馬克思科學(xué)技術(shù)觀的人本性發(fā)展
——推薦算法的反向推薦

陳國(guó)杰

(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)遼陽(yáng)分校 化工裝備學(xué)院，遼寧 遼陽(yáng) 111003)

作為當(dāng)下最火的人工智能的關(guān)鍵技術(shù)之一的算法，是指解題方案中準(zhǔn)確而完整的方法，是一系列解決復(fù)雜問(wèn)題的計(jì)算機(jī)指令，它可以被理解為一種黑箱操作策略機(jī)制：根據(jù)給定的輸入，系統(tǒng)自動(dòng)給出相應(yīng)的輸出。而推薦算法的背后機(jī)理是，利用用戶(hù)之前的行為，通過(guò)基本的數(shù)學(xué)算法，給用戶(hù)推薦個(gè)性化信息和東西。

經(jīng)過(guò)幾年的不斷發(fā)展與技術(shù)沉淀，推薦算法的功能日益強(qiáng)大和完善。目前主要流行的推薦算法有基于內(nèi)容的推薦算法、基于流行度的推薦算法、協(xié)同過(guò)濾算法、基于模型的推薦算法以及混合推薦算法等。[1]這些算法雖然工作機(jī)理有別，但都是為有個(gè)性化需求的客戶(hù)推薦幾乎“定制”化的內(nèi)容和產(chǎn)品：酷愛(ài)音樂(lè)、充滿(mǎn)文藝細(xì)胞的音樂(lè)發(fā)燒友，音樂(lè)軟件會(huì)為他推薦喜愛(ài)類(lèi)型的歌曲，包括所喜愛(ài)的偶像歌手；經(jīng)常逛淘寶網(wǎng)站的剁手黨，點(diǎn)開(kāi)“雙十一”優(yōu)惠活動(dòng)，里面推薦的全是心儀已久的漂亮衣服、鞋子；關(guān)心熱點(diǎn)新聞的人士在瀏覽各大社交平臺(tái)時(shí)，會(huì)看見(jiàn)平臺(tái)推薦的各種實(shí)時(shí)熱點(diǎn)新聞……基于各種類(lèi)型的推薦算法已經(jīng)對(duì)我們的生活產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。

但是，推薦算法作為當(dāng)下最流行的科學(xué)技術(shù)之一，也是一把雙刃劍，在給人們帶來(lái)搜索便利的同時(shí)，也帶來(lái)了新聞推薦的倫理風(fēng)險(xiǎn)、信息封閉以及隱私泄露問(wèn)題。人們往往只關(guān)注自己感興趣的內(nèi)容，而自動(dòng)忽略掉其他不相關(guān)的信息，這是一種信息獲取上的偏見(jiàn)。算法輸入數(shù)據(jù)的偏見(jiàn)直接導(dǎo)致算法輸出的偏見(jiàn)，長(zhǎng)此以往，人們的眼界和視野就會(huì)變得很狹隘，以致成為自己觀點(diǎn)的囚徒。

中國(guó)馬克思主義科學(xué)技術(shù)觀是以“科學(xué)技術(shù)動(dòng)力觀”為架構(gòu)，縱觀人類(lèi)文明發(fā)展史建立起來(lái)的；它全面、深刻地把社會(huì)價(jià)值和科學(xué)技術(shù)有效地結(jié)合起來(lái)，是唯物史觀的現(xiàn)代擴(kuò)展和延伸形式。[2]毛澤東的中國(guó)科學(xué)技術(shù)思想強(qiáng)調(diào)社會(huì)主義的建設(shè)離不開(kāi)無(wú)產(chǎn)階級(jí)龐大的理論與科技隊(duì)伍；鄧小平科學(xué)技術(shù)思想的理論核心是“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”；江澤民認(rèn)為人類(lèi)在21世紀(jì)面臨的一個(gè)重大問(wèn)題是解決科學(xué)技術(shù)的倫理問(wèn)題；胡錦濤指出要大力發(fā)展與民生相關(guān)的科學(xué)技術(shù)，堅(jiān)持技術(shù)發(fā)展要以人為本，不斷提高人們的科學(xué)文化素養(yǎng)；習(xí)近平在聯(lián)合國(guó)教科文組織總部的重要演講中強(qiáng)調(diào)讓科技為人類(lèi)造福，通過(guò)科技的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，使人們持續(xù)掌握更好的科技知識(shí)與技能。

中國(guó)馬克思主義科學(xué)技術(shù)觀的主要特征有：時(shí)代性、實(shí)踐性、創(chuàng)新性和人本性，其中的人本性強(qiáng)調(diào)的是科學(xué)技術(shù)必須要朝著為人民服務(wù)的方向發(fā)展，要造福于民、服務(wù)于人。

一、從科學(xué)技術(shù)的本質(zhì)角度談算法的本質(zhì)

科學(xué)技術(shù)是兩個(gè)既相互區(qū)別又互有聯(lián)系的概念，它們的共同點(diǎn)是都強(qiáng)調(diào)人與自然的關(guān)系，但是科學(xué)具有客觀性，更偏向于人與自然的理論關(guān)系；技術(shù)具有實(shí)踐性和主觀能動(dòng)性，更偏向于人與自然的實(shí)踐關(guān)系。

首先，算法思想來(lái)源于數(shù)學(xué)邏輯運(yùn)算的智慧，它的本質(zhì)是為解決實(shí)際問(wèn)題而設(shè)計(jì)出的一個(gè)合理方案，而數(shù)學(xué)運(yùn)算則是優(yōu)化此方案的最好手段。在解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)，往往要將問(wèn)題步驟化，然后著重每一步的方案設(shè)計(jì)，這就是計(jì)算機(jī)里面的程序化思想，算法與此種構(gòu)造極其相似。數(shù)學(xué)中的構(gòu)造性和存在性證明可以直接延伸到算法里面。其次，算法是歸納、演繹思維在實(shí)際中的具體應(yīng)用。舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，任何一個(gè)函數(shù)，如果預(yù)先知道其輸入、輸出以及函數(shù)表達(dá)式中的任意兩個(gè)，就可以求出第三個(gè)值。如果用x表示一個(gè)標(biāo)識(shí)圖片的數(shù)據(jù)，用f(x)表示圖片識(shí)別系統(tǒng)，那么對(duì)于任何一個(gè)輸入圖片，系統(tǒng)都會(huì)對(duì)其進(jìn)行識(shí)別。算法來(lái)源于物理世界，模仿人類(lèi)認(rèn)識(shí)自然的方式，轉(zhuǎn)而又用于改造世界。

從算法的本質(zhì)來(lái)看，它既符合科學(xué)的客觀性，又符合技術(shù)的能動(dòng)性和實(shí)踐性。因此，算法屬于一種科學(xué)技術(shù)。從馬克思主義辯證法的觀點(diǎn)來(lái)看，世界上一切事物的產(chǎn)生和發(fā)展都有好壞、正反兩面。科技如此，算法亦如此。在促進(jìn)社會(huì)不斷向前發(fā)展的同時(shí)，也會(huì)帶來(lái)負(fù)面影響。

二、馬克思科學(xué)技術(shù)觀的主要特征在推薦算法中的體現(xiàn)

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能時(shí)代，推薦算法技術(shù)的產(chǎn)生適逢其時(shí)，算法推薦在信息傳播中大顯神通。而作為人工智能的核心技術(shù)之一，推薦算法必然符合中國(guó)馬克思主義科學(xué)技術(shù)觀的主要特征。

(一)推薦算法的時(shí)代性

推薦算法的一大優(yōu)點(diǎn)是能夠根據(jù)不同人的興趣愛(ài)好和特征推薦相應(yīng)的個(gè)性化內(nèi)容，從而方便人們更好地獲取想要的信息。除此之外，推薦算法還可以根據(jù)同一個(gè)人在不同時(shí)期搜索的不同內(nèi)容進(jìn)行推薦的變更。

例如，在電影推薦軟件中，過(guò)去人們可能更多的喜愛(ài)動(dòng)作片和武俠片，那么軟件會(huì)盡量給客戶(hù)推薦此類(lèi)型的電影。但隨著社會(huì)的發(fā)展和人民生活水平的不斷提高，人們的興趣愛(ài)好隨之而變，在軟件中搜索的內(nèi)容自然發(fā)生改變，那么電影推薦軟件會(huì)根據(jù)客戶(hù)搜索數(shù)據(jù)的改變作出相應(yīng)的調(diào)整，可能更多的給客戶(hù)推薦愛(ài)情片或者其他類(lèi)型的電影。

在不同歷史時(shí)期，人們的觀點(diǎn)、興趣等的不同，導(dǎo)致推薦算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)發(fā)生改變，從而讓算法中的各部分加權(quán)值不同。推薦算法的發(fā)展不能單純放在某一時(shí)間段或者歷史時(shí)期來(lái)看，不同階段都會(huì)有新的思想和技術(shù)融于其中，這是算法發(fā)展過(guò)程中歷史性的體現(xiàn)。

(二)推薦算法的實(shí)踐性

算法分析之父高德納教授曾經(jīng)說(shuō)過(guò)：“沒(méi)有數(shù)據(jù)，算法將一文不值。”而數(shù)據(jù)來(lái)源于物理世界，來(lái)源于人們切實(shí)的搜索行為，數(shù)據(jù)的來(lái)源具有實(shí)踐性。人工智能先驅(qū)、斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授尼爾森教授說(shuō)：“算法來(lái)源于世界，轉(zhuǎn)而又塑造世界。”在經(jīng)過(guò)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練之后，算法能夠高效、準(zhǔn)確地去解決各種實(shí)際問(wèn)題，即算法最終也是要運(yùn)用到社會(huì)實(shí)踐中去的。這是推薦算法實(shí)踐性的體現(xiàn)。

(三)推薦算法的創(chuàng)新性

推薦算法起源很早，早在人工智能興起之前，就已經(jīng)被運(yùn)用于各種場(chǎng)合，有很多需求和應(yīng)用了。最開(kāi)始的推薦算法是基于內(nèi)容的推薦：運(yùn)用自然語(yǔ)言處理的相關(guān)知識(shí)，挖掘搜索信息的特征向量，從而獲得用戶(hù)的興趣偏好。這類(lèi)推薦算法可以找到不同用戶(hù)個(gè)性化的需求，且有較好的解釋性。基于內(nèi)容的推薦算法是根據(jù)商品的屬性進(jìn)行推薦，不存在商品的冷啟動(dòng)問(wèn)題，但是需要透徹的內(nèi)容分析，存在用戶(hù)的冷啟動(dòng)問(wèn)題，不能給用戶(hù)帶來(lái)驚喜，只是簡(jiǎn)單地推薦相似的商品。[3]

當(dāng)然，即便是最火爆的協(xié)同過(guò)濾推薦算法變革也在進(jìn)行中，在不遠(yuǎn)的將來(lái)也將面臨被取代的命運(yùn)。這是因?yàn)椋S著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，那些常用的、流行的算法會(huì)逐漸暴露出其本身的歷史局限性，使得它們無(wú)法很好地為用戶(hù)推薦最合適的商品。基于集成學(xué)習(xí)的推薦算法、基于矩陣分解的推薦算法以及基于深度學(xué)習(xí)的推薦算法等更優(yōu)秀的算法正應(yīng)運(yùn)而生，推薦算法上的創(chuàng)新也將一直進(jìn)行下去，沒(méi)有哪一種高級(jí)的推薦算法能夠永遠(yuǎn)處于統(tǒng)治地位，屹立不倒。不斷的創(chuàng)新是推薦算法越來(lái)越優(yōu)秀、推薦內(nèi)容越來(lái)越符合用戶(hù)要求的根本所在。

(四)推薦算法的人本性

優(yōu)秀的推薦算法能夠?yàn)榭蛻?hù)推薦合適的內(nèi)容或者產(chǎn)品，但是其推薦弊端也日益顯現(xiàn)。

1．用戶(hù)隱私問(wèn)題。推薦算法是基于用戶(hù)的各種搜索行為來(lái)獲取輸入用戶(hù)信息，比如用戶(hù)位置信息，用戶(hù)瀏覽歷史信息，搜索平臺(tái)上留存了大量用戶(hù)的隱私信息，這會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)信息泄露，讓用戶(hù)缺乏安全感，更有甚者會(huì)被不法分子利用。

2．輿論引導(dǎo)問(wèn)題。有些新聞媒體、不良企業(yè)惡意利用推薦算法，導(dǎo)致不良信息或者假新聞的傳播，惡意引導(dǎo)輿論，進(jìn)行非正當(dāng)營(yíng)銷(xiāo)。如果用戶(hù)經(jīng)常瀏覽這些不良或者暴力信息，推薦算法則會(huì)一直為該用戶(hù)推薦此類(lèi)負(fù)面新聞或者言論。

3．封閉式社交問(wèn)題。在推薦算法的作用下，每個(gè)人只能看到自己感興趣的內(nèi)容，對(duì)別的信息進(jìn)行自動(dòng)過(guò)濾和篩選，長(zhǎng)此以往，每個(gè)人都可能成為自己觀點(diǎn)的囚徒。用戶(hù)沉溺于推薦算法推薦的信息中無(wú)法自拔，以為自己所看到的信息就是這個(gè)世界的主流信息，殊不知，這只是算法為了迎合個(gè)人興趣而篩選出的信息。

推薦系統(tǒng)在信息過(guò)濾上確實(shí)是輕車(chē)熟路，能夠輕松地為用戶(hù)挖掘相關(guān)內(nèi)容，但這種推薦是一種正向推薦，類(lèi)似于自動(dòng)控制技術(shù)中的正反饋：用戶(hù)偏向?yàn)g覽正面信息，系統(tǒng)則為其推薦帶有正能量的內(nèi)容；若經(jīng)常搜索負(fù)面新聞，系統(tǒng)則為其推薦負(fù)能量的信息。久而久之，一方面導(dǎo)致用戶(hù)信息封閉，另一方面則讓不符合社會(huì)主義核心價(jià)值觀的不良信息大肆傳播，從而惡意引導(dǎo)輿論，造成社會(huì)恐慌，違背了算法服務(wù)于人們的初衷。在信息技術(shù)、人工智能技術(shù)高速發(fā)達(dá)的今天，為了讓推薦算法不偏離正途、迷失方向，更好地朝著為人民服務(wù)的方向發(fā)展，必須把好推薦算法“方向盤(pán)”，而這個(gè)方向盤(pán)就是社會(huì)主義核心價(jià)值觀，做到人工干預(yù)與技術(shù)相互配合，不能一味被技術(shù)綁架。為讓推薦算法能夠人本性地發(fā)展，我們創(chuàng)新性地提出了推薦算法的新應(yīng)用：反向推薦。

三、反向推薦

反向推薦系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別帶有負(fù)能量的信息，然后將同種類(lèi)型的正面信息反向推薦給用戶(hù)。反向推薦主要分三個(gè)步驟進(jìn)行：第一，將網(wǎng)絡(luò)上所有信息分類(lèi)，給每類(lèi)信息貼上標(biāo)簽，標(biāo)簽主要分為正面、負(fù)面兩大類(lèi)；第二，用推薦系統(tǒng)進(jìn)行推演，如果某用戶(hù)當(dāng)前瀏覽的信息正常，即不帶有負(fù)能量，則由推薦系統(tǒng)進(jìn)行正常推薦；第三，對(duì)特定信息進(jìn)行反向推薦，如果用戶(hù)瀏覽的信息帶有暴力、色情等反向信息，系統(tǒng)對(duì)此類(lèi)信息進(jìn)行反向推薦。

反向推薦通過(guò)引入?yún)?shù)控制，在不影響推薦結(jié)果正確性的前提下，有效降低了物品流行度對(duì)推薦結(jié)果的影響，提高了推薦的多樣性，不至于讓用戶(hù)限制在過(guò)往推薦的信息中無(wú)法自拔。同時(shí)，也降低了用戶(hù)隱私泄露。建立安全可靠的反向推薦算法模型，安全性好的推薦算法能夠遵守合法正當(dāng)?shù)脑瓌t來(lái)讀取、收集用戶(hù)數(shù)據(jù)。

反向推薦系統(tǒng)融入“人機(jī)合一”的內(nèi)容審查機(jī)制，技術(shù)審查人員能對(duì)各種信息進(jìn)行篩選、刪除，及時(shí)把優(yōu)質(zhì)內(nèi)容反饋給平臺(tái)或網(wǎng)站。一方面，高級(jí)算法工程師發(fā)揮著把關(guān)人的作用，在反向推薦的第一步中對(duì)信息進(jìn)行標(biāo)簽；另一方面，用戶(hù)也應(yīng)該用批判的眼光看待平臺(tái)推薦的信息，不斷提高自身的媒介素養(yǎng)，大力發(fā)揮人類(lèi)多元化、多維度的思維方式，學(xué)會(huì)主動(dòng)瀏覽多方面、多領(lǐng)域的知識(shí)，擴(kuò)展自己的視野，用一種包容開(kāi)放的觀點(diǎn)看待網(wǎng)絡(luò)世界和這個(gè)發(fā)達(dá)的信息時(shí)代。用戶(hù)也可以隨時(shí)給平臺(tái)提供反饋信息，讓算法研究人員及時(shí)改正算法的不足之處。[4]

四、結(jié)語(yǔ)

推薦算法作為一種信息挖掘與推薦技術(shù)，本身并不帶價(jià)值立場(chǎng)和道德立場(chǎng)，但是其使用者或多或少帶有一定的價(jià)值取向，其道德水準(zhǔn)與使用動(dòng)機(jī)決定了算法推薦的價(jià)值取向。這就要求算法推薦使用者特別是市場(chǎng)化傳播平臺(tái)要有價(jià)值自覺(jué)和責(zé)任擔(dān)當(dāng)，要對(duì)算法推薦的社會(huì)影響負(fù)責(zé)。而我們提出的反向推薦融入了人機(jī)合一的內(nèi)容審查機(jī)制，算法推薦就有了傳統(tǒng)把關(guān)人的監(jiān)管和限制，不會(huì)一直為社會(huì)大眾推薦反社會(huì)信息，引導(dǎo)了良好的社會(huì)輿論。技術(shù)承載著價(jià)值，利用算法處理和推薦信息，就要對(duì)信息內(nèi)容的社會(huì)影響負(fù)責(zé)。涉及的用戶(hù)規(guī)模越大，就越要注重社會(huì)責(zé)任。算法推薦使用者對(duì)自己推薦的信息內(nèi)容應(yīng)認(rèn)真把關(guān)，不能以犧牲導(dǎo)向?yàn)榇鷥r(jià)片面追求經(jīng)濟(jì)效益，也不能將把關(guān)程序全部交給機(jī)器。對(duì)于主流媒體和大型搜索網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，應(yīng)該時(shí)刻注重在推薦系統(tǒng)上的技術(shù)創(chuàng)新，保證推薦系統(tǒng)盡可能多的為社會(huì)傳播主流價(jià)值觀的信息，進(jìn)一步增強(qiáng)自身的傳播力、引導(dǎo)力、影響力、公信力。

中國(guó)馬克思主義科學(xué)技術(shù)觀不僅強(qiáng)調(diào)科技的創(chuàng)新，更強(qiáng)調(diào)科技發(fā)展要以人為本，要符合科技的人本性發(fā)展。[5]反向推薦能夠大范圍、精準(zhǔn)化地滿(mǎn)足用戶(hù)需求，特別是可以了解用戶(hù)的價(jià)值取向，從而實(shí)現(xiàn)社會(huì)主流價(jià)值觀的精準(zhǔn)、有效傳播。更關(guān)鍵的一點(diǎn)是，通過(guò)反向推薦機(jī)制，有效阻止了負(fù)面信息的推廣和惡意傳播。使用戶(hù)擺脫“觀點(diǎn)囚徒”的困境，也避免了由于信息推薦偏差帶來(lái)的價(jià)值觀偏差。反向推薦能更好服務(wù)于人，符合推薦算法的人本性發(fā)展。