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網路生活中的潘朵拉盒子:演算法

文章主題:網路生活中的潘朵拉盒子:演算法
作者:李政忠/國立中正大學傳播學系副教授
上架日期:2021/10/28
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網路生活中的潘朵拉盒子:演算法
如果您的生活,不論是工作學習、休閒娛樂、社交活動,大部分時間都離不開網路的話,那代表您已經生活在一個充斥著演算法的世界裡,而且很有可能您所認知理解的現實世界是演算法所「建構」出來。那麼,到底什麼是演算法呢?
簡單來說,演算法大概就像「若P則Q」的程式原理;它的存在會讓您因為在網路上做了某件事情,而影響到您自己、或甚至是別人接下來的行為決策依據。最常遇到的例子是,在YouTube上點閱了某個影音檔來看,然後旁邊會出現其他「感覺」很相關的影音檔推薦讓您從中選擇繼續觀看;在KKBox或是Spotify上點選了一首曲子,然後會有一些「可能」很符合您品味的推薦曲目供您繼續點選聆聽;或是在社群網站上互動越頻繁的好友,系統會讓您們更常知道彼此上傳了什麼新的訊息貼文,或是建議您一些「可能」會想認識的好友名單。
根據自己喜好量身打造的個人化推薦機制,這樣的演算法不好嗎?會影響到什麼個人權益嗎?或許您會這樣問。然而凡事都可以用不同觀點來檢視與思考,既然演算法的存在會被各種網路服務使用者所喜愛,或至少不排斥它的存在,或很難完全避免,那我們就先從演算法的「優點」談起吧!
首先,應用演算法的推薦機制可以提升搜尋效率(或說降低搜尋成本),透過您個人所輸入的各種資訊,結合巨大的數據資料庫,系統便很快幫您找到或推薦給您可能覺得有用的或適合您的內容,不管是關於影音內容、感興趣的閱讀主題、偏好的音樂類型、正在搜尋的資訊等等,確實有時候會讓使用者有一種「深得我心」的喜悅。您提供的個人訊息越精準明確,推薦的內容就可能越符合需求。
我們還可以換個角度重新思考一下這種推薦機制的「價值」。演算法在協助使用者找到需要的內容時,也代表它同時過濾排除掉或隱藏了其他比較不相關的內容或資訊,將龐雜的資料去蕪存菁,這應該也可以視為是演算法的「優 點」。但是,如果我們再進一步思考……我喜歡演算法推薦給我的內容,是否可以等同於我一定不喜歡演算法沒推薦給我的內容資訊?或是這些被過濾掉的資訊比較不重要?這樣的結果還能算是百分之百的「優點」?
又到底是「誰」有權來決定因為我們喜歡A,不管A是一首歌曲、一部影片或短片、一則新聞資訊、甚至是一位臉書上的朋友,就應該會同時對B有興趣,而且對C不感興趣?就算是如此,作為使用者的我們是否也「有權」知道,究竟演算法是如何根據A而推論出B?如果演算法的不∕推薦導致使用者的利益受損,提供演算法的公司業者是否需要負責?還是使用者只能摸摸鼻子怪自己太過信任推薦機制?
此外,我們也不能忽略演算法機制背後可能隱含的動機與目的。以YouTube非常具爭議性的「黃標」機制來說,業者所設計的演算法可能因為影片出現了一些該公司認為敏感的關鍵內容或字詞,因此便受到演算法的抑制,使用者接觸到的機率不高,即便內容是有幫助的。但是使用者通常不知道這種情況,因為不推薦就等於不存在,也就無法判斷。而究竟是誰來決定哪些內容是敏感或不適當呢?除了業者之外,另一個很可能的重要決策者當然就是YouTube的衣食父母—廣告主。所以,「量身打造」的演算法究竟服務的對象是使用者?業者?還是廣告主?或是還有其他我們可能不清楚的金主?有興趣的讀者可以上YouTube搜尋關鍵字「黃標」,保證可以聽到許多YouTuber滿腹辛酸苦水。
又以Facebook來說,使用者應該會發現,互動頻繁的臉友們或粉絲專業的訊息會更容易出現在您的版面上;但這是否表示您真的不想與其他臉友互動呢?換句話說,演算法的機制不僅可以操弄您能夠接觸到哪些內容的機率高低之外,也可以控制您的網路社交互動行為。換言之,演算法相當程度扮演了使用者獲取資訊內容、或是影響誰與誰互動頻率的守門人角色,具有調節與操縱的「權力」,絕對不是一個單純只為提高資訊搜尋效率或精準預測需求的機制而已。但演算法就像空氣一樣,它在您的網路生活中扮演著非常重要的決策輔助功能,我們卻是幾乎不會察覺,或是不了解這個機制背後運作的邏輯。
有鑑於此,許多國家已經開始針對演算法的管制進行討論研究,特別是關於使用者的隱私權、可能產生的社會歧視、可能造成的資訊偏差、如何避免可能的社會風險等等諸多面向。或許從媒體素養的角度來看,這些管制議題過度專業,但至少我們應該要清楚意識到:演算法的影響力廣泛卻又存於無形,它不是反映了使用者的真實世界,而是建構了現實;它讓你看見了某些面向,也同時隱藏了很多面向。因此,我們在享受演算法的優點所帶來的便利性的同時,也要對於演算法的可能負面影響有所警覺。
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