读者变为用户，别掉进算法的“陷阱”(3)

　　算法技能开拓的本意，是精准匹配用户本性化需要，低落用户面临海量信息筛选内容的难度，提高分发效率。但不行否定，太过依赖算法也导致用户自主性的偏离、助长惰性；太过依赖数据，导致用户放弃思考自主权，退化审美感觉力。文艺产物有别于一般信息，假如算法设计人员、工程师缺乏足够的审美判定、人文素养和专业常识，很大概形成数据成见。

　　用户是算法对网络文艺产物智能预判、内容出产、营销刊行的低级数据提供者，而且在不绝优化、练习算法模子的进程中起到至关重要的浸染。“用户画像”是通过内容试探用户乐趣，吸引用户耗费时间利用平台内容，收集用户信息。在信息有限时，也就是算法还不相识用户时，算法推送的内容与用户本性需求不匹配，甚至分发一些低俗内容，此时用户的抉择至关重要。拒绝点击欣赏寓目，一段时间后算法会逐渐较为精确地绘制出真实的“用户画像”，做到精确的代价匹配。反之，假如用户对低级推荐照单全收，那么不只算法失去精确性，用户也将在大量无效的内容中耗损时间和精神，倒霉于用户对网络内容的有效利用。换一个角度来说，在算法没有足够用户数据时，所推送的内容是极具诱导性的，以浮夸语言吸引用户眼球的“标题党”“蹭热度”的无关内容都大概推送给用户，假如不相识算礼貌律，很容易被卷入无效的内容洪水。

　　在人工智能流传中，备受存眷的算法“黑箱”，是指因为语言和技能门槛高，算法的运行逻辑过于巨大并难于表明。其原因主要是在海量数据输入系统后，不绝镶嵌叠加，形成似乎人类大脑巨大的神经系统。跟着用户需求的增加，呆板进修水平加深，算法模子与数据迭代，其庞洪水平不绝进级，形成算法的未知和难明。有专家预测，在将来的数据时代，人类将成为庞大数据系统中的一个微小芯片，可是这个庞大的数据系统没人相识。人类对算法“黑箱”的未知和惊骇，首先源于人类自身，基础上需要设计者和用户两方面都要有充实而精确的数据，以此才气完成对模子的不绝优化和调校。

　　另外，值得留意的是，算法在技能上的数据导向基础上是成本好处的导向。算法将用户转化为数据和字符，重复尝试、分类、比拟，虽标榜满意用户需求，但在重复的“协同过滤”推荐中，用户成了强化过滤气泡、信息茧房、认知窄化、数字鸿沟的合谋者。算法一直试图相识人，人也需要看清算法背后的技能、成本“陷阱”。

　　互联网时代，网络文艺作为文化艺术产物，已经成为用户自我表达和展示的重要出口，也是用户参加世界的重要方法。以色列学者尤瓦尔·赫拉利将数据化将来世界的座右铭描写为，“假如你体验到了什么，就记录下来。假如你记录下了什么，就上传。假如你上传了什么，就分享”。在庞大的数据系统中，小我私家对艺术、世界、人类的感觉和体验，将被充军于数据系统。通过信息分享和数据互换作为代价判定的尺度，是对人类主体性的充军。反观传统文艺阅读浏览，存眷读者心田的艺术体验，以此为基本思考人类，摸索和领略世界。因此，网络文艺时代，在记录、分享、上传的技能操纵中，从头确认小我私家心田体验的代价和重要性，才不至于在数据系统中迷失人的主体代价。

　　有学者预测，21世纪的数据主义大概从以工钱中心走向以数据为中心，“把人推到一边”。那么，人工智能与算法不只重构流传图景，也在通过整合伙源与干系，重塑人们对世界的认知。算法时代，方才重获主体性的文艺用户，好像又面对被困于智能数据系统的危险。固然卸载应用、“取关”创作者、切换渠道场景，也不失为用户的一种选择，可是对付网络文艺用户来说，基础上需要的是深入认识算法系统，才气有效晋升网络文艺的利用体验，在人机协同、人与技能配合进化成长中，敦促人类文化艺术的繁荣成长。如此来看，对网络和技能时代用户的小我私家体验、人文精力，用户在文艺创作与流传中的浸染等思考，或者能为人类面临科技成长，保持主体职位，提供某种反思的偏向与路径。