還在更深層面上造成人的“客體化”——人不再是具有獨立思考能力的主體，而是變成各類互聯(lián)網(wǎng)平臺可預(yù)測、可操控的數(shù)據(jù)節(jié)點和流量資源。

因此，正確認(rèn)識和解決這些問題，必須上升到數(shù)字正義與人本主義的高度。算法不應(yīng)僅追求效率的最優(yōu)化，必須通過倫理嵌入與法律規(guī)制，防止技術(shù)對人的異化。我們需要警惕算法權(quán)力對個人尊嚴(yán)、自主選擇權(quán)和平等權(quán)的系統(tǒng)性侵害。

來源：求是網(wǎng)