演算法的價值觀就是人的價值觀
（圖片提供Iain Macarthur）
現階段我們的世界正在被各種數據流包圍，有所區別的是針對它們的具體演算法。這就像學校分班，要想盡量實現無人拖後腿，就必須公平配置學生資源。
而這種平均只是一種理想主義，現實情況是不可能人盡滿意。反而是時下各種應用平台為了提升用戶黏度而不斷在規則與市場中反覆調整其核心演算法。
看似毫無價值判斷的演算法，其實背後還是人的價值觀在滲透。比如評分機制的設定，包括原創度、活躍程度、專業性以及互動指數等等。
無一不根據消費者的閱讀行為為指針，圍繞其感興趣的內容進行精準推送，這實際就是一種持續正向反饋的深化過程。
目的很明顯，為了平台的健康維護，即所謂的用戶黏度加強。在此宗旨的驅使下，任何平台構建的社區環境都將存在一定程度的價值觀瑕疵。
因為是人就會有瑕疵，沒有誰是完美的，包括演算法工程師和平台高管們也不可能例外。除非他們不是人，別誤會，這不是指桑罵槐，只是一個陳述句而已。
不同的演算法可以在不同的時間、空間，使用不同的效率來完成相同的任務，因為演算法本身只是一系列有待執行的清晰指令，通過運行無數計算，最終產生並停止於一個終態。
演算法的過程是無需思考的，寫入演算法的過程才是價值輸入的直接呈現。換句話說，一個存在缺陷的演算法或許不能形成正確的終態，卻可以實現輸入者的意圖。
儘管意圖本身可能是有指向性的，有悖道德的，甚至是違法的。這方面案例已經很多，在這裡就不再贅述。
演算法的缺陷源於價值觀上的缺陷，一個以市場為導向的設定，自然會產生與主觀意願出現偏差的狀況。
只有產生流量才能帶來現金流，為設計演算法的人提供必要的物質基礎。而教條性的演算法往往不太可能滿足人的要求。
資深演算法架構師曹博士說：「演算法分發並非是把所有決策都交給機器，我們會不斷糾偏、設計，監督並管理演算法模型。」
初衷都是良好的、善意的、有序的，但真正落實到執行層面時，往往會隨著平台黏度係數需要被加大的壓力，而出現背離現象。
就像羅馬帝國強盛一時，卻最終被滅亡一樣。缺乏核心價值觀的引領，再強大的國家也會最終消亡殆盡。
價值觀可以追求，但愚蠢地混淆就是給自己畫餅充饑。所有人都有各自的利益訴求，妄圖通過欲蓋彌彰的手段掩飾這一本質的機體，都將自取其辱。
包括演算法和演算法背後的那些人們。
在國家中，民主、共和與法治只是實現價值的手段，手段的別後必須要有一定價值觀作為支撐，才能實現長治久安。
平台亦同理。在我們積極應用各種平台的同時，其實也是在感知演算法提供給我們的各種價值觀。
舉個例子，微信朋友圈從原來的無條件長期開放，改為現在的可選式，最短好像是三天內的展示。
其實，這就是一種價值觀的傳遞。對於那些既不想完全展示自己私生活，又不想徹底被隔離的人而言，這種菜單服務恰如其分。
反過來講，你可以屏蔽自己或者不喜歡的人，卻無法屏蔽廣告。只不過是沒人限制你非得點開不可。
從長遠角度而言，很多平台都是在免費對用戶開放，畢竟形成習慣以後才能產生黏度，才能提昇平台健康指數，才能將流量變現。
演算法隨著用戶應用習慣地提升也在保持跟進，這同樣是一個不斷被校準、被強化的正向刺激使用過程。
久而久之，用戶的價值觀是否會被影響我們不得而知，但至少使用的習慣一定會被保持下去。因為演算法更像一種寄生，會始終不斷讓用戶產生興趣，從而依賴。
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