中山大学操晓春:算法塑造偏好,推荐系统已深刻改变信息分发

摘要:算法为各行各业带来了无限可能,然而我们也时常被“困”:“信息茧房”困住了屏幕前的人,“大数据杀熟”困住了钱包,送餐系统困住了骑手,AIGC(生成式人工智能)又带来了新“困境”。

算法为各行各业带来了无限可能,然而我们也时常被“困”:“信息茧房”困住了屏幕前的人,“大数据杀熟”困住了钱包,送餐系统困住了骑手,AIGC(生成式人工智能)又带来了新“困境”。

11月底,国家网信办等四部门联合开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动,进一步深化互联网信息服务算法综合治理。南方都市报、南都大数据研究院即日起推出系列访谈报道,专访算法领域的实践者、研究者,描摹发展现状,考量应用实效,研判问题风险,探索长效治理,助力塑造更加健康、透明和公平的算法生态环境,推动算法技术发展秉持科技伦理,向上、向善。

系列访谈第1期,专访中山大学网络空间安全学院院长、教授操晓春,立足算法的基本原理和运作方式,透视其在现代社会中的应用与价值。

近年来,平台推荐算法深刻改变了互联网信息内容的供给方式,并引发了关于“技术是否需要有价值观”的讨论。要回答这一问题,必须先知道,究竟什么是算法?它是如何影响生产生活的?中山大学网络空间安全学院院长、教授操晓春将算法定义为“一系列明确的指令,是解决问题的方法和步骤”。

操晓春认为,平台呈现内容所运用的“推荐系统”可以说是现代算法应用中最具代表性或者不可或缺的场景之一。推荐系统背后的算法已经深刻改变了信息分发的逻辑、消费者的行为模式以及互联网平台的商业运作方式,对弘扬社会主义核心价值观、数字经济发展和用户体验产生了至关重要的影响。

01

算法决定信息以何种叙述方式呈现

南都:能否用通俗易懂的语言解释什么是算法?

操晓春通俗来讲,算法就是一系列明确的指令,是解决问题的方法和步骤。算法指引计算机处理数据,提取并聚合有价值的信息,自主完成或辅助人们完成特定任务。以大家每天浏览网络资讯、观看推荐视频、网购心仪商品为例,大家可能认为是自己在决定看什么、听什么、选什么,但其实这些内容的呈现背后是推荐算法在悄然运作。推荐算法很大程度上决定了哪些信息以何种叙述方式呈现,可以潜移默化塑造我们的偏好,影响我们的知识结构、决策方式等。算法广泛存在,譬如语音导航、智能客服、辅助驾驶等新兴应用都有不同的算法在后台支撑。

南都:当前在算法领域有哪些创新或技术突破?

操晓春随着数据和算力飞速发展,算法领域迎来了前所未有的创新和突破,一些重大的进展包括:

一是多模态基础大模型。以GPT4V为代表的多模态基础大模型使得机器能通过多种方式与人们交互,输入从ChatGPT这种单模态语言数据拓展为多模态,可以创作、答问、推理、编程等,极大提升了在教育、金融、社交等领域的应用。

二是强化学习与无人智能。强化学习让算法通过与环境互动,不断调整优化策略,学会在复杂环境中自主决策。如无人机无人车等,能够自主感知、识别障碍和目标,规划最佳任务路线,这都得益于强化学习算法的进步。

三是量子算法与计算革命。量子计算利用量子力学特性,在很多问题上能够实现对传统计算机算法的指数级加速。量子算法虽然还处于早期阶段,但在密码学、生命科学等高复杂性领域展现出了巨大潜力。

算法为创新驱动战略注入新的活力。加强对算法的研发和应用,将是国家安全、科学发现、产业升级、城市治理的战略抓手。

02

“推荐系统”已深刻改变信息分发逻辑

南都:算法已在哪些具体的场景中得到应用?能否举例说明?

操晓春每个人都无时无刻不在生产数据,这些数据可以被各种智能终端、便携式或可穿戴设备收集,经算法挖掘利用,支撑众多应用场景。比如:

医疗智能诊断。算法可以分析大量医学影像数据,辅助医生识别早期肿瘤、心脏病变等,提高诊断效率。可穿戴健康设备广泛收集心率、睡眠、运动等数据,可提供个性化健康建议,预防健康风险。金融风控评估。算法在金融领域广泛应用,极大提高了信用评估和风险控制的效率。通过分析用户的收支情况,算法能够生成精准的信用评分,帮助金融机构快速评估财务风险。社交内容推送。当你打开短视频平台等应用时,首页似乎总能看到你当下感兴趣的内容。这其实是算法在分析点赞、评论、逗留时间等行为化数据后推荐的个性化内容。电商动态定价。电商平台会通过算法分析市场供需、库存成本、用户行为等,动态调整商品价格和折扣力度,提高交易效率。这部分运用在现实中还需要提高警惕,强化监管,避免大数据“杀熟”等问题。

总体而言,算法在各行各业无处不在,使个人生活更便捷,为经济发展创造了巨大空间。

南都:这些场景中,最具代表性的或者最不可或缺的算法应用场景是什么?为什么是它?

操晓春平台呈现内容所运用的“推荐系统”应该算是现代算法应用中最具代表性或者不可或缺的场景之一。推荐系统背后的算法已经深刻改变了信息分发的逻辑、消费者的行为模式以及互联网平台的商业运作方式,对弘扬社会主义核心价值观、数字经济发展和用户体验产生了至关重要的影响。

一是优化信息获取效率:推荐系统通过深入分析用户的行为、兴趣和偏好,精准推送与用户相关的个性化内容,大幅提升了信息获取的效率。不仅为用户节省了时间,也显著提高了互联网平台的服务能力。

二是驱动平台商业模式发展:推荐系统已成为互联网平台商业模式的核心驱动力。通过将用户与商品或服务进行高效匹配,推荐系统能够显著提升转化率和用户黏性。

三是推动内容创作生态发展:推荐系统为内容创作者提供了更多曝光机会,使优质内容能够精准触达目标用户。这种机制激励了更多创作者投入优质内容的生产,进一步丰富了内容生态,构建了良性循环的创作和传播环境。

推荐系统几乎覆盖了所有与信息匹配和个性化服务相关的领域,不仅满足了多样化需求,还在提升用户满意度和平台商业效益方面扮演了不可或缺的角色,推动了数字产业的快速发展。

03

AI是通过算法迈向智能的技术体系

南都:发展至今,算法在互联网生态中扮演什么角色?给我们的社会、经济、文化等方面带来哪些积极影响?

操晓春算法是互联网平台的核心驱动力,是“引擎”和“大脑”,其作用主要体现在三方面。第一,算法处理海量数据,将用户需求与平台资源高效匹配,例如搜索算法在一秒内对千亿条信息进行排序,返回用户需求的结果。第二,算法优化决策流程,大幅提高了平台的运行效率,降本增效。第三,算法实现个性化服务,根据用户行为和兴趣提供定制化推荐,提升用户体验。

算法之所以如此重要,有两大原因。一是互联网的数据规模巨大且复杂,人工处理已无法满足需求,需要设计算法以极高的速度和精度从中提炼出关键价值。二是算法具有动态学习和自适应能力,可以随用户需求和市场环境不断优化,使平台在竞争中始终保持灵敏性和前瞻性。

算法的积极影响不仅体现在技术层面,更广泛地推动了社会、经济和文化的进步。在社会层面,算法推动了公共服务的智能化,比如智慧城市中交通信号的优化管理以及突发事件的快速响应机制。在经济层面,算法驱动了数字经济的发展,为电商、共享经济等新业态提供了技术支撑,同时创造了大量就业机会,带动了产业升级。在文化层面,算法促进了文化内容的传播与创新,让更多优秀创作者的作品能够快速触达用户,极大丰富了人们学习与休闲方式。

因此,算法不仅是互联网平台运作的核心技术,还通过数据赋能推动了社会治理的智能化、经济运行的高效化,以及文化传播的多样化,为智能时代的繁荣发展奠定了坚实基础。

南都:从大数据到人工智能,算法AI之间有哪些关联性又有哪些侧重点?

操晓春人工智能(AI)和算法之间既密切相关,又各有侧重。从数据中学习智能,需要依靠AI算法,因此AI算法是AI应用系统的核心组成部分,是实现智能的技术手段。从这个意义上讲,实现AI的算法是算法的一种。

算法本质上是解决具体问题的一组规则或指令,传统算法通常由人类根据预定义的逻辑编写,适用于明确场景。它的特点是执行效率高,但适应性有限,难以应对变化的环境或复杂的任务。AI则尝试通过算法从数据和环境中学习解决问题的规则,模拟和扩展人类智能。通过深度学习等技术,AI逐渐能够在海量数据中自主发现知识和规律,无需人工设定具体规则。例如,AI通过在驾驶数据的训练,并与实际环境交互,学会识别复杂的道路场景并实时作出决策,这种能力远超传统算法的范畴。

AI的核心优势还在于其学习和推理能力。它能够动态优化自身,不断适应新环境,完成高度复杂的任务。例如,在医疗影像诊断中,AI通过自主学习,可以逐步提高对疾病特征的识别准确率,而传统算法无法有效应对病变类型的多样性。

总体上,算法是实现AI的技术手段,而AI是通过算法迈向模拟人类智能的一种技术体系。AI的自主学习特性使其能够应对复杂动态环境,是区别于传统算法的重要标志。

操晓春,中山大学网络空间安全学院院长、教授。主要从事人工智能基础研究和网络空间内容安全应用研究。作为项目负责人主持了科技创新2030“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金重点项目等10余项,获国家发明专利20余项、美国发明专利2项,在人工智能与网络空间安全交叉领域突破数项关键技术,被国家相关重要部门应用。

出品:南都大数据研究院

采写:南都记者 张雨亭

设计:罗锐 尹洁琳

来源:南方都市报一点号

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