马克思科学技术观的人本性发展——推荐算法的反向推荐

陈国杰

(沈阳工业大学辽阳分校 化工装备学院，辽宁 辽阳 111003)

作为当下最火的人工智能的关键技术之一的算法，是指解题方案中准确而完整的方法，是一系列解决复杂问题的计算机指令，它可以被理解为一种黑箱操作策略机制：根据给定的输入，系统自动给出相应的输出。而推荐算法的背后机理是，利用用户之前的行为，通过基本的数学算法，给用户推荐个性化信息和东西。

经过几年的不断发展与技术沉淀，推荐算法的功能日益强大和完善。目前主要流行的推荐算法有基于内容的推荐算法、基于流行度的推荐算法、协同过滤算法、基于模型的推荐算法以及混合推荐算法等。[1]这些算法虽然工作机理有别，但都是为有个性化需求的客户推荐几乎“定制”化的内容和产品：酷爱音乐、充满文艺细胞的音乐发烧友，音乐软件会为他推荐喜爱类型的歌曲，包括所喜爱的偶像歌手；经常逛淘宝网站的剁手党，点开“双十一”优惠活动，里面推荐的全是心仪已久的漂亮衣服、鞋子；关心热点新闻的人士在浏览各大社交平台时，会看见平台推荐的各种实时热点新闻……基于各种类型的推荐算法已经对我们的生活产生了深远的影响。

但是，推荐算法作为当下最流行的科学技术之一，也是一把双刃剑，在给人们带来搜索便利的同时，也带来了新闻推荐的伦理风险、信息封闭以及隐私泄露问题。人们往往只关注自己感兴趣的内容，而自动忽略掉其他不相关的信息，这是一种信息获取上的偏见。算法输入数据的偏见直接导致算法输出的偏见，长此以往，人们的眼界和视野就会变得很狭隘，以致成为自己观点的囚徒。

中国马克思主义科学技术观是以“科学技术动力观”为架构，纵观人类文明发展史建立起来的；它全面、深刻地把社会价值和科学技术有效地结合起来，是唯物史观的现代扩展和延伸形式。[2]毛泽东的中国科学技术思想强调社会主义的建设离不开无产阶级庞大的理论与科技队伍；邓小平科学技术思想的理论核心是“科学技术是第一生产力”；江泽民认为人类在21世纪面临的一个重大问题是解决科学技术的伦理问题；胡锦涛指出要大力发展与民生相关的科学技术，坚持技术发展要以人为本，不断提高人们的科学文化素养；习近平在联合国教科文组织总部的重要演讲中强调让科技为人类造福，通过科技的不断进步和创新，使人们持续掌握更好的科技知识与技能。

中国马克思主义科学技术观的主要特征有：时代性、实践性、创新性和人本性，其中的人本性强调的是科学技术必须要朝着为人民服务的方向发展，要造福于民、服务于人。

一、从科学技术的本质角度谈算法的本质

科学技术是两个既相互区别又互有联系的概念，它们的共同点是都强调人与自然的关系，但是科学具有客观性，更偏向于人与自然的理论关系；技术具有实践性和主观能动性，更偏向于人与自然的实践关系。

首先，算法思想来源于数学逻辑运算的智慧，它的本质是为解决实际问题而设计出的一个合理方案，而数学运算则是优化此方案的最好手段。在解决实际问题时，往往要将问题步骤化，然后着重每一步的方案设计，这就是计算机里面的程序化思想，算法与此种构造极其相似。数学中的构造性和存在性证明可以直接延伸到算法里面。其次，算法是归纳、演绎思维在实际中的具体应用。举个简单例子，任何一个函数，如果预先知道其输入、输出以及函数表达式中的任意两个，就可以求出第三个值。如果用x表示一个标识图片的数据，用f(x)表示图片识别系统，那么对于任何一个输入图片，系统都会对其进行识别。算法来源于物理世界，模仿人类认识自然的方式，转而又用于改造世界。

从算法的本质来看，它既符合科学的客观性，又符合技术的能动性和实践性。因此，算法属于一种科学技术。从马克思主义辩证法的观点来看，世界上一切事物的产生和发展都有好坏、正反两面。科技如此，算法亦如此。在促进社会不断向前发展的同时，也会带来负面影响。

二、马克思科学技术观的主要特征在推荐算法中的体现

在移动互联网和人工智能时代，推荐算法技术的产生适逢其时，算法推荐在信息传播中大显神通。而作为人工智能的核心技术之一，推荐算法必然符合中国马克思主义科学技术观的主要特征。

(一)推荐算法的时代性

推荐算法的一大优点是能够根据不同人的兴趣爱好和特征推荐相应的个性化内容，从而方便人们更好地获取想要的信息。除此之外，推荐算法还可以根据同一个人在不同时期搜索的不同内容进行推荐的变更。

例如，在电影推荐软件中，过去人们可能更多的喜爱动作片和武侠片，那么软件会尽量给客户推荐此类型的电影。但随着社会的发展和人民生活水平的不断提高，人们的兴趣爱好随之而变，在软件中搜索的内容自然发生改变，那么电影推荐软件会根据客户搜索数据的改变作出相应的调整，可能更多的给客户推荐爱情片或者其他类型的电影。

在不同历史时期，人们的观点、兴趣等的不同，导致推荐算法的训练数据发生改变，从而让算法中的各部分加权值不同。推荐算法的发展不能单纯放在某一时间段或者历史时期来看，不同阶段都会有新的思想和技术融于其中，这是算法发展过程中历史性的体现。

(二)推荐算法的实践性

算法分析之父高德纳教授曾经说过：“没有数据，算法将一文不值。”而数据来源于物理世界，来源于人们切实的搜索行为，数据的来源具有实践性。人工智能先驱、斯坦福大学计算机科学教授尼尔森教授说：“算法来源于世界，转而又塑造世界。”在经过大规模的数据集训练之后，算法能够高效、准确地去解决各种实际问题，即算法最终也是要运用到社会实践中去的。这是推荐算法实践性的体现。

(三)推荐算法的创新性

推荐算法起源很早，早在人工智能兴起之前，就已经被运用于各种场合，有很多需求和应用了。最开始的推荐算法是基于内容的推荐：运用自然语言处理的相关知识，挖掘搜索信息的特征向量，从而获得用户的兴趣偏好。这类推荐算法可以找到不同用户个性化的需求，且有较好的解释性。基于内容的推荐算法是根据商品的属性进行推荐，不存在商品的冷启动问题，但是需要透彻的内容分析，存在用户的冷启动问题，不能给用户带来惊喜，只是简单地推荐相似的商品。[3]

当然，即便是最火爆的协同过滤推荐算法变革也在进行中，在不远的将来也将面临被取代的命运。这是因为，随着科学技术的不断发展，那些常用的、流行的算法会逐渐暴露出其本身的历史局限性，使得它们无法很好地为用户推荐最合适的商品。基于集成学习的推荐算法、基于矩阵分解的推荐算法以及基于深度学习的推荐算法等更优秀的算法正应运而生，推荐算法上的创新也将一直进行下去，没有哪一种高级的推荐算法能够永远处于统治地位，屹立不倒。不断的创新是推荐算法越来越优秀、推荐内容越来越符合用户要求的根本所在。

(四)推荐算法的人本性

优秀的推荐算法能够为客户推荐合适的内容或者产品，但是其推荐弊端也日益显现。

1．用户隐私问题。推荐算法是基于用户的各种搜索行为来获取输入用户信息，比如用户位置信息，用户浏览历史信息，搜索平台上留存了大量用户的隐私信息，这会导致用户信息泄露，让用户缺乏安全感，更有甚者会被不法分子利用。

2．舆论引导问题。有些新闻媒体、不良企业恶意利用推荐算法，导致不良信息或者假新闻的传播，恶意引导舆论，进行非正当营销。如果用户经常浏览这些不良或者暴力信息，推荐算法则会一直为该用户推荐此类负面新闻或者言论。

3．封闭式社交问题。在推荐算法的作用下，每个人只能看到自己感兴趣的内容，对别的信息进行自动过滤和筛选，长此以往，每个人都可能成为自己观点的囚徒。用户沉溺于推荐算法推荐的信息中无法自拔，以为自己所看到的信息就是这个世界的主流信息，殊不知，这只是算法为了迎合个人兴趣而筛选出的信息。

推荐系统在信息过滤上确实是轻车熟路，能够轻松地为用户挖掘相关内容，但这种推荐是一种正向推荐，类似于自动控制技术中的正反馈：用户偏向浏览正面信息，系统则为其推荐带有正能量的内容；若经常搜索负面新闻，系统则为其推荐负能量的信息。久而久之，一方面导致用户信息封闭，另一方面则让不符合社会主义核心价值观的不良信息大肆传播，从而恶意引导舆论，造成社会恐慌，违背了算法服务于人们的初衷。在信息技术、人工智能技术高速发达的今天，为了让推荐算法不偏离正途、迷失方向，更好地朝着为人民服务的方向发展，必须把好推荐算法“方向盘”，而这个方向盘就是社会主义核心价值观，做到人工干预与技术相互配合，不能一味被技术绑架。为让推荐算法能够人本性地发展，我们创新性地提出了推荐算法的新应用：反向推荐。

三、反向推荐

反向推荐系统能够自动识别带有负能量的信息，然后将同种类型的正面信息反向推荐给用户。反向推荐主要分三个步骤进行：第一，将网络上所有信息分类，给每类信息贴上标签，标签主要分为正面、负面两大类；第二，用推荐系统进行推演，如果某用户当前浏览的信息正常，即不带有负能量，则由推荐系统进行正常推荐；第三，对特定信息进行反向推荐，如果用户浏览的信息带有暴力、色情等反向信息，系统对此类信息进行反向推荐。

反向推荐通过引入参数控制，在不影响推荐结果正确性的前提下，有效降低了物品流行度对推荐结果的影响，提高了推荐的多样性，不至于让用户限制在过往推荐的信息中无法自拔。同时，也降低了用户隐私泄露。建立安全可靠的反向推荐算法模型，安全性好的推荐算法能够遵守合法正当的原则来读取、收集用户数据。

反向推荐系统融入“人机合一”的内容审查机制，技术审查人员能对各种信息进行筛选、删除，及时把优质内容反馈给平台或网站。一方面，高级算法工程师发挥着把关人的作用，在反向推荐的第一步中对信息进行标签；另一方面，用户也应该用批判的眼光看待平台推荐的信息，不断提高自身的媒介素养，大力发挥人类多元化、多维度的思维方式，学会主动浏览多方面、多领域的知识，扩展自己的视野，用一种包容开放的观点看待网络世界和这个发达的信息时代。用户也可以随时给平台提供反馈信息，让算法研究人员及时改正算法的不足之处。[4]

四、结语

推荐算法作为一种信息挖掘与推荐技术，本身并不带价值立场和道德立场，但是其使用者或多或少带有一定的价值取向，其道德水准与使用动机决定了算法推荐的价值取向。这就要求算法推荐使用者特别是市场化传播平台要有价值自觉和责任担当，要对算法推荐的社会影响负责。而我们提出的反向推荐融入了人机合一的内容审查机制，算法推荐就有了传统把关人的监管和限制，不会一直为社会大众推荐反社会信息，引导了良好的社会舆论。技术承载着价值，利用算法处理和推荐信息，就要对信息内容的社会影响负责。涉及的用户规模越大，就越要注重社会责任。算法推荐使用者对自己推荐的信息内容应认真把关，不能以牺牲导向为代价片面追求经济效益，也不能将把关程序全部交给机器。对于主流媒体和大型搜索网站来说，应该时刻注重在推荐系统上的技术创新，保证推荐系统尽可能多的为社会传播主流价值观的信息，进一步增强自身的传播力、引导力、影响力、公信力。

中国马克思主义科学技术观不仅强调科技的创新，更强调科技发展要以人为本，要符合科技的人本性发展。[5]反向推荐能够大范围、精准化地满足用户需求，特别是可以了解用户的价值取向，从而实现社会主流价值观的精准、有效传播。更关键的一点是，通过反向推荐机制，有效阻止了负面信息的推广和恶意传播。使用户摆脱“观点囚徒”的困境，也避免了由于信息推荐偏差带来的价值观偏差。反向推荐能更好服务于人，符合推荐算法的人本性发展。