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題記：2021年上半年，北京大學(xué)國家發(fā)展研究院建立了一個(gè)包括近20位教授的《平臺(tái)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新與治理》課題組，對(duì)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)問題做了全面分析，課題報(bào)告《有序繁榮：平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新與治理》即將由中信出版社出版。為更好地分享對(duì)于平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的見解，特別是對(duì)一些最新發(fā)展的看法，課題組決定與中新經(jīng)緯合作，推出系列評(píng)論文章《承澤觀察·平臺(tái)經(jīng)濟(jì)40評(píng)》。本文為北大國發(fā)院長聘副教授張俊妮的文章。

2021年3月召開的中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第九次會(huì)議指出，近年來我國平臺(tái)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全局中的地位和作用日益突顯。要著眼長遠(yuǎn)、兼顧當(dāng)前，補(bǔ)齊短板、強(qiáng)化弱項(xiàng)，營造創(chuàng)新環(huán)境，解決突出矛盾和問題，推動(dòng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)規(guī)范健康持續(xù)發(fā)展。

時(shí)代呼吁平臺(tái)企業(yè)更積極地履行社會(huì)責(zé)任。平臺(tái)企業(yè)使用算法連接眾多的利益相關(guān)者(如外賣平臺(tái)上的消費(fèi)者、餐飲企業(yè)、騎手)，其履行社會(huì)責(zé)任的核心在于使用負(fù)責(zé)任的算法平衡和兼顧各利益相關(guān)者的利益。只有使用負(fù)責(zé)任的算法，平臺(tái)企業(yè)才能獲得利益相關(guān)者的認(rèn)同和支持，從而獲得可持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力。

提升算法透明度是實(shí)現(xiàn)負(fù)責(zé)任算法的第一步和關(guān)鍵一步。多個(gè)國家進(jìn)行了相關(guān)的制度探索。例如，2021年5月，美國議會(huì)提出《算法正義與互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)透明度法案》(正在立法過程中)，規(guī)定互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)需披露算法處理信息的方式方法以及信息的來源，發(fā)布透明度報(bào)告，使用戶能夠了解平臺(tái)如何對(duì)內(nèi)容進(jìn)行審核以及如何使用算法推薦內(nèi)容。2021年11月，英國內(nèi)閣辦公廳中央數(shù)字和數(shù)據(jù)辦公室發(fā)布算法透明度標(biāo)準(zhǔn)。第一層信息要求提供算法工具的簡短非技術(shù)性描述，概述該工具是什么以及使用該工具的原因；第二層信息要求提供更詳細(xì)的技術(shù)信息，例如有關(guān)工具工作方式和工具使用數(shù)據(jù)的具體細(xì)節(jié)；2022年3月我國《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》正式生效，要求算法推薦服務(wù)者對(duì)算法進(jìn)行備案，以適當(dāng)方式公示算法推薦服務(wù)的基本原理、目的意圖和主要運(yùn)行機(jī)制等。

目前我國關(guān)于算法透明度的法律法規(guī)尚不存在統(tǒng)一的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)，算法公示內(nèi)容的詳略程度主要由平臺(tái)企業(yè)自行決定。然而，遵守法律法規(guī)僅僅是企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的最基本要求，有長遠(yuǎn)發(fā)展考量的平臺(tái)企業(yè)不應(yīng)坐等媒體披露或政府監(jiān)管算法存在的問題，宜主動(dòng)在更高水平上實(shí)現(xiàn)算法透明。

算法透明的一種思路是將算法代碼透明化，但這種做法往往無法付諸實(shí)際。第一，這涉及平臺(tái)企業(yè)的核心商業(yè)機(jī)密；第二，當(dāng)前常用的算法基于深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜模型，即使全部看了代碼也無法了解算法的實(shí)際效果；第三，算法的實(shí)際效果在很大程度上依賴于用來訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)沒有體現(xiàn)在代碼中。

另一種思路著眼于算法輸入和輸出的透明，是更加實(shí)際的做法。首先需要闡明的就是算法的優(yōu)化目標(biāo)，它是平臺(tái)企業(yè)如何權(quán)衡自己與各利益相關(guān)者利益的關(guān)鍵所在。這一點(diǎn)非常重要，我們將通過關(guān)于YouTube的實(shí)際案例進(jìn)行詳細(xì)說明。

2005至2011年，YouTube的算法向用戶推薦視頻時(shí)的優(yōu)化目標(biāo)是瀏覽量或點(diǎn)擊量。這導(dǎo)致點(diǎn)擊誘餌(如誤導(dǎo)性標(biāo)題)的激增，用戶體驗(yàn)直線下降。2012年，YouTube將推薦系統(tǒng)調(diào)整為優(yōu)化觀看每段視頻的時(shí)間和花費(fèi)在平臺(tái)上的總時(shí)間，以增加廣告收入。然而，花費(fèi)的時(shí)間不一定等于花費(fèi)的高質(zhì)量時(shí)間。2016年，YouTube開始優(yōu)先考慮通過調(diào)查衡量的用戶滿意度，以及用戶點(diǎn)擊分享、喜歡和不喜歡等按鈕這樣的直接回應(yīng)指標(biāo)。2017年YouTube對(duì)推薦系統(tǒng)實(shí)施了更多更改，以阻止宣傳包含煽動(dòng)性宗教或種族優(yōu)越論內(nèi)容的視頻。

然而，YouTube前計(jì)算機(jī)程序員紀(jì)堯姆·查斯洛(Guillaume Chaslot)認(rèn)為，這些改變大多是表面上的，并沒有從根本上改變算法中形成的一些令人不安的偏見。他編寫了一個(gè)計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行調(diào)查。該程序模擬了一些沒有任何觀看歷史記錄的用戶的行為，每位用戶首先通過文字搜索找到一些視頻，從中選擇一個(gè)“種子”視頻，然后按照推薦的視頻鏈跟蹤沿途的數(shù)據(jù)。查斯洛利用該程序探索了在美國、法國、英國和德國選舉、全球變暖和大規(guī)模槍擊事件期間YouTube推薦內(nèi)容中的偏見。研究表明，YouTube系統(tǒng)地放大了分裂、聳人聽聞和陰謀論的視頻。2018年初，媒體報(bào)道了查斯洛的調(diào)查結(jié)果。作為回應(yīng)，YouTube宣布將為視頻標(biāo)注新的信息標(biāo)簽，以努力打擊陰謀論和鼓吹宣傳。

2019年初，YouTube推出了30多項(xiàng)更改，旨在積極減少推薦邊緣內(nèi)容以及可能以有害方式誤導(dǎo)用戶的內(nèi)容，例如宣傳治療一種嚴(yán)重疾病的虛假奇跡、聲稱地球是平的、或者對(duì)9·11之類的歷史事件公然做出虛假聲明的視頻。這種變化依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)和真人的結(jié)合。YouTube與人類評(píng)估人員和專家合作，幫助培訓(xùn)生成推薦內(nèi)容的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些評(píng)估人員接受使用公共指南的培訓(xùn)，并提供有關(guān)視頻質(zhì)量的關(guān)鍵輸入。2019年底，YouTube宣布在美國，通過未訂閱的推薦觀看邊緣或誤導(dǎo)內(nèi)容的平均時(shí)間減少了70%。2021年，YouTube將推薦中的邊緣或誤導(dǎo)內(nèi)容的消費(fèi)量大大降低到1%以下。YouTube通過官方博客持續(xù)公布對(duì)推薦系統(tǒng)的更改及其背后的邏輯。

在構(gòu)建更負(fù)責(zé)任算法期間，YouTube在2018至2021年四年間廣告收入年增長超過30%，在2021年獲得了288億美元廣告收入，比2020年增長46%。YouTube付費(fèi)訂閱服務(wù)(YouTube Music和YouTube Premium)的用戶在2020年達(dá)到3千萬，在2021年達(dá)到5千萬。

在YouTube的案例中，用戶的核心訴求并不是依據(jù)瞬間的本能反應(yīng)或自我沉溺去觀看聳人聽聞的視頻，而是獲取真實(shí)可靠有內(nèi)涵的內(nèi)容。當(dāng)YouTube不著眼于通過讓用戶沉溺來獲取更多收入，反而收入大幅上升。由此可見，平臺(tái)企業(yè)仔細(xì)選擇并主動(dòng)公示與利益相關(guān)者核心訴求相關(guān)的優(yōu)化目標(biāo)，以及采取與其相適應(yīng)的措施，不僅能大幅度改善算法的社會(huì)效益，也有助于平臺(tái)的經(jīng)濟(jì)效益和可持續(xù)發(fā)展。例如，在一個(gè)外賣平臺(tái)上，消費(fèi)者的核心訴求可能是獲得健康安全、美味營養(yǎng)的食物，騎手的核心訴求可能是在安全到達(dá)的前提下獲得應(yīng)有收入，餐飲企業(yè)的核心訴求可能是通過提升菜品味道和質(zhì)量獲得更多收入(而不是為爭取排名靠前而疲于做滿減、折扣等活動(dòng))，平臺(tái)算法的優(yōu)化目標(biāo)應(yīng)該兼顧這些核心訴求，而不是著眼于平臺(tái)自身的分成。一旦確定了合適的優(yōu)化目標(biāo)，查斯洛使用的模擬方法以及其他評(píng)估方法可用于平臺(tái)企業(yè)自查或第三方獨(dú)立評(píng)估，以及時(shí)發(fā)現(xiàn)與目標(biāo)不符合的算法問題。

在提升算法透明度方面，平臺(tái)企業(yè)還可以對(duì)算法訓(xùn)練、評(píng)估及選擇中用到的數(shù)據(jù)、算法使用的技術(shù)、算法的運(yùn)行效果等等進(jìn)行說明。值得一提的是，2018年《哈佛商業(yè)評(píng)論》上的一篇文章指出，相對(duì)于低透明度而言，中等透明度顯著增加了信任，過高透明度反而完全侵蝕了信任。用戶不會(huì)信任黑箱算法，但他們不需要極高的透明度，不需要過度了解黑箱算法的細(xì)節(jié)。這意味著，平臺(tái)企業(yè)無需著力于披露源代碼或幫助用戶閱讀海量數(shù)據(jù)集，而應(yīng)該努力提供關(guān)于驅(qū)動(dòng)算法決策因素的基本洞察。

總而言之，通過主動(dòng)提升算法透明度并進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)，平臺(tái)企業(yè)能獲取其連接的眾多利益相關(guān)者的滿意和信任，在提升社會(huì)效益的同時(shí)實(shí)現(xiàn)自身的經(jīng)濟(jì)效益和可持續(xù)發(fā)展。

本文來源：中新經(jīng)緯

張俊妮，哈佛大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，北大國發(fā)院統(tǒng)計(jì)學(xué)副教授(長聘)。張俊妮老師的研究領(lǐng)域?yàn)樨惾~斯人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、因果推斷、數(shù)據(jù)與文本挖掘