【摘要】算法在不斷提高人類生產、生活和治理效率的同時，也給社會帶來困擾，一些負面影響甚至被歸咎于算法。其實，算法并非在當下突然產生，而是一份社會歷史遺產。在算法的演進中，古典算法和傳統(tǒng)算法都曾給社會帶來困擾，最終還是社會力量主導了算法發(fā)展的方向，讓算法回到了以人為本的向善。算法只是提高效率的工具，為市場立規(guī)，可運用算法向善；為企業(yè)謀發(fā)展，并非與算法向善相抵觸。

【關鍵詞】算法 效率 社會規(guī)則 科技向善

【中圖分類號】C912 【文獻標識碼】A

作為數字社會的技術核心，當下的算法為人類的生產、生活和治理提供了極大的便利。在生活領域，從出門到回家，從進入工作場所到離開工作場所，處處都有算法的幫助。人們衣食住行的每個角落也都有算法在支撐。在生產領域，數字經濟的發(fā)展，農業(yè)、工業(yè)和服務業(yè)的數字化轉型，都依賴于算法的協(xié)同。在治理領域，從人口有效管理到公共政策的出臺和公正執(zhí)行，從城市服務優(yōu)化到鄉(xiāng)村福利分配，算法是其中不可或缺的部分。指紋識別、人臉識別、紅綠燈調節(jié)、駕駛導航、網絡搜索、在線支付、社會信用等在生產、生活和治理中的廣泛運用，都是算法在助力。

2020年9月，以促進科學發(fā)展為己任的《自然》（Nature）雜志子刊《機器智能》（Machine Intelligence）刊登了一篇文章《我們賴以生存的算法》，尖銳批評英國政府運用算法預測學生高考（A-level exam）成績，認為用學生平時成績預測高考成績是對既有社會分化的固化和極化。近期，國內外賣系統(tǒng)的算法也引起了人們廣泛熱議。人們似乎認為，算法是人類共同面對的、前所未有的敵人，算法之惡已令社會深惡痛絕。為此，我們如何應對算法的利弊，讓算法更好地服務于人類社會？值得探討。

算法的產生與運用：泰勒制、老虎機與數字導航

當下，人們很容易認為算法是在大數據產生之后才出現的新生事物，其實不然。在人類面對大規(guī)模生產組織的時候，算法就已經產生并且被運用。

泰勒制是算法運用于生產的古典案例。十九世紀末二十世紀初，伴隨著企業(yè)規(guī)模迅速擴大和企業(yè)數量迅速增長所帶來的是生產的混亂和效率下降。美國著名管理學家弗雷德里克·溫斯洛·泰勒（Frederick Winslow Taylor）認為，科學管理如同節(jié)省勞動力的機器一樣，其目的在于提高每個單位勞動時間的產量。泰勒主張向管理要效率，他研究生產流程的每一道生產工序，把工序分解為最小作業(yè)單元；研究崗位勞動者的每一個生產動作，把動作分解為耗時最短的操作；分析生產過程中使用的每一件生產工具，把工具分解為最簡單的使用形態(tài)。進一步地，他運用算法，在工序、勞動、工具之間進行配置，研究出最經濟且生產效率最高的“標準操作方法”，依據工序和工具制定生產規(guī)程及勞動者的勞動定額，并將定額與勞動單位的收入掛鉤，讓勞動者自己算出每一個操作的收入。泰勒認為，勞動者是理性的，也一定會向收入最大化去努力，當每位勞動者都實現收入最大化時，企業(yè)的效率自然實現了最大化，這就是科學管理。其中，工序、勞動和工具之間的最佳匹配便是算法的產出。

老虎機是算法運用在生活中的經典案例。在美國西部的“淘金熱”中，一夜致富幾乎是每一個淘金人的夢想。1895年，查爾斯·費（Charles Fey）發(fā)明了老虎機，運用以小博大的淘金夢原理：玩家投入極小的賭注，意在有機會獲得最大的賠付。許多懷揣淘金夢的人把玩老虎機當成了另一種淘金，一時間，玩老虎機成為一種時尚。隨著工業(yè)化的推進，人口大量聚集到城市，城市勞動人口的業(yè)余時間成為城市生活亟待占領的一個市場，老虎機隨之而來，不僅成為許多賭場的標配，也成為人口密集區(qū)域便利店的設施。既讓人著迷，又讓人滿懷希望的老虎機，依靠算法，一方面制造贏家，另一方面讓莊家得以盈利并維系老虎機的存續(xù)與發(fā)展。

數字導航則是算法運用在生產、生活和治理領域的當下案例。無論是物質還是人，都可被稱為實體。運輸是為現代市場傳遞實體的行業(yè)，運輸效率對市場效率有著直接影響。為了提高市場效率，針對運輸設施和設備進行技術創(chuàng)新的努力從未停止。單個設施和設備的技術創(chuàng)新并不足以提高運輸效率，設施設備之間的協(xié)同才是提高運輸效率的關鍵。為此，人們開發(fā)了運輸管理系統(tǒng)，運用算法和有限數據建構運輸需求、運輸設施與設備之間的銜接和匹配關系。以陸地運輸為例，在運輸管理系統(tǒng)中，車與路的協(xié)同始終是難題，尤其是在運輸需求極高的城市，在運輸需求不斷增加的情況下，如何最大限度地讓道路和車輛高效協(xié)同，是城市發(fā)展面臨的問題。

傳統(tǒng)的解決方案是，讓人們到路口去數每個時間段的車流量，綜合計算道路與車流量之間的關系，將運輸需求與道路承載力的關系轉化為紅綠燈的切換節(jié)律。在給定道路承載力與路網關系的前提下，一方面，用紅綠燈切換、車輛數量和類型約束提高運輸行業(yè)的運輸效率；另一方面，駕駛者運用經驗規(guī)劃路徑以提高個體的運輸效率。其中，紅綠燈切換和駕駛者路徑規(guī)劃運用的依然是算法。

而當下的解決方案是，匯集每一輛車的實時位置和移動速度數據，計算具體道路的運輸需求、車輛數量、移動速度與道路承載力之間的關系，同時計算路網銜接對運輸效率的影響，為每位駕駛者提供道路擁堵程度的數據和高效到達目的地的路徑選擇。在數字導航中，交通管理系統(tǒng)獲取路網實時數據，車輛提供實時位置和車速數據，駕駛者即時選擇駕駛路徑，道路上的每個實體都參與到了提高路網運輸效率的行動之中。支持這一解決方案的還是算法。

與當代算法不同，古典的泰勒制、經典的老虎機和傳統(tǒng)的運輸管理系統(tǒng)，還在使用人力和簡單計算工具進行計算，無法對多個“關系對”進行綜合計算，也沒有能力實現整體最優(yōu)。而在數字導航中，生產、生活及治理三方對效率的需求被同時納入到了一個體系中，三者合一。盡管如此，從泰勒制到數字導航，算法一直存在于人類的生產、生活和治理領域中。每一個例子都告訴我們，算法并沒有自己的好惡，只是提高效率的工具。

算法只是效率工具，不是自我決策系統(tǒng)，社會規(guī)則決定算法善惡

使用工具產生的后果，無論善惡，都不是工具的對錯?，F在的我們之所以對古典、經典和傳統(tǒng)算法沒有惡感，是因為沒有生活在當時的社會場景中。事實上，泰勒制、老虎機、紅綠燈等算法也曾引發(fā)過大規(guī)模輿情、社會運動，甚至社會混亂。

以泰勒制為例。泰勒制是福特制生產流水線的理論依據。福特（Henry Ford）和他的團隊把汽車生產流程分解為7882個動作。1913年，第一條T型汽車生產流水線誕生。1900年，美國的汽車保有量為5000輛；1917年，T型汽車的年產量超過兩百萬輛。第一批T型汽車售價八百五十美元，兩年后下降到三百五十美元。與此同時，工人日薪從三美元增加至五美元，日工作時間從十小時以上減少至八小時。福特制提高了汽車生產效率，也為企業(yè)、工人和社會三方帶來了更大收益。但當時，泰勒制卻遭受到前所未有的謾罵和攻擊。一些人認為泰勒制反人性，把工人變成了流水線上的螺絲釘，強迫工人做簡單重復的勞動，損害了工人的身心健康。

而當下，由外賣騎手引發(fā)的輿情、對算法的批判，與二十世紀早期人們對泰勒制的批評相類似。譬如，當下對算法邏輯的批判，認為外賣行業(yè)的競爭讓傳統(tǒng)勞資關系的最后一點溫情被剝奪，個人成為企業(yè)的一個編號等。再如，對算法邏輯帶來不平等的批判，認為資本不會以公共安全為主要目標，資本的天性是追逐更多的企業(yè)利益和更大的市場份額。訂立一個契約，卻讓完全沒有議價能力且被迫接受契約的騎手來遵守契約并且承擔后果，正是勞資之間的不平等。更有觀點認為，算法難以解決的難題正是勞資之間的剝削關系，或認為勞資矛盾正通過社會評價體系轉化為勞動者與消費者之間的沖突。甚至還有人將算法政治化，認為算法政治不僅是技術議題，更是政治與道德議題等。

值得思考的是，面對泰勒制時，人們把矛頭指向資方，但當下，人們卻聚焦于算法。可是，算法并不是資方。算法的發(fā)展歷程已經表明，其既可以是資方提高效率的工具，也可以是勞方提高效率的工具。至于為誰提高效率，不是算法自己掌控的，而是社會實體掌控的。既然如此，人們?yōu)槭裁床话衙^對準資方或者勞方呢？筆者以為，這與人們對數字社會算法的誤解密切相關，人們以為數字社會的算法是一套自我決策系統(tǒng)。的確，基于大數據的算法具備了智能化特性，比如，打敗人類國際象棋冠軍和圍棋冠軍，計算道路擁堵狀態(tài)和預測不同路徑的運輸時間，甚至判斷人們的口味偏好或期待，預測人們可能的投票行為，等等。在泰勒制時代，這是不可想象的目標，現如今，人們習以為常。算法的確參與到了人類的生產、生活和治理之中，提供著各類優(yōu)化選擇，節(jié)省了人類的腦力，也為人類達成特定目標帶來多種選擇?？墒撬惴ㄖ皇切使ぞ?，不是自我決策系統(tǒng)。

也許是數字社會的算法與社會互動特征的差異，給人們帶來了誤解。古典的、經典的乃至傳統(tǒng)的算法參與到人類生產、生活和治理領域中是通過組織體系或物質化形態(tài)實現的。福特制是一種組織體系，老虎機是一種物質形式，二者都是算法的產物，社會無法看見算法。但是數字社會不同，算法跳出了傳統(tǒng)組織體系和物質形態(tài)，直接暴露于社會中，與社會實體進行直接互動。在數字導航中，駕駛者選擇不同路徑，算法就會告訴駕駛者不同的運輸時間；外賣騎手選擇接單，算法就會把騎手的位置動態(tài)直接呈現在賣方、平臺和買方面前。面對數字社會的算法，每個社會實體就像面對著另一個社會實體。問題是，算法并沒有因其呈現與社會互動的方式而改變其本質。古典算法是一套計算公式，數字社會的算法還是一套計算公式。不同的是，古典算法是工程師寫在紙上的公式，數字社會的算法是程序員寫在數據挖掘或機器學習模塊的一段代碼。古典算法也具有互動性，只是互動周期長一些，讓人們忽視了互動的存在；數字社會算法的互動周期短或極短，凸顯了互動的“刺激—反應”特征?？蓺w根結底，算法不是實體。

數字社會的算法與社會的強互動形成算法對生產、生活和治理的實時參與，直接落入了德國社會學家馬克斯·韋伯（Max Weber）的權力分析框架。在數字社會的算法呈現其社會影響力時，計算社會學權威拉澤爾（David Lazer）呼吁人們關注算法的影響，并提出 “社會算法”（social algorithm），指出計算程序有能力掌握、評估我們的期待并提供個性化的體驗。其實這是一種誤導，把算法提供的建議當成強制，以為算法掌握了某種社會權力，甚至是霸權。以閱讀為例，當算法為讀者提供個性化內容時，讀者依然有選擇權，可學者們無論是出于有意還是無意，卻忽略了用戶（人）的選擇權。這樣的忽略，無疑是誤導。

現在，我們分析外賣騎手面對的算法。想象一個場景：在道路上，飛奔的外賣騎手，他面對著四方對效率的追求：買家、賣家、平臺、騎手；以及一項阻礙效率的約束條件：路況與運輸工具。那么，把每單四十分鐘縮短為三十分鐘，騎手受損了么？事實是：買家減少十分鐘等待，收益為正；賣家提早十分鐘回籠貨款或許還可多賣出幾單，收益為正；平臺提早十分鐘收取服務費或因此擴大市場覆蓋面，收益為正；騎手提早十分鐘獲得提成或可以多送幾單，收益也為正。在每一方都有收益的系統(tǒng)里，利益相關方之間的互動一定會產生正反饋（positive feedback）效應，每一方對效率的追求都會為其他三方帶來收益，也因此獲得其他三方的支持，進一步形成事實上的“沉默的螺旋”。

面對“沉默的螺旋”和系統(tǒng)崩潰，社會選擇的基準是經濟效率的社會限度

如果我們把外賣騎手的工作場景放在歷史長河中，便會發(fā)現它只是一段歷史在數字社會的重現而已?；叵胍幌赂Ｌ刂?，外賣騎手的四方互動與福特制的多方互動一致，外賣騎手面對的算法與當年泰勒制算法并沒有本質區(qū)別，都在提高社會整體的效率。而問題是，如果沒有對“沉默的螺旋”的約束，正反饋的后果只有一個：系統(tǒng)崩潰。相對于古典、經典和傳統(tǒng)算法，數字社會的算法會更快地推動系統(tǒng)崩潰。在正反饋體系中，外賣系統(tǒng)的四方，沒有一方愿意通過犧牲自己的收益來挽救系統(tǒng)。

能夠阻止系統(tǒng)崩潰的不是技術。人們以為在算法中引入對參數和模型的不確定性考量，讓算法具有穩(wěn)健性能解決問題，或者以為擴大算法指針的寬容度，增加算法變量的開放度能解決問題。其實，問題不在技術，算法的穩(wěn)健性、寬容度、開放度都是算法的技術指標，可以改進算法的準確度和精確度，提升系統(tǒng)的效率，卻阻止不了四方之中的任何一方對更大收益的追逐。

能夠阻止系統(tǒng)崩潰的也不是管理。有觀點認為，外賣騎手受平臺企業(yè)規(guī)則約束，騎手與消費者都通過平臺建立服務關系，因此，只要平臺改善管理就能阻止系統(tǒng)崩潰，如改善算法、系統(tǒng)、騎手KPI、派單、導航等。一些有社會影響力的人士甚至還指出，比起將消費者置于“多等五分鐘”的道德選擇中，平臺更需要改變。其實，問題也不在管理。作為營利性企業(yè)，平臺追求效率無可厚非，既符合實體角色，也是市場應有之義。問題是，平臺改善管理可以在一方內部進行，卻無法約束其他三方，更無力約束整個市場，何況市場上不止一家外賣平臺。

一些觀點認為，系統(tǒng)崩潰不可避免。理由是，外賣系統(tǒng)的各方幾乎都在承受最大成本。任何一方想要改進，只能以其他三方的損失為代價，并且難以收獲實效。還有觀點認為，一方面，只要資本邏輯沒有改變，企業(yè)管理的調整就不可能觸及核心，而只是權宜之計；另一方面，強制性的外部監(jiān)管又會給企業(yè)和騎手帶來成本和收入壓力。其實，問題不是外賣系統(tǒng)內誰承擔成本，而是系統(tǒng)之外，面對“沉默的螺旋”和系統(tǒng)崩潰，社會如何選擇？歷史事實告訴我們，選擇的基準是經濟效率的社會限度。我們的社會到底需要怎樣的效率？是讓每一方都安全和有效的社會效率，還是不顧一切的經濟效率？如果選擇不顧一切的經濟效率，算法無法阻止系統(tǒng)崩潰，只會加速系統(tǒng)崩潰。如果選擇每一方都安全和有效的社會效率，算法也可以支持一個給定的經濟效率，并且更加公平地分配收益，讓社會整體最優(yōu)。

對“沉默的螺旋”的破解需要借助外部規(guī)則。一個容易理解的例子是道路限速，個別國家在特定路段不限制駕駛速度，但是為了公共安全，道路限速依然是世界各國的普遍實踐。平臺企業(yè)自我約束可以達成某種目標，應對市場的利益競逐，就像道路限速，社會作為一個整體，對行業(yè)的約束依然是社會成本最低和實現社會整體最優(yōu)的選擇。針對行業(yè)制定有效的監(jiān)管制度，是可為的治理之策。

對正反饋的破解則需要數字社會的“精益生產”。在泰勒制時代，社會通過對效率的頻道切換改變了福特制帶來的正反饋效應，把人們對生產數量的追求帶到了對生產質量和精益追求的軌道，有效地破解了系統(tǒng)邁向崩潰的迷局。在社會制定規(guī)則、約束行業(yè)時，行業(yè)自身也可以考慮轉換經濟效率的頻道，以外賣平臺為例，可以把對單量的追逐轉向對服務質量和每單附加值的強調。

（作者為北京大學中國社會與發(fā)展研究中心教授、主任，北京大學數字治理研究中心教授、主任）

【注：本文系國家社會科學基金重大項目“新技術應用背景下數字社會特征研究”（項目編號：19ZDA143）子課題“數字社會的國家治理研究”的部分成果】

【參考文獻】

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④汝緒華：《算法政治：風險、發(fā)生邏輯與治理》，《廈門大學學報（哲學社會科學版）》，2018年第6期。

⑤[美]凱西·奧尼爾著、馬青玲譯：《算法霸權：數學殺傷性武器的威脅與不公》，北京：中信出版社，2018年。

責編/銀冰瑤 美編/楊玲玲

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