算法异化

❶ 什么是算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

❷ 关于java新闻网站的算法

（一） 算法伦理的研究
1.算法内涵界定。算法源于数学，但现代算法又远远不止于传统数学的计算范畴。算法多被理解为是计算机用于解决问题的程序或步骤，是现代人工智能系统的运行支柱。《计算主义：一种新的世界观》(李建会等，2012)中将算法定义为能行的方法，在外界的常识性理解中所谓算法就是能感受到的一套运算规则，这个规则的特点在于运算时间的有限性、计算步骤的有穷性、输入结果的确切性,它是机械步骤或能行可算计程序。该定义点明了算法应具备的两个基本属性——有限性与有穷性。《用计算的观点看世界》( 郦全民，2016) 则从信息传播的角度解读算法，认为算法实质上是信息处理方法。
2.算法伦理研究
伦理关乎道德价值真理及其判断。存在于自然界、社会中的人，其行为应遵循一定的伦理道德规范。伦理的效应要导向善。伦理道德关注对个体存在的尊重、个体的自由、公平正义以及组织团体的延续与发展等问题。在一定程度上可以说，当今的人类社会已经不能脱离智能算法系统而运行了。
算法无时无处不在对世界产生影响，因而算法也会必然的触碰到伦理道德。和鸿鹏（2017）已指出，算法系统在人类社会生活中的广泛应用，会陷入诸多如人类面临且无法回避的伦理两难选择困境之中。而当算法与伦理发生关联时，学界一般认为会引出职业伦理和技术伦理两种伦理问题。
职业伦理主要与算法系统的开发者有关，指开发者是带有个性价值观、伦理道德观去研发算法系统的行为体，因而算法系统一开始便会掺杂着设计人主观性的伦理道德观。设计者出于何种目的开发某算法系统、面对不同问题设计者持有的伦理道德态度，这些都会在算法系统的运行中得到体现。
技术伦理是算法系统在一定意义上可称之为一种科学技术，这种技术自身及其运作结果都会负载着伦理价值。其实在一些情况下，职业伦理与技术伦理之间并没有很明确的界别，关于这一点，刘则渊跟王国豫已做过论述。
本文将主要从技术伦理的角度对算法关涉伦理这一问题尝试做深入研究。
（二）网络新闻传播的算法伦理研究
算法与技术的融合不断英语于网络新闻传播领域中，从数据新闻到机器写作，从算法推送到舆情到分析，国内新闻传媒领域的机器新闻和相关研究逐渐发展，金兼斌在《机器新闻写作:一场正在发生的革命》(2014)，作者较早的将眼光聚焦于基于算法的新闻内容生产和编辑。认为在自动化新闻生产大发展的前提下，诸如新闻生产或分发中劳动密集型的基础性工作与环节都将被技术取代。张超、钟新在《从比特到人工智能:数字新闻生产的算法转向》(2017) 认为算法正在从比特形式走向人工智能阶段，这种转向使得数字新闻与传统新闻的边界进一步明晰，促使数字新闻生产也产生了变革。胡万鹏在《智能算法推荐的伦理风险及防范策略》中总结了从算法推送方面：针对新闻的价值观所受到的负面影响；以及新闻的公共性、客观性和真实性受到的削弱进行分析；从受众方面：将具体对信息茧房现象以及受众的知情权和被遗忘权展开探讨；从社会影响方面,则针对社会群体、社会公共领域和社会文化所受到的消极影响展开论述。
根据以上文献的梳理可以看出，国内目前对网络新闻传播的算法伦理研究主要集中在新闻业态算法伦理失范的相关问题，因为与其他失范问题相比，这是比较容易发现的。但目前关于网络新闻传播的算法伦理的国内研究还存在不足：国内算法伦理和网络新闻传播算法伦理的研究还是在起步阶段，比较成熟的系统性研究还未出现；关于算法开发人员和平台的责任机制的研究都比较薄弱，总上所述，算法推送新闻的伦理问题研究是有必要继续加强的。
2.新闻推荐算法的兴起、发展与原理
2.1 新闻推荐算法的兴起
随着计算机技术的信息处理的维度越来越高，信息处理的能力不断提升，算法技术可以从大数据中筛选出用户最关心最感兴趣的信息，改变了原有的新闻信息传播方式，重塑了新的媒介生态和传播格局。
但反过来看，在人人都能生产信息的背景下，信息的生产、传播和反馈的速度都是呈几何倍数增长，用户面对的信息越来越多。由于设备的局限性和信息海量，用户无法集中注意力看自己感兴趣的内容，也无法及时抓取对自己有用的信息，于是出现了“注意力经济”。美国经济学家迈克尔·戈德海伯（1997）认为，当今社会是一个信息极大丰富甚至泛滥的社会，而互联网的出现，加快了这一进程，信息非但不是稀缺资源，相反是过剩的。相对于过剩的信息，只有一种资源是稀缺的，那就是人们的注意力。换句话说，信息不能够一味追求量，还要有价值，价值就在于用户对信息的注意力，谁获得了用户的注意力就可以有市场的发展空间，通过“贩卖”用户的注意力能够使新媒体聚合平台获得利润，维持发展。再加上现在生活节奏越来越快，人们对信息获取的量和效率要求提高，不想把时间浪费在自己不感兴趣的信息，从而用户获取信息的“个性化”特征变得明显起来。
基于此背景下，算法推送新闻的传播机制应运而生，用户不需要特意搜索自己需要的信息，而是海量的信息会自行“找到”用户，为用户节省搜索时间之余，又能做到真正为用户提供有用的信息。
2.2新闻推荐算法的发展现状
算法推荐是依据用户数据为用户推荐特定领域的信息，根据受众使用反馈不断修正并完善推荐方案。目前主要有两类新闻机构使用算法推送，其一是新型的互联网新闻聚合类平台，国内主要是以今日头条和一点资讯等算法类平台为代表，在我国新闻客户端市场上拥有极高的占有率。张一鸣创建今日头条是依靠大数据和算法为用户推荐信息，提供连接人与信息的服务，算法会以关键词等元素判断用户的兴趣爱好，从全网抓取内容实现个性化推荐。国外则是以Facebook、Instagram等平台为代表，这些APP都是通过算法挖掘用户的数据，以用户个性化需求为导向对用户进行新闻推送。另一种则是专业新闻生产的传统媒体，为积极应对新闻市场的竞争和提高技术水平而转型到新闻全媒体平台，如国内的“人民日报”等，国外利用算法推送向用户推送新闻的传统媒体则有美国的美联社、华盛顿邮报和英国的BBC等,他们利用算法监督受众的数量还有阅读行为，使他们的新闻报道能够更加受受众的喜欢，增加用户的粘性。
2.2 新闻推荐算法的原理
2.2.1 新闻推荐算法的基本要素
算法推送有三个基本要素，分别是用户、内容和算法。用户是算法推送系统的服务对象，对用户的理解和认知越是透彻，内容分法的准确性和有效性就越准确。内容是算法推送系统的基本生产资料，对多种形式内通的分析、组织、储存和分发都需要科学的手段与方法。算法是算法推送技术上的支持，也是最核心的。系统中大量用户与海量的信息是无法自行匹配的，需要推送算法把用户和内容连接起来，在用户和内容之间发挥桥梁作用，高效把合适的内容推荐给合适的用户。
2.2.2 新闻推荐算法的基本原理
算法推送的出现需要具备两个条件：足够的信息源和精确的算法框架。其中，算法的内容生产源与信息分发最终效果密切相关：是否有足够多的信息可供抓取与信息是否有足够的品质令用户满意都将对信息的传播效果产生影响。与此同时，分发环节也在向前追溯，改变着整个传播的生态。目前，国内新闻传播领域所使用的算法推送主要有三大类——协同过滤推送、基于内容推送和关联规则推送。
协同过滤推送分为基于用户的协同过滤和基于模型的协同过滤。前者主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出相似用户喜欢的新闻文章类别，并预测目标用户对该文章的喜欢程度，就可以将其他文章推荐给用户；后者和前者是类似的，区别在此时转向找到文章和文章之间的相似度，只有找到了目标用户对某类文章的喜爱程度，那么我们就可以对相似度高的类似文章进行预测，将喜爱程度相当的相似文章推荐给用户。因此，前者利用用户历史数据在整个用户数据库中寻找相似的推送文章进行推荐，后者通过用户历史数据构造预测模型，再通过模型进行预测并推送。
基于内容的推送即根据用户历史进行文本信息特征抽取、过滤，生成模型，向用户推荐与历史项目内容相似的信息。它的优点之一就是解决了协同过滤中数据稀少时无法准确判断分发的问题。但如果长期只根据用户历史数据推荐信息，会造成过度个性化，容易形成“信息茧房”。
关联规则推送就是基于用户历史数据挖掘用户数据背后的关联，以分析用户的潜在需求，向用户推荐其可能感兴趣的信息。基于该算法的信息推荐流程主要分为两个步骤，第一步是根据当前用户阅读过的感兴趣的内容，通过规则推导出用户还没有阅读过的可能感兴趣的内容；第二是根据规则的重要程度，对内容排序并展现给用户。关联规则推送的效果依赖规则的数量和质量，但随着规则数量的增多，对系统的要求也会提高。
2.2.3 算法推送的实现流程
在信息过载的时代，同一个新闻选题有很多同质化的报道，因此分发前需要对新闻内容进行消重，消重后的新闻内容便等待推送，此时的推送有三个类别：启动推送、扩大推送和限制推送。
第一类是启动推送，先对用户精准推送，即将其订阅账号的更新内容第一时间向用户推荐；然后根据用户的历史浏览数据，把相似的文本特征归类后推送给其他用户；最后是给关注用户的相似人群进行推荐。第二类扩大推送是指对于某个点击率、阅读时长都明显高于平均水平的新闻内容，系统会将它自动筛选出来，并向更多的人进行推荐。但在扩大推荐的过程中，系统会依据用户的反馈进行调整。第三为限制推送，指某个点击率、阅读时长都明显低于平均水平的新闻内容，会被系统自动筛选出来，遏制推送，这样的内容会被缩小推荐范围。

3. “今日头条”新闻推荐算法分析
“今日头条”是国内一款资讯类的媒体聚合平台，每天有超过1.2亿人使用。从“你关心的，才是头条！”到如今的“信息创造价值！”，产品slogan的变化也意味着今日头条正逐渐摆脱以往单一、粗暴的流量思维，而开始注重人与信息的连接，在促进信息高效、精准传播的同时注重正确的价值引导。
在2018年初，“今日头条”的资深算法架构师曹欢欢博士在一场分享交流会上公开了其算法运行原理。在他的叙述中，非常详细地介绍了“今日头条”的算法推荐系统概述以及算法推荐系统的操作原理。

3.1.1-1 曹欢欢博士的今日头条算法建模
上图用数学形式化的方法去描述“今日头条”的算法推送，实际上就是一个能够得出用户对内容满意程度的函数：即y为用户对内容的满意度，Xi,Xc,Xu分别是今日头条公开的算法推送的三个维度：Xi是用户，包括用户的性别、年龄、职业和兴趣标签，还有其他算法模型刻画的隐形用户偏好等；Xc是环境，这也是移动互联网时代新闻推送的特点，由于用户随时随地在不停移动，移动终端也在移动，用户在不同的工作场合、旅行等场景信息推送偏好也会不同；Xu是内容，今日头条本身就是信息聚合类平台，平台上涵盖各种不同形式的内容。本章将以该函数为基础，逐一分析今日头条的推荐算法。
3.1 推荐维度之一：内容分析
内容分析原指第二次世界大战期间，传播学家拉斯韦尔等研究学家组织了“战士通讯研究”的工作，以德国公开出版的战时报纸为分析研究对象，弄清报纸内容本质性的事实和趋势，揭示隐含的隐性情报内容，获取了许多军情机密情报并且对事态发展作出情报预测。在“今日头条”中，内容分析则是对文章、视频内容提取关键要素，通过对文本、视频标题关键字进行语义识别，给内容进行分类。“今日头条”的推送系统是典型的层次化文本分类算法，来帮助每篇新闻找到合适的分类，比如：第一大分类是政治、科技、财经、娱乐、体育等，体育类可以下分篮球、足球、网球等，足球又可以下分中国足球和国际足球，中国足球最后下分为甲、中超、国家队等。这一步是对文章进行对这个工作主要目的是对文章进行分类，方便以后对客户推荐。
想要内容分析实现效果，则需要海量的内容信息给算法系统提供有效的筛选和分类。“今日头条”既然是依赖于算法推送新闻，那它背后的数据库必然是强大的，“网页蜘蛛”和“头条号”就是支撑今日头条平台消息来源的重要渠道，其消息来源极其丰富，何时何地有何新鲜事，都能高效率抓取信息。
第一个消息来源的渠道是“网页蜘蛛”，“网页蜘蛛”又叫网页爬虫，头条使用的就是搜索引擎爬虫叫“Bytespider”。它能按照一定的规则，自动爬行抓取互联网的信息或脚本，就像蜘蛛通过蛛网进行捕食，当发现新的信息资源，蜘蛛会立刻出动抓取信息内容并将其收入自己的数据库中。和微信的垂直搜索不同，Bytespider是能够抓取全网内容的全新搜索引擎，因此“今日头条”的搜索引擎功能很全面，搜索的资源很广，资源包容性极高。
Bytespider信息抓取的基本流程如下：首先是网页抓取。Bytespider顺着网页中的超链接，从这个网站爬到另一个网站，通过超链接分析连续访问抓取更多网页。被抓取的网页被称之为网页快照。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。第二步是处理网页。搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引库和索引。其他还包括消除重复网页、判断网页类型、分析超链接、计算网页的重要度、丰富度等。第三步提供检索服务。用户输入关键词进行检索，搜索引擎从索引数据库中找到匹配该关键词的网页，为了用户便于判断，除了网页标题和URL外，还会提供一段来自网页的摘要以及其他信息。
第二个消息来源渠道是“头条号”。与“今日头条”不同，它是今日头条针对媒体、国家机构、企业以及自媒体推出的专业信息发布平台。致力于帮助生产者在移动互联网上高效率地获得更多的曝光和关注。简单来说头条号是媒体在上面撰写并发布文章、视频后，会在今日头条（包括今日头条极速版）平台展示。通过头条号后台，媒体可以看到具体文章推荐量、阅读量、粉丝阅读量、评论量、转发量和收藏量，最后通过这些可以量化的用户阅读行为的反馈，算法系统进一步对目标用户进行内容推荐。
3.2 推荐维度之二：用户分析
用户分析通过提取用户的有效数据，如用户经常浏览的文字类型、经常搜索的关键字、注册时登记信息的内容等，算法系统可以将每个用户的浏览记录、浏览时间、留言、评论和转发等行为进行关键字提取，最终形成用户画像，以便之后对用户进行文章和视频的精准推送。举个例子，给喜欢阅读“体育”的用户标上“体育”标签；给喜欢“娱乐”的用户标上“娱乐”的标签，这一步的作用是给用户的兴趣进行建模，包括用户对文章和视频的全局热度、分类热度，主题热度，以及关键词热度等。热度信息在大的推荐系统能够解决新闻冷启动问题，帮助新闻实现推送。
用户分析还具有协同特征，它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征也就是“联想式”的推送方法，并非只考虑用户已有历史，而是通过用户行为分析不同用户间相似性，比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似，甚至向量相似，从而扩展模型的探索能力。根据用户之间计算数据的相似程度，把用户细化分类成为不同的目标群体，再向目标群体集中的推送其感兴趣的新闻内容
内容分析和用户分析是相辅相成的，如果没有分析的文本标签，无法得到用户兴趣标签，没有用户的兴趣标签就无法给用户定位实现精准推送。
3.3 推荐维度之三：环境分析
环境分析就是根据文章的时效性和接近性推送给相应的用户，比如获取用户当前所在位置是否在旅游区，这个可以通过获取用户的实时位置来实现。还会不断与用户之前经常出现的所在地进行对比等方式确认当前状态，分析出用户是在常住地区还是在旅行。这时若系统检测到用户正在泰山及周边游玩，则可能会相应推送泰山的相关文章、周边的交通新闻和天气信息等等。
通过上面三个推荐维度可以作为数据基础，分析当前用户处于什么环境，结合用户画像以及文章的内容分类来推荐，尽量做到推送的内容都是用户所感兴趣的。算法系统还会通过内容分类、分析抽取，把文本相似度高的文章，包括新闻主题、内容相似的文章进行消重，解决推送重复的问题，进一步对目标用户进行精确且不重复的内容推荐。最后过滤质量低俗色情的内容，以免造成平台会有负面倾向。
3.4 “今日头条”新闻推荐算法的价值取向
3.4.1 “用户为上”
“今日头条”的算法推送是站在用户的立场上的，以满足用户个性化和推送的精准性，“今日头条”也重新衡量了新闻价值标准：以用户为上，用户对新闻内容和阅读方式的满意度便是平台推送新闻的价值宗旨。传统媒体时代，只有报纸和电视，有什么受众就得看什么，而如今“今日头条”根据用户兴趣去进行推送。算法推送平台用户范围广，很多用户热衷关注负面，也有许多用户都有窥视欲和好奇心，喜欢无聊八卦和无聊新闻，而且在好奇心作用下用户都有从众心理。这使得生产者过度去迎合受众，只要是用户喜欢看就可以发表在“今日头条”上。
3.4.2 “算法主导”
“今日头条”更注重技术分发，生产者是用户，受众者也是用户，这样一来内容监管和分发就很困难。算法推送机制根据用户爱好进行推送，这样生产的内容快、也无疑会加速内容配送效率。在算法推送模型中，用户点击频率、阅读时间、点赞评论以及转发在算法时代都是可以进行量化的目标。在这样情况下生产的内容，想要获得较大点击率和推送率，需要标题才能吸引用户，因为用户在平台一眼能看到的就是标题和配图。标题和配图决定用户是否会打开你的内容，这导致许多内容生产者在编辑新闻标题时陷入标题党的怪圈，还有导致低俗内容的呈现，以制造冲突制造悬念贴标签等方式引用户点击，意图把自己的文章做成爆文。对于海量的信息内容，即使今日头条数据和智能推荐做的再好，目前来说也难以抵挡海量的垃圾信息。
4.算法推送新闻引发的伦理问题
在如今网络时代的传播思维中，“用户为上”、“算法主导”的新闻价值取向已经在算法聚合类平台成为了普遍，算法推送技术作为吸引用户的手段，搭建起一个充满诱导的媒介环境，以此增加用户对平台的粘性。算法推送技术在获取信息、传播速度等方面与以往相比有着跨时代的进步，但与此同时，由于算法推送技术的加入，衍生出新的伦理问题，并且日渐复杂化。
4.1 算法推送引发的伦理问题
4.1.1 算法推送过于机械化，没有思考能力
单向的算法推荐对用户来说经常会带来内容杂乱无章、信息量过大、信息价值低等问题。从逻辑讲，算法只是从关键字的检索匹配来完成统计推荐，但对新闻报道或文学作品具有艺术性、专业性的内容来说，是不能保证推送的质量的。算法方面，目前主要基于匹配检索与统计，大部分都是个人关注的信息类型和标签，难以达到较好的推送效果。一千个人眼里有一千个哈姆雷特，但是计算机只有只有一个。算法技术过于注重机械化的统计，只根据关键词来推荐用户，对我们中国具有博大精深的中国文字文化底蕴，推荐算法是远远不够的。整个新闻客户端显得像是一个菜市场，没有态度、没有风格，阅读感受单一化，呈现了碎片化的特点。新闻不只是让用户能够了解身边发生的新鲜事，还有宣传正面思想和传播正能量的作用，新闻应该还要给人们带来新的思考。让机器做出正确判断很简单，但是让机器综合心理学、社会学、乃至某细分领域内的规则做出判断还要正确地引导受众则很难，正如现在算法技术还不能完成一篇富有人文性、文学性和批判性的深度报道，它止步在了碎片式的、表层的传播范畴。
4.1.2 容易引起“信息茧房”效应
“信息茧房”这一概念是凯斯.桑斯坦在《信息乌托邦》一书中提出的。意指受众在过度的信息自我选择之中，这样会降低接触外界其他信息的可能，从而将自己的生活桎梏于蚕茧一般的“蚕房”中的现象。人们的信息领域会习惯性被自己的兴趣引导，信息窄化带来了受众对信息接收的单一性，这种单一性的可能会使受众陷入循环，加重受众信息同质化。
在互联网的普及初期，受众主要是从主流媒体和门户网站获取新闻信息，主流媒体能够保障新闻的质量；对于其他资讯的获取，由于技术的限制，此时的茧房并没有过度被放大，受众是有适当的自主选择性阅读新闻的。但到了如今以智能技术的互联网时代，情况发生了改变，信息茧房的现象越来越明显，用户被标签的情况下，算法系统进行大量的主动推送，使受众被动地成为信息的接收者。用户的阅读兴趣不可能涵盖所有的知识领域，算法分发的核心逻辑是根据用户的行为数据来进行精确推荐的，但同时算法又会自动过滤掉“不感兴趣”“不认同”的信息，实现“看我想看，听我想听”。在此过程中，因为算法技术的力量将用户的信息选择效果放大了倍数，进而将受众困住在信息茧房当中，受众也很难凭借自身力量打破茧房，甚至在不知觉中受到更多负面的影响。

4.1.3 算法推送的“伪中立性”
客观和全面是新闻伦理的基本要求，新闻从业者必须从可好信息源来获取真实的信息，以客观的态度反应现实。我们惯常认为,互联网技术服务商是技术中立者,不需要承担约束大众媒体的社会责任，然而当信息把关人又新闻编辑转变为算法工程师，传统的媒介伦理似乎已经失效。算法具有商业倾向性，“中立性”是算法平台用以逃避媒体责任的理由，给大众媒介造成传播乱象，如此一来更像是一场算法平台“肆意妄为又不想负责”的诡辩。
算法平台的信息源是经过选择和过滤的，“头条号”的内容占“今日头条”整个信息系统的绝大部分，然而在“人人都可以做新闻人”的时代，头条号平台是一个开放的网络媒介环境，存在大量的偏见和错误的认知。无论是“今日头条”平台设立的算法规则，还是其他爬虫的抓取的关键词，算法系统的信息源很多是具有目的性的、有偏见和非客观的信息，所以信息源不能直接作用于用户。因此，筛选算法系统的信息源与传统的人工编辑相比较，范围极广且很难把关，若算法被恶意利用，那么使整个传播系统将会被轻易控制。
4.1.4 算法推送里的“议程设置”
原议程设置功能揭示的重要内涵是：“受众对新闻的看法虽然被大众媒体议程设置功能所主导，但其更深刻的是议程设置给大众媒体新闻带来放大与延伸，从而使受众对新闻选择做出能动性修正，让受众在满足需求和媒介依赖中逐渐培养出的潜在认同感”。
推送算法技术在互联网平台的运用，使原来传统媒体主导的议程设置过程发生了变化，伴随着传播权的转移、公众参与度的提高和信息量剧增等原因导致议程设置功逐渐能减弱。过往传统新闻的内容是由编辑有选择地进行报道后再呈现在受众面前的，而个性化新闻推送是用户自己来选择看哪一方面的内容，而这一环节中，天然的技术赋权将传播权从传统媒体下放至平台的用户，使得受众和社会的连接无需依赖传统媒介，新闻媒体作为把关人的作用和议程设置功能都在减弱。
4.2 算法新闻治理缺陷下的算法权利异化
算法作为人工智能的基石之一，是“一种有限、确定、有效并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法,是计算机科学的基础”。近年来,伴随人工智能深度学习算法取得的重大突破和大数据时代的到来,人工智能的应用场景不断拓展，人工智能时代正逐渐从想象成为现实。借助于海量的大数据和具备强大计算能力的硬件设备,拥有深度学习算法的人工智能机器可以通过自主学习和强化训练来不断提升自身的能力,解决很多人类难以有效应对的治理难题。伴随人工能算法在国家和社会治理中重要性的日渐凸显,国家和社会对于算法的依赖也逐渐加深,一种新型的权力形态——算法权力也随之出现。
可以把算法权利分为四种：数据主权、算法设计权、研发的资本权和算法控制权。由于前三种权利都是单向的、算法开发者赋予算法的权利，是属于算法开发者的，与算法分发平台呈现的效果没有直接的影响，所以本文将着重论述算法控制权。
算法控制权是双向的，用户是算法技术数据行为的提供者，同时又是被算法技术控制的受害者。例如我们看到“今日头条”会通过推送算法来监管用户的发布和浏览行为，同时平台会通过算法决策系统来实现内容的发布去引导用户。算法控制权当然是一种天然技术赋予的权利，但算法控制权是在用户提供数据行为的情况下才得以实现的，因此算法控制权既存在内容生产权，同时有要尊重和保护算法相对人的义务。
正因为如此，算法技术被认为是一种双刃剑，一方面算法能够做出精准的行为预测，可以为管理者提供非常好的循环干预机制；对于公共行为主体来说，可以通过对大数据的应用来解决社会治理问题，对于私人主体来说可以借助数据来提供个性化和定制化的服务；另一方面，算法技术存在着诸如利益和风险不对称等问题，而且由于算法技术发展的超前性，新科技的创造者具备不对称的信息和技术优势，能够按照自身利益的需求来塑造在平台上的算法推送逻辑和社会系统，这带来了监管的不确定性。人们要通过集体行为去承担社会责任，通过这样的方式规制算法权利，可以让我们能够对算法分发系统的意义和价值得到更深刻的思考。

❸ 最懂你的“算法”，如何不沦为“算计”

来源 摘编自《平台治理2.0：共同富裕时代数字经济治理转型》，电子工业出版社，2022年4月出版。

文 于凤霞 国家信息中心信息化和产业发展部处长

随着互联网、大数据、算法与人工智能等的发展日新月异，平台经济的崛起使得追求物美价廉、方便快捷的消费者与世界各地的商品和服务之间的距离只是点击几下鼠标而已。网络世界、新兴技术正在使我们更加便利、舒适，我们每天都在享受平台经济繁荣发展带来的福利。大数据和算法等技术功不可没。

克里斯托弗·斯坦纳在其着作《算法帝国》里对算法推崇备至，认为构建算法模仿、超越并最终取代人类，是21世纪最重要的能力，未来属于算法及其创造者。 科技 哲学家凯文·凯利在其着作《失控》中提到：“人们在将自然逻辑输入机器的同时，也把技术逻辑带到了生命之中……机器人、经济体、计算机程序等人造物也越来越具有生命属性。”

随着平台经济在人类经济 社会 各领域的快速渗透，我们的生活已经悄悄地被算法和数据控制，算法与数据接管了整个 社会 。算法为人类行为赋能，但受所输入数据的质量及算法模型本身的限制，内在地嵌入了人类正面或负面的价值观，并能动地制造着各种风险。

阿里尔·扎拉奇在其《算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗》一书中写道，精妙的算法与数据运算改变了市场竞争的本质，复杂多变的市场现实已在悄无声息中将权力移交到少数人的手中，因此，必须由监管机构及时采取可行的方法和政策，有效化解算法带来的各种风险，促使创新能够真正为 社会 带来正面意义。

经过长期的数据沉淀和算法优化，你的手机、你的常用App在某些方面确实会比你的家人、好友甚至你本人更了解你。这就意味着，当我们在利用算法的时候，也不自觉地成了被算法计算的对象。

“大数据杀熟”意指同样的产品或者服务，老客户看到的价格反倒比新客户所看到的更高。而且还存在同一用户信息在不同网络平台之间被共享的问题，许多用户都遇到过这样的情形：在一个网站浏览或搜索的内容很快会被另一个网站进行推荐或成为其广告客户。

在传统销售模式下，通常是老客户能够享受到更多的优惠，这些优惠往往通过会员卡、积分制等不同形式来实现，也广为大众所接受。

然而，通过网络平台开展的许多销售活动，却出现了相反的情况：随着用户在某个平台上消费次数的增加、消费金额的不断提高，其最开始能够享受到的各种优惠却会逐渐消失，甚至变成老用户可能要付出更高的价钱获得服务，而新用户则能够享受到各类优惠。

这种问题在美国早就引起过热议，2000年亚马逊曾对68款盘片进行类似的定价机制。新顾客购买价格为22.74美元，老顾客却需要26.24美元。在引起消费者广泛质疑后，亚马逊CEO贝佐斯回应这只是随机价格的一种测试，并向高价客户退还差价，这次风波才得以平息。2012年《华尔街日报》又爆料一家名为Staples的文具店的“差别定价”事件。

从某种意义上说，“大数据杀熟”属于大数据营销，部分平台在有了大数据这个强大的用户画像工具后，实现了千人千面的定价机制。利用大数据技术对用户资料进行细分，根据用户习惯建立用户画像，然后通过画像给用户推荐相应的产品与服务，并且进行差异化定价。

根据《中华人民共和国价格法》第十四条规定，经营者提供相同商品或者服务，不得对具有同等交易条件的其他经营者实行价格歧视。由于该法未针对“同等交易条件”进行详细解释，严格说来，网络平台依据大数据分析所做的“差别定价”并不能完全和“价格歧视”画等号。

人们之所以会对“大数据杀熟”产生怀疑甚至愤怒，根本上是因为平台定价机制和供需匹配规则不透明。

基于用户注册及个人信息、地理位置、消费记录、搜索习惯等行为数据，平台能够针对不同的用户形成独特的用户画像。这一画像有助于平台为用户提供精准的个性化服务，但也埋下了“大数据杀熟”的潜在风险。

针对新老用户或不同消费习惯的用户，一些平台提供的同一产品或服务，存在较为严重的价格歧视现象，引发广泛争议。平台定价机制和供需匹配规则的不透明，还使得消费者在权益遭到损害时陷入举证难、维权难的境地。

算法引发的第二个问题可以被称为“信息茧房”和“回声室效应”。

“信息茧房”可能带来的后果是，长期被禁锢在其中的个人，其思维甚至是生活可能呈现出一种定式化、程序化的状态，失去了解不同事物的能力和接触机会；另外，还可能加剧人与人的差异性、分化，甚至很有可能带来一大批 社会 极端分子，从而带来安全威胁，影响 社会 的稳定。

经济学家安东尼·唐恩斯认为，人们容易从观点相似的人那里获取信息，从而减少信息成本。网络虚拟社群一方面使爱好相似的人们聚集到一起，但高度同质化的聚集也减少了他们接受多元化声音的可能，从而形成封闭的“回声室”。

算法给用户推荐的信息内容，如新闻标题、内容、图片、评论等，都会影响用户的情绪，甚至改变用户的思想和观点。在这些场景中，算法本身只是从优化业务的角度出发进行推荐和内容分发，这些算法的长期高频率使用，在客观上深刻地影响着用户的思想和行为，甚至影响整个 社会 的价值传播。

因此，算法作为一种技术工具，或许是中立的无所谓正向或负向价值观，但如果算法技术与商业利益密切联系，或者被应用于与人和 社会 相关的场景时，必然会引发一系列 社会 问题，不容回避。

算法引发的第三个主要问题是流量造假和流量劫持。

一些平台或商家通过人为或机器操作手段提高关键词搜索量、平台用户数、广告点击量、视频播放量、产品购买量、服务评论数等，还有部分平台通过强制跳转、妨碍破坏等技术手段，或者使用定向引流、广告混淆等非技术手段劫持本应属于竞争对手的流量，诱导用户使用己方的产品或服务。

在直播电商领域中，2020年新华社曾报道，山东临沂电商从业者孙玲玲，在某电商平台经营一家销售糖果类产品的店铺，一个月内，孙玲玲找了多位带货主播，这些主播粉丝数量都超过百万，但几乎每场带货都以赔钱收场，流量造假问题也相当突出。

当前关于规范恶意流量竞争的制度尚不健全。一是法律规定较为模糊，尤其是对于流量不正当竞争行为的构成要件与法律责任缺乏明确界定；二是平台企业流量竞争手段越来越隐蔽和复杂，导致不正当竞争行为的举证、认定及对损害和赔偿额度的确定都存在较大难度。

随着网络技术的进步与平台经济的发展，如何规制流量恶意竞争等新型不正当竞争行为、营造公平竞争的市场环境，成为亟须深入研究的重要课题。

此外，还有操纵榜单和控制热搜等问题。“热搜”原本反映的是当前舆论最关切的热点问题，但在实践中我们发现，其后台算法有可能被滥用，出现操纵榜单、控制热搜、人为制造舆论热点等问题，严重影响着民众对热搜的信任。

卓别林的电影《摩登时代》对机器操控产业工人的讽刺，以及马克思着作《1844年经济学哲学手稿》对机器工业化时代人类“异化”的警示，无不提醒我们，就像机器流水线有可能凌驾于劳动工人之上一样，当今无处不在的算法若应用不当，也有可能成为一种凌驾于人之上的力量，为人和 社会 的发展带来新的风险。

为此，有效加强算法监管，积极应对新技术发展带来的挑战，让人类更好地享受新技术发展的福利，是顺应平台经济发展趋势的必然要求。

针对算法应用这一全新的治理课题，我国正在不断加强相关领域的制度建设和规范。如早在2018年，我国资管新规《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》就提出要避免智能算法的顺周期性风险，要求金融机构，应当根据不同产品投资策略，研发对应的人工智能算法或者程序化交易，避免算法同质化加剧投资行为的顺周期性，并针对由此可能引发的市场波动风险制订应对预案。

此外，新规提出，因算法同质化、编程设计错误、对数据利用深度不够等人工智能算法模型缺陷或者系统异常，导致“羊群效应”、影响金融市场稳定运行的，金融机构应当及时采取人工干预措施，强制调整或者终止人工智能业务。

2020年12月中共中央印发的《法治 社会 建设实施纲要（2020-2025年）》提出，制定完善对网络直播、自媒体、知识社区问答等新媒体业态和算法推荐、深度伪造等新技术应用的规范管理办法；加强对大数据、云计算和人工智能等新技术研发应用的规范引导。

尤其是2021年出台的系列制度，从反垄断等不正当竞争、保护消费者权益、保护个人信息安全等不同角度和侧重点，对算法应用引发的“大数据杀熟”行为提出了规范要求。

2021年2月，《关于平台经济领域的反垄断指南》规定，基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或者其他交易条件；对新老交易相对人实行差异性交易价格或者其他交易条件；实行差异性标准、规则、算法；实行差异性付款条件和交易方式等，都可能被认定为“大数据杀熟”等不正当竞争行为而面临更严格的监管。

2021年8月，国家市场监督管理总局公布的《禁止网络不正当竞争行为规定（公开征求意见稿）》第二十一条指出，经营者不得利用数据、算法等技术手段，通过收集、分析交易相对方的交易信息、浏览内容及次数、交易时使用的终端设备的品牌及价值等方式，对交易条件相同的交易相对方不合理地提供不同的交易信息，侵害交易相对方的知情权、选择权、公平交易权等，扰乱市场公平交易秩序。

从监管的角度来看，反不正当竞争法对“大数据杀熟”行为的规制的最大特点在于，企业并不需要具备市场支配地位，无论平台企业的市场地位如何，经营者利用技术手段，实施“二选一”行为，或者利用数据、算法等技术手段，侵害交易相对方的知情权、选择权、公平交易权等，扰乱市场公平交易秩序，实施“大数据杀熟”的行为，均会受到反不正当竞争法的限制。

2021年11月1日开始正式实施的个人信息保护法，第一次在法律文本中定义了“自动化决策”一词的含义，即“通过计算机程序自动分析、评估个人的行为习惯、兴趣爱好或者经济、 健康 、信用状况等，并进行决策的活动”。对利用个人信息进行自动化决策做了针对性的规范，要求个人信息处理者保证自动化决策的透明度和结果的公平、公正，不得通过自动化决策对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇，并在事前进行个人信息保护影响评估。个人认为自动化决策对其权益造成重大影响的，有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式做出决定。

可以说，这里的规定，更加强调对用户人格权益的保护，旨在保护个人信息安全。

算法规制的第二个重点是，算法在互联网信息服务领域的应用。

2021年8月，国家互联网信息办公室就《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》向 社会 公开征求意见。征求意见稿中明确，所谓的算法推荐技术，是指应用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息内容。

这意味着，各类信息流平台、用户生成内容（UGC）平台都在被监管范围内。甚至在朋友圈内常见的信息流广告，亦是推荐算法的结果，也应该遵守相关规定。

征求意见稿第一次区分了生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类五类向用户提供信息内容的算法技术，并就算法推荐服务提供者的责任和义务、算法推荐服务公告和算法备案等制度、算法推荐未成年人模式做出了详细规定。

在网络信息内容生态方面，征求意见稿提出，算法推荐服务提供者应当坚持主流价值导向，优化算法推荐服务机制，积极传播正能量，促进算法应用向上向善。

强调要“建立完善人工干预和用户自主选择机制”，也就是说，不能依赖算法进行内容推荐，要增加人工识别及筛选的过程，在首页首屏、热搜、精选、榜单类、弹窗等重点环节积极呈现符合主流价值导向的信息内容。

这意味着，在压实互联网信息服务平台主体责任方面，除了要求对谣言及其他不法信息进行治理，算法决策的合规化也是一个重要抓手。

在平台算法推荐服务过程中，依据何种算法和逻辑使用数据，将成为平台算法规制的重要内容。征求意见稿对算法推荐服务提供者在算法规则及公示方面都提出了要求。

2021年9月，国家互联网信息办公室印发《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》，提出要用三年左右时间，逐步建立治理机制健全、监管体系完善、算法生态规范的算法安全综合治理格局。

在健全算法安全治理机制方面，《意见》提出要致力于打造形成政府监管、企业履责、行业自律、 社会 监督的算法安全多元共治局面。尤其是要强化平台企业主体责任，明确提出，企业应强化责任意识，对算法应用产生的结果负主体责任，并建立算法安全责任制度和 科技 伦理审查制度。

在促进算法生态规范发展方面，《意见》则提出要推动算法公开透明，督促企业及时、合理、有效地公开算法基本原理、优化目标、决策标准等信息，做好算法结果解释，畅通投诉通道。

《平台治理2.0》，于凤霞 着

电子工业出版社，2022年4月出版

近年来数字经济增加值在我国GDP中的占比不断提升，但相对经济总量而言还是偏低；新业态新模式发展过程中也出现了新的问题和挑战。因此，在推动和规范数字经济发展的同时，需要重构治理体系，进一步突出竞争政策基础地位，并构建起全方位、多层次、立体化的治理体系。本书围绕平台治理，分析我国在数字治理、反垄断等方面的 探索 ，平台经济在发展过程中的挑战和可能的应对之策。

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《人生算法》（陈楸帆）电子书网盘下载免费在线阅读

链接:

书名：人生算法

作者：陈楸帆

豆瓣评分：7.9

出版社：中信出版社

出版年份：2019-1-1

页数：254

内容简介：

即将到来的人工智能时代，AI技术不再是单一服务于人类的工具，而将与人的命运息息相关。种种“黑科技”刺激着文明进步，也潜移默化地改变着我们的认知结构与生命历程。人类有史以来的一切“疯狂”与“日常”，都将随着人工智能的广泛应用被颠覆、重构。

新的生殖科技将如何在不同的时代改变人类的生育方式，应对随之带来的伦理、心理和哲学冲击？

AI能否进行摄影艺术创作，又如何与观看者之间形成新的互动联系？

当人进入AI的爱情图灵测试游戏，将如何拨开云雾觅得真爱？人类对爱的定义在机器时代是否仍然成立，机器懂得爱吗？

在暴力成为日常的世界，AI如何通过制造恐惧来控制人类的行为？

当交易与支付完成数字化，区块链以无法想象的方式改变人类社会时，一场黑客攻击将如何影响每一个人？

工业革命以来习惯异化的人类，在技术的又一次洪水面前会否再度踏上“诺亚方舟”？AI打开的新世界大门，是通往理想家园，抑或指向毁灭的深渊？

6篇小说，6个概念，6种未来。作为科幻现实主义的代表人物，陈楸帆为我们描绘了在或近或远的未来，人类正面临的和可能遇到的挑战。

作者简介：

陈楸帆，毕业于北京大学，中文系及艺术系双学位，科幻作家、编剧、译者。世界科幻作家协会（SFWA）成员，世界华人科幻作家协会（CSFA）会长，Xprize基金会科幻顾问委员会（SFAC）成员。曾多次获得星云奖、银河奖、世界奇幻科幻翻译奖等国内外奖项，作品被译为多国语言，在许多欧美 科幻杂志均为首位发表作品的中国作家，代表作《荒潮》《未来病史》等。曾在Google、网络及科技创业公司诺亦腾有超过十年的管理经验，现为传茂文化创始人，聚焦泛科幻领域的IP开发、科幻科普传播，以及科技与文化艺术产业的跨界合作。

❺ 大数据最常用的算法有哪些

奥地利符号计算研究所(Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC)的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。

大数据等最核心的关键技术：32个算法

1、A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。

2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过，集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点，m是固定数字——集束的宽度。

3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。

4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。

5、Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。

6、数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程，又叫来源编码。

7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。

8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。

9、离散微分算法(Discrete differentiation)。

10、动态规划算法(Dynamic Programming)——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法

11、欧几里得算法(Euclidean algorithm)——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一，出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。

12、期望-最大算法(Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training)——在统计计算中，期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值，其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算，第一步是计算期望，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大可能估计值;第二步是最大化，最大化在第一步上求得的最大可能值来计算参数的值。

13、快速傅里叶变换(Fast Fourier transform，FFT)——计算离散的傅里叶变换(DFT)及其反转。该算法应用范围很广，从数字信号处理到解决偏微分方程，到快速计算大整数乘积。

14、梯度下降(Gradient descent)——一种数学上的最优化算法。

15、哈希算法(Hashing)。

16、堆排序(Heaps)。

17、Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用，比如计算机代数系统和大数程序库，如果使用长乘法，速度太慢。该算法发现于1962年。

18、LLL算法(Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice rection)——以格规约(lattice)基数为输入，输出短正交向量基数。LLL算法在以下公共密钥加密方法中有大量使用：背包加密系统(knapsack)、有特定设置的RSA加密等等。

19、最大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。最大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。最大流与网络中的界面有关，这就是最大流-最小截定理(Max-flow min-cut theorem)。Ford-Fulkerson 能找到一个流网络中的最大流。

20、合并排序(Merge Sort)。

21、牛顿法(Newton’s method)——求非线性方程(组)零点的一种重要的迭代法。

22、Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数(action-value function)完成的强化学习算法，函数采取在给定状态的给定动作，并计算出期望的效用价值，在此后遵循固定的策略。Q-leanring的优势是，在不需要环境模型的情况下，可以对比可采纳行动的期望效用。

23、两次筛法(Quadratic Sieve)——现代整数因子分解算法，在实践中，是目前已知第二快的此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。对于110位以下的十位整数，它仍是最快的，而且都认为它比数域筛法更简单。

24、RANSAC——是“RANdom SAmple Consensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。其基本假设是：数据包含非异化值，也就是能够通过某些模型参数解释的值，异化值就是那些不符合模型的数据点。

25、RSA——公钥加密算法。首个适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用，大家也相信它有足够安全长度的公钥。

26、Sch?nhage-Strassen算法——在数学中，Sch?nhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为：O(N log(N) log(log(N)))，该算法使用了傅里叶变换。

27、单纯型算法(Simplex Algorithm)——在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组，以及一个等待最大化(或最小化)的固定线性函数。

28、奇异值分解(Singular value decomposition，简称SVD)——在线性代数中，SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法，在信号处理和统计中有多种应用，比如计算矩阵的伪逆矩阵(以求解最小二乘法问题)、解决超定线性系统(overdetermined linear systems)、矩阵逼近、数值天气预报等等。

29、求解线性方程组(Solving a system of linear equations)——线性方程组是数学中最古老的问题，它们有很多应用，比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组，可以使用高斯—约当消去法(Gauss-Jordan elimination)，或是柯列斯基分解( Cholesky decomposition)。

30、Strukturtensor算法——应用于模式识别领域，为所有像素找出一种计算方法，看看该像素是否处于同质区域( homogenous region)，看看它是否属于边缘，还是是一个顶点。

31、合并查找算法(Union-find)——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作：

查找：判断某特定元素属于哪个组。

合并：联合或合并两个组为一个组。

32、维特比算法(Viterbi algorithm)——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法，这种序列被称为维特比路径，其结果是一系列可以观察到的事件，特别是在隐藏的Markov模型中。

以上就是Christoph博士对于最重要的算法的调查结果。你们熟悉哪些算法?又有哪些算法是你们经常使用的?

❻ 算法压榨的经济根源

算法压榨的经济根源是资本对劳动力的压榨，然后算法工程师来实时推动。
以推荐算法为例，除了咨询服务以外，人们还会收到商品、美食乎芹、音乐等各类不同的兴趣推荐，让每个人置身于"整个世界都在围绕自己而转"肢谨的错觉，彷佛最了解自己的不是家人，而是手机各种程序，从而成为重度手机依赖者，越来越难以离开手机，人也变得历顷基越来越懒惰和贪婪，从而资本达到网络获利。