算法是什么意思?你惧怕算法吗?( 二 )
在2005年至2015年间获得诺贝尔奖的25位科学家中，有14个人在35岁时的“h指数”低于10 。业界普遍认为，“h指数”需要达到12才能获得终身职位，这就意味着这些诺贝尔奖得主在35岁之前都无法找到工作 。
显而易见，类似“大家也喜欢”这样的算法使我们的集体行为呈现出新的形式，也为我们相互之间的交流提供了新的方式 。但是我们不应该让算法来决定我们看待这个世界的方式 。在学术界，这种情况在某种程度上已经发生了 。因为容易量化，论文被引用次数和论文的影响因子已经成为科学研究中的通用货币 。
在学术界，当科学家们惧怕算法时，到底在惧怕什么?针对这一个问题，萨普特教授毫不讳言地指出，由“大家也喜欢”的算法进而引出的“h指数”，虽说可以提高学术论文的引用量，但将这个指标作为考核学术成果的唯一标准，必然会造成学术界的反向激励和逆淘汰现状 。从这一点上看，数据算法对大部分科学家来说是“黑箱”，我们应该了解其中可能存在的问题，避免被误导或操纵，别让“h指数”劫持了科学家 。
警惕算法将我们置身于狭隘的“茧房”
从纽约、伦敦、巴黎、东京等世界发达城市，再到国内的北上广深等一线城市，不少都市白领或主流“数字青年”也许早已习惯于这样一种生活方式：用计步器衡量自己每天的活动轨迹;用膳食APP记录自己每餐摄入的卡路里;用智能手环监测自己的睡眠;用“点赞”数量去衡量友情和人脉……算法不停地旋转和降维你的数据集，直到它能读懂你、透视你 。
在萨普特教授看来，当算法步入社会情境，人们在现实空间的本我之外，于虚拟空间通过数字化技术构建了另外一个自我 。伴随着两个世界的互通和连接，两个自我不断产生复杂互动，进而带来积极和消极正反两个不同方面的影响 。
以脸书的算法为例，它会根据用户已经做出的行为来决定给用户看什么样的内容 。其通过“你见到该文章的可能性=你对该报纸的兴趣×你和分享该文章的朋友的亲密度”这样的一个等式来决定，一篇最近分享的报纸文章在你动态消息上出现的可能性 。
按照萨普特教授的分析，当你和朋友交流你分享的帖子时，你同时提高了这个等式中的两个量：你对《每日电讯报》的兴趣增加了，这导致脸书增加了你和这位朋友间的亲密度 。因此，我们可以认为见到某篇文章的可能性是随参与度的平方变化的 。在上述的那个等式中，你对一份报纸的兴趣体现的就是你与这份报纸间的参与度;你与分享该文章朋友的亲密度体现的就是你们之间的参与度 。如此一来，《每日电讯报》以后的文章在你页面的曝光度就会增加，而增加的曝光度使你将来更有可能点击这些链接，从而进一步提高脸书算法对《每日电讯报》做出的排序，给它带来更多的曝光 。就像“大家也喜欢”的亚马逊模型一样，“过滤器”模型简化了脸书算法的实际操作 。
我们越是点击某类信息，这些“过滤器”算法就越是推送相关内容 。与“过滤器”模型概念相映成趣，美国哈佛大学法学院教授凯斯·R·桑斯坦在其著作《信息乌托邦》中提出了“信息茧房”的概念 。桑斯坦认为，公众往往只关注他们感兴趣的信息，因而知识结构是不全面的，长此以往，将置身于狭隘的“茧房”中 。桑斯坦还生动地描述了“个人日报”现象 。用户的个性化需求不断被满足，未来某一天，将出现新的界面代理人，它将能够为每个人量身定制一份“个人日报” 。
算法的便利让人惊叹，也让人警惕：凭什么算法可以攫取数据来分析大众的偏好，引导他们的行为 。大众开始对算法疲劳，也开始对算法用同类信息编织出来的“信息茧房”感到不满 。我们应当如何发现和享受真正的“算法之美”，构造安全、公平、透明、可问责的算法，从而迈向信任算法的社会呢?萨普特教授并没有给出自己的结论和答案 。但人类和算法相处的纪元才刚刚开始，这一条惊险和探寻应对良策之路显然还要走很长的时间 。
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