媒体评算法推荐:科技向善,莫让算法“算计”人算法大数据新浪科技

3月1日起,国家网信办等四部门联合发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》施行。我国首部专门针对算法推荐的法规,剑指“大数据杀熟”等算法治理痛点。如何让人们摆脱被算法推荐“绑架”?如何让购物平台不再铺天盖地推荐“你的最爱”?

多个平台闻令而行,

但仍有算法滥用

无论是打车、网购、叫外卖,还是玩游戏、看视频、浏览新闻……大数据时代,互联网算法已深入社会的方方面面。一套优秀的算法能够在几毫秒内响应成千上万的并发需求、做出最佳决策,让整个系统能够同时服务这些用户。

然而,南京白领黄佳觉得,网购电商的“精准推荐”让自己感觉没有隐私。她告诉记者,经常是自己刚和朋友聊天或搜索、网购某个产品后不久,电商平台就“铺天盖地”进行相应推荐,“有时浏览某个明星的八卦新闻,之后同类视频就会扑面而来。”

不过,在众多平台闻令而行的同时,依旧存在不少算法滥用,让人“糟心”。3月1日至5日记者调查发现,在一些旅游、打车等网络平台上,“大数据杀熟”现象仍时有发生。

“使用不同手机搜同一家酒店信息,显示的价格还是会不一样。”这几天,在苏州工作的时洁正打算去无锡鼋头渚赏樱,安排行程时发现仍然有“坑”。去年前往敦煌旅游时,相同旅店、同一平台、同一种房型、同一天入住,她通过某软件预订旅馆的费用比不常使用该软件的同事多花了200余元,这让她自此留了个心眼。

北京市消费者协会近日发布的互联网消费大数据“杀熟”问题调查结果,也显示算法滥用现象依旧存在:86.91%的受访者认为自己有过被“杀熟”的经历;在对16个平台进行的32个模拟消费体验样本中,有14个样本新老账户同时购买相同商品(服务)的平台标价不同,涉嫌侵犯消费者合法权益。

完善算法,

维护众多从业者权益

网约车司机、外卖小哥们期盼的则是,无论算法多复杂,最好让他们能多赚些钱,别让他们流汗又流泪。

开了10年出租车的南京人刘永,于2018年“转行”成了一名滴滴司机,刚开始每个月怎么跑都能挣1万多元,可近两年来他发现,想要月收入过万越来越难。“奖励金越来越少,扣分事项却越来越多。”刘永告诉记者,按照公司规定,司机的信用分越高,被派单的可能性越大,成功接一单能拿到0.2信用分,但只要被投诉一次,直接5分起扣,“逼得你只能不停地跑”。

此外,所谓的“接单冲奖”也让滴滴司机们头疼。拿早高峰举例,司机们在完成基础订单数后,每完成3个订单便会得到金额不等的奖励金。但不少司机反映,在奖励金单数快完成时,平台往往会派一个耗时长的单,司机也只能硬着头皮接下来——拒接同样会扣信用分。“你在城东就给你到城西的单子,你在市区就给你到乡下的单子,反正让你拿不到奖励金。”滴滴司机周蕙跟记者“吐槽”道,感觉自己被“算计”了。

按照平台的规则,早高峰期间如果一单拼到了多人,司机可以按照拼单人数计算单数,这样一下子就能达到奖励金要求。“然而我们司机只能等平台派单,来什么都得接着。”周蕙说。

至于外卖平台,其算法大多一味追求“效率”,让送餐员处于“系统”的压力之下。午餐、晚餐时段多头催促,有时外卖小哥们赶到餐饮店,菜品却还没准备好;有时平台派单不科学,小哥去迟了,菜品变凉又影响消费者体验。

“相较于互联网平台,网约车司机、外卖小哥们处于弱势地位,这些条款的提出,有助于提升他们的生存和工作环境。”北京市德贤(南京)律师事务所主任韩家佳告诉记者,比如在有明确奖励机制的前提下,互联网平台利用信息优势减少司机的派单量,在实际操作上其实是一种不诚信行为,但这种侵权和不公平是非常隐秘、难以发现的。

取证难、维权成本高,

难题待破解

算法滥用的本质,是商家利用算法以牟取自身最大经济利益为导向,进行所谓“大数据杀熟”、诱导消费等。然而,这方面维权取证难、维权成本高。

韩家佳介绍,我国此前出台了《电子商务法》《个人信息保护法》,《互联网信息服务算法推荐管理规定》的施行旨在从不同角度对“大数据杀熟”现象进行遏制。

“这一管理新规提出,算法背后的价值取向也要符合伦理规范。”韩家佳举例,假设某电子商务平台存在“大数据杀熟”,但其商品推荐算法是由第三方提供的,通过《电子商务法》无法对第三方平台做出限制,但新规明确,提供算法推荐服务的第三方主体也不可以提供违反公平原则和诚信伦理的算法推荐服务。这可谓从“源头”解决问题。

他讲述了一个典型案例:浙江绍兴的胡女士通过某商旅平台预订了一家酒店房间,结账时发现,通过平台支付的房费比该酒店实际房价高近两倍,而她是该商旅平台的高级会员,本可以享受8.5折优惠。胡女士怀疑这家商旅平台存在“大数据杀熟”行为,遂将其告上法庭。去年7月,法院一审对原告“退一赔三”的请求予以准许。这起案件被众多媒体称为“大数据杀熟”第一案。

多方携手,

用好算法提高服务水平

“算法技术本身并无好坏之分。”在南京大学计算机系一位资深教授看来,算法给人们生活带来了便利,比如网约车平台利用算法及时响应叫车需求,改变了偏僻地方难打车的困境,提升了行业服务水平;但另一面,如果未受到有力监管约束,平台也会利用算法追求高额利润,在周边明明有便宜车的情况下推荐高档车,这便是“算法作恶”。“应多方携手,用好技术‘向善’一面,提高行业服务水平,更好地造福人类。”

算法不是造成行业乱象的根本原因,关键还是在于如何加强算法监管、平台如何履行好主体责任。“商家对消费者进行用户画像、提供个性化服务,这些用心之处都可能为消费者带来良好体验。”徐悦说,企业应正视消费者的知情权、选择权,对算法的使用要坚守底线,不能一味逐利。同时通过监管“让算法少些算计”,保障消费者合法权益。

THE END
1.智能时代的算法优化:提升效率与用户体验的关键复杂度分治法大模算法优化是一个复杂而又充满挑战的领域,但其重要性不言而喻。通过选择合适的数据结构、减少不必要的计算、采用分治法、贪心算法、动态规划和并行计算等技术,我们可以显著提高算法的性能。在未来,随着技术的不断进步,算法优化将继续发挥重要作用,为各个行业带来更高的效率和更好的用户体验。https://www.163.com/dy/article/JEQ1M27M0512BOIV.html
2.算法优化在提升计算效率方面的作用是什么算法优化不仅关注时间效率,还致力于减少内存占用。通过优化数据结构、避免不必要的内存分配和释放,以及利用缓存等技术,可以降低算法的空间复杂度,从而在有限的内存资源下处理更大的数据集。 算法优化的过程中,往往会发现和修复原始算法中的错误或潜在问题,从而提高算法的正确性。正确的算法能够避免产生错误的结果,减少计算https://blog.csdn.net/ly_7956/article/details/139134097
3.GBDT(梯度提升决策树)算法(详细版)腾讯云开发者社区参数v称为学习率,通常学习率会选择较小的值,小于0.1能够提高算法的泛化能力,但是越小的学习率也会增加算法的迭代次数。 六、总结 本文简单介绍的boost提升方法和讲解了Gredient Boost框架和Gredient Boost框架的应用GBDT,并且介绍了提高算法泛化能力的方法,正则化。还有一些内容本文没有提及,比如Gredient Boost中M回归问https://cloud.tencent.com/developer/article/1082482
4.组合优化的算法优化:如何提高算法性能51CTO博客组合优化问题是一类涉及到寻找最佳组合或分配的问题,它们在计算机科学、数学、经济学、工程等领域具有广泛的应用。这类问题通常是NP难题,因此需要使用高效的算法来解决。在这篇文章中,我们将讨论如何通过优化算法来提高组合优化问题的性能。 2.核心概念与联系 https://blog.51cto.com/universsky/9143743
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