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任何一项新生事物的诞生与应用，均从混沌逐渐走向清晰。部分平台对“算法”的滥用，也给人们带来了困扰。
比如，在楼盘看房，摄像头会告诉别人你的身家；频繁浏览机票时，会发现票价在“巧妙”地增加；相同的外卖，用不同的手机下单，价格竟然不一样……诱导推荐、大数据杀熟、算法歧视等，“算法”应用亟需规范。
3月1日起，国家网信办等四部门联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》（下称《规定》）即将正式施行。
为“算法推荐”单独立规是一桩新鲜事。
《规定》指出，提供算法推荐服务，应当遵守法律法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，遵循公正公平、公开透明、科学合理和诚实信用的原则。
01 算法的阴阳谋
人们最常接触到的是“算法推荐”，目前各大网站平台的首页内容普遍使用了这一技术。
算法推荐，是指利用生成合成类、个性化推荐类、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。
大家一定有过类似的冲浪体验：某天，心血来潮看了几则养生小视频，接下来就会源源不断的养生类内容冲到你的首页；某天搜索了健身视频课程，打开电商APP就被推送大量健身产品。
多年以前，有学者提出“信息茧房”理论，说的是人们偏爱自己感兴趣的内容，信息领域会被自己的兴趣引导，最终陷入相似信息构成的“茧房”中，认知会变得越来越狭隘。
这种现象在自法推荐技术的刺激下，危害性日益显现。信息技术本来将人与广阔的世界、无穷的可能性连接，算法推荐却给人竖起了四壁，用户沦为商业营销的困兽。
这些只是看得见的坑，算法推荐还在不知不觉地施展魔力，比如传说中的用户画像。平台根据掌握的用户信息，提炼用户的特征，做出有差别的定价和服务。处于弱势地位的消费者难以识破，也难以改变。
比如，当你通过一部价格较贵的手机下单，系统算法认定你是个购买力较强的用户，于是在电商APP给你推送的也都是价格较贵的产品。直到某天，你以一个不常用的账号登录后，才发现原来有那么多便宜好货。
再如，送餐较快的骑手可能会被算法贴上“高效”标签，此后他被分配到的可能都是较急的订单，只能越送越快。
“智能算法”与“算法推荐”是一体两面。当精准推荐成了精准割韭菜，行业“法规”自然随之而来。
02 新技术的AB面
“算法”真的是有百害而无一利吗？
汽车诞生之初，关于车祸、路权的关系争论四起。但在经历了大讨论之后，交通法规的出台，让争议逐渐平息。
与众多新生事物出现一样，“算法”在多数人眼中就是个“盲盒”，你不知道里面装着惊喜还是惊吓，所以内容平台就出现了类似汽车诞生时的争论，这一切透出人们对未知的恐惧。
2018年，浙江大学出版社出版了一本名为《人工智能会抢哪些工作》的书，预测在未来，被“智能算法”所取代的多个行业，由此引发了热议。
书中还指出，算法不仅是一次技术革命，它还将引发社会结构的变化。
几乎同时，山东大学博士生导师郑智航发表文章提出，算法独特的运行逻辑导致法律赖以生成与存在的社会结构性场景发生了重大变化，加剧了决策者与相对人之间的“数字鸿沟”，造成个人权利与算法权力之间的失衡。
文中列举的事件包括“大数据杀熟”“过度索取肖像权”等问题，再如写作软件是否会批量生产假新闻的担忧等等。
想要构建数字时代的伦理文明，就必须对“智能算法”立规矩，这也是4日《规定》出台的意义，其中的核心用词是“公开”“分类”“选择权”。这是给野蛮生长的“算法应用”扣上了“交规”。
去年9月，美团外卖首次公开了骑车交付时间的计算规则，并介绍了交付时间背后的算法逻辑。11月，再次公开了“订单分配算法”，让外界了解了美团外卖员是如何接单的。
连续两次公开自己的算法，一方面满足了《规定》要求，同时算法的公开有利于优化改进和舆论质疑的化解。
《规定》出台，必然推动更多平台的算法透明，算法伦理的趋常赋予数字时代更大进步力量。
03 店老板的必选项
从已有的广阔应用场景可见，“算法”正以崭新面貌彰显出其必不可少，且不可替代性。
为应对疫情，算法手段加快了流调溯源工作。在海量的人群流动数据中寻找密切接触者与感染者的交叉轨迹，现在仅需1.4秒。
基于算法的AI工业检测、AI计算极目洞察、产业集群云、应急大数据辅助决策数字化前沿科技应用，更让人脑洞大开。
富驰高科，MIM产品制造商，MIM产品形状结合复杂，异形很多，人眼和一般检测设备无法满足每年数亿个零部件的检测。
就在企业陷入增产瓶颈之时，腾讯云团队利用算法技术，给富驰高科提供了一业质检一体机的解决了问题。以手机摄像头组件质检为例，一台设备只需几秒就能完成对目标零件数十个大小点位的采图、分析、分类，原来依靠人工质检至少需要1分钟。
富驰高科曾算过一笔账，用了算法质检一体机后，效率比人工提高了10倍，缺陷检出率达到了99.5%。每年可节约56%的成本。一年节省下来的人力成本就有几千万元。
这些数据意味着，对很多工业企业来说，产品质量提高一点点，就多一份大单的可能。生产效率提高一点点，就有数千万甚至更多的成本节约，这足够让很多企业扭亏为盈，甚至起死回生。
在商业零售领域的应用，“算法”发挥的作用同样令人瞠目。
义乌一家花洒批发商，每逢月底老板都要向厂家下单进货。进多少？此时他要考虑的因素很多，上月卖了多少，去年同期能卖多少？下月是否跟进促销？仓库还有多少库存等等。
这里头学问很多，与库存管理中的“报童模型”类似：每天采购多少报纸赚得钱最多？采购多了，卖不出去；采购少了，就会失去赚钱机会。
店老板与富驰高科高管一样，把目光投向了“算法”。经推荐使用了惟客数据的“智能补货”系统，通过对历史销量及其他维度的数据的学习和计算，生成一个关于花洒店批发数据的销量预测模型，从而对接下来每个月的补货量进行预测，同时通过“算法”及时生成某件商品的生命周期的趋势变化，让库存周转始终保持在一定范围之内。
无论是腾讯云，还是惟客数据，他们均基于“智能算法”开发应用工具，为客户提供“极速”级的解决方案，因而应用市场极其广阔，并正如北京大学新结构经济学研究院院长林毅夫所说，赋予中国经济在第四次工业革命中实现“换道超车”的机会。
