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孙萍|算法化生存:技术、人与主体性 ​|“算法社会:智能传播时代的文化与走向”圆桌会议⑦

孙萍 探索与争鸣杂志 2022-06-06

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算法化生存:技术、人与主体性

孙萍|中国社会科学院新闻与传播研究所助理研究员

本文原载于《探索与争鸣》2021年第3期

非经注明,文中图片均来自网络



算法与智能正在日益浸入人类的生活。它从社交媒体走向生活琐碎,从虚拟屏幕走向田间地头。技术漫长的发展进程,使我们意识到一个问题——无论喜欢与否,技术都不会走回头路。与算法共生,将成为 21 世纪人类面临的新议题。在算法成为“学术新宠”后,不同学派对于算法技术的差异化理解,在很大程度上构成了人类理解彼此、理解世界的“区隔”。当我们的生活和社会被以算法化的形式重新调配、呈现,“算法化生存”将成为人类新的历史叙事模式。


理解算法的四个面向

电子计算机的发明使算法从物理性的、实体的展演逻辑走向电子化、虚拟化,并逐渐使编程成为一种专业工作。在这一过程中,算法指代一系列的指令,帮助将特定的计算模型转化为可预期的结果。大数据和互联网的纵深发展使算法日益成为一个跨学科的概念。对于算法的认知,除了从计算科学入手还可以从生物医学、数学、人类学、传播学、技术哲学等诸多领域进行理解。


我们应该如何对算法进行概念化?综合来看,算法可以从生物性、技术性、社会性和物质性四个角度进行理解。生物性从物种演化的角度切入,指代个体生物在与自然环境交互的过程中所形成的内里化的、计量型的自我能力。技术性指代算法作为推理程式本身的逻辑和规则。这一特性也是目前算法最受关注、应用最广泛的一点,计算机和互联网产业也大都在此定义范围内。社会性指代算法依托技术逻辑而形成的制度延展或文化实践。数据科学家尼克·西弗(Nick Seaver)曾经提出过“算法文化”的概念,认为算法可以被认定为一种社会实践,被由外而内、以田野观察的方式认识和理解。而算法的物质性,则可以追溯到物体的本体论问题,通常也与可供性(affordance)等概念相关。算法的物质性指代由虚拟技术延展出来的在社会层面所产生的关系、实践和影响。算法的生物性、技术性、社会性和物质性分指不同的层面,技术性沿袭并外化了算法的生物性表征,建立了诸多算法物质性、社会性层面的关系。由此,四个角度相互补充,帮助我们形塑对于算法更加多元的理解。


理解算法的前提是关注算法和数据之间的关系。通俗地讲,算法是行事方案,而数据是原初材料。从生物学的角度切入,个体生命历程的经验和感受,也依然是生物算法不断进化的重要“数据”支撑。这也是为什么在今天的社会情境下,大家讨论算法一定要首先从数据收集和积累的视角出发。算法和数据相互支撑、相互促进,共同构成了人工智能未来发展的一体两面。一方面,依靠数据的不断“投喂”,算法可以变得更加精准和智能,而另一方面,依靠算法的调整,数据的收集也会更加带有目的性,技术的自我成长性也就越快。


对于“算法化生存”的思考,很大程度上需要同时考虑到算法的以上四个面向。随着人工智能的不断完善,算法之于人,不再仅仅发挥判断、分类、预测这样的“弱人工智能时代”的功用,而是僭越人、物之间本体论上的意义,在社会生活的层面重塑新的关系。



算法重构的历史叙事:

从生物进化到劳动生产

从技术人类学的视角观察可以发现,算法的发展与个体生命历程和宏观社会生产的关系十分密切。确切来说,算法经历了“由内而外”的自我发展历程,并在一定意义上重构了历史叙事。


如上文所言,生物本身的存在与进化就是一种算法。个体生物通过与周边环境的交互得以生存,从物种发展史的角度讲,测量、观察、预估是生物生存的本能,也是一种“进化算法”的外化体现。生物天生懂得观察环境、规避风险、获取食物,这种本能在长期与环境的互动中得到磨炼,并被日益精细化和经验化。这些对于动作、行为的几率性判断是一种内化的生物算法,以本能的姿态呈现。


生物性算法要在自然环境的试探中,不断获取个体利益的最大化。因此,日常的“计算”便成为算法的一部分。随着技术的不断演进,生物的“算法”通过各种媒介形式得以延伸,从而变成工具的、社会的存在。从这一层面讲,算法与生物开始由融合走向分离。麦克卢汉说,“媒介是人体的延伸”,从农业社会到工业社会再到信息社会,算法经由人的外化创造,开始逐渐脱离基因、身体和生物意识的控制,开始以一种独立的形式存在并发挥作用。


麦克卢汉


人类进入工业社会以后,算法变成了外化的媒介、渠道、机械和诸多社会制度、基础设施。在当下的数字社会,算法正在由工具、实践的层面抵达社会安排和制度规范的层面。人类在享受数字化带来的便捷生活的同时,也将个人对于生活的诸多决定权让渡给了算法。如贝尔(Beer)所言,算法正在成为我们的生活代理人。依托数字化的媒介,算法帮助人们解决了吃饭、出行、购物、旅行的需求,与个人建立起越来越亲密的关系,并在这样的关系之上附着了对未来社会的更多控制权。


算法正在改变人类的劳动形态和生产生活结构。这一点可以从近些年强势崛起的零工经济得以窥见。根据国家信息中心分享经济研究中心发布的《中国共享经济发展报告》,2020 年平台带动的就业人口达到了 7800 万。预计未来 5 年,这一数字将达到 2 亿。这也就意味着,越来越多的人正在加入由算法技术所构建的平台就业领域。当算法取代人力对劳动、就业进行管理和规制时,我们看到了更加细致、情境化的改变:一方面,算法技术更加精于计算,在提升总体劳动效率的同时,也增加了劳动付出所需要的精力和时间;另一方面,技术的管理也改变了人对于时间、空间、关系的感知方式。当下阶段,算法的中介更加强调技术管理逻辑下的目的性,而忽略了劳动者作为主体的意识和感知。工具理性和价值理性的冲突日益彰显。


智能算法的数据生产一直被认为是影响其“价值理性”的重要原因。既有社会结构所产生的数据偏向性会影响到算法的中立性。除此之外,一些更具体、细化的技术问题也值得关注,例如,人对于原始数据的清理、分析,算法对于既有数据的读取,以及自我训练、自我智能化的逻辑。对于算法的认知,既不能仅停留在技术研发的视角上,也不能只看到算法、数据和社会之间呈现的关系,而是要更加关注算法的社会生产与转义过程,探究算法中介化的历史叙事。算法重构了事物、话语和社会的秩序,但是很多情况下,算法的“释义”不再对人展开,而是面向另外的算法或者计算机。因此,除了探究“人—机”对话之外,也要关照“机—机”对话,即看到算法对算法的理解逻辑和阐释逻辑。人机关系的数据化和算法化过程,是“生命政治档案化”的过程 ,在这个过程中,结构性的偏差使新的社会关系得以形成,也形塑了更加动态的社会权力关系和运作格局。


自主性技术和后人类如何相处

早在 20 世纪 70 年代,兰登·温纳就在《自主性技术》一书中讲明了技术的自我生成、自我掌控和自我规划的特征。半个世纪后的今天,人类站在智能技术爆发的前夜,想象着技术在超出特定阶段后,形成不受人类控制的自我逻辑的种种后果。在此情形下,思考算法的生成与发展逻辑,比任何时候都显得更加必要。



我们需要什么样的算法?如何理解技术与人之间的关系?按照温纳的逻辑,技术的自我成长既带有随机性,也带有必然性。前者指的是技术漂迁(technological drift),即技术会以进化论式的、基因突变式的逻辑向前发展,随机的组合和创新随时可能出现;后者指的是一种技术律令(technologicalimperative),即技术的可适性也需要一整套配合的工具和环境,方能继续发挥作用。纵观人类发展史,技术的发展从来不是线性的单一逻辑,而是随机性和必然性相互磨合、作用而产生的综合结果。


那么作为技术的算法,我们如何理解它的成长性?随着技术的发展,人类是否会被算法取代?反思“算法化生存”的一种方式,就是突破长期萦绕于社会科学领域的主客体理论范式,并敢于从根本上质疑“人先于一切”的主体性意识。这在很大程度上回应了拉图尔等学者所讲述的行动者网络理论(ANT),它不再区分“人”或者“非人”的功能,而是对其等而视之,人性和物性同时在具有普遍意义的网络中产生作用。在对于算法的研究上,社会科学的视野可以更加开阔,研究范式也可以更加多元,将算法作为独立、动态、具有成长性的转义者的视角值得提倡。后人类时代正在到来,我们需要开始反思算法的社会角色,并在学识、生活意识上转变“主体—客体”的关系认知。但正如算法的智能化不是一蹴而就的,理论范式的转移也往往是有所反复、循序渐进的。


也正是因为算法的无孔不入和无所不能,在未来值得思索的一个重要议题是,技术与文明正在融为一体,变得难以区分。智能算法日趋“通神”的背景下,算法取代人类的立论不再是新议题。同时,人类也正在尝试拥抱未来。很多前沿的研究领域已经开始尝试与技术进行融合,脑机接口、智能医疗、陪伴机器人等正在逐渐成为现实。


但是,正如凯瑟琳·海勒所言:“人类首先是具身化的生物,并且,这种具身生物的复杂性意味着人类意识的呈现方式,与智能在控制论机器中的具身化方式是很不同的”。换句话说,机器的编码、解码逻辑与作为具有生物体征存在的人类所形成的理解、释义方式是不同的。生命体的存在与演进历经了成千上万年的过程,按照生物算法的演进逻辑,生命的发展历程是在技术漂迁与技术律令的反复交互中推进、细化和发展的。生命体的行为、结构和思考保存着生物算法特有的共情、好奇、想象和创意,这些“内里算法”经由历史沉淀所成,又带有生物体特有的共同经历叙事。未来的智能算法想要与生物体进行有机融合,一个重要前提是理解并尊重生物体征所特有的具身性经验。


凯瑟琳·海勒


虽然智能算法从“知其然”到“知其所以然”的过程并不简单,但终极算法的出现也可能仅仅也只是时间问题。只是,对于社会科学来讲,最终的思考方向并不是算法是否会取代人类,而是“人机共生”的问题,即算法和人类如何更加融洽地相互理解、实现共生。在未来一段时间内,人机交互的诸多议题将逐渐从想象变为现实,自主性技术和人类的相互理解、认知、对话将成为算法社会的重要议题。





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