【摘要】算法在不斷提高人類生產(chǎn)、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(chǎn)生，而是一份社會歷史遺產(chǎn)。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(dǎo)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(guān)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(shù)字社會的技術(shù)核心，當下的算法為人類的生產(chǎn)、生活和治理提供了極大的便利。在生活領(lǐng)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(chǎn)領(lǐng)域，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，都依賴于算法的協(xié)同。在治理領(lǐng)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(wù)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(diào)節(jié)、駕駛導(dǎo)航、網(wǎng)絡(luò)搜索、在線支付、社會信用等在生產(chǎn)、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(xué)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(yù)測學(xué)生高考（A-level exam）成績，認為用學(xué)生平時成績預(yù)測高考成績是對既有社會分化的固化和極化。近期，國內(nèi)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?nèi)绾螒?yīng)對算法的利弊，讓算法更好地服務(wù)于人類社會？值得探討。

算法的產(chǎn)生與運用：泰勒制、老虎機與數(shù)字導(dǎo)航

當下，人們很容易認為算法是在大數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后才出現(xiàn)的新生事物，其實不然。在人類面對大規(guī)模生產(chǎn)組織的時候，算法就已經(jīng)產(chǎn)生并且被運用。

泰勒制是算法運用于生產(chǎn)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(shù)量迅速增長所帶來的是生產(chǎn)的混亂和效率下降。美國著名管理學(xué)家弗雷德里克·溫斯洛·泰勒（Frederick Winslow Taylor）認為，科學(xué)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(chǎn)量。泰勒主張向管理要效率，他研究生產(chǎn)流程的每一道生產(chǎn)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(chǎn)動作，把動作分解為耗時最短的操作；分析生產(chǎn)過程中使用的每一件生產(chǎn)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(jīng)濟且生產(chǎn)效率最高的“標準操作方法”，依據(jù)工序和工具制定生產(chǎn)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(xiàn)收入最大化時，企業(yè)的效率自然實現(xiàn)了最大化，這就是科學(xué)管理。其中，工序、勞動和工具之間的最佳匹配便是算法的產(chǎn)出。

老虎機是算法運用在生活中的經(jīng)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(lǐng)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(shè)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(shù)字導(dǎo)航則是算法運用在生產(chǎn)、生活和治理領(lǐng)域的當下案例。無論是物質(zhì)還是人，都可被稱為實體。運輸是為現(xiàn)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(shè)施和設(shè)備進行技術(shù)創(chuàng)新的努力從未停止。單個設(shè)施和設(shè)備的技術(shù)創(chuàng)新并不足以提高運輸效率，設(shè)施設(shè)備之間的協(xié)同才是提高運輸效率的關(guān)鍵。為此，人們開發(fā)了運輸管理系統(tǒng)，運用算法和有限數(shù)據(jù)建構(gòu)運輸需求、運輸設(shè)施與設(shè)備之間的銜接和匹配關(guān)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(shù)每個時間段的車流量，綜合計算道路與車流量之間的關(guān)系，將運輸需求與道路承載力的關(guān)系轉(zhuǎn)化為紅綠燈的切換節(jié)律。在給定道路承載力與路網(wǎng)關(guān)系的前提下，一方面，用紅綠燈切換、車輛數(shù)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(jīng)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(shù)據(jù)，計算具體道路的運輸需求、車輛數(shù)量、移動速度與道路承載力之間的關(guān)系，同時計算路網(wǎng)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(shù)據(jù)和高效到達目的地的路徑選擇。在數(shù)字導(dǎo)航中，交通管理系統(tǒng)獲取路網(wǎng)實時數(shù)據(jù)，車輛提供實時位置和車速數(shù)據(jù)，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(wǎng)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(jīng)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(guān)系對”進行綜合計算，也沒有能力實現(xiàn)整體最優(yōu)。而在數(shù)字導(dǎo)航中，生產(chǎn)、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(shù)字導(dǎo)航，算法一直存在于人類的生產(chǎn)、生活和治理領(lǐng)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(chǎn)生的后果，無論善惡，都不是工具的對錯?，F(xiàn)在的我們之所以對古典、經(jīng)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(chǎn)流水線的理論依據(jù)。福特（Henry Ford）和他的團隊把汽車生產(chǎn)流程分解為7882個動作。1913年，第一條T型汽車生產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(fù)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(guān)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(dān)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(guān)系，或認為勞資矛盾正通過社會評價體系轉(zhuǎn)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(shù)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?？墒牵惴ú⒉皇琴Y方。算法的發(fā)展歷程已經(jīng)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(shù)字社會算法的誤解密切相關(guān)，人們以為數(shù)字社會的算法是一套自我決策系統(tǒng)。的確，基于大數(shù)據(jù)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(yù)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(yù)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(xiàn)如今，人們習(xí)以為常。算法的確參與到了人類的生產(chǎn)、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。可是算法只是效率工具，不是自我決策系統(tǒng)。

也許是數(shù)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(jīng)典的乃至傳統(tǒng)的算法參與到人類生產(chǎn)、生活和治理領(lǐng)域中是通過組織體系或物質(zhì)化形態(tài)實現(xiàn)的。福特制是一種組織體系，老虎機是一種物質(zhì)形式，二者都是算法的產(chǎn)物，社會無法看見算法。但是數(shù)字社會不同，算法跳出了傳統(tǒng)組織體系和物質(zhì)形態(tài)，直接暴露于社會中，與社會實體進行直接互動。在數(shù)字導(dǎo)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(xiàn)在賣方、平臺和買方面前。面對數(shù)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(xiàn)與社會互動的方式而改變其本質(zhì)。古典算法是一套計算公式，數(shù)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(shù)字社會的算法是程序員寫在數(shù)據(jù)挖掘或機器學(xué)習(xí)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(shù)字社會算法的互動周期短或極短，凸顯了互動的“刺激—反應(yīng)”特征?？蓺w根結(jié)底，算法不是實體。

數(shù)字社會的算法與社會的強互動形成算法對生產(chǎn)、生活和治理的實時參與，直接落入了德國社會學(xué)家馬克斯·韋伯（Max Weber）的權(quán)力分析框架。在數(shù)字社會的算法呈現(xiàn)其社會影響力時，計算社會學(xué)權(quán)威拉澤爾（David Lazer）呼吁人們關(guān)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(dǎo)，把算法提供的建議當成強制，以為算法掌握了某種社會權(quán)力，甚至是霸權(quán)。以閱讀為例，當算法為讀者提供個性化內(nèi)容時，讀者依然有選擇權(quán)，可學(xué)者們無論是出于有意還是無意，卻忽略了用戶（人）的選擇權(quán)。這樣的忽略，無疑是誤導(dǎo)。

現(xiàn)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(wù)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(guān)方之間的互動一定會產(chǎn)生正反饋（positive feedback）效應(yīng)，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(jīng)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(xiàn)它只是一段歷史在數(shù)字社會的重現(xiàn)而已?；叵胍幌赂Ｌ刂疲赓u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(zhì)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(jīng)典和傳統(tǒng)算法，數(shù)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(shù)。人們以為在算法中引入對參數(shù)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(shù)，算法的穩(wěn)健性、寬容度、開放度都是算法的技術(shù)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(wù)關(guān)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(dǎo)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(yīng)有之義。問題是，平臺改善管理可以在一方內(nèi)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(diào)整就不可能觸及核心，而只是權(quán)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(nèi)誰承擔(dān)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(jīng)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(jīng)濟效率？如果選擇不顧一切的經(jīng)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(jīng)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(yīng)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(xiàn)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(shù)字社會的“精益生產(chǎn)”。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(yīng)，把人們對生產(chǎn)數(shù)量的追求帶到了對生產(chǎn)質(zhì)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(zhuǎn)換經(jīng)濟效率的頻道，以外賣平臺為例，可以把對單量的追逐轉(zhuǎn)向?qū)Ψ?wù)質(zhì)量和每單附加值的強調(diào)。

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

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

【參考文獻】

①[美]弗雷德里克·泰勒著、蔡上國譯：《科學(xué)管理原理》，上海：上海科學(xué)技術(shù)出版社，1982年。

②[美]邁克爾·波根著、程素菊譯：《福特：汽車大王》，石家莊：河北人民出版社，2006年。

③孫萍：《“算法邏輯”下的數(shù)字勞動：一項對平臺經(jīng)濟下外賣送餐員的研究》，《思想戰(zhàn)線》，2019年第6期。

④汝緒華：《算法政治：風(fēng)險、發(fā)生邏輯與治理》，《廈門大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》，2018年第6期。

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

責(zé)編/銀冰瑤 美編/楊玲玲

聲明：本文為人民論壇雜志社原創(chuàng)內(nèi)容，任何單位或個人轉(zhuǎn)載請回復(fù)本微信號獲得授權(quán)，轉(zhuǎn)載時務(wù)必標明來源及作者，否則追究法律責(zé)任。