18bet体育:　网络文艺时代，用户亟待重新确认个人内心体验的重要性，以防在数据系统中迷失人的主体价值

　算法技术开发的本意，是精准匹配用户个性化需要，降低用户面对海量信息筛选内容的难度，提高分发效率。但不可否认，过度依赖算法也导致用户自主性的偏离、助长惰性；过度依赖数据，导致用户放弃思考自主权，退化审美感受力。文艺产品有别于一般信息，如果算法设计人员、工程师缺乏足够的审美判断、人文素养和专业知识，很可能形成数据偏见。

　　用户是算法对网络文艺产品智能预判、内容生产、营销发行的初级数据提供者，并且在不断优化、训练算法模型的过程中起到至关重要的作用。“用户画像”是通过内容试探用户兴趣，吸引用户花费时间使用平台内容，收集用户信息。在信息有限时，也就是算法还不了解用户时，算法推送的内容与用户个性需求不匹配，甚至分发一些低俗内容，此时用户的决定至关重要。拒绝点击浏览观看，一段时间后算法会逐渐较为准确地绘制出真实的“用户画像”，做到准确的价值匹配。反之，如果用户对初级推荐照单全收，那么不仅算法失去准确性，用户也将在大量无效的内容中消耗时间和精力，不利于用户对网络内容的有效使用。换一个角度来说，在算法没有足够用户数据时，所推送的内容是极具诱导性的，以夸张语言吸引用户眼球的“标题党”“蹭热度”的无关内容都可能推送给用户，如果不了解算法规律，很容易被卷入无效的内容洪流。

　　在人工智能传播中，备受关注的算法“黑箱”，是指因为语言和技术门槛高，算法的运行逻辑过于复杂并难于解释。其原因主要是在海量数据输入系统后，不断镶嵌叠加，形成仿佛人类大脑复杂的神经系统。随着用户需求的增加，机器学习程度加深，算法模型与数据迭代，其复杂程度不断升级，形成算法的未知和难解。有专家预测，在未来的数据时代，人类将成为巨大数据系统中的一个微小芯片，但是这个巨大的数据系统没人了解。人类对算法“黑箱”的未知和恐惧，首先源于人类自身，根本上需要设计者和用户两方面都要有充分而准确的数据，以此才能完成对模型的不断优化和调校。

　　此外，值得注意的是，算法在技术上的数据导向根本上是资本利益的导向。算法将用户转化为数据和字符，反复实验、分类、对比，虽标榜满足用户需求，但在反复的“协同过滤”推荐中，用户成了强化过滤气泡、信息茧房、认知窄化、数字鸿沟的共谋者。算法一直试图了解人，人也需要看清算法背后的技术、资本“陷阱”。