【到底算法是什么东西？人工智能和传播的关系又是什么？】
昨天有同学在群里面问算法到底是什么东西。这个问题我一开始觉得是常识，但是想了想，觉得这个问题很有意思，正好前几天和头条的技术聊了一下，值得给大家讲讲。
其实算法的概念并不复杂，我们简单理解，就是一组通过机器学习方法找到的最佳公式的集合。它和数据的关系可以理解为工具和原料的关系，它能够把纷繁复杂的数据转化为特定的，符合商业逻辑的关系结构或决策依据。例如在内容方面，优秀的算法，它可以寻找到用户个人特点和内容的关联性。进而程序就可以根据这个自动给用户推荐最适合他们的内容。
我们如果单就算法谈算法，其实不太容易理解它对传播的改变。因为我们会觉得，可能还有很多方法会比算法更加有效。比如编辑，编辑给人们推送的内容质量会更高。比如社交，它给人们更多的发现的惊喜。比如搜索，它能够体现我们的硬需求，是我们最需要的内容。这样比下来，算法除了效率以外，好像也没有什么好的。反而会有所谓的信息茧房的问题。
所以，为什么我们需要算法？为什么它对于传播影响力这么大？
因为算法有几个优势：
第一，算法实际上不能孤立理解。算法必须和数据、产品一起来理解。算法的出现，实际上背后隐藏着人们阅读行为的“数据化”。我们知道，阅读是一种私密的行为，阅读的行为是人们建立精神世界的支柱。那么问题来了，我们使用产品，我们必须上传数据。当每个人的阅读都变为数据，实际上意味着每个人的爱好都能够被迅速的存储（你也可以被理解为监视）。而算法则使得机器能够最有效率的对人们的爱好和行为进行判断和分析。从用户上看，这即是方便，也是隐私的暴露。而对于商业来看，当数据和算法达到一定水平之后，判断人们的爱好和规律，进而制作广告，推出吸引人的媒介产品就成了轻而易举的事情。可以说未来的数据就是最核心，最重要的资源。
第二，算法意味着预测，意味着在人们的意识之外，发现他还没有找到的需求。这是很有意思的。它超出了人们的想象，机器比我们更加了解我们自己。从媒介产品角度来说，这非常有意思，传播的生产模式可能改变了，反馈滞后的问题也会解决。而从更长远的角度看，了解阅读数据只是第一步，下一步可能是更加深层次的爱好，甚至是更底层的行为和思考。但从这个方面来，算法不是人工智能，但他意味着人工智能。它是一个关键的入口，从这个地方开始，人们可以借助机器的力量对自己的行为进行矫正，人的感性思维能力和数据得出的科学结论开始融合了，这是人走向人机合一的第一步。但反过来，我们也需要警惕，算法的这种功能是不是掌握在社会的良性力量手里？如果资本或者其他利益集团掌握了算法和数据资源，是否会对社会控制又多一层牢不可破的枷锁，一个反乌托邦的社会可能会到来。
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第三，不要忘记了算法的迭代。算法的妙处在于它是自我成长的。人的迭代是有限的，因为人的思维模式是固定的，学习能力在成年后随着时间递减。但是算法，就像Alphago的棋术，几年内就涨了几个量级。这是因为随着人们使用，给予越来越多的反馈，算法会越来越精确，发展到人们难以想象的地步，因为算法是机器学习得出的，人们也越来越不知道算法背后究竟是什么东西。可以说，这是其他任何模式都无法做到的。他不知道这背后到底是什么。
所以总的来说一句话，算法是很有意思也很有价值的一个热点。我们要答这个热点，可以用到的理论既要包括新媒体、人工智能的相关理论包括一些我们已经说到的如信息茧房、知识沟之类的问题，也要从反面用到传播政治经济学（考虑算法和数据资源的所有权）、全景监视（算法意味着对人们彻底的监视）。这样我们答题会比较有深度，也比较完整。
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