算法是什么意思?你惧怕算法吗?
算法是什么意思?你惧怕算法吗?算法是什么意思
【算法是什么意思?你惧怕算法吗?】算法(algorithm)，在数学(算学)和计算机科学之中，为任何一系列良定义的具体计算步骤，常用于计算、数据处理(英语：Data processing)和自动推理 。作为一个有效方法(英语：Effective method)，算法被用于计算函数，它包含了一系列定义清晰的指令，并可于有限的时间及空间内清楚的表述出来 。
你惧怕算法吗
从我们打开电脑或手机的那一刻起，我们与算法的互动就开始了 。当算法像一只“无形之手”开始安排着我们的生活时，瑞典乌普萨拉大学应用数学教授大卫·萨普特，带着某种焦虑、不安和恐惧，在他所著的《被算法操控的生活：重新定义精准广告、大数据和AI》中，对操纵我们数字生活的庞大系统进行深入思考，进而引领人们展开了一段有关“算法”的趣味旅程：建立在数据之上的算法指导社会的运行、决定我们能在网上看到什么;它更是自动驾驶、智能管家、未来医疗以致智慧城市的基石 。如果我们不了解算法如何使用数据，就无法知道人工智能将如何改变我们的生活 。
大脑钟情于“大家也喜欢”，源于人类“很懒”
民间流传有这样一句俗语：“买家没有卖家精 。”这句俗语说的是“算账”——从南到北，做买卖的人都非常精明，绝不会吃亏 。而现在国内外知名互联网企业尤其是超级平台，拥有了无往不利的算法和大数据，算法与算账相比，无异于原子弹与冷兵器 。
在新经济引擎中，“算法”一直受到各国先进科技企业的追捧 。据麦肯锡公司调查：与2013年相比，当下科技企业年均花费在人工智能技术方面的投资翻了三倍 。因为人工智能算法的确提升了企业的运作效率，留住了客户，为公司创造更多利益 。
这些算法都建立在同一个理念上：我们可以基于他人的推荐和决定来学习或行动 。那么，我们现在所处的世界果真如此吗?算法与我们在线互动，但它真的在为我们提供最好的信息吗?
萨普特教授以亚马逊为例对这些问题提出了自己的疑问 。亚马逊往往喜欢用“与你浏览过的商品相关的还有”，以及“购买了这一商品的顾客也购买了”的推荐清单，以帮助人们找到心仪的商品 。亚马逊从数百万个不同选项中筛选出一小部分供我们选择 。譬如，“你已经读过《魔鬼经济学》了，那你要不要看一下《卧底经济学家》或者《思考，快与慢》?”“你看过乔纳森·弗兰岑的最新小说?大多数顾客会接着购买柳原汉雅的《渺小一生》 。”这些建议给人一种你在选择的错觉，但其实这些书会一起出现在你面前，完全是拜亚马逊的算法所赐 。
这个算法之所以如此有效是因为它了解我们 。当你看到那些你最钟爱的作者的书正在被网站推荐时，你觉得这些推荐都正合你意，因为你要么已经拥有了这些书，要么想要得到它们 。为了向亚马逊致敬，萨普特教授将这个模型称之为“大家也喜欢”(also liked) 。
南加州大学信息科学中心的研究员克里斯蒂娜·莱尔曼和她的研究团队甚至对该模型进行多次验证发现：人类的大脑往往钟情于“大家也喜欢” 。莱尔曼和她的团队用一个经验法则来模拟人们的上网行为时发现：“只要你把握住了人们‘很懒’这个规律，你就能够预测他们的大部分行为 。”
别让“h指数”劫持了科学家
在欧美国家中，不少政客和科研资助机构普遍认为“用被引用次数来评估科学家是个好主意” 。学术界的学者或科学家们在茶余饭后谈论最多的也是论文被引用次数和“h指数” 。
所谓“h指数”，是指一个学者发表过的文章中有h篇的被引用次数至少不低于h次 。比如，一个年轻学者有3篇论文被引用了3次以上，那他的“h指数”是3 。
萨普特教授通过对比研究发现，对影响力的追求强化了科技期刊间的“大家也喜欢”效应 。那些带有高影响因子的期刊吸引的投稿数比影响力低的期刊多，而且投稿的质量更好，被引用量更高 。基于此，数据算法会时不时地被人“钻空子” 。比如，有的年轻科学家发现自己必须拼命竞争才有可能把自己的论文挤进那些为数不多的著名期刊，于是有些科学家不再专注于高水平研究，而是费尽心思地提高自己的“h指数”，让自己的论文登上那些影响力大的期刊 。
长久以来，学术界一直是一个封闭的世界，科学家们希望纳税人相信，他们能够想出好点子、研究出新东西 。然而，科学家们自身却也难逃“大家也喜欢”效应的影响 。一项研究表明，一些作者如果写了很多被广泛引用的论文，那么他们的新文章被引用的速度就更快 。这关乎的不仅仅是一篇论文被引用的次数，更是作者的声誉 。随着“大家也喜欢”效应影响的深入，科学家之间关注自己或同事的论文被引用记录不再是一件有趣的事，它已经成了在学术界求生的必要条件 。
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