劉瑞生

[提要]2020年，被困在“系統(tǒng)”中的外賣騎手，引發(fā)了一波社會對算法的批判。然而，作為計算機技術的核心，算法由來已久，為何突然站至“前臺”，成為被“清算”的對象？作為社會主體的人，又何以被困在算法“系統(tǒng)”中？究竟是人的受困，還是算法的受困？這究竟是一個什么“系統(tǒng)”？本文基于網絡社會“重構”傳播的視角，從“算法”“大數據”“平臺”等詞語入手，建設性地審視和批判算法背后的社會系統(tǒng)，并提出為算法解“困”的思路。

21世紀以來，人類社會不斷被技術加速嵌入，一系列與信息技術相關的專業(yè)性語詞接連流行，如數字時代、互聯網時代、大數據時代、智能時代等，技術以“關鍵詞”的方式形塑著社會文化“景觀”，也在重構著新聞傳播學的“圖譜”。2020年，將外賣騎手“困在”系統(tǒng)中的算法①，引發(fā)各界熱議，在公眾的視野里，“算法時代”或“算法社會”似乎驟然來臨。熱詞的背后，往往有著復雜的技術政治及社會文化意涵，我們不禁追問：今日“神通廣大”的算法，曾長期默默無聞地勞作于“地下”、服務于“幕后”，卻因何爆紅于“前臺”？算法究竟是什么？算法如何成為“困”人的系統(tǒng)？究竟是人的被“困”，還是算法的自“困”，抑或是二者的共同受“困”？

一、傳播“重構”與算法“嵌入”

算法，與其他信息科技語詞進入社會的路徑有些相似，均是在神話般的被吹捧后便遭到暴風雨般的批判。我們不能單向和孤立地看待算法及其引發(fā)的諸多問題，不妨換一個視角，在整個社會系統(tǒng)、傳播被技術“重構”的進程中辨析算法。

(一)元技術：傳播的數字化與算法的技術性

新世紀以來，不斷更迭的技術，成為推動這場傳播“革命”的主導力量。從表象來看，促發(fā)當下傳播變局的是“新媒體”，即互聯網以及移動互聯網?；ヂ摼W的出現有著復雜的因素，其關鍵的技術卻是數字技術。這場技術革命的本質是數字化傳播與計算機技術的迅猛發(fā)展[1](P.66)，數字技術成為“重構”傳播的主導力量。

“數字”之所以能夠成為“重構”傳播的技術基礎，在于其極簡性、轉化性、整合性和融合性。極簡者至強。借助計算機，數字技術(Digital Technology)通過二進制數字“0”和“1”這種最簡單的轉化、儲存、傳遞和還原，就可以“轉化”圖、文、聲、像等幾乎一切事物的存在方式。正是基于這種極簡性和轉化性，幾乎整個信息產業(yè)的所有軟硬件均架構于數字技術之上，數字技術不僅成為計算機與互聯網得以發(fā)展的結構性力量，也是推動媒介融合的元技術。

丹麥學者克勞斯·布魯恩·延森(Klaus Bruhn Jensen)將數字技術視為信息式(informative)或數字式(digital)的“元技術”，數字媒介則是基于元技術的元媒介。他認為，在物質基礎上，數字元技術與人的身體、大眾傳播的技術性生產手段完全不同，它具有極強的整合性，“數字計算機不僅復制了先前所有的表征與交流媒介的特征，而且將它們重新整合于一個統(tǒng)一的軟硬件物理平臺上?！盵2](P.73)

數字技術的整合性，也使得各種媒介的融合獲得可能并成為一種趨勢。隨之，“數字”“數字化”等詞語開始成為一種社會現象，“數字性”(digitality)狀態(tài)被用來指代那些計算機化的現象、媒介和環(huán)境，也用來指代計算機時代的環(huán)境和生活本身。[3](P.1-8)

技術層面的算法由來已久，它是一個與數字息息相關的專業(yè)術語，即通過一系列步驟，用輸入的數據得到輸出的結果。但在漫長的歷史中，算法一直作為數學定義而存在。而今天的算法，在技術意義上則被計算機所定義，主要是指以計算機為載體，通過二進制位運算機制設計程序來實現解決問題的方案。在1950年馮·諾依曼發(fā)明了歸并排序之后，算法才開始在現代科學計算領域發(fā)揮重要作用，發(fā)展出了多種算法，并廣泛應用于多種途徑。[4](P.132)隨著計算機和互聯網的普及，算法已經成為“計算機科學的基礎，是這個領域研究的核心”[5](P.12)。

算法，作為計算機時代的技術內核，不管是過去、現在，還是將來，都是社會數字化進程中的基礎性“后臺”技術。

(二)互聯網：全球傳播重構與算法的實踐性

“數字媒介孕育了獨具特色的元傳播類型，它重構了傳播的形式、內容和功能。”[2](P.89)數字技術對于傳播最大的影響，是讓互聯網的搭建成為可能，全球出現了一個在基因上完全不同于傳統(tǒng)媒介的“新媒介”。

互聯網雛形源于1960年代美國出于冷戰(zhàn)軍事目的研發(fā)的阿帕網，但互聯網一詞的勃興則始于1990年代。在一系列網絡技術取得突破性進展與應用試水后，商業(yè)化、私有化促進了互聯網應用的不斷推陳出新，造就了現代互聯網[6]。在戰(zhàn)略、技術、政策尤其是資本推動下，互聯網發(fā)展速度極快。1995年，全球互聯網用戶僅有1600萬，覆蓋率0.4%；截至2021底，全球互聯網用戶總數達到52.51億，覆蓋率達到66.2%。②從1995年至2022年，全球互聯網用戶增長了327倍。如果說數字技術在本體層面“重構”傳播與社會，那么互聯網則是傳播“重構”的物質性基礎設施?；ヂ摼W基于數字的易通性與網絡的連接性，在現實社會與大眾傳播之外，生成了一種基于數字節(jié)點的全新的傳播結構。這種數字化的傳播網絡重構了社會關系。

從媒體融合的視角看，主導互聯網傳播格局的從一開始就不是傳統(tǒng)主流媒體，而是被技術與風險投資“加持”的高科技公司，它們沖在前沿主導著互聯網的擴張，并不斷推出搜索引擎、網絡新聞、即時通信、電子商務、網絡視頻、社交網絡等新應用，不斷滲透、延展至社會。在科技商業(yè)公司的狂飆突進中，算法不再局限于后臺的技術存在，它開始在與用戶需求和社會生活的對接中嵌入實踐。例如1997年由拉里·佩奇開發(fā)的谷歌專有的網頁排名(PageRank)，就是一種搜索算法。伴隨著網絡的社會化，算法的技術體系進入百花齊放式的發(fā)展，各種推薦算法系統(tǒng)與應用對接。算法開始超越純技術的意涵而實踐性日益增強。

(三)大數據：傳播的精準化與算法的社會性

在算法之前，火爆的另一個關鍵詞是“大數據”。2013年，《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書帶來了一場大數據的信息風暴③，隨后大數據產業(yè)鏈迅猛發(fā)展。問題是數據早已存在，為什么變成了大數據？大數據究竟是指什么？

從人類歷史上看，數據是一個與算法共存已久的專業(yè)技術性詞語，很早就有關于人口普查的記錄及數據利用。計算機出現之后，算法在數據處理方面的效能開始展現，大數據卻是互聯網發(fā)展到一定階段才出現的。最初，大數據(Big Data)一詞僅指數字時代產生的大量數據。隨著互聯網的普及，用戶越來越多，上網時間越來越長，由用戶生產的數據量越來越大，其中絕大多數以非結構化數據的形式存在，這正是用戶每天上網產生的“小數據”的匯流。因此，從大數據的本質來看，大數據主要是用戶“生產”的各種活動的數據化記錄，行為主體(例如人)在進行各類活動(生活、工作、娛樂)時的行為、偏好等痕跡被業(yè)務系統(tǒng)(或互聯網、物聯網等)記錄在各個服務器里。[7](P.3-8)

從數字社會的角度看，互聯網就是一個龐大的數據網絡系統(tǒng)?；ヂ摼W是一個由電路、電子管和數據包構成的全球網絡，連接著數十億的計算設備以及使用這些設備的人。它提供一個龐大的、復雜的，并且總在增長和擴張的用于信息分享的基礎設施。[3](P.4-10)外賣騎手之所以被困在“系統(tǒng)”中，一個根本的原因是其接單、送單的整個勞動過程和行為軌跡都被簡單地轉化為一種數字化存在。有學者提出，從大數據的本體論而言，大數據讓世界變成了一個數據化的世界，數據因此成為世界的本質，我們當今生存在一個“萬物皆數”的世界。[8]“我們每天大部分都生活在這里，這個地方叫做數字世界。這里沒有原子占據空間，而是由數位構成。”[9](P.7)

算法和數據是一種相互依存的關系。計算機程序本質上就是算法，而數據是算法的操作對象。與傳統(tǒng)數據的高成本相比，大數據獲取成本極低，幾乎是免費的，且具有巨大的商業(yè)價值。由于大數據多為復雜的非結構性數據，需要更為復雜的算法進行處理，數據越重要、越復雜、量越大，算法也就越有意義。

大數據讓算法應運而興，這就容易理解，算法為什么是在大數據時代突然成為一種最重要的原料甚至是生產資料，幾乎所有數據的價值均要依靠算法才能變現。更為重要的是，在數據化的世界、數據化的行為、數據化的表達、數據化的關系中，在人與社會各種關系的數據的喂養(yǎng)下，智能算法開始進入各行各業(yè)而社會性日增。

(四)平臺：傳播的社會化與算法的文化性

平臺，今天已深度“嵌入”我們的生活。數字平臺、互聯網平臺、行業(yè)平臺、平臺媒體、平臺社會，這些對于平臺的修飾性語詞或者以平臺作為修飾的語詞，均指向無處不在的平臺。平臺也是一個經過流變的“關鍵詞”。

作為一個互聯網行業(yè)用語，平臺(platform)最早是在web1.0時代微軟公司用來指稱其視窗操作系統(tǒng)(Microsoft System)界面。[10]在經歷了21世紀初的經濟泡沫大批互聯網公司紛紛倒閉之后，商業(yè)話語出現了強調用戶參與的web2.0概念。2005年，數字出版商蒂姆·奧萊利(Tim O’Reilly)在提出web2.0概念時，則將web2.0視為“以互聯網為平臺的計算機行業(yè)的一場商業(yè)革命，其中最主要的規(guī)則是：構建應用程序，利用網絡效應，讓更多的人使用它們變得更好。”[11]這種以用戶為中心、倡導用戶分享理念的應用，徹底打破了傳播格局。最明顯的變化是自媒體崛起，Facebook(2004年)、YouTube(2005年)、Twitter(2006年)等一系列社交媒體出現并迅速爆紅，門戶的中心格局被社交媒體再中心化，圈層化傳播成為主流，新聞媒體的地位被進一步消解。在媒體融合路徑上，平臺完全超越媒體，平臺型新聞媒體只是被整合入平臺?；谇楦小⑸?、娛樂、休閑、商業(yè)的話語在平臺大行其道，所謂“后真相”的非理性傳播盛行。

從社會結構來看，傳播關系被網絡化的社交關系重新建構。全球演變?yōu)橐粋€巨大的社交化平臺，節(jié)點化的用戶之間的數字關系成為最重要的社會關系和傳播關系。各個行業(yè)紛紛轉向平臺，社會與互聯網親密連接。社會網絡化對社會既有的行業(yè)開始產生影響，基于平臺傳播的新的社會關系和生產關系逐漸生成，用戶生產內容，情感勞動、數據勞動、產銷、直播帶貨等新型勞動崛起。

在平臺發(fā)展的過程中，算法在不斷成長。首先，隨著平臺嵌入政治、經濟、文化、新聞、社會等各領域，算法作為底層技術不斷得到發(fā)展和優(yōu)化。其次，在平臺最激烈的“用戶爭奪戰(zhàn)”中，算法成為平臺拓展用戶、增強用戶黏性的利器，誰的算法技術強，就有可能通過更精準的“讀心”“讀腦”，從而采取更為“親近”的手段“拉攏”甚至“引誘”用戶。算法在平臺海量的用戶數據的喂養(yǎng)下，對于“人”的行為、性格、心理、情感、需求的分析更加全面、深入和精準，逐漸趨向智能化，基于算法個性推薦的應用成為平臺標配。

在平臺社會化的過程中，算法不僅對平臺基礎設施形成了的技術內核性的“嵌入”，也大大超越技術和應用實踐，尤其是基于智能推薦算法的傳播與社會文化生活不斷融合，算法文化效應不斷外溢。

二、算法的“受困”與數字“異化”

伴隨著數字技術引發(fā)的傳播“重構”，作為后臺技術的算法迅速蛻變?yōu)橐环N遍在的“嵌入文化”和隱蔽的“操作系統(tǒng)”。因為遍在，延展的算法變得日益強大而模糊；因為隱蔽，內卷的算法變得愈發(fā)詭秘而泛化。人們對于算法的認知頗為矛盾：一方面，它給我們帶來了很多便利和新鮮感，讓我們更接近自己的需求，人們似乎對算法日益熟悉而親近；另一方面，它又不斷引發(fā)各種問題和風險，算法黑箱、算法偏見、算法失范導致算法“異化”，人們又感覺算法陌生而疏離。算法似乎也被困在一個“系統(tǒng)”里而無法“自拔”。

(一)技術“迷思”與算法“祛魅”

在算法、大數據等諸多語詞的流行中會出現兩種話語，正如加拿大學者文森特·莫斯可(Vincent Mosco)所提出的技術迷思，一種是商業(yè)主義或樂觀技術決定論的烏托邦話語，另一種則是民粹主義或悲觀技術決定論的反烏托邦話語。這兩種單向度的話語均以一種非黑即白的二分法思維造成對復雜技術例如算法的簡單認知。④

在審視尤其是批判算法時，一個最簡單但也是最模糊的問題是，我們批判的算法究竟是什么？一個從“舊”的冷技術術語流變?yōu)樾碌臒嵛幕Z詞的過程，亦是算法向社會、經濟、文化、政治等領域擴散的過程，這深刻反映了實踐性讓作為技術的算法具有了極為復雜的向度。數字本位必然導致算法成為數字社會中一個具有高黏性的鏈接要素。其迅速拓展的外延，則讓算法變成了一個正在無所不裝的“筐”。在批判算法的時候，極容易陷入泛化，需要注意的是，今日之算法已非昨日之算法，此算法可能已非彼算法。

作為技術層面的算法，其本質不過是通過數字化程序不斷優(yōu)化處理步驟，以盡可能精準地實現設定任務，優(yōu)化、精準永遠是算法追求的目標，這種基于科學技術邏輯的自我演進過程是復雜的。今天，從科學技術的角度看，算法已經成為門檻較高、構成復雜的計算機科學的重要構成部分，并在不斷“成長”，也是門外人難以知曉的“黑箱”性存在。對于作為平臺應用層面的算法尤其是個性推薦算法，必然嵌入了平臺的價值導向，平臺的指令、目的決定著算法的價值與屬性。算法難以“逃脫”平臺的操控。

從萬物皆數的本體出發(fā)，從某種意義上說，算法則是數字社會的方法論。由于算法對于社會的“嵌入”，作為社會實踐的算法，則與社會系統(tǒng)連接的黏度越來越高，被社會化為文化規(guī)則、政治規(guī)則、經濟規(guī)則、社會規(guī)則、勞動規(guī)則。社會系統(tǒng)復雜的因素會經由算法得到放大，造成算法歧視、算法偏見、算法文化與算法政治的泛化。

作為一種文化，往往蘊含人們豐富的主觀想象。值得關注的是，目前關于算法的反思與批判，科學界的話語不多，這可能是其對于算法的研究更多是基于科學層面的；而關于算法的反思與批判話語，多來自人文社會科學，這可能是一種對于算法文化的反思，或是對算法的文化批判。而在現代社會的加速系統(tǒng)中，這種想象難免夾雜著人們的焦慮，也因基于個體以及單個平臺的體驗而存在很大的局限性。例如，人們憂慮的“信息繭房”效應，它來自美國學者桑斯坦(Cass R.Sunstein)的研究，但其原意主要是出于對信息過濾技術有可能破壞社會“協(xié)商民主”的擔憂而批判性提出的假說，并未得到有效驗證[12]。另一個關于算法負面效應的概念“過濾氣泡”，最早由互聯網觀察家帕里澤(Eli Pariser)提出，主要指基于算法的搜索引擎為用戶打造了一個信息隔離墻，該概念提出后盡管受到西方學者關注，但也遭到不少質疑[13](P.4-5)。

實際上，從經驗研究的角度看，諸如“信息繭房”“過濾氣泡”等關于推薦算法和搜索引擎算法的負面效應，更多是作為假設而提出，在個案層面上雖然能得到一些支持，但在總體層面上的有效科學驗證尚不充分。因此，認識和批判算法，特別要注意具體面向。只有厘清面向，才可能發(fā)掘算法文化的修飾語背后的諸多力量和因素。厘清向度看算法，當下依然在數字技術“重構”傳播的社會中成長的算法，無論是正面效應或負面效應，可能還沒有人們所想象得那么強。

(二)技術的進階與算法“受困”

近年來，仍然在迅速成長的算法，經歷了神話的破滅而陷入被批判清算的“困境”之中。而實際上，無論是“困”人的算法系統(tǒng)，還是被“困”的算法，均反映出算法的局限性。

從技術的維度來看，算法的發(fā)展，有著自己的進化邏輯。作為一種正處于發(fā)展之中的技術，沒有局限性，算法就不可能進階。綜觀算法的本質就是通過不斷地程序優(yōu)化以解決問題，就是需要不斷在突破“困境”中發(fā)展。作為技術，算法一直處于不斷優(yōu)化的進程中。

算法目前尚處于技術快速發(fā)展期，在很多方面仍然存在技術的局限性，這也是技術進化的應有之義。例如，關于網絡內容識別的算法就是一個不斷發(fā)展的技術，目前語音識別、圖片識別的精確度盡管很高，但在視頻內容的識別上還存在很多亟待突破的技術?！敖袢疹^條”在遭遇整頓后于2018年開始大規(guī)模招收內容審核編輯，建立了一支超過萬人的國內最大審核編輯團隊，負責審核平臺內容是否違規(guī)[14]，這表明在網絡內容識別的精準度上，基于算法的智能識別無法離開人工把關。算法在與數據的親密關系中不斷成長，但也必然受到數據的限制。例如，在受“困”于系統(tǒng)的外賣騎手中，算法對于外賣小哥送餐路線的計算仍然不夠精準，這在一定程度上是由于數據的不夠全面。再如，近年來，西方學者非常關注機器算法廣泛存在的性別、種族偏見或歧視問題。有學者2015年發(fā)現微軟、IBM、Megvii開發(fā)的三種商用面部識別技術對于白人男性的識別結果非常完美，而識別面部深色皮膚的女性時識錯率約35%[15]?；跉v史的招聘實踐和申請人數據的亞馬遜招聘算法存在性別偏見[16]。而產生所謂算法歧視或偏見的原因，很大程度上是目前的大型數據集(large data sets)中現存數據的偏向問題。

算法并非無根之木，無論是數據還是應用，均來源于現實社會以及人們或平臺的需求，因此，算法必然受制于平臺社會這個大系統(tǒng)。例如，廣被詬病的網絡仇恨、低俗等違規(guī)違法信息的泛濫，多是由用戶自己生產并傳播的，其根源并不在算法。基于算法的技術審核與過濾可以進行規(guī)制，但推薦算法也可以根據平臺的尺度向對這些內容感興趣的用戶進行推送，過濾的精確度取決于算法，但尺度卻取決于平臺。研究也表明，算法偏見與歧視所產生的根源即產生數據的人類社會現存的歧視。如美國紐約大學的AI Now研究所在2019年發(fā)布的《偏見系統(tǒng)：人工智能中的性別、種族和權力》報告中指出的，不應該將群體多樣性和人工智能的偏見問題分開來考慮，因為它們是同一問題的兩個方面[17]。也正如美國學者喬伊·利西·蘭金(Joy Lisi Rankin)所說：“這個不平等的社會充斥著種族主義和性別歧視，所以即使計算機編程人員心存善念，算法也會有偏見和歧視……它們只會反映和放大世界上更大的偏見。”[16]此外，在平臺崛起成為社會基礎設施的當下，關于平臺的屬性，有學者提出了信息資本主義、平臺資本主義、數字殖民等問題，其背后是資本和商業(yè)價值的導向問題。例如關于低俗內容的把關問題，算法主要遵守平臺的尺度設定指令，但如何在規(guī)制松緊和吸引眼球之間操控尺度，那就是以流量為王的平臺的商業(yè)隱私與機密了。

如汪丁丁所言：“技術的本質，與制度的本質類似，因有強烈的路徑依賴性而常將人類‘鎖入’既有的技術路徑或制度路徑。”[18](P.2-8)由于算法對于社會的滲透的廣泛性大大超越了一般的制度，尤其是被金融資本主義加持后，這種“鎖入”效應就更加明顯。資本主義主導的平臺公司，通過技術和資本的聯姻，一方面大大促進了平臺的大發(fā)展、促進了算法對于社會的快速“嵌入”，但另一方面也賦予了算法在實踐應用層面的價值導向。

(三)社會“重構”與算法“異化”

近兩年，關于算法與人工智能等技術對人與社會的負面影響，受到了來自哲學、法學、新聞傳播學領域學者的關注，他們采用“異化”的視角批判算法?！爱惢?Alienation)雖然其詞源歷史悠久，但卻因馬克思《1844年經濟學哲學手稿》中的異化勞動而成名，之后隨著社會語境的變遷而被諸多西方學者不斷注入新的意涵，至今已經成為一個沒有明確定義，但卻有著復雜內涵的詞語。我們又如何在當前的社會語境中，審視算法異化的新意涵？

關于算法的社會權力研究是中外社會科學界關注的一個重點問題。英國期刊《信息傳播與社會》在2017年以“算法的社會權力”為主題刊發(fā)了一期特刊⑤。國內學者喻國明等提出算法即權力，“人工智能的技術本質是算法，而算法的社會本質則是一種權力?！盵19]

進一步來講，有學者認為這種算法嵌入的“新權力”會帶來異化風險，應重視算法媒體的權力異化風險，“算法權力作為一種能夠實現資源配置的新興社會力量，由于傳統(tǒng)公私法律二元框架規(guī)制能力的不足，可能會造成信息霸權與沖擊媒體公共性的異化風險?！盵20]還有學者認為在人工智能時代，基于海量數據運算配置社會資源的算法成為一種新興的技術權力，通過其機器優(yōu)勢、架構優(yōu)勢和嵌入優(yōu)勢，在商業(yè)領域和公權力運行形成了跨越性與隔離性的異化，且缺乏有效規(guī)制。[21]

算法本質上是一種最優(yōu)化的信息識別及篩選策略，算法應用必然涉及評價與資源的分配，并對決策產生影響。在數字技術重構傳播的當下，算法日益成為一種數字社會的方法論，其必然會對社會權力的運行機制產生影響。但對于這種新權力的異化風險，尚需更細致地探討。也正如學者所言，在人類處于一個大規(guī)?！霸u分社會”的初始階段，盡管算法可能加劇了現有法律和其他規(guī)則的轉變，但從商業(yè)和公共管理的邏輯出發(fā)，廣泛采用評分機制是更好的策略，不僅有助于將更多細節(jié)行為納入管理，還可以為進一步優(yōu)化法律和平臺成文規(guī)則提供數據支撐，為算法權力提供更多可應用的場景[22]。

關于“異化”，盡管詞義復雜，但“廣泛地感到人與社會產生疏離”是其“主軸概念”。正如雷蒙·威廉斯(Raymond Williams)在《關鍵詞：文化與社會的詞匯》中所說，“Alienation一詞是現在語言中最難定義的一個詞?！瓘腶lienation現代用法的范圍與使用頻率來看，這個詞及其特殊的意義很明顯提供了我們廣泛且重要的經驗去描述或詮釋疏離的意涵?！盵23](P.50-55)在一個新的數字社會與現實社會“互嵌”的語境下，人們普遍感到由技術中介帶來的疏離感日益增強。包括信息繭房、過濾氣泡等形象化的語詞之所以被關注，很大程度上也正是由于算法等技術在親近人的同時，產生了一種對人的束縛，讓人感到疏離。從本質上看，這是一種數字技術的新異化。如藍江認為：“我們的生存越來越被數據和算法所穿透”，人們成為了“被數據所穿透的工具人”，“這種算法治理和數字圖繪的方式……可以精準定位每一個個體的習性和傾向”，[25]從而使個體在經濟上、政治上的進一步被引導和控制產生可能，最終導致人的數字異化。但實際上，這種被控制的異化，在現代社會系統(tǒng)中一直存在，只是算法強化了這種異化的“技術”含量，增強了技術的“異化”效果。

近幾年“異化”一詞的火爆與德國批判學者哈特穆特·羅薩(Hartmut Rosa)的《新異化的誕生：社會加速批判理論大綱》一書有關，他提出基于科技進步加速、社會變遷加速、生活步調加速的社會加速造就了現代生活大規(guī)模的新的異化形式，具體表現在空間、物、行動、時間、自我五個方面，并對這些進行了描述和反思⑥。在社會系統(tǒng)的加速方面，科技進步扮演了重要角色，國內不少學者基于“加速理論”討論智能、算法的異化，例如孫偉平認為算法、智能等尚未成熟的革命性、顛覆性技術，它在深刻改變和塑造人與社會的同時，也在分裂出自己的對立面，發(fā)展成為一種新的外在的異己力量，人正在淪為智能社會系統(tǒng)的“附庸”和“奴隸”。[25]

“加速理論”確實提供了一個技術對整個社會系統(tǒng)的影響的視角，但從歷史來看，加速本來也就是人類社會進步的應有之義，人類社會尤其是資本主義社會出現后，這五個方面便一直在不停地處于加速之中，只是數字技術的加速器效應似乎更加明顯。

有學者認識到智能算法所帶來的社會關系和勞動的異化。如全燕認為算法傳播產生算法歧視、算法透明度問題、傳播“仿真”問題三大異化風險，而創(chuàng)造數據資本的傳播勞動亦產生異化[26]。還有學者提出，人工智能技術異化是馬克思主義異化理論的當代表現形式，隨著人工智能技術的發(fā)展，加深了人的自我異化危機，導致人類的主體性危機以及人類交往的異化形態(tài)[27]。

總體而言，關于算法的異化，更多的討論是在算法從技術到社會及文化層面延展的過程中對人的疏離、對社會的“脫嵌”的風險的批判。而“技術異化”一直是科學技術哲學中頗有爭議的問題，早就有學者提出反對西方學者把現代文明社會中諸種社會病歸咎于技術并冠之以“技術異化”的觀點，并認為“技術異化”實質上是一種社會異化，是由一定的社會建制造成的，其根源不在技術本身，而在于特定時期技術所處的社會背景[28]。

如果僅僅把算法作為一種技術，我們不能將所有的問題都歸咎于算法；但當算法作為一種數字社會中的結構性存在時，在批判算法的時候同樣需要重視其所在的特定社會制度。算法異化，在很大程度上是其依存的平臺結構性特征所導致的。正如何塞·范·迪克(José van Dijck)指出：“平臺既不是中立的，也不是無價值的建構，它們的架構中內嵌著特定的規(guī)范和價值?！盵29]關于平臺資本主義、數據殖民等研究是在平臺的資本主義經濟基礎之上展開的。英國學者尼克·庫爾德利(Nick Couldry)提出數據殖民，他認為數據殖民主義是21世紀獨具特色的新殖民主義形式，就是將歷史殖民主義的掠取行徑與抽象的計算方式結合在一起，個人的日常生活被視作數據資源，這實際是新的“計算社會性”(computed sociality)的結果。[30]在資本主義的新階段，算法成為數據殖民的“幫兇”。

的確，從全球平臺圖景看，新的信息資本主義階段是無法回避的結構性問題。無論在全球還是我國，都出現了少數巨型平臺，它們擁有超大規(guī)模的用戶，并通過集聚效應，不斷向其他行業(yè)擴散，成為數字時代社會生態(tài)系統(tǒng)中的“巨無霸”。這些超級平臺一方面因為擁有超大規(guī)模用戶，極容易向其他行業(yè)滲透，覆蓋領域極為廣泛，幾乎已經成為數字社會生態(tài)系統(tǒng)中的基礎結構設施而具有一定的公共性；但另一方面，由于這些超級平臺過于龐大，其壟斷性和商業(yè)性大大消解了平臺的公共性。造成的后果就是，在“資本與技術”聯姻下，全球出現了前所未有的跨國性跨行業(yè)的壟斷性平臺，在全球不斷引發(fā)新問題。

馬克思所說的勞動異化以及勞動者的異化，實質上都是資本主義的生產方式所導致的異化。從全球來看，作為現代社會以來的在全球居統(tǒng)治地位的主流經濟基礎，資本主義生產方式及其生產關系，以及在此基礎上的政治文化，在短時期內是無法擺脫的現實。

有研究認為，算法技術開始重新定義西方的選舉政治，“算法空戰(zhàn)”成為2020年美國大選的重要形式，特朗普團隊和拜登團隊紛紛向臉書投入巨額政治廣告費，運用智能算法對選民展開精準動員，大有取代傳統(tǒng)選舉動員方式之勢，這嚴重挑戰(zhàn)著西方選舉民主的內涵和根基，導致西方選舉正在走向某種形式的異化。[31]實際上，資本操控的選舉一直都是被異化的選舉。無論是在廣播時代、電視時代、互聯網時代、社交媒體時代，通過媒體動員選民都是西方選舉的重要策略和技術手段，且一直隨著傳媒技術的發(fā)展而更新，精準干預也始終是選舉動員追求的目標。在這種意義上，此種選舉異化，是一直存在的；只不過，當下算法導致的“選舉瞄準”能夠更加精準對個人實施私人定制的動員策略，為選舉異化增加了新鮮度。

近年來興起的情感勞動、數字勞動等勞動異化問題，如算法所導致的平臺對外賣騎手的“勞動壓榨”，其本質均是在資本或商業(yè)導向的新的生產的方式上產生的。諸多“新異化”從本質上并無太多新的意涵，但確實有很多新的形式和語境。通過異化這種“語詞”開展算法的批判，警惕算法的一些負面影響在社會層面的“嵌入”，是有意義的。

三、網絡社會與算法“解困”

審視新世紀以來諸多信息技術語詞，它們似乎在短短的“歷史”中經歷了“突變”，不同身份的闡釋者在不同的語境中使用這些語詞時，其所指稱的對象往往并不清晰甚至是混淆的，在反思與批判算法的話語中，這種現象尤為明顯。在算法等相關的關鍵詞的流變過程中，有兩個特點。第一是這些詞所指涉的內涵與外延出現了拓展和漂移，導致算法并無固定含義。正如德國學者科塞雷克(Reinhart Koselleck)在《歷史性基礎概念：德國政治-社會語言歷史辭典》中所揭橥的概念史研究的旨趣：概念即歷史，但新詞語未必能表達舊事物，同一詞語所指涉的內涵也可能大相徑庭，因為在漫長的歷史發(fā)展過程中，概念摻雜了不同時代背景下詮釋者的社會經驗，也因此具有了歷史性的內涵。因此，概念史研究離不開社會史的支撐。這也派生出了概念史研究的一個重要原則：不能用后來的術語和概念來詮釋先前的事物。[32]

另一個則是，盡管今日之算法于昨日之算法已大相徑庭，但這些關鍵詞流變的路徑卻極為相似，而且關系緊密，串聯在一起則勾畫出一個新的孕育共同特質雛形的大“系統(tǒng)”。審視算法異化等問題，其實無法孤立地從算法來解決，而是需要在這個大的“系統(tǒng)”中來考量。

(一)網絡社會語境與算法破繭

無論是為人解困，還是為算法解困，無法脫離網絡社會這個“系統(tǒng)”，這是一個人類社會發(fā)展新階段的總體特征。丹尼爾·貝爾(Daniel Bell)在《后工業(yè)社會的來臨》1999年版序言中就已經提到了算法在后工業(yè)社會中的重要地位。關于技術與智能技術，他寫道：“大多數人認為技術就是機器；基于工業(yè)社會的機械技術，這種理解是合理的。然而，隨著電腦輔助設計在制造業(yè)的擴展以及通信系統(tǒng)的合并，‘智能技術’(以數學和語言學為基礎)走向前沿，在‘高新科技’的應用中使用算法(決策規(guī)則)、程序設計(軟件)以及虛擬模式?！盵33](P.11-12)“后工業(yè)社會的基礎設施則是通信工具：電纜、寬帶、數字電視、光纖網絡、傳真、電子郵件、綜合服務數位網(把數據、文本、語音、音響和圖像結合在單一信道內)。現在我們發(fā)明了互聯網和萬維網，在不到5年內，它們的增長速度是通信史上前所未有的。這些技術形成一個復雜的適應系統(tǒng)，構成電子化的全球經濟的基礎。”[33](P.12)這兩段話強調后工業(yè)社會實質就是信息社會、數字社會，在這個新的社會階段，數字平臺就是基礎設施，而算法等技術就是一種規(guī)則。

曼紐爾·卡斯特(Manuel Castells)的“信息時代三部曲”并沒有直接提到算法，但他宣告了信息技術革命給人類社會帶來的，不僅僅是在不同層面看到的各種具體事物的變化，更重要的是人類社會已經形成了一種新的社會形態(tài)——網絡社會。在網絡社會中，社會的組織形式，人們的行為方式、思維方式和工作方式，以及社會的權力結構和時空狀態(tài)，都已經發(fā)生了總體變遷，并且形成了以“社會生活信息化”“經濟政治網絡化變遷”為主要內容的網絡社會的理論。在《網絡社會的崛起》開篇，卡斯特指出：“公元兩千年將屆之際，一些具有歷史意義的事件轉化了人類生活的社會圖景。以信息技術為中心的技術革命，正在加速重造社會的物質基礎?！盵34](P.1)

這為我們認識算法提供了社會基礎和理論視角。網絡社會的新時代，某種意義上說，就是“新媒體”時代，無論從全球來看，還是中國接入國際互聯網開始，二十多年來，信息技術驅動的新媒體異軍突起、高歌猛進，造就了一個崛起的網絡社會。從傳播的角度而言，一場數字技術推動的人、行為、物、觀念都在一種新的傳播關系中被重構，并獲得新的表現方式，與數字、數據相伴而生的算法也就伴隨這個“重構”的過程加速“嵌入”社會。換句話說，在數字社會中，數字數據是本體，而算法技術就是方法論，這是一個新的社會階段的總體特征。

(二)中國社會語境與算法解困

技術熱詞的背后是文化制度意涵。中國有著與西方不同的制度、文化，中國的互聯網發(fā)展、數字社會的發(fā)展與美國以及歐洲的路徑有著很大差異，在其中成長起來的算法自然也有著中國社會的獨特意涵，因此在觀照算法時，我們要避免單向思維，要有整體觀。例如，“今日頭條”的智能推薦算法雖然有代表性，但并不是中國各大數據平臺算法的全部，也不是“今日頭條”數字技術的全部，我們應該放眼于更豐富的算法實踐，既研究其出現的問題，也要研究其積極作用。

社會主義制度是算法在中國的制度語境。平臺資本主義是西方學者主要基于美國平臺和西方理論的重要概念，近年來，國內學者開始關注平臺研究。有學者在一個關于阿里巴巴的個案研究中提到，“平臺研究成為科學和人文學科研究者的新陣地……卻常常局限于西方語境”。[35]此言可謂一語中的，中國的算法的平臺性依賴，也有著與平臺資本主義不一樣的路徑，應該看到，我國的互聯網基礎設施的發(fā)展，從一開始就是政府主導的結果，因此，除了大的商業(yè)平臺，我們也應看到很多行業(yè)平臺是具有一定公共性的。巨型平臺的商業(yè)價值導向也受到政府監(jiān)管、主流價值觀等多種張力的抑制。如何進一步發(fā)展其公共性，甚至增強商業(yè)平臺的公共性，這需要賦予算法更多的社會責任，甚至為算法注入新的規(guī)則。

2020年11月，國家市場監(jiān)管總局就《關于平臺經濟領域反壟斷指南(征求意見稿)》公開征求意見⑦，關于平臺壟斷的討論也在輿論場中掀起熱潮。2021年4月，國家市場監(jiān)管總局對阿里巴巴處以高達182.28億元的重罰⑧。我國的社會制度，在反平臺壟斷方面是有著較強的糾偏能力的；在公共性與商業(yè)性的沖突中，平臺治理的張力也有相當的彈性。

特別值得關注的是，卡斯特所提出的信息主義，正是希望依據信息技術革命給社會生活帶來的深刻變遷，能夠向新自由主義和社會民主主義提出尖銳挑戰(zhàn)。它不僅反對新自由主義單純強調經濟全球化的主張，也反對社會民主主義維護民族國家社會福利政策的立場。當然，無論是當年的馬克思，還是當代的卡斯特、丹尼爾·貝爾，他們以深刻的洞察力預見了一種新的社會形態(tài)，但他們都缺乏中國的語境。如何打造平臺社會主義這個“系統(tǒng)”，為解困算法提供了中國視角。

(三)用戶主體語境與算法建設

建設更好的算法，一個關鍵的問題是要增強用戶的主體性。平臺主宰的算法自然以商業(yè)價值為主要導向，而增加用戶的權重，有消解其商業(yè)導向的可能性。

首先，可以考慮增加數據建設中的用戶主體性，即確立用戶在大數據時代的經濟主體權益。從本質的歸屬上，大數據主要是針對用戶的；在具體層面的歸屬上，雖然在技術上很難認定分割，但卻不可回避。有研究表明，數字平臺與用戶之間實際上存在基于數據權益的經濟關系。主張借鑒“數據作為勞動”模式(DaL)的思路，要求平臺應向用戶支付數據收入。關于具體支付方式，應根據我國的社會主義經濟基礎，將目前國有控股大數據交易所的收益以集體轉移支付的方式反哺社會[36]。確立用戶在大數據時代的經濟主體權益，這是很重要的一個環(huán)節(jié)，目前我國大多網絡用戶對于數據缺乏主體意識，這不利于數據的健康發(fā)展。只有明確了用戶數據的所有權，他們才會更積極地維護保護自己的數據，算法的數據之源也可能得到優(yōu)化。

其次，提高算法建設中的用戶主體性。以智能推薦算法為例，目前今日頭條等個性化內容智能推薦，多是預先選擇個性化，即是完全由算法生成的個性化內容，通常沒有用戶的主動選擇參與[37]。如果將算法分開來看的，盡管在純技術的程序層面，用戶可能無法參與，但是在一些可見性的規(guī)則設計尤其是關于價值導向方面的權重，用戶是可以參與協(xié)商的。

最后，應特別重視數字倫理建設中的用戶主體性。目前開始有學者研究算法程序員的算法倫理，這種嘗試是非常有意義上的。不過，當下的算法倫理并非某一個人或某一個平臺的，也不是一個具體的專業(yè)操守，而可能是一個更加系統(tǒng)的數字倫理，在這方面需要多方合力。

為算法解困，首先需要破除技術烏托邦或反技術烏托邦的單一定式，將算法作為我們的朋友，一個和人類社會一樣的并不完美的朋友去共同成長。如藍江所言：應該將數字技術革命帶來的翻天覆地的變化看成一種生存方式的變革，而不能簡單地將人類的生存與數字化和算法、智能等技術對立，馬克思已經深刻地意識到這一點，在這個意義上，馬克思看到了資本主義工業(yè)化發(fā)展帶來的陰暗面和異化，也看到了資本主義產生的狂飆猛進的生產力[24]。

盤點當下的算法“異化”風險，可能是個環(huán)環(huán)相扣的“連鎖反應”，也可能是步步相關的“進階測試”。問題是，算法之后，下一個是誰？

注釋：

①相關報道參見：賴祐萱《外賣騎手，困在系統(tǒng)里》，載于《人物》2020年第9期。

②統(tǒng)計數據來源參見：Internet World Stats “WORLD INTERNET USAGE AND POPULATION STATISTICS 2022 Year-Q1 Estimates”，https：//internetworldstats.com/stats.htm，互聯網使用情況和世界人口統(tǒng)計估計截至2022年1月31日。

③關于“大數據的推介話語”可參見：[英]維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼斯·庫克耶《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕、周濤譯，杭州：浙江人民出版社，2013年，第1-20頁。

④關于“技術迷思的本質”的相關觀點可參見：[加拿大]文森特·莫斯可《數字化崇拜：迷思、權力與賽博空間》，黃典林譯，北京：北京大學出版社，2010年，第10-27頁。

⑤參見：D.Beer. “The Social Power of Algorithms”，InInformation，Communication&Society，Vol.20，No.1，2017.

⑥參見：[德]哈特穆特·羅薩《新異化的誕生：社會加速批判理論大綱》，鄭作彧譯，上海：上海人民出版社，2018年，第116頁-143頁。

⑦ 參見：《市場監(jiān)管總局關于〈關于平臺經濟領域的反壟斷指南(征求意見稿)〉公開征求意見的公告》，國家市場監(jiān)督管理總局網站，https://www.samr.gov.cn/hd/zjdc/202011/t20201109_323234.html，2020年11月10日。

⑧參見：《市場監(jiān)管總局依法對阿里巴巴集團控股有限公司在中國境內網絡零售平臺服務市場實施“二選一”壟斷行為作出行政處罰》，國家市場監(jiān)督管理總局網站，https://www.samr.gov.cn/xw/zj/202104/t20210410_327702.html，2021年4月10日。